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某服装批发市场1–5月份的服装销售量x与利润y的统计数据如表：
（1）从这五个月的利润中任选2个，分别记为m，n，求事件“m，n均不小于30”的概率；
（2）已知销售量x与利润y大致满足线性相关关系，请根据前4个月的数据，求出y关于x的线性回归方程
x+
；
（3）若由线性回归方程得到的利润的估计数据与真实数据的误差不超过2万元，则认为得到的利润的估计数据是理想的．请用表格中第5个月的数据检验由（2）中回归方程所得的第5个月的利润的估计数据是否理想？
参考公式：
，
| 月份 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 销售量x（万件） | 3 | 6 | 4 | 7 | 8 |
| 利润y（万元） | 19 | 34 | 26 | 41 | 46 |
（1）从这五个月的利润中任选2个，分别记为m，n，求事件“m，n均不小于30”的概率；
（2）已知销售量x与利润y大致满足线性相关关系，请根据前4个月的数据，求出y关于x的线性回归方程
x+；（3）若由线性回归方程得到的利润的估计数据与真实数据的误差不超过2万元，则认为得到的利润的估计数据是理想的．请用表格中第5个月的数据检验由（2）中回归方程所得的第5个月的利润的估计数据是否理想？
参考公式：
，答案(点此获取答案解析）
，②
拟合，得到回归方程分别为
，
，作残差分析，如表：
的样本点被认为是异常数据，应剔除，剔除后对(Ⅱ)所选择的模型重新建立回归方程.
，其回归直线
，
.
; (
精确到十分位)
,
对销售额
的回归直线方程
；
）
个家庭,获得第
个家庭的月收入
(单位:千元)与月储蓄
(单位:千元)的数据资料,算得
,
,
,
.
对月收入
的线性回归方程
;
千元,预测该家庭的月储蓄.其中
,
为样本平均值,线性回归方程也可写为
,
.