что относится к статистической литературе

Статистика. Шпаргалка

Посоветуйте книгу друзьям! Друзьям – скидка 10%, вам – рубли

1. Понятие статистики как науки

Статистика (от лат. status— «состояние», «положение явлений») возникла с возникновением государства, сам термин «статистика» пережил столетия, хотя содержание его неоднократно менялось.

Сегодня термин «статистика» рассматривается с трех сторон:

1) статистика – совокупность числовых показателей, характеризующих общественные явления и процессы;

2) статистика – практическая деятельность по сбору, обработке, анализу данных из различных областей общественной жизни;

3) статистика – итоги массового учета, опубликованные в различных сборниках. Существует два направления статистики:

1) общественное направление статистики, изучающее культурную сторону общественных явлений. Предметом статистики в этом случае называют социально-экономические явления, выраженные в числовой форме;

2) статистика – наука, изучающая массовые явления. Она применяется как метод познания закономерностей в любой области, где массовые явления имеют место. Статистика – общественная наука, имеющая свой предмет, методологию и исследующая количественные закономерности общественного развития.

Предмет статистики – количественная сторона массовых социально-экономических явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, конкретными условиями места и времени. Из данного определения следуют основные черты предмета статистической науки:

1) статистика – наука общественная;

2) статистика изучает количественную сторону общественных явлений в отличие от других общественных наук;

3) статистика изучает массовые явления;

4) статистика изучает количественную сторону явлений в неразрывной связи с их качественной стороной, это находит свое отражение в системе статистических показателей;

5) статистика изучает количественную сторону явлений в конкретных условиях места и времени.

В процессе исторического развития сформировалась структура статистической науки. В нее включены следующие компоненты:

1) общая теория статистики, которая разрабатывает основные понятия и категории науки, а также методы измерения количественных закономерностей общественной жизни;

2) экономическая статистика, изучающая количественные закономерности процессов воспроизводства на различных уровнях;

3) социальная статистика, изучающая количественную сторону развития социальной инфраструктуры общества (статистика здравоохранения, образования, культуры, моральная, судебная статистика и др.);

4) отраслевые виды статистики (статистика промышленности, сельского хозяйства, транспорта, связи и т.д.).

Перечисленные разделы статистики, развивая и совершенствуя свою методологию, способствуют развитию статистической науки в целом.

2. Категории статистики

К основным категориям статистики относятся совокупность, признак, вариация, показатель, статистическая закономерность.

Статистическая совокупность – это множество реальных объектов, явлений и процессов, имеющих единую качественную основу, но отличающихся по ряду признаков.

Отдельные объекты, образующие совокупность, называются единицами совокупности.

Признак – это конкретное свойство единиц совокупности, которое можно пронаблюдать и измерить. Различают количественные и качественные (атрибутивные) признаки. Количественные признаки могут быть выражены числами и отличаются друг от друга по величине, т.е. могут быть непосредственно измерены, исчислены. Различают дискретные и непрерывные количественные признаки. Дискретные признаки характеризуются тем, что варианты выступают в виде прерывных величин, т.е. отличаются друг от друга на какую-то конечную величину и принимают целые значения. Непрерывные признаки в определенных пределах могут принимать как целые, так и дробные значения. Под качественными признаками понимают признаки, которые не могут быть измерены и значения которых отличаются друг от друга сущностными чертами. Внутреннее содержание качественных признаков, их форма, свойства могут быть выражены с помощью атрибута, слова, понятия, отражающего суть конкретного объекта (пол, профессия, вид продукции, цвет и т.д.). Альтернативные признаки – это признаки, которые могут принять только одно из двух противоположных значений.

Основные признаки характеризуют внутреннее содержание и сущность изучаемого явления или процесса.

Второстепенные признаки дают дополнительную информацию и непосредственно не связаны с внутренним содержанием явления.

Статистический показатель – количественная оценка социально-экономических явлений и процессов в конкретных условиях места и времени.

Для характеристики статистической совокупности применяют следующие виды статистических показателей: абсолютные и относительные величины, средние величины, показатели вариации и динамики, показатели связи, индексы и др.

Статистические закономерности изучают распределение единиц статистической совокупности по отдельным признакам под воздействием всего множества факторов.

Статистическая закономерность – объективная закономерность сложного массового процесса, она является формой проявления причинной связи. Статистические закономерности обнаруживаются на основе массового статистического наблюдения. Этим обусловливается ее связь с законом больших чисел. Статистическая закономерность с определенной вероятностью гарантирует устойчивость средних величин при сохранении постоянного комплекса условий, порождающих данное явление.

3. Метод статистики

Под статистической методологией понимается система принципов и совокупность методов, направленных на изучение количественных закономерностей, проявляющихся в структуре взаимосвязей и динамике социально-экономических явлений.

Важнейшими составными элементами метода статистики и статистической методологии являются:

1) статистическое наблюдение (сбор данных);

2) сводка и группировка;

3) обобщение и анализ полученных статистических данных.

Сущность первого элемента статистической методологии состоит в планомерном и систематичном сборе первичных данных об изучаемом объекте. Собранные сведения носят исчерпывающий характер.

Второй элемент подразумевает собой разделение совокупности данных, полученных на этапе наблюдения, на однородные группы по одному или нескольким признакам, подсчет итогов по каждой группе и подгруппе и оформление полученных итогов в виде статистической таблицы. Таким образом, все собранные факты подвергаются систематизации и классификации.

Сущность третьего элемента статистической методологии заключается в вычислении и социально-экономической интерпретации обобщающих статистических показателей: абсолютных величин; относительных величин; среди их величин; показателей вариации; показателей динамики; индексов и т.д. В процессе статистического анализа изучается структура, динамика и взаимосвязь общественных явлений и процессов.

Выделяют следующие этапы статистического анализа:

1) установление фактов и их оценка;

2) выявление характерных особенностей и причин явления;

3) сопоставление явления с нормативными, плановыми и прочими явлениями, принятыми за базу сравнения;

4) формулирование выводов, прогнозов, предположений и гипотез;

5) статистическая проверка выдвинутых гипотез. Три основных элемента статистической методологии являются также тремя стадиями любого статистического исследования.

К статистической методологии относят и способы, с помощью которых статистика производит свои исследования. Метод статистики выбирается в зависимости от изучаемого явления и конкретного предмета изучения: связи, закономерности или развития.

В статистике применяют следующие методы:

1) выборочный метод;

3) корреляционно-регрессионный анализ;

4) дисперсионный анализ;

5) многомерный анализ;

6) балансовый метод.

Большое значение в статистическом исследовании имеют графический и табличный методы, которые позволяют наглядно определить тенденцию развития изучаемого явления. Современная статистика располагает множеством методов анализа данных с применением вычислительной техники, позволяющих описать изменчивую структуру любого явления.

4. Организация государственной статистики в России

Основные задачи статистики в условиях развития в России рыночных отношений:

1) совершенствование учета и отчетности и сокращение документооборота;

2) разработка экономико-статистической информации, ее анализ, составление национальных счетов, необходимых балансовых расчетов;

3) повышение своевременности статистической информации, поступающей в статистические органы и представляемой ими в структуры государственной власти и управления;

4) углубление аналитических функций, разрабатываемых статистических данных, формирование тематики проводимых статистических наблюдений.

Система государственной статистики имеет иерархическую структуру, включающую в себя следующие уровни: федеральный, республиканский, краевой, областной, окружной, городской и районный.

Система государственной статистики в России организована в соответствии с административно-территориальным делением страны и подчиняется таким организационным принципам, как:

1) централизованное руководство;

2) единое организационное строение и методология;

3) неразрывная связь с органами государственного управления.

Наивысшим органом управления статистикой в России является Федеральная служба государственной статистики Российской Федерации. Эта служба решает основные задачи, стоящие перед российской статистикой, обеспечивает единую методологическую основу учета, сводит и анализирует полученную информацию, обобщает данные, публикует результаты своей деятельности.

Методология статистических показателей, формы и методы сбора и обработки статистических данных, установленные статистической службой, являются официальными статистическими стандартами Российской Федерации.

В своей основной деятельности статистическая служба руководствуется федеральными статистическими программами, которые формируются с учетом предложений федеральных органов исполнительной и законодательной власти, органов государственной власти субъектов Российской Федерации, научных и других организаций и утверждаются статистической службой по согласованию с Правительством Российской Федерации.

Выделяют следующие основные направления реформирования государственной статистики:

1) обеспечение гласности и доступности информации при сохранении конфиденциальности индивидуальных показателей;

2) реформирование методологических и организационных основ статистики с учетом изменения теоретических положений науки;

3) совершенствование системы сбора и обработки информации;

4) усовершенствование методологии исчисления статистических показателей с учетом международных стандартов;

5) обеспечение взаимосвязи статистических показателей.

5. История развития статистики

Термин «статистика» впервые употребил немецкий ученый Г. Ахенваль (1719—1772).

Первоначально это слово обозначало сумму знаний о государстве, необходимую купцам, военным, политикам, ученым.

Статистика имеет многовековую историю. Ее путь начался в глубокой древности с зарождения хозяйственного учета. С образованием государств возникла необходимость в сборе сведений о численности населения, составе земель, поголовье скота, состоянии торговли.

Расширение представлений о мире, появление общих идей о государственном управлении вызвали потребность в более детальном описании характеристик государств. Эти описания не содержали цифровой информации и представляли собой развернутые и определенным образом обобщенные сведения, имеющие характер повествования.

Период становления капиталистических отношений, бурный рост общественного производства, расширение международных и торговых связей послужили стимулом развития рационалистического взгляда на природу государства и общества, а следовательно, и предмета статистики.

Первая половина XVII в. – период широкого развития первичного учета, период развития фундаментальных наук, период накопления описательных данных в области явлений общественной жизни, которые можно было использовать для статистических обобщений. Развитие прежде всего таких наук, как математика, философия, право, позволило осознать роль статистики как инструмента социального познания, определить ее предмет и методы исследовательской работы.

В этих условиях возникли две формы, отличные по содержанию, ставшие позднее двумя направлениями в статистической науке:

1) описательная статистика;

2) математическая статистика.

Особенности описательной школы статистики:

1) признание государства единственным источником наблюдения и признание главной задачей статистики описания «государственных достопримечательностей». К ним относили территорию государства, население, религию, государственное устройство, внешнюю политику и т.д.;

2) использовались данные наблюдений чиновников, администраторов, полицейских;

3) на ранних этапах не использовались числовые характеристики, недооценивались математические свойства познания;

4) количественные оценки трактовались как частные случаи общего описания;

5) не проводился анализ закономерностей и взаимосвязей, присущих процессам общественной жизни.

Особенности математической школы статистики:

1) основная задача – выявление закономерностей и взаимосвязей экономических явлений с применением различных методов расчетов;

2) обоснование выводов числовыми данными. Общероссийская государственная статистика берет свое начало с 1802 г. (Высочайшим манифестом от 8 сентября 1802 г. министерствам было поручено проводить сбор письменных отчетов).

Источник

Статистика

Статистика разрабатывает специальную методологию исследования и обработки материалов: массовые статистические наблюдения, метод группировок, средних величин, индексов, балансовый метод, метод графических изображений и другие методы анализа статистических данных.

Содержание

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.).

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:

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.

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.

Статистические методы

Статисти́ческие ме́тоды — методы анализа статистических данных. Выделяют методы прикладной статистики, которые могут применяться во всех областях научных исследований и любых отраслях народного хозяйства, и другие статистические методы, применимость которых ограничена той или иной сферой. Имеются в виду такие методы, как статистический приемочный контроль, статистическое регулирование технологических процессов, надёжность и испытания, планирование экспериментов.

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. (см. [2]).

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.

Перспективы развития

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, то есть 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.

Актуальной является задача анализа истории статистических методов с целью выявления тенденций развития и применения их для прогнозирования.

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.

Некорректная интерпретация статистических исследований

Крылатая фраза

«Существуют три вида обмана: ложь, наглая ложь и статистика», англ. There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics ) — высказывание, приписываемое премьер-министру Великобритании Бенджамину Дизраэли, а известность оно получило благодаря Марку Твену после публикации «Главы моей автобиографии» в журнале North American Review 5 июля 1907 года [15] : «Цифры обманчивы, — писал он, — я убедился в этом на собственном опыте; по этому поводу справедливо высказался Дизраэли: „Существует три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика“». Однако этой фразы нет в работах Дизраэли. Также она не была известна ни при его жизни, ни вскоре после смерти.

См. также

Примечания

Литература

Ссылки

Статистические показатели
Описательная статистика	Непрерывные данные Коэффициент сдвига Среднее (Арифметическое, Геометрическое, Гармоническое) · Медиана · Мода · Размах Вариация Ранг · Среднеквадратическое отклонение · Коэффициент вариации · Квантиль (Дециль, Процентиль/Перцентиль/Центиль) Моменты Математическое ожидание · Дисперсия · Асимметрия · Эксцесс Дискретные данные Частота · Таблица контингентности
Статистический вывод и проверка гипотез	Статистический вывод Доверительный интервал (Частотная вероятность) · Достоверный интервал (Байесовский вывод) · Статистическая значимость · Мета-анализ Планирование эксперимента Генеральная совокупность · Планирование выборки · Районированная выборка · Репликация · Группировка · Чувствительность и специфичность Объём выборки Статистическая мощность · Мера эффекта · Стандартная ошибка Общая оценка Байесовская оценка решения · Метод максимального правдоподобия · Метод моментов нахождения оценок · Оценка минимального расстояния · Оценка максимального интервала Статистические критерии Z-тест · t-критерий Стьюдента · Критерий Фишера · Критерий Пирсона (Хи-квадрат) · Критерий согласия Колмогорова · Тест Вальда · U-критерий Манна — Уитни · Критерий Уилкоксона · Критерий Краскела — Уоллиса · Критерий Кохрена · Критерий Лиллиефорса Анализ выживания Функция выживания · Оценка Каплана — Мейера · Логранк-тест · Интенсивность отказов · Пропорциональная модель опасностей
Корреляция	Коэффициент корреляции Пирсона · Ранг корреляций (Коэффициент Спирмана для ранга корреляций, Коэффициент тау Кендалла для ранга корреляций) · Переменная смешивания
Линейные модели	Основная линейная модель · Обобщённая линейная модель · Анализ вариаций · Ковариационный анализ
Регрессия	Линейная · Нелинейная · Непараметрическая регрессия · Полупараметрическая регрессия · Логистическая регрессия

Столбчатая диаграмма · Совмещённая диаграмма · Диаграмма управления · Лесная диаграмма · Гистограмма · Q-Q диаграмма · Диаграмма выполнения · Диаграмма разброса · Стебель-листья · Ящик с усами

Полезное

Смотреть что такое «Статистика» в других словарях:

СТАТИСТИКА — СТАТИСТИКА. 1. Краткая история, предмет и основные понятия общей статистики. Предметом С. являет ся изучение совокупностей внутренне связанных хотя и внешне обособленных элементов. Внутренняя закономерность последних находит свое проявление… … Большая медицинская энциклопедия

СТАТИСТИКА — самая точная из всех лженаук. Джин Ко Статистика может доказать что угодно, даже правду. Ноэл Мойнихан Статистика есть наука о том, как, не умея мыслить и понимать, заставить делать это цифры. Василий Ключевский Статистика все равно что купальник … Сводная энциклопедия афоризмов

СТАТИСТИКА — (греч. statizein доказывать). Наука, имеющая целью показание нравственных и материальных сил народа, состояние его в данную пору, источники и размеры земледельческого и промышленного производств и т. п., на основании цифровых данных. Словарь… … Словарь иностранных слов русского языка

СТАТИСТИКА — СТАТИСТИКА, статистики, мн. нет, жен. (от англ. statistics, букв. сведения о государстве, с лат.). 1. Наука, изучающая количественные изменения в развитии человеческого общества и народного хозяйства. Промышленная статистика. Статистика… … Толковый словарь Ушакова

Статистика — (немецкое Statistik, от итальянского stato государство), 1) собирание, обработка, анализ и публикация количественной информации о различных сферах жизни общества (экономика, культура, мораль и др.). 2) Отрасль знаний, в которой излагаются общие… … Иллюстрированный энциклопедический словарь

СТАТИСТИКА — (нем. Statistik от итал. stato государство),1) вид практической деятельности, направленной на собирание, обработку, анализ и публикацию статистической информации, характеризующей количественные закономерности жизни общества во всем ее… … Большой Энциклопедический словарь

Статистика — по страницамСтатей1843Страниц (Все страницы в вики, включая страницы обсуждения, перенаправления и прочее.)15 540Загружено файлов153Статистика правокЧисло правок с момента установки Народной бухгалтерской энциклопедии94 902Среднее число правок на … Бухгалтерская энциклопедия

Статистика — (statistics) 1. Одно из направлений математики, связанное со сбором, классификацией и представлением информации в числовом виде. Статистика базируется на том предположении, что если группа достаточно велика, то ее поведение, в отличие от… … Словарь бизнес-терминов

СТАТИСТИКА — СТАТИСТИКА, наука о сборе и классификации цифровых данных. Статистика может быть описательной (суммирующей полученные данные) или дедуктивной (основанной на выводимых логическим путем заключениях о некоем количестве сведений, о котором судят на… … Научно-технический энциклопедический словарь

СТАТИСТИКА — (от лат. status – состояние) наука, изучающая количественные показатели развития общественного производства и общества, их соотношения и изменения в сфере хозяйственной, государственной и социальной жизни, а также в области биологии, физики и т.… … Философская энциклопедия

Статистика — наука, изучающая количественную сторону массовых явлений. По английски: Statistics См. также: Математика Статистические данные Финансовый словарь Финам … Финансовый словарь

Источник