QL. Статистик-профессионал. Полный обучающий курс лабораторной статистики. Модуль 1

Продолжительность полного курса: 6 модулей ( 1 модуль — 1 день)

Время проведения: 10.00 – 15.00 по киевскому времени (12:00 — 13:00 -перерыв)

Автор и ведущий: Ищенко Николай Владимирович — кандидат химических наук, доцент кафедры аналитической химии Национального университета им. Тараса Шевченко. Главный специалист отдела управления качеством Лаборатории антидопингового контроля Национального антидопингового центра Украины. Опыт работы в сфере преподавания более 10 лет.

Целевая аудитория: для работников испытательных лабораторий пищевой промышленности, фармацевтических предприятий, лабораторий, работающих в области экологического мониторинга.

Курс предназначен для персонала, не владеющего знаниями статистики, а также для персонала, знание статистики которого находится на базовом уровне. Знания, полученные во время этого курса, будут незаменимы при обработке результатов валидации методик, внутреннего контроля качества и являются основой для более сложного предмета – оценка неопределенности измерений.

Основная задача курса – ознакомление с основами математической статистики и теории вероятности, а также базовыми и продвинутыми методами статистической обработки данных, что позволит в дальнейшем проводить статистическую обработку данных на профессиональном уровне.

В ходе курса будут рассмотрены пределы применения статистических методов, интерпретация полученных при обработке результатов, использование функций Microsoft Excel для статистического анализа.

Программа курса

1 Модуль – 12.02.2026

1. Введение в статистику и статистическую обработку результатов
2. Случайные эффекты и случайные величины.
   • Случайные события и случайные величины
   • Вероятность события, свойства вероятности
   • Дискретные и непрерывные случайные величины
   • Математическая надежда и дисперсия случайной величины
   • Описательная статистика
3. Распределение случайных величин.
   • Функция распределения непрерывной случайной величины
   • Функция плотности вероятности и интегральная функция
   • Наиболее важные функции плотности вероятности (равномерная, треугольная, нормальная)
   • Свойства нормального распределения и его практическое применение

2 Модуль – 12.03.2026

Оценка параметров совокупности. Точечная и интервальная оценки.

• Генеральная совокупность результатов и выборка.
• Выбор, выборочные параметры, оценка параметров совокупности.
• Некоторые выборочные распределения.
• Точечные и интервальные оценки (доверительный интервал), интерпретация интервальной оценки.
• Способы приближения к генеральным параметрам.

3 Модуль – 10.04.2026

Статистические испытания

• Статистические гипотезы
• Логика проверки статистических гипотез
• Наиболее распространенные статистические тесты
  • Критерий Стьюдента
  • Критерий Фишера
  • Критерий Стьюдента для двух средних
  • Критерий Кохрена
  • Критерий Граббса

4 Модуль – 14.05.2026

• Дисперсионный анализ.
  • Однофакторный дисперсионный анализ
• Корреляционный анализ.

5 Модуль – 11.06.2026

Регрессионный анализ.

• Линейный метод наименьших квадратов (МНК)
• Предпосылки МНК
• Нахождение параметров регрессии
• Оценка доверительных интервалов параметров регрессии и их интерпретация
• Анализ остатков
• Проверка гипотезы линейности
• Понятие о взвешенном МНК

6 Модуль – 09.07.2026

Статистические методы при валдиации методик анализа и рутинном использовании аналитических методов.

• Прецизионность (повторяемость и воспроизводимость)
• Правильность анализа
• Задача градуировки (валидация и рутинное использование)
• Предел обнаружения метода

💰 Стоимость участия:

Полный курс (6 модулей)
🔹 1 100 $ при регистрации до 29 января
👥 1 025 $– 2-й и каждый следующий участник

🔹 1 175 $ при регистрации после 29 января
👥 1 075 $ – 2-й и каждый следующий участник

1 модуль
🔹 220 $ при регистрации до 29 января
👥 205 $– 2-й и каждый следующий участник

🔹 235 $ при регистрации после 29 января
👥 215 $ – 2-й и каждый следующий участник

Подписывайтесь на наши социальные сети 👇