Полная версия

Главная

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>

Предварительный анализ данных. Описательная статистика

В результате изучения материала главы 1 обучающийся должен:

знать

  • • основные критерии классификации наборов данных и виды классификации;
  • • основные виды графического представления данных и методы их группировки;
  • • формулы расчета основных числовых характеристик количественных данных;

уметь

  • • определять тип шкалы измерения переменной и данных по упорядоченности во времени;
  • • таблично и графически изображать данные всех типов в наиболее удачной форме;
  • • строить таблицы частот и вариационные ряды – дискретные и интервальные;
  • • строить различные типы графиков и интерпретировать их;
  • • рассчитывать числовые характеристики количественных данных и интерпретировать их;
  • • находить основные показатели динамики временных рядов, строить на их основе прогнозы;

владеть

  • • категориями и понятиями современной классификации статистических данных;
  • • категориями, понятиями и методами современной описательной (дескриптивной) статистики и анализа временных рядов.

Классификация статистических данных

Критерии классификации данных

В процессе управления экономическими и техническими системами статистические методы позволяют выработать обоснованные решения, сочетающие интуицию и опыт специалиста с тщательным анализом имеющейся информации. И с каждым годом интерес к статистической обработке данных неуклонно возрастает, так как объемы окружающей нас информации угрожающе увеличиваются и без грамотной их обработки и представления, исследования закономерностей невозможно правильно принимать решения на их основе. При этом анализ данных может проводиться с целью:

  • • анализа и отображения конкретной собранной информации – в этом случае говорят о статистическом описании, описательной (дескриптивной) статистике (descriptive statistics);
  • • описания всего класса явлений по имеющимся выборочным данным, характеризующим только часть этого класса. Эти задачи относятся к аналитической статистике.

Как правило, любое статистическое исследование начинается с дескриптивной статистики, а потом уже при необходимости углубляется аналитической.

Под данными (data) в статистике понимают совокупность сведений, зафиксированных на определенном носителе в форме, пригодной для их постоянного хранения, передачи и обработки.

В статистике для характеристики изучаемых объектов используются различные типы данных, и к каждому типы применимы свои методы их обработки. Поэтому прежде всего необходимо определиться с их классификацией.

Основные критерии классификации наборов статистических данных [31, 34] следующие:

  • 1) по числу переменных, характеризующих объект исследования, различают одномерные, двумерные и многомерные данные;
  • 2) по наличию или отсутствию упорядочения во времени различают пространственные, временные и пространственно-временные данные;
  • 3) по типу шкалы измерения каждого признака различают количественные (числовые) признаки, которые делятся на дискретные и непрерывные, и качественные (категориальные) признаки, которые делятся на номинальные и порядковые;
  • 4) по способу получения данные делятся на первичные – если информация собиралась специально для данного анализа и вторичные – если используется информация из других источников, собранная для других целей.

Полная схема классификации данных по названным критериям представлена па рис. 1.1.

Классификация статистических данных по различным критериям

Рис. 1.1. Классификация статистических данных по различным критериям

 
<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>