Проводя исследования в области фармакологии и клинических данных мы обратили внимание на особый разрыв между клиницистами и специалистами в области математики.

Несмотря на то, что по теории вероятности, так же как по клинической фармакологии и анализу клинических данных написано много различных книг и монографий, руководства которое позволило увязать проводимые исследования с математическим анализом практически отсутствуют.

С начала прошлого столетия на фармацевтическом рынке действовал принцип: один лекарственный препарат - один производитель. Согласно ему производитель отвечал за производство, качество и продажу препарата. Однако с начала 30-х годов появились препараты срок действия патентов на которые был исчерпан. Это позволило сторонним компаниям освоить их производство и продавать под собственными торговыми названиями. В отличие от фирм разработчиков, сторонние компании не несут расходов, связанных с разработкой этих лекарственных средств. Это позволило в значительной степени снизить стоимость производимых ими препаратов и конкурировать на рынке за счет более низкой цены.

Оценивая любой параметр живого организма, исследователь встречает сложности связанные с тем, что для их анализа классические методы математики не применимы. Причинами этого являются стохастический (вероятностный) характер биологических величин. Их поведение принято описывать на основе комбинаторики и теории случайных чисел, описанной в многочисленных работах. В данной работе мы остановимся на самых основных ее положениях, которые позволяют ее использовать в медицине, биологии, фармакологии, клинической фармакологии, молекулярной биологии, а также в экономике и социологии.

Описательная статистика выборочной совокупности. Центральная тенденция и дисперсия. Параметры нормального распределения. Робастная статистика. Непараметрические показатели.

Нормальное распределение случайной величины встречается при исследовании большинства биологических параметров. Математические основы их анализа базируются на исследованиях Ляпунова и Гаусса [1]. Исходя из теоремы А.М.Ляпунова, если случайная величина является суммой большого числа независимых слагаемых, то она с достаточной степенью точности будет распределяться по нормальному закону. 

Развитие компьютерных технологий позволило автоматизировать многие отрасли, в которых информационный анализ занимает важное место. Анализ данных как раз является наиболее затратным по вычислительным ресурсам. Поэтому, внедрение систем автоматизированной обработки больших объемов информации привело к революции в этой области.