Personne qui fait des statistiques. Métier : statisticien. Liste des rapports statistiques pour l'industrie pétrolière et gazière

"Tous les joueurs suivent les statistiques"

Comment les statistiques sont calculées et où contacter les joueurs s'ils ne sont pas d'accord - dans une interview avec le statisticien en chef de la KHL, Vladimir Zhidkov.

Rencontre très Faits intéressants qui peut être utilisé. Par exemple, lorsque Troshchinsky a eu un match d'anniversaire, ils lui ont spécialement fabriqué un t-shirt avec le numéro "1000" et l'ont remis, - Vladimir Zhidkov a commencé par l'importance des statistiques.

- À quelle fréquence les clubs reçoivent-ils des informations de votre part ?
- Seulement quand ils ont besoin de clarifier quelque chose. Nous n'avons pas de plate-forme où nous pourrions tout publier. Dans le même temps, un événement important se produit presque tous les jours. Par exemple, en décembre, il y avait le 400e point de Radulov dans la KHL, seul Mozyakin a marqué plus que lui. De tels événements intéressent les commentateurs et les journalistes. Il existe également des statistiques intéressantes, par exemple, cette année, pour la première fois au cours des six dernières années, les joueurs sous le dixième ont perdu la palme au profit des autres en termes de nombre de buts marqués. Habituellement, les «dixièmes» ont marqué le plus: Mozyakin, But, Darzins à Riga, Tikhonov.

- Dans la LNH, les statistiques sont tenues très soigneusement, quand la KHL atteindra-t-elle ce niveau ?
- Dans le domaine des statistiques, nous avons essayé de sauter par-dessus, comme l'a fait la Mongolie autrefois, du féodalisme au socialisme. Dans la LNH, le développement a été graduel. En principe, on peut se rapprocher de leur niveau, et les statistiques peuvent être rendues publiques. Lorsque notre entreprise commençait tout juste à s'occuper des statistiques, Konstantin Gasilin travaillait pour nous. Lorsque l'IIHF l'a découvert, ils l'ont appelé en Suisse. Il pourrait rapidement faire un programme et calculer les informations nécessaires. Dans la KHL, malheureusement, la réponse est très longue. Cette année, la KHL a fait un excellent travail - ils ont commencé à compter les mouvements puissants, les tirs bloqués, les fautes méritées. Ce fut une révélation pour moi qu'à Yaroslavl, Musatov ait obtenu le plus de fautes.

A l'époque de la Superligue, les statistiques étaient traitées comme quelque chose de peu nécessaire. Avec l'avènement du KHL, ces données sont devenues disponibles et systématisées. Mais où sont les données sur le jeu en Superleague ? Quoi, Morozov ou Zaripov n'ont pas joué avant l'avènement de la KHL ? L'une des mesures que j'aimerais prendre est de donner une vision plus large. Je suis également déprimé par la situation avec le site Web de FHR. Pourquoi n'y a-t-il pas d'historique de l'équipe ? Ce n'est pas si difficile à faire. Il y a des gens qui font ça. Donc, vous venez à la Coupe du monde, prenez un livre de référence suédois, donc tous les matchs de l'équipe nationale suédoise y sont répertoriés. Et pas seulement le premier, mais aussi le second, la jeunesse, la jeunesse. Et nous avons? Il n'y a rien. Il a juste besoin de quelqu'un pour le faire. Mais dans l'ensemble, les choses évoluent pour le mieux...

- Et dans toute la KHL ?
-Mozyakine. Au fait, je veux vous dire un détail intéressant sur Mozyakin. Tout le monde aime se rappeler qu'aux Championnats du monde à Québec, Kovalchuk a marqué deux buts en finale, et on dit de Mozyakin qu'il n'a rien montré. Mais il a joué dans le troisième lien avec Sushinsky et Gorovikov. Leur tâche était de ne pas manquer, ils ont obtenu 12 suppressions, dont la mise en œuvre est allée à d'autres liens. A l'époque de la Superligue, les statistiques étaient traitées comme quelque chose de peu nécessaire. Avec l'avènement du KHL, ces données sont devenues disponibles et systématisées. Mais où sont les données sur le jeu en Superleague ? Quoi, Morozov ou Zaripov n'ont pas joué avant l'avènement de la KHL ? L'une des mesures que j'aimerais prendre est de donner une vision plus large. Je suis également déprimé par la situation avec le site Web de FHR. Pourquoi n'y a-t-il pas d'historique de l'équipe ? Ce n'est pas si difficile à faire. Il y a des gens qui font ça. Donc, vous venez à la Coupe du monde, prenez un livre de référence suédois, donc tous les matchs de l'équipe nationale suédoise y sont répertoriés. Et pas seulement le premier, mais aussi le second, la jeunesse, la jeunesse. Et nous avons? Il n'y a rien. Il a juste besoin de quelqu'un pour le faire. Mais en général, la situation évolue pour le mieux.

- Quelles sont les principales différences entre nous et l'étranger lorsque l'on travaille avec des statistiques ?
- Dans la LNH, les combinaisons de triplés d'attaquants ne sont pas prises en compte, laquelle d'entre elles est la plus productive. Parce que les joueurs y changent constamment. Car le calcul des ligaments les plus productifs des attaquants ou des matches secs ratés n'est pas conservé. Toute la question est de savoir s'il y a un consommateur. Vous pouvez écrire de la belle musique classique, et 10 personnes l'entendront, et la musique pop est intéressante pour tout le monde. Qu'est-ce qui intéresse les fans ordinaires ? Rondelles, engrenages, indicateur d'utilité. On n'attache pas beaucoup d'importance à celui qui a comparé le plus souvent le score, quelle paire de défenseurs est la plus productive, etc. Voici un exemple : dans la LNH, cela a été largement annoncé lorsqu'Ovechkin a marqué 400 buts. Pourquoi les 300 buts de Zaripov sont-ils pires ? Nous avons moins de matches de championnat. Ou dans la LNH, tout le monde admirait le record de Jagr. Mozyakin a donc 38 buts gagnants dans la KHL, et si nous ajoutons à cela l'ère de la Super League, il y en aura 70. Et nous n'avons pas de plate-forme où ces choses peuvent être annoncées.

Comment les mouvements de puissance sont-ils comptés ?
- Il faut comprendre ce qu'est une réception de puissance. Ou le joueur vient de percuter une personne ? Ou a pris la rondelle? Maintenant, même les commentateurs disent : "Il n'est pas clair si cette technique entrera dans les statistiques ou non." En effet, dans une partie ils peuvent compter 60 coups puissants. Et dans l'autre - 10. Cela joue également un rôle que joue l'équipe - si c'est Torpedo, alors il y a un mouvement continu sur le site, et Slovan - ils ont joué un retour en arrière et c'est tout. Il est nécessaire que dans différentes villes les gens interprètent les techniques de pouvoir de la même manière. De plus, nos équipes statistiques sont localisées à des endroits différents, et de ce fait, une vision inégale du site s'ensuit. De plus, nous enregistrons souvent des situations où une personne a déjà abandonné la rondelle, puis elle l'a percuté, en prise de force. Il y a une commission sur les statistiques que j'ai l'honneur de présider et où les joueurs peuvent postuler. C'est normal quand ils posent des questions sur leur présence sur le site, les points, les buts, les passes décisives. Ce sont leurs bonus et leur argent. Et nous avons atteint un haut niveau de confiance. Si l'épisode est controversé, il est visionné par une commission de cinq ou six personnes dirigée par Polyakov. Bien que ce ne soit qu'un brouillon, ne laissez pas les joueurs s'inquiéter ! Peut-être que tout n'est pas fluide, mais nous travaillons à nous améliorer. Soit dit en passant, à un moment donné dans la LNH, ils ont refusé de compter les "coups sûrs". en raison de leurs différentes interprétations. Et quelqu'un avait des bonus pour

Qu'est-ce qui intéresse les fans ordinaires ? Rondelles, engrenages, indicateur d'utilité. Nous n'accordons pas beaucoup d'importance à qui a comparé le score le plus souvent, quelle paire de défenseurs est la plus productive, etc. Voici un exemple : dans la LNH, cela a été largement annoncé lorsqu'Ovechkin a marqué 400 buts. Pourquoi les 300 buts de Zaripov sont-ils pires ? Nous avons moins de matches de championnat. Ou dans la LNH, tout le monde admirait le record de Jagr. Mozyakin a donc 38 buts gagnants dans la KHL, et si vous ajoutez à cela l'ère de la Super League, il y en aura 70 ...

tours de force. Probablement, des bonus devraient être accordés pour les rondelles, les points, le temps passé sur le terrain. Que les joueurs qui n'ont pas été crédités de coups puissants ne s'inquiètent pas.

Qui a le plus de mouvements de puissance?
- Evgueni Katicchev. Les autres dirigeants incluent Ryabin et Komarov. Il est clair qu'il n'y a pas de Morozov, Zaripov. Ils ont une tâche différente.

- Comment les joueurs peuvent-ils se plaindre d'erreurs dans les statistiques ?
- En cours d'écriture. Ceci est fait par des agents ou des représentants du club. Pendant la Superleague, j'ai en quelque sorte découvert que certains joueurs avaient 18 passes "à gauche". Grâce au nouvel équipement, nous avons la possibilité de recevoir les enregistrements de tous les matchs. Et nous avons décidé que nous devions corriger la situation avec des statistiques. Au début, les mecs l'ont pris avec hostilité : "Comment, ils m'enlèvent mes lunettes !". Mais quelle était la situation: les juges n'ont pas vu le joueur qui a donné la passe, ils se sont approchés et ont demandé aux joueurs de hockey. Et les joueurs décident comment : celui qui a des bonus, laissez-le l'écrire. CA ne devrait pas être.
Et pourtant, si nos notes techniques ne peuvent pas interpréter sans équivoque le matériel et que les représentants des joueurs fournissent des vidéos, nous considérerons l'épisode en fonction de leur enregistrement. Et cela arrive, il y avait un cas avec Nikolai Pronin. Selon notre dossier, il n'était pas clair si la rondelle a touché son patin ou non. Ses représentants nous ont envoyé une autre vidéo où cela saute aux yeux.

- Les joueurs vont passer autant de temps pour un seul transfert ?
- Il y a un garçon à Vladivostok. Son agent a appelé récemment, disant que le contrat du gars se terminait. Il a peu de points, et chacun vaut son pesant d'or. Pour eux, c'est important.

- Qui tient les statistiques des matchs ?
- Chaque club a des pigistes qui reçoivent une rémunération pour un travail ponctuel.

Comment vous êtes-vous intéressé aux statistiques ?
- Enfant, je collectionnais les journaux avec l'actualité sportive et en faisais des extraits. Je me souviens comment j'ai attendu chaque journal. Je l'ai gardé pour moi, j'ai tout noté dans des cahiers. La menace la plus terrible de ma mère était : « Je vais jeter tous tes cahiers. Puis je suis entré à l'université, j'ai étudié la géographie. En hiver en Antarctique, il n'y avait pas de temps pour les statistiques.

- Quand l'as-tu retrouvée ?
- Mon deuxième fils a décidé de jouer au hockey. Pourquoi ai-je une attitude particulière envers les joueurs de la 81e année ? Ils ont tous grandi sous mes yeux. À l'entraînement, j'ai ensuite rencontré des parents anormaux qui voient leur fils, qui sait à peine patiner, comme une vedette de la LNH. Mon fils a commencé au CSKA, est passé aux Wings, mais il s'est rendu compte que le hockey n'était pas sa vocation. Et je me demandais comment les joueurs sortent du "rien". J'ai commencé à suivre la 81e année. D'abord à Moscou, puis la première équipe de leur âge s'est réunie. J'avais de bonnes relations avec Alexander Golikov. Et il m'a demandé de l'aider. Je suis venu avec un programme pour réparer diverses options pendant le match, à la fin ils m'ont dit : « Tu as un hobby ! Peut-être que vous voulez obtenir plus d'argent pour cela? C'était des années 90 difficiles, il fallait de l'argent et j'ai commencé à le faire. J'ai réussi à trouver des personnes partageant les mêmes idées. Nous avons une approche plus académique, et la plupart des statisticiens essaient simplement de mettre les objectifs et les points dans un tableau commun et de voir. Maintenant, nous voulons soulever des informations sur les statistiques du passé.

Maintenant, nous voulons soulever des informations sur les statistiques du passé. Nous recherchons des anciens programmes, des journaux. Si vous ne le faites pas maintenant, toutes les informations seront perdues. Malheureusement, la FHR ne veut pas le faire. Bien que nous ayons fêté les 65 ans du hockey, il y en aura bientôt 70. Pourquoi ne pas publier un guide ? Maintenant, je ressens le soutien total de Shalaev, nous avons compté tous les matchs des entraîneurs, par exemple. Et cela aurait dû être fait par la fédération...

Nous recherchons des anciens programmes, des journaux. Si vous ne le faites pas maintenant, toutes les informations seront perdues. Malheureusement, la FHR ne veut pas le faire. Bien que nous ayons fêté les 65 ans du hockey, il y en aura bientôt 70. Pourquoi ne pas publier un guide ? Maintenant, je ressens le soutien total de Shalaev, nous avons compté tous les matchs des entraîneurs, par exemple. Et cela aurait dû être fait par la fédération.

- Qui a les 1000 prochains matchs ?
- Des joueurs Antipov et Gorovikov, s'ils continuent à jouer la saison prochaine. Sushinsky, soit dit en passant, qui avait 990 matchs, n'a pas terminé le match. Aucun des entraîneurs. Bilyaletdinov est dans l'équipe nationale et il doit trouver 300 matchs quelque part. Les statistiques sur les tireurs d'élite sont également intéressantes. Morozov peut conquérir les records de Maltsev et Balderis. En général, c'est bien quand un passe-temps coïncide avec le travail. Par exemple, vous pouvez voir qui jouait le mieux à 20 ans : Malkin ou Cherepanov. Il s'avère que Cherepanov. En général, Lisutin a récemment déclaré: «Ceux qui disent qu'ils ne suivent pas les statistiques sont trompés. Tout le monde regarde."

- Avez-vous souvent besoin de communiquer avec les joueurs ?
- Parfois. Vous souvenez-vous du célèbre poker de Petrov lors des séries éliminatoires, lorsque la rondelle a été enregistrée à l'origine pour Nepryaev ? Nous avons dû parler personnellement avec chacun d'eux pour savoir qui a marqué. Les joueurs étaient sympathiques. Nepryaev a dit qu'il ne se souvenait pas comment il avait touché la rondelle. Ce n'est pas non plus visible sur la vidéo. Cela fait également partie de notre travail. Une fois, un joueur du Spartak m'a approché : "Ils n'ont pas enregistré le transfert pour moi." J'ai répondu : "On verra, on verra." En général, quelles sont nos réalisations ? On est la deuxième ligue selon les statistiques, on a de la marge pour se développer, il y a des gens qui font ça. Nous avons aussi de grands joueurs dans la ligue.

Dans de nombreux cas, l'activité des personnes implique de travailler avec des données, ce qui peut signifier non seulement opérer avec elles, mais aussi les étudier, les traiter et les analyser. Par exemple, lorsque vous avez besoin de condenser des informations, de trouver une sorte de relation ou de définir des structures. Et juste pour l'analyse dans ce cas, il est très pratique d'utiliser non seulement, mais aussi d'appliquer des méthodes statistiques.

Une caractéristique des méthodes d'analyse statistique est leur complexité, due à la variété des formes de modèles statistiques, ainsi qu'à la complexité du processus de recherche statistique. Cependant, nous voulons parler exactement de ces méthodes que tout le monde peut utiliser, et le faire efficacement et avec plaisir.

La recherche statistique peut être effectuée en utilisant les méthodes suivantes :

Observation statistique ;
Synthèse et regroupement des matériels d'observation statistique ;
Valeurs statistiques absolues et relatives ;
Série de variantes ;
Goûter;
Analyse de corrélation et de régression ;
Lignes de dynamique.

Observation statistique

L'observation statistique est une collecte planifiée, organisée et le plus souvent systématique d'informations, visant principalement les phénomènes de la vie sociale. Cette méthode est mise en œuvre par le recalage de traits prédéterminés les plus frappants, dont le but est d'obtenir ultérieurement les caractéristiques des phénomènes étudiés.

L'observation statistique doit être effectuée en tenant compte de certaines exigences importantes :

Il doit couvrir entièrement les phénomènes étudiés ;
Les données reçues doivent être exactes et fiables ;
Les données qui en résultent doivent être uniformes et facilement comparables.

Aussi, l'observation statistique peut prendre deux formes :

La notification est une forme d'observation statistique où les informations sont reçues par des unités statistiques spécifiques d'organisations, d'institutions ou d'entreprises. Dans ce cas, les données sont saisies dans des rapports spéciaux.
Observation spécialement organisée - observation organisée dans un but précis, afin d'obtenir des informations qui ne sont pas disponibles dans les rapports, ou de clarifier et d'établir la fiabilité des informations contenues dans les rapports. Ce formulaire comprend des enquêtes (par exemple, des sondages d'opinion), des recensements de population, etc.

De plus, une observation statistique peut être catégorisée sur la base de deux caractéristiques : soit sur la base de la nature de l'enregistrement des données, soit sur la base de la couverture des unités d'observation. La première catégorie comprend les entretiens, la documentation et l'observation directe, et la deuxième catégorie comprend l'observation continue et non continue, c'est-à-dire sélectif.

Pour obtenir des données à l'aide d'observations statistiques, on peut utiliser des méthodes telles que les questionnaires, les activités de correspondant, l'auto-calcul (lorsque les observés, par exemple, remplissent eux-mêmes les documents pertinents), les expéditions et les rapports.

Résumé et regroupement des matériaux d'observation statistique

Parlant de la deuxième méthode, il convient tout d'abord de parler du résumé. Un résumé est un processus de traitement de certains faits uniques qui forment l'ensemble total des données recueillies au cours de l'observation. Si le résumé est effectué correctement, une énorme quantité de données uniques sur des objets d'observation individuels peut se transformer en un ensemble complexe de tableaux et de résultats statistiques. Cette étude contribue également à la détermination caractéristiques communes et régularités des phénomènes étudiés.

Compte tenu de la précision et de la profondeur de l'étude, un résumé simple et complexe peut être distingué, mais chacun d'eux doit être basé sur des étapes spécifiques:

Un attribut de regroupement est sélectionné ;
L'ordre de formation des groupes est déterminé ;
Un système d'indicateurs est en cours d'élaboration pour caractériser le groupe et l'objet ou le phénomène dans son ensemble ;
Des mises en page de tableaux sont en cours d'élaboration où les résultats sommaires seront présentés.

Il est important de noter qu'il existe différentes formes résumés :

Résumé centralisé, nécessitant le transfert de la matière première reçue vers un centre supérieur pour un traitement ultérieur ;
Synthèse décentralisée, où l'étude des données s'effectue en plusieurs étapes par ordre croissant.

Le résumé peut être effectué à l'aide d'un équipement spécialisé, par exemple à l'aide d'un logiciel informatique ou manuellement.

Quant au regroupement, ce processus se distingue par la division des données étudiées en groupes selon les caractéristiques. Les caractéristiques des tâches définies par l'analyse statistique affectent le type de regroupement : typologique, structurel ou analytique. C'est pourquoi, pour les résumés et les regroupements, soit ils recourent aux services de spécialistes hautement spécialisés, soit ils les utilisent.

Statistiques absolues et relatives

Les valeurs absolues sont considérées comme la toute première forme de présentation des données statistiques. Avec son aide, il est possible de donner aux phénomènes des caractéristiques dimensionnelles, par exemple, en temps, en longueur, en volume, en surface, en masse, etc.

Si vous souhaitez connaître les valeurs statistiques absolues individuelles, vous pouvez recourir à la mesure, à l'évaluation, au comptage ou à la pondération. Et si vous avez besoin d'obtenir des indicateurs de volume total, vous devez utiliser un résumé et un regroupement. Il faut garder à l'esprit que les valeurs statistiques absolues diffèrent en présence d'unités de mesure. Ces unités comprennent le coût, la main-d'œuvre et la nature.

Et les valeurs relatives expriment les rapports quantitatifs relatifs aux phénomènes de la vie sociale. Pour les obtenir, certaines quantités sont toujours divisées par d'autres. L'indicateur qui est comparé (c'est le dénominateur) est appelé la base de comparaison, et l'indicateur qui est comparé (c'est le numérateur) est appelé la valeur de rapport.

Les valeurs relatives peuvent être différentes, selon leur contenu. Par exemple, il existe des magnitudes de comparaison, des magnitudes du niveau de développement, des magnitudes de l'intensité d'un processus particulier, des magnitudes de coordination, de structure, de dynamique, etc. etc.

Pour étudier un ensemble de caractéristiques de différenciation, l'analyse statistique utilise des valeurs moyennes - généralisant les caractéristiques qualitatives d'un ensemble de phénomènes homogènes pour une caractéristique de différenciation.

Une propriété extrêmement importante des moyennes est qu'elles parlent des valeurs de caractéristiques spécifiques dans tout leur complexe comme un seul nombre. Malgré le fait que les unités individuelles peuvent avoir une différence quantitative, les valeurs moyennes expriment les valeurs générales inhérentes à toutes les unités du complexe à l'étude. Il s'avère qu'à l'aide des caractéristiques d'une chose, vous pouvez obtenir les caractéristiques de l'ensemble.

Il faut garder à l'esprit que l'un des plus conditions importantes application de valeurs moyennes, le cas échéant analyses statistiques phénomènes sociaux, l'homogénéité de leur complexe est prise en compte, pour laquelle vous devez connaître la valeur moyenne. Et la formule pour le déterminer dépendra de la manière exacte dont les données initiales pour le calcul de la valeur moyenne seront présentées.

Série de variantes

Dans certains cas, les données sur les moyennes de certaines grandeurs étudiées peuvent ne pas être suffisantes pour traiter, évaluer et analyser en profondeur un phénomène ou un processus. Ensuite, il faut tenir compte de la variation ou de la dispersion des indicateurs des unités individuelles, qui est également une caractéristique importante de la population étudiée.

De nombreux facteurs peuvent affecter les valeurs individuelles des quantités, et les phénomènes ou processus étudiés peuvent être très divers, c'est-à-dire avoir de la variation (cette variété est la série des variations), dont les causes doivent être recherchées dans l'essence de ce qui est étudié.

Les valeurs absolues ci-dessus dépendent directement des unités de mesure des caractéristiques, ce qui signifie qu'elles rendent plus difficile le processus d'étude, d'évaluation et de comparaison de deux ou plusieurs séries variationnelles. MAIS performance relative doit être calculé comme un ratio d'indicateurs absolus et moyens.

Goûter

La signification de la méthode d'échantillonnage (ou, plus simplement, d'échantillonnage) est que les propriétés d'une partie déterminent les caractéristiques numériques de l'ensemble (c'est ce qu'on appelle la population générale). La principale méthode sélective est une connexion interne qui unit les parties et le tout, singulier et général.

La méthode d'échantillonnage présente un certain nombre d'avantages importants par rapport aux autres, car En raison de la réduction du nombre d'observations, cela permet de réduire la quantité de travail, les fonds et les efforts dépensés, ainsi que d'obtenir avec succès des données sur de tels processus et phénomènes lorsqu'il est soit impossible, soit simplement impossible de les étudier complètement.

La correspondance entre les caractéristiques de l'échantillon et les caractéristiques du phénomène ou du processus étudié dépendra d'un ensemble de conditions et, tout d'abord, de la manière dont la méthode d'échantillonnage sera mise en œuvre dans la pratique. Il peut s'agir soit d'une sélection systématique, suivant un schéma préparé, soit d'une sélection non planifiée, lorsque l'échantillon est constitué à partir de la population générale.

Mais dans tous les cas, la méthode d'échantillonnage doit être typique et répondre aux critères d'objectivité. Ces exigences doivent toujours être remplies, car. c'est d'eux que dépendra la correspondance entre les caractéristiques de la méthode et les caractéristiques de ce qui est soumis à l'analyse statistique.

Ainsi, avant de traiter le matériau de l'échantillon, il est nécessaire de le vérifier soigneusement, éliminant ainsi tout ce qui est inutile et secondaire. En même temps, lors de la compilation d'un échantillon, à coup sûr Toute complaisance doit être évitée. Cela signifie qu'en aucun cas vous ne devez sélectionner uniquement les options qui semblent typiques et rejeter toutes les autres.

Un échantillon efficace et de qualité doit être tiré objectivement, c'est-à-dire il doit être produit de manière à exclure toute influence subjective et tout motif préconçu. Et pour que cette condition soit bien respectée, il faut recourir au principe de randomisation, ou, plus simplement, au principe de sélection aléatoire des options parmi l'ensemble de leur population.

Le principe présenté sert de base à la théorie de la méthode d'échantillonnage, et il doit être suivi chaque fois qu'il est nécessaire de créer une population d'échantillonnage efficace, et les cas de sélection systématique ne font pas exception ici.

Analyse de corrélation et de régression

L'analyse de corrélation et l'analyse de régression sont deux méthodes très efficaces qui vous permettent d'analyser de grandes quantités de données pour explorer la relation possible entre deux indicateurs ou plus.

Dans le cas de l'analyse de corrélation, les tâches sont :

Mesurer l'étanchéité de la connexion existante des éléments différenciateurs ;
Déterminer les relations causales inconnues ;
Évaluer les facteurs qui ont le plus d'impact sur le caractère final.

Et dans le cas de l'analyse de régression, les tâches sont les suivantes :

Déterminer la forme de communication ;
Établir le degré d'influence des indicateurs indépendants sur celui dépendant ;
Définir valeurs calculées indicateur dépendant.

Pour résoudre tous les problèmes ci-dessus, il est presque toujours nécessaire d'appliquer à la fois une analyse de corrélation et une analyse de régression.

Série de dynamique

En utilisant cette méthode d'analyse statistique, il est très pratique de déterminer l'intensité ou la vitesse avec laquelle les phénomènes se développent, de trouver la tendance de leur développement, de distinguer les fluctuations, de comparer la dynamique du développement, de trouver la relation entre les phénomènes se développant au cours temps.

Une série de dynamiques est une série dans laquelle des indicateurs statistiques sont situés séquentiellement dans le temps, des changements qui caractérisent le processus de développement de l'objet ou du phénomène étudié.

La série de dynamiques comprend deux composantes :

La période ou le moment associé aux données disponibles ;
Niveau ou statistique.

Ensemble, ces composants représentent deux termes d'une série de dynamiques, où le premier terme (période) est désigné par la lettre "t" et le second (niveau) - par la lettre "y".

En fonction de la durée des intervalles de temps avec lesquels les niveaux sont interconnectés, la série de dynamiques peut être momentanée et intermittente. Les séries d'intervalles vous permettent d'ajouter des niveaux pour obtenir la valeur totale des périodes qui se succèdent, mais dans les séries de moments, cette possibilité n'existe pas, mais ce n'est pas obligatoire ici.

Il existe également des séries chronologiques avec des intervalles égaux et différents. L'essence des intervalles dans les séries de moments et d'intervalles est toujours différente. Dans le premier cas, l'intervalle est l'intervalle de temps entre les dates auxquelles les données à analyser sont liées (il est commode d'utiliser une telle série, par exemple, pour déterminer le nombre d'actions par mois, année, etc.). Et dans le second cas - la période à laquelle les données agrégées sont attachées (une telle série peut être utilisée pour déterminer la qualité des mêmes actions pour un mois, une année, etc.). Les intervalles peuvent être égaux ou différents, quel que soit le type de série.

Naturellement, pour apprendre à appliquer avec compétence chacune des méthodes d'analyse statistique, il ne suffit pas de les connaître, car, en fait, les statistiques sont une science à part entière qui nécessite également certaines compétences et capacités. Mais pour vous faciliter la tâche, vous pouvez et devez entraîner votre réflexion et.

Sinon, la recherche, l'évaluation, le traitement et l'analyse de l'information sont des processus très intéressants. Et même dans les cas où cela ne mène à aucun résultat spécifique, au cours de l'étude, vous pouvez apprendre beaucoup de choses intéressantes. L'analyse statistique a trouvé sa place dans un grand nombre de domaines de l'activité humaine, et vous pouvez l'utiliser dans les études, le travail, les affaires et d'autres domaines, y compris le développement de l'enfant et l'auto-éducation.

La statistique est une branche de la connaissance qui aborde les problèmes généraux de collecte, de mesure et d'analyse de données statistiques de masse (quantitatives ou qualitatives).
Le mot "statistiques" vient du statut latin - l'état des choses. Le terme "statistiques" a été introduit dans la science par le scientifique allemand Gottfried Achenwal en 1746, qui a proposé de remplacer le nom du cours "Statistiques" enseigné dans les universités allemandes par "Statistiques", jetant ainsi les bases du développement des statistiques en tant que science et discipline universitaire. Malgré cela, des registres statistiques ont été conservés beaucoup plus tôt : des recensements de population ont été effectués dans la Chine ancienne, le potentiel militaire des États a été comparé, les biens des citoyens de la Rome antique ont été conservés, etc.
La statistique développe une méthodologie spéciale pour l'étude et le traitement des matériaux: observations statistiques de masse, méthode des regroupements, moyennes, indices, méthode de l'équilibre, méthode des images graphiques et autres méthodes d'analyse des données statistiques.
Le début de la pratique statistique remonte approximativement à l'époque de l'émergence de l'État. Les tablettes d'argile du royaume sumérien (III - II millénaire av. J.-C.) peuvent être considérées comme les premières informations statistiques publiées.
Initialement, les statistiques étaient comprises comme une description de l'état économique et politique d'un État ou d'une partie de celui-ci. Par exemple, la définition fait référence à 1792 : « les statistiques décrivent l'état de l'État à l'heure actuelle ou à un moment connu du passé ». Et à l'heure actuelle, les activités des services statistiques de l'État correspondent bien à cette définition.
Peu à peu, le terme "statistiques" a commencé à être utilisé plus largement. Au XXe siècle, la statistique est souvent considérée avant tout comme une discipline scientifique indépendante. La statistique est un ensemble de méthodes et de principes selon lesquels la collecte, l'analyse, la comparaison, la présentation et l'interprétation de données numériques sont effectuées. En 1954, l'académicien de l'Académie des sciences de la RSS d'Ukraine B. V. Gnedenko a donné la définition suivante : « La statistique se compose de trois sections :
1. collecte d'informations statistiques, c'est-à-dire d'informations caractérisant les unités individuelles de tout agrégat de masse ;
2. étude statistique des données obtenues, qui consiste à élucider les modèles qui peuvent être établis sur la base de données d'observation de masse ;
3. développement de méthodes d'observation statistique et d'analyse de données statistiques. La dernière section, en fait, est le contenu des statistiques mathématiques.
Le terme "statistiques" est utilisé dans deux autres sens. Premièrement, dans la vie de tous les jours, les « statistiques » sont souvent comprises comme un ensemble de données quantitatives sur un phénomène ou un processus. Deuxièmement, une statistique est une fonction des résultats des observations utilisées pour évaluer les caractéristiques et les paramètres des distributions et tester des hypothèses.
Des exemples typiques de la première étape de l'application des méthodes statistiques sont décrits dans la Bible, dans l'Ancien Testament. Là, en particulier, le nombre de guerriers dans diverses tribus est donné. D'un point de vue mathématique, la question se réduisait à compter le nombre de coups des valeurs des caractéristiques observées dans certaines gradations.
Immédiatement après l'émergence de la théorie des probabilités (Pascal, Fermat, XVIIe siècle), des modèles probabilistes ont commencé à être utilisés dans le traitement des données statistiques. Par exemple, la fréquence de naissance des garçons et des filles a été étudiée, la différence entre la probabilité d'avoir un garçon de 0,5 a été établie, les raisons pour lesquelles dans les refuges parisiens cette probabilité n'est pas la même qu'à Paris même ont été analysées , etc.
En 1794 (selon d'autres sources - en 1795), le mathématicien allemand Karl Gauss a formalisé l'une des méthodes de la statistique mathématique moderne - la méthode des moindres carrés. Au XIXe siècle, une contribution significative au développement de la statistique pratique est apportée par le Belge Quetelet qui, à partir de l'analyse d'un grand nombre de données réelles, montre la stabilité d'indicateurs statistiques relatifs, comme la proportion de suicides parmi les tous les décès.
Le premier tiers du XXe siècle a été marqué par les statistiques paramétriques. Des méthodes basées sur l'analyse des données de familles paramétriques de distributions décrites par des courbes de famille de Pearson ont été étudiées. La plus populaire était la distribution normale. Les critères de Pearson, Student et Fisher ont été utilisés pour tester les hypothèses. La méthode du maximum de vraisemblance, l'analyse de la variance ont été proposées et les principales idées pour planifier l'expérience ont été formulées.
La théorie de l'analyse des données développée dans le premier tiers du XXe siècle est appelée statistique paramétrique, car son principal objet d'étude est des échantillons de distributions décrites par un ou un petit nombre de paramètres. La plus générale est la famille des courbes de Pearson définies par quatre paramètres. En règle générale, aucune bonne raison ne peut être donnée pour expliquer pourquoi la distribution des résultats d'observations spécifiques devrait être incluse dans l'une ou l'autre famille paramétrique. Les exceptions sont bien connues : si le modèle probabiliste prévoit la sommation de variables aléatoires indépendantes, alors il est naturel de décrire la somme par une distribution normale ; si le modèle considère le produit de telles quantités, alors le résultat, apparemment, est approximé par une distribution logarithmiquement normale, et ainsi de suite.
Actuellement, le terme statistique est utilisé dans 4 sens :
1. science qui étudie le côté quantitatif des phénomènes et processus de masse en relation étroite avec leur contenu qualitatif - une matière dans les établissements d'enseignement supérieur et secondaire spécialisés;
2. un ensemble d'informations numériques caractérisant l'état des phénomènes et processus de masse vie publique; les données statistiques présentées dans les rapports des entreprises, des organisations, des secteurs de l'économie, ainsi que publiées dans des collections, des ouvrages de référence, des périodiques et sur Internet, qui sont le résultat de travaux statistiques ;
3. branche d'activité pratique ("comptabilité statistique") pour la collecte, le traitement, l'analyse et la publication de données numériques massives sur une grande variété de phénomènes et de processus de la vie publique ;
4. un certain paramètre d'une série de variables aléatoires obtenues par un certain algorithme à partir des résultats d'observations, par exemple, des critères statistiques (statistiques critiques) utilisés pour tester diverses hypothèses (énoncés présomptueux) concernant la nature ou les valeurs d'indicateurs individuels des données étudiées, les caractéristiques de leur distribution, etc.
Comme toute autre science, la statistique a son propre objet et sa propre méthode de recherche. La statistique étudie le côté quantitatif des phénomènes sociaux de masse en relation étroite avec leur côté ou contenu qualitatif, et étudie également l'expression quantitative des lois du développement social dans des conditions spécifiques de lieu et de temps. Une telle étude est basée sur un système de catégories (concepts) qui reflètent les propriétés, caractéristiques, connexions et relations les plus générales et essentielles des objets et phénomènes du monde objectif.
Les principales catégories utilisées dans les statistiques sont :
1. Totalité statistique - un ensemble d'objets socio-économiques ou de phénomènes de la vie sociale, unis par une base qualitative, mais différant les uns des autres par des caractéristiques individuelles, c'est-à-dire homogène sous un aspect, mais hétérogène sous un autre. Tels sont, par exemple, l'ensemble des ménages, des familles, des entreprises, des firmes, etc.
2. Unité de population - l'élément principal de la population statistique, qui est le porteur de caractéristiques et la base du compte tenu au cours de l'enquête.
3. Signe d'une unité de population - propriétés d'une unité de population qui diffèrent par la façon dont elles sont mesurées et par d'autres caractéristiques
4. Indicateur statistique - un concept qui reflète des caractéristiques quantitatives (tailles) ou des rapports de signes de phénomènes sociaux. Les indicateurs statistiques peuvent être divisés en primaires (volumétriques) - ils caractérisent soit nombre total les unités de la population (volume de la population), ou la somme des valeurs de tout attribut (volume de l'attribut) et sont exprimées en valeurs absolues et secondaires (calculées) - sont définies par unité de l'indicateur principal et sont exprimés en valeurs relatives et moyennes. Les indicateurs statistiques peuvent être planifiés, rapportés et prévus.
5. Le système d'indicateurs statistiques est un ensemble d'indicateurs statistiques qui reflète les relations qui existent objectivement entre les phénomènes. Il couvre tous les aspects de la vie publique, tant au niveau macro qu'au niveau micro. Avec l'évolution des conditions de vie de la société, les systèmes d'indicateurs statistiques évoluent également, la méthodologie de leur calcul s'améliore.
L'ensemble des techniques utilisées par la statistique pour enquêter sur son sujet constitue la méthode de la statistique. Il existe 3 groupes de méthodes statistiques (3 étapes de la recherche statistique) :
1. Observation statistique - une collecte d'informations scientifiquement organisée, qui consiste en l'enregistrement de certains faits, signes liés à chaque unité de la population étudiée;
2. Résumé et regroupement - traitement des données primaires collectées, y compris leur regroupement, généralisation et présentation dans des tableaux ;
3. Analyse statistique - sur la base des données finales du résumé, divers indicateurs généralisants sont calculés sous forme de valeurs moyennes et relatives, certains modèles sont identifiés dans les distributions, la dynamique des indicateurs, etc.
Ainsi, toute étude statistique achevée se déroule en 3 étapes, entre lesquelles, bien entendu, il peut y avoir des ruptures dans le temps.
Méthodes statistiques - méthodes d'analyse des données statistiques. Allouer des méthodes de statistiques appliquées qui peuvent être appliquées dans tous les domaines de la recherche scientifique et dans n'importe quelle industrie économie nationale, et d'autres méthodes statistiques dont l'applicabilité est limitée à un domaine particulier. Cela fait référence à des méthodes telles que le contrôle d'acceptation statistique, le contrôle statistique des processus technologiques, la fiabilité et les tests, et la conception d'expériences.
Classification des méthodes statistiques. Les méthodes statistiques d'analyse des données sont utilisées dans presque tous les domaines de l'activité humaine. Ils sont utilisés chaque fois qu'il est nécessaire d'obtenir et d'étayer des jugements sur un groupe (objets ou sujets) présentant une certaine hétérogénéité interne.
Il convient de distinguer trois types d'activités scientifiques et appliquées dans le domaine des méthodes statistiques d'analyse de données (selon le degré de spécificité des méthodes associé à l'immersion dans des problèmes spécifiques) :
a) développement et recherche de méthodes à usage général, sans tenir compte des spécificités du domaine d'application ;
b) développement et recherche de modèles statistiques de phénomènes et processus réels en fonction des besoins d'un domaine d'activité particulier;
c) application de méthodes statistiques et de modèles pour l'analyse statistique de données spécifiques.

La statistique appliquée est la science du traitement des données de nature arbitraire. La base mathématique des statistiques appliquées et des méthodes statistiques d'analyse est la théorie des probabilités et des statistiques mathématiques.
La description du type de données et du mécanisme de leur génération est le début de toute recherche statistique. Des méthodes déterministes et probabilistes sont utilisées pour décrire les données. À l'aide de méthodes déterministes, il est possible d'analyser uniquement les données dont dispose le chercheur. Par exemple, ils ont été utilisés pour obtenir des tableaux calculés par les organismes officiels de statistique de l'État sur la base des rapports statistiques soumis par les entreprises et les organisations. Il est possible de transférer les résultats obtenus à un ensemble plus large, de les utiliser pour la prédiction et le contrôle uniquement sur la base d'une modélisation probabiliste-statistique. Par conséquent, seules les méthodes basées sur la théorie des probabilités sont souvent incluses dans les statistiques mathématiques.
Dans la situation la plus simple, les données statistiques sont les valeurs de certaines caractéristiques caractéristiques des objets étudiés. Les valeurs peuvent être quantitatives ou représenter une indication de la catégorie à laquelle l'objet peut être affecté. Dans le second cas, on parle de signe qualitatif.
Lors de la mesure par plusieurs caractéristiques quantitatives ou qualitatives, nous obtenons un vecteur sous forme de données statistiques sur l'objet. Il peut être considéré comme le nouveau genre Les données. Dans ce cas, l'échantillon est constitué d'un ensemble de vecteurs. Si une partie des coordonnées est constituée de nombres et une partie de données qualitatives (catégorisées), nous parlons alors d'un vecteur de données hétérogènes.
Un élément de l'échantillon, c'est-à-dire une dimension, peut être une fonction dans son ensemble. Par exemple, décrivant la dynamique de l'indicateur, c'est-à-dire son évolution dans le temps, est l'électrocardiogramme du patient ou l'amplitude des battements de l'arbre moteur. Ou une série chronologique qui décrit la dynamique de la performance d'une entreprise particulière. Ensuite, l'échantillon est constitué d'un ensemble de fonctions.
Les éléments de l'échantillon peuvent également être d'autres objets mathématiques. Par exemple, les relations binaires. Ainsi, lorsqu'ils interrogent des experts, ils utilisent souvent l'ordre (classement) des objets d'expertise - échantillons de produits, projets d'investissement, options pour les décisions de gestion. Selon les règles de l'étude experte, les éléments de l'échantillon peuvent être différents types de relations binaires (ordre, partitionnement, tolérance), ensembles, ensembles flous, etc.
Ainsi, la nature mathématique des éléments de l'échantillon dans divers problèmes de statistiques appliquées peut être très différente. Cependant, deux classes de statistiques peuvent être distinguées - numériques et non numériques. En conséquence, les statistiques appliquées sont divisées en deux parties - les statistiques numériques et les statistiques non numériques.
Les statistiques numériques sont des nombres, des vecteurs, des fonctions. Ils peuvent être additionnés, multipliés par des coefficients. Par conséquent, dans les statistiques numériques, diverses sommes sont d'une grande importance. L'appareil mathématique pour analyser les sommes d'éléments d'échantillons aléatoires est les lois (classiques) des grands nombres et les théorèmes centraux limites.
Les données statistiques non numériques sont des données catégorisées, des vecteurs de caractéristiques hétérogènes, des relations binaires, des ensembles, des ensembles flous, etc. Elles ne peuvent pas être additionnées et multipliées par des coefficients. Cela n'a donc pas de sens de parler de sommes de statistiques non numériques. Ce sont des éléments d'espaces mathématiques non numériques (ensembles). L'appareil mathématique pour l'analyse des données statistiques non numériques est basé sur l'utilisation des distances entre les éléments (ainsi que des mesures de proximité, des indicateurs de différence) dans de tels espaces. À l'aide de distances, des moyennes empiriques et théoriques sont déterminées, les lois des grands nombres sont prouvées, des estimations non paramétriques de la densité de distribution de probabilité sont construites, des problèmes de diagnostic et d'analyse de grappes sont résolus, etc. (voir).
La recherche appliquée utilise divers types de données statistiques. Cela tient notamment aux modalités de leur obtention. Par exemple, si les tests de certains appareils techniques se poursuivent jusqu'à un certain moment, nous obtenons ce qu'on appelle. données censurées consistant en un ensemble de nombres - la durée de fonctionnement d'un certain nombre d'appareils avant la panne et des informations indiquant que les appareils restants ont continué à fonctionner à la fin du test. Les données censurées sont souvent utilisées dans l'évaluation et le contrôle de la fiabilité des dispositifs techniques.
La théorie des probabilités est une branche des mathématiques qui étudie les modèles de phénomènes aléatoires : événements aléatoires, variables aléatoires, leurs propriétés et opérations sur eux.
L'émergence de la théorie des probabilités en tant que science est attribuée au Moyen Âge et aux premières tentatives d'analyse mathématique des jeux de hasard (lancer, dés, roulette). Initialement, ses concepts de base n'avaient pas une forme strictement mathématique, ils pouvaient être traités comme des faits empiriques, comme des propriétés d'événements réels, et ils étaient formulés dans des représentations visuelles. Les premiers travaux de scientifiques dans le domaine de la théorie des probabilités remontent au 17ème siècle. Blaise Pascal et Pierre Fermat ont découvert les premiers modèles probabilistes qui se produisent lors du lancer de dés en recherchant comment prédire les gains aux jeux de hasard. Sous l'influence des questions soulevées et envisagées par eux, Christian Huygens s'est également engagé à résoudre les mêmes problèmes. En même temps, il n'était pas familier avec la correspondance entre Pascal et Fermat, il inventa donc tout seul la technique de résolution. Son travail, qui introduit les concepts de base de la théorie des probabilités (le concept de probabilité comme quantité de hasard ; espérance mathématique pour des cas discrets, sous la forme du prix d'une chance), et utilise également les théorèmes d'addition et de multiplication des probabilités (non explicitement formulée), parut vingt ans avant (1657) la publication des lettres de Pascal et Fermat (1679).
Une contribution importante à la théorie des probabilités a été faite par Jacob Bernoulli : il a donné une preuve de la loi des grands nombres dans le cas le plus simple des essais indépendants. Dans la première moitié du XIXe siècle, la théorie des probabilités a commencé à être appliquée à l'analyse des erreurs d'observation ; Laplace et Poisson ont prouvé les premiers théorèmes limites. Dans la seconde moitié du XIXe siècle, la principale contribution a été apportée par les scientifiques russes P. L. Chebyshev, A. A. Markov et A. M. Lyapunov. A cette époque, la loi des grands nombres, le théorème central limite et la théorie des chaînes de Markov ont été développés. Look moderne la théorie des probabilités reçue grâce à l'axiomatisation proposée par Andrey Nikolaevich Kolmogorov. En conséquence, la théorie des probabilités a acquis une forme mathématique rigoureuse et a finalement commencé à être perçue comme l'une des branches des mathématiques.
La statistique mathématique est une branche des mathématiques qui développe des méthodes d'enregistrement, de description et d'analyse de données d'observation et expérimentales afin de construire des modèles probabilistes de phénomènes aléatoires de masse. Selon la nature mathématique des résultats spécifiques des observations, les statistiques mathématiques sont divisées en statistiques de nombres, analyse statistique multivariée, analyse de fonctions (processus) et de séries chronologiques, et statistiques d'objets non numériques.
Les statistiques mathématiques ont été formées en tant que discipline scientifique, qui fait partie des mathématiques dans la 2e moitié du 19e - début du 20e siècle.
Dans plusieurs de ses sections, la statistique mathématique est basée sur la théorie des probabilités, qui permet d'évaluer la fiabilité et l'exactitude des conclusions tirées d'un matériel statistique limité (par exemple, pour estimer la taille d'échantillon requise pour obtenir des résultats de l'exactitude requise dans une enquête par sondage).
Il existe des statistiques descriptives, une théorie de l'estimation et une théorie des tests d'hypothèses. La statistique descriptive est un ensemble de méthodes empiriques utilisées pour visualiser et interpréter des données (calcul des caractéristiques d'un échantillon, tableaux, diagrammes, graphiques, etc.) qui, en règle générale, ne nécessitent pas d'hypothèses sur le caractère probabiliste des données. Certaines méthodes de statistiques descriptives impliquent l'utilisation des capacités des ordinateurs modernes. Il s'agit notamment de l'analyse de clusters, visant à identifier des groupes d'objets similaires entre eux, et de la mise à l'échelle multidimensionnelle, qui permet de visualiser des objets sur un plan.
Les méthodes d'estimation et de test d'hypothèses sont basées sur des modèles probabilistes d'origine des données. Ces modèles sont divisés en paramétriques et non paramétriques. Dans les modèles paramétriques, on suppose que les caractéristiques des objets étudiés sont décrites au moyen de distributions qui dépendent d'(un ou plusieurs) paramètres numériques. Les modèles non paramétriques ne sont pas associés à la spécification d'une famille paramétrique pour la distribution des caractéristiques étudiées. Dans les statistiques mathématiques, les paramètres et les fonctions qui en découlent sont évalués, représentant caractéristiques importantes distributions (par exemple, espérance mathématique, médiane, écart type, quantiles, etc.), fonctions de densité et de distribution, etc. Des estimations ponctuelles et d'intervalle sont utilisées.
En statistique mathématique, il existe une théorie générale des tests d'hypothèses et un grand nombre de méthodes dédiées au test d'hypothèses spécifiques. Des hypothèses sont envisagées sur les valeurs des paramètres et des caractéristiques, sur la vérification de l'homogénéité (c'est-à-dire sur la coïncidence des caractéristiques ou des fonctions de distribution dans deux échantillons), sur l'accord de la fonction de distribution empirique avec une fonction de distribution donnée ou avec un paramétrique famille de telles fonctions, sur la symétrie de la distribution, etc.
La section des statistiques mathématiques associée à la conduite d'enquêtes par sondage est d'une grande importance, avec les propriétés divers régimes l'organisation des échantillons et la construction de méthodes adéquates pour évaluer et tester les hypothèses.
Les problèmes de récupération de dépendances sont activement étudiés depuis plus de 200 ans, depuis le développement de la méthode des moindres carrés par K. Gauss en 1794.
Le développement de méthodes d'approximation des données et de réduction de la dimension de description a commencé il y a plus de 100 ans, lorsque K. Pearson a créé la méthode des composantes principales. Plus tard, l'analyse factorielle et de nombreuses généralisations non linéaires ont été développées.
Diverses méthodes de construction (analyse par grappes), d'analyse et d'utilisation (analyse discriminante) de classifications (typologies) sont également appelées méthodes de reconnaissance de formes (avec et sans enseignant), classification automatique, etc.
De nos jours, les ordinateurs jouent un rôle important dans les statistiques mathématiques. Ils sont utilisés à la fois pour les calculs et pour la modélisation de simulation (en particulier, dans les méthodes d'échantillonnage et dans l'étude de la pertinence des résultats asymptotiques).

10/06/2018 | Conférence de presse des entraîneurs en chef après la confrontation de deux matches entre Cheboksary et Mordovia.

Lors de la conférence de presse des entraîneurs en chef, résumant la bataille de deux matches entre Cheboksary et Mordovia, l'essentiel était le fait queLes entraîneurs de l'équipe n'étaient catégoriquement pas d'accord sur les statistiques de tirs au but lors du premier match.

Youri Vorobiev, Entraîneur de la Mordovie :

Il y a eu deux matchs intenses. Bref sur le match d'hier en chiffres : tirs cadrés 38 contre 16. Nous avons eu trois sorties « un-à-zéro ». Mais si vous ne marquez pas, comment pouvez-vous gagner ?

Aujourd'hui, mon collègue et moi sommes arrivés à la conclusion que les équipes n'avaient pas eu le temps de récupérer. Il n'y avait pas assez de fraîcheur. Mais le résultat global : deux points pour chacune des équipes est logique.

- Comment va la santé du gardien Gleb Evdokimov ?

Maintenant, le médecin travaille, cousant. Nous en saurons plus bientôt.

Sergueï Nourjanov, entraîneur-chef du HC Cheboksary :

Deux équipes égales. Nous avons des questions pour ceux qui maintiennent les statistiques de tir de la ligue. Nos entraîneurs comptent sur le but, hier il y a eu des tirs cadrés - 19h19. Mais les statistiques sont différentes. Peut-être qu'ils comptent les lancers, les lancers depuis la ligne rouge ? Ceci est souvent mal compris.

J'ai remercié les gars pour les batailles. Aujourd'hui, on s'est créé encore plus d'occasions de but qu'hier. Allons-nous en.

Service de presse du HC "Cheboksary"

introduction
Le terme "statistiques" vient du mot latin status, qui au Moyen Âge désignait l'état politique de l'État. Ce terme a été introduit dans la science par le scientifique allemand G. Achenwahl (1719-1772) et il signifiait alors science d'état.
Avant de devenir une science au sens moderne, la statistique a traversé une histoire séculaire de développement (statistique descriptive, école de l'arithmétique politique, statistique et mathématique). Au fur et à mesure que l'économie se développait, il y avait un développement intensif des statistiques. Cela a été facilité par la nécessité de mener différents types de recensements et d'enquêtes, ce qui a permis d'obtenir le matériel le plus riche sur chaque objet étudié (État, entreprise, économie, individu).
Pendant près d'un siècle et demi, les recensements ont été la principale forme de comptabilité statistique en Russie.
La statistique est une science sociale qui étudie le côté quantitatif des phénomènes et processus sociaux de masse en relation étroite avec leur côté qualitatif, dans des conditions de lieu et de temps spécifiques.
Les phénomènes et processus sociaux de masse sont, par exemple, la production et la consommation de biens, les coûts de main-d'œuvre, les commerce extérieur, transports de marchandises et de passagers, taux de natalité et de mortalité, revenus et dépenses de la population, etc. Chacun de ces phénomènes ou processus consiste en un grand nombre d'unités homogènes, qui, prises ensemble dans des conditions spécifiques de lieu et de temps, constituent un agrégat statistique.
En fonction des buts et objectifs de la recherche statistique et conformément à l'objet spécifique d'observation, les principales sections de la statistique sont utilisées : la théorie générale de la statistique, la statistique économique, la statistique des secteurs de l'économie, la statistique sociale, la statistique du travail, la statistique juridique. statistiques, etc...
Les statistiques juridiques (juridiques) examinent quantitativement les divers aspects des violations de la loi - pénales, civiles, administratives ; leur structure et leur dynamique ; facteurs qui les déterminent; l'ensemble des mesures visant à contrôler ces violations.
Les statistiques juridiques tiennent compte du travail de tous les organes de l'État chargés de la protection pénale, administrative et civile du système social et de l'État, des droits et intérêts des citoyens garantis par la Constitution - parquet, police, tribunaux, établissements pénitentiaires , arbitrage, notaires, etc. Son objet sera le côté quantitatif des phénomènes qui relèvent de la sphère d'activité de ces organismes.
Lors de l'étude de la statistique judiciaire, il importe de partir, d'une part, de la nature différente des violations de la loi qu'elle est censée prendre en compte, et, d'autre part, des diverses institutions qui s'occupent pratiquement de la statistique judiciaire. Sur la base de cette division, la statistique juridique est divisée en plusieurs branches indépendantes, dont trois sont de la plus haute importance :
1) le droit pénal, qui a pour objet immédiat le côté quantitatif du crime et les mesures de prévention ;
2) le droit civil, dont l'objet direct est le côté quantitatif des relations juridiques civiles considéré par le tribunal, l'arbitrage ;
3) administratif-juridique, dont l'objet est le côté quantitatif des violations administratives et des mesures pour les combattre.
Une section indépendante et très importante des statistiques judiciaires est constituée par les statistiques de la supervision des poursuites, qui reflètent quantitativement les activités multiformes du bureau du procureur.
Le but du travail: déterminer le sujet et les tâches des statistiques juridiques, ainsi que d'examiner les caractéristiques de l'organisation des statistiques en Russie.

1. Objet et missions de la statistique juridique
Le sujet des statistiques juridiques est l'aspect quantitatif de masses qualitativement homogènes, juridiques et autres phénomènes et processus juridiquement significatifs, les tendances et les modèles de leur développement dans des conditions de lieu et de temps spécifiques.
Les statistiques juridiques explorent les paramètres quantitatifs et qualitatifs des infractions (état, niveau, structure, dynamique), ainsi que les facteurs qui les déterminent (raisons et conditions qui contribuent à la délinquance, ensemble de mesures du contrôle social de l'État et de la société sur la criminalité).
En fonction de la nature différente des infractions prises en compte par les statistiques judiciaires, ainsi que des spécificités des activités des institutions traitant des infractions, les trois composantes suivantes sont distinguées dans les statistiques judiciaires :
statistiques de droit pénal;
statistiques de droit civil;
statistiques administratives et juridiques.
Schématiquement, la structure des statistiques juridiques peut être représentée comme suit :
L'objet des statistiques de droit pénal est le côté quantitatif de la criminalité, le casier judiciaire et les mesures de prévention, les activités des organes de l'État dans la lutte contre la criminalité et la correction des délinquants.