презентация книги математическая статистика в...
TRANSCRIPT
Фармакология и математика
Математическая статистика в
экспериментальной и клинической
фармакологии
«Сложно ли увидеть простое»
наблюдение
информация
знания
Жизненный цикл извлечения знаний
знание
разработка
услуга, продукт
Жизненный цикл извлечения знаний
80% исследований содержат ошибки идефекты
Смещение фокуса внимания в сторону маркетинга
врачей плохо разбираются в вопросах статистики и
90% биостатистики
Выходповышение
профессиональной грамотности в вопросах
роли вероятностив деятельности
врача
?
6 проблем,рассмотренных в данной
монографии
Статистические критерии
• критерии оценки статистических гипотез• условия использования критериев• параметрические и непараметрические критерии• нормальное распределение• работа с «аномальными» значениями
Многомерные данные
• многомерность современных данных• дисперсионный анализ• критерии множественного сравнения• регрессионный анализ• нелинейная регрессия
Data mining (поиск скрытых знаний)
• проблема больших выборок• базы данных• OLAP системы и их применение• нейронные сети и их применение• деревья решений (decision tree)
Дизайн клинического исследования
• формирование дизайна• рандомизация• выбор метода анализа данных• работа с «пропусками»• интерпретация данных• выбор программного обеспечения для анализа
Клинико экономический анализ
• метод затраты – эффективность• оценка стоимости болезни• построение формулярных списков• ABC/VEN анализ
Оценка зависимости «доза – эффект»
• кривая выживаемости• пробит анализ, техника выполнения• сравнительная оценка токсичности препаратов
статистика
Многомерные методы
Data miming
Дизайн исследования
Критерии
Био-эквивалентность
Фармако-экономика
Д.м.н., проф. Р.Х.Хафизьянова
Email: [email protected]://pharmdoc.narod.ru
Казанский государственный
медицинский университет