下图是我国2008年至2014年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图

（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合与的关系，请建立关于的回归方程（系数精确到0.01）；
（2）预测2018年我国生活垃圾无害化处理量.
附注：
参考公式：设具有线性相关关系的两个变量的一组观察值为，
则回归直线方程的系数为：
， .
参考数据: ，.

某百货公司1～6月份的销售量与利润的统计数据如下表：

月份	1	2	3	4	5	6
销售量x（万件）	10	11	13	12	8	6
利润y（万元）	22	25	29	26	16	12

 
附：
（1）根据2～5月份的统计数据，求出关于的回归直线方程
（2）若由回归直线方程得到的估计数据与剩下的检验数据的误差均不超过万元，则认为得到的回归直线方程是理想的，试问所得回归直线方程是否理想？（参考公式：，）

今麦郎饮品公司计划提高某种产品的价格,为此销售部在2017年的11月1日至11月5日连续五天对某个大型批发市场中该产品一天的销售量及其价格进行了调查,其中该产品的价格x(元)与销售量y(万件)之间的数据如下表所示:

日期	11月1日	11月2日	11月3日	11月4日	11月5日
价格x(元)	9	9.5	10	10.5	11
销售量y(万件)	11	10	8	6	5

 
已知销售量y与价格x之间具有线性相关关系,其回归直线方程为=-3.2x+,若该公司提高价格后该批发市场的日销售量为8.32万件,则该产品的价格约为

A．14.3元	B．9.8元
C．9.9元	D．10.12元

某单位为了了解用电量度与气温之间的关系，随机统计了某4天的用电量与当天气温，并制作了对照表：

由表中数据得线性回归方程，预测当气温为时，用电量度数为（   ）

A．68

B．67

C．65

D．64

某大学生参加社会实践活动，对某公司1月份至6月份销售某种配件的销售量及销售单价进行了调查，销售单价x和销售量y之间的一组数据如下表所示：

月份	1	2	3	4	5	6
销售单价（元）	9	9.5	10	10.5	11	8
销售量（件）	11	10	8	6	5	14.2

 
（1）根据1至5月份的数据，求出y关于x的回归直线方程；
（2）若由回归直线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元，则认为所得到的回归直线方程是理想的，试问（1）中所得到的回归直线方程是否理想？
（3）预计在今后的销售中，销售量与销售单价仍然服从（1）中的关系，若该种机器配件的成本是2.5元/件，那么该配件的销售单价应定为多少元才能获得最大利润？（注：利润=销售收入-成本）．
参考公式：回归直线方程,其中，