Công thức cộng xác suất:
P(AÈB) =P(A)+P(B)-P(AÇB)
6. Quá trình gồm n thử nghiệm Bernoulli, có xác suất xảy ra biến cố quan tâm là p sẽ có phân phối như sau:
P(X=x) = nCxpx(1-p)(n-x)
P(X=r) xác suất xảy ra đúng r biến cố quan tâm sau n lần thử nghiệm.
Phân phối Poisson với tham số l là số lần xuất hiện trung bình của biến cố trong một khoảng thời gian nhất định (hay trong một không gian nhất định) và e=2,7183, có phân phối như sau
P(X=x) xác suất xuất hiện x biến cố trong một khoảng thời gian nhất định (hay không gian nhất định).
7. Phép biến đổi phân phối bình thường x có trung bình m và độ lệch chuẩn s thành phân phối chuẩn:
8. Phân phối của tỉ lệ mẫu: X~B(n,p) => p ~ N(p, )
9. Phân phối trung bình mẫu: Phép kiểm định t một mẫu và t bắt cặp
Phân phối của trung bình mẫu: X~N(m,s2) => `X ~ N (m,)
s » s
Công thức kiểm định t một mẫu:
Phân phối của trung bình hiệu số: d~N(0,sd2) => `d ~ N (0,)
sd » sd
Công thức kiểm định t bắt cặp:
4 trang |
Chia sẻ: trungkhoi17 | Lượt xem: 563 | Lượt tải: 0
Bạn đang xem nội dung tài liệu Giáo trình Thống kê y học - Công thức tóm tắt, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
CÔNG THỨC TÓM TẮT:
1. Công thức xác suất:
P(E), xác suất của biến cố E, N các biến cố có thể và m số các biến cố thuận lợi.
2. Số cách từ trong n đối tượng khác nhau chọn ra r đối tượng, r đối tượng này sau đó là phân biệt (giao những công việc khác nhau, được hưởng những quyền lợi khác nhau, được đặt ở những vị trí khác nhau v.v.):
3. Số cách từ trong n đối tượng khác nhau chọn ra r đối tượng, r đối tượng này sau đó là không phân biệt (cùng được giao một công việc, cùng hưởng một quyền lợi v.v.):
4. Ðịnh luật nhân xác suất:
P(AÇB) = P(A) ´ P(B|A)
P(AÇB) = P(BÇA) =P(B) ´ P(A|B)
5. Công thức cộng xác suất:
P(AÈB) =P(A)+P(B)-P(AÇB)
6. Quá trình gồm n thử nghiệm Bernoulli, có xác suất xảy ra biến cố quan tâm là p sẽ có phân phối như sau:
P(X=x) = nCxpx(1-p)(n-x)
P(X=r) xác suất xảy ra đúng r biến cố quan tâm sau n lần thử nghiệm.
Phân phối Poisson với tham số l là số lần xuất hiện trung bình của biến cố trong một khoảng thời gian nhất định (hay trong một không gian nhất định) và e=2,7183, có phân phối như sau
P(X=x) xác suất xuất hiện x biến cố trong một khoảng thời gian nhất định (hay không gian nhất định).
7. Phép biến đổi phân phối bình thường x có trung bình m và độ lệch chuẩn s thành phân phối chuẩn:
8. Phân phối của tỉ lệ mẫu: X~B(n,p) => p ~ N(p, )
9. Phân phối trung bình mẫu: Phép kiểm định t một mẫu và t bắt cặp
Phân phối của trung bình mẫu: X~N(m,s2) => `X ~ N (m,)
s » s
Công thức kiểm định t một mẫu:
Phân phối của trung bình hiệu số: d~N(0,sd2) => `d ~ N (0,)
sd » sd
Công thức kiểm định t bắt cặp:
9. Phân phối hiệu số trung bình mẫu; Phép kiểm định t
9a. Khi phương sai bằng nhau
X1~N(m1,s2) và X2~N(m2,s2) => (`X1 -`X2)~(m1 -m2 , )
s »
công thức kiểm định:
Ðộ tự do = n1 + n2 -2
9b. Khi phương sai khác nhau
X1~N(m1,s12) và X2~N(m2,s22) => (`X1 -`X2)~(m1 -m2 , )
s1»s1 ; s2 » s2
Công thức kiểm định :
Ðộ tự do = do công thức phức tạp không cần tính độ tự do nếu n1 và n2 đều lớn
10. Công thức c2 của Pearson cho bảng 2 x 2
Công thức tính c2 của Mantel Haenszel cho bảng 2 x 2
Khoảng tin cậy 95% của tỉ số nguy cơ:
(công thức chuỗi Taylor – công thức Woolf)
Khoảng tin cậy 95% của tỉ số số chênh:
(công thức chuỗi Taylor – công thức Woolf)
11. ANOVA
12. Tương quan
và ;
Nếu sử dụng phép biến đổi z của Fisher
thì sai số chuẩn của z sẽ là:
và
Ước lượng khoảng tin cậy của r, b và a
z(r) ± zc × se(z) = z(r) ± zc ×Ö[1/(n-3)]
b ± tc × s.e.(b)
a ± tc × s.e.(a)
Kiểm định r, b, a có kh ác v ới r, b và a
z = [z(r) - z(r)] /s.e.(r) = [z(r) - z(r)] /Ö [1/(n-3)]
t = (b - b) /s.e.(b)
t = (a - a) /s.e.(a)
Tiên đoán
y' = a + bx'
Khoảng tin cậy của tiên đoán:
y' ± tc × s.e.(y') với tc tra từ bảng t (student) với n-2 độ tự do
Các file đính kèm theo tài liệu này:
- giao_trinh_thong_ke_y_hoc_cong_thuc_tom_tat.doc