Содержание
- 2. В основі розподілу лежать відповідні математичні закономірності, які для генеральної сукупності (при n → ∞) характеризуються
- 3. Значна частина випадкових явищ в природі може бути описана за допомогою нормального закону розподілу (закону Гауса).
- 5. Нормальний закон розподілу Закон Гауса: , де х – значення варіант, f(x) – функція нормальної густини
- 6. Для нормального розподілу при n→∞ характерні: теоретична крива має симетричний вигляд. Кінці кривої не зливаються з
- 7. Правило трьох сигм Криву нормального розподілу характеризує властивість, яку називають правилом трьох сигм: практично весь можливий
- 8. В ці межі входить 99,7% всіх особин сукупності. За межами ±3σ зустрічається тільки 0,3 % особин,
- 9. Площа під кривою нормального розподілу варіант у заданому інтервалі t від -3 до +3 відображає ймовірність
- 10. Встановлено, що ймовірність p появи випадкової величини в інтервалі М±tσ значень дорівнює: у межах М±σ p
- 11. У явищах природи діє закон великих чисел, згідно з яким чіткість характеру розподілу варіант у сукупностях
- 12. Розподіл Стьюдента Закон нормального розподілу проявляється при n > 20. Однак експериментатор часто проводить обмежене число
- 13. Розподіл Стьюдента Закон нормального розподілу проявляється при n > 20. Однак експериментатор часто проводить обмежену кількість
- 14. Параметричні критерії перевірки гіпотез Параметричними називаються такі методи дослідження, у яких усі дані, що входять до
- 16. При дослідженні сукупностей, мінливість варіант у яких підлягає нормальному законові, таблицею нормального інтеграла ймовірностей слід користуватися
- 17. Коли обсяг сукупності менший за 20 варіант, ці відхилення набувають істотного характеру, так що розподіл варіант
- 18. МЕТОДИ ПОРІВНЯЛЬНОГО АНАЛІЗУ Аналіз достовірності різниці між середніми арифметичними значеннями двох порівнюваних (вибірок) даних Аналіз достовірності
- 19. Аналіз достовірності різниці між середніми арифметичними значеннями двох порівнюваних (вибірок) даних Для порівняння двох експериментальних вибірок,
- 20. Коефіцієнт Стьюдента стандартна похибка різниці (для вибірок n>20 n1 = n2). Для (n
- 21. Звичайно порівнюють контроль і дослід, експериментальні та літературні дані і т. п. Ймовірність твердження p про
- 22. Парний критерій Стьюдента Для оцінки ефективності лікування, ми обираємо дві групи: одна піддається лікуванню, інша -
- 23. Приклад П. Левін досліджував вплив куріння на функцію тромбоцитів, а саме агрегацію тромбоцитів – частку тромбоцитів,
- 24. Розв’язання.
- 25. Отже, середня різниця , а її стандартна похибка Коефіцієнт Стьюдента t у цьому випадку дорівнює ;
- 26. Критерій Фішера Порівняння двох експериментальних вибірок з метою встановлення достовірності різниці за величиною мінливості досліджуваного біологічного
- 27. І визначення на їх основі коефіцієнта Фішера Обчислене значення коефіцієнта Фішера F порівнюємо з F табл.
- 28. Порівняльний аналіз з використанням засобів Excel Порівняльний аналіз наявного експериментального матеріалу здійснюють за допомогою пакету Аналізу
- 29. Двовибірковий t-тест перевіряє рівність середніх значень генеральної сукупності для кожної вибірки. Ці три способи допускають наступні
- 30. Двовибірковий t-тест з різними дисперсіями.
- 32. Порівняльний аналіз між дисперсіями двох експериментальних груп Двовибірковий F-тест для дисперсій
- 34. Скачать презентацию