1 . 某种产品的广告支出费用x（单位：万元）与销售量y（单位：万件）之间的对应数据如表所示：

广告支出费用x	2.2	2.6	4.0	5.3	5.9
销售量y	3.8	5.4	7.0	11.6	12.2

根据表中的数据可得回归直线方程2.27x，R²≈0.96，则
①第三个样本点对应的残差1       
②在该回归模型对应的残差图中，残差点比较均匀地分布在倾斜的带状区域中
③销售量的多少有96%是由广告支出费用引起的       
上述结论判断中有一个是错误的，其序号为 _____________

2 . 和的散点图如图所示，则下列说法中所有正确命题的序号为______.

①，是负相关关系；
②，之间不能建立线性回归方程；
③在该相关关系中，若用拟合时的相关指数为，用拟合时的相关指数为，则.

3 . 给出下列三个说法：
①设有一个回归直线方程，变量x增加1个单位时，y平均增加5个单位；
②设具有相关关系的两个变量x、y的相关系数为r，则越接近于0，x和y之间的线性相关程度越强；
③在一个2×2列联表中，经计算得的值，则的值越大，判断两个变量间有关联的把握就越大．
其中，说法错误的是______．（写出所有满足要求的说法序号）

7 . 消费者信心指数是反映消费者信心强弱的指标；它是预测经济走势和消费趋向的一个先行指标，是监测经济周期变化的重要依据.
消费者信心指数值介于0和200之间.指数超过100时，表明消费者信心处于强信心区；指数等于100时，表示消费者信心处于强弱临界点；指数小于100时，表示消费者信心处于弱信心区.
我国某城市从2016年到2019年各季度的消费者信心指数如下表1：

	2016年	2017年	2018年	2019年
第一季度	104.50	111.70	118.50	119.30
第二季度	104.00	110.20	114.60	118.20
第三季度	105.50	114.20	110.20	118.10
第四季度	106.80	113.20	113.20	119.30

将2016年至2019年该城市各季度的消费者信心指数整理得到如下频数分布表2：

分组
频数	2	2	7	5

记2016年至2019年年份序号为，该城市各年消费者信心指数的年均值(四舍五入取整)为y，x与y的关系如下表3：

年份序号x	1	2	3	4
消费者信心指数年均值y	105	112	114	119

（1）求从2016年至2019年该城市各季度消费者信心指数中任取2个，至少有一个不小于115的概率；
（2）在表2中各区间内的消费者信心指数用其所在区间的中点值代替，设任取一个消费者信心指数X为随机变量，求X的分布列和数学期望(保留2位小数)；
（3）根据表3的数据建立y关于x的线性回归方程，并根据你建立的回归方程，预报2020年该城市消费者信心指数的年平均值.
参考数据和公式：，，；；；.

8 . 给出下列四个结论：
(1)相关系数的取值范围是；
(2)用相关系数来刻画回归效果，的值越大，说明模型的拟合效果越差；
(3)一个袋子里装有大小相同的5个白球和5个黑球，从中任取4个，则其中所含白球个数的期望是2；
(4) 一个篮球运动员投篮一次得3分的概率为，得2分的概率为，不得分的概率为,且，已知他投篮一次得分的数学期望为2，则的最小值为.
其中正确结论的序号为______________.

9 . 下列说法中错误的是

A．先把高二年级的名学生编号为到，再从编号为到的名学生中随机抽取名学生，其编号为，然后抽取编号为，，的学生，这样的抽样方法是系统抽样法.

B．正态分布在区间和上取值的概率相等

C．若两个随机变量的线性相关性越强，则相关系数的值越接近于

D．若一组数据的平均数是，则这组数据的众数和中位数都是

10 . 下列说法错误的是（       ）

A．两个变量线性相关性越强，则相关系数就越接近1

B．若1，，，，4成等比数列，则实数

C．线性回归方程对应的直线至少经过其样本数据点中的一个点

D．利用来判断“两个独立事件、的关系”时，算出的值越大，判断“、有关”的把握越大