Идентификация параметров математических моделей социально-экономических процессовИдентификация параметров математических моделей социально-экономических процессов Основные понятия статистической науки: статистическая совокупность, единицы и признаки совокупности, статистический показатель, системы показателей и их взаимосвязи. Методы статистики. Статистикой называют функцию, зависящую лишь от результатов наблюдений, поэтому любой вычисленный по эмпирическим данным показатель можно называть статистикой. Научные основы статистики: диалектический материализм, аналогия (перенесение свойств одного предмета на другой), гипотеза (научно обоснованное предположение о возможных причинных связях между явлениями). Специфический метод статистики основан на соединении анализа и синтеза: это выражается в 3-х стадиях цифрового освещения явлений: 1) массовое научно-организованное наблюдение для получения первичной информации об отдельных единицах (фактах) изучаемого явления - массовое наблюдение – необходимое условие освобождения от влияния случайных причин и установления характерных черт. 2) Группировка и сводка материала. 3) Обработка статистических показателей, полученных при сводке, анализ результатов для получения в текстовой (с добавление графиков и таблиц) форме выводов о состоянии изучаемого явления и закономерностях его развития.
В статистике непременно используются методы и средства математики различных уровней сложности: арифметики, теории вероятности, математической статистики. Для статистической науки традиционны понятия: - эмпирического ряда, - выборки или совокупности, обозначающие одну и ту же сущность. Выборкой называют последовательность независимых одинаково распределенных случайных величин. Элементы выборки называются вариантами. В описаниях методов обработки данных приняты понятия вектора или массива, характерные для линейной алгебры и для программирования соответственно. Если исследуемая совокупность представляет собой многомерную выборку, иначе набор векторов показателей (признаков, переменных), говорят о многомерном анализе данных. Чаще всего приходится работать с некоторой частью совокупности, которая является выборкой из полной исходной совокупности. Поэтому различают генеральную совокупность, включающую в себя все объекты данного рода, и выборочную совокупность. Выборочная совокупность должна быть специальным (случайным) образом отобрана из генеральной совокупности и отражать основные статистические свойства последней. Мы будем рассматривать выборочные (эмпирические) характеристики объектов и процессов.
|
