Види статистичних даних. Попередній аналіз даних

Статистичні дані можуть бути представлені у вигляді статистичних таблиць, статистичних графіків та статистичних діаграм.

Статистичні таблиціоформляються в результаті зведення та угруповання наявних даних проведеного спостереження. Статистичні таблиці обов'язково містять підсумкові показники і складаються з того, що підлягає і присудку.

Підлягає таблиціпоказує, що йдеться у таблиці, воно розташовано ліворуч і є зміст рядків.

Даний таблицірозташоване зверху і є змістом граф. Даний показує, якими ознаками характеризується підлягає.

Статистичні графіки.Побудова статистичних графіків є підсумковим етапом зведення та угруповання статистичних даних. Графічне зображення - це найефективніша форма подання статистичних даних з погляду їхнього сприйняття.

Графікомназивають умовне, наочне зображення статистичних величин та його співвідношень з допомогою геометричних ліній і постатей.

Кожен графік повинен містити такі елементи: графічний образ, поле графіка, масштабні орієнтири та систему координат.

Графічний образгеометричні знаки, сукупність точок, лінії, постаті, з допомогою яких зображуються статистичні величини.

Поле графікає простір, в якому розміщуються геометричні знаки.

Масштабні орієнтири статистичного графіка визначаються масштабом та масштабною шкалою.

Масштаб статистичного графіка -це міра переведення числової величини в графічну,

Масштабна шкалалінія, певні точки якої можна прочитати як певні числа. Шкала складається з лінії (носія шкали) та ряду намічених на ній точок, розташованих у певному порядку.

Масштабом рівномірної шкалиназивається довжина відрізка, прийнятого за одиницю та виміряного у будь-яких заходах.

Для розміщення геометричних знаків у полі графіка потрібна система координат. Найбільш поширена система прямокутних координат.

За способом побудови графіки поділяються на лінійні графіки, діаграми, картограми, картодіаграми.

До класу лінійних графіків відносяться: полігон, кумулята та крива Лоренца.

Полігономназивають ламану лінію, відрізки якої з'єднують точки X та/j (X j -значення ознаки; - Частота).

Полігон застосовують для дискретного розподілу.

Кумулята- ламана, складена за накопиченими частотами або частотами, координатами точок якої є Х (і f. (X j- значення ознаки для інтервального ряду - верхня межа значень (Х.); / (-накопичена частота).

Початкова точка ламаної інтервального ряду розподілу - нижня межа значення ( X") у першій групі.

Кривий Лоренця, або кривої концентрації,називають криву відносної концентрації сумарного значення ознаки. Вона є ламаною, координатами точок якої на осі абсцис є накопичені відносні частоти, але в осі ординат - накопичене (наростаючим результатом) значення ознаки Xj.

Чим ближче крива Лоренца до прямої лінії, тим розподіл ознаки рівномірніше, тобто. концентрація менша. Чим кривизна кривої більше, тим розподіл більш нерівномірний, тобто. концентрація більша.

Статистичні діаграми.До класу діаграм, насамперед, відносять гістограму (стовпцеву діаграму), а також діаграми смугові, стрічкові, кругові, лінійні, квадратні, секторні, фігурні та ін.

Гістограма -це ступінчаста фігура, що складається з прямокутників, основи яких дорівнюють величині інтервалу в групі, а висоти - густини в групі (абсолютної або відносної).

При побудові стовпчикових діаграм дані зображуються як стовпчиків однакової ширини, але різної висоти, залежно від числових значеньзображуваних величин за певним масштабом.

Різновидом стовпчикових діаграм є стрічкові та смугові діаграми. Вони зображують розміри ознаки у вигляді розташованих по горизонталі прямокутників однакової ширини, але різної довжини пропорційно зображуваним величинам. Початок смуг повинен бути на одній і тій же вертикальній лінії.

Секторні діаграмизручно використовувати зображення структури явища, у разі коло ділиться на сектори, пропорційні часткам частин явищ. Коло приймається за ціле (100%) та розбивається на сектори, дуги яких пропорційні

значенням окремих частин зображуваних величин. Дуга кожного сектора (або величина цетрального кута) визначається за формулою

де 360 ° - площа кола;

d -питому вагу зображуваного явища у відсотках.

Якщо статистичні дані представлені в абсолютних величинах, то формула для визначення дуги набуває вигляду:

де b -величина зображуваного явища абсолютних величинах.

Для побудови круговихі квадратних діаграмтреба провести попередні розрахунки, оскільки наявні статистичні дані (/)) відповідають площам геометричних фігур (кіл або квадратів).

Щоб збудувати коло, необхідно знайти радіус кола за формулою

Щоб збудувати квадрат, необхідно знайти сторону квадрата, виходячи з формули площі квадрата:

Знак Варваразастосовують для наочної характеристики трьох взаємозалежних величин - це прямокутник, у якому основою є показник, висотою - інший, а добуток підстави на висоту характеризує величину похідного третього показника.

Фігурні діаграмибудуються двома способами: порівнювані статистичні величини (/)) зображуються фігурами - символами різних розмірів пропорційно обсягам цих сукупностей чи різною чисельністю однакових символів-символів, кожному у тому числі надається певне числове значення.

Для графічного зображення просторового розподілу будь-якого статистичного показника застосовують картограми, які бувають фонові та точкові.

Картограма– це поєднання діаграми з географічною картою.

На фонових картограмах розподіл явища, що вивчається, по території зображується різними розмальовками.

них одиниць з різною густотою кольору або штрихуванням різної інтенсивності.

На точковій картограмі символами графічного зображення статистичних даних є точки, які розміщені в межах певних територіальних одиниць. Кожній точці надається конкретне числове значення.

Картограма застосовується у випадках, коли виникає необхідність показати територіальний розподіл якогось одного статистичного ознаки в сукупності виявлення закономірності розподілу цієї ознаки.

Автоматизовані методи побудови діаграм.Автоматизованим способом діаграми можна створити на основі сформованих та згрупованих у таблиці даних спостереження. Для забезпечення наочності діаграми блок даних повинен відповідати певним вимогам:

  • дані мають бути систематизовані за кількістю та за групами, стовпцями та рядками;
  • дані за різними категоріями повинні бути сумірними;
  • заголовки таблиць, рядків, стовпців повинні бути короткими та ясними, щоб не займати багато місця та забезпечувати правильне розуміння значень побудованої діаграми;
  • дані повинні бути розташовані в одному або декількох прямокутних діапазонах з текстовими підписами у верхньому рядку та лівому стовпці.

В рамках інтегрованого пакету Microsoft Office інформація електронних таблиць обробляється за допомогою програми Microsoft Excel. Електронна таблиця є комп'ютерним еквівалентом звичайної таблиці.

Табличний процесор - спеціальна програма(Пакет програм), що забезпечує обробку інформації, представленої в табличній формі.

Microsoft Excelвизначає перший ряд даних, починаючи з першого осередку у верхньому лівому куті наявного виділеного діапазону даних, що не є датою, і закінчуючи іншими виділеними рядками та стовпцями.

Для побудови діаграм у табличному процесорі передбачено застосування спеціального майстра побудови діаграм, який використовує графобудівник Microsoft Graph.Майстер побудови діаграм запускається клацанням по піктограмі стандартної панелі інструментів. Попередньо рекомендується виділити діапазон осередків, що містять дані, що використовуються для побудови діаграм. Побудова діаграм проводиться у чотири етапи:

  • 1) вибір типу та виду діаграми;
  • 2) уточнення діапазону даних та розташування рядів у рядках чи стовпцях. Результат побудови діаграми при розташуванні

рядів у рядках та стовпцях може суттєво різнитися. За замовчуванням у вікні відображається вид діаграми виділеного діапазону осередків. Якщо попереднє виділення даних не проводилося, необхідно це виконати у цьому вікні, клацнувши по піктограмі стилізованої таблиці у полі Діапазонта виділивши дані в таблиці. Вкладка «ряд»дозволяє додавати та видаляти ряди, вказувати діапазони, в яких представлені відповідні ряди, позначки осі категорій;

  • 3) зазначення заголовка діаграми та виконання необхідних підписів;
  • 4) розміщення діаграми на аркуші табличного процесора (на поточному чи окремому робочому аркуші).

Для редагування елементів діаграми необхідно виконати подвійне натискання, після цього буде здійснено перехід до відповідного вікна зміни параметрів вибраного елемента. Значну допомогу надає контекстно залежне меню, яке викликається на окремих елементах діаграми.

Статистичні дані мають бути адекватні, по-перше до об'єкта вивчення, по-друге до часу, коли вони збираються і використовуються.

У цьому розділі описуються джерела статистичних даних, їх види та способи отримання, а також прийоми опису та подання числових і нечислових даних.

Після вивчення даного розділу Ви повинні вміти:

  • -будувати програму статистичного дослідження;
  • -визначати джерела статистичної інформації;
  • -Проводити зведення та угруповання статистичних даних та формувати статистичні таблиці;
  • -зображати результати угруповання як діаграм;
  • -Проводити оцінку основних характеристик: відносного значення, середнього значення, дисперсії, середньоквадратичного відхилення, медіани, моди, розмаху.

Отримання вихідних даних

Отримання інформації про об'єкт дослідження є одним із основних завдань статистичного дослідження.

При статистичному дослідженні слід керуватися цілями та вимогами до результатів. Вони визначають методи статистичного аналізу, з яких організується збір вихідних даних. У процесі статистичного дослідження слід побоюватися таких помилок: нечітко сформульовані цілі, некоректно застосовано методи спостереження.

Отримання вихідних даних для статистичного дослідження може бути виконано двома способами:

  • -Активний експеримент, спеціально організований для визначення статистичних залежностей;
  • -Статистичне спостереження.

Активний експеримент використовується в техніко-економічних дослідженнях, коли, наприклад, поставлено завдання оптимізації режимів технологічних процесів за економічними критеріями.

Під час проведення статистичного дослідження соціально-економічних процесів можна використовувати лише спостереження. Програма є основою цього способу отримання інформації. Вона складається з трьох основних етапів:

  • -Визначення об'єкта дослідження;
  • -Вибір одиниці сукупності;
  • -Визначення системи показників, що підлягають реєстрації.

Об'єктом спостережень називається сукупність одиниць явища, про які можуть бути зібрані статистичні відомості. Для чіткого визначення об'єкта спостереження слід відповісти на такі питання:

  • -Що? (які елементи будемо досліджувати);
  • -Де? (де вестиметься спостереження _;
  • -Коли? (за який період).

Сточки зору організації статистичного спостереження розрізняють дві основні форми: звітність та спеціально організоване статистичне спостереження.

Звітність як форма спостереження характеризується тим, що статистичні органи систематично отримують від підприємств, установ та організацій у встановлені терміни відомості про умови та результати роботи за минулий період, обсяг та зміст яких визначені затвердженими формами звітності.

Спеціально організоване статистичне спостереження є збиранням відомостей у формі переписів одноразових обліків та обстежень. Їх організують вивчення тих явищ, які можуть охоплені обов'язкової звітністю.

Види статистичного спостереження розрізняють за часом реєстрації даних і за ступенем охоплення одиниць сукупності, що вивчається. За характером реєстрації даних у часі спостереження можна класифікувати:

  • -Безперервне (наприклад облік виробленої продукції);
  • -періодична (бухгалтерська звітність);
  • -одноразове, у разі потреби в інформації, наприклад, перепис населення.

За ступенем охоплення одиниць сукупності, що вивчається:

  • -Несуцільне, вибіркове, коли обстежується невся сукупність, а деяка її частина;
  • -суцільне, тобто опис всіх одиниць сукупності;
  • -монографічне, коли докладно описується типові об'єкти.

Основними способами отримання статистичної інформації є безпідставне спостереження, документальний спосіб та опитування.

Спосіб безпосереднього спостереження характеризується тим, що представники органів державної статистики або інших організацій записують дані до статистичних документів після особистого огляду, перерахунку, вимірювання або зважування одиниць спостереження.

При документальному способі спостереження джерелом служать різні документи. Цей спосіб використовується при складанні підприємствами та установами статистичної звітності на основі документів первинного обліку.

При опитуванні джерелом відомостей є відповіді опитуваних осіб. Опитування може бути організоване по-різному: експедиційним способом, самореєстрацією, кореспондендським способом та анкетним способом.

При екпедиційному методі представники статистичних органів запитують обстежувану особу і з його слів записують відомості в бланках спостереження.

При способі самореєстрації обстежуваним одиницям (підприємствам або громадянам) вручають бланк обстеження і надають вказівки щодо його заповнення. Заповнені бланки у вказаний термін надсилають поштою.

При кореспондентському способі зведення статистичним органам повідомляють добровільні кореспонденти.

Анкетний спосіб збору даних ґрунтується на принципі добровільного заповнення адресатами анкет.

Етапи кількісного аналізу. Кількісний аналіз та уявлення про об'єктивністьНа відміну від якісного дослідження, де розмиті межі не лише між етапом аналізу даних та етапом концептуальної інтерпретації отриманих результатів, але навіть між етапами збору та аналізу емпіричного...
(ЯКІСНІ І КІЛЬКІСНІ МЕТОДИ ДОСЛІДЖЕНЬ У ПСИХОЛОГІЇ)
  • Розрахунок описової статистики
    Розглянемо приклад аналізу ринку освітніх послуг, саме оплати за навчання у вишах міста на економічні спеціальності. Введемо на робочий лист у Microsoft Excel данітабл. 5.25. Таблиця 5.26Розподіл групи студентів за розміром оплати за освітні послуги у регіоні Вартість...
    (Інформаційні технології у маркетингу)
  • Статистичні данні
    У межах однорідної тарифної групи передбачається, що це об'єкти мають однаковий рівень ризику. У його вимірі використовуються такі чисельні характеристики, як ймовірність настання страхового випадку, очікувана величина виплат чи тяжкості збитків тощо. Однак у реальному житті страховик не...
    (Страхування)
  • Джерела статистичних даних про населення
    Інформаційна база демографічної статистики охоплює сукупність джерел даних населення. Серед них виділяються переписи, вибіркові обстеження, поточний облік, регістри та автоматизовані банки даних, анамнестичні обстеження. Перепис населення – це спеціальне науково організоване...
    (Статистика)
  • Аналіз статистичних даних Росстату з виробничого травматизму в Російській Федерації
    За період 2000-2009 років. чисельність постраждалих при нещасних випадках (НС) на виробництві зменшувалася (табл. 7.1) із 151,8 до 46,1 тис. чол. на рік, але 2010 р. зросла на 1,6 тис. чол. Травматизм серед чоловіків зменшувався із 116,7 тис. до 32,2 тис. чол. на рік, але у 2010 р. збільшився на 1,2 тис. осіб.
    (Безпека життєдіяльності. Теорія та практика)
  • Критерії класифікації даних
    У процесі управління економічними та технічними системамистатистичні методи дозволяють виробити обґрунтовані рішення, що поєднують інтуїцію фахівця з ретельним аналізом наявної інформації. При цьому аналіз даних може проводитися з метою: аналізу та відображення конкретної зібраної інформації.
    (СТАТИСТИКА)
  • Тип даних та критерій відтворюваності
    Проблема об'єктивності психологічних даних має у літературі різне звучання. Багато в чому критерії об'єктивності повторюють ті, що були сформульовані спеціально для психологічної галузі знань. Обговорюється проблема відтворюваностіданих, тобто. можливість повторних досліджень з отриманням...
    (Експериментальна психологія)

    • Угруповання в кримінально-правовій статистиці дозволяють дати найбільш повну та всебічну кримінологічну та кримінально-правову характеристику за найрізноманітнішими ознаками:

    • Ш за видами - статтями КК,
    • Ш за об'єктом зазіхання,
    • Ш за територіальною ознакою - район, область, край, республіка,
    • Співвідношення корисливих та насильницьких злочинів,
    • Ш за часом скоєння злочинів і т.д.),
    • особистості злочинців (за статтю, віком, освітою, соціальним станом, місцем проживання і т.д.),
    • причин і умов, що сприяють скоєнню злочинів, а також заходів соціально-правового контролю за ними.

    У цьому дуже важливо різні угруповання з кримінально-правової статистики зіставляти як друг з одним, а й з угрупованнями з інших галузей статистики (демографічної, соціально-економічної та інших.), які відбивають взаємопов'язані явища.

    Відмінності в цільовому призначенні угруповання, завданнях, які вони вирішують у статистичному аналізі, виражаються в існуючій їхній класифікації: типологічні, структурні, аналітичні.

    Найважливіше завдання угруповань у статистиці у тому, щоб досліджувану масу одиниць сукупності поділити на характерні типи, тобто. на групи, однорідні за суттєвими ознаками. Це завдання вирішується за допомогою типологічного угруповання.

    Типологічні угруповання- це розмежування сукупності, що вивчається, на однорідні групи, типи за суттєвою якісною ознакою.

    Основна мета типологічного угруповання – відмежування одного типу явищ від іншого статистичними засобами. Цей вид угруповань значною мірою визначається сформованими уявленнями у тому, які типи явищ становлять зміст досліджуваної сукупності.

    У правовій статистиці це три типи правовідносин: кримінально-правові, адміністративно-правові та цивільно-правові, якими визначаються її розділи.

    У кримінально-правовій статистиці, зокрема, це може бути, наприклад, розподіл за статтю осіб, які вчинили злочини.

    Дане угруповання за якісним ознакою, коли є лише дві значення цієї ознаки, причому одне їх виключає інше, у статистці називається альтернативної.

    Послідовність дій проведення цього угруповання елементарна:

    • 1) визначається тип явища, яке має бути виділено – у нашому випадку зареєстровані злочини;
    • 2) вибирається групувальна ознака як підстава опису типу - у нашому випадку стать осіб, які вчинили злочини;
    • 3) встановлюються межі інтервалів (у нашому випадку за всіма особами, виявленими у скоєнні злочинів);
    • 4) угруповання оформляється в таблицю, виділені групи (на основі комбінації групувальних ознак) об'єднуються в намічені типи та визначається чисельність (питома вага) кожного з них.

    При типологічному угрупованні, тобто при підсумовуванні одиниць у якісно-однорідні категорії, ці категорії повинні, як зазначалося, визначатися на підставі положень відповідної науки та норм закону. Наприклад, угруповання покарань за видами здійснюється кримінально-правовою (судовою) статистикою у повній відповідності до ст. 43-59 КК, що встановлюють із вичерпною повнотою точні якісні ознаки їх окремих видів (штраф, виправні роботи, позбавлення волі тощо).

    Структурні угруповання- це розподіл типово однорідних груп за кількісним ознакам, які можуть змінюватись (варіювати). У науковій літературі цей вид угруповань іноді називають варіаційним. З їх допомогою в кримінально-правовій статистиці вивчають, наприклад, структуру злочинців за ознакою, що варіює: за віком, кількістю судимостей, за строками позбавлення волі, розмірами заробітної плати та іншими кількісними ознаками.

    Структурне, або варіаційне, угруповання статистичних даних може здійснюватися, щоб вивчити зміну структури типово однорідних груп злочинів, правопорушників, цивільних позовів та інших показників. Для структурного угруповання матеріалу необхідна наявність однорідних сукупностей, що розчленовуються за величиною змінюється (варіює) ознаки.

    Якщо в основі типологічного угруповання лежать якісні ознаки, то в основу варіаційної покладено кількісні (питомі ваги злочинів, осіб, справ, вік правопорушників, строки покарання, кількість судимостей, кількість закінчених класів, суми шкоди, суми позову, терміни розслідування та розгляду кримінальних чи цивільних справ і т.д.).

    Кількісні зрушення в структурі явищ, що вивчаються, за кілька років свідчать про зміну об'єктивних тенденцій і закономірностей, слідчої або судової практики, про результативність діяльності правоохоронних або інших юридичних органів. Взявши, наприклад, абсолютні та відносні показники судимості за багато років, ми виявимо тенденції у судовій практиці та її зв'язок із реальною злочинністю. Вивчивши динаміку абсолютних чисел врахованих злочинів якогось виду, динаміку його частки у структурі всієї злочинності, ми виявимо тенденції розвитку цього діяння.

    Структурні угруповання можуть бути побудовані на основі пайового розподілу злочинів за сферами та об'єктами злочинного посягання, суб'єктам Федерації, регіонам та територіям

    Структурні відмінності у разі можуть розкривати особливості кримінологічної обстановки у тому чи іншому регіоні.

    До структурних (варіаційних) угруповань примикають ряди розподілу одиниць сукупності за ознаками, що варіюють.

    Аналітичні угруповання- це розподіл за залежністю, взаємозв'язки між двома або декількома різнорідними групами явищ або їх ознаками (наприклад, розподіл крадіжок за місцем та часом їх скоєння; засуджених за автотранспортні злочини – за стажем роботи водія тощо).

    Аналітичні угруповання мають значення для всіх галузей юридичної статистики. Вони дають змогу виявити багато прихованих залежностей та взаємозв'язку, що має важливе значення для прийняття практичних рішень та розвитку юридичної науки. Аналітичний потенціал є і в інших видів угруповань, а також в інших статистичних прийомах, але власне аналітичне угруповання прямо переслідує встановлення залежностей між досліджуваними явищами. За характером своїх завдань до аналітичного угруповання близько стоять кореляційні угруповання, коли залежність між досліджуваними явищами або процесами може бути відносно точно виміряна.

    Усі види розглянутих угруповань під час аналізу соціально-правових, деліктологіческіх і кримінологічних аспектів, зазвичай, застосовуються разом. Наприклад, для встановлення суспільної небезпеки та тяжкості вчинених злочинів ми можемо розчленувати їх сукупність за категоріями діянь та формами провини (типологічне угруповання). Для визначення результативності боротьби зі злочинністю різних правоохоронних органів (внутрішніх справ, наркоконтролю, митної служби, прокуратури, служби безпеки) ми можемо дослідити варіювання розкриття злочинів у згаданих відомствах (варіаційне угруповання).

    Для того щоб встановити причини та умови зростання або (зниження злочинності у місті, регіоні, країні) слід застосувати цілу низку аналітичних угруповань.

    Статистичні методи

    Статистичні методи- Методи аналізу статистичних даних. Виділяють методи прикладної статистики, які можуть застосовуватися у всіх галузях наукових досліджень та будь-яких галузях народного господарства, та інші статистичні методи, застосовність яких обмежена тією чи іншою сферою. Маються на увазі такі методи, як статистичний приймальний контроль, статистичне регулювання технологічних процесів, надійність та випробування, планування експериментів.

    Класифікація статистичних методів

    Статистичні методи аналізу даних застосовуються практично у всіх сферах діяльності людини.Їх використовують завжди, коли необхідно отримати та обґрунтувати будь-які судження про групу (об'єктів чи суб'єктів) з деякою внутрішньою неоднорідністю.

    Доцільно виділити три види наукової та прикладної діяльності в галузі статистичних методів аналізу даних (за ступенем специфічності методів, пов'язаної з зануреністю у конкретні проблеми):

    а) розробка та дослідження методів загального призначення, без урахування специфіки галузі застосування;

    б) розробка та дослідження статистичних моделей реальних явищ та процесів відповідно до потреб тієї чи іншої галузі діяльності;

    в) застосування статистичних методів та моделей для статистичного аналізу конкретних даних.

    Прикладна статистика

    Опис виду даних та механізму їх породження – початок будь-якого статистичного дослідження. Для опису даних застосовують як детерміновані, і ймовірнісні методи. За допомогою детермінованих методів можна проаналізувати ті дані, які є у розпорядженні дослідника. Наприклад, з допомогою отримані таблиці, розраховані органами офіційної державної статистики з урахуванням представлених підприємствами і організаціями статистичних звітів. Перенести отримані результати більш широку сукупність, використовувати їх задля передбачення і управління можна лише з основі вероятностно-статистического моделювання. Тому математичну статистику часто включають лише методи, що спираються на теорію ймовірностей.

    Ми не вважаємо за можливе протиставляти детерміновані та імовірнісно-статистичні методи. Ми розглядаємо їх як послідовні етапи статистичного аналізу. На першому етапі необхідно проаналізувати дані, що мають, представити їх у зручному для сприйняття вигляді за допомогою таблиць і діаграм. Потім статистичні дані доцільно проаналізувати з урахуванням тих чи інших вероятностно-статистических моделей. Зазначимо, можливість більш глибокого проникнення у суть реального явища чи процесу забезпечується розробкою адекватної математичної моделі.

    У найпростішій ситуації статистичні дані - це значення деякої ознаки, властивої об'єктам, що вивчаються. Значення можуть бути кількісними або бути вказівкою на категорію, до якої можна віднести об'єкт. У другому випадку говорять про якісну ознаку.

    При вимірі за кількісним чи якісним ознаками як статистичних даних про об'єкт отримуємо вектор. Його можна як новий вид даних. У такому разі вибірка складається із набору векторів. Є частина координат – числа, а частина – якісні (категоризовані) дані, то говоримо про вектор різнотипних даних.

    Одним елементом вибірки, тобто одним виміром, може бути і функція загалом. Наприклад, що описує динаміку показника, тобто його зміна у часі, - електрокардіограма хворого або амплітуда биття валу двигуна. Або часовий ряд, що описує динаміку показників певної фірми. Тоді вибірка складається із набору функцій.

    Елементами вибірки можуть бути інші математичні об'єкти. Наприклад, бінарні стосунки. Так, під час опитування експертів часто використовують упорядкування (ранжування) об'єктів експертизи - зразків продукції, інвестиційних проектів, варіантів управлінських рішень. Залежно від регламенту експертного дослідження елементами вибірки можуть бути різні види бінарних відносин (упорядкування, розбиття, толерантності), множини, нечіткі множини тощо.

    Отже, математична природа елементів вибірки у різних завданнях прикладної статистики може бути різною. Однак можна виділити два класи статистичних даних - числові та нечислові. Відповідно прикладна статистика розбивається на дві частини - числову статистику та нечислову статистику.

    Числові статистичні дані – це числа, вектори, функції. Їх можна складати, множити на коефіцієнти. Тож у числовій статистиці велике значення мають різноманітні суми. Математичний апарат аналізу сум випадкових елементів вибірки – це (класичні) закони великих чисел та центральні граничні теореми.

    Нечислові статистичні дані - це категоризовані дані, вектори різнотипних ознак, бінарні відносини, множини, нечіткі множини та ін. Їх не можна складати та множити на коефіцієнти. Тому немає сенсу говорити про суми нечислових статистичних даних. Вони є елементами нечислових математичних просторів (множин). Математичний апарат аналізу нечислових статистичних даних ґрунтується на використанні відстаней між елементами (а також мір близькості, показників відмінності) у таких просторах. За допомогою відстаней визначаються емпіричні та теоретичні середні, доводяться закони великих чисел, будуються непараметричні оцінки густини розподілу ймовірностей, вирішуються завдання діагностики та кластерного аналізу, і т. д. (див. ).

    У прикладних дослідженнях використовують статистичні дані різних видів. Це, зокрема, зі способами їх отримання. Наприклад, якщо випробування деяких технічних пристроїв продовжуються до певного моменту часу, отримуємо т. зв. цензуровані дані, що складаються з набору чисел - тривалості роботи низки пристроїв до відмови, та інформації про те, що інші пристрої продовжували працювати в момент закінчення випробування. Цензуровані дані часто використовуються при оцінці та контролі надійності технічних пристроїв.

    Зазвичай, окремо розглядають статистичні методи аналізу даних перших трьох типів. Це обмеження викликано тим зазначеним вище обставиною, що математичний апарат аналізу даних нечисловой природи - значно інший, ніж даних як чисел, векторів і функций.

    Імовірнісно-статистичне моделювання

    При застосуванні статистичних методів у конкретних галузях знань та галузях народного господарства отримуємо науково-практичні дисципліни на кшталт «статистичні методи в промисловості», «статистичні методи в медицині» та ін. З цієї точки зору економетрика – це «статистичні методи в економіці». Ці дисципліни групи б) зазвичай спираються на імовірнісно-статистичні моделі, побудовані відповідно до особливостей галузі застосування. Дуже повчально зіставити імовірнісно-статистичні моделі, що застосовуються в різних галузях, виявити їхню близькість і водночас констатувати деякі відмінності. Так, видно близькість постановок завдань і застосовуваних для їх вирішення статистичних методів у таких галузях, як наукові медичні дослідження, конкретні соціологічні дослідження та маркетингові дослідження, або, коротше, в медицині, соціології та маркетингу. Вони часто поєднуються разом під назвою «вибіркові дослідження».

    Відмінність вибіркових досліджень від експертних проявляється, передусім, серед обстежених об'єктів чи суб'єктів - у вибіркових дослідженнях йдеться зазвичай про сотні, а експертних - про десятки. Натомість технології експертних досліджень набагато витонченіші. Ще більш виражена специфіка в демографічних чи логістичних моделях, під час обробки наративної (текстової, літописної) інформації чи щодо взаємовпливу чинників.

    Питання надійності та безпеки технічних пристроїв та технологій, теорії масового обслуговування докладно розглянуті у великій кількості наукових праць.

    Статистичний аналіз конкретних даних

    Застосування статистичних методів та моделей для статистичного аналізу конкретних даних тісно прив'язане до проблем відповідної галузі. Результати третього з виділених видів наукової та прикладної діяльності перебувають на стику дисциплін. Їх можна як приклади практичного застосування статистичних методів. Але не менше підстав відносити їх до відповідної сфери діяльності людини.

    Наприклад, результати опитування споживачів розчинної кави природно віднести до маркетингу (що роблять, читаючи лекції з маркетингових досліджень). Дослідження динаміки зростання цін за допомогою індексів інфляції, розрахованих за незалежно зібраною інформацією, цікавить насамперед з погляду економіки та управління народним господарством (як на макрорівні, так і на рівні окремих організацій).

    Перспективи розвитку

    Теорія статистичних методів орієнтована рішення реальних завдань. Тому в ній постійно виникають нові постановки математичних завдань аналізу статистичних даних, розвиваються та обґрунтовуються нові методи. Обгрунтування часто проводиться математичними засобами, тобто доказом теорем. Велику роль грає методологічна складова – як саме ставити завдання, які припущення прийняти з метою подальшого математичного вивчення. Велика роль сучасних інформаційних технологійзокрема комп'ютерного експерименту.

    Актуальною є завдання аналізу історії статистичних методів з метою виявлення тенденцій розвитку та застосування їх для прогнозування.

    Література

    2. Нейлор Т. Машинні імітаційні експерименти із моделями економічних систем. - М: Мир, 1975. - 500 с.

    3. Крамер Р. Математичні методи статистики. - М.: Мир, 1948 (1-е вид.), 1975 (2-ге вид.). – 648 с.

    4. Більшов Л. Н., Смирнов Н. В. Таблиці математичної статистики. - М.: Наука, 1965 (1-е вид.), 1968 (2-ге вид.), 1983 (3-тє вид.).

    5. Смирнов Н. В., Дунін-Барковський І. В. Курс теорії ймовірностей та математичної статистики для технічних додатків. Вид. 3-тє, стереотипне. - М: Наука, 1969. - 512 с.

    6. Норман Дрейпер, Гаррі СмітПрикладний регресійний аналіз. Множинна регресія = Applied Regression Analysis. - 3-тє вид. – М.: «Діалектика», 2007. – С. 912. – ISBN 0-471-17082-8

    Дивись також

    Wikimedia Foundation. 2010 .

    • Yat-Kha
    • Амальгама (значення)

    Дивитись що таке "Статистичні методи" в інших словниках:

      СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ- СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ наукові методи опису та вивчення масових явищ, що допускають кількісне (чисельне) вираження. Слово "статистика" (від гол. stato держава) має спільний корінь зі словом "держава". Спочатку воно… … Філософська енциклопедія

      СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ –- наукові методи опису та вивчення масових явищ, що допускають кількісне (чисельне) вираження. Слово "статистика" (від італ. stato - Держава) має спільний корінь зі словом "держава". Спочатку воно відносилося до науки управління та … Філософська енциклопедія

      Статистичні методи- (в екології та біоценології) методи варіаційної статистики, що дозволяють досліджувати ціле (напр., фітоценоз, популяцію, продуктивність) за його приватними сукупностями (напр., за даними, отриманими на облікових майданчиках) та оцінити ступінь точності. Екологічний словник

      статистичні методи- (У психології) (від лат. status стан) деякі методи прикладної математичної статистики, які використовуються в психології в основному для обробки експериментальних результатів. Основна мета застосування С. м. підвищення обґрунтованості висновків у ... Велика психологічна енциклопедія

      Статистичні методи– 20.2. Статистичні методи Конкретні статистичні методи, що використовуються для організації, регулювання та перевірки діяльності, включають, але не обмежуються такими: а) плануванням експериментів та факторний аналіз; b) аналіз дисперсії та … Словник-довідник термінів нормативно-технічної документації

      СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ- Методи дослідження кількостей. сторони масових товариств. явищ та процесів. С. м. дають можливість у цифровому вираженні характеризувати зміни, що відбуваються в суспільств. процесах, вивчати разл. форми соціально економіч. закономірностей, зміну… Сільсько-господарський енциклопедичний словник

      СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ- Деякі методи прикладної математичної статистики, що використовуються для обробки експериментальних результатів. Ряд статистичних методів було розроблено спеціально для перевірки якості психологічних тестів, для застосування у професійному… Професійну освіту. Словник

      СТАТИСТИЧНІ МЕТОДИ- (В інженерної психології) (від лат. status стан) деякі методи прикладної статистики, що використовуються в інженерній психології для обробки експериментальних результатів. Основна мета застосування С. м. підвищення обґрунтованості висновків у ... Енциклопедичний словник з психології та педагогіки

    mob_info