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。

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(zhì)性的假定基礎(chǔ)上的。

條形圖適用于間斷性變數(shù)和屬性變數(shù)資料的次數(shù)分布狀況。

固定模型和隨機模型在試驗設(shè)計上不同，后者要求處理來自特定研究群體，通過隨機抽樣得到。

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

進行大豆品種蛋白質(zhì)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。

直線回歸中，自變數(shù)是人為設(shè)置的數(shù)值，而依變數(shù)的是試驗中的響應(yīng)指標(biāo)。

獨立性測驗時，卡方值與相關(guān)性在概念上有等價性，卡方值顯著，可能說明相關(guān)顯著，研究者應(yīng)該搞清楚其內(nèi)在的科學(xué)機理。

數(shù)量性狀的分布適合性測驗，要通過試驗設(shè)計精心誤差隨機大樣本數(shù)據(jù)采集。

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(xué)期望為0。