为了监控某种零件的一条生产线的生产过程，检验员每天从该生产线上随机抽取16个零件，并测量其尺寸（单位：cm）.根据长期生产经验，可以认为这条生产线正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布N(μ,σ²). (1)假设生产状态正常，记X表示一天内抽取的16个零件中其尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件数，求P(X≥1)及X的数学期望；(2)一天内抽检零件中，如果出现了尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件，就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况，需对当天的生产过程进行检查. (3)试说明上述监控生产过程方法的合理性；(4)下面是检验员在一天内抽取的16个零件的尺寸：9.95|10.12|9.96|9.96|10.01|9.92|9.98|10.04；10.26|9.91|10.13|10.02|9.22|10.04|10.05|9.95经计算得x=(1)/(16)∑_i=1¹⁶x_i=9.97，s=√(1)/(16)∑_i=1¹⁶(x_i- x)² =√(1)/(16)(∑_i=1¹⁶x_i²-16 x²)≈0.212，其中x_i为抽取的第i个零件的尺寸，i=1，2，…，16.用样本平均数作为μ的估计值，用样本标准差s作为σ的估计值，利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查？剔除(μ-3σ,μ+3σ)之外的数据，用剩下的数据估计μ和σ（精确到0.01）.附：若随机变量Z服从正态分布N(μ,σ²)，则P(μ-3σ<Z<μ+3σ)=0.9974，0.9974¹⁶≈0.9592，√0.008≈0.09.