其中正确的有（　　）

①线性回归分析就是由样本点去寻找一条直线，使之贴近这些样本点的数学方法；②利用样本点的散点图可以直观判断两个变量的关系是否可以用线性关系表示；③通过回归方程 ，可以估计和观测变量的取值和变化趋势；④因为由任何一组观测值都可以求得一个线性回归方程，所以没有必要进行相关性检验.其中正确命题的个数是（    ）

（Ⅰ）请根据相关系数 的大小判断回收率 与 之间是否存在高度线性相关关系；

（Ⅱ）请根据上表提供的数据，用最小二乘法求出 关于 的线性回归方程 ，并预测当 时回收率 的值.

参考数据：

，

y（微克）

   x（千克）

其中

（I）根据散点图判断， 与 ，哪一个适宜作为蔬菜农药残量 与用水量 的回归方程类型（给出判断即可，不必说明理由）；

(Ⅱ)若用解析式 作为蔬菜农药残量 与用水量 的回归方程，求出 与 的回归方程.(c，d精确到0.1)

(Ⅲ)对于某种残留在蔬菜上的农药，当它的残留量低于20微克时对人体无害，为了放心食用该蔬菜，请估计需要用多少千克的清水清洗一千克蔬菜？(精确到0.1，参考数据 )

附：参考公式：回归方程 中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为：

①相关系数 用来衡量两个变量之间线性关系的强弱， 越接近于1，相关性越弱；

②回归直线 过样本点中心 ；

③相关指数 用来刻画回归的效果， 越小，说明模型的拟合效果越不好.

①残差平方和越小的模型，拟合的效果越好；②用相关指数 来刻画回归效果， 越小说明拟合效果越好；③线性回归方程对应的直线 至少经过其样本数据点中的一个点；④若变量 和 之间的相关系数为 ，则变量 和 之间的负相关很强.以上正确说法的个数是（   ）