某地1～10岁男童年龄(单位：岁)与身高的中位数 (单位，如表所示：

/岁	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
	76.5	88.5	96.8	104.1	111.3	117.7	124	130	135.4	140.2

 
对上表的数据作初步处理,得到下面的散点图及一些统计量的值.

112.45	82.50	3947.71	566.85

 
(1)求关于的线性回归方程(回归方程系数精确到0.01)；
(2)某同学认为方程更适合作为关于的回归方程模型,他求得的回归方程是.经调查,该地11岁男童身高的中位数为，与(1)中的线性回归方程比较,哪个回归方程的拟合效果更好？
(3)从6岁～10岁男童中每个年龄阶段各挑选一位男童参加表演(假设该年龄段身高的中位数就是该男童的身高).再从这5位男童中任挑选两人表演“二重唱”,则“二重唱”男童身高满足的概率是多少？
参考公式：,

某研究机构对学生的记忆力和判断力进行统计分析，得下表数据：

根据上表提供的数据，用最小二乘法求出关于的线性回归方程中的的值为，则为   ．

某中学每周定期举办一次数学沙龙，前5周每周参加沙龙的人数如下表：

周序号	1	2	3	4	5
参加人数	12	17	15	21	25

 
(1)假设与线性相关，求关于的回归直线方程；
（2）根据(1)中的方程预测第8周参加数学沙龙的人数.
附：对于线性相关的一组数据，其回归方程为.
其中，.

下图是某城市2018年12月份某星期，星期一到星期日某一时间段浓度（单位：微克/立方米）与该时间段车流量（单位：万辆）的散点图.

（1）由散点图知与具有线性相关关系，求与的线性回归方程；
（2）利用（I）所求的回归方程，预测该市车流量为10万辆时的浓度.
（附）参考公式，，.参考数据：.