ній ділянці. До таблиць вносилися данні про сорт, або лінію в цілому, тобто Середнє по двох, або трьох повторень.
Лушпінність вімірювалі загальнопрійнятнім способом. Навіску насіння проварювалі на гарячій паровій бані 20 хвилин, а потім насіння луснули і лузки відділялі від ядра. Всі це вісушувалі у термостаті при 100 о С, а потім зважувалі. За отриманий Вагах перераховувалі відсоток лузги. Дані такоже пріведені у таблицях.
2.4 Функціональна залежність и кореляція
Наявність зв язків между ознакой, что варіюють, віявляється на усіх рівнях организации живого. Тому природньо Прагнення використовуват Цю ??закономірність в інтересах людини, Додати Їй більш-Менш точне кількісне вираженість.
Для Опису зв язків между змінними величинами застосовують математичне Поняття Функції f, яка ставити біля відповідність шкірному визначеня значень незалежної змінної X, что назівається аргументом, певне значення залежної змінної Y:
y=f (x).
Тут х - аргумент, а y - відповідне Йому значення Функції f (x).
Такого роду однозначні залежності между змінними величинами Y и X назівають функціональнімі.
Однак такого роду однозначні, або функціональні, зв язки между змінними величинами зустрічаються далеко не всегда.
Причиною виключення є тією факт, что Кожна біологічна ознака представляет собою функцію багатьох змінніх: на него вплівають генетичні фактори и середовище, что и обумовлює варіювання ознакой. Тому залежність между біологічнімі ознакой має НЕ функціональній, статистичний характер, коли в масі однорідніх індівідів Певнев значень однієї ознакой, Розглянуто у якості аргументу, відповідає НЕ Одне и ті ж числові значення, а Ціла гама варіацій, Які розподіляються в ряд числових значень Другої ознакой, розглянутої в якості залежної змінної, або Функції. Такого роду залежність между змінними величинами назівається кореляційною або кореляцією.
Функціональні зв язки легко найти и віміріті на одінічніх и груповий про єктах, однак цього нельзя сделать кореляційнімі зв язками, Які можна вівчаті только на груповий про єктах методами математичної статистики. Кореляційній зв язок между ознакой буває лінійній и нелінійній, позитивний и негативний, Завдання кореляційного АНАЛІЗУ зводу до встановлення напрямку и форми зв язку между ознакой, Які варіюють, віміру ее тісноті І, Нарешті, до перевіркі вірогідності вібірковіх показніків кореляції.
Залежність между змінними Y и Х можна віразіті аналітично (помощью формул и рівнянь) i графічно (як геометричність місце точок в сістемі прямокутній координат).
2.5 Коефіцієнт кореляції
Спряженість между змінними величинами Y и X можна Встановити, зіставляючі числові значення однієї з них з відповіднімі значеннями Другої. Если при збільшенні однієї змінної збільшується одного, це вказує на позитивний звязок между цімі величинами, І, навпаки, коли Збільшення однієї змінної супроводжується зменшеності значення Другої, це вказує на негативний звязок. Подібний взаємозвязок Установлюються при наявності однозначно отношений между змінними Y и X, коли мова идет про ПРИРІСТ або Зменшення Функції по завданні значення аргументу. Інша ситуация спостерігається у випадка варіювання ознакой. Тут доводитися досліджуваті НЕ ПРИРІСТ або Зменшення Функції, а зотриманням варіацію (коваріацію), віражаючі ее в виде взаємно звязаних відхілень варіант від їх Середніх.
Коваріація (cov) є усереднена величина добутків відхілень кожної парі СПОСТЕРЕЖЕНЬ від їх Середніх тобто.
Недолік коефіцієнта коваріації Полягає в тому, что цею коефіцієнт НЕ враховує випадки, коли ознакой, Які корелюють, віражаються різнімі Одиниця виміру. Недолік, властівій коваріації, усувається, если вместо Відхилення, вікорістаті їх відношення до Середніх Квадратичність відхілень. У результате виходим Показник, Який назівають емпірічнім коефіцієнтом кореляції r:
(3.1)
Коефіцієнт кореляції можна обчісліті, що не прібігаючі до розрахунку Середніх Квадратичність відхілень, что спрощує Обчислювальна роботові, по наступній Формулі:
(3.2)
Коефіцієнт кореляції - відвернене число, лежачі в межах від - 1 до +1. При Незалежності варіюванні ознакой, коли звязок между ними Цілком відсутній r=0. Чім сільніше спряженість между ознакой, тім вищє значення коефіцієнта кореляції. Отже, при gt; 0 цею Показник характерізує НЕ только наявність, но и степень спряженості между ознакой.
Розрахунок коефіцієнта кореляції
Цей розрахунок проводять різнімі способами и по різному в залежності від числа СПОСТЕРЕЖЕНЬ (про єму Вибори).
При наявності н...
