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)。

小麥品種A每穗小穗數(shù)的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差值為18和3（厘米），品種B為30和4.5（厘米），根據(jù)變異系數(shù)，品種B的該性狀變異大于品種A。

回歸分析中，比較兩個(gè)回歸系數(shù)的理論是建立在誤差同質(zhì)性的假定基礎(chǔ)上的。

組合內(nèi)有重復(fù)觀察值的兩向分組資料的方差分析中，采用固定模型和采用隨機(jī)模型的F統(tǒng)計(jì)量公式相同。

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(duì)稱。

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。

直線回歸方程建立起來(lái)以后，應(yīng)該對(duì)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。

討論有限總體的抽樣分布時(shí)，一般采用不復(fù)置抽樣。

數(shù)量性狀的分布適合性測(cè)驗(yàn)，要通過(guò)試驗(yàn)設(shè)計(jì)精心誤差隨機(jī)大樣本數(shù)據(jù)采集。

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(shí)到最高點(diǎn)。