В наличии

Статистика в биомедицине, фармации и фармацевтике

Читать фрагмент

книга

Статистика в биомедицине, фармации и фармацевтике

Автор: Николай Зубов, Владимир Кувакин, Сергей Умаров

В издании рассмотрены основные процедуры сбора, обработки и анализа статистических данных, возможности их реализации на персональных компьютерах. Настоящее издание дает представление о теоретических основах статистических методов обработки данных, методиках и границах их применения. Для желающих более глубоко изучить соответствующие разделы теории вероятностей и математической статистики приведен список рекомендуемой литературы и глоссарий понятий этих учебных дисциплин. Изложение теории проиллюстрировано примерами из разнообразных областей медицинской и фармацевтической практики, которые должны убедить читателя в реальной возможности применения методов статистического анализа данных для решения как научных, так и практических задач.Издание рекомендовано Экспертным советом УМО в системе ВО и СПО в качестве учебного пособия для обучающихся по основным образовательным программам высшего образования — программам подготовки научно-педагогических кадров в магистратуре, ординатуре, аспирантуре по области образования «Здравоохранение и медицинские науки».

Форматы: PDF

Издательство: Директ-Медиа

Год: 2019

Место издания: Москва, Берлин

ISBN: 978-5-4499-1173-5

Страниц: 386

Артикул: 76559

Возрастная маркировка: 16+

Читать эту книгу бесплатно по подписке

Печатная книга

1766 ₽

Купить

Ожидаемая дата отгрузки печатного
экземпляра: 21.07.2026

Электронная книга

502 ₽

Купить и скачать

Содержание

Содержание книги "Статистика в биомедицине, фармации и фармацевтике "

Обозначения и сокращения

Введение

1. Современная статистика в биомедицине, фармации и фармацевтике

2. Основные положения теории вероятностей. Случайные события и случайные величины

2.1. Понятие вероятности случайного события

2.2. Проверка гипотез о вероятности случайного события

2.3. Определение частостей случайных событий. Оценка значимости различия частостей случайных событий в независимых выборках с помощью пакетов прикладных программ (ППП) MS Excel и Statistica StatSoft. Inc

2.4. Показатели состояния здоровья как случайные величины

2.5. Шкалы измерения случайных величин

2.6. Закон распределения случайной величины

2.7. Числовые характеристики случайной величины

2.8. Моменты случайной величины

2.9. Наиболее распространенные законы распределения дискретных случайных величин

2.10. Наиболее распространенные законы распределения непрерывных случайных величин

2.11. Определение числовых характеристик случайных величин. Оценка значимости различия показателя в независимых и связанных выборках с помощью ППП MS Excel и Statistica, StatSoft. Inc

3. Элементы математической статистики

3.1. Выборочный метод исследования

3.2. Статистическая оценка неизвестных параметров распределения случайных величин

3.3. Проверка статистических гипотез

4. Выявление и оценка связи между признаками

4.1. Виды связей между признаками

4.2. Построение диаграмм

4.3. Корреляционный анализ

4.4. Регрессионный анализ. Линейная регрессия

4.5. Исследование связи между показателями методом однофакторного регрессионного анализа с помощью ППП MS Excel и Statistica, StatSoft. Inc

4.6. Исследование связи между показателями методом многомерного корреляционного анализа. Построение модели—уравнения регрессии—методом пошагового регрессионного анализа с помощью ППП MS Excel и Statistica, StatSoft. Inc

4.7. Регрессионный анализ. Нелинейная регрессия

5. Таблицы сопряжённости

5.1. Критерий

5.2. Критерий

5.3. Фи-коэффициент, критерий Фишера

5.4. Коэффициент сопряженности признаков

5.5. Критерий Крамера

5.6. Критерий Стьюдента

6. Дисперсионный анализ

6.1. Сущность и задачи дисперсионного анализа

6.2. Анализ однофакторных комплексов

6.3. Анализ двухфакторных комплексов

6.4. Оценка степени влияния факторов методом двухфакторного дисперсионного анализа на основе полного факторного эксперимента с помощью ППП MS Excel и Statistica, StatSoft. Inc

7. Дискриминантный анализ

7.1. Сущность и задачи дискриминантного анализа

7.2. Этапы решения задач дискриминантного анализа

7.3. Формирование решающих правил диагностики. Построение линейных классификационных функций и канонических линейных дискриминантных функций

7.4. Оценка эффективности решающих правил диагностики

7.5. Диагностика заболеваний поступающих больных на основании применения выработанных решающих правил

7.6. Построение линейных дискриминантных функций (ЛДФ) для решения задачи медицинской диагностики с помощью ППП MS Excel и Statistica, StatSoft. Inc

8. Факторный анализ

8.1. Сущность и задачи факторного анализа

8.2. Метод главных компонент

8.3. Интерпретация главных факторов. Ротация факторов

8.4. Построение линейных моделей для признаков. Классификация объектов по главным факторам

8.5. Исследование условий развития заболеваемости методом факторного анализа с помощью ППП MS Excel и Statistica, StatSoft. Inc

9. Кластерный анализ

9.1. Сущность кластерного анализа и его основные этапы

9.2. Этапы кластерного анализа

9.3. Коэффициент корреляции как мера сходства объектов

9.4. Коэффициенты подобия как мера сходства объектов

9.5. Функции расстояния для непрерывно варьирующих признаков

9.6. Некоторые виды метрик для непрерывно варьирующих признаков

9.7. Функции расстояния для качественных признаков

9.8. Решение задачи медицинской диагностики методом кластерного анализа с помощью ППП MS Excel и Statistica, StatSoft. Inc

10. Динамические ряды и методы их анализа

10.1. Основные показатели, используемые для анализа динамических рядов

10.2. Прогнозы объёма продаж с помощью методов выявления тенденции в динамическом ряду

11. Непараметрические методы анализа данных

11.1. Непараметрические критерии различия между независимыми выборками

11.2. Непараметрические критерии различия между зависимыми выборками

Рекомендуемая литература

Глоссарий

Указатель

Приложения

Приложение А. Функция Лапласа

Приложение Б. Функция, обратная функции Лапласа

Приложение В. Функция распределения биномиального закона

Приложение Г. Закон распределения Пуассона

Приложение Д. Вероятность появления события хотя бы один раз в серии из n независимых опытов

Приложение Е. Формула расчёта наряда средств

Приложение Ё. Критические значения Хи-квадрат распределения

Приложение Ж. Критические значения t-критерия Стьюдента

Приложение З. Критические значения для наибольшего отклонения эмпирического распределения от теоретического (критерий Колмогорова — Смирнова)

Приложение И. Критические значения коэффициента ранговой корреляции Спирмена

Приложение К. Значения критерия Фишера (F-критерия)

Приложение Л. Критические значения Z-критерия серий Вальда — Вольфовица

Приложение М. Критические значения U-критерия Манна — Уитни для уровня значимости p = 0,05

Приложение Н. Критические значения критерия Лиллиефорса

Приложение О. Значения коэффициентов для критерия Шапиро — Уилка

Приложение П. Критические значения G-критерия знаков

Приложение Р. Критические значения Т-критерия Уилкоксона

Приложение С. Критические значения критерия Фридмана

Приложение Т. Критические значения L-критерия Пейджа

Приложение У. Критические значения критерия Краскела — Уоллиса

Отрывок из книги

23 наблюдений и случаев летальности для четырех форм острых гной-но-септической инфекции (табл. 2.1). Таблица 2.1 Число случаев летальных исходов при различных формах внутрибольничной инфекции Номер группы Форма гнойно-септической инфекции Число больных Число леталь-ных исходов 1 Трахеобронхит 26 3 2 Пневмония 18 7 3 Уроинфекция 5 3 4 Сепсис 4 3 Определить частости (относительные величины частоты) ле-тальных исходов; оценить их точность и надежность. Построить график частости летальных исходов с указанием 95 % доверительных интервалов. Определить уровни значимости различия частостей летальных исходов для различных форм заболевания. Решение задачи Ввести исходные данные в MS Excel. На этом же листе повторить (скопировать) заголовок таблицы (№ группы, Форма заболевания) чуть ниже исходных данных. То есть, табл. 2.1 может быть скопирована относительно расположения её в постановке задачи. Рассчитать частости летальных исходов Р с использованием ввода формулы: D3 C3= ; скопировать эту формулу для групп № 2 и № 3, № 4. Для группы № 1 следует учесть поправку Йетса:D61 2C6C6=+ . Для групп №№ 2, 3, 4 рассчитать среднюю квадратическую ошибку относительной величины частоты (ОВЧ) летальных исхо-дов: =КОРЕНЬ(C11*(1-C11)/C4) и т. п. Рассчитать значения переменной Фишера для группы № 1: = 2·ASIN(КОРЕНЬ(D3/C3)). Вычислить среднюю квадратическую ошибку переменной Фишера: =1/КОРЕНЬ(C3) для этой группы. Найти границы 95%-го доверительного интервала для пере-менной Фишера: = E10 ± 1,96·F10 для группы № 1.

Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Статистика в биомедицине, фармации и фармацевтике (автор Николай Зубов, Владимир Кувакин, Сергей Умаров)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!

Статистика в биомедицине, фармации и фармацевтике

Содержание

Отрывок из книги

Зубов Н. Н. другие книги автора