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

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。

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小（）

直線回歸中，自變數(shù)是人為設(shè)置的數(shù)值，而依變數(shù)的是試驗中的響應(yīng)指標(biāo)。

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

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。

兩個位點遺傳分離的遺傳分析時，要應(yīng)用卡方測驗，以便測驗兩個位點是否連鎖。

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。

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，那么這個正態(tài)總體的數(shù)學(xué)期望為0。