Анализ статистических данных

Наблюдение и сбор данных

Наблюдения связаны с регистрацией, с помощью некоторых приборов, событий, процессов, явлений и тому подобное, которые подвергаются изучению. Обычно приборы регистрируют в количественном виде значение отдельных параметров, характеризующих объект исследования. Статистический анализ в подавляющем большинстве случаев оперирует с количественными данными. В ряде случаев, делаются попытки изучения

поведения объектов с помощью качественных данных, например:

• интенсивность цвета;

• тепловые излучения (тепло, горячо и т.д.);

Сбор данных предлагает создание некоторых хранилищ, в которых данные организованны

в определённые структуры. При этом структура баз данных и способы работы с ними во многом определяются целями статистического анализа и степенью априорных знаний о свойствах исследуемых объектов.

На этом этапе происходит описание закономерности поведения изучаемых объектов. Это осуществляется с помощью моделей различной природы.

Модель – это описание поведения объектов, отражающее основные их свойства с некоторой точки зрения.

С использованием модели тесно связано понятие адекватность – соответствие чему- либо. Принято различать 2 рода адекватности:

• сильная адекватность означает – установление законов, которым

подчиняется поведение объекта. Примером может служить физические

законы (Ньютона и др.);

• слабая адекватность предлагает, что используемая модель позволяет решить прикладную задачу (предсказания) с достаточной для исследователя точностью, при этом такая модель не обязана соответствовать реальным закономерностям поведения объекта.

В статистическом анализе в большинстве случаев используются модели слабой адекватности, особенно это касается исследования экономических процессов.

Принято различать классы моделей:

• информационные;

• физические (вещественные);

• вещественно - математические;

• логико-математические;

• имитационные

Информационные модели – описание свойств объектов средствами обычного разговорного языка. Любое понятие или определение – это вербальные модели.

Вещественная модель - уменьшенные копии реальных объектов. Таким образом можно моделировать только реально существующие объекты.

Вещественно – математические модели – физические объекты иной природы, чем исследуемые, но их поведение описывается одинаковыми математическими зависимостями. Часто возможность использования этой модели возникает при реализации решений дифференциальных уравнений.

Логико-математические модели – математические зависимости, с помощью которых используются свойства объектов чисто математическими средствами, или с помощью вычислительных экспериментов на компьютере. Иногда используются компьютерные модели, называющиеся алгоритмическими или имитационными.

Имитационные модели используются с целью воспроизведения поведения наблюдаемой

характеристики объекта в каких-либо условиях. Как правило, при этом используется моделирование не детерминированных событий, появления или отсутствие которых изменяет течение процесса. Одним из названий класса имитационных моделей являются метод Монте-Карло, который отражает некий удачный случай.

Принято различать модели:

• детерминированные;

• вероятностные.

Использование детерминированной модели основывается на уверенности, что модель по значениям одних переменных позволяет точно вычислить значение других, при этом предлагается полный контроль за условиями внешней среды. Детерминированные модели – есть предельный случай вероятностных моделей.

Вероятностные модели описывают поведение объектов как возможность реализации

каких-либо событий с указанием вероятности таких исходов.

Построение модели – означает выбор вида модели и её уточнение с помощью полученных

статистических данных. Уточнение – это вычисление значений некоторых параметров

модели.

Дата добавления: 2014-01-20