asistenţă statistică

Știința modernă se bazează pe interrelaționarea tuturor fenomenelor naturii și societății. Volumul de producție a întreprinderii este legată de numărul de angajați. motoare. Costul instalațiilor de producție și mai multe caracteristici.

Este imposibil de controlat fenomenul. prezice dezvoltarea lor fără a studia natura. putere și alte caracteristici ale obligațiunilor. Prin urmare, metodele de cercetare. Măsurători de relații constituie o parte foarte importantă a metodologiei cercetării științifice. inclusiv statistici.

Există două tipuri de conexiuni între diferite fenomene și caracteristicile lor. funcționale sau strict determinist. pe de o parte. statistice și deterministe sau stocastice - pe de altă parte. definească în mod strict diferența dintre aceste tipuri de comunicare poate fi atunci. atunci când primesc o formulare matematică. Pentru simplificare, vom vorbi despre legătura dintre cele două fenomene sau două semne. ecuație matematică este afișată sub formă de relație între două variabile.

În cazul în care modificarea valorii unei a doua variabilă variază într-un anumit fel. t. e. valoarea unei variabile corespunde în mod necesar una sau mai precis valori predeterminate ale celeilalte variabile. conexiunea dintre ele este funcțional.

De multe ori vorbim de respectarea strictă este doar o valoare a doua a variabilelor pentru fiecare valoare a primei. dar acest lucru nu este adevărat. De exemplu. relația dintre y și x este strict funcțional. în cazul în care. dar valoarea lui x = 4 corespunde mai multor. și cele două valori. y = 1 + 2; y = 2 - 2. Ecuațiile grade mai mari pot avea mai multe rădăcini. Noi. desigur. Rămâne funcțional.

Legătura funcțională între cele două cantități este posibilă numai cu condiția. dintre care a doua depinde numai de prima și nimic mai mult. Natura reală (și chiar și cu atât mai mult într-o societate) nu au astfel de conexiuni; acestea sunt doar abstractii. utile și necesare în analiza fenomenelor. dar simplifică realitatea. Dependența funcțională a magnitudinii y de mai mulți factori x 1 x 2 x n este posibilă numai în cazul. dacă valoarea y este întotdeauna depinde de factorii enumerați set x x 1. 2. x k și nimic mai mult. În același timp, toate fenomenele și procesele din lumea reală a nelimitate legate. și nu există nici un număr finit de variabile k, ele sunt absolut plin de ei înșiși ar determina valoarea y dependente. Prin urmare. dependența funcțională multiplă de variabile, există și o abstracție. simplifică realitatea.

Cu toate acestea, o astfel de știință. ca mecanic. Inginerie electrică. acustică. economie politică, și altele. utilizați cu succes vedere link-uri ca o funcție nu numai în scopuri analitice. dar de multe ori cu scopul de prognoză. Acest lucru este posibil deoarece. că, în sisteme simple de variabile de interes este în principal depinde (de ex. 99%, sau chiar 99,99%) din alte câteva variabile, sau numai pe o singură variabilă. Faptul că există o legătură într-un astfel de sistem este simplu, deși nu este complet funcțională. dar, practic, foarte aproape de asta. De exemplu. lungimea anului (perioada orbitala Pământului în jurul Soarelui) este aproape funcțional depinde numai de masa Soarelui și distanța Pământului de la ea. De fapt, depinde într-o foarte mică măsură, și de la masele. și distanța de la Pământ la alte planete. dar tu le (și chiar mai mult de milioane de ori mai îndepărtate stele) denaturare a comunicării funcționale pentru toate scopurile practice fac. cu excepția astronauticii. neglijabilă.

Stocastic relație deterministă nu are restricții și condiții. conexiune funcțională inerentă. În cazul în care modificarea valorii unei variabile și pe al doilea într-o anumită măsură, să ia cu privire la orice valoare cu anumite probabilități. dar valoarea medie a acestuia sau alte caracteristici statistice (masa) sunt modificate printr-o anumită lege - este o relație statistică. Cu alte cuvinte. la relația statistică la valori diferite ale unei variabile corespund diferitelor distribuții ale valorilor altei variabile.

În prezent, știința nu cunoaște o definiție mai largă a comunicării. Toate comunicațiile. care poate fi măsurată și exprimată numeric. încadrează în definiția „relațiilor statistice“, inclusiv funcționalitatea. Acestea din urmă sunt un caz special al relațiilor statistice. Atunci când valoarea unei variabile corespunde „distribuției“ a valorilor al doilea. constând din una sau mai multe valori și au credibilitate. egal „la unul. Desigur. diferență calitativă distribuții foarte probabilistice și valori individuale. având unități (de încredere), probabilitatea este atât de mare. că, deși legăturile funcționale și se potrivesc în sensul larg al definiției relației statistice. Cu toate acestea, toate motivele pentru a vorbi de două tipuri de obligațiuni.

Relația de corelare este numit cel mai important caz special al relației statistice. care constă în aceea. că diferitele valori ale unei variabile corespunde cu valoarea medie diferită de cealaltă. Odată cu modificarea valorii x caracteristică variază în mod regulat valoarea medie caracteristică y; în timp ce, în fiecare caz, valoarea caracteristică y (cu diferite probabilități) poate lua mai multe valori diferite.

Dacă C schimbarea valorii caracteristice valorii medii x nu se schimbă semnul în mod regulat. dar schimbările în mod regulat alte caracteristici statistice (variații ale performanței. asimetrie. aplatizării și așa mai departe. p.), atunci conexiunea este nici o corelație. deși statisticile.

Link-ul statistic între cele două caracteristici (variabile) sugerează. că fiecare dintre ele are o variație aleatorie a valorilor individuale în raport cu media. În cazul în care o astfel de variație are un singur semn. și alte valori sunt în mod rigid deterministic. vorbim doar de regresie. dar nu o statistică (în special în corelație) conexiunea. De exemplu. în analiza seriilor de timp poate fi măsurată prin regresie produce o serie de niveluri (cu volatilitate ocazională) cu privire la numărul de ani. Dar nu se poate vorbi despre corelația dintre ele și să aplice parametrii de corelație cu interpretarea lor corespunzătoare (a se vedea. Ch. 9).

Corelația cuvânt inventat în statisticile biolog britanic și statistician Francis Galton la sfârșitul secolului al XIX-lea. Apoi, a fost scris ca «corelaŃie» (line), dar nu numai „conexiune“ (relație), și „modul de a comunica“, adică. E. Conexiunea. dar nu și în obicei în timp ce forma funcțională. În știință, în general. și anume în paleontologie. termenul „corelare“ aplicat mai devreme. la sfârșitul XYI1I în. celebrul paleontolog francez (un specialist în fosile de animale și plante din epocile anterioare) Zhorzh Kyuve. El a introdus chiar și „legea de corespondență“ părți și organe de animale. „Legea corelației“ ajută la restabilirea craniului găsit în săpături. oase, și așa mai departe. e. fața animalului și locul său în sistem. dacă craniul cu coarne. a fost un ierbivor. și membrele sale au avut copitelor; în cazul în care gheara - animal sălbatic fără coarne. dar cu colti mari.

Este cunoscut pentru următorul cont de Cuvier și „legea de corespondență.“ În zilele de sărbătoare a studenților universitare am decis să joace o glumă pe profesorul Cuvier. Ele imbraca unul dintre elevii din piele de capră, cu coarne și copite și l-au arborat în fereastra de la dormitor Cuvier. copite costumați a tunat și a țipat. „O să-ți mănânc!“. Cuvier treaz. Am văzut o siluetă cu coarne și a răspuns calm. „Dacă aveți coarne și copite. în conformitate cu legea Corelare ierbivore. și nu pot mânca. Și pentru ceva. nu cunosc legea de corespondență. obține un deuce!“.

Corelația dintre atributele pot apărea în diferite moduri. Cel mai important mod - cauzarea variabilei rezultante (variațiile sale) ale variabilei factor de variație. De exemplu. semn de x - evaluarea punctul fertilității solului. sign in - randamentului culturilor. Există destul de clar logic. Care este semnul servește ca variabilă (factor) x independent. care - ca variabilă (rezultat) y dependente.

Destul de o interpretare diferită este necesară în studiul de corelare între cele două consecințe ale unei cauze comune. Cunoscut exemplu clasic. Powered cel mai mare începutul secolului al XX-statistician în România. A. A. Chuprovym. în cazul în care ca un semn pentru a lua x numărul de pompieri din oraș. și un semn - valoarea pierderilor pentru anul în oraș pe foc. între semnele de x și y împreună orașe din România este corelație pozitivă semnificativă; în medie. Cu cat mai multe pompieri din oraș. cu atât mai mare pierderile de la incendii. Nu dacă pompierii au fost implicați în incendiere, de teama de a pierde locul de muncă. Dar, într-un alt caz. Această corelație nu poate fi interpretată ca o legătură de cauză și efect; ambele caracteristici - investigare solidarizează - mărimea orașului. Este destul de logic. că în orașele mari departamente mari de foc. dar mai mult și incendii. și pierderi pe ele pentru un an. Ceea ce în orașele mici.

A treia cale de apariție a corelației - caracteristici de corelare. fiecare dintre care este motivul. și efectul. Acesta este după cum urmează. de exemplu. corelația dintre nivelurile de productivitate a lucrătorilor și a nivelurilor de plată 1 oră de muncă (rată fixă). Pe de o parte. Nivelul de salarizare - o consecință a productivității. cu atât mai mare este. cu cât costul. Dar, pe de altă parte. ratele salariale stabilite și prețurile joacă un rol de catalizator. atunci când acestea acționează ca un factor în sistemul de plată propriu-zis. care afectează productivitatea. In acest sistem, cele două semne sunt permise formularea problemei; fiecare caracteristică poate acționa și ca variabila x independent. și ca y variabilă dependentă.