随着移动互联网的快速发展，基于互联网的共享单车应运而生\(.\)某市场研究人员为了了解共享单车运营公司\(M\)的经营状况，对该公司最近六个月内的市场占有率进行了统计，并绘制了相应的折线图．

\((\)Ⅰ\()\)由折线图可以看出，可用线性回归模型拟合月度市场占有率\(y\)与月份代码\(x\)之间的关系\(.\)求\(y\)关于\(x\)的线性回归方程，并预测\(M\)公司\(2017\)年\(4\)月份的市场占有率；

\((\)Ⅱ\()\)为进一步扩大市场，公司拟再采购一批单车\(.\)现有采购成本分别为\(1000\)元\(/\)辆和\(1200\)元\(/\)辆的\(A\)、\(B\)两款车型可供选择，按规定每辆单车最多使用\(4\)年，但由于多种原因\((\)如骑行频率等\()\)会导致车辆报废年限各不相同\(.\)考虑到公司运营的经济效益，该公司决定先对两款车型的单车各\(100\)辆进行科学模拟测试，得到两款单车使用寿命频数表如下：

经测算，平均每辆单车每年可以带来收入\(500\)元\(.\)不考虑除采购成本之外的其他成本，假设每辆单车的使用寿命都是整数年，且以频率作为每辆单车使用寿命的概率\(.\)如果你是\(M\)公司的负责人，以每辆单车产生利润的均值为决策依据，你会选择采购哪款车型？

参考数据：\(\sum\limits_{i=1}^{6}{({{x}_{i}}-\overline{x})}({{y}_{i}}-\overline{y})=35\)，\({{\sum\limits_{i=1}^{6}{({{x}_{i}}-\overline{x})}}^{2}}=17.5\)．

参考公式：回归直线方程为\(\widehat{y}=\widehat{b}x+\widehat{a}\)，其中\(\widehat{b}=\dfrac{\sum\limits_{i=1}^{n}{({{x}_{i}}-\overline{x})({{y}_{i}}-\overline{y})}}{\sum\limits_{i=1}^{n}{{{({{x}_{i}}-\overline{x})}^{2}}}}\)，\(\widehat{a}=\overline{y}-\widehat{b}\overline{x}\)．

为了检测某种产品的质量，抽取了一个容量为\(100\)的样本，数据的分组数如下：\(\left[ 10.75,10.85 \right)3\)；\(\left[ 10.85,10.95 \right)9\)；\(\left[ 10.95,11.05 \right)13\)；\(\left[ 11.05,11.15 \right)16\)；\(\left[ 11.15,11.25 \right)26\)；\(\left[ 11.25,11.35 \right)20\)；\(\left[ 11.35,11.45 \right)7\)；\(\left[ 11.45,11.55 \right)4\)；\(\left[ 11.55,11.65 \right)2\)；

\((1)\)列出频率分布表\((\)含累积频率\()\)；

\((2)\)画出频率分布直方图以及频率分布折线图；

\((3)\)据上述图表，估计数据落在\(\left[ 10.95,11.35 \right)\)范围内的可能性是百分之几？

\((4)\)数据小于\(11.20\)的可能性是百分之几？