1 . 相关变量x，y的散点图如图所示，现对这两个变量进行线性相关分析．方案一：根据图中所有数据，得到回归直线方程，相关系数为；方案二：剔除点，根据剩下的数据得到回归直线方程，相关系数为．则（       ）

   

A．	B．
C．	D．

3 . 某测试团队为了研究“饮酒”对“驾车安全”的影响，随机选出100名驾驶员先后在无酒状态､酒后状态下进行“停车距离”测试，测试的方案：电脑模拟驾驶，以某速度匀速行驶，记录下驾驶员的“停车距离”（驾驶员从看到意外情况到车子停下所需要的距离），无酒状态与酒后状态下的试验数据分别列于下表.
表1

停车距离d（米）
频数	26	a	b	8	2

表2

平均每毫升血液酒精含量x（毫克）	10	30	50	70	90
平均停车距离y（米）	30	50	60	70	90

已知表1数据的中位数估计值为26，完成下列各题.
(1)求a，b的值，并估计驾驶员在无酒状态下停车距离的平均数；
(2)根据最小二乘法，由表2的数据计算y关于x的回归方程；
(3)该测试团队认为：若驾驶员酒后驾车的平均“停车距离”y大于（1）中无酒状态下的停车距离的平均数的3倍，则认定驾驶员是“醉驾”;请根据（2）中的回归方程，预测当每毫升血液酒精含量大于多少毫克时为“醉驾”.

4 . 某电器公司的市场调研人员为了改进和评价市场营销方案，对该公司某种产品最近五个月内的市场占有率进行了统计，结果如表所示：

年份	2021年
月份	8月	9月	10月	11月	12月
月份代码	1	2	3	4	5
市场占有率y（％）	8	10	13	20	24

(1)从上述五个月份中随机抽取两个月，求该种产品市场占有率均超过10％的概率；
(2)求关于的线性回归方程，并预测何时该种产品的市场占有率超过35％．
参考公式：回归直线的斜率和截距的最小二乘法估计公式分别为，