Modelarea statică este o reprezentare sau descriere a unui anumit fenomen sau a unui sistem de relații între fenomene printr-un set de variabile (indicatori, caracteristici) și relații statistice dintre acestea. Scopul modelării statice (ca orice altă modelare) este de a prezenta cele mai esențiale trăsături ale fenomenului studiat într-o formă vizuală și accesibilă pentru studiu. Toate modelele statistice sunt concepute în cele din urmă pentru a măsura puterea și direcția relațiilor dintre două sau mai multe variabile. Cele mai complexe modele permit, de asemenea, să se judece structura relațiilor dintre mai multe variabile. Majoritatea modelelor statistice pot fi împărțite în linii corelaționale, structurale și cauzale. Modelele de corelație sunt folosite pentru a măsura relațiile „nedirecționale” în perechi între variabile, de exemplu. astfel de conexiuni în care componenta cauzală este absentă sau ignorată. Exemple de astfel de modele sunt coeficientul de corelație liniară pe perechi al lui Pearson, coeficienții de rang de corelații perechi și multiple și majoritatea măsurilor de asociere dezvoltate pentru tabelele de contingență (cu excepția coeficienților teoretici informaționali și a analizei log-liniare).

Modelele structurale în modelarea statică sunt concepute pentru a studia structura unui anumit set de variabile sau obiecte. Datele inițiale pentru studierea structurii relațiilor dintre mai multe variabile sunt matricea corelațiilor dintre acestea. Analiza matricei de corelație poate fi efectuată manual sau folosind metode de analiză statistică multidimensională - factor, cluster, metoda de scalare multidimensională. În multe cazuri, studierea structurii relațiilor dintre variabile este un pas preliminar în rezolvarea unei probleme mai complexe - reducerea dimensiunii spațiului caracteristic.

Pentru a studia structura unui set de obiecte se folosesc metode de analiză a clusterelor și scalare multidimensională. Ca date inițiale se utilizează matricea distanțelor dintre ele. Distanța dintre obiecte este mai mică, cu atât obiectele sunt mai „asemănătoare” între ele în sensul valorilor variabilelor măsurate pe ele; dacă valorile tuturor variabilelor pentru două obiecte sunt aceleași, distanța dintre ele este zero. În funcție de obiectivele studiului, modelele structurale pot fi prezentate sub formă de matrice (corelații, distanțe), structura factorială sau vizual. Rezultatele analizei cluster sunt cel mai adesea prezentate sub forma unei dendrograme; rezultatele analizei factoriale și scalarea multidimensională sunt prezentate sub forma unui grafic de dispersie. Structura matricei de corelație poate fi prezentată și sub forma unui grafic care reflectă cele mai semnificative relații dintre variabile. Modelele cauzale sunt concepute pentru a explora relațiile cauzale dintre două sau mai multe variabile. Variabilele care măsoară fenomenele cauzale sunt numite variabile independente sau predictori în statistică; Variabilele care măsoară fenomenele de consecință se numesc dependente. Majoritatea modelelor cauzale statistice presupun o variabilă dependentă și unul sau mai mulți predictori. Excepție fac modelele liniar-structurale, în care mai multe variabile dependente pot fi utilizate simultan, iar unele variabile pot acționa în același timp ca dependente în raport cu unii indicatori și ca predictori în raport cu alții.

Există două domenii de aplicare a metodei de modelare statistică: planificarea modelării prin simulare statică

• - pentru studiul sistemelor stocastice;
• - pentru rezolvarea problemelor deterministe.

Ideea principală care este folosită pentru rezolvarea problemelor deterministe folosind metoda modelării statistice este de a înlocui problema deterministă cu un circuit echivalent al unui sistem stocastic, caracteristicile de ieșire ale acestuia din urmă coincid cu rezultatul rezolvării problemei deterministe. Cu o astfel de înlocuire, eroarea scade odată cu creșterea numărului de teste (implementarea algoritmului de modelare) N.

Ca rezultat al modelării statistice a sistemului S se obține o serie de valori parțiale ale cantităților sau funcțiilor dorite, a căror prelucrare statistică face posibilă obținerea de informații despre comportamentul unui obiect sau proces real în momente arbitrare de timp. Dacă cantitatea de vânzare N este suficient de mare, atunci rezultatele obținute de modelare a sistemului dobândesc stabilitate statistică și pot fi acceptate cu suficientă acuratețe ca estimări ale caracteristicilor necesare procesului de funcționare a sistemului S.

Modelarea statistică este o metodă numerică de rezolvare a problemelor matematice, în care mărimile dorite sunt reprezentate de caracteristicile probabilistice ale unui fenomen aleator. Acest fenomen este modelat, după care caracteristicile necesare sunt determinate aproximativ prin prelucrarea statistică a „observațiilor” modelului.

Dezvoltarea unor astfel de modele constă în alegerea unei metode de analiză statistică, planificarea procesului de obținere a datelor, asamblarea datelor despre sistemul ecologic, algoritmizarea și calcularea computerizată a relațiilor statistice. Schimbarea tiparelor de dezvoltare a situației ecologice necesită repetarea procedurii descrise, dar într-o nouă capacitate.

Constatarea statistică a unui model matematic include alegerea tipului de model și determinarea parametrilor acestuia. Mai mult decât atât, funcția dorită poate fi fie o funcție a unei variabile independente (un singur factor), fie a mai multor variabile (multifactor). Sarcina de a alege tipul de model este o sarcină informală, deoarece aceeași dependență poate fi descrisă cu aceeași eroare printr-o varietate de expresii analitice (ecuații de regresie). O alegere rațională a tipului de model poate fi justificată prin luarea în considerare a mai multor criterii: compactitatea (de exemplu, descrisă de un monom sau polinom), interpretabilitate (capacitatea de a da un sens semnificativ coeficientului modelului) etc. Sarcina de calculare a parametrilor modelului selectat este adesea pur formală și se realizează pe un computer.

Atunci când se formează o ipoteză statistică despre un anumit sistem ecologic, este necesar să existe o serie de date diverse (bază de date), care poate fi nerezonabil de mare. O înțelegere adecvată a sistemului este asociată în acest caz cu separarea informațiilor neimportante. Atât lista (tipul) de date, cât și cantitatea de date pot fi reduse. Una dintre metodele de realizare a unei astfel de compresii a informațiilor de mediu (fără ipoteze a priori despre structura și dinamica ecosistemului observat) poate fi analiza factorială. Reducerea datelor se realizează prin metoda celor mai mici pătrate, componente principale și alte metode statistice multivariate, utilizând în viitor, de exemplu, analiza cluster.

Rețineți că informaţia primară de mediu are mai mult-mai puțin următoarele caracteristici:

– multidimensionalitatea datelor;

– neliniaritatea și ambiguitatea relațiilor din sistemul studiat;

- Eroare de măsurare;

– influența factorilor necontabilizați;

– dinamica spatiotemporala.

La rezolvarea primei probleme de alegere a tipului de model, se presupune că m date de intrare (x 1, x 2, ..., x m și n de ieșire (y 1, y 2, ..., y) sunt cunoscute. În acest caz, sunt posibile, în special, următoarele două modele în notație matriceală:

unde X și Y sunt parametri cunoscuți de intrare (ieșire) și de ieșire (intrare) ai unui obiect de mediu ("cutie neagră") sub formă de notație vectorială; A și B sunt matricele dorite ale coeficienților modelului constanți (parametrii modelului).

Alaturi de modelele indicate se consideră o formă mai generală de modelare statistică:

unde F este vectorul factorilor de influență ascunși; C și D sunt matricele de coeficienți necesare.

La rezolvarea problemelor de mediu Este recomandabil să folosiți atât modele matematice liniare, cât și neliniare, deoarece multe modele de mediu au fost puțin studiate. Ca urmare, se va lua în considerare multidimensionalitatea și neliniaritatea relațiilor modelate.

Pe baza unui model generalizat este posibil să se identifice factori ascunși interni ai proceselor de mediu studiate care nu sunt cunoscuți de inginerul de mediu, dar manifestarea lor se reflectă în componentele vectorilor X și Y. Această procedură este cea mai potrivită în cazul în care nu există relație strictă cauză-efect între valorile lui X și Y. Un model generalizat care ține cont de influența factorilor ascunși elimină o anumită contradicție între două modele cu matrice A și B, când de fapt două modele diferite ar putea fi folosite pentru a descrie același proces de mediu. Această contradicție este cauzată de sensul opus al relației cauză-efect dintre mărimile A și Y (într-un caz, X este intrarea, iar Y este ieșirea, iar în celălalt, invers). Un model generalizat, ținând cont de valoarea F, descrie un sistem mai complex din care sunt ieșite ambele valori X și Y, iar factorii ascunși F acționează asupra intrării.

În modelarea statistică este important să se utilizeze date a priori, când în timpul procesului de decizie se pot stabili unele regularități ale modelelor și se poate restrânge numărul potențial al acestora.

Să presupunem că este necesar să se creeze un model cu ajutorul căruia fertilitatea unui anumit tip de sol poate fi determinată numeric în 24 de ore, ținând cont de temperatura lui T și umiditatea W. Nici grâul, nici un măr nu pot produce o cultură în 24 de ore. Dar pentru semănatul de testare, puteți folosi bacterii cu un ciclu de viață scurt și puteți utiliza cantitatea de CO 2 P eliberată pe unitatea de timp ca criteriu cantitativ pentru intensitatea activității lor vitale. Atunci modelul matematic al procesului studiat este expresia

unde P 0 este un indicator numeric al calității solului.

Se pare că nu avem date despre forma funcției f(T, W) deoarece inginerul de sisteme nu are cunoștințele agronomice necesare. Dar nu este așa. Cine nu știe că la T≈0°C apa îngheață și, prin urmare, CO 2 nu poate fi eliberat, iar la 80°C are loc pasteurizarea, adică majoritatea bacteriilor mor. Datele a priori sunt deja suficiente pentru a afirma că funcția dorită este de natură cvasi-parabolică, aproape de zero la T = 0 și 80°C și are un extremum în acest interval de temperatură. Raționament similar cu privire la umiditate duce la faptul că extrema maximă a funcției dorite se înregistrează la W=20% și apropierea lui de zero la W=0 și 40%. Astfel, forma modelului matematic aproximativ a fost determinată a priori, iar sarcina experimentului este doar de a clarifica natura funcției f(T, W) la T = 20 ... 30 și 50 ... 60 ° C, precum și pentru W = 10 ... 15 și 25 ... 30% și determinarea mai precisă a coordonatelor extremului (care reduce volumul muncii experimentale, adică volumul datelor statistice).

Modelare Statistică

o metodă numerică de rezolvare a problemelor matematice, în care mărimile cerute sunt reprezentate de caracteristicile probabilistice ale unui fenomen aleator, se modelează acest fenomen, după care caracteristicile necesare sunt aproximativ determinate prin prelucrarea statistică a „observațiilor” modelului. De exemplu, este necesar să se calculeze fluxurile de căldură într-o placă metalică subțire încălzită, ale cărei margini sunt menținute la temperatură zero. Distribuția căldurii este descrisă prin aceeași ecuație ca și împrăștierea unei pete de vopsea într-un strat de lichid (vezi Conductivitate termică, Difuziune). Prin urmare, ei simulează mișcarea browniană plană a particulelor de „vopsea” de pe placă, monitorizându-le pozițiile în anumite momente. kτ, k= 0, 1, 2,... Se presupune aproximativ că într-un interval mic τ particula se mișcă cu o treaptă h la fel de probabil în toate direcţiile. De fiecare dată direcția este aleasă aleatoriu, indiferent de tot ce este anterior. Relația dintre τ și h determinat de coeficientul de conductivitate termică. Mișcarea începe la sursa de căldură și se termină atunci când se ajunge pentru prima dată la margine (se observă lipirea „vopselei” de margine). Fluxul de căldură Q (C) prin secțiunea C a limitei este măsurat prin cantitatea de vopsea care aderă. Cu cantitatea totala N particule conform legii numerelor mari o astfel de estimare dă o eroare relativă aleatorie de ordinul h datorită caracterului discret al modelului ales).

Valoarea dorită este reprezentată de așteptarea matematică (vezi așteptarea matematică) a unei funcții numerice f din rezultatul aleatoriu ω al fenomenului: , adică o integrală peste măsura probabilității P (vezi Măsurarea unei mulțimi). Pentru evaluare , unde ω 1 ,..., ω N -rezultatele simulate pot fi privite ca o formulă de cuadratura pentru integrala indicată cu noduri aleatoare ω kși eroare aleatorie R N este de obicei acceptat , consideră că o eroare mare este neglijabilă; Dispersia Df poate fi evaluat prin observații (vezi Teoria erorilor).

În exemplul de mai sus f(ω)= 1 , când traiectoria se termină la C; in caz contrar f(ω) = 0. Varianta

Desfășurarea fiecărui „experiment” este împărțită în două părți: „tragerea” unui rezultat aleatoriu ω și calculul ulterior al funcției f(ω). Când spațiul tuturor rezultatelor și măsura probabilității P sunt prea complexe, desenul se realizează secvenţial în mai multe etape (vezi exemplul). Selectarea aleatorie în fiecare etapă se realizează folosind numere aleatorii, de exemplu generate de un senzor fizic; Se folosește și imitația lor aritmetică - numere pseudoaleatoare (vezi numere aleatoare și pseudoaleatoare). Proceduri similare de selecție aleatorie sunt utilizate în statistica matematică și teoria jocurilor.

SM este utilizat pe scară largă pentru rezolvarea ecuațiilor integrale pe un computer, de exemplu, în studiul sistemelor mari (vezi Sistem mare). Sunt convenabile datorită versatilității lor; de regulă, nu necesită o cantitate mare de memorie. Dezavantajul sunt erorile aleatorii mari, care scad prea încet pe măsură ce crește numărul de experimente. Prin urmare, au fost dezvoltate metode de transformare a modelelor care fac posibilă reducerea împrăștierii valorilor observate și a volumului experimentului model.

Lit.: Metoda testelor statistice (metoda Monte Carlo), M., 1962; Ermakov S. M., Metoda Monte Carlo și probleme conexe, M., 1971.

N. N. Centsov.

Marea Enciclopedie Sovietică. - M.: Enciclopedia Sovietică. 1969-1978 .

Vedeți ce înseamnă „Modelare statistică” în alte dicționare:

Studiu de modelare statistică și econometrică a obiectelor de cunoaștere pe modelele lor statistice; construirea și studiul modelelor de obiecte, procese sau fenomene din viața reală (de exemplu: procese economice în ... ... Wikipedia

Modelare Statistică- o modalitate de a studia procesele de comportare a sistemelor probabilistice în condițiile în care interacțiunile interne din aceste sisteme sunt necunoscute. Constă în imitarea automată a procesului studiat, care este, parcă, copiat pe... ... Dicționar economic și matematic

O metodă de matematică aplicată și computațională, constând în implementarea pe un computer a stocasticii special dezvoltate. modele ale fenomenelor sau obiectelor studiate. Extinderea domeniului de aplicare a S. m. este asociată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiei și mai ales... ... Enciclopedie matematică

Modelarea situațiilor folosind modele statistice inerente fenomenului luat în considerare. Dicţionar de termeni de afaceri. Akademik.ru. 2001... Dicţionar de termeni de afaceri

Modelarea este studiul obiectelor de cunoaștere pe modelele lor; construirea și studierea modelelor de obiecte, procese sau fenomene din viața reală pentru a obține explicații ale acestor fenomene, precum și pentru a prezice fenomene de interes... ... Wikipedia

MODELARE SIMULARE în sociologie- un tip de modelare matematică care constă în reproducerea unui proces social sau a funcționării unui sistem social pe un computer. Aproape întotdeauna implică reproducerea unor factori aleatori care influențează fenomenul studiat și, în consecință,... ... Sociologie: Enciclopedie

MODELARE, STATISTICĂ- dezvoltarea diverselor modele care reflectă tiparele statistice ale obiectului, fenomenului descris. O caracteristică specifică comună a acestor modele este luarea în considerare a perturbărilor sau abaterilor aleatorii. Obiecte S.m. sunt diferite... ... Dicționar economic mare

MODELARE STATISTICĂ- reprezentarea sau descrierea unui anumit fenomen sau sistem de relaţii dintre fenomene printr-un set de variabile (indicatori, caracteristici) şi relaţii statistice dintre acestea. Scopul lui M.S. (ca orice alt modeling) imaginați-vă... ... Sociologie: Enciclopedie

Pentru a îmbunătăți acest articol, este recomandabil?: Corectați articolul conform regulilor stilistice ale Wikipedia. Modelare de simulare (situațională... Wikipedia

MODELARE SIMULARE- (...din eșantionul model francez) o metodă de studiere a oricăror fenomene și procese folosind teste statistice (metoda Monte Carlo) folosind un computer. Metoda se bazează pe trasarea (simularea) influenței factorilor aleatori asupra fenomenului studiat sau... ... Dicţionar Enciclopedic de Psihologie şi Pedagogie

Cărți

• Modelare statistică. Metode Monte Carlo. Manual pentru diplome de licență și master, Mikhailov G.A. Manualul este dedicat caracteristicilor modelării variabilelor aleatoare, proceselor și câmpurilor. O atenție deosebită este acordată integrării numerice, în special metodei Monte Carlo. Se da o solutie...

Ideea de selecție aleatorie.Înainte de a începe să descriem ipotezele statistice, să discutăm încă o dată conceptul de selecție aleatorie.

Lăsând deoparte detaliile și unele excepții (deși importante), se poate spune că toate analizele statistice se bazează pe ideea alegerii aleatorii. Acceptăm teza că datele disponibile au apărut ca urmare a unei selecții aleatorii dintr-o anumită populație generală, adesea imaginară. De obicei presupunem că această alegere aleatorie este produsă de natură. Cu toate acestea, în multe probleme această populație generală este destul de reală, iar alegerea din ea este făcută de un observator activ.

Pentru concizie, vom spune că toate datele pe care urmează să le studiem în ansamblu sunt o singura observatie. Natura acestei observații colective poate fi foarte diversă. Poate fi un singur număr, o secvență de numere, o secvență de caractere, un tabel de numere etc. Să notăm pentru moment această observație colectivă prin X. Odată ce numărăm X rezultat al unei selecţii aleatorii, trebuie să indicăm populaţia generală din care X a fost ales. Aceasta înseamnă că trebuie să indicăm acele valori care ar putea apărea în locul celei reale X. Să notăm această colecție prin X. O multime de X numit si spațiu de probă, sau spațiu de probă.

În plus, presupunem că alegerea specificată a avut loc în conformitate cu o anumită distribuție a probabilității pe mulțime X, conform căruia fiecare element al X are o anumită șansă de a fi selectat. Dacă X - este o mulțime finită, apoi fiecare dintre elementele sale X; există o probabilitate pozitivă R(X) pentru a fi ales. Selectarea aleatorie conform unei astfel de legi probabilistice este ușor de înțeles la propriu. Pentru seturi infinite mai complexe X este necesar să se determine probabilitatea nu pentru punctele sale individuale, ci pentru subseturi. Selectarea aleatorie a uneia dintre infinitele posibilități este mai dificil de imaginat, este similară cu alegerea unui punct X dintr-un segment sau regiune spațială X.

Relația dintre observație Xși spațiul de probă X,între elementele cărora probabilitatea este distribuită - exact la fel ca între rezultatele elementare și spațiul rezultatelor elementare cu care se ocupă teoria probabilității. Datorită acestui fapt, teoria probabilității devine baza statisticii matematice și, prin urmare, în special, putem aplica considerații probabilistice problemei testării ipotezelor statistice.

Regulă pragmatică. Este clar că, odată ce am adoptat un punct de vedere probabilistic cu privire la originea datelor noastre (adică, credem că au fost obținute prin selecție aleatorie), atunci toate judecățile ulterioare bazate pe aceste date vor fi de natură probabilistică. Orice afirmație va fi adevărată numai cu o anumită probabilitate, iar cu o anumită probabilitate și pozitivă se poate dovedi a fi falsă. Vor fi utile astfel de concluzii și este chiar posibil să se obțină rezultate fiabile pe această cale?

La ambele întrebări ar trebui să se răspundă pozitiv. În primul rând, cunoașterea probabilităților evenimentelor este utilă, întrucât cercetătorul dezvoltă rapid intuiția probabilistică, permițându-i să opereze cu probabilități, distribuții, așteptări matematice etc., beneficiind de aceasta. În al doilea rând, rezultatele pur probabilistice pot fi destul de convingătoare: o concluzie poate fi considerată practic de încredere dacă probabilitatea sa este aproape de una.

Se pot spune următoarele regulă pragmatică care ghidează oamenii și care leagă teoria probabilității cu activitățile noastre.

Considerăm practic sigur un eveniment a cărui probabilitate este apropiată de 1;

Considerăm că este practic imposibil pentru un eveniment a cărui probabilitate este aproape de 0.

Și nu numai că așa credem, ci și acționăm în conformitate cu aceasta!

Regula pragmatică expusă este, în sens strict, desigur, incorectă, deoarece nu protejează complet împotriva erorilor. Dar erorile de utilizare vor fi rare. Regula este utilă deoarece face posibilă aplicarea practic a concluziilor probabilistice.

Uneori, aceeași regulă este exprimată ușor diferit: într-un singur proces evenimentul improbabil nu are loc(și invers - are loc în mod necesar un eveniment, a cărui probabilitate este apropiată de 1). Cuvântul „singur” este inserat de dragul clarificării, deoarece într-o secvență suficient de lungă de repetări independente ale experimentului, evenimentul puțin probabil menționat (într-un experiment!) va avea loc aproape sigur. Dar aceasta este o situație complet diferită.

Rămâne neclar ce probabilitate ar trebui considerată scăzută. Nu există un răspuns cantitativ la această întrebare care să fie aplicabil în toate cazurile. Răspunsul depinde de ce pericol ne prezintă eroarea. Destul de des - atunci când se testează ipotezele statistice, de exemplu, vezi mai jos - se presupune că probabilitățile sunt mici, începând de la 0,01 ¸ 0,05. Un alt lucru este fiabilitatea dispozitivelor tehnice, de exemplu, frânele auto. Aici probabilitatea de defecțiune va fi inacceptabil de mare, să zicem 0,001, deoarece defecțiunea frânelor o dată la o mie de evenimente de frânare va duce la un număr mare de accidente. Prin urmare, atunci când se calculează fiabilitatea, este adesea necesar ca probabilitatea de funcționare fără defecțiuni să fie de ordinul 1-10 -6. Nu vom discuta aici cât de realiste sunt astfel de cerințe: dacă un model matematic inevitabil aproximativ poate oferi o asemenea acuratețe în calcularea probabilității și cum să comparăm apoi rezultatele calculate cu cele reale.

Avertizări 1. Ar trebui date câteva sfaturi cu privire la modul de construire a modelelor statistice, adesea în probleme care nu au o natură statistică evidentă. Pentru a face acest lucru, este necesar să se exprime trăsăturile inerente ale problemei în discuție în termeni legați de spațiul eșantion și distribuția probabilității. Din păcate, acest proces nu poate fi descris în termeni generali. Mai mult, acest proces este creativ și nu poate fi memora cum ar fi, să zicem, o masă de înmulțire. Dar poate invata sa, prin studierea tiparelor și exemplelor și urmându-le spiritul. Vom analiza mai multe astfel de exemple. În viitor, vom acorda o atenție deosebită și acestei etape a cercetării statistice.

2. La formalizarea problemelor reale pot apărea modele statistice foarte diverse. Cu toate acestea, teoria matematică a pregătit mijloacele pentru a studia doar un număr limitat de modele. Pentru o serie de modele standard, teoria a fost dezvoltată în detaliu, iar acolo se pot obține răspunsuri la principalele întrebări de interes pentru cercetător. Vom discuta câteva dintre aceste modele standard, de care ne ocupăm cel mai des în practică, în această carte. Altele pot fi găsite în ghiduri și cărți de referință mai specializate și detaliate.

3. Merită să ne amintim limitările instrumentelor matematice atunci când se formalizează matematic un experiment. Dacă este posibil, ar trebui să reducem problema la o problemă statistică standard. Aceste considerații sunt deosebit de importante atunci când planificare experiment sau cercetare; la colectarea de informații, dacă vorbim de o anchetă statistică; la configurarea experimentelor, dacă vorbim despre un experiment activ.

Observație statistică.

Esența observației statistice.

Etapa inițială a oricărei cercetări statistice este culegerea sistematică, organizată științific, de date despre fenomenele și procesele vieții sociale, numită observație statistică. Semnificația acestei etape a studiului este determinată de faptul că utilizarea numai a datelor complet obiective și suficient de complete obținute ca urmare a observației statistice în etapele ulterioare este capabilă să ofere concluzii bazate științific despre natura și modelele de dezvoltare ale obiectul studiat. Observarea statistică se realizează prin evaluarea și înregistrarea caracteristicilor unităților populației studiate în documentele contabile relevante. Datele astfel obţinute reprezintă fapte care caracterizează într-un fel sau altul fenomenele vieţii sociale. Utilizarea argumentației bazate pe dovezi nu contrazice utilizarea analizei teoretice, deoarece orice teorie se bazează în cele din urmă pe material faptic. Puterea probatorie a faptelor crește și mai mult ca urmare a prelucrărilor statistice, care asigură sistematizarea și prezentarea lor într-o formă comprimată. Observația statistică trebuie distinsă de alte forme de observație efectuate în viața de zi cu zi, bazate pe percepția senzorială. Numai o astfel de observație poate fi numită statistică care asigură înregistrarea faptelor stabilite în documentele contabile pentru generalizarea ulterioară a acestora. Exemple specifice de observare statistică sunt colectarea sistematică de informații, de exemplu, la întreprinderile de construcție de mașini despre numărul de mașini și componente produse, costuri de producție, profituri etc. Observarea statistică trebuie să îndeplinească cerințe destul de stricte: 1. Fenomenele observate trebuie au o anumită semnificație economică națională, valoare științifică sau practică, exprimă anumite tipuri socio-economice de fenomene. 2. Observarea statistică ar trebui să asigure colectarea de date în masă, care să reflecte întregul set de fapte legate de problema luată în considerare, deoarece fenomenele sociale sunt în continuă schimbare, dezvoltare și au stări calitative diferite.

Datele incomplete care nu caracterizează suficient de cuprinzător procesul duce la tragerea unor concluzii eronate din analiza lor. 3. Varietatea cauzelor și factorilor care determină dezvoltarea fenomenelor sociale și economice predetermina orientarea observației statistice, alături de culegerea de date care caracterizează direct obiectul studiat, pentru a ține cont de faptele și evenimentele aflate sub influența care se produc modificări ale stărilor sale. 4. Pentru a asigura fiabilitatea datelor statistice în etapa de observare statistică este necesară o verificare amănunțită a calității faptelor culese. Fiabilitatea strictă a datelor sale este una dintre cele mai importante caracteristici ale observației statistice. Defectele informațiilor statistice, exprimate în nefiabilitatea acesteia, nu pot fi eliminate în procesul de prelucrare ulterioară, astfel încât apariția lor îngreunează luarea deciziilor bazate științific și echilibrarea economiei. 5. Observarea statistică ar trebui efectuată pe baze științifice conform unui sistem, plan și reguli (program) pre-elaborate, oferind o soluție strict științifică tuturor problemelor programatice, metodologice și organizaționale.

Software și suport metodologic pentru observarea statistică.

Pregătirea pentru observarea statistică, asigurarea succesului cazului, presupune necesitatea rezolvării în timp util a unei serii de chestiuni metodologice legate de definirea sarcinilor, scopurilor, obiectelor, unităților de observare, elaborarea programelor și instrumentelor, precum și determinarea metodei de colectarea datelor statistice. Sarcinile de observare statistică decurg direct din sarcinile de cercetare statistică și constau, în special, în obținerea de date în masă direct asupra stării obiectului studiat, ținând cont de starea fenomenelor care influențează obiectul, și studierea datelor privind procesul de dezvoltare a fenomenelor. Scopurile supravegherii sunt determinate, în primul rând, de nevoile de suport informațional pentru dezvoltarea economică și socială a societății. Obiectivele stabilite pentru statistica de stat sunt clarificate și precizate de organele sale de conducere, în urma cărora sunt determinate direcțiile și sfera de activitate. În funcție de scop, se decide chestiunea obiectului observației statistice, adică. ce anume trebuie respectat. Un obiect este înțeles ca un ansamblu de obiecte materiale, întreprinderi, colectivități de muncă, indivizi etc., prin care se desfășoară fenomene și procese care fac obiectul cercetării statistice. Obiectele de observație, în funcție de obiective, pot fi, în special, mase de unități de echipamente de producție, produse, inventar, localități, regiuni, întreprinderi, organizații și instituții din diverse sectoare ale economiei naționale, populația și categoriile sale individuale. , etc. Stabilirea unui obiect de observare statistică este asociată cu determinarea limitelor acestuia pe baza unui criteriu adecvat, exprimat printr-o trăsătură restrictivă caracteristică numită calificare. Alegerea calificării are un impact semnificativ asupra formării populațiilor omogene și asigură imposibilitatea amestecării diferitelor obiecte sau subnumărării unei părți a obiectului. Esența obiectului de observație statistică este mai pe deplin înțeleasă când se consideră unitățile din care este compus: Unitățile de observație sunt elementele primare ale obiectului de observație statistică, care sunt purtători ai caracteristicilor înregistrate.

O unitate de raportare trebuie să fie distinsă de o unitate de observare. Unitatea de raportare este unitatea de observație statistică de la care se primesc informațiile supuse înregistrării în modul prescris. În unele cazuri, ambele concepte coincid, dar adesea au un sens complet independent. Se dovedește a fi imposibil și nepractic să se ia în considerare întregul set de caracteristici care caracterizează obiectul observației, prin urmare, atunci când se elaborează un plan de observare statistică, problema compoziției caracteristicilor care trebuie înregistrate în conformitate cu obiectivul ar trebui să fie atentă. și cu pricepere hotărâtă. O lista de caracteristici formulata sub forma unor intrebari adresate unitatilor de populatie, la care un studiu statistic trebuie sa raspunda, reprezinta un program de observatie statistica.

Pentru a obține o descriere cuprinzătoare a fenomenului studiat, programul trebuie să țină cont de întreaga gamă a caracteristicilor sale esențiale. Cu toate acestea, caracterul problematic al implementării practice a acestui principiu necesită includerea în program doar a celor mai esențiale trăsături care exprimă tipurile socio-economice ale fenomenului, cele mai importante caracteristici, proprietăți și relații ale acestuia. Domeniul de aplicare al programului este reglementat de cantitatea de resurse disponibile autorităților de statistică, calendarul de obținere a rezultatelor, cerințele privind gradul de detaliere al evoluțiilor etc. Conținutul programului este determinat de natura și proprietățile obiectului studiat, de scopurile și obiectivele studiului. Printre cerințele generale pentru elaborarea unui program se numără inadmisibilitatea includerii întrebărilor la care este dificil să se obțină răspunsuri exacte, complet de încredere, care să ofere o imagine obiectivă a unei anumite situații. Când se iau în considerare unele dintre cele mai importante caracteristici, se obișnuiește să se includă întrebări de control în program pentru a asigura coerența informațiilor primite. Pentru a spori verificarea reciprocă a întrebărilor și natura analitică a programului de observație, întrebările interdependente sunt aranjate într-o anumită secvență, uneori în blocuri de caracteristici interdependente.

Întrebările programului de observare statistică trebuie formulate clar, concis și concis, fără a permite posibilitatea unor interpretări diferite. Programul oferă adesea o listă de posibile opțiuni de răspuns, prin care se clarifică conținutul semantic al întrebărilor. Suportul metodologic pentru observarea statistică presupune că odată cu programul de observare se întocmește un program de desfășurare a acestuia. Obiectivele cercetării sunt formulate într-o listă de indicatori statistici generalizatori. Acești indicatori ar trebui obținuți ca urmare a prelucrării materialului colectat, a caracteristicilor cu care corespunde fiecărui indicator și a machetelor tabelelor statistice, care prezintă rezultatele prelucrării informațiilor primare. Programul de dezvoltare, prin identificarea informațiilor lipsă, vă permite să clarificați programul de observare statistică. Efectuarea observației statistice necesită pregătirea unor instrumente adecvate: formulare și instrucțiuni pentru completarea acestora. Un formular statistic este un document primar care înregistrează răspunsurile la întrebările programului pentru fiecare dintre unitățile populației. Prin urmare, formularul este un purtător de informații primare. Toate formularele sunt caracterizate de anumite elemente obligatorii: o parte de conținut, inclusiv o listă de întrebări de program, o coloană liberă sau mai multe coloane pentru înregistrarea răspunsurilor și a codurilor de răspuns, tipărirea titlului și a adresei. Pentru a asigura uniformitatea interpretării conținutului acestora, formele statistice sunt de obicei însoțite de instrucțiuni, de ex. instructiuni si explicatii scrise pentru completarea formularelor de observatie statistica. Instrucțiunile explică scopul observației statistice, caracterizează obiectul și unitatea acesteia, timpul și durata observării, procedura de pregătire a documentației și termenul limită pentru prezentarea rezultatelor. Cu toate acestea, scopul principal al instrucțiunilor este de a explica conținutul întrebărilor programului, cum să le răspundeți și să completați formularul.

Tipuri și metode de observare statistică.

Succesul colectării de date inițiale de înaltă calitate și complete, ținând cont de cerința de utilizare economică a resurselor materiale, forței de muncă și financiare, este determinat în mare măsură de decizia privind alegerea tipului, metodei și formei organizatorice de observare statistică.

Tipuri de observare statistică.

Necesitatea alegerii uneia sau a altei opțiuni de colectare a datelor statistice care se potrivește cel mai bine condițiilor problemei care se rezolvă este determinată de prezența mai multor tipuri de observații, care diferă în primul rând prin natura înregistrării faptelor în timp. Observația sistematică, efectuată continuu și în mod necesar pe măsură ce apar semne ale unui fenomen, se numește curent. Observarea curentă se realizează pe baza documentelor primare care conțin informații necesare pentru o descriere destul de completă a fenomenului studiat. Observația statistică efectuată la anumite intervale de timp egale se numește periodică. Un exemplu este recensământul populației. Observarea efectuată din când în când, fără a respecta o frecvență strictă sau o singură dată, se numește o singură dată. Tipurile de observare statistică sunt diferențiate luând în considerare diferențele de informații bazate pe caracterul complet al acoperirii populației. În acest sens, se face distincția între observațiile continue și cele necontinue. O observație continuă este aceea care ia în considerare toate unitățile populației studiate fără excepție. Observarea necontinuă este în mod evident orientată spre luarea în considerare a unei anumite părți, de obicei destul de masive, a unităților de observație, ceea ce face totuși posibilă obținerea unor caracteristici generalizatoare stabile ale întregii populații statistice. În practica statistică se folosesc diverse tipuri de observație necontinuă: selectivă, metoda în vrac, chestionar și monografică. Calitatea observării necontinue este inferioară rezultatelor observării continue, cu toate acestea, într-un număr de cazuri, observația statistică în general se dovedește a fi posibilă doar ca necontinuă. Pentru a obține o caracteristică reprezentativă a întregii populații statistice pentru o parte a unităților acesteia, se utilizează observația prin eșantion, bazată pe principiile științifice ale formării unei populații eșantion. Caracterul aleatoriu al selecției unităților de populație garantează imparțialitatea rezultatelor eșantionării și previne părtinirea acestora. Prin metoda matricei principale sunt selectate cele mai mari, cele mai semnificative unități ale populației, predominante în masa lor totală în funcție de caracteristica studiată. Un tip specific de observație statistică este o descriere monografică, care este o examinare detaliată a unui obiect separat, dar foarte tipic, care prezintă interes din punctul de vedere al studierii întregii populații.

Metode de observare statistică.

Diferențierea tipurilor de observație statistică este posibilă și în funcție de sursele și metodele de obținere a informațiilor primare. În acest sens, se face distincția între observarea directă, sondajul și observația documentară. Observarea directă se realizează prin numărarea, măsurarea valorilor semnelor, luarea citirilor instrumentelor de către persoane speciale care efectuează observații, cu alte cuvinte, înregistratoare. Destul de des, din cauza imposibilității utilizării altor metode, observarea statistică se realizează printr-un sondaj pe o anumită listă de întrebări. Răspunsurile sunt înregistrate într-o formă specială. În funcție de metodele de primire a răspunsurilor, se face distincția între metodele de redirecționare și cele corespondente, precum și metoda de autoînregistrare. Metoda sondajului de expediere este efectuată oral de către o persoană specială (ghișeu, expeditor), care completează simultan un formular sau un formular de sondaj.

Metoda anchetei corespondente este organizată de organele de statistică care distribuie formulare de anchetă unui anumit cerc de persoane pregătit corespunzător, numite corespondenți. Aceștia din urmă sunt obligați, conform acordului, să completeze formularul și să-l returneze organizației de statistică. Verificarea corectitudinii completării formularelor are loc în timpul anchetei prin autoînregistrare. Chestionarele sunt completate, ca și în metoda corespondentului, de către respondenți înșiși, dar sunt distribuite și colectate, precum și instruite și monitorizate pentru completarea corectă, de către enumeratori.

Forme organizatorice de bază ale observaţiei statistice.

Toată varietatea de tipuri și metode de observație se realizează în practică prin două forme organizatorice principale: raportare și observare special organizată. Raportarea statistică este principala formă de observare statistică în societatea socială, acoperind toate întreprinderile, organizațiile și instituțiile din sfera de producție și non-producție. Raportarea este prezentarea sistematică a documentației contabile și statistice în timp util sub formă de rapoarte care caracterizează cuprinzător rezultatele activității întreprinderilor și instituțiilor în perioadele de raportare. Raportarea este direct legată de documentele primare și contabile, se bazează pe acestea și reprezintă sistematizarea acestora, i.e. rezultatul prelucrării şi generalizării. Raportarea se realizează într-o formă strict stabilită, aprobată de Comitetul de Stat de Statistică al Rusiei. Lista tuturor formularelor care indică detaliile acestora (accesorii) se numește fișă de raportare. Fiecare formular de raportare trebuie să conțină următoarele informații: nume; numărul și data aprobării; denumirea întreprinderii, adresa și subordonarea acesteia; adresele la care se depune raportarea; frecvența, data prezentării, modalitatea de transmitere; conținut sub formă de tabel; componența oficială a persoanelor responsabile cu dezvoltarea și fiabilitatea datelor de raportare, i.e. obligat să semneze raportul. Varietatea condițiilor procesului de producție în diverse sectoare ale producției materiale, specificul procesului de reproducere în condiții locale, ținând cont de semnificația anumitor indicatori, determină diferența dintre tipurile de raportare. Există, în primul rând, raportări standard și specializate. Raportarea standard are aceeași formă și conținut pentru toate întreprinderile sau instituțiile din economia națională. Raportarea de specialitate exprimă aspecte specifice întreprinderilor individuale din industrie. Pe baza principiului frecvenței, raportarea se împarte în anuale și curente: trimestrial, lunar, bisăptămânal, săptămânal. În funcție de metoda de transmitere a informațiilor, se disting raportarea poștală și telegrafică. Recensămintele statistice servesc ca a doua formă organizațională ca importanță de observare statistică. Un recensământ este o observație statistică special organizată care are ca scop înregistrarea numărului și compoziției anumitor obiecte (fenomene), precum și stabilirea caracteristicilor calitative ale agregatelor acestora la un anumit moment în timp. Recensămintele furnizează informații statistice neprevăzute în raportare și, în unele cazuri, clarifică semnificativ datele contabile curente.

Pentru a asigura o calitate înaltă a rezultatelor recensământului statistic, se efectuează un complex de lucrări pregătitoare. Conținutul măsurilor organizatorice pentru pregătirea recensămintelor, efectuate în conformitate cu cerințele și regulile științei statistice, este stabilit într-un document special elaborat, numit plan organizatoric pentru observarea statistică. În planul organizatoric, problemele subiectului (executorului) de observare statistică, locul, ora, momentul și procedura de desfășurare, organizarea zonelor de recensământ, selecția și pregătirea lucrătorilor numărători, punându-le la dispoziție documentația contabilă necesară. , o serie de alte lucrări pregătitoare etc. Subiectul observării este organizația (instituția) sau divizia acesteia responsabilă cu observarea, organizând implementarea acesteia, precum și îndeplinind direct funcțiile de colectare și prelucrare a datelor statistice. Problema locului de observație (locul în care sunt înregistrate faptele) apare în primul rând atunci când se efectuează cercetări statistice și sociologice și se rezolvă în funcție de scopul studiului.

Timpul de observare este perioada de timp în care trebuie începută și finalizată lucrările de înregistrare și verificare a datelor obținute. Timpul de observare este selectat pe baza criteriului de mobilitate spațială minimă a obiectului studiat. Momentul critic la care sunt datate datele colectate ar trebui să fie distins de momentul observării.

Conceptul de observație statistică este un subiect destul de interesant de luat în considerare. Observațiile statistice sunt folosite aproape peste tot unde se poate determina aplicarea lor. În același timp, în ciuda domeniului larg de aplicare, observațiile statistice sunt un subiect destul de complex, iar erorile nu sunt neobișnuite. Cu toate acestea, în general, observațiile statistice ca subiect de luat în considerare sunt de mare interes.