الدراسة الإحصائية للتبعيات. أبحاث التبعية - أيفازيان الإحصاء التطبيقي، أبحاث التبعية

القراءة: 1-2 وحدة 3 دورات
المتطلبات الأساسية: طرق التحليل الإحصائي الأولي أو معرفة الإحصاء على المستوى الأساسي
كثافة اليد العاملة: 5 ساعات معتمدة

76 ساعة دراسية:

• 28 ساعة من المحاضرات.
• 48 ساعة تدريب عملي.

أشكال السيطرة:

• امتحان؛
• 2 الواجبات المنزلية

معلمون

حول الدورة

تستخدم على نطاق واسع طرق تحليل نوع الاعتماد ودرجة العلاقة بين المتغيرات مناطق مختلفةالبحوث الإحصائية التطبيقية.
يتناول المقرر طرق تحليل الارتباط لتقييم وجود ودرجة العلاقة الإحصائية بين العلامات ذات الطبيعة المختلفة وتحديد بنية العلاقة. يفحص قسم تحليل الانحدار مشاكل تقدير واختبار أهمية معلمات نماذج الانحدار الخطي وغير الخطي، ونماذج الانحدار ذات البنية المتغيرة، والانحدار النموذجي ونماذج الاختيار الثنائي، وأنظمة المعادلات المتزامنة. يتم توضيح نمذجة التبعية بأمثلة تعتمد على بيانات حقيقية.

ستسمح لك المعرفة والمهارات المكتسبة في الدورة بحل مجموعة واسعة من المشكلات لإنشاء أساس معلوماتي لاتخاذ القرار في مختلف مجالات المعرفة والنشاط العملي.

القارئ مدعو لكتاب يواصل تنفيذ خطة المؤلفين: إنشاء دليل مرجعي متعدد المجلدات حول الأساليب الرياضية الحديثة لمعالجة البيانات الإحصائية، بما في ذلك التغطية المتزامنة للأجهزة الرياضية اللازمة وبرامج الكمبيوتر المقابلة وتوصيات للتغلب عليها الصعوبات الحسابية المرتبطة باستخدام الأساليب والخوارزميات الموصوفة. الكتاب موجه للمتخصصين في مختلف مجالات النشاط البشري الذين يستخدمون أساليب الإحصاء الرياضي وتحليل البيانات في عملهم.

لفهم المادة الموجودة في الكتاب، يحتاج القارئ فقط إلى الحصول على تدريب رياضي في نطاق برامج إحدى الجامعات الاقتصادية أو التقنية أو التعرف على المفاهيم الأساسية لنظرية الاحتمالات والإحصاء الرياضي الموصوفة في المجلد الأول من الكتاب المرجعي . في المقابل، فإن إتقان المواد الموجودة في الكتاب المقترح يمكن أن يكون بمثابة أساس موثوق ومريح لاختراق أعمق في موضوع البحث، بناءً على دراسة الدراسات الخاصة والمقالات الصحفية.

لا شك أن موضوع الكتاب هو محور العمل المرجعي بأكمله. وهذا هو الحال في عمق وتنوع الأجهزة الرياضية التي تم تطويرها حتى الآن، وفي جاذبية معينةاستخدام الأساليب والنماذج الموصوفة في التطورات العملية لمختلف الملفات الشخصية.

كان الهدف الرئيسي الذي حددته السيارات لنفسها هو تجهيز الباحث الذي يستخدمه في عمله أساليب إحصائيةالأدوات اللازمة لحل المشكلة الرئيسية لأي بحث: كيف يمكن، بناءً على النتائج الجزئية للمراقبة الإحصائية للأحداث أو المؤشرات التي تم تحليلها، تحديد ووصف العلاقات الموجودة بينها. هذه المشكلة، مشكلة البحث الإحصائي للتبعيات، هي المشكلة الرئيسية في حل المشكلات العملية النموذجية مثل التوحيد والتنبؤ والتخطيط والتشخيص وتقييم خصائص النظام الذي تم تحليله والتي يصعب مراقبتها بشكل مباشر و قياس وتقييم كفاءة التشغيل أو جودة الكائن أو تنظيم معلمات العملية أو النظام.

سعى المؤلفون إلى تقديم عرض متوازن موضوعيًا للمادة سواء في بنية الكتاب أو في محتواه. ومع ذلك، فإن اتساع وتنوع المشكلة المطروحة لا يسمح لهم بالمطالبة بتغطية شاملة للموضوع. على سبيل المثال، يتم عرض موضوع التحليل الإحصائي للتبعيات الديناميكية بشكل ضيق نسبيًا في هذا المجلد؛ لم يتم تقديم أي وصف للجهاز المنطقي، وهو مفيد جدًا في أنواع معينة من المشكلات قواعد حاسمة; لم يتضمن الكتاب مواد مخصصة للتطبيقات ذات الصلة (خاصة في مشاكل التحكم) العمليات التكنولوجية) موضوعات تخطيط تجارب الانحدار.

يتكون الكتاب من مقدمة وأربعة أبواب.

تلعب المقدمة دورًا خاصًا في فهم الأساليب الموضحة لاحقًا ومنطق الكتاب بأكمله. يمكننا القول أنه يعرض المحتوى والروابط المنطقية لجميع أجزاء الكتاب في شكل يسهل على القارئ عديم الخبرة الوصول إليه. يتم تقديم البيانات الرئيسية للمشاكل و"العناوين" (في الكتاب) لحلولها. يتم توضيح العرض التقديمي بأمثلة بسيطة. لذلك، ننصح القارئ الذي لم يكن مستعدًا نسبيًا أن يأخذ الوقت الكافي لقراءة المقدمة.

القسم الأول مخصص للأساليب والتقنيات التي تتيح لنا الإجابة على الأسئلة: هل هناك أي ارتباط على الإطلاق بين المتغيرات قيد الدراسة، وكيفية قياس تقاربها، وما هي بنية العلاقات بين مؤشرات المجموعة قيد الدراسة ؟ في هذه الحالة، يُفهم الهيكل على أنه طبيعة جميع العلاقات الثنائية الممكنة للخصائص قيد النظر (من النوع "يوجد اتصال" أو "لا يوجد اتصال")، ولكن ليس شكل اعتماد إحداها على آخر. تشكل الطرق الموضحة في هذا القسم محتوى تحليل الارتباط.

يحتوي القسم الثاني على وصف للأساليب والنماذج التي تتيح لنا دراسة نوع اعتماد المؤشر الكمي "الناتج" (أو "الناتج") الذي يهمنا على مجموعة من المتغيرات التفسيرية ذات الطبيعة الكمية (تحليل الانحدار). ويتناول فصل منفصل (الفصل 12) الحالة التي يلعب فيها "الوقت" دور المتغير التوضيحي.

القسم الثالث يحل نفس المشاكل كما في القسم الثاني، ولكن في الحالة التي تكون فيها الخصائص غير الكمية أو غير الكمية والكمية في نفس الوقت بمثابة متغيرات توضيحية (تحليل التباين والتباين المشترك).

وأخيرا، يتضمن القسم الرابع فصلا مخصصا لوصف طرق التحليل الإحصائي لما يسمى بأنظمة المعادلات الاقتصادية القياسية المتزامنة (أي مجموعة من العلاقات المنفذة في وقت واحد والتي يمكن أن تشارك فيها نفس المتغيرات في علاقات مختلفة: كلاهما كمؤشر ناتج وكمتغير تنبؤي)، وفصل يقدم نظرة عامة على طرق البرامج المحلية والأجنبية الأكثر إثارة للاهتمام للبحث الإحصائي للتبعيات.

لتضييق نطاق نتائج البحث، يمكنك تحسين الاستعلام الخاص بك عن طريق تحديد الحقول التي تريد البحث عنها. قائمة الحقول معروضة أعلاه. على سبيل المثال:

يمكنك البحث في عدة مجالات في نفس الوقت:

العوامل المنطقية

المشغل الافتراضي هو و.
المشغل أو العامل ويعني أن المستند يجب أن يتطابق مع جميع العناصر الموجودة في المجموعة:

البحث و التنمية

المشغل أو العامل أويعني أن المستند يجب أن يتطابق مع إحدى القيم الموجودة في المجموعة:

يذاكر أوتطوير

المشغل أو العامل لايستبعد المستندات التي تحتوي على هذا العنصر:

يذاكر لاتطوير

نوع البحث

عند كتابة استعلام، يمكنك تحديد الطريقة التي سيتم بها البحث عن العبارة. يتم دعم أربع طرق: البحث مع مراعاة الصرف، بدون الصرف، البحث عن البادئة، البحث عن العبارة.
بشكل افتراضي، يتم إجراء البحث مع الأخذ في الاعتبار التشكل.
للبحث بدون صرف ما عليك سوى وضع علامة "الدولار" أمام الكلمات في العبارة:

$ يذاكر $ تطوير

للبحث عن بادئة، عليك وضع علامة النجمة بعد الاستعلام:

يذاكر *

للبحث عن عبارة، يجب عليك وضع الاستعلام بين علامتي اقتباس مزدوجتين:

" البحث والتطوير "

البحث عن طريق المرادفات

لتضمين مرادفات كلمة ما في نتائج البحث، يجب عليك وضع علامة تجزئة " # "قبل الكلمة أو قبل التعبير الموجود بين قوسين.
عند تطبيقها على كلمة واحدة، سيتم العثور على ما يصل إلى ثلاثة مرادفات لها.
عند تطبيقه على التعبير بين قوسين، سيتم إضافة مرادف لكل كلمة إذا تم العثور على واحد.
غير متوافق مع البحث الخالي من الصرف، أو البحث عن البادئات، أو البحث عن العبارة.

# يذاكر

التجميع

لتجميع عبارات البحث، عليك استخدام الأقواس. يتيح لك ذلك التحكم في المنطق المنطقي للطلب.
على سبيل المثال، تحتاج إلى تقديم طلب: ابحث عن المستندات التي مؤلفها هو إيفانوف أو بيتروف، ويحتوي العنوان على الكلمات بحث أو تطوير:

البحث عن كلمة تقريبية

لإجراء بحث تقريبي، يلزمك وضع علامة التلدة " ~ " في نهاية الكلمة من العبارة. على سبيل المثال:

البروم ~

عند البحث، سيتم العثور على كلمات مثل "البروم"، "الروم"، "الصناعي"، وما إلى ذلك.
يمكنك أيضًا تحديد الحد الأقصى لعدد التعديلات الممكنة: 0 أو 1 أو 2. على سبيل المثال:

البروم ~1

بشكل افتراضي، يُسمح بتعديلين.

معيار القرب

للبحث حسب معيار القرب، تحتاج إلى وضع علامة التلدة " ~ " في نهاية العبارة. على سبيل المثال، للعثور على مستندات تحتوي على الكلمات "بحث وتطوير" ضمن كلمتين، استخدم الاستعلام التالي:

" البحث و التنمية "~2

أهمية التعبيرات

لتغيير مدى ملاءمة التعبيرات الفردية في البحث، استخدم العلامة " ^ " في نهاية التعبير، يليه مستوى ملاءمة هذا التعبير بالنسبة للآخرين.
كلما ارتفع المستوى، كلما كان التعبير أكثر صلة.
على سبيل المثال، في هذا التعبير، كلمة "البحث" أكثر صلة بأربع مرات من كلمة "التنمية":

يذاكر ^4 تطوير

بشكل افتراضي، المستوى هو 1. القيم الصالحة هي رقم حقيقي موجب.

البحث ضمن فترة زمنية

للإشارة إلى الفاصل الزمني الذي يجب أن توجد فيه قيمة الحقل، يجب الإشارة إلى قيم الحدود بين قوسين، مفصولة بعامل التشغيل ل.
سيتم إجراء الفرز المعجمي.

سيعرض مثل هذا الاستعلام نتائج مع مؤلف يبدأ من إيفانوف وينتهي ببيتروف، ولكن لن يتم تضمين إيفانوف وبيتروف في النتيجة.
لتضمين قيمة في فترة زمنية، استخدم أقواس مربعة. لاستبعاد قيمة، استخدم الأقواس المتعرجة.

دراسة التبعيات هي المهنة الرئيسية للمجربين في أي مجال من مجالات المعرفة. لا يمكن دراسة الكائن قيد الدراسة، وخاصةً الكائن المعقد مثل الكائن البيولوجي، في مجمله. من الضروري تسليط الضوء على بعض علاقات السبب والنتيجة، والتي يتم إضفاء الطابع الرسمي عليها في شكل تبعيات. تتم دراسة اعتماد التأثيرات على الأسباب أو الاعتماد بين عدة تأثيرات بسبب سبب مشترك.

حالة خاصة هي اعتماد أي سمة لكائن ما وقت– خصص الفصل السابع لدراسة هذه التبعيات، وفي هذا الفصل (الثامن) على العكس سنتناول بشكل رئيسي ثابتةالتبعيات التي لا يشارك الوقت في وصفها، ومع ذلك فإن موضوع هذا الفصل واسع للغاية. نظرًا للنطاق المحدود للدورة، سيكون من الضروري تقديم "الهيكل العظمي" فقط للموضوع قيد النظر. ومن المأمول أن يصبح القراء على دراية بالقضايا المحددة في دراسة التبعيات من خلال أبحاثهم الخاصة، وذلك باستخدام الأدبيات الواسعة حول مختلف جوانب هذه المهمة المعقدة، بالإضافة إلى البرامج المتاحة.

على سبيل المثال، كتاب مرجعي شامل، وهو أمر صعب للتعارف الأولي، مخصص للموضوع قيد النظر مباشرة. يمكن أن يكون المصدر الأبسط كتابًا مدرسيًا. بكل بساطة وباختصار، ومن منظور تطبيقي، تمت مناقشة قضايا أبحاث التبعية في الكتيب. الأساليب الحديثةيتم عرض معالجة البيانات التجريبية في الدراسة. ومع ذلك، إلى جانب الأساليب الإحصائية المعقدة لتحليل البيانات ومعالجتها، في كثير من الحالات تكون أساليب "التحليل الاستكشافي" البصري مفيدة، والتي لن يتم أخذها في الاعتبار هنا، على الرغم من أنه لا ينبغي نسيانها أيضًا بالطبع.

8.2. الهيكل العام للتجربة لدراسة التبعيات

وفي الصياغة العامة لمشكلة دراسة التبعيات يفترض (الشكل 8.1) أن الكائن قيد الدراسة يتأثر بالعديد من العوامل عوامل(في الفصل السابق تم استخدام المصطلح بنفس المعنى تقريبًا التحفيز)، ونتيجة هذا التأثير إجابة، في الحالة العامة، هو أيضًا متعدد المكونات. من بين المعلمات التي تميز مكونات التأثير والاستجابة، بشكل عام، يمكن أن تكون كمية وترتيبية وتصنيفية، وبطبيعة الحال، فإن أنواع المقاييس المستخدمة تؤثر بشكل كبير على منهجية التجربة ومعالجة البيانات.

بعض العوامل (بتعبير أدق - حدودالعوامل، لكن فيما يلي لن نتبع صرامة التعبيرات) يمكن تحديدها أو قياسها؛ عادة ما تظل قيم الآخرين غير معروفة - فهي تسبب عدم اليقين في استجابة الكائن للتغيرات في العوامل الخاضعة للرقابة. ويضاف إلى حالة عدم اليقين هذه عدم اليقين في قياس (أو تصنيف) مكونات الاستجابة. لا يجب أيضًا أن يكون سلوك الكائن نفسه حتميًا تمامًا. كل هذا يؤدي إلى الحاجة إلى استخدام أساليب الإحصاء الرياضي على نطاق واسع.

وبالتالي، يمكننا القول أن الجهاز الرياضي لدراسة التبعيات يهدف إلى حل المشكلة: كيفية تحديد ووصف الروابط العشوائية (الاحتمالية) الموجودة بينهما، بناءً على النتائج الجزئية للملاحظة الإحصائية للأحداث التي تم تحليلها.

لتقليل الصيغ عند دراسة التبعيات، يمكنك النظر في المتغيرات المستقلة ("المتنبئة"). س 1 … س ككمكونات ناقلات س، والمتغيرات التابعة ذ 1 … ذ م- كمكونات متجهة ذ. في كثير من الأحيان يمكنك أن تقتصر على دراسة الإدمان واحدعامل ذ من ك مركبات المتجه س(أو اعتبر ذ 1 … ذ مبشكل منفصل، كما لو كان تقسيم تجربة واحدة إلى متجارب خاصة).

يكمل الكتاب بشكل منطقي المنشورات المرجعية "الإحصاء التطبيقي: أساسيات النمذجة و المعالجة الأوليةالبيانات" (1983) و"الإحصاء التطبيقي: دراسة التبعيات" (1985). يتم النظر في مشاكل تصنيف الكائنات وتقليل الأبعاد. يتم إيلاء الكثير من الاهتمام للتحليل الإحصائي الاستكشافي.
للمتخصصين الذين يستخدمون أساليب تحليل البيانات.

تأثير تعدد الأبعاد الأساسية.
جوهر هذا المبدأ هو أن الاستنتاجات التي تم الحصول عليها نتيجة لتحليل وتصنيف مجموعة من الكائنات التي تم مسحها إحصائيًا (حسب عدد من الخصائص) يجب أن تستند في وقت واحد إلى مجمل هذه الخصائص المترابطة مع النظر الإلزامي في الهيكل و طبيعة اتصالاتهم. في 15]، يتم شرح طبيعة تأثير تعدد الأبعاد الكبير بالمثال التالي: محاولة التمييز بين نوعين من السلوك الاستهلاكي للعائلات، بناءً على التطبيق المتسلسل لمعيار تجانس الطالب 112، الفقرة 11.2.81، أولاً على أساس واحد ( تكاليف الوحدةبالنسبة للغذاء)، فمن ناحية أخرى (وحدة الإنفاق على السلع والخدمات الصناعية) لم تعط نتيجة، في حين تم تماثل متعدد الأبعاد لهذا المعيار، يعتمد على ما يسمى بمسافة ماهالانوبيس مع الأخذ في الاعتبار قيم كليهما في وقت واحد الخصائص المذكورة وطبيعة العلاقة الإحصائية بينهما النتيجة الصحيحة(أي يكشف عن وجود فرق ذو دلالة إحصائية بين مجموعتي الأسر التي تم تحليلها). صياغة جوهر هذا المبدأ نجدها بالفعل في العمل المذكور لـ V. I. Lenin.

واعترض على تصنيف مزارع الفلاحين بمعزل عن كل من الخصائص التي تم تحليلها مع التركيز على متوسط ​​قيمها، حيث كتب: “يجب أن تؤخذ خصائص التمييز بين هذه الأنواع وفقًا للظروف المحلية وأشكال الزراعة؛ إذا كان من الممكن في زراعة الحبوب الواسعة النطاق أن تقتصر على التجميع حسب المحصول (أو عن طريق حيوانات الجر)، فمن الضروري في ظل ظروف أخرى أن تأخذ في الاعتبار زرع النباتات الصناعية، والمعالجة الفنية للمنتجات الزراعية، وبذر المحاصيل الجذرية أو أعشاب العلف، وزراعة الألبان، والبستنة، وما إلى ذلك.

قم بتنزيل الكتاب الإلكتروني مجانًا بتنسيق مناسب وشاهده واقرأه:
قم بتنزيل كتاب الإحصاء التطبيقي والتصنيفات وتقليل الأبعاد، Ayvazyan S.A.، Buchstaber V.M.، Enyukov I.S.، Meshalkin L.D.، 1989 - fileskachat.com، تنزيل سريع ومجاني.

• الإحصاء التطبيقي، أساسيات النمذجة ومعالجة البيانات الأولية، Ayvazyan S.A.، Enyukov I.S.، Meshalkin L.D.، 1983