Сделать таблицу и проанализировать ее с помощью методов математической статистики.

Существующие между явлениями формы и виды связей весьма разнообразны по своей классификации. Рассмотрим метод корреляционно-регрессионного анализа, который является основным в изучении взаимосвязей явлений. Регрессионный и корреляционный анализ являются статистическими методами исследования. Это наиболее распространенные способы показать зависимость какого-либо параметра от одной или нескольких независимых переменных Данный метод содержит две свои составляющие части - корреляционный анализ и регрессионный анализ. Корреляционный анализ - это количественный метод определения тесноты и направления взаимосвязи между выборочными переменными величинами. Регрессионный анализ - это количественный метод определения вида математической функции в причинно-следственной зависимости между переменными величинами. Корреляционный анализ позволяет установить, есть ли между показателями в одной или двух выборках связь.

---

Дипломная работа по логопедии на заказ является подходящим решением для тех, кто не хочет писать работу самостоятельно. Доверьте ваш диплом профессиональным авторам Work5!

---

. Если связь имеется, то влечет ли увеличение одного параметра повышение (положительная корреляция) либо уменьшение (отрицательная) другого. Корреляционный анализ помогает экологу определиться, можно ли по величине одного показателя предсказать возможное значение другого. Относительно полученных исходных данных установим зависимую переменную как долю выживших круглых червей. Второй переменной выберем возраст круглых червей. Исследование будет проводится для трех дискретных температур.

Выводы по второму разделу работы: В результате проведенного исследования выяснено: - масса бактерий слабо зависит от состава почв; - масса бактерий зависит от ее длины и ширины; - наибольшая средняя масса бактерий присуща четвертому типу почв (Luvisols), наименьшая средняя масса третьему типу почв (Fluvisols+Cambisols).

1. Соколов Г.А., Гладких И.М. Математическая статистика. – М.: Экзамен, 2004. – 432 с. 2. Ефимова М.Р., Петрова Е.В., Румянцев В.Н. Общая теория статистики. – М.: Инфра-М, 2009. – 416 с. 3. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М., Гуляева Т.И. Эконометрика. – М.: Финансы и статистика, 2005. – 256 с. 4. Божко В.П. Информационные технологии в статистике. – М.: Финансы и статистика, 2011. – 152 с.