информатика. Контрольная работа по дисциплине Информатика и компьютерная техника
 Скачать 0.9 Mb.
|
|
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ КРЫМСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ В.И. ВЕРНАДСКОГО МЕДИЦИНСКАЯ АКАДЕМИЯ ИМЕНИ С.И. ГЕОРГИЕВСКОГО ФИЗИКО-ТЕХНИЧЕСКИЙ ИНСТИТУТ Кафедра физики конденсированных сред, физических методов и информационных технологий в медицине КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА По дисциплине «Информатика и компьютерная техника» Вариант № 3 Выполнил: студент 2-го курса П-196(2) группы 2-го медицинского факультета Гаджиев Шахбан Гаджиевич Симферополь, 2020 г. Задача №1 Условие:  Теория: Переменной называют величину, характеризующуюся множеством значений, которое она может принимать. Переменные (изучаемые признаки) делятся на количественные и качественные. Количественными являются переменные, количественная мера которых четко определена, качественными – переменные, не поддающиеся числовому измерению.  Перед тем как описывать количественные данные, всегда следует проводить проверку распределения. Под видом распределения понимают функцию, связывающую значения переменной случайной величины с вероятностью их появления в совокупности. Если же данные не соответствуют нормальному распределению, то в качестве описательных статистик используются медиана, мода, квартили, процентили. Точечные оценки: Медиана — характеристика центра статистического распределения, делит упорядоченный по возрастанию ряд исходных значений (вариационный ряд) на две равные части по числу вариант. Минимум и максимум — соответственно минимальное и максимальное значения признака в выборке — крайние точки вариационного ряда. Первый (третий) квартиль — значение элемента, упорядоченного по возрастанию вариационного ряда, левее (правее) которого находится 25% элементов ряда. Пятьдесят процентов всех значений анализируемого признака лежит между первым и третьим квартилями. Понятие второго квартиля соответствует медиане ряда. Реже используется процентиль — это 99 точек — значений признака, которые делят упорядоченную по возрастанию признака совокупность измерений на 100 частей, равных по численности. Статистическая значимость вычисляется с помощью критерия Стьюдента (для данных, которые не отличаются), и применяем критерий Вилкоксона для данных, которые отличаются от нормального. Шаг 1: Тип данных Количественные признаки  Шаг 2: Проверка закона распределения на нормальность  Данные уровня гормона Sig(здоровые) Критерий W Шапиро-Уилка проверки распределения на нормальность Объем выборки N=20, W=0,909, уровень значимости p=0,06 Распределение не отличается от нормального на уровне значимости, p=0,06 Данные уровня гормона Sig(ВВ) Критерий W Шапиро-Уилка проверки распределения на нормальность Объем выборки N=20, W=0,983, уровень значимости p=>0,1 Распределение не отличается от нормального на уровне значимости, p=>0,1 Шаг 3: Описательная статистика Точечная оценка (среднее арифметическое значение) Для уровня гормона Sig(здоровые): 3,251 (среднее квадратное отклонение0,1569; ошибка среднего 0.03509) Для уровня гормона Sig(ВВ): 3,217 (среднее квадратное отклонение 0,4393; ошибка среднего 0,09823) Интервальная оценка (доверительный интервал) Для уровня гормона Sig(здоровые): (3,178; 3.325) Для уровня гормона Sig(ВВ): (3.012; 3.423)   Шаг 4: Вычисление проведения средних двух независимых выборок Сравнение средних двух независимых выборок. Критерий Стьюдента. Двусторонняя критическая область. Переменные: Var1, Var2. Объем выборок: N1=20, N2=20. T=0,32, число степеней свободы k=24. Различие средних не является статистически значимым, p=0,752. Вывод: Статически значимых различий уровня гормона у здоровых и больных в данных выборках не существует Задача №2 Условие:  Шаг 1: Ввод данных в программе Medstat(вариационный ряд)  Шаг 2: Проверка закона распределения на нормальность  Данные покрытия Крахмальный клейстер Критерий W Шапиро-Уилка проверки распределения на нормальность Объем выборки N=14, W=0,919, уровень значимости p=>0,1 Распределение не отличается от нормального на уровне значимости, p=>0,1 Данные покрытия клейстер Оксипропилцеллюлоза Критерий W Шапиро-Уилка проверки распределения на нормальность Объем выборки N=14, W=0,959, уровень значимости p=>0,1 Распределение не отличается от нормального на уровне значимости, p=>0,1 Данные покрытия Натрия карбоксиметилцеллюлоза Критерий W Шапиро-Уилка проверки распределения на нормальность Объем выборки N=14, W=0,953, уровень значимости p=>0,1 Распределение не отличается от нормального на уровне значимости, p=>0,1 Шаг 3: Сравнение с контрольной группой-таблетки покрытые крахмальным клейстером.  Вывод: 1. Степень истираемости таблеток с оксипропилцеллюлозой отличается отстепени истираемости стандартных таблеток 2. Степень истираемости таблеток со стандарным покрытием значимо не отличается от покрытия с натрием карбокси – метилцеллюлозой. Задача №3 Условие:  Шаг 1: Ввод данных в программе Medstat(расчет рисков)  Шаг 2: Проводим расчет рисков  Определение доверительного интервала. Угловое преобразование Фишера. Группа: Метод 1. Объем выборки: N=53 Доля значений "Level1", D=94,3%. Интервальная оценка:86,4%<=D<=99,0% на уровне значимости p=0,05. Определение доверительного интервала. Угловое преобразование Фишера. Группа: Метод 2. Объем выборки: N=104 Доля значений "Level1", D=96,2%. Интервальная оценка:91,6%<=D<=99,0% на уровне значимости p=0,05.  Шаг 3: Узнаем влияет ли количество событий на уровень заболеваемости, используя «снижение абсолютного риска»  Вывод: 2 метод не дает меньшее количество осложнений что подтверждается нашими вычеслениями |