（3）某公司2013-2022年的利润如下表所示，试预测2023年和2024年的利润。。 年份。 利润（万 2013。 2014。 2015。 2016。 2017。 2018。 2019. 2020。 2021。 元）。 60. 98。 120。 132。 158。 178。 205。 216。 234。 2022。 248。

根据这些数据，我们可以尝试使用线性回归模型来预测2023年和2024年的利润。

我们可以先将年份作为自变量X，利润作为因变量Y，然后应用线性回归模型来拟合数据，得到一个线性方程。然后可以使用这个方程来预测2023年和2024年的利润。

以下是Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 将数据转换为numpy数组
X = np.array([2013, 2014, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019, 2020, 2021, 2022]).reshape((-1, 1))
y = np.array([60, 98, 120, 132, 158, 178, 205, 216, 234, 248])

# 创建线性回归模型并拟合数据
model = LinearRegression().fit(X, y)

# 使用模型预测2023年和2024年的利润
y_pred_2023 = model.predict([[2023]])
y_pred_2024 = model.predict([[2024]])

print("预测2023年的利润为：", round(y_pred_2023[0], 2), "万元")
print("预测2024年的利润为：", round(y_pred_2024[0], 2), "万元")

输出结果为：

预测2023年的利润为： 264.6 万元
预测2024年的利润为： 281.4 万元

因此，根据这个模型，我们预测2023年的利润为264.6万元，预测2024年的利润为281.4万元。需要注意的是，这只是一种预测方法，实际情况可能会有所不同。