在某次测验中，有6位同学的平均成绩为75分．用xn表示编号为n（n=1，2，…，6）的同学所得成绩，且前5位同学的成绩如下：
（1）求第6位同学的成绩x6，及这6位同学成绩的标准差s；
（2）从前5位同学中，随机地选2位同学，求恰有1位同学成绩在区间（68，75）中的概率．
| 编号n | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 成绩xn | 70 | 76 | 72 | 70 | 72 |
（2）从前5位同学中，随机地选2位同学，求恰有1位同学成绩在区间（68，75）中的概率．
随机抽取某中学甲乙两班各10名同学，测量他们的身高（单位：cm），获得身高数据的茎叶图如图．
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棵种子中的发芽数，得到如下资料：
该农科所确定的研究方案是：先从这5组数据中选取3组数据求线性回归方程，剩下的2组数据用于回归方程检验．
参考公式：回归直线的方程是：
，其中
对应的回归估计值．
（Ⅰ）若选取的是12月1日与12月5日的2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
；
（Ⅱ）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（Ⅰ）中所得的线性回归方程是否可靠？
（Ⅲ） 请预测温差为14℃的发芽数．
0 82145 82153 82159 82163 82169 82171 82175 82181 82183 82189 82195 82199 82201 82205 82211 82213 82219 82223 82225 82229 82231 82235 82237 82239 82240 82241 82243 82244 82245 82247 82249 82253 82255 82259 82261 82265 82271 82273 82279 82283 82285 82289 82295 82301 82303 82309 82313 82315 82321 82325 82331 82339 266669
| 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y（颗） | 23 | 25 | 30 | 26 | 16 |
参考公式：回归直线的方程是：
，其中对应的回归估计值．（Ⅰ）若选取的是12月1日与12月5日的2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
；（Ⅱ）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（Ⅰ）中所得的线性回归方程是否可靠？
（Ⅲ） 请预测温差为14℃的发芽数．
一个必要不充分条件．
，集合M={x|x≤3}，则下列各式中正确的是（ ）
与g（x）=x-1
（a＞0，且a≠1）与
（a＞0，且a≠1）
+lg（x-1）的定义域是（ ）