Основные задачи математической статистики.

Статистика как наука. Статистические закономерности. Статистические наблюдения. Статистику.

Статистика – это отрасль практич. деятельности по сбору, накопл., анализу и обработке цифровых данных, характериз. население, экономику, культуру, другие явления и образование общ. жизни и предназначенную для задач управления и государственного регулирования. Закономерности — это устойчивые и регулярные связи между объектами и явлениями, каковые обнаруживаются в процессах развития. Закономерность, которая проявляется лишь в громадной массе явлений через преодоление различных случайностей, характерными её единичным элементам, именуется статистической закономерностью. Статистическая закономерность — опред. форма проявления повторяемости, последовательности, особого порядка трансформаций в массовых явлениях под действием определенных обстоятельств. Они разрешают выяснить тенденции, обычные массовые явления, и выделить случайные, единичные явления. Статистическая закономерность есть ответственной категорией статистики. Под закономерностью по большому счету принято именовать порядок трансформаций в явлениях, повторяемость и последоват. Но в самой статистике статист. закономерность рассматривается, в первую очередь, как количественная закономерность трансформации в пространстве и времени как раз процессов и массовых явлений публичной судьбе, складывающихся из громадного множества элементов. Статистические закономерности устанавливаются на базе анализа массовых данных. Они смогут появляться как следствие действия солидного числа неизменно причин и действующих причин случайных, каковые действуют время от времени. Главным объектом анализа статистики являются статистику, т.е. показатели, значения некоего показателя, свойства изучаемой совокупности (объекта). Эти сведенья смогут быть выражены двумя видами:

  • числовыми (метрическими, количественными) данными – другими словами теми показателями, каковые мы можем посчитать и измерить. К примеру, число сотрудников, ассортимент товаров, показатели продаж и т.д. Числовые статистику — это числа, вектора, функции. Их возможно складывать, умножать на коэффициенты.
  • нечисловыми (неметрическими, качественными) показателями, другими словами теми чертями, каковые мы приобретаем на уровне ощущений, чувств переведенные в числовые эти, то что мы можем оценить по шкале «лучше – хуже», «больше — меньше» и т.п.

Статист. наблюдение – это такое наблюдение, которое снабжает получение объективной, точной и всех данных о событии и владеет след особенностями:

  • разглядывают события (эти) лишь тех явлений, каковые смогут быть воспроизведены в сопоставимых условиях достаточно неоднократно;
  • возможность появления войн либо очень способных произведений не определяется как статистическая закономерность;
  • события (эти) должны владеть статистической устойчивостью, т.е. изменяться в пределах закономерностей солидных чисел;
  • число разрешённых должно быть большим (массовым), дабы возможность Р(А) приближенно равнялась частоте (А).

Главные задачи математической статистики.

Математическая статистикаэто научная дисциплина, предметом изучения которой есть разработка способов регистрации, анализа и описания статистических экспериментальных данных, взятых в следствии наблюдений массовых случайных явлений.

Задачи математической статистики касаются вопросов обработки наблюдений над случайными массовыми явлениями. В зависимости от характера исследуемого явления и от количества экспериментального материала эти задачи возможно поделить на три типа:

1. Задача определения закона распределения случайной величины по стат. данным. На практике нам приходится иметь дело с ограниченным кол-вом экспериментальных данных, и результаты наблюдений постоянно содержат элемент случайности. Появляется вопрос, какие конкретно черты случайной размеры являются устойчивыми, а какие конкретно – случайными и возн. лишь за счет ограниченного количества опыт. данных. Для решения данной неприятности ставится задача сглаживания либо выравнивания статист. данных, представления их в самый компактном виде посредством несложных аналитических зависимостей.

2. Задача проверки догадок. Занимается проблемой: согласуются ли рез-ты опыта с догадкой о том, что эта случайная величина подчинена закону распределения. Статистический материал может с громадным либо меньшим правдоподобием подтверждать либо не подтверждать справедливость той либо другой догадки.

3. Задача нахождения неизв. параметров распределения. При обработке статист. материала в условиях недостаточного количества экспериментального материала вовсе не появляется вопрос об определении законов распределения исследуемых случайных размеров. Появляется более узкая задача обработки наблюдений – выяснить лишь кое-какие параметры (числовые характеристики) случайной величины либо совокупности случайных размеров.

Математическая статистика 001. Выборочный способ. Выборочные представления.


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: