а 
2
$2= —- [0 -,
где О = т?: йт;
средняя квадратическая ошибка 5= \/$?;
коэффициент вариации \/_ 
-> - 100;
относительная ошибка среднеи 
$Х=Т$—‚ а процент ее
п
5Х
5х%== 
- * 100.
Закономерности функций распределения позволяют в корреляци-
онном моделировании при изучении зависимостей между отдельны-
ми почвенными показателями теоретически обоснованно использо-
вать обычные формулы расчета коэффициента корреляции:
— —_3ХУ 
_
\ух*)у? °
где 
г — коэффициент корреляции;
Уху — сумма произведений отклонений (х-х) и (у—у)от своих средних;
ух? и }`у? 
— 
средние квадратические отклонения распределений х и у.
Квадратичная ошибка коэффициента корреляции вычислялась по
формуле:
|-г? 
1-т?
$г= уча 
или 5г= 
для многочисленной совокупности.
п-1
Оценка существенности коэффициента корреляции определялась
по формуле:
‚ =\0=? или 6 ———ПГ
Ф /-Р 
-
Величины {„е„: Для множественной совокупности находили по кор-
реляционным таблицам (Снедекор Дж. У., 1961).
Для случаев тесной или средней степени тесноты корреляционной
связи с помощью «Пакета научных подпрограмм на Фортране» полу-
чены уравнения множественной регрессии для каждого микроэлемента.
В программу включен расчет сліедующих величин:
а) коэффициент регрессии В].=Хгіу ° г!,
=1
где пу— корреляция между членами совокупности 1— независимой пере-
менной с зависимой;
и/— обратная величина корреляции между членами совокупности;
К
6) коэффициент множественной корреляции К2=2:[3].° пу;
)=1
в) регрессионная сумма квадратов 5ЗАК=К? 
: Оуу,
175