進(jìn)行大豆品種蛋白質(zhì)含量測(cè)定時(shí)，若抽取100個(gè)30g的樣品進(jìn)行測(cè)定，但是這100個(gè)抽樣測(cè)定數(shù)據(jù)有所不同，這表明存在隨機(jī)誤差。

建立回歸模型的過程中，要通過預(yù)備試驗(yàn)，形成關(guān)于恰當(dāng)模型的認(rèn)識(shí)。

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

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。

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。

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。

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。

獨(dú)立性測(cè)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。

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。

抽樣分布的標(biāo)準(zhǔn)差稱為標(biāo)準(zhǔn)誤，它可以說明抽樣分布的變異。