建立回歸模型的過程中，要通過預(yù)備試驗，形成關(guān)于恰當(dāng)模型的認(rèn)識。

兩個位點遺傳分離的遺傳分析時，不需要應(yīng)用卡方測驗，來測驗兩個位點的組成的基因型是否符合理論的分離比例。

油菜的受害率為0.2，隨機(jī)抽取為5時，受害株數(shù)為兩株時的概率為（）

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。

兩個位點遺傳分離的遺傳分析時，要應(yīng)用卡方測驗，以便測驗兩個位點的基因型生活力是否相同。

已知某高校學(xué)生近視眼的頻率為50%，從該高校隨機(jī)抽樣3名學(xué)生，其中2人患近視眼的概率為（）

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

某玉米株高的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為150cm和30cm，果穗長的平均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差分別為30和10cm，可認(rèn)為該玉米的株高性狀比果穗性狀變異大。

油菜的受害率為0.2，每次抽取5個單株，抽500次，理論上能得到受害株數(shù)為兩株時的有多少次（）