Перечень экзаменационных тестовых заданий
 Скачать 203.3 Kb.
|
1 2 . доля пациентов с недиагностированным заболеванием среди всех пациентов без данного заболевания 3. доля пациентов с диагностированным заболеванием среди всех пациентов без данного заболеванием 4. доля пациентов с недиагностированным заболеванием среди всех пациентов с данным заболеванием 5. доля пациентов с диагностированным заболеванием среди всех пациентов 147. Специфичность метода диагностики - 1. доля пациентов с диагностированным заболеванием среди всех пациентов с данным заболеванием 2. доля пациентов с недиагностированным заболеванием среди всех пациентов без данного заболевания 3. доля пациентов с диагностированным заболеванием среди всех пациентов без данного заболеванием 4. доля пациентов с недиагностированным заболеванием среди всех пациентов с данным заболеванием 5. доля пациентов с недиагностированным заболеванием среди всех пациентов 148. Вероятность события, когда нет никакой информации о других, связанных с ним событиях, называется 1. Априорной 2. Условной 3. Апостериорной 4. Полной 5. Частной 149. Вероятность события, когда известно, что произошло другое, связанное с ним событие, называется 1. Априорной 2. Условной 3. Апостериорной 4. Полной 5. Частной 150. Для расчета вероятности каждого из группы диагнозов при заданном составе клинических признаков применяется метод 1. Вальда 2. Шеннона 3. Байеса 4. Эйлера 5. Хартли 151. Для дифференциальной диагностики (выбора одного из двух возможных диагнозов) при заданном составе клинических признаков применяется вероятностный пошаговый метод 1. Байеса 2. Вальда 3. Шеннона 4. Эйлера 5. Хартли 152. Перемножение условных вероятностей отдельных клинических признаков (с целью получения условной вероятности всего симптомокомплекса) допустимо при условии их взаимной 1. сопряженности 2. обусловленности 3. независимости 4. корреляции 5. достоверности 153. Пороги принятия решения в вероятностном методе Вальда определяются через 1. допустимые вероятности ошибок 2. уровни информативности 3. значения диагностических баллов 4. условные вероятности признаков 5. апрторные вероятности признаков 154. Количество функций классификации при дискриминантном анализе равно 1. объему классов (групп классификации) 2. количеству наблюдаемых признаков 3. количеству разделяющих поверхностей 4. количеству классов (групп классификации) 5. объему выборок наблюдаемых признаков 155. Решение о принадлежности объекта при дискриминантном анализе принимается в пользу того класса, величина дискриминантной функции которого 1. минимальна 2. максимальна 3. равна нулю 4. равна среднему значению 5. не превышает порогового значения 156. Системный анализ структурными методами, предусматривающий количественное описание структуры и динамики физиологических процессов с помощью систем дифференциальных уравнений 1. продукционные правила 2. экспертные системы 3. имитационное моделирование 4. системы распознавания образов 5. математическое моделирование 157. Системный анализ структурными методами, предусматривающий логическое описание структуры и содержания медицинских знаний с помощью системы продукционных правил (логических правил вывода) 1. дифференциальные уравнения 2. экспертные системы 3. имитационное моделирование 4. системы распознавания образов 5. математическое моделирование 158. Основная причина, препятствующая применению математических моделей физиологических процессов в клинической практике: 1. сложность точного решения системы из десятков дифференциальных уравнений 2. сложность определения значений коэффициентов в системе дифференциальных уравнений для конкретного клинического случая 3. сложность достаточно точного описания физиологических процессов с помощью математических уравнений 4. недостаточность знаний о деталях физиологических процессов 5. сложность определения начальных значений в системе дифференциальных уравнений для конкретного клинического случая 159. Основным фактором, определяющим эффективность экспертной системы, является: 1. реализация пояснительной компоненты программы 2. качество алгоритмов поиска в базе знаний решения для конкретной задачи 3. удобство взаимодействия с пользователями, а также с разработчиками в процессе накопления знаний 4. полнота и непротиворечивость системы логических правил вывода, сформулированных на основе знаний и опыта экспертов 5. реализация ограниченного естественного языка при взаимодействии с пользователями 160. При анализе медицинских данных значения наблюдаемых клинических признаков и связи между ними являются преимущественно 1. абсолютно точными 2. неопределенными 3. недостоверными 4. статистическими 5. функциональными 161. Статистическое исследование, при котором обрабатывается информация о всех изучаемых объектах – генеральной совокупности, называется 1. сплошным 2. достоверным 3. выборочным 4. ретроспективным 5. плановым 162. Статистическое исследование, при котором обрабатывается информация о специально отобранной части генеральной совокупности, называется 1. сплошным 2. достоверным 3. выборочным 4. ретроспективным 5. плановым 163. Статистическое исследование, при котором необходима дополнительная оценка точности и достоверности результатов применительно к генеральной совокупности, называется 1. сплошным 2. достоверным 3. выборочным 4. ретроспективным 5. плановым 164. Для клинических признаков, имеющих качественное (словесное) выражение, используются измерительные шкалы 1. номинальные (атрибутивные) 2. порядковые (ранговые) 3. интервальные (количественные) 4. номинальные (количественные) 5. интервальные (атрибутивные) 165. Для клинических признаков, имеющих упорядоченный набор качественных градаций, используются измерительные шкалы 1. номинальные (атрибутивные) 2. порядковые (ранговые) 3. интервальные (количественные) 4. номинальные (количественные) 5. интервальные (атрибутивные) 166. Для клинических признаков, которые могут быть выражены числами, используются измерительные шкалы 1. номинальные (атрибутивные) 2. порядковые (ранговые) 3. интервальные (количественные) 4. номинальные (количественные) 5. интервальные (атрибутивные) 167. Статистические величины, характеризующие частоту некоторого явления в определенной среде, называются 1. интенсивными показателями 2. экстенсивными показателями 3. показателями соотношения 4. показателями наглядности 5. показателями корреляции 168. Статистические величины, характеризующие часть, долю от целого, называются 1. интенсивными показателями 2. экстенсивными показателями 3. показателями соотношения 4. показателями наглядности 5. показателями корреляции 169. Примером интенсивного показателя является 1 число больничных коек на 10000 населения 2. удельный вес заболеваний гриппом среди всех инфекционных заболеваний 3. число больничных коек в 2000 г. в процентах к числу больничных коек в 1995 г. 4. число заболеваний гриппом на 1000 населения 5. средний уровень заболеваемости гриппом в период 2000-2010 гг. 170. Примером экстенсивного показателя является 1 число больничных коек на 10000 населения 2. удельный вес заболеваний гриппом среди всех инфекционных заболеваний 3. число больничных коек в 2000 г. в процентах к числу больничных коек в 1995 г. 4. число заболеваний гриппом на 1000 населения 5. средний уровень заболеваемости гриппом в период 2000-2010 гг. 171. Простой вариационный ряд - 1. ряд числовых значений наблюдаемого признака в порядке их поступления 2. ранжированный однородный ряд числовых значений наблюдаемого признака 3. ряд числовых значений нескольких наблюдаемых признаков 4. ряд отношений числовых значений наблюдаемого признака к его исходному значению 5. ранжированный ряд числовых значений нескольких наблюдаемых признаков 172. Варианта - 1. альтернативный выбор одного из наблюдаемых значений признака 2. отклонение наблюдаемого признака от его начального значения 3. отдельное числовое значение признака в простом вариационном ряду 4. начальное числовое значение признака в простом вариационном ряду 5. конечное числовое значение признака в простом вариационном ряду 173. Объединение соседних значений простого вариационного ряда в группы, соответствующие определенным разрядам, с подсчетом числа вариант в каждом разряде называется 1. корреляцией 2. сверткой 3. градацией 4. группировкой 5. сортировкой 174. Графическое представление сгруппированного вариационного ряда столбиковой диаграммой называется 1. циклоидой 2. девиатой 3. гистограммой 4. квантилем 5. регрессией 175. Для характеристики центра распределения случайной величины используется следующий параметр: 1. амплитуда 2. среднеквадратическое отклонение 3. коэффициент вариации 4. среднее арифметическое значение 5. дисперсия 176. Для характеристики степени рассеивания случайной величины используется следующий параметр: 1. мода 2. среднее арифметическое значение 3. дисперсия 4. медиана 5. коэффициент корреляции 177. Наиболее часто встречающаяся варианта в простом вариационном ряду называется 1. амплитуда 2. мода 3. медиана 4. среднее арифметическое значение 5. среднеквадратическое отклонение 178. Варианта, занимающая в простом вариационном ряду серединное положение,называется 1. амплитуда 2. мода 3. медиана 4. среднее арифметическое значение 5. среднеквадратическое отклонение 179. Разность между максимальным и минимальным значениями вариант в простом вариационном рядуназывается 1. амплитуда 2. мода 3. медиана 4. среднее арифметическое значение 5. среднеквадратическое отклонение 180. Квадратичной характеристикой степени рассеивания случайной величины является 1. амплитуда 2. среднеквадратическое отклонение 3. дисперсия 4. среднее арифметическое значение 5. коэффициент вариации 181. Правильным является следующее определение: 1. среднеквадратическое отклонение равно корню квадратному из дисперсии 2. дисперсия равна корню квадратному из среднеквадратического отклонения 3. дисперсия равна квадрату среднего арифметического значения 4. среднеквадратическое отклонение равно корню квадратному из амплитуды 5. коэффициент вариации равен корню квадратному из дисперсии 182. Свойство выборки правильно отображать, представлять состав генеральной совокупности называется 1. адекватностью 2. релевантностью 3. репрезентативностью 4. достоверностью 5. вероятностью 183. Статистические методы, основанные на предположении о нормальном распределении исследуемых выборок, называются 1. доверительными 2. параметрическими 3. нормированными 4. репрезентативными 5. релевантными 184. Степень скошенности функции плотности распределения характеризуется величиной коэффициента 1. асимметрии 2. вариации 3. эксцесса 4. корреляции 5. регрессии 185. Степень островершинности функции плотности распределения характеризуется величиной коэффициента 1. асимметрии 2. вариации 3. эксцесса 4. корреляции 5. регрессии 186. Стандартные ошибки выборочных оценок параметров 1. увеличиваются с увеличением объема выборки 2. уменьшаются с увеличением дисперсии выборки 3. не зависят от объема выборки 4. увеличиваются с увеличением медианы выборки 5. уменьшаются с увеличением объема выборки 187. Интервал возможных значений исследуемого параметра, в котором с заданной вероятностью находится его истинное значение, называется 1. достоверным 2. межвариантным 3. доверительным 4. репрезентативным 5. межгрупповым 188. Величина коэффициента Стьюдента зависит от 1. среднего значения выборки 2. дисперсии 3. среднеквадратического отклонения 4. объема выборки 5. медианы 189. При расчете доверительного интервала для среднего значения выборки его нижняя граница в общепринятых обозначениях определяется как 1. t 2. m 3. M-tm 4. M 5. M+tm 190. При расчете доверительного интервала для среднего значения выборки его верхняя граница в общепринятых обозначениях определяется как 1. t 2. m 3. M-tm 4. M 5. M+tm 191. Предположение об отсутствии существенных различий между сравниваемыми выборками (их принадлежности к одной и той же генеральной совокупности) называется 1. правдоподобной гипотезой 2. нулевой гипотезой 3. альтернативной гипотезой 4. достоверной гипотезой 5. репрезентативной гипотезой 192. Статистическая значимость для критерия различия двух выборок определяется как 1. вероятность ошибочного отклонения нулевой гипотезы 2.вероятность ошибочного принятия нулевой гипотезы 3. вероятность ошибочного отклонения альтернативной гипотезы 4. вероятность ошибочного отклонения правдоподобной гипотезы 2.вероятность ошибочного принятия альтернативной гипотезы 193. Если значимость расчетного критерия меньше, чем 0,05 1. принимается нулевая гипотеза 2. отвергается альтернативная гипотеза 3. может быть принята альтернативная гипотеза 4. отвергается нулевая гипотеза 5. может быть принята нулевая гипотеза 194. Если значимость расчетного критерия больше, чем 0,05 1. принимается нулевая гипотеза 2. принимается альтернативная гипотеза 3. может быть принята альтернативная гипотеза 4. отвергается нулевая гипотеза 5. может быть принята нулевая гипотеза 195. Статистический критерий для принятия гипотезы об отсутствии различий средних значений двух выборок, подчиняющихся нормальному закону, называется критерием 1. Стьюдента 2. Фишера 3. Хи-квадрат 4. Знаков 5. Колмогорова-Смирнова 196. Степень отличия формы распределения случайной величины в целом от формы нормального или любого другого распределения оценивается по значению критерия 1. Стьюдента 2. Фишера 3. Хи-квадрат 4. Манна 5. Вилкоксона 197. Дисперсия, обусловленная случайными причинами, называется в дисперсионном анализе 1. факторной 2. регрессионной 3. общей 4. межгрупповой 5. внутригрупповой 198. Дисперсия, порождаемая воздействием факторного признака, называется в дисперсионном анализе 1. регрессионной 2. остаточной 3. общей 4. межгрупповой 5. внутригрупповой 199. На заключительном этапе дисперсионного анализа для сравнения дисперсий применяется 1. Критерий Стьюдента 2. Критерий Фишера 3. Критерий хи-квадрат 4. Критерий Манна 5. Критерий Вилкоксона 200. Сила влияния факторного признака на результативный признак определяется отношением сумм квадратов отклонений 1. остаточной к общей 2. факторной к общей 3. факторной к остаточной 4. общей к остаточной 5. общей к факторной 201. Коэффициент, характеризующий силу и направление линейной статистической связи между признаками, называется коэффициентом 1. кратности 2. вариации 3. Стьюдента 4. корреляции 5. эксцесса 202. Коэффициент парной корреляции может принимать значения в диапазоне 1. от - 1 до 0 2. от -1 до 1 3. от 0 до 100 4. от 0 до 1 5. от 0 до 0,05 203. Задача регрессионного анализа состоит в следующем: 1. По результатам серии опытов найти аналитическое выражение функциональной зависимости между величинами 2. По результатам серии опытов оценить силу влияния разных факторов на результирующий признак 3. Подобрать теоретическую плавную кривую распределения, наилучшим образом описывающую данное опытное распределение 4. По результатам серии опытов найти функции классификации изучаемых объектов 5. По результатам серии опытов оценить вероятностные связи между признаками 204. Переменная y в уравнении линейной регрессии y=aх+b означает: 1. коэффициент линейной регрессии 2. наиболее вероятное значение результирующего признака при фиксированной величине факторного признака 3. среднеквадратическое отклонение результирующего признака 4. постоянная составляющая уравнения регрессии (y - пересечение) 5. среднеквадратическое отклонение коэффициента линейной регрессии 205. Величина b в уравнении линейной регрессии y=aх+b означает: 1. коэффициент линейной регрессии 2. наиболее вероятное значение результирующего признака при фиксированной величине факторного признака 3. среднеквадратическое отклонение результирующего признака 4. постоянная составляющая уравнения регрессии (y - пересечение) 5. среднеквадратическое отклонение коэффициента линейной регрессии 206. Величина a в уравнении линейной регрессии y=aх+b означает: 1. коэффициент линейной регрессии 2. наиболее вероятное значение результирующего признака при фиксированной величине факторного признака 3. среднеквадратическое отклонение результирующего признака 4. постоянная составляющая уравнения регрессии (y - пересечение) 5. среднеквадратическое отклонение коэффициента линейной регрессии 1 2 |