为研究需要，统计了两个变量x，y的数据·情况如下表:
 
其中数据x₁、x₂、x₃…x_n，和数据y₁、y₂、y₃，…y_n的平均数分别为和，并且计算相关系数r＝-0.8，回归方程为，有如下几个结论：
①点(，)必在回归直线上，即＝b+；②变量x，y的相关性强；
③当x＝x₁，则必有；④b＜0．
其中正确的结论个数为

A．1

B．2

C．3

D．4

近年来，我国工业经济发展迅速，工业增加值连年攀升，某研究机构统计了近十年（从2008年到2017年）的工业增加值（万亿元），如下表：

年份	2008	2009	2010	2011	2012	2013	2014	2015	2016	2017
年份序号	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10
工业增加值	13.2	13.8	16.5	19.5	20.9	22.2	23.4	23.7	24.8	28

 
依据表格数据，得到下面的散点图及一些统计量的值.

5.5	20.6	82.5	211.52	129.6

 

（1）根据散点图和表中数据，此研究机构对工业增加值（万亿元）与年份序号的回归方程类型进行了拟合实验，研究人员甲采用函数，其拟合指数；研究人员乙采用函数，其拟合指数；研究人员丙采用线性函数，请计算其拟合指数，并用数据说明哪位研究人员的函数类型拟合效果最好.（注：相关系数与拟合指数满足关系）.
（2）根据（1）的判断结果及统计值，建立关于的回归方程（系数精确到0.01）；
（3）预测到哪一年的工业增加值能突破30万亿元大关.
附：样本 的相关系数，
，，.

“工资条里显红利，个税新政入民心”.随着2019年新年钟声的敲响，我国自1980年以来，力度最大的一次个人所得税（简称个税）改革迎来了全面实施的阶段.某从业者为了解自己在个税新政下能享受多少税收红利，绘制了他在26岁-35岁（2009年-2018年）之间各年的月平均收入（单位：千元）的散点图：(注：年龄代码1-10分别对应年龄26-35岁)

（1）由散点图知，可用回归模型拟合与的关系，试根据有关数据建立关于的回归方程；
（2）如果该从业者在个税新政下的专项附加扣除为3000元/月，试利用（1）的结果，将月平均收入视为月收入，根据新旧个税政策，估计他36岁时每个月少缴纳的个人所得税.
附注：①参考数据：，，，，
，，，其中：取，.
②参考公式：回归方程中斜率和截距的最小二乘估计分别为，.
③新旧个税政策下每月应纳税所得额（含税）计算方法及税率表如下：

	旧个税税率表（个税起征点3500元）		新个税税率表（个税起征点5000元）
缴税 级数	每月应纳税所得额（含税）收入个税起征点	税率	每月应纳税所得额（含税）收入个税起征点专项附加扣除	税率
1	不超过1500元的都分	3	不超过3000元的都分	3
2	超过1500元至4500元的部分	10	超过3000元至12000元的部分	10
3	超过4500元至9000元的部分	20	超过12000元至25000元的部分	20
4	超过9000元至35000元的部分	25	超过25000元至35000元的部分	25
5	超过35000元至55000元的部分	30	超过35000元至55000元的部分	30