建立有用的直線回歸方程，一方面要求有較好決定系數(shù)，另一方面要求有比較大的樣本容量。

條形圖適用于間斷性變數(shù)和屬性變數(shù)資料的次數(shù)分布狀況。

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(yàn)應(yīng)為資料。

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。

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。

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。

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。

兩個位點(diǎn)遺傳分離的遺傳分析時，要應(yīng)用卡方測驗(yàn)，以便測驗(yàn)兩個位點(diǎn)是否連鎖。

下面幾種多重比較方法哪一個更容易犯第一類錯誤（）

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。