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方差分析中，處理的效應(yīng)是一種相對效應(yīng)，一般是指相等于平均數(shù)的效應(yīng)。

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。

回歸分析中，比較兩個回歸系數(shù)的理論是建立在誤差同質(zhì)性的假定基礎(chǔ)上的。

泊松分布參數(shù)m的大小決定其分布形狀，當(dāng)m值小時，分布呈很偏斜形狀，m增大時逐漸對稱。

數(shù)量性狀的分布適合性測驗，要通過試驗設(shè)計精心誤差隨機大樣本數(shù)據(jù)采集。

某作物品種可以定義為一個總體，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。

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=（）時到最高點。

隨機變量是用來代表總體的任意數(shù)值的，隨機變數(shù)是隨機變量的一組數(shù)據(jù)，代表總體的隨機樣本資料，可用來估計總體參數(shù)。

建立回歸模型的過程中，要通過預(yù)備試驗，形成關(guān)于恰當(dāng)模型的認識。

固定模型和隨機模型在試驗設(shè)計上不同，后者要求處理來自特定研究群體，通過隨機抽樣得到。