測(cè)定了小麥4個(gè)新品系A(chǔ)1、A2、A3和A4的籽粒蛋白質(zhì)含量(%),結(jié)果如下:
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某作物品種可以定義為一個(gè)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。
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。
泊松分布參數(shù)m的大小決定其分布形狀,當(dāng)m值小時(shí),分布呈很偏斜形狀,m增大時(shí)逐漸對(duì)稱。
不同的方差分析資料類型,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。
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)的基因型生活力是否相同。
油菜的受害率為0.2,隨機(jī)抽取為5時(shí),受害株數(shù)為兩株時(shí)的概率為()
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。
數(shù)量性狀的分布適合性測(cè)驗(yàn),要通過(guò)試驗(yàn)設(shè)計(jì)精心誤差隨機(jī)大樣本數(shù)據(jù)采集。
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。
油菜的受害率為0.2,每次抽取5個(gè)單株,抽500次,理論上能得到受害株數(shù)為兩株時(shí)的有多少次()