1. Определение информатики. Общие понятия информатики. Формула для количественного.Определения информации. Единицы измерения информации. Определение информатики
Информа́тика — наука о способах получения, накопления, хранения, преобразования, передачи, защиты и использования информации. Она включает дисциплины, относящиеся к обработке информации в вычислительных машинах и вычислительных сетях: как абстрактные, вроде анализа алгоритмов, так и довольно конкретные, например, разработка языков программирования.
Информационные ресурсы — Различные формализованные знания (теории, идеи, изобретения), данные (в том числе документы), технологии и средства их сбора, обработки, анализа, интерпретации и применения, а также обмена между источниками и потрбитеелями информации.
Информационная технология -1.Совокупность научных дисциплин, занимающихся изучением, созданием и применением методов, способов, действий, процессов, средств, правил, навыков, используемых для получения новой информации (сведений, знаний), сбора, обработки, анализа, интерпретации, выделения и применения данных, контента и информации с целью удовлетворения информационных потребностей народного хозяйства и общества в требуемом объёме и заданного качества.
Количество информации можно рассматривать как меру уменьшения неопределенности знания при получении информационных сообщений.
Рассмотренный выше подход к информации как мере уменьшения неопределенности знания позволяет количественно измерять информацию. Существует формула, которая связывает между собой количество возможных информационных сообщений N и количество информации I, которое несет полученное сообщение:
N = 2i |
единицы измерения количества информации. Минимальной единицей измерения количества информации является бит, а следующей по величине единицей - байт, причем:
1 байт = 8 битов = 23 битов.
В информатике система образования кратных единиц измерения несколько отличается от принятых в большинстве наук. Традиционные метрические системы единиц, например Международная система единиц СИ, в качестве множителей кратных единиц используют коэффициент 10n, где n = 3, 6, 9 и т. д., что соответствует десятичным приставкам "Кило" (103), "Мега" (106), "Гига" (109) и т. д.
В компьютере информация кодируется с помощью двоичной знаковой системы, и поэтому в кратных единицах измерения количества информации используется коэффициент 2n
Так, кратные байту единицы измерения количества информации вводятся следующим образом:
1 килобайт (Кбайт) = 210 байт = 1024 байт;
1 мегабайт (Мбайт) = 210 Кбайт = 1024 Кбайт;
1 гигабайт (Гбайт) = 210 Мбайт = 1024 Мбайт.
- 1. Определение информатики. Общие понятия информатики. Формула для количественного.Определения информации. Единицы измерения информации. Определение информатики
- 2. Определение медицинской информатики, как прикладной науки. Задачи, решаемые методами медицинской информатики.
- 6. Локальные вычислительные сети. Протоколы компьютерных сетей. Понятие выделенного и невыделенного сервера.
- 7. Технические и программные средства локальных компьютерных сетей. Линии связи, каналы связи.
- 8. Локальные сети: файл-серверные и клиент-серверные технологии
- 10. Типы баз данных. Особенности реляционных субд ms Access и субд OpenOffice.Org Base. Назначение объектов субд Access и Base: таблицы, формы, запросы, отчеты. Типы данных.
- 13. Субд, их основные типы и характеристики. Основные типы объектов субд (таблицы и проч.). Основные задачи, решаемые этими программами. Архитектура, примеры.
- 15. Приложения и пакеты приложений. Характеристики OpenOffice и ms Office. Ценовые и качественные характеристики.
- 30.Диагностический знак. Чувствительность, Специфичность, Положительная и Отрицательная предсказательная сила. Соотношение подобия. Примеры.
- 32. В рамках классификации информационных медицинских систем (имс), определите, что такое автоматизированные медицинские системы территориального уровня. На какие виды их подразделяют?
- 41.Дискретные и непрерывные случайные величины. Числовые характеристики дискретной случайной величины (математической ожидание дисперсия), их свойства.
- 18. Адреса. Доменная организация адресного пространства. Понятие о поддоменах и сверхдоменах.
- 50. Абсолютная и относительная погрешности. Погрешности прямых и косвенных измерений. Методы статистической обработки вариационных рядов.
- 52. Теорема сложения для несовместных событий. Теорема умножения для независимых событий. Условная вероятность. Полная вероятность. Формула Байеса.
- 56. Задача дисперсионного анализа. Однофакторный и двухфакторный анализ.