乡村振兴战略坚持农业农村优先发展，目标是按照产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕的总要求，建立健全城乡融合发展体制机制和政策体系，加快推进农业农村现代化．某乡镇通过建立帮扶政策，使得该乡镇财政收入连年持续增长，具体数据如表所示：
由上表可得 $y$ 关于 $x$ 的近似回归方程为 $\hat{y}=3 x+a$ ，则第 6 年该乡镇财政收入预计为

$5 G$ 技术在我国已经进入高速发展的阶段， $5 G$ 手机的销量也逐渐上升，某手机商城统计了最近 5 个月手机的实际销量，如下表所示：
若 $y$ 与 $x$ 线性相关，且线性回归方程为 $\hat{y}=0.24 x+\hat{a}$ ，则下列说法不正确的是

蟋蟀鸣叫可以说是大自然优美、和谐的音乐，殊不知蟋蟀鸣叫的频率 $x$（每分钟鸣叫的次数）与气温 $y$（单位：${ }^{\circ} \mathrm{C)}$ 存在着较强的线性相关关系．某地观测人员根据下表的观测数据，建立了 $y$ 关于 $x$ 的经验回归方程 $\hat{y}=0.25 x+k$ ，则下列说法正确的是（ ）

已知某种汽车新购入价格为 14 万元，但随着使用年限增加汽车会贬值．通过调查发现使用年限 $x$（单位：年）与出售价 $y$（单位：万元）之间的关系有如下一组数据：
（1）求 $y$ 关于 $x$ 的回归方程；
（2）已知 $R^2=1-\frac{\sum_{i=1}^n\left(y_i-\widehat{y}_{\imath}\right)^2}{\sum_{i=1}^n\left(y_i-\bar{y}\right)^2}$ ，当 $R^2 \geq 0.9$ 时，回归方程的拟合效果非常好；当 $0.8 < R^2 < 0.9$ 时，回归方程的拟合效果良好．试问该线性回归方程的拟合效果是非常好还是良好？说明你的理由．

下图是我国2014年至2020年生活垃圾无害化处理量（单位：亿吨）的折线图．

注：年份代码1-7分别对应年份2014-2020（2021年后代码依次类推）．
(1)由折线图看出，可用线性回归模型拟合y与t的关系，请用相关系数加以说明；
(2)建立y关于t的回归方程（系数精确到0.01），预测2023年我国生活垃圾无害化处理量．

经观测，长江中某鱼类的产卵数 $y$ 与温度 $x$ 有关，现将收集到的温度 $x_i$ 和产卵数 $y_i(i=1,2, \cdots, 10)$ 的 10 组观测数据作了初步处理，得到如图的散点图及一些统计量表．



表中 $t_i=\sqrt{x_i}, z_i=\ln y_i, \bar{z}=\frac{1}{10} \sum_{i=1}^{10} z_i$



（1）根据散点图判断，$y=a+b x, y=n+m \sqrt{x}$ 与 $y=c_1 \mathrm{e}^{c_2 x}$ 哪一个适宜作为 $y$ 与 $x$ 之间的回归方程模型并求出 $y$关于 $x$ 回归方程；（给出判断即可，不必说明理由）
（2）某兴趣小组抽取两批鱼卵，已知第一批中共有 6 个鱼卵，其中＂死卵＂有 2 个；第二批中共有 8 个鱼卵，其中＂死卵＂有 3 个。现随机挑选一批，然后从该批次中随机取出 2 个鱼卵，求取出＂死卵＂个数的分布列及数学期望。

附：对于一组数据 $\left(u_1, v_1\right),\left(u_2, v_2\right), \mathrm{L}\left(u_n, v_n\right)$ ，其回归直线 $v=\alpha+\beta u$ 的斜率和截距的最小二乘估计分别为

$$
\beta=\frac{\sum_{i=1}^n\left(u_i-\bar{u}\right)\left(v_i-\bar{v}\right)}{\sum_{i=1}^n\left(u_i-\bar{u}\right)^2}, \alpha=\bar{v}-\beta \bar{u} .
$$