A.拉丁方設(shè)計(jì)
B.裂區(qū)設(shè)計(jì)
C.對(duì)比法
D.條區(qū)設(shè)計(jì)
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A.對(duì)比法設(shè)計(jì)
B.隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)
C.完全隨機(jī)設(shè)計(jì)
D.拉丁方設(shè)計(jì)
A.區(qū)組間的差異大，從而增大了試驗(yàn)誤差
B.區(qū)組內(nèi)的差異小，可有效地減少了試驗(yàn)誤差
C.區(qū)組是控制土壤差異的無(wú)效方法
D.區(qū)組方向要與肥力梯度方向平行
最新試題
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(chēng)為試驗(yàn)設(shè)計(jì)。
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。
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(lái)自特定研究群體，通過(guò)隨機(jī)抽樣得到。
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)。
組合內(nèi)有重復(fù)觀察值的兩向分組資料的方差分析中，采用固定模型和采用隨機(jī)模型的F統(tǒng)計(jì)量公式相同。
泊松分布參數(shù)m的大小決定其分布形狀，當(dāng)m值小時(shí)，分布呈很偏斜形狀，m增大時(shí)逐漸對(duì)稱(chēng)。
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。
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)。
回歸分析中，比較兩個(gè)回歸系數(shù)的理論是建立在誤差同質(zhì)性的假定基礎(chǔ)上的。
數(shù)量性狀的分布適合性測(cè)驗(yàn)，要通過(guò)試驗(yàn)設(shè)計(jì)精心誤差隨機(jī)大樣本數(shù)據(jù)采集。