某公司为确定下一年度投入某种产品的宣传费，需了解年宣传费
\(x\)\((\)单位：千元\()\)对年销售量
\(y\)\((\)单位：\(t)\)和年利润
\(z\)\((\)单位：千元\()\)的影响，对近\(8\)年的年宣传费
\(x\)\({\,\!}_{i}\)和年销售量
\(y\)\({\,\!}_{i}( \)
\(i\)\(=1\)，\(2\)，\(…\)，\(8)\)数据作了初步处理，得到下面的散点图及一些统计量的值．
表中\(w_{i}\)\(=\)
，
\(=\)
\({\,\!}_{i}\)．
\((1)\)根据散点图判断，\(y\)\(=\)\(a\)\(+\)\(bx\)与\(y\)\(=\)\(c\)\(+\)\(d\)
哪一个适宜作为年销售量\(y\)关于年宣传费\(x\)的回归方程类型？\((\)给出判断即可，不必说明理由\()\)
\((2)\)根据\((1)\)的判断结果及表中数据，建立\(y\)关于\(x\)的回归方程；
\((3)\)已知这种产品的年利润\(z\)与\(x\)，\(y\)的关系为\(z\)\(=0.2\)\(y\)\(-\)\(x\)\(.\)根据\((2)\)的结果回答下列问题：
\(①\)年宣传费\(x\)\(=49\)时，年销售量及年利润的预报值是多少？
\(②\)年宣传费\(x\)为何值时，年利润的预报值最大？
附：对于一组数据\((\)\(u\)\({\,\!}_{1}\)，\(v\)\({\,\!}_{1})\)，\((\)\(u\)\({\,\!}_{2}\)，\(v\)\({\,\!}_{2})\)，\(…\)，\((\)\(u\)\({\,\!}_{n}\)，\(v_{n}\)\()\)，其回归直线\(v\)\(=\)\(α\)\(+\)\(βu\)的斜率和截距的最小二乘估计分别为：
\(=\)
，
\(=\)
\(-\)
．