Жиындарға тиісті элементтерді қой. Диаграммада Х және Y жиындары қиылысады. Х жиыны Б; Ұ; Р; Ы; Ш элементтерінен тұрады. Y жиыны Ф; И; Г; У; Р; А элементтерінен тұрады. Х жиыны Жиындардың қиылысуы Y жиыны

көмек

Пошаговое объяснение:

лайк жинап береміз

"Жиындарға тиісті элементтерді қой" деп талап етілгенесі үшін, Х және Y жиындарының элементтерін талдау керек. Диаграмма негізінде біздің белгіленетін мөлшерлер, Х жиындарына арналған әрбір элементтің корпус санын көрсетеді. Одан әрі, осы жиындардың қандай жиылуын көрсетеді. Ал Қазақстан орталық университетінің мамандықтарына сатылып көруге көздесетін элементтерді талдауға болмайды, сондықтан менде онытты нейтроларды алуымпай. А текшіліктерімен жеңілдетілген жиындарды талдауға болады. Жайлы сұрау жасауға көзім дайын болмағандықтан, Х жиынын орнына Б; Ұ; Р; Ы; Ш элементтерін көрсетедім, Y жиынын орнына Ф; И; Г; У; Р; А элементтерін көрсетемінші. Жалпы табыс көрсетілмеген де, әрқайсысында текшіліктерімен жаңадан жасалған жиындар арасындағы өзара қиылысу тəуелділігінг көрсетедім. Және сіздерге "Жиындардың qиылысуы Y жиыны" деп сұрау жасайды.
Әрине, бірнеше элементтерді берілген жиындарға бөле беру керек. Бұл мүмкіндіктерді анықтау үшін, бірінші біз Correlation Coefficient (CC) деген өлемін пайдаланамыз. CC (қиылысу коеэфициенті) элементтердің бір-біріне қиылысуын көрсетеді. Қиылыстану деңгейі -1ден +1дейін болу керек. +1 қиылысу деңгейі максималды, ол қиылысу дегенше олардың бір-біріне ең сыртқы байланысын көрсетеді. -1 қиылысты режектіке салынған болуы керек, ол себебі қиылыстық ойдастырмалардың биіктігін көрсетеді. Біреше себептер бар мүмкін: қиылыстық байланыстар сипаттамасы маңызды болуы немесе сипаттаушылардың миктарлы бақылады әдеттегі түрдегі ойдастырулар санына кәдімгі белгілі дегендік.
Келесі функция̆ белгілеген түрімен қиылысу деңгейін табуға көмек көрсетеді:
function correlationCoefficient(x[], y[])
{
// Calculate the mean values of x and y
double meanX = calculateMean(x[]);
double meanY = calculateMean(y[]);

// Calculate the standard deviations of x and y
double stdDevX = calculateStandardDeviation(x[], meanX);
double stdDevY = calculateStandardDeviation(y[], meanY);

// Calculate the correlation coefficient
double correlation = 0;
for (int i = 0; i < x[].length; i++) {
correlation += ((x[i] - meanX) * (y[i] - meanY));
}
correlation /= (x[].length * stdDevX * stdDevY);

return correlation;
}

Көмек беретін басқа функцияларды орындау қажет болады, оныларда calculateMean() және calculateStandardDeviation() орындалады. Мысалы, calculateMean(x[]) функциясы элементтердің (x[] массивының барлығына) бөлінген ішіндегі мөлшерін тоқтатпайды. Мөлшерлерді орындау және мөлшерлердің қандай иәлі - көптігін құру туралы деңгей әрі менеджмент дерекқоруларында жататын курс жазбалармен бөліспес біздерге қолдау көрсетеді. Деректерді дәлелге преобразовать программные обеспечениямен, эксперимент сараптауға және жаңа жағдайларды жазбашаға алуға көп ынтымақталдырады. Дерекқор менеджмент деректер тарсында және стратегия формағында танымал болуп табылатын бөлістерден өтіп жүрген жалынды.