— 55 S0 — 16,9 1 — 17 Элементы для вычисления коэффициентов кор­ реляции и уравнений регрессии1 ) . 2s = — 3 Sjy = 0 S s 2 = 4023 S sjy = + 927,9 S s 3 = 13407 S s 2 j y = —1412,i S s 4 = 1020723 2 s2 = 1860> 8 4 Уравнение регрессии первой степени і Y= + 0,020 + 0,2307 (S — 17). Уравнение регрессии второй степени 2 У = +1,114 + 0,2622 (S — 17) — 0,0092167 fS — 17)2. Суммы квадратов уклонений наблюденных у от величин lY и 2У . а2,<3 > = i860,8 4 — 927,9 .0,23066 = 1646,8 1 2S , w = 1860,8 4 — 927,9 .0,26219— 1412,2 . 0,0092167 = 1504,5 8 . Коэффициенты корреляции: t — 16465 S 1 _ _ Р Г 1860,84— 1 - у I860, 1646,8 1 — 1504,5 3 '1646,Й 1: + 0,3392= + 0,34 — 0,1871 = — 0,19 Итак, коэффициент корреляции между осадками в третью де­ каду сентября и урожаем ржи в Петроградской губернии, рав­ ный+ 0,34, отмечает прямую связь урожаев с осадками периода кущения. По величине коэффициент корреляции в 3,3 раза превы­ шает свое вероятное уклонение; следовательно, только 12 шансов из 1000 говорит за его случайное происхождение. Таким образом, отмеченная зависимость более чем вероятна, и только с очень большой натяжкой мы можем ссылаться на случайный характер ее. Но так как некоторая доля сомнений все-таки есть, то это заклю­ чение было проверено еще двумя способами. 1) В 17 случаях осадки превышали среднюю норму (17), в 17 случаях были ниже ее. В первой группе лет урожай был в 13 случаях выше нормы, а в четырех ниже ее. Во второй группе в 12 случаях урожай ниже среднего и только в 5—выше нормы. і ) і) Во избежание недоразумений считаю необходимым указать, что при всех вычислениях (предыдущих, настоящих и следующих) вес каждой группы, 'т. е. число наблюдений, принят во внимание. Электронная Научная СельскоХозяйственная Библиотека