Lektsia_5_Kr_Omega-Kv_stat_Tekhnologii (Лекции)

Прикладная статистика – это наука о том, как обрабатывать данные - результатынаблюдений, измерений, испытаний, анализов, опытов.Статистические технологии(«Прикладная статистика», гл.14).Статистический анализ конкретных данных (статистическое исследование), какправило, включает в себя целый ряд процедур и алгоритмов, выполняемыхпоследовательно, параллельно или по более сложной схеме.

В частности, с точкизрения организатора прикладного статистического исследования можно выделитьследующие этапы:Этапы статистического исследования1) планирование статистического исследования (включая разработку анкет,бланков наблюдения и учета и других форм сбора данных; их апробацию; подготовкусценариев интервью и анализа данных и т.п.);2) организация сбора необходимых статистических данных по оптимальной илирациональной программе (планирование выборки, создание организационнойструктуры и подбор команды статистиков, подготовка кадров, которые будутзаниматься сбором данных, а также контролеров данных и т.п.);3) непосредственный сбор данных и их фиксация на тех или иных носителях (сконтролем качества сбора и отбраковкой ошибочных данных по соображениямпредметной области);4) первичное описание данных (расчет различных выборочных характеристик,функций распределения, непараметрических оценок плотности, построениегистограмм, корреляционных полей, различных таблиц и диаграмм и т.д.),5) оценивание тех или иных числовых или нечисловых характеристик ипараметров распределений (например, непараметрическое интервальное оцениваниекоэффициента вариации или восстановление зависимости между откликом ифакторами, т.е.

оценивание функции),6) проверка статистических гипотез (иногда их цепочек - после проверкипредыдущей гипотезы принимается решение о проверке той или иной последующейгипотезы; например, после проверки адекватности линейной регрессионной модели иотклонения этой гипотезы может проверяться адекватность квадратичной модели),7) более углубленное изучение, т.е. одновременное применение различныхалгоритмов многомерного статистического анализа, алгоритмов диагностики ипостроения классификации, статистики нечисловых и интервальных данных, анализавременных рядов и др.;8) проверка устойчивости полученных оценок и выводов относительнодопустимых отклонений исходных данных и предпосылок используемыхвероятностно-статистических моделей, в частности, изучение свойств оценок методомразмножения выборок и другими численными методами;x2,x3…xnx1,x3,…xn…x1,x2…xn-19) применение полученных статистических результатов в прикладных целях, т.е.для формулировки выводов в терминах содержательной области (например, длядиагностики конкретных материалов, построения прогнозов, выбора инвестиционногопроекта из предложенных вариантов, нахождения оптимальных режимаосуществления технологического процесса, подведения итогов испытаний образцовтехнических устройств и др.),10) составление итоговых отчетов, в частности, предназначенных для тех, кто неявляется специалистами в статистических методах анализа данных, в том числе дляруководства - "лиц, принимающих решения".Статистическое наблюдениеВиды статистических исследованийПо охвату объекта – сплошное, несплошноеПо способу получения стат информации – непосредственное, документальное, опрос.Наиболее распространенные виды, их плюсы-минусы.Пример статистического исследования – оценивание функции (ожидаемого) спроса.