【推荐1】“民族要复兴，乡村必振兴”.近年来，我国农村居民人均可支配收入逐年上升，下面给出了根据我国年中国农村居民人均可支配收入（单位：元）和年份代码绘制的条形图和线性回归方程的残差图（年年的年代代码分别为）
   
(1)根据条形图相应数据计算得求关于的线性回归方程；
(2)根据线性回归方程的残差图，分析线性回归方程的拟合效果.（精确到）
附：线性回归方程中的回归系数和回归截距的计算公式分别为：

【推荐2】某校高一2班学生每周用于数学学习的时间（单位：）与数学成绩（单位：分）之间有如下数据：

	24	15	23	19	16	11	20	16	17	13
	92	79	97	89	64	47	83	68	71	59

某同学每周用于数学学习的时间为18小时，试预测该生数学成绩．

【推荐3】种子发芽率与昼夜温差有关.某研究性学习小组对此进行研究，他们分别记录了3月12日至3月16日的昼夜温差与每天颗某种种子浸泡后的发芽数，如下表：

日期	3月12日	3月13日	3月14日	3月15日	3月16日
昼夜温差（）
发芽数（颗）

(1)从3月12日至3月16日中任选天，记发芽的种子数分别为，，求事件“,均不小于”的概率；
(2)请根据3月13日至3月15日的三组数据，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实际数据误差均不超过颗，则认为回归方程是可靠的，试用3月12日与16日的两组数据检验，（2）中的回归方程是否可靠？

【推荐1】已知某产品2020年1至5月在某市的销售情况如下表所示：

月份：	1	2	3	4	5
销售额：（万元）	29	32	36	41	42

（1）求关于的线性回归方程；
（2）利用（1）中的回归方程推测2020年最后三个月该产品在该市的月平均销售额.
（参考公式：，）.

【推荐2】某新兴科技公司为了确定新研发的产品下一季度的营销计划，需了解月宣传费x（单位：万元）对月销售量y（单位：千件）的影响，收集了2020年3月至2020年8月共6个月的月宣传费x和月销售量y的数据如表：

月份	3	4	5	6	7	8
宣传费x	5	6	7	8	9	10
月销售量y	0.4	3.5	5.2	7.0	8.6	10.7

现分别用模型①和模型②对以上数据进行拟合，得到回归模型，并计算出模型的残差如表：
（模型①和模型②的残差分别为和，残差＝实际值-预报值）

x	5	6	7	8	9	10
y	0.4	3.5	5.3	7.0	8.6	10.7
	-0.6	0.54	0.28	0.12	-0.24	-0.1
	-0.63	1.71	2.10	1.63	-0.7	-5.42

（1）根据上表的残差数据，应选择哪个模型来拟合月宣传费x与月销售量y的关系较为合适，简要说明理由；
（2）为了优化模型，将（1）中选择的模型残差绝对值最大所对应的一组数据（x，y）剔除，根据剩余的5组数据，求该模型的回归方程，并预测月宣传费为12万元时，该公司的月销售量.
（剔除数据前的参考数据：，，，，z＝lny.，，ln10.7≈2.37，e^4.034≈56.49.）
参考公式：，