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某市一农产品近六年的产量统计如下表：
观察表中数据看出，可用线性回归模型拟合
与
的关系.
（1）根据表中数据，将以下表格空白部分的数据填写完整，并建立关于的线性回归方程
；
（2）若在2025年之前该农产品每千克的价格
（单位：元）与年产量满足的关系式为
，且每年该农产品都能全部销售.预测在2013～2025年之间，某市该农产品的销售额
在哪一年达到最大.
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：
，
.
| 年份 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
| 年产量（千吨） | 5.1 | 5.3 | 5.6 | 5.5 | 6.0 | 6.1 |
观察表中数据看出，可用线性回归模型拟合
与的关系.（1）根据表中数据，将以下表格空白部分的数据填写完整，并建立
关于的线性回归方程；| |  |  |  |  |  |  | 总和 | 均值 |
 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | | |
 | 5.1 | 5.3 | 5.6 | 5.5 | 6.0 | 6.1 | | |
 | 1 | 4 | 9 | 16 | 25 | 36 | | |
 | 5.1 | 10.6 | 16.8 | 22 | 30 | 36.6 | 121.1 | |
（2）若在2025年之前该农产品每千克的价格
（单位：元）与年产量满足的关系式为，且每年该农产品都能全部销售.预测在2013～2025年之间，某市该农产品的销售额在哪一年达到最大.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：，.答案(点此获取答案解析）
（件）与相应的耗电量
（度）的统计数据如下表所示： 
，
. 
的相关系数；（结果保留两位小数）
，并预测生产10件产品所耗电的度数. 
，
，
.
（万吨）
；
,
（单位：元）与年产量
，且每年该农产品都能售完.
）年该农产品的产量；
为何值时，销售额
最大？
（单位：千元）对销售量
（单位：吨）和年利润
（单位：千元）的影响，搜集了近 8 年的年宣传费
和年销售量
数据：
与
中哪一个更适宜作为年销售量
，且产品的年利润
，为使年利润值最大，投入的年宣传费 x 应为何值？
颗
，
．