獨(dú)立性測驗(yàn)時(shí)，卡方值與相關(guān)性在概念上有等價(jià)性，卡方值顯著，可能說明相關(guān)顯著，研究者應(yīng)該搞清楚其內(nèi)在的科學(xué)機(jī)理。

直線回歸方程建立起來以后，應(yīng)該對(duì)回歸方程作圖，并且把散點(diǎn)也放在同一張圖形中，這樣可以直觀了解模型的擬合情況。

兩個(gè)位點(diǎn)遺傳分離的遺傳分析時(shí)，不需要應(yīng)用卡方測驗(yàn)，來測驗(yàn)兩個(gè)位點(diǎn)的組成的基因型是否符合理論的分離比例。

進(jìn)行大豆品種蛋白質(zhì)含量測定時(shí)，若抽取100個(gè)30g的樣品進(jìn)行測定，但是這100個(gè)抽樣測定數(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，后者要求處理來自特定研究群體，通過隨機(jī)抽樣得到。

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。

下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）

在最小顯著差數(shù)法、q法和新復(fù)極差法，這三種多重比較方法中哪一個(gè)在統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)犯第一類錯(cuò)誤的概率最?。ǎ?/p>

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)。

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。