скольку 26,5 << 36,2, приходится признать, что в данном случае
Зна Должна быть по размерам где-то между б, и 5, а поскольку
сведений, могущих уточнить эту границу, нет, приходится приз-
нать бдип — 5, т. @. каждый срок точки опробования должны ха-
рактеризовать всю площадь , размещаясь по территории лучше
всего в случайном порядке. Необходимая повторность при этом
согласно формуле (72), если там заменить дисперсии их оценками,
оказывается л = 13
Если в рассмотренном примере взять 2 = 10, оставив р = 4,
то окажется, что Эц Все же следует приравнять 5, но необходимая
повторность в исследовании сократится до й = 3.
АНАЛИЗ ПРОСТРАНСТВЕННЫХ
И ВРЕМЕННЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
В последнее время в почвоведении все чаще начинает находить
применение корреляционный анализ. При этом нередко наблю-
даются случаи некорректного использования этого анализа, что
обычно связано с незнанием условий его применимости. Коэффи-
циент корреляции, как показатель связи между случайными вели-
чинами Х и У, введен для случая, когда обе случайные величины,
и Х и У, имеют нормальное распределение, а выборки являются
случайными. 'Голько при соблюдении этих условий можно оценить
достоверность выборочного коэффициента корреляции г и интер-
претировать его величину (ЕлеКкзе], Еох, 1961).
Когда по обоим признакам выборки могут считаться случайны-
ми, но величина Х или У не имеет нормального распределения,
вычисленное выборочное значение коэффициента корреляции г
можно рассматривать как случайную оценку для генерального
коэффициента корреляции р, однако оценка значимости, а равно
и интерпретация величины р вызывают известные трудности и сом-
нения (ЕзеКк1е], Рох, 1961). Еще более сложно обстоит дело, когда
какая-либо из выборок не может считаться случайной, что бывает
весьма часто.
Рассмотрение 
специфики 
почвенных 
исследований 
говорит
о том, что условия, допускающие грамотное применение корреля-
ционного анализа, встречаются далеко не так часто. Видимо, осо-
бенно мало оснований применять корреляционный анализ при ре-
жимных исследованиях, так как распределение случайных 
ве-
личин во времени практически всегда отлично от нормального.
Автокорреляционный анализ
и радиус корреляции
Принципы корреляционного анализа тем не менее могут быть эф-
фективно использованы при анализе закономерностей простран-
ственной изменчивости переменной величины, без знания которых
нельзя правильно спланировать наблюдения.
373