Актуальность темы заключается в том, что статистические представления являются важнейшей составляющей интеллектуального багажа современного человека. Они нужны в повседневной жизни, так как в нашу жизнь властно вошли выборы и референдумы, банковские кредиты и страховые полисы, таблицы занятости и диаграммы социологических опросов, нужны и для продолжения образования в таких областях, как социология, экономика, право, медицина, демография и других.

Таблицы и диаграммы широко используются в справочной литературе, в средствах массовой информации. Государственные и коммерческие структуры регулярно собирают обширные сведения об обществе и окружающей среде. Эти данные публикуют в виде таблиц и диаграмм.

Общество всё глубже начинает изучать себя и стремится сделать прогнозы о самом себе и о явлениях природы, которые требуют представлений о вероятности. Каждый человек должен хорошо ориентироваться в потоке информации.

Мы должны научиться жить в вероятной ситуации. А это, значит, извлекать, анализировать и обрабатывать информацию, принимать обоснованные решения в разнообразных ситуациях со случайными исходами.

Объектом исследования выбрали свой класс.

Предмет исследования:

• использование статистических методов
• опрос общественного мнения
• статистические характеристики: среднее арифметическое, медиана, размах;
• интерпретация статистических характеристик;
• наглядное представление информации.

Цель исследования:

• ознакомиться с видами и способами статистического наблюдения; -выяснить, как собираются и группируются статистические данные, как можно наглядно представить статистическую информацию.

Задачи исследования:

1. Изучить литературу по данной теме.

2. Собрать информацию для подтверждения статистических характеристик.

3. Обработать данную информацию.

4. Интерпретировать результаты статистических исследований.

5. Наглядно представить полученную информацию.

Методы исследования:

Этапы работы:

План работы (исследования):

1. Анализ учебной и дополнительной литературы по данному вопросу.

2. Проведение анкетирования, опроса среди учащихся 9А класса.

3. Обработка полученных данных, построение графиков и диаграмм.

4. Анализ, обобщение и сравнение полученных результатов.

Методика и материалы.

1. Составление анкет для опроса общественного мнения.

2. Сбор материала по исследуемой теме.

3. Анализ собранного материала.

4. Интерпретация статистических результатов.

5. Наглядное представление результатов статистических исследований.

Вопросы для опроса:

1. Любимый предмет учащихся.

2. Рост и вес учащихся за 2013-2014 гг., 2014- 2015 гг., 2015-2016 гг.

3. Любимые телепередачи родителей и учащихся.

4. Любимая передача учащихся.

5. Размер обуви учащихся.

6. Любимый певец или певица учащихся.

7. Успеваемость учащихся за 1 полугодие за 2015-2016 учебный год по основным предметам.

2. Статистика

2.1. Что такое статистика

Статистика (от латинского status) –наука изучающая, обрабатывающая и анализирующая количественные данные о самых разнообразных массовых явлениях в жизни.

Термин "статистика" появился в середине 18 века. Означал "государствоведение". Получил распространение в монастырях. Постепенно приобрел собирательное значение. С одной стороны, статистика – это совокупность числовых показателей, характеризующих общественные явления и процессы (статистика труда, статистика транспорта).

С другой – под статистикой понимается практическая деятельность по сбору, обработке, анализу данных по различным направлениям общественной жизни.

С третьей стороны, статистика – это итоги массового учета, опубликованные в различных сборниках. Наконец, в естественных науках статистикой называются методы и способы оценки соответствия данных массового наблюдения математическим формулам. Таким образом, статистика – это общественная наука, изучающая количественную сторону массовых общественных явлений в неразрывной связи с их качественной стороной.

2.2. Виды статистики

Виды статистики: финансовая, биологическая, экономическая, медицинская, налоговая, метеорологическая, демографическая. Математическая статистика – раздел математики, изучающий математические методы обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов.

2.3. Статистические характеристики

Основными статистическими характеристиками являются среднее арифметическое, мода, размах, медиана.

Средним арифметическим ряда чисел называется частное от деления суммы этих чисел на их количество.

Модой обычно называется число ряда, которое встречается в этом ряду наиболее часто. Мода - это величина признака (варианта), наиболее часто повторяющаяся в изучаемой совокупности.

Размах – это разность наибольшего и наименьшего значений ряда данных.

Медианой ряда, состоящего из нечетного количества чисел, называется число данного ряда, которое окажется посередине, если этот ряд упорядочить.

2.4. Обработка информации

Методы сбора и обработки числовых данных в каких-либо конкретных областях науки составляют предмет соответствующей специальной статистики, например физической, звездной, экономической, медицинской, демографической и т. п. Формальная математическая сторона статистических методов анализа, не зависящая от специфики изучаемых объектов и конкретной области знаний, составляет предмет собственно математической статистики. Статистическое наблюдение – это сбор необходимых данных по явлениям, процессам общественной жизни. Можно провести опрос общественного мнения, найти центральные тенденции ряда данных: среднее арифметическое, моду, медиану, размах; дать интерпретацию результатам статистических исследований и наглядно представить полученную информацию.

Но это не всякий сбор данных, а лишь планомерный, научно организованный, систематический и направленный на регистрацию признаков, характерных для исследуемых явлений и процессов. От качества данных, полученных на первом этапе, зависят конечные результаты исследования.

Для изучения различных общественных и социально-экономических явлений, а также некоторых процессов, происходящих в природе, проводят специальные статистические исследования. Методы исследования: анализ литературы, анкетирование, статистический опрос, статистическая обработка полученных данных, анализ, сравнение полученных результатов.

Всякое статистическое исследование начинается с целенаправленного сбора информации об изучаемом явлении или процессе.

Метод статистики предполагает следующую последовательность действий:

• разработка статистической гипотезы,
• статистическое наблюдение,
• сводка и группировка статистических данных,
• анализ данных,
• интерпретация данных.

Прохождение каждой стадии связано с использованием специальных методов, объясняемых содержанием выполняемой работы.

Способы статистического наблюдения

Основанием для регистрации фактов могут служить либо документы, либо высказанное мнение, либо хронометражные данные. В связи с этим различают наблюдение:

• непосредственное (сами измеряют),
• документально (из документов),
• опрос (со слов кого-либо).

В статистике применяются следующие способы сбора информации:

• корреспондентский (штат добровольных корреспондентов),
• экспедиционный (устный, специально подготовленные работники)
• анкетный (в виде анкет),
• саморегистрация (заполнение формуляров самими респондентами),
• явочный (браки, дети, разводы) и т.д.

2.5. Графическое представление данных

Современную науку невозможно представить без применения графиков. Они стали средством научного обобщения.

Выразительность, доходчивость, лаконичность, универсальность, обозримость графических изображений сделали их незаменимыми в исследовательской работе и в международных сравнениях и сопоставлениях социально-экономических явлений.

Статистический график - это чертеж, на котором статистические совокупности, характеризуемые определенными показателями, описываются с помощью условных геометрических образов или знаков. Представление данных таблицы в виде графика производит более сильное впечатление, чем цифры, позволяет лучше осмыслить результаты статистического наблюдения, правильно их истолковать, значительно облегчает понимание статистического материала, делает его наглядным и доступным. Это, однако, вовсе не означает, что графики имеют лишь иллюстративное значение. Они дают новое знание о предмете исследования, являясь методом обобщения исходной информации.

Значение графического метода в анализе и обобщении данных велико. Графическое изображение прежде всего позволяет осуществить контроль достоверности статистических показателей, так как, представленные на графике, они более ярко показывают имеющиеся неточности, связанные либо с наличием ошибок наблюдения, либо с сущностью изучаемого явления. С помощью графического изображения возможны изучение закономерностей развития явления, установление существующих взаимосвязей. Простое сопоставление данных не всегда дает возможность уловить наличие причинных зависимостей, в то же время их графическое изображение способствует выявлению причинных связей, в особенности в случае установления первоначальных гипотез, подлежащих затем дальнейшей разработке. Графики также широко используются для изучения структуры явлений, их изменения во времени и размещения в пространстве. В них более выразительно проявляются сравниваемые характеристики и отчетливо видны основные тенденции развития и взаимосвязи, присущие изучаемому явлению или процессу.

При построении графического изображения следует соблюдать требования. Прежде всего график должен быть достаточно наглядным, так как весь смысл графического изображения как метода анализа в том и состоит, чтобы наглядно изобразить статистические показатели.

Способы графического представления данных: диаграммы, гистограммы, графики.

Диаграммы - наиболее распространенный способ графических изображений. Это графики количественных отношений. Виды и способы их построения разнообразны. Диаграммы применяются для наглядного сопоставления в различных аспектах (пространственном, временном и др.) независимых друг от друга величин: территорий, населения и т.д.

Более распространенным способом графического изображения структуры статистических совокупностей является секторная диаграмма, которая считается основной формой диаграммы такого назначения. Это объясняется тем, что идея целого очень хорошо и наглядно выражается кругом, который представляет всю совокупность. Удельный вес каждой части совокупности в секторной диаграмме характеризуется величиной центрального угла (угол между радиусами круга). Сумма всех углов круга, равная 360°, приравнивается к 100%, а следовательно, 1% принимается равным 3,6°.

Для наглядного изображения явлений в рядах динамики используются диаграммы: столбиковые, ленточные, квадратные, круговые, линейные, радиальные и др. Выбор вида диаграммы зависит в основном от особенностей исходных данных, цели исследования.

Когда число уровней в ряду динамики велико, целесообразно применять линейные диаграммы, которые воспроизводят непрерывность процесса развития в виде непрерывной ломаной линии. Кроме того, линейные диаграммы удобно использовать: если целью исследования является изображение общей тенденции и характера развития явления; когда на одном графике необходимо изобразить несколько динамических рядов с целью их сравнения; если наиболее существенным является сопоставление темпов роста, а не уровней. Для построения линейных графиков применяют систему прямоугольных координат.

Полигон иллюстрирует динамику изменения статистических данных со временем, позволяет судить о значениях величины в определённых точках, по нему нельзя найти значение этой величины в промежуточных точках.

Для изображения интервального ряда используется гистограмма – ступенчатая фигура, составленная из сомкнутых прямоугольников. Основание каждого прямоугольника равно длине интервала, а высота – частоте или относительной частоте.

Практическая часть

Заключение

Проводя своё исследование, я ещё раз убедилась, что математика прочно вошла в мою повседневную жизнь, и я уже не замечаю, что живу по её законам. В этом учебном году я начала изучение статистических характеристик и их наглядное представление. В ходе исследования научилась систематизировать, наглядно представлять данные, обобщать и делать выводы.

Роль статистики в жизни настолько значительна, что люди, часто не задумываясь и не осознавая, постоянно используют элементы статистической методологии не только в трудовых процессах, но и в повседневном быту. Работая и отдыхая, делая покупки, знакомясь с другими людьми, принимая какие-то решения, человек пользуется определённой системой имеющихся у него сведений, сложившихся вкусов и привычек, фактов, систематизирует, сопоставляет эти факты, анализирует их, делает выводы и принимает определённые решения, предпринимает конкретные действия. Таким образом, в каждом человеке заложены элементы статистического мышления, представляющего собой способности к анализу и синтезу информации об окружающем нас мире.

Но надо помнить, одну и ту же статистическую информацию люди могут трактовать по-разному и то, что если я хочу увидеть достоверную информацию, лучше находить не один показатель, а два, а лучше всего все четыре: среднее арифметическое, моду, медиану и размах.

Литература

1. Школьная Энциклопедия “Математика”. Под редакцией Никольского.
2. Алгебра. 9 класс: учеб. для общеобразоват. учреждений /Ю. Н. Макарычев, Н. Г. Миндюк, К. И. Нешков, И. Е. Феоктистов. – 7-е изд., испр. и доп. – М. : Мнемозина.
3. Учебник “Математика-9.Арифметика. Алгебра. Анализ данных”. Под редакцией Г. В. Дорофеева. Авторы: Г. В. Дорофеев, С. Б. Суворова, Е. А. Бунимович, Л. В. Кузнецова, С. С. Минаева.
4. Информатика и ИКТ. Базовый курс. Учебник для 9 класса. Н.Д. Угринович.
5. Классный журнал.

Статистика - это общетеоретическая наука, изучающая количественные изменения в явлениях и процессах.

Государственная статистика, службы статистики, Росстат (Госкомстат), статистические данные, статистика запросов, статистика продаж, статистика игрока

Статистика - это, определение Государственная статистика Службы статистики Национальные статистические службы СНГ Статистика России Официальный сайт Федеральной службы государственной статистики www.gks.ru Главная О Росстате Новости Официальная статистика для респондентов Госзакупки Сообщество Журнал "Вопросы статистики" Статистика как наука Математическая статистика Теория вероятностей Типы игр Статистика игрока Статистика рабочей силы Источники и ссылки

Статистика - это, определение

Статистика - это обширная область знаний, включающая в себя знания из различных научных дисциплин - математики, физики, экономики, излагающая вопросы сбора, измерения количественных изменений в явлениях и процессах и анализ этих данных. Статистика как термин включает в себя несколько значений: математическая статистика , экономическая статистика, прикладная статистика, статистика в области физики и физических явлений. Во всех этих смежных дисциплинах статистика выявляет закономерности развития процессов , поведения объектов на основе анализа собранных статистических данных .

Стати́стика — это совокупность цифровых сведений , характеризующих состояние массовых явлений и процессов общественной жизни; статистические данные, представляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемых в сборниках, справочниках, периодической печати и в сети Интернет, которые являются результатом статистической работы.

Статистика - это отрасль практической деятельности («статистический учет») по сбору, обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных о самых различных явлениях и процессах общественной жизни.

Статистика - это количественный учет массовых явлений.

Статистика - это специальные разделы статистики, изучающие отдельные области жизни общества и выделенные в самостоятельные дисциплины.

Статистика - это некий параметр ряда случайных величин, получаемый по определенному алгоритму из результатов наблюдений, например, статистические критерии (критические статистики), применяющиеся при проверке различных гипотез (предположительных утверждений) относительно природы или значений отдельных показателей исследуемых данных, особенностей их распределения и пр.

Статистика (Statistics) - это

Государственная статистика

Государственная статистика - это деятельность, осуществляемая органом государственной статистики и его службами. Эта деятельность направлена на осуществление функций по формированию официальной статистической информации о социальном, экономическом, демографическом и экологическом положении страны.

Организация государственной статистики в Российской Федерации и международной статистики

Как уже отмечалось, статистическая работа состоит в том, чтобы собрать числовые данные о массовых явлениях, обработать их, представить в форме, удобной для анализа, проанализировать и интерпретировать полученные результаты.

Собирание данных лежит в основе всего исследования. От качества используемых данных, о тих достоверности и точности зависит достоверность результатов анализа. Люди по-разному относятся к статистической информации: одни не воспринимают ее, другие безоговорочно верят, третьи согласны с мнением английского политика Б. Дизраэли (1804-1881): «Есть ложь, есть наглая ложь, а есть статистика». Однако ему же принадлежит следующее утверждение: «В жизни, как правило, преуспевает больше тот, кто располагает лучшей информацией». На основе статистической информации правительство разрабатывает свою экономическую и социальную политику, оценивает ее результаты, составляет экономические прогнозы. Статистическая обеспечивает подготовку двухсторонних и многосторонних экономических соглашений между государствами. Статистика дает информацию для решения региональных задач, для предпринимательской деятельности - об уровне цен на товары в разных регионах, объемах реализации товаров, условиях кредитования, уровне и темпах инфляции, занятости и т.д.; наконец, в той или иной степени статистика нужна каждому из нас для принятия решений по выбору стратегии поведения.

На любом уровне и в любой сфере эффективность использования статистики во многом определяется качеством исходных данных.

Где можно получить статистические данные?

Статистические данные могут быть прежде всего получены из различных публикаций, например такие статистические данные, как курсы валют, объемы продаж валют, колебания цен , темпы и формы приватизации и т. д. приводятся в журнале « », газетах «Экономика и жизнь», «Финансовая газета», «Коммерсант daily» и др.

Предоставление статистической информации - главная задача органов государственнойстатистики и продукция их деятельности. Как любая продукция, она имеет стоимость.Особенно дорогой является та информация, получение которой выходит за пределы программыработы государственной статистики.

Структура органов государственной статистики соответствуета дминистративно-территориальному делению страны. В двух городах - Москве и Санкт-Петербурге — имеются местные комитеты по статистике, то же - в автономныхреспубликах. В краях и областях также работают комитеты статистики. Низовым звеномявляются районные инспектуры государственной статистики, которые имеются вадминистративных районах краев и областей, крупных городов.

Основные функции всех статистических органов состоят в сборе, обработке, анализе ипредставлении данных в удобном пользователю виде. Статистические службы должны оперативно предоставлять информацию органам управления, осуществлять обмен информациейс центробанком РФ и его конторами на местах, мин фином РФ и егоместными органами, Госкомимуществом РФ и его службами. Комитетом по труду и занятости РФ ит.д.

Все статистические органы, кроме райинспектур, имеют внутреннюю структуру: отделы статистики предприятий , сельского хозяйства, капитальногостроительства и т. д. Государственная статистика призвана отражать комплексность развитиянародного хозяйства страны и отдельных регионов, взаимосвязи между территориями. Этифункции выполняют отделы (управления ) балансовых работ и системы национальных счетов,статистики финансов, сводный отдел.

Оперативность и качество статистических работ зависят от развития технологии сбора,передачи, обработки и хранения информации. Все областные, краевые и республиканскиеуправления и комитеты по статистике имеют вычислительные центры. Мощныйвычислительный центр имеет Росстат (Госкомстат РФ (ГВЦ РФ)). Все большее значение приобретают локальные вычислительные сети, связывающие банки данных статистических служб, других держателей региональной и федеральной информации.

Статистические публикации - это один из возможных источников статистической информации. Используя его, следует критически относиться к статистическим данным, прикидывая,насколько та или иная цифра реальна. Полезно иметь данные из разных источников. Если они различаются значительно в несколько раз, то данные не вызывают доверия. Пользоваться лучше теми данными, способ получения которых понятен. Достоверность данных государственной статистики определяется тем, что это результат профессиональной деятельности специально подготовленных работников, использующих единую методологию, соответствующую в большинстве случаев международным стандартам, дающую возможность проследить динамику какого-либо показателя за ряд лет.

Если нет соответствующих данных в статистических сборниках, то можно получить их самим, т.е. провести статистическое наблюдение - научно организованный сбор данных. В системе государственной статистики не менее трети всего объема работ связано с получением данных.

Кем бы и когда бы ни проводилось статистическое наблюдение, оно должно быть организованопо определенным правилам, соблюдение которых позволяет обеспечить надежную основустатистического исследования.

Службы статистики

Статистические службы международных организаций

Организация международной статистики осуществляется статистическими службами организации Объединенных Наций (ООН), специализированных учреждений (МОТ, ФАО, ВОЗ и др.) и других международных организаций - организации экономического сотрудничества и развития (ОЕСД), Европейского сообщества (ЕС), Международного валютного фонда,Мирового банка и т.д. Деятельность статистических служб этих организаций включает разработку международных стандартов, обеспечивающих сравнимость статистических показателей разных стран, осуществление международных сопоставлений, публикацию данных по группам стран, регионам и миру в целом. Зарубежные национальные и международные статистические публикации, так же как и отечественные, можно подразделить на сводные, включающие данные по всем разделам статистики, и специализированные, включающие данные по какой-либо одной отрасли , например по финансовой, демографической, сельскохозяйственной и другой статистике.

Статистика (Statistics) - это

Из сводных изданий важнейшим является ежегодник ООН - Statistical Yearbook. Научным международным центром в области статистики является Международный статистический институт (ISI).

Перечень статистических служб международных организаций:

Отдел статистики ООН statistics Division, United Nations;

Статистический отдел Европейской экономической комиссии ООН (ЕЭК ООН) Statistical Division, United Nations Economic Commission for Europe;

Отдел статистики Экономической и социальной комиссии ООН для стран Азии и Тихого Океана (ЭСКАТО ООН) statistics Division, UN Economic and Social Commission for Asia and the Pacific (ESCAP);

Бюро статистики Международной организации труда (МОТ) Bureau of statistics, International Labour Office (ILO);

Отдел статистики ФАО (организация ООН по вопросам продовольствия и сельского хозяйства) statistics Division, FAO;

Отдел статистики ЮНЕСКО Institute for statistics, UNESCO;

Статистический департамент Международного валютного фонда statistics Department, International Monetary Fund ;

Департамент развития экономики Мирового банка development Economics Department, The World Bank;

Статистическое бюро Евро союза (Евростат) Statistical Office of the European Communities (Eurostat);

Статистический директорат организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) statistics Directorate, Organisation for Economic Co-operation and development (OECD);

Постоянное бюро Международного статистического института (МСИ) Permanent office, International Statistical Institute (ISI);

Окружающая среда;

Международная статистика(Международные сравнения, Программа международных сопоставлений, Базы данных международных организаций);

Опережающие индикаторы по видам экономической деятельности;

Публикации (План денежной эмиссии публикаций, Каталог публикаций);

Базы данных (ЦБСД, ЕМИСС, Показатели муниципальных образований, Список витрин);

ССРД МВФ.

Информация для респондентов

Формы федерального статистического наблюдения;

Статкалендарь;

Статистическая отчетность в электронном виде;

Общероссийские классификаторы;

К сведению хозяйствующих субъектов.

Госзакупки

В данном разделе содержится информация о конкурсах, конкурсах и котировках Росстата, госзакупках в ТОГС и статистика размещения заказов. Кроме того, можно ознакомиться с планом-графиком размещения заказов и нормативной документацией по госзакупкам.

Сообщество

В данном разделе содержится информация о Научно-методологическом совете, Общественном совете, Секции статистики ЦДУ РАН, Молодежном совете Росстата.

СМИ

В данном разделе содержится информация о публикациях, выступлениях и интервью руководства Росстата в СМИ, а также отражена деятельность Клуба деловой журналистики Росстата.

Статистика (Statistics) - это

Журнал "Вопросы статистики"

В данном разделе содержится информация о научно-информационном журнале "Вопросы статистики", основателем которого является Росстат.

Росстат (Госкомстат РФ) является методологическим и организационным центром работы всех служб государственной статистики. В его структуре имеется специальное управление методологи и статистических работ. Здесь разрабатываются федеральный план статистических работ на годи перспективу, методология расчета статистических показателей, сбора и разработки статистических данных.

Большую роль в методологической работе играет Научно-исследовательский институт статистики. В этой работе принимает участие и Научно-методологический совет Росстата (Госкомстата РФ), который объединяет ведущих работников государственной статистики и представителей экономической и статистической науки.

В последние годы методологическая работа Росстата (Госкомстата РФ) направлена на внедрение интегрированной системы учета и статистики, соответствующей международным стандартам, прежде всего на разработку системы национальных счетов РФ, позволяющей исследовать формирование основных пропорций экономики и рассчитывать важнейшие макроэкономические показатели, используемые в международной практике, а также на измерение инфляции и уровня жизни. Эта работа ведется при участии международных статистических организаций и национальных статистических служб развитых стран. Широко распространились международные связи между национальными статистическими службами и на региональном уровне.

Статистика как наука

Слово «статистика» происходит от латинского status — состояние, положение вещей с точки зрения закона . Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние». В науку термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», реподававшегося в университетах Республики Германии, на «статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины. Несмотря на это, статистический учет велся намного раньше: проводились переписи населения в Древнем Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала государств, велся учет имущества граждан в Древнем Риме и пр.

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных. Статистика как наука включает разделы: теоретическая статистика (общая теория статистики), прикладная статистика, математическая статистика, экономическая статистика, эконометрика, правовая статистика, медицинская статистика, технометрика, хемометрика, биометрика, наукометрика, иные отраслевые статистики и др.

Статистикой называется также набор определенных статистических данных (статистика смертности, статистика посещений сайта, …).

Развитие представлений о статистике

Первая опубликованная статистическая информация появляется уже в «Книга чисел» в Ветхом Завете, в которой рассказано о переписи военнообязанных, проведённой под руководством Моисея и Аарона. Впервые термин «статистика» встречается в художественной литературе — в «Гамлете» Шекспира. Смысл этого слова у Шекспира — знать, придворные. Оно происходит от латинского слова status, что в оригинале означает «состояние» или «политическое состояние».

В течение следующих 400 лет термин «статистика» понимали и понимают по-разному. Вначале под статистикой понимали описание экономического и политического состояния государства или его части. Например, к 1792 г. относится определение: «статистика описывает состояние государства в настоящее время или в некоторый известный момент в прошлом». И в настоящее время деятельность государственных статистических служб вполне укладывается в это определение.

Однако постепенно термин «статистика» стал использоваться более широко. По Наполеону Бонапарту, «статистика — это вещей». Тем самым статистические методы были признаны полезными не только для административного управления, но и для применения на уровне отдельного предприятия . Согласно формулировке 1833 г., «цель статистики заключается в представлении фактов в наиболее сжатой форме»

В ХХ в. Статистику часто рассматривают прежде всего как самостоятельную научную дисциплину. Статистика есть совокупность методов и принципов, согласно которым проводится сбор, анализ, сравнение, представление и интерпретация числовых данных. В 1954 г. академик АН УССР Б. В. Гнеденко дал следующее определение: «статистика состоит из трёх разделов:

Сбор статистических сведений, то есть сведений, характеризующих отдельные единицы каких-либо массовых совокупностей;

Статистическое исследование полученных данных, заключающееся в выяснении тех закономерностей, которые могут быть установлены на основе данных массового наблюдения;

Разработка приёмов статистического наблюдения и анализа статистических данных. Последний раздел, собственно, и составляет содержание математической статистики.

Термин «статистика» употребляют ещё в двух смыслах. Во-первых, в обиходе под «статистикой» часто понимают набор количественных данных о каком-либо явлении или процессе. Во-вторых, статистикой называют функцию от результатов наблюдений, используемую для оценивания характеристик и параметров распределений и проверки гипотез.

Предмет, метод и задачи статистики

Статистика - самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потебностей общественной жизни. Уже в древнем мире появилась потребность подсчитывать численность жителей государства, учитывать людей, пригодных к военному делу, определять колличество скота, размеры земельных угодий и другого имущества. Информация такого рода была необходима для сбора налогов, ведения боевых действий и т.п. В дальнейшем, по мере развития общественной жизни, круг учитываемых явлений постепенно расширяется.

Особенно возрастает объем собираемой информации с развитием капитализма и мирохозяйственных связей. Потребности этого периода вынуждали органы государственного управления и капиталистические предприятия собирать для практических нужд обширную и разнообразную информацию о рынках труда и сбыта товаров, сырьевых ресурсах.

В середине 17-го века в Британии возникло научное направление, получившее название "политической арифметики". Начало этому направлению положили Вильям Петти (1623-1687) и Джон Граунт (1620-1674 г.г.) "Политические арифметики" на основе изучения информации о массовыхобщественных явлениях стремились открыть закономерности общественой жизни и таким образом ответить на вопросы, возникавшие в связи с развитием капитализма.

Наряду со школой "политических арифметиков" в Великобритании , в Федеративной Республики Германии развивалась школа описательной статистики или "государствоведения". Возникновение этой науки относится к 1660 г.

Развитие политической арифметики и государствоведения привело к появлению науки статистики.

В научный оборот термин "статистика" ввел профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719-1772). В зависимости от объекта изучения статистика как наука подразделяется на социальную, демографическую, экономическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.

Предмет статистики. Статистика имеет дело прежде всего с колличественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерних особенностей статистики является то, что при изучении колличественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные собенности исследуемых явлений, т.е. изучает колличество в неразрывной связи, единстве с качеством.

Качество в научно-филосовском понимании - это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других. Качество -- это то, что делает предметы и явления определенными. Пользуясь филосовской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и колличественой определенности, т.е. изучает меру общественных явлений.

Статистическая . Важнейшими составными элементами статистической методологии являются:

Массовое наблюдение;

Группировки, применение обобщающих (сводных) характеристик;

Анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.

Чтобы охаратеризовать с колличественной стороны любое массовое явление, необходимо сначала собрать информацию о составляющих его элементах. Это и достигается при помощи массового наблюдения, осуществляемого на основе выработанных статистической наукой правил и способов.

Собранные в процессе статистического наблюдения сведения подвергаются в дальнейшем сводке (первичной научной обработке), в процессе которой из всей совокупности обследованных единиц выделяются характерные части (группы). Выделение групп и подгрупп единиц из всей обследованной массы называется в статистике группировкой. Группировка в статистике является основой обработки и анализа собранной информации. Осуществляется она на основе определенных принципов и правил. В процессе обработки статистической информации совокупность обследованных единиц и выделенные ее части на основе применения метода группировок характеризуются системой цифровых показателей: абсолютных и средних величин, относительных величин, показателей динамики и т.д.

Задачи статистики. Большое значение статистики в обществе объясняется тем, что она представляет собой одно из самых основных, одно из наиболее важных средств, с помощью которых хозяйствующий субъект ведет учет в хозяйстве.

Учет является способом систематического измерения и изучения общественных явлений с помощью колличественных методов.

Не всякое изучение колличественных соотношений есть учет. Различные колличественные отношения между явлениями можно представить в виде тех или иных математических формул, и это само по себе еще не будет учетом. Одна из характерных особенностей учета - подсчет отдельных элементов, отдельных единиц, из которых складывается то или иное явление. В учете используются различные математические формулы, но их применение обязательно связано с подсчетом элементов. Учет является средством контроля и мысленного обобщения процес сов общественного развития. Лишь благодоря статистике управляющие органы могут получать всестороннюю характеристику управляемого объекта, будь то национальное хозайство вцелом или отдельные его отрасли или предприятия.

Статистика дает сигналы о неблагополучии в отдельных частях механизма управления, показывая таким образом необходимость обратной связи - управляющих решений. Общие принципы и методы научного познания служат фундаментом для понимания и правильного использования статистической методологии. Итак, основной задачей статистики является сбор, учет, обработка и хранение данных (информации), отображающих ход общественного развития.

Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.

Задачи и объект статистического наблюдения, виды и формы наблюдения

Статистическое наблюдение, или первичный статистический учет, является научной, специально организованной регистрацией признаков каждой единицы совокупности и записью их в определенных документах. Статистическим наблюдением называется планомерный научно организованный сбор или получение массовых сведений о явлениях общественной жизни. В процессе статистического наблюдения получаются статистические данные, необходимые для осуществления познаватльной и контрольно-организаторской функции статистики.

Статистическое наблюдение выступает первым этапом статистического исследования, оно совпадает в основном с первой (чувственной или эмпирической) ступенью процесса познания общественной жизни, является важнейшим специфическим статистическим приемом исследования. Всякое исследование, в т.ч. и статистическое, начинается со сбора фактов, наблюдения; выводы, обобщения как в науке, так и в практике ценны лиш тогда, когда они обоснованы фактами.

К статистическим данным, пригодным для обобщений, предъявляется ряд требований:

Данные должны быть максимально полными, но не отрывочными, случаймо выхваченными;

Данные должны быть абсолютно достоверными и точными;

Данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;

Данные должны соответствовать принципу своевременности (сбор должен быть организован только в строго определенное время, но кроме этого, данные должны быть представлены так же в срочном порядке).

Объектом статистического наблюдения называется та совокупность, о которой должны быть собраны необходимые сведения. Объектом наблюдения может быть, например, совокупность фермерских хозяйств республики (или же какого-либо района), совокупность ВУЗ-ов, совокупность промышленных предприятий и т.д.

Единицей наблюдения называют тот составной элемент объекта наблюдения, который является носителем признаков, подлежащих регистрации. В одном каком- либо наблюдении может быть не одна, а несколько единиц наблюденияТак при переписи населения, например, единицей наблюдения может быть или человек (житель), или семья, или то и другое. Единицы наблюдения, как и объект в целом, обладают, как правило, множеством различных признаков. Все их учесть невозможно. Поэтому необходимо определить какие признаки следует регистрировать в процессе наблюдения.

Перечень признаков, регистрируемых в процессе наблюдения, называют программой статистического наблюдения. Наряду с составлением перечня признаков, включаемых в программу наблюдения, важное значение имеет также точное, ясное и исчерпывающее определение каждого признака. Точная и исчерпывающая формулировка вопросов программы необходима для того, чтобы обеспечить одинаковое их понимание всеми участвующими в наблюдении лицами. В этих целях часто в формулировку вопросов включается так называемый подсказ, т.е. варианты возможных ответов.

Статистическое наблюдение может производится в двух основных формах: в форме отчетности и в форме специально организованных статистических обследований. Специальные статистические обследования освещают моменты, не охватываемые статистической отчетностью, служат средством для проверки и анализа материалов этой отчетности, дают дополнительный материал как для национальнохозяйственного прогнозирования и оперативных мероприятий, так и для познания закономерностей развития экономики.

Для изучения особенностей и закономерностей общественных явлений применяются различные виды и способы сбора статистических сведений. В зависимости от задач исследования и конкретных условий статистическое наблюдение может быть единовременным или текущим. Единовременное наблюдение - запись признаков единиц наблюдения, приуроченная к данному "критическому моменту" времени. Единовременное наблюдение или учет состояния проводится через некоторые периоды времени, охватывает длительно существующую совокупность. Такое наблюдение проводится для определения численности, состава и качественных особенностей совокупности. Программа сбора сведений в этом случае должна быть в основном аналогичной содержанию предшествующих единовременных наблюдений. Текущее наблюдение или текущий учет ведется для определения измерений состояния явления. Единицы наблюдения и их признаки регистрируются в момент возникновения или же в ближайший после этого момент времени.

Материалы единовременного и текущего наблюдений взаимно дополняют друг друга; создается возможность получения данных на любой момент времени или за любой период времени.

Сплошное наблюдение - учет всех без исключения единиц в пределах данной совокупности, например перепись всех видов оборудования или материалов в данном предприятии. Материалы сплошного наблюдения позволяют выделить в составе изучаемой массе единицы качественно однородной группы и определить по каждой группе средние величины по наиболее существенным признакам. Единовременное и текущее наблюдения осуществляются в форме сполошного наблюдения, если необходимо получить сведения об объеме изучаемых явлений.

Организация сплошного наблюдения не всегда возможна и целесообразна, особенно для контроля за качеством продукции. В этом случае сплошное наблюдение приводит к исключению из сферы практического использования массы продукции предприятий. Поэтому необходимо осуществлять несплошное (частичное) наблюдение - учитывать только часть единиц совокупности, по которой составляют представление о характерных особенностях изучаемого явления в целом.

Несплошное наблюдение имеет определенные преимущества по сравнению со сплошным наблюдением:

Требуется значительно меньше издержек труда и средств в связи с уменьшением числа обследуемых единиц;

Данные могут быть собраны в более короткие сроки и по более широкой программе, чтобы в заданных пределах всесторонне раскрыть особенности изучаемой совокупности, провести более глубокое научное исследование;

Данные несплошного наблюдения привлекаются для контроля материалов сплошного наблюдения;

Несплошное наблюдение должно быть репрезентативным (представительным).

Обследуемые единицы отбираются так, чтобы, опираясь на полученные по этим единицам данные, составить правильное представление о явлении в целом.

Поэтому одной из существенных особенностей несплошного наблюдения является организация отбора единиц обследуемой совокупности способами: основного массива, монографическим, анкетным и выборочным наблюдением.

Способ основного массива предусматривает отбор единиц совокупности, преобладающих по изучаемому признаку. Данный способ не обеспечивает отбора единиц, которые представляли бы все части совокупности.

Монографическое наблюдение - детальное описание небольшого числа единиц совокупности. Типическая монография, как один из способов изучения особенностей единиц совокупности, предусматривает отбор из состава всей совокупности качественно однородных единиц одного типа. Собираются сведения по 1-3 единицам с индивидуальными значениями признака, близкими к типичным значениям признака в группе;

К числу недостатков типической монографии относится субъективный выбор единиц наблюдения, когда руководствуются только общим представлением об их характерных особенностях. Кроме того, число отобранных единиц невелико, не соответствуют численности самой группы, и полученные данные не позволяют изучить распределение единиц (состав, долю) в пределах отдельной группы.

Большая уверенность в репрезентативности данных, полученных типической монографией, достигается, если выбор единиц основан на данных ранее выполненных сплошных наблюдений.

Анкетный способ предусматривает раздачу анкет (иногда анкеты публикуют) всем единицам совокупности для специальных обследованний, например с целью изучения регулярности доставки почтовой корреспонденции, мнений по отдельным вопросам. Анкеты заполняются добровольно и поэтому не всегда обеспечивается репрезентативность выборки. Программа анкетного обследования содержит узкий круг вопросов, ответы на которые часто дают только заинтересованные лица.

Большое распространение получает метод интервью, когда опрос ведется путем личного общения по специально разработанной программе. Такой метод широко применяется в социологических исследованиях. Наиболее совершенным с научной точки зрения видом несплошного наблюдения является выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение представляет собой такой вид статистического наблюдения, при котором обследованию подвергается некоторая часть единиц изучаемой совокупности, отобранная в определенном строго научном порядке, с целью последущей характеристики всей совокупности.

Сплошное и несплошное статистическое наблюдение осуществляется различными способами: непосредственным наблюдением, опросом и документированной записью.

Источником сведений служит опрос. По способу регистрации фактов опрос имеет разновидности: экспедиционный способ, саморегистрация, корреспондентский способ и документированная запись.

Экспедиционный способ предусматривает сбор сведений на месте возникновения факта. Специальный регистратор производит опрос и сам записывает ответ. Этот способ обеспечивает точную информацию, но требует значительных расходов времени, труда и средств.

Саморегистрация осуществляется с участием специального регистратора на месте сбора сведений. Регистратор только разъясняет порядок ответов на поставленные вопросы в бланке, а ответы даются обычно представите лями организаций и предприятий. Этот способ требует значительных издержек времени и средств, а также привлечения высококлалифицированных статистических работников.

Корреспондентский способ предполагает рассылку статистическими и другими органами управления специально разработанных бланков и инструкций по их заполнению хозяйствующим субъектам или специально выделенным лицам - корреспондентам для изучения определенного вопроса. Сведения поступают в установленные сроки по почте, телеграфом или доставляются нарочным. Способ не требует особых расходов, но качество информации зависит от уровня знаний и степени подготовки корреспондентов.

Документированная запись - основная форма статистического наблюдения является основным источником расчета статистических показателей

Математическая статистика

Математическая статистика — раздел математики, посвященный методам анализа данных, преимущественно вероятностной природы. В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений статистика математическая делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций (процессов) и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы.

Статистика (Statistics) - это

Выделяют описательную статистику, теорию оценивания и теорию проверки гипотез.

Описательная статистика есть совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчет выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т.д.), как правило, не требующих предположений о вероятностной природе данных. Некоторые методы описательной статистики опираются на продвинутую теорию и возможности современных компьютеров. К ним относятся, в частности, кластерный анализ, нацеленный на выделение групп объектов, похожих друг на друга, и многомерное шкалирование, позволяющее наглядно представить объекты на плоскости.

Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели происхождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические. В параметрических моделях предполагается, что характеристики изучаемых объектов описываются посредством распределений, зависящих от (одного или нескольких) числовых параметров. Непараметрические модели не связаны со спецификацией параметрического семейства для распределения изучаемых характеристик. В математической статистике оценивают параметры и функции от них, представляющие важные характеристики распределений (например, мат ожидание, медиана, стандартное отклонение, квантили и др.), плотности и функции распределения и пр. Используют точечные и интервальные оценки.

Большой раздел современной математической статистики - статистический последовательный анализ, фундаментальный вклад в создание и развитие которого внес А. Вальд во время Второй мировой войны. В отличие от традиционных (непоследовательных) методов статистического анализа, основанных на случайной выборке фиксированного объема, в последовательном анализе допускается формирование массива наблюдений по одному (или, более общим образом, группами), при этом решение об проведении следующего наблюдения (группы наблюдений) принимается на основе уже накопленного массива наблюдений. Вввиду этого, теория последовательного статистического анализа тесно связана с теорией оптимальной остановки.

В математической статистике есть общая теория проверки гипотез и большое число методов, посвящённых проверке конкретных гипотез. Рассматривают гипотезы о значениях параметров и характеристик, о проверке однородности (то есть о совпадении характеристик или функций распределения в двух выборках), о согласии эмпирической функции распределения с заданной функцией распределения или с параметрическим семейством таких функций, о симметрии распределения и др.

Большое значение имеет раздел математической статистики, связанный с проведением выборочных обследований, со свойствами различных схем организации выборок и построением адекватных методов оценивания и проверки гипотез.

Задачи восстановления зависимостей активно изучаются более 200 лет, с момента разработки К. Гауссом в 1794 г. метода наименьших квадратов.

Разработка методов аппроксимации данных и сокращения размерности описания была начата более 100 лет назад, когда К. Пирсон создал метод главных компонент. Позднее были разработаны факторный анализ и многочисленные нелинейные обобщения.

Различные методы построения (кластер-анализ), анализа и использования (дискриминантный анализ) классификаций (типологий) именуют также методами распознавания образов (с учителем и без), автоматической классификации и др.

В настоящее время компьютеры играют большую роль в математической статистике. Они используются как для расчётов, так и для имитационного моделирования (в частности, в методах размножения выборок и при изучении пригодности асимптотических результатов).

Статистика (Statistics) - это

Теория вероятностей

Неотъемлемой частью математической статистика является такая дисциплина как Теория вероятностей. Теория вероятности - это раздел математики, в частности, математической статистики, в котором изучаются закономерности случайных явлений.

Основным понятием вероятности являктся Событие. Событие может быть невозможное, достоверное или случайное. События могут быть несовместимые.

Статистика (Statistics) - это

Внроятность - это количественная оценка возможности реализации объекта. Это классическое определение. Но есть еще одно определение вероятности , статистическое. Статистическое определение вероятности основывается на эксперементальном подходе к теории и заключается в следующем:

если проводится N испытаний и событие А реализовалось М раз, то относительная частота появления события А есть M/N.

Классическое определение является идиализацией статистического определения вероятности,. Оно основано на умозаключении. Но не бывает идеально одинаковых кубиков, карт, рук. Статистическое определение более прикладное.

Статистика (Statistics) - это

К этой же теме относится еще один очень интересный раздел математики - Теория игр.

Статистика (Statistics) - это

Теория игр - это математический метод оатимального разрешения конфликта между игроками.

Статистика (Statistics) - это

Смысл теории игр проще всего пояснить на «Дилемме заключенного», классическая формулировка которой звучит так:

А теперь представим развитие ситуации, поставив себя на место заключенного А. Если мой подельник молчит, лучше его сдать и выйти на свободу. Если он говорит, то так же лучше все рассказать, и получить всего два года, вместо десяти. Таким образом, если каждый спекулянт выбирает, что лучше для него, оба сдадут друг друга, и получат два года, что не является идеальной ситуацией для обоих. Если бы каждый думал об общем благе, они бы получили всего по пол года.

Типы игр

Кооперативнаянекооперативная игра

Кооперативной игрой является конфликт, в котором спекулянты могут общаться между собой и объединяться в группы для достижения наилучшего результата. Примером кооперативной игры можно считать карточную игру Бридж, где очки каждого спекулянта считаются индивидуально, но выигрывает пара, набравшая наибольшую сумму. Из двух типов игр, некооперативные описывают ситуации в мельчайших деталях и выдают более точные результаты. Кооперативные рассматривают игры в целом. Не смотря на то, что эти два вида противоположны друг другу, вполне возможно объединение предприятий стратегий, которое может принести больше пользы, чем следование какой-либо одной.

С нулевой суммой и с ненулевой суммой

Игрой с нулевой суммой называют игру, в которой выигрыш одного спекулянта равняется проигрышу другого. Например банальный спор: если вы выиграли сумму N, то кто-то эту же сумму N проиграл. В игре же с ненулевой суммой может изменяться общая игры, таким образом принося выгоду одному игроку, не отнимаю ее цену у другого. В качестве примера здесь отлично подойдут шахматы: превращая пешку в ферзя спекулянт А увеличивает общую сумму своих фигур, при этом не отнимая ничего у спекулянта Б. В играх с ненулевой суммой проигрыш одного из спекулянтов не является обязательным условием, хотя такой исход и не исключается.

Параллельные и последовательные

Параллельной является игра, в которой спекулянты делают ходы одновременно, либо ход одного спекулянта неизвестен другому, пока не завершится общий цикл. В последовательной игре каждый спекулянт владеет информацией о предидущем ходе своего оппонента до того, как сделать свой выбор. И совсем не обязательно информации быть полной, что подводит на с кледующему типу.

С полной или неполной информацией

Эти типы являются подвидом последовательных игр, и названия их говорят сами за себя.

Метаигры

Эти игры являются «леммами» теории игр. Они полезны не сами по себе, а в контексте какого-либо конфликата, расширяя его набор правил.

В любом конфликте типы объединяются, определяя таким образом правила игры, будь это кооперативная последовательная игра с нулевой суммой, или метаигра с неполной информацией.

Проблемы практического применения

Безусловно, следует указать и на наличие определенных границ применения аналитического инструментария теории игр. В следующих случаях он может быть использован лишь при условии получения дополнительной информации.

Во-первых, это тот случай, когда у спекулянтов сложились разные представления об игре, в которой они участвуют, или когда они недостаточно информированы о возможностях друг друга. Например, может иметь место неясная информация о платежах конкурента (структуре издержек). Если неполнотой характеризуется не слишком сложная информация, то можно применять опыт подобных случаев с учетом определенных различий.

Во-вторых, теорию игр трудно применять при множестве ситуаций равновесия. Эта проблема может возникнуть даже в ходе простых игр с одновременным выбором стратегических решений.

В-третьих, если ситуация принятия стратегических решений очень сложна, то спекулянты часто не могут выбрать лучшие для себя варианты. Например, на рынок в разные сроки могут вступить несколько предприятий или реакция уже действующих там предприятий может оказаться более сложной, нежели быть агрессивной или дружественной.

Экспериментально доказано, что при расширении игры до десяти и более этапов спекулянты уже не в состоянии пользоваться соответствующими алгоритмами и продолжать игру с равновесными стратегиями.

К сожалению, ситуации реального мира зачастую очень сложны и настолько быстро изменяются, что невозможно точно спрогнозировать, как отреагируют конкуренты на изменение тактики. Тем не менее, теория игр полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Эта информация важна, поскольку позволяет учесть дополнительные переменные или факторы, имеющие возможность повлиять на ситуацию, и тем самым повысить эффективность решения.

Заключение

В заключение следует особо подчеркнуть, что теория игр является очень сложной областью знания. При обращении к ней надо соблюдать известную осторожность и четко знать границы применения. Слишком простые толкования таят в себе скрытую опасность. Анализ и консультации на основе теории игр из-за их сложности рекомендуются лишь для особо важных проблемных областей. Опыт показывает, что использование соответствующего инструментария предпочтительно при принятии однократных, принципиально важных плановых стратегических решений, в том числе при подготовке крупных кооперационных договоров.

Попклярные игры, основанные на статистической вероятности - рулетка, карточные игры, особенно покер, нарды.

Статистика игрока

Математическая статистика, теория вероятностей, теория игр - методы из этих дисциплин широко используются в он-лайн играх для сбора сведений об спекулянтах. Развилась целая сбора информации об спекулянтах наиболее популярных игр, таких как Мир танков (World-of-Tanks), Покер. Часть статистики спекулянта можно увидеть на специальных сайтах совршенно бесплатно.

Всю статистику на интересующего спекулянта или на большую группу спекулянтов можно купить на соответствующих сервисах предоставления статистики.

Сайты для получения статистики на спекулянтов в покер:

Сайт, предоставляющий статистику по MTT - PokerProLabs;

Статистику по кеш играм дает сайт PokerTableRatings. Здесь также можно купить обширные свежие базы с историями рук (майнинг);

Так же статистику по МТТ можно посмотреть на officialpokerrankings.com;

Наверное, один из самых известных сайтов на эту тему sharkscope.com

Понятие "социальная статистика" имеет два толкования: как область науки и как область практической деятельности. Социальная статистика как область науки разрабатывает систему приемов и методов сбора, обработки и анализа числовой информации о социальных явлениях и процессах в обществе. Социальная статистика как область практической деятельности направлена на выполнение органами государственной статистики и другими организациями работы по сбору и обобщению числовых материалов, характеризующих те или иные социальные процессы.

Автономное существование социальной статистики как области науки или как области практической деятельности было бы бессмысленным. Эти области должны и могут развиваться лишь в единстве и взаимосвязи.

Ранние примитивные формы фиксирования информации о различных сторонах жизни общества, государства не имели специально разработанной научно обоснованной методики. По мере усложнения содержания учитываемых данных и по мере возрастания их значимости в управлении государством и экономикой возникала необходимость в более сложных приемах регистрации и обобщения данных. Потребовались специальные меры по обеспечению единообразия и достоверности информации.

Учетно-статистические работы стали самостоятельным видом профессиональной деятельности, и были созданы специальные органы, осуществляющие эти работы в центре и на местах. Научно-методические разработки отделились от практической работы по учету. Стала проводиться подготовка кадров специалистов в области статистики. Из единой прежде статистики выделились самостоятельные отраслиэтой науки: статистика промышленности, статистика сельского хозяйства, статистика населения и т. д. Одной из последних получила "права автономии" социальная статистика.

Социальная статистика отличается от других отраслей статистики не только своими особыми предметом и объектом исследования. Ее своеобразие состоит и в особых каналах получения исходной информации, и в применении специальных приемов обработки и обобщения этой информации, и в особых путях практического использования результатов анализа. Все это подтверждает необходимость выделения социальной статистики в качестве отдельного направления учетно-статистических работ, а также как особого направления научных разработок, в рамках которого решаются теоретико-методологические вопросы социальной статистики.

Социальная статистика, как и любая область науки, связана с другими областями знания различными отношениями. Понимание этих отношений способствует более точному определению предмета, объекта и методологии социальной статистики. Наиболее тесными являются связи социальной статистики с другими отраслями статистики, прежде всего с теорией статистики, разрабатывающей общеметодическую базу для отраслевых статистик. Единые по своей сущности методические приемы конкретизируются и модифицируются применительно к задачам и условиям анализа социальных явлений и процессов. В последующих разделах курса будет показано, насколько своеобразную форму приобретают общеизвестные статистические методы, если они используются в социальной статистике. Нередко арсенал методов исследования, предоставляемых теорией статистики, оказывается недостаточным. В таких случаях социальная статистика заимствует необходимые методы у других отраслей знания - социологии, психологии и др.

Существует полная или частичная общность объекта исследования социальной статистики с объектами ряда наук - демографии, социологии, статистики населения, экономики труда, этнографии, медицинской статистики и др. С ними социальная статистика имеет некоторые точки соприкосновения и в отношении предмета исследования, хотя они выражены значительно слабее общности объектов исследования. В большей мере близость наукможет проявляться в вопросах определения методологии, методики, объекта исследования.

Частичнаяобщность наук исторически обусловлена. Это может быть проявлением "остаточных" связей наук, выделившихся в самостоятельные области знания в процессе дифференциации научных знаний и обособления предмета исследования. Это может быть следствием сближения наук, их интеграции, когда в ранее достаточно далеких друг от друга областях знания при их развитии обнаруживались точки соприкосновения в вопросах методологии, а также в предмете и объекте исследования.

Однако такая общность отнюдь не означает тождественности. Например, и статистика населения, и социальная статистика обращаются к населению как объекту исследования. Вместе с тем если для первой основной интерес представляет все население страны, то для второй отдельные его категории. Статистика населения исследует динамику численности жителей, состав населения, его воспроизводство. Все это вопросы, относящиеся к населению в целом. Социальная же статистика, акцентирующая внимание на различных сторонах условий жизни, должна соответственно обращаться прежде всего к тем группам населения, для которых условия жизни наиболее актуальны и специфичны. Так, вопросы социального обеспечения касаются в первую очередь лиц пенсионного возраста и инвалидов. Программы просвещения и образования адресованы детям школьного возраста и молодежи, программы охраны материнства и детства - молодым семьям и т. д.

Статистика населения традиционно подходит к изучению населения как биологической популяции, а социальная статистика исследует социальные аспекты жизни людей. Заметим, что грань между этими подходами весьма условная: изучая рождаемость, смертность, брачность, разводимость, механическое движение населения (миграцию), нельзя обойтись без анализа социальных факторов.

Статистический анализ явлений и процессов, происходящих в социальной жизни общества, осуществляется с помощью специфических для статистики методов - методов обобщающих показателей, дающих числовое измерение количественных и качественных характеристик объекта, связей между ними, тенденций их изменения. Эти показатели отражают социальную жизнь общества, выступающую как предмет исследования социальной статистики.

Сложная и многогранная по своей природе социальная жизнь общества представляет собой систему отношений разного свойства, разных уровней, разного качества. Будучи системой, эти отношения взаимосвязаны и взаимообусловлены. Их единство проявляется в разнообразных формах: во взаимодействии, в соподчиненности, в противоречивости. Из этого следует, что вычленение отдельных направлений исследования в рамках социальной статистики не более чем условный прием, облегчающий познание. Изолированно взятая статистика жилищных условий населения или статистика бюджетов населения столь же условна. как, например, выделение в самостоятельную область медицины таких специализаций, как дерматология, микробиология, онкология и др.

Подобного рода узкая специализация, позволяя углубить и расширить знания в конкретной области, несет потенциальную опасность того, что окажутся упущенными из поля зрения общие связи и отношений. Первопричины могут быть подменены симптомами, Программы исцеления и оздоровления (и организма каждого отдельного человека в медицине, и организма общества в целом в социальной сфере) будут в таком случае ориентированы на устранение не причин, а лишь последствий неблагополучной ситуации.

Так, замкнувшись на анализе в рамках криминальной статистики, можно упустить главную стратегическую задачу - преодоление причин, порождающих криминогенную ситуацию. Узко понятая криминальная статистика будет давать лишь выводы и рекомендации преимущественно тактического плана - о методах и главных направлениях борьбы с преступностью в текущем периоде. Отсюда вытекает актуальность тенденции интеграции научного знания, так как именно на этом пути сохраняются преимущества дифференциации и нейтрализуются ее слабые стороны,

Наиболее результативен такой подход к определению предмета социальной статистики, при котором одновременно выделяются для анализа отдельные стороны социальной жизни общества и принимаются во внимание их единство и взаимосвязь.

К числу наиболее значимых направлений исследования в социальной статистике относятся: социальная и демографическая структура населения и ее , уровень жизни населения, уровень благосостояния, уровень здоровья населения, культура и образование, моральная статистика, общественное мнение, политическая жизнь. Применительно к каждой области исследования разрабатывается система показателей, определяются источники информации и существуют специфические подходы к использованию статистических материалов в целях регулирования социальной обстановки в стране и регионах. Вместе с тем все эти направления дают в конечном счете единую последовательную и интегрированную информацию о картине социальной жизни, о тенденциях и закономерностях развития общества.

Определяя в общем виде задачи социальной статистики, следует выделить те, которые решаются любой отраслевой статистикой применительно к своему объекту исследования. Такими задачами для социальной статистики являются: систематический анализ ситуации в социальной сфере; анализ важнейших тенденций и закономерностей развития отраслей социальной инфраструктуры: изучение уровня и условий жизни населения:

Оценка степени дифференциации этих характеристик; анализ динамики : прогнозирование наиболее вероятного хода развития на ближайшую и более отдаленную перспективу;

Исследование факторов, под влиянием которых сложилась данная ситуация;

Оценка степени соответствия фактических параметров их нормативным значениям; выяснение соотношения и роли объективных и субъективных факторов; исследование взаимодействия социальных процессов с другими составляющими общественного развития.

Кроме того, существуют особые задачи, присущие именно социальной статистике. Их специфика зависит прежде всего от трудностей, возникающих в практике изучения социальных процессов. К ним относятся следующие.

Преодоление автономности отдельных направлений социальной статистики и обусловленной этим несопоставимости многих статистических показателей; действительное формирование единой взаимосвязанной системы социальной статистики. Недоработки в этой области объясняются не только объективной причиной - резкими различиями в сущности и формах проявления разных социальных процессов, но и некоторыми организационными предпосылками. Сбор социальной информации осуществляется разными подразделениями (секторами, отделами) органов государственной статистики: статистики цен, бюджетов, статистики труда и т. д. Социальные показатели оказываются изначально включенными в разные подсистемы показателей социально-экономической статистики, что накладывает отпечаток на решение ряда методологических вопросов. Вместе с тем влияет и разный "возраст" отдельных показателей социальной статистики: одни показатели используются в практике статистических работ давно и по инерции сохраняется традиционный подход к решению методических вопросов; другие показатели возникли недавно и более ориентированы на современные методологии.

Достижение соответствия ряда статистических показателей оценке сущности социальных явлений и процессов, так как показатели не дают их качественных характеристик. Учитываются лишь отдельные формальные количественные параметры. Например, состояние системы здравоохранения трудно реально оценить, опираясь лишь на данные о числе приходящихся на 1000 человек населения врачей и больничных коек. По мере расширения различных форм медицинской помощи, основанных на коммерческих началах, возрастает качества работы, доступности, разнообразия видов специализированных медицинских учреждений. Все должно найти отражение в статистических показателях.

Интегрирование исследований на макро- и микроуровнях, что позволит более глубоко и полно вскрыть первопричины и механизмы изучаемых процессов. Пока еще социальная статистика ориентирована преимущественно на исследование явлений и процессов на макроуровне, где обнаруживаются конечные результаты процесса. Децентрализация всей системы управления в стране усиливает актуальность информационного обеспечения на региональном уровне.

Разработка показателей, построение моделей, оценка гипотез, дифференцирование для наиболее характерных социально-культурных, социально-этнических, социально-демографических групп населения. Используемые при этом схемы группировок населения следует корректировать по мере того, как происходят сдвиги в составе населения. Действующая система показателей социальной статистики практически нивелирует реально существующую дифференциацию условий жизнедеятельности различных групп населения, системы их ценностных ориентации и т. д. Тенденция возрастания социального расслоения общества усиливает актуальность этого вопроса.

Преодоление существующей несопоставимости показателей социальной статистики и показателей, представленных в других отраслевых статистиках.

Моделирование социально-экономических связей с целью обнаружения механизмов взаимодействия в общественной системе. На макроуровне представлен ряд объективно существующих ограничительных факторов, предопределяющих пределы возможных колебаний социальных показателей в конкретных условиях (без разрушения системы). Это важно учитывать при выработке социальных программ.

Расширение круга показателей статистики мнений. Актуальность этой задачи заключается в том, что важнейшей составляющей социальных процессов выступает психологический фактор. Субъективные личностные оценки факторов и событий предопределяют реакцию населения на них, поведение населения в различных сферах жизнедеятельности.

Проведение специальных мер, компенсирующих по возможности такие слабые стороны многих показателей, как: элементы субъективизма; неточности данных анамнеза (информация о событиях и фактах прошлых лет, получаемая при опросах населения); неполнота учета фактов, о которых люди неохотно дают информацию; отсутствие объективных однозначных критериев и шкал для различного рода оценочных суждений и т. д. Это одно из важных условий построения полноценной системы показателей социальной статистики, повышающее ее достоверность и информационную емкость. Смягчить негативные проявления можно с помощью ряда специальных приемов. Среди них: совместный анализ информации о фактах и мнениях по одному и тому же вопросу; повторное обращение в анкетах к тому же вопросу с некоторым изменением оттенков смысла и редакции; детализация вопроса, т. е. расчленение его на несколько отдельных вопросов с последующим построением интегрального показателя; контрольные вопросы, позволяющие выявить недостоверные ответы, и т. д.

Приведеннымипримерами далеко не исчерпывается перечень актуальных задач совершенствования методологии и методики социальной статистики.

Актуальность исследования социальных проблем определяется уровнем развития социальной инфраструктуры. Так, на середину 80-х гг. в структуре валового внутреннего продукта на долю сферы услуг приходилось: в США - 64%, в Британии - 59, во Франции - 54, в Японии - 54, в Перуанская республика - 49, в Таиланде - 41, в Индии - 34. в СССР - 38, в Марокко -39%1. Приведенные показатели можно рассматривать как общую оценку степени ориентации экономики на удовлетворение потребностей населения и как оценку общего уровня экономического развития.

Производителиуслуг дифференцированы по формам собственности, принципам организации работ, размерам, отраслевой специализации; имеются бесприбыльные некоммерческие организации, к которым относятся благотворительные организации, органы самоуправления населения в микрорайонах и др.

Специфика объектов социальной статистики предопределяет и своеобразие используемых методических приемов. Многие характеристики не имеют числового выражения. Эти атрибутивные признаки накладывают свои ограничения на решение методических вопросов.

Поведениенаселения как приобретателя услуг и участника социальных процессов имеет ту существенную особенность, что наряду с объективными факторами оно детерминировано субъективным фактором - сознанием. Индивидуальное, групповое и общественное сознание вырабатывает особые системы ценностей, социальные нормы, иерархию приоритетов в сфере пот "тления. Измерение влияния субъективных факторов представляет особые трудности, и статистика обращается к методикам, выработанным социологией и психологией. В связи с большой трудоемкостью таких работ они выполняются лишь периодически и как выборочные исследования.

В рамках государственной статистики в нашей стране в порядке текущего учета в основном измеряется объем предоставляемых населению услуг. Качественные особенности потребления, его тенденции и факторы не поддаются, как правило, учету на массовом уровне. Поэтому актуальные и острые социальные проблемы в статистических данных обычно зафиксированы лишь как симптомы, причины которых не раскрыты.

Систематическое предоставление информации по названным вопросам региональным и центральным органам власти для своевременного принятия мер по стабилизации обстановки, предупреждению возможных кризисов и обострении - актуальная задача статистики.

Для социальной статистики характерна множественность объектов исследования. Их можно подразделить на два типа.

Первый и основной тип объектов составляют потребители услуг, материальных и духовных ценностей, информации. Они представлены индивидуальными и групповыми объектами. Индивидуальный объект - человек (население как совокупность индивидов). Это также все население и отдельные его категории в зависимости от исследуемого социального процесса. Коллективный объект - группа лиц, совместно осуществляющая потребление, совместно участвующая в социальном процессе. Такими объектами являются: семья, трудовой коллектив, садовое товарищество, гаражный кооператив и др.

Второй тип объектов охватывает лиц, организации, структуры, предоставляющие населению услуги, организующие тот или иной социальный процесс. Их деятельность определяет объем и качество предоставленных услуг и ценностей. Производство и потребление услуг, ценностей, информации составляют две взаимосвязанные стороны процесса. Этим предопределяется целесообразность их параллельного исследования. Так, жилищная проблема может быть раскрыта, если информация получена по разным видам объектов: семьям, где система показателей характеризует жилищные условия и их динамику, иорганизациям, формирующим рынок недвижимого имущества. К ним относятся: строительные организации, различные жилищные отделы и комиссии в составе местных органов управления, разнообразные посреднические конторы и фирмы по обмену, купле, продаже, найму жилья.

В отдельных случаях оба типа объектов представлены в единстве - когда, например, семьи сами своими силами осуществляют строительство жилого дома для себя. Однако подобная ситуация носит эпизодический характер, так как строительство дома - единовременное событие, приобретателем же жилья семья является постоянно, т. е. доминирует один аспект.

Четкое определение объекта исследования важно потому, что этот вопрос выступает как исходный на стадии сбора информации, а также на стадии ее обработки - группировки, классификации, построения системы показателей. Множественность объектов требует особенно тщательного подхода к исследованию, решению методических вопросов. Но это лишь одно из проявлений специфики объектов анализа в социальной статистике. Имеются и другие не менее важные особенности, присущие главным образом социальной статистике и сравнительно слабо выраженные, например. при изучении чисто экономических процессов.

В сфере производства в качестве единиц совокупности представлены предприятия, отличающиеся территориальной закрепленностью, не подверженные быстрым, частым и радикальным изменениям. Единицам совокупности, а социальной статистике, если рассматривать объекты первого типа (потребителей), присущи противоположные свойства. Население отличается большой территориальной подвижностью, поэтому затрудняется сбор информации. Дело усугубляется тем, что далеко не всякая смена места жительства отражается в данных документального учета. Рождаемость и смертность непрерывно меняют состав населения каждой территории. Каждый человек, каждая семья достаточно часто меняют свои демографические и социально-экономические показатели. В результате оказывается затруднительным регулярно следить за всеми изменениями. Лишь переписи населения один раз в десять лет (в пять лет) позволяют получить наиболее важные сведения о населении. Однако и они не в полной мере способны удовлетворить потребности социальной статистики в информации о структуре и качественных характеристиках объекта исследования.

Такая сложная ситуация нередко приводит к тому, что приходится оперировать преимущественно общими показателями потребления на уровне страны и отдельных регионов. Отсутствуют в большинстве своем показатели качества потребления по разным категориям семей, по различным социально-экономическим, демографическим и этническим группам населения. В последующих главах на это будет обращено внимание. Здесь же ограничимся лишь отдельными иллюстрациями. Так, обеспеченность населения транспортными услугами в городах определяется только такими сводными показателями, как: наличный подвижной состав по видам транспорта, общий объем пассажироперевозок. Медицинская статистика дает информацию о числе обращений за медицинской помощью, числе госпитализированных больных, числе лиц, состоящих на диспансерном учете по видам заболеваний. Все эти данные относятся к населению в целом при полной анонимности конкретных социальных и демографических сведений о тех лицах, которые представили данные.

Лишь отчасти информации компенсируется тем, что учет некоторых данных осуществляется в выборочном порядке. Наиболее ценны в этом отношении материалы бюджетной статистики. Проводятся некоторые единовременные обследования по ряду проблем социальной статистики. Как правило, в подобных работах содержатся обстоятельные характеристики потребителей, их дифференциация по условиям и уровням потребления. Слабой стороной этого источника информации является то обстоятельство, что не все проблемы могут быть изучены по материалам, не всегда обеспечивается достаточная регулярность проведения таких работ, не все территории охвачены обследованиями. региональные органы управления и отраслевые ведомства по своей инициативе и своими силами, за счет своих средств часто предпринимают социальные исследования (обычно в форме договоренности на их проведение с научными учреждениями) по наиболее актуальным прикладным вопросам.

Чтобы не ошибитса при принятии решений при распределении ресурсов и обеспечить должную адресность различных практических мер, требуется оперативная и конкретная информация, которую заинтересованные субъекты получают, проводя сбор необходимых статистических данных по инициативе отдельных ведомств.

Статистика (Statistics) - это

Обществу и органам управления необходимо видеть, какие цели социального развития должны выдвигаться в тот или иной , достигаются ли они или нет. Для этого нужна публикация данных по основным социальным индикаторам. В нашей стране такие данные содержат прежде всего статистические сборники, издаваемые местными и центральным (Госкомстатом Российской Федерации) органами государственной статистики. Это статистический ежегодник " в 200Х году", специализированные статистические сборники для регионов и Российской Федерации в целом. Статистическая информация о социальных процессах содержится в журналах "Вопросы статистики" (ежемесячный), "Социологические исследования" (ежеквартальный), "Социология и общество" (ежеквартальный). Американская статистическая издает ежегодник "Известия о социальной статистике"(Proceeding on Social statistics): в Англии с 1970 г. ежегодно издается сборник "Социальные тенденции" (Social Trends). Всего в мире существует как минимум 30 подобных изданий. Публикации социальных индикаторов по странам мира осуществляются международными организациями: организацией Объединенных Наций, Евро союзом , Мировым банком.

Статистика интервальных данных

Перспективное и быстро развивающееся направление последних лет - математическая статистика интервальных данных. Речь идет о развитии методов математической статистики в ситуации, когда статистические данные - не числа, а интервалы, в частности, порожденные наложением ошибок измерения на значения случайных величин. Полученные результаты отражены, в частности, в выступлениях на проведенной в "Заводской лаборатории" дискуссии и в докладах международной конференции ИНТЕРВАЛ-92.

Статистика интервальных данных идейно связана с интервальной математикой, в которой в роли чисел выступают интервалы. Это направление математики является дальнейшим развитием всем известных правил приближенных вычислений, посвященных выражению погрешностей суммы, разности, произведения, частного через погрешности тех чисел, над которыми осуществляются перечисленные операции. Как видно из докладов, к настоящему времени удалось решить, в частности, ряд задач теории интервальных дифференциальных уравнений, в которых коэффициенты, начальные условия и решения описываются с помощью интервалов.

Ведущая научная школа в области статистики интервальных данных - это школа проф.А.П.Вощинина, активно работающая с конца 70-х годов. Полученные результаты отражены в ряде монографий, статей, докладов, диссертаций. В частности, изучены проблемы регрессионного анализа, планирования эксперимента, сравнения альтернатив и принятия решений в условиях интервальной неопределенности.

Рассмотрим другое направление в статистике интервальных данных, которое также представляется перспективным. В нем развиваются асимптотические методы статистического анализа интервальных данных при больших объемах выборок и малых погрешностях измерений. В отличие от классической математической статистики, сначала устремляется к бесконечности объем выборки и только потом - уменьшаются до нуля погрешности. В частности, с помощью такой асимптотики были сформулированы правила выбора метода оценивания параметров гамма-распределения в ГОСТ 11.011-83.

В развитие идей, сформулированных в, разработана общая схема исследования, включающая расчет нотны (максимально возможного отклонения статистики, вызванного интервальностью исходных данных) и рационального объема выборки (превышение которого не дает существенного повышения точности оценивания). Она применена к оцениванию мат ожидания , дисперсии, коэффициента вариации, параметров гамма-распределения и характеристик аддитивных статистик, при проверке гипотез о параметрах нормального распределения, в т.ч. с помощью критерия Стьюдента, а также гипотезы однородности с помощью критерия Смирнова. Разработаны подходы к рассмотрению интервальных данных в основных постановках регрессионного, дискриминантного и кластерного анализов. В частности, изучено влияние погрешностей измерений и наблюдений на свойства алгоритмов регрессионного анализа, разработаны способы расчета нотн и рациональных объемов выборок, введены и исследованы новые понятия многомерных и асимптотических нотн, доказаны соответствующие предельные теоремы. Начата разработка интервального дискриминантного анализа, в частности, рассмотрено влияние интервальности данных на введенный нами показатель качества классификации. Изучено асимптотическое поведение оценок метода моментов и оценок максимального правдоподобия (а также более общих - оценок минимального контраста), проведено асимптотическое сравнение этих методов в случае интервальных данных. Найдены общие условия, при которых, в отличие от классической математической статистики, метод моментов дает более точные оценки, чем метод максимального правдоподобия, в которой приведены также ссылки на другие публикации, относящиеся к рассматриваемому направлению в статистике интервальных данных).

Как показала, в частности, международная ИНТЕРВАЛ-92, в области асимптотической математической статистики интервальных данных российская наука имеет мировой приоритет. Развертывание работ по рассматриваемой тематике позволит закрепить этот приоритет, получить теоретические результаты, основополагающие в новой области математической статистики и необходимые для обоснованного статистического анализа почти всех типов данных. Со временем во все виды статистического программного обеспечения должны быть включены алгоритмы интервальной статистики, "параллельные" обычно используемым алгоритмам прикладной математической статистики. Это позволит в явном виде учесть наличие погрешностей у результатов наблюдений, сблизить позиции метрологов и статистиков.

Основные идеи статистики объектов нечисловой природы

В чем принципиальная новизна нечисловой статистики? Для классической математической статистики характерна операция сложения. При расчете выборочных характеристик распределения (выборочное среднее арифметическое, выборочная дисперсия и др.), в регрессионном анализе и других областях этой научной дисциплины постоянно используются суммы. Математический аппарат - законы больших чисел, Центральная предельная теорема и другие теоремы - нацелены на изучение сумм. В нечисловой же статистике нельзя использовать операцию сложения, поскольку элементы выборки лежат в пространствах, где нет операции сложения. Методы обработки нечисловых данных основаны на принципиально ином математическом аппарате - на применении различных расстояний в пространствах объектов нечисловой природы.

Кратко рассмотрим несколько идей, развиваемых в статистике объектов нечисловой природы для данных, лежащих в пространствах произвольного вида. Решаются классические задачи описания данных, оценивания, проверки гипотез - но для неклассических данных, а потому неклассическими методами.

Первой обсудим проблему определения средних величин. В рамках репрезентативной теории измерений удается указать вид средних величин, соответствующих тем или иным шкалам измерения. В классической математической статистике средние величины вводят с помощью операций сложения (выборочное среднее арифметическое, мат. ожидание) или упорядочения (выборочная и теоретическая медианы). В пространствах произвольной природы средние значения нельзя определить с помощью операций сложения или упорядочения. Теоретические и эмпирические средние приходится вводить как решения экстремальных задач. Для теоретического среднего это - задача минимизации мат. ожидания (в классическом смысле) расстояния от случайного элемента со значениями в рассматриваемом пространстве до фиксированной точки этого пространства (минимизируется указанная функция от этой точки). Для эмпирического среднего мат ожидание берется по эмпирическому распределению, т.е. берется сумма расстояний от некоторой точки до элементов выборки и затем минимизируется по этой точке. При этом как эмпирическое, так и теоретическое средние как решения экстремальных задач могут быть не единственным элементом пространства, а состоять из множества таких элементов, которое может оказаться и пустым. Тем не менее удалось сформулировать и доказать законы больших чисел для средних величин, определенных указанным образом, т.е. установить сходимость эмпирических средних к теоретическим.

Оказалось, что методы доказательства законов больших чисел допускают существенно более широкую область применения, чем та, для которой они были разработаны. А именно, удалось изучить асимптотику решений экстремальных статистических задач, к которым, как известно, сводится большинство постановок прикладной статистики. В частности, кроме законов больших чисел установлена и состоятельность оценок минимального контраста, в том числе оценок максимального правдоподобия и робастных оценок. К настоящему времени подобные оценки изучены также и в интервальной статистике.

В статистике в пространствах произвольной природы большую роль играют непараметрические оценки плотности, используемые, в частности, в различных алгоритмах регрессионного, дискриминантного, кластерного анализов. В нечисловой статистике предложен и изучен ряд типов непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы, в частности, доказана их состоятельность, изучена скорость сходимости и установлен примечательный факт совпадения наилучшей скорости сходимости в произвольном случае с той, которая имеет быть в классической теории для числовых случайных величин.

Дискриминантный, кластерный, регрессионный анализы в пространствах произвольной природы основаны либо на параметрической теории - и тогда применяется подход, связанный с асимптотикой решения экстремальных статистических задач - либо на непараметрической теории - и тогда используются алгоритмы на основе непараметрических оценок плотности.

Для проверки гипотез могут быть использованы статистики интегрального типа, в частности, типа омега-квадрат. Любопытно, что предельная теория таких статистик, построенная первоначально в классической постановке, приобрела естественный (завершенный, изящный) вид именно для пространств произвольного вида, поскольку при этом удалось провести рассуждения, опираясь на базовые математические соотношения, а не на те частные (с общей точки зрения), что были связаны с конечномерным пространством.

Представляют интерес результаты, связанные с конкретными областями статистики объектов нечисловой природы, в частности, со статистикой нечетких множеств, со случайными множествами (следует отметить, что теория нечетких множеств в определенном смысле сводится к теории случайных множеств, с непараметрической теорией парных сравнений, с аксиоматическим введением метрик в конкретных пространствах объектов нечисловой природы.

Для анализа нечисловых, в частности, экспертных данных весьма важны методы классификации. С другой стороны, наиболее естественно ставить и решать задачи классификации, основанные на использовании расстояний или показателей различия, в рамках статистики объектов нечисловой природы. Это касается как распознавания образов с учителем (другими словами, дискриминантного анализа), так и распознавания образов без учителя (т.е. кластерного анализа).

Статистические методы анализа нечисловых данных особенно хорошо приспособлены для применения в экономике, социологии и экспертных оценках, поскольку в этих областях от 50% до 90% данных являются нечисловими.

Статистика рабочей силы

Статистика рабочей силы изучает состав и численность рабочей силы. В сфере материального производства рабочая сила разделяется на персонал, занятый в основной деятельности компании, и персонал не основной деятельности.

Рабочие группируются по профессиям, по степени механизации труда и по квалификации. Основной показатель квалификации - это тарифный разряд либо тарифный коэффициент. Средний уровень квалификации определяется средним тарифным разрядом, исчисляемым как средняя арифметическая разрядов, взвешенная по численности либо по проценту рабочих:

где Р - тарифные разряды; Т - численность (%) рабочих с данным разрядом.

Все категории численности определяются на определенную дату, но для почти всех экономических расчетов следует знать среднюю численность работников - среднесписочную, среднеявочную и среднюю практически работавших.

К категориям численности рабочих и служащих относятся списочная и явочная численность, число практически работавших. В списочную численность входят все работники компании, принятые на срок один и поболее дней. Явочное число включает работни-ков, явившихся на работу, также находящихся в ко-мандировках и занятых на остальных предприятиях по нарядам собственной организации.

Среднесписочная численность определяется последующими методами. Среднесписочная численность за квартал, полугодие и год определяется как средняя арифметиче-ская из среднемесячных чисел:

Ежели известна списпочная численность на даты через однообразные интервалы времени, то среднеспи-сочная численность находится по формуле средней хронологической:

Т = Сумма среднемесячных чисел работни-ков / Число месяцев периода.

где № - 1- число характеристик; Т1 - численность на первую дату, Т2, Т3 - на остальные даты.

Наиболее точные результаты дают три формулы:

Среднеявочная численность работников определяется по формуле:

Средняя численность фактически работавших исчисляется формулой:

Источники и ссылки

socio.msu.ru - Электронная библиотека социологического факультета МГУ им.Ломоносова

stathelp.ru- статистическая помощь

ecsocman.edu.ru- Общая теория статистики - общественная наука, различный характер

chaliev.narod.ru - персональный сайт к.э.н. Чалиева А.А.

ru.wikipedia.org - энциклопедия он-лайн

s-university.ru/ - сайт Университета Синергия

habrahabr.ru - новостной журнал IT-тематики

statwot.ru - серис для спекулянтов WoT

forum.pokerom.ru - форум о покере

gks.ru официальный сайт Росстат

Большая медицинская энциклопедия

СТАТИСТИКА - самая точная из всех лженаук. Джин Ко Статистика может доказать что угодно, даже правду. Ноэл Мойнихан Статистика есть наука о том, как, не умея мыслить и понимать, заставить делать это цифры. Василий Ключевский Статистика все равно что купальник … Сводная энциклопедия афоризмов

СТАТИСТИКА - (греч. statizein доказывать). 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 иностранных 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 различных сферах жизни 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 статистической информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всем ее… … Большой Энциклопедический словарь

Статистика - по страницамСтатей1843Страниц (Все страницы в вики, включая страницы обсуждения, перенаправления и прочее.)15 540Загружено файлов153Статистика правокЧисло правок с момента установки Народной бухгалтерской энциклопедии94 902Среднее число правок на … Бухгалтерская энциклопедия

Статистика - (statistics) 1. Одно из направлений математики, связанное со сбором, классификацией и представлением информации в числовом виде. Статистика базируется на том предположении, что если группа достаточно велика, то ее поведение, в отличие от… … Словарь бизнес-терминов

СТАТИСТИКА - СТАТИСТИКА, наука о сборе и классификации цифровых данных. Статистика может быть описательной (суммирующей полученные данные) 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 показатели развития общественного производства и общества, их соотношения и изменения в сфере хозяйственной, государственной и социальной жизни, а также в области биологии, физики и т.… … Философская энциклопедия Подробнее

Wir verwenden Cookies für die beste Präsentation unserer Website. Wenn Sie diese Website weiterhin nutzen, stimmen Sie dem zu. OK

СТАТИСТИКА

СТАТИСТИКА

(греч. statizein - доказывать). 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 иностранных слов, вошедших в состав русского языка.- Чудинов А.Н. , 1910 .

СТАТИСТИКА

[англ. statistics status - состояние] - 1) наука, занимающаяся сбором, исследованием и публикацией количественных данных об изменениях в развитии общества и отраслей хозяйства; 2) метод количественных исследований.

Словарь иностранных слов.- Комлев Н.Г. , 2006 .

СТАТИСТИКА

в широком смысле слова фактические численные сведения, относящиеся к самым разнообразным отраслям знания и добываемые преимущ. путем систематического наблюдения; так, существует статистика населения, пожаров, градобитий и т. п.

Словарь иностранных слов, вошедших в состав русского языка.- Павленков Ф. , 1907 .

СТАТИСТИКА

наука, излагающая способы правильного количественного наблюдения над очень большим числом явлений с целью сделать в последствии из собранного сырого цифрового материала те или иные выводы; так же называют ряд цифр, освещающих данный вопрос с к.-н. точки зрения, нпр., статистика народонаселения, смертности, браков, рождений, преступлений; статистика потребления, производства, торговли и т. д.

Полный словарь иностранных слов, вошедших в употребление в русском языке.- Попов М. , 1907 .

СТАТИСТИКА

новолатинск., от лат. status , государство. Изучение сил государства и их проявления в данное время.

Объяснение 25000 иностранных слов, вошедших в употребление в русский язык, с означением их корней.- Михельсон А.Д. , 1865 .

Стати́стика

(лат. status состояние)

1) наука, обрабатывающая и изучающая количественные показатели развития общественного производства и общества, их соотношения н изменения;

2) количественный учет массовых явлений;

3) математическая с. - раздел математики, посвященный математическим методам систематизации, обработки и использования статистических данных для научных и практических выводов;

4) демографическая с. - статистика населения-область статистики, занимающаяся приложением статистических методов к анализу данных о численности, составе, размещении и движении населения.

Новый словарь иностранных слов.- by EdwART, , 2009 .

Статистика

статистики, мн. нет, ж. [от англ. statistics, букв. сведения о государстве, с латин. ]. 1. Наука, изучающая количественные изменения в развитии человеческого общества и народного хозяйства. || Количественный учет всякого рода массовых случаев. 2. Первонач. наука о государстве (о народонаселении, строе, экономике; устар.).

Большой словарь иностранных слов.- Издательство «ИДДК» , 2007 .

Статистика

и, мн. нет, ж. (нем. Statistik греч. statos стоящий; стоячий, неподвижный).
1. Наука о количественных измерениях в развитии общества и экономики.
2. Количественный учет всякого рода массовых случаев, явлений. С . рождаемости .
3. Научный метод количественных исследований в нек-рых областях знаний. Математическая с .
Статистик - специалист в области статистики 1-3.
Статистический - относящийся к статистике 1-3.

Толковый словарь иностранных слов Л. П. Крысина.- М: Русский язык , 1998 .

Синонимы :

Смотреть что такое "СТАТИСТИКА" в других словарях:

СТАТИСТИКА - СТАТИСТИКА. 1. Краткая история, предмет и основные понятия общей статистики. Предметом С. являет ся изучение совокупностей внутренне связанных хотя и внешне обособленных элементов. Внутренняя закономерность последних находит свое проявление… … Большая медицинская энциклопедия

Самая точная из всех лженаук. Джин Ко Статистика может доказать что угодно, даже правду. Ноэл Мойнихан Статистика есть наука о том, как, не умея мыслить и понимать, заставить делать это цифры. Василий Ключевский Статистика все равно что купальник … Сводная энциклопедия афоризмов

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 различных сферах жизни общества (экономика, культура, мораль и др.). 2) Отрасль знаний, в которой излагаются общие… … Иллюстрированный энциклопедический словарь

- (нем. Statistik от итал. stato государство),1) вид практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и публикацию статистической информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всем ее… … Большой Энциклопедический словарь

Статистика - по страницамСтатей1843Страниц (Все страницы в вики, включая страницы обсуждения, перенаправления и прочее.)15 540Загружено файлов153Статистика правокЧисло правок с момента установки Народной бухгалтерской энциклопедии94 902Среднее число правок на … Бухгалтерская энциклопедия

- (statistics) 1. Одно из направлений математики, связанное со сбором, классификацией и представлением информации в числовом виде. Статистика базируется на том предположении, что если группа достаточно велика, то ее поведение, в отличие от… … Словарь бизнес-терминов

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

- (от лат. status – состояние) наука, изучающая количественные показатели развития общественного производства и общества, их соотношения и изменения в сфере хозяйственной, государственной и социальной жизни, а также в области биологии, физики и т.… … Философская энциклопедия

Вопрос 2.

Статистические данные показывают, что ежегодно около 70% чрезвычайных ситуаций возникающих в РФ носят техногенный характер. Более 72-х миллионов человек в РФ проживают в зонах, где возможно возникновение ЧС. В России риск смертности от возникновения ЧС в 100 раз выше чем для для развитых стран.

В настоящее время на территории РФ функционируют более 3000 химически опасных объектов. Суммарный запас СДЯВ в этих объектах составляет 1 млн.тонн и 10 12 смертельных токсодоз. Количество аварий в год доходит до 1000, а последствия аварий ощущают более 200 000 человек.

Район химического заражения делят следующим образом:

1. Зона чрезвычайно опасного заражения, т.е. со смертельной концентрацией АХОВ.

2. Опасная зона, т.е. зона с поражающей концентрацией.

Степень поражения АХОВ характеризуется поражающей токсодозой, которая определяется как произведение поражающей концентрации на время экспозиции, в течение которого человек получает смертельную дозу находясь на зараженной территории.

Д=С*Т, (мг*мин)/м 3

При прогнозировании учитывают самый худший вариант развития событий.

Оценка химической обстановки включает определение возможности попадания объекта в зону заражения и времени подхода зараженного облака к объекту.

Мероприятия по уменьшению факторов аварии:

· Создание и поддержание в постоянной готовности системы оповещения.

· Обеспечение работающих СИЗ.

· Оборудование специальных технических средств для постановки водяных завес.

В настоящее время на территории РФ функционируют следующие РОО:

2. 29 ядерных энергоблоков

3. 235 атомных ледоколов и крейсеров.

4. В Ленинградской области 250 объектов используют в производстве радиоактивные изотопы.

Тема: «Инфекционные заболевания» .

Биологически вредные факторы - микроорганизмы, содержащиеся в препаратах и патогенные микроорганизмы, присутствующие в окружающей среде, продуктах.

Микроорганизм проникает через:

1. Желудочно-кишечный тракт (интерально)

2. Верхние дыхательные пути при контакте через кожу.

3. Половой способ.

В зависимости от местонахождения микроорганизма все инфекционные болезни делятся на:

1. Инфекции дыхательных путей

2. Кровельные

3. Кишечные

4. Наружных покровов

К инфекциям дыхательных путей относят: ОРВИ, оспа, дифтерия, туберкулез и д.р.

К кровяным относят: сыпной тиф, малярия, ВИЧ-инфекция, чума.

Кишечные : дизентирия, брюшной тиф, холера, бруцеллез, ботулизм, сальманеллёз.

Бруцеллез вызывается заражением человека через мясо, шерсть, пух, молоко. Инкубационный период острой формы составляет от 7 до 60 дней, после чего температура тела повышается до 39-40°C, появляется озноб, потоотделение, боль в мышцах и суставах, головная боль, увеличение лимфоузлов, у мужчин появляются воспалительные процессы в половой системе.

Хроническая форма развивается через 5-6 месяцев. Если не лечить, то заболевание длится очень долго.

Туберкулез передается не только от людей, но и от больных животных. Характерные симптомы на ранних стадиях: повышенная утомляемость, общая слабость, похудение, субфебрильная температура, потливость, сухой или с мокротой, кашель.

ВИЧ-инфекция (СПИД).

Источником заболевания являются больные люди. Вирус обнаружен в крови, в грудном молоке, в слюне. Передача инфекции может происходить через пораженную кожу при медицинских мероприятиях. Инкубационный период - 2 нед.-3 мес. Симптомы: увеличение лимфоузлов, сыпь, возможна температура.

2-я стадия наступает через 3-5 лет; больной замечает сильное увеличение лимфатических узлов.

3-я стадия: похудение, лихорадка, инфекционные заболевания ушей, легких, кожи.

4-я стадия: разгар указанных заболеваний или летальный исход.

Оспа - острое высоко заразное заболевание вирусной природы, которое характеризуется тяжелой интоксикацией организма, лихорадкой, появлением пузырьковой сыпью на коже и слизистой, оставляющие после себя рубцы. Возбудитель: вирус, обладает значительной устойчивостью к физическим и химическим факторам. Вирус размножается от дыхательной системы и попадает в кровь. Оттуда вновь попадает в кожу и слизистые. Источник инфекции: больной человек. Наибольшая заразительность на 6-10 сутки. Инкубационные период: 15-19 дней. Начало болезни острое, с быстрым подъемом температуры до 40° и выше, появляется боль в пояснице, частая тошнота и рвота.

На 4-е сутки, с появлением сыпи, снижается температуры. Сначала сыпь возникает на лице --> туловище --> конечности. Вначале появляются бледно-розовые пятна, которые превращаются в пузырьки темно-красного цвета. В их центре через три-четыре дня появляются пузырьки, заполненные серозной жидкостью.

На 7-8 день состояние больного вновь ухудшается, температура снова достигает до 40° и происходит нагноение сыпи. Состояние тяжелое, сознание спутанное, а на 10-14 сутки пузырьки подсыхают и оставляют на всю жизнь беловатые рубцы.

Чума - острое инфекционное заболевание, которое характеризуется интоксикацией, лихорадкой, поражением лимфатических узлов и легких.

Возбудителем чумы является бактерия, спор не образуют, чувствительны к факторам окружающей среды, погибают при температуре 50°-55° в течение 15 минут. Основной источник инфекций: грызуны, блохи. Человек заражается при укусе. Возможен путь заражения при обработке охотниками туш убитых животных. Инкубационный период составляет обычно от 3 до 6 суток. Выделяют локализованные и генерализованные формы чумы. Чума обычно начинается внезапно, температура повышается до 39 и выше, быстро нарастают симптомы интоксикации, нарушается сознание, может возникать бред.

Бубонная форма чумы характеризуется появлением чуткого бубона, т.е. это увеличение лимфатических узлов до 10см. У 70% больных они локализуются в паховой области. Кожа над бубоном становится багрово-красной, лоснится.

Лимфатические узлы первичного очага подвергаются размягчению. Затем происходит постепенное заживление.

Бубонная форма может привести к развитию генерализованной формы в результате попадания возбудителя в кровь. Для лечения чумы рекомендован целый ряд антибиотиков: диксоциклин, тетрациклин, гентамицин, стрептомицин.

Ботулизм - острая инфекционная болезнь, возникающая в результате отравления токсинами бактерий батулизма. Характеризуется поражением ЦНС и вегетативной нервной системы. Возбудитель батулизма широко распространен в природе. Бактерии батулизма являются анаэробными и размножаются при отсутствии кислорода. Вегетативные формы погибают через 2-3 минуты после кипячения, споры через 5 часов.

Ботулотоксин - смертельный биологический яд, смертельная доза - 0.003мг/кг. Известны 7 антигенных варианта батулических микробов (A, B, C, 0, E, P, 6).

Для людей наиболее опасны A, B, E. Резервуаром инфекции в природе являются теплокровные животные, реже - хладнокровные. Инкубационный период при ботулизме составляет от нескольких часов до 2-3 суток. Чем тяжелее заболевание, тем инкубационный период короче. Клиники батулизма складывается из 3 симптомов: паралич, общетоксическое действие, гастроинтоксикация.

Причиной смертности больных является острая дыхательная недостаточность. Больных ботулизмом следует немедленно обратиться в больницу. Следует промыть желудок 2-3% раствором соды, немедленно ввести противоботулиническую сыворотку.

Тема: «Оказание первой медицинской помощи при основных видах поражений» .

1. Медицинские средства индивидуальной защиты. Основные мероприятия первой медицинской помощи.

2. Первая медицинская помощь при ранениях и кровотечениях.

3. Первая медицинская помощь при переломах и вывихах.

4. Первая медицинская помощь при ожогах и отравлениях.

Проверка гипотез проводится с помощью статистического анализа. Статистическую значимость находят с помощью Р-значения, которое соответствует вероятности данного события при предположении, что некоторое утверждение (нулевая гипотеза) истинно. Если Р-значение меньше заданного уровня статистической значимости (обычно это 0,05), экспериментатор может смело заключить, что нулевая гипотеза неверна, и перейти к рассмотрению альтернативной гипотезы. С помощью t-критерия Стьюдента можно вычислить Р-значение и определить значимость для двух наборов данных.

Шаги

Часть 1

Постановка эксперимента

Определите свою гипотезу. Первый шаг при оценке статистической значимости состоит в том, чтобы выбрать вопрос, ответ на который вы хотите получить, и сформулировать гипотезу. Гипотеза - это утверждение об экспериментальных данных, их распределении и свойствах. Для любого эксперимента существует как нулевая, так и альтернативная гипотеза. Вообще говоря, вам придется сравнивать два набора данных, чтобы определить, схожи они или различны.

• Нулевая гипотеза (H 0) обычно утверждает, что между двумя наборами данных нет разницы. Например: те ученики, которые читают материал перед занятиями, не получают более высокие оценки.
• Альтернативная гипотеза (H a) противоположна нулевой гипотезе и представляет собой утверждение, которое нужно подтвердить с помощью экспериментальных данных. Например: те ученики, которые читают материал перед занятиями, получают более высокие оценки.

1. Установите уровень значимости, чтобы определить, насколько распределение данных должно отличаться от обычного, чтобы это можно было считать значимым результатом. Уровень значимости (его называют также α {\displaystyle \alpha } -уровнем) - это порог, который вы определяете для статистической значимости. Если Р-значение меньше уровня значимости или равно ему, данные считаются статистически значимыми.

   • Как правило, уровень значимости (значение α {\displaystyle \alpha } ) принимается равным 0,05, и в этом случае вероятность обнаружения случайной разницы между разными наборами данных составляет всего лишь 5%.
   • Чем выше уровень значимости (и, соответственно, меньше Р-значение), тем достовернее результаты.
   • Если вы хотите получить более достоверные результаты, понизьте Р-значение до 0,01. Как правило, более низкие Р-значения используются в производстве, когда необходимо выявить брак в продукции. В этом случае требуется высокая достоверность, чтобы быть уверенным, что все детали работают так, как положено.
   • Для большинства экспериментов с гипотезами достаточно принять уровень значимости равным 0,05.

2. Решите, какой критерий вы будете использовать: односторонний или двусторонний. Одно из предположений в t-критерии Стьюдента гласит, что данные распределены нормальным образом. Нормальное распределение представляет собой колоколообразную кривую с максимальным количеством результатов посередине кривой. t-критерий Стьюдента - это математический метод проверки данных, который позволяет установить, выпадают ли данные за пределы нормального распределения (больше, меньше, либо в “хвостах” кривой).

   • Если вы не уверены, находятся ли данные выше или ниже контрольной группы значений, используйте двусторонний критерий. Это позволит вам определить значимость в обоих направлениях.
   • Если вы знаете, в каком направлении данные могут выйти за пределы нормального распределения, используйте односторонний критерий. В приведенном выше примере мы ожидаем, что оценки студентов повысятся, поэтому можно использовать односторонний критерий.

3. Определите объем выборки с помощью статистической мощности. Статистическая мощность исследования - это вероятность того, что при данном объеме выборки получится ожидаемый результат. Распространенный порог мощности (или β) составляет 80%. Анализ статистической мощности без каких-либо предварительных данных может представлять определенные сложности, поскольку требуется некоторая информация об ожидаемых средних значениях в каждой группе данных и об их стандартных отклонениях. Используйте для анализа статистической мощности онлайн-калькулятор, чтобы определить оптимальный объем выборки для ваших данных.

   • Обычно ученые проводят небольшое пробное исследование, которое позволяет получить данные для анализа статистической мощности и определить объем выборки, необходимый для более расширенного и полного исследования.
   • Если у вас нет возможности провести пробное исследование, постарайтесь на основании литературных данных и результатов других людей оценить возможные средние значения. Возможно, это поможет вам определить оптимальный объем выборки.

   Часть 2

   Вычислите стандартное отклонение

   1. Запишите формулу для стандартного отклонения. Стандартное отклонение показывает, насколько велик разброс данных. Оно позволяет заключить, насколько близки данные, полученные на определенной выборке. На первый взгляд формула кажется довольно сложной, но приведенные ниже объяснения помогут понять ее. Формула имеет следующий вид: s = √∑((x i – µ) 2 /(N – 1)).

      • s - стандартное отклонение;
      • знак ∑ указывает на то, что следует сложить все полученные на выборке данные;
      • x i соответствует i-му значению, то есть отдельному полученному результату;
      • µ - это среднее значение для данной группы;
      • N - общее число данных в выборке.

   2. Найдите среднее значение в каждой группе. Чтобы вычислить стандартное отклонение, необходимо сначала найти среднее значение для каждой исследуемой группы. Среднее значение обозначается греческой буквой µ (мю). Чтобы найти среднее, просто сложите все полученные значения и поделите их на количество данных (объем выборки).

      • Например, чтобы найти среднюю оценку в группе тех учеников, которые изучают материал перед занятиями, рассмотрим небольшой набор данных. Для простоты используем набор из пяти точек: 90, 91, 85, 83 и 94.
      • Сложим вместе все значения: 90 + 91 + 85 + 83 + 94 = 443.
      • Поделим сумму на число значений, N = 5: 443/5 = 88,6.
      • Таким образом, среднее значение для данной группы составляет 88,6.

   3. Вычтите из среднего каждое полученное значение. Следующий шаг заключается в вычислении разницы (x i – µ). Для этого следует вычесть из найденной средней величины каждое полученное значение. В нашем примере необходимо найти пять разностей:

      • (90 – 88,6), (91- 88,6), (85 – 88,6), (83 – 88,6) и (94 – 88,6).
      • В результате получаем следующие значения: 1,4, 2,4, -3,6, -5,6 и 5,4.

   4. Возведите в квадрат каждую полученную величину и сложите их вместе. Каждую из только что найденных величин следует возвести в квадрат. На этом шаге исчезнут все отрицательные значения. Если после данного шага у вас останутся отрицательные числа, значит, вы забыли возвести их в квадрат.

      • Для нашего примера получаем 1,96, 5,76, 12,96, 31,36 и 29,16.
      • Складываем полученные значения: 1,96 + 5,76 + 12,96 + 31,36 + 29,16 = 81,2.

   5. Поделите на объем выборки минус 1. В формуле сумма делится на N – 1 из-за того, что мы не учитываем генеральную совокупность, а берем для оценки выборку из числа всех студентов.

      • Вычитаем: N – 1 = 5 – 1 = 4
      • Делим: 81,2/4 = 20,3

   6. Извлеките квадратный корень. После того как вы поделите сумму на объем выборки минус один, извлеките из найденного значения квадратный корень. Это последний шаг в вычислении стандартного отклонения. Есть статистические программы, которые после введения начальных данных производят все необходимые вычисления.

      • В нашем примере стандартное отклонение оценок тех учеников, которые читают материал перед занятиями, составляет s =√20,3 = 4,51.

   Часть 3

   Определите значимость

   1. Рассчитайте дисперсию между двумя группами данных. До этого шага мы рассматривали пример лишь для одной группы данных. Если вы хотите сравнить две группы, очевидно, следует взять данные для обеих групп. Вычислите стандартное отклонение для второй группы данных, а затем найдите дисперсию между двумя экспериментальными группами. Дисперсия вычисляется по следующей формуле: s d = √((s 1 /N 1) + (s 2 /N 2)).

Похожие статьи