مدل سازی استاتیک نمایش یا توصیف یک پدیده یا سیستم معینی از روابط بین پدیده ها از طریق مجموعه ای از متغیرها (شاخص ها، ویژگی ها) و روابط آماری بین آنهاست. هدف از مدل سازی ایستا (مانند هر مدل سازی دیگری) ارائه اساسی ترین ویژگی های پدیده مورد مطالعه به صورت بصری و در دسترس برای مطالعه است. تمام مدل های آماری در نهایت برای اندازه گیری قدرت و جهت روابط بین دو یا چند متغیر طراحی شده اند. پیچیده ترین مدل ها همچنین به فرد اجازه می دهد تا در مورد ساختار روابط بین چندین متغیر قضاوت کند. بیشتر مدل های آماری را می توان به طور کلی به همبستگی، ساختاری و علی تقسیم کرد. از مدل‌های همبستگی برای اندازه‌گیری روابط «غیر جهت‌دار» زوجی بین متغیرها استفاده می‌شود. چنین پیوندهایی که در آنها جزء علی غایب یا نادیده گرفته شده است. نمونه‌هایی از این مدل‌ها عبارتند از ضریب همبستگی خطی زوجی پیرسون، ضرایب رتبه‌ای همبستگی‌های زوجی و چندگانه، و بیشتر معیارهای ارتباطی که برای جداول اقتضایی ایجاد شده‌اند (به استثنای ضرایب نظری اطلاعات و تحلیل لگ خطی).

مدل‌های ساختاری در مدل‌سازی استاتیک برای مطالعه ساختار مجموعه خاصی از متغیرها یا اشیاء طراحی می‌شوند. داده های اولیه برای مطالعه ساختار روابط بین چندین متغیر، ماتریس همبستگی بین آنها است. تجزیه و تحلیل ماتریس همبستگی را می توان به صورت دستی یا با استفاده از روش های تحلیل آماری چند بعدی - عامل، خوشه، روش مقیاس بندی چند بعدی انجام داد. در بسیاری از موارد، مطالعه ساختار روابط بین متغیرها یک گام مقدماتی برای حل یک مسئله پیچیده تر است - کاهش ابعاد فضای ویژگی.

برای مطالعه ساختار مجموعه ای از اشیا، از روش های تحلیل خوشه ای و مقیاس بندی چند بعدی استفاده می شود. ماتریس فواصل بین آنها به عنوان داده اولیه استفاده می شود. فاصله بین اشیاء کوچکتر است ، اشیاء از نظر مقادیر متغیرهای اندازه گیری شده روی آنها "مشابه" یکدیگر هستند. اگر مقادیر همه متغیرها برای دو شی یکسان باشد، فاصله بین آنها صفر است. بسته به اهداف مطالعه، مدل‌های ساختاری را می‌توان به صورت ماتریس (همبستگی، فاصله)، ساختار عاملی یا بصری ارائه کرد. نتایج تجزیه و تحلیل خوشه ای اغلب در قالب یک دندروگرام ارائه می شود. نتایج تحلیل عاملی و مقیاس بندی چند بعدی در قالب یک نمودار پراکنده ارائه شده است. ساختار ماتریس همبستگی را می توان در قالب یک نمودار نشان داد که مهمترین روابط بین متغیرها را منعکس می کند. مدل‌های علّی برای کشف روابط علی بین دو یا چند متغیر طراحی شده‌اند. متغیرهایی که پدیده های علی را اندازه گیری می کنند، در آمار، متغیرهای مستقل یا پیش بینی کننده نامیده می شوند. متغیرهایی که پدیده پیامدها را اندازه گیری می کنند وابسته نامیده می شوند. اکثر مدل‌های علّی آماری یک متغیر وابسته و یک یا چند پیش‌بین را فرض می‌کنند. استثناء مدل های خطی-ساختاری است که در آنها می توان از چندین متغیر وابسته به طور همزمان استفاده کرد و برخی از متغیرها می توانند همزمان در رابطه با برخی از شاخص ها به عنوان وابسته و در رابطه با برخی دیگر به عنوان پیش بینی کننده عمل کنند.

دو حوزه کاربرد روش مدل‌سازی آماری وجود دارد: برنامه‌ریزی مدل‌سازی شبیه‌سازی استاتیک

• - برای مطالعه سیستم های تصادفی؛
• - برای حل مسائل قطعی.

ایده اصلی که برای حل مسائل قطعی با استفاده از روش مدل‌سازی آماری استفاده می‌شود، جایگزینی مسئله قطعی با یک مدار معادل برخی از سیستم‌های تصادفی است که ویژگی‌های خروجی دومی با نتیجه حل مسئله قطعی مطابقت دارد. با چنین جایگزینی، خطا با افزایش تعداد تست ها کاهش می یابد (اجرای الگوریتم مدل سازی) ن.

در نتیجه مدلسازی آماری سیستم اسمجموعه ای از مقادیر جزئی از مقادیر یا توابع مورد نظر به دست می آید که پردازش آماری آنها به دست آوردن اطلاعاتی در مورد رفتار یک شی یا فرآیند واقعی در لحظات دلخواه در زمان ممکن می شود. اگر مقدار فروش نبه اندازه کافی بزرگ است، سپس نتایج مدل‌سازی سیستم به‌دست‌آمده ثبات آماری به دست می‌آورد و می‌تواند با دقت کافی به عنوان تخمین ویژگی‌های مورد نیاز فرآیند عملکرد سیستم پذیرفته شود. اس.

مدل‌سازی آماری روشی عددی برای حل مسائل ریاضی است که در آن مقادیر مورد نظر با ویژگی‌های احتمالی برخی پدیده‌های تصادفی نشان داده می‌شوند. این پدیده مدل‌سازی می‌شود، پس از آن ویژگی‌های مورد نیاز تقریباً با پردازش آماری "مشاهدات" مدل تعیین می‌شوند.

توسعه چنین مدل هایی شامل انتخاب روشی برای تجزیه و تحلیل آماری، برنامه ریزی فرآیند به دست آوردن داده ها، جمع آوری داده ها در مورد سیستم اکولوژیکی، الگوریتم سازی و محاسبه کامپیوتری روابط آماری است. تغییر الگوهای توسعه وضعیت اکولوژیکی مستلزم تکرار روش توصیف شده است، اما در ظرفیتی جدید.

یافته های آماری یک مدل ریاضی شاملانتخاب نوع مدل و تعیین پارامترهای آن. علاوه بر این، تابع مورد نظر می تواند تابعی از یک متغیر مستقل (تک عاملی) یا چندین متغیر (چند عاملی) باشد. وظیفه انتخاب نوع مدل یک کار غیررسمی است، زیرا همان وابستگی را می توان با همان خطا با انواع عبارات تحلیلی (معادلات رگرسیون) توصیف کرد. انتخاب منطقی نوع مدل را می توان با در نظر گرفتن تعدادی از معیارها توجیه کرد: فشردگی (به عنوان مثال، توصیف شده توسط یک تک جمله ای یا چند جمله ای)، تفسیرپذیری (توانایی معنا بخشیدن به ضریب مدل) و غیره. وظیفه محاسبه پارامترهای مدل انتخابی اغلب کاملاً رسمی است و در رایانه انجام می شود.

هنگام تشکیل یک فرضیه آماری در مورد یک سیستم اکولوژیکی خاص، داشتن مجموعه ای از داده های متنوع (پایگاه داده) ضروری است که می تواند به طور غیرمنطقی بزرگ باشد. درک کافی از سیستم در این مورد با جداسازی اطلاعات بی اهمیت همراه است. هم لیست (نوع) داده ها و هم مقدار داده ها را می توان کاهش داد. یکی از روش های انجام چنین فشرده سازی اطلاعات محیطی (بدون فرضیات پیشینی در مورد ساختار و پویایی اکوسیستم مشاهده شده) می تواند تحلیل عاملی باشد. کاهش داده ها با استفاده از روش حداقل مربعات، مؤلفه های اصلی و سایر روش های آماری چند متغیره انجام می شود، برای مثال در آینده از تحلیل خوشه ای استفاده می شود.

توجه داشته باشید که اطلاعات اولیه زیست محیطی داردکم و بیش ویژگی های زیر:

- چند بعدی بودن داده ها؛

- غیر خطی بودن و ابهام بودن روابط در سیستم مورد مطالعه؛

- خطای اندازه گیری؛

- تأثیر عوامل محاسبه نشده؛

- دینامیک مکانی و زمانی

هنگام حل اولین مشکل انتخاب نوع مدل، فرض می شود که m ورودی (x 1، x 2، ...، x m و n خروجی (y 1، y 2، ...، y) داده ها شناخته شده است. در این مورد، به طور خاص، دو مدل زیر در نمادگذاری ماتریسی ممکن است:

که در آن X و Y پارامترهای ورودی (خروجی) و خروجی (ورودی) یک شی محیطی ("جعبه سیاه") به شکل نماد برداری هستند. A و B ماتریس های مورد نظر ضرایب مدل ثابت (پارامترهای مدل) هستند.

به همراه مدل های مشخص شدهشکل کلی‌تری از مدل‌سازی آماری در نظر گرفته می‌شود:

که در آن F بردار عوامل تأثیرگذار پنهان است. C و D ماتریس های ضریب مورد نیاز هستند.

هنگام حل مشکلات زیست محیطیاستفاده از مدل‌های ریاضی خطی و غیرخطی توصیه می‌شود، زیرا بسیاری از الگوهای محیطی کمتر مورد مطالعه قرار گرفته‌اند. در نتیجه، چند بعدی بودن و غیرخطی بودن روابط مدل شده در نظر گرفته خواهد شد.

بر اساس یک مدل تعمیم یافتهشناسایی عوامل پنهان داخلی فرآیندهای محیطی مورد مطالعه که برای مهندس محیط زیست ناشناخته هستند، امکان پذیر است، اما تجلی آنها در اجزای بردارهای X و Y منعکس می شود. این روش در مواردی که وجود ندارد مناسب تر است. رابطه علت و معلولی دقیق بین مقادیر X و Y. یک مدل تعمیم یافته با در نظر گرفتن تأثیر عوامل پنهان، تضاد خاصی را بین دو مدل با ماتریس های A و B حذف می کند، در حالی که در واقع می توان از دو مدل مختلف برای توصیف یک فرآیند محیطی استفاده کرد. این تناقض ناشی از معنای مخالف رابطه علت و معلولی بین کمیت های A و Y است (در یک مورد X ورودی است و Y خروجی و در مورد دیگر برعکس). یک مدل تعمیم‌یافته، با در نظر گرفتن مقدار F، سیستم پیچیده‌تری را توصیف می‌کند که هر دو مقدار X و Y از آن خروجی می‌شوند و فاکتورهای پنهان F روی ورودی عمل می‌کنند.

در مدل‌سازی آماری استفاده از داده‌های پیشینی مهم است، زمانی که در طول فرآیند تصمیم‌گیری می‌توان قوانینی از مدل‌ها را ایجاد کرد و تعداد بالقوه آنها را محدود کرد.

فرض کنید لازم است مدلی ایجاد شود که به کمک آن بتوان حاصلخیزی نوع خاصی از خاک را با در نظر گرفتن دمای T و رطوبت W آن به صورت عددی در 24 ساعت تعیین کرد. 24 ساعت. اما برای کاشت آزمایشی می توان از باکتری هایی با چرخه زندگی کوتاه استفاده کرد و از مقدار فسفر CO 2 آزاد شده در واحد زمان به عنوان معیار کمی برای شدت فعالیت حیاتی آنها استفاده کرد. سپس مدل ریاضی فرآیند مورد مطالعه عبارت است

که در آن P 0 یک شاخص عددی کیفیت خاک است.

به نظر می رسد در مورد فرم تابع f(T, W) هیچ داده ای نداریم زیرا مهندس سیستم ها دانش زراعی لازم را ندارد. اما اینطور نیست. چه کسی نداند که در دمای 0 درجه سانتی گراد آب یخ می زند و بنابراین CO 2 نمی تواند آزاد شود و در دمای 80 درجه سانتی گراد پاستوریزاسیون اتفاق می افتد، یعنی بیشتر باکتری ها می میرند. داده های پیشینی در حال حاضر برای بیان اینکه تابع مورد نظر ماهیت شبه سهموی است، نزدیک به صفر در T = 0 و 80 درجه سانتیگراد است و دارای یک اکسترموم در این محدوده دما است، کافی است. استدلال مشابه در مورد رطوبت منجر به این واقعیت می شود که حداکثر حداکثر تابع مورد نظر در W=20٪ و نزدیک شدن آن به صفر در W=0 و 40٪ ثبت می شود. بنابراین، شکل مدل ریاضی تقریبی از پیش تعیین شده است، و وظیفه آزمایش تنها روشن کردن ماهیت تابع f(T, W) در T = 20 ... 30 و 50 ... 60 است. درجه سانتیگراد، و همچنین برای W = 10 ... 15 و 25 ... 30٪ و تعیین دقیق تر مختصات اکسترموم (که حجم کار آزمایشی، یعنی حجم داده های آماری را کاهش می دهد).

مدل سازی آماری

یک روش عددی برای حل مسائل ریاضی، که در آن مقادیر مورد نیاز با ویژگی های احتمالی برخی از پدیده های تصادفی نشان داده می شود، این پدیده مدل می شود، پس از آن ویژگی های لازم تقریباً با پردازش آماری "مشاهدات" مدل تعیین می شود. به عنوان مثال، لازم است جریان گرما را در یک صفحه فلزی نازک گرم شده محاسبه کنیم، که لبه های آن در دمای صفر حفظ می شود. توزیع گرما با همان معادله ای توصیف می شود که یک نقطه رنگ در لایه ای از مایع پخش می شود (به رسانایی حرارتی، انتشار مراجعه کنید). بنابراین، آنها حرکت براونی صفحه ذرات "رنگ" روی صفحه را شبیه سازی می کنند و موقعیت آنها را در لحظه ها زیر نظر می گیرند. کτ, ک= 0، 1، 2، ... تقریباً فرض می شود که در یک بازه کوچک τ ذره یک مرحله حرکت می کند. ساعتدر همه جهات به یک اندازه احتمال دارد. هر بار بدون توجه به همه موارد قبلی، جهت به طور تصادفی انتخاب می شود. رابطه بین τ و ساعتتوسط ضریب هدایت حرارتی تعیین می شود. حرکت از منبع گرما شروع می شود و با اولین بار رسیدن به لبه پایان می یابد (چسباندن "رنگ" به لبه مشاهده می شود). جریان حرارتی Q (C) از طریق بخش C از مرز با میزان چسبندگی رنگ اندازه گیری می شود. با تعداد کل نذرات طبق قانون اعداد بزرگ چنین تخمینی به دلیل گسستگی مدل انتخابی، خطای نسبی تصادفی از مرتبه h را می دهد.

مقدار مورد نظر با انتظارات ریاضی (به انتظارات ریاضی) یک تابع عددی نشان داده می شود. fاز نتیجه تصادفی ω پدیده: , به عنوان مثال، یک انتگرال بر روی اندازه گیری احتمال P (به اندازه گیری یک مجموعه مراجعه کنید). برای ارزیابی , که در آن ω 1،...، ω نتایج شبیه سازی شده N را می توان به عنوان یک فرمول مربعی برای انتگرال نشان داده شده با گره های تصادفی ω مشاهده کرد. کو خطای تصادفی آر N معمولاً پذیرفته می شود , در نظر گرفتن یک خطای بزرگ به عنوان ناچیز. پراکندگی Dfرا می توان از طریق مشاهدات ارزیابی کرد (به نظریه خطا مراجعه کنید).

در مثال بالا f(ω) = 1 , هنگامی که مسیر در C به پایان می رسد. در غیر این صورت f(ω) = 0. واریانس

انجام هر "آزمایش" به دو بخش تقسیم می شود: "تصاویر" یک نتیجه تصادفی ω و محاسبه بعدی تابع f(ω). هنگامی که فضای همه نتایج و اندازه گیری احتمال P بیش از حد پیچیده باشد، ترسیم به صورت متوالی در چند مرحله انجام می شود (به مثال مراجعه کنید). انتخاب تصادفی در هر مرحله با استفاده از اعداد تصادفی انجام می شود، به عنوان مثال توسط برخی حسگرهای فیزیکی تولید می شود. تقلید حسابی آنها نیز استفاده می شود - اعداد شبه تصادفی (به اعداد تصادفی و شبه تصادفی مراجعه کنید). روش های انتخاب تصادفی مشابهی در آمار ریاضی و تئوری بازی ها استفاده می شود.

SM به طور گسترده برای حل معادلات انتگرال در رایانه استفاده می شود، به عنوان مثال، در مطالعه سیستم های بزرگ (به سیستم بزرگ مراجعه کنید). آنها به دلیل تطبیق پذیری مناسب هستند؛ به عنوان یک قاعده، آنها به مقدار زیادی حافظه نیاز ندارند. نقطه ضعف آن خطاهای تصادفی بزرگ است که با افزایش تعداد آزمایش‌ها به کندی کاهش می‌یابد. بنابراین، روش هایی برای تبدیل مدل ها ایجاد شده است که امکان کاهش پراکندگی مقادیر مشاهده شده و حجم آزمایش مدل را فراهم می کند.

روشن:روش آزمون های آماری (روش مونت کارلو)، م.، 1962; Ermakov S. M.، روش مونت کارلو و مسائل مربوط به آن، M.، 1971.

N. N. Chentsov.

دایره المعارف بزرگ شوروی. - م.: دایره المعارف شوروی. 1969-1978 .

ببینید "مدل سازی آماری" در فرهنگ های دیگر چیست:

مطالعه مدل سازی آماری و اقتصادسنجی موضوعات دانش بر روی مدل های آماری آنها. ساخت و مطالعه مدل های اشیا، فرآیندها یا پدیده های واقعی (به عنوان مثال: فرآیندهای اقتصادی در ... ... ویکی پدیا

مدل سازی آماری- راهی برای مطالعه فرآیندهای رفتار سیستم های احتمالی در شرایطی که تعاملات داخلی در این سیستم ها ناشناخته است. این شامل تقلید ماشینی از فرآیند مورد مطالعه است، که همانطور که بود، بر روی... ... فرهنگ لغت اقتصادی و ریاضی

روشی از ریاضیات کاربردی و محاسباتی که شامل پیاده سازی تصادفی توسعه یافته بر روی رایانه است. مدل های پدیده ها یا اشیاء مورد مطالعه گسترش دامنه کاربرد S.m با پیشرفت سریع تکنولوژی و به ویژه... ... دایره المعارف ریاضی

مدل سازی موقعیت ها با استفاده از الگوهای آماری ذاتی در پدیده مورد بررسی. فرهنگ لغت اصطلاحات تجاری. Akademik.ru. 2001 ... فرهنگ لغت اصطلاحات تجاری

مدل‌سازی مطالعه موضوعات دانش بر روی مدل‌های آنهاست. ساخت و مطالعه مدل هایی از اشیاء، فرآیندها یا پدیده های واقعی به منظور دستیابی به توضیحات این پدیده ها و همچنین پیش بینی پدیده های مورد علاقه... ... ویکی پدیا

مدل سازی شبیه سازی در جامعه شناسی- نوعی مدل سازی ریاضی که شامل بازتولید یک فرآیند اجتماعی یا عملکرد یک سیستم اجتماعی در رایانه است. تقریباً همیشه شامل بازتولید عوامل تصادفی مؤثر بر پدیده مورد مطالعه است و در نتیجه... ... جامعه شناسی: دایره المعارف

مدل سازی، آماری- توسعه مدل های مختلف که منعکس کننده الگوهای آماری شی، پدیده توصیف شده است. یک ویژگی خاص مشترک این مدل ها در نظر گرفتن اختلالات یا انحرافات تصادفی است. اشیاء S.m. متفاوت هستند... ... فرهنگ لغت بزرگ اقتصادی

مدل سازی آماری- نمایش یا توصیف یک پدیده خاص یا سیستم روابط بین پدیده ها از طریق مجموعه ای از متغیرها (شاخص ها، ویژگی ها) و روابط آماری بین آنها. گل م.س. (مثل هر مدلینگ دیگری) تصور کنید... ... جامعه شناسی: دایره المعارف

برای بهبود این مقاله، توصیه می شود؟: مقاله را مطابق قوانین سبک ویکی پدیا تصحیح کنید. مدل سازی شبیه سازی (موقعیتی ... ویکی پدیا

مدل سازی شبیه سازی- (...از نمونه مدل فرانسوی) روشی برای مطالعه هر پدیده و فرآیندی با استفاده از آزمون های آماری (روش مونت کارلو) با استفاده از کامپیوتر. این روش مبتنی بر ترسیم (شبیه سازی) تأثیر عوامل تصادفی بر پدیده مورد مطالعه یا... ... فرهنگ دایره المعارف روانشناسی و آموزش

کتاب ها

• مدل سازی آماری روش های مونت کارلو کتاب درسی برای مقاطع کارشناسی و کارشناسی ارشد، Mikhailov G.A. کتاب درسی به ویژگی های مدل سازی متغیرهای تصادفی، فرآیندها و زمینه ها اختصاص دارد. توجه ویژه ای به ادغام عددی، به ویژه روش مونت کارلو می شود. راه حل داده شده است ...

ایده انتخاب تصادفیقبل از شروع توصیف فرضیه های آماری، اجازه دهید یک بار دیگر مفهوم انتخاب تصادفی را مورد بحث قرار دهیم.

از جزئیات و برخی استثنائات (هر چند مهم) که بگذریم، می توان گفت که تمامی تحلیل های آماری بر اساس ایده انتخاب تصادفیما این نظریه را می پذیریم که داده های موجود در نتیجه یک انتخاب تصادفی از یک جمعیت عمومی خاص، اغلب خیالی ظاهر شده اند. ما معمولاً فرض می کنیم که این انتخاب تصادفی توسط طبیعت تولید شده است. با این حال، در بسیاری از مشکلات این جمعیت عمومی کاملا واقعی است و انتخاب از بین آن توسط یک ناظر فعال انجام می شود.

برای اختصار، خواهیم گفت که تمام داده هایی که به طور کلی می خواهیم مطالعه کنیم، هستند یک مشاهدهماهیت این مشاهده جمعی می تواند بسیار متنوع باشد. این می تواند یک عدد واحد، یک دنباله از اعداد، یک دنباله از کاراکترها، یک جدول اعداد و غیره باشد. اجازه دهید فعلاً این مشاهده جمعی را با علامت گذاری کنیم ایکس.یک بار حساب می کنیم ایکسدر نتیجه یک انتخاب تصادفی، باید جمعیت عمومی را که از آن انتخاب شده است نشان دهیم ایکسانتخاب شد. این بدان معنی است که ما باید مقادیری را که می توانند به جای واقعی ظاهر شوند نشان دهیم ایکس.اجازه دهید این مجموعه را با علامت گذاری کنیم ایکس.یک دسته از ایکسهمچنین به نام فضای نمونه،یا فضای نمونه

ما همچنین فرض می کنیم که انتخاب مشخص شده مطابق با توزیع احتمال معینی در مجموعه اتفاق افتاده است ایکس،که بر اساس آن هر عنصر از ایکسشانس معینی برای انتخاب شدن دارد. اگر ایکس -یک مجموعه متناهی است، سپس هر یک از عناصر آن ایکس; احتمال مثبت وجود دارد آر(ایکس) انتخاب شود. انتخاب تصادفی با توجه به چنین قانون احتمالاتی به راحتی قابل درک است. برای مجموعه های بی نهایت پیچیده تر ایکسلازم است که احتمال را نه برای نقاط فردی آن، بلکه برای زیر مجموعه ها تعیین کنیم. تصور انتخاب تصادفی یکی از بی نهایت احتمال دشوارتر است، شبیه انتخاب یک نقطه است. ایکساز یک بخش یا منطقه فضایی ایکس.

رابطه بین مشاهده ایکسو فضای نمونه ایکس،بین عناصری که احتمال توزیع می شود - دقیقاً همان چیزی است که بین نتایج اولیه و فضای نتایج اولیه که نظریه احتمال با آن سروکار دارد. به لطف این، نظریه احتمالات مبنای آمار ریاضی می شود و بنابراین، به طور خاص، می توانیم ملاحظات احتمالی را برای مسئله آزمون فرضیه های آماری اعمال کنیم.

قانون عمل گرایانهواضح است که هنگامی که یک دیدگاه احتمالی در مورد منشاء داده های خود اتخاذ کردیم (یعنی معتقدیم که آنها با انتخاب تصادفی به دست آمده اند)، سپس تمام قضاوت های بعدی بر اساس این داده ها ماهیت احتمالی خواهند داشت. هر گزاره ای فقط با برخی احتمالات درست خواهد بود و با برخی احتمالات مثبت نیز ممکن است نادرست باشد. آیا چنین نتیجه گیری هایی مفید خواهد بود و آیا حتی می توان در این مسیر به نتایج قابل اعتمادی دست یافت؟

به هر دوی این سوالات باید پاسخ مثبت داد. اولاً، آگاهی از احتمالات رویدادها مفید است، زیرا محقق به سرعت شهود احتمالی را توسعه می دهد و به او اجازه می دهد تا با احتمالات، توزیع ها، انتظارات ریاضی و غیره از آن بهره مند شود. ثانیاً، نتایج کاملاً احتمالی می‌توانند کاملاً قانع‌کننده باشند: یک نتیجه می‌تواند عملاً قابل اعتماد در نظر گرفته شود که احتمال آن نزدیک به یک باشد.

موارد زیر را می توان گفت قاعده عمل گرایانهکه مردم را راهنمایی می کند و نظریه احتمال را با فعالیت های ما مرتبط می کند.

ما رویدادی را که احتمال آن نزدیک به آن است عملاً قطعی در نظر می گیریم 1;

ما عملاً برای رویدادی که احتمال آن نزدیک به آن است غیرممکن می دانیم 0.

و ما نه تنها چنین فکر می کنیم، بلکه مطابق با آن عمل می کنیم!

قاعده عمل گرایانه تعیین شده، به معنای دقیق، البته نادرست است، زیرا به طور کامل در برابر خطاها محافظت نمی کند. اما خطاهای هنگام استفاده از آن نادر خواهد بود. این قانون مفید است زیرا امکان اعمال عملی نتایج احتمالی را فراهم می کند.

گاهی اوقات همان قانون به طور کمی متفاوت بیان می شود: در یک کارآزمایی، رویداد بعید رخ نمی دهد(و بالعکس - لزوماً یک رویداد رخ می دهد که احتمال آن نزدیک است 1). کلمه "تک" به منظور شفاف سازی درج شده است، زیرا در یک توالی به اندازه کافی طولانی از تکرارهای مستقل آزمایش، رویداد نامحتمل ذکر شده (در یک آزمایش!) تقریباً به طور قطع رخ خواهد داد. اما این یک وضعیت کاملا متفاوت است.

هنوز مشخص نیست که چه احتمالی باید کم در نظر گرفته شود. هیچ پاسخ کمی برای این سوال وجود ندارد که در همه موارد قابل اجرا باشد. پاسخ بستگی به این دارد که خطا چه خطری برای ما داشته باشد. اغلب - هنگام آزمایش فرضیه های آماری، به عنوان مثال، به زیر مراجعه کنید - احتمالات کوچک فرض می شوند که از 0.01 ¸ 0.05 شروع می شود. مورد دیگر قابلیت اطمینان دستگاه های فنی، به عنوان مثال، ترمز خودرو است. در اینجا احتمال خرابی به طور غیر قابل قبولی بالا خواهد بود، مثلاً 0.001، زیرا خرابی ترمزها یک بار در هر هزار رویداد ترمز منجر به تعداد زیادی تصادف می شود. بنابراین، هنگام محاسبه قابلیت اطمینان، اغلب لازم است که احتمال عملکرد بدون خرابی در حد 1-10 -6 باشد. ما در اینجا بحث نمی کنیم که چنین الزاماتی چقدر واقعی هستند: آیا یک مدل ریاضی تقریبی ناگزیر می تواند چنین دقتی را در محاسبه احتمال ارائه دهد و چگونه می توان نتایج محاسبه شده و واقعی را مقایسه کرد.

هشدارها 1. در مورد چگونگی ساخت مدل های آماری، اغلب در مسائلی که ماهیت آماری آشکاری ندارند، باید توصیه هایی ارائه شود. برای انجام این کار لازم است ویژگی های ذاتی مسئله مورد بحث در قالب های مربوط به فضای نمونه و توزیع احتمال بیان شود. متأسفانه نمی توان این روند را به صورت کلی توصیف کرد. علاوه بر این، این فرآیند خلاقانه است و نمی تواند باشد حفظ کردنمثلاً یک جدول ضرب. اما او می تواند یاد بگیریم،با مطالعه الگوها و مثال ها و پیروی از روحیه آنها. ما به چند نمونه از این دست نگاه خواهیم کرد. در آینده نیز به این مرحله از تحقیقات آماری توجه ویژه ای خواهیم داشت.

2. هنگام رسمی کردن مسائل واقعی، مدل های آماری بسیار متنوعی می توانند به وجود بیایند. با این حال، نظریه ریاضی ابزاری را برای مطالعه تعداد محدودی از مدل ها آماده کرده است. برای تعدادی از مدل‌های استاندارد، این نظریه با جزئیات زیاد توسعه یافته است و در آنجا می‌توان به سؤالات اصلی مورد علاقه محقق پاسخ داد. ما در این کتاب برخی از این مدل های استاندارد را که اغلب در عمل با آنها سروکار داریم، مورد بحث قرار خواهیم داد. سایر موارد را می توان در راهنماها و کتاب های مرجع تخصصی و دقیق تر یافت.

3. هنگام رسمی کردن یک آزمایش، ارزش دارد که محدودیت های ابزارهای ریاضی را به خاطر بسپارید. در صورت امکان، باید موضوع را به یک مشکل آماری استاندارد تقلیل دهیم. این ملاحظات به ویژه هنگامی که اهمیت دارند برنامه ریزیآزمایش یا تحقیق؛ هنگام جمع آوری اطلاعات، اگر در مورد یک بررسی آماری صحبت می کنیم. هنگام تنظیم آزمایش ها، اگر در مورد یک آزمایش فعال صحبت می کنیم.

مشاهده آماری.

ماهیت مشاهده آماری.

مرحله اولیه هر تحقیق آماری، جمع آوری منظم و علمی سازمان یافته داده ها در مورد پدیده ها و فرآیندهای زندگی اجتماعی است که مشاهده آماری نامیده می شود. اهمیت این مرحله از مطالعه با این واقعیت مشخص می شود که استفاده از داده های کاملاً عینی و به اندازه کافی کامل به دست آمده در نتیجه مشاهدات آماری در مراحل بعدی قادر به ارائه نتایج علمی مبتنی بر ماهیت و الگوهای توسعه است. شی مورد مطالعه مشاهده آماری با ارزیابی و ثبت مشخصات واحدهای جمعیت مورد مطالعه در اسناد حسابداری مربوطه انجام می شود. داده‌های به‌دست‌آمده از این طریق نشان‌دهنده حقایقی است که به یک شکل پدیده‌های زندگی اجتماعی را مشخص می‌کند. استفاده از استدلال مبتنی بر شواهد با استفاده از تحلیل نظری منافاتی ندارد، زیرا هر نظریه در نهایت بر اساس مطالب واقعی است. قدرت اثبات حقایق در نتیجه پردازش آماری حتی بیشتر می‌شود که نظام‌بندی و ارائه آنها را به صورت فشرده تضمین می‌کند. مشاهدات آماری را باید از سایر اشکال مشاهده ای که در زندگی روزمره انجام می شود، بر اساس ادراک حسی متمایز کرد. فقط چنین مشاهده ای را می توان آماری نامید که ثبت حقایق ثابت شده در اسناد حسابداری را برای تعمیم بعدی آنها تضمین می کند. نمونه‌های خاص مشاهدات آماری عبارتند از جمع‌آوری سیستماتیک اطلاعات، به عنوان مثال، در شرکت‌های ماشین‌سازی در مورد تعداد ماشین‌ها و اجزای تولید شده، هزینه‌های تولید، سود و غیره. مشاهدات آماری باید الزامات نسبتاً دقیق را برآورده کند: 1. دارای اهمیت اقتصادی ملی خاص، ارزش علمی یا عملی، بیانگر انواع خاصی از پدیده های اجتماعی-اقتصادی است. 2. مشاهدات آماری باید جمع آوری داده های انبوه را تضمین کند که منعکس کننده کل مجموعه حقایق مربوط به موضوع مورد بررسی است، زیرا پدیده های اجتماعی دائما در حال تغییر، توسعه و دارای حالات کیفی متفاوت هستند.

داده‌های ناقصی که به‌اندازه کافی جامع توصیف نمی‌کنند، منجر به نتیجه‌گیری‌های اشتباهی می‌شود که از تجزیه و تحلیل آنها گرفته می‌شود. 3. تنوع علل و عواملی که توسعه پدیده های اجتماعی و اقتصادی را تعیین می کند، جهت گیری مشاهده آماری را به همراه مجموعه داده هایی که مستقیماً شی مورد مطالعه را مشخص می کند، برای در نظر گرفتن حقایق و رویدادهای تحت تأثیر از پیش تعیین می کند. که تغییرات در حالات آن رخ می دهد. 4. برای اطمینان از پایایی داده های آماری در مرحله مشاهده آماری، بررسی کامل کیفیت حقایق جمع آوری شده ضروری است. پایایی دقیق داده های آن یکی از مهم ترین ویژگی های مشاهدات آماری است. نقص در اطلاعات آماری که در غیرقابل اعتماد بودن آن بیان می شود، در فرآیند پردازش بیشتر قابل حذف نیست، بنابراین ظاهر آنها تصمیم گیری های علمی و متعادل سازی اقتصاد را دشوار می کند. 5. مشاهده آماری باید بر اساس یک سیستم، طرح و قوانین (برنامه) از پیش تدوین شده، بر مبنای علمی انجام شود و برای همه مسائل برنامه ای، روش شناختی و سازمانی راه حلی کاملاً علمی ارائه دهد.

نرم افزار و پشتیبانی روش شناختی برای مشاهده آماری.

آمادگی برای مشاهده آماری، حصول اطمینان از موفقیت پرونده، نیاز به حل به موقع تعدادی از مسائل روش شناختی مربوط به تعریف وظایف، اهداف، اشیاء، واحدهای مشاهده، توسعه برنامه ها و ابزارها و تعیین روش را فرض می کند. جمع آوری داده های آماری وظایف مشاهده آماری مستقیماً از وظایف تحقیقات آماری پیروی می کند و به ویژه شامل به دست آوردن داده های انبوه مستقیماً در مورد وضعیت جسم مورد مطالعه با در نظر گرفتن وضعیت پدیده هایی است که بر شیء تأثیر می گذارد و مطالعه داده ها در مورد شیء مورد مطالعه. فرآیند توسعه پدیده ها اهداف نظارت، اول از همه، با نیازهای حمایت اطلاعاتی برای توسعه اقتصادی و اجتماعی جامعه تعیین می شود. اهداف تعیین شده برای آمار دولتی توسط دستگاه های حاکمیتی آن روشن و مشخص می شود و در نتیجه جهت گیری ها و محدوده کار مشخص می شود. بسته به هدف، مسئله موضوع مشاهده آماری تصمیم گیری می شود، یعنی. دقیقا چه چیزی باید رعایت شود یک شی به عنوان مجموعه ای از اشیاء مادی، شرکت ها، گروه های کاری، افراد و غیره درک می شود که از طریق آنها پدیده ها و فرآیندهایی که در معرض تحقیقات آماری هستند انجام می شود. اهداف مشاهده، بسته به اهداف، می تواند به ویژه، انبوه واحدهای تجهیزات تولید، محصولات، موجودی، شهرک ها، مناطق، شرکت ها، سازمان ها و مؤسسات بخش های مختلف اقتصاد ملی، جمعیت و دسته های فردی آن باشد. ، و غیره. ایجاد یک موضوع مشاهده آماری با تعیین مرزهای آن بر اساس یک معیار مناسب همراه است که با برخی از ویژگی های محدود کننده مشخصه به نام صلاحیت بیان می شود. انتخاب صلاحیت تأثیر بسزایی در تشکیل جمعیت های همگن دارد و عدم امکان اختلاط اشیاء مختلف یا کم شمارش بخشی از شی را تضمین می کند. ماهیت موضوع مشاهده آماری با در نظر گرفتن واحدهایی که از آن تشکیل شده است به طور کامل درک می شود: واحدهای مشاهده عناصر اولیه موضوع مشاهده آماری هستند که حامل ویژگی های ثبت شده هستند.

واحد گزارشگر باید از واحد مشاهده متمایز شود. واحد گزارشگر واحد مشاهده آماری است که اطلاعات موضوع ثبت به روش مقرر از آن دریافت می شود. در برخی موارد، هر دو مفهوم بر هم منطبق هستند، اما اغلب آنها یک معنای کاملا مستقل دارند. به نظر می رسد که در نظر گرفتن کل مجموعه ویژگی های مشخص کننده موضوع مشاهده غیرممکن و غیر عملی است، بنابراین، هنگام توسعه یک طرح مشاهده آماری، موضوع ترکیب ویژگی هایی که باید مطابق با هدف ثبت شوند باید با دقت مورد توجه قرار گیرد. و ماهرانه تصمیم گرفت فهرستی از خصوصیات فرموله شده در قالب سوالات خطاب به واحدهای جامعه، که یک مطالعه آماری باید به آنها پاسخ دهد، نشان دهنده یک برنامه مشاهده آماری است.

برای به دست آوردن یک توصیف جامع از پدیده مورد مطالعه، برنامه باید طیف وسیعی از ویژگی های اساسی آن را در نظر بگیرد. با این حال، ماهیت مشکل ساز اجرای عملی این اصل، گنجاندن تنها اساسی ترین ویژگی هایی را در برنامه ضروری می کند که انواع اجتماعی-اقتصادی پدیده، مهمترین ویژگی ها، ویژگی ها و روابط آن را بیان می کند. دامنه برنامه با میزان منابع موجود در اختیار مقامات آماری، زمان به دست آوردن نتایج، الزامات برای درجه جزئیات پیشرفت ها و غیره تنظیم می شود. محتوای برنامه بر اساس ماهیت و ویژگی های شی مورد مطالعه، اهداف و اهداف مطالعه تعیین می شود. از جمله الزامات عمومی برای تهیه یک برنامه، غیرقابل قبول بودن شامل سؤالاتی است که به دست آوردن پاسخ های دقیق و کاملاً قابل اعتماد برای آنها دشوار است که تصویری عینی از یک موقعیت خاص ارائه می دهد. هنگام در نظر گرفتن برخی از مهمترین ویژگی ها، مرسوم است که سوالات کنترلی را در برنامه گنجانده شود تا از سازگاری اطلاعات دریافتی اطمینان حاصل شود. برای تقویت تأیید متقابل سؤالات و ماهیت تحلیلی برنامه مشاهده، سؤالات مرتبط به هم در یک توالی خاص مرتب می شوند، گاهی اوقات در بلوک هایی از ویژگی های به هم مرتبط.

سؤالات برنامه مشاهدات آماری باید به طور واضح، مختصر و مختصر فرموله شوند، بدون اینکه امکان تفاسیر مختلف وجود داشته باشد. این برنامه اغلب فهرستی از گزینه های پاسخ ممکن را ارائه می دهد که از طریق آن محتوای معنایی سؤالات روشن می شود. پشتیبانی روش شناختی برای مشاهده آماری فرض می کند که همزمان با برنامه مشاهده، برنامه ای برای توسعه آن تهیه می شود. اهداف تحقیق در فهرستی از شاخص های آماری تعمیم یافته فرموله شده است. این شاخص‌ها باید در نتیجه پردازش مواد جمع‌آوری‌شده، ویژگی‌هایی که هر شاخص با آن مطابقت دارد و طرح‌بندی جداول آماری که نتایج پردازش اطلاعات اولیه را ارائه می‌دهند، به دست آید. برنامه توسعه، با شناسایی اطلاعات گمشده، به شما امکان می دهد برنامه مشاهده آماری را روشن کنید. انجام مشاهدات آماری مستلزم تهیه ابزارهای مناسب است: فرم ها و دستورالعمل های تکمیل آنها. فرم آماری یک سند اولیه است که پاسخ سوالات برنامه را برای هر یک از واحدهای جمعیتی ثبت می کند. بنابراین، فرم حامل اطلاعات اولیه است. همه فرم ها با عناصر اجباری خاصی مشخص می شوند: یک قسمت محتوا، از جمله لیستی از سوالات برنامه، یک ستون رایگان یا چندین ستون برای ضبط پاسخ ها و کدهای پاسخ، چاپ عنوان و آدرس. برای اطمینان از یکنواختی تفسیر محتوای آنها، فرم های آماری معمولاً با دستورالعمل هایی همراه هستند، به عنوان مثال. دستورالعمل ها و توضیحات کتبی برای پر کردن فرم های مشاهده آماری. دستورالعمل ها هدف از مشاهده آماری را توضیح می دهند، موضوع و واحد آن، زمان و مدت مشاهده، روش تهیه اسناد و مهلت ارائه نتایج را مشخص می کنند. با این حال، هدف اصلی دستورالعمل، توضیح محتوای سوالات برنامه، نحوه پاسخگویی به آنها و پر کردن فرم است.

انواع و روش های مشاهده آماری.

موفقیت جمع آوری داده های اولیه با کیفیت بالا و کامل، با در نظر گرفتن نیاز به استفاده اقتصادی از منابع مادی، نیروی کار و مالی، تا حد زیادی با تصمیم گیری در مورد انتخاب نوع، روش و شکل سازمانی مشاهده آماری تعیین می شود.

انواع مشاهدات آماری.

نیاز به انتخاب یک یا گزینه دیگر برای جمع آوری داده های آماری که به بهترین وجه با شرایط مشکل حل شده مطابقت دارد با وجود چندین نوع مشاهده تعیین می شود که در درجه اول در ماهیت ثبت حقایق در طول زمان متفاوت است. مشاهده سیستماتیک، که به طور مداوم و لزوماً به عنوان نشانه هایی از یک پدیده ظاهر می شود، جریان نامیده می شود. مشاهدات فعلی بر اساس اسناد اولیه حاوی اطلاعات لازم برای توصیف نسبتاً کامل پدیده مورد مطالعه انجام می شود. مشاهدات آماری انجام شده در فواصل زمانی مساوی معین را دوره ای می نامند. نمونه آن سرشماری نفوس است. رصدی که هر از گاهی بدون رعایت فرکانس دقیق یا به صورت یکباره انجام می شود، یکباره نامیده می شود. انواع مشاهدات آماری با در نظر گرفتن تفاوت اطلاعات بر اساس کامل بودن پوشش جامعه متمایز می شوند. در این راستا بین مشاهدات پیوسته و ناپیوسته تمایز قائل می شود. مشاهده مستمر مشاهده ای است که تمام واحدهای جمعیت مورد مطالعه را بدون استثنا در نظر می گیرد. مشاهدات غیرمستمر به وضوح به سمت در نظر گرفتن بخش معینی و معمولاً کاملاً عظیم از واحدهای مشاهده گرایش دارد، که با این وجود امکان به دست آوردن ویژگی های تعمیم دهنده پایدار کل جامعه آماری را فراهم می کند. در عمل آماری از انواع مختلفی از مشاهده غیرمستمر استفاده می شود: روش انتخابی، انبوه، پرسشنامه و تک نگاری. کیفیت مشاهده غیرمستمر از نتایج مشاهده مستمر پایین تر است، با این حال، در تعدادی از موارد، مشاهده آماری به طور کلی تنها به عنوان غیرمستمر امکان پذیر است. برای به دست آوردن یک مشخصه نماینده کل جامعه آماری برای بخشی از واحدهای آن، از مشاهده نمونه بر اساس اصول علمی تشکیل جامعه نمونه استفاده می شود. ماهیت تصادفی انتخاب واحدهای جمعیتی بی طرفی نتایج نمونه گیری را تضمین می کند و از سوگیری آنها جلوگیری می کند. با استفاده از روش آرایه اصلی، بزرگترین، مهم ترین واحدهای جمعیت انتخاب می شوند که بر اساس ویژگی مورد مطالعه در جرم کل آنها غالب هستند. نوع خاصی از مشاهدات آماری یک توصیف تک نگاری است که بررسی دقیق یک شی جداگانه اما بسیار معمولی است که از نقطه نظر مطالعه کل جمعیت مورد توجه است.

روشهای مشاهده آماری.

تمایز انواع مشاهدات آماری نیز بسته به منابع و روش های کسب اطلاعات اولیه امکان پذیر است. در این راستا بین مشاهده مستقیم، پیمایش و مشاهده مستند تمایز قائل شد. مشاهده مستقیم با شمارش، اندازه گیری مقادیر نشانه ها، قرائت ابزار توسط افراد خاص که مشاهدات را انجام می دهند، به عبارت دیگر ضبط کننده ها انجام می شود. اغلب به دلیل عدم امکان استفاده از روش های دیگر، مشاهده آماری از طریق نظرسنجی بر روی لیست مشخصی از سؤالات انجام می شود. پاسخ ها در فرم مخصوص ثبت می شوند. بسته به روش های دریافت پاسخ، بین روش های ارسال و مکاتبات و همچنین روش ثبت نام خود تمایز قائل می شود. روش بررسی ارسال به صورت شفاهی توسط یک شخص خاص (پیشخوان، فورواردر) انجام می شود که به طور همزمان فرم یا فرم نظرسنجی را پر می کند.

روش نظرسنجی خبرنگاری توسط سازمان های آماری سازماندهی می شود که فرم های نظرسنجی را بین یک حلقه خاص آماده شده از افراد به نام خبرنگار توزیع می کنند. آنها طبق توافقنامه موظفند فرم را تکمیل و به سازمان آمار برگردانند. بررسی صحت پر کردن فرم ها در طی نظرسنجی با استفاده از ثبت نام خود انجام می شود. پرسشنامه ها مانند روش مکاتبه ای توسط خود پاسخ دهندگان پر می شود، اما توسط شمارش کنندگان توزیع و جمع آوری می شود و همچنین برای تکمیل صحیح آموزش و نظارت می شود.

اشکال اساسی سازمانی مشاهده آماری.

همه انواع و روش های مشاهده در عمل از طریق دو شکل اصلی سازمانی انجام می شود: گزارش دهی و مشاهده سازماندهی شده خاص. گزارش‌های آماری شکل اصلی مشاهده آماری در جامعه اجتماعی است که تمامی بنگاه‌ها، سازمان‌ها و مؤسسات حوزه‌های تولیدی و غیرتولیدی را پوشش می‌دهد. گزارشگری ارائه منظم اسناد حسابداری و آماری به موقع در قالب گزارش هایی است که به طور جامع نتایج کار شرکت ها و موسسات را در طول دوره های گزارش مشخص می کند. گزارشگری مستقیماً با اسناد اولیه و حسابداری مرتبط است، بر اساس آنها است و نشان دهنده نظام مندی آنها است، یعنی. نتیجه پردازش و تعمیم. گزارش‌دهی به صورت کاملاً مشخص و تأیید شده توسط کمیته آمار دولتی روسیه انجام می‌شود. فهرست تمام فرم ها که مشخصات آنها (لوازم جانبی) را نشان می دهد برگه گزارش نامیده می شود. هر فرم گزارش باید حاوی اطلاعات زیر باشد: نام; شماره و تاریخ تایید؛ نام شرکت، آدرس و تابع آن؛ آدرس هایی که گزارش به آنها ارسال می شود؛ فرکانس، تاریخ ارائه، روش انتقال؛ مطالب در قالب یک جدول؛ ترکیب رسمی افراد مسئول توسعه و قابلیت اطمینان داده های گزارش، یعنی. لازم به امضای گزارش تنوع شرایط فرآیند تولید در بخش های مختلف تولید مواد، ویژگی فرآیند تولید مثل در شرایط محلی، با در نظر گرفتن اهمیت شاخص های خاص، تفاوت در انواع گزارش را تعیین می کند. اول از همه گزارشگری استاندارد و تخصصی وجود دارد. گزارش استاندارد برای همه بنگاه ها یا مؤسسات در اقتصاد ملی شکل و محتوای یکسانی دارد. گزارش‌دهی تخصصی جنبه‌های خاص شرکت‌های منفرد در صنعت را بیان می‌کند. بر اساس اصل فراوانی، گزارش به سالانه و جاری تقسیم می شود: سه ماهه، ماهانه، دو هفته ای، هفتگی. بسته به روش انتقال اطلاعات، گزارش پستی و تلگراف متمایز می شود. سرشماری های آماری به عنوان دومین شکل سازمانی مهم مشاهده آماری عمل می کنند. سرشماری یک مشاهده آماری سازماندهی شده ویژه است که با هدف ثبت تعداد و ترکیب اشیاء (پدیده ها) خاص و همچنین تعیین ویژگی های کیفی مجموع آنها در یک نقطه خاص از زمان انجام می شود. سرشماری ها اطلاعات آماری را ارائه می دهند که در گزارش ارائه نشده اند و در برخی موارد به طور قابل توجهی داده های حسابداری جاری را روشن می کنند.

برای اطمینان از کیفیت بالای نتایج سرشماری آماری، مجموعه ای از کارهای مقدماتی انجام می شود. محتوای اقدامات سازمانی برای تهیه سرشماری، که مطابق با الزامات و قوانین علم آمار انجام می شود، در یک سند ویژه تدوین شده به نام برنامه سازمانی برای مشاهده آماری تنظیم شده است. در طرح سازمانی موضوعات موضوع (مجری) مشاهده آماری، مکان، زمان، زمان و نحوه انجام انجام، ساماندهی مناطق سرشماری، انتخاب و آموزش کارگران شمارشگر، ارائه مستندات حسابداری لازم به آنان. ، تعدادی کار مقدماتی دیگر و غیره موضوع مشاهده سازمان (موسسه) یا بخش آن است که مسئول مشاهده، سازماندهی اجرای آن و همچنین انجام مستقیم وظایف جمع آوری و پردازش داده های آماری است. مسئله محل مشاهده (محل ثبت حقایق) در درجه اول هنگام انجام تحقیقات آماری و جامعه شناختی مطرح می شود و بسته به هدف مطالعه حل می شود.

زمان مشاهده دوره زمانی است که در طی آن کار ثبت و تایید داده های به دست آمده باید شروع و تکمیل شود. زمان مشاهده بر اساس معیار حداقل تحرک فضایی شی مورد مطالعه انتخاب می شود. لحظه بحرانی که تاریخ داده های جمع آوری شده را باید از زمان مشاهده متمایز کرد.

مفهوم مشاهده آماری موضوع بسیار جالبی برای بررسی است. مشاهدات آماری تقریباً در همه جا که کاربرد آنها قابل تعیین است استفاده می شود. در عین حال، با وجود دامنه وسیع کاربرد، مشاهدات آماری موضوع نسبتاً پیچیده ای هستند و خطاها غیر معمول نیستند. با این حال، به طور کلی، مشاهدات آماری به عنوان موضوعی برای بررسی بسیار مورد توجه است.