Содержание
- 2. Основные понятия и положения темы Статистика имеет следующие основные функции: Информационная функция статистики состоит из сбора,
- 3. Основные понятия и положения темы Прогностическая функция статистики состоит в оценивании вероятностей тех или иных случайных
- 4. Основные понятия и положения темы Аналитическая функция статистики состоит, во-первых, в количественном исследовании тенденций развития процесса;
- 5. Основные понятия и положения темы Объектом наблюдения описательной статистики является статистическая совокупность, состоящая из отдельных предметов
- 6. Основные понятия и положения темы Статистическая совокупность, подлежащая исследованию, называется генеральной совокупностью. Теоретически генеральная совокупность может
- 7. Основные понятия и положения темы Репрезентативность выборочной совокупности – свойство выборки корректно отражать генеральную совокупность. Одна
- 8. Основные понятия и положения темы Выделяют репрезентативность количественную и качественную (структурную). Количественная репрезентативность определяется числом наблюдений,
- 9. Основные понятия и положения темы Для каждого объекта (единицы наблюдения) регистрируют один и тот же признак
- 10. Основные понятия и положения темы Вариационный ряд – ряд числовых измерений какого-либо признака, отличающихся друг от
- 11. Основные понятия и положения темы Вариация – это различие в значениях какого-либо признака у разных единиц
- 12. Показатели вариации
- 13. Показатели вариации
- 14. Виды вариационных рядов: 1. В зависимости от вида случайной величины: дискретный; непрерывный. 2. В зависимости от
- 15. Вариационный ряд можно разбивать на отдельные (по возможности равные) части, которые называются квантилями.
- 16. Средняя величина – это обобщающий показатель статистической совокупности, который погашает индивидуальные различия значений статистических величин, позволяя
- 17. Пусть имеется n объектов, для которых измерена некоторая характеристика, и получены значения х1, х2, ..., хn.
- 18. Медиана, или средняя точка, может быть вычислена как для порядковых, так и для количественных данных. Если
- 19. При нахождении медианы дискретного вариационного ряда следует различать два случая: 1) объем совокупности нечетный; 2) объем
- 20. Если же количество элементов четное и равно 2n, то нет варианты, которая бы делила совокупность на
- 21. Медиана обладает важными свойствами, которые в некоторых случаях дают ей преимущество перед другими средними величинами. Например,
- 22. Среднее арифметическое является хорошей мерой центральной тенденции для количественных данных, не имеющих выбросов; медиана - для
- 23. Мода – это такое значение признака, которое встречается наиболее часто. В случае дискретных рядов вычислить моду
- 24. Для правильного выбора пути статистического анализа необходимо знать вид распределения изучаемого признака. Под видом распределения случайной
- 25. Виды распределений Для графического изображения вариационного ряда применяют полигоны и гистограммы. Полигоны используют для изображения рядов
- 26. Знание закона распределения варьирующих признаков или достаточно достоверное предположение о нем дают возможность исследователю выбрать наиболее
- 27. Например, исследователем произведено 47 измерений мембранного потенциала мышечной клетки в покое (с точностью до 1 мВ).
- 28. Нормальное (Гауссово, симметричное, колоколообразное) распределение – одно из самых важных распределений в статистике. Оно характризуется тем,
- 29. Кривая нормального распределения имеет следующие свойства: колоколообразна (унимодальна); симметрична относительно среднего; сдвигается вправо, если среднее увеличивается,
- 30. Среднее арифметическое, мода и медиана при нормальном распределении равны и соответствуют вершине распределения:
- 31. Нормальное распределение описывает явления, которые носят вероятностный, случайный характер, а также совместное воздействие на изучаемое явление
- 32. Если график распределения имеет правостороннюю асимметрию ("хвост" вправо, в вариационном ряду преобладают варианты меньших значений), то
- 33. Бимодальное (двугорбое) распределение наблюдается тогда, когда исследуемый признак анализируется вне однородной совокупности и, следовательно, необходимо учитывать
- 34. Использование средних величин в медицине и здравоохранении: а) для оценки состояния здоровья — например, параметров физического
- 35. Применение среднеквадратического отклонения для суждения о колеблемости вариационных рядов и сравнительной оценки типичности (представительности) средних арифметических
- 36. Правило «трёх сигм»
- 37. Коэффициент вариации это процентное отношение среднеквадратического отклонения к среднеарифметической величине: Vσ= (σ / M) × 100%.
- 38. Применение коэффициента вариации для оценки разнообразия каждого конкретного вариационного ряда и, соответственно, суждения о типичности отдельной
- 39. Формулы расчета и определения основных показателей
- 40. Формулы расчета и определения основных показателей Величину отклонения выборочного показателя от соответствующего генерального параметра характеризуют с
- 41. ОЦЕНКА ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ Сущность этого метода заключается в том, что по некоторой выборке устанавливается интервал,
- 42. ОЦЕНКА ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ
- 43. Таблица Стьюдента
- 44. ОЦЕНКА ДОСТОВЕРНОСТИ РЕЗУЛЬТАТОВ ИЗМЕРЕНИЙ 5. Вычисляют точность измерения (доверительные пределы ошибки): где – критерий Стьюдента 6.
- 45. Пример1. При анализах крови больного, взятых за 10 дней, получены следующие показатели гемоглобина Необходимо найти: среднее
- 46. Вводим исходные данные.
- 47. 2. Вычисляем с помощью формулы СРЗНАЧ среднее арифметическое значение показателей гемоглобина. При этом в поле диапазона
- 48. 3. Найдем среднее квадратичное отклонение по формуле (2). Сначала посчитаем . Введем формулу в ячейку С2.
- 49. 4. В следующей колонке возводим получившуюся разность в квадрат, и находим сумму этих чисел, воспользовавшись быстрой
- 50. 5. Найдем значение подкоренного выражения. Для этого сумму квадратов разности разделим на (n-1). В нашем случае
- 51. 6. Найдем корень из получившегося числа, воспользовавшись математической функцией КОРЕНЬ. В качестве аргумента укажем адрес ячейки
- 52. 7. Среднеквадратичное отклонение также можно рассчитать, воспользовавшись статистической функцией СТАНДОТКЛОНА. Как видно, получаем одинаковый результат при
- 54. 9. Вводим число степеней свободы ν = n – 1. Вводим значение критерия Стьюдента из таблицы,
- 56. Скачать презентацию