MAKhMET_ShPOR

(кездейсоқ критерийі) теңсіздігінен қандай текті тербеліс шығады? Бақылау қатарында циклдік тербеліс болуы мүмкін;

теңсіздігінен қандай текті тербеліс шығады?Бақылау қатары тәуелсіз кездейсоқ шамалардан құралған;

үлестірімінің қисығы үшін мәнін анықтаңыз:

формуласының қолданылу шартын көрсетіңіз:r₁ < 0.5 и С_s= 0;

"" параметрінің оң ығысу мәнін анықтаңыз:;

"" параметрінің теріс ығысу мәнін анықтаңыз:;

.C_s = n(k_i-1)³/ (n-1)(n-2) C_V2^3.

.Корреляция коэффициенті.

5%-дық мәнділік деңгейінде G² =0.46 жағдайында бірнеше қатарлардың дисперсиялары біртекті деп саналады:G² = 0.40;

5%-дық мәнділік деңгейінде G² =0.46 жағдайында бірнеше қатарлардың дисперсиялары біртекті емес саналады?G ² = 0.50;

C_s< 2C_v жағдайында ағынды қамтамасыздығын анықтауға арналған тығыздық үлестірімінің теңдеуін таңдаңыз:

m_x=C_V=C_Sпараметрлерінің теңдігі қандай үлестірім заңы үшін сипатты?Пуассон заңы үшін;

m² критерийін есептеу.m² кестедегі мәнін табу.

n ₁ P₁

n ₁+n₂

n≤30-40, r≥0.3 жағдайында корреляция коэффициентінің мәнділігін бағалау үшін қандай түрлендіру қолданылады:Фишер түрлендіруі;

P^* (X) = ───

R_α сериясы санының қандай күдікті (критическийй) мәнінде R=20 фактілік жағдайында қатар кездейсоқ болып саналмайды?R_α = 24.

R_α сериясы санының қандай күдікті (критическийй) мәнінде R=30 фактілік жағдайында қатар кездейсоқ болып саналады?R_α= 24;

σ -ның қандай мәнінде қалыпты (нормаль) қисық ең жоғары ординатаға ие?σ = 0,2.

А

А.М.Резниковскмй формуласы – қандай шарт үшін ұсынылған?

аабаббааабббабб қатары үшін б элементінен серия санын анықтаңыз:Төрт;

Автокорреляцияны тексеру критеийін көрсетіңіз:Дурбан-Ватсон критерийі

Ағын гидрографын моделдеудің белгілі әдістері:Фрагменттер әдісі.Каноникалық жіктеу әдісі.Сызықты автогрессия бойынша анықтау әдісі.

Ағынды процесінің маңызды сипаттамасына не жатады?Көпөлшемді үлестірім функциясы;

Ағындыны модельдеу кезінде αкездейсоқ сандарының мәндері қандай мәндер түрінде қабылданады?Қамтамасыздықтар;

Ағынның оралымды тербелуін табудың негізгі әдістері:Ағынның айырмалы интегралдық қисығы.Спектралдық функция .Гидрологиялық қатарларды 20-жылдықпен тегістеу .Автокорреляциялық функция.

Айлық ағындарды сипаттауға қолданылатын үлестірім қисықтары:Пирсон қисығының III типі.Крицкий – Менкельдің үлестірімі.Джонсон үлестірімі.

Айлық гидрографты біріктіріп моделдеу әдістері:Автокорреляционды әдіс.Канондық жүктеу. ARMA и ARIMA моделі.

Ақпараттарды қысқарту әдістері:Факторлық анализ.Компоненттік анализ.Кискрименаттык анализ.

Алдын ала белгілі оң сандарға ( су өтімі) ыңғайлы үлестірім қисықтары:Крицкий-Менкель үлестірімі.Пирсон қисығының III типі.Логнормальды үлестірім.

Асимметия коэффициентінің ығыспаған мәнін анықтаңыз:;

Асимметрия коэффициентінің формуласы..

Ә

Әрбір аргументтің δ_j үлесі тиімді болып саналмайды, егер:

Б

Бақылау қатарында трендтің бар-жоғын тексеру: Критерий Спирмэн.Дисперсионды анализ.Корреляция коэффициенті бойынша.

Бақылау қатарының ұзақтығы өсе берген жағдайда Стьюденттің t-үлестірімі келесі үлестірімге жақындайды:Нормаль заңына.

Бастапқы және түрлендірілген (қалыптандырылған) айнымалылардың маңызды ерекшелігі неде?Бастапқы және түрлендірілген кездейсоқ шамалардың мәндерінің ықтималдықтары бірдей;

Бастапқы мәліметтерді қалыптандырудың мақсаттары:Айнымалылардың корреляциялық байланысы жоқ.Асимметриялық үлестірімге сәйкес мәндерді қалыпты үлестірімге сәйкес мәндерге айналдыру.Қалыпты корреляцияның әдісін нормальданған айнымаларға қолдану.

Белгі критерийінің негізгі жетіспеушіліктеріҚұралатын қатардың бір заңға бағынуы .Ақпараттың жеткіліксіздігі.Байқалған қатардың көлемі бірдей болуы тиіс.

Берілген жағдайға Т = 55 жылдардың санына тең уақыт интервалы және гармониктердің саны m = 3, 7, 12 сәйкес оралымның ұзақтығы18,37,864,58

Берілген жағдайға Т = 60 жылдардың санына тең уақыт интервалы және гармониктердің саны m = 5, 6, 10 сәйкес оралымның ұзақтығы12106,0

Берілген жалпы тізбегі үшін Манн-Уитнидің статистикасын анықтаңыз = 12;

Берілген жалпы тізбек үшін - у₁ х₁ у₂ у₃ х₂ у₄ у₅ х₃ у₆ у₇ у₈ х₄ х₅ у₉ х₆ х₇х₈инверсия санын анықтаңыз52;

Берілген жиілік интервалының бірлік ұзындығына сәйкес келетін дисперсия қалай аталады? Спекртлік тығыздық;

Берілген күдікті мән m_N,k = 41 бойынша даладағы және ормандағы қардың биіктігі біртекті болмайды. Мұндағы K_N(+) – оқиғалар саны, далада қар жамылғысының көп болуы, орманда K_N(-) – аз.: K_N(+) = 26 және K_N(-) = 76K_N(+) = 30 және K_N(-) = 72K_N(+) = 20 және K_N(-) = 82

Берілген күдікті мән m_N,k = 41бойынша даладағы және ормандағы қардың биіктігі біртекті болады. Мұндағы K_N(+) – оқиғалар саны, далада қар жамылғысының көп болуы, орманда K_N(-) – аз.:А) K_N(+) = 52 және K_N(-) = 50 С) K_N(+) = 54 және K_N(-) = 48F) K_N(+) = 55 және K_N(-) = 47

Берілген күдікті мән R =0 бойынша гипотеза F_5% = 5.0 қабылданады: F = 4,5F = 3,5F = 2,8

Берілген күдікті мән R =0бойынша гипотеза F_5%= 4.0қабылданбайды: F = 10,0F = 8,2F = 7,5

Берілген мәнділік деңгейге 1,5,10 % сенімді интервалдар: Р = 99 %Р = 95 %Р = 90 %

Берілген мәнділік деңгей бойынша Диксон статистикасының күдікті мәнін табу үшін қажетті мәлңметтер:Асимметрия коэффициенті.Автокорреляция коэффициенті.Бақыланған жылдар саны.

Берілген мәнділік деңгейге α=5% және статистиканың ықтималдығына сәйкес гипотеза қабылданады: Р = 25 %Р = 75 %Р = 80 %

Берілген мәнділік деңгейге α=5% және статистиканың ықтималдығына сәйкес гипотеза қабылданбайды:Р = 4 %Р = 1 %Р = 5 %

Биномдық үлестірім қолданылуы мүмкін:Cs=2CV.Cs=3CV.Cs=4CV.

Біржақты мәнділік деңгейлер бағаланатын параметрлер:Дисперсия.Орта квадраттық ауытқу.Вариация коэффициенті.

Біртекті емес таңдамалардың қамтамасыздық қисығын тұрғызуға кезекті дұрыс формулалар:Р = Р₁ + Р₂ - Р₁Р₂

Біртекті емес таңдамалармен қамтамасыздық қисығы тұрғызылады:Қатарішілік біртектілік болмағанда .Қатараралық біртектілік болмағанда .Байқалған қатарда нөлге тең міндер болғанда.

Біртекті мәліметтер біртексіз болып қабылдануы мүмкін, егер төмендегі параметр ескерілмесе:Қатарішілік корреляция;

Біртектіліктің классикалық критерийі автокорреляция коэффициенттерінің қандай мәндері үшін жасалған?r = 0;

Біртектіліктің статистикалық критерийлері қазіргі уақытта жасалған:Қатарішілік байланысты кездейсоқ шамаларға.Қатараралық байланысты кездейсоқ шамаларғаАсимметриялы үлестірілген кездейсоқ шамаларға.

Бірінші классқа жататын сызықты емес регрессияның теңдеулеріy = b₀ + b₁x + b₂x²y = b₀ + b₁x₁ + b₂x² + b₂x₂y = b₀ +

Бірінші фактордың үлесі δ₁=0,39; екінші фактордың үлесі δ₂=0.41. Үшінші фактордың үлесін анықтаңыз:δ₁= 0.20;

Бірінші центрлік моментнеге тең:

Бірінші элементтің ұзындығы К=2,4,6 кем емес санның математикалық күтімі

В

Вариация коэффициенті формуласы:С_V2= _x/..

Вариация коэффициентін моменттер және ең шындыққа жақын әдістермен бағалау мынадай жағдайда сәйкес келеді:CV2 =0,60.CV2 =0,4.CV2 =0,30.

Вариация коэффициентінің дәлділігі тәуелді:Бақыланған қатар саны.Коэффициент автокорреляция. Коэффициент вариация.

Вилкоксон критерийін пайдаланғанда қатар біртекті болып есептеледі төмендегі жағдайлар сақталса:W_Н(α, n₁,n₂) = 2М (W) - W_Н(α, n₁,n₂). W_B(α, n₁,n₂) > W.W_Н(α, n₁,n₂) < W.

Вилконсонның статистикасы үшін математикалық күтілімді анықтаңыз:M [ω]= m(m+n+1)/2+

Вилькоксон критерийін бағалағанда білу қажет:Статистиканың жоғары шегінің мәні W_B(α, n₁,n₂).Статистиканың төменгі шегінің мәні W_Н(α, n₁,n₂).Математикалық күтімі.

Г

ГГИ-де анықталған (уточненные) біртектілік критериийі қандай үлестірім заңы үшін жасалған?Пирсонның III типті;

Гидрологияда кең таралған теориялық үлестірім заңдары:Қалыпты заң үлестірімі.Пирсон қисығының 3 түрі.Крицский-Менкельдің гамма үлестірімі.

Гидрологияда көп қолданылатын үш мәнділік деңгейін (уровня значимости) анықтаңыз:1,5,10%

Гидрологияда спектрлік функцияны есептеу үшін келесі жолмен алынған жуық формула қолданылады: Тікбұрыштар әдісімен;

Гидрологияда статистикалық сынақ әдісі пайдаланады:Көлемі үлкен жасандылық қатарларды табуға.Суы аз және суы мол мерзімдердің болу ықтималдығын бағалауға.Үлестірім қисығының параметрлерінің дәлділігін бағалауға .

Гидрологияда тұрақсыз процестің типтік мысалы ретінде мынаны айтуға болады:Ағынды гидрографы;

Гидрологиялық болжамдарда негізгі компоненттер әдісінің қолдану облысын көрсетіңіз:Мұз құбылыстарының ұзақ мерзімдік болжамдары

Гидрологиялық есептерде мәнділік деңгейлері қолданылады:α=10%α=1% α=5%

Гидрологиялық есептеу әдістері:Сандық есептеу әдістері.Статистикалық есептер.Ықтималдық есептер.

Гидрологиялық зерттеу әдістері. Генетикалық.Статистикалық.Моделдеу.

Гидрологиялық зерттеулерде кең таралған гипотезаның түрлері:Үлестірім түрі жөніндегі гипотеза. Параметрлердің біртектілік гипотезасы.Кездейсоқтылық гипотезасы.

Гидрологиялық зерттеулерде қалыпты заң пайдаланылады:Бастапқы мәліметтерді нормалдауға.Үлестірім параметрлерінің дәлділігін бағалауға.Гидрологиялық қатарларды статистикалық модельдеуге.

Гидрологиялық қатарларды моделдеудің кең тараған әдістері:Қалыпты корреляцияның математикалық аппаратын Крицкий Менкель үлестіріміне қолдану.Использование математического аппарата нормальной корреляции для нормально распределенных случайных величин с последующей трансформацией в заданный закон распределения.Гамма корреляцияның аппаратын гамма үлестірімге сәйкес кездейсоқ шамаларға қолдану.

Гидрологиялық қатарларды статистикалық үлгілегенде модульдік коэффициенттердің кестелік мәндері қалай анықталады?Интерполяция әдісімен

Гидрологиялық қатарларды үлгілеу нәтижесінде су өтімінің теріс таңбалы мәндерін алу қандай ыңғайсыз жағдайларға әкеліп соқтырады?Берілген және үлгілеу жиынтығының асимметрия коэффициенттерінің ұқсастық принципін бұзуға

Гидрологиялық қатарлардың қатар аралық біртектілігін анықтау үшін белгілі болу:Мәнділік деңгейі.Коэффициент автокорреляция.Қатараралық байланыс коэффициенті.

Гидрологиялық қатарлардың статистикалық модельдеу әдісінің негізі болып не саналады?Монте-Карло әдісі;

Гидрологиялық мәліметтер үшін қандай байланыс сипатты?Корреляциялық;

Гидрологиялық мәліметтердің қатараралық біртектілігін бағалағанда ауыстыру коэффициентін табу үшін білу керек:Корреляция коэффициенті.Автокорреляция коэффициенті.Тәуелділік графигі С_t = ƒ(R, r).

Графикалық корреляцияның әдістері:Контурлар әдісі.Қалған ауытқудың әдісі.Коаксиалдық корреляция әдісі.

Графикалық корреляцияның негізгі артықшылықтары:Статистикалық әдісті білу міндетті еместігі.Сызықты және сызықты емес байланыстарға қолдану мүмкіншілігі. Байланыстың түрін алдын ала білудің қажетсіздігі.

Графикалық корреляцияның негізгі жетіспеушіліктері:Предикторлардың арасындағы корреляцияны ескермейді.Жеке факторлардың мәнділігін бағаламайды.Қорытындысының тұрақсыздығы.

Графиктік корреляция әдістерінің негізгі жетіспеушіліктерін көрсетіңіз:Предикторлар арасындағы корреляцияны ескермейді және жекелеген предикторлардың маңыздылығығ бағалауға мүмкіндік бермейді

Гумбель үлесмтірім қисығын практикада қолдану есептеуге саяды: X_p=q+y_p.при .

Гумбель үлестірім қисығы теріс аймаққа кетпейді:CV2 =0,4.CV2 =0,3.CV2 =0,2.

Д

Дербес корреляция коэффициенті қандай шамалар аралығындағы байланыс тығыздығын сипаттайды?Екі айнымалылар аралығындағы, басқаларын санамағанда;

Дисперсияны моменттер әдісімен бағалау қалай аталады?Теріс ығысқан;

Дисперсияның біртектілігін бағалау үшін қолданылатын критерийлер: Фишер.Романовский.Бартлет.

Дурбан-Ватсон критерийінің d өзгеру шегін көрсетіңіз:от 0 до 4.

Е

Екі дисперсияның біртектілігін бағалау үшін қай критерий қолданылады?Фишеркритерийі;

Екі дисперсияның біртектілігін тексеріңіз (Ғ_10%=2.23) F = 1,85.F = 1,75.F = 2,15.

Екі жақты мәнділік деңгейлер бағаланатын параметрлер: Орта мәні.Асимметрия коэффициенті

Екі қатардың біртектілігін бағалайтын критерийлер Вилкоксон.Манн-Уитни.Белгі критерийі .

Екі қатардың біртектілігін бағалайтын критерийлер:Стьюдент критерийі. Фишер критерийі.Вилкоксон критерийі.

Екі қатардың орта мәндері біртекті (t_α= 2.40): t = 2,45.t = 2,85.t = 2,90.

Екі қатардың орта мәндері біртекті емес (t_5%= 2.40):t = 1,75.t = 1,85.t = 2,10.

Екі қатардың орта мәндерінің біртектілігін Стьюдент критерийі бойынша тексеру заңдылығы:σ_х = 217 жәнеσ_у = 200.σ_х = 700 жәнеσ_у = 690.σ_х = 1000 жәнеσ_у = 1100.

Екі қатардың орта мәні біртекті деген гипотезаны тексеретін Стьюдент критерийі:_...

Екі орташаның біртектілігін бағалау үшін қай критерий қолданылады?Стьюдент критерийі;

Екі іріктеменің – қардан және жаңбырдан пайда болған ағындының ең үлкен мәндерінің қамтамасыздық қисығын тұрғызу жлы қандай?;

Екі іріктеменің (таңдаманың) біртектілігін бағалау үшін қай критерий қолданылады?Вилкоксон критерийі;

Екі іріктеменің бір бас жиынтыққа жататындығын бағалауға арналған критерийді анықтаңыз:Вилкоксон критериийі;

Екінші элементтің ұзындығы К=1,3,5 кем емес санның математикалық күтімі

Ең жоғары дисперсияға ие негізгі компонентті Z_i көрсетіңіз:Z₁– бірінші компонент

Ең шындыққа жақын әдіспен үлестірім параметрін ықшамдалған әдіспен бағалауға қажетті статистикалар:.

Ең шындыққа жақын әдістердің жетіспеушіліктері:Үлестірім заңына бағынуы.Әдістің күрделілігі.Автокорреляция коэффициентінің әсерін есепке алмайды.

Ең шындыққы ұқсастық әдісімен қандай ықтималдыққа сәйкес келетін параметр анықталады?Р= 0.75.

Ескі заңды қолдана отырып жаңа заңды алуға арналған теңдеуді көрсетіңіз:

Ж

Жиынтық (множественная) корреляция мына шектерде өзгереді:0 1;

Жиынтық корреляцияның қолданылуының негізгі шарттары:Предиктант қатармен претиктор қатарының арасындағы байланыс сызықты болуға тиісСалыстырмалы айнымалылар қалыпты үлестірім заңына сәйкес болу қажет.Претикторлар қатарының арасында байланыс болу тиіс.

Жиынтық корреляцияның мәнділігін Фишердің статистикасымен бағалау үшін керек мәліметтер:Көптік корреляция коэффициенті.Бақыланған жылдар саны .Факторлар саны.

Жиынтық регрессияның теңдеулері:y = b₀ + b₁x₁ + b₂x₂ + b₂x₂y = b₀ + b₁x₁ + с₁x + b₂x₂ + с₂xy = b₀ + b₁x₁ + b₂x₂ +….+ b_px_p

Жылдық ағындарды моделдеудің негізгі кезеңдері:Ағынның статистикалық сипаттамаларын есептеу. Бірқалыпты үлестірілген кездейсоқ сандарды табу. Модулдік коэффициентті интерполяция арқылы табу.

Жылдық ағындарды статистикалық моделдеуге қажетті статистикалық мәліметтер:Бастапқы мәліметтер. Үлестірім қисығының параметрлері .Крицкий Менкель үлестірім қисығының ординаттары.Бірқалыпты үлестірілген кездейсоқ сандардың кестесі.

Жылдық ағынды қалыпты корреляция аппаратын қолданып моделдеуде әдістің кемшіліктері:Асимметриялық үлестірім заңын қалыпты үлестірім қаңына алмастыру. Су өтімінің теріс мәнін алу мүмкіншілігі.Бастапқы мәліметтердің асимметрия коэффициентінің моделденген қатардың асимметрия сәйкес принципі бұзылады.

Жылдық ағынды қатарларын қандай мақсат үшін тегістейді?Кездейсоқ өзгерістің әсерін ескермеуге;

Жылдық ағынды қатарының текстелу мақсаты:Кездейсоқ тербелістің әсерін ескермеу.Уақыт бойынша ағынның жүру заңдылығын оқыту.Мәліметтерді келер кезеңге экстраполяциялау

Жылдық ағындыны сипаттауға қолданылатын үлестірім қисықтары:Пирсон қисығының III типі.Крицкий – Менкельдің үлестірімі.Қалыпты логарифмдық үлестірім.

Жылдық ағындының динамикалық орташадан ауытқуы α = Q_i -_iқандай қасиетке ие?Корреляцияланбаған, қалыпты үлестірілген шамалар;

Жылдық ағындының үлгіленген қатары не үшін қолданылуы мүмкін?Су бөгенінің көпжылдық сыйымдылығын анықтауға;

К

Канондық жүктеу әдісін қолданудың ерекшеліктері:Координаттық функцияларды есептеу. Берілген дисперсияға сәйкес нормалданған қалыпты үлестірілген кездейсоқ сандарды табу. Жылдық ағындарды және айлық гидрографтарды моделдеуге ұқсас программаларды падалану мүмкіншілігі.

Канондық жүктеу әдісінің негізгі артықшылықтары:Әдістің дәлелділігі. Көп өлшемді жағдайға тарату мүмкіншілігі. Барлық статистикалық параметрлерді сақтауы корреляциялық матрицаны қоса.

Каноникалық жүктеу өрнегіне келесі параметрлер кіреді:Қатардың математикалық күтімі.Координаттық функция.Некоррелированные кездейсоқ қатарлар.

Квантилдер әдісінің жетіспеушіліктері:Субьективтілігі.Есептеу нәтижелеріне жеке нүктелердің орналасуының әсері.Принимается фиксированное соотношение Cs/CV2 .

Кездейсоқ критерийін көрсетіңіз:Қатарлар ұзындығы және сериялар саны критерийі;

Кездейсоқ процесс спектрі мынаны сипаттайды:Амплитудалардың әртүрлі жиіліктер бойынша үлестірілуін;

Кездейсоқ процесстің тұрақты емес шарттарыM[x(t)]  const.К_х(t₁t+r)  K_x(t).Наличие тренда.

Кездейсоқ сандар:Мәні бір тажірибеден екінші тәжірибеге өзгеріп тұратын шама.Тәжірибенің нәтижесінде алдын ала белгісіз осы немесе басқа санға ие болатын шама Сынақтың нәтижесінде әртүрлі мәнге ие болатын шама.

Кездейсоқ функцияның сандық сипаттамалары: m_х (t)Д_х (t)К_х (t, t^/)

Кездейсоқ функцияның тұрақты болу шарттары:M[х(t)]= const.Д_х (t) = const.К_х(t, t + τ) = К_х(t)

Кездейсоқ шамалардың үлестірім заңын табу әдістері:Орталанған кездейсоқ шамалардың ықтималдық тығыздығының дифференциалдық теңдеуін шешу арқылы.Бір заңды басқа заңға түрлендіру арқылы. Максимум энтропия негізінде.

Кездейсоқ шаманың жағдайының сипаттамасы:Математикалық күтім.Мода.Асимметрия коэффициенті.

Кездейсоқ шаманың сипаттамасы:Математикалық күтім.Вариация коэффициенті.Асимметрия коэффициенті.

Кездейсоқ шаманың толық сипаттамасы:Үлестірім функциясы.Қамтамасыздық функциясы.Үлестірім заңы.

Кездейсоқ шаманың шашылу сипаттамасы:Дисперсия.Орташа квадраттық ауытқу.Вариация Коэффициенті.

Кездейсоқтықтың критерийлері:Фишер критерийі.Критерий по числу повышений и понижений ряда.Дурбан-Ватсон критерийі.

Келесі критерийлердің қайсысын қолданғанда асимметрия коэффициентін білу керек?Диксон критерийін;

келісім критерийі қандай тапсырманы шешу үшін қолданылады?Эмпирическалық және и теориялық қисықтары аралығындағы айырмашылықты

Кесте бойынша Стьюденттің статистикасының күдікті мәнін табу үшін білу қажет:Тәуелділік деңгейі α.Автокорреляция коэффициенті.Бақыланған жылдар саны .

Кмин < 0 жағдайында Пирсон қисығы үшін C_s /C_v қатынасын анықтаңыз:C_s < 2 C_v

Колмогоров келісім критерийі қандай тапсырманы шешуге арналған?Эмпирическалық және и теориялық қисықтары аралығындағы айырмашылықты

Компоненттік және факторлық талдаудың алғашқы есептеулері не болып табылады?Кәдімгі корреляциялық матрицалар;

Компоненттік талдауда регрессия коэффициенттерін анықтауға арналған формуланы көрсетіңіз:; +

Компоненттік талдаудың артықшылығы :Регрессия теңдеуін құрудың мүмкіншілігі. Белгілер табылған факторларды талдамай қолдануы. Есептерге дайын программалардың болуы.

Компоненттік талдаудың факторлықтан айырмашылығы:Факторлардың санының бастапқы параметрлердің санына тең болды. Компоненттер олардың дисперсиясының кемуі бойынша нөмерленген.Есептеудің бастапқы мәліметтері корреляциялық матрица.

Координаттық функцияны есептеуге қажетті параметрлер: А) Бақылау қатары.В) Корреляционды моменттер матрицасы.D) Кездейсоқ қатар дисперсиясы.

Корреляциякоэффициенттерінің күтілімдегі және есептелген мәндерінің айырмашылығының елеулі немесе елеусіз екендігін бағалау үшін келесі түрлендіру қолданылады:Фишердің түрлендіруі;

Корреляция коэффициенті келесі шектерде өзгереді:от – 1 до +1;

Корреляция коэффициентін есептеуге қажетті формулалар:

Корреляция коэффициентінің берілген салыстырмалы қателігі 2=0.13 бойынша тиімді факторларды анықтаңдар:=0.14=0.15=0.25

Корреляция коэффициентінің мәнділігін бағалауға Фишердің түрлендірілуінің пайдаланылуы: n = 30, r = 0,50n = 25, r = 0,60n = 30, r = 0,75

Корреляция функцияның ординатының қателіктері:

Корреляциялық және спекртлік функцияларды өзара байланыстыратын формулалар төмендегідей аталады?Фурье түрлендіруі;

Корреляциялық талдаудың мақсаттары:Екі және одан артық құбылыстардың байланысының дәрежесін өлшеу.Қорытынды белгіге үлкен әсер ететін факторларды талдап алу .Белгісіз себепті байланысты байқау.