Государственная фармакопея Республики Беларусь -
Скачать (прямая ссылка):
ношение соответствующих параметров. Доверительные интервалы рассчитываются на основе теоремы Филлера (Fieller):
а v11: v22 - множители дисперсии знаменателя и числителя, соответственно; v12 - множитель ковариации. Эти множители можно непосредственно вычислить из матрицы (XX)-1, или косвенным методом, приняв во внимание, что Var(a1-a2)=Var(a1)+Var(a2)-2Cov(a1,a2), а Cov(a1-a2,b)=Cov(a1,b)-Cov(a2,b).
Полный дисперсионный анализ с полным разделением компонентов более сложен, поскольку он предполагает пересмотр матрицы X, к которой при этом дополняются столбцы для ослабления предположений о параллельности и линейности, после чего может быть проверена гипотеза о линейности. В случае количественных определений, зависящих от альтернативных эффектов, факторы линейности (точки пересечения с осью ординат as, aT и т.д. общий угловой коэффициент b) находят путем максимизации суммы по группам препаратов nlnФ(a;+bx)+(n-ґ)ln(1-Ф(a;+bx)), где x - натуральный логарифм дозы (/п(доза)), Ф - определяет форму распределения, ; e{S,T,...}.
7.2. НЕОДНОРОДНОСТЬ ДИСПЕРСИИ
Проблема неоднородности дисперсии не всегда может быть решена путем простого преобразования результатов. В этом случае один из возможных способов решения данной проблемы состоит в применении метода взвешенной линейной регрессии. Чтобы получить объективную оценку, веса результатов наблюдений берутся как величины обратно пропорциональные дисперсии ошибок. Так как истинное значение дисперсии ошибок не всегда известно, веса могут подбираться с использованием линейной итеративной процедуры. Однако при расчете доверительных интервалов при этом возникают дополнительные проблемы.
7.3. ВЫБРОСЫ И УСТОЙЧИВОСТЬ МЕТОДОВ В РАБОТЕ (РОБАСТНОСТЬ)
Недостатком метода наименьших квадратов, описанного в данном приложении, является его довольно высокая чувствительность к резко отклоняющимся от среднего данным. Очевидный выброс может целиком исказить результаты вычислений. Эту проблему часто решают путем исключения выбросов из набора данных. Такой подход может привести к субъективному исключению данных - не всегда корректному и безопасному. Довольно сложно дать общие рекомендации, касающиеся решения относительно того является ли конкретный результат наблюдения выбросом или нет, и с этим связано появление и развитие ряда робастных (устойчивых в работе) методов анализа. Эти методы менее чувствительны к выбросам, за счет того, что результатам, которые в большей мере отличаются от прогнозируемого значения, придается меньший вес. В данном случае возникает ряд новых проблем, связанных с расчетом доверительных интервалов, а так же с определением подходящей функции для минимизации ошибок.
ґ
v22 0
mL,mu
(1 - g)
где :
7.4. ОШИБКИ КОРРЕЛЯЦИИ
С практической точки зрения случаях полная рандомизация не всегда бывает осуществима или в некоторых крайне нежелательна. Поэтому для последовательных доз в пределах серии разведений часто характерны ошибки корреляции, которые приводят к чрезмерному сужению доверительных интервалов. Существует несколько методов, которые позволяют оценить такой эффект «автокорреляции».
8. ТАБЛИЦЫ И ПРОЦЕДУРЫ ГЕНЕРИРОВАНИЯ
В данном разделе приведены таблицы, в которых указаны критические значения для наиболее часто встречающихся оценок степеней свободы. Если необходимое значение отсутствует в таблице, следует обратиться к более полным таблицам. Статистические функции включены во многие компьютерные программы, которые могут быть использованы вместо таблиц. В качестве альтернативы могут использоваться приведенные после каждой таблицы процедуры генерирования, которые позволяют рассчитать вероятность, соответствующую заданной статистике и заданному числу степеней свободы.
8.1. F-РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
Если полученное значение превышает табличное, оно рассматривается как значимое (верхняя строка, р=0,05), либо как высоко значимое (нижняя строка, р=0,01). Df1
- число степеней свободы числителя, df2 - число степеней свободы знаменателя.
Df1 1 2 3 4 5 6 8 10 12 15 20 ?
df2
10 4,965 4,103 3,708 3,478 3,326 3,217 3,072 2,978 2,913 2,845 2,774 2,538
10,044 7,559 6,552 5,994 5,636 5,386 5,057 4,849 4,706 4,558 4,405 3,909
12 4,747 3,885 3,490 3,259 3,106 2,996 2,849 2,753 2,687 2,617 2,544 2,296
9,330 6,927 5,953 5,412 5,064 4,821 4,499 4,296 4,155 4,010 3,858 3,361
15 4,543 3,682 3,287 3,056 2,901 2,790 2,641 2,544 2,475 2,403 2,328 2,066
8,683 6,359 5,417 4,893 4,556 4,318 4,004 3,805 3,666 3,522 3,372 2,868
20 4,351 3,493 3,098 2,866 2,711 2,599 2,447 2,348 2,278 2,203 2,124 1,843
8,096 5,849 4,938 4,431 4,103 3,871 3,564 3,368 3,231 3,088 2,938 2,421
25 4,242 3,385 2,991 2,759 2,603 2,490 2,337 2,236 2,165 2,089 2,007 1,711
7,770 5,568 4,675 4,177 3,855 3,627 3,324 3,129 2,993 2,850 2,699 2,169
30 4,171 3,316 2,922 2,690 2,534 2,421 2,266 2,165 2,092 2,015 1,932 1,622
