Биометрия


Та›ырып. ®лкен іріктеулердегі бірфакторлы кешен дисперсиясын есептеу



бет6/7
Дата20.06.2016
өлшемі1.39 Mb.
#150796
1   2   3   4   5   6   7

6.2 Та›ырып. ®лкен іріктеулердегі бірфакторлы кешен дисперсиясын есептеу.

Ма›саты. ®лкен іріктеулердегі бірфакторлы кешен дисперсиясын есептеу Щдістерімен танысу.

®лкен іріктеулердегі жалпы дисперсияны есептеу Їшін келесі формуланы ›олданады:

Су=∑рvаv2-Н, где Н= .

факториалды дисперсия формуласы: Сх=∑hх-Н.

љалды›ты дисперсия формуласы: Сz=∑рvаv2-∑hх.

Мысал. ЕнелерініЈ тірі салма“ыныЈ жаЈа туыл“ан б±зауларыныЈ тірі салма“ына Щсері.

Есептеу тЩртібі жЩне ›ажетті мЩліметтер 6.2.1 кестесінде келтірілген.

Кесте 6.2.1 ®лкен іріктеулердегі бірфакторлы кешенді йЈдеу

V (б±заулардыЈ тірі салма“ы, кг)А факторы, енелерініЈ тірі салма“ы, кгрvаvрvаvрvаv2400-449450-499500-549550-59930-32,9

33-35,9


36-38,93

14

151



7

15-


2

8-

1



24

24

40-3



-2

-1-12


-48

4036


96

4039-41,981014144600042-44,9

45-47,9

48-50,92


-

-5

2



-10

2

-16



7

233


11

21

2



333

22

633



44

18РА

РА аv

∑(рAаv)2

hx= 42

-50


2500

59,540


-23

529


13,236

2

4



0,142

32

1024



24,4160

97,2-39267

Есептелген ∑рАаv формуласы Щрбір ба“ан Їшін А кластары бойынша келтірілген. Кйрсетілген формуланы алу Їшін Щрбір ба“анныЈ торшасы бойынша жиіліктерді аv ауыт›уына кйбейту ›ажет; осы кйбейтінділердіЈ жиынты“ын Щрбір класс бойынша жолдыЈ рА жолы астына жазады.

1 ба“ан:


∑рАаv = 3(-3)+14(-2)+15(-1)+8·0+2·1=-50;

2 ба“ан:


∑рАаv = 1(-3)+7(-2)+15(-1)+10·0+5·1+2·2=-23;

3 ба“ан:


∑рАаv = 2(-2)+8(-1)+14·0+10·1+2·2=2;

4 ба“ан:


∑рАаv = 1(-2)+2(-1)+14·0+16·1+7·2+2·3=32.

Н аралы› шамасы теЈ:

Н=

Су, Сх, Сz дисперсиялары жо“арыда“ы формула бойынша кестеде келтірілген мЩліметтерді ›оя отырып шы“арылады:

Су=∑рvаv2-Н=267-9,5=257,5;

Сх=∑hх-Н=97,2-9,5=87,7;

Сz=∑рvаv2-∑hх=267-97,2=169,8.

Ескерілген фаторлар Їлесі теЈ:



немесе 34,1 %.

Ескерілмеген факторлар Їлесі теЈ:



немесе 65,9 %.

Факториалды дисперсия Їшін бостанды› дЩрежесініЈ саны теЈ:

νх = х-1=4-1=3.

љалды›ты дисперсия Їшін бостанды› дЩрежесініЈ саны теЈ:

νz = n- х =160-4=156.

Факториалды девиата теЈ: σ2х= ; біздіЈ мысалда σ2х=

љалды›ты девиата теЈ: σ2z= ; біздіЈ мысалда σ2z=

Фишер коэффициентініЈ д±рысты“ы теЈ:



; біздіЈ мысалда F=26,5.

Есептелген F ма“ынасын кестелік F ма“ынасымен салыстырады. F кестелік ма“ынасы берілген мысалда ы›тималды›тыЈ Їш деЈгейіне теЈ:

F0,95=2,7; F0,99=3,9; F0,999=5,7.

ЕнелерініЈ тірі салма“ы жаЈа туыл“ан б±заулардыЈ тірі салма“ына Щсері ы›тималды›тыЈ барлы› градациясында толы›тай д±рыс, есептелген F 26,5 теЈ бол“анды›тан.

Тапсырма. Сервис-кезеЈі ±за›ты“ыныЈ сиырлар сауылымына Щсері.

изгермелі белгі (сервис-кезеЈ ±за›ты“ы)А факторы –градация сауылымымен (кг)∑3000-39994000-49995000-59996000-699918-18,9

19-19,9

20-20,9


21-21,9

22-23,93


5

4

2



110

14

22



20

86

11



20

15

9-



2

5

4



5Осы мЩліметтерді дисперсиялы› талдау Щдісімен йЈдеЈіздер

Ба›ылау с±ра›тары.

1. Дисперсиялы› талдау ›ай кезде ›ажет?

2. Жалпы, факториалды жЩне ›алды›ты дисперсия формуласын келтіріЈіз.

3. Біркелкі бірфакторлы кешенге аны›тама беріЈіз?

6.3 Та›ырып. Кіші іріктеулердегі екіфакторлы кешен дисперсиясын есептеу

Ма›саты. Кіші іріктеулердегі екіфакторлы кешен дисперсиясын есептеу Щдістерімен танысу.
БелгініЈ дисперсиясы бір немесе бас›а фактордыЈ Щсерінен “ана емес, сонымен ›атар А жЩне В факторларыныЈ йзгермелі белгіге бірегей Щрекетінен де болады. Сонды›тан екіфакторлы кешенніЈ дисперсиялы› талдауы Су, Сх, СА, СВ, Сz дисперсияларымен бірге САВ факторларыныЈ бірегей Щсерін ай›ындап алу ›ажет.

Б±л дисперсиялардыЈ формуласы келесідей:

Жалпы дисперсия: Су=∑v2-Н, где Н= ;

Жалпыфакториалды дисперсия: Сх=∑h-H;

А факторынан дисперсия: СА=∑hА-H;

В факторынан дисперсия: СВ=∑hВ-H;

АВ факторынан дисперсия: САВ= Сх- СА- СВ;

љалды›ты дисперсиялар: Сz=∑v2-∑hх.

Су, Сх, Сz дисперсиялары бірфакторлы кешендегідей есептелінеді. СА жЩне СВ факториалды дисперсияларын есептегенде, ∑hА жЩне ∑hВ шамасын алу Їшін тор жеке йЈделеді.

Мысал. Тауы›тардыЈ ж±мырт›а салуына жануарлар жемініЈ жЩне кЇн жары›ты“ы ±за›ты“ыныЈ Щсерін аны›тау. Жалпы, факториалды жЩне ›алды›ты дисперсияларды есептеу Їшін ›ажетті мЩліметтер 6.3.1кестесінде келтірілген.

Кесте 6.3.1 Кіші іріктеулердегі екіфакторлы біркелкі кешенді йЈдеу

Жануар жемі жо› рацион (А1)Жануар жемі бар рацион (А2)∑Жары› кЇн 8-10 са“ (В1)Жары› кЇн 12-14 са“ (В2)Жары› кЇн 8-10 са“ (В1)Жары› кЇн 12-14 са“ (В2)V (ж±мырт›а салуы)157, 162, 166, 158, 167, 164170, 178, 185, 180, 173, 175188, 193, 192, 184, 199, 190190, 211, 198, 204, 220, 2074411v224649, 26244, 27556, 24964, 27889, 2689628900, 31684, 34225, 32400, 29929, 3062535344, 37249, 36884, 33856, 39601, 3610036100, 44521, 39204, 41616, 48400, 42849817685nх666624∑vх974106114612304411(∑vх)2948676112572113123161512900-∑hx 158113187620218719252150816602

СА жЩне СВ факториалды дисперсиясын есептеу Їшін ›ажетті мЩліметтер 6.3.2 кестесінде келтірілген

Кесте 6.3.2 А жЩне В факторлары бойынша кешенді йЈдеу

Факторлар бойынша кластарфактор N∑vx(∑vx)2H= А1

А212

122035

23764141225



5645376345102

470448А факторы бойынша244411-815550В1

В212

122122


22914494400

5248681374533

437390В факторы бойынша244411-811923

6.3.1 жЩне 6.3.2 кестесіндегі мЩліметтерді жо“арыда келтірілген формулалар“а ›оя отырып дисперсияларды есептейді.

Шама Н= = ;

Су=∑v2-Н=817685-810705=6980;

Сх=∑h-H=816602-810705=5897;

СА=∑hА-H=815550-810705=4845;

СВ=∑hВ-H=811923-810705=1218;

САВ= Сх- СА- СВ=5897-4845-1218=166;

Сz=∑v2-∑hх=817685-816602=1083.

БіздіЈ мысалымызда белгініЈ йзгергіштігіне АВ бірегей Щрекеті А жЩне В факторларыныЈ Щсер Їлесі теЈ:



, немесе 69,5%;

,немесе 17,5%;

, немесе1,8%.

Бостанды› дЩрежесініЈ саны теЈ: νх = А- В-1=2·2-1=3; νА = А-1=2-1=1; νВ = В-1=2-1=1; νАВ= νА·νВ=1·1=1; νz=n- А· В=24-2·2=20; νy=n-1=24-1=23.

ТЇзетілген дисперсиялар теЈ:

; ; ; ;

Берілген мысалда“ы Щрбір дисперсияныЈ д±рысты“ын кйрсететін Фишер коэффициенті теЈ:

Fx=26,4; FА=90,4; FВ=22,5; FАВ=3,08.

БіздіЈ мысалымыз Їшін ы›тималды›тыЈ Їш деЈгейіндегі F кестелік ма“ынасы теЈ:

Бостанды› дЩрежесі 20-3. F0,95=3,1; F0,99=4,9; F0,999=8,1.

Бостанды› дЩрежесі 20-1. F0,95=4,3; F0,99=8,1; F0,999=14,8.

Ендеше, ›орегі жЩне кЇн ±за›ты“ынан болатын дисперсия, р=0,999 бол“анда д±рыс. А жЩне В факторларыныЈ бірегей ЩрекетініЈ дисепрсиясы д±рыс емес, я“ни есептелген F (3,08) бостанды› дЩрежесініЈ 20-1 F кестелік ма“ынасынан тймен.

Тапсырма 1. °рпа›тарыныЈ ж±мырт›а салуына аралардыЈ т±›ымды› ›асиеті мен жатыр сапасыныЈ Щсері туралы келесі мЩліметтер бар:

Ара т±›ымыА1А2Жатырлары В1В2В3В1В2В3°р“ашыларыныЈ ж±мырт›а салуы14

10

15



14

16

1214



14

15

17



15

1615


17

16

13



14

1514


17

20

16



15

2020


18

18

16



20

1916


17

20

17



18

20

°р“ашы аралардыЈ ж±мырт›а салу белгісі бойынша ±рпа›тарыныЈ йнімділігіне т±›ымды› ›асиетініЈ жЩне жатыр ›±рамыныЈ Щсерін аны›таЈыз.



Тапсырма 2. Екі жер участогында арпаныЈ – Винер жЩне Нутанс екі с±рыпы бойынша шы“ымдылы“ы сыналды. Сына› нЩтижесі келесідей болып шы›ты:

љайталануы Арпа йнімі, ц/га№ 1 участогында№ 2 участогындаВинерНутансВинерНутансБірінші

Екінші

®шінші


Тйртінші

Бесінші


Алтыншы 27,0

25,6


25,5

27,1


27,0

25,732,6


35,0

33,7


31,9

33,0


33,219,7

17,0


21,1

20,1


19,6

23,423,8


23,0

25,7


22,4

20,9


23,6

Осы мЩліметтерді дисперсиялы› талдау Щдісімен йЈдеп жЩне с±рыптардыЈ шы“ымдылы“ы жйнінде негізгі статистикалы› ›орытынды жасаЈыз.

Ба›ылау с±ра›тары.


  1. Дисперсиялы› кешендер немен сипатталады?

  2. Екіфакторлы дисперсиялы› кешенді ›алай ›±рады?

  3. Дисперсиялы› талдауды жЇргізгенде ›андай статистикалы› элементтерді ›олданады?

6.4 Та›ырып. ®лкен іріктеулердегі екіфакторлы кешен дисперсиясын талдау

Ма›саты. ®лкен іріктеулердегі екіфакторлы кешен дисперсиясын есептеу Щдістерімен танысу.

®лкен іріктеулердегі екіфакторлы кешен дисперсиясын есептеу Їшін келесі формуланы ›олданады:

Жалпы дисперсия:

Су=∑рvаv2-Н, где Н= ;

жалпыфакториалды дисперсия: Сх=∑hх-Н;

В фактор дисперсиясы: СА=∑hА-Н;

А фактор дисперсиясы: СВ=∑hВ-Н;

А жЩне В факторларыныЈ бірегей ЩрекетініЈ дисперсиясы: САВ= СхАВ;

љалды›ты дисперсиялар: Сz=∑рvаv2-∑hх.

Су, Сх жЩне Сz дисперсиялары бірфакторлы кешендегідей есептелінеді; корреляциялы› тор Їлгісіндегідей кесте ›±рылып, осы дисперсияларды есептеуге ›ажетті барлы› мЩліметтер алынады.

Мысал. Жануар азы›тары мен кЇн жары“ы ±за›ты“ыныЈ тауы›тардыЈ ж±мырт›а салуына Щсері. Дисперсияны есептеудегі ›ажетті мЩліметтер 6.4.1 кестесінде келтірілген.
Кесте 6.4.1 ®лкен іріктеулердегі екіфакторлы біркелкі кешенді йЈдеу
v (ж±мырт›а салуы, дана)Жануар азы“ы жо› рацион (А1)Жануар азы“ы бар рацион (А2vаvрvаvрvаv2Жары› кЇн 8-10 са“ (В1)Жары› кЇн 12-14 са“ (В2)Жары› кЇн 8-10 са“ (В1)Жары› кЇн 12-14 са“(В2)135-149

150-164


165-1798

14

4-



6

16-


-

28

20



22-3

-2

-1-24



-40

-2272


80

22180-1947714000195-209

210-224

225-239214



55

15

1021



20

101


2

321


40

3021


80

90РА

РА аv

∑(рAаv)2

hx= 26

-56


3136

120,531


-26

676


21,828

+22


484

17,530


+65

4225


141115

300,8-+5365рАах формуласы Щрбір торша торларыныЈ жиіліктерін аv ауыт›уына кйбейту ар›ылы жЩне осы туындылардыЈ фактор ба“андары бойынша ›осындысынан алынады. Осы жиынты›тар Щрбір фактор ба“аныныЈ рА жолыныЈ астына жазылады.

1 ба“ан:

∑рАаv = 8(-3)+14(-2)+4(-1)=-56;

2 ба“ан:

∑рАаv = 6(-2)+16(-1)+7·0+2·1=-26;

3 ба“ан:

∑рАаv = 2(-1)+7·0+14·1+5·2=22;

4 ба“ан:

∑рАаv = 5·1+15·2+10·3=65.

СА жЩне СВ факториалды дисперсияларын есептеу Їшін (∑hAжЩне ∑hВ) ›ажетті мЩліметтер 6.4.2 кестесінде берілген.

Кесте 6.4.2 А жЩне В факторлары бойынша кешенді йЈдеу

Факторлар бойынша кластарфактор Nрхаххах)2H= А1

А257

58-82

876724


7569118

131А факторы бойынша115--249В1

В254

61-34


391156

152121,4


25В факторы бойынша115-46,4

Жо“арыда келтірілген формулалар“а 6.4.1 жЩне 6.4.2 кестесіндегі мЩліметтерді ›оя отырып дисперсияларды есептейді.

Шама Н= = ;

Суva2v-Н=365-0,22=364,78;

Сх=∑h-H=300,8-0,22=300,58;

СА=∑hА-H=249-0,22=248,78;

СВ=∑hВ-H=46,4-0,22=46,18;

САВ= Сх- СА- СВ=300,58-248,78-46,18=5,84;

Сz=pva2v-∑hх=365-300,8=64,2.

Ескерілген факторлардыЈ Щсер Їлесі теЈ:



немесе 82,4 %.

А факторыныЈ Щсер Їлесі:



, немесе 68,2%;

В факторыныЈ Щсер Їлесі:



, немесе 12,6%;

АВ факторыныЈ Щсер Їлесі:



, немесе 1,6%.

љалды›ты фактор Щсер Їлесі:



, немесе 17,6%.

Бостанды› дЩрежесініЈ саны теЈ: νх = А- В-1=2·2-1=3; νА = А-1=2-1=1; νВ = В-1=2-1=1; νАВ= νА·νВ=1·1=1; νz=n- А· В=115-2·2=111; νy=n-1=115-1=114.

ТЇзетілген дисперсиялар теЈ:

; ; ; ;

Осы мысалда“ы Щрбір дисперсияныЈ д±рысты“ын кйрсететін Фишер коэффициенті теЈ:

Fx=210; FА=430; FВ=80; FАВ=10.

Ы›тималды›тыЈ Їш деЈгейіндегі біздіЈ мысалымыз Їшін F кестелік ма“ынасы теЈ.

Бостанды› дЩрежелері 111-3. F0,95=2,7; F0,99=4,0; F0,999=5,9.

Бостанды› дЩрежелері 11-1. F0,95=3,9; F0,99=6,8; F0,999=11,5.

Жалпыфакториалды дисперсияныЈ Фишер коэффициенті жЩне А жЩне В факторларыныЈ дисперсиялары теЈ: 80-430 жЩне ы›тималды›тыЈ барлы› деЈгейінде F кестелік ма“ынасынан асады; А жЩне В факторларыныЈ бірегей Щрекетінен бол“ан дисперсиялар, F=0,99 ы›тималды› деЈгейінде F кестелік ма“ынасынан асады, ендеше барлы› дисперсиялар д±рыс.

Ба›ылау с±ра›тары.



  1. Екіфакторлы дисперсиялы› кешенді ›±руда ›осымша шамаларды ›алай есептейді?

  2. Зерттеу факторларыныЈ ЩсерініЈ д±рысты“ын ба“алауда ›андай кйрсеткіштер ›олданылады?

  3. Дисперсиялы› талдауда ›олданылатын нольдік гипотеза жЩне Фишер критериі дегеніміз не?


Тест с±ратары

@@@ Биометрия негіздері

$$$ 1

љазіргі биометрия б±л:



A. биология бйлімі

B. теология бйлімі

C. геология

D. физиология

E. микробиология.

$$$ 2


На›ты міндеттерді шешуде биометрия мына тЩсілге сЇйенеді:

A. дедуктивтік

B. индуктивтік

C. позитивтік

D. продуктивтік

E. репродуктивтік

$$$ 3

Биометрия биологияда ›олданылатын жЩне осы саладан алын“ан, Щдістер жиынты“ын ±сынады:



А. арифметика

B. математика

C. статистика жЩне ы›тималды› теориясы

D. механика

E. ба“дарламалау.

$$$ 4


Биометрия – б±л “ылым:

A. формалды

B. идеалды

C. ›алыпты

D. фронталды

E. арнайы.

$$$ 5

Биометрия йзініЈ тарихи дамуында этаптар мен кезеЈдерден йтті:



A. екі

B. Їш


C. тйрт

D. бес


E. алты.

$$$ 6


Биометрия заты болып табылады:

A. географиялы› объект

B. математикалы› объект

C. физикалы› объект

D. биологиялы› объект

E. ›±рылыс объект.

$$$ 7

Ба›ылау бірлігі деп аталады:



A. топты› объект мЇшелері

B. мЇшелер жЩне кйп мЇшелер

C. Щділ-›азылар мЇшесі

D. басты жиынты› мЇшесі

E. дара дара›тар

$$$ 8


Статистикалы› жиынты› дегеніміз:

A. дара біртекті бірліктер

B. Кйптеген біртекті, біра› жеке айырма бірліктер

C. кйптеген абсолютті бірдей бірліктер

D. кйптеген абсолютті ЩртЇрлі, біра› жеке абсолютті айырма бірліктер

E. кйптеген біртекті емес, біра› бірдей бірліктер

$$$ 9

Статистикалы› кешен деп келесі ›±рамнан т±ратын кешенді атайды:



A. Щртекті топтардан

B. Щр жа›ты топтардан

C. Щр текті емес топтардан

D.теЈ кЇшті емес топтардан

E. жеке айырма емес топтардан

$$$ 10


Белгі б±л:

A. топтар кйлемініЈ саны

B. Щр обьектініЈ ›арапайым ерекшелігі

C. орташа мЩн

D. йлшеу нЩтижесі

E. ба›ылау нЩтижесі

$$$ 11

Биологиялы› белгілер келесідей бйлінеді:



A. объективтік

B. субъективтік

C. сапалы жЩне санды›

D. ›ателіктік

E. растал“ан

$$$ 12


Биологиялы› белгілердіЈ тЇрленуі б±л:

A. белгі кйлемініЈ ба›ылау бірлігініЈ біреуінен екіншісіне йту кезіндегі йзгеру

B. БелгілердіЈ минималды жЩне максималды кйрсеткіштер арасында ЩртЇрлілік деЈгейі

C. белгініЈ орташа мЩні мен оныЈ минималды мЩнініЈ ЩртЇрлілігі

D. екі йлшемніЈ айырма д±рысты“ы

E.белгініЈ орташа мЩні мен оныЈ максималды мЩні арасында“ы ЩртЇрлілік.

$$$ 13

Биологиялы› белгілер келесі Щсерден тЇрленеді:



A. ЩртЇрлі, соныЈ ішінде кездейсо› себептерден

B. бірдей себептерден

C. ерекше себептерден

D. ЩртЇрлі мЩндік себептерден

E. бір мЩндік себептерден

$$$ 14


изгермелі кездейсо› йлщем б±л-

A. кез келген тЇрленгіш белгі йлшемі

B. кездейсо› белгі

C. популяцияда жо“алатын белгі

D. кездейсо› бай›алма“ан йлшем

E жЇйелі тЇрде пайда болатын йлшем

$$$ 15

љателік деп аталады:



A. йлшеу нЩтижесі мен йлшемніЈ на›ты бір мЩні арасында“ы айырмашылы›

B. екі таЈдамалы орташа мЩн арасында“ы айырмашылы›

C. студент есебі мен на›ты мЩлімет арасында“ы айырмашылы›

D. екі не одан кйп ›ателер арасында“ы айырмашылы›

E. есептеу Щдістемесіне б±рын берген ›ателік

$$$16


Топтама деп келесіні атайды:

A. кйптеген белгілер бойынша мЩліметтерді Щр текті топтар“а біріктіру

B. кйптеген ба›ылау нЩтижелерін жЇйелеу процесі жЩне оларды кейбір белгілер бойынша біртекті топтар“а біріктіру

C. Щр текті белгілерді бір тектілерге біріктіру процесі

D. біртектілікті ескерусіз жЩне белгіге жат›ызуынсыз ал“аш›ы мЩліметтерді жЇйелеу процесі

E. вариациялы› ›атар кйрсеткіштерін топтар“а бйлу

$$$ 17

Статистикалы› кесте келесідей болады:



A. объективтік

B. субъективтік

C. ›арапайым жЩне кЇрделі

D. Щр атаулы

E. бір атаулы

$$$ 18


Корреляциялы› тор“а жатады:

A. жай кестеге

B. парапар емес кестеге

C. кЇрделі кйп жолды кестеге

D. кеЈ жолды кестеге

E. бір жолды кестеге

$$$ 19

Статистикалы› ›атарлар б±л:



A. аны›талма“ан тЩртіпте орналас›ан белгілердіЈ санды› мЩндер ›атары

B. аны›тал“ан тЩртіпте орналас›ан белгілердіЈ санды› мЩндер ›атары

C. ЩртЇрлі тЩртіпте орналас›ан ЩртЇрлі атаулы белгілердіЈ бірнеше ›атары

D. белгілердіЈ мЩні ескерілмеген топтаманыЈ ерекще формасы

E. ай›ындалма“ан тЩртіпте орналас›ан санды› мЩндер ›атары

$$$20


Вариациялы› ›атар немесе орналастыру ›атары деп атайды

A. санды› мЩдерініЈ бір бірімен ›алай байланыс›анын кйрсететін сандардыЈ Їш ›атары

B. белгілердіЈ санды› мЩнініЈ б±л статистикалы› жиынты›та олардыЈ ›айталануымен ›алай байланысатынды“ын кйрсеттеін сандардыЈ екі ›атары

C. сандардыЈ бір ›атары мен класты› ара›ашы›ты“ыныЈ статистикалы› жиынты“ы

D. класты› ара›ашы›ты“ы жо› бір мЩнді жЩне бір атаулы йлшемніЈ Їш ›атары

E. жалпы белгілер мен йлшемніЈ жо›ты“ын кйрсететін сандардыЈ Їш ›атарлы статистикалы› жиынты“ы

$$$21

Н±с›алардыЈ жиілігі деп атайды:



A. осы жиынты›та жеке н±с›алардыЈ ›анша рет кездесетіндігін кйрсететін сандар

B. осы жиынты›тан жеке н±с›алардыЈ ›аншалы›ты ерекшелетіндігін кйрсететін сандар

C. н±с›а сапасын сипаттайтын сандар

D. числа, показывающие, сколько раз отдельные варианты не входят в данную совокупность

E. осы жиынты›тыЈ кйрсеткіш шегінен шы“атын мЩндер сандары

$$$ 22


Хmax - Хmin кйрсетеді:

A. класты› интервал

B. класс санын

C. класс айырмасын

D. жиынты›тыЈ максималды жЩне минималды н±с›асын

E.белгініЈ тЇрлену пЩрменін.

$$$23

формуласы кймегімен біз мынаны ай›ындай аламыз:

A. орташа мЩн йлшемін

B. шартты орташаныЈ йлшемін

C. класты› интервалдыЈ йлшемін

D. класты есептеу Їшін ›ажет санды

E. Щр класс мЩнін

$$$24

Класс санын К= 1+3,32 lg n Стерджес формуласы бойынша жиынтты››а мЇшелер саныныЈ болуы кезінде аны›тай аламыз:



A. n> 100

B. n≥100


C. n < 100

D. n>50


E. n=25-30

$$$ 25


Класс санын К = 5 lg n формуласы бойынша жиынтты››а мЇшелер саныныЈ болуы кезінде аны›тай аламыз:

A. n < 100

B. n≤50

C. n≤30


D. n≤25

E. n>100


$$$ 26

Вариациялы› ›атар графигін келесі Їшін ›±рады:

A. шеткі мЩндер арасында“ы айырмашылы›тарды тиімді есептеу Їшін

B. белгініЈ орташа мЩнін аны›тау Їшін

C. санды› белгілердіЈ тЇрлендіру заЈдылы“ын кйру

D. Їшін вариациялы› ›атарда кездесетін н±с›аларды тез орнату Їшін

E. ауыт›удыЈ шаршылы› орташа мЩнін есептеу Їшін

$$$27


формуласы бойынша келесіні табу“а болады:

A. орташа йлшенген

B. орташа Їйлесімді

C. орташа шаршылы›

D. орташа текшелік

E. орташа арифметикалы›

$$$ 28

Биометрияда ЛИМИТ термині білдіреді:



A. жиынты›тыЈ минималды жЩне максималды н±с›асын

B. жиынты›тыЈ минималды жЩне орташа н±с›асын

C. жиынты›тыЈ максималды жЩне орташа н±с›асын

D. шартты орташадан на›ты орташа“а ауыт›у мЩнін

E. барлы› жиынты›тыЈ орташа жЩне шартты орташа мЩнін

$$$ 29


формуласы бойынша келесіні аны›тау“а болады:

A.орташа арифметикалы›

B. орташа Їйлесімділік

C. орташа шаршылы›

Dорташа йлшенген арифметикалы›

E. орташа текшелік

$$$30

формуласы бойынша келесі ауыт›уды аны›тау“а болады:

A. орташа Їйлесімділік

B. орташа арифметикалы›

C. орташа шшаршылы›

D. орташа геометриялы›

E. йлшенген орташа мЩн

@@@ Вариациялы› статистика.

$$$ 31


Мода деп мерзім немесе класс аталып, зерттелу тобында мерзімді болу келесідей кйрінеді:

A. сирек


B.кейде

C. жиі емес

D. жиі

E. кездеспейді



$$$32

Медиана деп барлы› топты келесідей бйлетін белгілердіЈ мЩнін атайды:

A. екі теЈ бйлікке

B. екі кйптеген жеке бйліктерге

D. бірнеше теЈ емес бйліктерге

E. кйптеген теЈ бйлікке

$$$ 33

Дисперсия деп келесіден ›±рал“ан кйрсеткішті атайды:



A. н±с›алардыЈ олардыЈ орташа мЩнінен ауыт›уы

B. б±л ауыт›улардыЈ олардыЈ орташа мЩнінен шаршымен

C. йсім ауыт›уларынан

D. вариациялы› ›атар мЩліметтерінен

E. шартты орташадан н±с›аулардыЈ ауыт›уынан.

$$$ 34


формуласы ар›ылы аны›тау“а болады :

A. орташа шаршылы› ауыт›у

B. вариация коэффициенті

C. корреляция коэффициенті

D. регрессия коэффициенті

E. орташа арифметикалы›

$$$35

Еркіндік сатысыныЈ саны келесі формуламен аны›талады:



A. V=n+1

B. V=n


C. V=n-1

D. V=1/n


E. V=n/1

$$$ 36


формуласы бойынша аны›тау“а болады:

A. орташа шаршы ауыт›у

B. дисперсия

C. вариация коэффициенті

D. регрессия коэффициенті

E. Щр белгі мЩні.

$$$ 37

Вариация коэффициентін келесіні салыстыру Їшін ›олданады:



A. Щр тЇрлі белгілер

B. бір мЩндік белгілерді

C. бірдей белгілерді

D. кездейсо› белгілерді

E. жиі пайда болатын белгілерді

$$$ 38


формуласын ›олдана отырып келесініЈ коэффициентін табу“а болады:

A. корреляция

B. регрессия

C. вариация

D. дисперсия

E. тЇзетпелі

$$$ 39

Вариациялы› ›атар деп келесі аталады:



  1. Дара›атардыЈ белгілері бойынша тоаптар“а на›ты орналастырудыЈ жЇйелі кйрінісі

B. топтар“а дара›тарды белгілерін ескерусіз орналастыру

C. Їш ›атарлы сандары бар кестені ›±ру

D. ›исы› тЇріндегі белгілердіЈ йзгеру кйрінісі

E. класты ай›ындаусыз жиілікті на›ты орналастыру

$$$ 40

Бірігіп зерттеу Їшін оныЈ мЇшелерініЈ на›ты бйлігін таЈдап алатын жиынты›ты келесідей атайды:



А. гениалды

B. басты


C ереше

D. Щділ


E. гендік

$$$ 41


На›ты тЩсілмен таЈдал“ан басты жиынты› бйлігін атайды:

A. аударма жиынты›

B. таЈдамалы жиынты›

C. оЈтайлы жиынты›

D. максималды жиынты›

E. идеалды жиынты›

$$$ 42

NЩрпімен белгіленген таЈдау кйлемі Їлкен немесе кіші бола алады, біра› ол келесіден кем емес бірліктерден т±рады:



A. 25 бірлік

B. 10 бірлік

C. 30 бірлік

D. екі бірлік

E. 100 бірлік

$$$ 43


Статистикалы› жиынты›ты о›у кезінде негіз болатын:

A. ±яшы›ты› Щдіс

B. жедел Щдіс

C. таЈдамалы Щдіс

D. индуктивтік Щдіс

E. субъективтік Щдіс

$$$ 44

ТаЈдаудыЈ репрезентативтігі келесіден болады:



A. н±с›аны кездейсо› таЈдау

B. н±с›аны максималды таЈдау

C. н±с›аны минималды таЈдау

D. н±с›аны орташа мЩнмен таЈдау

E. н±с›аны ›айталанбастай таЈдау

$$$ 45


ТаЈдамалы кйрсеткішьіЈ оныЈ басты кйрсеткішінен ауыт›уы ›алай аталады?

A. таЈдамалы статистика

B. орташа шаршылы› ауыт›у

C. орташалан“ан ауыт›у

D. репрезентативтік ›ателік

E. резиденттіЈ ›ателігі

$$$ 46

Орташа арифметикалы› ›ателікті мына Щріппен белгілейді:



A. Х

B. М


C. Р

D. С


E. m

$$$47


формуласымен аны›талады:

A. ба“алаудыЈ на›ты кйрсеткіші

B. вариация коэффициенті

C. шаршылы› орташа ауыт›у

D. корреляция коэффициенті

E. таЈдаманыЈ кйлемініЈ кйрсеткіші

$$$ 48

Реттелетін жЩне реттелмейтін факторлардыЈ жалпы вариациясына Щсерін аны›тау ма›сатымен статистикалы› кешенніЈ жалпы дисперсиясын оныЈ ›±рамына орналастыру“а негізделген Щдіс:



A. тренсгрессиялы›

B. корреляциялы›

C. абстракциялы›

D. дисперсиялы›

E. ›ащы›ты›

$$$49


Дисперсиялы› ›орытындыны ±сын“ан:

A. Овсишер

B. Р.Фишер

C. В.Госсет

D. Гаусс-Лаплас

E. Стьюдент

$$$50

Дисперсиялы› кешендер болады:



A.Щр тЇрлі мЩндік

B. бірфакторлі жЩне кйпфакторлі

C. бір реттік жЩне кйп реттік

D. ЩртЇрлі атаулы

E. біртекті

$$$51


Дисперсиялы› кешен болады:

A. біркелкі, пропорционалды жЩне теЈ емес

B. ЩртЇрлі салма›ты, пропорционалды емес

C. кЇшейтілген жЩне Щлсізденген

D. ›иындатыл“ан жЩне ›арапайымдал“ан

E. ба“ыт бойынша Щр тЇрлі

$$$52

Біркелкі жЩне пропорционалды к ешен ›алай аталады:



A. ортопедикалы›

B. ортогоналды

C. идеалды

D. факториалды

E. интегралды

$$$53


формуласын ›олдана отырып, келесі кйрсеткішті аны›тау“а болады:

A. дисперсия деЈгейін

B. факториалды дисперсияныЈ

C. жалпы дисперсияныЈ

D. Щсер ету кЇшін

E. ›алды›ты› дисперсияныЈ

$$$54

Бір факторлыдисперсиялы› кешенде келесі дисперсияны есептейді:



A. аума›ты›

B. то›санды›

C. фронталды›

D. факториалды›, кездейсо›, жалпы

E. фрагментарлы› жЩне жан жа›ты

$$$55


Екі факторлы дисперсиялы› кешенде келесі Щсер етуді ›орытындылайды:

A. 5


B. 2

C. 3


D. 6

E. 4


$$$56

Екі факторлы дисперсиялы› кешенде Щсер ету кЇші келесі ›атынаспен аны›талады:

A. жалпы дисперсиеяныЈ орташа“а

B.жеке дисперсияныЈ жалпы“а

C. жалпы дисперсияныЈ градация Їйлесімділігіне

D. дисперсияныЈ бірінші факторынан екіншісіне

E. дисперсияныЈ екінші факторынан біріншісіне

$$$57


формуласы бойынша келесі расты› аны›талады:

A. таЈдамалы мЩліметтер айырмасы

B. корреляция ›ателігі

C. факторлардыЈ Щсер етуі

D. орташа шаршы ауыт›удыЈ ›ателігі

E.орташа арифметикалы›

$$$58

љайталану кйрсеткіші –б±л келесі бойынша ерте таЈдаудыЈ тиімділік кйрсеткіші :



A. ›±пия

B. генотип

C. фенотип

D.пайда болу

E. кариотип

$$$59


Дисперсиялы› ›орытынды кезінде фактор градациясы деп атайды:

A. фактордыЈ ›уат деЈгейі

B. фактордыЈ айырмашылы› деЈгейі

C. фактордыЈ ЩртЇрлілік деЈгейі

D. жеке орташа

E. градация ау›ымы

$$$60

ФактордыЈ Щр градациясы Їшін таЈдал“ан жеке топтар аталады:



A. дисперсиялы› кешен

B. кешен градациясы

C. дисперсиялы› тор

D. топтама

E. ›айта топтама

$$$61


Бірінші белгініЈ мЩнініЈ екінші белгі мЩніне орналастыруына сЩйкес келгендегі жануарлар мен йсімдіктердіЈ белгілері арасында“ы байланыс ›алай аталады:

A. прогрессия

B. регрессия

C. корреляция

D. дисперсия

E депрессия

$$$62

Корреляция формасы бойыншща келесідей болады:



A. тЇзу жЩне ›исы›

B. оЈ жЩне нейтралды

C. оЈ жЩне теріс

D. нейтралды жЩне теріс

E. шеЈбер жЩне шаршы

$$$63


Корреляция коэффициенті келесі шекте болуы тиіс:

A. r>1


B. r<1

C. от –1 до +1

D. r>3

E. r<3


$$$64

Корреляция ба“ыты бойынша бола алады:

A. тЇзу жЩне ›исы›

B. тЇзу жЩне есептік

C. тура жЩне кері

D. оЈтЇстік жЩне солтЇстік

E. жо“ар“ы жЩне тйменгі

$$$65


формуласын ›олдана отырып, келесініЈ коэффициентін аны›тау“а болады

A. корреляция

B. регрессия

C. дисперсия

D. еншілік

E. ›айталанбалы

$$$66

формуласын ›олдана отырып,келесі коэффициенттіЈ ›атесін табу“а болады:

A. регрессия

B. сенімділік

C. еншілік

D. на›тылы›

Е. корреляция

$$$ 67

Корреляция коэффициентініЈ ›ателігі келесіні аны›тау Їшін ›олданылады:



A. корреляцияныЈ таЈдамалы коэффициентініЈ на›тылы“ы

B. екі орташа айырмашылы“ыныЈ на›тылы“ы

C. екі ›атенініЈ

D. есептеу Щдістемесіне тЇзету енгізу Їшін

E. есептеуге ыЈ“айлы жЩне ›арапайымдылы“ы Їшін

$$$ 68


Корреляция коэффициентініЈ шарты мына формуламен аны›талады:

A. ;

B. ;

C. ;

D. ;

E. .

$$$ 69

Стьюдент шарты мына Щріппен аны›талады:



A. Z

B. d


C. t

D. m


E. u

$$$70


Бірінші белгініЈ йлшеу бірлігіне йзгеруі кезіндегі екінші белгініЈ орташа йзгеруіндегі йлшем келесі коэффициент болады:

A. агрессия

B. прогрессия

C. регрессия

D. дисперсия

E. инверсия

$$$71

формуласын ›олдана отырып,келесі коэффициентті аны›тау“а болады:

A. йзгерістік

B. вариация

C. регрессия

D. еншіліктік

E. ›айталанбалы

$$$72

; формуласы келесіні аны›тау Їшін ›олданылады:

A. регрессия коэффициентін

B. дисперсия коэффициентін

C. регрессия коэффициентініЈ ›ателігін

D. корреляциия коэффициентініЈ ›ателігін

E. вариация коэффициентініЈ ›ателігін

$$$73

ТаЈдау кйрсеткішініЈ ЩртЇрлілігі мына формуламен аны›талады:



A. M1 – d=M2

B. d=M1-M2

C. d=M1+M2

D.d= M1xM2

E. d=M1:M2.

$$$74


формуласын пайдалана отырып, келесі на›тылы›ты аны›таймыз:

A.айырма


B. жеке

C. жалпы


D. маЈыздылы›

E. стандартты› мЩн

$$$75

На›ты жЩне сенімділікпен басты жиынты›тарды сипаттайтын таЈдамалы топтыЈ негізгі ›асиеті:



A. на›тылы›

B. репрезентативтік

C. оЈтайлы

D. ›алыпты

E. стандартты

$$$76


Вариациялы› ›исы›- б±л ›исы› тЇріндегі вариациялы› ›атар кйрінісі жЩне оныЈ координаттары келесі вариациялы› ›атардыЈ кйрсеткішіне пропорционалды:

A. класс


B. топтар“а

C. жиілікке

Dдара›тыЈ жалпы санына

E. белгі лимитіне

$$$77

Сенімділік- б±л басты параметрдіЈ келесі шектіЈ ішінде болу мЇмкіндігі:



A. мемлекеттік

B. аны›талма“ан

C. сенімділік

D. ауданды›

E.белгіленбеген

$$$78


Вариация коэффициентін келесі белгілердіЈ йзгеру деЈгейін салыстыру Їшін аны›тайды:

A. бір атаулы

B. бірдей

C. сЩйкестендірілмеген

D. жалпылан“ан

E. вариациялы›

$$$79

На›тылы›- б±л соЈ“ыныЈ келесі параметрге ба“алауда белгілі сенімділігі кезінде таЈдамалы кйрсеткіштіЈ жа›ындау деЈгейі:



A. ерекше

B. басты


C. орташалан“ан

D. бірегей

E. кестелі

$$$80


формуласымен келесі таЈдама аны›талады:

A. корреллираланба“ан

B. коррелирлан“ан

C. стандартты

D. кездейсо›

E. шексіз

@@@ Корреляциялы›, регрессиялы› жЩне дисперсиялы› ›орытындылар.

$$$81


ТаЈдамалы айырма сенімділігі – б±л екі таЈдамалы кйрсеткіштіЈ д±рысберілген сенімділікпен белгі бойынша келесі айырманы кйрсету ›асиеті:

A. екі мерзім арасы

B. генералды

C. белгініЈ максималды жЩне минималды мЩн арасы

D. максималды

E. жалпы


$$$ 82B

Вариации коэффициенті келесі бірлікте кйрінеді:

A. бірліктіЈ бйлігінде

B. пайызда

C. метр,см,кг,г жЩне т.б.

D. заттай

E. біртекті

$$$83


Корреляция коэффициентініЈ мЩні келесі ж±мыста ›олдануы мЇмкін:

A. кЇнделікті

B. бірреттік

C. селекциялы›

D. кластан тыс

E.аудиториядан тыс

$$$84

Кезекті белгілер арасында“ы корреляция коэффициенті ›алай аталады



A. ранцты›

B. дЩрежелі

C. боса“алы

D.теріс


E. оЈ

$$$85


Еншілік кйрсеткішін келесіде ›олданады:

A. геоботаникада

B. химияда

C. генетика мен селекцияда

D. зоологияда

E. статистикада

$$$86

СтьюденттіЈ шартыныЈ стандартты мЩндерін келесіні аны›тау Їшін ›олданады:



A. алын“ан мЩліметтер расты“ында

B. есептеулерге тЇзетулер енгізу Їшін

C. басты параметрдіЈ максималды ›ателігінде

D. сенімділік шегінде

E. бйлік ›ателігінде

$$$87


Келесі жа“дайда алын“ан нЩтиже д±рыс:

A. t


B. ;

C.

D.

E.

$$$88

Еншілік кйрсеткіш сенімділігі келесініЈ жалпы ›абылдан“ан белгісі бойынша аны›талады:



A. СтьюденттіЈ

B. ФишердіЈ

C. СтержестіЈ

D. АндерсовтыЈ

E . КозловтыЈ

$$$89


Биометриялы› есептеу алгоритмі келесіні жоспарлау“а мЇмкіндік береді:

A. визиттер

B. есептеулер

C. ›ателер

D. шектеулер

E. тЩжірибелер

$$$90

Ал“аш›ы фактілі материал есеп ›±жаттарында келесі туралы мЩліметтерді кйрсетеді :



A. белгілер арасынада“ы байланыс сипаты

B. алын“ан нЩтижелердіЈ расты› деЈгейі

C. зерттелу объектісі

D. белгілердіЈ орташа мЩндері

E. есептеу сенімділігі

$$$91


Жалпы ба›ылаудыЈ нЩтижелерін жЇйелеу процесі жЩне оларды кейбір белгілер бойынша біртекті топтар“а біріктіру :

A. реттеу

B. ›айта реттеу

C. топтама

D. ранжировка

E. кластау

$$$92

БелгініЈ нйлдік ЩртЇрлілігі кезінде кез келген таЈдамалы салыстыру келесі айырманы береді:



A. оЈтайлы

B. д±рыс


C. д±рыс емес

D. максималды

E. минималды

$$$93


ТаЈдамада дара›тарды зерттеу ›аншалы›ты кйп болса, соншалы›ты келесі статистикалы› аз болады:

A. ›исы›


B. тЇзу

C. ›ате


D. вариация

E. градация

$$$94

( Щдісі) формуласын келесі айырманыЈ расты“ын аны›тау Їшін ›олданады:



A. орташа арифметикалы›

B. вариация коэффициенті

C. бйлшектер

D. орташа шаршы ауыт›у

E. дисперсия

$$$95


Корреляция коэффициенті мына Щріппен белгінеді:

A. n


B. c

C. N


D. X

E. h


$$$96

Еркіндік деЈгейініЈ белгілі саны кезінде ›атесіз болжам мЇмкіндігініЈ боса“асын аны›тау Їшін келесіні ›олданады:

A. tr;

B. tst;


C. td;

D. tcv;


E. N.

$$$97


Кйптеген зерттеулерде корреляцияланатын белгілер арасында“ы байланыс ›алпы белгілі болма“анда корреляцияныЈ кйрсеткішініЈ келесі санын аны›тау“а болады:

A. 2


B. 3

C.4


D. 1

E. 5


$$$98

љатарлы белгілердіЈ ай›ындалу деЈгейі бойынша орналас›ан объектілер ›атары ›алай аталады:

A. вариациялы›

B. конверсиялы›

C. ›ашы›ты›

D. ранжды›

E. дисперсиялы›

$$$99


Дара›тарды кездейсо› таЈдау принципін орындауы бар дисперсиялы› кешенді ±йымдастыру ›алай аталады:

A. экранизация

B. ›±рылымды›

C. оЈтайлы

D. рендомизация

E. минимизация

$$$100

Бірінші , екінші факторлардыЈ Щсер етуі екі фактордыЈ градацияларыныЈ, ±йымдасу факторларыныЈ ›осылу ЩрекетініЈ ±йымдаспа“ан факторлардыЈ ›осылу Щрекетін Їйлесу ›орытындысын келесі жа“дайда жЇргізеді :



A. біржа›ты

B. біркелкі

C. екіфакторлы

D.факторсыз

E. жанжа›ты ›ашы›ты› кешені

$$$101


ДЩрежелердіЈ сЩйкес деЈгейін келесі дЩреженіЈ корреляция кйрсеткіші кймегімен йлшеуге болады:

A. ФишердіЈ

B. СпирменніЈ

C. СтьюденттіЈ

D. В.ГоссеттіЈ

E. ГальтонныЈ.

$$$102

Барлы› н±с›алардыЈ орталы› ауыт›у шаршы сомасы - б±л:



A. жалпы дисперсия

B. ескерілген факторлардыЈ Щсер етуі

C. ›алды›ты› дисперсия

D. ескерілмеген дисперсия

E. жалпы вариация

$$$103


Зерттеліп отыр“ан фактордыЈ шартты Щрекетпен йзгеру бйлігі ›алай аталады:

A. жалпы дисперсия

B. факториалды дисперсия

C. кездейсо› дисперсия

D. ›алды›ты›

E. нйлдік

$$$104

Дисперсиялы› нЩтиже кезінде йзгеру кйрсеткіші болып табылады:



A. девиаттер

B. дисперсиялар

C. йзгерістік коэффициенті

D. модалар

E. медианалар

$$$105


Егер r=0,3 – 0,5 , онда белгілер арасында“ы байланыс:

A. орташа

B. жо“ары

C. тймен


D. йте тймен

E. маЈызды емес

$$$106

Корреляциялы› тор бйлінеді:



A. тйрт квадрат›а

B. Їш квадрат›а

C. екі квадрат›а

D. бес квадрат›а

E. бйлінбейді

$$$107


Егер объект саны таЈдамада 30 дан тймен болса, онда:

A. таЈдама орташа

B. таЈдама Їлкен

C. таЈдама максималды

D. минималды

E. маЈызды емес

$$$108

Егер V=18-20, td>4 , онда В теЈ жЩне Їлкен:



A. р<0.99

B. p>0.99

C. p=0.99

D. p 0.90

E. p 0.80

$$$109


Егер r= 0,1-0,3 онда коррелятивтік байланыс:

A. оЈ Щлсіз

B. орташа

C. болмайды

D.жо“ары

E. Їнемі


$$$110

Барлы› н±с›алардыЈ орталы› ауыт›у шаршы сомасы - б±л:

A. жалпы дисперсия

B. ескерілген факторлар Щсері

C. ›алды›ты› дисперсия

D. ескерілмеген дисперсия

E. жалпы вариация

$$$ 111


Зерттелген факторлардыЈ Щрекет ету шаршысыныЈ йзгеріс бйлігі б±л:

A. жалпы дисперсия

B. факториалды дисперсия

C. кездейсо› дисперсия

D. ›алды›ты› дисперсия

E. нйлдік дисперсия

$$$112

Дисперсиялы› ›орытынды кезінде йзгерістік кйрсеткіш болып табылады:



A. девиаттер

B. дисперсиялар

C. йзгерістік коэффициенті

D. модалар

E. медианалар

$$$113


Ата – аналар мен балалар арасында“ы корреляции коэффициентініЈ белгілері келесідей бол“анда мЇмкін:

A. ата аналар мен балалар

B. ата аналар мен олардыЈ а“а - апайлары

C. балалары мен олардыЈ а“а - апайлары

D. бір жынысты а“а - апайлары

E. балалары мен олармен шамаластар

$$$114

Райт бойынша туыстар арасында“ы корреляция сызбасы келесі еркін ›амтамасыз етілген кйптеген популяциялар Їшін Щділ:



A. бару

B. ›иыстыру

C.булау

D. ›ыс›арту



E. ±л“айту

$$$115


Селекциялы› жа“дайларда корреляция коэффициентін аны›тау Їшін Райт сызбасын ›олдану :

A. мЇмкін емес

B. мЇмкін

C. міндетті емес

D. міндетті

E. Щділ


$$$116

Селекциялы› топта селекциялы› белгілердіЈ еншілігін зерттеу ›ажеттілігі:

A. тймен

B.тым жо“ары

C. жо“ары

D. жо›


E. ›олданбайды

$$$117


ТЇзу регрессия коэфициенті бірінші белгі йзініЈ орташа кйрсеткіштерінен келесіге ауыт›ы“ан кезде екінші белгі йзініЈ орташа кйрсеткішінен ›аншалы›ты ауыт›ы“анды“ын кйрсетеді:

A. екі бірлік

B. Їш бірлік

C. йлшем бірлігі

D. сол“а

E. оЈ“а


$$$118

Регрессия коэффициентініЈ на›тылы› шарты келесі коэффициенттіЈ на›тылы“ына теЈ:

A. корреляция

B. вариация

C. регрессияныЈ йзіне

D. тЇзетпелі коэффициент шаршысына

E. СтьюденттіЈ шартына

$$$119


›олдана отырап,мынаны табу“а болады:

A. орташа статистикалы›

B. орташа арифметикалы›

C. орташа геометриялы›

D. орташа йлшенген

E. орташа текшелік

$$$120

формуласын ›олдана отырып, табу“а болады:

A. орташа арифметикалы›

B. орташа Їйлесімдік

C. орташа йлшенген

D. орташа текшелік

E. орташа геометриялы›

$$$121

Орташа йлшем бір кйрсеткішпен бЇкіл топты сипаттайды, сонды›тан ›арастырыл“ан белгілер бойынша дара›тар ЩртЇрлілігі :



A. ескерілмейді

B. тойланбайды

C. тол“андырмайды

D. ›арастырмайды

E. тастамайды

$$$122


формуласын ›олдана отырып, табамыз:

A. вариацияны

B. константты

C. моданы

D. дисперсияны

E. дипрессияны

$$$123

символымен белгіленген класты› аралы› немесе класс йлшемі:

A. ЩртЇрлі

B. бірдей емсе

C. бірдей

D. ›арама ›арсы

E. ба“ытты

$$$124

Кластарда дара›тар саны:



A. просчеттер

B. есептік

C. жиілік

D. биіктік

E. жекелік

$$$125


n символымен белгіленген топта“ы дара›тыЈ жалпы саны б±л:

A. генералды жиынты›

B. бйлу кйлемі

C. корреляциялы› кесте кйлемі

D. белгі модасы

E. мерзімді бйлу

$$$126

Бір категорияныЈ барлы› объектісі б±л:



A. таЈдамалы жиынты›

B. генералды жиынты›

C. ерекше жиынты›

D. гендік жиынты›

E. ±яшы›ты› жиынты›

$$$127


Басты йлшемге таЈдамалы кйрсеткішітіЈ сЩйкестік деЈгейі б±л:

A. біркелкі

B. репрезентативтік

C. рондомизировдік

D. д±рысыты›

E. ›ателік

$$$128

Басты ›ателік параметрініЈ йлшемінде орналаса алатын шекті мЩндер – б±л келесі шектер деп аталады:



A. салыстырмалы

B. сенімділік

C. мемлекеттік

D. шартты

E. тереЈ

$$$129


тЇрленетін белгініЈ орташа арифметикаклы“ы мен орташа шаршы ауыт›у келесідей орналастыру сипаты болып табылады:

A. ›алыпты

B. ассиметриялы›

C. эксцессивтік

D. ПуассонніЈ

E. биноминалдік

$$$130

Б±л формуланы атайды



A. келісім шарты

B. сЩйкестік шарты

C. расты› шарт

D. сЩйкессіздік шарты

E. айырма ба“алау

$$$131


X2 йлшемі кез келген мынадан бастап оЈ санмен кйрінеді:

A. 1 до 3

B. от 0 до .

C. –1 до +1

D. от 0 до + 1

E. 1 до 100

$$$132

формуласын келесі кйрінісі бар белгілердіЈ дисперсиялы› ›орытындысын аны›тауда ›олданады

A. санды›

B. сапалы›

C. екі тЇрде

D. тура

E. кері


$$$133

Егер эмпирикалы› шарты ›атесіз ба›ылаудыЈ мЇмкіндік боса“асына сЩйкес алын“ан йзініЈ стандартты мЩніне жетсе, онда:

A. Щсер ету д±рыс

B.Щсер ету д±рыс емес

C. Щсер маЈызды емес

D. Щсер оЈ

E. Щсер максималды

$$$134


Егер эмпирикалы› шарт ›ажет мЇмкіндігімен йз ›алыпты мЩніне теЈ не жо“ары болса, онда:

A. д±рыс


B. д±рыс емес

C. жеткіліксіз

D. оЈ

E. теріс


$$$135

Егер А факторына Щсер ету кЇші 0,15 теЈ, В факторыныЈ Щсер ету кЇші 0,27 теЈ, олардыЈ градациялы› Їйлесуі-0,56 болса,онда ±йымдас›ан факторлар кЇші неге теЈ:

A. 0,71

B. 0,58


C. 0,98

D. 0,85


E. 0,89

$$$136


Егер ±йымдас›ан факторлар 0,75 теЈ болса, онда дисперсиялы› ›орытындыда ±йымдаспа“ан факторлардыЈ Щсер ету кЇші неге теЈ:

A. 0,44


B. 0,24

C. 0,75


D. 0,65

E. 0,25


$$$137

Бір топта“ы, біра› ЩртЇрлі жаста немесе ЩртЇрлі ймір фенотиптік ЩртЇрлілік ›±рылымныЈ немесе аз т±ра›тылы“ы ›алай аталады:

A. еншілік

B. йзгерістік

C. ›айталанбалы

D. константтік

E. ›±рылымды›

$$$138


љайталанбалылы›тыЈ неше тЇрі бар:

A. 3


B. 5

C. 1


D. 2

E. 4


$$$139

Жас мйлшерлік, паратиптік жЩне топографиялы›:

A. йзгерістік

B. еншілік

C. константтік

D. сиапттама

E. ›айталанбалы

$$$140


Белгілі кйлімдегі корреляция коэффициентін та›даудыЈ ›андай кйлемде жЩне ›андай формуламен алдын ала аны›тай отырып, ›атесіз ба›ылау мЇмкіндігініЈ ›ажет боса“асы бойынша расталады:

A. ;

B.

C.

D.

E.

$$$141

Корреляция коэффициентін кйптеген топпен сома Щдісі бойынша келесі ар›ылы есептейді :



A. вариациялы› тор

B. корреляциялы› тор

C. формула

D. статистикалы› тор

E. дисперсиялы› кешен

$$$142


Еншілік кйрсеткіштерініЈ аз кйлемі келесі ата – аналардыЈ генотиптік ЩртЇрлілігін кйрсетеді:

A. Щлсіз


B. кЇшті

C. толы›


D. уа›ытша

E.Їнемі


$$$143

ймір жа“дайы келесі белгініЈ ЩртЇрлілігін ›±райды:

A. автоматты

B. паратипті

C. топ ішінде

D. генетикалы›

E, типтік емес

$$$144


Корреляциялы› тордыЈ ±яшы›тарына жиіліктіЈтЇсуін белгілеу келесіні ›олданумен тиімді:

A. ыЈ“айлы матрица

B. калькулятор

C. белгілі код

D. ыЈ“айлы шифр

E. ›арандаш

$$$145

Кластарда дара›тар саны:



A. просчеттер

B. есептік

C. жиілік

D. биіктік

E. жекелік

$$$146


ТЇзу регрессия коэфициенті бірінші белгі йзініЈ орташа кйрсеткіштерінен келесіге ауыт›ы“ан кезде екінші белгі йзініЈ орташа кйрсеткішінен ›аншалы›ты ауыт›ы“анды“ын кйрсетеді:

A. екі бірлік

B. Їш бірлік

C. йлшем бірлігі

D. сол“а

E. оЈ“а


$$$ 147

ТаЈдамада дара›тарды о›у ›аншалы›ты кйп болса, соншалы›ты келесі статистикалы› аз:

A. ›исы›

B. тЇзу


C. ›ате

D. вариация

E. градация

$$$148


Корреляция коэффициентініЈ мЩні келесі ж±мыста ›олдануы мЇмкін:

A. кЇнделікті

B. бірреттік

C. селекциялы›

D. кластан тыс

E.аудиториядан тыс

$$$149

Реттік белгілер арасында“ы корреляция коэффициенті ›алай аталады



A. ранцды›

B. дЩрежелік

C. боса“алы

D. теріс


E. оЈ


Достарыңызбен бөлісу:
1   2   3   4   5   6   7




©dereksiz.org 2024
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет