Статистика (Statistics) - это



Государственная статистика, службы статистики, статистические данные, статистика запросов, статистика продаж, статистика игрока, статистика рабочей силы

Содержание

Статистика - это, определение

Статистика - это общетеоретическая наука, изучающая количественные изменения в явлениях и процессах.

Статистика - это область знаний, которая включает в себя знания из различных научных дисциплин - математики, физики, экономики, излагающая общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических данных. Статистика как термин включает в себя неско

Статистика - это совокупность цифровых сведений, характеризующих состояние массовых явлений и процессов общественной жизни; статистические данные, представляемые в отчетности предприятий, организаций, отраслей экономики, а также публикуемых в сборниках, справочниках, периодической печати и в сети Интернет, которые являются результатом статистической работы.

Статистика - это отрасль практической деятельности («статистический учет») по сбору, обработке, анализу и публикации массовых цифровых данных о самых различных явлениях и процессах общественной жизни.

Статистика - это специальные разделы статистики, изучающие отдельные области жизни общества и выделенные в самостоятельные дисциплины.

Статистика - это некий параметр ряда случайных величин, получаемый по определенному алгоритму из результатов наблюдений, например, статистические критерии (критические статистики), применяющиеся при проверке различных гипотез (предположительных утверждений) относительно природы или значений отдельных показателей исследуемых данных, особенностей их распределения и пр.

Статистика - это отрасль знаний, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных.

Статистика - это совокупность методов и приемов по сбору, обработке, представлению и анализу числовых данных. Термин статистика в наши дни употребляется в 3х значениях:как синоним слова «данные»; отрасль значений объединяющая принципы и методы работы с числовыми данными характеризующими массовые явления (продолжительность жизни мужчин ниже чем женщин); отрасль практической деятельности направленной на обработку и анализ числовых данных.

Статистика - это отрасль знаний, объединяющая принципы и методы работы с числовыми данными, характеризующими массовые явления.

Статистика - это отрасль практической деятельности, направленной на сбор, обработку, анализ статистических данных.

Статистика - это отрасль практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и предоставление в публичное пользование данных о явлениях и процессах общественной жизни.

Статистика – это наука, изучающая количественную сторону массовых явлений и процессов в неразрывной связи с их качественной стороной, количественное выражение закономерностей общественного развития в конкретных условиях места и времени.

Статистика - это функция от результатов наблюдений, используемую для оценки характеристик и параметров распределений и проверки гипотез.

Статистика - это научный метод количественных исследований в некоторых областях знаний.

Статистика - это особо важная наука, т. е. отрасль знаний, изучающая с количественной стороны все явления из жизни общества.

Статистика как наука

Слово «статистика» происходит от латинского status — состояние, положение вещей с точки зрения закона. Первоначально оно употреблялось в значении «политическое состояние». В науку термин «статистика» ввел немецкий ученый Готфрид Ахенваль в 1746 году, предложив заменить название курса «Государствоведение», реподававшегося в университетах Германии, на «Статистику», положив тем самым начало развитию статистики как науки и учебной дисциплины. Несмотря на это, статистический учет велся намного раньше: проводились переписи населения в Древнем Китае, осуществлялось сравнение военного потенциала государств, велся учет имущества граждан в Древнем Риме и пр.

статистика
статистика

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных. Статистика как наука включает разделы: теоретическая статистика (общая теория статистики), прикладная статистика, математическая статистика, экономическая статистика, эконометрика, правовая статистика, демография, медицинская статистика, технометрика, хемометрика, биометрика, наукометрика, иные отраслевые статистики и др.

Статистикой называется также набор определенных статистических данных (статистика смертности, статистика посещений сайта, …).

       Развитие представлений о статистике

Первая опубликованная статистическая информация появляется уже в «Книга чисел» в Ветхом Завете, в которой рассказано о переписи военнообязанных, проведённой под руководством Моисея и Аарона. Впервые термин «статистика» встречается в художественной литературе — в «Гамлете» Шекспира. Смысл этого слова у Шекспира — знать, придворные. Оно происходит от латинского слова status, что в оригинале означает «состояние» или «политическое состояние».

В течение следующих 400 лет термин «статистика» понимали и понимают по-разному. Вначале под статистикой понимали описание экономического и политического состояния государства или его части. Например, к 1792 г. относится определение: «статистика описывает состояние государства в настоящее время или в некоторый известный момент в прошлом». И в настоящее время деятельность государственных статистических служб вполне укладывается в это определение.

Однако постепенно термин «статистика» стал использоваться более широко. По Наполеону Бонапарту, «статистика — это бюджет вещей». Тем самым статистические методы были признаны полезными не только для административного управления, но и для применения на уровне отдельного предприятия. Согласно формулировке 1833 г., «цель статистики заключается в представлении фактов в наиболее сжатой форме»

В ХХ в. статистику часто рассматривают прежде всего как самостоятельную научную дисциплину. Статистика есть совокупность методов и принципов, согласно которым проводится сбор, анализ, сравнение, представление и интерпретация числовых данных. В 1954 г. академик АН УССР Б. В. Гнеденко дал следующее определение: «Статистика состоит из трёх разделов:

- сбор статистических сведений, то есть сведений, характеризующих отдельные единицы каких-либо массовых совокупностей;

- статистическое исследование полученных данных, заключающееся в выяснении тех закономерностей, которые могут быть установлены на основе данных массового наблюдения;

- разработка приёмов статистического наблюдения и анализа статистических данных. Последний раздел, собственно, и составляет содержание математической статистики.

Термин «статистика» употребляют ещё в двух смыслах. Во-первых, в обиходе под «статистикой» часто понимают набор количественных данных о каком-либо явлении или процессе. Во-вторых, статистикой называют функцию от результатов наблюдений, используемую для оценивания характеристик и параметров распределений и проверки гипотез.

Мониторинг реализаций Стратегического плана
Мониторинг реализаций Стратегического плана

       Предмет, метод и задачи статистики

предмет статистика
предмет статистика

Статистика - самостоятельная общественная наука, имеющая свой предмет и метод исследования. Возникла она из практических потебностей общественной жизни. Уже в древнем мире появилась потребность подсчитывать численность жителей государства, учитывать людей, пригодных к военному делу, определять колличество скота, размеры земельных угодий и другого имущества. Информация такого рода была необходима для сбора налогов, ведения войн и т.п. В дальнейшем, по мере развития общественной жизни, круг учитываемых явлений постепенно расширяется.

Особенно возрастает объем собираемой информации с развитием капитализма и мирохозяйственных связей. Потребности этого периода вынуждали органы государственного управления и капиталистические предприятия собирать для практических нужд обширную и разнообразную информацию о рынках труда и сбыта товаров, сырьевых ресурсах.

В середине 17-го века в Англии возникло научное направление, получившее название "политической арифметики". Начало этому направлению положили Вильям Петти (1623-1687) и Джон Граунт (1620-1674 г.г.) "Политические арифметики" на основе изучения информации о массовыхобщественных явлениях стремились открыть закономерности общественой жизни и таким образом ответить на вопросы, возникавшие в связи с развитием капитализма.

Наряду со школой "политических арифметиков" в Англии, в Германии развивалась школа описательной статистики или "государствоведения". Возникновение этой науки относится к 1660 г.

Развитие политической арифметики и государствоведения привело к появлению науки статистики.

В научный оборот термин "статистика" ввел профессор Геттингенского университета Готфрид Ахенваль (1719-1772). В зависимости от объекта изучения статистика как наука подразделяется на социальную, демографическую, экономическую, промышленную, торговую, банковскую, финансовую, медицинскую и т.д. Общие свойства статистических данных, независимо от их природы и методы их анализа рассматриваются математической статистикой и общей теорией статистики.

Предмет статистики. Статистика имеет дело прежде всего с колличественной стороной явлений и процессов общественной жизни. Одной из характерних особенностей статистики является то, что при изучении колличественной стороны общественных явлений и процессов она всегда отображает качественные собенности исследуемых явлений, т.е. изучает колличество в неразрывной связи, единстве с качеством.

Качество в научно-филосовском понимании - это свойства, присущие предмету или явлению, которые отличают данный предмет или явление от других. Качество -- это то, что делает предметы и явления определенными. Пользуясь филосовской терминологией, можно сказать, что статистика изучает общественные явления как единство их качественной и колличественой определенности, т.е. изучает меру общественных явлений.

Статистическая методология. Важнейшими составными элементами статистической методологии являются:

- массовое наблюдение;

- группировки, применение обобщающих (сводных) характеристик;

- анализ и обобщение статистических фактов и обнаружение закономерностей в изучаемых явлениях.

Чтобы охаратеризовать с колличественной стороны любое массовое явление, необходимо сначала собрать информацию о составляющих его элементах. Это и достигается при помощи массового наблюдения, осуществляемого на основе выработанных статистической наукой правил и способов.

Собранные в процессе статистического наблюдения сведения подвергаются в дальнейшем сводке (первичной научной обработке), в процессе которой из всей совокупности обследованных единиц выделяются характерные части (группы). Выделение групп и подгрупп единиц из всей обследованной массы называется в статистике группировкой. Группировка в статистике является основой обработки и анализа собранной информации. Осуществляется она на основе определенных принципов и правил. В процессе обработки статистической информации совокупность обследованных единиц и выделенные ее части на основе применения метода группировок характеризуются системой цифровых показателей: абсолютных и средних величин, относительных величин, показателей динамики и т.д.

       Задачи статистики

Задачи статистики. Большое значение статистики в обществе объясняется тем, что она представляет собой одно из самых основных, одно из наиболее важных средств, с помощью которых хозяйствующий субъект ведет учет в хозяйстве.

задачи статистики
задачи статистики

Учет является способом систематического измерения и изучения общественных явлений с помощью колличественных методов.

Не всякое изучение колличественных соотношений есть учет. Различные колличественные отношения между явлениями можно представить в виде тех или иных математических формул, и это само по себе еще не будет учетом. Одна из характерных особенностей учета - подсчет отдельных элементов, отдельных единиц, из которых складывается то или иное явление. В учете используются различные математические формулы, но их применение обязательно связано с подсчетом элементов. Учет является средством контроля и мысленного обобщения процес сов общественного развития. Лишь благодоря статистике управляющие органы могут получать всестороннюю характеристику управляемого объекта, будь то национальное хозайство вцелом или отдельные его отрасли или предприятия.

Статистика дает сигналы о неблагополучии в отдельных частях механизма управления, показывая таким образом необходимость обратной связи - управляющих решений. Общие принципы и методы научного познания служат фундаментом для понимания и правильного использования статистической методологии. Итак, основной задачей статистики является сбор, учет, обработка и хранение данных (информации), отображающих ход общественного развития.

Таким образом, статистика выступает важнейшим инструментом познания и использования экономических и других законов общественного развития.

       Задачи и объект статистического наблюдения.

виды статистического наблюдения
виды статистического наблюдения

Статистическое наблюдение, или первичный статистический учет, является научной, специально организованной регистрацией признаков каждой единицы совокупности и записью их в определенных документах. Статистическим наблюдением называется планомерный научно организованный сбор или получение массовых сведений о явлениях общественной жизни. В процессе статистического наблюдения получаются статистические данные, необходимые для осуществления познаватльной и контрольно-организаторской функции статистики.

Статистическое наблюдение выступает первым этапом статистического исследования, оно совпадает в основном с первой (чувственной или эмпирической) ступенью процесса познания общественной жизни, является важнейшим специфическим статистическим приемом исследования. Всякое исследование, в т.ч. и статистическое, начинается со сбора фактов, наблюдения; выводы, обобщения как в науке, так и в практике ценны лиш тогда, когда они обоснованы фактами.

К статистическим данным, пригодным для обобщений, предъявляется ряд требований:

- данные должны быть максимально полными, но не отрывочными, случаймо выхваченными;

- данные должны быть абсолютно достоверными и точными;

- данные должны соответствовать принципу единообразия, сопоставимости;

- данные должны соответствовать принципу своевременности (сбор должен быть организован только в строго определенное время, но кроме этого, данные должны быть представлены так же в срочном порядке).

Объектом статистического наблюдения называется та совокупность, о которой должны быть собраны необходимые сведения. Объектом наблюдения может быть, например, совокупность фермерских хозяйств республики (или же какого-либо района), совокупность ВУЗ-ов, совокупность промышленных предприятий и т.д.

Единицей наблюдения называют тот составной элемент объекта наблюдения, который является носителем признаков, подлежащих регистрации. В одном каком- либо наблюдении может быть не одна, а несколько единиц наблюдения Так при переписи населения, например, единицей наблюдения может быть или человек (житель), или семья, или то и другое. Единицы наблюдения, как и объект в целом, обладают, как правило, множеством различных признаков. Все их учесть невозможно. Поэтому необходимо определить какие признаки следует регистрировать в процессе наблюдения.

Перечень признаков, регистрируемых в процессе наблюдения, называют программой статистического наблюдения. Наряду с составлением перечня признаков, включаемых в программу наблюдения, важное значение имеет также точное, ясное и исчерпывающее определение каждого признака. Точная и исчерпывающая формулировка вопросов программы необходима для того, чтобы обеспечить одинаковое их понимание всеми участвующими в наблюдении лицами. В этих целях часто в формулировку вопросов включается так называемый подсказ, т.е. варианты возможных ответов.

Статистическое наблюдение может производится в двух основных формах: в форме отчетности и в форме специально организованных статистических обследований. Специальные статистические обследования освещают моменты, не охватываемые статистической отчетностью, служат средством для проверки и анализа материалов этой отчетности, дают дополнительный материал как для национальнохозяйственного прогнозирования и оперативных мероприятий, так и для познания закономерностей развития экономики.

Для изучения особенностей и закономерностей общественных явлений применяются различные виды и способы сбора статистических сведений. В зависимости от задач исследования и конкретных условий статистическое наблюдение может быть единовременным или текущим. Единовременное наблюдение - запись признаков единиц наблюдения, приуроченная к данному "критическому моменту" времени. Единовременное наблюдение или учет состояния проводится через некоторые периоды времени, охватывает длительно существующую совокупность. Такое наблюдение проводится для определения численности, состава и качественных особенностей совокупности. Программа сбора сведений в этом случае должна быть в основном аналогичной содержанию предшествующих единовременных наблюдений. Текущее наблюдение или текущий учет ведется для определения измерений состояния явления. Единицы наблюдения и их признаки регистрируются в момент возникновения или же в ближайший после этого момент времени.

Материалы единовременного и текущего наблюдений взаимно дополняют друг друга; создается возможность получения данных на любой момент времени или за любой период времени.

Сплошное наблюдение - учет всех без исключения единиц в пределах данной совокупности, например перепись всех видов оборудования или материалов в данном предприятии. Материалы сплошного наблюдения позволяют выделить в составе изучаемой массе единицы качественно однородной группы и определить по каждой группе средние величины по наиболее существенным признакам. Единовременное и текущее наблюдения осуществляются в форме сполошного наблюдения, если необходимо получить сведения об объеме изучаемых явлений.

Организация сплошного наблюдения не всегда возможна и целесообразна, особенно для контроля за качеством продукции. В этом случае сплошное наблюдение приводит к исключению из сферы практического использования массы продукции предприятий. Поэтому необходимо осуществлять несплошное (частичное) наблюдение - учитывать только часть единиц совокупности, по которой составляют представление о характерных особенностях изучаемого явления в целом.

Несплошное наблюдение имеет определенные преимущества по сравнению со сплошным наблюдением:

- требуется значительно меньше затрат труда и средств в связи с уменьшением числа обследуемых единиц;

- данные могут быть собраны в более короткие сроки и по более широкой программе, чтобы в заданных пределах всесторонне раскрыть особенности изучаемой совокупности, провести более глубокое научное исследование;

- данные несплошного наблюдения привлекаются для контроля материалов сплошного наблюдения;

- несплошное наблюдение должно быть репрезентативным (представительным).

Обследуемые единицы отбираются так, чтобы, опираясь на полученные по этим единицам данные, составить правильное представление о явлении в целом.

Поэтому одной из существенных особенностей несплошного наблюдения является организация отбора единиц обследуемой совокупности способами: основного массива, монографическим, анкетным и выборочным наблюдением.

Способ основного массива предусматривает отбор единиц совокупности, преобладающих по изучаемому признаку. Данный способ не обеспечивает отбора единиц, которые представляли бы все части совокупности.

Монографическое наблюдение - детальное описание небольшого числа единиц совокупности. Типическая монография, как один из способов изучения особенностей единиц совокупности, предусматривает отбор из состава всей совокупности качественно однородных единиц одного типа. Собираются сведения по 1-3 единицам с индивидуальными значениями признака, близкими к типичным значениям признака в группе;

К числу недостатков типической монографии относится субъективный выбор единиц наблюдения, когда руководствуются только общим представлением об их характерных особенностях. Кроме того, число отобранных единиц невелико, не соответствуют численности самой группы, и полученные данные не позволяют изучить распределение единиц (состав, долю) в пределах отдельной группы.

Большая уверенность в репрезентативности данных, полученных типической монографией, достигается, если выбор единиц основан на данных ранее выполненных сплошных наблюдений.

Анкетный способ предусматривает раздачу анкет (иногда анкеты публикуют) всем единицам совокупности для специальных обследованний, например с целью изучения регулярности доставки почтовой корреспонденции, мнений по отдельным вопросам. Анкеты заполняются добровольно и поэтому не всегда обеспечивается репрезентативность выборки. Программа анкетного обследования содержит узкий круг вопросов, ответы на которые часто дают только заинтересованные лица.

Большое распространение получает метод интервью, когда опрос ведется путем личного общения по специально разработанной программе. Такой метод широко применяется в социологических исследованиях. Наиболее совершенным с научной точки зрения видом несплошного наблюдения является выборочное наблюдение. Выборочное наблюдение представляет собой такой вид статистического наблюдения, при котором обследованию подвергается некоторая часть единиц изучаемой совокупности, отобранная в определенном строго научном порядке, с целью последущей характеристики всей совокупности.

Сплошное и несплошное статистическое наблюдение осуществляется различными способами: непосредственным наблюдением, опросом и документированной записью.

Источником сведений служит опрос. По способу регистрации фактов опрос имеет разновидности: экспедиционный способ, саморегистрация, корреспондентский способ и документированная запись.

Экспедиционный способ предусматривает сбор сведений на месте возникновения факта. Специальный регистратор производит опрос и сам записывает ответ. Этот способ обеспечивает точную информацию, но требует значительных затрат времени, труда и средств.

Саморегистрация осуществляется с участием специального регистратора на месте сбора сведений. Регистратор только разъясняет порядок ответов на поставленные вопросы в бланке, а ответы даются обычно представите лями организаций и предприятий. Этот способ требует значительных затрат времени и средств, а также привлечения высококлалифицированных статистических работников.

Корреспондентский способ предполагает рассылку статистическими и другими органами управления специально разработанных бланков и инструкций по их заполнению хозяйствующим субъектам или специально выделенным лицам - корреспондентам для изучения определенного вопроса. Сведения поступают в установленные сроки по почте, телеграфом или доставляются нарочным. Способ не требует особых затрат, но качество информации зависит от уровня знаний и степени подготовки корреспондентов.

Документированная запись - основная форма статистического наблюдения является основным источником расчета статистических показателей

Экономическая статистика

Экономическая статистика – это один из основных разделов статистики как дисциплины и вида практической деятельности органов государственной статистики, который занимается изучением количественной стороны массовых процессов и явлений в экономике.

Сбор макроэкономических данных и предоставление всем нуждающимся сведений об основных понятиях и закономерностях функционирования экономики является главной целью экономической статистики. Ее задачи заключаются в исследовании методологии структурных сдвигов в экономике, анализе динамики и прогнозировании экономических процессов, приобретении умений и навыков для общего статистического анализа явлений и процессов.

В основе экономической статистики лежат статистические показатели. Они описывают экономическое состояние общества в рассматриваемом периоде (динамика цен; объем произведенной продукции; численность населения; трудовые ресурсы; безработица; степень равномерности распределения доходов; наличие основных и оборотных фондов).

Данные экономической статистики позволяют обеспечить систематическое количественное описание всех основных направлений экономического развития и экономики в целом.

Экономическая статистика представляет собой самостоятельную научную дисциплину, однако количественное измерение экономических процессов и явлений основывается на положениях экономической теории, результатах изучения качественных изменений экономических процессов, полученных в рамках общей экономической теории и различных прикладных разделов экономической науки. В свою очередь в экономической теории используются результаты статистических исследований, а в некоторых случаях – для уточнения отдельных концепций, положений и выводов.

Экономическая статистика находится в тесной взаимосвязи с другими разделами статистики и в первую очередь – с социально—демографической статистикой, предметом которой является детальное изучение социально—демографических процессов, и со статистикой отдельных отраслей (статистика промышленности, сельского хозяйства, строительства и т. д.), которая выполняет задачу более подробного описания и анализа экономики соответствующих отраслей.

При определении методики расчета тех или иных показателей экономической статистики опираются на инструментарий теории статистики. Этот раздел статистики рассматривает наиболее общие категории, принципы и методы статистической науки. В частности, экономическая статистика в основном использует положения теории статистики в области методов исчисления индексов, их формул, а также аналитических требований к индексам. Большое значение уделяется вопросу о требованиях к индексам, определяемых в рамках международных сопоставлений основных макроэкономических показателей.

экономическая статитстика
экономическая статитстика

       Категории показателей экономической статистики

Статистический анализ экономической деятельности основывается на определенных категориях, которые отображают существенные всесторонние свойства изучаемых явлений (процессов). Категории экономической статистики необходимы для формирования данных об экономике страны, принятии определенных решений и разработки экономической политики. На них базируется Система национальных счетов (СНС), в том числе на следующих категориях:

- институционные единицы и сектора;

- резиденты;

- операции и потоки;

- активы и обязательства;

- виды деятельности;

- продукты и услуги;

- трансферты.

Институционные единицы – это субъекты ведения хозяйства (домашние хозяйства, предприятия, организации), которые самостоятельно распоряжаются своими ресурсами, владеют активами и могут брать на себя обязательства.

В свою очередь институционные единицы разделяются на резидентов и нерезидентов.

Резиденты – это физические или юридические лица и субъекты, которые больше года функционируют на экономической территории страны.

Институционные единицы во всех сферах их экономической деятельности осуществляют соответствующие операции, которые представляют собой обмен экономической стоимости или добровольную передачу одной единицей другой определенного количества экономической стоимости. Такие операции обусловливают появление экономических потоков, которые имеют не только конкретный характер (заработная плата, налоги, прирост основного капитала), но и обеспечивают создание, обмен, передачу или ликвидацию экономической стоимости.

Активы и обязательства являются составляющими балансов всей экономики, которые отображаются в балансовых ведомостях. Балансовая ведомость показывает состояние активов и обязательств, которые имеются на определенную дату по каждой единице, институционным секторам или экономике в целом.

Институционная единица осуществляет следующие виды экономической деятельности: основную (однородную) и второстепенную. В СНС функционируют продукты (товары в широком понимании) – результаты труда, которые представляют материальную форму, и услуги – результаты деятельности, которые отвечают определенным личным и общественным потребностям. Продукты и услуги (материального и нематериального характера), предназначенные для продажи на рынке, в узком понимании называют товаром.

Трансферты – это экономические операции, в ходе которых одни институционные единицы бесплатно передают другим институционным единицам товары, услуги, активы или права собственности.

СНСсистема национальных счетов
СНС(система национальных счетов)

       Система показателей экономической статистики

Под термином «система показателей» подразумевается некоторое упорядоченное множество взаимосвязанных и взаимосогласованных показателей, описывающих основные процессы экономического развития и экономику в целом. Показатели экономической статистики, характеризующие те или иные аспекты экономического процесса, образуют подсистемы (блоки) общей системы экономической статистики. Таким образом, система показателей экономической статистики представляет собой совокупность взаимосвязанных подсистем экономической информации.

Термин «статистический показатель» имеет два значения. Во—первых, это конкретная цифровая информация описания того или иного явления. Во—вторых, это определение содержания того или иного показателя, т. е. элементов, которые должны быть включены в показатель.

Степень точности исчисления разных показателей различна и зависит от следующих причин: от сложности исследуемых явлений, степени различия их характеристик, а также от требований к их достоверности со стороны потребителей информации, что в свою очередь зависит от цели их применения. Учитывая приближенный характер многих статистических оценок, статистические органы принимают специальные меры для того, чтобы не допускать ошибок систематического характера. В статистике обычно различают случайные и систематические ошибки. Случайные ошибки, как правило, возникают при использовании выборочных методов наблюдения; они компенсируют друг друга при переходе к более высоким уровням сбора, данных. Систематические ошибки такой способностью к взаимному погашению при переходе на более высокий уровень агрегирования данных не обладают.

Чтобы была возможность проводить описание и анализ экономического развития, система показателей экономической статистики должна соответствовать необходимым требованиям.

1. Она должна иметь всеохватывающий характер, т. е. распространяться на все области экономического процесса. Всеохватывающий характер статистики означает также, что должны быть охвачены все хозяйствующие субъекты, все виды экономических операций, которые они выполняют.

2. Показатели системы, относящиеся к разным областям экономического процесса, должны быть методологически взаимосогласованы, т. е. они должны основываться на гармонизированных концепциях, определениях и классификациях.

Система показателей экономической статистики представляет собой иерархическую структуру. На вершине этой системы находится блок наиболее общих макроэкономических показателей – СНС, состоящая из подсистем, каждая из которых представляет собой более подробную характеристику тех или иных аспектов экономического процесса. СНС и ее подсистемы связаны с другими блоками экономической статистики, что дает возможность проводить более глубокий анализ по целому ряду направлений.

Статистика эффективности
Статистика эффективности

Международная статистика

В настоящее время статистическая наука представляет собой комплекс взаимосвязанных дисциплин, которые изучают количественную сторону социально-экономических явлений и процессов, происходящих в народном хозяйстве разных стран.

Этот комплекс включает:

- математическую статистику, которая изучает математико-статистические методы анализа и прогнозирования различных явлений и процессов, широко используемых при характеристике социально-экономической ситуации в каждой стране;

- общую теорию статистики, предметом исследования которой является разработка научно-обоснованной методологии сбора, контроля, обработки и анализа информации, отражающей количественную сторону изучаемых явлений и процессов;

- социально-экономическую статистику (макроэкономическую статистику), которая исследует количественную сторону социально-экономических явлений и процес-

сов, отражающих предпосылки, ход и результаты экономической деятельности;

- отраслевые статистики, которые изучают количественную сторону явлений и процессов, протекающих в различных отраслях экономики. Существует статистика

промышленности, сельского хозяйства, строительства и других отраслей экономики вплоть до криминальной статистики и статистики внешнеэкономических связей.

Каждая из отраслевых статистик использует единые методологические принципы, которые разрабатываются математической статистикой, общей теорией статисти-

ки и макроэкономической статистикой. Однако отраслевую систему показателей каждая из них строит с учетом специфики изучаемых отраслей;

- систему национальных счетов, которая отражает предпосылки, ход и результаты экономической деятельности при помощи системы взаимоувязанных обобщающих

экономических показателей, представленных в форме статистических таблиц.

государственная статистика
государственная статистика

Важное место в системе статистических наук занимает международная статистика. В зависимости от объекта исследования следует различать два ее понятия:

- международная статистика в узком смысле слова изучает социально-экономические явления и процессы, протекающие на международном уровне между различными странами и объединениями стран (ЕС - Европейское сообщество, СНГ - Содружество Независимых Государств, ОЭСР — Организация экономического сотрудничества и развития, ОПЕК - Организация стран - экспортеров нефти, ЛАГ - Лига арабских государств и др.);

- международная статистика в широком смысле слова исследует все мировое хозяйство, т.е. социально-экономические явления и процессы, происходящие не только между странами и их объединениями, но и в отдельных странах.

Предметом международной статистики является изучение количественной стороны социально-экономических явлений, происходящих в мировой экономике. В связи с этим международная статистика призвана исследовать предпосылки, ход и результаты экономической деятельности. При этом выбор конкретного предмета исследования зависит от цели и задач, поставленных перед исследователями. В частности, в качестве предмета исследования могут выступать показатели национального богатства, показатели динамики и структуры ВВП, показатели жизненного уровня и т.д. Объектом исследования в международной статистике является совокупность экономических единиц. Теоретические основы МС учаемым признаком. Например, объектом наблюдения может быть страна или группа стран; занятое, безработное или экономически активное население и т.д. Четкое определение предмета и объекта исследования является важнейшим условием соблюдения точности полученных результатов. Международная статистика тесно связана с рядом научных дисциплин. Прежде всего необходимо отметить ее связьс современной экономической теорией, которая разрабатывает определения и методологию расчета важнейших экономических категорий и показателей, изучает закономерности и тенденции экономического развития различных стран. Международная статистика использует разработки экономической теории для осуществления практических расчетов экономических показателей. Вместе с тем статистика обогащает экономическую теорию конкретной экономической информацией и практическими выводами, сделанными на основе этой информации. Такая взаимосвязь и взаимозависимость позволяет успешно развиваться и экономической теории, и международной статистике.

В своей практической деятельности международная статистика использует методы сбора, контроля, обработки и анализа экономической информации, которые разрабатываются общей теорией статистики и математической статистикой. Это дает возможность систематизировать полученную информацию, проверить ее качество и достоверность, вскрыть тенденции и закономерности развития социально-экономических явлений, осуществить прогноз развития экономической деятельности отдельных стран. В свою очередь, общая теория статистики и математическая статистика используют результаты, полученные международной статистикой, для дальнейшей разработки и усовершенствования методологии сбора, обработки и анализа экономической информации. Тесно связана МС с бухгалтерским учетом. Она широко использует бухгалтерский метод двойной записи при отражении экономических операций, в частности при построении СНС. Методологическое единство расчета однородных экономических показателей на уровне предприятия, который осуществляет бухгалтерский учет, и на уровне отдельных стран и объединений стран, который осуществляет МС, позволяет добиваться сопоставимости и взаимной увязки однородных социально-экономических показателей на всех уровнях экономической деятельности (предприятия; отрасли и сектора экономики; экономические регионы; отдельные страны и объединения стран).

Международная статистика является основой для целого ряда дисциплин, изучающих экономическую деятельность отдельных отраслей национальной экономики. Она разрабатывает основные методологические принципы построения системы показателей различных отраслей экономики и рекомендует их для использования в статистической практике различных стран. На базе этих принципов каждая статистика отрасли народого хозяйства строит свою специфическую систему показателей, которая отражает предпосылки, ход и результаты экономической деятельности отраслей. В заключение необходимо отметить связь МС с программированием и применением электронной техники. Это объясняется многими причинами, основными среди которых являются:

- международная статистика имеет дело с громадным объемом информации, сбор, обработка и анализ которой невозможны без применения электронной техники;

- своевременное получение и обработка экономической информации невозможны без создания всемирной электронной сети, объединяющей в единое целое статистические органы ООН; международных организаций (МОТ, ФАО, ЮНЕСКО, ИКАО, Всемирного банка, ВОЗ, МВФ и т.д.); объединений стран (ОЭСР, ЕС, СНГ) и отдельных стран.

       Статистические службы международных организаций

Организация международной статистики осуществляется статистическими службами Организации Объединенных Наций (ООН), специализированных учреждений (МОТ, ФАО, ВОЗ и др.) и других международных организаций - Организации экономического сотрудничества и развития (ОЕСД), Европейского сообщества (ЕС), Международного валютного фонда (МВФ),Мирового банка и т.д. Деятельность статистических служб этих организаций включает разработку международных стандартов, обеспечивающих сравнимость статистических показателей разных стран, осуществление международных сопоставлений, публикацию данных по группам стран, регионам и миру в целом. Зарубежные национальные и международные статистические публикации, так же как и отечественные, можно подразделить на сводные, включающие данные по всем разделам статистики, и специализированные, включающие данные по какой-либо одной отрасли, например по финансовой, демографической, сельскохозяйственной и другой статистике.

Международные службы
Международные службы

Видео № 1

Из сводных изданий важнейшим является ежегодник ООН - Statistical Yearbook. Научным международным центром в области статистики является Международный статистический институт (ISI).

Перечень статистических служб международных организаций:

- Отдел статистики ООН Statistics Division, United Nations;

- Статистический отдел Европейской экономической комиссии ООН (ЕЭК ООН) Statistical Division, United Nations Economic Commission for Europe;

- Отдел статистики Экономической и социальной комиссии ООН для стран Азии и Тихого Океана (ЭСКАТО ООН) Statistics Division, UN Economic and Social Commission for Asia and the Pacific (ESCAP);

- Бюро статистики Международной организации труда (МОТ) Bureau of Statistics, International Labour Office (ILO);

- Отдел статистики ФАО (Организация ООН по вопросам продовольствия и сельского хозяйства) Statistics Division, FAO;

- Отдел статистики ЮНЕСКО Institute for Statistics, UNESCO;

- Статистический департамент Международного валютного фонда (МВФ) Statistics Department, International Monetary Fund;

- Департамент развития экономики Мирового банка Development Economics Department, The World Bank;

- Статистическое бюро Европейского Союза (Евростат) Statistical Office of the European Communities (Eurostat);

- Статистический директорат организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР) Statistics Directorate, Organisation for Economic Co-operation and Development (OECD);

- Постоянное бюро Международного статистического института (МСИ) Permanent office, International Statistical Institute (ISI);

- Консорциум "Партнерство в области статистики для развития в 21 столетии" (PARIS21) Partnership In Statistics for development in the 21st century.

Структурная схема международной статистики
Структурная схема международной статистики

              Национальные статистические службы СНГ

Координация деятельности статистических служб стран - членов СНГ осуществляется созданным в 1992 г. Статистическим комитетом Содружества Независимых Государств. Публикуются статистические сборники по странам СНГ и другим государствам ближнего зарубежья.

Перечень национальных статистических служь СНГ, контактные данные по состоянию на 2005 год:

- ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ ПО СТАТИСТИКЕ АЗЕРБАЙДЖАНСКОЙ РЕСПУБЛИКИ

370136, г. Баку-136, проспект Иншаатчилар

Тел: (994-12) 38-11-71

Факс: (994-12) 438-64-98/ 438-24-42

E-mail:gks@baku-az.net, ssc@mednet.az

azeri.com/goskomstat;

- НАЦИОНАЛЬНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ СЛУЖБА РЕСПУБЛИКИ АРМЕНИЯ

статистическая служба республики Армения
статистическая служба республики Армения

375010, г. Ереван, Площадь Республики, Дом Правительства,3

Тел: (374-1) 52-42-13

Факс: (374-1) 52-19-21

E-mail:armstat@sci.am

armstat.am;

- МИНИСТЕРСТВО СТАТИСТИКИ И АНАЛИЗА РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ

Национальный статистический комитет Республики Беларусь
Национальный статистический комитет Республики Беларусь

220658, г. Минск, Партизанский проспект, 12

Тел: (375-17-2) 49-52-00

Факс: (375-17-2) 49-22-04

E-mail: minstat@mail.belpak.by

belstat.gov.by;

- ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ДЕПАРТАМЕНТ ПО СТАТИСТИКЕ МИНИСТЕРСТВА ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ГРУЗИИ

380015, г. Тбилиси, проспект К. Гамсахурдия, 4

Тел: (995-32) 33-14-50

Факс: (995-32) 33-14-93

E-mail: info@statistics.gov.ge

statistics.ge;

- АГЕНТСТВО РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН ПО СТАТИСТИКЕ

Агенство республики Казахстан по статистике
Агенство республики Казахстан по статистике

480008, г. Алматы 8, проспект Абая, 125

Тел: (732-72) 42-13-89, 61-13-23

Факс: (732-72) 42-08-24

E-mail: stat@mail.online.kz

stat.kz;

- НАЦИОНАЛЬНЫЙ СТАТИСТИЧЕСКИЙ КОМИТЕТ КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ

720033, г. Бишкек, ул. Фрунзе, 374

Тел: (996-312) 66-40-38

Факс: (996-312) 66-01-38

E-mail: nsc_mail@nsc.bishkek.su

stat-gvc.bishkek.su;

- ДЕПАРТАМЕНТ СТАТИСТИКИ И СОЦИОЛОГИИ РЕСПУБЛИКИ МОЛДОВА

Национальное Бюро статистики Республики Молдова
Национальное Бюро статистики Республики Молдова

2028, г. Кишинев, Хынчешское шоссе, 53

Тел: (373-2) 73-37-74

Факс: (373-2) 22-61-46

E-mail:dass@moldova.md

statistica.md;

- ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА ГОСУДАРСТВЕННОЙ СТАТИСТИКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

107450, г. Москва, ул. Мясницкая, 39, строение 1

Тел: (7-095) 207-49-02

Факс: (7-095) 207-46-40

E-mail:gks@gks.ru

gks.ru/;

- ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СТАТИСТИКИ РЕСПУБЛИКИ ТАДЖИКИСТАН

734025, г. Душанбе, ул. Бохтар, 17

Тел: (992-372) 23-25-51

Факс: (992-372) 21-43-75

E-mail: stat@tojikiston.com

tad@stat.tajik.net;

- НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИНСТИТУТ ГОСУДАРСТВЕННОЙ СТАТИСТИКИ И ИНФОРМАЦИИ ТУРКМЕНИСТАНА

744000, г. Ашгабат, проспект Магтымгулы, 72

Тел: (993-12) 39-42-65 / 35-35-96

Факс: (993-12) 35-22-79

E-mail: office@natstat.gov.tm

staff@natstat.gov.tm;

- Государственный КОМИТЕТ Республики Узбекистан ПО статистикЕ

Государственный комитет Республики Узбекистан по статистике
Государственный комитет Республики Узбекистан по статистике

700077, г. Ташкент-77, ул.Буюк Ипак Юли, 63Тел: (998-71-2) 67-25-51

Факс: (998-71-2) 67-78-16 / 67-25-09

E-mail: gds@uzstat.org.uz

stat.uz;

- ГОСУДАРСТВЕННЫЙ КОМИТЕТ СТАТИСТИКИ УКРАИНЫ

Государственная служба статистики Украины
Государственная служба статистики Украины

01023, г. Киев, ул. Шота Руставели, д.3

Тел: (380-44) 226-20-21 / 287-24-33

Факс: (380-44) 287-66-11 / 235-37-39

E-mail:minstat@minstat.kiev.ua

petr@minstat.kiev.ua

ukrstat.gov.ua.

Математическая статистика

Математическая статистика — раздел математики, посвященный методам анализа данных, преимущественно вероятностной природы. В зависимости от математической природы конкретных результатов наблюдений статистика математическая делится на статистику чисел, многомерный статистический анализ, анализ функций (процессов) и временных рядов, статистику объектов нечисловой природы.

математическая статистика
математическая статистика

Видео:

video4

Выделяют описательную статистику, теорию оценивания и теорию проверки гипотез.

Описательная статистика есть совокупность эмпирических методов, используемых для визуализации и интерпретации данных (расчет выборочных характеристик, таблицы, диаграммы, графики и т.д. ), как правило, не требующих предположений о вероятностной природе данных. Некоторые методы описательной статистики опираются на продвинутую теорию и возможности современных компьютеров. К ним относятся, в частности, кластерный анализ, нацеленный на выделение групп объектов, похожих друг на друга, и многомерное шкалирование, позволяющее наглядно представить объекты на плоскости.

Методы оценивания и проверки гипотез опираются на вероятностные модели происхождения данных. Эти модели делятся на параметрические и непараметрические. В параметрических моделях предполагается, что характеристики изучаемых объектов описываются посредством распределений, зависящих от (одного или нескольких) числовых параметров. Непараметрические модели не связаны со спецификацией параметрического семейства для распределения изучаемых характеристик. В математической статистике оценивают параметры и функции от них, представляющие важные характеристики распределений (например, математическое ожидание, медиана, стандартное отклонение, квантили и др.), плотности и функции распределения и пр. Используют точечные и интервальные оценки.

Большой раздел современной математической статистики - статистический последовательный анализ, фундаментальный вклад в создание и развитие которого внес А. Вальд во время Второй мировой войны. В отличие от традиционных (непоследовательных) методов статистического анализа, основанных на случайной выборке фиксированного объема, в последовательном анализе допускается формирование массива наблюдений по одному (или, более общим образом, группами), при этом решение об проведении следующего наблюдения (группы наблюдений) принимается на основе уже накопленного массива наблюдений. Вввиду этого, теория последовательного статистического анализа тесно связана с теорией оптимальной остановки.

В математической статистике есть общая теория проверки гипотез и большое число методов, посвящённых проверке конкретных гипотез. Рассматривают гипотезы о значениях параметров и характеристик, о проверке однородности (то есть о совпадении характеристик или функций распределения в двух выборках), о согласии эмпирической функции распределения с заданной функцией распределения или с параметрическим семейством таких функций, о симметрии распределения и др.

Большое значение имеет раздел математической статистики, связанный с проведением выборочных обследований, со свойствами различных схем организации выборок и построением адекватных методов оценивания и проверки гипотез.

Задачи восстановления зависимостей активно изучаются более 200 лет, с момента разработки К. Гауссом в 1794 г. метода наименьших квадратов.

Разработка методов аппроксимации данных и сокращения размерности описания была начата более 100 лет назад, когда К. Пирсон создал метод главных компонент. Позднее были разработаны факторный анализ и многочисленные нелинейные обобщения.

Различные методы построения (кластер-анализ), анализа и использования (дискриминантный анализ) классификаций (типологий) именуют также методами распознавания образов (с учителем и без), автоматической классификации и др.

В настоящее время компьютеры играют большую роль в математической статистике. Они используются как для расчётов, так и для имитационного моделирования (в частности, в методах размножения выборок и при изучении пригодности асимптотических результатов).

Видео:

video9

       Теория вероятностей

Неотъемлемой частью математической статистика является такая дисциплина как Теория вероятностей. Теория вероятности - это раздел математики, в частности, математической статистики, в котором изучаются закономерности случайных явлений.

Теория вероятностей Кости

Теория вероятностей Кости
Теория вероятностей Кости

Основным понятием вероятности являктся Событие. Событие может быть невозможное, достоверное или случайное. События могут быть несовместимые.

Видео:

video10

Вероятность - это количественная оценка возможности реализации объекта. Это классическое определение. Но есть еще одно определение вероятности, статистическое. Статистическое определение вероятности основывается на эксперементальном подходе к теории и заключается в следующем:

если проводится N испытаний и событие А реализовалось М раз, то относительная частота появления события А есть M/N.

Классическое определение является идиализацией статистического определения вероятности,. Оно основано на умозаключении. Но не бывает идеально одинаковых кубиков, карт, рук. Статистическое определение более прикладное.

Видео:

video11

К этой же теме относится еще один очень интересный раздел математики - Теория игр.

Видео:

video12

Теория игр - это математический метод оатимального разрешения конфликта между игроками.

Теория игр занимается изучением т.н. конфликтных ситуаций, где сталкиваются интересы индивидов, партий, государств и т. п.

Как утверждал Г.Лейбниц, "...и игры заслуживают изучения; и если какой-нибудь проницательный математик посвятит себя их изучению, то получит много важных результатов, ибо нигде человек не показывает столько изобретательности, как в игре ".

Нет математической теории, которая могла бы дать алгоритм любой ре-альной игры, но существуют ситуации, подобные игровым и допускающие математический анализ.

Остановимся на классификации игр.

Интересы участников игры (игроков) могут оказаться несовпадающими и даже противоположными. В последнем случае игра называется антагонистической.

В игре могут участвовать два или более игроков. Случай игры с одним участником (пасьянс, управление физическим объектом и т.д.) в сущности является игрой двух лиц, где вторым участником выступает природа (судьба, рок, провидение).

Игроки могут в игре выступать каждый за себя или объединяться в группы. В последнем случае игра называется коалиционной.

Игры, в которых игроки осведомлены о состоянии своем и партнеров, а также о прошлом поведении участников игры, относятся к категории игр с полной информацией (типичные примеры - шахматы, "крестики-нолики" и т.п.). Большинство же игр протекает в условиях неполной информации, где сведения о состоянии партнеров исчерпываются лишь вероятностными характеристиками (домино, карточные игры, игры против "природы").

Антагонистическую игру, где выигрыш одного коллектива равен проигрышу другого, называют игрой с нулевой суммой.

Система правил, однозначно определяющая выбор хода игрока в зави-симости от сложившейся ситуации, называется стратегией.

Каждая фиксированная стратегия игрока, где любой ситуации сопоставлен конкретный выбор, называется чистой. В реальности чаще используются т.н. смешанные стратегии, где чистые стратегии смешиваются с некоторыми частотами.

Простейшими являются игры 2 лиц с нулевой суммой.

Пусть в такой игре игрок 1 имеет m выборов и игрок 2 - n выборов. Если игрок 1 делает свой i-й выбор, а игрок 2 - свой j-й выбор, то выигрыш игрока 1 (проигрыш игрока 2) равен Rij. Такая игра называется матричной и матрица R = [ Rij / i=1..m, j=1..n ] называется матрицей выигрышей (пла-тежной матрицей).

При ведении игры игрок должен ориентироваться на оптимальную политику партнера и наказывать его за отступления от таковой.

Проведем рассуждения за игрока 1. Если Я воспользуюсь i-м выбором, мой противник для минимизации моего выигрыша сделает тот из своих выборов, который даст min Rij. Соответственно, Я должен использовать тот выбор, который гарантирует мне выигрыш, не меньший

вычисление выиграша 1 игрока
вычисление выиграша 1 игрока

Противник, рассуждая аналогично, приходит к выводу о гарантированном проигрыше, не превышающем

вычисление выиграша 2 игрока
вычисление выиграша 2 игрока

Если в матрице выигрышей существует элемент Rkl = V1 = V2, то говорят о наличии оптимальной политики "в пространстве чистых стратегий" и оптимальными выборами для игроков соответственно являются выборы k и l. Пару (k, l) называют седловой точкой.

Пример 1. Пусть игра определяется матрицей

пример 1
пример 1

Седловые точки - (4, 1) и (4, 2). Цена игры = 6; оптимальный выбор для игрока 1 - четвертый, для игрока 2 равнозначны первый и второй (под ценой игры понимают гарантированный выигрыш-проигрыш при оптимальной политике обоих игроков).

Видео:

video13

Смысл теории игр проще всего пояснить на «Дилемме заключенного», классическая формулировка которой звучит так:

Теория игр
Теория игр

Теория игр. Дилемма заключенного

А теперь представим развитие ситуации, поставив себя на место заключенного А. Если мой подельник молчит, лучше его сдать и выйти на свободу. Если он говорит, то так же лучше все рассказать, и получить всего два года, вместо десяти. Таким образом, если каждый игрок выбирает, что лучше для него, оба сдадут друг друга, и получат два года, что не является идеальной ситуацией для обоих. Если бы каждый думал об общем благе, они бы получили всего по пол года.

       Типы игр

Кооперативная\некооперативная игра

Кооперативной игрой является конфликт, в котором игроки могут общаться между собой и объединяться в группы для достижения наилучшего результата. Примером кооперативной игры можно считать карточную игру Бридж, где очки каждого игрока считаются индивидуально, но выигрывает пара, набравшая наибольшую сумму. Из двух типов игр, некооперативные описывают ситуации в мельчайших деталях и выдают более точные результаты. Кооперативные рассматривают процесс игры в целом. Не смотря на то, что эти два вида противоположны друг другу, вполне возможно объединение стратегий, которое может принести больше пользы, чем следование какой-либо одной.

бридж
бридж

С нулевой суммой и с ненулевой суммой

Игрой с нулевой суммой называют игру, в которой выигрыш одного игрока равняется проигрышу другого. Например банальный спор: если вы выиграли сумму N, то кто-то эту же сумму N проиграл. В игре же с ненулевой суммой может изменяться общая цена игры, таким образом принося выгоду одному игроку, не отнимаю ее цену у другого. В качестве примера здесь отлично подойдут шахматы: превращая пешку в ферзя игрок А увеличивает общую сумму своих фигур, при этом не отнимая ничего у игрока Б. В играх с ненулевой суммой проигрыш одного из игроков не является обязательным условием, хотя такой исход и не исключается.

спор
спор

Параллельные и последовательные

Параллельной является игра, в которой игроки делают ходы одновременно, либо ход одного игрока неизвестен другому, пока не завершится общий цикл. В последовательной игре каждый игрок владеет информацией о предидущем ходе своего оппонента до того, как сделать свой выбор. И совсем не обязательно информации быть полной, что подводит на с следующему типу.

паралельные игры
паралельные игры

С полной или неполной информацией

Эти типы являются подвидом последовательных игр, и названия их говорят сами за себя.

последовательные игры
последовательные игры

Метаигры

Эти игры являются «леммами» теории игр. Они полезны не сами по себе, а в контексте какого-либо конфликата, расширяя его набор правил.

В любом конфликте типы объединяются, определяя таким образом правила игры, будь это кооперативная последовательная игра с нулевой суммой, или метаигра с неполной информацией.

метаигра
метаигра

Проблемы практического применения

Безусловно, следует указать и на наличие определенных границ применения аналитического инструментария теории игр. В следующих случаях он может быть использован лишь при условии получения дополнительной информации.

Во-первых, это тот случай, когда у игроков сложились разные представления об игре, в которой они участвуют, или когда они недостаточно информированы о возможностях друг друга. Например, может иметь место неясная информация о платежах конкурента (структуре издержек). Если неполнотой характеризуется не слишком сложная информация, то можно применять опыт подобных случаев с учетом определенных различий.

Во-вторых, теорию игр трудно применять при множестве ситуаций равновесия. Эта проблема может возникнуть даже в ходе простых игр с одновременным выбором стратегических решений.

В-третьих, если ситуация принятия стратегических решений очень сложна, то игроки часто не могут выбрать лучшие для себя варианты. Например, на рынок в разные сроки могут вступить несколько предприятий или реакция уже действующих там предприятий может оказаться более сложной, нежели быть агрессивной или дружественной.

Экспериментально доказано, что при расширении игры до десяти и более этапов игроки уже не в состоянии пользоваться соответствующими алгоритмами и продолжать игру с равновесными стратегиями.

К сожалению, ситуации реального мира зачастую очень сложны и настолько быстро изменяются, что невозможно точно спрогнозировать, как отреагируют конкуренты на изменение тактики. Тем не менее, теория игр полезна, когда требуется определить наиболее важные и требующие учета факторы в ситуации принятия решений в условиях конкурентной борьбы. Эта информация важна, поскольку позволяет учесть дополнительные переменные или факторы, имеющие возможность повлиять на ситуацию, и тем самым повысить эффективность решения.

Заключение

В заключение следует особо подчеркнуть, что теория игр является очень сложной областью знания. При обращении к ней надо соблюдать известную осторожность и четко знать границы применения. Слишком простые толкования таят в себе скрытую опасность. Анализ и консультации на основе теории игр из-за их сложности рекомендуются лишь для особо важных проблемных областей. Опыт показывает, что использование соответствующего инструментария предпочтительно при принятии однократных, принципиально важных плановых стратегических решений, в том числе при подготовке крупных кооперационных договоров.

Попклярные игры, основанные на статистической вероятности - рулетка, карточные игры, особенно покер, нарды.

рулетка
рулетка

покер
покер

Нарды
Нарды

 Социальная статистика

Понятие "социальная статистика" имеет два толкования: как область науки и как область практической деятельности. Социальная статистика как область науки разрабатывает систему приемов и методов сбора, обработки и анализа числовой информации о социальных явлениях и процессах в обществе. Социальная статистика как область практической деятельности направлена на выполнение органами государственной статистики и другими организациями работы по сбору и обобщению числовых материалов, характеризующих те или иные социальные процессы.

Автономное существование социальной статистики как области науки или как области практической деятельности было бы бессмысленным. Эти области должны и могут развиваться лишь в единстве и взаимосвязи.

социальная статистика
социальная статистика

Ранние примитивные формы фиксирования информации о различных сторонах жизни общества, государства не имели специально разработанной научно обоснованной методики. По мере усложнения содержания учитываемых данных и по мере возрастания их значимости в управлении государством и экономикой возникала необходимость в более сложных приемах регистрации и обобщения данных. Потребовались специальные меры по обеспечению единообразия и достоверности информации.

Учетно-статистические работы стали самостоятельным видом профессиональной деятельности, и были созданы специальные органы, осуществляющие эти работы в центре и на местах. Научно-методические разработки отделились от практической работы по учету. Стала проводиться подготовка кадров специалистов в области статистики. Из единой прежде статистики выделились самостоятельные отраслиэтой науки: статистика промышленности, статистика сельского хозяйства, статистика населения и т. д. Одной из последних получила "права автономии" социальная статистика.

Социальная статистика отличается от других отраслей статистики не только своими особыми предметом и объектом исследования. Ее своеобразие состоит и в особых каналах получения исходной информации, и в применении специальных приемов обработки и обобщения этой информации, и в особых путях практического использования результатов анализа. Все это подтверждает необходимость выделения социальной статистики в качестве отдельного направления учетно-статистических работ, а также как особого направления научных разработок, в рамках которого решаются теоретико-методологические вопросы социальной статистики.

Социальная статистика, как и любая область науки, связана с другими областями знания различными отношениями. Понимание этих отношений способствует более точному определению предмета, объекта и методологии социальной статистики. Наиболее тесными являются связи социальной статистики с другими отраслями статистики, прежде всего с теорией статистики, разрабатывающей общеметодическую базу для отраслевых статистик. Единые по своей сущности методические приемы конкретизируются и модифицируются применительно к задачам и условиям анализа социальных явлений и процессов. В последующих разделах курса будет показано, насколько своеобразную форму приобретают общеизвестные статистические методы, если они используются в социальной статистике. Нередко арсенал методов исследования, предоставляемых теорией статистики, оказывается недостаточным. В таких случаях социальная статистика заимствует необходимые методы у других отраслей знания - социологии, психологии и др.

Существует полная или частичная общность объекта исследования социальной статистики с объектами ряда наук - демографии, социологии, статистики населения, экономики труда, этнографии, медицинской статистики и др. С ними социальная статистика имеет некоторые точки соприкосновения и в отношении предмета исследования, хотя они выражены значительно слабее общности объектов исследования. В большей мере близость наукможет проявляться в вопросах определения методологии, методики, объекта исследования.

Частичнаяобщность наук исторически обусловлена. Это может быть проявлением "остаточных" связей наук, выделившихся в самостоятельные области знания в процессе дифференциации научных знаний и обособления предмета исследования. Это может быть следствием сближения наук, их интеграции, когда в ранее достаточно далеких друг от друга областях знания при их развитии обнаруживались точки соприкосновения в вопросах методологии, а также в предмете и объекте исследования.

Однако такая общность отнюдь не означает тождественности. Например, и статистика населения, и социальная статистика обращаются к населению как объекту исследования. Вместе с тем если для первой основной интерес представляет все население страны, то для второй отдельные его категории. Статистика населения исследует динамику численности жителей, состав населения, его воспроизводство. Все это вопросы, относящиеся к населению в целом. Социальная же статистика, акцентирующая внимание на различных сторонах условий жизни, должна соответственно обращаться прежде всего к тем группам населения, для которых условия жизни наиболее актуальны и специфичны. Так, вопросы социального обеспечения касаются в первую очередь лиц пенсионного возраста и инвалидов. Программы просвещения и образования адресованы детям школьного возраста и молодежи, программы охраны материнства и детства - молодым семьям и т. д.

Статистика населения традиционно подходит к изучению населения как биологической популяции, а социальная статистика исследует социальные аспекты жизни людей. Заметим, что грань между этими подходами весьма условная: изучая рождаемость, смертность, брачность, разводимость, механическое движение населения (миграцию), нельзя обойтись без анализа социальных факторов.

Статистический анализ явлений и процессов, происходящих в социальной жизни общества, осуществляется с помощью специфических для статистики методов - методов обобщающих показателей, дающих числовое измерение количественных и качественных характеристик объекта, связей между ними, тенденций их изменения. Эти показатели отражают социальную жизнь общества, выступающую как предмет исследования социальной статистики.

Сложная и многогранная по своей природе социальная жизнь общества представляет собой систему отношений разного свойства, разных уровней, разного качества. Будучи системой, эти отношения взаимосвязаны и взаимообусловлены. Их единство проявляется в разнообразных формах: во взаимодействии, в соподчиненности, в противоречивости. Из этого следует, что вычленение отдельных направлений исследования в рамках социальной статистики не более чем условный прием, облегчающий познание. Изолированно взятая статистика жилищных условий населения или статистика бюджетов населения столь же условна. как, например, выделение в самостоятельную область медицины таких специализаций, как дерматология, микробиология, онкология и др.

Подобного рода узкая специализация, позволяя углубить и расширить знания в конкретной области, несет потенциальную опасность того, что окажутся упущенными из поля зрения общие связи и отношений. Первопричины могут быть подменены симптомами, Программы исцеления и оздоровления (и организма каждого отдельного человека в медицине, и организма общества в целом в социальной сфере) будут в таком случае ориентированы на устранение не причин, а лишь последствий неблагополучной ситуации.

Так, замкнувшись на анализе в рамках криминальной статистики, можно упустить главную стратегическую задачу - преодоление причин, порождающих криминогенную ситуацию. Узко понятая криминальная статистика будет давать лишь выводы и рекомендации преимущественно тактического плана - о методах и главных направлениях борьбы с преступностью в текущем периоде. Отсюда вытекает актуальность тенденции интеграции научного знания, так как именно на этом пути сохраняются преимущества дифференциации и нейтрализуются ее слабые стороны,

Наиболее результативен такой подход к определению предмета социальной статистики, при котором одновременно выделяются для анализа отдельные стороны социальной жизни общества и принимаются во внимание их единство и взаимосвязь.

К числу наиболее значимых направлений исследования в социальной статистике относятся: социальная и демографическая структура населения и ее динамика, уровень жизни населения, уровень благосостояния, уровень здоровья населения, культура и образование, моральная статистика, общественное мнение, политическая жизнь. Применительно к каждой области исследования разрабатывается система показателей, определяются источники информации и существуют специфические подходы к использованию статистических материалов в целях регулирования социальной обстановки в стране и регионах. Вместе с тем все эти направления дают в конечном счете единую последовательную и интегрированную информацию о картине социальной жизни, о тенденциях и закономерностях развития общества.

Определяя в общем виде задачи социальной статистики, следует выделить те, которые решаются любой отраслевой статистикой применительно к своему объекту исследования. Такими задачами для социальной статистики являются: систематический анализ ситуации в социальной сфере; анализ важнейших тенденций и закономерностей развития отраслей социальной инфраструктуры: изучение уровня и условий жизни населения:

- оценка степени дифференциации этих характеристик; анализ динамики: прогнозирование наиболее вероятного хода развития на ближайшую и более отдаленную перспективу;

- исследование факторов, под влиянием которых сложилась данная ситуация;

- оценка степени соответствия фактических параметров их нормативным значениям; выяснение соотношения и роли объективных и субъективных факторов; исследование взаимодействия социальных процессов с другими составляющими общественного развития.

Кроме того, существуют особые задачи, присущие именно социальной статистике. Их специфика зависит прежде всего от трудностей, возникающих в практике изучения социальных процессов. К ним относятся следующие.

Преодоление автономности отдельных направлений социальной статистики и обусловленной этим несопоставимости многих статистических показателей; действительное формирование единой взаимосвязанной системы социальной статистики. Недоработки в этой области объясняются не только объективной причиной - резкими различиями в сущности и формах проявления разных социальных процессов, но и некоторыми организационными предпосылками. Сбор социальной информации осуществляется разными подразделениями (секторами, отделами) органов государственной статистики: статистики цен, бюджетов, статистики труда и т. д. Социальные показатели оказываются изначально включенными в разные подсистемы показателей социально-экономической статистики, что накладывает отпечаток на решение ряда методологических вопросов. Вместе с тем влияет и разный "возраст" отдельных показателей социальной статистики: одни показатели используются в практике статистических работ давно и по инерции сохраняется традиционный подход к решению методических вопросов; другие показатели возникли недавно и более ориентированы на современные методологии.

Достижение соответствия ряда статистических показателей оценке сущности социальных явлений и процессов, так как показатели не дают их качественных характеристик. Учитываются лишь отдельные формальные количественные параметры. Например, состояние системы здравоохранения трудно реально оценить, опираясь лишь на данные о числе приходящихся на 1000 человек населения врачей и больничных коек. По мере расширения различных форм медицинской помощи, основанных на коммерческих началах, возрастает дифференциация качества работы, доступности, разнообразия видов специализированных медицинских учреждений. Все должно найти отражение в статистических показателях.

Интегрирование исследований на макро- и микроуровнях, что позволит более глубоко и полно вскрыть первопричины и механизмы изучаемых процессов. Пока еще социальная статистика ориентирована преимущественно на исследование явлений и процессов на макроуровне, где обнаруживаются конечные результаты процесса. Децентрализация всей системы управления в стране усиливает актуальность информационного обеспечения на региональном уровне.

Разработка показателей, построение моделей, оценка гипотез, дифференцирование для наиболее характерных социально-культурных, социально-этнических, социально-демографических групп населения. Используемые при этом схемы группировок населения следует корректировать по мере того, как происходят сдвиги в составе населения. Действующая система показателей социальной статистики практически нивелирует реально существующую дифференциацию условий жизнедеятельности различных групп населения, системы их ценностных ориентации и т. д. Тенденция возрастания социального расслоения общества усиливает актуальность этого вопроса.

Преодоление существующей несопоставимости показателей социальной статистики и показателей, представленных в других отраслевых статистиках.

Моделирование социально-экономических связей с целью обнаружения механизмов взаимодействия в общественной системе. На макроуровне представлен ряд объективно существующих ограничительных факторов, предопределяющих пределы возможных колебаний социальных показателей в конкретных условиях (без разрушения системы). Это важно учитывать при выработке социальных программ.

Расширение круга показателей статистики мнений. Актуальность этой задачи заключается в том, что важнейшей составляющей социальных процессов выступает психологический фактор. Субъективные личностные оценки факторов и событий предопределяют реакцию населения на них, поведение населения в различных сферах жизнедеятельности.

Проведение специальных мер, компенсирующих по возможности такие слабые стороны многих показателей, как: элементы субъективизма; неточности данных анамнеза (информация о событиях и фактах прошлых лет, получаемая при опросах населения); неполнота учета фактов, о которых люди неохотно дают информацию; отсутствие объективных однозначных критериев и шкал для различного рода оценочных суждений и т. д. Это одно из важных условий построения полноценной системы показателей социальной статистики, повышающее ее достоверность и информационную емкость. Смягчить негативные проявления можно с помощью ряда специальных приемов. Среди них: совместный анализ информации о фактах и мнениях по одному и тому же вопросу; повторное обращение в анкетах к тому же вопросу с некоторым изменением оттенков смысла и редакции; детализация вопроса, т. е. расчленение его на несколько отдельных вопросов с последующим построением интегрального показателя; контрольные вопросы, позволяющие выявить недостоверные ответы, и т. д.

Приведеннымипримерами далеко не исчерпывается перечень актуальных задач совершенствования методологии и методики социальной статистики.

Актуальность исследования социальных проблем определяется уровнем развития социальной инфраструктуры. Так, на середину 80-х гг. в структуре валового внутреннего продукта на долю сферы услуг приходилось: в США - 64%, в Англии - 59, во Франции - 54, в Японии - 54, в Перу - 49, в Таиланде - 41, в Индии - 34. в СССР - 38, в Марокко -39%1. Приведенные показатели можно рассматривать как общую оценку степени ориентации экономики на удовлетворение потребностей населения и как оценку общего уровня экономического развития.

Производителиуслуг дифференцированы по формам собственности, принципам организации работ, размерам, отраслевой специализации; имеются бесприбыльные некоммерческие организации, к которым относятся благотворительные организации, органы самоуправления населения в микрорайонах и др.

Специфика объектов социальной статистики предопределяет и своеобразие используемых методических приемов. Многие характеристики не имеют числового выражения. Эти атрибутивные признаки накладывают свои ограничения на решение методических вопросов.

Поведениенаселения как потребителя услуг и участника социальных процессов имеет ту существенную особенность, что наряду с объективными факторами оно детерминировано субъективным фактором - сознанием. Индивидуальное, групповое и общественное сознание вырабатывает особые системы ценностей, социальные нормы, иерархию приоритетов в сфере пот 'тления. Измерение влияния субъективных факторов представляет особые трудности, и статистика обращается к методикам, выработанным социологией и психологией. В связи с большой трудоемкостью таких работ они выполняются лишь периодически и как выборочные исследования.

В рамках государственной статистики в нашей стране в порядке текущего учета в основном измеряется объем предоставляемых населению услуг. Качественные особенности потребления, его тенденции и факторы не поддаются, как правило, учету на массовом уровне. Поэтому актуальные и острые социальные проблемы в статистических данных обычно зафиксированы лишь как симптомы, причины которых не раскрыты.

Систематическое предоставление информации по названным вопросам региональным и центральным органам власти для своевременного принятия мер по стабилизации обстановки, предупреждению возможных кризисов и обострении - актуальная задача статистики.

Для социальной статистики характерна множественность объектов исследования. Их можно подразделить на два типа.

Первый и основной тип объектов составляют потребители услуг, материальных и духовных ценностей, информации. Они представлены индивидуальными и групповыми объектами. Индивидуальный объект - человек (население как совокупность индивидов). Это также все население и отдельные его категории в зависимости от исследуемого социального процесса. Коллективный объект - группа лиц, совместно осуществляющая потребление, совместно участвующая в социальном процессе. Такими объектами являются: семья, трудовой коллектив, садовое товарищество, гаражный кооператив и др.

Второй тип объектов охватывает лиц, организации, структуры, предоставляющие населению услуги, организующие тот или иной социальный процесс. Их деятельность определяет объем и качество предоставленных услуг и ценностей. Производство и потребление услуг, ценностей, информации составляют две взаимосвязанные стороны процесса. Этим предопределяется целесообразность их параллельного исследования. Так, жилищная проблема может быть раскрыта, если информация получена по разным видам объектов: семьям, где система показателей характеризует жилищные условия и их динамику, иорганизациям, формирующим рынок жилья. К ним относятся: строительные организации, различные жилищные отделы и комиссии в составе местных органов управления, разнообразные посреднические конторы и фирмы по обмену, купле, продаже, найму жилья.

В отдельных случаях оба типа объектов представлены в единстве - когда, например, семьи сами своими силами осуществляют строительство жилого дома для себя. Однако подобная ситуация носит эпизодический характер, так как строительство дома - единовременное событие, потребителем же жилья семья является постоянно, т. е. доминирует один аспект.

Четкое определение объекта исследования важно потому, что этот вопрос выступает как исходный на стадии сбора информации, а также на стадии ее обработки - группировки, классификации, построения системы показателей. Множественность объектов требует особенно тщательного подхода к исследованию, решению методических вопросов. Но это лишь одно из проявлений специфики объектов анализа в социальной статистике. Имеются и другие не менее важные особенности, присущие главным образом социальной статистике и сравнительно слабо выраженные, например. при изучении чисто экономических процессов.

В сфере производства в качестве единиц совокупности представлены предприятия, отличающиеся территориальной закрепленностью, не подверженные быстрым, частым и радикальным изменениям. Единицам совокупности, а социальной статистике, если рассматривать объекты первого типа (потребителей), присущи противоположные свойства. Население отличается большой территориальной подвижностью, поэтому затрудняется сбор информации. Дело усугубляется тем, что далеко не всякая смена места жительства отражается в данных документального учета. Рождаемость и смертность непрерывно меняют состав населения каждой территории. Каждый человек, каждая семья достаточно часто меняют свои демографические и социально-экономические показатели. В результате оказывается затруднительным регулярно следить за всеми изменениями. Лишь переписи населения один раз в десять лет (в пять лет) позволяют получить наиболее важные сведения о населении. Однако и они не в полной мере способны удовлетворить потребности социальной статистики в информации о структуре и качественных характеристиках объекта исследования.

Такая сложная ситуация нередко приводит к тому, что приходится оперировать преимущественно общими показателями потребления на уровне страны и отдельных регионов. Отсутствуют в большинстве своем показатели качества потребления по разным категориям семей, по различным социально-экономическим, демографическим и этническим группам населения. В последующих главах на это будет обращено внимание. Здесь же ограничимся лишь отдельными иллюстрациями. Так, обеспеченность населения транспортными услугами в городах определяется только такими сводными показателями, как: наличный подвижной состав по видам транспорта, общий объем пассажироперевозок. Медицинская статистика дает информацию о числе обращений за медицинской помощью, числе госпитализированных больных, числе лиц, состоящих на диспансерном учете по видам заболеваний. Все эти данные относятся к населению в целом при полной анонимности конкретных социальных и демографических сведений о тех лицах, которые представили данные.

Лишь отчасти дефицит информации компенсируется тем, что учет некоторых данных осуществляется в выборочном порядке. Наиболее ценны в этом отношении материалы бюджетной статистики. Проводятся некоторые единовременные обследования по ряду проблем социальной статистики. Как правило, в подобных работах содержатся обстоятельные характеристики потребителей, их дифференциация по условиям и уровням потребления. Слабой стороной этого источника информации является то обстоятельство, что не все проблемы могут быть изучены по материалам, не всегда обеспечивается достаточная регулярность проведения таких работ, не все территории охвачены обследованиями. региональные органы управления и отраслевые ведомства по своей инициативе и своими силами, за счет своих средств часто предпринимают социальные исследования (обычно в форме договора на их проведение с научными учреждениями) по наиболее актуальным прикладным вопросам.

Чтобы не ошибитса при принятии решений при распределении ресурсов и обеспечить должную адресность различных практических мер, требуется оперативная и конкретная информация, которую заинтересованные субъекты получают, проводя сбор необходимых статистических данных по инициативе отдельных ведомств.

Видео № 2

Обществу и органам управления необходимо видеть, какие цели социального развития должны выдвигаться в тот или иной период, достигаются ли они или нет. Для этого нужна публикация данных по основным социальным индикаторам. В нашей стране такие данные содержат прежде всего статистические сборники, издаваемые местными и центральным (Госкомстатом России) органами государственной статистики. Это статистический ежегодник "Российская Федерация в 200Х году", специализированные статистические сборники для регионов и России в целом. Статистическая информация о социальных процессах содержится в журналах "Вопросы статистики" (ежемесячный), "Социологические исследования" (ежеквартальный), "Социология и общество" (ежеквартальный). Американская статистическая ассоциация издает ежегодник "Известия о социальной статистике"(Proceeding on Social Statistics): в Великобритании с 1970 г. ежегодно издается сборник "Социальные тенденции" (Social Trends). Всего в мире существует как минимум 30 подобных изданий. Публикации социальных индикаторов по странам мира осуществляются международными организациями: Организацией Объединенных Наций, Европейским союзом, Мировым банком.

         Статистика интервальных данных

Перспективное и быстро развивающееся направление последних лет - математическая статистика интервальных данных. Речь идет о развитии методов математической статистики в ситуации, когда статистические данные - не числа, а интервалы, в частности, порожденные наложением ошибок измерения на значения случайных величин. Полученные результаты отражены, в частности, в выступлениях на проведенной в "Заводской лаборатории" дискуссии и в докладах международной конференции ИНТЕРВАЛ-92.

Статистика интервальных данных идейно связана с интервальной математикой, в которой в роли чисел выступают интервалы. Это направление математики является дальнейшим развитием всем известных правил приближенных вычислений, посвященных выражению погрешностей суммы, разности, произведения, частного через погрешности тех чисел, над которыми осуществляются перечисленные операции. Как видно из докладов, к настоящему времени удалось решить, в частности, ряд задач теории интервальных дифференциальных уравнений, в которых коэффициенты, начальные условия и решения описываются с помощью интервалов.

Ведущая научная школа в области статистики интервальных данных - это школа проф.А.П.Вощинина, активно работающая с конца 70-х годов. Полученные результаты отражены в ряде монографий, статей, докладов, диссертаций. В частности, изучены проблемы регрессионного анализа, планирования эксперимента, сравнения альтернатив и принятия решений в условиях интервальной неопределенности.

Рассмотрим другое направление в статистике интервальных данных, которое также представляется перспективным. В нем развиваются асимптотические методы статистического анализа интервальных данных при больших объемах выборок и малых погрешностях измерений. В отличие от классической математической статистики, сначала устремляется к бесконечности объем выборки и только потом - уменьшаются до нуля погрешности. В частности, с помощью такой асимптотики были сформулированы правила выбора метода оценивания параметров гамма-распределения в ГОСТ 11.011-83.

В развитие идей, сформулированных в, разработана общая схема исследования, включающая расчет нотны (максимально возможного отклонения статистики, вызванного интервальностью исходных данных) и рационального объема выборки (превышение которого не дает существенного повышения точности оценивания). Она применена к оцениванию математического ожидания, дисперсии, коэффициента вариации, параметров гамма-распределения и характеристик аддитивных статистик, при проверке гипотез о параметрах нормального распределения, в т.ч. с помощью критерия Стьюдента, а также гипотезы однородности с помощью критерия Смирнова. Разработаны подходы к рассмотрению интервальных данных в основных постановках регрессионного, дискриминантного и кластерного анализов. В частности, изучено влияние погрешностей измерений и наблюдений на свойства алгоритмов регрессионного анализа, разработаны способы расчета нотн и рациональных объемов выборок, введены и исследованы новые понятия многомерных и асимптотических нотн, доказаны соответствующие предельные теоремы. Начата разработка интервального дискриминантного анализа, в частности, рассмотрено влияние интервальности данных на введенный нами показатель качества классификации. Изучено асимптотическое поведение оценок метода моментов и оценок максимального правдоподобия (а также более общих - оценок минимального контраста), проведено асимптотическое сравнение этих методов в случае интервальных данных. Найдены общие условия, при которых, в отличие от классической математической статистики, метод моментов дает более точные оценки, чем метод максимального правдоподобия, в которой приведены также ссылки на другие публикации, относящиеся к рассматриваемому направлению в статистике интервальных данных).

Интервальная статистика оценка студентов
Интервальная статистика оценка студентов

Распределение групп студентов по весу
Распределение групп студентов по весу

Распределение групп студентов по росту
Распределение групп студентов по росту

Как показала, в частности, международная конференция ИНТЕРВАЛ-92, в области асимптотической математической статистики интервальных данных российская наука имеет мировой приоритет. Развертывание работ по рассматриваемой тематике позволит закрепить этот приоритет, получить теоретические результаты, основополагающие в новой области математической статистики и необходимые для обоснованного статистического анализа почти всех типов данных. Со временем во все виды статистического программного обеспечения должны быть включены алгоритмы интервальной статистики, "параллельные" обычно используемым алгоритмам прикладной математической статистики. Это позволит в явном виде учесть наличие погрешностей у результатов наблюдений, сблизить позиции метрологов и статистиков.

           Основные идеи статистики объектов нечисловой природы

В чем принципиальная новизна нечисловой статистики? Для классической математической статистики характерна операция сложения. При расчете выборочных характеристик распределения (выборочное среднее арифметическое, выборочная дисперсия и др.), в регрессионном анализе и других областях этой научной дисциплины постоянно используются суммы. Математический аппарат - законы больших чисел, Центральная предельная теорема и другие теоремы - нацелены на изучение сумм. В нечисловой же статистике нельзя использовать операцию сложения, поскольку элементы выборки лежат в пространствах, где нет операции сложения. Методы обработки нечисловых данных основаны на принципиально ином математическом аппарате - на применении различных расстояний в пространствах объектов нечисловой природы.

Кратко рассмотрим несколько идей, развиваемых в статистике объектов нечисловой природы для данных, лежащих в пространствах произвольного вида. Решаются классические задачи описания данных, оценивания, проверки гипотез - но для неклассических данных, а потому неклассическими методами.

Первой обсудим проблему определения средних величин. В рамках репрезентативной теории измерений удается указать вид средних величин, соответствующих тем или иным шкалам измерения. В классической математической статистике средние величины вводят с помощью операций сложения (выборочное среднее арифметическое, математическое ожидание) или упорядочения (выборочная и теоретическая медианы). В пространствах произвольной природы средние значения нельзя определить с помощью операций сложения или упорядочения. Теоретические и эмпирические средние приходится вводить как решения экстремальных задач. Для теоретического среднего это - задача минимизации математического ожидания (в классическом смысле) расстояния от случайного элемента со значениями в рассматриваемом пространстве до фиксированной точки этого пространства (минимизируется указанная функция от этой точки). Для эмпирического среднего математическое ожидание берется по эмпирическому распределению, т.е. берется сумма расстояний от некоторой точки до элементов выборки и затем минимизируется по этой точке. При этом как эмпирическое, так и теоретическое средние как решения экстремальных задач могут быть не единственным элементом пространства, а состоять из множества таких элементов, которое может оказаться и пустым. Тем не менее удалось сформулировать и доказать законы больших чисел для средних величин, определенных указанным образом, т.е. установить сходимость эмпирических средних к теоретическим.

Оказалось, что методы доказательства законов больших чисел допускают существенно более широкую область применения, чем та, для которой они были разработаны. А именно, удалось изучить асимптотику решений экстремальных статистических задач, к которым, как известно, сводится большинство постановок прикладной статистики. В частности, кроме законов больших чисел установлена и состоятельность оценок минимального контраста, в том числе оценок максимального правдоподобия и робастных оценок. К настоящему времени подобные оценки изучены также и в интервальной статистике.

В статистике в пространствах произвольной природы большую роль играют непараметрические оценки плотности, используемые, в частности, в различных алгоритмах регрессионного, дискриминантного, кластерного анализов. В нечисловой статистике предложен и изучен ряд типов непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы, в частности, доказана их состоятельность, изучена скорость сходимости и установлен примечательный факт совпадения наилучшей скорости сходимости в произвольном случае с той, которая имеет быть в классической теории для числовых случайных величин.

Дискриминантный, кластерный, регрессионный анализы в пространствах произвольной природы основаны либо на параметрической теории - и тогда применяется подход, связанный с асимптотикой решения экстремальных статистических задач - либо на непараметрической теории - и тогда используются алгоритмы на основе непараметрических оценок плотности.

Для проверки гипотез могут быть использованы статистики интегрального типа, в частности, типа омега-квадрат. Любопытно, что предельная теория таких статистик, построенная первоначально в классической постановке, приобрела естественный (завершенный, изящный) вид именно для пространств произвольного вида, поскольку при этом удалось провести рассуждения, опираясь на базовые математические соотношения, а не на те частные (с общей точки зрения), что были связаны с конечномерным пространством.

Представляют интерес результаты, связанные с конкретными областями статистики объектов нечисловой природы, в частности, со статистикой нечетких множеств, со случайными множествами (следует отметить, что теория нечетких множеств в определенном смысле сводится к теории случайных множеств, с непараметрической теорией парных сравнений, с аксиоматическим введением метрик в конкретных пространствах объектов нечисловой природы.

Для анализа нечисловых, в частности, экспертных данных весьма важны методы классификации. С другой стороны, наиболее естественно ставить и решать задачи классификации, основанные на использовании расстояний или показателей различия, в рамках статистики объектов нечисловой природы. Это касается как распознавания образов с учителем (другими словами, дискриминантного анализа), так и распознавания образов без учителя (т.е. кластерного анализа).

Статистические методы анализа нечисловых данных особенно хорошо приспособлены для применения в экономике, социологии и экспертных оценках, поскольку в этих областях от 50% до 90% данных являются нечисловими.

Динамика экспертной оценки
Динамика экспертной оценки

            Статистика рабочей силы

К трудовым ресурсам относится та часть населения, которая занята в общественном производстве или же способна работать, но временно не работающая по тем или иным причинам.

К трудовым ресурсам относят население трудоспособного возраста (т.е. мужчины — 16-59 лет, женщины 16-54 лет, за исключением инвалидов 1 и 2 групп и пенсионеров, получающих пенсию на льготных условиях), а также население старше и моложе трудоспособного возраста, фактически занятое в общественном хозяйстве.

Статистика рабочей силы исследует изменение, численность, состав, движение и динамику работающих.

Состав работников предприятий в зависимости от срока работы подразделяется на постоянных, сезонных и временных работников. Кроме того работающие подразделяются на две следующие группы:

- занятые в отраслях материального производства;

- занятые в отраслях непроизводственной сферы.

Статистическое изучение работников отраслей материального производства предусматривает их деление на две группы в соответствии с местом работников в процессе производства:

- персонал, занятый основной производственной деятельностью (промышленно-производственный персонал) — рабочие (основные и вспомогательные), ИТР, ученики, служащие, МОП, охрана;

- персонал, не связанный с основной производственной деятельностью (непромышленный персонал) — работники детских садов, клубов, медицинских учреждений и д.р.

Работники предприятия классифицируются по профессиональному и квалификационному признаку. Профессия - это вид или род трудовой деятельности, требующий определенной подготовки. Специальность- это вид трудовой деятельности в рамках одной и той же профессии (более дробное деление профессии). Квалификация - это степень и вид профессиональной обученности, определяемый для рабочих разрядами работ, которые они могут выполнять, а для служащих - специальным образованием, опытом, занимаемой должностью или званием. Каждому разряду тарифной сетки соответствует определенная часовая ставка заработной платы рабочего. В промышленности в основном применяется шестиразрядная тарифная сетка, при этом шестой разряд является высшим. Каждому тарифному разряду рабочего соответствует свой тарифный коэффициент, который представляет собой отношение ставки данного разряда к ставке 1-го разряда, принятой за единицу.

Определение численности работников предприятия. Учет численности работающих осуществляется на основании списочного состава работников предприятия, куда включаются постоянные, сезонные и временные работники, принятые на работу (на один и больше день) по основной производственной деятельности предприятия. Списочный состав работников определяется на каждом предприятии ежедневно. На основании табельного учета каждый календарный день фиксируется число явившихся и не явившихся на работу из списочного состава работников. Явочным человеко-днем считается день, когда работник явился на работу, независимо от продолжительности времени его работы. Так как списочная численность в отдельные дни может быть различна (в результате приема и увольнения), возникла необходимость вычислять среднюю списочную численность персонала за определенный период (месяц, квартал, год).

Средняя списочная численность работников вычисляется путем деления суммы численности списочного состава за все дни изучаемого периода на число календарных дней в данном периоде. При этом списочное число работников за выходные и праздничные дни принимается равным числу списочного состава предыдущего дня. Иначе, списочная численность может быть определена как отношение суммы явок и неявок за все дни периода к числу дней в периоде.

Среднесписочная численность работников за месяц определяется как простая средняя арифметической из численности рабочих на начало и конец месяца:

.Среднеквартальная списочная численность определяется как:

- средняя из месячных,

- как средняя хронологическая.

Среднесписочная численность определяется по формуле:

Среднесписочная численность работников
Среднесписочная численность работников

где Ч1, Ч2, …, Чi - численность работников за каждый календарный день; ni - число календарных дней отчетного месяца.

.Для того чтобы вычислить годовую среднесписочную численность, Ч1, Ч2, …, Чi - численность работников за каждый месяц; ni =12.

Для категории рабочих промышленного предприятия могут быть исчислены еще два показателя:

- среднее явочное число рабочих определяется как отношение числа явок на работу за все дни отчетного периода к числу рабочих дней предприятия за тот же период.

Среднеявочная численность работников определяется по формуле:

Среднеявочная численность
Среднеявочная численность

- среднее число фактически работавших рабочих определяется как отношение числа фактически работавших рабочих за все дни отчетного периода к числу рабочих дней предприятия за этот период.

Средняя численность фактически работавших исчисляется формулой:

Фактическая численность
Фактическая численность

Для характеристики уровня использования трудовых ресурсов исчисляется коэффициент использования средней списочной численности рабочих, который определяется как частное от деления среднего числа фактически работавших на их среднесписочную численность, рассчитанную за дни работы предприятия.

Коэффициент использования явочного числа определяется делением числа фактически работавших рабочих на их среднюю явочную численность.

Система показателей, характеризующих движение рабочей силы. Численность и состав работников предприятия меняются за счет приема и увольнения, перехода из одной категории персонала в другую и т.п. Можно выделить 4 группы факторов, определяющих движение работников: 1) демографические факторы (пополнение численности за счет прихода молодежи, ухода на пенсию, по болезни), 2) социальные факторы (переезд из сельской местности и обратно, поступление на учебу), 3) структурные факторы, связанные с возникновением новых отраслей, развитием региона и т.п., 4) текучесть кадров, вызванная неудовлетворенностью работников условиями труда, быта и т.п.

Абсолютные показатели движения рабочей силы:

абсолютный оборот по приему — количество принятых работников за определенный период;

абсолютный оборот по увольнению — количество уволенных работников за конкретный период. При этом определяют:

необходимый оборот — увольнения, вызванные производственной, государственной необходимостью или другими уважительными причинами (сокращение производства, призыв в армию и т.п.);

излишний оборот (или текучесть рабочей силы) — увольнения по неуважительным с точки зрения производства причинам (по собственному желанию, за прогулы и другие нарушения трудовой дисциплины).

Относительные показатели движения рабочей силы:

коэффициент оборота рабочей силы по приему — есть отношение общего числа принятых за отчетный период к среднесписочному числу рабочих за тот же период;

коэффициент оборота рабочей силы по увольнению — определяется путем деления общего числа уволенных в течение отчетного периода на среднесписочную численность рабочих за тот же период.

коэффициент текучести рабочей силы — есть отношение абсолютного размера текучести рабочей силы за данный период к среднесписочной численности рабочих за тот же период.

Система показателей использования рабочего времени. Под рабочим временем понимается конкретный период времени, в течение которого рабочий непосредственно занят выполнением порученной ему работы. В качестве основных единиц измерения рабочего времени используют:

отработанный человеко-день — это день, в который работник явился на работу и приступил к ней независимо от продолжительности.

отработанный человеко-час — им считается час фактической работы работника.

Целодневным простоем считается день, когда работник явился на работу, но по каким-то причинам (обычно от него независящим) к работе не приступил.

Календарный фонд рабочего времени (в человеко-днях) представляет собой общую сумму человеко-дней явок и неявок всех работников за календарный период, включая выходные и праздничные дни, а также целодневные простои.

Табельный фонд рабочего времени (в человеко-днях) равен календарному фонду за вычетом праздничных и выходных человеко-дней.

Максимально-возможный фонд рабочего времени в человеко-днях определяется путем вычитания из табельного фонда человеко-дней очередных отпусков. Максимально возможный фонд рабочего времени в человеко-часах вычисляют умножением того же фонда в человеко-часах на среднюю нормальную продолжительность рабочего дня.

К относительным показателям, отражающим использование того или иного фонда времени относят:

- коэффициент использования календарного фонда времени - это число отработанных человеко-дней = календарный фонд времени в человеко-днях;

- коэффициент использования табельного фонда времени - это число отработанных человеко-дней = табельный фонд времени в человеко-днях;

- коэффициент использования максимально возможного фонда времени - это число отработанных человеко-дней = максимально возможный фонд времени в человеко-днях.

В систему показателей использования рабочего времени также входят следующие:

- коэффициент использования продолжительности рабочего дня — определяется как отношение средней фактической урочной продолжительности рабочего дня к установленной. Средняя установленная (нормальная) продолжительность рабочего дня определяется как средняя арифметическая из нормальной продолжительности рабочего дня отдельных групп рабочих, взвешенная по числу работников, имеющих данную продолжительность рабочего дня;

- коэффициент использования продолжительности рабочего периода исчисляется как частное от деления фактического числа дней работы одного среднесписочного рабочего на число рабочих дней в отчетном периоде;

- полный или интегральный коэффициент характеризует использование рабочего времени как по числу дней работы на одного рабочего, так и по продолжительности рабочего дня. Этот показатель определяется как произведение коэффициента использования продолжительности рабочего дня на коэффициент использования продолжительности рабочего периода или как отношение числа отработанных человеко-часов к табельному фонду времени.

Данные учета рабочего времени позволяют определить равномерность распределения рабочей силы по сменам. С этой целью вычисляют следующие коэффициенты:

- коэффициент сменности отражает равномерность распределения рабочих по сменам. Он вычисляется как отношение общего числа рабочих, работающих во всех смены, к числу рабочих, работающих в наиболее заполненную смену;

- разделив коэффициент сменности на количество смен работы завода, получим коэффициент использования сменного режима.

- коэффициент использования рабочих мест — вычисляется как отношение общего числа работавших во всех сменах к числу рабочих мест во всех сменах.

Производительность труда - качественная его (труда) характеристика, показывающая способность работников к производству материальных благ в единицу времени. Производительность труда выдвигается в число важнейших показателей, на основе которых оценивается результат деятельности предприятий. Поэтому задачами статистики являются анализ показателей, характеризующих уровень и динамику производительности труда, и выявление резервов ее дальнейшего повышения.

Уровень производительности труда характеризуется количеством продукции, создаваемой в единицу времени (средней выработкой - прямой показатель), или затратами времени на производство единицы продукции (трудоемкость - обратный показатель).

Cредняя выработка W продукции в единицу времени определяется как отношение объема произведенной продукции Q к затратам труда Т (затратам рабочего времени):

Средняя выробтка
Средняя выробтка

Трудоемкость t единицы продукции является показателем, обратным производительности труда, и измеряется как отношение затрат рабочего времени Т к объему произведенной продукции Q:

Трудоемкость
Трудоемкость

Если исследуется производство однородной продукции, то исчисляются индивидуальные индексы следующими методами:

сопоставлением прямых показателей производительности труда:

Прямые показатели труда
Прямые показатели труда

сопоставлением обратных показателей (трудоемкости):

Обратные показатели труда
Обратные показатели труда

Общий индекс производительности труда. Здесь могут быть использованы следующие подходы. Сопоставление прямых показателей, когда в зависимости от выбора соответствующих единиц выражения продукции рассчитанный общий индекс может быть:

трудовым индексом производительности труда, где общий объем разнородной продукции выражен в нормо-часах рабочего времени ():

Трудовой индекс производительности
Трудовой индекс производительности

стоимостным индексом производительности труда, где общий объем разнородной продукции представлен в денежном выражении (). Подставляя в предыдущую формулу соответствующее выражение Q, получаем стоимостный индекс производительности труда:

Стоимостный индекс производительности
Стоимостный индекс производительности

Заработная плата представляет собой часть общественного продукта, поступающего в индивидуальное распоряжение работников в соответствии с количеством затраченного ими труда.

Фондом заработной платы называется общая сумма денежных средств, начисленная рабочим и служащим предприятия за определенный период.

Плановый фонд заработной платы определяется исходя из численности работающих, утвержденной на планируемый период, и планируемой средней заработной платы работников. Плановый фонда заработной платы также находится умножением планового объема нормативно-чистой продукции на установленный норматив зарат на заработную плату (норматив измеряется в копейках на один рубль нормативно-чистой продукции).

В фонд заработной платы включаются начисленные суммы: за выполненную работу; за неотработанное время, предусмотренное законодательством (очередные отпуска, перерывы в работе кормящих матерей и т.д.); доплаты за сверхурочное время; стоимость предоставляемых бесплатно или на льготных условиях жилищных и других услуг.

Не включаются в фонд зарплаты: плата суточных во время командировок; вознаграждения из фонда материального поощрения, начисления взносов по социальному страхованию; выдачи на спецодежду и питание; выплаты премий за счет специальных ассигнований (премии за изобретения и рационализацию и др.).

Фонд заработной платы рабочих подразделяется на следующие фонды:

- фонд часовой заработной платы — это зарплата, начисленная рабочим за фактически отработанные часы при нормальной продолжительности рабочей смены;

- фонд дневной заработной платы — это зарплата, начисленная за отработанные человеко-дни. Для его вычисления надо к часовому фонду з/п прибавить доплаты за сверхурочную работу и праздничные дни, за внутрисменные перерывы не по вине рабочего, оплату льготных часов подростков и т.д;

- фонд месячной заработной платы — это заработная плата, начисленная за месяц. В него входят фонд дневной з/п, доплаты за целодневные перерывы, подлежащие оплате, оплата очередных и дополнительных отпусков, доплата за выслугу лет, стоимость бесплатных услуг и натуральных выдач, предусмотренных законодательством, надбавки за работу в условиях Крайнего севера, выплата выходных пособий (при увольнении) и др;

На основании сведений о фондах заработной платы, определяют следующие виды средней заработной платы:

- средняя часовая заработная плата — определяется отношением фонда часовой з/п к количеству отработанных человеко-часов.

- средняя дневная з/п — определяется делением дневного фонда з/п на количество отработанных человеко-дней. Иначе средняя дневная з/п равна средней часовой з/п, умноженной на продолжительность рабочего дня и на коэффициент доплат до дневного фонда заработной платы. Коэффициент доплат до дневного фонда заработной платы показывает, во сколько раз дневной фонд з/п больше часового и определяется отношением первого ко второму. Таже зависимость существует и между индексами этих показателей:

- средняя месячная з/п — равна фонду месячной з/п, деленному на среднее списочное число работников. Или Средняя месячная з/п рабочих = Средняя часовая з/п * продолжительность рабочего дня * коэффициент доплат до дневного фонда з/п * продолжительность рабочего периода * коэффициент доплат до месячного фонда з/п. Таже зависимость и между индексами этих показателей:

Источники и ссылки

socio.msu.ru - Электронная библиотека социологического факультета МГУ им.Ломоносова

stathelp.ru- Статистическая помощь

ecsocman.edu.ru- Общая теория статистики - общественная наука, различный характер

chaliev.narod.ru - персональный сайт к.э.н. Чалиева А.А.

ru.wikipedia.org - энциклопедия он-лайн

s-university.ru/ - сайт Университета Синергия

habrahabr.ru - новостной журнал IT-тематики

statwot.ru - сервис для игроков WoT

forum.pokerom.ru - форум о покере

gks.ru официальный сайт Росстат

pokertableratings.com - покерная статистика

hi-edu.ru - Институт открытого образования

vsempomogu.ru - лекции по статистики


Просмотров 85552
Терм 01

Опубликовано на ForexAW.com 19.10.2009 - 07:55

Последнее редактирование 24.12.2013 - 09:44


Перепечатка материалов без прямой ссылки на ForexAW.com запрещена
© ForexAW.com
Реклама