抽樣分布的標(biāo)準(zhǔn)差稱為標(biāo)準(zhǔn)誤，它可以說(shuō)明抽樣分布的變異。

兩個(gè)位點(diǎn)遺傳分離的遺傳分析時(shí)，要應(yīng)用卡方測(cè)驗(yàn)，以便測(cè)驗(yàn)兩個(gè)位點(diǎn)是否連鎖。

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。

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。

固定模型和隨機(jī)模型在試驗(yàn)設(shè)計(jì)上不同，后者要求處理來(lái)自特定研究群體，通過(guò)隨機(jī)抽樣得到。

討論有限總體的抽樣分布時(shí)，一般采用不復(fù)置抽樣。

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(yàn)中的響應(yīng)指標(biāo)。

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(zhǎng)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。

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。

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)。