МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ
ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ
УЧРЕЖДЕНИЕ СРЕДНЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ
МОСКОВСКОЙ ОБЛАСТИ
ДМИТРОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ

МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ

для преподавателей

 по подготовке к практическим работам

по математике студентов II курса

специальности 060501 "Сестринское дело"

Составитель:

Преподаватель Баутина Е. А.

Дмитров

2014 год

Методические указания для преподавателей по подготовке к практическим работам по математике студентов II курса специальности 060501 «Сестринское дело»

Печатается по решению методического Совета Дмитровского государственного политехнического колледжа

В методических указаниях рассмотрены основные темы современной математики, необходимые для профессионального обучения будущих медицинских работников среднего звена, а также предложены основные теоретические понятия. В темах прикладного характера прослеживается профильная направленность изучаемой дисциплины.

Составитель:         Баутина Е. А., преподаватель математики ДГПК

Рецензент:        Куштель Н.А., преподаватель математики ГБОУ СПО МО Дмитровского медицинского училища

Оглавление

Тема 1. Роль и место математики в современном мире. Исследование функций.        

Тема 2. Производная и дифференциал функции.        

Тема 3. Интегральное исчисление.        

Тема 4. Дифференциальные уравнения и их применение в медицинской практике.        

Тема 5. Операции с множествами. Комбинаторика. Теория вероятностей.        

Тема 6. Математическая статистика и её роль в медицине и здравоохранении.        

Тема 7. Применение математических методов в профессиональной деятельности среднего медицинского персонала.        

Тема 1. Роль и место математики в современном мире. Исследование функций.

Основные понятия

Функция – это соответствие между множествами X и Y, при котором каждому элементу множества X соответствует единственный элемент множества Y.

Основные свойства функций

1. Область определения функции – значения x, при которых функция существует (имеет смысл). Рассмотрим пример.

Для графика функции, изображенного на рисунке, .

2. Область значений функции — значения у, которые принимает сама функция.

Для той же функции .

3. Ограниченность.

Функция , называется ограниченной, если существует такое число М, что для каждого   выполняется неравенство .

Например, , ,  – функция ограничена.

График функции :

Если же точка М не существует, то функция называется неограниченной.

Например, для функции , M=1, так как .

4. Монотонность: возрастание или убывание функции.

Функция , , называется возрастающей, если для любых х1 и х2 из А, таких, что х1 < х2 выполняется неравенство .

Если , то функция называется строго возрастающей.

Функция , , называется убывающей, если для любых х1 и х2 из А, таких, что х1 < х2, выполняется неравенство . Если
, то функция называется строго убывающей.

5. Четность.

Функция , , называется четной, если для любого x из множества А выполняется равенство .

Функция , , называется нечетной, если для любого x из множества А выполняется равенство .. График четной функции симметричен относительно оси ординат, нечетной – относительно начала координат.

6. Периодичность.

Функция , , называется периодической, если существует число , такое, что для любого х из множества А выполняется равенство

. Число Т — период функции.

Основные тригонометрические функции являются периодическими, для ,  период равен 2π, для ,  период равен π.

7. Непрерывность.

Функция , определенная на интервале , называется непрерывной в точке , если

, т. е.

.

Используем следующие обозначения:

, , где

 – приращение аргумента;

 – приращение функции.

Рассмотрим другое определение непрерывности.

Пусть , где x — текущая точка из области определения.

Функция называется непрерывной на данном множестве X, если:

1. она определена на этом множестве, т.е. ;
2. непрерывна в каждой точке этого множества, т.е.

справедливо .

Функция называется непрерывной в данной точке, если в этой точке бесконечно малому приращению аргумента соответствует бесконечно малое приращение функции.

Тема 2. Производная и дифференциал функции.

Основные понятия

Пусть задана функция , , и пусть х0 – некоторая точка интервала .

Предел  – называется производной функции  в точке х0 и обозначается . Таким образом, по определению

Функция, имеющая производную в некоторой точке, называется дифференцируемой в этой точке. Функция , , имеющая в каждой точке интервала  производную, называется дифференцируемой на этом интервале. Операция нахождения производной данной функции называется дифференцированием и обозначается с помощью штриха.

Основные правила дифференцирования

1. (u(x) + v(x))′ = u′(x) + v′(x), т.е. производная суммs (разности) функций равна сумме (разности) производных этих функций.
2. (u(x)v(x))′ = u′(x)v(x) + u(x)v′(x), или, короче: (uv)′ = u′v + uv′.
3. Постоянный множитель можно выносить за знак производной, т. е.
   (cu) ′ = cu′, где u = u(x) – дифференцируемая функция.
4. Если v(x) ≠ 0, для любого , то

5. Производная функции от функции (сложной функции):

Дифференциал функции

Если функция  имеет в точке х0 производную , го произведение  и Δх называется дифференциалом функции  в точке х0 и обозначается .

Таким образом, .

Примеры вычисления дифференциалов

В следующих примерах найдем дифференциал по определению,

1. d(x2) = 2xdx.
2. d(5x4 + 7х-2) = (5х4 + 7х - 2)'dx = (20х3 + 7) dx.
3. d(sin х + х) = (sin х + x)'dx = (cos х + 1) dx.
4. dC = О, (С – const).
5. d(sin x) = cos x dx.
6. d(cos x) = -sin x dx.
7. dax = ax ln a dx, (dex = ex dx).
8. dxn = n xn – 1 dx (n – положительное число).

Получаем новое обозначение для производной .

Приложение дифференциала к приближенным вычислениям

Для дифференцируемой в точке х0 функции , у которой , при достаточно малых Δх справедливо приближенное равенство
.

Так как , ,
то  .

Тема 3. Интегральное исчисление.

Основные понятия

Функция F(x) называется первообразной для функции f(x), если
F'(x) = f(x) или dF(x) = f(x)dx. Если функция f(x) имеет первообразную F(x), то она имеет бесконечное множество первообразных, причем все ее первообразные содержатся в выражении f(x)  + С, где С – постоянная.

Свойства первообразной

1. Если функция F(х) является первообразной для функции f(x) на некотором промежутке, то множество всех первообразных для функции f(x) задаются формулой , .
2. Первообразная суммы двух или нескольких функций равна сумме первообразных этих функций. Если F есть первообразная для f, a G – первообразная для g, то F + G есть первообразная для f + g.
3. Постоянный множитель можно вынести за знак первообразной. Если F есть первообразная для f, а k — постоянная, то функция kF – первообразная для kf.
4. Если F(x) есть первообразная для f(x), a k и b — постоянные, причем k≠0, то  есть первообразная 1/k для f(kx + b).

Неопределенный интеграл.

Дифференцирование функции F(x) – способность находить ее производную F'(x). Существует действие, обратное дифференцированию, – это интегрирование – нахождение функции F(x) по известной ее производной f(x) = F'(x) или дифференциалу f(x) dx.

Неопределенным интегралом от функции f(x) (или от выражения f(x) dx) называется совокупность всех ее первообразных. Обозначение
. Здесь ∫ – знак интеграла, f(x) – подынтегральная функция, f(x) dx – подынтегральное выражение, х – переменная интегрирования. Отыскание неопределенного интеграла называется интегрированием функции.

Свойства неопределенного интеграла

1. Производная от неопределенного интеграла равна подынтегральной функции:

2. Дифференциал от неопределенного интеграла равен подынтегральному выражению:

3. Интеграл от дифференциала первообразной равен самой первообразной и дополнительному слагаемому С:

4. Постоянный множитель можно выносить за знак неопределенного интеграла:

5. Интеграл от алгебраической суммы конечного числа функций равен алгебраической сумме интегралов от слагаемых:

Основные методы интегрирования

Основные методы интегрирования неопределенного интеграла: непосредственное интегрирование, интегрирование замены переменной, интегрирование по частям.

1. Метод непосредственного интегрирования – вычисление неопределенных интегралов путем приведения их к табличным с применением основных свойств.
2. Интегрирование методом замены переменной (способом подстановки) – замена переменной в неопределенном интеграле производится с помощью подстановки.
3. Интегрирование по частям – нахождение интеграла по формуле , где u = φ(x), v = ψ(x) – непрерывно дифференцируемые функции от х.

Определенный интеграл

Определенный интеграл от неотрицательной функции численно равен площади соответствующей криволинейной трапеции.

Формула Ньютона-Лейбница

Формула Ньютона-Лейбница дает правило вычисления определенного интеграла: значение определенного интеграла на отрезке [а; b] от непрерывной функции f(x) равно разности значений любой ее первообразной, вычисленной при х = b и х = а.

Здесь а и b – соответственно нижний и верхний пределы интегрирования.

Основные свойства определенного интеграла:

Рассмотрим свойства определенного интеграла.

1. Если нижний и верхний пределы интегрирования равны (а = b), то интеграл равен нулю:

Это свойство следует из определения интеграла.

2. Если f(x) = 1, то

3. При перестановке пределов интегрирования определенный интеграл меняет знак на противоположный:

4. Постоянный множитель можно выносить за знак определенного интеграла:

5. Определенный интеграл от алгебраической суммы конечного числа интегрируемых на [a; b] функций f1(x), f2(x), … fn(x) равен алгебраической сумме определенных интегралов от слагаемых:

6. Если существуют интегралы  и , то существует также интеграл  и для любых чисел а, b, с:

7. Оценка определенного интеграла: если m ≤ f(x) ≤ M на [a; b], то

Тема 4. Дифференциальные уравнения и их применение в медицинской практике.

Основные понятия

Дифференциальное уравнение – в математике это уравнение, связывающее значение некоторой неизвестной функции в некоторой точке и значение ее производных различных порядков в той же точке. Дифференциальное уравнение содержит в своей записи неизвестную функцию, ее производные и независимые переменные.

Решением (интегралом) дифференциального уравнения называется функция, при подстановке которой уравнение становится тождеством.

Порядок дифференциального уравнения – наибольший порядок производных, входящих в него.

Всякое решение дифференциального уравнения, которое получается из общего при определенных значениях независимых постоянных, называется частным решением этого уравнения.

Уравнение вида F(x, у, у') = 0 называется уравнением 1-го порядка. В простейших случаях оно может быть разрешено относительно y' = f(x, y).

Общее решение имеет вид у = φ(х, С), где С – константа.

Геометрически общее решение представляет собой семейство интегральных кривых.

Интегральные кривые обладают тем свойством, что все касательные в точке М(х, у) имеют наклон tg α = f(x, y).

Если задать точку М0(х0, у0), через которую должна проходить интегральная кривая, то это требование называется начальным условием 
у = у0, х = х0 и тогда

у0 = φ (х0, C0).

определяется С – константа; в результате получаем частное интегральное решение у = φ (х, C).

В этом состоит задача Коши.

Задача Коши

Задача Коши заключается в том, чтобы найти решение у = φ (х) дифференциального уравнения, удовлетворяющее начальному условию:
у0 = φ (х0).

Уравнения 1-го порядка с разделяющимися переменными

Дифференциальное уравнение 1-го порядка называется уравнением с разделяющимися переменными, если оно имеет вид
, где f1, f2 – функции переменной х, a g1, g2 – функции переменной y.

Для решения разделим его на , предполагая, что оно не обращается в нуль.

Проинтегрировав, получим  – это общий интеграл в неявной форме.

Сферы использования дифференциальных уравнений

Дифференциальные уравнения описывают многие, самые разные процессы природы. Например:

1. Поглощение света в растворе. Доля поглощаемой энергии света на единицу толщины L слоя раствора постоянна и определяется концентрацией раствора С и молярным коэффициентом Е поглощения растворенного вещества. I(L) – интенсивность света на толщине L. Тогда dI(L) = -I(L) Е С dL, следовательно, I(L) = Ie-ECL – закон Бугера-Ламберта-Бера для раствора.
2. Доля убыли концентрации лекарственного вещества после введения в организм (фармакологическая кинетика).
3. Описание волновых процессов и колебаний и т.д.

В медицинских приложениях дифференциальные уравнения, например, используются:

1. для определения скорости кровотока, скорости движения клапанов и стенок сердца (эхокардиография), определения вязкости крови и других параметров гемодинамики;
2. для описания медико-биологических приложений ультразвука: эхоэнцефалограмма, УЗИ, ультразвуковая физиотерапия, ультразвуковая локация и кардиография;
3. для описания процессов физиологической акустики, которая изучает устройство и работу звуковоспринимающих и звуковоспроизводящих органов человека и животных и т.д.

Тема 5. Операции с множествами. Комбинаторика. Теория вероятностей.

Основные понятия

Дискретная математика (конечная математика) – раздел математики, занимающийся изучением свойств объектов конечного характера. К их числу могут быть отнесены конечные множества, графы, некоторые математические модели.

Множества можно составлять из различных объектов, как материальных, так и абстрактных (числа, геометрические фигуры и т.д.), объединенных на основе самых различных признаков, содержащих различное количество элементов. Под элементами множества в математике понимают объекты, составляющие множество. Обычно множества обозначают прописными латинскими буквами: А, В, С и т.д., а элементы – малыми: а, b, с и т.д. Принадлежность элемента множеству записывают .

Оказывается удобным считать множеством пустое множество, т.е. множество, не содержащее ни одного элемента. Пустое множество обозначается Ø.

Порядком множества называется число его элементов. Если множество состоит из конечного числа элементов, то его порядком называется количество элементов. Если множество содержит бесконечное число элементов, оно называется бесконечным. Из бесконечных множеств можно выделить множества, элементы которых можно пронумеровать (множество натуральных чисел, множество, состоящее из членов арифметической или геометрической прогрессии, и т.д.) – счетные множества.

Множества можно задавать характеристическим свойством. Например,  – множество рациональных чисел, состоящее из дробей, в числителе которых стоит целое число, а в знаменателе – натуральное.

Наглядную иллюстрацию множеств дают диаграммы Эйлера-Венна, в которых элементы множеств изображаются точками некоторых кругов.

Множество А называется подмножеством множества В (), если любой элемент множества А принадлежит множеству В.

Любое множество есть подмножество самого себя, пустое множество является подмножеством любого множества. Если  и , то множества А и B состоят из одних и тех же элементов и называются равными (А = В). Если А – непустое подмножество множества В и А ≠ В, то А называют собственным подмножеством множества В. Подмножество множества представление на рисунке:

Действия с множествами

Пусть даны множества А и В.

1) Объединением множеств А и В называется множество С (), элементы которого являются элементами А или элементами В.

2)        Пересечением множеств А и В называется множество С 
(), элементы которого являются элементами А и элементами В одновременно.

3)        Разностью множеств А и В (А\В) называется множество С 
(А\В = С), элементы которого являются элементами А и не принадлежат В.

4)        Декартовым произведением множеств А и В называется множество упорядоченных пар (x, y), где , :
А х В = {(х, у) | ,  }.

Элементы комбинаторики

Перестановками называют операции над упорядоченным рядом из n различных объектов, в процессе которых «списочный состав» ряда не изменяется, но «места» объектов в этом ряду изменяются от варианта к варианту. Количество перестановок – это количество новых упорядоченных множеств, составленных из данного множества с тем же количеством элементов.

Попробуем найти число перестановок в ряду из 1, 2 и 3 предметов.

Воспользуемся для этого простенькой схемой:

Можно доказать строго, что в общем случае число перестановок в ряду из n элементов составит

n! – факториал числа n – произведение последовательных натуральных чисел от 1 до n.

Свойства перестановок: 1! = 1; 0! = 1.

Размещениями из n элементов по m элементам  называют конечные упорядоченные множества, содержащие m элементов, выбранных из n элементов множества А. То есть, количество размещений – это количество новых упорядоченных множеств, составленных из данного множества с другим количеством элементов. Число всевозможных размещений вычисляется по формуле

Свойства размещений: ; ;

Сочетаниями называют операции над множеством из n различных объектов, в процессе которых образуют подмножества из m элементов, взятых из исходного множества, так, чтобы варианты подмножеств отличались друг от друга хотя бы одним элементом. То есть количество сочетаний – это количество новых неупорядоченных множеств, составленных из данного множества с другим количеством элементов.

Опустим доказательство формулы для расчета числа сочетаний в общем виде и приведем примеры для числа сочетаний из 3 по 2 и из 5 по 3.

Если элементы исходного множества А, В, С.

Варианты подмножеств: АВ, АС, ВС – всего три.

Если элементы исходного множества А, В, С, D, Е.

Варианты подмножеств: АBС, ABD, ABE, ACD, АСЕ, ADE, BCD, ВСЕ, BDE, CDE – всего десять.

Если опыт состоит в выборе m элементов без возвращения и без упорядочивания, то различными исходами следует считать m-элементные подмножества, имеющие различный состав. Получаемые при этом комбинации элементов (элементарные исходы) носят название сочетание из n элементов по m, а их общее число определяется по формуле:

Теория вероятностей

Случайным событием (или просто «событием») называется всякий факт, который в результате опыта может произойти или не произойти. Например, в опыте «Бросание монеты» может произойти (а может и не произойти) событие А – «выражение герба».

Вероятность – количественная оценка возможности появления данного случайного события. Вероятность возникновения случайного события есть отношение числа благоприятных исходов к общему числу равновозможных исходов.

 – вероятность данного случайного события, m – количество благоприятных исходов для данного события, n – общее число исходов для данного события. Эту формулу называют классическим определением вероятности.

Достоверным называется такое событие, которое в данном опыте непременно произойдет. Например, «выпадение не более шести очков при бросании игральной кости» – достоверное событие.

Невозможным называется событие, которое в данном опыте вовсе не может произойти. Например, «выпадение отрицательного числа очков при бросании игральной кости».

Вероятность достоверного события = 1, вероятность невозможного события = 0.

Вероятность случайного события А обозначается Р(А), значит
0 < Р (А) < 1.

Вероятность любого события А может быть подсчитана как отношение числа случаев, благоприятных событию А, к общему числу случаев.

Р(А) = mА/n, где n — общее число случаев; mА — число случаев, благоприятных событию А (обеспечивающих его появление).

Ответы можно записывать по-разному: в виде обыкновенной дроби, в виде десятичной дроби, количеством процентов.

Пусть производится опыт, который имеет ряд возможных исходов A1, А2, ..., Аn.

События A1, А2, ..., Аn называются несовместными, если они взаимно исключают друг друга, т.е. не могут появиться вместе.

События A1, А2, ..., Аn называют равновозможными, если условия опыта обеспечивают одинаковую возможность (вероятность) появления каждого из них.

События A1, А2, ..., Аn. образуют полную группу, если они исчерпывают собой все возможные исходы, т.е. не может быть так, чтобы в результате опыта ни одно из них не произошло.

Если события A1, А2, ..., Аn. обладают всеми тремя свойствами, т.е. а) несовместны; б) образуют полную группу и в) равновозможны, то они называются случаями, а про опыт говорят, что он сводится к схеме случаев.

Два события А и В называют независимыми, если появление одного из них никак не влияет на появление другого, т.е. условная вероятность события А в предположении, что В произошло, совершенно такая же, как и без этого предположения: Р(А/В ) = Р(А).

В противном случае события А и В называются зависимыми.

Тема 6. Математическая статистика и её роль в медицине и здравоохранении.

Закон распределения дискретной случайной величины

Случайные величины делят на две разновидности:

• дискретные, которые могут принимать только конкретные, заранее оговоренные значения (например, значения чисел на верхней грани брошенной игральной кости или порядковые значения текущего месяца);
• непрерывные (чаще всего значения некоторых физических величин: веса, расстояния, температуры и т.п.), которые по законам природы могут принимать любые значения, хотя бы и в некотором интервале.

Закон распределения случайной величины – это соответствие между возможными значениями дискретной случайной величины и ее вероятностями, обычно записывается в таблицу:

Статистическое определение вероятности выражается через относительную частоту случайного события, т.е. находится как отношение количества случайных величин к общему числу случайных величин.

Математическим ожиданием дискретной случайной величины X называется сумма произведений значений величины X вероятности этих значений. Математическое ожидание обозначают  или M(X)

Рассеяние случайной величины относительно ее математического ожидания определяется с помощью числовой характеристики, называемой дисперсией. Проще говоря, дисперсия – это разброс случайной величины относительно среднего значения. Для понятия сущности дисперсии рассмотрим пример. Средняя заработная плата по стране составляет около 25 тысяч рублей. Откуда берется эта цифра? Скорее всего, складываются все зарплаты и делятся на количество работников. В данном случае очень большая дисперсия (минимальная зарплата около 4 тыс. руб., а максимальная – около 100 тыс. руб.). Если бы зарплата у всех была одинаковой, то дисперсия была бы равна нулю, и разброса бы не было.

Дисперсией дискретной случайной величины X называют математическое ожидание квадрата разности случайной величины и ее математического ожидания:

Используя определение математического ожидания для вычисления дисперсии, получаем формулу

Дисперсия имеет размерность квадрата случайной величины. В тех случаях, когда нужно иметь числовую характеристику рассеяния возможных значений в той же размерности, что и сама случайная величина, используют среднее квадратичное отклонение.

Средним квадратичным отклонением случайной величины называют корень квадратный из ее дисперсии .

Среднее квадратичное отклонение есть мера рассеяния значений случайной величины около ее математического ожидания.

Математическая статистика

Математическая статистика – раздел прикладной математики, наука о математических методах систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов. Во многих своих разделах математическая статистика опирается на теорию вероятности, позволяющую оценить надежность и точность выводов. Этот раздел прикладной математики посвящен изучению случайных величин по результатам наблюдений.

Статистические данные – сведения о числе объектов какой-либо обширной совокупности, обладающих теми или иными признаками (например, число студентов, родившихся в 1985 г.). Являются исходным материалом для любого статистического исследования. На основании статистических данных можно сделать научно обоснованные выводы. Для этого статистические данные должны быть предварительно определенным образом систематизированы и обработаны.

Выборочный метод

Одним из основных методов обработки статистических данных является выборочный метод. При выборочном исследовании из всей совокупности отбирают некоторым образом определенное число объектов и только их подвергают исследованию.

Генеральная совокупность – совокупность всех исследуемых объектов. Генеральную совокупность образуют, например, все больные с данным диагнозом, все новорожденные и дети и т.д. Общую сумму членов генеральной совокупности называют ее объемом и обозначают буквой N. Теоретически объем генеральной совокупности ничем не ограничен (N → ∞). Поэтому обычно изучается какая-то часть объектов генеральной совокупности – выборка.

Выборочная совокупность (выборка) – набор случайно отобранных объектов из генеральной совокупности.

Основными показателями выборки являются: 1) вариант; 2) объем; 3) размах; 4) частота; 5) относительная частота.

Вариант – количественное значение элемента выборки.

Объем выборки (будем обозначать буквой n) – число объектов выборки (например, если из 10000 студентов для контрольной флюорографии отобраны 100 студентов, то объем генеральной совокупности равен 10000, а объем выборки равен 100).

Размах выборки – разность между наибольшим и наименьшим значениями числовой выборки (буква W).

Частота значения выборки – количество данного варианта в выборке (ni).

Относительные частоты выборки (pi) – это отношения .

Для частот должно выполняться условие: n1 + n2 + … + ni = n, а для относительных частот

Вариационный ряд представляет собой неубывающую числовую последовательность. Любую числовую выборку можно записать в виде вариационного ряда.

Вариационным рядом выборки x1, x2, …, xn называется способ ее записи, при котором элементы упорядочиваются по величине, т.е. записываются в виде последовательности x(1), x(2), …, x(n), где x(1) ≤ x(2) ≤ … x(n).

Статистический ряд – последовательность пар (x1, n1), (x2, n2), …, (xi, ni) или троек чисел (x1, n1, p1), (x2, n2, p2), …, (xi, ni, pi). Обычно статистический ряд записывают в виде таблицы, где хi – значения варианта выборки, а ni – частоты значения выборки, pi – относительные частоты выборки.

Выборочное распределение записывают в виде таблицы, где xi – значения выборки, а  – относительные частоты значения выборки.

В математической статистике вводятся числовые характеристики выборки аналогично числовым характеристикам случайных величин в теории вероятности.

Пусть имеется выборка объема x1, x2, …, xn.

Выборочным математическим ожиданием (выборочным средним) называют среднее арифметическое выборки:

Если выборка задана статистическим рядом, то

Графические изображения выборки

Для наглядного представления выборки часто используют различные графические изображения. Простейшими графическими изображениями выборки являются полигон и гистограмма. Пусть выборка задана статическим рядом: (x1, n1), (x2, n2), …, (xi, ni). Полигоном выборки называется ломаная линия, которая наглядно иллюстрирует статистическое распределение дискретной случайной величины. Существует два вида полигонов выборки: (полигон частот (xi, ni) и полигон относительных частот .

Пусть для изучения количественного признака X из генеральной совокупности извлечена выборка x1, x2, …, xi. Наблюдавшиеся значения xi, признака X называют вариантами. Повторяемость признака xi называется частотой ni. Сумма всех частот равна n. Относительная частота – рi = ni / n – выборочный аналог вероятности рi появления значения xi случайной величины X. Тогда выборочным аналогом ряда распределения естественно считать вариационный ряд.

Дискретным вариационным рядом распределения называется ранжированная (расположенная в порядке возрастания или убывания) совокупность вариантов xi с соответствующими им частотами ni или относительными частотами рi.

Аналогично полигону распределения строится полигон относительных частот. Нецелесообразно построение дискретного ряда для непрерывной случайной величины или для дискретной, число возможных значений которой велико. В подобных случаях следует построить интервальный ряд.

Интервальным вариационным рядом называется упорядоченная совокупность интервалов варьирования значений случайной величины с соответствующими частотами или относительными частотами попаданий в каждый из них значений величины.

При большом объеме выборки более наглядное представление дает гистограмма – ступенчатая фигура, состоящая из прямоугольников, основаниями которых служат частичные интервалы длины h, а высоты равны относительной частоте или частоте.

Построив вариационный ряд и изобразив его графически, можно получить первоначальное представление о закономерностях, имеющих место в ряду наблюдений. Однако на практике зачастую этого недостаточно. Такая ситуация возникает, например, когда имеется необходимость сравнить два ряда и более. Сравнительные распределения могут существенно отличаться друг от друга. Они могут иметь различные средние значения случайной величины, или различаться рассеиванием данных наблюдений вокруг указанных значений. Поэтому для дальнейшего изучения изменения значений случайной величины используют числовые характеристики вариационных рядов. Их обычно называют статистическими характеристиками или оценками.

Математическое ожидание дискретной случайной величины

В математической статистике вводятся числовые характеристики выборки аналогично числовым характеристикам случайных величин в теории вероятности.

Рассмотрим выборочные характеристики для выборки объемом n:
x1, x2, …, xn.

Математическое ожидание – это среднее значение случайной величины. Для дискретной случайной величины математическим ожиданием М (X) называется сумма произведений значений случайной величины на вероятность этих значений.

Выборочным математическим ожиданием (выборочным средним) называют среднее арифметическое выборки. Математическое ожидание можно найти по одной из трех формул:

Дисперсия дискретной случайной величины

Выборочной дисперсией называют среднее арифметическое квадратов отклонений значений выборки от выборочного среднего. Дисперсия вычисляется по формулам:

Тема 7. Применение математических методов в профессиональной деятельности среднего медицинского персонала.

Основные понятия

Пропорция и золотое сечение

В математике пропорцией (лат. proportio) называют равенство двух отношений: a : b = c : d. Основное свойство пропорции: произведение крайних элементов пропорции равно произведению ее средних элементов.

С древних времен известна гармоническая пропорция – золотое сечение.

Золотое сечение – это такое пропорциональное деление отрезка на неравные части, при котором весь отрезок так относится к большей части, как сама большая часть относится к меньшей; или другими словами, меньший отрезок так относится к большему, как больший ко всему а : b = b : с или
c : b = b : а.

Правила округления чисел. Погрешность

При округлении чисел используется следующее универсальное правило из двух пунктов:

1. лишние цифры округляемого числа отбрасываются, причем, если они после запятой, то просто убираются, а если находятся в целой части числа, то заменяются нулями;
2. если первая отбрасываемая цифра 5 или больше, то предыдущая увеличивается на 1, а если нет, то предыдущая цифра остается без изменения.

Например, округлим число 0,9582 до тысячных, до сотых, до десятых и до целых. 0,9582 ≈ 0,958 ≈ 0,96 ≈ 1,0 ≈ 1.

Округление чисел используется при стандартной записи числа, общий вид такой записи

a ∙ 10n , где 1 ≤ а ≤ 10 и n – целое число. Например, число 486 000 000 запишется в стандартном виде как 4,86 ∙ 108; а число 0,000 000 000 012 =
= 1,2 ∙ 10-11.

Процент

Слово «процент» происходит от лат. «pro centum», что означает в переводе «сотая доля».

Расчет количества вводимого лекарственного вещества

Применение лекарственных средств может сопровождаться побочными эффектами. Для предупреждения различных осложнений необходимо соблюдать дозировки лекарственных веществ. Особенно важно точное дозирование в педиатрии. Масса тела ребенка в несколько раз меньше, чем у взрослого человека. Процессы распределения, распада и выведения лекарственных средств могут достаточно сильно отличаться от таковых у взрослых. Побочное действие лекарств на развивающиеся организмы более опасно. Из этого следует, что в педиатрии особенно важно введение оптимальных терапевтических доз коррелирующих с массой тела ребенка в первую очередь. Не менее важно правильно выбирать препарат. Например, фторхинолоны не рекомендуется применять детям, так как эта группа лекарственных средств вызывает нарушение формирования хрящевой ткани.

Цель данного раздела – сформулировать правила расчета доз лекарственного препарата для конкретного больного с определенной массой тела. Рассмотрим несколько примеров.

Типография ГБОУ СПО МО ДГПК

Дмитров 2014 г.