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1.分佈的平均數μF＝0。
不正確。F分佈的平均數μF是有正值的，且取決於F分佈的自由度。具體計算方式為μF= d2 / (d2- 2)，其中d1和d2分別代表分子自由度和分母自由度。
α法用同一標準測驗不同平均數間的差異顯著性。
正確。LSDα法是Least Significant Difference α法的簡稱，用於在多組平均數比較中檢驗差異的顯著性。根據該方法，如果使用相同的標準測驗來比較不同的平均數，如果得到的差異超過了LSDα的閾值，則視為差異具有顯著性。
法比SSR法顯著尺度高些，犯第一類錯誤的機率大些。
正確。這個問題涉及到統計學中的假設檢驗。LSD法（最小顯著差異法）和SSR法（誤差均方根法）是兩種常見的多重比較方法。正確的說法是，LSD法在某種程度上具有更高的顯著性水平，也就是說可以檢測到更小的差異。而犯第一類錯誤的機率通常是由顯著性水平決定的，所以在相同的顯著性水平下，LSD法可能會比SSR法有更高的犯第一類錯誤的機率。
法的實質是t測驗。
不正確。LSD法（Least Significant Difference，最小顯著差異法）和t-測驗是兩個不同的統計方法，它們並不等同。 LSD法是一種多重比較方法，用於確定多組之間是否存在顯著差異。在LSD法中，先進行方差分析，如果發現組間存在顯著差異，則透過比較各組之間的均值差異來確定哪些組之間存在顯著差異。 而t-測驗是一種用於比較兩個樣本均值差異的統計方法。它可以用來判斷兩個樣本之間的均值是否有顯著差異。
/x表示了迴歸的精度，其值越小，迴歸精度越高。
不正確。在迴歸分析中，通常使用R²（R-squared）來衡量回歸的精度。R²的取值範圍在0到1之間，越接近1表示迴歸精度越高。Sy/x（標準誤差）通常用於衡量預測值與實際值之間的離散程度，而不是迴歸的精度。
=0，σ² =1的正態分佈即標準化正態分佈。
正確。當均值u等於0，方差σ²等於1時，正態分佈就被稱為標準化正態分佈，也叫做標準正態分佈。在標準化正態分佈中，均值為0，方差為1，其機率密度函式可以表示為：f(x) = (1/√(2π)) * e^(-x²/2)其中，e是自然對數的底，π是圓周率，x是隨機變數取值。標準正態分佈具有很多重要的性質，在統計學和機率論中被廣泛應用。
7.χ²分佈是連續性而非間斷性分佈。
正確。χ²分佈是一種連續性分佈，由於它的隨機變數是非負數，可以取到任意小於正無窮的正數值，因此它是連續分佈而不是間斷分佈。
8.標準差即方差的正平方根，又稱為標準誤。
不正確。標準差（Standard Deviation）是方差（Variance）的平方根，而不是正平方根。標準誤（Standard Error）是統計學中的一個概念，指的是樣本均值和總體均值之間的差異的標準差。它與標準差是不同的概念。
9.成對資料兩樣本差數平均數比較一般用t測驗。
正確。成對資料的兩個樣本之間的差數平均值可以透過t檢驗來進行比較。t檢驗是一種常用的統計方法，用於比較兩組樣本均值是否存在顯著差異。在成對資料的情況下，樣本之間的相關性會影響差數的分佈，而t檢驗可以考慮到這種相關性，得出更準確的結果。
10.成對資料試驗一般比成組資料試驗具有較高的精度。
正確。
11.成對資料是假定各個配對的差數來自差數的分佈為正態的總體，每一配對的兩個供試單位是彼此獨立的。
正確。成對資料是指每一對配對的差數，其中每一對配對的差數來自一個正態分佈的總體，而且每對配對的兩個供試單位是彼此獨立的。在進行成對資料分析時，通常會使用 t 檢驗或配對 t 檢驗來檢驗差異的顯著性。
12.成組資料是假定兩個樣本均來自具有共同或不同方差的正態的總體，兩個樣本的各供試單位是彼此獨立的。
正確。成組資料（也叫做配對資料）是指兩個樣本均來自具有共同或不同方差的正態總體，且兩個樣本的每個供試單位是彼此獨立的。在成組資料中，每個供試單位的配對值是由相同或相關的因素產生的，因此它們之間是相關的，但不同供試單位之間是彼此獨立的。
13.抽樣分佈是統計數的分佈，而非觀察值的分佈。
正確。抽樣分佈是指從總體中抽取多個樣本，並計算統計量（例如均值、標準差等）得到的分佈。它代表了在相同條件下，可能得到的不同樣本所產生的統計量的分佈情況。與之相對的是觀察值的分佈，即我們實際觀察到的資料的分佈。抽樣分佈的性質對於統計推斷和引數估計等方面具有重要意義。
14.處理百分數或成數資料要用二項總體的樣本平均數分佈；處理性狀出現次數的資料要用二項分佈。
正確。處理百分數或成數資料時，可以使用二項總體的樣本平均數分佈來進行分析和推斷。而處理性狀出現次數的資料時，可以使用二項分佈來進行分析和推斷。
15.次數分佈圖中條形圖適於表示連續性變數資料。
正確。條形圖是一種常用於表示連續性變數的次數分佈的圖表。它透過將連續性變數的取值範圍分成若干個區間，然後繪製每個區間的頻數或頻率（橫軸為區間，縱軸為頻數或頻率），來展示不同區間的變數取值的分佈情況。因此，條形圖適用於表示連續性變數的次數分佈。
16.從一正態分佈中進行抽樣分佈試驗，可證明樣本平均數、樣本方差和樣本標準差分別是總體平均數、總體方差和總體標準差的無偏估計值。
正確。從一正態分佈進行抽樣分佈試驗，樣本平均數、樣本方差和樣本標準差都是總體平均數、總體方差和總體標準差的無偏估計值。這是由於樣本平均數的期望值等於總體平均數，樣本方差的期望值等於總體方差，樣本標準差的期望值等於總體標準差。這意味著透過對多個樣本進行抽樣分佈試驗，樣本平均數、樣本方差和樣本標準差的平均值將趨近於總體平均數、總體方差和總體標準差的真實值，因此它們是無偏估計值。
17.當二項百分數資料的平均數P＜或P＞時，如欲進行方差分析，須先將資料進行平方根轉換。
不正確。方差分析不涉及對資料進行平方根轉換。方差分析是一種用於比較多個樣本平均數是否存在顯著差異的統計方法。當進行對比的樣本服從正態分佈且滿足方差齊性的條件時，可以使用方差分析進行統計分析。
18.當土壤肥力分佈未知時，應採用正方形小區。
正確。當土壤肥力分佈未知時，採用正方形小區是一種常用的取樣方法。這是為了儘量減小樣本間的差異，以得到更準確的土壤肥力分佈資訊。正方形小區的邊長可以根據具體情況來確定，一般情況下選擇適當的邊長以覆蓋研究區域的主要變異特徵即可。
19.當樣本個數k＝2時，LSD法和SSR法顯著尺度相同；當樣本個數k＞=3時，LSD法比SSR法顯著尺度低些，犯第一類錯誤的機率大些。
不正確。當樣本個數k＝2時，LSD法和SSR法顯著尺度相同：這是不正確的。LSD法（最小顯著差異法）和SSR法（Scheffe法）是多重比較的方法，用於比較多個樣本間的差異。即使在樣本個數為2時，LSD法和SSR法的顯著尺度（即能夠檢測到差異的能力）也不一定相同。當樣本個數k＞=3時，LSD法比SSR法顯著尺度低些，犯第一類錯誤的機率大些：這也是不正確的。在多重比較中，LSD法的顯著尺度通常比SSR法高，即LSD法更容易檢測到差異。此外，LSD法通常比SSR法具有更高的犯第一類錯誤的機率（即錯誤地拒絕了零假設），因此SSR法通常被認為是一種更保守的方法。
20.當樣本個數k≥3時，採用t測驗或U測驗進行兩兩比較採用方差分析將使犯α錯誤的可能性增大。
正確。
21.當樣本容量n和顯著水平α一定時，真總體平均數μ和假設平均數μ0的相差(以標準誤為單位)越大，則犯第二類錯誤的機率β減少。
正確。當樣本容量n和顯著水平α固定時，真總體平均數μ和假設平均數μ0之間的差異越大，犯第二類錯誤（即接受錯誤的零假設）的機率β會減少。換句話說，如果真實差異明顯，那麼拒絕零假設的決策將會更加準確。但是請注意，減少犯第二類錯誤的同時，可能會增加犯第一類錯誤（拒絕真實的零假設）的機率。
22.當樣本容量n一定時，顯著水平從升高到，犯第二類錯誤的機率減小。
正確。當樣本容量n一定時，顯著水平從升高到，意味著我們要使用更嚴格的標準來拒絕原假設。因此，在給定樣本容量的情況下，犯第二類錯誤的機率會相應地減小。犯第二類錯誤是指在實際上原假設為假但我們未能拒絕原假設的機率。
23.當樣本容量n一定時，顯著水平α從升高至，犯第二類錯誤的機率β增加。
正確。當樣本容量n固定時，顯著水平α的升高意味著拒絕原假設的臨界值變得更高，即更難拒絕原假設。這樣一來，型別 II 錯誤（犯第二類錯誤）的機率β也會增加，因為更多的樣本將被錯誤地接受原假設。
24.當樣本數k=2時，LSD法和LSR法的顯著尺度相同；當樣本個數k≥3時，LSD法比SSR法顯著尺度高些，犯第一類錯誤的機率小些。
正確。當樣本數k=2時，通常可以使用t檢驗來進行兩個樣本均值的比較。此時，LSD法和其他多重比較方法（如Bonferroni法、Tukey法等）的顯著尺度是一樣的，因為只涉及兩個樣本的比較，不存在多個樣本之間的差異。當樣本個數k≥3時，可以使用方差分析（ANOVA）來比較多個樣本均值之間是否存在顯著差異。此時，LSD法和SSR（事後逐步比較）法是兩種常用的多重比較方法。LSD法是Least Significant Difference的縮寫，認為兩個樣本均值之間只有當差異超過LSD值時才是顯著的。SSR法則是指事後逐步比較，會比較每兩個樣本之間的差異，並進行逐步的比較來確定是否顯著。關於犯第一類錯誤的機率，LSD法和SSR法在多重比較中都會對犯錯誤的機率進行調整，以控制整體犯錯誤的風險。一般而言，LSD法的顯著尺度較高，犯第一類錯誤的機率小些，但具體的大小還取決於實際資料和分析的確定。因此，在具體情況下，需要根據資料和實際問題選擇合適的多重比較方法。
25.調查水稻秧田害蟲密度，在面積法、行列法和株穴法中，抽樣單位以株穴法為最好。
正確。在調查水稻秧田害蟲密度時，株穴法被認為是最好的抽樣單位，因為它可以提供更準確的資料和更全面的資訊。其他的方法如面積法和行列法可能無法獲得同樣準確和全面的資料。
26.對同一試驗方案，採用完全隨機實驗設計比採用隨機區組實驗設計可減少試驗誤差。
不正確。對同一試驗方案，採用完全隨機實驗設計比採用隨機區組實驗設計**不能**一定減少試驗誤差。試驗誤差的大小不僅取決於實驗設計的方法，還受到其他因素的影響，如樣本量的大小、試驗操作的準確性等。完全隨機實驗設計和隨機區組實驗設計在不同情況下有不同的應用優勢，選擇哪種實驗設計應根據具體的研究目標和實驗要求進行判斷。
27.二項分佈是間斷性變數的理論分佈。
正確。二項分佈是離散變數的理論分佈之一，用於描述在n個相互獨立、重複的試驗中，取得成功的次數（或失敗的次數）的機率分佈。它在統計學中具有重要的應用。
28.二項分佈是連續性變數的理論分佈。
不正確。
29.方差分析中算得的F＞1時，表示處理效應顯著。
正確。方差分析中算得的F值大於1時，表示處理效應顯著。方差分析中的F值是比較組間變異與組內變異的比值，當其中組間變異較大而組內變異較小時，F值會較大，表示處理效應顯著。
30.假設測驗的第二類錯誤是假設本是錯誤的但透過假設測驗卻接受了它，即把真實效應看成是試驗誤差。
正確。第二類錯誤是指在統計假設檢驗中，原假設為真，但被錯誤地拒絕，也被稱為“虛假否定”。換句話說，原假設本來是正確的，但由於樣本觀察結果的隨機性或其他因素，導致我們錯誤地推斷出拒絕原假設。在這種情況下，將真實的效應看成是試驗誤差。另一方面，第一類錯誤是指原假設為真，但被錯誤地接受，也被稱為“虛假接受”。這是指我們錯誤地拒絕了原假設，認為出現效應，但實際上該效應並不存在。