2.Статистические методы

Согласно классификации статистических методов прикладная статистика делится на следующие области:

1. статистика численных (случайных) величин;

2. многомерный статистический анализ;

3. статистика временных рядов и случайных процессов;

4. статистика объектов нечисловой природы.

Примеры объектов нечисловой природы:

1. значения качественных признаков, т.е. результаты кодировки объектов с помощью заданного перечня категорий (градиент);

2. упорядочение (ранжировка) экспертами образцов продукции при оценке её технического уровня и конкурентоспособности;

3. классификация, т.е. разбиение объектов на группы сходных (кластеры);

4. толерантности, т.е. бинарные отношения, описывающие сходство объектов;

5. слова, предложения, тексты.

3. Многомерные статистические методы: свойства недетерминированных объектов

Общие черты недетерминированных объектов:

1. вероятностный характер факторов, действующих в объекте;

2. неполнота информации о поведении объекта (это связано с отсутствием теоретических моделей или аналитических отношений причинно-следственных связей в объекте);

3. неполнота информации определения (измерения) параметров объекта.

4. При изучении недетерминированных объектов существует два основных подхода:

5. детальное изучение механизма явлений, происходящих внутри объекта;

6. изучение функционального поведения объекта при неизвестных механизмах явлений внутри него;

7. объединение первого и второго подходов (применяется редко, т.к. мало изучен).

Изучение недетерминированных объектов связано с обработкой выборочных данных. Возникает задача извлечения максимального количества информации из данных о поведении недетерминированных объектов. Необходим правильный сбор и организация выборочных данных. Этот раздел в статистике называется планированием эксперимента. Его идеи впервые были обнародованы Рональдом Фишером в 1918 году.

Современный подход к эксперименту отличается от традиционного, который был свойственен начальным этапам развития статистики. Основные отличия современного подхода:

1. положение о рандомизации;

2. о многофакторности;

3. о применении ЭВМ.

Положение о рандомизации говорит, что мешающие факторы надо не отключать, а вводить в эксперимент случайным образом. Ошибка эксперимента формально растет, но ценность результата (некоторых статистических критериев) растет.

Положение о многофакторности свидетельствует, что эффективность эксперимента повышается, если одновременно варьировать все факторы, а не один. В качестве примера приведем взвешивание трех тел на весах.

Табл.№1

A	B	C	Y
_	_	_	Y0
+	_	_	Y1
_	+	_	Y2
_	_	+	Y3

Табл.№2

A	B	C	Y
_	_	+	Y0
+	_	_	Y1
_	+	_	Y2
+	+	+	Y3