某房产中介公司\(2017\)年\(9\)月\(1\)日正式开业，现对其每个月的二手房成交量进行统计，\(y\)表示开业第\(x\)个月的二手房成交量，得到统计表格如下：
| \(x_{i}\) | \(1\) | \(2\) | \(3\) | \(4\) | \(5\) | \(6\) | \(7\) | \(8\) |
| \(y_{i}\) | \(12\) | \(14\) | \(20\) | \(22\) | \(24\) | \(20\) | \(26\) | \(30\) |
\((1)\)统计中常用相关系数\(r\)来衡量两个变量之间线性关系的强弱\(.\)统计学认为，对于变量\(x\)，\(y\)，如果\(|r|∈[0.75,1]\)，那么相关性很强；如果\(|r|∈[0.3,0.75]\)，那么相关性一般；如果\(|r|\leqslant 0.25\)，那么相关性较弱\(.\)通过散点图初步分析可用线性回归模型拟合\(y\)与\(x\)的关系\(.\)计算\((x_{i},y_{i})(i=1,2,…,8)\)的相关系数\(r\)，并回答是否可以认为两个变量具有很强的线性相关关系\((\)计算结果精确到\(0.01)\)．
\((2)\)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出\(y\)关于\(x\)的线性回归方程\( \hat {y}= \hat {b}x+ \hat {a}(\)计算结果精确到\(0.01)\)，并预测该房产中介公司\(2018\)年\(6\)月份的二手房成交量\((\)计算结果四舍五入取整数\()\)．
\((3)\)该房产中介为增加业绩，决定针对二手房成交客户开展抽奖活动\(.\)若抽中“一等奖”获\(6\)千元奖金；抽中“二等奖”获\(3\)干元奖金；抽中“祝您平安”，则没有奖金．
已知一次抽奖活动中获得“一等奖”的概率为\( \dfrac {1}{6}\)，获得“二等奖”的概率为\( \dfrac {1}{3}.\)现有甲、乙两个客户参与抽奖活动，假设他们是否中奖相互独立，求此二人所获奖金总额\(X(\)千元\()\)的分布列及数学期望．
参考数据：\( \sum\limits_{i=1}^{8}x_{i}y_{i}=850, \sum\limits_{i=1}^{8} x_{ i }^{ 2 }=204, \sum\limits_{i=1}^{8} y_{ i }^{ 2 }=3776, \sqrt {21}≈4.58, \sqrt {31}≈5.57\)．
参考公式：\( \hat {b}= \dfrac { \sum\limits_{i=1}^{n}x_{i}y_{i}-n \overline {x} \overline {y}}{ \sum\limits_{i=1}^{n} x_{ i }^{ 2 }-n \overline {x}^{2}}, \hat {a}= \overline {y}- \hat {b} \overline {x}\)，\(r= \dfrac { \sum\limits_{i=1}^{n}x_{i}y_{i}-nx \overline {y}}{ \sqrt { \sum\limits_{i=1}^{n}x_{i}^{2}-n \overline {x}^{2}} \sqrt { \sum\limits_{i=1}^{n}y_{i}^{2}-n \overline {y}^{2}}}\)