2. Определение объема выборки: формулы расчета для показателя и для средней величины.

Объем – кол-во единиц наблюдения . которые составляют изучаемую совокупность.

1)если изучаемая величина является показателем

n=t²pq/ ² t- дов.коэф., если =2, то точн результ 95%, 3 и более – 99%. Р –показатель из публикации. Вид наблюдения: сплошное (ген совок), выборочное

q+p=1. Если данных нет , то p=q=50%

- max допустимая ошибка

2) если средняя величина n=t²ơ² / ² ? сигма – спреднеквадр отклонение,

2. Охарактеризовать базовые понятия теории вероятности как основы статистики.

Теория выборки базируется на законе больших чисел , которые в свою очередь основываются на теории вероятности.

Вероятность – возможность наступления данного события при данных условиях.

Теория вероятности – математическая теория , все события не явл-ся 100% гарантией.

Весь мир построен на случайности и это становится закономерностью

Метод «монте –карло» р=m/n p- вероятность события, m- мобытие, n- все возможные события. P= [0-1] 0- событие не может произойти. 1 – событие наступит 100%.

Теоретическая вероятность – возможность наступления данного события в ситуации полной определенности (все обстоятельства известны заранее)

Империческая вероятность – вероятность наступления события в условиях неполной опрделенности

Все зарег случаи беременности за 2013 г делим на жителей гТамбова

2. Дать определение и пояснить значение закона больших чисел (теорема Чебышева) для теории выборки.

Закон больших чисел – говорит что есть некоторый V выборки , который достаточен для получения достоверно изучаемой величиы.. Увелич V выборки, увеличится и точность ,которая не увеличит смысл изучаемого явления.

Теорема чебышева. С вероятностью близкой к 1 можно утверждать , что при достаточ большом числе независимых наблюдений, средняя величина изучаемого признака будет сколь угодно мало отличаться от средней величины изучаемого признака сей генеральной совокупности. Мы сами задаем точность. 99% - не ошибаемся, 1% - ошибаемя.

2. Виды статистических величин. Абсолютные величины: определение, виды, особенности применения.

Статистические величины – числовые значения изучаемых признаков

Есть 3 вида статистических величин

-абсолютные

- относительные

-средние .

Абсолютные – численное выражение результата наблюдения, наименованная величина.

Виды: -индивидуальная – единица наблюдения ; - групповая – общие , вся совокупность.

Особенности использования – с особой осторожностью; при сравнении дб полная уверенность неизменности структуры стат.совок.

Они дают представление о размере явления без учета общего размера совокупности (например, абсолютное количество заболеваний на територии города без учета численности городского населения).

2. Относительные величины: логические формулы расчета, особенности применения.

Относительные величины – результат отнесения одной величины к другой, выраженной в единицах , сотнях, тысячах.

Экстенсивный показатель характеризует внутреннюю структуру явления , определяя уд.вес или долю изучаемого явления (части явления) по отношению к целому,к размеру изучаемой статистич.совок. (структура заболеваемости. Смертности, доля заболевших среди вакцинированных)

Эп= часть явл/ все явл *100

Интенсивные показатели – характеризуют частоту явления за определенный промежуток времени в изучаемой среде, в которой оно непосредственно связано. Типичными ИП являются демографические показатели (рождаемость, смертность) и показатели заболеваемости (первичная заболеваемость, общая заболеаемость).

Ип= рахмер изучаемого явления/ размер среды х 1000

Ур-нь общей заболеваемости = общ число зарег заболеваний/ численность населения х1000

Ур-нь первич забол-ти = число впервые зарег заб/ числ населения х1000

Показатели соотношения – характеризуют частоту встречаемости признака в статистической совокупности, его распространенность и применяются в том случае когда сравниваются две, не связанные между собой статистические совокупности, но сопостовимые логически по содержанию (число врачей, больничных коек на колво населения)

Пс = размер изучаемого явления/ размер среды х 10 000