- •Введение
 - •Раздел I. Введение в теорию вероятностей
 - •Понятие о случайном событии
 - •Классическое определение вероятности
 - •Относительная частота. Статистическое определение вероятности.
 - •Геометрическая вероятность
 - •Свойства вероятностей Сложение вероятностей несовместимых событий
 - •Умножение вероятностей
 - •Сложение вероятностей совместимых событий
 - •Формула полной вероятности
 - •Основные формулы комбинаторики
 - •Дискретные и непрерывные случайные величины. Понятие «случайные величины»
 - •Закон распределения случайной величины
 - •Теоретические распределения вероятностей
 - •Биномиальное распределение
 - •Распределение Пуассона
 - •Числовые характеристики дискретных случайных величин
 - •Нормальное распределение
 - •Вопросы для самопроверки:
 - •Раздел II. Основные понятия и термины биологической статистики Генеральная совокупность и выборка
 - •Непреднамеренный отбор. Метод последовательных номеров. Случайный и механический методы отбора
 - •Признаки и показатели
 - •Правила ранжирования
 - •Способы группировки первичных данных.
 - •Схемы (модели) научного исследования
 - •Однофакторная и многофакторная модель Контрольные и экспериментальные группы
 - •Метод автоконтроля
 - •Метод дублирования
 - •Метод последовательного пополнения групп
 - •Численность контрольных и экспериментальных групп
 - •Научные гипотезы
 - •Направленные гипотезы
 - •Статистические критерии
 - •Параметрические критерии
 - •Непараметрические критерии
 - •Уровни статистической значимости
 - •1 Рода.
 - •Вопросы для самопроверки
 - •Раздел III. Статистические методы обработки экспериментальных данных
 - •Проверка гипотезы о законе распределения
 - •Χ2 Пирсона
 - •Описательные статистики Концепция сжатия экспериментальных данных
 - •Показатели центральной тенденции. Средние.
 - •Медиана
 - •Персентили
 - •Показатели изменчивости
 - •Стандартизованные данные
 - •Показатели асимметрии и эксцесса
 - •Эксцесс
 - •Работа с качественными переменными Количественная оценка результатов эксперимента.
 - •Вопросы для самопроверки:
 - •Сравнение двух независимых групп т критерий Стьюдента
 - •Критерии согласия для дисперсий
 - •U критерий Маана-Уитни
 - •Сравнение качественных признаков Критерий χ2
 - •Сравнение долей
 - •Точный тест Фишера
 - •Сравнение более двух независимых групп Однофакторный дисперсионный анализ Фишера
 - •Критерий Краскела-Уоллиса
 - •Сравнение двух зависимых групп Парный т критерий Стьюдента
 - •Парный критерий т – Вилкоксона
 - •Критерий x2r Фридмана
 - •Тест Мак-Немара
 - •Корреляционный анализ
 - •Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
 - •Условия применения и ограничения корреляционно анализа
 - •Вычисление и интерпретация параметров парной линейной корреляции
 - •Измерение связи количественных признаков
 - •Измерение связи порядковых признаков
 - •Измерение связи номинальных признаков
 - •Относительный риск. Отношение шансов
 - •Статистическая оценка надежности параметров парной корреляции
 - •Частная корреляция
 - •Факторный анализ
 - •Вопросы для самопроверки:
 - •Регрессионный анализ
 - •Метод наименьших квадратов
 - •Выбор формы функциональной зависимости
 - •Применение парного линейного уравнения регрессии
 - •Корреляционно-регрессионные модели (крм) и их применение в анализе и прогнозе.
 - •Логистическая регрессия
 - •Анализ динамических изменений Применение метода наименьших квадратов при исследовании тенденции развития
 - •Анализ циклических изменений
 - •Метод обычных средних
 - •Метод корригирования средних
 - •Метод отношения фактических данных
 - •Ошибки, допускаемые при количественной характеристике сезонных колебаний
 - •Кластерный анализ
 - •Иерархическое дерево
 - •Меры расстояния
 - •Правила объединения или связи
 - •Метод k средних
 - •Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: легкая ситуация.
 - •Выбор между параметрическими и непараметрическими тестами: сложные случаи.
 - •Выбор между параметрическим и непараметрическим тестом: насколько это на самом деле влияет на результат?
 - •Одно или двухсторонняя p-оценка?
 - •Парный или непарный тест?
 - •Тест Фишера или хи-квадрат?
 - •Регрессия или корреляция?
 - •Вопросы для самопроверки:
 - •Раздел IV. Работа с программой easystatistics Общие сведения о программе EasyStatistics
 - •Создание новой базы данных
 - •Работа с файлами
 - •Копирование и вставка данных
 - •Работа с фильтрами
 - •Работа с переменными и строками
 - •Статистические методы Описательные статистики
 - •Частотный анализ
 - •Сравнение независимых выборок
 - •Сравнение связанных выборок
 - •Дисперсионный анализ
 - •Корреляционный анализ
 - •Множественная регрессия
 - •Проверка типа распределения эмпирических данных
 - •Вероятностный калькулятор
 - •Задания для самостоятельной работы с программой
 - •Список рекомендуемой литературы
 - •Граничные (критические) значения 2-критерия, соответствующие разным вероятностям допустимой ошибки и разным степеням свободы
 - •Критические значения коэффициентов корреляции для различных степеней свободы (n - 2) и разных вероятностей допустимых ошибок
 
Введение
Учебно-методическое пособие знакомит студентов с основными понятиями о теории вероятностей, случайных процессах, статистическом оценивании и проверке гипотез, статистических методах обработки экспериментальных данных, математических методах, принятых в биологических исследованиях.
Пособие состоит из четырех разделов:
Введение в теорию вероятностей.
Основные понятия и термины статистики.
Статистические методы обработки экспериментальных данных.
Компьютерная обработка данных анализа в специализированной программе EasyStatistics.
Введение в теорию вероятностей дает представление о случайных событиях, вероятности и ее свойствах, случайных величинах и основных теоретических распределениях случайных величин.
При изучении второго раздела разбираются понятия о совокупности и выборке, классификации признаков, дается представление о схемах научного эксперимента и научных гипотезах, достоверности и надежности результатов.
Третий раздел знакомит со статистическими методами описания групп, способами их сравнения в зависимости от характера распределения исходных данных. Большое внимание уделено корреляционно-регрессионному анализу, лежащему в основе многомерных методов анализа. Разбираются широко распространенные в биологических исследованиях методы оценки динамики, цикличности и классификации. При описании каждого метода описываются условия, необходимые для проведения статистической обработки, и возможные трудности в интерпретации полученных показателей.
Четвертый раздел посвящен практическому применению методов статистической обработки данных с помощью специализированной программы «Статистическая обработка медико-биологических данных» (EasyStatistics). Данная программа разработана автором пособия (Роспатент №2003612171) и предназначена для статистической обработки данных биологических и медицинских исследований и, в первую очередь, нацелена на выполнение курсовых и дипломных работ студентами. В то же время это не замена уже существующим мощным статистическим пакетам, таким как Statistica, а скорее дополнение, помогающее оценить возможности манипулирования данными и принципы работы с основными статистическими методами.
Каждый раздел содержит список вопросов и заданий для самопроверки.
Пособие также содержит список учебно-методических материалов, рекомендуемых для самостоятельной работы студентов.
Раздел I. Введение в теорию вероятностей
Закономерности, которым подчиняются случайные события, изучаются в разделах математики, которые называются теорией вероятностей и математической статистикой.
Понятие о случайном событии
Опыт, эксперимент, наблюдение явления называются испытанием. Испытаниями, например, являются: бросание монеты, выстрел из винтовки, бросание игральной кости (кубика с нанесенными на каждую грань числом очков — от одного до шести).
Результат, исход испытания называется событием.
Для обозначения событий используются большие буквы латинского алфавита: А, В, С и т. д.
Два события называются совместимыми, если появление одного из них не исключает появление другого в одном и том же испытании.
Испытание: однократное бросание игральной кости. Событие А — появление четырех очков. Событие В— появление четного числа очков. События Аи В совместимые.
Два события называются несовместимыми, если появление одного из них исключает появление другого в одном и том же испытании.
Испытание: однократное бросание монеты. Событие А — выпадение герба, событие В — выпадение цифры. Эти события несовместимы, так как появление одного из них исключает появление другого.
Несовместимость более чем двух событий означает их попарную несовместимость
Испытание: однократное бросание игральной кости. Пусть события А1, А2, А3, А4, А5, А6 соответственно выпадение одного очка, двух, трех и т. д. Эти события являются несовместимыми..
Два события А и В называются противоположными, если в данном испытании они несовместимы и одно из них обязательно происходит.
Событие, противоположное событию А, обозначают через А~.
Испытание: бросание монеты. Событие А — выпадение герба, событие В — выпадение цифры. Эти события противоположны, так как исходами бросания могут быть лишь они, и появление одного из них исключает появление другого, т. е. А = В~ или А~ = В.
Событие называется достоверным, если в данном испытании оно является единственно возможным его исходом, и невозможным, если в данном испытании оно заведомо не может произойти.
Испытание: извлечение шара из урны, в которой все шары белые. Событие А — вынут белый шар — достоверное событие; событие В — вынут черный шар — невозможное событие.
Достоверное и невозможное события в данном испытании являются противоположными.
Событие А называется случайным, если оно объективно может наступить или не наступить в данном испытании.
Выпадение шести очков при бросании игральной кости — случайное событие. Оно может наступить, но может и не наступить в данном испытании.
Прорастание девяноста восьми зерен пшеницы из ста — случайное событие. Это событие может наступить, но, может быть, прорастет зерен больше или меньше.
