Связанные понятия
Математи́ческая стати́стика — наука, разрабатывающая математические методы систематизации и использования статистических данных для научных и практических выводов.
Идентификация систем — совокупность методов для построения математических моделей динамической системы по данным наблюдений. Математическая модель в данном контексте означает математическое описание поведения какой-либо системы или процесса в частотной или временной области, к примеру, физических процессов (движение механической системы под действием силы тяжести), экономического процесса (реакция биржевых котировок на внешние возмущения) и т. п. В настоящее время эта область теории управления хорошо...
Методы прогнозирования в экономике — это совокупность научных методик, которые используются специалистами для разработки оптимальных алгоритмов дальнейшего развития различных сфер экономики каждого конкретного государства или мировой экономики в целом.
Подробнее: Экономическое прогнозирование
Ме́тод вы́борочных обсле́дований — способ определения свойств группы объектов (генеральной совокупности) на основании статистического исследования её части (выборки).
Моде́ль (фр. modèle от лат. modulus «мера, аналог, образец») — это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе; представление некоторого реального процесса, устройства или концепции.
Упоминания в литературе
3. Аналитическое (прогнозное) исследование предполагает выявление причинно-следственных связей в рамках смоделированной предметной области исследования. Данный вид исследования возможен при условии детально разработанной теоретической и
эмпирической модели , объясняющей функционирование и развитие исследуемого объекта. В аналитическом исследовании проверяются гипотезы о каузальных зависимостях между свойствами и поведенческими реакциями объекта, между наличным состоянием объекта и вероятном сценарии развития событий. Исследователь может разработать несколько конкурирующих (альтернативных) моделей объяснения (гипотез)14изучаемого явления и в процессе исследования проверить, какая из них окажется релевантной. В данной исследовательской стратегии предпочтительны следующие группы методов:
В обсуждаемом учебном пособии дается следующее определение науки: «…наука может быть определена как рационально-предметная деятельность сознания. Ее цель – построение мысленных моделей предметов и их оценка на основе внешнего опыта» [1, 14]. Здесь мысль выражена недостаточно корректно, так как речь идет не о науке вообще, а только о научном познании. «Мысленные модели предметов» – это то же, что «идеальный аналог», введенный нами в п. 1.1. Следовательно, целью является научное знание, а под наукой следует понимать научное познание. Далее с сожалением читаем «Источником рационального знания не может быть ни чувственный опыт сам по себе, ни художественное воображение, ни религиозно-мистическое откровение, ни экзистенциональные переживания, а только мышление – либо в форме построения
эмпирических моделей чувственного опыта, либо в форме конструирования теоретических объектов (мира «чистых сущностей» или мира идеальных объектов)» [1, 14 – 15]. Здесь мелкая неточность состоит в том, что объект существует вне сознания и независимо от него, а теоретические и идеальные объекты – это бессмыслица, это то же, что твердая жидкость. Крупным же искажением реального процесса научного познания является то, что мышление рассматривается само по себе, что «чистые сущности и «идеальные объекты» извлекаются из «чистого разума» в полном отрыве от того, что они не придумываются, а вырабатываются в процессе взаимодействия познающих субъектов с объектом познания. Другими словами, в цитируемом определении практика полностью исключена из процесса научного познания. Мы имеем здесь банальную смесь материализма с идеализмом, недопустимую в учебном пособии.
Если социология – позитивная наука, то перед ней стоит задача не только создавать теоретические модели существующих явлений и процессов, но и проверять данные
модели эмпирическим путем. Как этого добиться? Социология сталкивается с двумя крайностями. Уникальность и многообразие явлений, которые она анализирует, подталкивает ее к повествованию об уникальных событиях – в сторону исторических наук. Кроме того, существует опасность «соскальзывания» социологии к социальной философии, когда избранные факты лишь иллюстрируют теоретические положения, а не проверяют их[14].
Связанные понятия (продолжение)
Статистическое модели́рование — исследование объектов познания на их статистических моделях. «Статистические модели необходимы для теоретического изучения влияния флуктуаций, шумов и т.п. на процессы. При учёте случайных процессов движение системы будет подчиняться уже не динамическим законам, а законам статистики. В соответствии с этим могут быть поставлены вопросы о вероятности того или иного движения, о наиболее вероятных движениях и о других вероятностных характеристиках поведения системы».Оценка...
Шкала (измерительная шкала) — это знаковая система, для которой задано отображение (операция измерения), ставящее в соответствие реальным объектам (событиям) тот или иной элемент (значение) шкалы. Формально шкалой называют кортеж,
, где X — множество реальных объектов (событий), φ — отображение, Y — множество элементов (значений) знаковой системы.
В математической статистике
семплирование — обобщенное название методов манипулирования начальной выборкой при известной цели моделирования, которые позволяют выполнить структурно-параметрическую идентификацию наилучшей статистической модели стационарного эргодического случайного процесса.
Модели́рование — исследование объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих объектов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.
Математи́ческая моде́ль — математическое представление реальности, один из вариантов модели как системы, исследование которой позволяет получать информацию о некоторой другой системе.
Планирование эксперимента (англ. experimental design techniques) — комплекс мероприятий, направленных на эффективную постановку опытов. Основная цель планирования эксперимента — достижение максимальной точности измерений при минимальном количестве проведенных опытов и сохранении статистической достоверности результатов.
Стати́стика — отрасль знаний, наука, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения, мониторинга и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных; изучение количественной стороны массовых общественных явлений в числовой форме.
Прикладные исследования — научные исследования, направленные на практическое решение технических и социальных проблем.
Дисперсионный анализ — метод в математической статистике, направленный на поиск зависимостей в экспериментальных данных путём исследования значимости различий в средних значениях. В отличие от t-критерия, позволяет сравнивать средние значения трёх и более групп. Разработан Р. Фишером для анализа результатов экспериментальных исследований. В литературе также встречается обозначение ANOVA (от англ. ANalysis Of VAriance).
Вероятностный латентно-семантический анализ (ВЛСА), также известный как вероятностное латентно-семантическое индексирование (ВЛСИ, особенно в области информационного поиска) — это статистический метод анализа корреляции двух типов данных. Данный метод является дальнейшим развитием латентно-семантического анализа. ВЛСА применяется в таких областях как информационный поиск, обработка естественного языка, машинное обучение и смежных областях.
Эмпирическая закономерность (от греч. εμπειρια — опыт; см. Эмпирические данные), правило большого пальца (англ. rule of thumb) — зависимость, основанная на экспериментальных данных и позволяющая получить приблизительный результат, в типичных ситуациях близкий к точному. Такие закономерности легко запоминаются и дают возможность обходиться без сложных инструментальных измерений, чтобы вычислить некую величину. Подобные принципы используются в эвристике, широко распространённой в математике, психологии...
Проблема Гальтона , названная в честь сэра Фрэнсиса Гальтона, представляет собой проблему выведения заключений из кросс-культурных данных на основании статистического феномена, известного на сегодняшний день как сетевая автокорреляция. В настоящее время проблема признается проблемой общего характера, которая применяется ко всем неэкспериментальным исследованиям, а также к экспериментальному проектированию. Ее можно наиболее просто описать как проблему внешних зависимостей при проведении статистических...
Фа́кторный анализ — многомерный метод, применяемый для изучения взаимосвязей между значениями переменных. Предполагается, что известные переменные зависят от меньшего количества неизвестных переменных и случайной ошибки.
Информационный критерий — применяемая в эконометрике (статистике) мера относительного качества эконометрических (статистических) моделей, учитывающая степень «подгонки» модели под данные с корректировкой (штрафом) на используемое количество оцениваемых параметров. То есть критерии основаны на неком компромиссе между точностью и сложностью модели. Критерии различаются тем, как они обеспечивают этот баланс.
Синтетический контроль (англ. Synthetic control method, SCM) — эконометрический метод анализа данных в рамках причинно-следственной модели Рубина, позволяющий проводить каузальную инференцию в сравнительных кейс-стади. Метод направлен на оценку эффектов исследуемого воздействия (например, экономической реформы) на примере небольшого числа кейсов с помощью моделирования их количественных показателей в гипотетической ситуации, где воздействие не было оказано, на основе ограниченного круга похожих контрольных...
Конти́нуум в физике обозначает некоторую сплошную среду, в которой исследуются процессы/поведение этой среды при различных внешних условиях. Вводится на основании гипотезы сплошности, в рамках которой пренебрегают структурой исследуемых тел и сред, усредняя их микроструктурные характеристики по физически малому объёму. Непрерывным континуумом можно считать как обычные материальные тела, так и различные поля, например, электромагнитное поле.
Временно́й ряд (или ряд динамики) — собранный в разные моменты времени статистический материал о значении каких-либо параметров (в простейшем случае одного) исследуемого процесса. Каждая единица статистического материала называется измерением или отсчётом, также допустимо называть его уровнем на указанный с ним момент времени. Во временном ряде для каждого отсчёта должно быть указано время измерения или номер измерения по порядку. Временной ряд существенно отличается от простой выборки данных, так...
Экспериме́нт (от лат. experimentum — проба, опыт), также о́пыт, в научном методе — метод исследования некоторого явления в управляемых наблюдателем условиях.. Отличается от наблюдения активным взаимодействием с изучаемым объектом. Обычно эксперимент проводится в рамках научного исследования и служит для проверки гипотезы, установления причинных связей между феноменами. Эксперимент является краеугольным камнем эмпирического подхода к знанию. Критерий Поппера выдвигает возможность постановки эксперимента...
Психометри́я (психометрика) — дисциплина психологии, изучающая теорию и методику психологических измерений, включая измерение знаний, способностей, взглядов и качеств личности. Психометрия является разделом психодиагностики. В первую очередь, эта область касается создания и валидации измерительных инструментов, таких как опросники, тесты и методики описания (оценки) личности. Она включает в себя две основные исследовательские задачи, а именно...
Коэффициент Байеса — это байесовская альтернатива проверке статистических гипотез. Байесовское сравнение моделей — это метод выбора моделей на основе коэффициентов Байеса. Обсуждаемые модели являются статистическими моделями. Целью коэффициента Байеса является количественное выражение поддержки модели по сравнению с другой моделью, независимо от того, верны модели или нет. Техническое определение понятия «поддержка» в контексте байесовского вывода дано ниже.
Кластерный анализ (англ. cluster analysis) — многомерная статистическая процедура, выполняющая сбор данных, содержащих информацию о выборке объектов, и затем упорядочивающая объекты в сравнительно однородные группы. Задача кластеризации относится к статистической обработке, а также к широкому классу задач обучения без учителя.
Эконометрика — наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории. Теоретическая эконометрика рассматривает статистические свойства оценок и испытаний, в то время как прикладная эконометрика занимается применением эконометрических...
Байесовская вероятность — это интерпретация понятия вероятности, используемая в байесовской теории. Вероятность определяется как степень уверенности в истинности суждения. Для определения степени уверенности в истинности суждения при получении новой информации в байесовской теории используется теорема Байеса.
Автокорреляция — статистическая взаимосвязь между последовательностями величин одного ряда, взятыми со сдвигом, например, для случайного процесса — со сдвигом по времени.
Робастность (англ. robustness, от robust — «крепкий», «сильный», «твёрдый», «устойчивый») — свойство статистического метода, характеризующее независимость влияния на результат исследования различного рода выбросов, устойчивости к помехам. Выбросоустойчивый (робастный) метод — метод, направленный на выявление выбросов, снижение их влияния или исключение их из выборки.
Слепая деконволюция — метод восстановления изображения без априорной информации о функции размытия точки оптической системы, которая вносит в регистрируемый полезный сигнал шум, искажения и т. п.
Прогно́з (от греч. πρόγνωση «предвидение, предсказание») — это научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их осуществления. В узком смысле, это вероятностное суждение о будущем состоянии объекта исследования.
Эмпирические исследования – наблюдение и исследование конкретных явлений, эксперимент, а также обобщение, классификация и описание результатов исследования эксперимента, внедрение их в практическую деятельность человека.
Фиксированные эффекты с разложением вектора (англ. Fixed-effects vector decomposition, FEVD) — разновидность регрессионного анализа на панельных данных с фиксированными эффектами, позволяющая измерять эффекты не изменяющихся во времени предикторов вместе с фиксированными эффектами групп наблюдений (стандартные FE-оценки не позволяют оценивать не различающиеся во времени предикторы). Первоначально метод был предложен в статье (Plümper, Troeger, 2007).
Анализ полных наблюдений (англ. listwise/casewise deletion, реже англ. complete-case analysis) — статистический метод обработки пропущенных данных, основанный на удалении всех наблюдений с неполными признаковыми описаниями. Считается самым простым способом разрешения проблемы пропущенных данных.
Статистика широко применяется в оценивании программ. Способ, при помощи которого проводится оценка программы и соответствующих относящихся к программе факторов, в большой степени определяет те аналитические методы и статистические показатели, которые будут использоваться в процессе оценивания.
Подробнее: Применение статистики в оценивании
Статистический вывод (англ. statistical inference), также называемый индуктивной статистикой (англ. inferential statistics, inductive statistics) — обобщение информации из выборки для получения представления о свойствах генеральной совокупности.
Статистический последовательный анализ — раздел математической статистики, изучающий статистические методы, основанные на последовательной выборке, формируемой в ходе статистического эксперимента. Наблюдения производятся по одному (или, более общим образом, группами) и анализируются в ходе самого эксперимента с тем, чтобы на каждом этапе решить, требуются ли ещё наблюдения (решение о продолжении эксперимента) или наблюдений уже достаточно (решение об остановке эксперимента). Когда эксперимент остановлен...
Многочасти́чный фильтр (МЧФ, англ. particle filter — «фильтр частиц», «частичный фильтр», «корпускулярный фильтр») — последовательный метод Монте-Карло — рекурсивный алгоритм для численного решения проблем оценивания (фильтрации, сглаживания), особенно для нелинейных и не-гауссовских случаев. Со времени описания в 1993 году Н. Гордоном, Д. Салмондом и А. Смитом используется в различных областях — навигации, робототехнике, компьютерном зрении.
Надёжностью называется один из критериев качества теста, его устойчивость по отношению к погрешностям измерения. Различают два вида надёжности — надёжность как устойчивость и надёжность как внутреннюю согласованность.
Подробнее: Надёжность психологического теста
Гетероскедастичность (англ. heteroscedasticity) — понятие, используемое в прикладной статистике (чаще всего — в эконометрике), означающее неоднородность наблюдений, выражающуюся в неодинаковой (непостоянной) дисперсии случайной ошибки регрессионной (эконометрической) модели. Гетероскедастичность противоположна гомоскедастичности, означающей однородность наблюдений, то есть постоянство дисперсии случайных ошибок модели.
Планирование эксперимента — один из важнейших этапов организации психологического исследования, на котором исследователь пытается сконструировать наиболее оптимальную для воплощения на практике модель (то есть план) эксперимента.
Стохастичность (др.-греч. στόχος — цель, предположение) означает случайность. Случайный (стохастический) процесс — это процесс, поведение которого не является детерминированным, и последующее состояние такой системы описывается как величинами, которые могут быть предсказаны, так и случайными. Однако, по М. Кацу и Э. Нельсону, любое развитие процесса во времени (неважно, детерминированное или вероятностное) при анализе в терминах вероятностей будет случайным процессом (иными словами, все процессы...
Ме́тод проб и оши́бок (в просторечии также: метод (научного) тыка) — является врождённым эмпирическим методом мышления человека. Также этот метод называют методом перебора вариантов.
Тест Хаусмана , называемый также тестом Ву-Хаусмана или Дарбина-Ву-Хаусмана — применяемый в эконометрике тест для сравнения моделей, оцененных разными методами, один из которых позволяет получить состоятельные оценки и при нулевой и при альтернативной гипотезе, а другой — только при нулевой гипотезе.
Гауссовский процесс назван так в честь Карла Фридриха Гаусса, поскольку в его основе лежит понятие гауссовского распределения (нормального распределения). Гауссовский процесс может рассматриваться как бесконечномерное обобщение многомерных нормальных распределений. Эти процессы применяются в статистическом моделировании; в частности используются свойства нормальности. Например, если случайный процесс моделируется как гауссовский, то распределения различных производных величин, такие как среднее значение...
Ана́лиз свя́зей или анализ ссылок (от англ. «link analysis») — это метод анализа данных, используемый в рамках сетевого анализа для оценки отношений (связей) между узлами (объектами/акторами). Отношения могут быть определены для различных типов узлов: людей, организаций, операций и т. д.
Обучение на примерах (англ. Learning from Examples) - вид обучения, при котором интеллектуальной системе предъявляется набор положительных и отрицательных примеров, связанных с какой-либо заранее неизвестной закономерностью. В интеллектуальных системах вырабатываются решающие правила, с помощью которых происходит разделение множества примеров на положительные и отрицательные. Качество разделения, как правило, проверяется экзаменационной выборкой примеров.
Качественная, дискретная, или категорийная переменная — это переменная, которая может принимать одно из ограниченного и, обычно, фиксированного числа возможных значений, назначая каждую единицу наблюдения определённой группе или номинальной категории на основе некоторого качественного свойства. В информатике и некоторых других ветвях математики качественные переменные называются перечислениями или перечисляемыми типами. Обычно (хотя не в этой статье), каждое из возможных значений качественной переменной...