（Ⅰ）根据频率分布直方图计算图中各小长方形的宽度；

（Ⅱ）估计该公司投入万元广告费用之后，对应销售收益的平均值（以各组的区间中点值代表该组的取值）；

（Ⅲ）该公司按照类似的研究方法，测得另外一些数据，并整理得到下表：

表中的数据显示，与y之间存在线性相关关系，请将（Ⅱ）的结果填入空白栏，并计算y关于的回归方程．

回归直线的斜率和截距的最小二乘估计公式分别为 = ， = ﹣ ．

（Ⅰ）地产数据研究院研究发现，3月至7月的各月均价y（万元/平方米）与月份x之间具有较强的线性相关关系，试建立y关于x的回归方程（系数精确到0.01），政府若不调控，依次相关关系预测第12月份该市新建住宅销售均价；

（Ⅱ）地产数据研究院在2016年的12个月份中，随机抽取三个月份的数据作样本分析，若关注所抽三个月份的所属季度，记不同季度的个数为X，求X的分布列和数学期望．

参考数据： =25， =5.36， =0.64

回归方程 = x+ 中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：

= ， = ﹣ ．

经计算得： ， ， ， ，

，线性回归模型的残差平方和 ，e^8.0605≈3167，其中x_i ， y_i分别为观测数据中的温度和产卵数，i=1， 2， 3， 4， 5， 6.

(Ⅰ)若用线性回归模型，求y关于x的回归方程 = x+ （精确到0.1）；

(Ⅱ)若用非线性回归模型求得y关于x的回归方程为 =0.06e^0.2303x ， 且相关指数R²=0.9522.

( i )试与(Ⅰ)中的回归模型相比，用R²说明哪种模型的拟合效果更好.

(ii)用拟合效果好的模型预测温度为35℃时该种药用昆虫的产卵数（结果取整数）.

附：一组数据(x₁ ， y₁)， (x₂ ， y₂)， ...，(x_n ， y_n)， 其回归直线 = x+ 的斜率和截距的最小二乘估计为

  = − ；相关指数R²= ．

通过分析，发现数学成绩 与学习数学的时间 具有线性相关关系，其回归方程为 ，则表格中的 的值是{#blank#}1{#/blank#}．