某作物品種可以定義為一個總體，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。

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

小麥品種A每穗小穗數(shù)的平均數(shù)和標準差值為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。

方差分析中，處理的效應(yīng)是一種相對效應(yīng)，一般是指相等于平均數(shù)的效應(yīng)。

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（）

兩個位點遺傳分離的遺傳分析時，不需要應(yīng)用卡方測驗，來測驗兩個位點的組成的基因型是否符合理論的分離比例。

建立回歸模型的過程中，要通過預(yù)備試驗，形成關(guān)于恰當模型的認識。

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)在的科學機理。

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。

抽樣分布的標準差稱為標準誤，它可以說明抽樣分布的變異。