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

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。

固定模型和隨機(jī)模型在試驗(yàn)設(shè)計(jì)上不同，后者要求處理來(lái)自特定研究群體，通過(guò)隨機(jī)抽樣得到。

方差分析中，處理的效應(yīng)是一種相對(duì)效應(yīng)，一般是指相等于平均數(shù)的效應(yīng)。

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(gè)在統(tǒng)計(jì)推斷時(shí)犯第一類錯(cuò)誤的概率最小（）

建立有用的直線回歸方程，一方面要求有較好決定系數(shù)，另一方面要求有比較大的樣本容量。

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。

兩個(gè)位點(diǎn)遺傳分離的遺傳分析時(shí)，不需要應(yīng)用卡方測(cè)驗(yàn)，來(lái)測(cè)驗(yàn)兩個(gè)位點(diǎn)的組成的基因型是否符合理論的分離比例。

條形圖適用于間斷性變數(shù)和屬性變數(shù)資料的次數(shù)分布狀況。

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。