4.如图是某企业2010年至2016年污水净化量(单位:吨)的折线图.

注:年份代码1~7分别对应年份2010~2016.
(1)由折线图看出,可用线性回归模型拟合y和t的关系,请用相关系数加以说明;
(2)建立y关于t的回归方程,预测2017年该企业污水净化量;
(3)请用数据说明回归方程预报的效果.
附注:参考数据:$\overline{y}$=54,$\sum_{i=1}^{7}$(t
i-$\overline{t}$)(y
i-$\overline{y}$)=21,$\sqrt{14}$≈3.74,$\sum_{i=1}^{7}$(y
i-$\stackrel{∧}{{y}_{i}}$ )
2=$\frac{9}{4}$.
参考公式:相关系数r=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({t}_{i}-\overline{t})({y}_{i}-\overline{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}({t}_{i}-\overline{t})^{2}\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}}$,回归方程$\stackrel{∧}{y}$=$\stackrel{∧}{a}$+$\stackrel{∧}{b}$t中斜率和截距的最小二乘估计公式分别为$\stackrel{∧}{b}$=$\frac{\sum_{i=1}^{n}({t}_{i}-\overline{t})({y}_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}({t}_{i}-\overline{t})^{2}}$,$\stackrel{∧}{a}$=$\overline{y}$-$\stackrel{∧}{b}$$\overline{t}$.
反映回归效果的公式为R
2=1-$\frac{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\stackrel{∧}{{y}_{i}})^{2}}{\sum_{i=1}^{n}({y}_{i}-\overline{y})^{2}}$,其中R
2越接近于1,表示回归的效果越好.