已知与之间的几组数据如下表:

	1	2	3	4	5	6
	0	2	1	3	3	4

 
假设根据上表数据所得线性回归直线方程为．若某同学根据上表中前两组数据和求得的直线方程为,则以下结论正确的是（ ）．

A．

B．

C．

D．

2019年9月24日国家统计局在庆祝中华人民共和国成立70周年活动新闻中心举办新闻发布会指出，1952年～2018年，我国GDP查679.1亿元跃升至90.03万亿元，实际增长174倍；人均GDP从119元提高到6.46万元，实际增长70倍.全国各族人民，砥砺奋进，顽强拼搏，实现了经济社会的跨越式发展.如图是全国2010年至2018年GDP总量（万亿元）的折线图.

注：年份代码1～9分别对应年份2010～2018.
（1）由折线图看出，可用线性回归模型拟合与年份代码的关系，请用相关系数加以说明；
（2）建立关于的回归方程（系数精确到0.01），预测2019年全国GDP的总量.
附注：参考数据：，，，.
参考公式：相关系数；
回归方程中斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为，

某奶茶店的日销售收入y（单位：百元）与当天平均气温x（单位：℃）之间的关系如下：

x	－2	－1	0	1	2
y	5		2	2	1

 
通过上面的五组数据得到了x与y之间的线性回归方程为，但现在丢失了一个数据，该数据应为

A．2

B．3

C．4

D．5

某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究，他们分别记录了月日至月日的每天昼夜温差与实验室每天每颗种子中的发芽数，得到如下资料：

日期	月日	月日	月日	月日	月日
温差
发芽数（颗）

 
该农科所确定的研究方案是：先从这五组数据中选取组，用剩下的组数据求线性回归方程，再对被选取的组数据进行检验.
（1）求选取的组数据恰好是不相邻天数据的概率；
（2）若选取的是月日与月日的两组数据，请根据月日至月日的数据，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？

已知某企业上半年前5个月产品广告投入与利润额统计如下：

月份	1	2	3	4	5
广告投入（万元）	9.5	9.3	9.1	8.9	9.7
利润（万元）	92	89	89	87	93

 
由此所得回归方程为，若6月份广告投入10（万元）估计所获利润为（   ）

A．97万元

B．96.5万元

C．95.25万元

D．97.25万元