Статистика простыми словами. Сущность и значение средних величин

Топлива устанавливают на основе анализа статистических данных фактических удельных расходов топлива , а также факторов, влияющих на изменение нормальных условий эксплуатации. В качестве математического аппарата используют модели множественной регрессии.

Анализ публикаций по оценке экономической эффективности новой техники и собственные исследования позволили авторам сделать ряд выводов. Прежде всего, воздействие отдельных факторов на повышение экономической эффективности производства при использовании новой техники на нефтепродуктопроводном транспорте может быть выявлено на основе объемного материала фактических наблюдений и анализа статистических данных. При определении показателей для оценки экономической эффективности следует брать в расчет количественные значения измерителей с учетом условий, действующих в данный период. Применяемые при расчетах нормативы должны в полной мере отражать существующие затраты с индексированием стоимости производства и использования техники в условиях инфляции.

История развития человечества показала, что без статистических данных невозможно управление государством, развитие отдельных отраслей и секторов экономики , обеспечение оптимальных пропорций между ними. Необходимость сбора и обобщения множества данных о населении страны, предприятиях, банках, фермерских хозяйствах и т. д. приводит к существованию специальных статистических служб - учреждений государственной статистики. В зависимости от того, по какой отрасли организуются сбор, обработка и анализ статистических данных, различают статистику населения , промышленности, сельского хозяйства , капитального строительства , финансов и т. д. Все эти разделы статистики призваны вырабатывать методы сбора и обобщения данных, построения сводных показателей для отражения процессов в соответствующей отрасли. Статистика рассчитывает и общеэкономические показатели - валовой национальный продукт , валовой внутренний продукт , совокупный общественный продукт , национальный доход и т. д.

Слово статистика используется в нескольких значениях прежде всего как синоним слова данные. Именно в этом смысле можно сказать статистика рождаемости и смертности в России или статистика преступлений. Статистикой называется отрасль знаний, объединяющая принципы и методы работы с числовыми данными, характеризующими массовые явления. Статистикой называют также отрасль практической деятельности, направленной на сбор, обработку, анализ статистических данных.

Анализ причин возникновения и протекания инфляции в Российской Федерации показывает их уникальность и значительное преобладание инфляции издержек над инфляцией спроса . Поэтому западные антиинфляционные теории мало подходят для условий России. Отечественной же стройной, законченной теории пока не создано, как нет и толстых российских учебников по борьбе с инфляцией. Крупицы столь необходимого знания раскиданы по сотням газет и журналов. Стоит задача, с одной стороны - разгрести тромбы неплатежей, уже приведшие в ряде случаев к параличу производств, с другой стороны - не допустить обвальной инфляции. Сложнейшие задачи, но их надо решать. На основе анализа статистических данных за последние семь лет, изучения публикаций ведущих отечественных экономистов, автор предлагает свои решения проблем.

Стоит задача, с одной стороны, разгрести тромбы неплатежей, уже приведшие в ряде случаев к параличу, с другой стороны - не допустить обвальной инфляции. Пора начинать подавлять инфляцию нормальным путем - всемерно увеличивая выпуск продукции , пользующейся спросом. Сложнейшие задачи, но их надо решать, если хотим выжить в качестве мировой державы, а не сырьевого придатка. На основе анализа статистических данных и ознакомления с публикациями ведущих отечественных экономистов, автор предлагает свои решения проблем.

Таким образом, в моделях с переменными параметрами необходим дифференцированный подход к установлению диапазонов варьирования коэффициентов отбора , базирующийся на анализе статистических данных, типа технологических процессов и качественных показателей потоков.

Прогнозирование поступлений налогов на базе макроэкономических показателей определяет стратегию формирования налоговых доходов на очередной год и среднесрочную перспективу, но не решает всех проблем налогового планирования . Поэтому необходимым компонентом налогового планирования является обработка и анализ статистических данных об аккумуляции налогов в бюджет за истекший период, а также информация о возможных изменениях в налоговом законодательстве.

Необходимо организовать систематический сбор и анализ статистических данных, характеризующих динамику по годам эксплуатации объемов продукции и работ, производимых с помощью внедряемой техники, а также себестоимости, трудоемкости и материалоемкости.

Наряду с определением по основному выбранному параметру, расчет потребности в тех или иных видах машин и оборудования корректируется исходя из ряд других факторов изменений баланса потребления машин и оборудования отраслями народного хозяйства изменений структуры выпуска изделий, планируемых в рублях изменений номенклатуры изделий за счет внедрения более прогрессивных, надежных и долговечных конструкций изменений, связанных с развитием специализации и кооперирования, влияющими на общий объем выпуска и др. Влияние тех или иных факторов на изменение показателей для определения потребности в различных видах оборудования выявляется на основе анализа статистических данных за предплановый период с прогнозированием их на планируемый период.

Имеется очень тесная связь индикаторов занятости с другими важными показателями экономического развития. Так, связь безработицы с изменением ВВП характеризуется законом Оукена, эмпирически открытым на основе анализа статистических данных по США (за период 50-80-х г.г.), а затем обоснованным и теоретически в макроэкономических исследованиях . В исходной форме, применительно к США, закон Оукена гласит

При всех положительных значениях х функция возрастает при х = Ь/2 кривая имеет точку перегиба - ускоренный рост при х замедленный рост при х > Ь/2. Подобного типа функции используются при анализе статистических данных о бюджетах потребителей, где выдвигается гипотеза о существовании асимптотического уровня расходов, об изменении предельной склонности к потреблению товара , о существовании порогового уровня дохода 1. В этом случае при х -> да у - е" (рис. 2.5).

Данная формула была применена для анализа статистических данных,

Все прогнозы объема продаж строятся на использовании трех видов информации , полученной на основе изучения что люди говорят, что люди делают и что люди сделали. Получение первого вида информации основывается на изучении мнения потребителей и покупателей, торговых агентов и посредников. Здесь используются методы социологических исследований и экспертные методы . Изучение того, что люди делают, предполагает проведение тестирования рынка . Изучение того, что люди сделали, предполагает анализ статистических данных о сделанных ими покупках.

Рассмотрим распределение НГДУ по характеру изменения объемов добычи на НГДУ с растущей, стабильной и падающей добычей. На 1/1 1972 г. из 104 НГДУ отрасли 43 (или 41,4%) являлись растущими и 61 стабильными ли падающими. Анализ статистических данных за 1970 г., проведенный авторами по 76 НГДУ, позволил выявить некоторые общие характеристики различных подгрупп НГДУ, которые приведены в табл. 15.

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.

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.
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.
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)).

Деятельность людей во множестве случаев предполагает работу с данными, а она в свою очередь может подразумевать не только оперирование ими, но и их изучение, обработку и анализ. Например, когда нужно уплотнить информацию, найти какие-то взаимосвязи или определить структуры. И как раз для аналитики в этом случае очень удобно пользоваться не только , но и применять статистические методы.

Особенностью методов статистического анализа является их комплексность, обусловленная многообразием форм статистических закономерностей, а также сложностью процесса статистических исследований. Однако мы хотим поговорить именно о таких методах, которые может применять каждый, причем делать это эффективно и с удовольствием.

Статистическое исследование может проводиться посредством следующих методик:

Статистическое наблюдение;
Сводка и группировка материалов статистического наблюдения;
Абсолютные и относительные статистические величины;
Вариационные ряды;
Выборка;
Корреляционный и регрессионный анализ;
Ряды динамики.

Статистическое наблюдение

Статистическое наблюдение является планомерным, организованным и в большинстве случаев систематическим сбором информации, направленным, главным образом, на явления социальной жизни. Реализуется данный метод через регистрацию предварительно определенных наиболее ярких признаков, цель которой состоит в последующем получении характеристик изучаемых явлений.

Статистическое наблюдение должно выполняться с учетом некоторых важных требований:

Оно должно полностью охватывать изучаемые явления;
Получаемые данные должны быть точными и достоверными;
Получаемые данные должны быть однообразными и легкосопоставимыми.

Также статистическое наблюдение может иметь две формы:

Отчетность – это такая форма статистического наблюдения, где информация поступает в конкретные статистические подразделения организаций, учреждений или предприятий. В этом случае данные вносятся в специальные отчеты.
Специально организованное наблюдение – наблюдение, которое организуется с определенной целью, чтобы получить сведения, которых не имеется в отчетах, или же для уточнения и установления достоверности информации отчетов. К этой форме относятся опросы (например, опросы мнений людей), перепись населения и т.п.

Кроме того, статистическое наблюдение может быть категоризировано на основе двух признаков: либо на основе характера регистрации данных, либо на основе охвата единиц наблюдения. К первой категории относятся опросы, документирование и прямое наблюдение, а ко второй – наблюдение сплошное и несплошное, т.е. выборочное.

Для получения данных при помощи статистического наблюдения можно применять такие способы как анкетирование, корреспондентская деятельность, самоисчисление (когда наблюдаемые, например, сами заполняют соответствующие документы), экспедиции и составление отчетов.

Сводка и группировка материалов статистического наблюдения

Говоря о втором методе, в первую очередь следует сказать о сводке. Сводка представляет собой процесс обработки определенных единичных фактов, которые образуют общую совокупность данных, собранных при наблюдении. Если сводка проводится грамотно, огромное количество единичных данных об отдельных объектах наблюдения может превратиться в целый комплекс статистических таблиц и результатов. Также такое исследование способствует определению общих черт и закономерностей исследуемых явлений.

С учетом показателей точности и глубины изучения можно выделить простую и сложную сводку, но любая из них должна основываться на конкретных этапах:

Выбирается группировочный признак;
Определяется порядок формирования групп;
Разрабатывается система показателей, позволяющих охарактеризовать группу и объект или явление в целом;
Разрабатываются макеты таблиц, где будут представлены результаты сводки.

Важно заметить, что есть и разные формы сводки:

Централизованная сводка, требующая передачи полученного первичного материала в вышестоящий центр для последующей обработки;
Децентрализованная сводка, где изучение данных происходит на нескольких ступенях по восходящей.

Выполняться же сводка может при помощи специализированного оборудования, например, с использованием компьютерного ПО или вручную.

Что же касается группировки, то этот процесс отличается разделением исследуемых данных на группы по признакам. Особенности поставленных статистическим анализом задач влияют на то, какой именно будет группировка: типологической, структурной или аналитической. Именно поэтому для сводки и группировки либо прибегают к услугам узкопрофильных специалистов, либо применяют .

Абсолютные и относительные статистические величины

Абсолютные величина считаются самой первой формой представления статистических данных. С ее помощью удается придать явлениям размерные характеристики, например, по времени, по протяженности, по объему, по площади, по массе и т.д.

Если требуется узнать об индивидуальных абсолютных статистических величинах, можно прибегнуть к замерам, оценке, подсчету или взвешиванию. А если нужно получить итоговые объемные показатели, следует использовать сводку и группировку. Нужно иметь в виду, что абсолютные статистические величины отличаются наличием единиц измерения. К таким единицам относят стоимостные, трудовые и натуральные.

А относительные величины выражают количественные соотношения, касающиеся явлений социальной жизни. Чтобы их получить, одни величины всегда делятся на другие. Показатель, с которым сравнивают (это знаменатель), называют основанием сравнения, а показатель, которой сравнивают (это числитель), называют отчетной величиной.

Относительные величины могут быть разными, что зависит от их содержательной части. Например, существуют величины сравнения, величины уровня развития, величины интенсивности конкретного процесса, величины координации, структуры, динамики и т.д. и т.п.

Чтобы изучить какую-то совокупность по дифференцирующимся признакам, в статистическом анализе применяются средние величины – обобщающие качественные характеристики совокупности однородных явлений по какому-либо дифференцирующемуся признаку.

Крайне важным свойством средних величин является то, что они говорят о значениях конкретных признаков во всем их комплексе единым числом. Невзирая на то, что у отдельных единиц может наблюдаться количественная разница, средние величины выражают общие значения, свойственные всем единицам исследуемого комплекса. Получается, что при помощи характеристики чего-то одного можно получить характеристику целого.

Следует иметь в виду, что одним из самых важных условий применения средних величин, если проводится статистический анализ социальных явлений, считается однородность их комплекса, для которого и нужно узнать среднюю величину. А от такого, как именно будут представлены начальные данные для исчисления средней величины, будет зависеть и формула ее определения.

Вариационные ряды

В некоторых случаях данных о средних показателях тех или иных изучаемых величин может быть недостаточно, чтобы провести обработку, оценку и глубокий анализ какого-то явления или процесса. Тогда во внимание следует брать вариацию или разброс показателей отдельных единиц, который тоже представляет собой важную характеристику исследуемой совокупности.

На индивидуальные значения величин могут воздействовать многие факторы, а сами изучаемые явления или процессы могут быть очень многообразны, т.е. обладать вариацией (это многообразие и есть вариационные ряды), причины которой следует искать в сущности того, что изучается.

Вышеназванные абсолютные величины находятся в непосредственной зависимости от единиц измерения признаков, а значит, делают процесс изучения, оценки и сравнения двух и более вариационных рядов более сложным. А относительные показатели нужно вычислять в качестве соотношения абсолютных и средних показателей.

Выборка

Смысл выборочного метода (или проще – выборки) состоит в том, что по свойствам одной части определяются численные характеристики целого (это называется генеральной совокупностью). Основной выборочного метода является внутренняя связь, объединяющая части и целое, единичное и общее.

Метод выборки отличается рядом существенных преимуществ перед остальными, т.к. благодаря уменьшению количества наблюдений позволяет сократить объемы работы, затрачиваемые средства и усилия, а также успешно получать данные о таких процессах и явлениях, где либо нецелесообразно, либо просто невозможно исследовать их полностью.

Соответствие характеристик выборки характеристикам изучаемого явления или процесса будет зависеть от комплекса условий, и в первую очередь от того, как вообще будет реализовываться выборочный метод на практике. Это может быть как планомерный отбор, идущий по подготовленной схеме, так и непланомерный, когда выборка производится из генеральной совокупности.

Но во всех случаях выборочный метод должен быть типичным и соответствовать критериям объективности. Данные требования нужно выполнять всегда, т.к. именно от них будет зависеть соответствие характеристик метода и характеристик того, что подвергается статистическому анализу.

Таким образом, перед обработкой выборочного материала необходимо провести его тщательную проверку, избавившись тем самым от всего ненужного и второстепенного. Одновременно с этим, составляя выборку, в обязательном порядке нужно обходить стороной любую самодеятельность. Это означает, что ни в коем случае не следует делать выборку только из вариантов, кажущихся типичными, а все другие – отбрасывать.

Эффективная и качественная выборка должна составляться объективно, т.е. производить ее нужно так, чтобы были исключены любые субъективные влияния и предвзятые побуждения. И чтобы это условие было соблюдено должным образом, требуется прибегнуть к принципу рандомизации или, проще говоря, к принципу случайного отбора вариантов из всей их генеральной совокупности.

Представленный принцип служит основой теории выборочного метода, и следовать ему нужно всегда, когда требуется создать эффективную выборочную совокупность, причем случаи планомерного отбора исключением здесь не являются.

Корреляционный и регрессионный анализ

Корреляционный анализ и регрессионный анализ – это два высокоэффективных метода, позволяющие проводить анализ больших объемов данных для изучения возможной взаимосвязи двух или большего количества показателей.

В случае с корреляционным анализом задачами являются:

Измерить тесноту имеющейся связи дифференцирующихся признаков;
Определить неизвестные причинные связи;
Оценить факторы, в наибольшей степени воздействующие на окончательный признак.

А в случае с регрессионным анализом задачи следующие:

Определить форму связи;
Установить степень воздействия независимых показателей на зависимый;
Определить расчетные значения зависимого показателя.

Чтобы решить все вышеназванные задачи, практически всегда нужно применять и корреляционный и регрессионный анализ в комплексе.

Ряды динамики

Посредством этого метода статистического анализа очень удобно определять интенсивность или скорость, с которой развиваются явления, находить тенденцию их развития, выделять колебания, сравнивать динамику развития, находить взаимосвязь развивающихся во времени явлений.

Ряд динамики – это такой ряд, в котором во времени последовательно расположены статистические показатели, изменения которых характеризуют процесс развития исследуемого объекта или явления.

Ряд динамики включает в себя два компонента:

Период или момент времени, связанный с имеющимися данными;
Уровень или статистический показатель.

В совокупности эти компоненты представляют собой два члена ряда динамики, где первый член (временной период) обозначается буквой «t», а второй (уровень) – буквой «y».

Исходя из длительности временных промежутков, с которыми взаимосвязаны уровни, ряды динамики могут быть моментными и интервальными. Интервальные ряды позволяют складывать уровни для получения общей величины периодов, следующих один за другим, а в моментных такой возможности нет, но этого там и не требуется.

Ряды динамики также существуют с равными и разными интервалами. Суть же интервалов в моментных и интервальных рядах всегда разная. В первом случае интервалом является временной промежуток между датами, к которым привязаны данные для анализа (удобно использовать такой ряд, например, для определения количества действий за месяц, год и т.д.). А во втором случае – временной промежуток, к которому привязана совокупность обобщенных данных (такой ряд можно использовать для определения качества тех же самых действий за месяц, год и т.п.). Интервалы могут быть равными и разными, независимо от типа ряда.

Естественно, чтобы научиться грамотно применять каждый из методов статистического анализа, недостаточно просто знать о них, ведь, по сути, статистика – это целая наука, требующая еще и определенных навыков и умений. Но чтобы она давалась проще, можно и нужно тренировать свое мышление и .

В остальном же исследование, оценка, обработка и анализ информации – очень интересные процессы. И даже в тех случаях, когда это не приводит к какому-то конкретному результату, за время исследования можно узнать множество интересных вещей. Статистический анализ нашел свое применение в огромном количестве сфер деятельности человека, а вы можете использовать его в учебе, работе, бизнесе и других областях, включая развитие детей и самообразование.

Для получения данных о состоянии общества используется целый комплекс наук. Одна из них - статистика. Что она собой представляет?

Что такое статистика?

Так называют отрасль знаний, где излагают общие вопросы по сбору, измерению и анализу массовых (количественных или качественных) данных. Также статистика занимается изучением количественной стороны общественных массовых явлений с точки зрения их числовой формы. Происходит данное слово от латинского status, что означает «состояние дел». Первоначально данная наука называлась «Государствоведением».

Впервые термин «статистика» использовали в 1746 году, и этот момент положил начало такой учебной дисциплине и науке. Правда, нельзя сказать, что с этим началось ее непосредственное использование, поскольку учёт, измерение и анализ данных проводились значительно раньше. Важным параметром является мода. Что-то похожее можно вспомнить из геометрии, но это не совсем то. Но в статистике? Так называют значение из линейного ряда, которое встречается чаще всего.

Примеры

Давайте поговорим о чем-то более близком к реальности. Что такое статистика страницы веб-сайта? В качестве этого параметра может выступать количество пользователей, которые зашли на ресурс и имели возможность ознакомиться с его содержимым. Правда, с этой точки зрения будет сложно ответить на вопрос, что такое статистика «ВКонтакте».

Отдельной для каждой страницы информацию не собирают. Но ведётся подсчет количества пользователей, что заходят за день, месяц - в общем, постоянно. Это и является ответом на вопрос, что такое статистика на практике в информационных технологиях.

Виды группировки

В рамках научной дисциплины проводят разделение одной совокупности на отдельные группы, что однородны в определённом отношении. Чтобы рассчитать количество интервалов, когда нет четких рамок, часто применяют формулу Стёрджеса:

ЧИ=1+3,322*lg ЧН, где

ЧИ - число интегралов;
Lg - логарифм;
ЧН - число наблюдений.

Зависимо от целей различают три вида группировок:

Типическая группа должна стремиться к тому, чтобы максимально отличаться от других и быть наиболее похожей внутри себя. Они бывают первичными и вторичными. Первые формируются во время Вторичные группировки делают, основываясь на полученных данных.

Классификация статистических методов

Они нашли свое применение почти везде. Поэтому логично предположить, что универсального инструмента нет. В зависимости от специфичности и погружения в конкретные проблемы выделяют такие анализа данных:

Разработка и исследование инструментов общего назначения, которые не учитывают особенности области применения.
Создание и использование статистических моделей какого-то реального явления или процесса в определённой сфере деятельности.
Разработка и использование методов и инструментов, чтобы анализировать конкретные данные для решения прикладных задач.

Прикладная статистика

Этот раздел науки занимается обработкой данных произвольной природы. В качестве математической основы прикладной статистики и её методов анализа выступают и теория вероятностей. Всё начинается с описания вида полученных данных, а также механизма их происхождения. Для этого используются вероятностные и детерминированные методы. Последние можно применять только в тех случаях, когда в распоряжении исследователя достаточно данных (пример - отчеты государственных органов статистики, что основываются на информации, предоставленной предприятиями). А вот перенести полученный результат на больший масштаб и оценить перспективы можно исключительно с использованием

В простейшей ситуации имеющиеся данные выступают в качестве значения определённого признака, который свойственен изучаемому объекту. Параметры здесь бывают количественными или указательными (в зависимости от категории, к которой они относятся). Второй вариант обычно говорит о качественной характеристике. А что, если взять их несколько? Или добавить количественные? Тогда можно говорить, что получен вектор объекта. Он рассматривается в качестве нового При масштабных исследованиях выборки составляются из нескольких наборов векторов. Важным является уточнение и перепроверка полученной информации. Для этого используется повторная выборка.

Заключение

Как видите, статистика позволяет структурировать значительные массивы данных, которые необходимы для возможности предоставления информации о положении дел в определённых сферах. Так, важную роль она играет для инвесторов, поскольку дает возможность наблюдать за динамикой роста экономик государств. Предоставляет интерес статистика и для граждан и властей, говоря им о процессах в стране: демографический рост или кризис, возрастание благосостояния или его падение и так далее.