下图是我国\(2008\)年至\(2014\)年生活垃圾无害化处理量\((\)单位：亿吨\()\)的折线图

\((\)Ⅰ\()\)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；

\((\)Ⅱ\()\)建立\(y\)关于\(t\)的回归方程\((\)系数精确到\(0.01)\)，预测\(2016\)年我国生活垃圾无害化处理量．

附注：

参考数据：\(\sum\limits_{i=1}^{7}{{{y}_{i}}}=9.32\)，\(\sum\limits_{i=1}^{7}{{{t}_{i}}{{y}_{i}}}=40.17\)，\(\sqrt{\sum\limits_{i=1}^{7}{{{({{y}_{i}}-\bar{y})}^{2}}}}=0.55\)，\(\sqrt{7}≈2.646\)．

参考公式：相关系数\(r= \dfrac{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}\left({t}_{i}- \overset{¯}{t}\right)\left({y}_{i}- \overset{¯}{y}\right)}{ \sqrt{ \sum\limits_{i=1}^{n}{\left({t}_{i}- \overset{¯}{t}\right)}^{2} \sum\limits_{i=1}^{n}{\left({y}_{i}- \overset{¯}{y}\right)}^{2}}}= \dfrac{ \sum\limits_{i=1}^{n}{t}_{i}{y}_{i}-n \overset{¯}{t} \overset{¯}{y}}{ \sqrt{ \sum\limits_{i=1}^{n}{\left({t}_{i}- \overset{¯}{t}\right)}^{2}} \sqrt{ \sum\limits_{i=1}^{n}{\left({y}_{i}- \overset{¯}{y}\right)}^{2}}} \)

回归方程\(\widehat{y}=\widehat{a}+\widehat{b}\,t\) 中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：\(\hat {b}= \dfrac{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}\left({t}_{i}- \overset{¯}{t}\right)\left({y}_{i}- \overset{¯}{y}\right)}{ \sum\limits_{i=1}^{n}{\left(ti- \overset{¯}{t}\right)}^{2}} \widehat{a}{=}\bar{y}-\widehat{b}\,\bar{t}.\)

某车间为了规定工时定额，需要确定加工零件所花费的时间，为此做了四次试验，得到的数据如下表所示：

\((1)\)在给定的坐标系中画出表中数据的散点图；

某种产品的广告费支出\(x(\)单位：百万元\()\)与销售额\(y(\)单位：百万元\()\)之间有如下对应数据：

\((1)\)画出散点图；

\((2)\)求\(y\)关于\(x\)的线性回归方程．

随着我国经济的发展，居民的储蓄存款逐年增长\(.\)设某地区城乡居民人民币储蓄存款\((\)年底余额\()\)如下表：

\((1)\)求\(y\)关于\(t\)的回归方程\(\hat {y}=\hat {b}t+\hat {a} \)；

\((2)\)用所求回归方程预测该地区\(2018\)年\((t=6)\)的人民币储蓄存款．

参考公式：回归方程\(\hat {y}=\hat {b}t+\hat {a} \)中，\(\hat {b}= \dfrac{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}{t}_{i}{y}_{i}-n \bar{t}\; \bar{y}}{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}{{t}_{i}}^{2}-n{ \bar{t}}^{2}} \)，\(\hat {a}= \bar{y}-\hat {b} \bar{t} \)．