下面给出了根据我国2012年~2018年水果人均占有量（单位：）和年份代码绘制的散点图和线性回归方程的残差图（2012年~2018年的年份代码分别为1~7）．

（1）根据散点图分析与之间的相关关系；
（2）根据散点图相应数据计算得，求关于的线性回归方程；
（3）根据线性回归方程的残差图，分析线性回归方程的拟合效果．（精确到0．01）
附：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：．

某企业为确定下一年投入某种产品的研发费用，需了解年研发费用（单位：千万元）对年销售量（单位：千万件）的影响，统计了近年投入的年研发费用与年销售量的数据，得到散点图如图所示．

(1)利用散点图判断和（其中均为大于的常数）哪一个更适合作为年销售量和年研发费用的回归方程类型（只要给出判断即可，不必说明理由）
(2)对数据作出如下处理，令，得到相关统计量的值如下表：根据第(1)问的判断结果及表中数据，求关于的回归方程；

15	15	28.25	56.5

 
(3)已知企业年利润（单位：千万元）与的关系为（其中），根据第(2)问的结果判断，要使得该企业下一年的年利润最大，预计下一年应投入多少研发费用?
附：对于一组数据，其回归直线的斜率和截距的最小二乘估计分别为，

某大型养鸡场为提高鸡的产蛋量需了解鸡舍的温度（单位），对鸡的时段产蛋量（单位:）的影响.为此，该企业收集了7个鸡舍的时段控制温度和产蛋量的数据,对数据初步处理后得到了如图所示的散点图和表中的统计量的值.

17.40	82.30	3.6	140	9.7	2935.1	35.0

 
其中.
（I）根据散点图判断,与为自然对数的底数）哪一个更适宜作为该种鸡的时段产蛋量关于鸡舍时段控制温度的回归方程类型？（给判断即可，不必说明理由）
（II）由（I）确定的回归方程类型作为回归方程模型，根据表中数据，建立关于的回归方程.
附：对于一组具有线性相关关系的数据，其回归直线的
斜率和截距的最小二乘估计分别为 .

下列四个图中，两个变量具有负相关关系的是（   ）

A．

B．

C．

D．

根据如下样本数据

x	3	4	5	6	7	8
y

 
可得到的回归方程为,则（ ）

A．

B．

C．

D．