Главная
Новости
Статьи
Ремонт
Каркасный дом
Несущие конструкции
Металлические конструкции
Прочность дорог
Дорожные материалы
Стальные конструкции
Грунтовые основания
Опорные сооружения




18.01.2022


17.01.2022


17.01.2022


16.01.2022


15.01.2022


15.01.2022


13.01.2022





Яндекс.Метрика

Прикладная статистика

31.12.2021

Прикладная статистика — наука о методах обработки статистических данных. Методы прикладной статистики активно применяются в технических исследованиях, экономике, менеджменте, социологии, медицине, геологии, истории и т. д. С результатами наблюдений, измерений, испытаний, опытов, с их анализом имеют дело специалисты во многих областях теоретической и практической деятельности.

Появление прикладной статистики

В СССР термин «прикладная статистика» вошёл в широкое употребление в 1981 году после выхода массовым тиражом сборника «Современные проблемы кибернетики (прикладная статистика)». В этом сборнике обосновывалась трёхкомпонентная структура прикладной статистики. Во-первых, в неё входят ориентированные на прикладную деятельность статистические методы анализа данных. Однако прикладную статистику нельзя целиком относить к математике. Она включает в себя две нематематические области: методологию организации статистического исследования и организацию компьютерной обработки данных, в том числе разработку и использование баз данных и электронных таблиц, статистических программных продуктов, например, диалоговых систем анализа данных. В СССР термин «прикладная статистика» использовался и ранее 1981 г., но лишь внутри сравнительно небольших и замкнутых групп специалистов [1].

Структура современной статистики

Прикладная статистика — методическая дисциплина, являющаяся центром статистики. При применении методов прикладной статистики к конкретным областям знаний и отраслям народного хозяйства получаются научно-практические дисциплины типа «статистика в промышленности», «статистика в медицине», «статистика в психологии» и др. С этой точки зрения эконометрика — это «статистические методы в экономике» [2]. Математическая статистика играет роль математического фундамента для прикладной статистики.

К настоящему времени очевидно чётко выраженное размежевание этих двух научных направлений. Математическая статистика исходит из сформулированных в 1930—1950 гг. постановок математических задач, происхождение которых связано с анализом статистических данных. Начиная с 1970-х годов исследования по математической статистике посвящены обобщению и дальнейшему математическому изучению этих задач.

Прикладная статистика нацелена на решение реальных задач. Поэтому в ней возникают новые постановки математических задач анализа статистических данных, развиваются и обосновываются новые методы. Обоснование часто проводится математическими методами, то есть путём доказательства теорем. Большую роль играет методологическая составляющая — как именно ставить задачи, какие предположения принять с целью дальнейшего математического изучения. Велика роль современных информационных технологий, в частности, компьютерного эксперимента.

Хотя статистические данные собираются и анализируются с незапамятных времён, современная математическая статистика как наука была создана, по общему мнению специалистов, сравнительно недавно — в первой половине XX в. Именно тогда были разработаны основные идеи и получены результаты, излагаемые ныне в учебных курсах математической статистики. После чего специалисты по математической статистике занялись внутри математическими проблемами, а для теоретического обслуживания проблем практического анализа статистических данных стала формироваться новая дисциплина — прикладная статистика. В настоящее время статистическая обработка данных проводится, как правило, с помощью соответствующих программных продуктов.

По типу решаемых задач прикладная статистика делится на разделы:

  • описание данных;
  • оценивание;
  • проверка гипотез.

По виду анализируемых статистических данных прикладная статистика делится на четыре области:

  • статистика (числовых) случайных величин,
  • многомерный статистический анализ,
  • статистика временных рядов и случайных процессов,
  • статистика объектов нечисловой природы.

Имя:*
E-Mail:
Комментарий: