Biometriya fani predmeti va asosiy tushunchalari ?

Katta tanlanma bo‘yicha olib boriladigan statistik tahlil?

Katta namunaviy statistik tahlil katta ma'lumotlar to'plamlari yoki namunalardan olingan ma'lumotlarni tahlil qilishni anglatadi. Bunga statistik xususiyatlarni tahlil qilish, modellarni yaratish, gipotezalarni sinab ko'rish va ushbu ma'lumotlar asosida bashorat qilish kiradi.
Katta namunani tahlil qilishda quyidagi jihatlarni hisobga olish kerak:
1. Ta'riflovchi statistika: o'rtacha, median, standart og'ish, kvantlar va o'zgaruvchilar orasidagi korrelyatsiya kabi ma'lumotlarning asosiy statistik xususiyatlarini o'rganing. Bu sizga ma'lumotlarning taqsimlanishi va namunaning asosiy xususiyatlari haqida tasavvurga ega bo'lishga yordam beradi.
2. Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish: Ma'lumotlarni vizualizatsiya qilish va mumkin bo'lgan naqsh yoki anomaliyalarni aniqlash uchun gistogrammalar, scatterplots va mo'ylov qutilari kabi grafik usullardan foydalaning.
3. Gipoteza testi: Oʻrtacha farqlar, oʻzgaruvchilar oʻrtasidagi munosabatlar yoki maʼlumotlar taqsimoti haqidagi farazlarni tekshirish uchun statistik testlarni oʻtkazish. Masalan, t-testlar, dispersiya tahlili (ANOVA), korrelyatsiya tahlili yoki regressiya tahlili foydali vositalar bo'lishi mumkin.
4. Ma'lumotlarni modellashtirish: mustaqil o'zgaruvchilarga asoslangan bog'liq o'zgaruvchilarni bashorat qilish yoki tushuntirish uchun chiziqli regressiya, logistik regressiya yoki vaqt seriyasi tahlili kabi statistik modellarni yarating.

5. Bootstrap va Cross Validation: Katta namunalar bilan ishlashda statistik hisob-kitoblar va modellarning barqarorligi va aniqligini baholash uchun bootstrap va cross validation usullaridan foydalaning.

6. Ko'p o'lchovli tahlil: Yashirin tuzilmalar yoki ma'lumotlar guruhlarini aniqlash uchun omil tahlili, klaster tahlili yoki asosiy komponentlar tahlili kabi ko'p o'lchovli tahlilning kuchini o'rganing.
Katta namunalar bilan ishlaganda, katta hajmdagi ma'lumotlar mavjud bo'lganda statistik xulosalar aniqroq va ishonchli bo'lishi mumkinligini hisobga olish kerak. Shu bilan birga, katta ma'lumotlar to'plamlarini tahlil qilishda namuna olish, etishmayotgan ma'lumotlar va testlarning statistik kuchi bilan bog'liq potentsial muammolarni ham hisobga olish kerak.

12.