ШКОЛА: трудности
ДЕТСКИЙ САД: развитие

Математическое ожидание

Как известно, различают стационарные случайные процессы, характеризующиеся законом распределения вероятности, не зависящим от времени, и нестационарные случайные процессы, отличающиеся выраженными колебаниями вероятностей отдельных реализаций. Так, например, динамический ряд значений интервала RR электрокардиограммы можно рассматривать как модель стационарного случайного процесса только для условий, когда исследуемый находится в относительном покое.

Во время и сразу же после физической нагрузки организм находится в состоянии перенастройки на новый функциональный уровень, и в этом случае динамический ряд RR интервалов является нестандартным.

Для многих стационарных случайных процессов характерно свойство эргодичности, т. е. любая статистическая характеристика этого процесса, полученная по множеству реализаций, может быть получена с высокой достоверностью и путем усреднения по времени ряда измерений в одной единственной реализации. Это открывает новые возможности для статистического анализа медицинской информации.

При анализе стационарных случайных процессов вычисляют математическое ожидание, дисперсию и корреляционную функцию. Математическое ожидание является величиной, которая соответствует средней арифметической при обработке ряда значений, полученных из многих реализаций.

Но математическое ожидание — это вероятностный критерий, который показывает ожидаемое значение средней арифметической.

Математическое ожидание характеризует вероятный уровень функционирования биологической системы.

Дисперсия указывает на разброс случайных значений. Этот разброс тем больше, чем хуже качество регулирования в исследуемой системе.

Таким образом, дисперсия может трактоваться как критерий качества регулирования в ответ на внешние возмущения.

Комментарии запрещены.

ДОСУГ: отдых семьей
ПСИХОЛОГИЯ: важное