Математические методы и модели в фармацевтической науке и практике. Зубов Н.Н - 78 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВМА им. Кирова | Санкт-Петербург

Составители: 

Рубрика: 

78
статистических оценок и проверки гипотез[9].
Итак, распределение Стьюдента представляет собой отношение
нормированной нормально распределенной СВ к корню квадратному из
независимой СВ, распределенной по закону "χи-квадрат" с k степенями свободы,
деленной на k. С возрастанием числа степеней свободы k распределение Стьюдента
быстро приближается к нормальному [Приложение 10].
2.1.3. Системы случайных величин
Закон распределения и числовые характеристики систем случайных величин
Система случайных величин – две или более случайных величины,
рассматриваемые совместно; обозначение – (X, Y, Z, …).
Примерами систем случайных величин могут служить:
• систолическое и диастолическое артериальные давления,
• рост и вес пациентов,
• объём лёгких и частота дыхания.
Закон распределения системы двух случайных величин – соотношение,
устанавливающее взаимосвязь между множеством возможных значений случайных
величин и
вероятностями принятия этих значений.
Закон распределения системы двух случайных величин может быть
представлен в форме таблицы распределения, функции распределения или
плотности распределения системы двух случайных величин …
Основные числовые характеристики системы двух случайных величин:
математические ожидания СВ – составляющих системы m
x
и m
y
,
дисперсии и средние квадратические отклонения СВ D
x
и σ
x
, D
y
и σ
y
.
Статистическую взаимосвязь составляющих системы СВ характеризует
корреляционный момент (момент связи)
K
xy
= M [(X - m
x
) (Y - m
y
)].
Если записать корреляционный момент связи случайной величины с ней же

Страницы