建立回归模型的过程中，要通过预备试验，形成关于恰当模型的认识。

讨论有限总体的抽样分布时，一般采用不复置抽样。

两个回归方程的比较中，若回归系数差异显著，则不需要比较回归截距是否差异显著。

小麦品种A每穗小穗数的平均数和标准差值为18和3（厘米），品种B为30和4.5（厘米），根据变异系数，品种B的该性状变异大于品种A。

直线回归方程建立起来以后，应该对回归方程作图，并且把散点也放在同一张图形中，这样可以直观了解模型的拟合情况。

独立性测验时，卡方值与相关性在概念上有等价性，卡方值显著，可能说明相关显著，研究者应该搞清楚其内在的科学机理。

组合内有重复观察值的两向分组资料的方差分析中，采用固定模型和采用随机模型的F统计量公式相同。

两个位点遗传分离的遗传分析时，不需要应用卡方测验，来测验两个位点的组成的基因型是否符合理论的分离比例。

数量性状的分布适合性测验，要通过试验设计精心误差随机大样本数据采集。

随机变量是用来代表总体的任意数值的，随机变数是随机变量的一组数据，代表总体的随机样本资料，可用来估计总体参数。