Разлика между версии на „Статистика“

От Администрация и управление
Направо към навигацията Направо към търсенето
Ред 1: Ред 1:
[[Image: The_Normal_Distribution.png|thumb|right|alt=Normalno razpredelenie.| Диаграма на [[нормално разпределение]], често използвано в статистиката.]]
+
[[Image: The_Normal_Distribution.png|thumb|300px|right|alt=Normalno razpredelenie.| Диаграма на [[нормално разпределение]], често използвано в статистиката.]]
 
'''Статистиката '''е '''наука за събиране, организиране, анализиране и интерпретиране на данни'''. Тя освен това се занимава и с планиране на събирането на данни за проучвания и експерименти. Статистиката изучава интерпретираните емпирични данни, използвайки [[теория на вероятностите|теорията на вероятностите]]. Статистиката може да се разглежда и като [[математическа дисциплина]], но се различава от повечето математически клонове по своята приложна насоченост. Статистическите методи се прилагат в широк кръг области като природните и обществените науки, [[бизнес]]а и държавното управление.
 
'''Статистиката '''е '''наука за събиране, организиране, анализиране и интерпретиране на данни'''. Тя освен това се занимава и с планиране на събирането на данни за проучвания и експерименти. Статистиката изучава интерпретираните емпирични данни, използвайки [[теория на вероятностите|теорията на вероятностите]]. Статистиката може да се разглежда и като [[математическа дисциплина]], но се различава от повечето математически клонове по своята приложна насоченост. Статистическите методи се прилагат в широк кръг области като природните и обществените науки, [[бизнес]]а и държавното управление.
  

Версия от 20:00, 17 юни 2012

Normalno razpredelenie.
Диаграма на нормално разпределение, често използвано в статистиката.

Статистиката е наука за събиране, организиране, анализиране и интерпретиране на данни. Тя освен това се занимава и с планиране на събирането на данни за проучвания и експерименти. Статистиката изучава интерпретираните емпирични данни, използвайки теорията на вероятностите. Статистиката може да се разглежда и като математическа дисциплина, но се различава от повечето математически клонове по своята приложна насоченост. Статистическите методи се прилагат в широк кръг области като природните и обществените науки, бизнеса и държавното управление.

Възникване и развитие

Kniga na John Graunt
Заглавна страница на книгата на Джон Граунт – „Природни и политически наблюдения върху регистрите на смъртността”.
John Graunt
Джон Граунт, 24 април 1620г. – 18 април 1674г.

Възникването и развитието на статистиката ката наука и като практическа дейност са свързани с нуждите на обществото от знания за неговото състояние. Историята „твърди”, че статистически сведения се събирали 3000г. пр. Хр. Първи в тази дейност е бил древният Египет, последван от древния Китай през 22 в. пр. Хр. Исторически, първоначално потребностите от знания и информация били задоволявани с данни за броя и състава на населението и съответно имота му. На статистиката като наука обаче се поставя началото в средата на 17в. като името й тогава било държавоведение. Това представявало словесно описание на състоянието на отделните държави. Етимологията на думата „статистика” от среднолатински е: statisticum е лекционен курс по държавни въпроси (от stat-, подобно на state - държава, estate - земя, владение, собственост (англ.), état (фр.) - държава, от лат. status - положение, състояние.

Някои учени считат публикуваната през 1663г. книга „Природни и политически наблюдения върху регистрите на смъртността“ (“Natural and Political Observations upon the Bills of Mortality”), чийто автор е Джон Граунт. Обхватът на статистиката се разширява през 19в. , обхващайки събирането и анализа на данни като цяло.

Основите на статистиката като математическа дисциплина са положени през 17в. с теорията на вероятностите от Блез Паскал и Пиер дьо Ферма.  Методът на най-малките квадрати е описан за пръв път от Карл Фридрих Гаус около 1794 година. Широката употреба на компютри в наши дни дава възможност за масово приложение на статистически изчисления върху големи обеми данни и довежда до появата на нови методи, чието използване при ръчни изчисления е трудно осъществимо.

Malki kvadrati
Апроксимация по метода на най-малките квадрати, представяща връзката между две статистически величини като квадратна парабола

Обхват

Някои считат статистиката като математическа наука, отнасяща се към събирането, анализа, интерпретацията или обяснението, и представянето на данни, докато други я считат за клон на математиката, занимаващ се със събирането и интерпретацията на данни. Заради емпиричните си корени и факта, че е фокусирана върху фактическите приложения, статистиката по принцип се счита по-скоро за отделна математическа наука отколкото за клон на математиката.

Статистиката подобрява качеството на данните чрез [експериментален дизайн|експерименталния дизайн]] и извадковите проучвания. Статистиката също така предоставя инструменти за предсказване и прогнозиране, използвайки се данни и статистически модели.

Основни понятия

Lineina Regresiya
При линейната регресия връзката между две статистически величини се апроксимира с линейна функция.
  • Масово явление – налице е тогава, когато множеството от единици, характеризиращо проявлението му, притежава определени закономерности, валидни за общността от единици като цяло.
  • Статистически метод – специфичен подход за характеризиране на присъщите за масовите явления статистически закономерности. Той се основава на закона за големите числа.
  • Статистическа съвкупност – много на брой единици, които в своето единство формират съвкупност.
  • Моментна съвкупност – съвкупност, при която регистрацията на нейните единици се извършва към един, строго определен момент от времето.
  • Периодна съвкупност – съвкупност, при която регистрацията на нейните единици се извършва последователно с тяхното възникване през определен период от време.
  • Генерална съвкупност – включва всички единици, чрез които се характеризира проявлението на дадено масово явление в определени времеви и пространствени граници.
  • Представителна съвкупност – обхваща част от единиците на генералната съвкупност. Нарича се репрезентативна извадка и служи за представяне на генералната съвкупност. За целта извадката се формира по начин, който позволява въз основа на изчислени от нея статистически характеристики да се правят изводи за генералната съвкупност.
  • Статистически признак – качествени характеристики на единиците на изучаваната статистическа съвкупност, които се отнасят до същностните страни на изследваното явление. Те биват: метрирани (прекъснати и непрекъснати), неметрирани (т.нар. дихотомни), постоянни, променливи, факторни и резултативни.
  • Статистически единици – елементите, които в своята общност формират статистическа съвкупност.
  • Статистически сведения – отнасят се за отделната единица на изучаваната статистическа съвкупност. Те се получават чрез регистрацията на значенията на съответни признаци при всяка единица на статистическата съвкупност.
  • Статистически данни – отнасят се за изучаваната статистическа съвкупност. Те са резултати от групировка и обобщаващи статистически характеристики.

Регистрацията на единиците на изучаваната съвкурност и тяхното разпределяне в групи се основават на определени скали:

  • Номинална скала – съдържа определения на неметриран признак. Единиците се разпределят в групи, обособени по словесно дефинираните значения на дадения признак. Разновидност на номиналната скала е дихотомната скала.
  • Рангова скала – на единиците на статистическата съвкупност се определя поредно място от 1 до N. Ранжирането на единиците се извършва по отношение на определена тяхна качествена характеристика, която не подлежи на непосредствено количествено измерване.
  • Ординална скала – съдържа определения на признак, които не са числови. Те обаче изразяват степента на различие по дадения признак.
  • Интервална скала – съдържа определения на метриран признак. Тя осигурява най-големи възможности за приложение на статистическите методи за анализ. Тя се класифицира като силна скала.

Размерът на изучаваните явления се изразява с честота:

  • Абсолютна честота –изразява броя на единиците от статистическата съвкупност, които се отличават по някакъв признак.
  • Относителна честота (статистическа вероятност) – Според закона за големите числа, колкото е по-голям броят на изледваните единици на генералната съвкупност, толкова по-малко наблюдаваните признаци се влияят от случайни причини и относителната честота се доближава до съответната вероятност.

Статистическите таблици се онагледяват графично чрез диаграми, където с определен мащаб се нанасят данните на признаците върху осите на подходящо избрана координатна система:

  • Линейни диаграми - графичният образ е линия, свързваща отделните точки, представящи данните.
  • Плоскостни диаграми - графичните образи са правоъгълници, триъгълници, кръгове и други.
Gretl, primer za software
Gretl, ример за софтуер за статистически изчисления с отворен код
Paradox na Simpson
Парадоксът на Симпсън за непрекъснати данни: положителна тенденция се появява за две отделни групи (синьо и червено), отрицателна тенденция (черно, прекъснатата линия) се появява, когато данните са комбинирани.

Статистически изследвания

Статистическото изследване е общност от дейности по събиране на статистически сведения, тяхната обработка и анализиране на получените статистически данни за същностните страни и закономерности на формиране и развитие на масово проявяващите се явления в определени времеви и пространствени граници. Статистическото изследване се извършва в три етапа:

  1. Статистическо наблюдение – отнася се до до събирането на необходимите статистически сведения;
  2. Статистическа групировка – извършва се систематизация на статистическите сведения;
  3. Статистически анализ – обхваща действията по изчисляване и анализиране на обобщаващите статистически характеристики.

Статистическите изследвания се делят на изчерпателни и репрезентативни (според обхвата) и текущи и еднократни (по отношение на времето).

Приложение на изчислителната техника

Бързото и постоянно увеличаване на мощността на изчислителната техника от средата на 20 век оказва сериозно влияние върху статистическата дейност. Ранните статистически модели почти винаги са линейни, но появата на мощни компютри с подходящи изчислителни алгоритми предизвиква по-силен интерес към нелинейни модели, като невронните мрежи, и довежда до появата на напълно нови методи, като обобщените линейни и йерархичните модели.

Широката достъпност до относително мощни компютри увеличава популярността на тежки от изчислителна гледна точка методи, като пермутационни тестове или извадки на Гибс. Компютърната революция води и до увеличаване на значението на експерименталната и емпирична статистика.

Статистически тестове и процедури

Вижте още

Източници

  • Т. Андерсон ; Перев. с англ. И. Г. Журбенко, В. П. Носко, Статистический анализ временных рядов
  • Бойко Иванов Атанасов, Количествени методи в управление на бизнеса
  • А. Афифи, С. Эйзен ; Отг. ред. Г. П. Башарина, Статистический анализ : Подход с использованием ЭВМ
  • Надежда Николаевна Бек, Дмитрий И. Голенко, Статистические методы оптимизации в экономических исследованиях
  • Мишев, Георги. Цветков, Стоян. Статистика за икономисти. София, Денеб-Консулт, 1995г.

Външни препратки