Viljakehas paiknevad eoskotid 8-kaupa. Nt : liudikud Mittesuguliselt paljunevad nad koniididega ehk lülieostega. Kerahallikud toodavad aflatoksiini, mis on mürgisematest maailmas. Kerahallikut kasutatakse pesupulbrite ensüümide tootmisel, tegemist on transgeensete seentega ehk nende sisse on viidud kuumaveeallikate bakterite bioensüüme. Pintselhallikud on hallitus seened, askust pole. Esimene antibiootikum töötati välja pintselhallikutest (penitsiliin). Mürkel, korrel, kogrits: sobivad süüa ainult noortena. Perekond jahukaste: leidub ntx tikrite peal pruuni kattena. Perekond luudik tekitab mügarike põõsalehtedel. Kaseluudik näeb välja nagu varesepesa kase otsas, aga tegelikult on kaseluudik. Pärmseened paljunevad pungumise teel, kui tingimused pole piisavalt head siis eostega. Perekond Tungalterad on ääretult mürgised ning levivad teraviljadel. Kandseened (söögisseened/kübarseened) : iseloomulik viljakehad, paljunevad ainult suguliselt,
korrelatsiooni. Seetõttu vajalik vaadata ka hajuvusdiagrammi. Erindit tuleb analüüsida vajadusel välja jätta. Lineaarse korrelatsioonikordaja puuduste tõttu kasutatakse ka teisi seosekordajaid Spearmanni, Kendalli. Siis kui arvad, et nähtuste vahel peaks tulema tugev seos, aga r tuleb väga väike siiski. Korrelatsioon puudub: r=0; korrel on nullist erinev r =/ 0 (võrdusmärg läbiva kriipsuga) 17. Korrelatsioonikordaja (p) 2 juhusliku suuruse X ja Y vahelise lineaarse, seose tugevust ja suunda võimaldab mõõta lineaarne paariskorrelatsioonikordaja. Võib olla positiive/negatiivne. Saab olla vahemikus 1/+1. Kordaja märk näitab 2 juhusliku suuruse X ja Y ühise muutumise suunda. Mida suurem on kor.kordaja absoluutväärtus, seda tugevam on uuritavate nähtuste vaheline lineaarne seos. Kor
tegemist lihtsa regressioonvõrrandiga Y=b0+ b1xi+ei, i=1,2...n. Kui sõltumatuid muutujaid on vähemalt 2 (k>2), siis on tegemist mitmese regressioonimudeliga. Enim praktikas kasutusel olev mittelineaarne regressioonvõrrand on ruutmudel e. parabool. Parabooli abil on võimalik modelleerida oma olemuselt erinevaid sõltuvusi. Seose tihedust isel. näitaja. 1)Üks põhiline on korrelatsioonikordaja (korr.kordaja märk ei oma mingit tähtsust). Mida suurem on korrel.kor, seda tihedam on sõltuvus faktorite vahel, seda ebausaldatavamad on andmed. Kui X suurenedes suureneb ka suuruse Y keskväärtus, siis on kor. kordaja väärtus pos. s.t r>0. Kui X suurenedes Y väärtus väheneb, siis r<0. 2)Determinatsioonikordaja näitab kui hästi regressioonivõrrand isel. arvandmeid. Det.kordaja alusel saab hinnata, kui, palju sõltuva muutuja hajuvusest on reg,mudeli poolt kirjeldatud.
karburaatorisse. 2. Töösegu koostis. Kõige kiiremini põleb rikastatud küttesegu, mille liigõhutegur (α= 0,8...0,9. Sellise segu korral on induktsiooniperiood lühike, leegi leviku kiirus suur ja nähtav põlemine lõpeb kolvi ülemise surnud seisu lähedal. Mootor arendab suurimat võimsust. Ökonoomseim töötamine saavutatakse aga lahjendatud kütteseguga, mille liigõhutegur = 1,05...1,15.) 3. Töösegu keerised. Keeriste korrel levib leek kiirusega 15...60 m/s, s.o. kümme korda kiiremini kui muidu. Seetõttu vähendavad keerised põlemise üldist kestust. Keeriste intensiivistamiseks konstrueeritakse põlemiskambrid kiilukujulistena ning jäetakse kolvi ja põlemiskambri ühe poole vahele kitsas pilu. 4. Mootori .pöörded,. Koos pööretega intensiivistuvad töösegu keerised ning nähtav põlemine lüheneb ajaliselt niivõrd, et väntvõlli pöördenurk põlemise kestel oluliselt ei muutu.
34 187 34 45 31 35 189 35 45 31 36 191 36 45 31 37 193 37 46 37 38 194 38 46 37 39 197 39 46 37 Lineaarne korrelatsioon Spearmani astak-korrel Otsus: kuna mõlemad k 49 47 45 43 41 39 37 35 150 155 160 165 170 175 180 185 190 195 200 40 35 30 25 20 15 10 5 0
Selle võrrandi,kus xi,j ja xk,j on suuruste Xi ja Xk üksikmõõdisedrakendus on kovariatsiooni A-tüüpi hinnang.Kui mõdised ei korreleeru peax arvut korvalats.hinnang olema 0-läheneb2 sisendsuuruse võib esin korrelatsioon ,kui nende mõõtmisel kasut samu mõõtevahendeid, etalone ,lähteandmeid,millel on oluline stndrdmääram.Võimal korral tuleb kovariatsioone hinnat eksperimentaalselt muutes korrel-vaid sisendsuurusi või kasut-des B-tüüpi hinnangut. Kovariats on 0, kui ükski sõltumatu suurus funkts-des g1 ja g2 ei ole ühine. Kui 2 sisendsuuruse korrelatsiooni ei saa vält,võib korrel max mõju hinnat sisendsuurustega seot mõõtetulemuse stndrdmääramatusesse kasut dispersiooni arvutamisex seost: kõigi ülejäänud sisendsuurustest tingit väljundsuuruse y dispersiooni hinnangu u (y) komponent. 88.Infobaasist võetud SI mõõtetulemuste laiendmääramatusus 89
annaabi.ee 
