某印刷厂为了研究印刷单册书籍的成本\(y(\)单位：元\()\)与印刷册数\(x(\)单位：千册\()\)之间的关系，在印制某种书籍时进行了统计，相关数据见下表：

根据以上数据，技术人员分别借助甲、乙两种不同的回归模型，得到两个回归方程，方程甲：\({{\hat{y}}^{\left( 1 \right)}}=\dfrac{4}{x}+1.1\)，方程乙：\({{\hat{y}}^{\left( 2 \right)}}=\dfrac{6.4}{{{x}^{2}}}+1.6.(1)\)为了评价两种模型的拟合效果，完成以下任务．

\(①\)完成下表\((\)计算结果精确到\(0.1)\)；

\(②\)分别计算模型甲与模型乙的残差平方和\({{Q}_{1}}\)及\({{Q}_{2}}\)，并通过比较\({{Q}_{1}}\)，\({{Q}_{2}}\)的大小，判断哪个模型拟合效果更好．

\((2)\)该书上市之后，受到广大读者热烈欢迎，不久便全部售罄，于是印刷厂决定进行二次印刷\(.\)根据市场调查，新需求量为\(8\)千册\((\)概率\(0.8)\)或\(10\)千册\((\)概率\(0.2)\)，若印刷厂以每册\(5\)元的价格将书籍出售给订货商，问印刷厂二次印刷\(8\)千册还是\(10\)千册能获得更多利润？\((\)按\((1)\)中拟合效果较好的模型计算印刷单册书的成本\()\)

下列命题错误的是________\(.(\)填序号\()\)

\(①\)考古学家在内蒙古大草原上，发现了史前马的臀骨，为了预测其身高，利用建国后马的臀骨\((x)\)与身高\((y)\)之间的回归方程对史前马的身高进行预测；

\(②\)康乃馨、蝴蝶兰、洋兰是母亲节期间常见的花卉，一花农为了在节前能培育出三种花卉，便利用蝴蝶兰的温度\((x)\)与发芽率\((y)\)之间的回归方程来预测洋兰的发芽率；

\(③\)一饲料商人，根据多年的经销经验，得到广告费用\((x/\)万元\()\)与销售量\((y/\)万吨\()\)之间的关系大体上为\(\widehat{y}=0.4x+7\)，于是投入广告费用\(100\)万元，并信心十足地说，今年销售量一定达到\(47\)万吨以上；

\(④\)已知女大学生的身高和体重之间的回归方程为\(\widehat{y}=0.849x-85.7\)，若小明今年\(13\)岁，已知他的身高是\(150cm\)，则他的体重为\(41.65kg\)左右．

\(.\)某研究性学习小组对春季昼夜温差大小与某花卉种子发芽多少之间的关系进行研究，他们分别记录了\(3\)月\(1\)日至\(3\)月\(5\)日的每天昼夜温差与实验室每天每\(100\)颗种子浸泡后的发芽数，得到如下资料：

\((1)\)从\(3\)月\(1\)日至\(3\)月\(5\)日中任选\(2\)天，记发芽的种子数分别为\(m\)，\(n\)，求事件“\(m\)，\(n\)均不小于\(25\)”的概率．

\((2)\)若选取的是\(3\)月\(1\)日与\(3\)月\(5\)日的两组数据，请根据\(3\)月\(2\)日至\(3\)月\(4\)日的数据，求出\(y\)关于\(x\)的线性回归方程\(\hat{y}=\hat{b}x+\hat{a}\)．

\((3)\)若由线性回归方程得到的估计数据与所选出的检验数据的误差均不超过\(2\)颗，则认为得到的线性回归方程是可靠的，试问\((2)\)中所得到的线性回归方程是否可靠？

附：\(\hat {b}= \dfrac{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}\left({x}_{i}- \bar{x}\right)\left({y}_{i}- \bar{y}\right)}{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}{\left({x}_{i}- \bar{x}\right)}^{2}} \sum\limits_{i=1}^{5}{x}_{i}{y}_{i}=977 \sum\limits_{i=1}^{5}{{x}_{i}}^{2}=434 \)       

给出下列\(5\)种说法：

\(①\)标准差越小，样本数据的波动也越小；

\(②\)在回归分析中，预报变量是由解释变量和随机误差共同确定的；

\(③\)回归分析研究的是两个相关事件的独立性；

\(④\)相关指数是用来刻画回归效果的，的值越大，说明回归模型的拟合效果越好．

\(⑤\)对分类变量\(X\)与\(Y\)的随机变量\(K\)\({\,\!}^{2}\)的观测值\(k\)来说，\(k\)越小，判断“\(X\)与\(Y\)有关系”

的把握越小．

      其中说法正确的是________\((\)请将正确说法的序号写在横线上\()\)．