隨機變量是用來代表總體的任意數值的，隨機變數是隨機變量的一組數據，代表總體的隨機樣本資料，可用來估計總體參數。

固定模型和隨機模型在試驗設計上不同，后者要求處理來自特定研究群體，通過隨機抽樣得到。

兩個位點遺傳分離的遺傳分析時，要應用卡方測驗，以便測驗兩個位點是否連鎖。

農業(yè)和生物學的試驗中，常將排除系統(tǒng)偏差和控制偶然性誤差的試驗設置稱為試驗設計。

進行大豆品種蛋白質含量測定時，若抽取100個30g的樣品進行測定，但是這100個抽樣測定數據有所不同，這表明存在隨機誤差。

獨立性測驗時，卡方值與相關性在概念上有等價性，卡方值顯著，可能說明相關顯著，研究者應該搞清楚其內在的科學機理。

回歸分析中，比較兩個回歸系數的理論是建立在誤差同質性的假定基礎上的。

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。

一個玉米品種的10個果穗長度的平均數和標準差分別是20和1.247，那么其變異系數是（）

某玉米株高的平均數和標準差分別為150cm和30cm，果穗長的平均數和標準差分別為30和10cm，可認為該玉米的株高性狀比果穗性狀變異大。