每年的寒冷天气都会带热“御寒经济”，以餐饮业为例，当外面太冷时，不少人都会选择叫外卖上门，外卖商家的订单就会增加，下表是某餐饮店从外卖数据中抽取的5天的日平均气温与外卖订单数.

（Ⅰ）经过数据分析，一天内平均气温与该店外卖订单数（份）成线性相关关系，试建立关于的回归方程，并预测气温为时该店的外卖订单数（结果四舍五入保留整数）；
（Ⅱ）天气预报预测未来一周内（七天），有3天日平均气温不高于，若把这7天的预测数据当成真实数据，则从这7天任意选取2天，求恰有1天外卖订单数不低于160份的概率.
附注：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：.

已知呈线性相关关系的变量，之间的关系如下表所示，则回归直线一定过点（  ）

A．	B．
C．	D．

某花卉种植研究基地对一种植物在室内进行分批培植试验，以便推广种植.现按4种温度分批进行试验（除温度外，其它生长环境相同，且温度控制在以上），且每批种植总株数均为50.试验后得到如表的统计数据：

温度	16	14	12	8
死亡株数	11	9	8	5

 
（1）请在答题卡上所给的坐标系中画出关于的散点图，并估计环境温度在时，推广种植植物死亡的概率；
（2）请根据散点图，判断与哪个回归模型适合作为与的回归方程类型（不需说明理由），并根据你的选择求出回归方程（结果精确到0.001）；
（3）若植物投入推广种植中，要求每50株中死亡的株数不超过14株，那么种植最高温度应控制为多少？
（结果保留整数）参考数据：，，.
附：回归直线方程中斜率与截距的最小二乘估计分别是：，..

下表列出了10名5至8岁儿童的体重x(单位kg)(这是容易测得的)和体积y(单位dm³)(这是难以测得的)，绘制散点图发现，可用线性回归模型拟合y与x的关系：

体重x	17.00  10.50  13.80  15.70  11.90  10.20  15.00  17.80  16.00  12.10
体积y	16. 70  10.40  13.50  15.70  11.60  10.00  14.50  17.50  15.40  11.70

 
(1)求y关于x的线性回归方程(系数精确到0.01)；
(2)某5岁儿童的体重为13.00kg，估测此儿童的体积．
附注：参考数据：，，，，
，，137×14=1918.00．
参考公式：回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：，．

一质点运动时速度与时间的关系为，质点做直线运动，则此质点在时间内的位移为（  ）

A．

B．

C．

D．