1 . 有下列说法：
①两个随机变量的线性相关性越强，相关系数的绝对值越接近于1；
②设有一个回归方程，则变量增加1个单位时，平均增加2个单位；
③回归直线必过样本点的中心；
④对分类变量与的随机变量的观测值来说，越小，判断“与有关系”的把握越大．
其中错误的个数是（       ）

A．0

B．1

C．2

D．3

2 . 某公司生产的一款新产品在2021年前5个月的销售情况如下表所示：

月份	1	2	3	4	5
月销售额/万元	16	25	37	55	75

（1）利用所给数据求月销售额（万元）和月份之间的回归直线方程；
（2）利用（1）中所求的方程预测该公司这款产品上半年的总销售额.
参考公式：回归直线方程中，，.
参考数据：，.

3 . 指数是用体重公斤数除以身高米数的平方得出的数字，是国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准.对于高中男体育特长生而言，当数值大于或等于20.5时，我们说体重较重，当数值小于20.5时，我们说体重较轻，身高大于或等于我们说身高较高，身高小于170cm我们说身高较矮.

（1）已知某高中共有32名男体育特长生，其身高与指数的数据如散点图，请根据所得信息，完成下述列联表，并判断是否有的把握认为男生的身高对指数有影响.

	身高较矮	身高较高	合计
体重较轻
体重较重
合计

（2）①从上述32名男体育特长生中随机选取8名，其身高和体重的数据如表所示：

编号	1	2	3	4	5	6	7	8
身高	166	167	160	173	178	169	158	173
体重	57	58	53	61	66	57	50	66

根据最小二乘法的思想与公式求得线性回归方程为.利用已经求得的线性回归方程，请完善下列残差表，并求解释变量（身高）对于预报变量（体重）变化的贡献值（保留两位有效数字）；

编号	1	2	3	4	5	6	7	8
体重	57	58	53	61	66	57	50	66
残差	0.1	0.3	0.9

②通过残差分析，对于残差的最大（绝对值）的那组数据，需要确认在样本点的采集中是否有人为的错误，已知通过重新采集发现，该组数据的体重应该为.请重新根据最最小二乘法的思想与公式，求出男体育特长生的身高与体重的线性回归方程.
【参考公式】
，，，，.
【参考数据】
，，，，.

	0.10	0.05	0.01	0.005
	2.706	3.811	6.635	7.879