Статистика практические работы: Практические работы по статистике

Содержание

404 Cтраница не найдена

Размер:

AAA

Изображения Вкл. Выкл.

Обычная версия сайта

К сожалению запрашиваемая страница не найдена.

Но вы можете воспользоваться поиском или картой сайта ниже

  • Университет
    • История университета
    • Анонсы
    • Объявления
    • Медиа
      • Представителям СМИ
      • Газета «Технолог»
      • О нас пишут
    • Ректорат
    • Структура
      • Филиал
      • Политехнический колледж
      • Медицинский институт
        • Лечебный факультет
        • Педиатрический факультет
        • Фармацевтический факультет
        • Стоматологический факультет
        • Факультет послевузовского профессионального образования
      • Факультеты
      • Кафедры
    • Ученый совет
    • Дополнительное профессиональное образование
    • Бережливый вуз – МГТУ
      • Новости
      • Объявления
      • Лист проблем
      • Лист предложений (Кайдзен)
      • Реализуемые проекты
      • Архив проектов
      • Фабрика процессов
      • Рабочая группа «Бережливый вуз-МГТУ»
    • Вакансии
    • Профсоюз
    • Противодействие терроризму и экстремизму
    • Противодействие коррупции
    • WorldSkills в МГТУ
    • Научная библиотека МГТУ
    • Реквизиты и контакты
    • Документы, регламентирующие образовательную деятельность
  • Абитуриентам
    • Подача документов онлайн
    • Абитуриенту 2022
    • Экран приёма 2022
    • Иностранным абитуриентам
      • Международная деятельность
      • Общие сведения
      • Кафедры
      • Новости
      • Центр Международного образования
      • Академическая мобильность и международное сотрудничество
        • Академическая мобильность и фонды
        • Индивидуальная мобильность студентов и аспирантов
        • Как стать участником программ академической мобильности
    • Дни открытых дверей в МГТУ
    • Подготовительные курсы
      • Подготовительное отделение
      • Курсы для выпускников СПО
      • Курсы подготовки к сдаче ОГЭ и ЕГЭ
      • Онлайн-курсы для подготовки к экзаменам
      • Подготовка школьников к участию в олимпиадах
    • Малая технологическая академия
      • Профильный класс
      • Индивидуальный проект
      • Кружковое движение юных технологов
      • Олимпиады, конкурсы, фестивали
    • Архив
    • Веб-консультации для абитуриентов
    • Олимпиады для школьников
      • Отборочный этап
      • Заключительный этап
      • Итоги олимпиад
    • Профориентационная работа
    • Стоимость обучения
  • Студентам
    • Студенческая жизнь
      • Стипендии
      • Организация НИРС в МГТУ
      • Студенческое научное общество
      • Студенческие научные мероприятия
      • Конкурсы
      • Команда Enactus МГТУ
      • Академическая мобильность и международное сотрудничество
    • Образовательные программы
    • Подготовка кадров высшей квалификации
      • Аспирантура
      • Ординатура
    • Расписание занятий
    • Расписание звонков
    • Онлайн-сервисы
    • Социальная поддержка студентов
    • Общежития
    • Трудоустройство обучающихся и выпускников
      • Информация о Центре
        • Цели и задачи центра
        • Контактная информация
        • Положение о центре
      • Договоры о сотрудничестве с организациями, предприятиями
      • Партнеры
      • Работодателям
        • Размещение вакансий
        • Ярмарки Вакансий
      • Студентам и выпускникам
        • Вакансии
        • Стажировки
        • Карьерные мероприятия
      • Карьерные сайты
        • hh. ru
        • Работа в России
        • Факультетус
      • Карьерные возможности для лиц с инвалидностью и ОВЗ
      • Трудоустройство иностранных студентов
    • Обеспеченность ПО
    • Инклюзивное образование
      • Условия обучения лиц с ограниченными возможностями
      • Доступная среда
    • Ассоциация выпускников МГТУ
    • Перевод из другого вуза
    • Вакантные места для перевода
  • Наука и инновации
    • Научная инфраструктура
      • Проректор по научной работе и инновационному развитию
      • Научно-технический совет
      • Управление научной деятельностью
      • Управление аспирантуры и докторантуры
      • Точка кипения МГТУ
        • О Точке кипения МГТУ
        • Руководитель и сотрудники
        • Документы
        • Контакты
      • Центр коллективного пользования
      • Центр народной дипломатии и межкультурных коммуникаций
      • Студенческое научное общество
    • Новости
    • Научные издания
      • Научный журнал «Новые технологии»
      • Научный журнал «Вестник МГТУ»
      • Научный журнал «Актуальные вопросы науки и образования»
    • Публикационная активность
    • Конкурсы, гранты
    • Научные направления и результаты научно-исследовательской деятельности
      • Основные научные направления университета
      • Отчет о научно-исследовательской деятельности в университете
      • Результативность научных исследований и разработок МГТУ
      • Финансируемые научно-исследовательские работы
      • Объекты интеллектуальной собственности МГТУ
      • Результативность научной деятельности организаций, подведомственных Минобрнауки России (Анкеты по референтным группам)
    • Студенческое научное общество
    • Инновационная инфраструктура
      • Федеральная инновационная площадка
      • Проблемные научно-исследовательские лаборатории
        • Научно-исследовательская лаборатория «Совершенствование системы управления региональной экономикой»
        • Научно-исследовательская лаборатория проблем развития региональной экономики
        • Научно-исследовательская лаборатория организации и технологии защиты информации
        • Научно-исследовательская лаборатория функциональной диагностики (НИЛФД) лечебного факультета медицинского института ФГБОУ ВПО «МГТУ»
        • Научно-исследовательская лаборатория «Инновационных проектов и нанотехнологий»
      • Научно-техническая и опытно-экспериментальная база
      • Центр коллективного пользования
    • Конференции
      • Международная научно-практическая конференция «Актуальные вопросы науки и образования»
      • VI Международная научно-практическая онлайн-конференция
  • Международная деятельность
    • Иностранным студентам
    • Международные партнеры
    • Академические обмены, иностранные преподаватели
      • Академическая мобильность и фонды
      • Индивидуальная мобильность студентов и аспирантов
      • Как стать участником программ академической мобильности
      • Объявления
    • Факультет международного образования
  • Сведения об образовательной организации

НОУ ИНТУИТ | Лекция | Элементы теории вероятностей и математической статистики

< Практическая работа 13 || Практическая работа 14 || Самостоятельная работа 6 >

Аннотация: Вычисление статистических и вероятностных характеристик, исследование эмпирических рядов, обучение реферированию и Интернет–поиску по этой теме

Ключевые слова: средняя величина, меры рассеяния, Гистограмма, вероятность, событие, регрессионный анализ, распределение

Задачи

  1. Вычислить все основные меры рассеяния ряда в предыдущей задаче. Указание: найти отклонения, вариацию и др.
  2. Построить гистограмму по данным задачи 1. Указание: найти количество «столбиков» диаграммы n, относительные частоты ( вероятности ) попадания в эту группу p(n) и построить столбиковую диаграмму.
  3. Одна фирма имеет 70% успешной реализации своих товаров на рынке, а другая – 60 %. Найдите вероятность успешной реализации товаров, если обе фирмы вместе продают свои товары на рынке. Продажа – событие, успешное, если хотя бы одна из фирм продала свой товар. Решите задачу, если под продажей понимается событие, успешное лишь при условии, что обе фирмы продали свой товар. Указание: найти вероятности продажи каждой фирмы и использовать теоремы сложения и умножения вероятностей.
  4. В облигациях государственного займа номера серий – пятизначные. Какова вероятность того, что последняя цифра билета окажется равной 7. Указание: первое условие несущественное, им можно и пренебречь.
  5. Социологическое направленное исследование (для подтверждения некоторого предположения) считается успешным, если 90% опрошенных лиц подтверждают предположение ( событие 1 ). Из каждой сотни опрошенных 80% высказываются за достоверность полученных таким образом данных ( событие 2 ). Сформулируйте событие 3 – результат умножения событий 1 и 2 и найдите его вероятность. Указание: использовать формулу условной вероятности.
  6. Социологические исследования в некотором районе показали, что из 100000 работников-мужчин, достигших 50 лет до пенсионного возраста ( 60 лет) доживают 90000 человек. Найти вероятность того, что каждый человек, доживший до 50 лет, доживет и до пенсионного возраста ( вероятность дожития до пенсии). Указание: использовать формулу условной вероятности.
  7. В результате многолетних наблюдений выявлено, что на каждую тысячу новорожденных приходиться 515 мальчиков. Среднестатистическая семья имеет 3 детей. Какова вероятность того, что в этой семье не больше двух девочек; ровно две девочки; ровно 2 мальчика? Указание: использовать формулу Чебышева.
  8. Вероятность ежедневного расходования (в пределах установленных лимитов) газа в городе равна 0,7. Найти вероятности того, что в ближайшую неделю расход газа будет нормальным в течение 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 дней. Указание: использовать формулу Чебышева.
  9. Средний вес жителя города равен 78 кг. Уклонения по абсолютному значению, превосходящие 2 кг. Встречаются в среднем 20 раз на каждую тысячу человек. Веса распределены по нормальному закону. Найти вероятность уклонения весов от среднего. Указание: использовать формулу Чебышева.

Темы научных исследований и рефератов (Интернет-листов)

  1. Статистика и статистики древности.
  2. Единичное и общее, их отражение в статистике.
  3. Виды статистических средних, их адекватность и использование в социально-гуманитарных и экономических областях.
  4. Меры рассеяния, их использование в социально-гуманитарных и экономических областях.
  5. Теория вероятностей – как методологическая наука.
  6. Математическая статистика – как методологическая наука.
  7. П.Л.Чебышев и его роль в математической статистике и теории вероятностей.
  8. Регрессионный анализ, его роль и приложения.
  9. Дисперсионный анализ, его роль и приложения.
  10. Распределения случайных чисел ( вероятностей ), анализ их характеристик и «характера». Основные типы дискретного и непрерывного распределения вероятностей.

Дальше >>

< Практическая работа 13 || Практическая работа 14 || Самостоятельная работа 6 >

Готовые лабораторные работы по теории вероятностей и математической статистики

Цены в 2-3 раза ниже

Мы работаем
7 дней в неделю

Только проверенные эксперты

Готовые работы / Лабораторные работы / Теория вероятностей и математическая статистика

Что найти?


Практика расчета вероятностей сложных событий
Лабораторная, Теория вероятностей и математическая статистика

Смотреть

теория вероятностей и математическая статистика
Лабораторная, Теория вероятностей и математическая статистика

Смотреть

Лабораторная работа на тему: «Случайная величина»
Лабораторная, Теория вероятностей и математическая статистика

Смотреть

Готовая лабораторная работа по математической статистике
Лабораторная, Теория вероятностей и математическая статистика

Смотреть

Готовая лабораторная работа по математической статистике
Лабораторная, Теория вероятностей и математическая статистика

Смотреть

Приобретение навыков группирования и обработки первичной информации в интерактивной среде Excel
Лабораторная, Теория вероятностей и математическая статистика

Смотреть

Показатели значений центра и размахов вариаций статистического распределения
Лабораторная, Теория вероятностей и математическая статистика

Смотреть

Сделайте индивидуальный заказ на нашем сервисе. Там эксперты помогают с учебой без посредников Разместите задание – сайт бесплатно отправит его исполнителя, и они предложат цены.

1 000 +

Новых работ ежедневно

Работы выполняют эксперты в своём деле. Они ценят свою репутацию, поэтому результат выполненной работы гарантирован

106661
рейтинг

2623
работ сдано

1198
отзывов

99117
рейтинг

5197
работ сдано

2331
отзывов

71681
рейтинг

1833
работ сдано

1154
отзывов

62710
рейтинг

1046
работ сдано

598
отзывов

Тип работыВыберите тип работыКонтрольнаяРешение задачКурсоваяРефератОнлайн-помощьТест дистанционноЛабораторнаяЧертежЭссеОтветы на билетыПеревод с ин. языкаДокладСтатьяБизнес-планПодбор литературыШпаргалкаПоиск информацииРецензияДругое

Николай

ВЛГУ им. А.Г. и Н.Г. Столетовых

Все отлично, попросил скинуть работы пораньше, сделал как договорились) Оценили на 4, но в. ..

Евгений

Нгту

Очень грамотный специалист, действительно мастер своего дела! Рекомендую!!!!!!!!! без наре…

Иван

Воронежский государственный университет

Работа выполнена раньше срока, без замечаний. Непонятные нюансы исполнитель объяснил. Спасибо!

Все отлично, попросил скинуть работы пораньше, сделал как договорились) Оценили на 4, но времени нет исправлять на лучший результат, поэтому считаю, что работа выполнена отлично)


Николай

ВЛГУ им. А.Г. и Н.Г. Столетовых

Очень грамотный специалист, действительно мастер своего дела! Рекомендую!!!!!!!!! без нареканий , досрочно!


Евгений

Нгту

Работа выполнена раньше срока, без замечаний. Непонятные нюансы исполнитель объяснил. Спасибо!


Иван

Воронежский государственный университет

Ежедневно эксперты готовы работать над 1000 заданиями. Контролируйте процесс написания работы в режиме онлайн

только что

только что

только что

1 минуту назад

2 минуты назад

3 минуты назад

3 минуты назад

4 минуты назад

5 минут назад

5 минут назад

8 минут назад

8 минут назад

9 минут назад

10 минут назад

10 минут назад

11 минут назад

11 минут назад

11 минут назад

Закажи индивидуальную работу за 1 минуту!


Размещенные на сайт контрольные, курсовые и иные категории работ (далее — Работы) и их содержимое предназначены исключительно для ознакомления, без целей коммерческого использования. Все права в отношении Работ и их содержимого принадлежат их законным правообладателям. Любое их использование возможно лишь с согласия законных правообладателей. Администрация сайта не несет ответственности за возможный вред и/или убытки, возникшие в связи с использованием Работ и их содержимого.

Сводка и группировка статистических данных. Абсолютные и относительные величины в статистике

Экономика и менеджмент \ Статистика

Страницы работы

47 страниц (Word-файл)

Посмотреть все страницы

Скачать файл

Фрагмент текста работы

Методические указания

для выполнения практических работ

по курсу

СТАТИСТИКА

(Часть1)

Методические указания для  выполнения практических работ по курсу СТАТИСТИКА / Составитель . -Славутич,СФ ЧДИЭУ, 2009.-47с.

Рецензент:                  , д.т.н., профессор

, к.э.н., доцент

Корректор:                В.В.

Макет подготовил:    Гр.

В приведенных методических указания подробно рассмотрены примеры решения типичных задач по темам «Сводка и группировка статистических даннях», «Абсолютные и относительные величины в статистике», «Средние величины», «Показатели вариации». Приведены основне теоретические сведения по названным темам, основные рабочие формулы и алгоритмы оценки соответствующих показателей.

Методические указания будут полезны для студентов, выполняющих контрольне задания по курсу статистики.

Практическая работа №1

Тема: Сводка и группировка статистических данных

Дано: Группа заводов характеризуется следующими показателями :

Y- стоимость основных фондов (СОФ) (млн. грн.)

X – стоимость выпущенной продукции (СВП) (млн. грн.)

Z – среднегодовая численность персонала (СЧП) (чел.)

Показатели   описывают значение  соответствующих признаков в данный период времени (текущий год), Y1,X1,Z1–значения признаков в предыдущий момент времени (предыдущий год) . Данные о показателях предприятия приведены в табл..1.

Показатели работы предприятий

Табл..1

№  заводу

Стоимость основных фондов (млн. грн.)

Стоимость выпущенной продукции (млн.грн.)

Среднегодовая  численность персонала (чел..)

Y1

Y2

X1

X2

Z1

Z2

1

5,0

5,7

6,0

6,1

157

154

2

3,7

4,0

7,45

7,6

112

118

3

3,5

3,9

9,1

9,2

98

95

4

3,3

3,8

8,3

8,4

131

136

5

3,9

4,5

7,7

7,8

142

137

6

3,7

4,3

8,1

8,2

131

128

7

4,8

5,5

8,9

9,1

106

101

8

3,6

4,2

6,8

6,9

126

124

9

4,5

5,2

7,9

8,0

101

98

10

3,4

3,8

8,6

8,7

165

154

11

4,1

4,6

6,3

6,4

103

109

12

3,5

4,0

7,6

7,7

150

147

13

3,4

3,8

9,3

9,5

146

139

14

3,4

3,9

7,2

7,3

162

152

15

3,6

4,2

7,45

7,7

122

120

Постановка задачи:

На основе данных таблицы по признакам   провести факторное  группирование заводов  по основному групировочному признаку  — стоимость основных фондов в предыдущем году.

Сформировать 3 группы (интервалы) по принципу равенства интервалов. Построить группировочную и сводную группировочную таблицу. Результаты группирования изобразить графически. Сделать выводы.

Ход работы

1.  Определение основного группировочного признака

Группировочный признак задан авторитарно —   (стоимость основных фондов в предыдущем году).

2.  Определение количества групп разбивки

Количество групп разбивки задано в задаче, m=3

3.  Формирование  интервалов группирования  по принципу равенства интервалов.

3.1. Определение шага (ширины) интервала .

Ширина интервала определяется как размах вариации признака, деленный на количество групп разбивки:

.

Максимальное и минимальное значение  определяем с помощью стандартных функций MS Excel =МАКС(диапазон данных) и =МИН(диапазон данных), соответственно.

Y1max=5, Y1min=3,3

Для принципа равенства интервалов шаг одинаков и равняется:

.

3.2.Определяем численные пределы каждого из интервалов так, что:

Получим следующие  значения пределов интервалов:

І интервал:  

ІІ интервал:

ІІІ интервал:

4.Построение группировочной таблицы

Из исходной базы данных необходимо отобрать те показатели по  (стоимость основных фондов в предыдущем году), и значения  показателей, X1, X2, Z1, Z 2   которые по своим значения входят в пределы соответствующего интервала. 

(Процедуру отбора можно провести с помощью  функции «Пользовательский автофильтр» в «Данные»  — «Фильтр» — «Автофильтр» - «Сортировка по условию» ППП Excel или в ручном режиме). В результате отбора показателей получим группировочную таблицу (табл..2)

Группировочная таблица

Табл.2.

№ интервала

Пределы интервала

Стоимость основных фондов (млн. грн.)

Стоимость выпущенной продукции (млн. грн.)

Среднегодовая  численность персонала (чел.)

Частота

Y1

Y2

X1

X2

Z1

Z2

f

І

3,3-3,867

3,7

4

7,45

7,6

112

118

3,5

3,9

9,1

9,2

98

95

3,3

3,8

8,3

8,4

131

136

3,7

4,3

8,1

8,2

131

128

3,6

4,2

6,8

6,9

126

124

3,4

3,8

8,6

8,7

165

154

3,5

4

7,6

7,7

150

147

3,4

3,8

9,3

9,5

146

139

3,4

3,9

7,2

7,3

162

152

3,6

4,2

7,45

7,7

122

120

∑(І)

х

35,1

39,9

79,9

81,2

1344

1313

10

ІІ

3,867-4,434

3,9

4,5

7,7

7,8

142

137

4,1

4,6

6,3

6,4

103

109

∑(ІІ)

х

8

9,1

14

14,2

245

246

2

ІІІ

4,434-5,001

5

5,7

6

6,1

157

154

4,8

5,5

8,9

9,1

106

101

4,5

5,2

7,9

8

101

98

∑(ІІІ)

х

14,3

16,4

22,8

23,2

364

353

3

∑( І — ІІІ)

х

57,4

65,4

116,7

118,6

1953

1912

15

5. Построение сводной группировочной таблицы

Сводная группировочная таблица включает в себя значения сумм из предыдущей таблицы

Сводная группировочная таблица

Табл.3.

№ интервала

Пределы интервала

Стоимость основных фондов (млн. грн.)

Стоимость выпущенной продукции (млн. грн.)

Среднегодовая  численность персонала (чел.)

Частота

Y1

Y2

X1

X2

Z1

Z2

f

І

3,3-3,867

35,1

39,9

79,9

81,2

1344

1313

10

ІІ

3,867-4,434

8

9,1

14

14,2

245

246

2

ІІІ

4,434-5,001

14,3

16,4

22,8

23,2

364

353

3

∑( І — ІІІ)

х

57,4

65,4

116,7

118,6

1953

1912

15

6. Графическое изображение результатов группирования (построение столбиковых диаграмм за признаками) (ППП Excel, «Мастер диаграмм» — «Стандартные» — «Гистограмма»)

Рис.2.Результати группирования по признаку «Стоимость основных фондов»

7.Выводы

Проведенное группирование по факторному признаку «Стоимость основных фондов» показало, что группа заводов, которая исследуется, в основном состоит из малых предприятий со СОФ от 3,3 до 3,867 млн грн. по их количеству (10 заводов). Причем, сравнивая с предыдущим периодом, суммарная СОФ у этой группы заводов выросла от 35,1 млн грн. до 39,9 млн грн.

Позитивная динамика СОФ наблюдается также и в других группах заводов.

Особенностью данной совокупности заводов является также то, что в них наблюдается рост стоимости выпущенной продукции (79,9-81,2млн грн. в группе малых заводов, 14-14,2 в группе средних заводов и 22,8-23,2 в группе больших заводов).

В группах малых и больших заводов также наблюдается уменьшение численности персонала (соответственно с  1344 до 1313 чел и с 364 до 353чел). Наряду с ростом стоимости выпущенной продукции это может говорить о повышении производительности труда на указанных заводах.

Практическая работа № 2

Тема: Абсолютные и относительные величины в статистике

Дано: Группа заводов характеризуется следующими показателями :

Y- стоимость основных фондов (СОФ) (млн. грн.)

X – стоимость выпущенной продукции ( СВП) (млн. грн.)

Z – среднегодовая численность персонала (СЧП) (чел.)

Показатели   описывают значение  соответствующих признаков в данный

Похожие материалы

Информация о работе

Скачать файл

Теория вероятностей и математическая статистика

  1. Обучение
  2. Бакалавриат
  3. Прикладная и теоретическая физика
  4. Теория вероятностей и математическая статистика

КУРС

Теория вероятностей и математическая статистика

Нанофотоника

Физика радиочастотных технологий

Прикладная и теоретическая физика

Фотоника и спинтроника

Квантовые материалы

Беспроводные технологии

Гибридные материалы

Численное моделирование

Курс дает представление о понятиях, фактах и методах теории вероятностей и ее основных приложений – математической статистики и теории случайных процессов.

Первая часть – собственно теория вероятностей. Слушатели знакомятся с понятиями случайного эксперимента, случайной величины, ее основными характеристиками – распределением, моментами, характеристической и производящей функциями, квантилями. Далее идет изложение основных предельных теорем теории вероятностей – закона больших чисел и центральной предельной теоремы. Рассматривается моделирование случайных величин и векторов. Вторая часть – математическая статистика. Здесь слушатели учатся оценивать неизвестные параметры распределений и проверять наиболее часто встречающиеся гипотезы о природе эксперимента. Третья часть – элементы теории случайных процессов – знакомит с пуассоновскими потоком и полем, с процессом броуновского движения; рассматриваются характеристики процессов, свойства траекторий. Более подробно разбираются некоторые аспекты марковских цепей.

 

Язык обучения

Русский

Образовательная программа:  

Прикладная и теоретическая физика

 (

3

)

Модуль:  

Математический блок

Содержание программы

1. Основные комбинаторные схемы. События и операции над ними. Классическое определение вероятности. Схема Лапласа.

2. Вычисление вероятностей событий с помощью свойств вероятности. Формулы де Моргана и включения-исключения. Задача о совпадениях.

3. Условные вероятности. Формулы полной вероятности и Байеса. Независимость событий.

4. Задача наилучшего выбора. Схема Бернулли. Формула Бернулли. Геометрическое распределение.

5. Случайные величины, нахождение их распределений. Равномерное распределение, распределение Коши.

6. Распределение функции от с.в. в одномерном и многомерном случаях. Формула преобразования плотности при диффеоморфизме. Преобразование Бокса-Мюллера.

7. Непрерывный вариант формулы полной вероятности. Условные распределения. Закон композиции распределений. Основное свойство показательного распределения. Распределения Эрланга и Лапласа.

8. Вычисление математических ожиданий, дисперсий, ковариаций.

9. Характеристические и производящие функции: вычисление и использование. Задачи на свойства х.ф. Характеристическая функция суммы случайного числа независимых одинаково распределенных с.в.

10. Виды сходимостей последовательностей случайных величин. Закон больших чисел, центральная предельная теорема и другие предельные теоремы.

11. Приближенное вычисление вероятностей с помощью ЦПТ и теоремы Пуассона. Парадоксы ТВ.

12. Оценивание параметра. Свойства оценок. Вычисление среднего риска, информации Фишера.

13. Проверка гипотез. Критерии c 2 и Вилкоксона.

14. Вычисление характеристик случайных процессов. Предельное поведение вероятностей перехода и распределений марковской цепи. Стационарное распределение.

Список литературы

Основная

1. Б.В. Гнеденко «Курс теории вероятностей»

2. В.П. Чистяков «Курс теории вероятностей»

3. Г.И. Ивченко, Ю.И. Медведев «Математическая статистика»

4. С. Карлин «Основы теории случайных процессов»

 Дополнительная

1.  В. Феллер «Введение в теорию вероятностей и ее приложения»

2. А.Н. Ширяев «Вероятность»

3. Ю.А. Розанов «Лекции по теории вероятностей»

4. Г. Секей «Парадоксы в теории вероятностей и математической статистике»

5. Б.А. Севастьянов, В.П. Чистяков, А.М. Зубков «Сборник задач по теории вероятностей»

6. Л.Д. Мешалкин «Сборник задач по теории вероятностей»

7. А.А. Свешников «Сборник задач по теории вероятностей, математической статистике и теории случайных функций»

Рекомендованные завершённые курсы

Линейная алгебра

Математический анализ

Дополнительная информация

Политика оценивания:

Основная оценка – за экзамен в конце курса. Для допуска к нему надо сдать зачет по решению задач. Это достигается путем выполнения домашних заданий и написания контрольных работ на практических занятиях. Промежуточная аттестация – по еженедельным домашним заданиям.

Описание курса

Методы исследования SAGE — практическая статистика для студентов

Книга Добавить в список Добавлено в список

Больше информацииМеньше информации

Этот пользующийся спросом учебник призван помочь учащимся понять параметрические и непараметрические статистические методы, чтобы они могли успешно решать исследовательские задачи. Внимательно и систематически изучая эту книгу, те, у кого нет глубоких знаний в области математики, получат полное представление о наиболее широко используемых статистических методах в социальных науках.

  • Передняя часть

    • Авторские права
    • Список таблиц
    • список рисунков
    • Предисловие
  • Главы

    • Введение

    • Концепции измерения

    • Классификация данных

    • Представленные данные

    • Измерение 9000 9001

    • .

      Регрессионный анализ

    • Логическая статистика

    • Выбор подходящего теста

    • Design 1

    • Design 2

    • Design 3

    • Design 4

    • Design 5

    • Design 6

    • Design 7

    • Design 8

    • Дизайн 9

  • Назад Материя

    • Приложение 1
    • Приложение 2
    • Приложение 3(А)
    • Приложение 3(Б)
    • Приложение 3(С)
    • Приложение 4
    • Приложение 5
    • Приложение 6
    • Приложение 7
    • Приложение 8
    • Приложение 9
    • Приложение 10
    • Приложение 11
    • Приложение 12
    • Приложение 13(А)
    • Приложение 13(Б)
    • Приложение 14
    • Приложение 15
    • Приложение 16
    • Приложение 17
    • Приложение 18
    • Приложение 19
    • Приложение 20
    • Приложение 21
    • Приложение 22
    • Приложение 23
    • Приложение 24
    • Приложение 25
    • Приложение 26
    • Приложение 27
    • Приложение 28
    • Приложение 29
    • Библиография

84196

  • Загрузка. ..

значок блокировки

Войдите, чтобы получить доступ к этому содержимому

Получите БЕСПЛАТНУЮ ПРОБНУЮ ВЕРСИЮ на 30 дней

  • Смотрите видео из разных источников, чтобы оживить школьные темы

  • Читать современные, разнообразные бизнес-кейсы

  • Исследуйте сотни книг и справочников

Зарегистрируйтесь сегодня!

SAGE рекомендует

Мы нашли для вас другой соответствующий контент на других платформах SAGE.

Практическая и статистическая значимость — статистика Джим

Вы только что провели проверку гипотезы, и ваши результаты статистически значимы. Ура! Эти результаты важны, верно? Не так быстро. Статистическая значимость не обязательно означает, что результаты практически значимы в реальном мире.

В этом сообщении блога я расскажу о различиях между практической значимостью и статистической значимостью, а также о том, как определить, значимы ли ваши результаты в реальном мире.

Статистическая значимость

Процедура проверки гипотезы определяет, вероятны ли результаты выборки, которые вы получаете, если вы предполагаете, что нулевая гипотеза верна для генеральной совокупности. Если результаты достаточно маловероятны при таком предположении, вы можете отвергнуть нулевую гипотезу и сделать вывод, что эффект существует. Другими словами, сила доказательства в вашей выборке превысила установленный вами порог уровня значимости (альфа). Ваши результаты статистически значимы.

Вы используете p-значения для определения статистической значимости в тестах гипотез, таких как t-тесты, ANOVA и коэффициенты регрессии среди многих других. Следовательно, может показаться логичным, что p-значения и статистическая значимость связаны с важностью. Однако это неверно, потому что условия, отличные от больших размеров эффекта, могут привести к крошечным значениям p.

Тесты гипотез с небольшими размерами эффекта могут давать очень низкие значения p, если у вас большой размер выборки и/или данные имеют низкую изменчивость. Следовательно, тривиальные в практическом смысле величины эффекта могут быть весьма статистически значимыми.

Вот как небольшие размеры эффекта могут по-прежнему давать крошечные p-значения:

У вас очень большой размер выборки. По мере увеличения размера выборки проверка гипотезы приобретает большую статистическую мощность для обнаружения небольших эффектов. При достаточно большом размере выборки проверка гипотезы может обнаружить эффект, настолько незначительный, что в практическом смысле он не имеет смысла.

Вариабельность выборки очень низкая. Когда выборочные данные имеют низкую изменчивость, проверки гипотез могут дать более точные оценки эффекта генеральной совокупности. Эта точность позволяет тесту обнаруживать крошечные эффекты.

Статистическая значимость указывает только на то, что у вас есть достаточные доказательства, чтобы заключить, что эффект существует. Это математическое определение, которое ничего не знает о предметной области и о том, что представляет собой важный эффект.

Похожие сообщения : Как работают проверки гипотез и как правильно интерпретировать P-значения

Практическая значимость

Размер имеет значение!

В то время как статистическая значимость относится к тому, существует ли эффект, практическая значимость относится к величине эффекта. Однако никакой статистический тест не может сказать вам, достаточно ли велик эффект, чтобы иметь значение в вашей области исследования. Вместо этого вам нужно применить свои знания и опыт в предметной области, чтобы определить, достаточно ли велик эффект, чтобы иметь смысл в реальном мире. Другими словами, достаточно ли он велик, чтобы заботиться о нем?

Как вы это делаете? Я считаю, что полезно определить наименьший размер эффекта, который все еще имеет некоторое практическое значение. Опять же, этот процесс требует, чтобы вы использовали свои знания предмета, чтобы сделать это определение. Если размер эффекта вашего исследования больше, чем этот наименьший значимый эффект, ваши результаты практически значимы.

Например, предположим, что вы оцениваете программу обучения, сравнивая результаты тестов участников программы с теми, кто занимается самостоятельно. Кроме того, мы решили, что разница между этими двумя группами должна составлять не менее пяти баллов, чтобы представлять практически значимую величину эффекта. Эффект в 4 балла или меньше слишком мал, чтобы о нем беспокоиться.

После проведения исследования анализ обнаруживает статистически значимую разницу между двумя группами. Участники программы обучения набирают в среднем на 3 балла больше по 100-балльному тесту. Хотя эти результаты статистически значимы, разница в 3 балла меньше нашего порога в 5 баллов. Следовательно, наше исследование предоставляет доказательства того, что этот эффект существует, но он слишком мал, чтобы иметь значение в реальном мире. Время и деньги, которые участники тратят на программу обучения, не стоят среднего улучшения всего на 3 балла.

Не все статистически значимые различия интересны!

Связанный пост : Размер эффекта в статистике

Использование доверительных интервалов для определения практической значимости

Звучит довольно просто. К сожалению, есть одно небольшое осложнение. Величина эффекта в вашем исследовании является лишь оценкой, поскольку она основана на выборке. Из-за ошибки выборки расчетный эффект имеет погрешность.

Нам нужен метод, чтобы определить, является ли предполагаемый эффект практически значимым, если учесть эту погрешность. Введите доверительные интервалы!

Доверительный интервал — это диапазон значений, который, вероятно, содержит значение генеральной совокупности. Я много писал о доверительных интервалах в другом месте, поэтому здесь я буду краток. Ключевая идея заключается в том, что доверительные интервалы включают предел погрешности, создавая диапазон вокруг предполагаемого эффекта. Значение населения, вероятно, попадет в этот диапазон. Ваша задача состоит в том, чтобы определить, представляют ли все, некоторые или ни один из этих диапазонов практически значимых эффектов.

Похожие посты : Как работают доверительные интервалы

Пример использования доверительных интервалов для практической значимости

Предположим, мы проводим два исследования по программе обучения, описанной выше. Оба исследования являются статистически значимыми и дают оценочный эффект 9. Эти эффекты выглядят хорошо, потому что они оба больше, чем наша наименьшая значимая величина эффекта 5. Однако эти оценки не включают погрешность. Доверительные интервалы (ДИ) для обоих исследований ниже предоставляют эту важную информацию.

ДИ исследования А простирается от значений, которые слишком малы, чтобы быть значимыми (<5), до тех, которые достаточно велики, чтобы быть значимыми. Несмотря на то, что исследование является статистически значимым, а предполагаемый эффект равен 9, доверительный интервал вызывает сомнения относительно того, достаточно ли велик фактический эффект популяции, чтобы быть значимым. КИ говорит нам, что если мы реализуем программу в большем масштабе, мы можем получить только среднее увеличение на 3 пункта! Мы не можем быть уверены в практической значимости после того, как включим в оценку погрешность.

С другой стороны, ДИ для исследования B содержит только значимые величины эффекта. Мы можем быть более уверены в том, что размер эффекта популяции достаточно велик, чтобы о нем заботиться!

Мне очень нравятся доверительные интервалы, потому что с их помощью можно определить как статистическую значимость (если они исключают ноль), так и практическую значимость. Доверительные интервалы фокусируются на размере эффекта и неопределенности оценки, а не просто на том, существует ли эффект.

В заключение, статистическая значимость указывает на то, что ваша выборка предоставляет достаточно доказательств, чтобы заключить, что эффект существует в популяции. Практическая значимость спрашивает, достаточно ли велик этот эффект, чтобы о нем заботиться. Используйте статистический анализ для определения статистической значимости и экспертных знаний в предметной области для оценки практической значимости.

Краткое содержание книги: Практическая статистика для специалистов по данным | Артур Мелло

Фото Миколая на Unsplash

Как можно адаптировать традиционную статистику к науке о данных?

Если вы имеете опыт работы в области компьютерных наук и хотите больше узнать о статистике, или если вы имеете академическое образование и обладаете большими теоретическими знаниями в области статистики, но не очень часто применяли их на практике, то вам определенно пользу от этой книги.

Статистика и наука о данных не взаимозаменяемы. Большинство статистических методов были созданы в то время, когда доступных данных было гораздо меньше. Поэтому при работе с большими данными многое из того, что вы изучаете в статистике, должно быть адаптировано к этой новой реальности. Эта книга покажет вам, что именно вы должны сохранить, и как это сделать в R или Python.

Поскольку эта книга больше похожа на список различных понятий, чем на повествование, ее сложно логически обобщить, сохранив при этом всю важную информацию. Вместо этого я представлю самые важные уроки, которые я усвоил на каждой из книжных сессий, или то, что, по моему мнению, будет ценным для специалиста по данным, в виде маркеров.

Исследовательский анализ данных

  • Базовая структура данных в науке о данных — это матрица, где строки представляют собой записи, а столбцы — переменные (также называемые признаками)
  • Мы склонны смотреть на среднее значение , чтобы получить представление о типичном значении каждой функции. Однако эта метрика чувствительна к экстремальным значениям ( выбросов ). Наиболее распространенной метрикой, используемой для избежания этой проблемы, является медиана , но вы также можете использовать усеченное среднее (среднее вычисленное после избавления от крайних значений)
  • Типичным индикатором корреляции является Коэффициент корреляции Пирсона . Это, однако, может пропустить нелинейные отношения
  • Хороший способ визуализировать отношения между двумя числовыми переменными — это диаграмма рассеяния. Однако при работе с большими данными на графике может быть слишком много наблюдений, чтобы мы могли что-то понять. Альтернативы включают шестиугольных графика биннинга и контурных графика . Первый можно получить с помощью метода hexbin в Python или с помощью stat_binhex в сочетании с ggplot в R. Последний можно получить с помощью функции seaborn kdeplot в Python или путем объединения GEOM_POINT , GEOM_DENCES2D и GGPLOT в R.
Пример шестиугольного участка биннинга — изображение от автора
  • для визуализации взаимосвязи между числовыми и категориальными переменными, вы можете использовать ящики или .

    Данные и распределение выборки

    • Выборки используются для получения оценок для представляющих интерес статистических данных (таких как среднее значение) без необходимости их измерения для всего населения
    • Случайная выборка остается полезной даже в контексте больших данных, особенно для расчета доверительных интервалов. Например, вместо оценки среднего возраста населения как «37 лет» вы получаете диапазон, такой как «между 34 и 40 годами», и уровень достоверности, такой как 95%
    • . В идеале вам нужен самый высокий уровень достоверности. уровень возможен, имея при этом больше всего узкий интервал можно. Хотя между этими двумя есть компромисс, чем больше у вас данных, тем больше вы можете получить от обоих.
    • Самонастройка — хороший способ построить доверительных интервала : взять несколько случайных выборок с заменой и записать интересующую статистику для каждой повторной выборки. Затем, чтобы получить доверительный интервал x%, обрежьте [(100-x)/2]% результатов с обоих концов распределения: точки обрезки будут конечными точками вашего доверительного интервала начальной загрузки x%.

    Статистические эксперименты и проверка значимости

    • Проверка гипотезы — это научная попытка формального вывода, является ли какое-либо наблюдаемое явление (например, действие лекарства или разница в производительности между двумя макетами веб-сайта) случайным или не
    • Нулевая гипотеза воплощает представление о том, что любой эффект, который вы наблюдаете в своей выборке, обусловлен случайностью
    • Проверка гипотезы предполагает, что нулевая гипотеза верна и, основываясь на вероятностной модели , проверяет, является ли наблюдаемое явление разумным результатом этой модели (для получения более подробной информации о проверке гипотез см. эту статью)
    • Тест перестановок является интересный инструмент, который можно использовать для эмпирического сравнения различий между разными группами (их может быть больше 2), без необходимости использования проверки гипотез. Процедура следующая:
    1. Поместите все свои наблюдения из разных групп в один набор данных
    2. Перетасуйте эти данные, а затем возьмите случайную выборку (без замены) того же размера, что и группа A (независимо от того, какая группа из ваших фактических данных)
    3. Используя оставшиеся данные, возьмите случайную выборку (без замены) того же размера, что и группа B (другая группа из ваших фактических данных)
    4. Если у вас более 2 групп, повторяйте эту процедуру до тех пор, пока вы не просмотрите все свои наблюдения
    5. Рассчитайте интересующую статистику (например: разница в среднем возрасте или зарплате, пропорции, и т.д.) и записать куда-нибудь
    6. Повторите предыдущие шаги R раз, чтобы получить распределение перестановок интересующей вас статистики
    7. Наконец, сравните исходную статистику с распределением перестановок, чтобы увидеть, находится ли она в среднем диапазоне x% (x — уровень достоверности, который вы хотите иметь. 95% обычно, но зависит от домена). Если это так, это может означать, что наблюдаемая разница обусловлена ​​случайностью.0003 Поправка Бонферрони для учета случайности. Это означает деление вашей альфы на количество тестов, которые вы выполняете (альфа — это 100% — уровень достоверности. В вашем примере с уровнем достоверности 95% это будет 5%).
    8. Алгоритм многорукого бандита — отличный инструмент для A/B-тестов , который немного склоняет распределения в сторону более успешного подхода. Вот пример: вы придумали новую версию своего сайта, но не знаете, будет ли она работать лучше старой. Итак, вы начинаете направлять часть трафика на новую версию, а затем настраиваете эксперимент так, чтобы чем лучше работала версия, тем больше трафика она получала. В долгосрочной перспективе это покажет вам лучшую версию, не теряя значительной части вашего трафика из-за плохой версии 9.0021
    9. Чтобы определить оптимальный размер выборки , вы должны сначала указать минимальный размер эффекта, который вы хотите обнаружить, затем требуемую вероятность обнаружения этого размера эффекта ( степень ) и, наконец, вы необходимо указать уровень значимости для теста. Их комбинация даст вам размер выборки (на Python вы можете использовать пропорция_эффекта и TTestIndPower )

Регрессия и прогнозирование

  • Регрессионные модели взаимосвязи между целевой переменной Y и набором X переменных-предикторов
  • Наиболее важными показателями для оценки регрессионных моделей являются среднеквадратическая ошибка ( RMSE ) и R-квадрат ( )
  • Мультиколлинеарность — это состояние, при котором некоторые переменные-предикторы сильно коррелированы (и, следовательно, избыточны). Это может вызвать числовую нестабильность в регрессии (особенно в нелинейных моделях)
  • Другая возможная проблема с регрессионными моделями — гетероскедастичность , когда остатки регрессии имеют разную дисперсию в разных диапазонах. Это может указывать на то, что в уравнении отсутствует предикторная переменная, и ее следует включить. Однако при работе с большими данными они могут помочь выявить проблемы с данными
  • Смешивающая переменная является важным предиктором, который не включен в модель и может привести к модели, которая делает вывод ложные отношения
  • Для нелинейных отношений между целевой переменной и одним из предикторов вы можете использовать полиномиальную регрессию (включая X² и т. д.) или сплайны , которые представляют собой серии полиномиальных сегментов, соединенных вместе , соединение в узлах
  • Процесс установки узлов в сплайны можно автоматизировать с помощью обобщенных аддитивных моделей ( GAM )

Классификация

  • Подобно регрессии, 9Классификация 0003 моделирует взаимосвязь между целевой переменной Y и набором X переменных-предикторов. Разница в том, что в регрессии Y является непрерывной переменной, тогда как в классификации это категориальная переменная (обычно представленная 0 и 1)
  • Модели классификации обычно дают вероятность наблюдения, принадлежащего классу (хотя это не всегда так)
  • Затем определяется порог , чтобы решить, как классифицировать наблюдения на основе этих вероятностей
  • Одним из методов классификации является Наивный Байес , где предикторы также являются категориальными
  • Дискриминантный анализ , с другой стороны, работает с непрерывными и категориальными предикторами
  • Логистическая регрессия является одним из самых популярных алгоритмов классификации существует, главным образом потому, что его легко понять, поскольку он очень хорошо соотносится с линейной регрессией
  • Точность (% правильных предсказанных классификаций) обычно не лучший показатель для оценки моделей классификации, поскольку он сильно зависит на% каждого класса в данных. Представьте, что вы пытаетесь разделить операции с кредитными картами на «мошенничество» и «немошенничество», и что 99,9% операций — «не мошеннические». Просто классифицируя каждую операцию как «не мошенничество», вы можете получить точность 99,9%, но это не очень полезная модель для фактического выявления мошенничества
  • AUC (площадь под кривой ROC) — хороший показатель, который выдать на счет
  • Сильно несбалансированные данные (как в нашем примере с мошенничеством) могут быть проблемой для алгоритмов классификации. Одной из стратегий решения этой проблемы является недовыборка , удаление некоторых преобладающих наблюдений класса (в нашем примере с мошенничеством это означало бы удаление многих примеров «не мошенничества» перед обучением нашей модели 9).0021

Статистическое машинное обучение

  • K-ближайших соседей (KNN) работает, просматривая K наблюдений, наиболее похожих на то, для которого вы пытаетесь сделать прогноз, и используя их целевую переменную для прогнозирования новый (если это задача классификации, вы можете использовать большинство; если это задача регрессии, вы можете взять среднее значение)
  • В этом контексте сходство может быть определено показателями расстояния (например, евклидово расстояние)
  • количество наблюдений для использования (K) может быть определено эмпирически с помощью перекрестной проверки, но хорошее эмпирическое правило заключается в том, что меньшие значения лучше всего работают с высокими структурированные данные , с небольшим шумом (хорошими примерами являются почерк и распознавание речи)
  • Типичными значениями K будут между 1 и 20 (в классификации нечетное число позволяет избежать совпадений)
  • KNN часто используется в качестве первого этапа в процессе моделирования , где его предсказание используется в качестве предиктора второй модели (вместе с исходными переменными)
  • Деревья решений являются одними из самых интерпретируемые алгоритмы машинного обучения, поскольку они создают набор правил для прогнозирования
  • Они последовательно разделяют данные , каждый раз на основе определенного порогового значения для определенного Переменная
  • Действительно большие деревья склонны к , переоснащению
  • Ансамблевые модели могут повысить точность модели, объединив предсказания нескольких моделей
  • Algorithms, которые объединяют множественные решающие. усиленные деревья могут повысить производительность, но они также снизят интерпретируемость
  • Случайные леса также могут выбирать, какие переменные будут использоваться каждым деревом. А эмпирическое правило для определения количества переменных использует квадратный корень из P (где P — количество переменных-предикторов в полном наборе данных)
  • Бустинг — другой тип ансамблевой модели, которая может использовать деревья решений, где каждое дерево обучается последовательно, пытаясь исправить ошибки предыдущей модели. XGBOOST — это вычислительно эффективная реализация развития стохастического градиента
  • Повышение может быть подвержена , чтобы избежать превышения , поэтому вы должны настройки Учебное обучение. PCA) — это метод уменьшения размерности, который можно использовать с числовыми переменными для лучшей визуализации или для регуляризация
  • В PCA в идеале у вас будет намного меньше переменных, чем было в конце, но они больше не будут означать то же самое, что и исходные переменные. Эти новые переменные называются компонентами
  • Чтобы понять каждый компонент , вы можете построить их нагрузки (влияние каждой переменной на них)
  • Аналогичный метод для категориальных переменных — это анализ соответствия , но он не часто используется в контексте больших данных
  • K-means — это метод кластеризации , означающий, что он пытается идентифицировать группы в данных.
  • В K-means , K (количество идентифицируемых кластеров) выбирают пользователи. Статистически определенного оптимального количества кластеров не существует, и для его определения необходимо принять во внимание практических соображений (например, при сегментации клиентов следует выбрать разумное количество сегментов, чтобы сегменты были релевантными, но также чтобы вы могу понять, что все они означают)

В этой статье я попытался смешать некоторые общие концепции с наиболее полезными. Поскольку это основано главным образом на моем личном опыте, вы могли бы получить больше пользы от фактического прочтения всей книги и определения своих собственных актуальных тем. Я также не включил фрагменты кода, но это то, что вы можете легко найти в Интернете.

Ps: если решите купить книгу, имейте в виду, что 1-е издание только на R. Python добавлен во 2-е издание.

Если вам понравилась эта статья, возможно, вам понравятся и эти:

Краткое содержание книги: Бережливая аналитика

Пошаговое руководство по использованию данных для развития вашего стартапа приложения для анализа данных с Spark

medium.com

Краткое содержание книги: Статистика — очень краткое введение

Как мы можем применить статистические методы к реальным задачам?

medium.com

5 книг, которые каждый специалист по данным должен прочитать в 2021 году

Не знаете, что читать в списке литературы на 2021 год? Придерживайтесь самого необходимого.

medium.com

10 книг, которые специалисты по данным должны прочитать во время изоляции

Если вы работаете с данными, эти книги помогут вам оставаться активным и учиться на LinkedIn, если вы хотите продолжить обсуждение, было бы приятно (честно).

Курс «Практическое применение статистики»

Перейти к содержанию

ЗАПРОСИТЬ ИНФОРМАЦИЮ СЕЙЧАС

Действуйте сегодня — классы быстро заполняются.

Имя (обязательно)

Фамилия (обязательно)

Электронная почта (обязательно)

Выберите сертификат (обязательно)Выберите сертификат SQL и TableauВизуализация данных в TableauМашинное обучениеМаркетинговая аналитикаPython for Data ScienceСтатистические основы

Phone Number (required)

Country (required)Country *United StatesAfghanistanAland IslandsAlbaniaAlgeriaAmerican SamoaAndorraAngolaAnguillaAntarcticaAntigua And BarbudaArgentinaArmeniaArubaAustraliaAustriaAzerbaijanBahamasBahrainBangladeshBarbadosBelarusBelgiumBelizeBeninBermudaBhutanBoliviaBosnia And HerzegovinaBotswanaBouvet IslandBrazilBritish Indian Ocean TerritoryBrunei DarussalamBulgariaBurkina FasoBurundiCambodiaCameroonCanadaCape VerdeCayman IslandsCentral African RepublicChadChileChinaChristmas IslandCocos (Keeling) IslandsColombiaComorosCongoCongo, Democratic RepublicCook IslandsCosta RicaCote D’IvoireCroatiaCubaCyprusCzech RepublicDenmarkDjiboutiDominicaDominican RepublicEcuadorEgyptEl SalvadorEquatorial GuineaEritreaEstoniaEthiopiaFalkland Острова (Мальвинские)Фарерские островаФиджиФинляндияФранцияФранцузская ГвианаФранцузская ПолинезияФранцузские Южные ТерриторииГабонГамбияГрузияГерманияГанаГибралтарГрецияГренландияГренадаГваделупаГуамГватемалаГернсиГвинеяГвинея-Бисау GuyanaHaitiHeard Island & Mcdonald IslandsHoly See (Vatican City State)HondurasHong KongHungaryIcelandIndiaIndonesiaIran, Islamic Republic OfIraqIrelandIsle Of ManIsraelItalyJamaicaJapanJerseyJordanKazakhstanKenyaKiribatiKoreaKuwaitKyrgyzstanLao People’s Democratic RepublicLatviaLebanonLesothoLiberiaLibyan Arab JamahiriyaLiechtensteinLithuaniaLuxembourgMacaoMacedoniaMadagascarMalawiMalaysiaMaldivesMaliMaltaMarshall IslandsMartiniqueMauritaniaMauritiusMayotteMexicoMicronesia, Federated States OfMoldovaMonacoMongoliaMontenegroMontserratMoroccoMozambiqueMyanmarNamibiaNauruNepalNetherlandsNetherlands AntillesNew CaledoniaNew ZealandNicaraguaNigerNigeriaNiueNorfolk IslandNorthern Mariana IslandsNorwayOmanPakistanPalauPalestinian Territory, OccupiedPanamaPapua New GuineaParaguayPeruPhilippinesPitcairnPolandPortugalPuerto RicoQatarReunionRomaniaRussian FederationRwandaSaint BarthelemySaint HelenaSaint Kitts And NevisSaint LuciaSaint MartinSaint Pierre И МикелонСент-Винсент и Гренадины amoaSan MarinoSao Tome And PrincipeSaudi ArabiaSenegalSerbiaSeychellesSierra LeoneSingaporeSlovakiaSloveniaSolomon IslandsSomaliaSouth AfricaSouth Georgia And Sandwich Isl. South SudanSpainSri LankaSudanSurinameSvalbard And Jan MayenSwazilandSwedenSwitzerlandSyrian Arab RepublicTaiwanTajikistanTanzaniaThailandTimor-LesteTogoTokelauTongaTrinidad And TobagoTunisiaTurkeyTurkmenistanTurks And Caicos IslandsTuvaluUgandaUkraineUnited Arab EmiratesUnited KingdomUnited States Outlying IslandsUruguayUzbekistanVanuatuVenezuelaViet NamVirgin Islands, BritishVirgin Islands, U.S.Wallis And FutunaWestern SaharaYemenZambiaZimbabwe

State (required)State *AlabamaAlaskaArizonaArkansasCaliforniaColoradoConnecticutDelawareDistrict of ColumbiaFloridaGeorgiaHawaiiIdahoIllinoisIndianaIowaKansasKentuckyLouisianaMaineMarylandMassachusettsMichiganMinnesotaMississippiMissouriMontanaNebraskaNevadaNew HampshireNew JerseyNew MexicoNew YorkNorth CarolinaNorth DakotaOhioOklahomaOregonPennsylvaniaRhode IslandSouth CarolinaSouth DakotaTennesseeTexasUtahVermontVirginiaWashingtonWest VirginiaWisconsinWyoming

Why do you want to enroll in an eCornell program? (обязательно) Почему вы хотите зарегистрироваться в программе eCornell? *Карьерный рост/продвижение по службеЗаполните пробелы в моих навыках, чтобы подготовиться к более старшей должности в моей организацииПодготовьтесь к тому, чтобы впервые перейти на руководящую должностьЛичностный рост и обогащениеПодготовьтесь к работе в новой отрасли или карьереПомогите мне конкурировать на рынке трудаОсвойте навыки, чтобы подготовить меня к лучше управлять своим собственным бизнесомРазработать стратегию для моего бизнесаПолучить новые знания в своей областиПолучить уверенность в качестве лидера или профессионалаЯ хочу обучать других в моей организации

Когда вы хотите запустить программу? (обязательно) Когда вы хотите запустить программу? *Сразу2-3 месяца4-6 месяцев

Что лучше всего описывает Ваш текущий профессиональный уровень? (обязательно) Что лучше всего описывает ваш текущий профессиональный уровень? *Член команды/Индивидуальный участникМенеджерДиректорВПВладелец/Генеральный директор/Основатель СамозанятыйБезработныйВоенный

Какова ваша нынешняя должность? (обязательно)

Где вы работаете? (обязательно)

Предоставляя свою информацию, я принимаю условия, описанные в Политике конфиденциальности eCornell, включая обработку моих личных данных в Соединенных Штатах. *

Продолжить

Отправить сейчас

Этот сайт защищен reCAPTCHA, к нему применяются Политика конфиденциальности и Условия использования Google.

Практическая статистика в здравоохранении и медицинской работе | JAMA

Практическая статистика в области здравоохранения и медицинской работы | ДЖАМА | Сеть ДЖАМА [Перейти к навигации]

Эта проблема

  • Скачать PDF
  • Полный текст
  • Поделиться

    Твиттер Фейсбук Эл. адрес LinkedIn

  • Процитировать это
  • Разрешения

Другие товары

23 сентября 1950 г.

ДЖАМА. 1950; 144(4):353. дои: 10.1001/jama.1950.02920040067031

Полный текст

Эта статья доступна только в формате PDF. Загрузите PDF-файл, чтобы просмотреть статью, а также связанные с ней рисунки и таблицы.

Абстрактный

Использование статистических данных при определении проблем общественного здравоохранения является важной темой, которой часто пренебрегают, но которая хорошо освещается в обсуждении доктором Паффер в ее книге. Предисловие хорошо описывает цели самой книги и дает хорошую оценку этого замечательного вклада в область статистики здравоохранения.

Д-р Паффер описывает планирование программ обучения, методы обработки статистических данных и методы изучения особых типов проблем, таких как развитие болезни в течение короткого периода времени или в течение временного тренда. Она уделяет немного внимания общей проблеме заболеваемости, уделяя особое внимание развитию и использованию промышленных данных и статистическим этапам программ контроля. Обсуждая эти моменты, она весьма успешна. Однако есть некоторые разделы, в которых ее утверждения несколько догматичны, и другие, в которых они

Предварительный просмотр первой страницы Посмотреть большой

Полный текст

Добавить или изменить учреждение

  • Кислотно-щелочное, электролиты, жидкости
  • Лекарство от зависимости
  • Аллергия и клиническая иммунология
  • Анестезиология
  • Антикоагулянты
  • Искусство и изображения в психиатрии
  • Кровотечение и переливание
  • Кардиология
  • Уход за тяжелобольным пациентом
  • Проблемы клинической электрокардиографии
  • Клиническая задача
  • Поддержка принятия клинических решений
  • Клинические последствия базовой нейронауки
  • Клиническая фармация и фармакология
  • Дополнительная и альтернативная медицина
  • Заявления о консенсусе
  • Коронавирус (COVID-19)
  • Медицина интенсивной терапии
  • Культурная компетенция
  • Стоматология
  • Дерматология
  • Диабет и эндокринология
  • Интерпретация диагностических тестов
  • Разнообразие, равенство и инклюзивность
  • Разработка лекарств
  • Электронные медицинские карты
  • Неотложная медицинская помощь
  • Конец жизни
  • Гигиена окружающей среды
  • Этика
  • Пластическая хирургия лица
  • Гастроэнтерология и гепатология
  • Генетика и геномика
  • Геномика и точное здоровье
  • Гериатрия
  • Глобальное здравоохранение
  • Руководство по статистике и медицине
  • Рекомендации
  • Заболевания волос
  • Модели медицинского обслуживания
  • Экономика здравоохранения, страхование, оплата
  • Качество медицинской помощи
  • Реформа здравоохранения
  • Медицинская безопасность
  • Медицинские работники
  • Различия в состоянии здоровья
  • Несправедливость в отношении здоровья
  • Информатика здравоохранения
  • Политика здравоохранения
  • Гематология
  • История медицины
  • Гуманитарные науки
  • Гипертония
  • Изображения в неврологии
  • Наука внедрения
  • Инфекционные болезни
  • Инновации в оказании медицинской помощи
  • Инфографика JAMA
  • Право и медицина
  • Ведущее изменение
  • Меньше значит больше
  • ЛГБТК
  • Образ жизни
  • Медицинский код
  • Медицинские приборы и оборудование
  • Медицинское образование
  • Медицинское образование и обучение
  • Медицинские журналы и публикации
  • Меланома
  • Мобильное здравоохранение и телемедицина
  • Оспа обезьян
  • Нарративная медицина
  • Нефрология
  • Неврология
  • Неврология и психиатрия
  • Примечательные примечания
  • Сестринское дело
  • Питание
  • Питание, Ожирение, Упражнения
  • Ожирение
  • Акушерство и гинекология
  • Гигиена труда
  • Онкология
  • Офтальмологические изображения
  • Офтальмология
  • Ортопедия
  • Отоларингология
  • Лекарство от боли
  • Патология и лабораторная медицина
  • Уход за пациентами
  • Информация для пациентов
  • Педиатрия
  • Повышение производительности
  • Показатели эффективности
  • Периоперационный уход и консультации
  • Фармакоэкономика
  • Фармакоэпидемиология
  • Фармакогенетика
  • Фармация и клиническая фармакология
  • Физическая медицина и реабилитация
  • Физиотерапия
  • Руководство врачей
  • Поэзия
  • Здоровье населения
  • Профилактическая медицина
  • Профессиональное благополучие
  • Профессионализм
  • Психиатрия и поведенческое здоровье
  • Общественное здравоохранение
  • Легочная медицина
  • Радиология
  • Регулирующие органы
  • Исследования, методы, статистика
  • Реанимация
  • Ревматология
  • Управление рисками
  • Научные открытия и будущее медицины
  • Совместное принятие решений и общение
  • Препарат для сна
  • Спортивная медицина
  • Трансплантация стволовых клеток
  • Хирургия
  • Хирургические инновации
  • Хирургический жемчуг
  • Обучаемый момент
  • Технологии и финансы
  • Искусство JAMA
  • Искусство и медицина
  • Рациональное клиническое обследование
  • Табак и электронные сигареты
  • Токсикология
  • Травмы и травмы
  • Приверженность лечению
  • УЗИ
  • Урология
  • Руководство пользователя по медицинской литературе
  • Вакцинация
  • Венозная тромбоэмболия
  • Здоровье ветеранов
  • Насилие
  • Женское здоровье
  • Рабочий процесс и процесс
  • Уход за ранами, инфекция, заживление

Сохранить настройки

Политика конфиденциальности | Условия использования

Бюро трудовой статистики США

ДЛЯ ПРИНТЕРА

  • Резюме
  • Что они делают
  • Рабочая среда
  • Как стать единым целым
  • Платить
  • Перспектива работы
  • Данные штата и района
  • Сходные профессии
  • Подробнее

Резюме

Пожалуйста, включите JavaScript, чтобы воспроизвести это видео.

Стенограмма видео доступна по адресу https://www.youtube.com/watch?v=yTBPYOnNjVU.

Краткие сведения: лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры
Средняя заработная плата 2021 г. 48 070 долларов в год
23,11 доллара в час
Стандартное начальное образование Премия после окончания средней школы без степени
Опыт работы по родственной профессии Нет
Обучение на рабочем месте Нет
Количество рабочих мест, 2021 г. 657 200
Перспективы работы, 2021-31 6% (Средняя скорость)
Изменение занятости, 2021-31 41 300

Что делают лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры

Лицензированные практические медсестры (LPN) и лицензированные профессиональные медсестры (LVN) обеспечивают базовый уход.

Рабочая среда

Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры работают во многих учреждениях, включая дома престарелых и учреждения расширенного ухода, больницы, врачебные кабинеты и частные дома. Большинство работают полный рабочий день.

Как стать лицензированной практической или лицензированной профессиональной медсестрой

Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры должны пройти утвержденную государством образовательную программу, на прохождение которой обычно уходит около 1 года. Они должны быть лицензированы.

Заработная плата

Средняя годовая заработная плата лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестер в мае 2021 года составляла 48 070 долларов США. в среднем по всем профессиям.

Ежегодно в среднем в течение десятилетия прогнозируется около 58 800 вакансий для лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестер. Ожидается, что многие из этих вакансий будут вызваны необходимостью замены работников, которые переходят на другую профессию или выходят из состава рабочей силы, например, в связи с уходом на пенсию.

Данные по штатам и районам

Исследуйте ресурсы для трудоустройства и заработной платы по штатам и районам для лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестер.

Аналогичные занятия

Сравните должностные обязанности, образование, карьерный рост и заработную плату лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестер с аналогичными занятиями.

Дополнительная информация, включая ссылки на O*NET

Узнайте больше о лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестрах, посетив дополнительные ресурсы, включая O*NET, источник основных характеристик работников и профессий.

Что делают лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры Об этом разделе

Лицензированные практические и профессиональные медсестры должны быть чуткими и заботливыми по отношению к людям, которых они обслуживают.

Лицензированные практические медсестры (LPN) и лицензированные профессиональные медсестры (LVN) оказывают базовую медицинскую помощь. Они работают под руководством дипломированных медсестер и врачей.

Обязанности

Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры обычно делают следующее:

  • Следить за состоянием здоровья пациентов, например, измеряя их артериальное давление
  • Оказание базового ухода за пациентом, включая смену повязок и установку катетеров
  • Обеспечьте базовый комфорт пациентов, например, помогите им принять ванну или одеться
  • Обсуждайте уход, который они оказывают пациентам, и выслушивайте их опасения
  • Сообщать о состоянии пациентов и проблемах зарегистрированным медсестрам и врачам
  • Вести учет здоровья пациентов

Обязанности LPN и LVN различаются в зависимости от условий их работы и состояния, в котором они работают. Например, они могут подкрепить обучение, проведенное дипломированных медсестер о том, как члены семьи должны ухаживать за родственником; помощь в родах, уходе и кормлении младенцев; собирать образцы для тестирования и проводить стандартные лабораторные анализы; или кормить пациентов, которым нужна помощь в еде.

LPN и LVN могут быть ограничены выполнением определенных задач, в зависимости от штата, в котором они работают. Например, в некоторых штатах LPN при надлежащем обучении могут давать лекарства или начинать внутривенные капельницы, но в других штатах LPN не могут выполнять эти задачи. Государственные нормативные акты также регулируют степень, в которой LPN и LVN должны находиться под непосредственным надзором. Например, LPN может оказывать определенные виды помощи только по указанию дипломированной медсестры.

В некоторых штатах опытные лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры контролируют и руководят другими LPN или LVN и нелицензированным медицинским персоналом.

В некоторых штатах лицензированные практические и профессиональные медсестры могут давать лекарства или начинать внутривенные капельницы.

Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры занимали около 657 200 рабочих мест в 2021 году. Крупнейшими работодателями лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестер были следующие:

Учреждения для престарелых и интернатов 35%
Больницы; государственный, местный и частный 15
Медицинские услуги на дому 14
Кабинеты врачей 12
Правительство 7

Медсестрам часто приходится проводить большую часть дня на ногах. Они уязвимы для травм спины, потому что им, возможно, придется поднимать пациентов, которым трудно передвигаться в постели, стоять или ходить. Эти обязанности могут быть стрессовыми, как и работа с больными и ранеными.

График работы

Большинство лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестер (LPN и LVN) работают полный рабочий день. Много работы по ночам, выходным и праздникам, потому что медицинская помощь оказывается круглосуточно. Они могут быть обязаны работать по сменам более 8 часов.

Как стать лицензированной практической или лицензированной профессиональной медсестрой Об этом разделе

Лицензированные практические и профессиональные медсестры оказывают базовую медицинскую помощь, например, проверяют артериальное давление пациента.

Чтобы стать лицензированной практической или лицензированной профессиональной медсестрой (LPN или LVN), необходимо пройти утвержденную образовательную программу. LPN и LVN должны иметь лицензию.

Образование

LPN и LVN должны пройти утвержденную образовательную программу. Эти программы присуждают сертификат или диплом и обычно занимают около 1 года, но могут занять и больше времени. Их обычно можно найти в технических школах и общественных колледжах, хотя некоторые программы могут быть доступны в средних школах или больницах.

Программы практического ухода за больными сочетают в себе обучение в классе по таким предметам, как уход за больными, биология и фармакология. Все программы также включают контролируемый клинический опыт.

Свяжитесь с государственными советами медсестер для получения списков утвержденных программ.

Лицензии, сертификаты и регистрации

После завершения утвержденной государством образовательной программы потенциальные LPN и LVN могут сдать экзамен на получение лицензии Национального совета (NCLEX-PN). Во всех штатах они должны сдать экзамен, чтобы получить лицензию и работать как LPN или LVN. Для получения дополнительной информации об экзамене NCLEX-PN и списка государственных советов по сестринскому делу посетите Национальный совет государственных советов по сестринскому делу.

LPN и LVN могут пройти сертификацию через профессиональные ассоциации в таких областях, как геронтология и внутривенная (IV) терапия. Сертификаты показывают, что LPN или LVN обладают продвинутым уровнем знаний по конкретному предмету.

Кроме того, работодатели могут предпочесть нанимать кандидатов, обученных проведению сердечно-легочной реанимации (СЛР).

Развитие

Имея опыт, лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры могут продвигаться на руководящие должности. Некоторые LPN и LVN продвигаются к другим профессиям в области здравоохранения. Например, LPN может пройти образовательную программу LPN to RN, чтобы стать дипломированная медсестра .

Важные качества

Сострадание. Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры должны быть чуткими и заботливыми по отношению к людям, которых они обслуживают.

Ориентирован на детали. LPN и LVN должны быть ответственными и внимательными к деталям, поскольку они должны следить за тем, чтобы пациенты получали правильную помощь в нужное время.

Навыки межличностного общения. Взаимодействие с пациентами и другими поставщиками медицинских услуг является важной частью их работы, поэтому LPN и LVN нуждаются в хороших навыках межличностного общения.

Терпение. Обращение с больными и ранеными людьми может вызывать стресс. LPN и LVN должны быть терпеливыми, чтобы они могли справиться с любым стрессом, связанным с уходом за этими пациентами.

Физическая выносливость. LPN и LVN должны быть удобными для выполнения физических задач, таких как наклон над пациентами в течение длительного времени.

Разговорные навыки. Важно, чтобы LPN и LVN обменивались данными эффективно. Например, им может потребоваться передать информацию о текущем состоянии пациента дипломированной медсестре.

Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры

Median annual wages, May 2021

Licensed practical and licensed vocational nurses

$48,070

Health technologists and technicians

$46,910

Total, all occupations

$45,760

 

Средняя годовая заработная плата лицензированных практических и профессиональных медсестер в мае 2021 года составляла 48 070 долларов. Медианная заработная плата — это заработная плата, при которой половина работающих по профессии зарабатывает больше этой суммы, а половина — меньше. Самые низкие 10 процентов заработали менее 37 150 долларов, а самые высокие 10 процентов заработали более 63,79 долларов.0.

В мае 2021 года средняя годовая заработная плата лицензированных практических и профессиональных медсестер в ведущих отраслях, в которых они работали, была следующей:

Правительство 52 210 долларов США
Учреждения для престарелых и интернатов 49,620
Медицинские услуги на дому 48 350
Больницы; государственный, местный и частный 47000
Кабинеты врачей 46 870

Большинство лицензированных практических и профессиональных медсестер (LPN и LVN) работают полный рабочий день. Много работы по ночам, выходным и праздникам, потому что медицинская помощь оказывается круглосуточно. Они могут быть обязаны работать по сменам более 8 часов.

Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры

процент.

Прогнозируется, что занятость лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестер вырастет на 6 процентов с 2021 по 2031 год, что примерно соответствует среднему показателю для всех профессий.

Ежегодно в среднем в течение десятилетия прогнозируется около 58 800 вакансий для лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестер. Ожидается, что многие из этих вакансий будут вызваны необходимостью замены работников, которые переходят на другую профессию или выходят из состава рабочей силы, например, в связи с уходом на пенсию.

Занятость

Ожидается, что по мере старения населения, переживающего бум рождаемости, общая потребность в медицинских услугах будет расти. LPN и LVN потребуются в учреждениях интернатного типа и в домашних условиях для ухода за пожилыми пациентами.

Ряд хронических состояний, таких как диабет и ожирение, стали более распространенными в последние годы. LPN и LVN потребуются для оказания помощи и ухода за пациентами с этими и другими состояниями. Кроме того, многие процедуры, которые когда-то можно было выполнять только в больницах, теперь выполняются за пределами больниц, что создает спрос в других условиях, например в центрах амбулаторного лечения.

Данные прогнозов занятости для лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестер, 2021-31
Должность SOC-код Занятость, 2021 Прогнозируемая занятость, 2031 г. Изменение, 2021-31 Занятость по отраслям
Процент Цифровой

ИСТОЧНИК: Бюро статистики труда США, Программа прогнозирования занятости

Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры

29-2061 657 200 698 500 6 41 300 Получить данные

Статистика профессиональной занятости и заработной платы (OEWS)

Программа статистики занятости и заработной платы (OEWS) ежегодно производит оценки занятости и заработной платы для более чем 800 профессий. Эти оценки доступны для страны в целом, для отдельных штатов, а также для столичных и неметропольных территорий. Ссылки ниже ведут на карты данных OEWS по занятости и заработной плате по штатам и районам.

  • Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры

Проекции Центральный

Прогнозы профессиональной занятости разрабатываются для всех штатов Информацией о рынке труда (LMI) или отделами прогнозов занятости отдельных штатов. Все данные прогнозов штата доступны на сайте www.projectionscentral.com. Информация на этом сайте позволяет сравнивать прогнозируемый рост занятости по профессии между штатами или в пределах одного штата. Кроме того, штаты могут составлять прогнозы по районам; есть ссылки на веб-сайты каждого штата, где эти данные могут быть получены.

CareerOneStop

CareerOneStop включает в себя сотни профессиональных профилей с данными, доступными по штатам и городам. В левом боковом меню есть ссылки для сравнения профессиональной занятости по штатам и профессиональной заработной платы по местности или городскому району. Существует также инструмент информации о зарплате для поиска заработной платы по почтовому индексу.

В этой таблице приведен список профессий с должностными обязанностями, аналогичными обязанностям лицензированных практических и лицензированных профессиональных медсестер.

Род занятий Должностные обязанности НАЧАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАНИЕ СРЕДНЯЯ ЗАРАБОТНАЯ ПЛАТА 2021
Помощники медсестер и санитары

Помощники по уходу обеспечивают базовый уход и помогают пациентам в повседневной жизни. Санитарные транспортируют пациентов и убирают процедурные кабинеты.

Посмотрите, как стать одним из них 30 290 долларов США
Ассистенты и помощники по трудотерапии

Ассистенты и помощники по трудотерапии помогают пациентам развиваться, выздоравливать, совершенствоваться, а также поддерживать навыки, необходимые для повседневной жизни и работы.

Посмотрите, как стать одним из них 61 520 долларов США
Помощники и помощники физиотерапевта

Помощники и помощники физиотерапевтов находятся под наблюдением физиотерапевтов, чтобы помочь пациентам восстановить движение и справиться с болью после травм и болезней.

Посмотрите, как стать одним из них 49 180 долларов США
Психиатрические техники и помощники

Психиатрические специалисты и помощники ухаживают за людьми с психическими заболеваниями и отклонениями в развитии.

Посмотрите, как стать одним из них 36 230 долларов США
Дипломированные медсестры

Дипломированные медсестры (RN) обеспечивают и координируют уход за пациентами, а также информируют пациентов и население о различных состояниях здоровья.

Степень бакалавра 77 600 долларов США
Хирургические ассистенты и технологи

Хирургические ассистенты и технологи помогают при хирургических операциях.

Премия после окончания средней школы 48 510 долларов США
Медицинские помощники

Медицинские помощники выполняют административные и клинические задачи в больницах, кабинетах врачей и других медицинских учреждениях.

Премия после окончания средней школы 37 190 долларов США

Для получения дополнительной информации о лицензированных практических или профессиональных медсестрах посетите веб-сайт

.

Национальная ассоциация лицензированных практических медсестер

Для получения дополнительной информации об экзамене на получение лицензии Национального совета (NCLEX-PN) и списка советов медсестер отдельных штатов посетите веб-сайт 9. 0005

Национальный совет штатов по сестринскому делу

Обзор профессиональных требований

Для профиля, выделяющего выбранные данные BLS о профессиональных требованиях, см.

Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры (PDF)

O*NET

Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры

Рекомендуемая ссылка:

Бюро статистики труда, Министерство труда США, Справочник по профессиональным перспективам , Лицензированные практические и лицензированные профессиональные медсестры,
на https://www.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.