Корреляция

Уикипедия — ашық энциклопедиясынан алынған мәлімет
Jump to navigation Jump to search

Корреляция(көне лат. correlatіo – ара қатынас)

Биологиялық Корреляция[өңдеу]

Neural Correlates Of Consciousness.jpg

1)Биологиядаорганизмнің дамуы және тіршілігі кезіндегі клеткаларының, тіндерінің, органдарының және жүйелерінің құрылысы мен атқаратын қызметтерінің бір-біріне сәйкестілігі, үйлесімділігі. Корреляция – организмнің тіршілік жағдайына бейімделуінің нәтижесі. “Корреляция” деген ұғымды француз ғалымы Ж.Кювье (17691832) ұсынған. Организм органдарының өзара байланысы олардың онтогенезі мен филогенезінде дамиды.Эволюциялық тұрғыдан Корреляция мәселелерін А.Н. Северцов дамытты. Бұл күрделі мәселені терең зерттеген – орыс ғалымы И.И. Шмальгаузен (18841963). Корреляцияның бірнеше түрі бар. Геномдық Корреляция көптеген тұқым қуалау қасиеттері (плейотропия), сондай-ақ, өзара тығыз байланысты гендер (хромосомалық Корреляция) әсерінен болады. Морфогенетикалық Корреляция – организмнің жеке дамуында ішкі әсерлердің өзара бір-бірімен байланыстылығынан туады. Корреляция онтогенездік дамудың басынан аяғына дейін организмнің дұрыс қалыптасуына әсер етеді. Северцов эволюция процесінде организм органдарының өзгеруін жеке құбылыс деп санаған;

Геологиялық Корреляция[өңдеу]

Urban population in 2005 world map.PNG

2)Геологияда – бір-бірінен шалғай аймақтарда тараған тау жыныстары топтарының өзара қатынасы бойынша олардың геолиялық жасын анықтау. Шағын аймақтардағы шөгінділерді бір-бірімен салыстыру жергілікті Корреляция, шалғай аймақтар мен бірнеше құрлықтардың жыныс қабаттарын өзара салыстыру жалпы Корреляция деп аталады. Стратиграфиялық Корреляция жер тарихын анықтау және оның жалпы мәселелерін шешу үшін пайдаланылады;

Математикалық Корреляция[өңдеу]

PSM V10 D428 Correlating venus and sun positions.jpg

3)Mатематикалық статистикада – қарастырылатын жалпы жағдайда тікелей функциялық байланыста болмайтын, ықтималдық немесе статисталық тәуелділік. Екі кездейсоқ шама – x және y бір-бірімен функциялық немесе статистикалық тәуелділікте болуы мүмкін. Функциялық тәуелділікке қарағанда статистикалық тәуелділікте x пен y кездейсоқ шамаларына бірнеше кездейсоқ факторлар (екеуіне де ортақ факторлар болуы мүмкін) әсер етеді. Егер бір шаманың өзгеруінен екінші шаманың орта мәні өзгеретін болса, онда статистикалық тәуелділік корреляциялық тәуелділік деп аталады. Мысалы, y – астық өнімі, x – пайдаланылған тыңайтқыштың мөлшері болсын. Бірдей мөлшерде тыңайтқыш қолданылғанымен, жердің әрбір бірдей бөлігінен әр түрлі өнім алынады. Мұны әр түрлі кездейсоқ факторлардың (жердің ылғалдылығы, ауаның температурасы, т.б.) әсерінен деп түсіндіруге болады. Тәжірибе орташа астық өнімі қолданылған тыңайтқыш мөлшеріне тікелей байланысты екенін көрсетеді. Яғни астық өнімі (y) мен пайдаланылған тыңайтқыш мөлшерінің (x) арасында корреляциялық тәуелділік болады. Екі шаманың арасындағы мұндай тәуелділік корреляциялық кесте арқылы беріледі. x-тің әр мәнінде y бірнеше мән қабылдасын. Сонда X=x мәніне сәйкес келетін y мәндерінің арифметикалық ортасы шартты орта шама деп аталады. Егер X=x әр мәнінде шартты орта тек бір ғана мән қабылдаса, онда У кездейсоқ шамасы X-тен корреляциялық тәуелділікте болады. =f(x) функциясы берілсін. Бұл теңдеу У-тің X бойынша регрессия теңдеуі деп аталады. f(x) У-тің X бойынша регрессия функциясы, ал оның графигі У-тің Х бойынша регрессия теңдеуі деп аталады. f(x) У-тің X-та xy=(y) пен X-тің У-тен корреляциялық тәуелділігі жоғарыда көрсетілген тәсіл бойынша анықталады. Kорреляция теориясында негізгі екі мәселе қарастырылады. Бірінші мәселе – корреляциялық байланыстың формасын (түрін), яғни регрессия функциясының (сызықтық, квадратты көрсеткішті және т.б.) түрін анықтау. Көп жағдайларда регрессия функциялары сызықты функция түрінде беріледі. Егер f(x) пен (y) сызықты функциялар болса, онда Kорреляция сызықтық Kорреляция деп, ал кері жағдайда сызықтық емес Kорреляция деп аталады. Сызықтық Kорреляцияда регрессия сызықтарының екеуі де түзу сызық болады. Екінші мәселе – корреляциялық байланыстың тығыздығын (күшін) анықтау – y-тің x-тен корреляциялық тәуелділігінің тығыздығы y мәндерінің шартты орта () айналысындағы шашырауы бойынша бағаланады. Шашырау көп болса, y-тің x-тен Kорреляция тәуелділігі әлсіз болады немесе тіпті болмайды. Аз шашырау Kорреляция тәуелділігінің күшті, кей жағдайларда олардың арасында функциялық тәуелділік бар екендігін көрсетеді. Бірақ кейінгі жағдайда мұндай байланыс қосымша кездейсоқ факторлардың әсер етуінен жойылады.

Пайдаланған әдебиет[өңдеу]

Гмурман В.С., Теория вероятностей и математическая статистика, М., 1972. Қазақ Энциклопедиясы, 11 - том