某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费对年销售量(单位：
)的影响.该公司对近7年的年宣传费和年销售量数据进行了研究，发现年宣传费
(万元)和年销售量
(单位：)具有线性相关关系，并对数据作了初步处理，得到下面的一些统计量的值.
（1）根据表中数据建立年销售量关于年宣传费的回归方程(结果保留到0.001)；
（2）已知这种产品的年利润
与，的关系为
，根据（1）中的结果，估算该公司应该投入多少宣传费，才能使得年利润z最大.
附：回归方程
中的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为
，
，参考数据：
，
)的影响.该公司对近7年的年宣传费和年销售量数据进行了研究，发现年宣传费(万元)和年销售量(单位：)具有线性相关关系，并对数据作了初步处理，得到下面的一些统计量的值.| (万元) | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| (单位：) | 2.8 | 5.3 | 6.8 | 9.2 | 10.9 | 13.2 | 14.8 |
关于年宣传费的回归方程(结果保留到0.001)；（2）已知这种产品的年利润
与，的关系为，根据（1）中的结果，估算该公司应该投入多少宣传费，才能使得年利润z最大.附：回归方程
中的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为，，参考数据：，
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更新时间：2021-06-20 22:41:01
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【推荐1】下图是某市2014年至2020年生活垃圾无害化处理量(单位：万吨)的散点图.
注：年份代码1-7分别对应年份2014-2020.
（1）由散点图看出，可用一元线性回归模型拟合与的关系，请用相关系数加以说明；
（2）建立关于的经验回归方程(系数精确到0.01)，预测2022年该市生活垃圾无害化处理量.
参考公式：
，
经验回归方程
中
，
.
参考数据：
，
，
，
.
注：年份代码1-7分别对应年份2014-2020.
（1）由散点图看出，可用一元线性回归模型拟合
与的关系，请用相关系数加以说明；（2）建立
关于的经验回归方程(系数精确到0.01)，预测2022年该市生活垃圾无害化处理量.参考公式：
，经验回归方程
中，.参考数据：
，，，.
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(1)求y关于x的线性回归方程；
(2)预测该公司2021年（年份代号记为8）的年利润；
参考公式：
，
.
| 年份 | 2014 | 2015 | 2016 | 2017 | 2018 | 2019 | 2020 |
| 年份代号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 年利润y（单位：亿元） | 29 | 33 | 36 | 44 | 48 | 52 | 59 |
(2)预测该公司2021年（年份代号记为8）的年利润；
参考公式：
，.
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