Общее представление о прикладной статистике

В современной прикладной статистике активно используются методы теории вероятностей, потому что прикладная статистика анализирует модели случайных событий и явлений, которые во многих случаях более адекватно описывают реальность, чем модели детерминистские. А методы анализа моделей случайных событий и явлений основаны на применении методов теории вероятностей.

На первом этапе работы с такими моделями реальности, как правило, определяются значения вероятностей случайных событий, на втором – анализируются случайные величины как функции от случайных событий, а на третьем, который и реализуется чаще всего в прикладной статистике, анализируются реальные данные исследований с применением оценок вероятностей достоверности и обоснованности получаемых выводов. И в анализе данных методами прикладной статистики применяются как способы определения вероятностей, так и способы оценивания тех или иных характеристик случайных величин, которые используются в процессах моделирования реальности.

Математическая статистика – это раздел математики, в котором анализируются теоретические стохастические модели, обосновываются математически наиболее адекватные методы сбора и обработки данных наблюдений и экспериментов, выявляются и обосновываются закономерности массовых случайных явлений и процессов. Но математическая статистика всегда имеет дело с теоретическими моделями таких явлений и процессов.

Прикладная статистика использует достижения математической, но к ней не сводится. Прикладная статистика является скорее сферой практической, а не научной деятельности, правда, основанной на достижениях науки, в первую очередь, математической статистики. Если в прикладной статистике действовать не в соответствии с достижениями этой науки, не использовать научные методы обоснований суждений и выводов, они с высокой вероятностью станут ложными. Поэтому прикладная статистика является высоко математизированной сферой деятельности.

Прикладная статистика включает обоснованные в математической статистике: методологию проведения наблюдений и экспериментов, чтобы по собранным в них данных можно было сделать научно обоснованные выводы, методологию анализа этих данных, а также алгоритмы расчетов, в первую очередь, статистик этих массивов данных, но иногда и других показателей. Кроме того, в современную прикладную статистику, как правило, включают методы организации компьютерной обработки данных, в том числе разработку и использование баз данных и электронных таблиц, статистических программных продуктов, включая диалоговые системы анализа данных. В настоящее время статистическая обработка данных проводится, как правило, с помощью соответствующих программных продуктов.

Таким образом, в сфере прикладной статистики решаются реальные задачи, связанные со случайностью и стохастическими закономерностями. При этом, исходя из практики, в прикладной статистике постоянно возникают новые постановки математических задач анализа статистических данных, развиваются и обосновываются новые методы их анализа. Обоснование часто проводится математическими методами, то есть путём доказательства теорем. Большую роль в прикладной статистике имеет методология – как следует ставить задачи, как собирать данные, как их анализировать, какие смыслы извлекать по результатам этого анализа, какие предположения принять с целью дальнейшего математического изучения. В современной прикладной статистике велика также роль современных информационных технологий, в частности, компьютерного эксперимента.