РАЗВИТИЕ НАУКИ СТАТИСТИКИ Текст научной статьи по специальности «СМИ (медиа) и массовые коммуникации»

УДК 658.78

Бабакулыев Тимурджан

Студент,

Туркменский государственный институт экономики и управления

г. Ашгабад, Туркменистан Гараева Огулсапар Студент,

Туркменский государственный институт экономики и управления

г. Ашгабад, Туркменистан Джораева Огулшат Студент,

Туркменский государственный институт экономики и управления

г. Ашгабад, Туркменистан

РАЗВИТИЕ НАУКИ СТАТИСТИКИ Аннотация

В данной работе рассматривается вопрос особенностей роста статистических учений и ее влияние на развитие науки. Проведен перекрестный и сравнительный анализ влияния различных факторов на развитие статистического анализа. Даны рекомендации по внедрению разработок.

Ключевые слова Анализ, метод, оценка, статистика, экономика.

Babakulyev Timurjan

Student,

Turkmen State Institute of Economics and Management

Ashgabad, Turkmenistan Garaeva Ogulsapar Student,

Turkmen State Institute of Economics and Management

Ashgabad, Turkmenistan Joraeva Ogulshat Student,

Turkmen State Institute of Economics and Management

Ashgabad, Turkmenistan

THE DEVELOPMENT OF THE SCIENCE OF STATISTICS Abstract

This paper discusses the question of the features of the growth of statistical studies and its impact on the development of science. A cross and comparative analysis of the influence of various factors on the development of statistical analysis was carried out. Recommendations for the implementation of developments are given.

Keywords

Analysis, method, evaluation, statistics, economics.

АКАДЕМИЧЕСКОЕ ИЗДАТЕЛЬСТВО «НАУЧНАЯ АРТЕЛЬ»

Статистика — это раздел математики, который занимается изучением сбора, анализа, интерпретации, представления и организации данных определенным образом. Статистика определяется как процесс сбора данных, классификации данных, представления данных для легкой интерпретации и дальнейшего анализа данных. Статистику также называют получением выводов на основе выборочных данных, собранных с помощью опросов или экспериментов. Различные отрасли, такие как психология, социология, геология, теория вероятностей и т. д., также используют статистику для работы.

Математическая статистика

Статистика используется в основном для понимания данных и сосредоточения внимания на различных приложениях. Статистика — это процесс сбора данных, оценки данных и их обобщения в математической форме. Первоначально статистика была связана с наукой о государстве, где она использовалась для сбора и анализа фактов и данных о стране, таких как ее экономика, население и т. д. Математическая статистика применяет математические методы, такие как линейная алгебра, дифференциальные уравнения, математический анализ, и теории вероятностей.

Есть два метода анализа данных в математической статистике, которые используются в больших масштабах:

Описательная статистика

Выведенный статистика

Описательная статистика

Описательный метод статистики используется для описания собранных данных и обобщения данных и их свойств с использованием показателей центральных тенденций и показателей дисперсии.

Выведенный статистика

Этот метод статистики используется, чтобы сделать выводы из данных. Логическая статистика требует статистических тестов, проводимых на выборках, и делает выводы, определяя различия между двумя группами. Тесты вычисляют р-значение, которое сравнивается с вероятностью шанса (а) = 0,05. Если р-значение меньше а, то делают вывод, что р-значение статистически значимо.

Представление данных в статистике

Совокупность наблюдений и фактов известна как данные. Эти наблюдения и факты могут быть в форме чисел, измерений или утверждений. Есть два разных вида данных, т.е. качественные данные и количественные данные. Качественные данные — это когда данные описательные или категориальные, а количественные данные — когда данные представляют собой числовую информацию. Как только мы узнаем методы сбора данных, мы стремимся представить собранные данные в различных формах графиков, таких как гистограмма, линейный график, круговая диаграмма, диаграммы стеблей и листьев, точечная диаграмма и т.д. Перед анализом данных удаляются выбросы, связанные с неизменностью измерений данных.

Статистика является широким термином, используемым в различных формах, и разные модели статистики используются в разных формах. Ниже перечислены несколько моделей:

Асимметрия. В статистике слово асимметрия относится к мере асимметрии в распределении вероятностей, где оно измеряет отклонение кривой нормального распределения данных. Значение асимметричного распределения может быть положительным, отрицательным или нулевым. Говорят, что кривая скошена, когда она смещается слева направо. Если кривая больше вправо, ее называют положительной асимметрией, а если кривая движется влево, ее называют левосторонней.

Статистика ANOVA. Слово ANOVA означает дисперсионный анализ. Мера, используемая при расчете средней разницы для данного набора данных, называется статистикой ANOVA. Эта модель статистики используется для сравнения динамики акций за определенный период времени.

Степени свободы. Эта модель статистики используется при изменении значений. Данные, которые можно перемещать при оценке параметра, представляют собой степень свободы.

Регрессионный анализ. В этой модели статистический процесс определяет взаимосвязь между переменными. Процесс показывает, как изменяется зависимая переменная при изменении независимой переменной.

Меры центральной тенденции в статистике

Мера центральной тенденции и мера дисперсии рассматриваются как основа описательной статистики. Репрезентативное значение для данных является мерой центральной тенденции, которая дает нам представление о том, где центрируются точки данных. Это делается для того, чтобы выяснить, как данные разбросаны вокруг этой центрированной меры. Мы используем среднее значение, медиану и моду, чтобы найти центральные меры тенденции. В нашей повседневной жизни мы находим средний рост студентов, средний доход, средний балл на экзаменах или игрока. Список использованной литературы:

1. Алибеков И. Ю. Теория вероятностей и математическая статистика в среде MATLAB. Учебное пособие. М.: Лань, 2019. 184 с.

2. Боголюбов Н. Н., Боголюбов Н. Н. Введение в квантовую статистическую механику. М.: Едиториал УРСС, 2018. 384 с.

3. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика. Учебник. М.: Юрайт, 2018. 480 с.

4. Горленко О. А., Борбаць Н. М. Статистические методы в управлении качеством. Учебник и практикум для спо. М.: Юрайт, 2019. 270 с.

5. Горленко О. А., Борбаць Н. М. Статистические методы в управлении качеством. Учебник и практикум. М.: Юрайт, 2020. 306 с.

6. Горобец Б. С. Теория вероятностей, математическая статистика и элементы случайных процессов. Упрощенный курс. М.: Едиториал УРСС, 2020. 232 с.

7. Далингер В. А.,Симонженков С. Д., Галюкшов Б. С. Теория вероятностей и математическая статистика с применением mathcad. Учебник и практикум для СПО. М.: Юрайт, 2018. 146 с.

©Бабакулыев Т., Гараева О., Джораева О., 2023

УДК 33.001

Бабалакова Сюлгюн

Преподаватель,

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт

г. Ашгабад, Туркменистан Джумаев Рахым Студент,

Туркменский государственный архитектурно-строительный институт

г. Ашгабад, Туркменистан

РОЛЬ ВАЛЮТНЫХ РЫНКОВ В ЭКОНОМИКЕ Аннотация

В данной работе рассматривается вопрос особенностей роста исследований в экономике и их