農(nóng)業(yè)和生物學(xué)試驗中，所得到的實際數(shù)據(jù)總是有誤差的。

已知正態(tài)總體觀察值出現(xiàn)在區(qū)間（0.2，+∞）的概率是0.5，那么相應(yīng)的正態(tài)曲線在Y=（）時到最高點。

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

討論有限總體的抽樣分布時，一般采用不復(fù)置抽樣。

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。

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

在最小顯著差數(shù)法、q法和新復(fù)極差法，這三種多重比較方法中哪一個在統(tǒng)計推斷時犯第一類錯誤的概率最?。ǎ?/p>

對各種遺傳分離比例進(jìn)行適合性測驗時，無效假設(shè)為實際試驗結(jié)果與理論預(yù)測相符合，備擇假設(shè)為實際試驗結(jié)果與理論預(yù)測不相符合，該測驗為一尾測驗。

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（），則該試驗應(yīng)為資料。

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