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。

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。

討論有限總體的抽樣分布時(shí)，一般采用不復(fù)置抽樣。

一個(gè)玉米品種的10個(gè)果穗長度的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別是20和1.247，那么其變異系數(shù)是（）

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。

兩個(gè)位點(diǎn)遺傳分離的遺傳分析時(shí)，要應(yīng)用卡方測驗(yàn)，以便測驗(yàn)兩個(gè)位點(diǎn)的基因型生活力是否相同。

直線回歸方程建立起來以后，應(yīng)該對回歸方程作圖，并且把散點(diǎn)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(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）

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)。

獨(dú)立性測驗(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。