兩個位點遺傳分離的遺傳分析時，要應(yīng)用卡方測驗，以便測驗兩個位點的基因型生活力是否相同。

獨立性測驗時，卡方值與相關(guān)性在概念上有等價性，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)機理。

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

油菜的受害率為0.2，隨機抽取為5時，受害株數(shù)為兩株時的概率為（）

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。

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。

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（）

下面幾種多重比較方法哪一個更容易犯第一類錯誤（）

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)。

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(xué)期望為0。