某市一农产品近六年的产量统计如下表：

年份	2013	2014	2015	2016	2017	2018
年份代码	1	2	3	4	5	6
年产量（千吨）	5.1	5.3	5.6	5.5	6.0	6.1

 
观察表中数据看出，可用线性回归模型拟合与的关系.
（1）根据表中数据，将以下表格空白部分的数据填写完整，并建立关于的线性回归方程；

							总和	均值
	1	2	3	4	5	6
	5.1	5.3	5.6	5.5	6.0	6.1
	1	4	9	16	25	36
	5.1	10.6	16.8	22	30	36.6	121.1

 
（2）若在2025年之前该农产品每千克的价格（单位：元）与年产量满足的关系式为，且每年该农产品都能全部销售.预测在2013～2025年之间，某市该农产品的销售额在哪一年达到最大.
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：，.

某服装商场为了了解毛衣的月销售量y(件)与月平均气温x(℃)之间的关系,随机统计了某4个月的月销售量与当月平均气温,其数据如下表：

(1) 算出线性回归方程; (a,b精确到十分位)
(2)气象部门预测下个月的平均气温约为3℃,据此估计,求该商场下个月毛衣的销售量.
(参考公式：)

光农业科学研究所对冬季昼夜温差大小与反季节土豆发芽多少之间的关系进行分析研究，他们分别记录了11月1日至11月5日的每天昼夜温差与实验室每天每100颗种子中的发芽数，得到如表资料：

日期	11月1日	11月2日	11月3日	11月4日	11月5日
温差（℃）	10	11	13	12	8
发芽数（颗）	23	26	32	26	16

 
设农科所确定的研究方案是：先从这5组数据中选取2组，用剩下的3组数据求线性回归方程，再对被选取的2组数据进行检验.
（1）求选取的2组数据恰好是不相邻2天数据的概率；
（2）若选取的是11月1日与11月5日的两组数据，请根据11月2日至11月4日的数据，求出关于的线性回归方程；
（3）若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过1颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问（2）中所得的线性回归方程是否可靠？
（注： ，）

已知某种商品的广告费支出x（单位：万元）与销售额y（单位：万元）之间有如下对应数据：

x	2	4	5	6	8
y	30	40	50	60	70

 
根据上表可得回归方程，计算得，则当投入10万元广告费时，销售额的预报值为

A．75万元	B．85万元
C．99万元	D．105万元

某测试团队为了研究“饮酒”对“驾车安全”的影响，随机选取100名驾驶员先后在无酒状态、酒后状态下进行“停车距离”测试.测试的方案：电脑模拟驾驶，以某速度匀速行驶，记录下驾驶员的“停车距离”（驾驶员从看到意外情况到车子停下所需的距离），无酒状态与酒后状态下的实验数据分别列于表1和表2.

表1：

停车距离（米）
频数	26	40	24	8	2

 

表2：

平均每毫升血液酒精含量（毫克）	10	30	50	70	90
平均停车距离（米）	30	50	60	70	90

 

请根据表1，表2回答以下问题.
（1）根据表1估计驾驶员无酒状态下停车距离的平均数；
（2）根据最小二乘法，由表2的数据计算关于的回归方程.
（3）该测试团队认为：驾驶员酒后驾车的“平均停车距离”大于（1）中无酒状态下的停车距离平均数的3倍，则认定驾驶员是“醉驾”.请根据（2）中的回归方程，预测当每毫升血液酒精含量大于多少毫克时为“醉驾”？参考公式：
，.