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

Статистикалық болжамды тексерудің ретті

жүктеу 16,64 Mb.

бет	8/60
Дата	24.12.2017
өлшемі	16,64 Mb.
	#5691
түрі	Жұмыс бағдарламасы

1 ... 4 5 6 7 8 9 10 11 ... 60

Статистикалық болжамды тексерудің ретті:

1) Екі болжам ұсынылады: негізгі (нөлдік) Н₀ және Н₁ баламалы (бәсекелес).

2) 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 болып табылады.

3) Берілгендер, яғни таңдама бойынша бақыланатын белгінің мәні есептеледі.

4) Арнайы статистикалық кестеден белгінің кестелік, яғни критикалық мәндері анықталады.

5) Анықталған (бақыланған) және критикалық мәндерді салыстыру жолымен сол және басқа болжамдардың дұрыстығы туралы қорытынды жасалады.

Биостатистикада кездейсоқ шамалардың үлестірім түрі туралы болжамдар жиі қолданылады.

Кездейсоқ шамалардың мүмкін болатын мәдерімен және оған сәйкес келетін ықтималдықтардың арасындағы байланысты орнататын қатынасты кездейсоқ шамалардың үлестірім заңы деп атайды.

Кездейсоқ шамалардың әртүрлі үлестірім заңдары (біркелкі, биномиалды, экспонециалды, Пуассон, бірқалыпты және т.б.) бар.

Қалыпты үлестірім заңы (Гаусс заңы) ықтималдылық теориясында маңызды рөл атқарады.

Біріншіден, тәжірибеде жиі кездесетін үздіксіз кездейсоқ шамалардың үлестірім заңы.

Екіншіден кейбір шарттарға сәйкес басқа үлестірімнің заңдары жақындайтын межелі заң болып табылады.

Қалыпты үлестірім заңы ықтималдылық тығыздығы үшін:

формуласымен сипатталады.

мұндағы х – «Х» кездейсоқ шаманың мүмкін болатын мәндері; µ немесе М(Х) – оның математикалық үміті;  - орташа квадраттык ауытқу.

Егер кездейсоқ шама қалыпты үлестірілген болса, онда үлестірімнің заңын толық білу үшін екі сандық параметрді µ және  ғана білу жеткілікті.

Функцияның графигі қалыпты үлестірімнің қисығы (Гаусс қисығы) деп аталады. Ол х=µ=М(Х) ординатасына салыстырғанда симметриялы түрде болады. Ықтималдылықтың ең үлкен тығыздығы

-ке тең, ол орташа шаманы сипаттайтын математикалық үмітке М(Х)=

_{сәйкес келеді.} Одан алшақтаған сайын ықтималдылықтың тығыздығы f(х) кемиді және нөлге жақындайды.

Кездейсоқ шамалардын қалыпты үлестірімі.

Көптеген биологиялық және медициналық көрсеткіштер (физикалық даму, қан плазмасын түзетін құрылымдар және т.б.), сонымен қатар оларды өлшеу кезінде жіберілген қателіктер қалыпты үлестірімге бағынады.

Соңдықтан қалыпты үлестірілген кездейсоқ шамалардың параметрлері туралы болжамды тексере білеуді үйрену қажет.