Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
Тип файла:
ppt / pptx (powerpoint)
Всего слайдов:
48 слайдов
Для класса:
1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
Размер файла:
1.18 MB
Просмотров:
78
Скачиваний:
0
Автор:
неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№1 слайд![Параметрические и](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img0.jpg)
Содержание слайда: Параметрические и непараметрические методы статистики
№2 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img1.jpg)
№3 слайд![Cреднее и доверительный](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img2.jpg)
Содержание слайда: Cреднее и доверительный интервал. Вероятно, большинство из вас использовало такую важную описательную статистику, как среднее. Среднее - очень информативная мера "центрального положения" наблюдаемой переменной, особенно если сообщается ее доверительный интервал.
Доверительный интервал для среднего представляет интервал значений, где с данным уровнем доверия находится "истинное" (неизвестное) среднее популяции.
№4 слайд![Форма распределения](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img3.jpg)
Содержание слайда: Форма распределения; нормальность.
Важным способом "описания" переменной является форма ее распределения, которая показывает, с какой частотой значения переменной попадают в определенные интервалы ее значений.
Более точную информацию о форме распределения можно получить с помощью критериев нормальности (Шапиро-Уилка). Однако самым простым способом оценки распределения является построение гистограммы (графика, показывающего частоту попаданий значений переменной в отдельные интервалы).
№5 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img4.jpg)
№6 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img5.jpg)
№7 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img6.jpg)
№8 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img7.jpg)
№9 слайд![Объем выборки. Другим](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img8.jpg)
Содержание слайда: Объем выборки.
Другим фактором, часто ограничивающим применимость критериев, основанных на предположении нормальности, является объем или размер выборки, доступной для анализа. До тех пор пока выборка достаточно большая (например, 100 или больше наблюдений), можно считать, что выборочное распределение нормально, даже если вы не уверены, что распределение переменной в популяции, действительно, является нормальным. Тем не менее, если выборка очень мала, то критерии, основанные на нормальности, следует использовать только при наличии уверенности, что переменная действительно имеет нормальное распределение.
№10 слайд![Две основные задачи](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img9.jpg)
Содержание слайда: Две основные задачи статистики
1.Нахождение различий выборок
2. Нахождение связи между выборками
Для нахождения различий между выборками распределенными нормально используются параметрические критерии (чаще t-критерий Стьюдента). Если же выборки малы и о их распределении ничего не известно используются непараметрические критерии. Говоря более специальным языком, непараметрические методы не основываются на расчетах параметров (таких как среднее или стандартное отклонение). Поэтому эти методы иногда также называются свободными от параметров или свободно распределенными.
№11 слайд![Большие массивы данных и](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img10.jpg)
Содержание слайда: Большие массивы данных и непараметрические методы.
Непараметрические методы наиболее приемлемы, когда объем выборок мал. Если данных много (например, n > 100), то не имеет смысла использовать непараметрические статистики. Главное здесь состоит в том, что когда выборки становятся очень большими, то выборочные средние подчиняются нормальному закону, даже если исходная переменная не является нормальной или измерена с погрешностью. Таким образом, параметрические методы, являющиеся более чувствительными (имеют большую статистическую мощность), всегда подходят для больших выборок.
№12 слайд![Параметрический Т- критерий](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img11.jpg)
Содержание слайда: Параметрический Т- критерий Стьюдента.
№13 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img12.jpg)
№14 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img13.jpg)
№15 слайд![Максимальное число знаков](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img14.jpg)
Содержание слайда: Максимальное число знаков (менее часто встречающихся), при которых различия в парных сравнениях можно считать существенными
№16 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img15.jpg)
№17 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img16.jpg)
№18 слайд![Критические значения](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img17.jpg)
Содержание слайда: Критические значения Q-критерия Розенбаума.
Минимальные значения Q, при которых различия между двумя выборками можно считать значимыми с вероятностью 95% (p=0,05)
№19 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img18.jpg)
№20 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img19.jpg)
№21 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img20.jpg)
№22 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img21.jpg)
№23 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img22.jpg)
№24 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img23.jpg)
№25 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img24.jpg)
№26 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img25.jpg)
№27 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img26.jpg)
№28 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img27.jpg)
№29 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img28.jpg)
№30 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img29.jpg)
№31 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img30.jpg)
№32 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img31.jpg)
№33 слайд![Если распределение не](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img32.jpg)
Содержание слайда: Если распределение не является нормальным, то можно перейти к непараметрическим коэффициентам корреляции, одинаково пригодным при любом непрерывном распределении.
Для расчета непараметрического коэффициента ранговой корреляции Спирмена необходимо сделать следующее. Для каждого xi рассчитать его ранг ri в вариационном ряду, построенном по выборке X. Для каждого yi рассчитать его ранг qi в вариационном ряду, построенном по выборке Y. Для набора из n пар вычислить линейный коэффициент корреляции. Он называется коэффициентом ранговой корреляции, поскольку определяется через ранги.
В качестве примера рассмотрим данные роста и веса десяти марсиан из книги С. Гланца:
№34 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img33.jpg)
№35 слайд![Формула для расчета](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img34.jpg)
Содержание слайда: Формула для расчета коэффициента ранговой корреляции Спирмена
№36 слайд![Обратимся к таблице](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img35.jpg)
Содержание слайда: Обратимся к таблице критических значений коэффициента ранговой корреляции Спирмена
Критическое значение для уровня значимости 0,01 и объема выборки n=10 равно 0,794, что меньше полученного нами (0,96). Т.е. корреляция статистически значима (Р<0,01).
№37 слайд![Пакеты программ для](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img36.jpg)
Содержание слайда: Пакеты программ для статистической обработки медицинской и биологической информации
№38 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img37.jpg)
№39 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img38.jpg)
№40 слайд![Система STATISTICA состоит из](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img39.jpg)
Содержание слайда: Система STATISTICA состоит из отдельных модулей, покрывающих весь спектр современных методов анализа данных.
№41 слайд![Гибкий интерфейс, отвечающий](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img40.jpg)
Содержание слайда: Гибкий интерфейс, отвечающий всем стандартам Windows, позволяет настроить систему под конкретный проект, связанный с анализом медицинских данных.
№42 слайд![Основные этапы анализа данных](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img41.jpg)
Содержание слайда: Основные этапы анализа данных
Подготовка данных: заполнение таблиц, импорт, проверка и сортировка.
№43 слайд![Типы медицинской информации](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img42.jpg)
Содержание слайда: Типы медицинской информации
Массовые обследования (десятки тысяч наблюдений и сотни показателей).
Результаты клинических исследований (наблюдения за группами пациентов).
№44 слайд![Подготовка информации](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img43.jpg)
Содержание слайда: Подготовка информации
№45 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img44.jpg)
№46 слайд![www.statsoft.ru](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img45.jpg)
Содержание слайда: www.statsoft.ru
№47 слайд![СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!!](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img46.jpg)
Содержание слайда: СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!!
№48 слайд![](/documents_6/c515b5a00d8f37b91b04201ce8910134/img47.jpg)