Жұмыс бағдарламасы пән: Биологиялық статистика Пән коды: bio 3214 Мамандық: 051102- «Қоғамдық денсаулық сақтау»

Келісім белгісі теориялық және эмперикалық жиіліктер арасындағы алшақтықтың мағынасы жоқ, яғни кездейсоқ, ал мағынасы бар кезде, яғни кездейсоқ емес деген байланысты анықтауға мүмкіндік береді. Осылайша олар эмперикалық қатардағы үлестірім сипаты туралы болжамды түзетудің дұрыстығын қайтаруға немесе растауға мүмкіндік береді.

Белгілі бір үлестірім заңына бағынатын таңдамалы жиынтық арқылы есептелген белгінің мәні бақыланатын деп аталады.

Негізгі болжам қабылданбайтын статистикалық белгінің көптеген мүмкін болатын мәндерін критикалық облыс деп атайды.

Негізгі болжам қабылданатын статистикалық белгінің көптеген мүмкін болатын мәндерін қабылдау облысы деп атайды.

Болжамды қабылдау және критикалық облысты бөліп тұратын нүктені критикалық нүкте деп атайды.

Дұрыс болжамды теріске шығаратын қатені бірінші текті қате деп атайды.

Теріс болжамды қабылдайтын қатені екінші текті қате деп атайды.

Бірінші текті қатенің болу ықтималдығын маңыздылық деңгейі деп атайды.

Бірінші текті қатені болдырмау ықтималдығын сенімділік ықтималдылығы деп атайды.

Статистикалық болжамды тексерудің жалпы тізбесі:

1 кезең – екі болжам ұсынылады: Н₀ негізгі (нөльдік) және Н₁ баламалы (бәсекелес).

2 кезең – маныздылық деңгейі беріледі. Статистикалық қорытынды ешқашан жүз пайыздық сенімділікпен жасалмайды. Барлық уақытта дұрыс емес шешім қабылдау тәуекелділігі болуы мүмкін. Статистикалық болжамды тексеруде мұндай тәуекелділіктің өлшемі маңыздылық деңгейі «р» болып табылады.

3 кезең – берілгендер яғни таңдама бойынша бақыланатын белгінің мәні есептеледі.

4 кезең – арнайы статистикалық кестеден статистикалық белгінің кестелік (критикалық) мәні анықталады.

5 кезең – анықталған бақыланатын және критикалық мәндерді салыстыру арқылы сол немесе басқа болжамдардың дұрыстығы туралы қорытынды жасалады.

Екі қалыпты бас жиынтықтың дисперсиясын салыстыру.

Дисперсиясы D(X) және D(Y) белгісіз екі «Х» және «Y», қалыпты бас жиынтық берілген.

Көлемдері «n» және «m» X₁, X₂,…, X_n және Y₁, Y₂,…, Y_m жиынтықтар бойынша сәйкес дисперсияларын салыстыруды қажет етеді.

Бұндай салыстыру өлшеу дәлдігін, құралдарының дәлдігін , әдістердің дәлдігін салыстыру қажет болған жағдайда туындайды. Себебі дисперсия орташа мәнге салыстырғанда, алынған мәндердің шашырау дәрежесін сипаттайды, сондықтан қайсысының дисперсиясы аз болса, сол өте жақсы сипаттаушы болып табылады.

Берілгендері:

1. 
   H₀: D(X) = D(Y) H₁: D(X) ≠ D(Y)
   
2. 
   p =0,05
   
3. 
   Бақыланатын статистикалық белгі мәнін есептеу: F_бақ.= .
   

Ескерту: Бөлшектің алымына берілгендердің үлкенін, ал бөліміне кішісін қою керек.

4. 
   Статистикалық белгінің критикалық мәнін анықтау: F_кр () [2 кестені, 2 қосымшаны қара], мұндағы f₁=n-1, f₂=m-1.
   
5. 
   F_бақ.. және F_кр салыстыру:
   

Егер F_бақ..>F_кр, онда дисперсиялардың айрымы елеулі, сондықтан Н₀ қабылданбайды.

Егер F_бақ..кр, болса, онда дисперсиялардың айрымы елеусіз Н₀ қабылданады.
Нақты шаманың белгісіз дисперсиясының теңдігі туралы болжамды тексеру.

«Х» бас жиынтық қалыпты үлестірілген. Бас жиынтықтың дисперсиясы белгілі, ол белгілі бір D(X)= санға тең.

Осы болжамды тексеру қажет етеді.

Бұндай салыстыру тәжірибеде: құралдарының өлшеу дәлдігін, зерттеу әдістерінің орнықтылығын, сандық көрсеткіштермен сипатталатын әртүрлі үдерістердің жүру тұрақтылығын бағалау үшін қолданылады.

Берілгендері:

1. 
   H₀: М(S²) = H₁: М(S²)>
   
2. 
   p =0,05
   
3. 
   Бақыланатын статистикалық белгі мәнін есептеу: χ²_бақ.= .
   
4. 
   Статистикалық белгінің критикалық мәнін анықтау: χ²_кр.(p, f) [1 кестеден кара, 3 қосымша], мұндағы p – маңыздылық деңгейі, f=n-1 еркіндік дәреже саны.
   
5. 
   χ²_бақ.. χ²_кр салыстыру:
   

Егер χ²_бақ.< χ²_кр болғанда, яғни кездейсоқ себептер тудырған және арасындағы айырмашылық елеусіз болса, онда Н₀ қабылданады.

Егер χ²_бақ.> χ²_кр болғанда, яғни нақты себептер тудыратын және арасындағы айырмашылық елеулі болса, онда Н₀ қабылданбайды.

жүктеу 16,64 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: