13.Критерий сопряженности признаков, выраженных в номинальной шкале.

Виды шкал измерения: номинальные(шкала наименований) – сравнение частотных характеристик, описание хи-квадрат; порядковая( ряды, школа Маоса) =,<,> коэффициент ранговой корреляции; Интервальная (шкала Цельсия) две опорные точки. ; шкала отношений, есть эталон, все по отношению к нему.

14.Логнормальный закон распределения и его свойства.

Величина имеющая логнормальное распределение имеет логарифм описывающийся нормальным распределением. Всё так же только для логарифмов.

15.Матрица коэффициентов корреляции. Методы визуализации корреляционных связей (круговые диаграммы, дендрограммы).

	Cr	Ni	Co	Mn	Bi
Cr	1
Ni	0,633975	1
Co	0,087101	-0,09437	1
Mn	-0,00015	-0,31596	0,727688	1
Bi	-0,47538	-0,32195	-0,06223	-0,06223	1

В матрице указываются коэффициенты корреляции, визуализировать их можно по разному. Строить граф и разными линиями соединять, положительны и отрицательны, значимые и незначимые коэффициенты.

16.Методы линеаризации функциональных зависимостей. Нахождение коэффициентов экспоненциальной функции Y = b•ехр(а) методом наименьших квадратов.

дальше как для линейной. После нахождения а и с переводим их в l and z: l=a, z=exp(c). Линеаризации Методы - методы, позволяющие свести решение нелинейных задач к последовательному решению родственных линейных задач.

17. Методы оценивания относительных случайных ошибок.

Абсолютная предельная ошибка (alpha_x)

, относительнся ошибка. Для функции двух переменых

Всегда существует ошибки измерения. Она складывается из систематической и случайной ошибки.

Если есть пара методов то можно оценить систематической ошибки. Делается N проб каждым методом по 2 раза. Получаем набор данных: X_I1, X_I2….X_IN and X_II1,…X_IIN для нормального закона:

Считается что если 0.95<δ<1.05, то её нет. Если 0.9<δ<0.95 и 1.05<δ<1.1 – то она не значима.

Задача 3.3

Предельная абс. Погрешность (alpha_x)=max(|Xi-Xev)

Относительная ошибка сигма_x =alpha_x/Xev

Погрешность частного: относительная погрешность частного не превышает суммы относительных погрешностей делимого и делителя.

18. Методы фильтрации случайных помех скользящими окнами. Линейные и нелинейные фильтры. Выбор длины фильтра.

Фильтрация нужна для уменьшения влияния помех. Розовая кривая построенна по отфильтрованным данным (задача 4.4)

Окно фильтрации - данные на которых усредняется значения, подавляется возмущения. Длина фильтра – количество точек в окне, как правило берут не четное количество точек. Линейная фильтрация: для не краевых точке: x_{посередине}=sum(xi)/n – т.е. значению элемента находящегося по середине окна присваивается значение среднее из всех значений окна. Для значений крайних применим метод МНК: и в=xev –a*tev=xev