2．
某食品店为了了解气温对销售量的影响，随机记录了该店\(1\)月份中\(5\)天的日销售量\(y(\)单位：千克\()\)与该地当日最低气温\(x(\)单位：\({{ }}^{{∘}}C)\)的数据，如下表：
\(x\) | \(2\) | \(5\) | \(8\) | \(9\) | \(11\) |
\(y\) | \(12\) | \(10\) | \(8\) | \(8\) | \(7\) |
\((1)\)求出\(y\)与\(x\)的回归方程\(\hat{y}{=}\hat{b}x{+}\hat{a}\)；
\((2)\)判断\(y\)与\(x\)之间是正相关还是负相关；若该地\(1\)月份某天的最低气温为\(6^{{∘}}C\)，请用所求回归方程预测该店当日的销售量；
\((3)\)设该地\(1\)月份的日最低气温\(X{～}N(\mu{,}\sigma^{2})\)，其中\(\mu\)近似为样本平均数\(\overset{{.}}{x}\)，\(\sigma^{2}\)近似为样本方差\(s^{2}\)，求\(P(3{.}8{ < }X{ < }13{.}4)\)．
附：\({①}\)回归方程\(\hat{y}{=}\hat{b}x{+}\hat{a}\)中，\(\hat{b}{=}\dfrac{\sum_{i{=}1}^{n}(x_{i}y_{i}){-}n\overset{{.}}{x\overset{{.}}{y}}}{\sum_{i{=}1}^{n}x_{i}^{2}{-}n(\overset{{.}}{x})^{2}}\)，\(\hat{a}{=}\overset{{.}}{y}{-}\hat{b}\overset{{.}}{x}\)．
\({②}\sqrt{10}{≈}3{.}2\)，\(\sqrt{3{.}2}{≈}1{.}8{.}\)若\(X{～}N(\mu{,}\sigma^{2})\)，则\(P(\mu{-}\sigma{ < }X{ < }\mu{+}\sigma){=}0{.}6826\)，\(P(\mu{-}2\sigma{ < }X{ < }\mu{+}2\sigma){=}0{.}9544\)．