给定一组数据，使用线性回归模型预测未来的趋势。


以下是过去10天中每天的销售额：
Day 1: 100
Day 2: 105
Day 3: 110
Day 4: 115
Day 5: 120
Day 6: 125
Day 7: 130
Day 8: 135
Day 9: 140
Day 10: 145
预测未来两天的销售额。
使用线性回归模型可以对过去销售额与时间的关系进行建模，并根据该模型预测未来的销售额。根据给定的数据，可以将时间作为自变量 $x$ ，销售额作为因变量 $y$ ，并用最小二乘法拟合线性回归模型。

计算得到线性回归方程为 $y = 5x + 95$，即每天的销售额平均增长5元。

根据该模型，预测未来第11天和第12天的销售额分别为 $150$ 元和 $155$ 元。