下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）

某作物品種可以定義為一個(gè)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。

農(nóng)業(yè)和生物學(xué)試驗(yàn)中，所得到的實(shí)際數(shù)據(jù)總是有誤差的。

不同的方差分析資料類型，具有不同的線性模型，如果每個(gè)觀察值的線性模型為（），則該試驗(yàn)應(yīng)為資料。

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。

兩個(gè)回歸方程的比較中，若回歸系數(shù)差異顯著，則不需要比較回歸截距是否差異顯著。

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。

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(shí)到最高點(diǎn)。

直線回歸中，自變數(shù)是人為設(shè)置的數(shù)值，而依變數(shù)的是試驗(yàn)中的響應(yīng)指標(biāo)。

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。