某城市的公交公司为了方便市民出行，科学规划车辆投放，在一个人员密集流动地段增设一个起点站，为了研究车辆发车间隔时间与乘客等候人数之间的关系，经过调查得到如下数据：

间隔时间x（分钟）	10	11	12	13	14	15
等候人数y（人）	23	25	26	29	28	31

 
调查小组先从这组数据中选取组数据求线性回归方程，再用剩下的组数据进行检验．检验方法如下：先用求得的线性回归方程计算间隔时间对应的等候人数，再求与实际等候人数的差，若差值的绝对值不超过，则称所求方程是“恰当回归方程”．
从这组数据中随机选取组数据后，求剩下的组数据的间隔时间不相邻的概率；
若选取的是后面组数据，求关于的线性回归方程，并判断程是否是“恰当回归方程”；
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：，，．

根据如下样本数据，得到回归直线方程，则（   ）

x	3	4	5	6	7	8
y	4.0	2.5	－0.5	0.5	－2.0	－3.0

 

A．

B．

C．

D．

某名校从2008年到2017年考入清华、北大的人数可以通过以下表格反映出来.（为了方便计算，将2008年编号为1，2009年编号为2，以此类推……）

年份
人数

 
（1）根据最近5年的数据，利用最小二乘法求出与之间的线性回归方程，并用以预测2018年该校考入清华、北大的人数；（结果要求四舍五入至个位）
（2）从这10年的数据中随机抽取2年，记其中考入清华、北大的人数不少于的有年，  
求的分布数列和数学期望.
参考公式：.

已知统计某化妆品的广告费用（千元）与利润（万元）所得的数据如下表所示：
 
从散点图分析，与有较强的线性相关性，且，若投入广告费用为千元，预计利润为__________．

某购物网站对在7座城市的线下体验店的广告费指出万元和销售额万元的数据统计如下表：

城市	A	B	C	D	E	F	G
广告费支出	1	2	4	6	11	13	19
销售额	19	32	40	44	52	53	54

 
（1）若用线性回归模型拟合y与x关系，求y关于x的线性回归方程．
（2）若用对数函数回归模型拟合y与x的关系，可得回归方程，经计算对数函数回归模型的相关指数约为0.95，请说明选择哪个回归模型更合适，并用此模型预测A城市的广告费用支出8万元时的销售额．
参考数据：，，，，，．
参考公式：，
相关指数：（注意：与公式中的相似之处）