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广东省的生产总值已经连续30年位居全国第一位，如表是广东省从2012年至2018年7年的生产总值以人民币（单位：万亿元）计算的数据：
（1）从表中数据可认为x和y的线性相关性较强，求出以x为解释变量、y为预报变量的线性回归方程（系数精确到0.01）；
（2）广东省2018年人口约为1.13亿，德国2018年人口约为0.83亿.从人口数量比较看，广东省比德国人口多，但德国2018年的生产总值为4.00万亿美元，以（1）的结论为依据，预测广东省在哪年的生产总值能超过德国在2018年的生产总值？
参考数据：
yi=52.81，
xiyi=230.05， yi2=411.2153， xi2=140.
货币兑换：1美元≈7.03元人民币
参考公式：回归方程
x
中斜率
和截距
的最小二乘估计公式分别为：
，
.
| 年份 | 2012 | 2013 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 |
| 年份代号x | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 广东省生产总值y（单位：万亿元） | 5.71 | 6.25 | 6.78 | 7.28 | 8.09 | 8.97 | 9.73 |
（1）从表中数据可认为x和y的线性相关性较强，求出以x为解释变量、y为预报变量的线性回归方程（系数精确到0.01）；
（2）广东省2018年人口约为1.13亿，德国2018年人口约为0.83亿.从人口数量比较看，广东省比德国人口多，但德国2018年的生产总值为4.00万亿美元，以（1）的结论为依据，预测广东省在哪年的生产总值能超过德国在2018年的生产总值？
参考数据：
yi=52.81， xiyi=230.05， yi2=411.2153， xi2=140.货币兑换：1美元≈7.03元人民币
参考公式：回归方程
x中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：，.答案(点此获取答案解析）
（个）随时间
（天）变化的规律，收集数据如下：
的周围.
，估算第四天的残差.
.
，
，
，
，
，
，
，
，其中
.
（万元/平方米）与月份
之间具有较强的线性相关关系，试求
，
，
；
中斜率和截距的最小二乘法估计公示分别为：
，
.
(摄氏度)与某冷饮店日销售额
(百元)的有关数据,为分析其关系,该店做了五次统计,所得数据如下:
;
，若
，则
每增加
个单位，
就（）
个单位
中斜率和截距的最小二乘估计分别为
；