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。

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。

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

直線回歸方程建立起來以后，應(yīng)該對回歸方程作圖，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。

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

兩個(gè)位點(diǎn)遺傳分離的遺傳分析時(shí)，不需要應(yīng)用卡方測驗(yàn)，來測驗(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。

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。

下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯誤（）

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

隨機(jī)變量是用來代表總體的任意數(shù)值的，隨機(jī)變數(shù)是隨機(jī)變量的一組數(shù)據(jù)，代表總體的隨機(jī)樣本資料，可用來估計(jì)總體參數(shù)。