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進(jìn)行大豆品種蛋白質(zhì)含量測(cè)定時(shí)，若抽取100個(gè)30g的樣品進(jìn)行測(cè)定，但是這100個(gè)抽樣測(cè)定數(shù)據(jù)有所不同，這表明存在隨機(jī)誤差。
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)。
下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）
小麥品種A每穗小穗數(shù)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差值為18和3（厘米），品種B為30和4.5（厘米），根據(jù)變異系數(shù)，品種B的該性狀變異大于品種A。
兩個(gè)位點(diǎn)遺傳分離的遺傳分析時(shí)，不需要應(yīng)用卡方測(cè)驗(yàn)，來測(cè)驗(yàn)兩個(gè)位點(diǎn)的組成的基因型是否符合理論的分離比例。
固定模型和隨機(jī)模型在試驗(yàn)設(shè)計(jì)上不同，后者要求處理來自特定研究群體，通過隨機(jī)抽樣得到。
建立回歸模型的過程中，要通過預(yù)備試驗(yàn)，形成關(guān)于恰當(dāng)模型的認(rèn)識(shí)。
討論有限總體的抽樣分布時(shí)，一般采用不復(fù)置抽樣。
已知正態(tài)總體的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在區(qū)間（-3，-1）里的概率和落在區(qū)間（3，5）里的概率相等，那么這個(gè)正態(tài)總體的數(shù)學(xué)期望為0。
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。