Файл: Модуль і. Основи інформаційних технологій в системі охорони здоров'Я. Обробка та аналіз медикобюлогічних даних.doc
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 19.03.2024
Просмотров: 218
Скачиваний: 0
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
СОДЕРЖАНИЕ
Дискретна випадкова величина .х:, яка може набувати тільки цілих невід^мних значень з імовірностями Рп{Х-m) — C"pmq"y m=0, 1, ..., п, де р - імовірність появи події в кожному випробуванні, m -кількість сприятливих, подій, п - загальна кількість випробувань,
Біноміальний
розподіл (розподіл
Бернуллі)
Р озподіл Пуассона
Н ормальний закон розподілу (Гаусса)
q=]-p, Си = , називається розподіленою за иіноміальним
т](п-т)\
законом з математичним сподіванням tip та. дисперсісю пра.
Закон Бернуллі використовують тоді, коли необхідно знайти
імовірність появи випадкової події, яка реалізується рівно m гз серії и
випробувань,
Біноміальному закону розподілу підпорядковуються випадкові події,
такі, як кількість викликів швидкої допомоги за певний проміжок
часу, черги до лікаря в поліклініці, епідемії тощо
Дискретна випадкова величина X, яка може набувати тільки цілих невід'ємних значень з імовірностями
називається розподіленою за
т\
-законом Пуассона з математичним сподіванням А і дненерекю -*, де
Розподіл Пуассона як граничний біноміальний
використовується при розв'язуванні 'задач надійності медичного
обладнання та апаратури, поширення епідемії, викликів до хворого
дільничних лікарів та інших -задач масового обслуговування
У біології ш медицині найчастіше розглядають випадкові величини, які мають нормальний 'закон ро'зподілу: часі оту дихання, частоту серцевих скорочень, динаміку росту популяції тощо. Стандартним нормальним розподілом називають розподіл з нульовим математичним сподіванням і одиничною дисперсісю, щільність
68
| розподілу якого мас наступний н ш ляд: |
J Розподіл % | Нехай незалежні випадкові величини хи Jc.\---, *« розподілені за нормальним законом гз тс=0 та ff =L Закон розподілу випадкової IT х =2LX' величини ы називається «хі-квадрат» розподілом з л ступенями вільності (кількість незалежних координат). Зі збільшенням ступенів шльносгі розподіл * наближаться до нормальної о |
Розподіл Ст'юдента {Госсета} | Нехай jr, v - неналежні випадкові величини, причому х розподілено их 2 нормальним 'законом л параметрами (0;l), у - за законом * з л X ступенями вільності. Тоді розподіл випадкової величини чУ назина<;іься законом Ст'юдента з п ступенями вільносіі або t-ро'зпо ділом. При збільшенні ступенів вільності розподіл Ст'юдента наближається до нормальної о |
2. Комп'ютерна технологія аналізу результатів
2. і. Оцінка вірогідності результатів прямих вимірювань
Суть цього методу полягає в тому, що за знайденими значеннями XLW і a деякої вибірки встановлюють інтервал, у якому з певною імовірністю міститься значення деякого параметра всієї генеральної сукупності.
Імовірність Р, визнана достатньою для певного висновку про досліджуваний параметр генеральної сукупності на основі вибіркових показників, називається надійною.
Вибір того чи іншого значення надійної імовірності здійснюють на основі практичних міркувань і тієї відповідальності, з якою роблять висновки про параметри генеральної сукупності. У медицині при особливо відповідальних експериментах вибирають РН:и=99,9%, у решті випадків - Рнад=95%.
Алгоритм оцінки вірогідності результатів прямих вимірювань.
-
Знаходження за формулою [1] середного арифметичного результатів
вимірювання досліджуваної вибірки. -
Знаходження за формулою [2] середнього квадратичного відхилення
окремого результату вимірювання.
-
Знаходження за формулою [4] стандартної похибки. -
Обчислення точності безпосереднього вимірювання Дт за формулою:
Дт = mtp v,
де tPv - коефіцієнт нормованих відхилень (коефіцієнт Ст'юдента), залежний від кількості степенів свободи v=ti-I, і вибраної надійної ймовірності (PHtlti=99,9%t
69
Кое< | лцієнт Ст юдента знаходимо за таблицею 1. | | | ||||||
V | Р | V | Р | ||||||
0,95 | 0,99 | 0,999 | 0,95 | 0,99 | 0,999 | ||||
1 | 12 J06 | 63,657 | 636,619 | 18 | 2,103 | 2,878 | 3,922 | ||
2 | 4,303 | 9,925 | 31,598 | 19 | 2,093 | 2,861 | 3,883 | ||
3 | 3,182 | 5,841 | 12,941 | 20 | 2,086 | 2.845 | 3,850 | ||
4 | 2,776 | 4,604 | 8,610 | 21 | 2,080 | 2,831 | 3,819 | ||
5 | 2,571 | 4,032 | 6,859 | 22 | 2,074 | 2,819 | 3,792 | ||
6 | 2,447 | 3,707 | 5,959 | 23 | 2,069 | 2,807 | 3,767 | ||
7 | 2,365 | 3,499 | 5,405 | 24 | 2,064 | 2,797 | 3,745 | ||
8 | 2,306 | 3,355 | 5,041 | 25 | 2,060 | 2,787 | 3,725 | ||
9 | 2,262 | 3,250 | 4,781 | 26 | 2,056 | 2,779 | 3,707 | ||
10 | 2,228 | 3,169 | 4,587 | 27 | 2,052 | 2,771 | 3,690 | ||
11 | 2,201 | 3,106 | 4,487 | 28 | 2,048 | 2,763 | 3,674 | ||
12 | 2,179 | 3,055 | 4,318 | 29 | 2,045 | 2,756 | 3,659 | ||
ІЗ | 2,160 | 3,012 | 4,221 | 30 | 2,042 | 2,750 | 3,646 | ||
14 | 2,145 | 2,977 | 4,140 | 40 | 2,021 | 2,704 | 3,551 | ||
15 | 2,131 | 2,947 | 4,073 | 60 | 2,000 | 2,660 | 3,460 | ||
16 | 2,120 | 2,921 | 4,015 | 120 | 1,980 | 2,617 | 3,373 | ||
17 | 2,110 | 2,898 | 3,965 | | | | |
5. Знаходження точного значення вимірюваної величини: Х = Хсер±Дт.
Цей вираз означає, що шукане значення досліджуваного параметра генеральної сукупності з вибраною надійною імовірністю не виходить за межі інтервалу: Хсер- Am < X<Хсер + Am.
В MS Excel для оцінки вірогідності результатів прямих вимірювань існує вбудована функція ДОВЕРИТ.
2.2. Оцінка вірогідності відмінностей дослідження двох незалежних вибірок
Маємо дві групи вимірювань: дослідну xh х2, . . . t хп та контрольну yh Уь - ■ -. Уч, Де Я/ -- кількість вимірювань 1-ї групи, п2 — кількість вимірювань 2-ї групи. Використовуючи цей метод, можна встановити, чи спричинені відмінності двох незалежних вибірок випадковим фактором, чи якою-небудь зовнішньою дією (зокрема лікувальною).
Алгоритм оцінки вірогідності відмінностей дослідження двох незалежних вибірок
1. Знаходження середнього арифметичного значення контрольної та
дослідної груп.
-
Знаходження середнього квадратичного відхилення окремих вимірювань
у групах. -
Визначення помилок репрезентативності цих груп. -
Знаходження абсолютного значення середніх арифметичних дослідної та
контрольної груп: