ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ.

Исходная научная база таких моделей — теория вероятностей и математическая статистика. Выделяют как самостоятельное направление прикладную статистику. Она включает в себя прикладную математическую статистику, ее программное обеспечение и методы сбора статистических данных и интерпретации результатов расчетов. Только первая из этих трех областей одновременно входит и в математическую статистику. Последняя включает в себя также чисто математическую область, в которой статистические структуры рассматриваются как математические объекты. Они изучаются внутриматематическими методами. Эту область научных исследований в ряде публикаций называют «аналитической статистикой». Таким образом, математическая статистика состоит из прикладной математической статистики, ориентированной на практическое применение, и ветви чистой математики под названием «аналитическая статистика», полезность которой для применений не подтверждена. Можно всю жизнь доказывать теоремы в аналитической статистике, ни разу не обработав реальные данные и даже не думая об этом. В настоящее время аналитическая статистика постепенно вытесняет прикладную математическую статистику из научных журналов и учебных курсов. Так, в основном в России журнале по теории вероятностей и математической статистике «Теория вероятностей и ее применения» уже почти не встретишь статей, имеющих отношение к работе с реальными данными (см. ниже критику т.н. «математической экономики»).

Статистические методы активно применяются в различных областях экономики, причем в России — уже более 150 лет. Как известно, эконометрика (или эконометрия) — это статистические методы анализа эмпирических экономических данных. Однако в нашей стране этот термин употреблялся почти исключительно в переводной литературе [30-38].

Имеются многочисленные публикации по различным конкретным разделам прикладной статистики и эконометрии:

— по регрессионному анализу (методам восстановления зависимости и построения моделей, прежде всего линейных);

— по планированию эксперимента;

— по методам классификации (дискриминантного анализа, кластер-анализа, автоматической классификации, распознавания образов, систематики и типологии, теории группировок);

— по многомерному статистическому анализу экономической информации;

— по методам анализа и прогнозирования временных рядов;

— по теории робастности (robustness), т.е. устойчивости статистических процедур к допустимым отклонениям исходных данных и предпосылок модели [4, 7],

— по использованию различных индексов , в частности, индекса инфляции.

Основной журнал в России, в котором публикуются исследования по прикладной статистике и особенно по планированию эксперимента — это «Заводская лаборатория» (секция «Математические методы исследования»).

Январь 24, 2019 Психология труда, инженерная психология, эргономика
Еще по теме
3.3. ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И ОПТИМИЗАЦИЯ.
2.2.3. СУТЬ ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
2.2. ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОПИСАНИЯ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЕЙ В ТЕОРИИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
НЕПРЕРЫВНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ДИСКРЕТНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ, ИСПОЛЬЗУЕМЫЕ В ВЕРОЯТНОСТНО-СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ В ВЕРОЯТНОСТНОЙ МОДЕЛИ.
ВЕРОЯТНОСТНЫЕ И ДЕТЕРМИНИРОВАННЫЕ ВЫБОРКИ
ВЕРОЯТНОСТНАЯ ВЫБОРКА
МЕТРОЛОГИЧЕСКИЕ, МЕТОДИЧЕСКИЕ, СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ ПОГРЕШНОСТИ.
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ.
Добавить комментарий