Статистик-профессионал. Полный обучающий курс лабораторной статистики. Модуль 5

Продолжительность полного курса: 6 модулей (1 модуль — 1 день)

Время проведения: 10.00 – 15.00 по киевскому времени

💰 Стоимость участия:

Полный курс (6 модулей)
🔹 900 $ при регистрации до 26 мая (скидка 10%),
👥 810 $– 2-й и каждый следующий участник

🔹 1000 $ при регистрации после 26 мая
👥 900 $ – 2-й и каждый следующий участник

5 модуль
🔹 180 $ при регистрации до 15 июля (скидка 10%),
👥 162 $– 2-й и каждый следующий участник

🔹 200 $ при регистрации после 15 июля
👥 180 $ – 2-й и каждый следующий участник

Автор и ведущий: Ищенко Николай Владимирович — кандидат химических наук, доцент кафедры аналитической химии Национального университета им. Тараса Шевченко. Главный специалист отдела управления качеством Лаборатории антидопингового контроля Национального антидопингового центра Украины. Опыт работы в сфере преподавания более 10 лет.

Целевая аудитория: для работников испытательных лабораторий пищевой промышленности, фармацевтических предприятий, лабораторий, работающих в области экологического мониторинга. Курс предназначен для персонала, не владеющего знаниями статистики, а также для персонала, знание статистики которого находится на базовом уровне. Знания, полученные во время этого курса, будут незаменимы при обработке результатов валидации методик, внутреннего контроля качества и являются основой для более сложного предмета – оценка неопределенности измерений.

Основная задача курса – ознакомление с основами математической статистики и теории вероятности, а также базовыми и продвинутыми методами статистической обработки данных, что позволит в дальнейшем проводить статистическую обработку данных на профессиональном уровне.

В ходе курса будут рассмотрены пределы применения статистических методов, интерпретация полученных при обработке результатов, использование функций Microsoft Excel для статистического анализа.

Программа курса

5 Модуль (29.07.2025)

Регрессионный анализ.

• Линейный метод наименьших квадратов (МНК)
• Предпосылки МНК
• Нахождение параметров регрессии
• Оценка доверительных интервалов параметров регрессии и их интерпретация
• Анализ остатков
• Проверка гипотезы линейности
• Понятие о взвешенном МНК

1 Модуль (09.06.2025)

1. Введение в статистику и статистическую обработку результатов
2. Случайные эффекты и случайные величины.
   • Случайные события и случайные величины
   • Вероятность события, свойства вероятности
   • Дискретные и непрерывные случайные величины
   • Математическая надежда и дисперсия случайной величины
   • Описательная статистика
3. Распределение случайных величин.
   • Функция распределения непрерывной случайной величины
   • Функция плотности вероятности и интегральная функция
   • Наиболее важные функции плотности вероятности (равномерная, треугольная, нормальная)
   • Свойства нормального распределения и его практическое применение

2 Модуль (19.06.2025)

Оценка параметров совокупности. Точечная и интервальная оценки.

• Генеральная совокупность результатов и выборка.
• Выбор, выборочные параметры, оценка параметров совокупности.
• Некоторые выборочные распределения.
• Точечные и интервальные оценки (доверительный интервал), интерпретация интервальной оценки.
• Способы приближения к генеральным параметрам.

3 Модуль (24.06.2025)

Статистические испытания

• Статистические гипотезы
• Логика проверки статистических гипотез
• Наиболее распространенные статистические тесты
  • Критерий Стьюдента
  • Критерий Фишера
  • Критерий Стьюдента для двух средних
  • Критерий Кохрена
  • Критерий Граббса

4 Модуль (22.07.2025)

• Дисперсионный анализ.
  • Однофакторный дисперсионный анализ
• Корреляционный анализ.

6 Модуль (05.08.2025)

Статистические методы при валдиации методик анализа и рутинном использовании аналитических методов.

• Прецизионность (повторяемость и воспроизводимость)
• Правильность анализа
• Задача градуировки (валидация и рутинное использование)
• Предел обнаружения метода

Подписывайтесь на наши социальные сети 👇