Дата: 12 февраля – 09 июля 2026
Продолжительность полного курса: 6 дней (1 день — 1 модуль)
Время проведения: 10:00 – 15:00 по Киеву (перерыв 12:00 – 13:00)
Стоимость:
— 1100 $ при регистрации до 29.01.2026 г., 1025 $ – 2-й и каждый следующий участник
— 1175 $ при регистрации после 29.01.2026 г., 1075 $ – 2-й и каждый следующий участник
Каждый вебинар курса можно приобрести отдельно, перейдя по ссылкам ниже.
Тренер: Ищенко Николай Владимирович — кандидат химических наук, доцент кафедры аналитической химии КНУ им.Тараса Шевченко. Главный специалист отдела управления качеством Лаборатории антидопингового контроля Национального антидопингового центра Украины. Опыт работы в разработке, валидации и оценке неопределенности в хроматографических и спектроскопических методах измерения. Опыт работы в сфере преподавания более 10 лет.
Целевая аудитория: работники испытательных лабораторий пищевой промышленности, фармацевтических предприятий, лабораторий, работающих в области экологического мониторинга. Курс предназначен для персонала, не владеющего знаниями статистики, а также для персонала, знания 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 — оценки неопределенности измерений.
Цель: 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
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.
Оценка параметров совокупности. Точечная и интервальная оценки.
• Генеральная совокупность результатов и выборка. Генеральные параметры.
• Выборка, выборочные параметры, оценка параметров совокупности.
• Некоторые выборочные распределения.
• Точечные и интервальные оценки (доверительный интервал), интерпретация интервальной оценки.
• Способы приближения к генеральным параметрам.
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.
• Дисперсионный анализ.
— Однофакторный дисперсионный анализ.
• Корреляционный анализ.
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.
Статистические методы при валидации методик анализа и рутинном использовании аналитических методов.
• Прецизионность (повторяемость и воспроизводимость).
• Правильность анализа.
• Задача градуировки (валидация и рутинное использование).
• Предел обнаружения метода.