某农科院对春季昼夜温差大小与某早稻新品种发芽多少之间的关系进行分析研究，他们分别记录了2月1日至2月6日的每天昼夜温差与实验室每天200颗种子的发芽数，得到如下资料：日期2月1日2

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某农科院对春季昼夜温差大小与某早稻新品种发芽多少之间的关系进行分析研究，他们分别记录了2月1日至2月6日的每天昼夜温差与实验室每天200颗种子的发芽数，得到如下资料：

日期	2月1日	2月2日	2月3日	2月4日	2月5日	2月6日
温差x（℃）	9	10	7	8	12	13
发芽数y（颗）	23	26	17	21	27	30

该农科院确定的研究方案是：先从这五组数据中取出2组，用剩下的4组数据求线性回归方程，再对被选取的2组数据进行检验．
（1）求选取的2组数据恰好是不相邻2天数据的概率；
（2）若选取的是2月3日与2月5日的两组数据，请根据余下四组数据，求出y对x的线性回归方程

=bx+a（精确到0.1）；
（3）把取出的2组数据代入（2）中所求的回归方程，若|y_i-

|（其中y_i为i日的发芽数，

为i日根据（2）中回归方程得到的发芽数）的值都不大于2，则认为回归方程符合要求，问（2）中回归方程是否符合要求．某农科院对春季昼夜温差大小与某早稻新品种发芽多少之间的关系进行分析研究，他们分别记录了2月1日至2月6日的每天昼夜温差与实验室每天200颗种子的发芽数，得到如下资料：

日期	2月1日	2月2日	2月3日	2月4日	2月5日	2月6日
温差x（℃）	9	10	7	8	12	13
发芽数y（颗）	23	26	17	21	27	30

=bx+a（精确到0.1）；
（3）把取出的2组数据代入（2）中所求的回归方程，若|y_i-

|（其中y_i为i日的发芽数，

为i日根据（2）中回归方程得到的发芽数）的值都不大于2，则认为回归方程符合要求，问（2）中回归方程是否符合要求．

日期	2月1日	2月2日	2月3日	2月4日	2月5日	2月6日
温差x（℃）	9	10	7	8	12	13
发芽数y（颗）	23	26	17	21	27	30

日期2月1日2月2日2月3日2月4日2月5日 2月6日温差x（℃）9107812 13发芽数y（颗）2326172127 30日期2月1日2月2日2月3日2月4日2月5日 2月6日日期2月1日2月2日2月3日2月4日2月5日 2月6日温差x（℃）9107812 13温差x（℃）9107812 13发芽数y（颗）2326172127 30发芽数y（颗）2326172127 30

=bx+a（精确到0.1）；
（3）把取出的2组数据代入（2）中所求的回归方程，若|y_i-

|（其中y_i为i日的发芽数，

为i日根据（2）中回归方程得到的发芽数）的值都不大于2，则认为回归方程符合要求，问（2）中回归方程是否符合要求．

yy
_i

|（其中y_i为i日的发芽数，

为i日根据（2）中回归方程得到的发芽数）的值都不大于2，则认为回归方程符合要求，问（2）中回归方程是否符合要求．