某大型高端制造公司为响应《中国制造2025》中提出的坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针,准备加大产品研发投资,下表是该公司2017年5~12月份研发费用(百万元)和产品销量(万台)的具体数据：

月份	5	6	7	8	9	10	11	12
研发费用x（百万元）	2	3	6	10	21	13	15	18
产品销量与（万台）	1	1	2	2.5	6	3.5	3.5	4.5

 
（1)根据数据可知y与x之间存在线性相关关系
(ⅰ)求出y关于x的线性回归方程(系数精确到0.001);
(ⅱ)若2018年6月份研发投人为25百万元，根据所求的线性回归方程估计当月产品的销量；
（2）为庆祝该公司9月份成立30周年,特制定以下奖励制度:以z(单位:万台)表示日销量,,则每位员工每日奖励200元；,则每位员工每日奖励300元；,则每位员工每日奖励400元现已知该公司9月份日销量z（万台）服从正态分布,请你计算每位员工当月(按30天计算)获得奖励金额总数大约多少元.
参考数据: ，.
参考公式: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: ，.若随机变量X服从正态分布,则，.

某厂生产A产品的产量（件）与相应的耗电量（度）的统计数据如下表所示：

	2	3	4	5	6
	2	3	5	7	8

 
经计算：，.
(1)计算 的相关系数；（结果保留两位小数）
(2)求关于的线性回归方程，并预测生产10件产品所耗电的度数.
附：相关系数，，.

某研究小组欲研究昼夜温差大小与患感冒人数之间的关系，统计得到1至6月份每月9号的昼夜温差与因患感冒而就诊的人数的数据，如下表：

日期	1月9号	2月9号	3月9号	4月9号	5月9号	6月9号
	10	11	13	12	8	6
	22	25	29	26	16	12

 
该研究小组的研究方案是：先从这6组数据中选取2组，用剩下的4组数据求回归方程，再用之前被选取的2组数据进行检验.
（1）若选取1月和6月的数据作为检验数据，请根据剩下的2至5月的数据，求出关于的线性回归方程；（计算结果保留最简分数）
（2）若用（1）中所求的回归方程作预报，得到的估计数据与所选出的检验数据的误差不超过2人，则认为得到的回归方程是理想的，试问该研究小组所得回归方程是否理想？

某大型餐饮集团计划在某省会城市开设连锁店，为了确定在该市开设连锁店的个数，该集团对其他省会城市经营情况的数据作了初步处理后得到下列表格.记表示在其他省会城市开设的连店的个数，表示这个连锁店的年收入之和.

（个）	2	3	4	5	6
（百万元）	2	2.5	4	5.5	6

 
（Ⅰ）画出年收入之和关于连锁店数量的散点图；

（Ⅱ）求关于的线性回归方程；
（Ⅲ）据（Ⅱ）的结果，若在该省会城市开设8个连锁店，估计这8个连锁店的年收入之和是多少.
附：，其中，

某县经济最近十年稳定发展，经济总量逐年上升，下表是给出的部分统计数据：

序号		2	3	4	5
年份	2008	2010	2012	2014	2016
经济总量（亿元）	236	246	257	275	286

 
(1)如上表所示，记序号为，请直接写出与的关系式；
(2)利用所给数据求经济总量与年份之间的回归直线方程；
(3)利用（2）中所求出的直线方程预测该县2018年的经济总量.
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：
，.