某城市新开大型楼盘，该楼盘位于城市的黄金地段，预售场面异常火爆，故该楼盘开发商采用房屋竞价策略，竞价的基本规则是：①所有参与竞价的人都是网络报价，每个人并不知晓其他人的报价，也不知道参与当期竞价的总人数；②竞价采用“一月一期制”，当月竞价时间截止后，系统根据当期房屋配额，按照竞拍人的出价从高到低分配名额。某人拟参加2019年10月份的房屋竞拍，他为了预测最低成交价，根据网站的公告，统计了最近5个月参与竞价的人数（如表）：

月份	2019.05	2019.06	2019.07	2019.08	2019.09
月份编号t	1	2	3	4	5
竞拍人数（万人）	0.5	0.6	1	1.4	1.7

 
（1）由收集数据的散点图发现，可用线性回归模型拟合竞拍人数y（万人）与月份编号t之间的相关关系。请用最小二乘法求y关于t的线性回归方程：，并预测2019年10月份（几份编号为6）参与竞拍的人数；
（2）某市场调研机构对200位拟参加2019年10月份房屋竞价人员的报价进行了一个抽样调查，得到如下图所示的频数表：

报价区间(万元/)
频数	20	60	60	30	20	10

 
（i）求这200位竞拍人员报价X的平均值和样本方差（同一区间的报价用该价格区间的中点值代替）；
（ii）假设所有参与竞价人员的报价X可视为服从正态分布，且μ与可分别由（i）中所求的样本平均数及估计。若2019年10月份计划发放房源数量为3174，请你合理预测（需说明理由）竞拍的最低成交价。
参考公式及数据：
①回归方程，其中，
②；，
③若随机变量Z服从正态分布，则，，.

我国有多个地方盛产板栗，但板栗的销售受季节的影响，储存时间不能太长.某校数学兴趣小组对近几年某食品销售公司的板栗销售量y（吨）和板栗的销售单价x（元/千克）之间的关系进行了调查，得到下表数据：

销售单价x（元/千克）	11	10.5	10	9.5	9	8
销售量y（吨）	5	6	8	10	11	14.1

 
（1）根据前5组数据，求出y关于x的线性回归方程；
（2）若线性回归方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差不超过0.5，则认为线性回归方程是理想的，试问（1）中得到的线性回归方程是否理想？
（附：线性回归方程，其中）

广东省的生产总值已经连续30年位居全国第一位，如表是广东省从2012年至2018年7年的生产总值以人民币（单位：万亿元）计算的数据：

年份	2012	2013	2014	2015	2016	2017	2018
年份代号x	1	2	3	4	5	6	7
广东省生产总值y（单位：万亿元）	5.71	6.25	6.78	7.28	8.09	8.97	9.73

 
（1）从表中数据可认为x和y的线性相关性较强，求出以x为解释变量、y为预报变量的线性回归方程（系数精确到0.01）；
（2）广东省2018年人口约为1.13亿，德国2018年人口约为0.83亿.从人口数量比较看，广东省比德国人口多，但德国2018年的生产总值为4.00万亿美元，以（1）的结论为依据，预测广东省在哪年的生产总值能超过德国在2018年的生产总值？
参考数据：y_i=52.81， x_iy_i=230.05， y_i²=411.2153， x_i²=140.
货币兑换：1美元≈7.03元人民币
参考公式：回归方程x中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：，.

某学生4次模拟考试英语作文的减分情况如下表：

显然与之间有较好的线性相关关系，则其线性回归方程为 (　　)

A．	B．
C．	D．

为落实国家扶贫攻坚政策，某社区应上级扶贫办的要求，对本社区所有扶贫户每年年底进行收入统计，下表是该社区扶贫户中户从2016年至2019年的收入统计数据:(其中为贫困户的人均年纯收人)

年份	2016年	2017年	2018年	2019年
年份代码
人均纯收入（百元）

 
(1)作出贫困户的人均年纯收人的散点图；
(2)根据上表数据，用最小二乘法求出关于年份代码的线性回归方程，并估计贫困户在2020年能否脱贫(注:国家规定2020年的脱贫标准:人均年纯收入不低于元)
(参考公式:)