抽样得到某次考试中高二年级某班名学生的数学成绩和物理成绩如下表：

学生编号
数学成绩
物里成绩

 
(1)在图中画出表中数据的散点图；

(2)建立关于的回归方程：(系数保留到小数点后两位).
(3)如果某学生的数学成绩为分，预测他本次的物理成绩(成绩取整数).
参考公式：回归方程为，其中，.
参考数据：，，.

2017年5月，“一带一路”沿线的20国青年评选出了中国“新四大发明”：高铁、支付宝、共享单车和网购.2017年末，“支付宝大行动”用发红包的方法刺激支付宝的使用.某商家统计前5名顾客扫描红包所得金额分别为5.5元，2.1元，3.3元，5.9元，4.7元，商家从这5名顾客中随机抽取3人赠送台历.
（1）求获得台历是三人中至少有一人的红包超过5元的概率；
（2）统计一周内每天使用支付宝付款的人数与商家每天的净利润元，得到7组数据，如表所示，并作出了散点图.


（i）直接根据散点图判断，与哪一个适合作为每天的净利润的回归方程类型.（的值取整数）
（ii）根据（i）的判断，建立关于的回归方程，并估计使用支付宝付款的人数增加到35时，商家当天的净利润.
参考数据：

22.86	194.29	268.86	3484.29

 
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.

高考复习经过二轮“见多识广”之后，为了研究考前“限时抢分”强化训练次数与答题正确率的关系，对某校高三某班学生进行了关注统计，得到如表数据：

	1	2	3	4
	20	30	50	60

 
（1）求关于的线性回归方程，并预测答题正确率是的强化训练次数（保留整数）；
（2）若用（）表示统计数据的“强化均值”（保留整数），若“强化均值”的标准差在区间内，则强化训练有效，请问这个班的强化训练是否有效？
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，，样本数据，，…，的标准差为

凤天路上某小区新开了一家“重庆小面”面馆，店主统计了开业后五天中每天的营业额（单位：百元），得到下表中的数据，分析后可知与x之间具有线性相关关系. (附：回归直线方程中，，)

（1）求营业额关于天数x的线性回归方程；
（2）试估计这家面馆第6天的营业额.

在对具有线性相关的两个变量和进行统计分析时，得到如下数据：

	4		8	10	12
	1	2	3	5	6

 
由表中数据求得关于的回归方程为，则，，这三个样本点中落在回归直线下方的有(    )个

A．1

B．2

C．3

D．0