Експериментально-статистичний метод обчислення кореляційної взаємозалежності параметрів розпізнавання засобів негласного отримання інформації

DOI: 10.31673/2409-7292.2019.032329

Анотація

Розглядається експериментально-статистичний підхід створення методів обчислення параметрів взаємозалежності параметрів розпізнавання засобів негласного отримання інформації на індивідуальних, конкретних даних, які не відривають об'єкт від рамок часу і місця. На основі кореляційно-регресійного аналізу, запропоновано метод оцінки взаємовпливу сигналів засобів негласного отримання інформації, для лінійної залежності параметрів розпізнавання засобів негласного отримання інформації двома різними методами, визначенням коефіцієнту Фехнера та коефіцієнту Пірсона. Які показали практично однакові результати, що свідчить про достовірності результатів і правильності запропонованої методики оцінки численних значень параметрів взаємовпливу. За допомогою запропонованого алгоритму визначення коефіцієнта рангової кореляції Спірмена, визначили параметри розпізнавання засобів негласного отримання інформації з нелінійною залежністю, отримані результати підтверджують відсутність взаємозалежність запропонованих параметрів розпізнавання засобів негласного отримання інформації. Обчисленим t-Критерієм Стьюдента, для коефіцієнта Спірмана, підтвердили адекватність запропонованого методу оцінки взаємовпливу параметрів розпізнання засобів негласного отримання інформації.
Приведені у статті методи та розрахунки дозволяють вибрати самі основні параметри розпізнання, що дозволить на першому етапе скоротити час розпізнавання, що дозволить збільшити ймовірність знаходження засобів негласного отримання інформації.

Ключові слова: кореляція, коефіцієнт, взаємозалежність параметрів, сигнал, ранг.

Перелік посилань
1. Регрессионный анализ [Электронный ресурс]. Режим доступу: http://www.machinelearning.ru/ (01.05.2019).
2. Методы изучения взаимосвязи социально-экономических явлений с помощью корреляционно-регрессивного анализа [Электронный ресурс].Режим доступа: www.Grandars.ru » Статистика » Общая теория статистики »/(01.07.2019).
3. Laptev A.A. Barabash O.V., Savchenko V.V., Savchenko V.A., Sobchuk V.V. The method of searching for digital means of illegal reception of information in information systems in the working range of Wi-Fi /International Journal of Advanced Research in Science, Engineering and Technology. Indiа (ISSN: 2350-0328) 2019. Vol. 6, Issue 7. – Р. 10101-10105
4. Laptev A.A. Sachenko V.A., , Barabash O.V., Sachenko V.V., Matsko A.I The metod of searching for digital vtfns of illegal obtaning of information on the basis cluster analysis// Magyar Tudományos Journal. Budapest, Hungary (ISSN 1748-7110) 2019. № 31 P33-37
5. Радченко, С. Г. Методология регрессионного анализа : [монография] / С. Г. Радченко. - Киев : Корнiйчук, (ISBN 978-966-7599-72-0) 2011. - 375 с.
6. Петров Ю.П. Как получать надежные системы уравнений/Ю.П.Петров –СПб:БХВ-Петербург,2009-176 с.
7. Методы корреляционного и регрессионного анализа [Электронный ресурс]. Режим доступу: https://studme.org/33796/informatika/metody / (07.07.2019).
8. Методы сравнительной комплексной оценки хозяйственно-финансовой деятельности организации [Электронный ресурс]. Режим доступу: / https://lesnaya.nethouse.ru/articles/33525/ (27.07.2019).