某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费（单位：万元）对年销售量（单位：吨）和年利润（单位：万元）的影响.对近六年的年宣传费和年销售量的数据作了初步统计，得到如下数据：

年份	2011	2012	2013	2014	2015	2016
年宣传费（万元）	38	48	58	68	78	88
年销售量（吨）	16.8	18.8	20.7	22.4	24.0	25.5

 
经电脑模拟，发现年宣传费（万元）与年销售量（吨）之间近似满足关系式，即.对上述数据作了初步处理，得到相关的值如下表：

75.3	24.6	18.3	101.4

 
（1）根据所给数据，求关于的回归方程；
（2）规定当产品的年销售量（吨）与年宣传费（万元）的比值在区间内时认为该年效益良好.该公司某年投入的宣传费用（单位：万元）分别为：、、、、、，试根据回归方程估计年销售量，从这年中任选年，记其中选到效益良好年的数量为，试求随机变量的分布列和期望.（其中为自然对数的底数，）
附：对于一组数据，，…，，其回归直线中的斜率和截距的最小二乘估计分别为，.

通过随机询问100名性别不同的大学生是否爱好踢毽子，得到如下的列联表：

随机变量经计算，统计量K²的观测值k₀≈4.762，参照附表，得到的正确结论是(　　)

A．在犯错误的概率不超过5%的前提下，认为“爱好该项运动与性别有关”

B．在犯错误的概率不超过5%的前提下，认为“爱好该项运动与性别无关”

C．有97.5%以上的把握认为“爱好该项运动与性别有关”

D．有97.5%以上的把握认为“爱好该项运动与性别无关”

在某次测试后，一位老师从本班48同学中随机抽取6位同学，他们的语文、历史成绩如下表：

学生编号	1	2	3	4	5	6
语文成绩	60	70	74	90	94	110
历史成绩	58	63	75	79	81	88

 
(1)若规定语文成绩不低于90分为优秀，历史成绩不低于80分为优秀，以频率作概率，分别估计该班语文、历史成绩优秀的人数；
(2)用上表数据画出散点图易发现历史成绩与语文成绩具有较强的线性相关关系，求与的线性回归方程（系数精确到0.1）.
参考公式：回归直线方程是，其中，

某单位为了了解用电量y（度）与气温x（℃）之间的关系，随机统计了某4天的用电量与当天气温（如表），并求得线性回归方程为=－2x+60．不小心丢失表中数据c，d，那么由现有数据知2c+d=______．

x	c	13	10	－1
y	24	34	38	d

 

某地区2007年至2013年农村居民家庭纯收入（单位：千元）的数据如下表

年份	2007	2008	2009	2010	2011	2012	2013
年份代号	1	2	3	4	5	6	7
人均纯收入	2．9	3．3	3．6	4．4	4．8	5．2	5．9

（1）求y关于的线性回归方程
（2）判断y与之间是正相关还是负相关？
（3）预测该地区2015年农村居民家庭人均纯收入。
附：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为：，