直線回歸中，自變數是人為設置的數值，而依變數的是試驗中的響應指標。

小麥品種A每穗小穗數的平均數和標準差值為18和3（厘米），品種B為30和4.5（厘米），根據變異系數，品種B的該性狀變異大于品種A。

抽樣分布的標準差稱為標準誤，它可以說明抽樣分布的變異。

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。

泊松分布參數m的大小決定其分布形狀，當m值小時，分布呈很偏斜形狀，m增大時逐漸對稱。

一個玉米品種的10個果穗長度的平均數和標準差分別是20和1.247，那么其變異系數是（）

兩個位點遺傳分離的遺傳分析時，要應用卡方測驗，以便測驗兩個位點的基因型生活力是否相同。

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。

數量性狀的分布適合性測驗，要通過試驗設計精心誤差隨機大樣本數據采集。

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。