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某公司生产的某种产品，如果年返修率不超过千分之一，则其生产部门当年考核优秀，现获得该公司2011-2018年的相关数据如下表所示：
注：
（Ⅰ）从该公司2011-2018年的相关数据中任意选取3年的数据，以
表示3年中生产部门获得考核优秀的次数，求的分布列和数学期望；
（Ⅱ）根据散点图发现2015年数据偏差较大，如果去掉该年的数据，试用剩下的数据求出年利润
（百万元）关于年生产台数
（万台）的线性回归方程（精确到0.01）.
附：线性回归方程
中，
，
.
| 年份 | 2011 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年生产台数（万台） | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 10 | 11 |
| 该产品的年利润（百万元） | 2.1 | 2.75 | 3.5 | 3.25 | 3 | 4.9 | 6 | 6.5 |
| 年返修台数（台） | 21 | 22 | 28 | 65 | 80 | 65 | 84 | 88 |
部分计算结果： ， ， ， ， | ||||||||
注：
（Ⅰ）从该公司2011-2018年的相关数据中任意选取3年的数据，以
表示3年中生产部门获得考核优秀的次数，求的分布列和数学期望；（Ⅱ）根据散点图发现2015年数据偏差较大，如果去掉该年的数据，试用剩下的数据求出年利润
（百万元）关于年生产台数（万台）的线性回归方程（精确到0.01）.附：线性回归方程
中，，.答案(点此获取答案解析）
有一组观测数据
，其回归直线方程是
，且
，请估算
时，
____________．
（单位：
）和与它“相近”的株数
具有线性相关关系（两株作物“相近”是指它们的直线距离不超过
），并分别记录了相近株数为0，1，2，3，4时每株产量的相关数据如下：
，现从所种的该水果中随机选取一株，试根据（1）中的回归方程，预测它的产量的平均数.
中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：
，
.
(份)与收入
(元)之间有如下的对应数据:
具有线性相关关系，求回归直线方程;
，
＝
x＋40.若该集团将产品定价为10.2元，预测该批发市场的日销售量约为( )
（单位：万元）对年创新产品销售额
（单位：十万元）的影响，对近10年的研发经费
与年创新产品销售额
（
，10）的数据作了初步处理，得到如图的散点图及一些统计量的值．
，
，
，
，
．
．
，
的值（结果精确到0.1）；
，
，…，
，其回归直线
的斜率和截距的最小二乘估计分别为
，
．