某生产企业研发了一种新产品，该新产品在某网店试销一个阶段后得到销售单价和月销售量之间的一组数据，如下表所示：

销售单价（元）	9	9.5	10	10.5	11
月销售量（万件）	11	10	8	6	5

 
(I)根据统计数据，求出关于的回归直线方程，并预测月销售量不低于12万件时销售单价的最大值；
(II)生产企业与网店约定：若该新产品的月销售量不低于10万件，则生产企业奖励网店1万元；若月销售量不低于8万件且不足10万件，则生产企业奖励网店5000元；若月销售量低于8万件，则没有奖励. 现用样本估计总体，从上述5个销售单价中任选2个销售单价，求抽到的产品含有月销售量不低于10万件的概率.
参考公式：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.   参考数据：．

某种产品的广告费用支出 与销售额之间有如下的对应数据：
（1）求回归直线方程；
（2）据此估计广告费用为10时，销售收入的值。   

	2	4	5	6	8
	30	40	60	50	70

 
( 参考公式：用最小二乘法求线性回归方程系数公式)

某食品店为了了解气温对某食品销售量的影响，记录了该店1月份中某5天的日销售量（单位：千克）与该地当日最低气温（单位：）的数据，如下表：

	2	5	8	9	11
	12	10	8	8	7

 
（1）求与之间的线性回归方程，并预测最低气温为时的日销售量；
（2）设该地1月份的日最低气温，其中近似为样本平均数，近似为样本方差，试求.
附：①，；
②，，若，则，，.

某地最近十年粮食需求量逐年上升，下表是部分统计数据

（1）利用所给数据求年需求量与年份之间的回归直线方程；
（2）利用（1）计算2002年和2006年粮食需求量的残差；
（3）利用（1）中所求出的直线方程预测该地2012年的粮食需求量．
公式：

一位妈妈记录了孩子6至9岁的身高（单位：cm），所得数据如下表：

年龄（岁）	6	7	8	9
身高（cm）	118	126	136	144

 
由散点图可知，身高与年龄之间的线性回归方程为，预测该孩子10岁时的身高为

A．154

B．153

C．152

D．151