某地随着经济的发展，居民收入逐年增长，如表是该地一建设银行连续五年的储蓄存款（年底余额），如表1

年份x	2011	2012	2013	2014	2015
储蓄存款y（千亿元）	5	6	7	8	10

 
为了研究计算的方便，工作人员将上表的数据进行了处理，得到表2：

时间代号t	1	2	3	4	5
z	0	1	2	3	5

 
（1）求z关于t的线性回归方程；
（2）通过（1）中的方程，求出y关于x的回归方程；
（3）用所求回归方程预测到2010年年底，该地储蓄存款额可达多少？
附：对于线性回归方程，
其中, .

已知变量与变量之间具有相关关系，并测得如下一组数据则变量与之间的线性回归方程可能为（   ）

A．

B．

C．

D．

对具有线性相关关系的变量,测得一组数据如下表：

	2	4	5	6	8
	20	40	60	70	80

 
根据上表,利用最小二乘法得它们的回归直线方程为,则（   ）

A．

B．

C．

D．

某公交公司分别推出支付宝和微信扫码支付乘车活动，活动设置了一段时间的推广期，由于推广期内优惠力度较大，吸引越来越多的人开始使用扫码支付．某线路公交车队统计了活动刚推出一周内每一天使用扫码支付的人次，用x表示活动推出的天数，y表示每天使用扫码支付的人次（单位：十人次），统计数据如表所示：

x	1	2	3	4	5	6	7
y	6	11	21	34	66	101	196

 
根据以上数据，绘制了散点图．

（1）根据散点图判断，在推广期内，与（，均为大于零的常数）哪一个适宜作为扫码支付的人次关于活动推出天数的回归方程类型？（给出判断即可，不必说明理由）；
（2）若y关于x的回归方程不是线性的可通过换元方法把它化归为线性回归方程。例如：（a、b为常数，e为自然对数的底数），可以两边同时取自然对数，再令，先用最小二乘法求出与x的线性回归方程，再得出y与x的回归方程。根据（1）的判断结果及表1中的数据，求y关于x的回归方程；
（3）由(2)中的回归方程预测活动推出第12天使用扫码支付的人次。
参考数据：

66	1.54	2711	50.12	3.47

 
其中，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公式分别为： ，。

有一个同学家开了一个小卖部，他为了研究气温对热饮销售的影响，经统计，得到一个卖出的热饮杯数与当天气温的对比表：

温度℃	-5	0	4	7	12	15	19	23	27	31	36
热饮杯数	156	150	132	128	130	116	104	89	93	76	54

 
根据上表数据确定的线性回归方程应该是（    ）

A．

B．

C．

D．