Теория вероятности в медицине реферат
Обновлено: 08.07.2024
Понятие о доказательной медицине. Основы теории вероятностей .
Разновидность лекции: аудиторная.
Значение темы лекции благодаря развитию доказательной медицины и информационных технологий появилась возможность основывать клиническую практику на количественном и качественном анализе мировых научных данных, а не только на интуиции, клиническом опыте и традициях отдельных научных школ..
Общая цель : овладеть навыком выбора методов для клинической практики основываясь на количественном и качественном анализе мировых научных данных;
способностью и готовностью анализировать социально значимые проблемы и процессы, использовать на практике методы гуманитарных, естественнонаучных, медико-биологических и клинических наук в различных видах профессиональной и социальной деятельности (ОК-1);
способностью и готовностью к анализу значимых политических событий и тенденций, к ответственному участию в политической жизни (ОК-3).
способностью и готовностью выявлять естественнонаучную сущность проблем, возникающих в ходе профессиональной деятельности, использовать для их решения соответствующий физико-химический и математический аппарат (ПК-2);
способностью и готовностью к формированию системного подхода к анализу медицинской информации, опираясь на всеобъемлющие принципы доказательной медицины, основанной на поиске решений с использованием теоретических знаний и практических умений в целях совершенствования профессиональной деятельности (ПК-3)
способностью и готовностью проводить и интерпретировать опрос, физикальный осмотр, клиническое обследование, результаты современных лабораторно-инструментальных исследований, морфологического анализа биопсийного, операционного и секционного материала(ПК-5);
способностью и готовностью проводить патофизиологический анализ клинических синдромов, обосновывать патогенетически оправданные методы (принципы) диагностики, лечения, реабилитации и профилактики среди взрослого населения и подростков с учетом их возрастно-половых групп (ПК- 6);
способностью и готовностью к постановке диагноза на основании результатов биохимических исследований биологических жидкостей и с учетом законов течения патологии по органам, системам и организма в целом (ПК-20);
способностью и готовностью выявлять у пациентов основные патологические симптомы и синдромы заболеваний, используя знания основ медико-биологических и клинических дисциплин с учетом законов течения патологии по органам, системам и организма в целом (ПК-22);
способностью и готовностью анализировать и интерпретировать результаты современных диагностических технологий по возрастно-половым группам пациентов с учетом их физиологических особенностей организма человека для успешной лечебно-профилактической деятельности (ПК-25);
способностью и готовностью анализировать роль биологических факторов в развитии болезней, генотипические и фенотипические проявления наследственных болезней, генетические основы врожденных нарушений челюстно-лицевого аппарата, владеть современными методами исследования генетики человека, принципами медико-генетического консультирования; объяснять характер отклонений в ходе развития, способных привести к формированию вариантов, аномалий и пороков (ПК-26);
способностью и готовностью изучать научно-медицинскую информацию, отечественный и зарубежный опыт по тематике исследования (ПК-50).
Учебная цель: обучающиеся должны знать роль клинической эпидемиологии и информационных технологий для научно обоснованных решения в клинической практике, основанных на количественном и качественном анализе мировых научных данных.
Место проведения лекции: лекционная аудитория.
Оснащение лекции (ноутбук, мультимедийный проектор, презентация, планшет).
Проверка посещаемости и внешнего вида обучающихся
Формулировка темы и целей
Озвучивание преподавателем темы и ее актуальности, целей лекции
Представление плана лекции
Максимально – 5-6 пунктов плана
Раскрытие учебных вопросов по теме лекции
Изложение основных положений лекции
Краткие выводы по теме лекции
Ответы на вопросы
Даются ответы на вопросы обучающихся
Контроль знаний по итогам лекции
Проведение экспресс-анкетирования обучающихся
Предлагается список литературы для самостоятельной работы студентов по теме лекции (основная, дополнительная и электронные ресурсы)
(кол-во минут в соответствии с рабочей программой)
Понятие о доказательной медицине. Основы теории вероятностей
1. Определение понятия.
2. Историческая справка.
3. Основные перспективы и проблемы развития доказательной медицины.
4. Теория вероятностей.
4.1. Определение основных понятий
4.2. Основные теоремы.
сознательное, четкое и беспристрастное использование лучших из имеющихся доказанных сведений для принятия решений о помощи конкретным больным
новая технология сбора, анализа, синтеза и использования медицинской информации, позволяющей принимать оптимальные клинические решения
Определение данное Тришей Гринхальд содержит большие акценты на статистических доказательствах результатов клинических испытаний.
В настоящее время доказательная медицина является основополагающим инструментом для принятия решения о выборе медицинской технологии более чем у 80% медицинских работников в Европе и США. Причем центром принятия решений является не мнение авторитета или укоренившиеся традиции, а специалист-медик (ученый, врач, провизор) – ответственный и компетентный, информированный и критически мыслящий .
История формирования доказательной медицины
В медицине донаучный период продолжался намного дольше, чем в других областях науки. Польза от многих методов лечения в ту эпоху была весьма сомнительной, а иногда оно даже представляло реальную угрозу жизни пациента.
Общепринятым было лечение огнестрельных ран путем прижигания раскаленным железом и кипящим маслом.
Использование клизм было популярным еще со времен Древнего Египта.
Клизмы с вином рекомендовали при чахотке, с мочой – при водянке.
Клизмы с табачным дымом рекомендовали для оживления утопленников
Кровопускание и применение пиявок представляют отдельную главу в истории медицины. Со времен античности вплоть до XIX в. кровопускание, осуществлявшееся различными способами, служило основным методом лечения практически всех заболеваний.
Профессор патологии Ф. Бруссе (1772–1838), впоследствии названный самым кровожадным врачом в истории медицины, во время эпидемии холеры в 1832 г. лечил пациентов изнуряющей диетой (полный запрет на еду и питье) и кровопусканием при помощи флеботомии и пиявок.
Подсчитано, что только в 1800 г. в парижских больницах было выпущено около 85 тыс. л крови, а в 1824 г. во Францию импортировали 33 млн пиявок
Пионерами количественного метода оценки эффективности лечения стали П. Луи (1787–1872) и Ж. Гавар (1809–1890)
П. Луи первым усомнился в эффективности кровопускания при лечении болезней, поставив под сомнение догматическое положение о том, что его следует делать как можно раньше. Он сравнил результаты лечения у больных, которым кровопускание производилось при первых признаках болезни и в более поздние сроки, и обнаружил, что они не зависели от времени выполнения флеботомии. На основании своих наблюдений в 1835 г. П. Луи заключил, что при пневмонии, рожистом воспалении и дифтерии кровопускание вызывает весьма незначительный эффект. Постепенно использование метода, применявшегося на протяжении столетий, было прекращено
Ж. Гавар первым применил их в медицине. Он подчеркивал, что вывод о преимуществе одного метода лечения перед другим не должен основываться на умозрительном заключении, а должен вытекать из результатов, полученных в процессе наблюдения за достаточным количеством больных, получавших лечение по сравниваемым методикам.
Необходимо отметить, что вплоть до начала XIX в. диагностике заболеваний не уделялось должного внимания. Лабораторные методы исследования в то время были недоступны, заболевания диагностировались только на основании клинической картины. Болезни рассматривались как клинические синдромы, и диагностика сводилась к умению их распознавать. Обследование больного было весьма поверхностным – расспрос, общий осмотр, оценка состояния пациента, определение характера пульса, цвета мочи и ее осадка, температуры тела на ощупь
Однако в XVIII — начале XIX в. появляются новые объективные методы исследования: Г.Д. Фаренгейт (1686–1736) в 1714 г. изобрел ртутный термометр,
А. Цельсий (1701–1744) в 1742 г. предложил температурную шкалу,
Л. Ауэнбруггер (1722–1809) в 1761 г. – перкуссию грудной клетки,
которая благодаря Ж.Н. Корвизару (1755–1821) была введена
в широкую клиническую практику.
Р. Лаэннек (1781–1826) изобрел стетоскоп (1816 г.) и разработал аускультацию (1819 г.).
Использование данных открытий существенно пополнило семиотику болезней и способствовало расцвету клинической практики
Основные проблемы и перспективы доказательной медицины
Развивается клинико-анатомическое направление в медицине, основоположником которого является Д.Б. Морганьи (1682–1771). Приверженцы данного направления проводили тщательное клиническое обследование пациентов, а после их смерти соотносили клинические симптомы с анатомическими изменениями, обнаруженными при вскрытии
Начиная с середины XIX в. становится ясно, что одного описания клинических и анатомических проявлений заболевания недостаточно, и постепенно получает признание идея оценки функционального состояния органов и систем больного. Этому способствовали грандиозные успехи естествознания в области биологии и медицины.
Пожалуй, первым заболеванием , при котором результаты лабораторных исследований позволили избрать рациональную терапию, стал гипотиреоз. Как отдельная нозологическая единица гипотиреоз был выделен в 70-х гг. XIX в., а спустя несколько лет Т. Кохер (1841–1917) и Ж.-Л. Реверден (1848–1929) описали аналогичную клиническую картину у пациентов после удаления щитовидной железы. В 1884 г. М. Шифф (1823–1896) обнаружил, что подсадка ткани щитовидной железы предотвращает экспериментальный гипотиреоз у собак, а в 1892 г. в практику лечения гипотиреоза было введено использование высушенной ткани железы. Данный пример наглядно демонстрирует связь между клинической практикой и лабораторными исследованиями, что стало основой успешного развития медицины в XX в.
Развитие контролируемых исследований в медицине.
В 1898 г. И. Фибигер (1867–1928) опубликовал результаты клинического испытания, в ходе которого сравнивались результаты терапии больных дифтерией, распределенных на группы получавших и не получавших сыворотку для лечения [36]. Однако исследование осталось незамеченным. Лишь в 1948 г. были опубликованы результаты изучения эффекта стрептомицина при лечении больных туберкулезом. Именно данное испытание считается первым контролируемым исследованием, соответствующим современным методологическим стандартам рандомизации (случайного распределения) и проведения статистического анализа
После Второй мировой войны по мере экономического подъема в различных странах появился целый ряд новых методов лечения заболеваний. Обычно сторонники нового метода аргументировали свою точку зрения только тем, что эффективность его использования вытекает из существующих знаний о механизмах развития болезни , однако впоследствии было показано, что некоторые из этих методов лечения бесполезны .
Примером может служить использование антикоагулянтов при инфаркте миокарда. В 50-х годах ХХ в. механизмы свертывания крови привлекли пристальное внимание ученых-медиков, и применение недавно открытых антагонистов витамина К при тромбозе коронарных артерий было признано теоретически оправданным . Более того, данную точку зрения подтверждали результаты клинических исследований, опубликованные в разных странах и свидетельствовавшие об улучшении выживаемости больных, получавших эти препараты .
Однако после проведения рандомизированных испытаний стало ясно, что использование антагонистов витамина К при данном заболевании не вызывает положительный эффект
Нельзя преувеличивать значение теорий, пусть даже они выглядят убедительно и научно обоснованно. Необходимо помнить, что человеческий организм необычайно сложен и наши знания о механизмах заболеваний остаются неполными. Поэтому практически никогда нельзя с уверенностью предсказать, каким будет эффект от рационального, казалось бы, лечебного вмешательства
1. Определение понятия.
2. Теорема сложения вероятностей.
3. Теорема умножения вероятностей.
4. Формула Байеса.
5. Постановка эксперимента Бернулли.
6. Биномиальное распределение
Событие называется детерминированным , если в результате опыта оно происходит или не происходит наверняка. В детерминированном случае мы точно знаем, что данная причина приведет к единственному, вполне определенному следствию.
Событие называется случайным , если в результате опыта мы не можем заранее предсказать - произойдет событие или нет. При этом предполагается, что опыт можно повторять неограниченное число раз при неизменных условиях.
События, исход которых нельзя предсказать, но и невозможно повторять многократно, называются неопределенными .
Вероятность события A
df 1 ( классическое ) отношение числа m бла-гоприятствующих событию A равновоз-можных исходов к общему числу всех элементарных , несовместимых и равно-возможных исходов ( N ) испытания.
Русская рулетка с 1 патроном в барабане (7-зарядный револьвер)
7 элементарных несовместимых исходов
элементарные исходы равновозможны
Вероятность события A
( частотное ) предел отношения числа m испытаний, при котором произошло событие A, к общему числу ( N ) испытаний, при N .
Вероятность события A
( субъективное ) степень рациональной уверенности в том, что событие может произойти
появление одного события в испытании достоверно препятствует появлению другого события в том же испытании
выпадение рештки и
зависание монеты в воздухе
Какая вероятность появления одного из событий A и B или обоих событий сразу?
Пример правила сложения
Как можно вычислить вероятность пересечения событий A и B, имея данные о P(A|B) и P(B)?
Какова вероятность того, что событие A произошло, если мы знаем, что событие B произошло?
NB Нам нужно думать не о всех исходах, а только о тех, что входят в событие B
Схема испытаний Бернулли
Пусть в результате некоторого случайного испытания может произойти или не произойти определенное событие А. Если событие произошло, будем называть испытание успешным, а само событие – успехом. Испытание повторяется n раз. При этом соблюдаются следующие условия:
вероятность успеха P ( A )= p в каждом испытании одна и та же;
результат любого испытания не зависит от исходов предыдущих испытаний.
Такая последовательность испытаний с двумя исходами (успех/ неуспех) называется последовательностью независимых испытаний Бернулли или – схемой испытаний Бернулли.
Таким образом мы рассмотрели:
Определение понятия доказательная медицина в историческом и современном аспекте. Определили основные перспективы и проблемы развития доказательной медицины.
Рассмотрели основные понятия и теоремы теории вероятностей
12. Рекомендованная литература по теме занятия:
Павлушков И.В. Основы высшей математики и математической статистики: Учебник для мед. вузов
1. А. Петри, К. Сэбин Наглядная медицинская статистика. – М.: ГЭОТАР- Медиа, 2009. – С. 71-86.
2. Зайцев В. М., Лифляндский В. Г., Маринкин В. И. Прикладная медицинская статистика: Учебное пособие. - СПб.: Фолиант, 2006. – С. 262-286.
Похожие страницы:
Правила представления результатов исследования. Оценка медицинских публикаций
. ) Понятие о доказательной медицине. Основы теории вероятностей План лекции: 1. Определение понятия. 2. Историческая справка. 3. Основные перспективы и проблемы развития доказательной медицины. 4. Теория вероятностей. 4.1. Определение .
Теория принятия решения (1)
. вероятностей, ему удалось связать понятия и аксиомы своей теории с принципами теории множеств, в частности, с теорией меры. Исходным понятием . последовательности и доказательности. Это первое . легли в основу теории эмоции, которая . , физиология, медицина и др.) .
Понятие и сущность мировоззрения. Основные типы мировоззренческих систем
. Выделяются математика, медицина, астрономия и т.д. . основы познания. Маркс придает понятию практики характер категории философии, формулирует принцип единства теории . объектов является вероятность, поскольку . , описания и доказательности знаний, утвердившиеся .
Основы общей психологии
. полной доказательностью установило . образом, основы интроспективного понятия сознания . друг другу теории: теорию морганистскую и теорию, развиваемую . вещах, вероятно, первично главным . слуха // Бюллетень экспериментальной биологии и медицины. 1936. Т. I. Вып. .
Понятие мировоззрения, его структура, функции и исторические типы
. физика, астрономия, медицина. Этот процесс продолжался . из бесконечной вероятности наиболее продуктивные . желчь. В настоящее время доказательная основа физикализма включает в себя . преобладанием рационального момента (понятий, теорий, законов и других .
Теория вероятностей является одним из классических разделов математики. Вероятностные и статистические методы в настоящее время широко применяются в различных областях.
Теория вероятностей отмечает закономерности случайных событий и величин. Впервые данным вопросом заинтересовались ученые еще в восемнадцатом веке, когда изучали азартные игры.
Оценивая любой параметр живого организма, исследователь встречает сложности связанные с тем, что для их анализа классические методы математики не применимы. Причинами этого являются стохастический (вероятностный) характер биологических величин. Их поведение принято описывать на основе комбинаторики и теории случайных чисел, описанной в многочисленных работах.
Целью реферата является анализ применения теории вероятности в медицине.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
рассмотреть основные понятия теории вероятности;
проанализировать применение теории вероятности в современной медицине.
Объектом реферата выступает теория вероятности. Предметом – ее применение в медицине.
Теоретической базой написания работы послужили труды таких авторов, как К.В. Балдин, Е.М. Гареев, Н.И. Инсарова, Е.С. Куль и др.
В работе использовались методы теоретического анализа литературы по исследуемой проблеме, методы изучения, обобщения и анализа.
Структура реферата состоит из введения, двух разделов, заключения и списка использованных источников.
Нужна помощь преподавателя?
Помощь в написании студенческих
и аспирантских работ!
Сделаем основные выводы.
Теория вероятностей – область математики, изучающая закономерности в случайных явлениях. Случайное явление – это явление, которое при неоднократном воспроизведении одного и того же опыта может протекать каждый раз несколько по-иному.
Вероятностью события называют соотношение числа благоприятствующих этому событию исходов к общему числу всех равновозможных элементарных исходов, формирующих полную группу.
Предмет изучения биологов и медиков – живой организм, зарождение, развитие и существование которого определяется очень многими и разнообразными, часто случайными внешними и внутренними факторами. Именно поэтому явления и события живого мира во многом тоже случайны по своей природе.
Элементы неопределенности, сложности, многопричинности, присущие случайным явлениям, обусловливают необходимость создания специальных математических методов для изучения этих явлений. Разработка таких методов, установление специфических закономерностей, свойственных случайным явлениям – главные задачи теории вероятностей.
Характерно, что эти закономерности выполняются лишь при массовости случайных явлений. Причем индивидуальные особенности отдельных случаев как бы взаимно погашаются, а усредненный результат для массы случайных явлений оказывается уже не случайным, а вполне закономерным.
В значительной мере данное обстоятельство явилось причиной широкого распространения вероятностных методов исследования в биологии и медицине.
1. Балдин, К.В. Теория вероятностей и математическая статистика: Учебник / К.В. Балдин, В.Н. Башлыков. – М.: Дашков и К, 2016. – 472 c.
2. Гареев, Е.М. Основы математико-статистической обработки медико-биологической информации (краткий обзор в двух частях): учеб. пособие для студентов и аспирантов мед. вузов / Е.М. Гареев. – Уфа: БашГМУ, 2009. – 346 с.
3. Доказательная медицина: учеб. пособие для студентов мед. вузов / сост. И.П. Артюхов, А.В. Шульмин, В.В. Козлов [и др.]. – Красноярск: КрасГМУ, 2012. – 206 с.
4. Куль Е.С. Теория вероятности в медицине / Е.С. Куль // Сборник работ 69-й научной конференции студентов и аспирантов Белорусского государственного университета, 14-17 мая 2012 г. – Минск. В 3 ч. Ч. 2. – Минск, 2013. – С. 46-49
5. Максимов Ю.Д. Вероятностные разделы математики / Ю.Д. Максимов. – Изд.: Иван Федоров, 2015. – 592 с.
6. Элементы теории вероятностей и математической статистики: пособие для студентов медицинских ВУЗов / Н.И. Инсарова, В.Г. Лещенко. – Минск: БГМУ, 2016. – 77 с.
Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.
Подобные работы
- Межпредметные связи и прикладная направленность школьного курса математики в классах биологического профиля
Диссертации (РГБ), педагогика. Язык работы: Русский. Цена: 500 р. Год сдачи: 1998 - Теория анализа и синтеза информационно-аналитических систем оптимальной отработки шахтных полей и месторождений
Диссертация , системный анализ использования ресурсов предприятия. Язык работы: Русский. Цена: 500 р. Год сдачи: 2002 - Система поддержки принятия решений при постановке диагноза
Бакалаврская работа, математика. Язык работы: Русский. Цена: 4750 р. Год сдачи: 2016 - СОЦИАЛЬНО-ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ ДЕТЕРМИНАНТЫ ВНУШАЕМОСТИ В СРЕДНЕЙ ГРУППЕ
Диссертация , психология. Язык работы: Русский. Цена: 5700 р. Год сдачи: 2017
Магистерская диссертация, информационные системы. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2018 - Алгоритм пропагации свидетельств в байесовской сети с циклами
Бакалаврская работа, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 5600 р. Год сдачи: 2016 - СРАВНИТЕЛЬНО-СОПОСТАВИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ СТРУКТУРНО-СЕМАНТИЧЕСКИХ ОСОБЕННОСТЕЙ НЕОЛОГИЗМОВ ПОДЪЯЗЫКА МЕДИЦИНЫ В АНГЛИЙСКОМ И РУССКОМ ЯЗЫКАХ
Магистерская диссертация, лингвистика. Язык работы: Русский. Цена: 4810 р. Год сдачи: 2018
Дипломные работы, ВКР, финансовый менеджмент. Язык работы: Русский. Цена: 4900 р. Год сдачи: 2016
Дипломные работы, ВКР, информатика. Язык работы: Русский. Цена: 4770 р. Год сдачи: 2017
Заказать работу
Заявка на оценку стоимости
Это краткая форма заказа. После ее заполнения вы перейдете на полную форму заказа работы
Каталог работ (77845)
-
(13344) (795) (8185) (36348) (1677) (6213) (5559) (840) (1125) (544) (120) (637) (38) (6) (10) (75) (77) (394) (1607) (251)
06.01.2018 Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
Клиническая эпидемиология –это наука, разрабатывающая методы клинических исследований, минимизирующие влияние систематических и случайных ошибок.
Цель клинической эпидемиологии –разработка и применение таких методов клинического наблюдения, которые дают возможность делать справедливые заключения.
В отличие от фундаментальных биомедицинских наук, клиническую медицину интересуют вопросы, ответы на которые могут дать исследования только на живых людях, а не на экспериментальных животных, культурах тканей или клеточных мембранах. Клиническое исследование трудно отнести к “чистому эксперименту”. Здесь объект изучения – пациент, который волен сам определять свои поступки, а экспериментатор – врач с личным профессиональным опытом, склонностями и подчас ошибочными суждениями. Вот почему в клинических исследованиях всегда заложена опасность систематических ошибок (предвзятости), избежать которых можно лишь следуя четким научным принципам.
Медицинская статистика – один из важнейших инструментов доказательной медицины.
Медицинская статистикакак точка приложения методов математической статистики занимает особое место. Это особое место обусловлено большой ролью медицины в возникновении статистики как самостоятельной науки и существенным влиянием научно-исследовательских разработок медико-биологических проблем на появление многих методов статистического анализа. В настоящее время, с целью подчеркнуть особый статус медико-биологической математической статистики, для ее обозначения все чаще используют термин биометрия.
Большинство методов статистического анализа являются универсальными и могут применяться не только в разных отраслях медицинской статистики, но и в самых разнообразных отраслях человеческой деятельности. Например,с точки зрения формальной логики статистический прогноз инфекционной заболеваемости и прогноз курса доллара – одна и та же задача.
Методы медицинской статистики можно разделить на следующие группы:
1. Сбор данных, который может быть пассивным (наблюдение) или активным (эксперимент).
2. Описательная статистика, которая занимается описанием и представлением данных.
3. Сравнительная статистика, которая позволяет проводить анализ данных в исследуемых группах и сравнение групп между собой с целью получения определенных выводов. Эти выводы могут быть сформулированы в виде гипотез или прогнозов.
В соответствии с концепцией доказательной медицины в большинстве случаев диагноз, прогноз и результаты лечения для конкретного больного не могут быть определены точно и потому должны быть выражены через вероятности. Эти вероятности для конкретного больного лучше всего оценивать на основе предыдущего опыта, накопленного в отношении групп аналогичных больных. Таким образом, характерной чертой доказательной медицины является использование вероятностного подхода к оценке различных явлений.
Теория вероятностей — математическая наука, устанавливающая закономерности случайных явлений.
Закономерности, устанавливаемые теорией вероятностей, позволяют по вероятностям одних случайных событий находить вероятности других случайных событий, связанных каким-либо образом с первыми.
Вероятность — это возможность реализации какого-либо события, например, выздоровления или смерти. Когда речь идет о вероятности, используются соответствующие термины:
Эксперимент – процесс измерения или наблюдения с целью сбора данных. Примером является кидание костей или оценка исходов лечения.
Событие (исход) – определенный результат эксперимента. Примером является факт одновременного выпадения двоек, троек, четверок или пятерок на обеих костях. Для медицины примером может служить оценка результатов при выписке пациентов: излечение или хронизация заболевания, выявление заболевания у наугад выбранного человека при проведении профилактического осмотра. Под событием в теории вероятностей понимается всякий факт, который при реализации определенного комплекса условий может произойти или не произойти.
Выборочное пространство – все возможные исходы эксперимента. Если рассматривать пример с двумя игральными костями и подсчитывать сумму выпавших значений, то выборочное пространство для нашего эксперимента — это множество .
Чтобы правильно определить вероятность, необходимо решить, о каком типе вероятности идет речь.
Случайная величина– величина, которая при реализации определенных условий может принимать различные значения. Пример: число вызовов, поступающих на станцию скорой помощи в течение суток.
Достоверное событие – событие, которое при реализации определенных условий произойдет в любом случае. Пример: неизбежная смерть человека при приеме токсической дозы цианистого калия или падение любого предмета вниз под действием силы тяжести.
Если приписать достоверному событию вероятность, равную 1, то вероятности всех других событий, возможных, но не достоверных, будут определяться числами от 0 до 1.
Противоположностью по отношению к достоверному событию является событие невозможное.
Невозможное событие– событие, которое при реализации определенных условий произойти не может. Пример: падение брошенного под действием силы тяжести предмета на потолок, а не на пол, или регенерация утраченных конечностей.
Фрагмент работы для ознакомления
Список литературы
1. Агекян, Т. А. Теория вероятностей для астрономов и физиков / Т.А. Агекян. - М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства "Наука", 2016. - 264 c.
2. Гренандер, У. Краткий курс вычислительной вероятности и статистики / У. Гренандер, В. Фрайбергер. - М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства "Наука", 2016. - 192 c.
3. Каган, А. М. Характеризационные задачи математической стастистики / А.М. Каган, Ю.В. Линник, С.Р. Рао. - М.: Наука, 2017. - 656 c.
4. Колмогоров, А. Н. Введение в теорию вероятностей: моногр. / А.Н. Колмогоров, И.Г. Журбенко, А.В. Прохоров. - М.: МЦНМО, 2015. - 168 c.
5. Мацкевич, И. П. Высшая математика. Теория вероятностей и математическая статистика / И.П. Мацкевич, Г.П. Свирид. - М.: Вышэйшая школа, 2015. - 272 c.
6. Мостелле р, Ф. Пятьдесят занимательных вероятностных задач с решениями / Ф. Мостеллер. - М.: Главная редакция физико-математической литературы издательства "Наука", 2016. - 160 c.
7. Рогов, С. Ф. Математические методы в теории принятия решений / С.Ф. Рогов. - Москва: Наука, 2017. - 148 c.
8. Тутубалин, В. Н. Теория вероятностей / В.Н. Тутубалин. - М.: Издательство МГУ, 2016. - 232 c.
9. Федоткин, М. А. Модели в теории вероятностей / М.А. Федоткин. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2016. - 608 c.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
Читайте также: