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。

不同的方差分析資料類(lèi)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(lèi)錯(cuò)誤（）

討論有限總體的抽樣分布時(shí)，一般采用不復(fù)置抽樣。

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（）

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)。

兩個(gè)回歸方程的比較中，若回歸系數(shù)差異顯著，則不需要比較回歸截距是否差異顯著。

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。

直線回歸方程建立起來(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。

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。