7.
某农科所对冬季昼夜温差大小与某反季节大豆新品种发芽多少之间的关系进行分析研究,他们分别记录了\(12\)月\(1\)日至\(12\)月\(5\)日的每天昼夜温差与实验室每天每\(100\)颗种子中
的发芽数,得到如下资料:
日期 | \(12\) 月 \(1\) 日 | \(12\) 月 \(2\) 日 | \(12\) 月 \(3\) 日 | \(12\) 月 \(4\) 日 | \(12\) 月 \(5\) 日 |
温差\(x\)\((\)\(℃\)\()\) | \(10\) | \(11\) | \(13\) | \(12\) | \(8\) |
发芽数\(y\)\((\)颗\()\) | \(23\) | \(25\) | \(30\) | \(26\) | \(16\) |
该农科所确定的研究方案是:先从这五组数据中选取\(2\)组,用剩下的\(3\)组数据求线性回归方程,再对被选取的\(2\)组数据进行检验.
\((1)\)求选取的\(2\)组数据恰好是不相邻\(2\)天数据的概率;
\((2)\)若选取的是\(12\)月\(1\)日与\(12\)月\(5\)日的两组数据,请根据\(12\)月\(2\)日至\(12\)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?