- •1. Определение информатики. Общие понятия информатики. Формула для количественного.Определения информации. Единицы измерения информации. Определение информатики
- •2. Определение медицинской информатики, как прикладной науки. Задачи, решаемые методами медицинской информатики.
- •6. Локальные вычислительные сети. Протоколы компьютерных сетей. Понятие выделенного и невыделенного сервера.
- •7. Технические и программные средства локальных компьютерных сетей. Линии связи, каналы связи.
- •8. Локальные сети: файл-серверные и клиент-серверные технологии
- •10. Типы баз данных. Особенности реляционных субд ms Access и субд OpenOffice.Org Base. Назначение объектов субд Access и Base: таблицы, формы, запросы, отчеты. Типы данных.
- •13. Субд, их основные типы и характеристики. Основные типы объектов субд (таблицы и проч.). Основные задачи, решаемые этими программами. Архитектура, примеры.
- •15. Приложения и пакеты приложений. Характеристики OpenOffice и ms Office. Ценовые и качественные характеристики.
- •30.Диагностический знак. Чувствительность, Специфичность, Положительная и Отрицательная предсказательная сила. Соотношение подобия. Примеры.
- •32. В рамках классификации информационных медицинских систем (имс), определите, что такое автоматизированные медицинские системы территориального уровня. На какие виды их подразделяют?
- •41.Дискретные и непрерывные случайные величины. Числовые характеристики дискретной случайной величины (математической ожидание дисперсия), их свойства.
- •18. Адреса. Доменная организация адресного пространства. Понятие о поддоменах и сверхдоменах.
- •50. Абсолютная и относительная погрешности. Погрешности прямых и косвенных измерений. Методы статистической обработки вариационных рядов.
- •52. Теорема сложения для несовместных событий. Теорема умножения для независимых событий. Условная вероятность. Полная вероятность. Формула Байеса.
52. Теорема сложения для несовместных событий. Теорема умножения для независимых событий. Условная вероятность. Полная вероятность. Формула Байеса.
Суммой А + В двух событий А и В называют событие, состоящее в появлении события А, или события В, или обоих этих событий. Например, если из орудия произведены два выстрела и А — попадание при первом выстреле, В — попадание при втором выстреле, то А + В — попадание при первом выстреле, или при втором, или в обоих выстрелах.
В частности, если два события А и B — несовместные, то А + В — событие, состоящее в появлении одного из этих событий, безразлично какого.
Суммой нескольких событий называют событие, которое состоит в появлении хотя бы одного из этих событий. Например, событие А + В + С состоит в появлении одного из следующих событий: А, В, С, А и В, А и С, В и С, А и В и С.
Теорема умножения. Вероятность совмещения событий А и В равна произведению вероятности одного из них на условную вероятность другого, вычисленную в предположении, что первое событие осуществилось, т. е.
P(AB)=P(A)PA(B) |
Условная вероятность — вероятность одного события при условии, что другое событие уже произошло.
Если событие А может произойти только при выполнении одного из событий , которые образуютполную группу несовместных событий, то вероятность события Авычисляется по формуле
.
Эта формула называется формулой полной вероятности.
Формула Байеса:
,
где
—априорная вероятность гипотезы A (смысл такой терминологии см. ниже);
—вероятность гипотезы A при наступлении события B (апостериорная вероятность);
—вероятность наступления события B при истинности гипотезы A;
—полная вероятность наступления события B.