МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
«Оренбургский государственный университет»
В. Н. КОСТИН, Н. А. ТИШИНА
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И
МОДЕЛИ
Рекомендовано Ученым советом государственного образовательного уч-
реждения высшего профессионального образования «Оренбургский го-
сударственный университет» в качестве учебного пособия для студен-
тов, обучающихся по программам высшего профессионального образо-
вания по специальности «Программное обеспечение вычислительной
техники и автоматизированных систем»
Оренбург 2004
ББК 22. 172Я73
К72
УДК 519. 23/. 24(075. 8)
Рецензент
кандидат технических наук, доцент Пивоваров Ю. Н. Костин В. Н. , Тишина Н. А. К 72
Статистические методы и модели: Учебное пособие. – Оренбург:
ГОУ ОГУ, 2004. – 138 с. ISBN. . . . . . . . . . Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по
программам высшего профессионального образования по специальности
220400, при изучении дисциплины «Статистические методы и модели»
1602090000
К ББК 22. 172Я73
© Костин В.
Н. , 2004. © Тишина Н. А. , 2004. © ГОУ ОГУ, 2004. ISBN. . . . . . . . . . .
2
Введение
Характерным для современного этапа развития естественных и техни-
ческих наук является весьма широкое и плодотворное применение статисти-
ческих методов во всех областях знания. Задача любой науки состоит в вы-
явлении и исследовании закономерностей, которым подчиняются реальные
процессы. Найденные закономерности имеют не только теоретическую цен-
ность, они широко применяются на практике – в планировании, управлении и
прогнозировании. Математическая статистика – раздел математики, изучающий ма-
тематические методы сбора, систематизации, обработки и интерпретации ре-
зультатов наблюдений с целью выявления статистических закономерностей. Математическая статистика по наблюденным значениям (выборке) оценивает
вероятности событий либо осуществляет проверку предположений (гипотез)
относительно этих вероятностей. Изучение вероятностных моделей дает возможность понять различ-
ные свойства случайных явлений на абстрактном и обобщенном уровне, не
прибегая к эксперименту. В математической статистике, наоборот, исследо-
вание связано с конкретными данными и идет от практики (наблюдения) к
гипотезе и ее проверке. При большом числе наблюдений случайные воздействия в значитель-
ной мере погашаются (нейтрализуются) и получаемый результат оказывается
практически неслучайным, предсказуемым. Это утверждение (принцип) и
является базой для практического использования вероятностных и математи-
ко-статистических методов исследования. Цель указанных методов состоит в
том, чтобы, минуя сложное (а зачастую и невозможное) исследование от-
дельного случайного явления, изучить закономерности массовых случайных
явлений, прогнозировать их характеристики, влиять на ход этих явлений,
контролировать их, ограничивать область действия случайности.