СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРИКЛАДНОЙ СТАТИСТИКИ (ТИПОВЫЕ ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ И МЕТОДЫ ИХ РЕШЕНИЯ)

Статистические данные и прикладная статистика. Под прикладной статистикой понимают часть математической статистики, посвященную методам обработки реальных статистических данных, а также соответствующее математическое и программное обеспечение. Таким образом, чисто математические задачи не включают в прикладную статистику.

Под статистическими данными понимают числовые или нечисловые значения контролируемых параметров (признаков) исследуемых объектов, которые получены в результате наблюдений (измерений, анализов, испытаний, опытов и т.д.) определенного числа признаков, у каждой единицы, вошедшей в исследование. Способы получения статистических данных и объемы выборок устанавливают, исходя из постановок конкретной прикладной задачи на основе методов математической теории планирования эксперимента.

Результат наблюдения xi исследуемого признака Х (или совокупности исследуемых признаков Х) у i – ой единицы выборки отражает количественные и/или качественные свойства обследованной единицы с номером i (здесь i = 1, 2, … , n, где n – объем выборки). Деление прикладной статистики на направления соответственно виду обрабатываемых результатов наблюдений (т.е. на статистику случайных величин, многомерный статистический анализ, статистику временных рядов и статистику объектов нечисловой природы) обсуждалось выше.

Результаты наблюдений x1, x2,…, xn, где xi – результат наблюдения i – ой единицы выборки, или результаты наблюдений для нескольких выборок, обрабатывают с помощью методов прикладной статистики, соответствующих поставленной задаче. Используют, как правило, аналитические методы, т.е. методы, основанные на численных расчетах (объекты нечисловой природы при этом описывают с помощью чисел). В отдельных случаях допустимо применение графических методов (визуального анализа).

Количество разработанных к настоящему времени методов обработки данных весьма велико. Они описаны в сотнях тысяч книг и статей, а также в стандартах и других нормативно-технических и инструктивно-методических документах.

Многие методы прикладной статистики требуют проведения трудоемких расчетов, поэтому для их реализации необходимо использовать компьютеры. Программы расчетов на ЭВМ должны соответствовать современному научному уровню. Однако для единичных расчетов при отсутствии соответствующего программного обеспечения успешно используют микрокалькуляторы.

Январь 24, 2019 Психология труда, инженерная психология, эргономика
Еще по теме
МЕТОД ПРЕДНАУКИ. КАК РЕШАТЬ ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ
2.2. АКМЕОЛОГИЧЕСКИЙ ПОДХОД В РЕШЕНИИ ПРАКТИЧЕСКИХ ЗАДАЧ
ПРАКТИЧЕСКОЕ И ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ МЫШЛЕНИЕ В РЕШЕНИИ КОМПЛЕКСНЫХ ЗАДАЧ
Задачи одномерной статистики (статистики случайных величин).
Методы решения задач линейного программирования.
ЗАДАЧИ ПО МЕТОДАМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МАЛОГО БИЗНЕСА.
Для решения поставленных задач использовались следующие методы:
ЗАВИСИМОСТЬ ПРОЦЕССА РЕШЕНИЯ ТЕСТОВЫХ ЗАДАЧ И ЗАДАЧ-ГОЛОВОЛОМОК ("МАЛЫХ ТВОРЧЕСКИХ ЗАДАЧ") ОТ ПАРАМЕТРОВ КОГНИТИВНОГО РЕСУРСА
ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ
6.10. Методы математической обработки данных Методы дескриптивной статистики.
2.2.1. ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА В ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЙ
Для кого актуальны прикладные задачи
РОБАСТНЫЕ МЕТОДЫ СТАТИСТИКИ И СИД.
ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ
МИНИМАКСНЫЕ МЕТОДЫ, ТИПОВЫЕ ОТКЛОНЕНИЯ И СИД.
Решение задач и собственное развитие
Гончарик И.М. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ В КАЧЕСТВЕННЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ
РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ
Добавить комментарий