XI Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2019

В более строго определенном формате, математическую статистику можно обозначить как научную категорию, занимающуюся разработкой методов систематизации математического формата и использованием полученных материалов для дальнейших прикладных исследований [1].

Комплексность указанного термина обуславливается его характеристикой в качестве неотъемлемой подсистемы сферы математического анализа, и именно этот критерий позволяет рассматривать её с различных сторон. Одним из ключевых процессов работы математической статистики в качестве обозначенного метода (на современном этапе развития общества) является проведение аналитических исследований в области оценки качества инновационных явлений нематериального формата, результат действия которых очень часто достаточно неоднозначен [2]. Для демонстрации этого рассмотрим конкретное явление: осуществление автоматизации работы производственных процессов предприятия [3]. Предположим, что элементы статистики демонстрируют положительную корреляцию подобного внедрения. Но что тогда происходит на рынке трудовых ресурсов - появляется большое количество безработных людей - представителей экономически активного слоя населения, причиной увеличения чего явился представленный процесс, который, как правило, сочетается с невозможностью проведения предприятием соответствующей деятельности по переквалификации рабочих кадров своевременно и в нужных объёмах.

Регулирование работы подобных «статистики фиксации» и статистики прогнозирования происходит за счет внедрения параметрических и непараметрических данных изучаемой системы, за счет которых можно, в некотором формате, «регулировать временные рамки» проводимых исследований [4]. В подобных экономических категориях элементы математической статистики отражают объективность производственных исследований в области реорганизации их деятельности. Для исследования подобного явления решим следующую задачу. Компания рассылает рекламные каталоги возможным заказчикам. Как показал опыт, статистическая вероятность того, что организация, получившая каталог, заказывала рекламируемое изделие, равна 0,08. Завод разослал 1000 каталогов новой улучшенной формы и получил 100 заказов, то есть статистическая вероятность . На уровне значимости 0,05 выяснить, можно ли считать, что новая форма рекламы оказалась значимо эффективнее первой? Введем нулевую гипотезу: при конкурирующей гипотезе . Вычислим наблюдаемое значение по формуле [5]:

Найдем критическую точку , откуда _.

Так как , то следует отвергнуть нулевую гипотезу. В итоге, новый рекламный каталог оказался значимо эффективнее первого.

Приведённый пример позволяет характерно обозначить актуальность математической статистики для экономической сферы деятельности людей. Не менее важной является и роль математической статистики в такой сфере, как политическая.

Одним из направлений, заслуживающим рассмотрения, представляется взаимодействие федеральных органов власти и региональных субъектов на основе бюджетного финансирования. В этом направлении основной проблематикой представляется исследование эффективности вложения бюджетных средств в ту или иную отрасль (группу отраслей) определённого региона. Для разрешения этой проблемы и применяются методы математической статистики, благодаря которой осуществляется первичный сбор информационных данных о специфике деятельности региона [6].

Затем на основе полученных результатов выявляются градообразующие отрасли (что, как правило, также определяется спецификой географического и климатического присутствия заданного регионального субъекта). Однако каждая из таких отраслей имеет свои активные и пассивные направления.

На этом этапе задачами математической статистики являются: оценка актуальности деятельности каждого из такого направлений и в соответствии с этим определение основных категорий финансирования, как градообразующих предприятий, так и организаций среднего эшелона, занятых в градообразующей региональной отрасли, что требует выбора тех производственных участков, эффективность деятельности которых напрямую зависит от общего повышения эффективности приведённой градообразующей сферы региона.

Естественным образом, для более качественного развития таких отраслей требуется также взаимодействие приведённых процессов с вышерассмотренными явлениями инновационных рисков, посредством чего будет создан достаточно полный контакт между органами государственной власти, субъектами экономической деятельности регионов и организаций научно - технического характера, благодаря чему общая направленность математической статистики будет носить характер социального целеполагания (она будет направлена на удовлетворение потребностей индивидов, их групп и всего общества в целом). На основании этого примера выявляется одна из непосредственных целей математической статистики, а именно – исследование тенденций развития [7]. Для примера решим следующую задачу. Пусть из , выделенных государством региону на модернизацию агропромышленного комплекса, регион сумел реализовать , а из , выделенных государством на реализацию санаторно-курортного комплекса успешно удалось реализовать Можно ли при утверждать, что эффективность вложений в первую представленную отрасль, значительно выше, чем во вторую? Пусть – процент бюджетных средств, направленных на модернизацию первой отрасли, – процент бюджетных средств, направленных на модернизацию второй отрасли. Введем нулевую гипотезу при конкурирующей гипотезе . Вычислим наблюдаемое значение критерия по формуле [8]:

, где , , . Подставляем .

Найдем критическую точку . Из условия .

Так как , нулевую гипотезу следует отвергнуть на данном уровне значимости [9], можно считать, что эффективность вложения средств в агропромышленный комплекс значительно выше.

Рассмотрим также одно из направлений деятельности математической статистики в социальной сфере, а именно социальное познание. Как известно, социальное познание обладает двумя ключевыми характеристиками: с одной стороны, субъекты, задействованные в нем, одновременно выступают также и объектами, а с другой стороны, в этой системе общество представляется как объект сложного типа познания, поэтому все исследования, проводимые с приведенным элементом, характеризуются сложностью проведения, из-за чего возникает множество вопросов в отношении их объективности [10]. Однако их важность определенно обусловлена, поскольку всех существующие системы общественной жизни напрямую связаны с общественными потребностями не только общества в целом, но и отдельных групп индивидов.

На основании вышесказанного можно сделать вывод, что математическая статистика выступает синтезирующим элементом между различными сферами общественной жизни людей, за счёт чего становится возможным объединение их в синергетические процессы, благодаря которым будет осуществляться взаимное выгодное решение проблем на стыке представленных сфер, что, в свою очередь, сделает более объективной оценку качества проводимых и проведённых разнородных исследований.

Список литературы:

1. Бондаренко Д.В., Бражнев С.М., Литвин Д.Б., Варнавский А.А. Метод повышения точности измерения векторных величин // НаукаПарк. 2013. № 6 (16). С. 66-69.

2. Бражнев С.М., Шепеть И.П., Литвин Д.Б., Бондаренко Д.В. Оценка потенциальной точности управляемой инерциальной навигационной системы // НаукаПарк. 2015. № 3 (33). С. 75-78.

3. Гулай Т.А., Долгополова А.Ф., Литвин Д.Б. Совершенствование математической подготовки студентов аграрных вузов // Инновационные векторы современного образования 2012. С. 11-16.

4. Долгополова А.Ф., Гулай Т.А., Литвин Д.Б. Особенности применения методов математического моделирования в экономических исследованиях // Kant: Экономика и управление. 2013. № 1. С. 62-66.

5. Литвин Д.Б., Хабаров А.Н., Шепеть И.П., Бондарев В.Г., Озеров Е.В. Субоптимальное оценивание вектора угловой скорости объекта по измерениям распределенной акселерометрической системы // Вестник АПК Ставрополья. 2013. № 3 (11). С. 60-63.

6. Шепеть И.П., Бражнев С.М., Литвин Д.Б., Чернавина Т.В. Методика синтеза оптимального закона управления положением чувствительных элементов инерциальной системы в условиях априорной определенности // НаукаПарк. 2015. № 3 (33). С. 71-75.

7. Шепеть И.П., Бражнев С.М., Литвин Д.Б., Алабанов А.Б., Литвина Е.Д. Оценка возможности применения пространственной модуляции погрешностей измерительных элементов в информационно-управляющих системах // НаукаПарк. 2014. № 2-2 (22). С. 15-19.

8. Шепеть И.П., Бражнев С.М., Литвин Д.Б., Балабанов А.Б., Литвина Е.Д. Разработка условного алгоритма контроля и диагностирования информационно-измерительных систем // НаукаПарк. 2014. № 2-2 (22). С. 19-22.

9. Litvin D.B. Мathematical self-concept among university students // Аграрная наука, творчество, рост Сборник научных трудов по материалам IV Международной научно-практической конференции. Ответственный за выпуск Башкатова Т.А.. 2014. С. 326-329.

10. Litvin D., Ghazwan R.Q. Тhinking skills product in mathematics among the students of the university // Экономические, инновационные и информационные проблемы развития региона материалы Международной научно-практической конференции. 2014. С. 5-9.

Код для цитирования: Скопировать