獨(dú)立性測(cè)驗(yàn)時(shí)，卡方值與相關(guān)性在概念上有等價(jià)性，卡方值顯著，可能說(shuō)明相關(guān)顯著，研究者應(yīng)該搞清楚其內(nèi)在的科學(xué)機(jī)理。

隨機(jī)變量是用來(lái)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(lái)估計(jì)總體參數(shù)。

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。

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(gè)正態(tài)總體的數(shù)學(xué)期望為0。

某作物品種可以定義為一個(gè)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。

方差分析中，處理的效應(yīng)是一種相對(duì)效應(yīng)，一般是指相等于平均數(shù)的效應(yīng)。

進(jìn)行大豆品種蛋白質(zhì)含量測(cè)定時(shí)，若抽取100個(gè)30g的樣品進(jìn)行測(cè)定，但是這100個(gè)抽樣測(cè)定數(shù)據(jù)有所不同，這表明存在隨機(jī)誤差。

下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）

建立回歸模型的過(guò)程中，要通過(guò)預(yù)備試驗(yàn)，形成關(guān)于恰當(dāng)模型的認(rèn)識(shí)。