Что изучает статистика

Что изучает статистика?

Термин «статистика» — один из наиболее емких. Так, он может классифицировать отдельную отрасль науки.

Что изучает статистика?

Рассмотреть этот вопрос предлагается в следующих качествах:

Статистика как отрасль науки

Статистика — это отрасль науки, в которой исследуются и разрабатываются методы хорошего сбора, анализа и интерпретации разных типов информации. Ее характерность — в приоритете задействования количественных подходов.

Статистика как отрасль науки в себя включает несколько самых разнообразных дисциплин. Исследуем ключевые.

Очень важную роль в этой сфере науки играет доктрина статистики.

В рамках исследований, которые проводят ученые, осуществляющие деятельность в данной сфере, разрабатываются методы и подходы к решению тех либо других задач, возникают и обсуждаются дискуссионные моменты, вырабатываются концептуальные основы активностей в прочих дисциплинах, формирующих статистику как отрасль науки.
Математическая статистика (часто рассматриваемая в едином контексте с теорией допустимости) — сфера, в которой исследуются закономерности, характеризующие те либо другие количественные критерии и их распределение.

Математика может объяснить, что означает определенная совокупность или очередность цифр, полученных в ходе сбора данных.
Финансовая статистика важна с точки зрения адаптации выделенной выше теории, а еще математических методов к фактически значимым для человеческой жизни сферам.

Эта дисциплина в ответе за формирование механизмов, посредством которых подходящие подходы и концепции способны становиться полезными для экономики, социума, государства.
Необходимо выделить, что студент института, познавая предмет «Статистика», изучает, в основном, первым делом три выделенные сферы рассматриваемой отрасли науки.

В зависимости от его учебной специализации последующее освоение подобающей дисциплины может предполагать очень узкие исследования, адаптированные к пониманию роли статистики в определенной сфере, а еще анализ самых эффективных подходов к внедрению результатов изысканий в практику.

Объект и предмет статистических исследований

Роль статистики, ее важность наблюдаются в способности этой отрасли науки разрешать, прежде всего, проблемы развития общества. Аналогичным образом, ключевым объектом рассматриваемых исследований может быть социум — как среда, в которой выполняются коммуникации людей, сообществ, политических и хозяйствующих субъектов.
Со своей стороны, предмет статистической науки — это изучение совокупностей количественных критериев, характеризующих какую-то определенную сферу общественных активностей, а еще закономерностей, выявляемых на основе соотношения цифр, которые имеют отношение к аналогичным процессам.
Статистика, исследуя огромные числа, помогает человеку выявлять важные факторы, которые влияют на развитие общества, и отсеивать второсортные. Рассмотрим например полусерьезный, но очень показательный для понимания социальной значимости статистики сценарий.
Представим, что районная газета города Промышленска выпустила заметку о закрытии местного завода по изготовлению газотурбинных двигателей и увольнении 2 тыс. сотрудников. Через определенный промежуток времени местные СМИ в находящемся по соседству городе — Сталелитейске — сообщили об остановке здешних цехов по изготовлению горячекатаных металлоконструкций.

Информация по двоим случаям попала в федеральные СМИ и вызвала широкий социальный отклик. В каждом населенном пункте начали распространяться лозунги вида «Хватит терпеть развал промышленности!», «Долой нерадивых министров!», стали развиваться кардинальные протестные группы, призывающие «без всяких отлагательств заменить экономическую власть в государстве».
В ответ на это Министерство хозяйственного развития выпустило в самой массовой национальной газете — «Аргументация по факту» — статистические выкладки, подтверждающие, что в структуре ВВП страны за минувшие несколько кварталов производство газотурбинных двигателей выросло на 20 %, а в области выпуска горячекатаных металлических конструкций — на ошеломляющие 45 %. Закрытие же заводов в Промышленске и Сталелитейске власти объяснили передислокацией главных производств холдинга ОАО «Рудники нации», владеющего соответствующими региональными фабриками, ближе к крупным импортерам, азиатским корпорациям «Нихао Коммьюникейшнз» и «Аригато Индастриз».

Протестные настроения утихли, а через определенный промежуток времени в Промышленске и Сталелитейске открылись новые цеха — по сборке тракторов и выплавке рельс исходя из этого. Рабочие в двоих городах вновь трудоустроились, а их заработная плата оказалась в 1,5 раза больше, чем на предыдущих заводах.
Выходит, что собственно благодаря статистике и ее методам сбора информации, которая касается положения дел в промышленности, государству получилось избежать масштабных социальных протестов с непредсказуемыми перспективами.

Предмет статистики может быть тесно связан с ее отраслевой вариацией.

Так, если говорить о товарном производстве — его организация подразумевает работу менеджмента фирмы с очень приличным количеством цифр и их дальнейшую интерпретацию.

В данном случае предмет статистики способен быть более узким, чем в случае со сферой развития экономики. Тут речь очень часто идет о процессах на локальном хозяйственном уровне.

Впрочем фактическая важность статистики и вот тогда может быть очень ощутимой.
Например, что по результатам материального года на фабриках «Молот» и «Сплав», входящих в холдинг ОАО «Силовые рельсы», выпускающих одинаковый вид продукции (тепловозы) и имеют одинаковую численность штата, сильно разошлись производственные критерии: «Молот» оказался эффектнее «Сплава», собрав на 30 % больше тепловозов.
Руководству «Сплава» был объявлен строгий укор и дано задание: выровняться в следующем году с критериями «Молота».

Менеджеры высокого уровня подобающей предприятия осуществили многосторонний статистический анализ процессов производства и обнаружили, что в цехах, в которых служащие приходят работать в полторы смены, тепловозы собираются быстрее, чем в подразделениях, где есть 2 группы профессиональных мастеров — те, что заняты полный день, и те, что работают на полставки.

В результате было решено улучшить кадровый состав цехов второго типа, и производственные критерии предприятия «Сплав» существенно увеличились.

Методы статистики

Итак, мы посмотрели некоторые теоретические моменты такой отрасли науки, как статистика, установили механизмы, благодаря которым подходящие научные подходы способны покупать практичную важность. Но наше маленькое изыскание будет неполным, если мы не изучим ключевые методы, применяемые в статистике.

Прежде всего, мы можем проверить главные критерии их спецификации. Так, принято выделять общие методы, которые допускается применять в любой области исследований, а есть те, что приспособлены к определенным отраслям.

Рассмотрим некоторые варианты тех и прочих детальнее.

К общим методам статистики относят:

• сбор первичных данных;
• сводку и информационную обработку;
• интерпретацию результатов.

Выделенная совокупность методов может быть применена фактически в любой практически отрасли экономики и социума. Их задействование подразумевает внедрение в практику всех тех главных закономерностей, которые доктрина статистики изучает на уровне разных исследований.

Описательная статистика (часть 1): ключевые определения за 15 минут.

Со своей стороны, к узкоспециализированным методам допускается отнести компьютерные технологии статистических вычислений. Это может быть семплирование или, допустим, бутстреппинг, которые возможно использовать благодаря мощности современных ПК.

Статистика. Урок 13. Ряды динамики

Задействование надлежащих подходов очень часто практикуется в промышленном моделировании, программировании — в общем в тех ветвях, где речь идет об применении высокоточных технологий и где необходима необыкновенная правдивость статистических интерпретаций.
Аналогичным образом, изучаемая научная дисциплина подразумевает, с одной стороны, производство теоретических концепций, способных быть полезными в той ли иной отрасли хозяйства или при решении современных задач развития общества, со второй — раскрытие оптимальных методов, благодаря которым определяемые на уровне теории подходы будут с самой большой эффективностью использованы на практике.

Статистика — это оригинальная научная дисциплина, рассматривающая теорию и практику в едином контексте. Проводя подходящие исследования, ученый обязательно будет задаваться вопросами типа «что значат данные цифры?».

Интерпретация его изысканий будет предполагать соотнесение полученных результатов с настоящими социально-экономическими или, допустим, технологичными процессами.

СТАТИСТИКА КАК НАУКА .Ответ

Статистика – самостоятельная социальная наука, имеющая собственный предмет и методы исследования, которая появилась из потребностей общественной жизни
Сам термин «статистика» происходит от латинского слова status (статус), которое значит «положение, состояние вещей».

От корней данного слова появились слова stato — государство и statista— ценитель государства. От того же корня появилось и существительное statistica.

Сначала под статистикой понимали совокупность знаний о государстве потом статистикой стали именовать сбор и обработку данных о массовых явлениях и, наконец, особенную отрасль науки. Статистика как комплексность сведений, статистика как параметр совокупности, статистика как род деятельности, наконец, статистика как наука о массовых явлениях — вот вехи зарождения, появления и развития статистики.

Сегодня статистика — это отрасль науки, которая при помощи свойственных ей приемов и методов изучает количественную сторону (в неразрывной связи с хорошей стороной) массовых явлений и процессов и даёт числовое выражение течений и закономерностей их развития.
Под статистикой, более того, знают также процесс «ведения, т.е. процесс собирания и обработки сведений о фактах, нужных для получения статистики в рассмотренном выше смысле.

Первая характерность статистики как науки — то, что она исследует для конкретных условий времени и места не отдельные факты, а массовые социально-экономические явления и процессы как большинства некоторых фактов, обладающих индивидуальными и общими признаками.
Статистическая совокупность — много элементов, обладающих массовостью, некоторыми общими, но не обязательно системными характеристиками, значительными параметрами — однородностью, конкретной целостностью взаимозависимостью состояний индивидуальных элементов и наличием варианты признаков, их характеризующих.

Следующая характерность предмета статистики как науки — то, что она исследует прежде всего количественную сторону социальных явлений и процессов в определенных условиях места и времени. Предметом статистики могут быть размеры и количественные соотношения социально-экономических явлений, закономерности их связи и развития.

К примеру, статистика исследует размеры последствий преступности, дорожно-транспортных событий или пожаров, их распределение по степени тяжести и т.д.
Статистический критерий — обобщенная количественная характеристика социально-экономических явлений и процессов в единстве с их хорошей определенностью.

Примерами критериев служат: численность населения, уровень преступности и т.д. В статистической практике термин «критерий» применяется и в намного узком смысле как определенное значение размеров явления в условиях определенного места и времени: показатель преступности на определенное число населения, процент раскрываемости преступлений и т.д.

Статистика — отрасль общественной науки, которая свойственными ей методами, способами и приёмами изучает количественную сторону качественно гомогенных массовых социально-экономических явлений и процессов, развитие их во времени и пространстве, их структуру и распределение, обнаруживая свойственные им количественные зависимости, тенденции и закономерности в определенных условиях места и времени.
27Ключевые категории и понятия статистики

Статистическая совокупность – это очень много варьирующих объектов, явлений, объединенных какими-либо одинаковыми свойствами и подвергающихся статистическому исследованию. Понятие статистики

Статистика одна из самых древних отраслей знаний, возникшая на базе хозяйственного учета. Ее появление связано с потребностью общества в разных сведениях.

Считают, что термин статистика случился от латинских слов stato (государство) и status (положение, состояние).Под статистикой в широком смысле понимается наука, которая изучает с количественной стороны массовые явления и их закономерности.
Общая доктрина статистики – методологическая наука, наука о методе, который используем для выявления закономерностей в любой области, где выводы сооружаются на основе массового наблюдения, где имеет место вариация признака у единичных элементов совокупности, где общие закономерности могут возникать лишь через взаимопогашение случайностей у некоторых единиц.

2. Предмет и система статистики
Основная особенность любой науки, предоставляющая ей право на самостоятельное существование как особенной отрасли знания, состоит в предмете познания, в принципах и методах его изучения которые все вместе образовывают ее методологию.

Выделяют три уровня статистической науки. Первый уровень – общая доктрина статистики — наука о наиболее общих принципах, правилах и законах цифрового освещения социально – экономических явлений.

При этом нужно понимать, что правовая статистика — одна из многих отраслей социально – экономичной статистики, отражающей критериями все стороны экономичной, политической, культурной и правовой жизни общества.
Общая доктрина статистики разрабатывает наиболее общие понятия, категории статистической науки, которые имеют общестатистический смысл (к примеру, «закономерность», «критерий», «признак», «статистическая совокупность» и т.д.) и методы изучения социально-экономических явлений.

Она выясняет природу данных категорий и разрабатывает научную методологию их построения (определения, вычисления), а еще единые правила, методы, стадии статистического исследования: наблюдения, сводки, группировки, анализа.
Категории, критерии и методы общей теории статистики являются методологической основой, ядром всех отраслей статистики.

Собственно поэтому изучение любой отраслевой статистики, также и правовой, начинают с уяснения общетеоретических положений статистики — принципов и методов статистического исследования.
На втором уровне выделены две большие обобщающие отрасли: финансовая и социальная статистика.

Финансовая статистика изучает явления и процессы в области экономики; структуру, пропорции и детали общественного воспроизводства; создает систему критериев, отражающих состояние национальной экономики, связи отраслей, характерности расположения производительных сил, наличие материальных, трудовых и денег, достигнутый уровень их применения.
Социальная статистика создает систему критериев для характеристики жизненного образа населения и разных нюансов социальных отношений.

На третьем уровне выделены отдельные отрасли экономичной и социальной статистики.
Отрасли экономичной статистики: статистика промышленности, фермерского хозяйства, строительства, транспорта, связи, труда, ресурсов природы, охраны внешней среды и т.д.

Социальная статистика, одной из отраслей которой и считается правовая статистика, включает, более того, следующие отрасли: демографическую статистику, статистику политики, здравоохранения, науки, просвещения и т.д.
Предмет исследования статистики как общественной науки – массовые явления социально – экономичной жизни; она изучает количественную сторону данных явлений в неразрывной связи с их качественным содержанием в определенных условиях места и времени.

28Прибыль-результат производственного капитала производства(домашняя и финансовая прибыль)
Значительная роль в осуществлении экономической политики, усиления ее воздействия на ускорение развития экономики республики в условиях международной экономичной интеграции, а еще роста эффективности производства и укрепления финансов государства отводится материальным результатам деятельности организации.

Конечным позитивным материальным результатом хозяйственной деятельности организации считается прибыль. Прибыль занимает одно из основных мест в общей системе стоимостных инструментов и рычагов рыночной экономики.

Потому как деньги, заём, цены, отпускная цена и остальные экономические рычаги прямо или косвенно связаны с прибылью. От прибыли зависит материальное положение фирм, уровень удовлетворения собственных и общественных потребностей сотрудников.

Также, за счёт платежей из прибыли в бюджет вырабатывается весомая часть ресурсов государства, региональных и здешних органов власти .
Как финансовая категория прибыль считается одной из основных форм финансовых накоплений, создаваемых в промышленных отраслях, она собой представляет часть ВВП, включает цену прибавочного и некоторые детали нужного продукта.Прибыль — один из основных элементов хозрасчетной деятельности организаций, определяющий уровень удовлетворения собственных и общественных потребностей сотрудников, гарантирует полноту и оперативность выполнения обязательств перед финансово-кредитной системой и определяет результативность производства.

Прибылькак очень важная категория рыночных отношений делает некоторые функции. Во-первых, в отличии от выручки, которая иллюстрирует лишь количественные параметры производственного процесса и реализации продукции (работ, услуг), прибыль определяет качество хозяйствования.

Второе, содержание прибыли двояко: оно вместе с тем считается материальным результатом и ключевым материальным ресурсом предприятия. Осуществление в жизнь самого важного хозрасчетного принципа — самофинансирования- предопределяется в большинстве случаев получившейся прибылью.

Третье, прибыль — это один из источников формирования бюджетов различных уровней. За счёт прибыли уплачиваются многие налоги.

Вместе с остальными поступлениями в бюджет прибыль считается материальной основой финансирования государственных инвестиций, производственных, научно-технических и социальных программ.С учетом рассмотренных главных параметров прибыли ее понятие в наиболее обобщенном виде может быть сформулировано так :
«Прибыль собой представляет выраженный в денежной форме чистый доход субъекта хозяйствования на вложенный капитал, характеризующий его вознаграждение за риск выполнения предпринимательской деятельности, собой представляет разницу между общим доходом и совокупными расходами в процессе выполнения этой деятельности».
По источникам формирования и распределения прибыли, применяемым в ее учете, выделяют следующие критерии прибыли:
— прибыль (убыток до налогообложения):
— прибыль (убыток) от реализации продукции (товаров, работ, услуг);
— прибыль (убыток) от текущей деятельности;
— прибыль (убыток) от инвестиционной, материальной и иной деятельности;

Прибыль до налогообложения собой представляет сумму материальных результатов от реализации продукции (товаров, работ, услуг), прочих доходов по текущей деятельности и прибыли (расходов), полученных от инвестиционной, материальной и иной деятельности. При этом прибыль (убыток) от реализации услуг определяется как разница между выручкой от их реализации в отпускных ценах (валовым доходом) и себестоимостью реализованных услуг, а еще налогов и сборов, исчисляемых из выручки от продаж услуг.Для увеличения эффективности производства достаточно немаловажно, чтобы при распределении прибыли была достигнута допустимость в удовлетворении интересов государства, предприятия и сотрудников.

Государство заинтересовано получить чем побольше прибыли в бюджет, руководство организации стремится направить солидную сумму прибыли на расширенное воспроизводство, работники заинтересованы в повышении зарплаты .
Но если государство облагает организацию самыми высокими налогами, то это не активизирует развитие производства, в связи, с чем уменьшается объем производства продукции (работ и услуг), и, как следствие, зачисление средств в бюджет. То же может случиться, если полную сумму прибыли применять на материальное стимулирование сотрудников организации.

В данном случае в перспективе станет меньше выпуск продукции, так как не будут обновляться ключевые производственные средства, уменьшаться свои денежные средства, что по завершению приводит к уменьшению жизненного уровня сотрудников, сокращению мест для работы. Если же уменьшается доля прибыли на материальное стимулирование труда, то это со своей стороны приводит к уменьшению материальной заинтересованности сотрудников и к уменьшению эффективности производства.

Благодаря этому на любом предприятии должен быть найден подходящий вариант распределения и применения прибыли.По источникам формирования прибыли в разрезе главных видов деятельности организации выделяют прибыль от операционной (текущей), инвестиционной и материальной деятельности.
Валовая прибыль за минусом операционных издержек это результат операционной (производственно-сбытовой или ключевой для этого предприятия) деятельности.

Что же касается инвестиционной деятельности, то ее результаты показаны в виде доходов от участия в совместных фирмах, от владения фондовыми активами и от депозитных вкладов, от реализации имущества (такая реализация фондов носит характер дезинвестиций и считается предметом инвестиционной деятельности предприятия).Прибыль от материальной деятельности обеспечивается внешними источниками финансирования (привлечение дополнительного акционерного или паевого капитала, эмиссия долговых ценных бумаг или других облигаций, привлечение банковского займа в самых разных его формах, а еще обслуживание привлеченного капитала путем выплаты дивидендов и процентов и погашения обязательств по главному долгу). Подобное содержание финансовых потоков не может создать прямо прибыль предприятия, так как, в конечном итоге, возвращать всегда приходится больше финансовых средств, чем получено.

К тому же, в процессе материальной деятельности как свой, так и заемный капитал, привлеченный из внешних источников, может быть получен на больше или меньше выгодных для предприятия условиях, что исходя из этого проявится на результатах операционной или инвестиционной прибыли.По составу компонентов, которые формируют прибыль, отличают маржинальную, валовую (балансовую) и чистую прибыль предприятия. Под данными терминами знают в большинстве случаев разную степень "чистки" полученных организацией чистых доходов от понесенных ее в процессе хозяйственной деятельности расходов.

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Да какие ж вы математики, если запаролиться хорошо не можете. 8808 —

| 7627 —

или читать все.

Что изучает статистика?

Начало статистической практики относится приблизительно ко времени появления государства. Первой опубликованной статистической информацией можно считать глиняные таблички Шумерского царства (III — II тысячелетия до н. э.).

Сначала под статистикой понимали описание экономического и политического состояния государства или его части. К примеру, к 1792 году относится обозначение: «статистика описывает состояние государства в наше время или в некоторый знаменитый момент в прошлом».

И в наше время деятельность государственных статистических служб вполне ложится в это обозначение [4] .
Впрочем понемногу термин «статистика» стал применяться более широко. По Наполеону Бонапарту, «статистика — это бюджет вещей» [5] . Таким образом статистические методы были признаны полезными не только для административного управления, но и для использования на уровне отдельного предприятия.

Согласно формулировке 1833 года, «цель статистики состоит в представлении фактов в наиболее сжатой форме» [6] . Во 2-й половине XIX — начале XX веков оформилась научная дисциплина — математическая статистика, являющаяся частью математики.
В двадцатом веке статистику часто рассматривают прежде всего как самостоятельную научную дисциплину.

Статистика есть совокупность методов и принципов, согласно которым проходит сбор, анализ, сравнение, представление и интерпретация числовых данных. В 1954 г. академик АН УССР Б. В. Гнеденко дал следующее обозначение: «Статистика состоит из трёх разделов:

1. сбор статистических сведений, другими словами сведений, характеризующих отдельные единицы каких-нибудь массовых совокупностей;
2. статистическое изыскание полученных данных, заключающееся в выяснении тех закономерностей, которые могут стоять на основе данных массового наблюдения;
3. разработка приёмов статистического наблюдения и анализа данных статистики. Последний раздел, собственно, и составляет содержание математической статистики» [7] .

Термин «статистика» употребляют ещё в 2-ух смыслах. Во-первых, в быту под «статистикой» часто знают набор количественных данных о каком-нибудь явлении или процессе.

Второе, статистикой именуют функцию от результатов наблюдений, применяемую для оценки параметров и показателей распределений и проверки гипотез.

Короткая история статистических методов

Стандартные варианты начального этапа использования статистических методов описаны в Библии, в Ветхом Завете. Там, например, приводится число воинов в самых разных племенах.

С математической точки зрения дело сводилось к подсчёту числа попаданий значений наблюдаемых признаков в конкретные градации.
Сразу же после появления теории вероятностей (Паскаль, Ферма, XVII век) вероятностные модели стали применяться во время обработки данных статистики.

К примеру, изучалась частота рождения мальчиков и девочек, было установлено отличие допустимости рождения мальчика от 0.5, анализировались причины того, что в парижских приютах такая вероятность не та, что в самом Париже, и т. д.
В 1794 г. (по другой информации — в 1795 г.) немецкий математик Карл Гаусс формализовал один из методов сегодняшней математической статистики — метод наименьших квадратов [8] . В девятнадцатом веке существенный депозит в развитие практической статистики внёс бельгиец Кетле, на основе анализа огромного числа настоящих данных показавший стойкость относительных статистических критериев, например, как доля самоубийств среди всех смертей [9] .
Первая треть 20 века прошла под знаком параметрической статистики.

Изучались методы, сформированые на анализе данных из параметрических семейств распределений, описываемых кривыми семейства Пирсона. Самым известным было обычное распределение.

Для контроля гипотез применялись показатели Пирсона, Стьюдента, Фишера. Были предложены метод самого большого правдоподобия, дисперсионный анализ, сформулированы ключевые идеи планирования эксперимента.

Разработанную в первой трети 20 века теорию анализа данных именуют параметрической статистикой, потому как её ключевой объект изучения — это выборки из распределений, описываемых одним или маленьким числом показателей. Наиболее общим считается семейство кривых Пирсона, задаваемых четырьмя параметрами.

В основном, нельзя показать каких-нибудь уважительных причин, по которой распределение результатов определенных наблюдений должно входить в то либо другое параметрическое семейство. Исключения хорошо известны: если вероятностная модель учитывает суммирование независимых случайных величин, то сумму естественно описывать нормальным распределением; если же в модели рассматривается творение подобных величин, то итог, по всей видимости, приближается логарифмически нормальным распределением и так дальше.

Статистические методы

Статисти?ческие ме?тоды — методы анализа данных статистики. Выделяют методы прикладной статистики, которые используют во всех областях научных исследований и любых ветвях народного хозяйства, и остальные статистические методы, применимость которых ограничена той либо другой сферой.

Имеются в виду подобные приемы, как статистический приемочный контроль, статистическое управление тех. процессов, прочность и проверки, планирование экспериментов.

Классификация статистических методов

Статистические методы анализа данных используются фактически во всех областях человеческой деятельности. Их применяют всегда, когда нужно получить и обосновать какие-нибудь мнения о группе (объектов или субъектов) с некоторой внутренней неоднородностью.

Лучше выделить 3 вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в определенные проблемы):
а) разработка и изыскание методов общего назначения, без учёта особенности области использования;
б) разработка и изыскание статистических моделей настоящих явлений и процессов согласно потребностям той либо другой области деятельности;
в) использование статистических методов и моделей для статистического анализа определенных данных.

Прикладная статистика

Прикладная статистика — это наука про то, как обрабатывать данные произвольной природы. Математической основой прикладной статистики и статистических методов анализа считается доктрина вероятностей и математическая статистика.

Описание вида данных и механизма их порождения — начало любого статистического исследования. Для описания данных используют как детерминированные, так и вероятностные методы.

При помощи детерминированных методов можно проверить только те данные, которые имеются в распоряжении экспериментатора. К примеру, при их помощи получены таблицы, рассчитаные органами официальной государственной статистики на основе представленных фирмами и организациями статистических отчетов.

Перенести полученные результаты на более широкую совокупность, применить их для предсказания и управления можно исключительно на основе вероятностно-статистического моделирования. Благодаря этому в математическую статистику часто включают лишь методы, опирающиеся на теорию вероятностей.

В самой простой ситуации данные статистики — это значения некоторого признака, свойственного изучаемым объектам. Значения могут быть количественными либо собой представляют указание на категорию, к которой можно отнести объект.

В другом варианте говорят о качественном показателе.
При измерении по нескольким количественным или качественным признакам в качестве данных статистики об объекте приобретаем вектор.

Его можно рассматривать как новый вид данных.

В этом случае выборка состоит из набора векторов. Существует часть координат — числа, а часть — качественные (категоризованные) данные, то говорим о векторе разнотипных данных.

Одним элементом выборки, другими словами одним измерением, может быть и функция в общем. К примеру, описывающая динамику показателя, другими словами его изменение во времени, — электрокардиограмма заболевшего или амплитуда биений вала мотора.

Или временной ряд, описывающий динамику критериев конкретной фирмы. Тогда выборка состоит из набора функций.

Элементами выборки могут быть и другие математические объекты.

К примеру, бинарные отношения. Так, при опросах экспертов почасту применяют упорядочения (ранжировки) объектов экспертизы — образцов продукции, проектов капиталовложения, вариантов управленческих решений.

В зависимости от регламента экспертного исследования элементами выборки могут быть разные варианты бинарных отношений (упорядочения, разбиения, толерантности), большинства, нечёткие большинства и т. д.
Итак, математическая природа элементов выборки в самых разных задачах прикладной статистики бывает разной.

Однако можно отметить два класса данных статистики — числовые и нечисловые. Исходя из этого прикладная статистика разбивается на 2 половины — числовую статистику и нечисловую статистику.

Числовые данные статистики — это числа, вектора, функции. Их можно слаживать, множить на коэффициенты.

Благодаря этому в числовой статистике огромное значение имеют разные суммы.

Математический аппарат анализа сумм случайных элементов выборки — это (традиционные) законы огромных чисел и центральные предельные теоремы.
Нечисловые данные статистики — это категоризованные данные, вектора разнотипных признаков, бинарные отношения, большинства, нечёткие большинства и др.

Их нельзя слаживать и множить на коэффициенты. Благодаря этому бессмысленно говорить о суммах нечисловых данных статистики.

Они считаются элементами нечисловых математических пространств (множеств). Математический аппарат анализа нечисловых данных статистики построен на применении расстояний между элементами (а еще мер близости, критериев различия) в подобных пространствах.

При помощи расстояний определяются эмпирические и теоретические средние, доказываются законы огромных чисел, строятся непараметрические оценки плотности распределения вероятностей, выполняются задачи диагностики и кластерного анализа, и т. д. (см. [2]).
В прикладных исследованиях применяют данные статистики разных видов.

Это связано, например, со способами их получения. К примеру, если проверки некоторых технических устройств продолжаются до определённого момента времени, то приобретаем говоря иначе цензурированные данные, которые состоят из набора чисел — длительности работы ряда устройств до отказа, и информации про то, что другие устройства продолжали работать в момент завершения проверки.

Статистика. Формулы нахождения средних величин

Цензурированные данные часто используются при оценке и контроле надежности технических устройств.

Статистический анализ определенных данных

Использование статистических методов и моделей для статистического анализа определенных данных тесно привязано к проблемам подобающей области. Результаты 3-го из отмеченных видов научной и прикладной деятельности находятся на стыке дисциплин.

Их можно рассматривать как варианты использования на практике статистических методов. Однако не меньше оснований относить их к подобающей области человеческой деятельности.

Перспективы развития

Доктрина статистических методов нацелена на решение настоящих задач. Благодаря этому в ней непрерывно появляются новые постановки математических задач анализа данных статистики, развиваются и обосновываются новые методы.

Обоснование часто проходит математическими средствами, другими словами путем подтверждения теорем. Важную роль играет методологическая составная часть — как собственно устанавливать задачи, какие предположения принять с целью последующего математического изучения.

Большая роль современных IT, например, компьютерного эксперимента.
Важной считается задача анализа истории статистических методов с целью выявления течений развития и использования их для прогнозирования.

Вычислительная статистика

Развитие вычислительной техники во второй половине 20 века оказало большое воздействие на статистику. Прежде статистические модели были представлены преимущественно линейными моделями.

Увеличение быстродействия ЭВМ и разработка надлежащих численных алгоритмов послужило основой очень большого интереса к нелинейным моделям таким, как искусственные нейронные сети, и стало причиной разработке трудных статистических моделей, к примеру обобщённая линейная модель и иерархическая модель.
Стали широко распространены вычислительные методы, сформированые на повторной выборке как показатель перестановок и бутстреппинг, наряду методы как семплирование по Гиббсу дали возможность более доступно применять байесовские алгоритмы.

Сейчас существует многообразное статистическое ПО общего и специального назначения.

Некорректная интерпретация статистических исследований

Есть мнение, что данные статистических исследований очень часто намеренно портят или неверно интерпретируют, подбирая только те данные, которые считаются положительными для ведущего определенное изыскание [10] . Ошибочное применение данных статистики бывает как случайным, так и преднамеренным. В книге Хаффа и Даррелла (1954) «Как облапошить при помощи статистики?» (англ.

How to Lie With Statistics ) излагается ряд представлений по поводу применения и неправильного использования данных статистики. Некоторые авторы также проводят обзор статистических методов, применяемых в конкретных областях (к примеру, Варн, Лазо, Рамос, и Риттер (2012)) [11] . Способы, разрешающие избежать неправильного толкования данных статистики в себя включают применение надлежащей схемы и исключение предвзятости при проведении исследований [12] . Злоупотребление происходит тогда, когда такие выводы «заказываются» определёнными структурами, которые намеренно или бессознательно выводят на отбор предвзятых данных или проб [13] . При этом гистограммы, как незамысловатый для применения и понимания (понимания) вид диаграммы, могут быть выполнены либо с использованием обыкновенных программ для компьютера или же просто изображены [12] . К большому сожалению, очень много людей не делают попыток искать ошибки или заблуждаются сами, благодаря этому и не видят ошибок. Аналогичным образом, по мнению авторов, данные статистики, чтобы быть правдой, обязаны быть «не причёсаны» (другими словами достоверные данные не должны смотреться образцовыми) [13] . Для того, чтобы полученные данные статистики оказались правдоподобными и точными, проба должна быть репрезентативной в общем [14] .

Знаменитая фраза

«Есть 3 вида обмана: обман, нахальная обман и статистика», англ. There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics ) — утверждение, приписываемое премьеру Англии Бенджамину Дизраэли, а популярность оно получило благодаря Марку Твену после статьи «Главы моей автобиографии» в журнале North American Review 5 июля 1907 года [15] : «Цифры обманчивы, — писал он, — я убедился в этом на своём опыте; по данному поводу правильно высказался Дизраэли: „Есть три вида лжи: обман, нахальная обман и статистика“».

Впрочем данной фразы нет в работах Дизраэли. Также она не была известна ни при его жизни, ни практически сразу после смерти.

См. также

Примечания

1. ^Небольшая советская энциклопедия. — М .: Советская энциклопедия, 1960. — Т. 8. — С. 1090.
2. ^ Райзберг Б. А., Лозовский Л. Ш., Стародубцева Е. Б. Современный финансовый словарь. 5-е изд., перераб. и доп. — М.: ИНФРА-М, 2007. — 495 с. — (Б-ка словарей «ИНФРА-М»)
3. ^Лекция согласно статистике — Предмет и метод статистики
4. ^Никитина Е.П., Фрейдлина В.Д., Ярхо А.В. Коллекция определений термина «статистика». — Москва: МГУ, 1972.
5. ^Чупров А. А. Вопросы статистики. — М .: Госстатиздат ЦСУ СССР, 1960.
6. ^ Никитина Е. П., Фрейдлина В. Д., Ярхо А. Коллекция определений термина «статистика»
7. ^Гнеденко Б.В. Набросок по истории теории вероятностей. — Москва: УРСС, 2001.
8. ^Клейн Ф. Лекции о развитии математики в XIX веке. Часть I. — Москва, Ленинград: Объединенное научное издательство НКТП СССР, 1937.
9. ^Плошко Б.Г., Елисеева И.И. История статистики: Учеб. пособие. — Москва, Ленинград: Деньги и статистика, 1990.
10. ^ Huff, Darrell, How to Lie With Statistics, WW Norton & Company, Inc. New York, NY, 1954. ISBN 0-393-31072-8
11. ^ Warne, R. Lazo, M., Ramos, T. and Ritter, N. (2012). Statistical Methods Used in Gifted Education Journals, 2006—2010. Gifted Child Quarterly, 56(3) 134—149. doi: 10.1177/0016986212444122
12. ^ 12 Encyclopedia of Archaeology. — Credo Reference: Oxford: Elsevier Science, 2008.
13. ^ 12 Cohen, Jerome B. (December 1938). «Misuse of Statistics». Journal of the American Statistical Association33 (204): 657-674. Проверено 19 September 2012.
14. ^ Freund, J. F. (1988). «Modern Elementary Statistics». Credo Reference. Проверено 21 September 2012.
15. ^Mark TwainChapters from My Autobiography. North American Review. Project Gutenberg (7 сентября 1906). Архивировано из источника 7 апреля 2012.Проверено 23 мая 2007.

Литература

1. Орлов А. И. Прикладная статистика. Учебник. — М.: Экзамен, 2006. — 671 с.
2. Норман Дрейпер, Гарри Смит. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия = Applied Regression Analysis. — 3-е изд. — М .: «Диалектика», 2007. — С. 912. — ISBN 0-471-17082-8

Ссылки

Статистика. Урок 1. Введение

Портал «Статистика»

Статистика в Викисловаре ?

Статистика в Викицитатнике ?

Статистика на Викискладе ?

Проект «Статистика»

• Федслужба государственной статистики РФ — Росстат
• Госкостат Украины (укр.)
• US Census Bureau центральный статистический орган США — Бюро переписи США (англ.)
• Русскоязычные статистические советы международных организаций, расположенные на просторах интернета

• Добавить иллюстрации.
• Найти и оформить в виде сносок ссылки на авторитетные источники, подтверждающие написанное.

Статистические критерии

Описательная
статистика

Непрерывные данные

Показатель сдвига	Усредненное (Арифметическое, Геометрическое, Гармоническое) · Медиана · Мода · Масштаб
Вариация	Ранг · Среднеквадратическое отклонение · Показатель варианты · Квантиль (Дециль, Процентиль/Перцентиль/Центиль)
Моменты	Математическое ожидание · Дисперсия · Асимметрия · Эксцесс

Дискретные
данные Частота · Таблица контингентности Статистический
вывод и
проверка
гипотез

Статистический
вывод Доверительный интервал (Частотная вероятность) · Надежный интервал (Байесовский вывод) · Статистическая важность · Мета-анализ Планирование
эксперимента Генеральная совокупность · Планирование выборки · Районированная выборка · Репликация · Группировка · Чувствительность и характерность Объём выборки Статистическая мощность · Мера эффекта · Типовая ошибка Общая оценка Байесовская оценка решения · Метод самого большого правдоподобия · Метод факторов нахождения оценок · Оценка очень маленького расстояния · Оценка самого большого интервала Статистические
показатели Z-тест · t-критерий Стьюдента · Показатель Фишера · Показатель Пирсона (Хи-квадрат) · Показатель согласия Колмогорова · Тест Вальда · U-критерий Манна — Уитни · Показатель Уилкоксона · Показатель Краскела — Уоллиса · Показатель Кохрена · Показатель Лиллиефорса Анализ выживания Функция выживания · Оценка Каплана — Мейера · Логранк-тест · Интенсивность отказов · Пропорциональная модель опасностей Корреляция

Показатель корреляции Пирсона · Ранг корреляций (Показатель Спирмана для ранга корреляций, Показатель тау Кендалла для ранга корреляций) · Переменная смешивания Линейные модели Главная линейная модель · Обобщённая линейная модель · Анализ вариантов · Ковариационный анализ Регрессия Линейная · Нелинейная · Непараметрическая регрессия · Полупараметрическая регрессия · Логистическая регрессия Столбчатая диаграмма · Совмещённая диаграмма · Диаграмма управления · Лесная диаграмма · Гистограмма · Q-Q диаграмма · Диаграмма выполнения · Диаграмма разброса · Стебель-листья · Ящик с усами

Wikimedia Foundation . 2010 .

Смотреть что такое "Статистика" в прочих словарях:

СТАТИСТИКА — СТАТИСТИКА. 1. Короткая история, предмет и ключевые понятия общей статистики.

Предметом С. являет ся изучение совокупностей внутренне связанных хотя и внешне обособленных элементов. Внутренняя закономерность последних находит собственное проявление… … Большая медицинская энциклопедия

СТАТИСТИКА — самая точная из всех лженаук. Джин Ко Статистика может довести все что угодно, даже правду.

Ноэл Мойнихан Статистика есть наука про то, как, не умея думать и понимать, заставить делать это цифры.

Василий Ключевский Статистика все равно что купальник … Сводная энциклопедия афоризмов
СТАТИСТИКА — (греч. statizein подтверждать).

Наука, имеющая целью показание нравственных и материальных сил народа, состояние его в данную пору, источники и размеры земледельческого и промышленного производств и т. п., на основании цифровых данных. Словарь… … Словарь зарубежных слов русского языка

СТАТИСТИКА — СТАТИСТИКА, статистики, мн. нет, жен. (от англ. statistics, букв. сведения о государстве, с лат.). 1. Наука, изучающая количественные изменения в развитии человеческого общества и народного хозяйства.

Промышленная статистика. Статистика… … Толковый словарь Ушакова

Статистика — (немецкое Statistik, от итальянского stato государство), 1) собирание, обработка, анализ и публикация количественной информации о разных жизненных сферах общества (экономика, культура, мораль и др.).

2) Отрасль знаний, в которой излагаются общие… … Иллюстрированный энциклопедический словарь
СТАТИСТИКА — (нем.

Statistik от итал. stato государство),1) вид практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и публикацию статистических данных, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всем ее… … Большой Энциклопедический словарь
Статистика — по страницамСтатей1843Страниц (Все страницы в вики, включая страницы обсуждения, перенаправления и другое.)15 540Загружено файлов153Статистика правокЧисло правок с момента установки Народной бухгалтерской энциклопедии94 902Усредненное число правок на … Бухгалтерская энциклопедия

Статистика — (statistics) 1. Одно из направленностей математики, связанное со сбором, классификацией и представлением информации в числовом виде. Статистика основывается на том предположении, что если группа очень большая, то ее поведение, в отличии от… … Словарь бизнес-терминов

СТАТИСТИКА — СТАТИСТИКА, наука о сборе и спецификации цифровых данных. Статистика может быть описательной (суммирующей данные которые получены) или дедуктивной (основанной на выводимых логическим путем заключениях о некоем количестве сведений, о котором судят на… … Научно-технический энциклопедический словарь

СТАТИСТИКА — (от лат. status – состояние) наука, изучающая количественные критерии развития общественного производства и общества, их соотношения и изменения в области хозяйственной, государственной и социальной жизни, а также в области биологии, физики и т.… … Философская энциклопедия
Статистика — наука, изучающая количественную сторону массовых явлений. По английски: Statistics См. также: Математика Данные статистики Материальный словарь Финам … Материальный словарь