網(wǎng)上購(gòu)物就是通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)檢索商品信息，并通過(guò)電子訂購(gòu)單發(fā)出購(gòu)物請(qǐng)求，廠商通過(guò)郵購(gòu)的方式發(fā)貨或通過(guò)快遞公司送貨上門(mén)，貨到后通過(guò)銀行轉(zhuǎn)賬、微信或支付寶支付等方式在線匯款．根據(jù)2019年中國(guó)消費(fèi)者信息研究，超過(guò)40%的消費(fèi)者更加頻繁地使用網(wǎng)上購(gòu)物，使得網(wǎng)上購(gòu)物和送貨上門(mén)的需求量激增，越來(lái)越多的消費(fèi)者也首次通過(guò)第三方APP、品牌官方網(wǎng)站和微信社群等平臺(tái)進(jìn)行購(gòu)物．某天貓專(zhuān)營(yíng)店統(tǒng)計(jì)了2020年8月5日至9日這5天到該專(zhuān)營(yíng)店購(gòu)物的人數(shù)y和時(shí)間第x天間的數(shù)據(jù)，列表如表：

xi	1	2	3	4	5
yi	75	84	93	98	100

（1）由表中給出的數(shù)據(jù)是否可用線性回歸模型擬合人數(shù)y與時(shí)間x之間的關(guān)系？若可用，估計(jì)8月10日到該專(zhuān)營(yíng)店購(gòu)物的人數(shù)（人數(shù)用四舍五入法取整數(shù)；若|r|＞0.75，則線性相關(guān)程度很高，可用線性回歸模型擬合，計(jì)算r時(shí)精確到0.01）．
參考數(shù)據(jù)：

4340

≈65.88．
附：相關(guān)系數(shù)r=

n

∑

i

=

1

（

x

i

-

x

）

（

y

i

-

y

）

n

∑

i

=

1

（

x

i

-

x

）

2

n

∑

i

=

1

（

y

i

-

y

）

2

，回歸直線方程的斜率：

?

b

=

n

∑

i

=

1

（

x

i

-

x

）

（

y

i

-

y

）

n

∑

i

=

1

（

x

i

-

x

）

2

，

?

a

=

y

-

?

b

x

．
（2）運(yùn)用分層抽樣的方法從第1天和第5天到該專(zhuān)營(yíng)店購(gòu)物的人中隨機(jī)抽取7人，再?gòu)倪@7人中任取3人進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)，求這3人取自不同天的概率；
（3）該專(zhuān)營(yíng)店為了吸引顧客，推出兩種促銷(xiāo)方案：
方案一，購(gòu)物金額每滿(mǎn)100元可減10元；
方案二，一次性購(gòu)物金額超過(guò)800元可抽獎(jiǎng)三次，每次中獎(jiǎng)的概率均為

1

3

，且每次抽獎(jiǎng)互不影響，中獎(jiǎng)一次打9折，中獎(jiǎng)兩次打8折，中獎(jiǎng)三次打6折．
某顧客計(jì)劃在此專(zhuān)營(yíng)店購(gòu)買(mǎi)1000元的商品，請(qǐng)從實(shí)際付款金額的數(shù)學(xué)期望的角度分析選哪種方案更優(yōu)惠．