Мужики, нид хелп, если кто в теме сабжа.
Для диссертации потребовалось подогнать кое-какие результаты и, в частности, корреляции Пирсона (выборка 2 по 100 элементов).
Написал более-менее хитрый генератор корреляций (на базе ГСЧ), с проверенной достоверность до 0.45. Теперь же потребовалось увеличить достоверность выше 0.5 и вплоть до 0.7, и вот тут засада - не могу перешагнуть порог в 0.5 (напомню, выборка 2 по 100 элементов).
Кто-нибудь что-то подобное шаманил?

Это на 1С?

А на какой версии?

вопрос о диссертации задают на форуме 1снегов....
не, я отстал от этого паравоза....

(3) это скорее паравоз пути попутал

(3) кста вопрос по дисеру это мелочи, фишка что просит помощи с подделкой результата каких то исследований или выборок

(1) Я делал на 1С (проще/быстрее), но тут не особо принципиально на чём... Тут больше вопрос по нюансам математического алгоритма генерации последовательностей для Пирсона.

(2) На 8.2 (если я правильно понял вопрос про версию).

(3) :) Ну, многие же не просто 1С-ники, а что-то бОльшее. :)

(5) :)))) Я умоляю, никто в школе/универе результаты в лабах не подгонял?

(5)+ ладно генератором случайных числе не выходит, понятно

но можно же разобраться в простой формуле коэффициента корреляции этого Пирсона и тупо понять что это просто отклонения от средних значений???

(7) учитывая что не выкладываем такие веселые просьбы?

(8) Это всё понятно и грубо я всё и так сделал. А далее - дьявол в мелочах.

Нужно чтобы чуть плотнее элементы были? или как?
Перед добавлением нового элемента считай результат. Если не устраивает не добавляй

или заменяй самые неудобные элементы на получше после генерации

Не понял следующее
Коэффициент корреляции Пирсона характеризует существование линейной зависимости между двумя величинами, корреляция имеет знач от 0 до 1.
вот у тебя я так понимаю 2 числовых ряда например
1   2
2   4
3   5,9
4   8,1
5   10,02
6   12,31
и тд до 100
в моем ряде я привел коррел близкой к 1 очевидно.
ты написал гениратор корреляций, окей у тебя вылетела корреляция допустим
0,69
0,41
,088
и ты говоришь что с вероятностью 0,45 гипотиза h1 выполниться для рандомного ряда? с погрешностью 0.1 допустим, очевидно если у тебя генерации рядов и генерации корреляц по одному и тому же рандом генератору, гипотиза попадания среднего в оное будет 50 на 50, и никак не будет переваливать за 0.7, соответственно просто просто меняешь закон распределения либо под РЯД либо под корреляц, потом условием для гипотизы (она уже может быть и 0,3 и 0,7) берешь максимум, готово!
(или я не правильно понял тебя)

(13) пример с девушками мне больше нравится https://habrahabr.ru/post/172043/

(14) ;D забавно,
п.с. ТЗ от ТС не исчерпывающее.

(15) :) ТЗ, так ТЗ:

Есть выборка (100 чисел), полученная с реальных данных:
43;6;27;31;40;41;33;28;36;35;32;32;16;26;7;12;21;28;35;5;24;29;29;7;18;5;14;34;15;24;19;38;23;24;35;40;22;7;11;41;12;39;8;30;31;38;41;14;31;20;9;40;28;18;21;35;10;16;11;31;29;19;24;37;34;19;33;20;31;43;19;43;42;25;12;25;36;13;24;34;45;20;20;9;15;9;28;11;41;27;30;37;38;7;45;40;12;14;5;30

Задача: получить парный к этому ряд с условиями:
- в ряду числа в диапазоне 0-20;
- итоговый коэффицент корреляции в диапазоне: -0.6...-0.7;

(16) Мож СЛУ какую-нить хитрую нарисовать?

В принципе, идеи (аля мозговой штурм) тоже приветствуются, т.к. какая-нибудь идейка может "выстрелить" в итоге (когда будет реализована в коде).

(16) знакома https://ru.wikipedia.org/wiki/Линейная_интерполяция ?

1. сначала по своему ряду рисуешь "среднюю линию"
2. затем рисуешь другую линию с нужным "коэффициентом корреляции"
3. далее вокруг этой линии по ГСЧ разбрасываешь в неком отклонении значения
4. проверка и микроподгонка

(0)математика - подогнать, диссертация! Может пора поучить математику?

Может так подойдет?
Первые 100 чисел - любые.
Дальше получаете числа 2-ого ряда по очереди (от 1 до 100).
На каждом шаге для очередного числа x получите неравенство (диапазон) из условия на коэфф. корреляции.
Выбираете из этого диапазона случайно.
(17) Вообще-то это система неравенств (ограничения на числа + ограничения на коэфф. корреляции), скорее всего нелинейных.

Диссертацию что ли замутить... "Методы выявления фальсифицированных данных в диссертациях"

(0)(16)Вы второй ряд получали через ГСЧ?

(22) И приметь к ней самой.

(24) Виноват: применить.

(24) это уже какие то рекурсивные методы

(16) ну это же изи, это просто регрессия, ряд который ты получил на графике просто ломанная кривая (график напоминает, график от прибора, что меряет сердце) (представь, что x =1,2,3 ..100) (y = твой ряд) берешь фигачишь ряд с диапазоном от 0 до 20, какие проблемы, ты то знаешь каким уравнением ломаная описывается твой первый ряд, а в уравнении соотв корреляция между х1 и х1* и будет той которая тебе нужна, можешь ее выбирать сам с точностью до 0,001 по таблице студента :D (кароч - Уравнение регрессии)
(уравн регр это тип пряма по МНК от твоего ряда, ты типо строишь такую же прямую (под тем же углом(коэф  b1) ноо пониже(b0 меньше) потому как диапазон у тебя чисел другой)

1    43    22,5
2    6    3,5
3    27    13,5
4    31    15,5
5    40    21
6    41    20,5
7    33    16,5
8    28    14
9    36    18
10    32    16


Уравнение множеств регрессии: y = ошибка + (3,7141681437965)+(2,3603443908445) *х2+(-4,5364649267595) *х3
корреляц между х1 и х2 =0,9969

    Коэффицент    Значимость    t-статистика    Значение t-крит
Параметр Уравнения А1 =    3,7142    2,8531    1,3018    1,8125
Параметр Уравнения А2 =    2,3603    1,0975    2,1506    1,8125
Параметр Уравнения А3 =    -4,5365    2,1591    2,1011    1,8125

Все коэфиценты принять значимыми с уровнем точности (0,1)

(23) Грубо, да. Есть некоторые механизмы предсказания и анализа предыдущих значений, но это (использование ГСЧ) похоже тупик.

(29)Не хочется обижать, но у меня просто нет слов.
Вас просят решить, так сказать методу предложить, а вы ответ подгоняете. На досуге задайте себе вопрос "Зачем мне нужна диссертация, если я в данной области полный дуб?". Если я не ошибаюсь вам надо поучить численный анализ.

+(30)Самое банальное это составить систему неравенств и подобрать каким методом ее лучше решать - это решение в лоб. Возможно под данный тип задач уже есть некие более краткие решения.

+(32)Варианты подгона тут уже попредлагали. Никогда не понимал что люди будут говорить про подгоны, если заранее не дадут на лапу, их же не дураки проверяют.

(29) Всё нормально. ГСЧ рассматривался как вариант "по-быстрому", чтобы подогнать часть "плохих" данных. По поводу "дураков и проверок": понятное дело, что бОльшая часть данных реальная, а копаться во тьме данных, чтобы перепроверить расчёты (соответствия на уровне микроданных) никто не будет.