Технологии статистического анализа

Дата добавления: 28 Октября 2013 в 23:14
Автор: j**************@mail.ru
Тип работы: реферат
Скачать полностью (18.34 Кб)
Работа содержит 1 файл
Скачать  Открыть 

Ir_Prezentatsia.docx

  —  20.74 Кб

БЕЛОРУССКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИНСТИТУТ  БИЗНЕСА И МЕНЕДЖМЕНТА ТЕХНОЛОГИЙ

 

 

Реферат по теме

«Технологии статистического анализа»

 

 

 

                                                                                             Студентки группы 151,

Сенько Юлии.

 

 

 

Проверил:

доц. Горбачев Н.Н.

 

 

 

 

 

 

 

Минск

2013

Содержание:

1.  Статистические  данные. Этапы статистического анализа  данных.

2. Виды научной  и прикладной деятельности в  области статистических методов  анализа данных.

3. Статистический  анализ конкретных данных.

4.  Программное  обеспечение статистических методов.

5. Перспективы развития  статистических методов.

 

 Термин "статистические" привычен. Статистические данные – это результаты измерений, наблюдений, испытаний, анализов, опытов, а "статистические технологии" - это технологии анализа статистических данных.  Статистический анализ данных, как правило, включает в себя целый ряд процедур и алгоритмов, выполняемых последовательно, параллельно или по более сложной схеме. В частности, можно выделить следующие этапы:

  • планирование статистического исследования;
  • организация сбора необходимых статистических данных по оптимальной или рациональной программе (планирование выборки, создание организационной структуры и подбор команды статистиков, подготовка кадров, которые будут заниматься сбором данных, а также контролеров данных и т.п.);
  • непосредственный сбор данных и их фиксация на тех или иных носителях (с контролем качества сбора и отбраковкой ошибочных данных по соображениям предметной области);
  • первичное описание данных (расчет различных выборочных характеристик, функций распределения, непараметрических оценок плотности, построение гистограмм, корреляционных полей, различных таблиц и диаграмм и т.д.),
  • оценивание тех или иных числовых или нечисловых характеристик и параметров распределений (например, непараметрическое интервальное оценивание коэффициента вариации или восстановление зависимости между откликом и факторами, т.е. оценивание функции),
  • проверка статистических гипотез (иногда их цепочек - после проверки предыдущей гипотезы принимается решение о проверке той или иной последующей гипотезы),
  • более углубленное изучение, т.е. применение различных алгоритмов многомерного статистического анализа, алгоритмов диагностики и построения классификации, статистики нечисловых и интервальных данных, анализа временных рядов и др.;
  • проверка устойчивости полученных оценок и выводов относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок используемых вероятностно-статистических моделей, в частности, изучение свойств оценок методом размножения выборок;
  • применение полученных статистических результатов в прикладных целях (например, для диагностики конкретных материалов, построения прогнозов, выбора инвестиционного проекта из предложенных вариантов, нахождения оптимальных режима осуществления технологического процесса, подведения итогов испытаний образцов технических устройств и др.),
  • составление итоговых отчетов, в частности, предназначенных для тех, кто не является специалистами в статистических методах анализа данных, в том числе для руководства - "лиц, принимающих решения".

Процедура статистического  анализа данных – это информационный технологический процесс, другими  словами, та или иная информационная технология. Статистическая информация подвергается разнообразным операциям (последовательно, параллельно или  по более сложным схемам).

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 учета 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.

Кратко рассмотрим три только что выделенных вида научной и прикладной деятельности. По мере движения от а) к в) сужается широта области применения конкретного статистического метода, но при этом повышается его значение для анализа конкретной ситуации. Если работам вида а) соответствуют научные результаты, значимость которых оценивается по общенаучным критериям, то для работ вида в) основное - успешное решение конкретных задач той или иной области применения (техники и технологии, экономики, социологии, медицины и др.). Работы вида б) занимают промежуточное положение, поскольку, с одной стороны, теоретическое изучение свойств статистических методов и моделей, предназначенных для определенной области применения, может быть весьма сложным и математизированным, с другой - результаты представляют не всеобщий интерес, а лишь для некоторой группы специалистов. Можно сказать, что работы вида б) нацелены на решение типовых задач конкретной области применения.

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.

Например, результаты опроса потребителей растворимого кофе естественно отнести к маркетингу (что и делают, читая лекции по маркетинговым исследованиям). Исследование динамики роста цен с помощью  индексов инфляции, рассчитанных по независимо собранной информации, представляет интерес, прежде всего с точки зрения экономики и управления народным хозяйством (как на макроуровне, так и на уровне отдельных организаций).

Заказчики прикладных исследований получают отчеты, в которых  проблемы соответствующих областей деятельности рассмотрены подробно.

Программное обеспечение статистических методов

В настоящее время статистическая обработка данных проводится, как  правило, с помощью соответствующих  программных продуктов.

В заключение следует сказать  несколько слов об инструментах, которыми пользуется специалист по статистике, либо исследователь, самостоятельно проводящий анализ данных. Давно ушли в прошлое  ручные вычисления. Существующие на сегодняшний  день статистические компьютерные программы  позволяют проводить статистический анализ, не имея серьезной математической подготовки. Такие мощные системы  как SPSS, SAS, R и др. дают возможность  исследователю использовать сложные  и мощные статистические методы. Однако далеко не всегда это является благом. Не зная о степени применимости используемых статистических тестов к конкретным данным эксперимента, исследователь  может провести расчеты и даже получить некоторые числа на выходе, но результат будет весьма сомнительным. Поэтому, обязательным условием для  проведения статистической обработки  результатов эксперимента должно быть хорошее знание математических основ  статистики.

О перспективах развития статистических методов

Теория статистических методов  нацелена на решение реальных задач. Поэтому в ней постоянно возникают  новые постановки математических задач  анализа статистических данных, развиваются  и обосновываются новые методы. Обоснование  часто проводится математическими  средствами, т.е. путем доказательства теорем. Большую роль играет методологическая составляющая - как именно ставить  задачи, какие предположения принять  с целью дальнейшего математического  изучения. Велика роль современных  информационных технологий, в частности, компьютерного эксперимента.

Ситуация с внедрением современных статистических методов  на предприятиях и в организациях различных отраслей народного хозяйства  внушает оптимизм. На отечественных  предприятиях продолжают развиваться  структуры, нуждающиеся в статистических методах, - подразделения качества, надежности, управления персоналом, центральные  заводские лаборатории и другие. Толчок к развитию в последние  годы получили службы контроллинга, маркетинга и сбыта, логистики, сертификации, прогнозирования и планирования, инноваций и инвестиций, управления рисками, которым также полезны различные статистические методы, в частности, методы экспертных оценок.


Описание работы
Термин "статистические" привычен. Статистические данные – это результаты измерений, наблюдений, испытаний, анализов, опытов, а "статистические технологии" - это технологии анализа статистических данных. Статистический анализ данных, как правило, включает в себя целый ряд процедур и алгоритмов, выполняемых последовательно, параллельно или по более сложной схеме.
Содержание
1. Статистические данные. Этапы статистического анализа данных.
2. Виды научной и прикладной деятельности в области статистических методов анализа данных.
3. Статистический анализ конкретных данных.
4. Программное обеспечение статистических методов.
5. Перспективы развития статистических методов.