【推荐1】下表是某公司从2014年至2020年某种产品的宣传费用的近似值（单位：千元）

年份	2014	2015	2016	2017	2018	2019	2020
年份代号x	1	2	3	4	5	6	7
该种产品的宣传费用y	59.3	64.1	68.8	74.0	82.1	90.0	99.1

以x为解释变量，y为预报变量，若以为回归方程，则相关指数；若以为回归方程，则相关指数．
（1）判断与，哪一个更适合作为该种产品的宣传费用的近似值y关于年份代号x的回归方程，并说明理由；
（2）根据（1）的判断结果及表中数据，求出y关于年份代号x的回归方程（系数精确到0.1）．
参考数据：．参考公式：．

【推荐2】某公司为了解某产品的获利情况，将今年1至7月份的销售收入（单位：万元）与纯利润（单位：万元）的数据进行整理后，得到如下表格：

月份	1	2	3	4	5	6	7
销售收入	13	13.5	13.8	14	14.2	14.5	15
纯利润	3.2	3.8	4	4.2	4.5	5	5.5

该公司先从这7组数据中选取5组数据求纯利润关于销售收入的线性回归方程，再用剩下的2组数据进行检验.假设选取的是2月至6月的数据.
（1）求纯利润关于销售收入的线性回归方程（精确到0.01）；
（2）若由线性回归方程得到的估计数据与检验数据的误差均不超过0.1万元，则认为得到的线性回归方程是理想的.试问该公司所得线性回归方程是否理想？
参考公式：，，，；参考数据：.

【推荐3】现随机抽取了某中学高一10名在校学生，他们入学时的数学成绩X与入学后第一次考试的数学成绩Y如下表:

学生号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
X	120	108	117	104	103	110	104	105	99	108
Y	84	64	84	68	69	68	69	46	57	71

请问:这10名学生的两次数学成绩是否具有线性相关关系?