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。

下面幾種多重比較方法哪一個(gè)更容易犯第一類錯(cuò)誤（）

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。

兩個(gè)位點(diǎn)遺傳分離的遺傳分析時(shí)，不需要應(yīng)用卡方測(cè)驗(yàn)，來(lái)測(cè)驗(yàn)兩個(gè)位點(diǎn)的組成的基因型是否符合理論的分離比例。

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。

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。

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（）

組合內(nèi)有重復(fù)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(jī)模型的F統(tǒng)計(jì)量公式相同。

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。

隨機(jī)變量是用來(lái)代表總體的任意數(shù)值的，隨機(jī)變數(shù)是隨機(jī)變量的一組數(shù)據(jù)，代表總體的隨機(jī)樣本資料，可用來(lái)估計(jì)總體參數(shù)。