Математические методы и модели в фармацевтической науке и практике. Зубов Н.Н - 105 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВМА им. Кирова | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

105
0 (x
j
, x
j+1
) x
Рис. 2.24 – Гистограмма как результат обработки статистических данных
• Выдвинуть гипотезу о законе распределения СВ. В качестве
признаков того или иного закона распределения случайных величин следует
использовать наиболее характерные именно для него свойства. Например, для
нормального закона распределения математическое ожидание, мода и медиана СВ
практически совпадают, кривая распределения симметрична относительно
средины; для
закона Пуассона математическое ожидание и среднее квадратическое
отклонение СВ численно равны.
• Рассчитать выборочные и/или статистические характеристики
случайной величины Х:
Таблица 2.1 - Выборочные и статистические характеристики СВ Х
Выборочные Статистические
Математическое ожидание СВ
∑
=
=
n
i
ix
x
n
m
1
1
~
Математическое ожидание СВ
∑
=
=
n
i
iix
pxm
1
**
Дисперсия СВ
∑
=
−
−
=
n
i
xix
mx
n
D
1
2
)(
1
1
~
Дисперсия СВ
∑
=
−=
n
i
ixix
pmxD
1
*2*
)(
Среднее квадратическое отклонение СВ
x
D
~
~
x
=
σ
Среднее квадратическое отклонение СВ
**
xx
D=
σ
Пример 2.32. Средняя длительность лечения некоторого заболевания (ỹ) у
10 больных составила 30 суток, а её СКО (среднее квадратическое отклонение) σ
ỹ
равна 1,7 суток. Доверительный интервал средней величины длительности лечения
при n' = 10 - 1 = 9, p = 0,05; t = 2,26 будет составлять: 30 ± 2,26*1,7 суток, то есть
границы доверительного интервала будут иметь значения от 26,2 до 33,8 суток.
Отсюда можно сделать вывод, что с вероятностью 0,95 (с уровнем значимости 5%)

Страницы