🗊Презентация Келісім белгісі. Келісім белгісін қолданудың тәжірибелік үлгісі (Мендель заңы)

Жоспары: Жоспары: І.Кіріспе ІІ.Негізгі бөлім. Келісім белгілері:қолдану мақсаты,нөлдік және баламалы болжамды тұжырымдау Параметрлік және параметрлік емес критерийлер 2-Пирсонның келіміс белгісі Колмогоровтың келісім белгісі Келісім белгісін қолданудың тәжірибелік үлгісі (Мендель заңы) ІІІ.Қорытынды Пайдаланған әдебиеттер      

І.Кіріспе   Статистикалық белгілер деп - қарастырылып отырған болжамның тәжірибеде алынған мәндерге сәйкестігін немесе сәйкес еместігін анықтайтын ережені айтады.Кездейсоқ шамалардың белгісіз үлестірім заңының түрі туралы кейбір болжамдарды немесе белгілі үлестірімның параметрлері туралы алдынала шарт ретінде ұсынған түсіндіруді болжам деп атайды.Статистикалық жорамалдарда тексерудің мағынасы бақыланып отырған белгілер арасындағы айырмашылық кездейсоқ жағдайдың нәтижесі болу ықтималдылығы қандай екендігін анықтау.Статистикалық критерий-нөлдік жорамалды қабылдауға немесе жоққа шығаруға мүмкіндік беретін ереже.Статистикалық критерийлер ең алдымен таңдама деректерінің қасиеттері негізінде және оларды таралу түрлеріне қарай таңдалынады.

II.Негізгі бөлім II.Негізгі бөлім Келісім белгісі-таңдаманың кейбір үлестірім заңына сәйкес келетіндігі туралы болжамды тексеру үшін қолданылатын белгі. Келісім белгілерінің ішінде кең тарағандары х2-Пирсон және Колмогоров-Смирнов белгілері болып табылады. х2-Пирсонның және Колмогоров-Смирнов белгілері бақылаудың саны үлкен болғанда қолданылады. Келісім белгілері теориялық және империялық жиіліктер арасындағы айрмашылықтың мағынасы жоқ,яғни кездейсоқ,ал мағынасы бар кезде,яғни кездесоқ емес деген байланысты анықтауға мүмкіндік береді.

Келісім белгірі екі жағдайда қолданылады. Келісім белгірі екі жағдайда қолданылады. -белгілердің тәжірибелі үлестірімі мен теориялық үлестірімін салыстыру үшін. -бір белгінің екі тәжірибелік үлестірімін салыстыру үшін. Тексеруге жататын негізгі жорамалды нөлдік жорамал деп атайды және H0 арқылы белгілейді.

2.Параметрлік және параметрлік емес критерийлер 2.Параметрлік және параметрлік емес критерийлер Статистикалық жорамалды тексеру үшін қолданылатын критерийлер екі түрге бөлінеді:параметрлік және параметрлік емес критерийлер. Параметрлік критерийлер деп бас жиынтықтағы зерттелетін белгілердің қалыпты таралуына негізделген және олардың негізгі параметрлерін есептеуде қажет ететін деректерді өңдеудің статистикалық таңдау әдістерін айтады. Параметрлік емес криетрийлер деп бас жиынтықтағы зерттелетін белгілердің қалыпты таралына негізделмеген және олардың негізгі параметрлерін есептеуде талап етпейтін деректерді өңдеудің статистикалық талдау әдістерін айтады.

2-Пирсонның келісім белгісі 2-Пирсонның келісім белгісі 2-Пирсонның келіміс белгісін қолданудың тізбесі 1)H0: «Х»кездейсоқ шама F (x) үлестірім функциясы болады. H1: «Х» кездейсоқ шама F (x) үлестірім функциясы болмайды. 2) р=0,05-маңыздылық деңгейі. 3) , Мұндағы k-эмперикалық бөлінуге топтар саны,тобындағы бақылау жиілігі белгісі, жиілік Кездейсоқ шаманың [хр,хi+1] аралық түсу жиілігін есептеу үшін қолданылатын формула.

Мұндағы μ-математикалық үміт,σ-орташа қвадраттың ауытқу,Ф(х)-бір қалыпты үлестірімнің нормаланған функциясы Егер «μ» және «σ» белгісіз болса,онда ,s бағаларын есептеу керек. Соңғы бағанға қосындысын есептеп кестені толтырыңыз,және ол

Колмогоровтың келісім белгісі   Колмогоровтың келісім белгісінің қолданудың тізбесі.   1)H0: «Х»кездейсоқ шама F (x) үлестірім функциясы болады. H1: «Х» кездейсоқ шама F (x) үлестірім функциясы болмайды. 2) р=0,05-маңыздылық деңгейі. 3) Мұндағы -бақыланатын «Fn(x)» және теориялық «Fn(x)» үлестірім функцияларының абсолютті шамасының ең үлкен мәнінің айырымы, n-статистикалық қатардағы бақыланатын сан. Бір қалыпты үлестірім заңы үшін теориялық үлестірім функциясының мәнін есептейтін формула: Мұндағы х-таңдамалы орташа, s-орташа квадраттық аутықуы, Фx-Лаплас функциясы

Қорытынды Қорытынды   Деректерді статистикалық талдау әдісін таңдау үшін әр түрлі таңдамалардаы салыстырылатын айнымалының қандай шкалада өлшенгенін білу маңызды.Номиналды және ординальды шкалаларда өлшенген деректер сапалы деректерге жататынын білеміз,яғни санмен емес атаумен берілген деректер.олар медицинада өте жиі кездеседі. Келісім белгілерінің ішінде кең тарағандары х2-Пирсон және Колмогоров-Смирнов белгілері болып табылады. х2-Пирсонның және Колмогоров-Смирнов белгілері бақылаудың саны үлкен болғанда қолданылады.

Пайдаланған әдебиеттер Пайдаланған әдебиеттер Ахметқазиев А.А,Кельтенова Р.Т.Математикалық статистика,Алматы «Экономика!,2002 ж Бөлешов М.Ә.Медициналық статистика:оқулық /Бөлешов М.Ә.-Алматы;Эверо,2010.-144 б. Шыныбеков Ә.Н.Ықтималдылық теориясы және математикалық элементтер:оқу құралы/Шыныбеков Ә.Н.-Алматы:Экономика,2008.-236 б Койчубеков Б.К,Букеева А.С.Мысалдар мен тапсырмалардағы биостатистика./Оқу-әдістемелік құрал//-Алматы, «Эверо».2013 жыл. Интернет желісі (google.kz

Назар аударғандарыңызға рахмет!!!! Назар аударғандарыңызға рахмет!!!!