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。

獨(dú)立性測(cè)驗(yàn)時(shí)，卡方值與相關(guān)性在概念上有等價(jià)性，卡方值顯著，可能說(shuō)明相關(guān)顯著，研究者應(yīng)該搞清楚其內(nèi)在的科學(xué)機(jī)理。

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(chēng)。

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)。

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。

一個(gè)玉米品種的10個(gè)果穗長(zhǎng)度的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別是20和1.247，那么其變異系數(shù)是（）

直線(xiàn)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。

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)。

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)。

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。