對各種遺傳分離比例進(jìn)行適合性測驗(yàn)時(shí)，無效假設(shè)為實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果與理論預(yù)測相符合，備擇假設(shè)為實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果與理論預(yù)測不相符合，該測驗(yàn)為一尾測驗(yàn)。

泊松分布參數(shù)m的大小決定其分布形狀，當(dāng)m值小時(shí)，分布呈很偏斜形狀，m增大時(shí)逐漸對稱。

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。

下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）

油菜的受害率為0.2，每次抽取5個(gè)單株，抽500次，理論上能得到受害株數(shù)為兩株時(shí)的有多少次（）

已知正態(tài)總體觀察值出現(xiàn)在區(qū)間（0.2，+∞）的概率是0.5，那么相應(yīng)的正態(tài)曲線在Y=（）時(shí)到最高點(diǎn)。

在新復(fù)極差法中，將所有比較的平均數(shù)按從大到小順序排列所計(jì)算出的兩極差范圍內(nèi)所包含的平均數(shù)個(gè)數(shù)，稱為秩次距（p）。

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。

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

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