某兴趣小组欲研究昼夜温差大小与患感冒人数多少之间的关系，他们分别到气象局与某医院抄录了1至6月份每月10号的昼夜温差情况与因患感冒而就诊的人数， 得到如下资料：

日期	1月10日	2月10日	3月10日	4月10日	5月10日	6月10日
昼夜温差	10	11	13	12	8	6
就诊人数(个）	22	25	29	26	16	12

 
该兴趣小组确定的研究方案是：先从这六组数据中选取 2 组，用剩下的 4 组数据求 线性回归方程，再用被选取的 2 组数据进行检验；
（Ⅰ）求选取的 2 组数据恰好是相邻两个月的概率；
（Ⅱ）若选取的是1月与6月的两组数据，请根据2至5月份的数据，求出 关于的线性回归方程 ；
（Ⅲ）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2人， 则认为得到的线性回归方程是理想的，试问该小组所得线性回归方程是否理想？
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
， .

社会在对全日制高中的教学水平进行评价时，常常将被清华北大录取的学生人数作为衡量的标准之一．重庆市教委调研了某中学近五年（2013年-2017年）高考被清华北大录取的学生人数，制作了如下所示的表格（设2013年为第一年）．

年份（第年）	1	2	3	4	5
人数（人）	37	38	49	45	56

 
（1）试求人数关于年份的回归直线方程；
（2）在满足（1）的前提之下，估计2018年该中学被清华北大录取的人数（精确到个位）；
（3）教委准备在这五年的数据中任意选取两年作进一步研究，求被选取的两年恰好不相邻的概率．
参考公式：，．

某设备的使用年限x(单位：年)与所支付的维修费用y(单位：千元)的一组数据如下表：从散点图分析，y与x线性相关，根据上表中数据可得其线性回归方程中的.由此预测该设备的使用年限为6年时需支付的维修费用是（   ）

使用年限x	2	3	4	5
维修费用y	2	3.4	5	6.6

 

A．7.2千元

B．7.8千元

C．8.1千元

D．9.5千元

已知关于的回归直线方程为，且，求关于的回归直线方程.

已知之间的一组数据如下：

	0	1	2	3	4	5
	1	3	5	5	7	9

 
则关于的回归直线必经过点（   ）

A．（2，2）

B．（1，3）

C．（2.5，5）

D．（4，6）