- •2. Теоремы сложения и умножения вероятностей. Условные вероятности.
- •3. Дискретные случайные величины.
- •4.Непрерывные случайные величины.
- •5) Непрерывные и дискретные величины.
- •6. Непрерывные и дискретные случайные величины. Закон распределения Пуассона. Формулы для математического ожидания и дисперсии. Примеры.
- •7. Непрерывные и дискретные случайные величины. Плотность вероятности. Нормальный закон распределения. Математическое распределение и дисперсия. Графическое представление. Примеры.
- •8.Стандартное нормальное распределение
- •9. Понятие генеральной совокупности и выборки. Объём выборки, репрезентативность. Статистическое распределение (вариационный ряд). Примеры. Характеристики выборки
- •10. Оценка параметров генеральной совокупности по характеристикам её выборки (точечная и интервальная). (Параметры генеральной совокупности и характеристики выборки. Формулы, пояснения).
- •1Точечная
- •11 Графические характеристики случайных величин. Гистограмма. Характеристики положения (мода, медиана, выборочная средняя).
- •12. Прямые и косвенные измерения погрешности измерений абсолютная и относительная погрешности измерений систематическая приборная грубая случайная погрешности примеры
- •Вопрос 1.Мех волны
- •2. Звук.Виды звуков.Волнов.Сопротивление
- •4.Эффект доплера
- •9. Формула Стокса.
- •15.Закон Ома для переменного тока
- •17. Электрический диполь.
- •19.Токовый монополь. Токовый диполь. Электрическое поле токового
- •27. Принцип действия электронного усилителя, принципиальная схема на транзисторе.
- •29.Принцип работы электронного осциллографа.
- •30.Электроды для съема биоэлектрического сигнала
- •31. Датчики медико-биологической информации
- •32.Понятие об аналоговых, дискретных и комбинированных регистрирующих устройствах. Устройства отображения. Медицинское применение регистрирующих и отображающих устройств.
- •34.Частотная амплитудно-частотная характеристика усилителей. Линейные искажения. Полоса пропускания.
- •36Шкала электромагнитных излучений
- •40.Энергетические характеристики световых потоков, поток светового излучения и плотность потока(интенсивность). Волновая оптика. Дифракционная решетка. Дифракционный спектр.
- •42. Поляризация света.
- •43. Рассеяние света. Виды оптических неоднородностей. Показатель рассеяния. Закон Рэлея.
- •44.Поглощение света. Законы: Бугера, Бугера-Ламберта-Бара и тд.
- •46. Излучение Солнца.
- •48 Люминесценция. Спектры люминесценции…
- •49.Спектрофотометрия. Спектрофлуориметрия.
- •51. Виды радиоактивных излучений Радиоактивность.
- •54. Поглощённая и эквивалентная дозы ионизирующего излучения. Коэффициент качества для α-, β- ,μ-,
8.Стандартное нормальное распределение
Стандартным норм.распределением называется норм.распр-е с мат.ож.0 и стандартным отклонением 1. Одной из важнейших задач,решаемых в рамках теории вер-тей и мат.статистики,явл. Определение интервала,в кот. случайная величина попадает с некоторой заданной вер-тью. Такая вер-ть наз.доверительной,а интервал наз. доверительным интервалом.Обычно в этих задачах рассматриваются только определенные, стандартные доверительные интервалы.Это позволяет избежать мат.вычислений,взяв известные из таблицдоверительные вер-ти для стандартных интервалов. Известны 3 станд.интервала,основанные на величине среднего квадратического для данного норм.распределения
Для непрерывных случ.величин описывается законом Гаусса. Распределение вероятностей, которое задается функцией плотности распределения:
где μ —математическое ожидание
σ² — дисперсия.
σ – среднее квадратич. отклонение этой величины
График симметричен относительно вертик.прямой Хmax = μ.
Стандартный интервал а</=х</=b
Вероятность попадания в него случайной величины
b
Р(а</=х</=b)= ар (плотность) (Х)dx
Доверительная вероятность α – некоторая заданная вероятность, с которой случ.величина попадает в определённый интервал.
Такой интервал – доверительный
Стандартные интервалы
(вместо < должно быть </=)
М- σ <х< М+ σ (α = 68%)
М- 2σ <х< М+ 2σ (α = 95%)
М- 3σ <х< М+ 3σ (α = 99,7%)
9. Понятие генеральной совокупности и выборки. Объём выборки, репрезентативность. Статистическое распределение (вариационный ряд). Примеры. Характеристики выборки
Основу статистического исследования составляет множество данных, полученных в результате измерения одного или нескольких признаков. Реально наблюдаемая совокупность объектов, статистически представленная рядом наблюдений случайной величины , является выборкой, а гипотетически существующая (домысливаемая) — генеральной совокупностью.
Пример. Практически одна и та же случайно отобранная совокупность объектов — коммерческих банков одного административного округа Москвы, может рассматриваться как выборка из генеральной совокупности всех коммерческих банков этого округа, и как выборка из генеральной совокупности всех коммерческих банков Москвы, а также как выборка из коммерческих банков страны и т.д.
Число наблюдений, образующих выборку, называется объемом выборки.
Репрезентативности выборки - полнота и адекватность свойств генеральной совокупности, по отношению к которой эту выборку можно считать представительной. Изучение статистических свойств совокупности можно организовать двумя способами: с помощью сплошного и несплошного наблюдения . Сплошное наблюдение предусматривает обследование всех единиц изучаемой совокупности, а несплошное (выборочное) наблюдение — только его части.
Выборка образует вариационный ряд, если выборочные значения случайной величины упорядочены по возрастанию (ранжированы), значения же признака называются вариантами.
Характеристики выборки:
Качественная характеристика выборки – кого именно мы выбираем и какие способы построения выборки мы для этого используем.
Количественная характеристика выборки – сколько случаев выбираем, другими словами объём выборки.