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随着互联网的兴起，越来越多的人选择网上购物.某购物平台为了吸引顾客，提升销售额，每年双十一都会进行某种商品的促销活动.该商品促销活动规则如下：①“价由客定”，即所有参与该商品促销活动的人进行网络报价，每个人并不知晓其他人的报价，也不知道参与该商品促销活动的总人数；②报价时间截止后，系统根据当年双十一该商品数量配额，按照参与该商品促销活动人员的报价从高到低分配名额；③每人限购一件，且参与人员分配到名额时必须购买.某位顾客拟参加2019双十一该商品促销活动，他为了预测该商品最低成交价，根据该购物平台的公告，统计了最近5年双十一参与该商品促销活动的人数（见下表）
（1）由收集数据的散点图发现，可用线性回归模型模拟拟合参与人数
（百万人）与年份编号
之间的相关关系.请用最小二乘法求关于的线性回归方程：
，并预测2019年双十一参与该商品促销活动的人数；
（2）该购物平台调研部门对2000位拟参与2019年双十一该商品促销活动人员的报价价格进行了一个抽样调查，得到如下的一份频数表：
①求这2000为参与人员报价
的平均值
和样本方差
（同一区间的报价可用该价格区间的中点值代替）；
②假设所有参与该商品促销活动人员的报价可视为服从正态分布
，且
与
可分别由①中所求的样本平均值和样本方差估值.若预计2019年双十一该商品最终销售量为317400，请你合理预测（需说明理由）该商品的最低成交价.
参考公式即数据（i）回归方程：，其中
，
（ii）
（iii）若随机变量
服从正态分布，则
，
，
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年份编号t | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 参与人数（百万人） | 0.5 | 0.6 | 1 | 1.4 | 1.7 |
（1）由收集数据的散点图发现，可用线性回归模型模拟拟合参与人数
（百万人）与年份编号之间的相关关系.请用最小二乘法求关于的线性回归方程：，并预测2019年双十一参与该商品促销活动的人数；（2）该购物平台调研部门对2000位拟参与2019年双十一该商品促销活动人员的报价价格进行了一个抽样调查，得到如下的一份频数表：
| 报价区间(千元) |  |  |  |  |  |  |
| 频数 | 200 | 600 | 600 | 300 | 200 | 100 |
①求这2000为参与人员报价
的平均值和样本方差（同一区间的报价可用该价格区间的中点值代替）；②假设所有参与该商品促销活动人员的报价
可视为服从正态分布，且与可分别由①中所求的样本平均值和样本方差估值.若预计2019年双十一该商品最终销售量为317400，请你合理预测（需说明理由）该商品的最低成交价.参考公式即数据（i）回归方程：
，其中，（ii）
（iii）若随机变量
服从正态分布，则，，答案(点此获取答案解析）
（度）与气温
（℃）之间的关系，随机统计了四个工作量与当天平均气温，并制作了对照表：
，当气温为
℃时，预测用电量均为（ ）
与
具有相关关系，且利用
时
，且
时
，求
对样本数据
呈现线性关系，且知
，
，
，
，但经过再检验发现第
是异常数据，所以需要删除.
；
的最小值.
（单位：辆）
，其回归方程
的斜率和截距的最小二乘估计分别为：
；
．
，