Та›ырып. ®лкен іріктеулердегі бірфакторлы кешен дисперсиясын есептеу

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

С_у=∑р_vа_v²-Н, где Н= .

факториалды дисперсия формуласы: С_х=∑h_х-Н.

љалды›ты дисперсия формуласы: С_z=∑р_vа_v²-∑h_х.

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, кгр_vа_vр_vа_vр_vа_v²400-449450-499500-549550-59930-32,9

33-35,9

14

151

15-

8-

1

24

40-3

-1-12

4036

4039-41,981014144600042-44,9

45-47,9

48-50,92

-5

2

2

-16

233

21

2

22

633

18Р_А

Р_А а_v

∑(р_Aа_v)²

h_x= 42

-50

59,540

529

2

4

32

1024

97,2-39267

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

1 ба“ан:

2 ба“ан:

3 ба“ан:

4 ба“ан:

Н аралы› шамасы теЈ:

Н=

С_у, С_х, С_z дисперсиялары жо“арыда“ы формула бойынша кестеде келтірілген мЩліметтерді ›оя отырып шы“арылады:

С_у=∑р_vа_v²-Н=267-9,5=257,5;

С_х=∑h_х-Н=97,2-9,5=87,7;

С_z=∑р_vа_v²-∑h_х=267-97,2=169,8.

Ескерілген фаторлар Їлесі теЈ:

Ескерілмеген факторлар Їлесі теЈ:

Факториалды дисперсия Їшін бостанды› дЩрежесініЈ саны теЈ:

ν_х = _х-1=4-1=3.

љалды›ты дисперсия Їшін бостанды› дЩрежесініЈ саны теЈ:

ν_z = n- _х =160-4=156.

Факториалды девиата теЈ: σ²_х= ; біздіЈ мысалда σ²_х=

љалды›ты девиата теЈ: σ²_z= ; біздіЈ мысалда σ²_z=

Фишер коэффициентініЈ д±рысты“ы теЈ:

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

F_0,95=2,7; F_0,99=3,9; F_0,999=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

22-23,93

4

2

14

22

86

11

15

9-

5

4

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 С_у, С_х, С_А, С_В, С_z дисперсияларымен бірге С_АВ факторларыныЈ бірегей Щсерін ай›ындап алу ›ажет.

Б±л дисперсиялардыЈ формуласы келесідей:

Жалпы дисперсия: С_у=∑v²-Н, где Н= ;

Жалпыфакториалды дисперсия: С_х=∑h-H;

А факторынан дисперсия: С_А=∑h_А-H;

В факторынан дисперсия: С_В=∑h_В-H;

АВ факторынан дисперсия: С_АВ= С_х- С_А- С_В;

љалды›ты дисперсиялар: С_z=∑v²-∑h_х.

С_у, С_х, С_z дисперсиялары бірфакторлы кешендегідей есептелінеді. С_А жЩне С_В факториалды дисперсияларын есептегенде, ∑h_А жЩне ∑h_В 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, 42849817685n_х666624∑v_х974106114612304411(∑v_х)²948676112572113123161512900-∑h_x 158113187620218719252150816602

С_А жЩне С_В 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∑v_x(∑v_x)²H= А₁

А₂12

122035

23764141225

470448А факторы бойынша244411-815550В₁

В₂12

122122

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= = ;

С_у=∑v²-Н=817685-810705=6980;

С_х=∑h-H=816602-810705=5897;

С_А=∑h_А-H=815550-810705=4845;

С_В=∑h_В-H=811923-810705=1218;

С_АВ= С_х- С_А- С_В=5897-4845-1218=166;

С_z=∑v²-∑h_х=817685-816602=1083.

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

Бостанды› дЩрежесініЈ саны теЈ: ν_х = _А- _В-1=2·2-1=3; ν_А = _А-1=2-1=1; ν_В = _В-1=2-1=1; ν_АВ= ν_А·ν_В=1·1=1; ν_z=n- _А· _В=24-2·2=20; ν_y=n-1=24-1=23.

ТЇзетілген дисперсиялар теЈ:

; ; ; ;

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

F_x=26,4; F_А=90,4; F_В=22,5; F_АВ=3,08.

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

Бостанды› дЩрежесі 20-3. F_0,95=3,1; F_0,99=4,9; F_0,999=8,1.

Бостанды› дЩрежесі 20-1. F_0,95=4,3; F_0,99=8,1; F_0,999=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

16

1214

15

17

1615

16

13

1514

20

16

2020

18

16

1916

20

17

20

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

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

Екінші

®шінші

Бесінші

25,6

27,1

25,732,6

33,7

33,0

17,0

20,1

23,423,8

25,7

20,9

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?
   

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

Жалпы дисперсия:

С_у=∑р_vа_v²-Н, где Н= ;

жалпыфакториалды дисперсия: С_х=∑h_х-Н;

В фактор дисперсиясы: С_А=∑h_А-Н;

А фактор дисперсиясы: С_В=∑h_В-Н;

А жЩне В факторларыныЈ бірегей ЩрекетініЈ дисперсиясы: С_АВ= С_х-С_А-С_В;

љалды›ты дисперсиялар: С_z=∑р_vа_v²-∑h_х.

С_у, С_х 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 (А₂)р_vа_vр_vа_vр_vа_v²Жары› 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

14

4-

16-

28

20

-2

-1-24

-2272

22180-1947714000195-209

210-224

225-239214

15

1021

101

321

3021

90Р_А

Р_А а_v

∑(р_Aа_v)²

h_x= 26

-56

120,531

676

+22

17,530

4225

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

1 ба“ан:

∑р_Аа_v = 8(-3)+14(-2)+4(-1)=-56;

2 ба“ан:

∑р_Аа_v = 6(-2)+16(-1)+7·0+2·1=-26;

3 ба“ан:

∑р_Аа_v = 2(-1)+7·0+14·1+5·2=22;

4 ба“ан:

∑р_Аа_v = 5·1+15·2+10·3=65.

С_А жЩне С_В факториалды дисперсияларын есептеу Їшін (∑h_AжЩне ∑h_В) ›ажетті мЩліметтер 6.4.2 кестесінде берілген.

Кесте 6.4.2 А жЩне В факторлары бойынша кешенді йЈдеу

Факторлар бойынша кластарфактор Nр_ха_х(р_ха_х)²H= А₁

А₂57

58-82

876724

131А факторы бойынша115--249В₁

В₂54

61-34

152121,4

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

Шама Н= = ;

С_у=р_va²_v-Н=365-0,22=364,78;

С_х=∑h-H=300,8-0,22=300,58;

С_А=∑h_А-H=249-0,22=248,78;

С_В=∑h_В-H=46,4-0,22=46,18;

С_АВ= С_х- С_А- С_В=300,58-248,78-46,18=5,84;

С_z=p_va²_v-∑h_х=365-300,8=64,2.

Ескерілген факторлардыЈ Щсер Їлесі теЈ:

А факторыныЈ Щсер Їлесі:

В факторыныЈ Щсер Їлесі:

АВ факторыныЈ Щсер Їлесі:

љалды›ты фактор Щсер Їлесі:

Бостанды› дЩрежесініЈ саны теЈ: ν_х = _А- _В-1=2·2-1=3; ν_А = _А-1=2-1=1; ν_В = _В-1=2-1=1; ν_АВ= ν_А·ν_В=1·1=1; ν_z=n- _А· _В=115-2·2=111; ν_y=n-1=115-1=114.

ТЇзетілген дисперсиялар теЈ:

; ; ; ;

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

F_x=210; F_А=430; F_В=80; F_АВ=10.

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

Бостанды› дЩрежелері 111-3. F_0,95=2,7; F_0,99=4,0; F_0,999=5,9.

Бостанды› дЩрежелері 11-1. F_0,95=3,9; F_0,99=6,8; F_0,999=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?
   

@@@ Биометрия негіздері

$$$ 1

љазіргі биометрия б±л:

B. теология бйлімі

C. геология

D. физиология

E. микробиология.

$$$ 2

A. дедуктивтік

B. индуктивтік

C. позитивтік

D. продуктивтік

E. репродуктивтік

$$$ 3

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

B. математика

C. статистика жЩне ы›тималды› теориясы

D. механика

E. ба“дарламалау.

$$$ 4

A. формалды

B. идеалды

C. ›алыпты

D. фронталды

E. арнайы.

$$$ 5

Биометрия йзініЈ тарихи дамуында этаптар мен кезеЈдерден йтті:

B. Їш

D. бес

$$$ 6

A. географиялы› объект

B. математикалы› объект

C. физикалы› объект

D. биологиялы› объект

E. ›±рылыс объект.

$$$ 7

Ба›ылау бірлігі деп аталады:

B. мЇшелер жЩне кйп мЇшелер

C. Щділ-›азылар мЇшесі

D. басты жиынты› мЇшесі

E. дара дара›тар

$$$ 8

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:

B. Щр жа›ты топтардан

C. Щр текті емес топтардан

D.теЈ кЇшті емес топтардан

E. жеке айырма емес топтардан

$$$ 10

A. топтар кйлемініЈ саны

B. Щр обьектініЈ ›арапайым ерекшелігі

C. орташа мЩн

D. йлшеу нЩтижесі

E. ба›ылау нЩтижесі

$$$ 11

Биологиялы› белгілер келесідей бйлінеді:

B. субъективтік

C. сапалы жЩне санды›

D. ›ателіктік

E. растал“ан

$$$ 12

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:

B. бірдей себептерден

C. ерекше себептерден

D. ЩртЇрлі мЩндік себептерден

E. бір мЩндік себептерден

$$$ 14

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:

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

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:

B. субъективтік

C. ›арапайым жЩне кЇрделі

D. Щр атаулы

E. бір атаулы

$$$ 18

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:

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

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:

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

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:

B. n≥100

D. n>50

$$$ 25

A. n < 100

B. n≤50

C. n≤30

E. n>100

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

A. орташа йлшенген

B. орташа Їйлесімді

C. орташа шаршылы›

D. орташа текшелік

E. орташа арифметикалы›

$$$ 28

Биометрияда ЛИМИТ термині білдіреді:

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

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

A. сирек

C. жиі емес

D. жиі

E. кездеспейді

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:

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

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:

B. V=n

D. V=1/n

$$$ 36

A. орташа шаршы ауыт›у

B. дисперсия

C. вариация коэффициенті

D. регрессия коэффициенті

E. Щр белгі мЩні.

$$$ 37

Вариация коэффициентін келесіні салыстыру Їшін ›олданады:

B. бір мЩндік белгілерді

C. бірдей белгілерді

D. кездейсо› белгілерді

E. жиі пайда болатын белгілерді

$$$ 38

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
   

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:

B. басты

D. Щділ

$$$ 41

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:

B. 10 бірлік

C. 30 бірлік

D. екі бірлік

E. 100 бірлік

$$$ 43

A. ±яшы›ты› Щдіс

B. жедел Щдіс

C. таЈдамалы Щдіс

D. индуктивтік Щдіс

E. субъективтік Щдіс

$$$ 44

ТаЈдаудыЈ репрезентативтігі келесіден болады:

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

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:

B. М

D. С

$$$47

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:

B. корреляциялы›

C. абстракциялы›

D. дисперсиялы›

E. ›ащы›ты›

$$$49

A. Овсишер

B. Р.Фишер

C. В.Госсет

D. Гаусс-Лаплас

E. Стьюдент

$$$50

Дисперсиялы› кешендер болады:

B. бірфакторлі жЩне кйпфакторлі

C. бір реттік жЩне кйп реттік

D. ЩртЇрлі атаулы

E. біртекті

$$$51

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:

B. ортогоналды

C. идеалды

D. факториалды

E. интегралды

$$$53

A. дисперсия деЈгейін

B. факториалды дисперсияныЈ

C. жалпы дисперсияныЈ

D. Щсер ету кЇшін

E. ›алды›ты› дисперсияныЈ

$$$54

Бір факторлыдисперсиялы› кешенде келесі дисперсияны есептейді:

B. то›санды›

C. фронталды›

D. факториалды›, кездейсо›, жалпы

E. фрагментарлы› жЩне жан жа›ты

$$$55

A. 5

C. 3

E. 4

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

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 :

B. генотип

C. фенотип

D.пайда болу

E. кариотип

$$$59

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:

B. кешен градациясы

C. дисперсиялы› тор

D. топтама

E. ›айта топтама

$$$61

A. прогрессия

B. регрессия

C. корреляция

D. дисперсия

E депрессия

$$$62

Корреляция формасы бойыншща келесідей болады:

B. оЈ жЩне нейтралды

C. оЈ жЩне теріс

D. нейтралды жЩне теріс

E. шеЈбер жЩне шаршы

$$$63

A. r>1

C. от –1 до +1

D. r>3

E. r<3

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

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:

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

A. ;

B. ;

C. ;

D. ;

E. .

$$$ 69

Стьюдент шарты мына Щріппен аны›талады:

B. d

D. m

$$$70

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:

B. d=M₁-M₂

C. d=M₁+M₂

D.d= M₁xM₂

E. d=M₁:M₂.

$$$74

A.айырма

C. жалпы

E. стандартты› мЩн

$$$75

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

B. репрезентативтік

C. оЈтайлы

D. ›алыпты

E. стандартты

$$$76

A. класс

C. жиілікке

Dдара›тыЈ жалпы санына

E. белгі лимитіне

$$$77

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

B. аны›талма“ан

C. сенімділік

D. ауданды›

E.белгіленбеген

$$$78

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:

B. басты

D. бірегей

E. кестелі

$$$80

A. корреллираланба“ан

B. коррелирлан“ан

C. стандартты

D. кездейсо›

E. шексіз

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

$$$81

A. екі мерзім арасы

B. генералды

C. белгініЈ максималды жЩне минималды мЩн арасы

D. максималды

E. жалпы

Вариации коэффициенті келесі бірлікте кйрінеді:

A. бірліктіЈ бйлігінде

B. пайызда

C. метр,см,кг,г жЩне т.б.

D. заттай

E. біртекті

$$$83

A. кЇнделікті

B. бірреттік

C. селекциялы›

D. кластан тыс

E.аудиториядан тыс

$$$84

Кезекті белгілер арасында“ы корреляция коэффициенті ›алай аталады

B. дЩрежелі

C. боса“алы

D.теріс

$$$85

A. геоботаникада

B. химияда

C. генетика мен селекцияда

D. зоологияда

E. статистикада

$$$86

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

B. есептеулерге тЇзетулер енгізу Їшін

C. басты параметрдіЈ максималды ›ателігінде

D. сенімділік шегінде

E. бйлік ›ателігінде

$$$87

A. t

C.

D.

E.

$$$88

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

B. ФишердіЈ

C. СтержестіЈ

D. АндерсовтыЈ

E . КозловтыЈ

$$$89

A. визиттер

B. есептеулер

C. ›ателер

D. шектеулер

E. тЩжірибелер

$$$90

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

B. алын“ан нЩтижелердіЈ расты› деЈгейі

C. зерттелу объектісі

D. белгілердіЈ орташа мЩндері

E. есептеу сенімділігі

$$$91

A. реттеу

B. ›айта реттеу

C. топтама

D. ранжировка

E. кластау

$$$92

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

B. д±рыс

D. максималды

E. минималды

$$$93

A. ›исы›

C. ›ате

E. градация

$$$94

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

B. вариация коэффициенті

C. бйлшектер

D. орташа шаршы ауыт›у

E. дисперсия

$$$95

A. n

C. N

E. h

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

A. tr;

B. tst;

D. tcv;

$$$97

A. 2

C.4

E. 5

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

A. вариациялы›

B. конверсиялы›

C. ›ашы›ты›

D. ранжды›

E. дисперсиялы›

$$$99

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 :

B. біркелкі

C. екіфакторлы

D.факторсыз

E. жанжа›ты ›ашы›ты› кешені

$$$101

A. ФишердіЈ

B. СпирменніЈ

C. СтьюденттіЈ

D. В.ГоссеттіЈ

E. ГальтонныЈ.

$$$102

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

B. ескерілген факторлардыЈ Щсер етуі

C. ›алды›ты› дисперсия

D. ескерілмеген дисперсия

E. жалпы вариация

$$$103

A. жалпы дисперсия

B. факториалды дисперсия

C. кездейсо› дисперсия

D. ›алды›ты›

E. нйлдік

$$$104

Дисперсиялы› нЩтиже кезінде йзгеру кйрсеткіші болып табылады:

B. дисперсиялар

C. йзгерістік коэффициенті

D. модалар

E. медианалар

$$$105

A. орташа

B. жо“ары

C. тймен

E. маЈызды емес

$$$106

Корреляциялы› тор бйлінеді:

B. Їш квадрат›а

C. екі квадрат›а

D. бес квадрат›а

E. бйлінбейді

$$$107

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:

B. p>0.99

C. p=0.99

D. p 0.90

E. p 0.80

$$$109

A. оЈ Щлсіз

B. орташа

C. болмайды

D.жо“ары

E. Їнемі

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

A. жалпы дисперсия

B. факториалды дисперсия

C. кездейсо› дисперсия

D. ›алды›ты› дисперсия

E. нйлдік дисперсия

$$$112

Дисперсиялы› ›орытынды кезінде йзгерістік кйрсеткіш болып табылады:

B. дисперсиялар

C. йзгерістік коэффициенті

D. модалар

E. медианалар

$$$113

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:

B. ›иыстыру

C.булау

D. ›ыс›арту

$$$115

A. мЇмкін емес

B. мЇмкін

C. міндетті емес

D. міндетті

E. Щділ

Селекциялы› топта селекциялы› белгілердіЈ еншілігін зерттеу ›ажеттілігі:

A. тймен

B.тым жо“ары

C. жо“ары

D. жо›

$$$117

A. екі бірлік

B. Їш бірлік

C. йлшем бірлігі

D. сол“а

E. оЈ“а

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

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 :

B. тойланбайды

C. тол“андырмайды

D. ›арастырмайды

E. тастамайды

$$$122

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:

B. есептік

C. жиілік

D. биіктік

E. жекелік

$$$125

A. генералды жиынты›

B. бйлу кйлемі

C. корреляциялы› кесте кйлемі

D. белгі модасы

E. мерзімді бйлу

$$$126

Бір категорияныЈ барлы› объектісі б±л:

B. генералды жиынты›

C. ерекше жиынты›

D. гендік жиынты›

E. ±яшы›ты› жиынты›

$$$127

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:

B. сенімділік

C. мемлекеттік

D. шартты

E. тереЈ

$$$129

A. ›алыпты

B. ассиметриялы›

C. эксцессивтік

D. ПуассонніЈ

E. биноминалдік

$$$130

Б±л формуланы атайды

B. сЩйкестік шарты

C. расты› шарт

D. сЩйкессіздік шарты

E. айырма ба“алау

$$$131

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

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

A. д±рыс

C. жеткіліксіз

D. оЈ

E. теріс

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

D. 0,85

$$$136

A. 0,44

C. 0,75

E. 0,25

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

A. 3

C. 1

E. 4

Жас мйлшерлік, паратиптік жЩне топографиялы›:

A. йзгерістік

B. еншілік

C. константтік

D. сиапттама

E. ›айталанбалы

$$$140

A. ;

B.

C.

D.

E.

$$$141

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

B. корреляциялы› тор

C. формула

D. статистикалы› тор

E. дисперсиялы› кешен

$$$142

A. Щлсіз

C. толы›

E.Їнемі

ймір жа“дайы келесі белгініЈ ЩртЇрлілігін ›±райды:

A. автоматты

B. паратипті

C. топ ішінде

D. генетикалы›

E, типтік емес

$$$144

A. ыЈ“айлы матрица

B. калькулятор

C. белгілі код

D. ыЈ“айлы шифр

E. ›арандаш

$$$145

Кластарда дара›тар саны:

B. есептік

C. жиілік

D. биіктік

E. жекелік

$$$146

A. екі бірлік

B. Їш бірлік

C. йлшем бірлігі

D. сол“а

E. оЈ“а

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

A. ›исы›

B. тЇзу

D. вариация

E. градация

$$$148

A. кЇнделікті

B. бірреттік

C. селекциялы›

D. кластан тыс

E.аудиториядан тыс

$$$149

Реттік белгілер арасында“ы корреляция коэффициенті ›алай аталады

B. дЩрежелік

C. боса“алы

D. теріс