- •Глава I. Случайные события. Вероятность
- •Вероятность случайного события
- •1.3.1. Несовместные случайные события. Теорема сложения вероятностей
- •1.3.2. Независимые случайные события. Теорема умножения вероятностей
- •1.3.3. Зависимые события. Теорема умножения вероятностей для зависимых событий
- •1.4. Формула Байеса
- •Глава II. Случайные величины
- •2.1. Случайные величины, их виды
- •2.2. Закон распределения дискретной случайной величины
- •2.3. Закон распределения непрерывной случайной величины. Плотность распределения вероятности
- •2.4. Основные числовые характеристики случайных величин
- •2.5. Нормальный закон распределения случайных величин
- •Глава III Элементы математической статистики
- •3.2. Статистическое распределение выборки
- •3.3. Графическое представление статистических распределений выборок
- •3.4. Методы описательной статистики
- •3.5. Оценка параметров генеральной совокупности по ее выборке.
- •3.6. Понятие нормы для медицинских показателей
3.6. Понятие нормы для медицинских показателей
«Нормальные» значения медико-биологических показателей являются своеобразным стандартом, характеризующим состояние здоровья человека.
Обычно используют два типа норм – точечную норму и нормальный диапазон, причем при их установлении работают с выборками достаточно большого объема. Точечную норму определяют по значению центра распределения. Нормальные диапазоны в большинстве случаев устанавливаются так, чтобы внутрь их границ гарантированно попадали 95 % случайно отобранных здоровых людей. Когда соответствующий показатель – случайная величена – распределен по нормальному закону, точечной нормой для него считается в , а нормальный диапазон определяется так: в S ; иногда используют менее точное приближение, заменяя 1,96 на 2.
Очень часто нормальные значения некоторого показателя неодинаковы у лиц, живущих в разных географических регионах, у мужчин и женщин, в разных возрастных группах. Поэтому при установлении нормального значения необходимо указывать популяционные группы, к которым оно относится.
* Приведем пример, поясняющий этот факт. Пусть случайная величина – уровень осадков, выпавших за год. Она может принимать любые значения из некоторого интервала. Однако, вероятность того, что в заданный год этот уровень окажется точно равен 40 см, фактически равна 0.
Иногда рассматривают интервал (– ; + )
Точнее S2 называется “исправленная выборочная дисперсия”
См. Приложения в [4, 5, 9] списка литературы.
Перинатальный период охватывает внутриутробное развитие плода, начиная с 28-й недели беременности, период родов и первые 7 суток жизни ребенка.
В этом случае считают, что значения некоторой случайной величины Х могут лежать в интервале (-; ), т.е. на всей числовой оси.