Экономика и логистика 22.07.2020

Что за предмет статистика, что изучает наука?

13 мин.

Статистика как отрасль науки

Статистика — это отрасль науки, в которой исследуются и разрабатываются методы эффективного сбора, анализа и интерпретации различных типов информации. Ее особенность — в приоритете задействования количественных подходов.

Статистика как отрасль науки включает в себя несколько различных дисциплин. Исследуем основные.

Важнейшую роль в данной отрасли науки играет теория статистики. В рамках исследований, которые проводят ученые, осуществляющие деятельность в этой сфере, разрабатываются методы и подходы к решению тех или иных задач, формируются и обсуждаются дискуссионные моменты, вырабатываются концептуальные основы активностей в других дисциплинах, формирующих статистику как отрасль науки.

Математическая статистика (часто рассматриваемая в едином контексте с теорией вероятности) — сфера, в которой исследуются закономерности, характеризующие те или иные количественные показатели и их распределение. Математика может объяснить, что означает некая совокупность или последовательность цифр, полученных в ходе сбора данных.

Экономическая статистика важна с точки зрения адаптации отмеченной выше теории, а также математических методов к практически значимым для жизни человека сферам. Данная дисциплина отвечает за формирование механизмов, благодаря которым соответствующие подходы и концепции способны становиться полезными для экономики, социума, государства.

Стоит отметить, что студент вуза, постигая предмет «Статистика», изучает, как правило, в первую очередь три отмеченные сферы рассматриваемой отрасли науки. В зависимости от его учебной специализации дальнейшее освоение соответствующей дисциплины может предполагать более узкие исследования, адаптированные к пониманию роли статистики в конкретной сфере, а также анализ наиболее эффективных подходов к внедрению результатов изысканий в практику.

Развитие представлений о статистике

Начало статистической практики относится примерно ко времени возникновения государства. Первой опубликованной статистической информацией можно считать глиняные таблички Шумерского царства (III — II тысячелетия до н. э.).

Вначале под статистикой понимали описание экономического и политического состояния государства или его части. Например, к 1792 году относится определение: «статистика описывает состояние государства в настоящее время или в некоторый известный момент в прошлом». И в настоящее время деятельность государственных статистических служб вполне укладывается в это определение.

Однако постепенно термин «статистика» стал использоваться более широко. По Наполеону Бонапарту, «статистика — это бюджет вещей». Тем самым статистические методы были признаны полезными не только для административного управления, но и для применения на уровне отдельного предприятия. Согласно формулировке 1833 года, «цель статистики заключается в представлении фактов в наиболее сжатой форме». Во 2-й половине XIX — начале XX веков сформировалась научная дисциплина — математическая статистика, являющаяся частью математики.

В XX веке статистику часто рассматривают прежде всего как самостоятельную научную дисциплину. Статистика есть совокупность методов и принципов, согласно которым проводится сбор, анализ, сравнение, представление и интерпретация числовых данных. В 1954 г. академик АН УССР Б. В. Гнеденко дал следующее определение: «Статистика состоит из трёх разделов:

  1. сбор статистических сведений, то есть сведений, характеризующих отдельные единицы каких-либо массовых совокупностей;
  2. статистическое исследование полученных данных, заключающееся в выяснении тех закономерностей, которые могут быть установлены на основе данных массового наблюдения;
  3. разработка приёмов статистического наблюдения и анализа статистических данных. Последний раздел, собственно, и составляет содержание математической статистики».

Термин «статистика» употребляют ещё в двух смыслах. Во-первых, в обиходе под «статистикой» часто понимают набор количественных данных о каком-либо явлении или процессе. Во-вторых, статистикой называют функцию от результатов наблюдений, используемую для оценки характеристик и параметров распределений и проверки гипотез.

Краткая история статистических методов

Типовые примеры раннего этапа применения статистических методов описаны в Библии, в Ветхом Завете. Там, в частности, приводится число воинов в различных племенах. С математической точки зрения дело сводилось к подсчёту числа попаданий значений наблюдаемых признаков в определённые градации.

Сразу после возникновения теории вероятностей (Паскаль, Ферма, XVII век) вероятностные модели стали использоваться при обработке статистических данных. Например, изучалась частота рождения мальчиков и девочек, было установлено отличие вероятности рождения мальчика от 0.5, анализировались причины того, что в парижских приютах эта вероятность не та, что в самом Париже, и т. д.

В 1794 г. (по другим данным — в 1795 г.) немецкий математик Карл Гаусс формализовал один из методов современной математической статистики — метод наименьших квадратов [8] . В XIX веке значительный вклад в развитие практической статистики внёс бельгиец Кетле, на основе анализа большого числа реальных данных показавший устойчивость относительных статистических показателей, таких, как доля самоубийств среди всех смертей.

Первая треть ХХ века прошла под знаком параметрической статистики. Изучались методы, основанные на анализе данных из параметрических семейств распределений, описываемых кривыми семейства Пирсона. Наиболее популярным было нормальное распределение. Для проверки гипотез использовались критерии Пирсона, Стьюдента, Фишера. Были предложены метод максимального правдоподобия, дисперсионный анализ, сформулированы основные идеи планирования эксперимента.

Разработанную в первой трети ХХ века теорию анализа данных называют параметрической статистикой, поскольку её основной объект изучения — это выборки из распределений, описываемых одним или небольшим числом параметров. Наиболее общим является семейство кривых Пирсона, задаваемых четырьмя параметрами. Как правило, нельзя указать каких-либо веских причин, по которым распределение результатов конкретных наблюдений должно входить в то или иное параметрическое семейство.

Исключения хорошо известны: если вероятностная модель предусматривает суммирование независимых случайных величин, то сумму естественно описывать нормальным распределением; если же в модели рассматривается произведение таких величин, то итог, видимо, приближается логарифмически нормальным распределением и так далее.

Классификация статистических методов

Статистические методы анализа данных применяются практически во всех областях деятельности человека. Их используют всегда, когда необходимо получить и обосновать какие-либо суждения о группе (объектов или субъектов) с некоторой внутренней неоднородностью.

Целесообразно выделить три вида научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных (по степени специфичности методов, сопряженной с погруженностью в конкретные проблемы):

а) разработка и исследование методов общего назначения, без учёта специфики области применения;

б) разработка и исследование статистических моделей реальных явлений и процессов в соответствии с потребностями той или иной области деятельности;

в) применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных.

Прикладная статистика

Прикладная статистика — это наука о том, как обрабатывать данные произвольной природы. Математической основой прикладной статистики и статистических методов анализа является теория вероятностей и математическая статистика.

Описание вида данных и механизма их порождения — начало любого статистического исследования. Для описания данных применяют как детерминированные, так и вероятностные методы. С помощью детерминированных методов можно проанализировать только те данные, которые имеются в распоряжении исследователя. Например, с их помощью получены таблицы, рассчитанные органами официальной государственной статистики на основе представленных предприятиями и организациями статистических отчетов.

Перенести полученные результаты на более широкую совокупность, использовать их для предсказания и управления можно лишь на основе вероятностно-статистического моделирования. Поэтому в математическую статистику часто включают лишь методы, опирающиеся на теорию вероятностей.

В простейшей ситуации статистические данные — это значения некоторого признака, свойственного изучаемым объектам. Значения могут быть количественными или представлять собой указание на категорию, к которой можно отнести объект. Во втором случае говорят о качественном признаке.

При измерении по нескольким количественным или качественным признакам в качестве статистических данных об объекте получаем вектор. Его можно рассматривать как новый вид данных. В таком случае выборка состоит из набора векторов. Есть часть координат — числа, а часть — качественные (категоризованные) данные, то говорим о векторе разнотипных данных.

Одним элементом выборки, то есть одним измерением, может быть и функция в целом. Например, описывающая динамику показателя, то есть его изменение во времени, — электрокардиограмма больного или амплитуда биений вала двигателя. Или временной ряд, описывающий динамику показателей определенной фирмы. Тогда выборка состоит из набора функций.

Элементами выборки могут быть и иные математические объекты. Например, бинарные отношения. Так, при опросах экспертов часто используют упорядочения (ранжировки) объектов экспертизы — образцов продукции, инвестиционных проектов, вариантов управленческих решений. В зависимости от регламента экспертного исследования элементами выборки могут быть различные виды бинарных отношений (упорядочения, разбиения, толерантности), множества, нечёткие множества и т. д.

Итак, математическая природа элементов выборки в различных задачах прикладной статистики может быть самой разной. Однако можно выделить два класса статистических данных — числовые и нечисловые. Соответственно прикладная статистика разбивается на две части — числовую статистику и нечисловую статистику.

Числовые статистические данные — это числа, вектора, функции. Их можно складывать, умножать на коэффициенты. Поэтому в числовой статистике большое значение имеют разнообразные суммы. Математический аппарат анализа сумм случайных элементов выборки — это (классические) законы больших чисел и центральные предельные теоремы.

Нечисловые статистические данные — это категоризованные данные, вектора разнотипных признаков, бинарные отношения, множества, нечёткие множества и др. Их нельзя складывать и умножать на коэффициенты. Поэтому не имеет смысла говорить о суммах нечисловых статистических данных. Они являются элементами нечисловых математических пространств (множеств).

Математический аппарат анализа нечисловых статистических данных основан на использовании расстояний между элементами (а также мер близости, показателей различия) в таких пространствах. С помощью расстояний определяются эмпирические и теоретические средние, доказываются законы больших чисел, строятся непараметрические оценки плотности распределения вероятностей, решаются задачи диагностики и кластерного анализа, и т. д.

В прикладных исследованиях используют статистические данные различных видов. Это связано, в частности, со способами их получения.

Например, если испытания некоторых технических устройств продолжаются до определённого момента времени, то получаем так называемые цензурированные данные, состоящие из набора чисел — продолжительности работы ряда устройств до отказа, и информации о том, что остальные устройства продолжали работать в момент окончания испытания. Цензурированные данные часто используются при оценке и контроле надежности технических устройств.

Статистический анализ конкретных данных

Применение статистических методов и моделей для статистического анализа конкретных данных тесно привязано к проблемам соответствующей области. Результаты третьего из выделенных видов научной и прикладной деятельности находятся на стыке дисциплин. Их можно рассматривать как примеры практического применения статистических методов. Но не меньше оснований относить их к соответствующей области деятельности человека.

Вычислительная статистика

Развитие вычислительной техники во второй половине XX века оказало значительное влияние на статистику. Ранее статистические модели были представлены преимущественно линейными моделями. Увеличение быстродействия ЭВМ и разработка соответствующих численных алгоритмов послужило причиной повышенного интереса к нелинейным моделям таким, как искусственные нейронные сети, и привело к разработке сложных статистических моделей, например обобщённая линейная модель и иерархическая модель.

Получили широкое распространение вычислительные методы, основанные на повторной выборке как критерий перестановок и бутстреппинг, наряду методы как семплирование по Гиббсу позволили более доступно использовать байесовские алгоритмы. В настоящее время существует разнообразное статистическое программное обеспечение общего и специализированного назначения.

Как сдать экзамен по статистике

Список вопросов

Начинать следует со списка вопросов. Возьмите его у преподавателя как можно раньше. Ознакомьтесь со списком основной и дополнительной литературы, постарайтесь выбрать те учебники, где много теоретических аспектов изучаемой вами предметной области. Примеры задач с их решениями тоже пригодятся.

Начать изучать предмет нужно с простых вопросов, постепенно переходя к более сложным. Краткий конспект с основными формулами и положениями будет как нельзя кстати. Во-первых, так лучше запоминается, во-вторых, при повторении будет проще. Шпаргалки лучше делать сразу же. С одной стороны, вы лучше поймете изучаемый материал, а с другой – они могут понадобиться на самом экзамене.

Учим теорию

Не следует забывать про теорию. Внимательно изучите предмет, задачи и методы статистики. Обратите свое внимание на вопросы, касающиеся организации государственной статистики, изучения связей между явлениями и т.д. Если вы хорошенько проработаете теоретические вопросы, касающиеся способов наглядного представления тех или иных данных, показателей и индексов, то более-менее ориентироваться в предмете будете.

Что нужно, чтобы сдать экзамен?

Как получить высокие баллы на экзамене, известно всем. Для этого достаточно просто хорошо подготовиться и выучить предмет. Но студенты — непростой народ. У них всегда находится много дел поважнее и поинтересней, чем сидение над учебниками. Поэтому они часто задают вопрос, как сдать экзамен, если ничего не знаешь? Главное правило зачётной книжки никто не отменял «Сначала студент работает на зачётку, потом зачётка работает на студента».

Первокурсникам тяжело поверить в то, что зачётка будет работать на них в последние несколько лет обучения, но эта истина подтверждена не один раз. Почти все преподаватели обращают внимание на успеваемость по другим дисциплинам и на прошлых курсах, эта информация прямо влияет на результат экзамена. Это же касается и текущих оценок по предмету. Если журнал украшают двойки и прогулы, то получить хороший балл на экзамене будет непросто.

Старшекурсники знают, как хорошо сдать экзамен – просто нужно быть владельцем «красивой» зачётки. Но есть и небольшая хитрость для тех, у кого зачётная книжка — не повод для гордости. Просто закрепите первые листочки зачётки с помощью скрепки, чтобы преподавателю было неудобно листать её.

Где узнать, что сдавать

Есть несколько способов проверить, какую отчетность сдавать по ИНН в статистику. Первый — воспользоваться нашим профессиональным календарем бухгалтера, в котором собраны все формы, требуемые органами статистики, и необходимая нормативная база, позволяющая определить, как их правильно заполнить.

Но наш сервис универсальный и создан в первую очередь для того, чтобы бухгалтер не забыл вовремя отчитаться. Поэтому нужен дополнительный источник информации, позволяющий узнать по ИНН, какие отчеты сдавать в статистику в 2020 году, и сформировать уникальный перечень отчетов, обязательных для конкретного индивидуального предпринимателя или юридического лица.

Такой есть — официальный сайт Росстата. Узнать по ИНН, какую отчетность сдавать, легко в отдельном сервисе общегосударственной системы сбора статистической отчетности.

Как узнать о своих отчетах

Чтобы узнать про отчеты в статистику по ИНН, заходим в сервис Росстата. Информация на сайте доступна как зарегистрированным, так и незарегистрированным пользователям. Если вы зарегистрируетесь, то сумеете не только узнать, что сдавать, но и направлять отчетность в Росстат по ИНН. Такая возможность имеется у респондентов практически во всех субъектах РФ.

Если вы не хотите регистрироваться, то все равно получите нужную информацию. Дает возможность Росстат проверить, какую отчетность сдавать по ИНН, любому пользователю без предварительной регистрации.

Что конкретно надо сделать ИП или представителю организации, чтобы воспользоваться сервисом, который разработал Росстат? Проверка отчетности по ИНН осуществляется по следующему алгоритму.

Шаг 1. Зайти в раздел «Получение данных о кодах статистики и перечня форм». Перед вами появится окно с таким содержанием:

Что за предмет статистика, что изучает наука?

Шаг 2. Ввести один из запрашиваемых системой параметров — ОКПО, ИНН или ОГРН. То есть доступна статистика по ИНН юридического лица (какие отчеты сдавать) или другим известным регистрационным данным.

Для примера возьмем ИП Сергеев С.С. Вводим его ИНН в таблицу, нажимаем кнопку «Получить». И получаем только те формы, которые сдает в Росстат индивидуальный предприниматель (в этом и следующих примерах скрыты ИНН и иные регистрационные данные).

Что за предмет статистика, что изучает наука?

Если ИП ничего не сдает в Росстат, результаты поиска будут такими:

Что за предмет статистика, что изучает наука?

Аналогичным образом получают на сайте Росстата отчетность организаций по ИНН. Для примера возьмем Государственный русский музей в Петербурге. Этому бюджетному учреждению культуры необходимо отчитываться по 11 различным формам. И их перечень представлен в результатах поиска системы статотчетности.

Что за предмет статистика, что изучает наука?

Если у организации есть филиалы, обособленные подразделения, это надо учитывать и выбирать того респондента, в отношении которого вы ищете, какие статистические отчеты сдавать.

Что за предмет статистика, что изучает наука?

И организациям, и ИП рекомендуем экспортировать список обязательных отчетов и запланировать даты их сдачи в Росстат. Это можно сделать, в том числе, с помощью нашего сервиса «Календарь бухгалтера».

Напомним, что с начала 2020 года отчеты по НДФЛ и уплаченным страховым взносам смогут сдавать на бумаге организации и ИП, где трудятся менее 10 человек. Для отчетов в Росстат таких жестких правил нет: респондент выбирает самостоятельно, сдавать сведения на бумаге или электронно. Но рекомендуем пользоваться онлайн-способом, поскольку практика показывает, что из-за встроенных механизмов проверки в отчетность попадает меньше ошибок.

Источники

  • https://TheDifference.ru/chto-izuchaet-statistika/
  • https://dic.academic.ru/dic.nsf/ruwiki/749
  • https://stat-ist.ru/statistika-kurs-lektsij/statistika-kurs-lektsij
  • https://www.Napishem.ru/info/tips/sdat-ekzamen-po-statistike.html
  • https://zen.yandex.ru/media/id/5a2cd210a815f1e7d2fcb89c/kak-sdat-ekzamen-sovety-i-hitrosti-5bf3e7c07d2f6500a96bef3d
  • https://ppt.ru/art/nalogi/rosstat-po-inn
[свернуть]
Оцените статью
Понравилась статья?
Комментарии (0)
Комментариев нет, будьте первым кто его оставит

Комментарии закрыты.