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某地区某农产品近几年的产量统计如表：
（I）根据表中数据，建立关于
的线性回归方程
；
（Ⅱ）根据线性回归方程预测2019年该地区该农产品的年产量．
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：
．
（参考数据：
，计算结果保留小数点后两位）
| 年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 |
| 年份代码 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 |
年产量 （万吨） | 6.6 | 6.7 | 7 | 7.1 | 7.2 | 7.4 |
（I）根据表中数据，建立关于
的线性回归方程；（Ⅱ）根据线性回归方程预测2019年该地区该农产品的年产量．
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：．（参考数据：
，计算结果保留小数点后两位）答案(点此获取答案解析）
与
线性相关，求出回归直线方程.
，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为，
，
，变量
增加一个单位时，
平均增加
个单位；
必过
)；
列联表中，由计算得
，则有
以上的把握认为这两个变量间有关系．
岁
（小时）
，并预测年龄为50岁观众周均学习阅读经典知识的时间.
（单位：万元）对年销售额
（单位：万元）的影响，对近4年的年广告费
和年销售额
数据作了初步整理，得到下面的表格：
适宜作为年销售额
与
的关系式为
.根据（1）的结果，年广告费
，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为
，
.