ГОСТ Р HCO/HL7 27951—2016
Окончание таблицы В.49
КодИмя
Определение
LN Логарифмически-
нормальное
Лотарифмически-нормальное распределение используется для преобразова
ния экспоненциально растущей случайной переменной в нормально распре
деленную случайную переменную
U=
log X. Для погарифмически-нормального
распределения могут быть заданы среднее значение
д
и стандартное откло
нение а. Эти значения являются параметрами исходного распределения, а не
преобразованными параметрами нормального распределения, которые тради
ционно имеют те же самые буквенные обозначения. Эти логарифмически-нор-
мальные параметры
д^ИО^-
связаны со средним значением
н
и стандартным
отклонением а значении, данных по формулам
я,
2 = log
(я*/д2+1)
и
ць„=
1°9
М —°ioq2^2
Gу (гамма)
Гамма-распределение (у) используется для данных с наклонным графиком и
правой границей, при которых максимум кривой распределения находится воз ле
начала координат. Оно имеет два параметра а и ft. Связи со средним значе нием
д и отклонением о2 задаются формулами д = а р и я2 = и (И
EЭкспоненциальное
Используется для данных, описывающих вымирание. Экспоненциальное рас
пределение является частным случаем гамма-распределения, у которого а = 1.
следовательно, для вычисления среднего значения д и отклонения л2 справед
ливы формулы д = р и а2 = р2
X2
X
Используется для описания суммы случайных переменных, возникающих при
оценке (а не измерении) отклонения от образца. Распределение х2 имеет един
ственный параметр и, так называемое число степеней свободы (равное числу
независимых слагаемых). Это распределение является частным случаем гам
ма-распределения, у которого
а
= и /2 и р = 2, следовательно, для вычисления
среднего значения д и отклонения а2 справедливы формулы д = и и о 2 = 2и
Tt (распределение
Стьюдента)
Используется для описания отношения нормальной случайной переменной к
квадратному корню от случайной переменной, имеющей распределение веро
ятности х2- Распределение Стьюдента имеет один параметр и (число степеней
свободы). Его связь со средним значением д и отклонением я2 определяется
формулами д = 0 и я 2 = и /(и -2 )
FF
Используется для описания отношения двух случайных переменных, имеющих
распределение вероятности х2- F-распределение имеет два параметра и, и и2.
которые являются числами степеней свободы соответственно числителя и зна
менателя. Связь этих параметров со средним значением д и отклонением а2
определяется формулами д = и2/ (и2 - 2) и я2 = (2 и2 (и2 + и, - 2)) / (и, (и2 - 2)2 (о2-
4 ))
В
р
(beta)
1
Бета-раслредвлвние используется для данных, ограниченных с обоих сторон,
график которых может быть, а может и не быть наклонным (что встречается при
оценке вероятности). Для задания кривой используются два параметра а и
р.
Связь этих параметров со средним значением д и отклонением я2 определяет ся
формулами д =
а
/
(а
+
р)
и (я2 =
ар/((а
+ рр
(а
+
р
+ ))
Обработка трех типов распределений, а именно неизвестное (NULL), равномерное и нормальное, должна
обеспечиваться каждой системой, объявившей о поддержке типа данных PPD. Все остальные типы распределений
необязательны. Если система, интерпретирующая представление значения типа PPD. обнаруживает тип распре
деления. который она не может распознать, то она должна отобразить его на тип распределение «неизвестное»
(NULL).
В.6.1.3 Литеральная форма
Общий синтаксис литерала значения типа PPD задается следующим образом:
PPD<T>.lutecdl ST (
PPD<T> :
T
type QTY "}" ( (<Т»$>.equal($1>;
S.aidtzlbut-ionType.equal (S3>;
$,stdnOdraDevidtion.equal($4>; i;
CV type : ST( value.equal($1);
$.coaeSydtein.equal(2.
16.840.1
.1
1
388J
.
b.
1020»
; );
I f
417