Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Г) Закон больших чисел.
Как уже отмечалось в начале, математическая статистика изучает статистические закономерности, т.е. такие закономерности, которые проявляют себя лишь при исследовании массы однородных явлений. Это положение полностью относится и к вероятности случайных явлений, где действуетзакон больших чисел. Математическая теория этого закона была изложена еще в XVIII веке в трудах Я.Бернулли. Последующее развитие его осуществлено в середине XIX столетия, особенно в трудах выдающегося отечественного математика П.Л.Чебышева. В настоящее время существуют точные математические формулировки закона больших чисел. Однако мы воспользуемся более простой и поэтому более понятной для лиц, не имеющих специальной математической подготовки, формулой этого закона, которая предложена Р.Мизесом, хотя при строго математическом подходе его трактовка закона и вытекающее из него определение вероятности не достаточно точны. Закон больших чисел в этом виде может, быть представлен следующей формулой:
т.е. в пределе при числе наблюдений (n), стремящемся к бесконечности, разность между наблюдаемой частотой какого-либо явления и его математической вероятностью стремится к нулю. Иначе говоря, фактическая частота наблюдаемого случайного явления совпадает с вычисленной вероятностью его (их разность только при этом условии может быть равна нулю) лишь при достаточно большом числе наблюдений. Действие этого закона может быть проиллюстрировано следующим примером. Как уже понятно из ранее изложенного, вероятность выпадения герба при бросании монеты равна Р (А) = 1/2 = 0, 5, т.е. при бросании монеты в половине всех случаев должен выпадать герб, а в половине - противоположная сторона (решка). Однако легко убедиться, что, если мы бросим монеты несколько раз, то установленного результата не получим: может подряд выпасть несколько раз только герб или только противоположная сторона, либо та и другая в любых соотношениях. В соответствии с законом больших чисел, чтобы фактическая частота выпадения герба совпала с ее вероятностью (0, 5) надо значительно увеличить число наблюдений (бросаний монеты). Такие опыты проделывались неоднократно и были получены следующие результаты. Так, в XVIII веке французский естествоиспытатель Бюффон бросил монету 4040 раз, при этом герб у него выпал 2048 раз, т.е. частота выпадения герба оказалась равной Х = 2048/4040 = 0, 508; или отличалась от вероятности на восемь тысячных. В XIX веке английский математик К.Пирсон увеличил число бросаний до 12000 и в 6019 случаях у него выпал герб. Таким образом, частота выпадения герба составила: 6019/12000= 0, 5016, т.е. отличие от вероятности уменьшилось почти вдвое (до 16 десятитысячных). Затем он повторил опыт, увеличив число бросаний до 24000 и герб выпал при этом 12012 раз; т.е. частота 12012/24000 = 0, 5005; отличие ее от вероятности стало еще в три раза меньше. Таким образом, по мере увеличения числа наблюдений фактическая частота выпадения герба по величине становится все более близкой к величине его математической вероятности и, следовательно, разность между ними уменьшается, приближаясь к нулю. Из этого следует очень важный вывод, на основании которого в ряде случаев применяется так называемый статистический метод определения вероятности. В медицине, как и в других отраслях научного знания, мы нередко сталкиваемся с такими явлениями, при которых найти вероятность его появления обычным математическим расчетом не представляется возможным; но из изложенного ранее закона следует, что при достаточно большом числе наблюдений найденную опытным методом частоту явления можно, считать вероятностью его появления, т.е. в этом случае вероятность Р события А находится по формуле: Р(А) = M/n, где n - общее количество испытаний (наблюдений), а М - число появления при этих испытаниях интересующего нас явления А. Например, если мы имеем группу 20000 больных, страдающих, каким-либо одним заболеванием, а у 12000 из них зарегистрирован один и тот же симптом (А), то очевидно, вероятность наличия этого симптома у каждого больного, страдающего данной болезнью, будет равна: Р(А) = 12000/20000=0, 6. Следует остановиться еще на одном замечании. Некоторые не совсем сведущие в статистике лица, исходя из закона больших чисел, полагают, что достаточно достоверные данные опытов могут быть получены только при очень большом количестве наблюдений; или, что нельзя вычислять процентами, если сумма всех наблюдений менее 100 и т.д. На самом деле это совсем не так. Методы математической статистики позволяют определить степень достоверности явлений при любом (даже очень малом) количестве наблюдений, а также заранее рассчитать количество необходимых наблюдений, чтобы получить результаты, достоверные с заданной величиной вероятности. В законе больших чисел проявляется диалектическая взаимосвязь категорий случайного и необходимого. Появление каждого явления (события) зависит, с одной стороны, от действия постоянных причин, содержащихся в самой сущности этого явления (иначе говоря, внутренних для него), а с другой стороны, под влиянием случайных (внешних) причин, не связанных с самой сущностью исследуемого явления. Действие последних причин неустойчиво и беспорядочно, они могут вызывать отклонения при малом числе наблюдений как в ту, так и в другую сторону. При достаточно же большом числе наблюдений действие таких случайных причин, вызывающих отклонения в отрицательном и положительном направлениях, как бы взаимно погашается и частота возникновения события определяется уже лишь его внутренними (постоянными) причинами.
|