Зарегистрированная информация представление фактов понятий или инструкций в форме

База данных (БД) — это имеющая название совокупность данных, которая отражает состояние объектов и их отношений в рассматриваемой предметной области.

Данными называют зарегистрированную информацию, представление фактов, понятий или инструкций в форме, которая подходит для передачи, связи, обработки человеком или с помощью машины. Содержимое базы данных — прайс-листы, контакты пользователей, каталоги товаров, отчеты, статистика продаж и т.д. Изменения одной ячейки автоматически влияют на другие.

В БД чаще всего используется язык структурированных запросов SQL, созданный для того, чтобы получать необходимую информацию из базы данных. Он разработан в 1970-х в IBM. Несмотря на то что в настоящее время существует много других языков программирования запросов, SQL в базах данных продолжает широко использоваться. Команды можно разделить на манипулирующие, определяющие и управляющие.

Свойства базы данных

Из определения базы данных следует, что в ней:

  • всегда есть имя. Если имя не задано, то нет и базы данных;
  • фиксируется состояние объектов и их отношений в заданный момент времени. Со временем оно меняется. Например, цена товара может характеризовать его состояние. Вслед за изменением цены меняется и состояние товара;
  • фиксируется информация об объектах из определенной предметной области. Например, если рассматриваем предметную область «Библиотека», то в базе могут фиксироваться данные по книгам, их расположению в библиотеке, читателям и читательским билетам. Если наша предметная область — «Магазин», то в БД может находиться информация по товарам и их ценам, по торговым точкам и наличию товара в конкретной торговой точке.

Важной характерной чертой БД является ее постоянство. Оно проявляется в нескольких контекстах:

  • данные постоянно накапливаются и используются;
  • состав и структура данных обычно постоянны и стабильны во времени. Если они меняются, то скорее всего БД находится в процессе проектирования и разработки;
  • элементы данных могут меняться (вслед за изменением состояний объектов и их отношений). Тем самым информация, которую содержит каждая база данных, постоянно актуализируется.

Отличия баз данных от электронных таблиц

Электронные таблицы изначально создавались как однопользовательские — полный контроль для одного пользователя и ограниченный набор функций для нескольких. Набор данных, как правило, невелик, как и количество вносимых изменений. БД предусматривают работу с большим объемом упорядоченной информации. Также в отличие от таблиц базы данных предназначены для работы нескольких пользователей, которые вносят изменения одновременно, независимо друг от друга.

Типы баз данных

Существует множество критериев определения видов баз данных, в т.ч. следующие.

Форма представления информации

  • Фактографические. Данные представлены в виде фактов об объектах предметной области в формате пар «параметр — значение». Пример: БД сайта www.ozon.ru.
  • Документальные. Данные представлены в виде полнотекстовых документов. Пример: БД сайта www.vedomosti.ru.
  • Мультимедийные. Данные представлены в виде графического, аудио- или видеоконтента. Пример: БД сайта www.youtube.com.

Тип используемой модели данных

  • Реляционные. Данные представлены в виде таблиц и связей между ними. Пример: БД Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL.
  • Нереляционные. Данные представлены в виде структур, отличных от таблиц. Например, JSON-подобных объектов, иерархических или сетевых структур. Пример: БД ElasticSearch, MongoDB.

Топология хранения

Большинство современных БД может быть размещено как на одной, так и на нескольких машинах.

  • Локальные. Размещены на одной машине.
  • Распределенные. Размещены на нескольких машинах.

Функциональное назначение

  • Операционные. Большую часть времени используются для операций записи (добавление, изменение, удаление данных). Пример: БД 1С.
  • Справочно-информационные. Большую часть времени используются для операций чтения. Пример: БД сайта www.consultant.ru.

Степень доступности

  • Общедоступные. Открыты широкому кругу пользователей. Обычно доступ к базам данных бесплатный. Пример: БД энциклопедии Wikipedia.
  • С ограниченным доступом. Доступ к базам данных ограничен и обычно платный. Пример: БД энциклопедии Encarta.

* Примечание: примеры баз данных сайтов приведены на основе результатов анализа их пользовательского интерфейса и контента. Технически БД могут быть организованы по-другому.

Популярные системы управления базами данных

Система управления базами данных (СУБД) — это программное обеспечение, которое необходимо для создания, редактирования и обслуживания файлов БД. С его помощью можно упростить процесс работы — от ввода данных до отчетности. Кроме того, система управления базами данных помогает выполнять резервное копирование, поддерживать безопасность, предоставлять общий доступ к БД. СУБД позволяет работать с базами данных одновременно нескольким пользователям.

Процесс работы СУБД

MySQL

Одна из самых распространенных систем управления базами данных. Используется в ряде крупных мировых компаний (Meta, Twitter, Amazon, LinkedIn и т.д.). Это реляционная СУБД, относящаяся к свободному программному обеспечению.

Особенности:

  • Возможность работы с различными типами таблиц, от популярных InnoDB или MyISAM до редко используемых MERGE или HEAP.
  • Постоянное обновление и добавление новых поддерживаемых типов таблиц.
  • Высокая скорость работы — MySQL считается одной из самых быстрых несмотря на то, что одновременно с ней могут работать несколько пользователей, а количество строк в таблицах достигает 50 миллионов.
  • Простота — с MySQL несложно работать, потому что она поддерживает меньшее количество возможностей по сравнению с другими СУБД.
  • При работе с MySQL доступен не только текстовый, но и графический режим. Приложение phpMyAdmin позволяет администрировать свою базу данных через браузер без знания SQL-команд.

MySQL — удобная, гибкая и хорошо работающая БД для крупных или средних проектов.

Oracle

СУБД объектно-реляционного типа получила название от компании-разработчика. При работе с Oracle используется язык Java, а также расширение PL/SQL.

Особенности:

  • Возможность быстрого восстановления после сбоев, надежная процедура бэкапа, масштабирование и ряд других полезных функций.
  • Способность обеспечить надежную защиту хранящихся данных.
  • Высокая стоимость активации и последующего использования. По этой причине она не всегда может быть доступна начинающим или небольшим компаниям.

PostgreSQL

PostgreSQL относится к объектно-реляционному типу, свободно распространяется и работает на языках SQL и MySQL. Основное отличие от MySQL — в использовании инноваций и расширенном функционале.

Особенности:

  • перегрузка функций и наследование таблиц;
  • поддержка большого количества типов данных: JSON, XML, «ключ — значение», пространственных данных и многого другого;
  • расширяемость, т.е. можно использовать готовые расширения, а также создавать собственные.

PostgreSQL подходит для хранения больших объемов данных, может обрабатывать сложные запросы. Способна выстраивать небольшие DWH (Data Warehouse), быть хранилищем для геоинформационных систем, мобильных игр, веб-приложений и т.д.

PostgreSQL не подойдет для работы с БД, где необходимо горизонтальное масштабирование, OLAP-хранилище, а также преобладают записи чтения.

MongoDB

Относится к NoSQL-системам. MongoDB — документоориентированная СУБД с открытым исходным кодом. Для хранения данных применяется JSON-подобный формат. В ней используется язык запросов, обеспечивается несколько видов поиска: географический, текстовый и поиск по графам. Способна выдерживать большие нагрузки благодаря горизонтальному масштабированию.

Особенности:

  • Не требуется описание схемы таблиц, как в реляционных БД. Данные хранятся в формате BSON (бинарных JSON-подобных документов).
  • Между коллекциями отсутствуют сложные соединения типа JOIN, как между таблицами реляционных баз данных. Обычно соединение выполняется при сохранении данных благодаря объединению документов.
  • Структура коллекций может различаться. У одного документа может быть один набор полей, в то время как у другого документа — совершенно другой (как тип, так и количество полей). MongoDB может хранить любые данные в формате JSON.

MongoDB можно использовать в мобильных приложениях, CMS-системах, играх, электронной коммерции — в любых сферах, где предполагается высокий уровень нагрузки. Для структурированных баз данных, а также если в будущем предполагается создание таких жестких схем, система применяется редко.

Redis

Еще одна NoSQL-система, предназначенная для хранения данных типа «ключ — значение».

Особенности:

  • обработка около сотни тысяч операций в секунду благодаря хранению информации In-Memory;
  • сохранение данных на диск и запись их в память, если это необходимо;
  • поддержка растровых изображений, геоданных, списков, наборов и других структур.

Благодаря высокой скорости работы Redis подойдет для хранилищ с большим объемом данных: кэш, брокерские данные, инвентаризационные системы, действующие в режиме реального времени, а также систем с краткосрочными данными (сеансы веб-приложений). СУБД нет необходимости использовать при работе с небольшими объемами информации, а также если необходимо OLAP- или OLTP-хранилище.

Elasticsearch

Распределенная СУБД, основанная на Java-библиотеке Lucene. Способна поддерживать как структурированные, так и полуструктурированные данные. Это одна из самых масштабированных поисковых систем. Входит в группу Elastic Stack.

Особенности:

  • поисковый сервер с открытым исходным кодом, который написан на Java;
  • распределенное хранилище документов без схем, REST & JSON;
  • веб-интерфейс REST API с выводом JSON;
  • встроенный анализатор текстов;
  • полнотекстовый поиск;
  • поиск в реальном времени (NRT);
  • поддержка разных языков и геолокации.

Подойдет для задач, в которых предполагается поиск в режиме реального времени большого объема структурированных данных. Это поисковики интернет-магазинов, веб-сайтов, хранение и мониторинг логов из большого количества источников, сервисы, занимающиеся разоблачением шпионских программ и мошенничества.

SQLite

Реляционная СУБД, которая выпускается в виде библиотеки на языке C.

Особенности:

  • Встраивание в само приложение, а не работа по принципу «клиент — сервер». СУБД хранится на устройстве в виде локального файла: так она по умолчанию может быть встроена в некоторые телефоны и компьютеры.
  • Поставка с нулевой конфигурацией, поэтому администрирование или настройка не требуются.
  • Небольшой размер.
  • Автономность, что означает отсутствие внешних зависимостей.
  • SQLite-транзакции полностью совместимы с ACID, обеспечивают безопасный доступ к разным процессам или потокам.

SQLite подходит для работы с мобильными приложениями, веб-сайтами с небольшим трафиком, локальным кэшем, настольными приложениями (инструментами финансового анализа), интернетом вещей.

Для задач, которые предполагают отделение данных от приложения сетью, для сервисов с высоким трафиком, большого количества параллельных операций, больших объемов данных SQLite не подойдет. При этом СУБД способна работать с базами данных размером до 281 терабайта.

Neo4j

Графовая СУБД, которая предназначена для хранения и анализа наборов данных, связанных между собой. Информация в ней представлена в виде отношений, узлов и свойств, которые их описывают. Структура графа меняется в режиме реального времени.

Особенности:

  • высокая производительность и масштабируемая архитектура;
  • поддержка полных правил ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность);
  • мощный декларативный язык запросов Cypher;
  • встроенное веб-приложение Neo4j Browser.

СУБД подойдет для задач, требующих использования графов и анализа связей между данными. Это системы, занимающиеся борьбой с мошенничеством, составлением рекомендаций в режиме реального времени, управлением коммуникациями и IT-инфраструктурой.

Neo4j не подойдет для задач со слабой связью данных, пусть и с хорошей структурой. Также не рекомендуется использовать Neo4j в системах, требующих хранения большого количества двоичных или текстовых данных, системах, где запись информации преобладает над чтением, а также если систему ждет массовое сканирование данных без указания начальной точки поиска. 

Источник

Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков»

Вашему вниманию представляется Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинских работников (врачи, медсестры и фармацевты).
Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинского персонала высшего и среднего звена (врачи, медицинские сестры и фармацевтические работники) позволяет успешнее подготовиться к итоговой аттестации и/или понять данную тему.

Если хотите проходить тесты быстрее и иметь полный доступ ко всем тестам с ответами по своей специальности, то пользуйтесь НМО тренажером: t.me/nmomed_bot

1. Бинарные переменные относятся к

1) качественным номинативным данным;+
2) качественным порядковым данным;
3) количественным дискретным данным;
4) количественным непрерывным данным.

2. Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов, можно считать

1) биомедицинскими данными;+
2) важными данными;
3) клиническими данными;
4) паспортными данными.

3. Выделяют следующие типы биомедицинских данных

1) клинические;+
2) морфологические;
3) паспортные;+
4) социальные, социоэкономические.+

4. Данные – это

1) беседа с пациентом пациента;
2) зарегистрированная информация;+
3) информация из паспорта пациента;
4) представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств.+

5. Для описания количественных данных, закон распределения которых неизвестен, принято использовать

1) доверительные интервалы;
2) медиану и квартили;+
3) среднее значение и среднеквадратическое отклонение;
4) частоты.

6. Доверительный интервал может быть рассчитан для

1) медианы;+
2) начала координат;
3) относительной частоты;+
4) среднего значения.+

7. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±2σ лежит ____ всех значений параметра

1) 50%;
2) 68,26%;
3) 75,8%;
4) 95,44%.+

8. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±3σ лежит ____ всех значений параметра

1) 68,26%;
2) 75,8%;
3) 95,44%;
4) 99,72%.+

9. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра

1) 50%;
2) 68,26%;+
3) 75,8%;
4) 95,44%.

10. Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок однозначно определяет объект для второй и последующих выборок данного исследования, то такие выборки называют

1) зависимые;+
2) независимые;
3) связанные;+
4) случайные.

11. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 118 человек, то можно указать ____ знаков после запятой

1) 0;
2) 1;+
3) 2;
4) 3.

12. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 5120 человек, то можно указать ____ знаков после запятой

1) 0;
2) 1;
3) 2;+
4) 3.

13. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 69 человек, то можно указать ____ знаков после запятой

1) 0;+
2) 1;
3) 2;
4) 3.

14. Зарегистрированная информация – это

1) данные;+
2) события;
3) факты;
4) цифры.

15. Значение в выборке, которое встречается наиболее часто, называют

1) квартилем;
2) медианой;
3) модой;+
4) средним.

16. Значение, отделяющие 18% наименьших значений признака, следует назвать

1) 18-тым процентилем;+
2) верхним квантилем;
3) нижним квартилем;
4) стандартной ошибкой среднего.

17. Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют

1) вероятностным интервалом;
2) доверительным интервалом;+
3) интервалом изоляции;
4) интервалом надежности.

18. Категориальные данные – это

1) исключительно номинативные качественные данные;
2) исключительно порядковые качественные данные;
3) любые качественные данные;+
4) любые количественные данные.

19. Качественными данными являются

1) возраст пациента;
2) группа крови пациента;+
3) пол пациента;+
4) температура тела пациента.

20. Количественными данными являются

1) возраст пациента;+
2) группа крови пациента;
3) пол пациента;
4) температура тела пациента.+

21. Корректная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид

1) M ± S;
2) M ± m;
3) M ± m, S;+
4) M ± σ2.

22. Нормальное распределение однозначное задаётся всего двумя величинами

1) доверительным интервалом;
2) математическим ожиданием;+
3) модой;
4) среднеквадратическим отклонением.+

23. Описать параметр значит

1) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющих в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке;+
2) указать среднее значение параметра и СКО;
3) указать среднее значение параметра и доверительный интервал;
4) указать среднее значение параметра, доверительный интервал и СКО.

24. Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью

1) критерия Колмогорова-Смирнова;+
2) критерия Лиллиефорса;+
3) критерия Стьюдента;
4) критерия Шапиро-Уилка.+

25. Переменные с двумя возможными значениями принято называть

1) бинарными;+
2) группирующими;
3) количественными;
4) факторными.

26. Представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств называют

1) данными;+
2) записями;
3) информацией;
4) файлами.

27. При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал

1) от M – 1,3 m до M + 1,3 m;
2) от M – 2 m до M + 2 m;+
3) от M – 3 m до M + 3 m;
4) от M – m до M + m.

28. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется

1) нормальным распределением;+
2) обычным распределением;
3) распределением Бернулли;
4) распределением Пуассона.

29. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется

1) нормальным распределением;+
2) обычным распределением;
3) распределением Бернулли;
4) распределением Гаусса.+

30. С точки зрения математической статистики данные подразделяют на

1) дискретные и порядковые;
2) качественные и количественные;+
3) количественные и порядковые;
4) непрерывные и номинативные.

31. С точки зрения математической статистики данные подразделяют на

1) значимые;
2) качественные;+
3) количественные;+
4) незначимые.

32. Символом M обычно обозначают

1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;+
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.

33. Символом m обычно обозначают

1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.+

34. Символом σ часто обозначают

1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;+
4) стандартную ошибку среднего.

35. Символом σ2 часто обозначают

1) дисперсию;+
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.

36. Соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности называют

1) значимостью;
2) мощностью;
3) надежностью;
4) репрезентативностью.+

37. Среди качественных данных принято выделять

1) дискретные и непрерывные;
2) дискретные и порядковые;
3) непрерывные и номинативные;
4) номинативные и порядковые.+

38. Среди качественных данных принято выделять

1) дискретные;
2) непрерывные;
3) номинативные;+
4) порядковые.+

39. Среди количественных данных принято выделять

1) дискретные;+
2) непрерывные;+
3) номинативные;
4) порядковые.

40. Среди количественных данных принято выделять

1) дискретные и непрерывные;+
2) дискретные и порядковые;
3) непрерывные и номинативные;
4) номинативные и порядковые.

41. Среднее значение может обозначаться символами

1) M;+
2) SD;
3) Х̅;+
4) х̅.+

42. Среднее значение роста человека в сантиметрах может содержать не более одного знака после запятой

1) если исследователя не интересуют значения большей точности;
2) если точность измерения роста была 0,1 мм;
3) если точность измерения роста была 1 мм;
4) если точность измерения роста была 1 см.+

43. Среднее стандартное отклонение может обозначаться символами

1) S;+
2) SD;+
3) σ;+
4) СКО;+
5) Х̅.

44. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами

1) SE;+
2) SEM;+
3) m;+
4) sd;
5) sх.+

45. Такое значение признака в выборке, что ровно половина из элементов выборки больше него, а другая половина меньше него, называется

1) верхним квартилем;
2) медианой;+
3) средним значением;
4) стандартной ошибкой.

46. Число случаев, включённых в выборочную совокупность, обычно называют

1) мощностью исследования;
2) населённостью группы;
3) объёмом выборки;+
4) численностью выборки.

Специальности для предварительного и итогового тестирования:

Авиационная и космическая медицина, Акушерство и гинекология, Аллергология и иммунология, Анестезиология-реаниматология, Бактериология, Вирусология, Водолазная медицина, Гастроэнтерология, Гематология, Генетика, Гериатрия, Гигиена детей и подростков, Гигиена питания, Гигиена труда, Гигиеническое воспитание, Дезинфектология, Дерматовенерология, Детская кардиология, Детская онкология, Детская урология-андрология, Детская хирургия, Детская эндокринология, Диетология, Инфекционные болезни, Кардиология, Клиническая лабораторная диагностика, Клиническая фармакология, Колопроктология, Коммунальная гигиена, Косметология, Лабораторная генетика, Лечебная физкультура и спортивная медицина, Лечебное дело, Мануальная терапия, Медико-профилактическое дело, Медико-социальная экспертиза, Медицинская биофизика, Медицинская биохимия, Медицинская кибернетика, Неврология, Нейрохирургия, Неонатология, Нефрология, Общая врачебная практика (семейная медицина), Общая гигиена, Онкология, Организация здравоохранения и общественное здоровье, Ортодонтия, Остеопатия, Оториноларингология, Офтальмология, Паразитология, Патологическая анатомия, Педиатрия, Педиатрия (после специалитета), Пластическая хирургия, Профпатология, Психиатрия, Психиатрия-наркология, Психотерапия, Пульмонология, Радиационная гигиена, Радиология, Радиотерапия, Ревматология, Рентгенология, Рентгенэндоваскулярные диагностика и лечение, Рефлексотерапия, Санитарно-гигиенические лабораторные исследования, Сексология, Сердечно-сосудистая хирургия, Сестринское дело, Скорая медицинская помощь, Социальная гигиена и организация госсанэпидслужбы, Стоматология детская, Стоматология общей практики, Стоматология общей практики (после специалитета), Стоматология ортопедическая, Стоматология терапевтическая, Стоматология хирургическая, Судебно-медицинская экспертиза, Судебно-психиатрическая экспертиза, Сурдология-оториноларингология, Терапия, Токсикология, Торакальная хирургия, Травматология и ортопедия, Трансфузиология, Ультразвуковая диагностика, Управление и экономика фармации, Управление сестринской деятельностью, Урология, Фармацевтическая технология, Фармацевтическая химия и фармакогнозия, Фармация, Физиотерапия, Фтизиатрия, Функциональная диагностика, Хирургия, Челюстно-лицевая хирургия, Эндокринология, Эндоскопия, Эпидемиология.

Если Вы уважаете наш труд и разделяете наши ценности (помощь медицинским работникам), если Вам хочется внести свой вклад в развитие нашего проекта, поддерживайте нас донатами: вносите свой посильный вклад в общее дело пожертвованиями и финансовой помощью. Чем больше у нас будет ресурсов, тем больше мы сделаем вместе для медицинских работников (Ваших коллег).

Источник

Больше чем просто типы данных…

Welcome! Никак руки не доходили сделать эту статью, но теперь я её пишу.

Типы данных — одна из важнейших частей языка. Переменные, функции, поля класса и даже другие типы данных — ничто без данных. Без данных: перменная уже не хранит значение, а функция его не возвращает. Но что такое данные? Почему всё держится именно на них? Зачем данные разделяют на типы? И почему int ≠ 4 байта?
Хочешь узнать ответы? Бегом под кат!

Что такое данные?

— Что такое данные?

Казалось бы… Это все лишь вопрос. Как он связан с данными? Но всё не так просто.
Когда человек задаёт вопрос: он передаёт информацию, а другой человек получает информацию. Когда прозвучит ответ: человек задавший вопрос получит информацию, а человек ответивший на него передаст информацию.

Это называется обмен данными. Но что сдесь данные? Давайте заглянем в терминологию:

Да́нные — зарегистрированная информация; представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств (ISO/IEC/IEEE 24765-2010).

Зачем нужны данные? (Где используются данные?)

Теперь, когда мы знаем что такое данные, мы должны узнать с чем их едят.

На самом деле, данные используются везде. И сейчас, то, что ты читаешь — это данные. А на вид и не скажешь. Вы думали что данные — это единицы, да нолики? А вот и нет. Это ещё и двойки. 2 <- вот, видите? Двойка. Ладно, ладно, давайте без шуток. Данные вездесущи, а программирование — это работа с данными.

Почему всё держится именно на данных

Из прошлого предложения можно понять: «Все — есть данные». Соответсвенно на них же всё и держится. Когда мы создаём переменную: мы передаём в неё данные.

int var = 123; // var = 123

— Но что если мы передадим в переменную… Другую переменную?

Без проблем.

int var = 123; // var = 123
int foo = variable; // foo = var = 123

— Ага, то есть, перменная это тоже данные?

Да, всё именно так.
— А что будет, если мы создадим пустую переменную? Мы же не передаём в неё данные?

Хорошо, давай попробуем.

int var; // var = ?

Чему тогда равна переменная? Нулю? Пустоте(void)? А вот и нет.

int var; // var = ?
var == 0; // False. var ≠ 0

void null; // null is empty. null = void
var == null; // False. var ≠ null. var ≠ void

Выходит в переменной есть данные. Но какие? Это мы должны спросить у конкретных типов данных. Например в int по стандарту(в C++) помещается значение одного из адрессов оперативной памяти.

— Но какого адресса? Он же не случайный?

Нет, конечно. Когда мы создаём переменную: под неё выделяется память, и значение которое было по адрессу нашей новой переменной, присваевается переменной.

int var; // var = junk

— Хмм, хорошо. А что ты скажешь по поводу void? Это же пустота. В void 0 байт. Void ничему не равен.

Хах, давай проверим.

void var; // var is empty
int var_size; // var_size = junk
var_size = sizeof(var); // var_size = 1 (1 byte)

— Стоп, что? Но void же ничему не равен! Как он занимает 1 байт?

На самом деле тут нет ничего странного. Любая переменная в C++ хранится в ОЗУ. И void тоже. Соответственно, void должна что-то хранить. Но что она хранит — мы не можем узнать. Так как void хранит значение, мы можем получить адресс void переменной.

void* var; // var = ?
void var2 = var; // var2 = var

Зачем данные делят на типы?

Для начала, давайте разберёмся, что такое тип данных?

Тип данных — допустимое множество значений.

Это один из вариантов того, как можно описать данный термин. Этот вариант хорошо подходит для этой статьи, because я расказываю только о простых типах данных, а они как раз таки и являются множеством допустимых значений.

Для пользовательских типов данный (ака классы) лучше использовать этот вариант.

Тип данных — класс данных, характеризуемый членами класса и операциями, которые могут быть к ним применены.

— Хорошо. Мы знаем что такое тип данных. А зачем эти типы нужны?

Ответ на данный вопрос есть. Принадлежит он, конечно, не мне.

Наверное, вам известно, что в памяти компьютера все числа хранятся в виде последовательности 0 и 1. Так вот, для того чтобы записать любое число только ноликами и единичками существуют определённые правила. Эти правила довольно сильно отличаются для целых чисел и для вещественных чисел. В памяти компьютера числа «3» и «3.0» будут записаны совершенно по-разному.

int ≠ 4 байта. Почему?

Ответ на этот вопрос предельно прост. Размер и числовой диапазон типов данных задаётся процессором. Соответсвенно размер int зависит от процессора в комьютере. Для 16 битный процессоров — это 2 байта (short int), для 32 и 64 битных — 4 байта (long int). Правда это не всегда так. «Но почему?», — спросите вы меня. А ответа я не дам. Попробуйте найти ответ сами ;)

До связи.

Источники информации:
http://youngcoder.ru/lessons/2/tipy_dannyh.php
http://itandlife.ru/programming/cpp/tipy-dannyx-c/
https://wikipedia.org/

Источник

МИНОБРНАУКИ
РОССИИ

Санкт-Петербургский
государственный

электротехнический
университет

«ЛЭТИ»
им. В.И. Ульянова (Ленина)

Кафедра
информационных систем

отчет

по практической
работе №1

по дисциплине
«Теория информации»

Тема: Данные.
Информация

Студент гр. 8363

Нерсисян А. С.

Преподаватель

Писарев И. А.

Санкт-Петербург

2020

Цель
работы

Изучить понятия
данных, информации, структуру процесса
передачи данных.

Вопросы по теме
1:

1. Понятие
«данные». Дать определения из разных
источников с указанием источника.

2. Понятие
«информация». Дать определения из
разных источников с указанием источника.

3. Структура
процесса передачи данных.

4. Информационные
технологии. Определения понятия из
разных источников с указанием источника.

Выполнение работы

  1. Понятие
    «данные».

Данные
— зарегистрированная информация,
представление фактов, понятий или
инструкций в форме, приемлемой для
общения, интерпретации, или обработки
человеком или с помощью автоматических
средств [1, с.88].

Данные
— информация о регистрируемом сигнале,
представленная в виде, позволяющем
хранить, передавать ее или обрабатывать
как человеком, так и с помощью технических
средствах [2,
с.11].

Данные
— предоставление информации в формальном
виде, пригодном для передачи, интерпретации
или обработки людьми или компьютерами.
[3, с.56, п. 4.259].

Данные
— информация, представленная в виде,
пригодном для обработки автоматическими
средствами при возможном участии
человека [4, с.4].

Данные
представляют информацию, зафиксированную
на материаль-ных носителях, являющейся
формализованной (структурированной)
информацией, записанной на языке, в т.ч.
в компьютерном виде [5, с.18].

Во всех
определениях данные – это информация
в структурированном виде, пригодная
для хранения, передачи и обработки
компьютером или человеком.

Собственное
определение:

Данные
— зарегистрированная информация,
представление фактов, понятий или
инструкций в
структурированной
форме, приемлемой для понимания,
интерпретации, или обработки человеком
или с помощью автоматических средств
(компьютера).

  1. Понятие
    «информация».

Информация —
знания о
предметах, фактах, идеях и т. д., которыми
могут обмениваться люди в рамках
конкретного контекста [1,
с.179].

Информация —
данные об
объектах и явлениях, их параметрах,
свойствах и состоянии
[2, с.12].

Информация —
сведения о фактах, концепциях, объектах,
событиях и идеях, которые в данном
контексте имеют вполне определенное
значение [4,
с.26].

В
международных и государственных
стандартах, в отличие от компьютерной
литературы, в определении информации
также идет речь о конкретном контексте.
Имеется в виду, что информация относящиеся
к теме обсуждения (контексту) несет в
себе больше информации, чем дополнительная
информация не относящиеся к контексту.

Собственное
определение:

Информация —
Любые данные, представленные в электронной
форме, написанные на бумаге, высказанные
на совещании или находящиеся на любом
другом носителе, используемые людми
или автоматизированными системами
для принятия решений, прогнозирования,
обработки операций и т.п., включая
компоненты программного обеспечения
системы обработки.

  1. Структура
    процесса передачи данных.

Источник информации

Приёмник информации

Канал связи

Декодирующее устройство

Кодирующее устройство

Помехи

  1. Информационные
    технологии.

Информационные
технологии
— ресурсы, необходимые для сбора,
обработки, хранения и распространения
информации [1,
с.175].

Информационная
технология —
это совокупность методов, производственных
процессов и программно-технических
средств, объединенных в технологическую
цепочку, обеспечивающую сбор, хранение,
обработку, вывод и распространение
информации для снижения трудоемкости
процессов использования информационного
ресурса, повышения их надежности и
оперативности [2, с.15].

Информационные
технологии
— совокупность методов и способов
получения, обработки, представления
информации, направленных на изменение
ее состояния, свойств, формы, содержания
и осуществляемых в интересах пользователей
[5,
с.30].

Информационные
технологии
— совокупность методов, производственных
и программно-технологических средств,
объединенных в технологическую цепочку,
обеспечивающую сбор, хранение, обработку,
вывод и распространение информации [5,
с.30].

Информационные
технологии
— это системно-организованная
последовательность операций, выполняемых
над информацией с использованием средств
и методов автоматизации [5,
с.31].

По сравнению с
международными и государственными
стандартами, в технической литературе
предназначенной для обучения студентов
дано более развернутое и понятное
определение информационных технологий.

Собственное
определение:

Информационные
технологии
— технические и программные ресурсы,
объединенных в технологическую цепочку,
обеспечивающую сбор, хранение, обработку,
вывод и распространение информации
между людей и автоматическими системами
(компьютерами).

СПИСОК
ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

  1. International standard
    ISO/IEC/IEEE 24765-2010. Systems and software engineering —
    Vocabulary. Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.
    2010.

  2. Информатика и
    информационные технологии: пособие /
    В.А. Шаршунов, Д.В. Шаршунов, В.Л. Титов.
    Минск: Мисанта, 2016. — 928 с.

  3. ГОСТ 33707-2016 (ISO/IEC
    2382:2015). Информационные технологии –
    словарь. М.: Стандартинформ, 2016.

  4. ГОСТ 15971-90. Системы
    обработки информации. М.: Изд-во
    стандартов, 1991.

  5. Рагулин П.Г.
    Информационные технологии. Электронный
    учебник. Владивосток: ТИДОТ Дальневост.
    ун-та, 2004. — 208 с.

Соседние файлы в предмете Теория информации

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
Источник

База данных (БД) — это имеющая название совокупность данных, которая отражает состояние объектов и их отношений в рассматриваемой предметной области.

Данными называют зарегистрированную информацию, представление фактов, понятий или инструкций в форме, которая подходит для передачи, связи, обработки человеком или с помощью машины. Содержимое базы данных — прайс-листы, контакты пользователей, каталоги товаров, отчеты, статистика продаж и т.д. Изменения одной ячейки автоматически влияют на другие.

В БД чаще всего используется язык структурированных запросов SQL, созданный для того, чтобы получать необходимую информацию из базы данных. Он разработан в 1970-х в IBM. Несмотря на то что в настоящее время существует много других языков программирования запросов, SQL в базах данных продолжает широко использоваться. Команды можно разделить на манипулирующие, определяющие и управляющие.

Свойства базы данных

Из определения базы данных следует, что в ней:

  • всегда есть имя. Если имя не задано, то нет и базы данных;
  • фиксируется состояние объектов и их отношений в заданный момент времени. Со временем оно меняется. Например, цена товара может характеризовать его состояние. Вслед за изменением цены меняется и состояние товара;
  • фиксируется информация об объектах из определенной предметной области. Например, если рассматриваем предметную область «Библиотека», то в базе могут фиксироваться данные по книгам, их расположению в библиотеке, читателям и читательским билетам. Если наша предметная область — «Магазин», то в БД может находиться информация по товарам и их ценам, по торговым точкам и наличию товара в конкретной торговой точке.

Важной характерной чертой БД является ее постоянство. Оно проявляется в нескольких контекстах:

  • данные постоянно накапливаются и используются;
  • состав и структура данных обычно постоянны и стабильны во времени. Если они меняются, то скорее всего БД находится в процессе проектирования и разработки;
  • элементы данных могут меняться (вслед за изменением состояний объектов и их отношений). Тем самым информация, которую содержит каждая база данных, постоянно актуализируется.

Отличия баз данных от электронных таблиц

Электронные таблицы изначально создавались как однопользовательские — полный контроль для одного пользователя и ограниченный набор функций для нескольких. Набор данных, как правило, невелик, как и количество вносимых изменений. БД предусматривают работу с большим объемом упорядоченной информации. Также в отличие от таблиц базы данных предназначены для работы нескольких пользователей, которые вносят изменения одновременно, независимо друг от друга.

Типы баз данных

Существует множество критериев определения видов баз данных, в т.ч. следующие.

Форма представления информации

  • Фактографические. Данные представлены в виде фактов об объектах предметной области в формате пар «параметр — значение». Пример: БД сайта www.ozon.ru.
  • Документальные. Данные представлены в виде полнотекстовых документов. Пример: БД сайта www.vedomosti.ru.
  • Мультимедийные. Данные представлены в виде графического, аудио- или видеоконтента. Пример: БД сайта www.youtube.com.

Тип используемой модели данных

  • Реляционные. Данные представлены в виде таблиц и связей между ними. Пример: БД Microsoft SQL Server, MySQL, PostgreSQL.
  • Нереляционные. Данные представлены в виде структур, отличных от таблиц. Например, JSON-подобных объектов, иерархических или сетевых структур. Пример: БД ElasticSearch, MongoDB.

Топология хранения

Большинство современных БД может быть размещено как на одной, так и на нескольких машинах.

  • Локальные. Размещены на одной машине.
  • Распределенные. Размещены на нескольких машинах.

Функциональное назначение

  • Операционные. Большую часть времени используются для операций записи (добавление, изменение, удаление данных). Пример: БД 1С.
  • Справочно-информационные. Большую часть времени используются для операций чтения. Пример: БД сайта www.consultant.ru.

Степень доступности

  • Общедоступные. Открыты широкому кругу пользователей. Обычно доступ к базам данных бесплатный. Пример: БД энциклопедии Wikipedia.
  • С ограниченным доступом. Доступ к базам данных ограничен и обычно платный. Пример: БД энциклопедии Encarta.

* Примечание: примеры баз данных сайтов приведены на основе результатов анализа их пользовательского интерфейса и контента. Технически БД могут быть организованы по-другому.

Популярные системы управления базами данных

Система управления базами данных (СУБД) — это программное обеспечение, которое необходимо для создания, редактирования и обслуживания файлов БД. С его помощью можно упростить процесс работы — от ввода данных до отчетности. Кроме того, система управления базами данных помогает выполнять резервное копирование, поддерживать безопасность, предоставлять общий доступ к БД. СУБД позволяет работать с базами данных одновременно нескольким пользователям.

Процесс работы СУБД

MySQL

Одна из самых распространенных систем управления базами данных. Используется в ряде крупных мировых компаний (Meta, Twitter, Amazon, LinkedIn и т.д.). Это реляционная СУБД, относящаяся к свободному программному обеспечению.

Особенности:

  • Возможность работы с различными типами таблиц, от популярных InnoDB или MyISAM до редко используемых MERGE или HEAP.
  • Постоянное обновление и добавление новых поддерживаемых типов таблиц.
  • Высокая скорость работы — MySQL считается одной из самых быстрых несмотря на то, что одновременно с ней могут работать несколько пользователей, а количество строк в таблицах достигает 50 миллионов.
  • Простота — с MySQL несложно работать, потому что она поддерживает меньшее количество возможностей по сравнению с другими СУБД.
  • При работе с MySQL доступен не только текстовый, но и графический режим. Приложение phpMyAdmin позволяет администрировать свою базу данных через браузер без знания SQL-команд.

MySQL — удобная, гибкая и хорошо работающая БД для крупных или средних проектов.

Oracle

СУБД объектно-реляционного типа получила название от компании-разработчика. При работе с Oracle используется язык Java, а также расширение PL/SQL.

Особенности:

  • Возможность быстрого восстановления после сбоев, надежная процедура бэкапа, масштабирование и ряд других полезных функций.
  • Способность обеспечить надежную защиту хранящихся данных.
  • Высокая стоимость активации и последующего использования. По этой причине она не всегда может быть доступна начинающим или небольшим компаниям.

PostgreSQL

PostgreSQL относится к объектно-реляционному типу, свободно распространяется и работает на языках SQL и MySQL. Основное отличие от MySQL — в использовании инноваций и расширенном функционале.

Особенности:

  • перегрузка функций и наследование таблиц;
  • поддержка большого количества типов данных: JSON, XML, «ключ — значение», пространственных данных и многого другого;
  • расширяемость, т.е. можно использовать готовые расширения, а также создавать собственные.

PostgreSQL подходит для хранения больших объемов данных, может обрабатывать сложные запросы. Способна выстраивать небольшие DWH (Data Warehouse), быть хранилищем для геоинформационных систем, мобильных игр, веб-приложений и т.д.

PostgreSQL не подойдет для работы с БД, где необходимо горизонтальное масштабирование, OLAP-хранилище, а также преобладают записи чтения.

MongoDB

Относится к NoSQL-системам. MongoDB — документоориентированная СУБД с открытым исходным кодом. Для хранения данных применяется JSON-подобный формат. В ней используется язык запросов, обеспечивается несколько видов поиска: географический, текстовый и поиск по графам. Способна выдерживать большие нагрузки благодаря горизонтальному масштабированию.

Особенности:

  • Не требуется описание схемы таблиц, как в реляционных БД. Данные хранятся в формате BSON (бинарных JSON-подобных документов).
  • Между коллекциями отсутствуют сложные соединения типа JOIN, как между таблицами реляционных баз данных. Обычно соединение выполняется при сохранении данных благодаря объединению документов.
  • Структура коллекций может различаться. У одного документа может быть один набор полей, в то время как у другого документа — совершенно другой (как тип, так и количество полей). MongoDB может хранить любые данные в формате JSON.

MongoDB можно использовать в мобильных приложениях, CMS-системах, играх, электронной коммерции — в любых сферах, где предполагается высокий уровень нагрузки. Для структурированных баз данных, а также если в будущем предполагается создание таких жестких схем, система применяется редко.

Redis

Еще одна NoSQL-система, предназначенная для хранения данных типа «ключ — значение».

Особенности:

  • обработка около сотни тысяч операций в секунду благодаря хранению информации In-Memory;
  • сохранение данных на диск и запись их в память, если это необходимо;
  • поддержка растровых изображений, геоданных, списков, наборов и других структур.

Благодаря высокой скорости работы Redis подойдет для хранилищ с большим объемом данных: кэш, брокерские данные, инвентаризационные системы, действующие в режиме реального времени, а также систем с краткосрочными данными (сеансы веб-приложений). СУБД нет необходимости использовать при работе с небольшими объемами информации, а также если необходимо OLAP- или OLTP-хранилище.

Elasticsearch

Распределенная СУБД, основанная на Java-библиотеке Lucene. Способна поддерживать как структурированные, так и полуструктурированные данные. Это одна из самых масштабированных поисковых систем. Входит в группу Elastic Stack.

Особенности:

  • поисковый сервер с открытым исходным кодом, который написан на Java;
  • распределенное хранилище документов без схем, REST & JSON;
  • веб-интерфейс REST API с выводом JSON;
  • встроенный анализатор текстов;
  • полнотекстовый поиск;
  • поиск в реальном времени (NRT);
  • поддержка разных языков и геолокации.

Подойдет для задач, в которых предполагается поиск в режиме реального времени большого объема структурированных данных. Это поисковики интернет-магазинов, веб-сайтов, хранение и мониторинг логов из большого количества источников, сервисы, занимающиеся разоблачением шпионских программ и мошенничества.

SQLite

Реляционная СУБД, которая выпускается в виде библиотеки на языке C.

Особенности:

  • Встраивание в само приложение, а не работа по принципу «клиент — сервер». СУБД хранится на устройстве в виде локального файла: так она по умолчанию может быть встроена в некоторые телефоны и компьютеры.
  • Поставка с нулевой конфигурацией, поэтому администрирование или настройка не требуются.
  • Небольшой размер.
  • Автономность, что означает отсутствие внешних зависимостей.
  • SQLite-транзакции полностью совместимы с ACID, обеспечивают безопасный доступ к разным процессам или потокам.

SQLite подходит для работы с мобильными приложениями, веб-сайтами с небольшим трафиком, локальным кэшем, настольными приложениями (инструментами финансового анализа), интернетом вещей.

Для задач, которые предполагают отделение данных от приложения сетью, для сервисов с высоким трафиком, большого количества параллельных операций, больших объемов данных SQLite не подойдет. При этом СУБД способна работать с базами данных размером до 281 терабайта.

Neo4j

Графовая СУБД, которая предназначена для хранения и анализа наборов данных, связанных между собой. Информация в ней представлена в виде отношений, узлов и свойств, которые их описывают. Структура графа меняется в режиме реального времени.

Особенности:

  • высокая производительность и масштабируемая архитектура;
  • поддержка полных правил ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность);
  • мощный декларативный язык запросов Cypher;
  • встроенное веб-приложение Neo4j Browser.

СУБД подойдет для задач, требующих использования графов и анализа связей между данными. Это системы, занимающиеся борьбой с мошенничеством, составлением рекомендаций в режиме реального времени, управлением коммуникациями и IT-инфраструктурой.

Neo4j не подойдет для задач со слабой связью данных, пусть и с хорошей структурой. Также не рекомендуется использовать Neo4j в системах, требующих хранения большого количества двоичных или текстовых данных, системах, где запись информации преобладает над чтением, а также если систему ждет массовое сканирование данных без указания начальной точки поиска. 

Больше чем просто типы данных…

Welcome! Никак руки не доходили сделать эту статью, но теперь я её пишу.

Типы данных — одна из важнейших частей языка. Переменные, функции, поля класса и даже другие типы данных — ничто без данных. Без данных: перменная уже не хранит значение, а функция его не возвращает. Но что такое данные? Почему всё держится именно на них? Зачем данные разделяют на типы? И почему int ≠ 4 байта?
Хочешь узнать ответы? Бегом под кат!

Что такое данные?

— Что такое данные?

Казалось бы… Это все лишь вопрос. Как он связан с данными? Но всё не так просто.
Когда человек задаёт вопрос: он передаёт информацию, а другой человек получает информацию. Когда прозвучит ответ: человек задавший вопрос получит информацию, а человек ответивший на него передаст информацию.

Это называется обмен данными. Но что сдесь данные? Давайте заглянем в терминологию:

Да́нные — зарегистрированная информация; представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств (ISO/IEC/IEEE 24765-2010).

Зачем нужны данные? (Где используются данные?)

Теперь, когда мы знаем что такое данные, мы должны узнать с чем их едят.

На самом деле, данные используются везде. И сейчас, то, что ты читаешь — это данные. А на вид и не скажешь. Вы думали что данные — это единицы, да нолики? А вот и нет. Это ещё и двойки. 2 <- вот, видите? Двойка. Ладно, ладно, давайте без шуток. Данные вездесущи, а программирование — это работа с данными.

Почему всё держится именно на данных

Из прошлого предложения можно понять: «Все — есть данные». Соответсвенно на них же всё и держится. Когда мы создаём переменную: мы передаём в неё данные.

int var = 123; // var = 123

— Но что если мы передадим в переменную… Другую переменную?

Без проблем.

int var = 123; // var = 123
int foo = variable; // foo = var = 123

— Ага, то есть, перменная это тоже данные?

Да, всё именно так.
— А что будет, если мы создадим пустую переменную? Мы же не передаём в неё данные?

Хорошо, давай попробуем.

int var; // var = ?

Чему тогда равна переменная? Нулю? Пустоте(void)? А вот и нет.

int var; // var = ?
var == 0; // False. var ≠ 0

void null; // null is empty. null = void
var == null; // False. var ≠ null. var ≠ void

Выходит в переменной есть данные. Но какие? Это мы должны спросить у конкретных типов данных. Например в int по стандарту(в C++) помещается значение одного из адрессов оперативной памяти.

— Но какого адресса? Он же не случайный?

Нет, конечно. Когда мы создаём переменную: под неё выделяется память, и значение которое было по адрессу нашей новой переменной, присваевается переменной.

int var; // var = junk

— Хмм, хорошо. А что ты скажешь по поводу void? Это же пустота. В void 0 байт. Void ничему не равен.

Хах, давай проверим.

void var; // var is empty
int var_size; // var_size = junk
var_size = sizeof(var); // var_size = 1 (1 byte)

— Стоп, что? Но void же ничему не равен! Как он занимает 1 байт?

На самом деле тут нет ничего странного. Любая переменная в C++ хранится в ОЗУ. И void тоже. Соответственно, void должна что-то хранить. Но что она хранит — мы не можем узнать. Так как void хранит значение, мы можем получить адресс void переменной.

void* var; // var = ?
void var2 = var; // var2 = var

Зачем данные делят на типы?

Для начала, давайте разберёмся, что такое тип данных?

Тип данных — допустимое множество значений.

Это один из вариантов того, как можно описать данный термин. Этот вариант хорошо подходит для этой статьи, because я расказываю только о простых типах данных, а они как раз таки и являются множеством допустимых значений.

Для пользовательских типов данный (ака классы) лучше использовать этот вариант.

Тип данных — класс данных, характеризуемый членами класса и операциями, которые могут быть к ним применены.

— Хорошо. Мы знаем что такое тип данных. А зачем эти типы нужны?

Ответ на данный вопрос есть. Принадлежит он, конечно, не мне.

Наверное, вам известно, что в памяти компьютера все числа хранятся в виде последовательности 0 и 1. Так вот, для того чтобы записать любое число только ноликами и единичками существуют определённые правила. Эти правила довольно сильно отличаются для целых чисел и для вещественных чисел. В памяти компьютера числа «3» и «3.0» будут записаны совершенно по-разному.

int ≠ 4 байта. Почему?

Ответ на этот вопрос предельно прост. Размер и числовой диапазон типов данных задаётся процессором. Соответсвенно размер int зависит от процессора в комьютере. Для 16 битный процессоров — это 2 байта (short int), для 32 и 64 битных — 4 байта (long int). Правда это не всегда так. «Но почему?», — спросите вы меня. А ответа я не дам. Попробуйте найти ответ сами ;)

До связи.

Источники информации:
http://youngcoder.ru/lessons/2/tipy_dannyh.php
http://itandlife.ru/programming/cpp/tipy-dannyx-c/
https://wikipedia.org/

данные

Данные

Да́нные — зарегистрированная информация;
представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств (ISO/IEC/IEEE 24765-2010).

данные

мн.

1.Сведения, факты, характеризующие кого-либо или что-либо, необходимые для каких-либо выводов, решений и т.п.

2.Свойства, способности, качества как условия или основания, необходимые для чего-либо.

данные

мн.
1) Сведения, факты, характеризующие кого-л., что-л., необходимые для каких-л. выводов, решений.
2) Свойства, способности, качества как условия или основания, необходимые для чего-л.

данные

д`анные, -ых

данные

сведения, необходимые для какого-нибудь выводв, решения По официальным данным. Цифровые д. данные свойства, способности, качества как условия или основания для чего-нибудь Хорошие голосовые д. Иметь все д. для научного роста.

данные

в информатике , информация, представленная в формализованном виде, что обеспечивает возможность ее хранения, обработки и передачи.

данные

данные мн.
1) Сведения, факты, характеризующие кого-л., что-л., необходимые для каких-л. выводов, решений.
2) Свойства, способности, качества как условия или основания, необходимые для чего-л.

данные

данных, ед. данное, данного, ср. (книжн.). Сведения, обстоятельства, служащие для какого-н. вывода, решения. Получены данные, что здесь скрывается преступник. Нет достаточных данных для возбуждения уголовного преследования.

данные

данные, -ых

данные

совокупность сведений, информация совокупность свойств, способностей как условие для достижения какой-либо цели или выполнения какой-либо работы пассивная часть программного обеспечения, совокупность значений определенных ячеек памяти, преобразование которых осуществляет код

И далее добавляет, что ЭВМ состоит из процессора, выполняющего заданные программой операции переработки информации; оперативной памяти, где хранится выполняемая в данный момент программа, исходные данные для нее и все необходимые вспомогательные программные средства; внешней памяти (магнитные диски, и ленты, где содержатся необходимые данные пользователей и другая справочная информация); устройства ввода-вывода, с помощью которого информация вводится в ЭВМ и выводится на бумагу или на экран дисплея.

Открыв дверцу, Чемош стал проверять настройку и калибровку приборов, а Шадов, подключив к коллектору данных миниатюрный блок памяти, перегнал в него недельные данные о погоде на Тампе, переданные с метеоспутника.

Официальными данными о потерях в Великой Отечественной войне считаются данные, изданные группой исследователей под руководством консультанта Военно-мемориального центра Вооруженных Сил Российской Федерации Григория Кривошеева в 1993 г.

Много позже Рафи узнал, что переданные «кротом» данные фактически открыли дорогу соглашению между Китаем и США, и затем чуть не привели к практически полному разрыву отношений между Китаем и СССР.

Температура, общее недомогание, слабость, головная боль, – скороговоркой перечислил я данные, переданные мне диспетчером.

Но в том все дело, что переданные данные представляют собой весьма точную характеристику реального спутника Сириуса — Сириуса В.

Текстовые сообщения, набираемые на телефоне, входящие и исходящие вызовы вместе с продолжительностью звонка, SMS, MMS, электронная почта, любые данные, полученные или переданные через Интернет, координаты устройства — все это будет доступно для просмотра в любое время суток.

Новые данные о Венере, переданные советскими автоматическими станциями, показали нереальность проекта Забелина — Сагана.

Но если строго обязательны были для подзаконных верующих заповеди Божии, переданные Моисею через Ангелов, и преслушание многих из этих заповедей влекло за собой смертную казнь (например, прелюбодейцы побиваемы были камнями), то позволительно ли думать, что новозаветным верующим можно безнаказанно нарушать заповеди Божии, данные нам Самим Сыном Божиим, Который относительно нашего спасения открыл нам все, что слышал от Отца (Ин.

Джек: Я использую данные прослеживания со спутника для определения интра-траэктории метеорита.

Ещё одна вещь для вас, последняя в нашей гражданской книге — ПРАВА. Боже, все люди в этой стране постоянно бегают вокруг и кричат об этих правах: «У меня есть право, у тебя нет права, у нас есть право, у них нет права». Народ, я ненавижу портить вам веселье, но нет такой вещи, как «права», ок? Они выдуманы, мы их придумали, как бугимэна, три поросёнка, пинокио, мать гусыня, херню типо того. «Права» — это идея. Они просто выдуманы. Это милая идея, но это всё. Милая и выдуманная. Но если вы думаете, что у вас есть права, позвольте спросить вас вот что: «Откуда они взялись?» Люди скажут: «Ну они были даны Богом, это Богом данные права». Вот и снова мы о том. Оправдание Богом. Последнее прибежище человека без ответов и аргументов — «они даны Богом». Всё, что угодно, что мы не можем объяснить должно быть снизошло от Бога. Лично я, народ, думаю, что если ваши права даны Богом, он бы дал вам право на какую-то ежедневную еду и дал бы право на крышу над головой, бог бы присматривал за вами. Он бы не волновался о том, есть ли у вас пистолет, потому что вы можете напиться в воскресный вечер и убить родителей подружки. Но скажем — это правда. Скажем, Бог дал нам эти права. Но зачем ему давать нам определённое количество прав? Билль о правах в этой стране имеет 10 положений. ок? 10 прав. И очевидно, Бог неряшливо поработал эту неделю, потому что нам пришлось изменять этот билль еще 17 раз, потому что бог забыл пару вещей, типо как рабство, просто выскользнуло у него из головы. Но скажем, Бог дал нам изначально 10 прав, британцам он дал 13, у немцев 29, у бельгийцев 25, у шведов только 6, а некоторые люди в мире не имеют вообще никаких прав. Что это за божий промысел? Вообще нет прав? С чего бы это Богу разным людям в разных странах давать разное количество прав? Скука? Развлечение? Плохая арифметика? Неужели после всего мы просто выясним, что Бог не силён в математике? Нет, это не похоже на божественное планирование. Больше похоже на людское планирование. Выглядит, будто одна группа пытается контролировать другую. Другими словами, бизнес — обычное дело в Америке. Теперь, если вы думаете, что у вас есть права, одно последнее задание для вас. В следующий раз, когда будете у компа, зайдите в Интернет, идите на Википедия, в поле поиска наберите «японские американцы 1942 год» и вы узнаете всё о ваших драгоценных правах. В 1942 году 110 тысяч японо-американцев, благонадёжные, законопослушные люди были брошены в военные лагеря просто потому, что их родители родились не в той стране. Это всё, что они сделали не так. У них не было права на адвоката, не было права на честный суд, не было права на жюри присяжных, без прав на расследование любого вида. Единственный путь, который у них был, прямо вот сюда — в военные лагеря. Именно тогда, когда этим американским гражданам больше всего были нужны их права, правительство их отняло. А права — это не права, если кто-то может их забрать. Это привилегии, и это всё, что мы когда-либо имели в этой стране — перечень временных привилегий. И даже если вы хоть изредка читаете новости, понимаете, что этот список с каждым годом становится всё короче и короче. Когда дело касается прав, лично я думаю, что две вещи правда: у нас либо неограниченные права, либо вообще нет прав. Лично я склоняюсь к неограниченным правам.

Ниже приводятся цитаты из видеоигр Final Fantasy Tactics (FFT) и Final Fantasy Tactics: The War of the Lions (FFT:TWoL). Данные произведения никогда официально не переводились на русский. В оригинале видеоигры сначала вышли на японском языке, однако, поскольку перевод на русский был осуществлён с английских вариантов, поскольку официальный английский вариант часто в некоторой мере отличается от японского, а также поскольку английский вариант будет понятен более широкой аудитории, в качестве оригиналов указан именно он. Сюжет видеоигр в целом схож, но в переиздании (FFT:TWoL) полностью переписаны тексты и местами смещены смысловые акценты. Для переводов использована любительская художественная версия от Xronist с последующим максимальным приближением к английскому первоисточнику.

Из моих разговоров с российскими чиновниками я могу судить, что последние лет 12 они были очень озабочены российским имиджем в США. Они полагают, что американская пресса освещала Россию нечестно. Поэтому постоянно изыскивались пути улучшить этот имидж. Я не считаю, что данные попытки были очень успешными. Большие деньги были потрачены не самым эффективным образом. Однако американцы аналогичным образом озабочены своим восприятием в России. Освещение Америки в России очень негативно. Однако мы не тратим кучу денег, беспокоясь по поводу нашего имиджа. (2008)

Законы Мироздания, данные человечеству, являют собой новые знания о способах прогрессирования души и восхождении её в Высшие миры.

Чендлер: Ну всё, детки, мне пора на службу, если я вовремя не введу данные в компьютер… То никто и не заметит.

Мне кажется, что когда люди сочиняют свои регистрационные адреса для Сети, они узнают о себе больше, чем могут сказать данные им при рождении имена. Надо будет тщательно подобрать себе новое имя.

Функции задерживают связь, структуры данных стимулируют связь. Мораль: Структурируйте данные как можно позднее в процессе программирования.

Джек: Я использую данные прослеживания со спутника для определения интра-траэктории метеорита.

Картер: (а Маккее) Знаешь, Кэм, он прав. Как мне не больно это говорить, данные из нашей первой попытки поддерживают его аргумент.

Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков»

Вашему вниманию представляется Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинских работников (врачи, медсестры и фармацевты).
Тест с ответами по теме «Описание качественных и количественных признаков» в рамках программы НМО: непрерывного медицинского образования для медицинского персонала высшего и среднего звена (врачи, медицинские сестры и фармацевтические работники) позволяет успешнее подготовиться к итоговой аттестации и/или понять данную тему.

1. Бинарные переменные относятся к

1) качественным номинативным данным;+
2) качественным порядковым данным;
3) количественным дискретным данным;
4) количественным непрерывным данным.

2. Всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте, которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов, можно считать

1) биомедицинскими данными;+
2) важными данными;
3) клиническими данными;
4) паспортными данными.

3. Выделяют следующие типы биомедицинских данных

1) клинические;+
2) морфологические;
3) паспортные;+
4) социальные, социоэкономические.+

4. Данные – это

1) беседа с пациентом пациента;
2) зарегистрированная информация;+
3) информация из паспорта пациента;
4) представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств.+

5. Для описания количественных данных, закон распределения которых неизвестен, принято использовать

1) доверительные интервалы;
2) медиану и квартили;+
3) среднее значение и среднеквадратическое отклонение;
4) частоты.

6. Доверительный интервал может быть рассчитан для

1) медианы;+
2) начала координат;
3) относительной частоты;+
4) среднего значения.+

7. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±2σ лежит ____ всех значений параметра

1) 50%;
2) 68,26%;
3) 75,8%;
4) 95,44%.+

8. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±3σ лежит ____ всех значений параметра

1) 68,26%;
2) 75,8%;
3) 95,44%;
4) 99,72%.+

9. Если параметр распределён в соответствии с нормальным распределением, то в интервале μ±σ лежит ____ всех значений параметра

1) 50%;
2) 68,26%;+
3) 75,8%;
4) 95,44%.

10. Если попадания одного объекта (пациента) в одну из выборок однозначно определяет объект для второй и последующих выборок данного исследования, то такие выборки называют

1) зависимые;+
2) независимые;
3) связанные;+
4) случайные.

11. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 118 человек, то можно указать ____ знаков после запятой

1) 0;
2) 1;+
3) 2;
4) 3.

12. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 5120 человек, то можно указать ____ знаков после запятой

1) 0;
2) 1;
3) 2;+
4) 3.

13. Если процентное значение относительной частоты оценивается по выборке объемом 69 человек, то можно указать ____ знаков после запятой

1) 0;+
2) 1;
3) 2;
4) 3.

14. Зарегистрированная информация – это

1) данные;+
2) события;
3) факты;
4) цифры.

15. Значение в выборке, которое встречается наиболее часто, называют

1) квартилем;
2) медианой;
3) модой;+
4) средним.

16. Значение, отделяющие 18% наименьших значений признака, следует назвать

1) 18-тым процентилем;+
2) верхним квантилем;
3) нижним квартилем;
4) стандартной ошибкой среднего.

17. Интервал, в который попадает истинное значение измеряемой величины с заданной вероятностью, называют

1) вероятностным интервалом;
2) доверительным интервалом;+
3) интервалом изоляции;
4) интервалом надежности.

18. Категориальные данные – это

1) исключительно номинативные качественные данные;
2) исключительно порядковые качественные данные;
3) любые качественные данные;+
4) любые количественные данные.

19. Качественными данными являются

1) возраст пациента;
2) группа крови пациента;+
3) пол пациента;+
4) температура тела пациента.

20. Количественными данными являются

1) возраст пациента;+
2) группа крови пациента;
3) пол пациента;
4) температура тела пациента.+

21. Корректная запись описательной статистики нормально распределённых данных может иметь вид

1) M ± S;
2) M ± m;
3) M ± m, S;+
4) M ± σ2.

22. Нормальное распределение однозначное задаётся всего двумя величинами

1) доверительным интервалом;
2) математическим ожиданием;+
3) модой;
4) среднеквадратическим отклонением.+

23. Описать параметр значит

1) указать необходимый и достаточный набор числовых характеристик параметра (переменной) для данной выборки, позволяющих в необходимом объеме восстановить вид распределения описываемого параметра в данной выборке;+
2) указать среднее значение параметра и СКО;
3) указать среднее значение параметра и доверительный интервал;
4) указать среднее значение параметра, доверительный интервал и СКО.

24. Оценку вида распределения количественных данных можно проводить с помощью

1) критерия Колмогорова-Смирнова;+
2) критерия Лиллиефорса;+
3) критерия Стьюдента;
4) критерия Шапиро-Уилка.+

25. Переменные с двумя возможными значениями принято называть

1) бинарными;+
2) группирующими;
3) количественными;
4) факторными.

26. Представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств называют

1) данными;+
2) записями;
3) информацией;
4) файлами.

27. При объёме выборок больше 20 в качестве 95%-ного доверительного интервала можно использовать интервал

1) от M – 1,3 m до M + 1,3 m;
2) от M – 2 m до M + 2 m;+
3) от M – 3 m до M + 3 m;
4) от M – m до M + m.

28. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется

1) нормальным распределением;+
2) обычным распределением;
3) распределением Бернулли;
4) распределением Пуассона.

29. Распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса, называется

1) нормальным распределением;+
2) обычным распределением;
3) распределением Бернулли;
4) распределением Гаусса.+

30. С точки зрения математической статистики данные подразделяют на

1) дискретные и порядковые;
2) качественные и количественные;+
3) количественные и порядковые;
4) непрерывные и номинативные.

31. С точки зрения математической статистики данные подразделяют на

1) значимые;
2) качественные;+
3) количественные;+
4) незначимые.

32. Символом M обычно обозначают

1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;+
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.

33. Символом m обычно обозначают

1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.+

34. Символом σ часто обозначают

1) дисперсию;
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;+
4) стандартную ошибку среднего.

35. Символом σ2 часто обозначают

1) дисперсию;+
2) среднее значение параметра;
3) стандартное отклонение параметра;
4) стандартную ошибку среднего.

36. Соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности называют

1) значимостью;
2) мощностью;
3) надежностью;
4) репрезентативностью.+

37. Среди качественных данных принято выделять

1) дискретные и непрерывные;
2) дискретные и порядковые;
3) непрерывные и номинативные;
4) номинативные и порядковые.+

38. Среди качественных данных принято выделять

1) дискретные;
2) непрерывные;
3) номинативные;+
4) порядковые.+

39. Среди количественных данных принято выделять

1) дискретные;+
2) непрерывные;+
3) номинативные;
4) порядковые.

40. Среди количественных данных принято выделять

1) дискретные и непрерывные;+
2) дискретные и порядковые;
3) непрерывные и номинативные;
4) номинативные и порядковые.

41. Среднее значение может обозначаться символами

1) M;+
2) SD;
3) Х̅;+
4) х̅.+

42. Среднее значение роста человека в сантиметрах может содержать не более одного знака после запятой

1) если исследователя не интересуют значения большей точности;
2) если точность измерения роста была 0,1 мм;
3) если точность измерения роста была 1 мм;
4) если точность измерения роста была 1 см.+

43. Среднее стандартное отклонение может обозначаться символами

1) S;+
2) SD;+
3) σ;+
4) СКО;+
5) Х̅.

44. Стандартная ошибка среднего может обозначаться символами

1) SE;+
2) SEM;+
3) m;+
4) sd;
5) sх.+

45. Такое значение признака в выборке, что ровно половина из элементов выборки больше него, а другая половина меньше него, называется

1) верхним квартилем;
2) медианой;+
3) средним значением;
4) стандартной ошибкой.

46. Число случаев, включённых в выборочную совокупность, обычно называют

1) мощностью исследования;
2) населённостью группы;
3) объёмом выборки;+
4) численностью выборки.

Специальности для предварительного и итогового тестирования:

Авиационная и космическая медицина, Акушерство и гинекология, Аллергология и иммунология, Анестезиология-реаниматология, Бактериология, Вирусология, Водолазная медицина, Гастроэнтерология, Гематология, Генетика, Гериатрия, Гигиена детей и подростков, Гигиена питания, Гигиена труда, Гигиеническое воспитание, Дезинфектология, Дерматовенерология, Детская кардиология, Детская онкология, Детская урология-андрология, Детская хирургия, Детская эндокринология, Диетология, Инфекционные болезни, Кардиология, Клиническая лабораторная диагностика, Клиническая фармакология, Колопроктология, Коммунальная гигиена, Косметология, Лабораторная генетика, Лечебная физкультура и спортивная медицина, Лечебное дело, Мануальная терапия, Медико-профилактическое дело, Медико-социальная экспертиза, Медицинская биофизика, Медицинская биохимия, Медицинская кибернетика, Неврология, Нейрохирургия, Неонатология, Нефрология, Общая врачебная практика (семейная медицина), Общая гигиена, Онкология, Организация здравоохранения и общественное здоровье, Ортодонтия, Остеопатия, Оториноларингология, Офтальмология, Паразитология, Патологическая анатомия, Педиатрия, Педиатрия (после специалитета), Пластическая хирургия, Профпатология, Психиатрия, Психиатрия-наркология, Психотерапия, Пульмонология, Радиационная гигиена, Радиология, Радиотерапия, Ревматология, Рентгенология, Рентгенэндоваскулярные диагностика и лечение, Рефлексотерапия, Санитарно-гигиенические лабораторные исследования, Сексология, Сердечно-сосудистая хирургия, Сестринское дело, Скорая медицинская помощь, Социальная гигиена и организация госсанэпидслужбы, Стоматология детская, Стоматология общей практики, Стоматология общей практики (после специалитета), Стоматология ортопедическая, Стоматология терапевтическая, Стоматология хирургическая, Судебно-медицинская экспертиза, Судебно-психиатрическая экспертиза, Сурдология-оториноларингология, Терапия, Токсикология, Торакальная хирургия, Травматология и ортопедия, Трансфузиология, Ультразвуковая диагностика, Управление и экономика фармации, Управление сестринской деятельностью, Урология, Фармацевтическая технология, Фармацевтическая химия и фармакогнозия, Фармация, Физиотерапия, Фтизиатрия, Функциональная диагностика, Хирургия, Челюстно-лицевая хирургия, Эндокринология, Эндоскопия, Эпидемиология.

Уважаемые пользователи!

В это непростое время мы делаем все, чтобы сохранить ваше время. Если хотите сказать Спасибо, то можете просто отправить ДОНАТ.

Спасибо, что вы с нами!

Базовые понятия и область применения статистики в медицине

1. Целевая аудитория

Практикующие врачи — понимание основ статистического анализа необходимо для критического анализа информации
(клинических рекомендаций, статей, докладов, рекламных материалов и пр.) о результатах медицинских исследований, прежде всего — о
медицинских вмешательствах (лечебных, профилактических, диагностических, скрининговых).

Врачи-исследователи: та же необходимость, что и у практических врачей + для правильного проведения исследований и подготовки публикаций.

2. Область применения статистики и некоторые примеры

2.1. Вместо эпиграфа

«Когда-то мне казалось, что медицинские журналы приходят к нам из идеального мира. В этом мире,
недоступном простым смертным, авторы публикаций в совершенстве владеют статистическими методами, а строгие редакторы
ни за что не пропустят работу со статистическими ошибками. Однако очень скоро я понял, как легко опубликовать ошибочную
и просто бессмысленную статью, как невысок барьер на пути несостоятельной работы к читателю. Авторы и редакторы
медицинских журналов живут в том же мире, что и мы и имеют о статистике примерно такое же представление, что и
остальные его обитатели. В этом суровом мире существует, помимо прочего, такая неприятная вещь, как ограничение финансирования».

Стентон А. Гланц, 1998 г.

2.2. Пример: зависимость «обнаружена»

У 5 добровольцев измерили суточный диурез после приема разных доз препарата (предлагаемого диуретика).
Зависимость диуреза от дозы представлена на рис. А: чем больше доза — тем больше диурез. Надёжен ли такой вывод?

2.3. Пример: «обнаруженная» зависимость на самом деле отсутствует

Предположим, что если бы была исследована связь дозы и диуреза у всех людей, то зависимость бы не обнаружилась (Рис. B).

Пять человек, вошедших в первоначальное исследование, помечены зеленым.
В данном случае мнимая зависимость порождена случайностью. С помощью статистических методов можно оценить вероятность подобной ошибки.

2.4. Доказательная медицина

Доказательная медицина (англ. Evidence-based medicine — медицина, основанная на доказательствах) — подход к медицинской практике,
при котором решения о применении профилактических, диагностических и лечебных мероприятий принимаются исходя из имеющихся доказательств их эффективности и безопасности.
Такие доказательства подвергаются поиску, сравнению, обобщению и широкому распространению для использования в интересах пациентов (Evidence Based Medicine Working Group, 1993).

2.5. Главные постулаты доказательной медицины

1. Каждое клиническое решение врача должно базироваться на научных фактах (врачебная практика).
2. «Вес» каждого факта тем больше, чем строже методология исследования, в ходе которого факт получен (научные исследования).

2.6. Некоторые примеры исследовательских вопросов в медицине

  • Почему одни пациенты реагируют на лечение, а другие — нет? Как понять, что конкретный пациент отреагирует на лечение?
  • Чем отличаются пациенты, которые заболеют некоторым заболеванием в течении следующих 3 (5, 10 и т.д.) лет, от тех, которые не заболеют?
  • Как понять, что конкретный пациент может заболеть?
  • У каких пациентов после ДТП будет ухудшение состояния в течении ближайших суток?
  • Какое лечения для данного пациента будет более эффективно?
  • Разработан новый подход к лечению некоторого заболевания. Новое лечение не хуже традиционного? Лучше?
  • Связано ли изменение одного параметра с изменением другого?
  • Как опознать больного среди здоровых?

2.7. Примеры исследовательских вопросов: на языке математической статистики

  • Выявление различий (сравнение) между двумя или более независимыми выборками по качественным и/или количественным признакам.
  • Классификация объектов.
  • Построение прогноза.
  • Выявление различий (сравнение) между двумя и более зависимыми выборками по качественным и/или количественным признакам.
  • Исследования взаимосвязи переменных.

3. Базовые понятия статистического анализа медицинских данных

3.1. Данные и их типы

Данные — зарегистрированная информация; представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации,
или обработки человеком или с помощью автоматических средств (определение международного стандарта ISO/IEC/IEEE 24765:2010).

Биомедицинскими данными можно считать всю зарегистрированную соответствующим образом информацию о пациенте,
которая может быть важна при проведении исследования и интерпретации его результатов.
Можно выделить следующие группы биомедицинских данных:

  • Паспортные: пол, возраст, район проживания, национальность…
  • Социальные, социоэкономические: семейный статус, уровень образования, профессия, экономический уровень семьи…
  • Клинические: Anamnesis morbi, результаты диагностических и лабораторных исследований, результаты проф.осмотров и скрининговых тестов, проводимое лечение, отклик на лечение и отдалённые результаты…

Данные и их типы

Количественные данные или количественные параметры, количественные признаки, — это данные, выражаемые числами, с которыми можно производить арифметические действия.

  • Примеры количественных данных: температура тела (в градусах), масса тела (в килограммах), артериальное давление (в миллиметрах ртутного столба).
  • Про изменение количественного параметра можно говорить, например, что он увеличился вдвое: массе тела ребёнка за первый год жизни увеличивается в 2-2,5 раза.

Количественные данные могу измеряться в непрерывной или дискретной шкале.

Например, температуру тела можно изменять с любой точностью (непрерывная шкала) или, как это делается на практике, с шагом в 0,1 градуса, т.е. используя дискретную шкалу с шагом в 0,1 градус -фиксированный набор возможных значений с заданным расстоянием между ними.

Есть варианты строго дискретных параметров — для таких непрерывная шкала не имеет смысла. Например, число лейкоцитов в поле зрения при общем анализе мочи, или число пациентов с интересующим исследователя состояние может быть только целым.

Чаще всего на практике используются дискретные количественные данные, т.к. изменение непрерывного параметра происходит с некоторым шагом или некоторой точностью.

Качественные данные, или качественные параметры, качественные признаки, — это данные, выражающие наличие определённого качества или отношение к определённой группе объектов. С качественными признаками невозможно производить арифметические действия. Качественные данные также забывают категориальными.

  • Примеры качественных данных: пол пациента, наличие или отсутствие некоторой патологии, стадия заболевания, диагноз, используемый для лечения препарат.

Качественные данные могут быть:

  • Порядковыми, т.е. с однозначно упорядоченной, осмысленной последовательностью значений. Например, стадии заболевания или возвратная группа пациента: первая стадия легче, чем вторая, а вторая легче, чем третья; пациенты пожилого возраста моложе, чем пациенты старческого возраста.
  • Номинальными (номинативными), для которых нет однозначного содержательно интерпретируемого порядка и значения которых по существу являются наименованиями. Например, используемый для лечения препарат, диагноз пациента.

Среди номинативных данных часто выделяют бинарные: качественные параметры с двумя вариантами значений. Например, пол мужской или женский, наличие или отсутствие некоторой патологии.

При необходимости из количественных данных всегда можно получить качественные, разбив количественную шкалу на интервалы и поименовав их.

Возрастная периодизация (классификация ВОЗ)
Возраст
(количественная шкала)		 Возрастной период
(качественная порядковая шкала)
18-44 лет Молодость
44-60 лет Средний возраст
60-75 лет Пожилой человек
75-90 лет Старческий период
90+ лет Долгожитель
120+ лет Почетный старпер
150+ лет Путин переизбирается на 20-й срок

Перевод между типами данных возможен в следующей последовательности:

Количественные непрерывные

⇓

Количественные дискретные

⇓

Качественные порядковые

⇓

Качественные номинальные

⇓

Качественные бинарные

3.2. Выборки и типы исследований

Понятие выборки и генеральной совокупности

Изучаемая популяция объектов исследования называется генеральной совокупностью.

Для изучения закономерностей, характеризующих генеральную совокупность, производят выборку из генеральной совокупности, предполагая, что при достаточной численности её представителей (объёме выборки) статистические характеристики выборки будут относиться и ко всей генеральной совокупности.

Независимыми выборки называются в том случае, если попадания одного объекта (пациента) в одну их них никак не связано в попаданием других объектов (пациентов) в другие выборки данного исследования. Например: исследования различий значений некоторого параметра у мужчин и женщин.

Зависимыми (связанными) выборки называются в том случае, если попадания одного объекта (пациента) в одну их них однозначно определяет объект для второй и последующих выборок.

Например: исследования различий значений некоторого параметра у пациентов до и после лечения, исследования пар близнецов, исследования влияние параметров матери на значения параметров их детей.

Объем выборки — это число случаев, включенных в выборочную совокупность (количественная характеристика выборки).

Репрезентативность (фр. representation представление) — это соответствие характеристик выборки характеристикам генеральной совокупности.

Типы научно-медицинского исследования по протяжённости:

Поперечное исследование — обследование каждого пациента производится однократно.
Продольное исследование — проводится при условии выделения определенной группы пациентов, среди которых будет проводиться систематическое повторное наблюдение за течением болезни.

Типы научно-медицинского исследования по моменту начала сбора данных:

Проспективное — группа больных специально формируется и затем целенаправленно периодически наблюдается.
Ретроспективное — исследование проводится путем анализа уже имеющихся в медицинской документации данных о больных.

Дизайн исследования:

Не слепое исследование — и исследователь, и участники групп знают, кто относится к тестовой группе, а кто — к контрольной.
Простое слепое исследование — исследователь знает, кто относится к тестовой группе, а кто — к контрольной, но этого не знают сами участники групп.
Двойное слепое исследование — о разбиении на группы не знают ни участники групп, ни исследователь, знает только внешний контролёр.

Потребность в статистическом анализе:

Знания по статистическому анализу необходимы на следующих этапах проведения медицинских исследований:
1. Планирование исследования:
Позволяет определить объем и количество выборок, минимизировать число вопросов в анкетных исследованиях и др.
2. Сбор данных:
Позволяет контролировать качество собираемых данных еще до окончания исследования.
3. Подготовка данных к анализу:
Позволяет обнаруживать ошибки в данных.
4. Собственно анализ данных.
5. Интерпретация результатов, формулировка выводов, подготовка публикаций.
Рекомендуется включение в команду исследователей специалиста по анализу медицинских данных!

3.3. Понятия распределения, статистической гипотезы и критерия

Нормальное распределение, или распределение Гаусса —
распределение вероятностей, которое в случае одной переменой задаётся функцией плотности вероятности, совпадающей с функцией Гаусса. Считается, что большинство биологических параметров имеет именно нормальное распределение.

Важные свойства нормального распределения

Нормальное распределение однозначное задаётся всего двумя величинами: μ — математическим ожиданием (средним значением) и σ — среднеквадратическим отклонением (или дисперсией — σ2).
В интервале μ±σ лежит 68,26% всех значений признака, интервале μ±2σ — 95,44% всех значений признака, интервале μ±3σ — 99,72% всех значений признака.

Статистическая гипотеза и уровень значимости

Статистическая гипотеза — любое предположение, касающееся неизвестного распределения случайных величин.
Н0 — Нулевая гипотеза — гипотеза, подлежащая проверке. Обычно формулируется об отсутствии различий.
Н1 — Альтернативная гипотеза — каждая допустимая гипотеза, отличная от нулевой.

Уровень значимости (α) — пороговая величина Р — значения -допускаемая вероятность ошибки при отвержении гипотезы Н0. В медицине — как правило 0,05.

Статистический критерий

Статистический критерий — строгое математическое правило, по которому принимается или отвергается та или иная статистическая гипотеза с известным уровнем значимости.
Статистический критерий, который следует использовать в конкретном случае, определятся в зависимости от:

  • типа данных
  • типа распределения
  • количества выборок
  • структуры и дизайна исследования

Принято выделять параметрические и непараметрические критерии.

Выбор статистического теста (критерия) для сравнения групп зависит от:

1. Типа анализируемого признака (бинарный, количественный, качественный).
2. Вида распределения (в случае анализа количественных признаков):
  — для нормально распределенных признаков могут применяться параметрические тесты,
  — для любых/неизвестных распределений — непараметрические тесты.
3. Сопряженности выборок:
  — несвязанные (независимые) выборки (пример: группы независимых пациентов),
  — связанные (зависимые) выборки (пример: данные повторных измерений).
4. Числа сопоставляемых групп:
  — две группы,
  — три и более группы.

Параметрические критерии используют параметры нормального распределения — среднее и стандартное отклонение и применимы и более предпочтительны только в тех случаях, когда есть основания предполагать, что исследуемые признаки подчиняются нормальному распределению.

Основные параметрические статистические тесты для сравнения групп по количественным признакам
Нормальные распределения признака в группах Несвязанные группы Связанные группы
2 группы Т-критерий Стьюдента для несвязанных групп Т-критерий Стьюдента для связанных групп
3 и более Дисперсионный анализ (ANOVA) —

Непараметрические критерии не зависят от вида распределения. Часто это ранговые критерии, в которых вместо числовых значений признаков используются их ранги, определяющие номер каждого измерения в упорядоченном по возрастанию ряду всех измерений.

Основные непараметрические статистические тесты для сравнения групп по количественным признакам
Нормальные распределения признака в группах Несвязанные группы Связанные группы
2 группы U-Критерий Манна-Уитни Критерий Уилкоксона (Вилкоксона)
3 и более Критерий Краскела-Уоллиса Критерий Фридмана

4. Последовательность действий при статистическом анализе данных

  • Подготовка данных — формирование массива, чистка, контроль корректности загрузки.
  • Исследование типа распределения.
  • Описательная статистика.
  • Аргументированный выбор соответствующего статистического метода.
  • Сравнение групп с использованием соответствующего статистического метода.
  • Исследование взаимосвязи с использованием соответствующего статистического метода
  • Многомерные методы статистического анализа, машинное обучение и другие сложные методы и подходы.

Данные – что означает? Определение, значение, примеры употребления

Ищешь, что значит слово данные? Пытаешься разобраться, что такое данные? Вот ответ на твой вопрос:

Значение слова «данные» в словарях русского языка

Данные это:

Данные

Да́нные — зарегистрированная информация;
представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств (ISO/IEC/IEEE 24765-2010).

Википедия

Данные

мн.

1.Сведения, факты, характеризующие кого-либо или что-либо, необходимые для каких-либо выводов, решений и т.п.

2.Свойства, способности, качества как условия или основания, необходимые для чего-либо.

Большой современный толковый словарь русского языка

Данные

мн.
1) Сведения, факты, характеризующие кого-л., что-л., необходимые для каких-л. выводов, решений.
2) Свойства, способности, качества как условия или основания, необходимые для чего-л.

Новый толково-словообразовательный словарь русского языка Ефремовой

Данные

д`анные, -ых

Словарь русского языка Лопатина

Данные

сведения, необходимые для какого-нибудь выводв, решения По официальным данным. Цифровые д. данные свойства, способности, качества как условия или основания для чего-нибудь Хорошие голосовые д. Иметь все д. для научного роста.

Словарь русского языка Ожегова

Данные

в информатике , информация, представленная в формализованном виде, что обеспечивает возможность ее хранения, обработки и передачи.

Современный толковый словарь, БСЭ

Данные

данные мн.
1) Сведения, факты, характеризующие кого-л., что-л., необходимые для каких-л. выводов, решений.
2) Свойства, способности, качества как условия или основания, необходимые для чего-л.

Толковый словарь Ефремовой

Данные

данных, ед. данное, данного, ср. (книжн.). Сведения, обстоятельства, служащие для какого-н. вывода, решения. Получены данные, что здесь скрывается преступник. Нет достаточных данных для возбуждения уголовного преследования.

Толковый словарь русского языка Ушакова

Данные

данные, -ых

Полный орфографический словарь русского языка

Данные

совокупность сведений, информация совокупность свойств, способностей как условие для достижения какой-либо цели или выполнения какой-либо работы пассивная часть программного обеспечения, совокупность значений определенных ячеек памяти, преобразование которых осуществляет код

Викисловарь

Где и как употребляется слово «данные»?

Кроме значения слова «данные» в словарях, рекомендуем также ознакомиться с примерами предложений и цитат из классической литературы, в которых употребляется слово «данные».

Так вы сможете гораздо легче понять и запомнить, как правильно употребляется слово «данные» в тексте и устной речи.

Примеры употребления слова «данные»

Из этой нормы следует, что для решения в данном случае вопроса о приостановлении производства по делу арбитражный суд должен обладать надлежащей информацией гражданско-правового характера о реорганизации указанного лица.

По крайней мере, другие известные на данный момент случаи перехвата высотных разведчиков были неудачными.

На момент написания данной книги существует примерно 4500 видов криптовалют и альткойнов.

Синонимы, антонимы и гипонимы к слову «данные»

Синонимы к слову «данные»:

  • показатель
  • условие
  • информация
  • сведения

Антонимы к слову «данные»:

  • код

Гиперонимы к слову «данные»:

  • информация

Гипонимы к слову «данные»:

  • донесение
  • геоданные
  • аудиоданные

Разбор слова «данные»

Данные является ответом на вопросы из кроссвордов

  • Анкетные … 6 букв
  • Статистические … 6 букв
  • Сведения, необходимые для решения
  • Показатели
  • Хранятся в компьютере
  • Сведения, факты, характеризующие необходимые для выводов, решений
  • В информатике — информация, представленная в формализованном виде
  • Сведения
  • Информация из базы
  • Персональные … сотрудника

МИНОБРНАУКИ
РОССИИ

Санкт-Петербургский
государственный

электротехнический
университет

«ЛЭТИ»
им. В.И. Ульянова (Ленина)

Кафедра
информационных систем

отчет

по практической
работе №1

по дисциплине
«Теория информации»

Тема: Данные.
Информация

Студент гр. 8363

Нерсисян А. С.

Преподаватель

Писарев И. А.

Санкт-Петербург

2020

Цель
работы

Изучить понятия
данных, информации, структуру процесса
передачи данных.

Вопросы по теме
1:

1. Понятие
«данные». Дать определения из разных
источников с указанием источника.

2. Понятие
«информация». Дать определения из
разных источников с указанием источника.

3. Структура
процесса передачи данных.

4. Информационные
технологии. Определения понятия из
разных источников с указанием источника.

Выполнение работы

  1. Понятие
    «данные».

Данные
— зарегистрированная информация,
представление фактов, понятий или
инструкций в форме, приемлемой для
общения, интерпретации, или обработки
человеком или с помощью автоматических
средств [1, с.88].

Данные
— информация о регистрируемом сигнале,
представленная в виде, позволяющем
хранить, передавать ее или обрабатывать
как человеком, так и с помощью технических
средствах [2,
с.11].

Данные
— предоставление информации в формальном
виде, пригодном для передачи, интерпретации
или обработки людьми или компьютерами.
[3, с.56, п. 4.259].

Данные
— информация, представленная в виде,
пригодном для обработки автоматическими
средствами при возможном участии
человека [4, с.4].

Данные
представляют информацию, зафиксированную
на материаль-ных носителях, являющейся
формализованной (структурированной)
информацией, записанной на языке, в т.ч.
в компьютерном виде [5, с.18].

Во всех
определениях данные – это информация
в структурированном виде, пригодная
для хранения, передачи и обработки
компьютером или человеком.

Собственное
определение:

Данные
— зарегистрированная информация,
представление фактов, понятий или
инструкций в
структурированной
форме, приемлемой для понимания,
интерпретации, или обработки человеком
или с помощью автоматических средств
(компьютера).

  1. Понятие
    «информация».

Информация —
знания о
предметах, фактах, идеях и т. д., которыми
могут обмениваться люди в рамках
конкретного контекста [1,
с.179].

Информация —
данные об
объектах и явлениях, их параметрах,
свойствах и состоянии
[2, с.12].

Информация —
сведения о фактах, концепциях, объектах,
событиях и идеях, которые в данном
контексте имеют вполне определенное
значение [4,
с.26].

В
международных и государственных
стандартах, в отличие от компьютерной
литературы, в определении информации
также идет речь о конкретном контексте.
Имеется в виду, что информация относящиеся
к теме обсуждения (контексту) несет в
себе больше информации, чем дополнительная
информация не относящиеся к контексту.

Собственное
определение:

Информация —
Любые данные, представленные в электронной
форме, написанные на бумаге, высказанные
на совещании или находящиеся на любом
другом носителе, используемые людми
или автоматизированными системами
для принятия решений, прогнозирования,
обработки операций и т.п., включая
компоненты программного обеспечения
системы обработки.

  1. Структура
    процесса передачи данных.

Источник информации

Приёмник информации

Канал связи

Декодирующее устройство

Кодирующее устройство

Помехи

  1. Информационные
    технологии.

Информационные
технологии
— ресурсы, необходимые для сбора,
обработки, хранения и распространения
информации [1,
с.175].

Информационная
технология —
это совокупность методов, производственных
процессов и программно-технических
средств, объединенных в технологическую
цепочку, обеспечивающую сбор, хранение,
обработку, вывод и распространение
информации для снижения трудоемкости
процессов использования информационного
ресурса, повышения их надежности и
оперативности [2, с.15].

Информационные
технологии
— совокупность методов и способов
получения, обработки, представления
информации, направленных на изменение
ее состояния, свойств, формы, содержания
и осуществляемых в интересах пользователей
[5,
с.30].

Информационные
технологии
— совокупность методов, производственных
и программно-технологических средств,
объединенных в технологическую цепочку,
обеспечивающую сбор, хранение, обработку,
вывод и распространение информации [5,
с.30].

Информационные
технологии
— это системно-организованная
последовательность операций, выполняемых
над информацией с использованием средств
и методов автоматизации [5,
с.31].

По сравнению с
международными и государственными
стандартами, в технической литературе
предназначенной для обучения студентов
дано более развернутое и понятное
определение информационных технологий.

Собственное
определение:

Информационные
технологии
— технические и программные ресурсы,
объединенных в технологическую цепочку,
обеспечивающую сбор, хранение, обработку,
вывод и распространение информации
между людей и автоматическими системами
(компьютерами).

СПИСОК
ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

  1. International standard
    ISO/IEC/IEEE 24765-2010. Systems and software engineering —
    Vocabulary. Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc.
    2010.

  2. Информатика и
    информационные технологии: пособие /
    В.А. Шаршунов, Д.В. Шаршунов, В.Л. Титов.
    Минск: Мисанта, 2016. — 928 с.

  3. ГОСТ 33707-2016 (ISO/IEC
    2382:2015). Информационные технологии –
    словарь. М.: Стандартинформ, 2016.

  4. ГОСТ 15971-90. Системы
    обработки информации. М.: Изд-во
    стандартов, 1991.

  5. Рагулин П.Г.
    Информационные технологии. Электронный
    учебник. Владивосток: ТИДОТ Дальневост.
    ун-та, 2004. — 208 с.

Соседние файлы в предмете Теория информации

  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • #
  • Главная
  • Правовые ресурсы
  • Подборки материалов
  • Программная инженерия

Программная инженерия

Подборка наиболее важных документов по запросу Программная инженерия (нормативно–правовые акты, формы, статьи, консультации экспертов и многое другое).

Статьи, комментарии, ответы на вопросы

Статья: Об отдельных терминах в области цифровой трансформации адвокатской деятельности и адвокатуры
(Гаврилов С.Н.)
(«Адвокатская практика», 2022, N 5)<16> Данные, согласно Стандарту SO/IEC/IEEE 24765:2010 Systems and software engineering — Vocabulary (Системная и программная инженерия. Словарь), это «зарегистрированная информация; представление фактов, понятий или инструкций в форме, приемлемой для общения, интерпретации, или обработки человеком или с помощью автоматических средств». В соответствии с п. 4.259 ГОСТ 33707-2016 (ISO/IEC 2382:2015) «данные: предоставление информации в формальном виде, пригодном для передачи, интерпретации или обработки людьми или компьютерами». В справочной литературе данные определяются как «любая коллекция информации, преобразованная в цифровую форму». См.: Бегишев И.Р., Хисамова З.И. Искусственный интеллект и робототехника: глоссарий понятий. М.: Проспект, 2021. С. 13.

Нормативные акты

Источник

Понравилась статья? Поделить с друзьями:
  • Датчик давления в шинах tmps инструкция
  • Битцевский лес руководство
  • Fluke networks microscanner2 руководство
  • Цетрин инструкция по применению таблетки детям 11 лет
  • Инструкция по эксплуатации индукционной плиты dexp