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《医药数理统计方法》课程建设规划课程代码：课程总学时： 36 学时课程类别：专业基础课学分： 2 分面向专业：四年制本科药学专业开课单位：预防医学教研室一、课程特点《医药数理统计方法》(Probability Theory and Mathematical Statistics)，由概率论和数理统计两部分组成，它研究随机现象并找出其统计规律，是广泛应用于科学、经济、社会等各个领域的定性和定量分析的的一门数学学科。
通过本课程的学习，使学生掌握《医药数理统计方法》的基本理论、基本运算和基本的思想方法，为后继专业课程的学习提供必要的基础。
通过本课程的学习，可以进一步培养学生对问题的抽象概括能力、逻辑推理能力、数学运算能力，尤其是培养学生用随机的观点看事物、看现象和处理数据的能力，用随机的思想方法建立数学模型解决实际问题的能力，为培养具有良好综合素质的高级应用型人才服务二、建设的指导思想《医药数理统计方法》是药学专业的一门必修的专业基础课程，其教学内容与后继专业课教学内容有着紧密的联系，它影响到学生后继专业课程的学习，影响到学生专业素质和人文素养的提高。
《医药数理统计方法》具有思想（思维）独特、综合性高、应用性广以及抽象性和逻辑性强等特点，对于学生更好地理解专业知识、形成专业能力，对于学生思维能力的培养，都有着十分重要的意义，是学生全面发展和终身发展的重要基础。
三、建设目标1.师资队伍建设（汉仪中楷简，三号字）加强梯队建设，提供良好的教学、科研环境，保证教学和科研投入，提高学术自主发展能力，加强青年教师的培养工作，为课程建设储备人才与力量。
做好现有教师的培养和深造工作，鼓励青年教师通过进修、交流等方式提高业务水平。
打造“双师型”的教师队伍。
争取把青年教师培养既具备理论教学能力，又具备实验教学素质，争取成为“问题导向模块化教学平台”的骨干力量。
2.教学内容和课程体系改革a、以后继课程和职业工作需求为依据，选取教学内容通过专业需求调研和分析、教学指导委员会和实践专家访谈会等方法，了解行业企业发展对概率统计的需要，根据专业学习、完成职业工作所需要的概率统计知识、能力和素质要求，选取教学内容。
浅谈概率论在医学中的应用
近年来，随着统计学和数学的发展，概率论的在医学中的应用越来越重要。
概率论不仅可以用来支持医学的实践，而且可以作为确定治疗方案的依据，为医学研究工作提供重要的帮助。
概率论在医学中最常用的是做统计分析，来了解患者可能发生的疾病比例、发生特定疾病的概率，以及患者死亡的几率。
统计数据可以让医生们更好地了解患者的病情，能及早发现病情，作出准确的诊断，提供有效的治疗方案。
同时，概率论也可以用来评估不同治疗方案的效果，比如说，治疗某一特定疾病可能涉及到多种治疗措施，比如药物治疗、手术治疗和放射治疗等等。
根据这些治疗方案的概率分析，可以估计不同治疗方案的有效率，从而可以确定最合适的治疗方案。
另一方面，概率论也可以用来估计一个群体中某种疾病发病的概率，这有助于政府和医院制定更有效的预防和控制措施，以便减少疾病的发生率。
此外，概率论还可以用来分析一个患者的病情，以便制定正确的治疗策略。
根据病情的严重程度，医生可以估计患者痊愈的概率，提示患者采取相应的治疗措施。
总之，概率论在医学中具有重要的作用，可以用来帮助医生有效地诊断病情，选择最佳的治疗方案，提高患者治疗效果，有助于减少疾病发生率。
同时，概率论也能帮助医生们更好地了解患者的病情，从而有助于准确判断病情，改善患者的生活质量，为医疗提供宝贵的
参考依据。
因此，概率论值得引起人们的重视，它可以帮助我们更有效地了解疾病及其发生的原因，提高患者治疗效果，为医疗提供重要参考。
《【医学课件】概率论与数理统计》xx年xx月xx日•概率论基础•数理统计初步•回归分析基础•实验设计初步目•医学数据统计案例分析录01概率论基础概率是衡量某一事件发生的可能性的数值，通常表示为0到1之间的实数。
概率的性质概率具有一些重要的性质，包括非负性、规范性、有限可加性和可列可加性。
概率的定义概率的定义与性质VS条件概率与独立性条件概率的定义在已知事件B发生的条件下，事件A发生的概率称为条件概率。
独立性的定义如果事件A和事件B相互独立，则它们的概率乘积等于它们的联合概率。
随机变量及其分布随机变量的定义随机变量是定义在样本空间上的实值函数，它表示一个随机试验的结果。
随机变量的分布随机变量的分布描述了随机变量取不同值的概率大小。
常见的分布包括离散型分布和连续型分布。
02数理统计初步1统计数据的描述与整理23对数据进行整理、归纳、分类和总结，包括频数分布、集中趋势、离散程度等指标。
描述统计用统计表和图表（如直方图、折线图、饼图等）直观地展示数据的特点和分布规律。
统计表与图了解数据的来源和可信度，以及可能存在的偏倚和误差。
数据来源与质量03假设检验根据样本数据对总体参数提出假设，然后通过统计分析进行检验，判断假设是否成立。
参数估计与置信区间01点估计用单一的数值估计未知参数的值，如使用均值或中位数估计总体均值或中位数。
02置信区间给出未知参数的一个估计区间，反映参数的不确定性，通常以均值±标准误或可信区间表示。
假设检验与方差分析t检验用于比较两组数据的均值是否存在显著差异，通常用于小样本数据的统计分析。
要点一要点二方差分析用于比较多个组的均值是否存在显著差异，通常用于大样本数据的统计分析。
卡方检验用于比较实际观测频数与期望频数之间的差异，常用于检验两个分类变量间的关联性。
要点三03回归分析基础一元线性回归分析一元线性回归分析是回归分析中最简单和最基础的形式，它探讨一个因变量和一个自变量之间的关系。
概率论在医学统计中的应用概率论作为一门数学分支，广泛应用于各个领域，其中医学统计领域是其中之一。
医学统计是指通过收集、整理和分析大量医学数据，从而得到有关疾病发生、治疗效果和预后的结果，以支持医疗决策和临床实践。
而概率论的应用可以帮助医学统计学家更准确、科学地进行数据分析和结果推断，从而为医学研究和临床实践提供有力的支持。
一、概率在临床诊断中的应用概率论在临床诊断中的应用主要是基于医学数据和患者病情表现，通过概率模型分析来确定诊断结果的准确性。
例如，对于某种疾病的诊断，医生可以通过患者的症状、体征和检查结果等信息，建立一个概率模型来评估患者是否患有该疾病。
通过根据不同的概率值做出不同的诊断决策，可以在一定程度上提高诊断的准确性。
二、概率在药物疗效评价中的应用药物的疗效评价是医学研究的重要内容之一。
针对某种疾病，研究人员会设计一系列药物实验，通过概率论的方法分析实验结果，从而评价药物的治疗效果。
例如，通过对两组病人进行药物治疗和安慰剂治疗的随机对照试验，可以计算出两种治疗方法的相对风险和相对风险减少等概率指标，判断出该药物是否具有显著的治疗效果。
三、概率在疾病预后评估中的应用疾病预后评估是对病人患某种疾病后的生存状况和疗效进行评估。
概率论可以帮助医学统计学家通过对病人信息和生存期数据的分析，建立生存分析模型来预测病人的生存期。
通过计算生存率、生存曲线和相对风险等概率指标，可以评估治疗效果和预测患者的长期生存情况，从而为医疗决策提供依据。
四、概率在健康风险评估中的应用健康风险评估是指对特定人群的健康状况和风险因素进行评估，以预测人群在未来一段时间内患病或死亡的概率。
概率论可以通过分析人群的健康数据和风险因素，建立风险模型来评估人群的健康风险。
例如，通过对大样本人群的疾病发生率和死亡率进行分析，可以计算出不同人群在未来某段时间内患病和死亡的概率，并给出相应的预防和干预建议。
综上所述，概率论在医学统计中的应用是非常广泛的。
随机事件与概率一、学习目的和要求1.掌握事件等的基本概念及运算关系；2.熟练掌握古典概率及计算；3.理解统计概率、主观概率和概率的公理化定义；4.熟练掌握概率的加法公式、乘法公式及计算；5.理解并掌握条件概率与事件独立性的概念并进行计算;6.掌握并应用全概率公式和贝叶斯公式进行计算。
二、内容提要（一）基本概念（二）事件间的关系（三）事件的运算规律（四）概率的定义（五）概率的计算公式第三章随机变量及其分布一、学习目的和要求1o理解随机变量及其分布函数的概念；2.熟练掌握离散型、连续型随机变量的分布及性质；3.熟练掌握常用数字特征：数学期望£（心和方差。
（心及其性质；4.熟练掌握二项分布、泊松分布、正态分布等的性质及概率计算；5.了解随机变量函数的分布：6了解随机向量及分布函数的概念、性质；o7掌握离散型随机向量和连续型随机向量及其分布；o8o掌握二维随机向量的数字特征；9.了解契比晓雪夫不等式和大数定律及其意义；10.掌握中心极限定理及其应用；11.了解用EXCel计算二项分布、泊松分布、正态分布等常用分布的概率.二、内容提要（一）随机变量及常用分布1 .离散型随机变量及常用分布2 .连续型随机变量及常用分布3 .随机变量的分布函数(二)随机变量的数字特征（三）随机变量函数的分布(四)二维随机向量及分布1o二维离散型随机向量2o二维连续型随机向量3o二维随机向量的分布函数(五)大数定律和中心极限定理第四章抽样分布一、学习目的和要求1.正确理解总体、样本、统计量等数理统计的基本概念；20了解2分布、t分布、尸分布定义及其性质和应用；21熟练掌握查表求2分布、£分布、尸分布的临界值；22了解用EXCel计算2分布、七分布、尸分布的概率和临界值。
二、内容提要（一）数理统计的基本概念(二)常用统计量(三)统计三大常用分布(四)正态总体的抽样分布?？？??第五章参数估计一、学习目的和要求1.理解点估计与区间估计的概念和基本思想；2.掌握点估计的矩估计法；3.了解最大似然估计法；4.了解估计的优良性；5.熟练掌握正态总体参数(均值和方差)的区间估计；6.掌握二项分布总体率的区间估计；7.了解泊松分布的区间估计；8,了解用Excel进行正态总体参数的点估计与区间估计的运算.二、内容提要(一)总体参数的点估计法(二)估计量的判别标准第六章假设检验一、学习目的和要求1.理解假设检验的概念与基本原理；2.熟练掌握假设检验的基本步骤；3.理解并正确应用单、双侧检验；4.熟练掌握单个正态总体均值的U检验与t检脸；5.熟练掌握单个正态总体方差的2检验；6.掌握两个总体方差比较的F检验；7.熟练掌握配对总体均值的t检验；8.熟练掌握两正态总体均值的t检脸；9.掌握非正态总体均值（大样本）的U检脸；10.掌握总体率（大样本）的U检验；11.了解用Excel进行正态总体参数假设检验的运算.二、内容提要（一）假设检验的基本思想与步骤3.根据显著性水平，确定检验临界值，即得拒绝域；4o统计判断：若统计量的值落在拒绝域内，则拒绝原假设从；否则，就接受原假设施分类参数假设检验；非参数假设检验（二）正态总体的参数假设检验1 .单个正态总体均值的假设检验2 .配对比较总体均值的假设检验3 .正态总体方差的假设检验4 .两个正态总体的均值比技检验*t,检验临界值的自由度与t检验的自由度不同：df=（n i22S I+S2（三）非正态总体的参数假设检验1o非正态总体均值的假设检验（大样本）2.单个总体率的假设检验*0=2arcsin y[p,Φ0=2arcsin3β两个总体率的比较检验φ2λ。
