農(nóng)業(yè)和生物學(xué)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。

進行大豆品種蛋白質(zhì)含量測定時，若抽取100個30g的樣品進行測定，但是這100個抽樣測定數(shù)據(jù)有所不同，這表明存在隨機誤差。

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。

在新復(fù)極差法中，將所有比較的平均數(shù)按從大到小順序排列所計算出的兩極差范圍內(nèi)所包含的平均數(shù)個數(shù)，稱為秩次距（p）。

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。

條形圖適用于間斷性變數(shù)和屬性變數(shù)資料的次數(shù)分布狀況。

討論有限總體的抽樣分布時，一般采用不復(fù)置抽樣。

已知某高校學(xué)生近視眼的頻率為50%，從該高校隨機抽樣3名學(xué)生，其中2人患近視眼的概率為（）

油菜的受害率為0.2，每次抽取5個單株，抽500次，理論上能得到受害株數(shù)為兩株時的有多少次（）