经观测，某昆虫的产卵数\(y\)与温度\(x\)有关，现将收集到的温度\({{x}_{i}}\)和产卵数\({{y}_{i}}(i=1,2,…,10)\)的\(10\)组观测数据作了初步处理，得到如下图的散点图及一些统计量表\(.\)表中\({{z}_{i}}=\ln {{y}_{i}}\)，\(z=\dfrac{1}{10}\sum\limits_{i=1}^{10}{{{z}_{i}}}\)

\((1)\)根据散点图判断，\(y=a+bx\) ，\(y=a+\sqrt{x}\)与\(y={{c}_{1}}{{e}^{{{c}_{2}}x}}\) 哪一个适宜作为\(y\)与\(x\)之间的回归方程模型？\((\)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．

\(①\)试求\(y\)关于\(x\)回归方程；

\(②\)已知用人工培养该昆虫的成本\(h(x)\)与温度\(x\)和产卵数\(y\)的关系\(h(x)=x(\ln y-2.4)+170\)当温度\(x(x\)取整数\()\)为何值时，培养成本的预报值最小？

附：对于一组数据\(({{u}_{1}},{{v}_{1}}),({{u}_{2}},{{v}_{2}}),\cdot \cdot \cdot ,({{u}_{n}},{{v}_{n}})\)，其回归直线\(v=\alpha +\beta u\)的斜率和截距的最小二乘估计分别为\(β= \dfrac{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}\left({u}_{i}- \overset{-}{u}\right)\left({v}_{i}- \overset{-}{v}\right)}{ \sum\limits_{i=1}^{n}{\left({u}_{i}- \overset{-}{u}\right)}^{2}} \)，\(\alpha =\overset{-}{{v}}\,-\beta \overset{-}{{u}}\,\)．

某研究机构对高三学生的记忆力\(x\)和判断力\(y\)进行统计分析，得下表数据

  \((\)Ⅰ\()\)请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出\(y\)关于\(x\)的线性回归方程\(\hat {y}=\hat {b}x+\hat {a} \)；

  \((\)Ⅱ\()\)试根据\((II)\)求出的线性回归方程，预测记忆力为\(9\)的同学的判断力。

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，为此作了四次试验，得到的数据如表：

参考公式：\(b{=}\dfrac{\sum_{i{=}1}^{n}x_{i}y_{i}{-}n\overset{}{x}\overset{}{y}}{\sum_{i{=}1}^{n}x_{i}^{2}{-}n{\overset{}{x}}^{2}}{,}a{=}\overset{{.}}{y}{-}b\overset{{.}}{x}\)．

设\((\)\(x\)\({\,\!}_{1}\)，\(y\)\({\,\!}_{1})\)，\((\)\(x\)\({\,\!}_{2}\)，\(y\)\({\,\!}_{2})\)，\(…(\)\(x_{n}\)，\(y_{n}\)\()\)是变量\(x\)，和\(y\)的\(n\)个样本点，直线\(l\)是由这些样本点通过最小二乘法得到的线性回归方程\((\)如图\()\)，则下列结论中正确的是(    )