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。

下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）

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。

對(duì)各種遺傳分離比例進(jìn)行適合性測(cè)驗(yàn)時(shí)，無(wú)效假設(shè)為實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果與理論預(yù)測(cè)相符合，備擇假設(shè)為實(shí)際試驗(yàn)結(jié)果與理論預(yù)測(cè)不相符合，該測(cè)驗(yàn)為一尾測(cè)驗(yàn)。

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。

數(shù)量性狀的分布適合性測(cè)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。

已知正態(tài)總體的數(shù)據(jù)出現(xiàn)在區(qū)間（-3，-1）里的概率和落在區(qū)間（3，5）里的概率相等，那么這個(gè)正態(tài)總體的數(shù)學(xué)期望為0。

隨機(jī)變量是用來(lái)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(lái)估計(jì)總體參數(shù)。

在新復(fù)極差法中，將所有比較的平均數(shù)按從大到小順序排列所計(jì)算出的兩極差范圍內(nèi)所包含的平均數(shù)個(gè)數(shù)，稱為秩次距（p）。

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。