直線回歸方程建立起來以后，應(yīng)該對回歸方程作圖，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。

進(jìn)行大豆品種蛋白質(zhì)含量測定時(shí)，若抽取100個30g的樣品進(jìn)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(jī)誤差。

農(nóng)業(yè)和生物學(xué)的試驗(yàn)中，常將排除系統(tǒng)偏差和控制偶然性誤差的試驗(yàn)設(shè)置稱為試驗(yàn)設(shè)計(jì)。

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。

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(yàn)應(yīng)為資料。

一個玉米品種的10個果穗長度的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別是20和1.247，那么其變異系數(shù)是（）

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。

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。

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。

討論有限總體的抽樣分布時(shí)，一般采用不復(fù)置抽樣。