Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
УММ_ДО_Статистика.doc
Скачиваний:
1
Добавлен:
01.07.2025
Размер:
2 Мб
Скачать
☆

1.3. Место статистики в системе наук

Если классифицировать существующие научные направления по предметам, которые они исследуют, то статистика находится на стыке естественных и гуманитарных наук. Количественные методы статистического анализа базируются на методах математической статистики, теории вероятностей, теории размытых множеств и других математических методах. Тогда как, основанием для качественного анализа служат методы, разработанные социологией, экономическими науками, биологией, географией и др.

Таким образом, статистика находится на «перекрестке» наук, или, другими словами, является связующим звеном и базой для различных отраслей знаний.

Взаимосвязь статистики с другими отраслями науки нагляднее всего отражает ее методология. Система статистических методов и способов, изучающих количественные закономерности, применяется в таких отраслях науки, как социометрия, биометрия, эконометрика, метеорология, социогеография, история и др., то есть, практически в каждой научная ветви знаний, изучающих общество или результаты человеческой деятельности.

Этапы статистического наблюдения

Методы, применяемые на каждом этапе

Статистическое наблюдение

  • Метод массового статистического наблюдения и другие

  • Метод индивидуальных отклонений

Сводка полученных данных

  • Метод группировок

  • Метод вторичной группировки

  • Метод обобщающих показателей и другие

Статистический анализ

  • Балансовый метод

  • Индексный метод

  • Метод моментов

  • Метод главных компонент (переход от многомерного анализа к линейным комбинациям центрированных признаков)

  • Методы дедукции и индукции

  • Методы кластерного анализа или метод таксономии (вариационные и агломеративные методы, методы последовательного формирования кластеров; метод дальнего соседа и др.)

  • Метод наименьших квадратов

  • Метод скользящей средней (для динамических рядов)

  • Методы факторного анализа (например, центроидный) и другие

  • Метод максимального правдоподобия (оценка параметров распределения)

  • Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний)

  • Метод параллельных рядов (проверка на наличие связи между рядам данных)

  • Робастные методы (для симметричных распределений, например, П.Хубера; для ассиметричных – джеккнайф-оценка и т.д.)

Непараметрические методы анализа:

  • методы проверки статистических гипотез (метод поворотных точек; метод проверки, основанный на ранговой корреляции и др.)

  • методы оценки (свободные от распределения, например, оценки порядковых статистик, ранжирование и т.д.) и другие.

Статистический прогноз

  • Экстраполяция и интерполяция

  • Регрессионный метод анализа

  • Балансовый метод

  • Индексный метод

  • Метод компонентов или перспективное исчисление населения и другие.

В настоящее время задачи, стоящие перед статистикой, усложняются, поэтому система статистических методов нуждается в постоянном совершенствовании.