直線回歸中，自變數(shù)是人為設(shè)置的數(shù)值，而依變數(shù)的是試驗(yàn)中的響應(yīng)指標(biāo)。

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。

某玉米株高的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為150cm和30cm，果穗長(zhǎng)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為30和10cm，可認(rèn)為該玉米的株高性狀比果穗性狀變異大。

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。

抽樣分布的標(biāo)準(zhǔn)差稱為標(biāo)準(zhǔn)誤，它可以說明抽樣分布的變異。

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(shí)。

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。

下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）

一個(gè)玉米品種的10個(gè)果穗長(zhǎng)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（）