Nyelv :
SWEWE Tag :Bejelentkezés |Bejegyzés
Keresés
Enciklopédia közösség |Enciklopédia válaszok |Küldje el kérdését |Szókincs |Feltöltés ismeretek
Előző 1 Következő Válassza ki a Pages

Biostatisztika

Biostatisztika (Shengwu Tongji, biostatisztika, biometria, biometrikus), ami azt jelenti, alkalmazott matematikai statisztika. Amely felhasználja az elveket és módszereket a matematikai statisztika, elemzése és értelmezése a biológiai jelenségek és az adatok, annak érdekében, hogy megértsék a lényegét és szabályszerűségét.

A rövid bemutatása

Idea először javasolta a biometrikus belga matematikus LAJ Quetelet, megpróbálta, hogy az elméletet alkalmazták megoldani a biológiai, orvosi és szociális problémák. 1866, feltárja az alapvető törvényeket, az öröklődés, amely a legkorábbi használata a matematikai statisztika biológiai kísérletben egy sikertörténet (lásd). 1889-ben, a "természetes genetikai" könyv tanulmányozása révén a testmagasság rámutatott, hogy a magassága az utódok és a szülői magasság nem csak a kapcsolódó, de van egy tendencia, hogy azt jelenti, "vissza", amely azt javasolta, a "visszatérés" és a "megfelelő" fogalmak és algoritmusok, amely lefektette az alapjait Biostatistics. K. Pearson diákok Galton használták biológiai kutatások további javasolt eltérés index mérése a tényleges szám az elméleti jóslatokat, hogy a kártyák száma variancia () fogalmak és algoritmusok, ami a statisztikai elemzés a tulajdonságai fontos szerepet játszott. 1899-ben megalapította a "biometrikus" magazin szintén létrehozott egy iskolát a matematikai statisztika. WS Gosset tanítványai tett sok szórását a minta tanult, és 1908-ban a "Student" t-próba álnéven jelenik meg a törvény "biometrikus" magazin. Azóta, t-vizsgálati módszer vált az egyik alapvető eszközök a biostatisztika. Brit matematikus megjegyezte, hogy csak figyelni, hogy az adatok elemzése utána nem elég, a kísérleti tervezés kell készíteni előre. Ő lett a fióktelep a kísérleti design teszi biometrikus. Amikor a diákok GW Snyder Digby, hogy különböző forrásokból variációs úgynevezett F-átlagos-négyzet érték arány, és rámutatott arra, hogy ha az érték nagyobb, mint az elméleti érték 5%-os valószínűségi szinten, az elkerülhetetlen hatása az elemzés a források eltérést készenléti változó , ez a "varianciaanalízis". Ezek a módszerek a mezőgazdasági tudományok, a biológia kutatás különösen fontos szerepet játszott előmozdításában, 1920 óta, a különböző matematikai statisztika alapított egymás után, azokat széles körben használják a laboratóriumban, mező, etetés és a klinikai vizsgálatok bővülő, és az egész iparág. 1970-es években, és a népszerűsége a számítógép, hogy a statisztikai módszerek már túl, és fel kellett adnia, mert a számítás újra nyert az új életerőt, szélesebb körben használják, és elfoglalja a nagyon fontos pozíciót a modern tudomány és a technológia.Statisztika

Egy független standard normális négyzet-statisztikát és eloszlás szabadságfoka V (9. táblázat [table] táblázat "class = image>, 4. ábra [elosztás] elosztás" class = image>). Nagyon hasznosnak bizonyult a biológiai kutatások széles körben mérésére egy elmélet összhangban van a tényleges száma szexuális vagy függetlenség mutatók csoportosítva két kontingencia táblázat. A tényleges megfigyelt eloszlása ​​száma adattábla minden egyes kis Gerry, akkor feltételezhető, hogy a Poisson eloszlás adatok ─ ─ Ez jellemző a variancia megegyezik az átlagos, és amikor a minta nem túl kicsi, körülbelül a normál . Ezt fel lehet használni, hogy megértsék a következő alapvető képlet.

= [1436-01] (22), ahol az elméleti biológia is szeretnék kipróbálni a null hipotézis vagy elmélet számításokat, df = Szereplő számú független statisztikák. A hétköznapi egyirányú csak egy sor a rács táblázat ─ ─ 1 × tábla miatt a korlátok a teljes,

V = -1 és bi a soraiban × tábla miatt a sor és az oszlop összessége kényszer

= (-1) (-1) A eredményeinek elemzését lehet kiszámítani, hivatkozva a jelentős különbséget tesztet.

Mint például a paradicsom igazi lila szár, fogazott növények szerződéskötésre jogosult hatóság és a valódi zöld szára, burgonya növények szerződéskötésre jogosult hybrid sub 2 generáció már a következő eredmények (fák száma): lila szár fogazott levelek lila szára burgonya levél zöld szára fogazott levél zöld szára burgonya levél

247908334 elméleti aránya a vizsgált gyakorisági eloszlás jog független és genetika: 9:3:3:1 következetes illeszkedés lehet mérésére eloszlása ​​kísérleti megfigyelések és az elméleti frekvencia között. Aránya ezeket az elméleteket alkotnak, mint:

[1436-1402] vagy 0.5625:0.1875:0.1875:0.0625 fák száma összesen nevében a sub-2 90 83 34 = 247 454, az elméleti frekvencia megszorozzuk az összes fák és arányok, így is 255.375:85.125:85.125:28.375, Behelyettesítve (22):

= [1437-01] df = 4-1 = 3, 9. táblázat [table] táblázat "class = image> [x053] = 2,37> 1,72, ez> 0,5, nagyon következetes. Nem használható mérésére fokának megfelelő minta.

Paraméter

Egy megfigyelés tárgyat (például egy 7 éves fiú) bizonyos tulajdonságokat (például a magasság, stb), a mérési eredmények, az úgynevezett egyéni. Különbségek az egyes ugyanabból a forrásból (mint a 7 éves fiú magassága az egyes érték) nevezzük az egyes variáció. Összességében statisztikák kívánatos, hogy tudja, az objektum, amely az egyén korlátozható is végtelen. Megfigyelési adatokat lehet számítani (diszkrét) (ha a rovarok száma egységnyi területen), akkor mérhető (mint például a magasság, súly, vérnyomás, a tüdő kapacitását, stb.) Vannak általában kétféle alapvető paraméterek: a helyzet az úgynevezett vízszintes típusú vagy egy paraméter értékét, mint például az átlagos, közepes, mértéke; tükrözik egyéni különbségek a mérete az ismert diszperziós paramétereket, mint például a szórás, tartomány, stb A teljes argumentum objektív valóság, de általában ismeretlen, de állandó. Ez csak akkor lehet használni, hogy a minta becslésére. Ezzel természetesen nem lesz hiba. Minta jelenti, hogy

[1432-01], amelyben s képviseli például megfigyelés, az egyedek száma a mintában, a minta mérete nevezzük, Σ összeg több, Σ képviseli összessége számított mintaértékeket nevezzük a statisztikát, amely teljes értéke a megfelelő becslés egy ilyen összesített átlagos becslés. Ha a teljes középérték pontosan megegyezik, ez az úgynevezett torzítatlan becslését, bár a hiba azt jelenti, de az átlagos torzítatlan becslés. Ezen a ponton, vagy más néven az elvárásokat, amelyet jelöljünk [1432-1402].

Arány

Lehetőségek, vagy, hogy tükrözze a gyakorisága tárgy vagy jelenség, gyakran kifejezett tizedes vagy százalékos. Mint például: fertőzés, halálozási, baby arány. Ami a képviselők pozitív arány, a negatív arány = 1 -. Ha a baba jelöli = 1, baby jelöljük = 0, akkor a baba neme jelzéseket = (Σ / = baba sebesség látható, a sebesség is tekinteni, mint egy egyedi értéke 1 vagy 0 szám adatokat jelentenek. Szavazz erre a minta is megfelel, hogy a teljes mértéke nem torzított becslések. átlagnál, vagy más néven a valószínűsége.

A medián az adatok rendezett méretének megfelelően a központi érték. Aszimmetrikus eloszlása ​​mutatók (pl. a test, a külső koncentrációja káros anyagok a környezetbe, stb), többnyire néhány nagy értékű, akkor a medián reprezentatívabb, mint az átlagos, hanem a sokkal stabilabb. Ha a páros, akkor vegye a központi két számot mondani.

A mód, amely a leggyakrabban előforduló értékeket. Ha a szám a gyülekezet néhány nappal a normális terhesség 280 napig.

Szörnyű, hogy a különbség a maximális és minimális értékeket. Használják, hogy képviselje az egyszerű diszperziós jelző adatokat.

Variancia nagyobb mértékben tükrözi az egyéni különbségeket méretű, mint a szegények. Ha vannak olyan egyének, a lakosság körében, majd a teljes variancia

[1432-05] (2) A minta variancia [1432-1406] (3) egy nem elfogult becslése a lakosság szórás. Ha a (3) helyett a nevező, ez nem egy torzítatlan becslést. -1 A szabadsági fok: Van egy külön mintát megfigyelések, ezek valószínűségi változók, azt jelenti, hogy a teljes összeget a négyzetes eltérések Σ (-), egy független valószínűségi változók, ismert, hogy egy bizonyos fokú szabadságot; és (3) ha Σ (-), használják helyett, olyan értékben, hozzátéve, hogy egyenértékű egy korlátozás, hogy Σ egyenlőnek kell lennie, más szóval, Σ (-) -1 egyenértékű az összege független valószínűségi változók Tehát ez csak -1 szabadsági fokkal. Általában a statisztikai és korlátozza a fordított összeg jutó fokú szabadságot. Ahhoz, hogy megkönnyítse a műveletet az eltérés az átlagos négyzetes és néha nevezik:

[1432-09] (4)

Szórása a négyzetgyöke a szórás. Ez ugyanaz az értéke, és a megfigyelési egységre. A leggyakrabban használt mutatók jelző adatokat a diszperzió mértékét. A normális eloszlású adatok hasznosságát különösen nagy. Egy minta standard eltérése a populáció szórása egy becslést. Az értékek a statisztikai számológép funkciók származik közvetlenül. Kiszámításához használt értékét a funkciógombok [on] mondta.

A variációs koefficiens, amely

[1432-9a] (5) az az összeg, amely nem befolyásolja az egység, az egység lehet használni, hogy két különböző célok összehasonlításához (mint például a hossza és súlya a szervezet) az egyes méreteltérését. Például három egereket = 22,24,27 Tömeg (g). A középérték

= (22 24 27) / 3 = 24,3 (g) [1432-1411] szórás [1432-1421] variációs koefficiens [1432-1413] szegény Δ = 27-22 = 5 (g). A medián 24 gramm.

Valószínűségi fokát jelzi objektív dolgok előfordulhat. Ez valójában a megfigyelt arány (pl. bébi ráta) a teljes átlagos vagy várható értékét. Az egyetemes szimbóluma igen. Közös decimális vagy töredéke a mérete. Például a 0 ≤ ≤ 1 jelentése a valószínűsége tartományok 0-1: Tegyük fel (fiú) = 22/43 = 0,512 azt jelenti, hogy annak a valószínűsége, a baba született 22/43 vagy a 0.512, ami valamivel nagyobb, mint 1/2. Az elméleti értékeket foglalja össze az ismételt nagymintás statisztikai eredmények. Ami a valószínűség is lehet az, hogy bemutassa a természet a lakosság. Az úgynevezett "kis valószínűségű esemény": olyan esemény nem valószínű, hogy ténylegesen meg is történik.

Annak érdekében, hogy teljes mértékben megértsük egy általános, az szükséges, hogy a tartományban az egyén, és a különböző lehetséges értékek a valószínűsége, hogy megjelenése a valószínűség-eloszlás, a továbbiakban a forgalmazás.

Az ideális szimmetrikus normális eloszlás. Egyes biológiai mutatói messze normális, de az úgynevezett bal-jobb aszimmetria ferde volt, de amikor a mintákat növekszik, ez azt jelenti, hajlamos arra, hogy ezek normális. Ez a tulajdonság fontos gyakorlati haszna.


Előző 1 Következő Válassza ki a Pages
Használó Felülvizsgálati
Nincs még hozzászólás
Én is kommentálom [Látogató (35.175.*.*) | Bejelentkezés ]

Nyelv :
| Ellenőrző kód :


Keresés

版权申明 | 隐私权政策 | Szerzői jog @2018 A világ enciklopédikus tudás