兩個位點遺傳分離的遺傳分析時，要應用卡方測驗，以便測驗兩個位點是否連鎖。

建立回歸模型的過程中，要通過預備試驗，形成關于恰當模型的認識。

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

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。

組合內有重復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模型的F統(tǒng)計量公式相同。

回歸分析中，比較兩個回歸系數(shù)的理論是建立在誤差同質性的假定基礎上的。

已知正態(tài)總體觀察值出現(xiàn)在區(qū)間（0.2，+∞）的概率是0.5，那么相應的正態(tài)曲線在Y=（）時到最高點。

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)學期望為0。

農業(yè)和生物學的試驗中，常將排除系統(tǒng)偏差和控制偶然性誤差的試驗設置稱為試驗設計。

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。