🗊Доцент Аймаханова А.Ш.

Категория: Обществознание
Нажмите для полного просмотра!
Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №1Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №2Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №3Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №4Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №5Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №6Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №7Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №8Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №9Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №10Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №11Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №12Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №13Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №14Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №15Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №16Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №17Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №18Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №19Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №20Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №21Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №22Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №23Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №24Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №25Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №26Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №27
Скачать

Содержание ▲

Вы можете ознакомиться и скачать Доцент Аймаханова А.Ш.. Презентация содержит 27 слайдов. Презентации для любого класса можно скачать бесплатно. Если материал и наш сайт презентаций Вам понравились – поделитесь им с друзьями с помощью социальных кнопок и добавьте в закладки в своем браузере.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1


Доцент Аймаханова А.Ш.
Описание слайда:
Доцент Аймаханова А.Ш.

Слайд 2


1. Статистические гипотезы в медико- биологических исследованиях. 2. Параметрические критерии различий. 3. Непараметрические критерии. 4. Критерии согласия.
Описание слайда:
1. Статистические гипотезы в медико- биологических исследованиях. 2. Параметрические критерии различий. 3. Непараметрические критерии. 4. Критерии согласия.

Слайд 3


Процедура сопоставления высказанного предположения (гипотезы) с выборочными данными называется проверкой гипотез. Задачи статистической проверки гипотез: Относительно некоторой генеральной совокупности высказывается та или иная гипотеза Н0. Из этой генеральной совокупности извлекается выборка. Требуется указать правило, при помощи которого можно было бы по выборке решить вопрос о том, следует ли отклонить гипотезу Н0 или принять ее.
Описание слайда:
Процедура сопоставления высказанного предположения (гипотезы) с выборочными данными называется проверкой гипотез. Задачи статистической проверки гипотез: Относительно некоторой генеральной совокупности высказывается та или иная гипотеза Н0. Из этой генеральной совокупности извлекается выборка. Требуется указать правило, при помощи которого можно было бы по выборке решить вопрос о том, следует ли отклонить гипотезу Н0 или принять ее.

Слайд 4


Статистическая гипотеза- это предположение о виде распределения или о величинах неизвестных параметров генеральной совокупности, которая может быть проверена на основании выборочных показателей. Примеры статистических гипотез: Генеральная совокупность распределена по нормальному закону Гаусса. Дисперсии двух нормальных совокупностей равны между собой.
Описание слайда:
Статистическая гипотеза- это предположение о виде распределения или о величинах неизвестных параметров генеральной совокупности, которая может быть проверена на основании выборочных показателей. Примеры статистических гипотез: Генеральная совокупность распределена по нормальному закону Гаусса. Дисперсии двух нормальных совокупностей равны между собой.

Слайд 5


Параметрические   Непараметрические
Описание слайда:
Параметрические   Непараметрические

Слайд 6


Нулевой гипотезой Н0 называется основная гипотеза, которая проверяется. Альтернативной гипотезой Н1, называется гипотеза, конкурирующая с нулевой, то есть противоречащая ей. Простой называют гипотезу, содержащую только одно предположение. a=a0 Сложной называют гипотезу, которая состоит из конечного или бесконечного числа простых гипотез. Статистическим критерием проверки гипотезы Н0 называется правило, по которому принимается решение принять или отклонить гипотезу Н0.
Описание слайда:
Нулевой гипотезой Н0 называется основная гипотеза, которая проверяется. Альтернативной гипотезой Н1, называется гипотеза, конкурирующая с нулевой, то есть противоречащая ей. Простой называют гипотезу, содержащую только одно предположение. a=a0 Сложной называют гипотезу, которая состоит из конечного или бесконечного числа простых гипотез. Статистическим критерием проверки гипотезы Н0 называется правило, по которому принимается решение принять или отклонить гипотезу Н0.

Слайд 7


Проверку гипотез осуществляют на основании результатов выборки X1,X2,…,Xn , из которых формируют функцию выборки Tn=T(X1,X2,…,Xn ), называемой статистикой критерия. Tn=T(X1,X2,…,Xn ) критическая область S область принятия гипотезы
Описание слайда:
Проверку гипотез осуществляют на основании результатов выборки X1,X2,…,Xn , из которых формируют функцию выборки Tn=T(X1,X2,…,Xn ), называемой статистикой критерия. Tn=T(X1,X2,…,Xn ) критическая область S область принятия гипотезы

Слайд 8


Первого рода   Второго рода
Описание слайда:
Первого рода   Второго рода

Слайд 9


Уровнем значимости критерия () называется вероятность допустить ошибку 1-го рода. Вероятность ошибки 2-го рода обозначается через β. Мощностью критерия называется вероятность недопущения ошибки 2-го рода (1- β). Р(отвергнуть Н0/Н0 верна) или Р(Н1/Н0) βР(принять Н0/Н0 неверна) или βР(Н0 /Н1) 1-βР(принять Н1/Н1 верна) Чем больше мощность критерия, тем вероятность ошибки 2-го рода меньше. Разумное соотношение между  и β находят, исходя из тяжести последствий каждой из ошибок.
Описание слайда:
Уровнем значимости критерия () называется вероятность допустить ошибку 1-го рода. Вероятность ошибки 2-го рода обозначается через β. Мощностью критерия называется вероятность недопущения ошибки 2-го рода (1- β). Р(отвергнуть Н0/Н0 верна) или Р(Н1/Н0) βР(принять Н0/Н0 неверна) или βР(Н0 /Н1) 1-βР(принять Н1/Н1 верна) Чем больше мощность критерия, тем вероятность ошибки 2-го рода меньше. Разумное соотношение между  и β находят, исходя из тяжести последствий каждой из ошибок.

Слайд 10


1. Формирование нулевой Н0 и альтернативной Н1 гипотез исходя из выборки X1,X2,…,Xn . 2. Подбор статистики критерия Tn=T(X1,X2,…,Xn ) 3. По статистике критерия Tn и уровню значимости  определяют критическую точку tкр, то есть границу, отделяющую область от S. 4. Для полученной реализации выборки Х=(X1,X2,…,Xn ) подсчитывают значение критерия, то есть Tнабл=T(X1,X2,…,Xn )t 5. Если tS (например, t> tкр для правосторонней области S), то нулевую гипотезу Н0 отвергают; если же t (t <tкр), то нет оснований, чтобы отвергнуть гипотезу Н0.
Описание слайда:
1. Формирование нулевой Н0 и альтернативной Н1 гипотез исходя из выборки X1,X2,…,Xn . 2. Подбор статистики критерия Tn=T(X1,X2,…,Xn ) 3. По статистике критерия Tn и уровню значимости  определяют критическую точку tкр, то есть границу, отделяющую область от S. 4. Для полученной реализации выборки Х=(X1,X2,…,Xn ) подсчитывают значение критерия, то есть Tнабл=T(X1,X2,…,Xn )t 5. Если tS (например, t> tкр для правосторонней области S), то нулевую гипотезу Н0 отвергают; если же t (t <tкр), то нет оснований, чтобы отвергнуть гипотезу Н0.

Слайд 11


Общий вид:
Описание слайда:
Общий вид:

Слайд 12


df= n1+n2-2
Описание слайда:
df= n1+n2-2

Слайд 13


df=n-1
Описание слайда:
df=n-1

Слайд 14


Критерий Стьюдента может быть использован для проверки гипотезы о различии средних только для двух групп. Критерий Стьюдента применяется в случае малых выборок, что характерно для медико- биологических экспериментов. Если схема эксперимента предполагает большее число групп, воспользуйтесь дисперсионным анализом. Если критерий Стьюдента был использован для проверки различий между несколькими группами, то истинный уровень значимости можно получить, умножив уровень значимости, на число возможных сравнений.
Описание слайда:
Критерий Стьюдента может быть использован для проверки гипотезы о различии средних только для двух групп. Критерий Стьюдента применяется в случае малых выборок, что характерно для медико- биологических экспериментов. Если схема эксперимента предполагает большее число групп, воспользуйтесь дисперсионным анализом. Если критерий Стьюдента был использован для проверки различий между несколькими группами, то истинный уровень значимости можно получить, умножив уровень значимости, на число возможных сравнений.

Слайд 15


Доцент Аймаханова А.Ш., слайд №15
Описание слайда:

Слайд 16


Критерии различия называют непараметрическими, если он не базируется на предположении о типе распределения генеральной совокупности и не использует параметры этой совокупности. Применение непараметрических методов целесообразно: на этапе разведочного анализа; при малом числе наблюдений (до 30); когда нет уверенности в соответствии данных закону нормального распределения.
Описание слайда:
Критерии различия называют непараметрическими, если он не базируется на предположении о типе распределения генеральной совокупности и не использует параметры этой совокупности. Применение непараметрических методов целесообразно: на этапе разведочного анализа; при малом числе наблюдений (до 30); когда нет уверенности в соответствии данных закону нормального распределения.

Слайд 17


Непараметрические критерии представлены основными группами: критерии различия между группами независимых выборок; критерии различия между группами зависимых выборок.
Описание слайда:
Непараметрические критерии представлены основными группами: критерии различия между группами независимых выборок; критерии различия между группами зависимых выборок.

Слайд 18


U критерий Манна-Уитни двухвыборочный критерий Колмогорова – Смирнова.
Описание слайда:
U критерий Манна-Уитни двухвыборочный критерий Колмогорова – Смирнова.

Слайд 19


z – критерий знаков Т – критерий Уилкоксона парных сравнений
Описание слайда:
z – критерий знаков Т – критерий Уилкоксона парных сравнений

Слайд 20


Критерием согласия называют статистический критерий проверки гипотезы о предполагаемом законе неизвестного распределения. Пирсона (Хи-квадрат), Колмогорова, Фишера, Смирнова.
Описание слайда:
Критерием согласия называют статистический критерий проверки гипотезы о предполагаемом законе неизвестного распределения. Пирсона (Хи-квадрат), Колмогорова, Фишера, Смирнова.

Слайд 21


Н0: «между эмперическим распределением и теоретической моделью нет никакого различия». Если эмпирические частоты (ni) сильно отличаются от теоретических (npi) ,то проверяемую гипотезу Но следует отвергнуть; в противном случае-принять.
Описание слайда:
Н0: «между эмперическим распределением и теоретической моделью нет никакого различия». Если эмпирические частоты (ni) сильно отличаются от теоретических (npi) ,то проверяемую гипотезу Но следует отвергнуть; в противном случае-принять.

Слайд 22


n-объем выборки k-число интервалов разбиения выборки ni-число значений выборки, попавших в і-й интервал npi - теоретическая частота попадания значений случайной величины Х в і-й интервал.
Описание слайда:
n-объем выборки k-число интервалов разбиения выборки ni-число значений выборки, попавших в і-й интервал npi - теоретическая частота попадания значений случайной величины Х в і-й интервал.

Слайд 23


или О-фактически наблюдаемое число Е- теоретически ожидаемое число
Описание слайда:
или О-фактически наблюдаемое число Е- теоретически ожидаемое число

Слайд 24


Для распределения признаков, которые принимают всего 2 значения.
Описание слайда:
Для распределения признаков, которые принимают всего 2 значения.

Слайд 25


*По формуле вычисляют - выборочное значение статистики критерия. *выбрав уровень значимости α критерия, по таблице -распределения находим критическую точку *Если ≤ , то гипотеза Н0 не противоречит опытным данным; если > , то гипотеза Н0 отвергается. Неоходимым условием применения критерия Пирсона является наличие в каждом из интервалов не менее 5 наблюдений
Описание слайда:
*По формуле вычисляют - выборочное значение статистики критерия. *выбрав уровень значимости α критерия, по таблице -распределения находим критическую точку *Если ≤ , то гипотеза Н0 не противоречит опытным данным; если > , то гипотеза Н0 отвергается. Неоходимым условием применения критерия Пирсона является наличие в каждом из интервалов не менее 5 наблюдений

Слайд 26


Медик В.А.,Токмачев М.С.,Фишман Б.Б.Статистика в медицине и биологии. М.: Медицина, 2000. Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Высшая школа, 1973. И.В. Павлушков и др. Основы высшей математики и математической статистики. (учебник для медицинских и фармацевтических вузов) М., «ГЭОТАР - МЕД»; 2003
Описание слайда:
Медик В.А.,Токмачев М.С.,Фишман Б.Б.Статистика в медицине и биологии. М.: Медицина, 2000. Лукьянова Е.А. Медицинская статистика.- М.: Изд. РУДН, 2002. Рокицкий П.Ф. Биологическая статистика.- Высшая школа, 1973. И.В. Павлушков и др. Основы высшей математики и математической статистики. (учебник для медицинских и фармацевтических вузов) М., «ГЭОТАР - МЕД»; 2003

Слайд 27


СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ.
Описание слайда:
СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ.

Скачать

Похожие презентации
Mypresentation.ru
Загрузить презентацию