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

小麥品種A每穗小穗數(shù)的平均數(shù)和標準差值為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。

建立回歸模型的過程中，要通過預備試驗，形成關于恰當模型的認識。

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)。

某玉米株高的平均數(shù)和標準差分別為150cm和30cm，果穗長的平均數(shù)和標準差分別為30和10cm，可認為該玉米的株高性狀比果穗性狀變異大。

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，那么這個正態(tài)總體的數(shù)學期望為0。

獨立性測驗時，卡方值與相關性在概念上有等價性，卡方值顯著，可能說明相關顯著，研究者應該搞清楚其內(nèi)在的科學機理。

下面幾種多重比較方法哪一個更容易犯第一類錯誤（）

農(nóng)業(yè)和生物學試驗中，所得到的實際數(shù)據(jù)總是有誤差的。

建立有用的直線回歸方程，一方面要求有較好決定系數(shù)，另一方面要求有比較大的樣本容量。