随着移动互联网的快速发展，基于互联网的共享单车应运而生\(.\)某市场研究人员为了了解共享单车运营公司\(M\)的经营状况\(.\)对该公司最近六个月内的市场占有率进行了统计，并绘制了相应的折线图．

\((1)\)由折线图可以看出，可用线性回归模型拟合月度市场占有率\(y\)与月份代码\(x\)之间的关系\(.\)求\(y\)关于\(x\)的线性回归方程\(.\)并预测\(M\)公司\(2017\)年\(4\)月份\((\)即\(x=7\)时\()\)的市场占有率；

\((2)\)为进一步扩大市场\(.\)公司拟再采购一批单车\(.\)现有采购成本分别为\(1000\)元\(/\)辆和\(1200\)元\(/\)辆的\(A\)、\(B\)两款车型可供选择，按规定每辆单车最多使用\(4\)年，但由于多种原因\((\)如骑行频率等\()\)会导致车辆报废年限各不相同\(.\)考虑到公司运营的经济效益\(.\)该公司决定先对两款车型的单车各\(100\)辆进行科学模拟测试，得到两款单车使用寿命频数表如下：

经测算，平均每辆单车每年可以带来收入\(500\)元\(.\)不考虑除采购成本之外的其他成本，假设每辆单车的使用寿命都是整年，且以频率作为每辆单车使用寿命的概率\(.\)如果你是\(M\)公司的负责人，以每辆单车产生利润的期望值为决策依据，你会选择采购哪款车型？

\((\)参考公式：回归直线方程为\(\hat {y}=\hat {b}x+\hat {a} \)，其中\(\hat {y}= \dfrac{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}\left({x}_{i}- \overset{¯}{x}\right)\left({y}_{i}- \overset{¯}{y}\right)}{ \sum\limits_{i=1}^{n}{\left({x}_{i}- \overset{¯}{x}\right)}^{2}},\hat {a}= \bar{y}-\hat {b} \bar{x} )\)

某教育局为了解“跑团”每月跑步的平均里程，收集并整理了\(2017\)年\(1\)月至\(2017\)年\(11\)月期间“跑团”每月跑步的平均里程\((\)单位：公里\()\)的数据，绘制了下面的折线图．

根据折线图，下列结论正确的是(    )

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：\( \sum\limits_{i=1}^{7}{y}_{i}=9.32 \)，\( \sqrt{ \sum\limits_{i=1}^{7}{\left({y}_{i}- \overset{-}{y}\right)}^{2}} =0.55\) ，\( \sqrt{7}≈2.646.\)参考公式：相关系数  \(r= \dfrac{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}({t}_{i}- \overset{-}{t})({y}_{i}- \overset{-}{y})}{ \sqrt{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}({t}_{i}- \overset{-}{t}{)}^{2} \sum\nolimits_{i=1}^{n}({y}_{i}- \overset{-}{y}{)}^{2}}} \) 回归方程\( \overset{∧}{y}= \overset{∧}{a}+ \overset{∧}{b} \)中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为\( \overset{∧}{b}= \dfrac{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}({t}_{i}- \overset{-}{t})({y}_{i}- \overset{-}{y})}{ \sum\nolimits_{i=1}^{n}({t}_{i}- \overset{-}{t}{)}^{2}}\;, \overset{∧}{a}= \overset{-}{y}- \overset{∧}{b} \overset{-}{t} \)