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不同的方差分析資料類型，具有不同的線性模型，如果每個(gè)觀察值的線性模型為（），則該試驗(yàn)應(yīng)為資料。
某玉米株高的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為150cm和30cm，果穗長(zhǎng)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為30和10cm，可認(rèn)為該玉米的株高性狀比果穗性狀變異大。
建立回歸模型的過(guò)程中，要通過(guò)預(yù)備試驗(yàn)，形成關(guān)于恰當(dāng)模型的認(rèn)識(shí)。
某作物品種可以定義為一個(gè)總體，其變異受環(huán)境影響，也存在遺傳變異，因而形成了品種總體。
直線回歸方程建立起來(lái)以后，應(yīng)該對(duì)回歸方程作圖，并且把散點(diǎn)也放在同一張圖形中，這樣可以直觀了解模型的擬合情況。
獨(dú)立性測(cè)驗(yàn)時(shí)，卡方值與相關(guān)性在概念上有等價(jià)性，卡方值顯著，可能說(shuō)明相關(guān)顯著，研究者應(yīng)該搞清楚其內(nèi)在的科學(xué)機(jī)理。
已知正態(tài)總體觀察值出現(xiàn)在區(qū)間（0.2，+∞）的概率是0.5，那么相應(yīng)的正態(tài)曲線在Y=（）時(shí)到最高點(diǎn)。
農(nóng)業(yè)和生物學(xué)的試驗(yàn)中，常將排除系統(tǒng)偏差和控制偶然性誤差的試驗(yàn)設(shè)置稱為試驗(yàn)設(shè)計(jì)。
隨機(jī)變量是用來(lái)代表總體的任意數(shù)值的，隨機(jī)變數(shù)是隨機(jī)變量的一組數(shù)據(jù)，代表總體的隨機(jī)樣本資料，可用來(lái)估計(jì)總體參數(shù)。
油菜的受害率為0.2，每次抽取5個(gè)單株，抽500次，理論上能得到受害株數(shù)為兩株時(shí)的有多少次（）