50. Абсолютная и относительная погрешности. Погрешности прямых и косвенных измерений. Методы статистической обработки вариационных рядов.
Под абсолютной погрешностью измерения понимают разность между полученным в ходе измерения и истинным значением физической величины:
Относительная погрешностьпредставляет собой отношение абсолютной погрешности к истинному значению измеряемой величины:
Вариационный ряд – однородная в качественном отношении статистическая совокупность, отдельные единицы которой характеризуют количественные различия изучаемого признака или явления.Количественная вариация может быть двух типов: прерывная (дискретная) и непрерывная.
Прерывный (дискретный) признак выражается только целым числом и не может иметь никаких промежуточных значений (например, число посещений, численность населения участка, частота пульса, число детей в семье).
Непрерывный признак может принимать любые значения в определенных пределах, в том числе и дробные, и выражается лишь приближенно (вес, рост, АД, время).
51.Коэффициент корреляции. Корреляционная связь парных вариационных рядов. Коэффициент линейной корреляции, его свойства. Расчет выборочного коэффициента линейной корреляции. коэффициент корреляции показывает степень статистической зависимости между двумя числовыми переменными. Он вычисляется следующим образом:
,
где n – количество наблюдений, x – входная переменная, y – выходная переменная. Значения коэффициента корреляции всегда расположены в диапазоне от -1 до 1 и интерпретируются следующим образом:
-если коэффициент корреляции близок к 1, то между переменными наблюдается положительная корреляция. Иными словами, отмечается высокая степень связи входной и выходной переменных. В данном случае, если значения входной переменной x будут возрастать, то и выходная переменная также будет увеличиваться;
-если коэффициент корреляции близок к -1, это означает, что между переменными наблюдается отрицательная корреляция. Иными словами, поведение выходной переменной будет противоположным поведению входной. Если значение x будет возрастать, то y будет уменьшаться, и наоборот;
-промежуточные значения, близкие к 0, будут указывать на слабую корреляцию между переменными и, соответственно, низкую зависимость. Иными словами, поведение входной переменной x не будет совсем (или почти совсем) влиять на поведение y.
Корреляционная связь — такая связь, при которой каждому определенному значению одного признака соответствует несколько значений другого взаимосвязанного с ним признака (связь между ростом и массой тела человека; связь между температурой тела и частотой пульса и др.). Корреляционная связь характерна для медико-биологических процессов.
Коэффициент корреляции Пирсона расчитывается для оценки наличия или отсутствия между двумя переменными величинами линейной связи. Кроме того, коэффициент Пирсона точно устанавливает тесноту этой связи, поэтому его также называют коэффициентом линейной корреляции Пирсона
Условия применимости коэффициента корреляции Пирсона:
-Переменные X и Y, наличие корреляции между которыми мы проверяем должны быть распределенынормально;
-Число соответствующих значений переменных X и Y, полученных в результате измерений должно быть одинаковым;
Выборочная ковариация величин и определяется формулой
где , а, - выборочные средние величин и .
- 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.