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下表是我省某地区2012年至2018年农村居民家庭年纯收入
（单位：万元）的数据如下表：
（1）求关于
的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程，分析2012年至2018年该地区农村居民家庭年纯收入的变化情况，并预测该地区2019年农村居民家庭年纯收入（结果精确到0.1）．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，
．
（单位：万元）的数据如下表：| 年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 年纯收入 | 2 | 3 | 3.5 | 4 | 4.5 | 5 | 6 |
（1）求
关于的线性回归方程；（2）利用（1）中的回归方程，分析2012年至2018年该地区农村居民家庭年纯收入的变化情况，并预测该地区2019年农村居民家庭年纯收入（结果精确到0.1）．
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，．答案(点此获取答案解析）
，变量x增加一个单位时，y平均增加5个单位；
必过
；
=13.079，则有99%的把握确认这两个变量间有关系（其中
）；
表示解释变量
对于预报变量
的贡献率，
中，当解释变量
平均减少0.5个单位；
与
，它们的随机变量
的观测值
来说，
必过点( )
必过
；
”的否定是“
” 
越小，表明两个变量相关性越弱；
列联表中，由计算得
，则有
的把握认为这两个变量间有关系；