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请对以下销售数据进行一元线性回归分析（若有多自变量，请改为多元并注明）。  
数据（请替换为实际X列和Y列，第一列为自变量，第二列为因变量）：  
| 广告费(万元) | 销售额(万元) |  
|--------------|--------------|  
| 1            | 12           |  
| 2            | 18           |  
| 3            | 23           |  
| 4            | 29           |  
| 5            | 34           |  

要求：  
1. 计算回归系数（斜率、截距）、决定系数R²、调整R²、F统计量及p值。  
2. 给出回归方程 Y = a + bX 形式。  
3. 检验回归显著性（α=0.05），并简要评价拟合效果。  
4. 当自变量 X=6 时，输出预测值及其95%预测区间。  
5. 用文字描述散点图与回归线的趋势。

输出案例（基于上述数据）

  • 回归方程：Y = 5.6 + 5.7X

  • R² = 0.991，调整R² = 0.988，F = 330.6，p < 0.001（显著）。

  • 拟合评价：模型解释99.1%的销售额变异，拟合优秀。

  • 预测：X=6时，预测销售额为 39.8 万元，95%预测区间 [37.2, 42.4]。

  • 趋势描述：散点呈明显正线性趋势，数据点紧密围绕回归线，无异常离群点。