2. Global: conjunto de variables para todas las unidades de observación que son homogéneas según el objetivo del estudio.
3. Variación: diferencia entre valores observados (valores variables) de cosas de la misma naturaleza.
4. Investigación por muestreo: seleccione aleatoriamente algunas muestras representativas de la población en estudio para la investigación, utilice indicadores de muestra para inferir la población y, en última instancia, logre el propósito de comprender la población. Este método de utilizar indicadores muestrales para inferir parámetros poblacionales se denomina investigación por muestreo.
5. Descripción estadística: Utilizar cuadros estadísticos o indicadores estadísticos calculados para expresar un determinado fenómeno o característica de un grupo específico.
6. Inferencia estadística: el método de estimar o inferir características generales basándose en las características de los datos de la muestra se llama inferencia estadística. Los métodos comúnmente utilizados incluyen la estimación de parámetros y la prueba de hipótesis.
7. Probabilidad: se refiere a la medición de la probabilidad de que ocurra un evento, representada por el símbolo P..
8. Rango de valores de referencia médicos: También es el rango de valores de referencia. llamado rango de valores normales. En medicina, un índice contiene el rango de valores para la mayoría de las personas, que a menudo se denomina rango de referencia del índice.
9. Ley de distribución normal: en el trabajo real, a menudo es necesario conocer el porcentaje del área de un área determinada en el eje horizontal bajo la curva normal con respecto al área total para estimar el área observada. casos en este intervalo. El porcentaje del total de casos, o la frecuencia o probabilidad de que el valor de una variable caiga dentro de ese intervalo.
10. Comparabilidad: Significa que los factores ajenos al tratamiento que afectan los resultados de la investigación son lo más similares o similares posibles entre los grupos de tratamiento.
11. Secuencia dinámica: Es una serie de indicadores estadísticos ordenados en orden cronológico, incluyendo números absolutos, números relativos o números promedio, utilizados para explicar los cambios y tendencias de desarrollo de las cosas a lo largo del tiempo.
12. Error de muestreo: cuando se seleccionan aleatoriamente varias muestras con el mismo contenido de la misma población, la diferencia entre los indicadores de la muestra y la diferencia entre los indicadores de la muestra y los indicadores generales.
13. Error estándar: Indica el grado de cambio entre las medias muestrales.
14. Error de muestreo de razón: La diferencia entre las medias de la misma población durante el proceso de muestreo se llama error de muestreo medio, y la diferencia entre las razones se llama error de muestreo de razón.
15. Estimación de parámetros: se refiere a la estimación de indicadores generales (llamados parámetros) utilizando indicadores de muestra (llamados estadísticas).
16. Intervalo de confianza: el rango de valores del parámetro general generalmente se denomina intervalo de confianza o intervalo de confianza del parámetro, es decir, el intervalo contiene el parámetro general con una cierta probabilidad (como 95 o 99).
17, Error tipo I: se rechaza la H0 que se puede establecer mintiendo realmente. Este tipo de error de "olvido de la verdad" se denomina error de tipo I.
18. Error de tipo II: aceptar H0 no puede ser verdadero cuando en realidad se miente. Este tipo de error de "mantenerlo falso" se denomina error de tipo II.
19. Eficiencia de la inspección: 1-b se denomina eficiencia y garantía de la inspección. Significa: cuando hay una diferencia entre dos poblaciones, la capacidad de encontrar la diferencia entre las dos poblaciones de acuerdo con el nivel de prueba prescrito a.
20. Datos de cuatro cuadrículas: Los datos con dos velocidades de muestreo también se denominan datos de cuatro cuadrículas. En los datos de cuatro cuadrículas, la frecuencia real de aparición y la frecuencia real de no aparición de las dos muestras son los datos básicos, y se pueden calcular otros datos a partir de estos cuatro datos básicos.
21. Datos de la tabla de contingencia: los mismos datos de muestra se resumen en una tabla estadística bidireccional de disposición cruzada basada en sus dos variables categóricas desordenadas (variables de fila y variables de columna). Las variables de fila se pueden dividir en categorías R y las variables de columna se pueden dividir en categorías C, que se denominan tablas de contingencia R*C.
22. Prueba paramétrica: Es una prueba de hipótesis que requiere que la muestra provenga de un tipo de distribución poblacional conocido (como la distribución normal). En base a este supuesto, los parámetros de la población (como la media poblacional). ) se prueban la inferencia estadística.
23. Prueba no paramétrica: Es una prueba de hipótesis que no depende del tipo de distribución general y no hace inferencias estadísticas sobre parámetros generales (como la media general).
24. Rango: el número de serie en el sentido habitual. De hecho, se trata de ordenar los valores observados de pequeño a grande y reemplazar el valor de la variable con el número de serie.
25. Coeficiente de correlación lineal: Es un índice estadístico que explica el grado y dirección de correlación entre dos variables con una relación lineal. El coeficiente de correlación no tiene unidad y el rango de valores es -1 < = R < = 1. Cuanto mayor sea el valor absoluto de R, más estrecha será la relación entre las dos variables.
26. Correlación negativa completa: Este es un tipo muy especial de correlación negativa. Como puede verse en el diagrama de dispersión, los puntos de dispersión compuestos por X e Y están completamente distribuidos en línea recta. A medida que X aumenta, Y disminuye en consecuencia y el coeficiente de correlación calculado r = -1.
27. Correlación positiva: se refiere a la dirección de correlación positiva entre dos variables en una relación lineal, es decir, cuando X aumenta, Y tiene una tendencia creciente correspondiente y el coeficiente de correlación calculado R es positivo.
28. Correlación de rango: Es un método estadístico no paramétrico para el análisis de correlación de datos de rango, también llamado correlación de rango.
29. Evaluación: Es el proceso de utilizar ciertos estándares para juzgar los resultados de la observación y asignar cierto significado y valor a los resultados.
30. Evaluación integral: se refiere a que las personas eligen los formularios de evaluación correspondientes de acuerdo con diferentes propósitos de evaluación, y luego seleccionan múltiples factores o indicadores, y utilizan un determinado modelo matemático para transformar múltiples factores o indicadores de evaluación en información capaz de refleja las características generales del objeto de evaluación.
31. Método de priorización: Para comparar las ventajas y desventajas de un pequeño número de cosas o planes, después de seleccionar varios indicadores de evaluación, los objetos o planes a evaluar se ordenan de acuerdo con los valores medidos. de cada indicador de evaluación, y Al número de secuencia (nivel) se le asigna una puntuación correspondiente, es decir, el número de prioridad, y luego los indicadores de evaluación se combinan para calcular el número de prioridad total del objeto de evaluación, y la prioridad es evaluados de acuerdo con el tamaño total de la prioridad.
32. Topsis: El método Topsis se utiliza a menudo en el análisis de toma de decisiones multiobjetivo de soluciones limitadas en ingeniería de sistemas. Además, también se puede utilizar en muchos campos, como la evaluación de beneficios y las decisiones de salud. -elaboración y gestión sanitaria.
33. Causas subyacentes de muerte: Según la OMS, las causas subyacentes de muerte son: “(a) aquellas enfermedades o lesiones que causan una cadena de eventos patológicos que conducen directamente a la muerte, o (b)) Accidentes o situaciones violentas que derivan en lesiones mortales”
34. Demanda de servicios de salud: se refiere a que las personas deben recibir diversos servicios de salud (como prevención) porque la enfermedad afecta su salud y genera obstáculos para la vida. actividades normales del cuerpo humano (atención sanitaria, tratamiento y rehabilitación, etc.).
35. Encuesta y estadística de servicios de salud: Es uno de los contenidos principales de las estadísticas de salud. La Encuesta y Estadísticas de Servicios de Salud explica las características, los métodos de investigación y las precauciones de la investigación de servicios de salud desde la perspectiva del diseño, recopilación, organización y análisis de datos de servicios de salud, haciendo que la investigación de servicios de salud sea más científica.
36. Encuesta de servicios de salud: se refiere a una encuesta social sobre el estado actual de los servicios de salud, los factores de riesgo para la salud de la población, las necesidades y utilización de los servicios de salud de la población y la distribución y utilización de los recursos de los servicios de salud.
37. Tabla estadística: enumerar los indicadores estadísticos en forma de tabla es un medio común de descripción estadística de los datos.
38. Gráficos estadísticos: utilice varias figuras geométricas (como puntos, líneas, superficies o sólidos) para representar el tamaño, la fluctuación, la distribución y la relación de los datos. También es un medio común para describir datos estadísticamente. .
39. Error muestral de la media: En estadística, la diferencia entre las medias de una misma población producida durante el proceso de muestreo se denomina error muestral de la media.
Descripción general de la estadística
La estadística es una rama de las matemáticas aplicadas que utiliza principalmente la teoría de la probabilidad para establecer modelos matemáticos, recopilar datos de sistemas de observación, realizar análisis y resúmenes cuantitativos y luego hacer inferencias. y predicciones, proporcionan base y referencia para decisiones relevantes. Se utiliza ampliamente en diversas disciplinas, desde la física y las ciencias sociales hasta las humanidades, e incluso en la toma de decisiones de información industrial, comercial y gubernamental.
La estadística se divide principalmente en estadística descriptiva y estadística inferencial. Dado un conjunto de datos, las estadísticas pueden resumir y describir los datos. Este uso se llama estadística descriptiva. Además, los observadores construyen modelos matemáticos en forma de datos, teniendo en cuenta su aleatoriedad e incertidumbre, infiriendo así los pasos y matrices del estudio.
Este uso se llama estadística inferencial. Ambos usos pueden denominarse estadística aplicada. Además, existe otra asignatura llamada estadística matemática, en la que se trata específicamente la base teórica detrás de esta materia.
[Editar este párrafo] El desarrollo de la estadística
La estadística inglesa de estadística se originó a partir del latín moderno statisticum collegium (parlamento) y del italiano statista (país o político). La Statistik alemana, utilizada por primera vez por Gottfried Achenwall (1749), representa el conocimiento del análisis de datos nacionales, es decir, "la ciencia de estudiar los países". En el siglo XIX, la estadística exploró su significado en una amplia gama de datos y materiales y fue introducida en el mundo de habla inglesa por John Sinclair.
La estadística es una ciencia muy antigua. Generalmente se cree que su investigación teórica comenzó en la época de Aristóteles en la antigua Grecia y tiene una historia de más de 2.300 años. Surgió del estudio de cuestiones sociales y económicas. En el proceso de desarrollo de más de dos mil años, la estadística ha experimentado al menos tres etapas de desarrollo: "política de ciudad-estado", "aritmética política" y "ciencia del análisis estadístico". La llamada "estadística matemática" no es una nueva disciplina independiente de la estadística, sino más bien el término general para todos los nuevos métodos de recopilación y análisis de datos formados en la tercera etapa del desarrollo de la estadística. La teoría de la probabilidad es la base teórica de la estadística matemática, pero pertenece más a las matemáticas que a la estadística.
Tres etapas en el desarrollo de las estadísticas
La primera etapa se denomina “eventos nacionales”.
La etapa de “Política Ciudad-Estado” comenzó cuando Aristóteles en la antigua Grecia escribió “Política Ciudad-Estado” o “Crónicas de Ciudad-Estado”. Escribió más de 150 tipos de actas, incluyendo análisis comparativos de la historia, administración, ciencia, arte, población, recursos, riqueza y otras condiciones socioeconómicas de cada ciudad-estado, que tienen las características de las ciencias sociales. El estudio estadístico de la "política de las ciudades-estado" duró uno o dos mil años. No fue hasta mediados del siglo XVII que fue reemplazado gradualmente por el término "aritmética política" y pronto evolucionó hacia "estadística". Las estadísticas aún conservan la palabra "país".
La segunda etapa se denomina etapa de "arte político".
No existe un punto divisorio obvio respecto de la etapa de "política de ciudad-estado", y la diferencia esencial no es grande.
La característica de la "Aritmética Política" es la combinación de métodos estadísticos con métodos de cálculo y razonamiento matemático. La forma de analizar los problemas sociales y económicos presta más atención a la aplicación de métodos de análisis cuantitativo.
En 1690, William Petty publicó un libro (Aritmética política) como inicio de esta etapa.
El método de William Petty para cuantificar los fenómenos sociales y económicos utilizando números, pesos y escalas es una característica importante de la estadística moderna. Guillermo. Pedi (Aritmética Política) fue evaluada por estudiosos posteriores como la fuente de la estadística moderna, ¿William? El propio Pedi también es considerado el padre de la estadística moderna.
Pedi utiliza tres tipos de personajes en el libro:
El primer tipo son las cifras obtenidas de encuestas estadísticas y observaciones empíricas de fenómenos sociales y económicos. Debido a las limitaciones de las condiciones históricas, en el libro hay muy pocos datos obtenidos mediante estrictos estudios estadísticos y muchas cifras se basan en la experiencia.
La segunda categoría son los números calculados utilizando algún método matemático. Los métodos de cálculo se pueden dividir en tres tipos:
“(1) Un método de cálculo basado en números o cantidades conocidas y que sigue relaciones específicas;
(2) Razonamiento teórico utilizando números Métodos de cálculo;
(3) Métodos de cálculo basados en valores promedio";
La tercera categoría son números ilustrativos utilizados para el razonamiento teórico. Page llamó a este tipo de razonamiento utilizando números y símbolos "aritmética algebraica". A juzgar por los métodos utilizados por los colaboradores para utilizar los datos, la estadística en la etapa de "aritmética política" ha reflejado claramente las características de "la ciencia y el arte de recopilar y analizar datos. Los métodos estadísticos empíricos y los métodos de análisis teórico están integrados, incluso en". La estadística también se hereda en los tiempos modernos.
La tercera etapa se denomina "ciencia del análisis estadístico".
La tendencia de combinar estadística y matemáticas en la etapa de "aritmética política" se convirtió gradualmente en la "ciencia del análisis estadístico".
A finales del siglo XIX, títulos como "Resumen de las condiciones nacionales" o "Aritmética política" ofrecidos por las universidades europeas desaparecieron gradualmente y fueron reemplazados por cursos como "Ciencia del análisis estadístico", que todavía se trataba de analizar y estudiar cuestiones sociales y económicas.
La aparición del curso "Ciencia del Análisis Estadístico" es el comienzo de la etapa de desarrollo de la estadística moderna. En 1908, Student (seudónimo William Sleey Gosset) publicó un artículo sobre la distribución t, que marcó una época en la historia del desarrollo estadístico. Fue pionero en el método de reemplazar muestras grandes por muestras pequeñas y marcó el comienzo de una nueva era de la estadística.
El estadístico belga Adolf Guellet fue el primer representante de la estadística moderna. Aplicó ampliamente la ciencia del análisis estadístico a las ciencias sociales, las ciencias naturales y las ciencias técnicas y de ingeniería porque estaba convencido de que la estadística podía utilizarse como un método de investigación universal para estudiar cualquier ciencia.
La teoría de la probabilidad, base teórica de la estadística moderna, comenzó a estudiar el momento del juego, probablemente a partir de 1477. Los matemáticos han llevado a cabo investigaciones a largo plazo para explicar las leyes generales que rigen el azar y gradualmente han formado el marco teórico de la teoría de la probabilidad. Sobre la base del mayor desarrollo de la teoría de la probabilidad, a principios del siglo XIX, los matemáticos establecieron gradualmente la teoría del error de observación, la teoría de la distribución normal y el método de mínimos cuadrados. Por tanto, los métodos estadísticos modernos tienen una base teórica relativamente sólida.
[Editar este párrafo] Las estadísticas escolares en la historia
1. Siglos XVIII y XIX: el establecimiento y desarrollo de las estadísticas
Schlitz de Alemania dijo una vez: " La estadística es historia dinámica y la historia es estadística estática." Se puede observar que el surgimiento y desarrollo de las estadísticas están estrechamente relacionados con el desarrollo de la producción y el progreso social.
El período fundacional (1) La estadística
El germen de la estadística surgió en Europa. La estadística se fundó desde mediados del siglo XVII hasta mediados del siglo XVIII. Durante este período, la teoría estadística formó inicialmente ciertas facciones académicas, incluidas principalmente la Escuela de Tendencia Nacional y la Escuela de Aritmética Política.
1. Escuela Nacional de Potencial
La Escuela Nacional de Tendencias, también conocida como Escuela Narrativa, nació en Alemania en el siglo XVII. Debido a que esta escuela utiliza principalmente palabras para describir los principales problemas del país, se la llama escuela narrativa. Sus principales representantes son Hermann Konling y Ahern Wall. Konling fue el primero en enseñar lo que un activista político debe saber en la Universidad de Tete en Helms. Ahenwall impartió un curso de "Estudios de Estado" en la Universidad de Göttingen. Su obra principal es "Un esquema de estudios étnicos en los países europeos modernos", que habla de "cuestiones importantes en un país o en la mayoría de los países". Utilizó principalmente el método de análisis comparativo para estudiar y comprender la organización, el territorio, la población, la riqueza de recursos y la fuerza nacional del país, comparar las fortalezas de varios países y servir a la monarquía alemana. Debido a que "condiciones nacionales" y "estadísticas" tienen el mismo significado en idiomas extranjeros, más tarde se llamó oficialmente "estadísticas". En el análisis comparativo de las condiciones nacionales, esta escuela enfatiza la explicación de la esencia de las cosas y no presta atención a comparaciones cuantitativas ni a cálculos cuantitativos, pero sienta las bases teóricas económicas para el desarrollo de la estadística. Sin embargo, con el desarrollo de la economía de mercado capitalista, el cálculo y el análisis de las cosas se han vuelto cada vez más importantes. Posteriormente, esta escuela se dividió en la escuela gráfica y la escuela comparada.
2. Escuela de aritmética política
A mediados del siglo XIX surge en Gran Bretaña la escuela de aritmética política. Su fundador es William Petty (1623-1687), cuya obra representativa es su libro "Aritmética política", finalizado en 1676. "Política" aquí se refiere a la economía política, y "aritmética" se refiere a los métodos estadísticos. En este libro, utilizó los métodos estadísticos de números, pesos y escalas para realizar un análisis comparativo cuantitativo sistemático de las condiciones nacionales y la fuerza nacional de Gran Bretaña, Francia y los Países Bajos, sentando una base metodológica para la formación y el desarrollo de las estadísticas. . Por eso, Marx dijo: "William Petty, el padre de la economía política, es también en cierta medida el fundador de la estadística".
Otro representante de la escuela de aritmética política es John Grant (1620-1674). Basado en la Death Gazette publicada semanalmente por la Iglesia de Londres en 1604, publicó su obra "Observaciones naturales y políticas sobre la Death Gazette" en 1662. El libro analiza la relación entre las causas de muerte y los cambios demográficos en Londres a lo largo de 60 años.
Por primera vez, a través de un gran número de observaciones se descubrió que la proporción de sexos de los recién nacidos es estable y que la proporción de las diferentes causas de muerte es una ley demográfica. Y por primera vez se compiló una "tabla de mortalidad" para analizar la mortalidad y la esperanza de vida de la población, lo que atrajo una atención generalizada. Su investigación demuestra claramente el importante papel de la estadística como herramienta de gestión nacional.
(2) El período de desarrollo de las estadísticas
El período de desarrollo de las estadísticas es desde finales del 18 hasta finales del 19. Durante este período, se formaron varias escuelas de opiniones académicas y dos escuelas principales, a saber, la escuela de estadística matemática y la escuela de estadística social.
1. Escuela de Estadística Matemática
En el siglo XVIII, la madurez de la teoría de la probabilidad sentó las bases para el desarrollo de la estadística. A mediados del siglo XIX, la teoría de la probabilidad se introdujo en la estadística, formando una escuela de matemáticas. Su fundador es el belga Adolf Kettler (1796-1874), entre cuyas principales obras se encuentran: "Sobre el hombre", "Cartas de probabilidad", "Sistema social" y "Física social". Abogó por estudiar los fenómenos sociales a través del estudio de las ciencias naturales e introdujo formalmente la teoría de la probabilidad clásica en la estadística, llevando la estadística a una nueva etapa de desarrollo. Debido a limitaciones históricas, Kettler confundió los fenómenos naturales y las diferencias esenciales en el proceso de investigación, y utilizó los puntos de vista y métodos de estudio de los fenómenos naturales para hacer algunas explicaciones mecánicas y vulgares de cuestiones sociales como el crimen y la moralidad. Sin embargo, introdujo la teoría de la probabilidad en la estadística, lo que hizo que la estadística diera un paso adelante en el camino de la precisión basada en el método "aritmético" establecido por la "aritmética política" y sentó las bases para la formación y desarrollo de la estadística matemática.
2. Escuela de Estadística Social
La escuela de estadística social surge en la segunda mitad del siglo XIX. Su fundador es el economista y estadístico alemán Kniss (1821-1889), y sus principales representantes son Engel (1821-1896) y Meyer. Sintetizaron los puntos de vista de la Escuela Nacional de Tendencias y la Escuela de Aritmética Política y desarrollaron la "Teoría Básica de la Estadística" de Ketler. Sin embargo, creían que la estadística es una ciencia social, una ciencia entidad que estudia las causas y leyes de los fenómenos sociales. es diferente de las matemáticas. Al contrario del enfoque general de la escuela estadística. La escuela de estadística social cree que las estadísticas son objetos de investigación más que fenómenos individuales. Debido a la complejidad e integridad de los fenómenos sociales, es necesario observarlos y analizarlos en su conjunto y estudiar sus conexiones internas para revelar las leyes inherentes a los fenómenos. . Ésta es una característica distintiva de la "ciencia de entidades" de la escuela de estadística social.
El desarrollo de la economía social requiere que las estadísticas proporcionen más métodos estadísticos; las propias ciencias sociales también se están desarrollando constantemente hacia la segmentación y la cuantificación, lo que también requiere que las estadísticas proporcionen métodos más eficaces para investigar, clasificar y analizar datos. método. Por lo tanto, la escuela de estadística social presta cada vez más atención a la investigación metodológica y hay una tendencia a abandonar la metodología sustantiva. Sin embargo, la escuela de estadística social todavía enfatiza que la calidad de las cosas debe ser el requisito previo y la importancia de comprender las cosas, lo que es esencialmente diferente de la naturaleza metodológica de la escuela de estadística matemática.
2. El siglo XX: el rápido desarrollo de las estadísticas
Desde el siglo XX, con el rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología, la sociedad ha experimentado enormes cambios y las estadísticas también han entrado. el Un período de rápido desarrollo. En resumen, existen los siguientes aspectos.
1. De la estadística descriptiva a la estadística inferencial. La estadística descriptiva es el proceso y resumen de una gran cantidad de datos recopilados, y el análisis y descripción de los datos a través de cuadros, listas, gráficos, etc., como la preparación de tablas de distribución de frecuencia, la elaboración de histogramas, el cálculo de varios números de características, etc. La estadística inferencial, sobre la base de la recopilación y organización de datos de muestras de observación, infiere la población relevante. Su característica es la inferencia de cosas desconocidas en forma de probabilidad basada en datos de muestras de observación aleatoria y condiciones y suposiciones del problema (modelos). Los métodos estadísticos científicos a los que se hace referencia actualmente en los países occidentales se refieren principalmente a estadísticas inferenciales.
2. De la estadística socioeconómica al desarrollo multidisciplinar. Antes del siglo XX, los campos de la estadística eran principalmente la demografía, las estadísticas vitales, las estadísticas sociales y las estadísticas económicas. Con el desarrollo de la sociedad, la economía y la ciencia y la tecnología, hoy el alcance de la estadística ha abarcado todos los campos de la vida social, casi de manera integral, y se ha convertido en una ciencia metodológica universal. Se utiliza ampliamente para estudiar diversos aspectos de la sociedad y la naturaleza, y se ha convertido en una ciencia con muchas ramas.
3. El desarrollo de la predicción estadística y la ciencia de la decisión.
La estadística tradicional consiste en contar lo que ha pasado y está pasando ahora, proporcionando información y datos estadísticos. Desde la década de 1930, especialmente desde la Segunda Guerra Mundial, debido a las necesidades objetivas de la economía, la sociedad y el ejército, la ciencia de la predicción estadística y la toma de decisiones estadísticas ha logrado grandes avances, haciendo que la estadística salga del campo tradicional y se le dé un nuevo significado y misión.
4. La penetración mutua y la combinación de la teoría de la información, la cibernética, la teoría de sistemas y la estadística han desarrollado y mejorado aún más la ciencia estadística. La teoría de la información, la cibernética y la teoría de sistemas tienen similitudes en muchos conceptos, ideas y métodos básicos. Proponen métodos y principios para resolver el mismo problema desde diferentes ángulos y aspectos. El establecimiento y desarrollo de los "Tres Tratados" ha cambiado completamente el panorama científico del mundo y la forma de pensar de los científicos. También ha permitido que la ciencia estadística y el trabajo estadístico extraigan nutrientes de ellos, amplíen sus horizontes, enriquezcan su contenido y tengan. nuevas tendencias de desarrollo.
5. La tecnología informática y una serie de nuevas tecnologías y nuevos métodos se desarrollan y aplican continuamente en el campo de la estadística. En las últimas décadas, el desarrollo continuo de la tecnología informática ha modernizado la recopilación, el procesamiento, el análisis, el almacenamiento, la transmisión y la impresión de datos estadísticos y ha mejorado la eficiencia del trabajo estadístico. El desarrollo de la tecnología informática ha ampliado cada vez más los campos de aplicación de las técnicas estadísticas tradicionales y avanzadas, provocando cambios revolucionarios en la ciencia estadística y el trabajo estadístico. Hoy en día, la informática se ha convertido en una parte integral de la ciencia estadística. Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, también se está desarrollando la profundidad y amplitud de la teoría y la práctica estadística.
6. Las estadísticas desempeñan un papel cada vez más importante en la gestión y la vida social modernas. Con el desarrollo de la sociedad, la economía y la ciencia y la tecnología, las estadísticas han adquirido cada vez más importancia en la gestión nacional, la gestión empresarial y la vida social modernas. La vida cotidiana de las personas y toda la vida social son inseparables de las estadísticas. El estadístico británico Haslett dijo: "La aplicación de métodos estadísticos está tan extendida que las estadísticas tienen un impacto tan grande en nuestras vidas y hábitos. No se puede subestimar la importancia de las estadísticas". Algunas ciencias incluso nos llaman "era estadística". . Obviamente, se ha dado una importancia trascendental al desarrollo de la ciencia estadística en el siglo XX y a su futuro.
[Editar este párrafo] Estado actual de la estadística
Con el rápido desarrollo de la ciencia y la tecnología, la estadística ha absorbido e integrado ampliamente nuevas teorías de disciplinas relacionadas, y ha desarrollado y aplicado continuamente nuevas teorías. tecnologías y métodos, profundizando y enriqueciendo las teorías y métodos en el campo tradicional de la estadística, y expandiéndose a nuevos campos. Las estadísticas actuales muestran una fuerte vitalidad. En nuestro país, el establecimiento gradual del sistema económico socialista de mercado y las necesidades de un desarrollo realista plantean exigencias nuevas, cada vez mayores, al trabajo estadístico. Con el desarrollo y la mejora continua de la economía de mercado socialista de China, el papel potencial de las estadísticas se pondrá en juego plena y exhaustivamente.
En primer lugar, la comprensión de la sistematicidad y la complejidad del sistema añade nuevas ideas al desarrollo futuro de la estadística. Debido al rápido desarrollo de la amplitud y profundidad de la práctica social y al alto desarrollo de la ciencia y la tecnología, las personas tienen una comprensión más amplia y profunda de la sistematicidad y complejidad del mundo objetivo. Con el auge de la tendencia de integración científica, los tentáculos de investigación de la estadística se extienden a nuevos campos y el estudio de métodos estadísticos para datos exploratorios surgió según lo requieren los tiempos. El campo de investigación se extiende a fenómenos complejos y objetivos. En el siglo XXI, el foco de la investigación estadística pasará de los fenómenos deterministas y estocásticos al estudio de fenómenos complejos. Por ejemplo, fenómenos difusos, fenómenos de mutación y fenómenos caóticos. Se puede decir que el estudio de fenómenos complejos ha abierto un nuevo campo de investigación para la estadística.
En segundo lugar, un método de integración integral que combine métodos cualitativos y cuantitativos proporcionará nuevas ideas para el desarrollo de métodos de análisis estadístico. El método de integración integral que combina métodos cualitativos y cuantitativos fue propuesto por el profesor Qian Xuesen en 1990. La esencia de este método es combinar la teoría científica, el conocimiento empírico y el juicio de expertos para presentar hipótesis empíricas, y luego utilizar datos, materiales y modelos empíricos para probar su eficacia y, finalmente, llegar a una conclusión después de cálculos cuantitativos y comparaciones repetidas. Es un medio eficaz para estudiar sistemas complejos. Las ideas estadísticas están impregnadas de todo el proceso de investigación de problemas, proporcionando nuevas ideas para el desarrollo de métodos de análisis estadístico.
En tercer lugar, la penetración de la ciencia estadística en otras ciencias abrirá nuevas áreas para la aplicación de la estadística.
El desarrollo de la ciencia moderna muestra una tendencia a la integración, y varias disciplinas se integran constantemente para formar un todo interconectado y unificado. Debido a que las cosas están interconectadas, la penetración y transferencia de métodos de investigación entre disciplinas se ha convertido en una tendencia importante en el desarrollo de la ciencia moderna. Los nuevos avances en muchas disciplinas han brindado nuevas oportunidades de desarrollo para el desarrollo de otras disciplinas. El surgimiento de disciplinas de vanguardia emergentes, como la teoría difusa y la teoría de catástrofes, ha proporcionado nuevos métodos e ideas científicos para un mayor desarrollo de la estadística. Introducir algunos resultados científicos de vanguardia en las estadísticas y permitir que las estadísticas interactúen con ellos se convertirá en la tendencia de desarrollo de las estadísticas en el futuro. Las estadísticas también tendrán perspectivas interesantes. Hoy en día, algunos pioneros han comenzado a introducir en la estadística métodos y teorías como la cibernética, la teoría de la información, la teoría de sistemas, la teoría de grafos, la teoría del caos y la teoría difusa. La penetración de estas nuevas teorías y nuevos métodos seguramente tendrá un profundo impacto en el desarrollo de las estadísticas.
La estadística surge de la aplicación y se desarrolla en la aplicación. Con el desarrollo de la economía y la sociedad, la integración de diversas disciplinas y el rápido desarrollo de la tecnología informática, los campos de aplicación, las teorías estadísticas y los métodos de análisis de las estadísticas seguirán desarrollándose, mostrando su vitalidad y su importante papel en diversos campos.
[Editar este párrafo] Subdisciplinas
Algunas disciplinas utilizan la estadística aplicada de manera tan extensiva que se han convertido en una disciplina independiente.