兩個回歸方程的比較中，若回歸系數差異顯著，則不需要比較回歸截距是否差異顯著。

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。

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。

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。

方差分析中，處理的效應是一種相對效應，一般是指相等于平均數的效應。

建立回歸模型的過程中，要通過預備試驗，形成關于恰當模型的認識。

直線回歸方程建立起來以后，應該對回歸方程作圖，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。

下面幾種多重比較方法哪一個更容易犯第一類錯誤（）

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，那么相應的正態(tài)曲線在Y=（）時到最高點。

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。