样本太少怎么办？

上周三，快消品企业A的又一款新品上市了，卖得非常好。到了这周一，短短5天的预售，原来备了两个月的货，已经有一小半给卖掉了，得马上决定是否需要补货。长周期物料、半成品加工、成品组装加到一起，整个补货周期是75天，都快11个星期了。现在的问题是，如何用5天的销量，来判断后续11周的销量？

上周三，快消品企业A的又一款新品上市了，卖得非常好。到了这周一，短短5天的预售，原来备了两个月的货，已经有一小半给卖掉了，得马上决定是否需要补货。长周期物料、半成品加工、成品组装加到一起，整个补货周期是75天，都快11个星期了。现在的问题是，如何用5天的销量，来判断后续11周的销量？

计划经理找到6个类似的产品，做出5天与后续11周销量的散点图，如图19。如果两者之间的线性关系成立，就把这款新品的5天销量代入，求得以后11周的预测，从而判断是否需要补货，要补的话补多少。线性回归的模型看上去相当不错----R平方值为0.9859，都快接近1了，理论上的线性拟合效果很好。但问题是，只有6个样本，样本数量太小，究竟有多少统计学上的意义？也就是说，从数理统计的角度看，这种关系是否成立？企业A问我该怎么办。