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(dāng)模型的認(rèn)識。

已知正態(tài)總體的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在區(qū)間（-3，-1）里的概率和落在區(qū)間（3，5）里的概率相等，那么這個正態(tài)總體的數(shù)學(xué)期望為0。

小麥品種A每穗小穗數(shù)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)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。

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

農(nóng)業(yè)和生物學(xué)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(shè)置稱為試驗設(shè)計。

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。

進(jìn)行大豆品種蛋白質(zhì)含量測定時，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。

隨機(jī)變量是用來代表總體的任意數(shù)值的，隨機(jī)變數(shù)是隨機(jī)變量的一組數(shù)據(jù)，代表總體的隨機(jī)樣本資料，可用來估計總體參數(shù)。

兩個回歸方程的比較中，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。

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（），則該試驗應(yīng)為資料。