某农场所对冬季昼夜温差大小与某反季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2017年2月1日至2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，得到如表：
| 日期 |
2月1日 |
2月2日 |
2月3日 |
2月4日 |
2月5日 |
| 温差x（°C） |
10 |
11 |
13 |
12 |
8 |
| 发芽数x（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，再对被选取的两组数据进行检验．
（Ⅰ）求选取的2组数据恰好是不相邻的2天数据的概率；
（Ⅱ）若选取的是2月1日与2月5日的两组数据，请根据2月2日至2月4日的数据，求出y关于x的线性回归方程
\( \overset{\land }{y}\)=\( \overset{\land }{b}\)x+\( \overset{\land }{a}\)；可以预报当温差为20℃时，种子发芽数．
附：回归直线方程：\( \overset{\land }{y}\)=\( \overset{\land }{b}\)x+\( \overset{\land }{a}\)，其中\( \overset{\land }{b}\)=\( \frac { \sum\limits_{i=1}^{n}x_{i}y_{i}-n \overset{ .}{x} \overset{ .}{y}}{ \sum\limits_{i=1}^{n}x_{i}^{2}-n \overset{}{x}^{2}}\)；\( \overset{\land }{b}\)=\( \overset{ .}{y}\)-\( \overset{\land }{b}\)\( \overset{ .}{x}\)．