Qaror qabul qilishning ehtimollik-statistik usullari. Tadqiqotning ehtimollik va statistik usullari va tizimli tahlil usuli. Ehtimoliy va statistik usullar qo'llaniladi.

Uch asosiy imkoniyatga muvofiq - to'liq aniqlik, xavf va noaniqlik sharoitida qaror qabul qilish - qaror qabul qilish usullari va algoritmlarini uchta asosiy turga bo'lish mumkin: analitik, statistik va loyqa rasmiylashtirishga asoslangan. Har bir aniq holatda qaror qabul qilish usuli topshiriq, mavjud dastlabki ma'lumotlar, mavjud muammo modellari, qaror qabul qilish muhiti, qaror qabul qilish jarayoni, kerakli yechimning aniqligi va tahlilchining shaxsiy imtiyozlari asosida tanlanadi.

Ayrim axborot tizimlarida algoritm tanlash jarayonini avtomatlashtirish mumkin:

Tegishli avtomatlashtirilgan tizim har xil turdagi algoritmlardan (algoritmlar kutubxonasi) foydalanish imkoniyatiga ega;

Tizim interaktiv tarzda foydalanuvchini ko'rib chiqilayotgan muammoning asosiy xarakteristikalari bo'yicha bir qator savollarga javob berishni taklif qiladi;

Foydalanuvchining javoblari natijalariga ko'ra tizim kutubxonadan eng mos (unda ko'rsatilgan mezonlarga muvofiq) algoritmni taklif qiladi.

2.3.1 Qaror qabul qilishning ehtimollik-statistik usullari

Qabul qilingan qarorlarning samaradorligi tasodifiy o'zgaruvchilar bo'lgan omillarga bog'liq bo'lsa, ehtimollik-statistik qarorlar qabul qilish usullari (MPD) ehtimollik taqsimoti qonunlari va boshqa statistik xarakteristikalar ma'lum bo'lgan hollarda qo'llaniladi. Bundan tashqari, har bir qaror ko'plab mumkin bo'lgan natijalardan biriga olib kelishi mumkin va har bir natija hisoblanishi mumkin bo'lgan ma'lum bir yuzaga kelish ehtimoliga ega. Muammoli vaziyatni tavsiflovchi ko'rsatkichlar ehtimollik xarakteristikalari yordamida ham tavsiflanadi.Bunday DPR bilan qaror qabul qiluvchi har doim noto'g'ri natijaga erishish xavfi ostida bo'ladi, o'zi rahbarlik qiladi, o'rtacha statistik xarakteristikalar asosida optimal echimni tanlaydi. tasodifiy omillar, ya'ni qaror xavf sharoitida qabul qilinadi.

Amalda, ehtimollik va statistik usullar ko'pincha namunaviy ma'lumotlardan olingan xulosalar butun populyatsiyaga (masalan, namunadan mahsulotning butun partiyasiga) o'tkazilganda qo'llaniladi. Biroq, bu holda, har bir aniq vaziyatda, birinchi navbatda, etarlicha ishonchli ehtimollik va statistik ma'lumotlarni olishning fundamental imkoniyatlarini baholash kerak.

Qaror qabul qilishda ehtimollar nazariyasi va matematik statistikaning g'oyalari va natijalaridan foydalanilganda, asos bo'lib, ehtimollik nazariyasi nuqtai nazaridan ob'ektiv munosabatlar ifodalangan matematik modeldir. Ehtimollar, birinchi navbatda, qaror qabul qilishda hisobga olinishi kerak bo'lgan tasodifiylikni tavsiflash uchun ishlatiladi. Bu ham istalmagan imkoniyatlarga (xavflarga) ham, jozibadorlarga ham ("baxtli imkoniyat") tegishlidir.

Qaror qabul qilishning ehtimollik-statistik usullarining mohiyati namunaviy xarakteristikalar yordamida gipotezalarni baholash va tekshirishga asoslangan ehtimollik modellaridan foydalanishdir..

Biz nazariy modellar asosida qaror qabul qilish uchun namunaviy xususiyatlardan foydalanish mantiqini ta'kidlaymiz bir vaqtning o'zida ikkita parallel tushunchalar seriyasidan foydalanishni o'z ichiga oladi– nazariya bilan bog‘liq (ehtimoliy model) va amaliyot bilan bog‘liq (kuzatish natijalari namunasi). Masalan, nazariy ehtimollik namunadan topilgan chastotaga mos keladi. Matematik kutish (nazariy qator) namunaviy o'rtacha arifmetik qiymatga (amaliy qator) mos keladi. Qoida tariqasida, namunaviy xarakteristikalar nazariy xususiyatlarning taxminidir.

Ushbu usullardan foydalanishning afzalliklari voqealarning rivojlanishining turli stsenariylarini va ularning ehtimolini hisobga olish qobiliyatini o'z ichiga oladi. Ushbu usullarning kamchiligi shundaki, hisob-kitoblarda ishlatiladigan stsenariy ehtimolliklarini amalda olish odatda juda qiyin.

Qaror qabul qilishning aniq ehtimollik-statistik usulini qo'llash uch bosqichdan iborat:

Iqtisodiy, boshqaruv, texnologik haqiqatdan mavhum matematik va statistik sxemaga o'tish, ya'ni. boshqaruv tizimining ehtimollik modelini, texnologik jarayonni, qaror qabul qilish tartibini, xususan, statistik nazorat natijalariga ko'ra va boshqalarni qurish.

Ehtimoliy model doirasida sof matematik vositalar yordamida hisob-kitoblarni amalga oshirish va xulosalar olish;

Haqiqiy vaziyatga nisbatan matematik va statistik xulosalarni talqin qilish va tegishli qaror qabul qilish (masalan, mahsulot sifatining belgilangan talablarga muvofiqligi yoki mos kelmasligi, texnologik jarayonni sozlash zarurati va boshqalar), xususan, xulosalar (partiyadagi nuqsonli mahsulot birliklarining nisbati, texnologik jarayonning boshqariladigan parametrlarini taqsimlash qonunlarining o'ziga xos shakli bo'yicha va boshqalar).

Haqiqiy hodisaning ehtimollik modeli, agar ko'rib chiqilayotgan miqdorlar va ular orasidagi bog'lanishlar ehtimollar nazariyasi nuqtai nazaridan ifodalangan bo'lsa, qurilgan deb hisoblash kerak. Ehtimoliy modelning adekvatligi, xususan, gipotezalarni tekshirish uchun statistik usullardan foydalangan holda asoslanadi.

Matematik statistika odatda echilishi kerak bo'lgan muammolar turiga ko'ra uchta bo'limga bo'linadi: ma'lumotlarni tavsiflash, baholash va gipotezani tekshirish. Qayta ishlangan statistik ma'lumotlar turiga ko'ra, matematik statistika to'rt sohaga bo'linadi:

Bir o'lchovli statistika (tasodifiy o'zgaruvchilar statistikasi), bunda kuzatish natijasi haqiqiy son bilan tavsiflanadi;

Ko'p o'lchovli statistik tahlil, bunda ob'ektni kuzatish natijasi bir nechta raqamlar (vektor) bilan tavsiflanadi;

Kuzatish natijasi funksiya bo'lgan tasodifiy jarayonlar va vaqt seriyalari statistikasi;

Kuzatish natijasi raqamli bo'lmagan xususiyatga ega bo'lgan, masalan, to'plam (geometrik shakl), tartib yoki o'lchash natijasida olingan noaniq tabiatdagi ob'ektlar statistikasi. sifatli xususiyatdir.

Ehtimoliy-statistik modellardan foydalanish maqsadga muvofiqligi misoli.

Har qanday mahsulot sifatini nazorat qilishda ishlab chiqarilgan mahsulot partiyasining belgilangan talablarga muvofiqligini aniqlash uchun undan namuna olinadi. Namuna nazorati natijalariga ko'ra butun partiya to'g'risida xulosa chiqariladi. Bunday holda, namunani shakllantirishda sub'ektivlikka yo'l qo'ymaslik juda muhim, ya'ni nazorat qilinadigan partiyadagi har bir mahsulot birligi namunada tanlanish ehtimoli bir xil bo'lishi kerak. Bunday vaziyatda lotga asoslangan tanlov etarli darajada ob'ektiv emas. Shuning uchun ishlab chiqarish sharoitida namunadagi ishlab chiqarish birliklarini tanlash odatda lot bo'yicha emas, balki tasodifiy sonlarning maxsus jadvallari yoki kompyuter tasodifiy sonlar generatorlari yordamida amalga oshiriladi.

Matematik statistika usullariga asoslangan texnologik jarayonlarni statistik tartibga solishda texnologik jarayonlarning buzilishini o'z vaqtida aniqlash va ularni sozlash va mahsulotlarning chiqarilishini oldini olish choralarini ko'rishga qaratilgan jarayonlarni statistik nazorat qilish qoidalari va rejalari ishlab chiqiladi. belgilangan talablarga javob bermaydi. Bu chora-tadbirlar ishlab chiqarish tannarxini va sifatsiz mahsulotlar yetkazib berishdan kelib chiqadigan yo‘qotishlarni kamaytirishga qaratilgan. Statistik qabul nazorati bilan, matematik statistika usullariga asoslangan holda, mahsulot partiyalaridan namunalarni tahlil qilish orqali sifat nazorati rejalari ishlab chiqiladi. Qiyinchilik qarorlar qabul qilishning ehtimollik-statistik modellarini to'g'ri qura olishda, ular asosida yuqorida qo'yilgan savollarga javob berish mumkin. Matematik statistikada shu maqsadda ehtimollik modellari va gipotezalarni tekshirish usullari ishlab chiqilgan3.

Bundan tashqari, bir qator boshqaruv, ishlab chiqarish, iqtisodiy, milliy iqtisodiy vaziyatlarda boshqa turdagi muammolar paydo bo'ladi - ehtimollik taqsimotining xususiyatlari va parametrlarini baholash muammolari.

Yoki texnologik jarayonlarning aniqligi va barqarorligini statistik tahlil qilishda nazorat qilinadigan parametrning o'rtacha qiymati va uning ko'rib chiqilayotgan jarayonda tarqalish darajasi kabi sifat ko'rsatkichlarini baholash kerak. Ehtimollar nazariyasiga ko'ra, tasodifiy miqdorning o'rtacha qiymati sifatida uning matematik kutilishidan, tarqalishning statistik xarakteristikasi sifatida dispersiya, standart og'ish yoki o'zgarish koeffitsientidan foydalanish maqsadga muvofiqdir. Bu savol tug'iladi: namunaviy ma'lumotlardan ushbu statistik xususiyatlarni qanday baholash mumkin va buni qanday aniqlik bilan amalga oshirish mumkin? Adabiyotda shunga o'xshash ko'plab misollar mavjud. Ularning barchasi statistik mahsulot sifatini boshqarish sohasida qarorlar qabul qilishda ishlab chiqarishni boshqarishda ehtimollar nazariyasi va matematik statistikadan qanday foydalanish mumkinligini ko'rsatadi.

Muayyan qo'llanilish sohalarida keng qo'llanilishining ehtimollik-statistik usullari ham, o'ziga xoslari ham qo'llaniladi. Masalan, ishlab chiqarishni boshqarishning mahsulot sifatini boshqarishning statistik usullariga bag'ishlangan bo'limida amaliy matematik statistika (shu jumladan tajribalarni loyihalash) qo'llaniladi. Uning usullari yordamida texnologik jarayonlarning aniqligi va barqarorligini statistik tahlil qilish va sifatni statistik baholash amalga oshiriladi. Maxsus usullarga mahsulot sifatini statistik qabul qilish nazorati, texnologik jarayonlarni statistik tartibga solish, ishonchlilikni baholash va nazorat qilish va boshqalar kiradi.

Ishlab chiqarishni boshqarishda, xususan, mahsulot sifatini optimallashtirish va standart talablarga muvofiqligini ta'minlashda qo'llash ayniqsa muhimdir. statistik usullar dastlabki bosqichda hayot sikli mahsulotlar, ya'ni. eksperimental konstruktorlik ishlanmalarini ilmiy-tadqiqot tayyorlash bosqichida (mahsulotlarga istiqbolli talablarni ishlab chiqish, dastlabki loyiha, eksperimental loyihani ishlab chiqish uchun texnik topshiriqlar). Bu mahsulotning hayot aylanishining dastlabki bosqichida mavjud bo'lgan ma'lumotlarning cheklanganligi va kelajak uchun texnik imkoniyatlar va iqtisodiy vaziyatni bashorat qilish zarurati bilan bog'liq.

Eng keng tarqalgan ehtimollik-statistik usullar regressiya tahlili, omil tahlili, dispersiya tahlili, xavfni baholashning statistik usullari, stsenariy usuli va boshqalar. Raqamli bo'lmagan xarakterdagi statistik ma'lumotlarni tahlil qilishga bag'ishlangan statistik usullar sohasi tobora ko'proq ahamiyat kasb etmoqda. sifat va heterojen xususiyatlar bo'yicha o'lchov natijalari. Raqamli bo'lmagan xarakterdagi ob'ektlar statistikasining asosiy qo'llanilishidan biri bu statistik qarorlar nazariyasi va ovoz berish muammolari bilan bog'liq bo'lgan ekspert baholarining nazariyasi va amaliyotidir.

Statistik qarorlar nazariyasi usullaridan foydalangan holda muammolarni hal qilishda shaxsning roli muammoni shakllantirish, ya'ni haqiqiy muammoni tegishli modelga etkazish, statistik ma'lumotlarga asoslangan hodisalarning ehtimolini aniqlash, shuningdek, olingan optimal yechimni tasdiqlang.

DA ilmiy bilim bilishning turli bosqich va darajalarida qo‘llaniladigan turli usullarning murakkab, dinamik, yaxlit, bo‘ysunuvchi tizimi mavjud. Demak, ilmiy tadqiqot jarayonida ham empirik, ham nazariy darajada bilishning turli umumiy ilmiy uslublari va vositalaridan foydalaniladi. O'z navbatida, umumiy ilmiy usullar, yuqorida aytib o'tilganidek, empirik, umumiy mantiqiy va tizimni o'z ichiga oladi nazariy usullar va voqelikni bilish vositalari.

1. Ilmiy tadqiqotning umumiy mantiqiy usullari

Umumiy mantiqiy usullar, birinchi navbatda, ilmiy tadqiqotning nazariy darajasida qo'llaniladi, ammo ularning ba'zilari empirik darajada ham qo'llanilishi mumkin. Bu usullar nima va ularning mohiyati nimada?

Ilmiy tadqiqotlarda keng qo'llaniladigan ulardan biri tahlil qilish usuli (yunoncha tahlil — parchalanish, boʻlaklash) — oʻrganilayotgan obʼyektning tuzilishi, individual belgilari, xossalari, ichki aloqalari, munosabatlarini oʻrganish maqsadida uni tarkibiy elementlarga aqliy boʻlinishi boʻlgan ilmiy bilish usuli.

Tahlil tadqiqotchiga o'rganilayotgan hodisani uning tarkibiy elementlariga bo'lish orqali uning mohiyatiga kirib borish va asosiy, asosiyni aniqlash imkonini beradi. Tahlil mantiqiy operatsiya sifatida har qanday ilmiy tadqiqotning ajralmas qismi bo'lib, odatda tadqiqotchi o'rganilayotgan ob'ektni bo'linmasdan tavsiflashdan uning tuzilishi, tarkibi, shuningdek xususiyatlari va munosabatlarini ochishga o'tganda uning birinchi bosqichini tashkil qiladi. Tahlil bilishning hissiy darajasida allaqachon mavjud bo'lib, u sezish va idrok etish jarayoniga kiradi. Idrokning nazariy darajasida tahlilning eng yuqori shakli - aqliy, yoki mavhum-mantiqiy tahlil faoliyat ko'rsata boshlaydi, bu esa mehnat jarayonida ashyolarni moddiy va amaliy qismlarga ajratish ko'nikmalari bilan birga yuzaga keladi. Asta-sekin odam aqliy tahlilda moddiy-amaliy tahlilni oldindan ko'ra bilish qobiliyatini egalladi.

Shuni ta'kidlash kerakki, bilishning zaruriy usuli bo'lib, tahlil ilmiy tadqiqot jarayonining bir qismidir. Ob'ektning mohiyatini faqat uning tarkibidagi elementlarga bo'lish orqali bilish mumkin emas. Masalan, kimyogar, Gegelning fikricha, retortiga go'sht bo'lagini qo'yadi, uni turli operatsiyalarga bo'ysundiradi va keyin e'lon qiladi: Men go'sht kislorod, uglerod, vodorod va hokazolardan iborat ekanligini aniqladim. Lekin bu moddalar - elementlar hech qanday emas. go'shtning mohiyati uzoqroq.

Har bir bilim sohasida, go'yo, ob'ektni bo'linishning o'ziga xos chegarasi mavjud bo'lib, undan tashqarida biz boshqa xususiyatlar va naqshlarning tabiatiga o'tamiz. Xususiyatlarni tahlil qilish orqali o'rganilsa, bilimning keyingi bosqichi - sintez boshlanadi.

Sintez (yunoncha sintez - bog'lanish, birikma, kompozitsiya) - o'rganilayotgan ob'ektning tarkibiy qismlari, elementlari, xususiyatlari, munosabatlari, tahlil va o'rganish natijasida ajratilgan aqliy aloqasi bo'lgan ilmiy bilish usuli. umuman ushbu ob'ektning.

Sintez qismlarning, yaxlit elementlarning ixtiyoriy, eklektik birikmasi emas, balki mohiyatni ajratib olish bilan dialektik yaxlitlikdir. Sintez natijasi butunlay yangi shakllanish bo'lib, uning xossalari nafaqat bu komponentlarning tashqi aloqasi, balki ularning ichki o'zaro bog'liqligi va o'zaro bog'liqligining natijasidir.

Tahlil asosan qismlarni bir-biridan ajratib turadigan aniq narsani aniqlaydi. Boshqa tomondan, sintez qismlarni bir butunga bog'laydigan muhim umumiy narsani ochib beradi.

Tadqiqotchi avvalo bu qismlarni o'zlari kashf qilish, butun nimadan iboratligini aniqlash uchun ob'ektni uning tarkibiy qismlariga aqliy ravishda ajratadi, so'ngra uni alohida ko'rib chiqilgan qismlardan iborat deb hisoblaydi. Analiz va sintez dialektik birlikda: bizning tafakkurimiz sintetik bo'lgani kabi analitikdir.

Analiz va sintez amaliy faoliyatdan kelib chiqadi. Inson o'zining amaliy faoliyatida doimo turli xil narsalarni tarkibiy qismlarga bo'lib, asta-sekin aqliy jihatdan ham narsalarni ajratishni o'rgandi. Amaliy faoliyat nafaqat predmetlarni qismlarga ajratish, balki qismlarni bir butunga birlashtirishdan ham iborat edi. Shu asosda aqliy tahlil va sintez asta-sekin vujudga keldi.

Ob'ektni o'rganish xarakteriga va uning mohiyatiga kirib borish chuqurligiga qarab, tahlil va sintezning har xil turlari qo'llaniladi.

1. To'g'ridan-to'g'ri yoki empirik tahlil va sintez - qoida tariqasida, ob'ekt bilan yuzaki tanishish bosqichida qo'llaniladi. Analiz va sintezning bunday turi o'rganilayotgan ob'ekt hodisalarini bilish imkonini beradi.

2. Elementar nazariy tahlil va sintez – o‘rganilayotgan hodisaning mohiyatini anglashda kuchli vosita sifatida keng qo‘llaniladi. Bunday tahlil va sintezni qo'llash natijasi sabab-oqibat munosabatlarini o'rnatish, turli xil qonuniyatlarni aniqlashdir.

3. Strukturaviy-genetik tahlil va sintez - o'rganilayotgan ob'ektning mohiyatini eng chuqurroq o'rganish imkonini beradi. Analiz va sintezning bu turi murakkab hodisada eng muhim, muhim va o‘rganilayotgan ob’ektning boshqa barcha tomonlariga hal qiluvchi ta’sir ko‘rsatadigan shunday elementlarni ajratib olishni talab qiladi.

Ilmiy tadqiqot jarayonida tahlil va sintez usullari abstraksiya usuli bilan uzviy bog‘liq holda ishlaydi.

abstraksiya (lot. abstractio — chalgʻitish) — ilmiy bilishning umumiy mantiqiy usuli boʻlib, u oʻrganilayotgan obʼyektlarning muhim boʻlmagan xususiyatlaridan, bogʻlanishlaridan, munosabatlaridan bir vaqtning oʻzida tadqiqotchini qiziqtiradigan muhim jihatlarni aqliy tanlash, bu ob'ektlarning xossalari, aloqalari. Uning mohiyati shundan iboratki, narsa, mulk yoki munosabat aqliy ravishda ajratib olinadi va bir vaqtning o'zida boshqa narsalar, xususiyatlar, munosabatlardan mavhumlanadi va go'yo "sof shaklda" hisoblanadi.

Inson aqliy faoliyatidagi abstraksiya umuminsoniy xususiyatga ega, chunki fikrning har bir qadami shu jarayon bilan yoki uning natijalaridan foydalanish bilan bog'liq. Mohiyat bu usul ob'ektlarning ahamiyatsiz, ikkilamchi xossalari, aloqalari, munosabatlaridan aqliy jihatdan mavhumlash va shu bilan birga ushbu ob'ektlarning tadqiqot uchun qiziq bo'lgan tomonlarini, xususiyatlarini, bog'lanishlarini aqliy ravishda ajratib ko'rsatishga, tuzatishga imkon berishidan iborat.

Abstraktsiya jarayoni va bu jarayonning natijasi o'rtasidagi farqni aniqlang, bu abstraktsiya deb ataladi. Odatda, abstraktsiya natijasi o'rganilayotgan ob'ektlarning ayrim tomonlari haqidagi bilimlar sifatida tushuniladi. Abstraksiya jarayoni shunday natijaga (abstraksiya) olib keladigan mantiqiy amallar majmuidir. Abstraktsiyalarga misollar son-sanoqsiz tushunchalar bo'lib, ular nafaqat fanda, balki kundalik hayotda ham ishlaydi.

Ob'ektiv voqelikda tafakkurning mavhumlashtiruvchi ishi nima bilan ajralib turadi va qaysi fikrlash chalg'itadi, degan savol har bir aniq holatda o'rganilayotgan ob'ektning xususiyatiga, shuningdek, o'rganish vazifalariga qarab hal qilinadi. O‘zining tarixiy taraqqiyoti davomida fan bir mavhumlik darajasidan ikkinchi darajaga, yuqori darajaga ko‘tariladi. Fanning bu jihatdagi rivojlanishi, V.Geyzenberg ta’biri bilan aytganda, “mavhum tuzilmalarni joylashtirish”dir. Mavhumlik sohasiga hal qiluvchi qadam odamlar hisoblashni (sonni) o'zlashtirganda qo'yildi va shu bilan matematika va matematika faniga yo'l ochildi. Bu borada V.Geyzenberg ta’kidlaydi: “Dastavval konkret tajribadan mavhumlash natijasida olingan tushunchalar o‘z hayotini oladi.Ular dastlab kutilganidan ko‘ra mazmunliroq va samaraliroq bo‘lib chiqadi.Keyingi taraqqiyotda ular ochib beradi. o'zlarining konstruktiv imkoniyatlari: ular yangi shakllar va tushunchalarni qurishga hissa qo'shadi, ular o'rtasida aloqalarni o'rnatishga imkon beradi va hodisalar dunyosini tushunishga urinishlarimizda ma'lum chegaralarda qo'llanilishi mumkin.

Qisqacha tahlil shuni ko'rsatadiki, abstraktsiya eng asosiy kognitiv mantiqiy operatsiyalardan biridir. Shuning uchun u ilmiy tadqiqotning eng muhim usuli hisoblanadi. Umumlashtirish usuli abstraktsiya usuli bilan chambarchas bog'liq.

Umumlashtirish - individuallikdan umumiylikka, kamroq umumiylikdan umumiylikka aqliy o'tishning mantiqiy jarayoni va natijasi.

Ilmiy umumlashtirish - bu shunchaki aqliy tanlab olish va o'xshash xususiyatlarni sintez qilish emas, balki narsaning mohiyatiga kirib borish: xilma-xillikda yagonani, birlikda umumiyni, tasodifiyda muntazamni idrok etish, shuningdek, birlashtirish. ob'ektlarni o'xshash xususiyatlar yoki munosabatlarga ko'ra bir hil guruhlarga, sinflarga.

Umumlashtirish jarayonida yakka tushunchalardan umumiy tushunchalarga, kamroq tushunchalardan o'tish amalga oshiriladi umumiy tushunchalar- umumiyroq, individual hukmlardan - umumiy, kamroq umumiylikdagi hukmlardan - kattaroq hukmlarga. Bunday umumlashtirishga misol qilib keltirish mumkin: «materiya harakatining mexanik shakli» tushunchasidan «materiya harakati shakli» va umuman, «harakat» tushunchasiga aqliy o‘tish; “ archa” tushunchasidan “ignabargli o‘simlik” va umuman, “o‘simlik” tushunchasigacha; "Bu metall elektr o'tkazuvchan" hukmidan "barcha metallar elektr o'tkazuvchan" hukmiga qadar.

Ilmiy tadqiqotlarda umumlashtirishning quyidagi turlari ko‘proq qo‘llaniladi: tadqiqotchi alohida (yakka) faktlardan, hodisalardan ularning fikrda umumiy ifodasiga o‘tganda induktiv; mantiqiy, tadqiqotchi bir, kamroq umumiy, fikrdan boshqasiga o'tganda, umumiyroq. Umumlashtirish chegarasi falsafiy kategoriyalardir, ularni umumlashtirish mumkin emas, chunki ular umumiy tushunchaga ega emas.

Umumiy fikrdan kamroq umumiy fikrga mantiqiy o'tish chegaralanish jarayonidir. Boshqacha qilib aytganda, bu mantiqiy operatsiya, umumlashtirishning teskarisi.

Shuni ta'kidlash kerakki, shaxsning mavhumlashtirish va umumlashtirish qobiliyati ijtimoiy amaliyot va odamlar o'rtasidagi o'zaro muloqot asosida shakllangan va rivojlangan. Unda .. Bor katta ahamiyatga ega odamlarning bilish faoliyatida ham, jamiyatning moddiy va ma'naviy madaniyatining umumiy taraqqiyotida ham.

Induksiya (lotin tilidan i nductio - yo'l-yo'riq) - ilmiy bilish usuli, bunda umumiy xulosa bu sinfning alohida elementlarini o'rganish natijasida olingan ob'ektlarning butun sinfi haqidagi bilimdir. Induksiyada tadqiqotchi fikri xususiydan, birlikdan xususiydan umumiy va umumbashariyga boradi. Induksiya tadqiqotning mantiqiy usuli sifatida kuzatish va eksperiment natijalarini umumlashtirish, fikrning individuallikdan umumiylikka o‘tishi bilan bog‘liq. Tajriba har doim cheksiz va to'liq bo'lmaganligi sababli, induktiv xulosalar doimo muammoli (ehtimollik) xususiyatga ega. Induktiv umumlashmalar odatda empirik haqiqat yoki empirik qonunlar sifatida qaraladi. Induksiyaning bevosita asosini voqelik hodisalari va ularning belgilarini takrorlash tashkil etadi. kashf qilish o'xshashliklar ma'lum bir sinfning ko'plab ob'ektlari, biz bu xususiyatlar ushbu sinfning barcha ob'ektlariga xos degan xulosaga kelamiz.

Xulosa tabiatiga ko'ra, induktiv fikrlashning quyidagi asosiy guruhlari ajratiladi:

1. To'liq induktsiya - bu sinfning barcha ob'ektlarini o'rganish asosida ob'ektlar sinfi haqida umumiy xulosa chiqariladigan shunday xulosa. To'liq induktsiya ishonchli xulosalar chiqaradi, shuning uchun u ilmiy tadqiqotlarda dalil sifatida keng qo'llaniladi.

2. To'liq bo'lmagan induksiya - ma'lum bir sinfning barcha ob'ektlarini qamrab olmaydigan binolardan umumiy xulosa olinadigan shunday xulosa. To'liq bo'lmagan induksiyaning ikki turi mavjud: ommabop yoki oddiy sanab o'tish orqali induksiya. Kuzatilgan faktlar orasida umumlashtirishga zid boʻlgan birorta ham narsa yoʻqligi asosida obʼyektlar sinfi toʻgʻrisida umumiy xulosa chiqariladi; ilmiy, ya'ni zaruriy xususiyatlar yoki bilimlar asosida sinfning barcha ob'ektlari haqida umumiy xulosa chiqarilgan xulosa. sabab-oqibat munosabatlari ushbu sinfdagi ba'zi narsalar. Ilmiy induksiya nafaqat ehtimollik, balki ishonchli xulosalar ham berishi mumkin. Ilmiy induktsiya bilishning o'ziga xos usullariga ega. Gap shundaki, hodisalarning sababiy bog'liqligini o'rnatish juda qiyin. Biroq, ba'zi hollarda, bu bog'liqlik sabab-natija munosabatlarini o'rnatish usullari yoki ilmiy induksiya usullari deb ataladigan mantiqiy texnikalar yordamida o'rnatilishi mumkin. Bunday beshta usul mavjud:

1. Yagona o'xshashlik usuli: agar o'rganilayotgan hodisaning ikki yoki undan ortiq holatlarida faqat bitta umumiy holat bo'lsa va boshqa barcha holatlar boshqacha bo'lsa, u holda faqat shu o'xshash holat ushbu hodisaning sababi hisoblanadi:

Shuning uchun -+ A a ning sababidir.

Boshqacha qilib aytganda, agar ABC holatlari abc hodisalarini, ADE holatlari esa ade hodisalarini keltirib chiqarsa, u holda A ning sababi (yoki A va a hodisalari sababiy bog'liq) degan xulosaga keladi.

2. Yagona farqlash usuli: agar hodisa sodir bo'lgan yoki ro'y bermagan holatlar faqat bittasida farq qilsa: - oldingi holat va boshqa barcha holatlar bir xil bo'lsa, unda bu bitta holat ushbu hodisaning sababi hisoblanadi:

Boshqacha qilib aytganda, ABC ning oldingi holatlari abs hodisasini, BC holatlari (tajriba jarayonida A hodisasi yo'q qilingan) quyosh hodisasini keltirib chiqarsa, u holda A ning sababchisi degan xulosaga keladi. Bu xulosaning asosi A ni yo'q qilganda a ning yo'qolishi hisoblanadi.

3. O'xshashlik va farqning qo'shma usuli birinchi ikkita usulning birikmasidir.

4. Qo`shma o`zgarishlar usuli: agar bir hodisaning har safar ro`y berishi yoki o`zgarishi boshqa hodisada majburiy ravishda ma`lum bir o`zgarishga sabab bo`lsa, u holda bu hodisalarning ikkalasi ham bir-biri bilan sababiy bog`liqlikda bo`ladi.

O'zgartirish A o'zgartirish a

O'zgarmagan B, C

Shuning uchun A ning sababidir.

Boshqacha qilib aytadigan bo'lsak, agar A hodisasining o'zgarishi kuzatilgan a hodisasini ham o'zgartirsa, qolgan oldingi hodisalar o'zgarishsiz qolsa, u holda A ning sababi deb xulosa qilish mumkin.

5. Qoldiqlar usuli: agar ma’lum bo’lsa, o’rganilayotgan hodisaning sababi uning uchun zarur bo’lgan holatlar emas, bittadan tashqari, bu bir holat bu hodisaning sababi bo’lsa kerak. Qoldiqlar usulidan foydalanib, fransuz astronomi Neverye Neptun sayyorasining mavjudligini bashorat qildi, uni tez orada nemis astronomi Halle kashf etdi.

Sabab-oqibat munosabatlarini o'rnatish uchun ko'rib chiqilgan ilmiy induksiya usullari ko'pincha alohida emas, balki bir-birini to'ldiradigan o'zaro bog'liqlikda qo'llaniladi. Ularning qiymati, asosan, u yoki bu usul beradigan xulosaning ehtimollik darajasiga bog'liq. Eng kuchli usul farqlash usuli, eng zaifi esa o'xshashlik usuli deb hisoblanadi. Qolgan uchta usul oraliq hisoblanadi. Usullar qiymatidagi bu farq, asosan, o'xshashlik usuli asosan kuzatish bilan, farqlash usuli esa tajriba bilan bog'liqligiga asoslanadi.

Induksiya usulining qisqacha tavsifi ham uning ahamiyati va ahamiyatini aniqlashga imkon beradi. Bu usulning ahamiyati birinchi navbatda uning faktlar, tajriba va amaliyot bilan chambarchas bog'liqligidadir. Bu borada F.Bekon shunday deb yozgan edi: “Agar biz narsalarning tabiatiga kirib borishni nazarda tutadigan bo'lsak, unda biz hamma joyda induksiyaga murojaat qilamiz va amaliyot bilan deyarli birlashadi.

Zamonaviy mantiqda induksiya ehtimollik xulosasi nazariyasi sifatida qaraladi. Ehtimollar nazariyasi g‘oyalari asosida induktiv usulni rasmiylashtirishga urinishlar olib borilmoqda, bu esa ushbu metodning mantiqiy muammolarini yanada aniqroq tushunishga, shuningdek, uning evristik qiymatini aniqlashga yordam beradi.

Chegirma (lotincha deductio — xulosa chiqarish) — sinf elementi haqidagi bilimlar butun sinfning umumiy xususiyatlarini bilishdan olinadigan fikrlash jarayoni. Boshqacha aytganda, tadqiqotchining deduksiyadagi fikri umumiydan xususiyga (birlik) o‘tadi. Masalan: “Barcha sayyoralar quyosh sistemasi Quyosh atrofida harakat qil"; "Yer-sayyora"; shuning uchun: "Yer Quyosh atrofida harakat qiladi". Bu misolda fikr umumiy (birinchi shart) xususiy (xulosa)ga o'tadi. Shunday qilib, deduktiv fikrlash sizga imkon beradi. shaxsni yaxshiroq bilish uchun, chunki uning yordami bilan biz berilgan ob'ektning butun sinfga xos xususiyatga ega ekanligi to'g'risida yangi bilimlarni (inferensial) olamiz.

Deduksiyaning ob'ektiv asosi shundaki, har bir ob'ekt umumiy va shaxsning birligini birlashtiradi. Bu bog'liqlik uzviy, dialektik bo'lib, umumiy bilim asosida shaxsni bilish imkonini beradi. Bundan tashqari, agar deduktiv fikrlashning asoslari to'g'ri va to'g'ri bog'langan bo'lsa, unda xulosa - xulosa albatta to'g'ri bo'ladi. Deduksiyaning bu xususiyati bilishning boshqa usullari bilan yaxshi taqqoslanadi. Gap shundaki, umumiy tamoyillar va qonuniyatlar tadqiqotchining deduktiv bilish jarayonida adashishiga yo‘l qo‘ymaydi, ular voqelikning individual hodisalarini to‘g‘ri tushunishga yordam beradi. Biroq, shu asosda deduktiv usulning ilmiy ahamiyatini ortiqcha baholash noto'g'ri bo'ladi. Darhaqiqat, fikrlashning rasmiy kuchi o'z-o'zidan paydo bo'lishi uchun deduksiya jarayonida qo'llaniladigan dastlabki bilimlar, umumiy asoslar kerak bo'lib, ularni fanda egallash juda murakkab vazifadir.

Deduksiyaning muhim kognitiv ahamiyati umumiy asos shunchaki induktiv umumlashma emas, balki qandaydir gipotetik faraz bo'lganda namoyon bo'ladi, masalan, yangi. ilmiy fikr. Bunday holda, deduksiya yangi nazariy tizimning tug'ilishi uchun boshlang'ich nuqtadir. Shu tarzda yaratilgan nazariy bilimlar yangi induktiv umumlashmalarni qurishni oldindan belgilab beradi.

Bularning barchasi ilmiy tadqiqotlarda deduksiya rolini doimiy ravishda oshirish uchun real shart-sharoitlarni yaratadi. Fan hissiy idrok etish mumkin bo'lmagan ob'ektlarga (masalan, mikrokosmos, olam, insoniyatning o'tmishi va boshqalar) tobora ko'proq duch kelmoqda. Bunday ob'ektlarni bilishda kuzatish va tajriba kuchidan ko'ra ko'proq fikrlash kuchiga murojaat qilish kerak. Deduksiya bilimning barcha sohalarida, masalan, matematikada, real tizimlarni emas, balki rasmiy tizimlarni tavsiflash uchun nazariy pozitsiyalar shakllantirilganda ajralmas hisoblanadi. Zamonaviy fanda rasmiylashtirish tobora kengroq qo'llanilgani sababli, ilmiy bilimlarda deduksiyaning roli mos ravishda oshadi.

Biroq, ilmiy tadqiqotda deduksiyaning roli mutlaq bo'lishi mumkin emas va undan ham ko'proq - uni induksiya va ilmiy bilishning boshqa usullariga qarshi qo'yish mumkin emas. Ham metafizik, ham ratsionalistik tabiatning haddan tashqari holatlari qabul qilinishi mumkin emas. Aksincha, deduksiya va induktsiya bir-biri bilan chambarchas bog'liq va bir-birini to'ldiradi. Induktiv tadqiqot umumiy nazariyalar, qonunlar, tamoyillardan foydalanishni o'z ichiga oladi, ya'ni deduksiya momentini o'z ichiga oladi va induktiv ravishda olingan umumiy qoidalarsiz deduksiyani amalga oshirish mumkin emas. Boshqacha qilib aytganda, induksiya va deduksiya tahlil va sintez kabi majburiy ravishda bog'langan. Ularning har birini o‘z o‘rnida qo‘llashga harakat qilishimiz kerak va bunga ularning bir-biri bilan bog‘lanishini, bir-birini to‘ldirishini unutib qo‘ymasakgina erishiladi. "Buyuk kashfiyotlar, - deb ta'kidlaydi L. de Broyl, "ilmiy tafakkurda oldinga sakrashlar induksiya, tavakkal, ammo chinakam ijodiy usul bilan yaratiladi... Albatta, deduktiv fikrlashning qat'iyligi hech qanday ahamiyatga ega emas, degan xulosaga kelmaslik kerak. haqiqat, faqat u xayolning xatoga yo'l qo'yishiga yo'l qo'ymaydi, faqat u induksiya yo'li bilan yangi boshlang'ich nuqtalarni o'rnatgandan so'ng, natijalarni chiqarish va xulosalarni faktlar bilan solishtirish imkonini beradi.Faqat bitta deduksiya gipotezalarni tekshirishni ta'minlaydi va qimmatli bo'lib xizmat qiladi. haddan tashqari o'ynagan fantaziyaga qarshi antidot ". Bunday dialektik yondashuv bilan yuqoridagi va boshqa ilmiy bilish usullarining har biri o‘zining barcha afzalliklarini to‘liq ko‘rsata oladi.

Analogiya. Haqiqiy voqelik predmetlari va hodisalarining xossalarini, belgilarini, bog‘lanishlarini o‘rganar ekanmiz, biz ularni birdaniga, yaxlitligida, yaxlitligida idrok eta olmaymiz, balki asta-sekin o‘rganamiz, tobora ko‘proq xossalarini bosqichma-bosqich ochib beramiz. Ob'ektning ba'zi xususiyatlarini o'rganib chiqqach, ular boshqa, allaqachon yaxshi o'rganilgan ob'ektning xususiyatlariga mos kelishini aniqlashimiz mumkin. Bunday o'xshashlikni o'rnatgan va ko'plab mos xususiyatlarni topgandan so'ng, ushbu ob'ektlarning boshqa xususiyatlari ham mos keladi deb taxmin qilish mumkin. Ana shunday fikrlashning borishi analogiyaning asosini tashkil qiladi.

Analogiya - bu shunday ilmiy tadqiqot usuli bo'lib, uning yordamida ma'lum bir sinf ob'ektlarining ayrim belgilari bo'yicha o'xshashligidan ularning boshqa belgilarida o'xshashligi haqida xulosa chiqariladi. Analogiyaning mohiyatini quyidagi formula yordamida ifodalash mumkin:

A aecd belgilariga ega

B ABC belgilariga ega

Shuning uchun B ning d xususiyati bor ko'rinadi.

Boshqacha aytganda, qiyoslashda tadqiqotchining fikri ma’lum umumiylikni bilishdan bir xil umumiylikni bilishga yoki boshqacha aytganda, xususiydan xususiyga boradi.

Muayyan ob'ektlarga nisbatan o'xshatish yo'li bilan chiqarilgan xulosalar, qoida tariqasida, tabiatan faqat aqlli: ular ilmiy farazlar, induktiv fikrlash manbalaridan biri bo'lib, ularda muhim rol o'ynaydi. ilmiy kashfiyotlar. Masalan, Quyoshning kimyoviy tarkibi ko'p jihatdan Yerning kimyoviy tarkibiga o'xshaydi. Shuning uchun hali Yerda ma'lum bo'lmagan geliy elementi Quyoshda kashf etilganda, analogiya orqali shunga o'xshash element Yerda ham bo'lishi kerak degan xulosaga keldi. Ushbu xulosaning to'g'riligi keyinroq aniqlandi va tasdiqlandi. Xuddi shunday, L. de Broyl materiya zarralari va maydon o'rtasida ma'lum bir o'xshashlikni qabul qilib, materiya zarralarining to'lqinli tabiati haqida xulosaga keldi.

Analogiya bo'yicha xulosalar chiqarish ehtimolini oshirish uchun quyidagilarni ta'minlashga harakat qilish kerak:

taqqoslanayotgan ob'ektlarning nafaqat tashqi xususiyatlari, balki asosan ichki xususiyatlari ochib berildi;

bu ob'ektlar tasodifiy va ikkinchi darajali emas, balki eng muhim va muhim belgilarida o'xshash edi;

mos keladigan belgilar doirasi iloji boricha kengroq edi;

nafaqat o'xshashliklar, balki farqlar ham hisobga olindi - ikkinchisi boshqa ob'ektga o'tkazilmasligi uchun.

Analogiya usuli nafaqat o'xshash belgilar o'rtasida, balki o'rganilayotgan ob'ektga o'tkaziladigan xususiyat bilan ham organik munosabatlar o'rnatilganda eng qimmatli natijalarni beradi.

Analogiya bo'yicha xulosalarning haqiqatini to'liq bo'lmagan induksiya usuli bilan xulosalarning haqiqati bilan solishtirish mumkin. Ikkala holatda ham ishonchli xulosalar olinishi mumkin, ammo bu usullarning har biri boshqa ilmiy bilish usullaridan ajratilgan holda emas, balki ular bilan ajralmas dialektik aloqada qo'llanilgandagina mumkin.

Ba'zi ob'ektlar to'g'risidagi ma'lumotlarni boshqalarga o'tkazish sifatida juda keng tushuniladigan analogiya usuli modellashtirishning gnoseologik asosidir.

Modellashtirish - ilmiy bilish usuli, uning yordamida ob'ektni (asl nusxasini) o'rganish uning nusxasini (modelini) yaratish, asl nusxani almashtirish orqali amalga oshiriladi, keyinchalik tadqiqotchini qiziqtirgan ma'lum jihatlardan o'rganiladi.

Modellashtirish usulining mohiyati bilim ob'ektining xususiyatlarini maxsus yaratilgan analog, modelda takrorlashdir. Model nima?

Model (lotincha modulus - o'lchov, tasvir, me'yor) - ob'ektning shartli tasviri (asl), ob'ektlar va voqelik hodisalarining xususiyatlarini, munosabatlarini o'xshashlik asosida ifodalashning ma'lum bir usuli, ular o'rtasidagi o'xshashliklarni o'rnatish. , shu asosda, ularni moddiy yoki ideal ob'ektga o'xshashlikda takrorlash. Boshqacha qilib aytganda, model - asl ob'ektning analogi, "o'rnini bosuvchi" bo'lib, u bilish va amaliyotda asl nusxani qurish, uni o'zgartirish yoki boshqarish uchun asl narsa haqida bilim (ma'lumot) olish va kengaytirishga xizmat qiladi.

Model va asl nusxa o'rtasida ma'lum bir o'xshashlik bo'lishi kerak (o'xshashlik munosabati): o'rganilayotgan ob'ektning fizik xususiyatlari, funktsiyalari, xatti-harakati, tuzilishi va boshqalar.. Aynan shu o'xshashlik natijasida olingan ma'lumotlarni uzatish imkonini beradi. modelni asl nusxasiga o'rganish.

Modellashtirish analogiya usuliga juda o'xshash bo'lganligi sababli, o'xshashlik bo'yicha xulosa chiqarishning mantiqiy tuzilishi, go'yoki, modellashtirishning barcha tomonlarini yagona, maqsadli jarayonga birlashtiruvchi tashkilotchi omildir. Hatto aytish mumkinki, ma'lum ma'noda modellashtirish o'ziga xos o'xshashlikdir. Analogiya usuli, go'yo, modellashtirish jarayonida chiqarilgan xulosalar uchun mantiqiy asos bo'lib xizmat qiladi. Masalan, abcd xususiyatlarining A modeliga mansubligi va abc xossalarining asl A ga tegishliligi asosida A modelida topilgan d xossa ham asl A ga tegishli degan xulosaga keladi.

Modellashtirishdan foydalanish ob'ektlarning to'g'ridan-to'g'ri o'rganish orqali tushunish mumkin bo'lmagan yoki sof iqtisodiy sabablarga ko'ra o'rganish foydasiz bo'lgan tomonlarini ochish zarurati bilan bog'liq. Inson, masalan, olmoslarning tabiiy shakllanish jarayonini, Yerdagi hayotning kelib chiqishi va rivojlanishini, mikro va mega-dunyoning butun bir qator hodisalarini bevosita kuzata olmaydi. Shuning uchun bunday hodisalarni kuzatish va o'rganish uchun qulay shaklda sun'iy ravishda takrorlashga murojaat qilish kerak. Ba'zi hollarda ob'ekt bilan bevosita tajriba o'tkazish o'rniga uning modelini qurish va o'rganish ancha foydali va tejamkor.

Modellashtirish ballistik raketalarning harakat traektoriyalarini hisoblashda, mashinalar va hatto butun korxonalarning ishlash rejimini o'rganishda, shuningdek korxonalarni boshqarishda, moddiy resurslarni taqsimlashda, organizmdagi hayot jarayonlarini o'rganishda keng qo'llaniladi. , jamiyatda.

Kundalik va ilmiy bilimlarda qo'llaniladigan modellar ikkita katta sinfga bo'linadi: haqiqiy yoki moddiy va mantiqiy (aqliy) yoki ideal. Birinchisi o'z faoliyatida tabiiy qonunlarga bo'ysunadigan tabiiy ob'ektlardir. Ular tadqiqot mavzusini ko'proq yoki kamroq vizual shaklda moddiy jihatdan takrorlaydi. Mantiqiy modellar tegishli ramziy shaklda mustahkamlangan va mantiq va matematika qonunlariga muvofiq ishlaydigan ideal shakllanishlardir. Ikonik modellarning ahamiyati shundan iboratki, ular ramzlar yordamida boshqa vositalar bilan aniqlash deyarli mumkin bo'lmagan voqelik aloqalari va munosabatlarini ochishga imkon beradi.

Ilmiy-texnika taraqqiyotining hozirgi bosqichida ilm-fanda keng tarqalish va turli sohalar kompyuter simulyatsiyasini mashq qilish. Maxsus dasturda ishlaydigan kompyuter turli xil jarayonlarni taqlid qilishga qodir, masalan, bozor narxlarining o'zgarishi, aholi sonining o'sishi, sun'iy Yer sun'iy yo'ldoshining parvozi va orbitasiga chiqishi, kimyoviy reaksiyalar va hokazo har bir bunday jarayonni o'rganish tegishli kompyuter modeli yordamida amalga oshiriladi.

Tizim usuli . Ilmiy bilishning zamonaviy bosqichi nazariy tafakkur va nazariy fanlarning tobora ortib borayotgan ahamiyati bilan tavsiflanadi. Fanlar orasida tizimli tadqiqot usullarini tahlil qiluvchi tizim nazariyasi muhim o'rinni egallaydi. Voqelik predmetlari va hodisalarining rivojlanish dialektikasi bilishning tizimli usulida eng adekvat ifodasini topadi.

Tizim usuli - bu ob'ektning tizim sifatida yaxlitligini aniqlashga yo'naltirilgan tadqiqotning umumiy ilmiy uslubiy tamoyillari va usullari to'plami.

Tizim usulining asosini tizim va tuzilma tashkil etadi, uni quyidagicha aniqlash mumkin.

Tizim (yunoncha systema — qismlardan tashkil topgan bir butun; bogʻlanish) bir-biri bilan ham, atrof-muhit bilan ham oʻzaro bogʻlangan va maʼlum bir yaxlitlikni, obʼyektning birligini tashkil etuvchi elementlar majmuini ifodalovchi umumiy ilmiy pozitsiyadir. o'rganilmoqda. Tizimlarning turlari juda xilma-xil: moddiy va ma'naviy, noorganik va tirik, mexanik va organik, biologik va ijtimoiy, statik va dinamik va boshqalar.Bundan tashqari, har qanday tizim o'ziga xos tuzilmani tashkil etuvchi turli elementlarning birikmasidir. Struktura nima?

Tuzilishi ( latdan. structura - tuzilish, tartibga solish, tartib) - muayyan murakkab tizimning yaxlitligini ta'minlaydigan ob'ekt elementlarini bog'lashning nisbatan barqaror usuli (qonuni).

Tizimli yondashuvning o'ziga xosligi tadqiqotni ob'ektning yaxlitligini va uni ta'minlaydigan mexanizmlarni ochishga, murakkab ob'ektning turli xil ulanish turlarini aniqlashga va ularni yagona birlikka qisqartirishga qaratilganligi bilan belgilanadi. nazariy rasm.

Tizimlar umumiy nazariyasining asosiy tamoyili tizim yaxlitligi tamoyili boʻlib, tabiatni, shu jumladan jamiyatni katta va murakkab tizim sifatida koʻrib chiqish, quyi tizimlarga ajraladigan, muayyan sharoitlarda nisbatan mustaqil tizimlar sifatida harakat qilishni anglatadi.

Tizimlarning umumiy nazariyasidagi barcha xilma-xil tushuncha va yondashuvlarni ma'lum darajada mavhumlik bilan ikkita katta nazariya sinfiga bo'lish mumkin: empirik-intuitiv va mavhum-deduktiv.

1. Empirik-intuitiv tushunchalarda aniq, haqiqatda mavjud ob'ektlar tadqiqotning birlamchi ob'ekti sifatida qaraladi. Konkretlikdan umumiylikka ko'tarilish jarayonida tizim tushunchalari va turli darajadagi tadqiqotning tizimli tamoyillari shakllantiriladi. Bu usul empirik bilishda individuallikdan umumiylikka o'tish bilan tashqi o'xshashlikka ega, ammo tashqi o'xshashlik ortida ma'lum bir farq yashiringan. Bu shundan iboratki, agar empirik usul elementlarning ustuvorligini tan olishdan kelib chiqsa, tizimli yondashuv tizimlarning ustuvorligini tan olishdan kelib chiqadi. Tizimli yondashuvda oʻrganishning boshlanishi sifatida tizimlar maʼlum qonuniyatlarga boʻysunuvchi bogʻlanish va munosabatlari bilan birga koʻplab elementlardan tashkil topgan yaxlit shakllanish sifatida olinadi; empirik usul ma'lum bir ob'ekt elementlari yoki hodisalarning ma'lum bir darajasi o'rtasidagi munosabatlarni ifodalovchi qonunlarni shakllantirish bilan chegaralanadi. Va bu qonunlarda umumiylik momenti mavjud bo'lsa-da, lekin bu umumiylik ko'pincha bir xil nomdagi ob'ektlarning tor sinfiga tegishli.

2. Abstrakt-deduktiv tushunchalarda tadqiqotning boshlang‘ich nuqtasi sifatida mavhum ob’ektlar olinadi – cheklash bilan tavsiflangan tizimlar. umumiy xususiyatlar va munosabatlar. O'ta umumiy tizimlardan tobora o'ziga xos tizimlarga o'tish bir vaqtning o'zida tizimlarning aniq belgilangan sinflariga taalluqli bunday tizimli tamoyillarni shakllantirish bilan birga keladi.

Empirik-intuitiv va mavhum-deduktiv yondashuvlar bir xil darajada qonuniydir, ular bir-biriga qarama-qarshi emas, aksincha, ulardan birgalikda foydalanish nihoyatda katta kognitiv imkoniyatlarni ochadi.

Tizim usuli tizimlarni tashkil etish tamoyillarini ilmiy talqin qilish imkonini beradi. Ob'ektiv mavjud dunyo muayyan tizimlar dunyosi sifatida harakat qiladi. Bunday tizim nafaqat o'zaro bog'langan tarkibiy qismlar va elementlarning mavjudligi, balki ularning ma'lum bir tartibliligi, ma'lum qonunlar majmuasi asosida tashkil etilishi bilan ham tavsiflanadi. Shuning uchun tizimlar tartibsiz emas, balki ma'lum tarzda tartibga solingan va tashkil etilgan.

Tadqiqot jarayonida, albatta, elementlardan integral tizimlarga, shuningdek, aksincha - integral tizimlardan elementlarga "ko'tarilish" mumkin. Ammo har qanday sharoitda ham tadqiqotni tizimli aloqalar va munosabatlardan ajratib bo'lmaydi. Bunday aloqalarga e'tibor bermaslik muqarrar ravishda bir tomonlama yoki noto'g'ri xulosalarga olib keladi. Bilish tarixida biologik va ijtimoiy hodisalarni tushuntirishdagi to'g'ridan-to'g'ri va bir tomonlama mexanizm birinchi turtki va ruhiy substansiyani tan olish pozitsiyalariga sirpanib ketganligi bejiz emas.

Yuqorida aytilganlarga asoslanib, tizim usulining quyidagi asosiy talablarini ajratib ko'rsatish mumkin:

Har bir elementning tizimdagi o‘rni va funksiyalariga bog‘liqligini, yaxlitning xossalari uning elementlari xossalari yig‘indisiga kamaytirilmasligini hisobga olgan holda aniqlash;

Tizimning xatti-harakati uning alohida elementlarining xususiyatlari va tuzilishi xususiyatlariga qanchalik bog'liqligini tahlil qilish;

Tizim va atrof-muhit o'rtasidagi o'zaro bog'liqlik, o'zaro ta'sir mexanizmini o'rganish;

Ushbu tizimga xos bo'lgan ierarxiya tabiatini o'rganish;

Tizimni ko'p o'lchovli qamrab olish maqsadida tavsiflarning ko'pligini ta'minlash;

Tizimning dinamizmini hisobga olish, uni rivojlanayotgan yaxlitlik sifatida ko'rsatish.

Tizimli yondashuvning muhim kontseptsiyasi "o'zini o'zi tashkil etish" tushunchasidir. U murakkab, ochiq, dinamik, o'z-o'zini rivojlantiruvchi tizimni yaratish, ko'paytirish yoki tashkil etishni takomillashtirish jarayonini tavsiflaydi, uning elementlari orasidagi bog'lanishlar qattiq emas, balki ehtimollikdir. O'z-o'zini tashkil qilish xususiyatlari juda xilma-xil tabiat ob'ektlariga xosdir: tirik hujayra, organizm, biologik populyatsiya, inson jamoalari.

O'z-o'zini tashkil etishga qodir tizimlar sinfi ochiq va chiziqli bo'lmagan tizimlardir. Tizimning ochiqligi undagi manbalar va cho'kmalarning mavjudligi, moddalar va energiya almashinuvini anglatadi muhit. Biroq, har bir ochiq tizim o'zini o'zi tartibga solmaydi, tuzilmalarni qurmaydi, chunki hamma narsa ikki tamoyilning nisbatiga bog'liq - tuzilmani yaratuvchi asosga va tarqatuvchi asosga qarab, bu printsipni xiralashtiradi.

Zamonaviy fanda o'z-o'zini tashkil etuvchi tizimlar sinergetikani o'rganishning maxsus predmeti - o'z-o'zini tashkil etishning umumiy ilmiy nazariyasi bo'lib, u har qanday asosiy asosli ochiq nomutanosib tizimlarning evolyutsiyasi qonuniyatlarini izlashga qaratilgan - tabiiy, ijtimoiy, kognitiv (kognitiv).

Hozirgi vaqtda tizimli usul tabiiy-ilmiy, ijtimoiy-tarixiy, psixologik va boshqa muammolarni hal qilishda tobora ortib borayotgan uslubiy ahamiyatga ega bo'lmoqda. U deyarli barcha fanlar tomonidan keng qo'llaniladi, bu hozirgi bosqichda fan rivojlanishining dolzarb gnoseologik va amaliy ehtiyojlari bilan bog'liq.

Ehtimoliy (statistik) usullar - bu tasodifiy omillar to'plamining ta'sirini o'rganish usullari bo'lib, ular barqaror chastota bilan tavsiflanadi, bu imkoniyatlar to'plamining yig'indisi orqali "o'tadigan" ehtiyojni aniqlashga imkon beradi.

Ko'pincha tasodifiylik fani deb ataladigan ehtimollar nazariyasi asosida ehtimollik usullari shakllanadi va ko'plab olimlarning fikriga ko'ra, ehtimollik va tasodifiylik amalda ajralmasdir. Zaruriyat va tasodif toifalari hech qachon eskirgan emas, aksincha, ularning zamonaviy fandagi roli beqiyos oshdi. Bilimlar tarixi ko'rsatganidek, "biz endigina zarurat va tasodif bilan bog'liq muammolarning butun majmuasining ahamiyatini tushuna boshlaymiz".

Ehtimoliy usullarning mohiyatini tushunish uchun ularning asosiy tushunchalari: "dinamik qonuniyatlar", "statistik qonuniyatlar" va "ehtimollik" ni ko'rib chiqish kerak. Yuqoridagi ikki turdagi qonuniyatlar ulardan kelib chiqadigan bashoratlarning tabiati bilan farqlanadi.

Dinamik turdagi qonunlarda bashoratlar bir ma'noga ega. Dinamik qonunlar nisbatan izolyatsiya qilingan ob'ektlarning xatti-harakatlarini tavsiflaydi, ulardan iborat emas katta raqam bir qator tasodifiy omillardan mavhumlash mumkin bo'lgan elementlar, bu esa, masalan, klassik mexanikada aniqroq bashorat qilish imkonini beradi.

Statistik qonunlarda bashoratlar ishonchli emas, balki faqat ehtimolga asoslangan. Bashoratlarning bunday xususiyati statistik hodisalar yoki ommaviy hodisalarda sodir bo'ladigan ko'plab tasodifiy omillarning ta'siri bilan bog'liq, masalan, gazdagi ko'p miqdordagi molekulalar, populyatsiyalardagi individlar soni, katta guruhlardagi odamlar soni, va boshqalar.

Statistik qonuniyat ob'ektni - tizimni tashkil etuvchi ko'p sonli elementlarning o'zaro ta'siri natijasida yuzaga keladi va shuning uchun alohida elementning xatti-harakatlarini emas, balki butun ob'ektni xarakterlaydi. Statistik qonunlarda namoyon bo'ladigan zarurat ko'plab tasodifiy omillarning o'zaro kompensatsiyasi va muvozanatlashuvi natijasida yuzaga keladi. "Statistik qonuniyatlar ehtimollik darajasi shunchalik yuqori bo'lgan bayonotlarga olib kelishi mumkin bo'lsa-da, u aniqlik bilan chegaralanadi, shunga qaramay, istisnolar har doim printsipial jihatdan mumkin".

Statistik qonunlar, garchi ular aniq va ishonchli bashorat qilmasa ham, tasodifiy tabiatdagi ommaviy hodisalarni o'rganishda yagona mumkin bo'lgan qonunlardir. Tasodifiy tabiatning turli omillarini qo'lga kiritish deyarli mumkin bo'lmagan birlashgan ta'siri ortida statistik qonunlar barqaror, zarur, takrorlanadigan narsani ochib beradi. Ular tasodifning zaruriyga o'tish dialektikasining tasdig'i bo'lib xizmat qiladi. Dinamik qonunlar statistik qonunlarning cheklovchi holati bo'lib, ehtimollik amalda aniq bo'ladi.

Ehtimollik - bu ba'zi bir narsaning paydo bo'lish ehtimolining miqdoriy o'lchovini (darajasini) tavsiflovchi tushuncha. tasodifiy hodisa ko'p marta takrorlanishi mumkin bo'lgan muayyan sharoitlarda. Ehtimollar nazariyasining asosiy vazifalaridan biri ko'p sonli tasodifiy omillarning o'zaro ta'siridan kelib chiqadigan qonuniyatlarni yoritib berishdir.

Ommaviy hodisalarni o‘rganishda, ayniqsa, matematik statistika, statistik fizika, kvant mexanikasi, kibernetika, sinergetika kabi ilmiy fanlarda ehtimollik-statistik usullar keng qo‘llaniladi.

Ehtimollik va matematik statistika qanday qo'llaniladi? Bu fanlar ehtimollik-statistik qarorlar qabul qilish usullarining asosi hisoblanadi. Ularning matematik apparatidan foydalanish uchun qaror qabul qilish masalalarini ehtimollik-statistik modellar yordamida ifodalash kerak. Qaror qabul qilishning aniq ehtimollik-statistik usulini qo'llash uch bosqichdan iborat:

Ehtimoliy model doirasida sof matematik vositalar yordamida hisob-kitoblarni amalga oshirish va xulosalar olish;

Matematik statistikada ehtimollar nazariyasi tushunchalari, usullari va natijalaridan foydalaniladi. Keling, iqtisodiy, boshqaruv, texnologik va boshqa vaziyatlarda qaror qabul qilishning ehtimollik modellarini qurishning asosiy masalalarini ko'rib chiqaylik. Qaror qabul qilishning ehtimollik-statistik usullari bo'yicha normativ-texnik va ko'rsatma-uslubiy hujjatlardan faol va to'g'ri foydalanish uchun dastlabki bilimlar kerak. Shunday qilib, u yoki bu hujjat qanday sharoitlarda qo'llanilishi, uni tanlash va qo'llash uchun qanday dastlabki ma'lumotlarga ega bo'lishi kerakligini, ma'lumotlarni qayta ishlash natijalari bo'yicha qanday qarorlar qabul qilinishi kerakligini bilish kerak.

Qo'llash misollari ehtimollar nazariyasi va matematik statistika. Ehtimollik-statistik modellar boshqaruv, ishlab chiqarish, iqtisodiy va milliy iqtisodiy muammolarni hal qilishda yaxshi vosita bo'lganida bir nechta misollarni ko'rib chiqaylik. Demak, masalan, A.N.Tolstoyning “Azoblar ichidan o‘tish” (1-jild) romanida shunday deyilgan: “Ustaxona nikohning yigirma uch foizini beradi, siz bu raqamni ushlab turasiz”, dedi Strukov Ivan Ilichga.

Zavod rahbarlarining suhbatida bu so'zlarni qanday tushunish kerak degan savol tug'iladi, chunki bitta ishlab chiqarish birligi 23% nuqsonli bo'lishi mumkin emas. Bu yaxshi yoki nuqsonli bo'lishi mumkin. Ehtimol, Strukov katta partiyada nuqsonli birliklarning taxminan 23 foizi borligini nazarda tutgan. Keyin savol tug'iladi, "haqida" nimani anglatadi? Sinovdan o'tgan 100 ta mahsulotdan 30 tasi nuqsonli bo'lib chiqsin yoki 1000 tadan - 300 tadan yoki 100 000 tadan - 30 000 tadan va hokazo. Strukovni yolg'onchilikda ayblash kerakmi?

Yoki boshqa misol. Lot sifatida ishlatiladigan tanga "nosimmetrik" bo'lishi kerak, ya'ni. u tashlanganda, o'rtacha, yarmida gerb tushishi kerak, yarmida esa - panjara (dumlar, raqam). Ammo "o'rtacha" nimani anglatadi? Agar siz har bir seriyada 10 ta otishdan iborat ko'p seriyalarni o'tkazsangiz, unda ko'pincha tanga gerb bilan 4 marta tushadigan seriyalar bo'ladi. Nosimmetrik tanga uchun bu seriyaning 20,5% da sodir bo'ladi. Va agar 100 000 otish uchun 40 000 gerb bo'lsa, tangani simmetrik deb hisoblash mumkinmi? Qaror qabul qilish tartibi ehtimollik nazariyasi va matematik statistikaga asoslanadi.

Ko'rib chiqilayotgan misol etarlicha jiddiy ko'rinmasligi mumkin. Biroq, unday emas. Chizma sanoat texnik-iqtisodiy tajribalarini tashkil qilishda keng qo'llaniladi, masalan, turli xil texnologik omillarga (saqlanish muhitining ta'siri, podshipniklarni o'lchashdan oldin tayyorlash usullari, rulmanlarning ishqalanish momenti) sifat ko'rsatkichlarini o'lchash natijalarini qayta ishlashda. o'lchash jarayonida rulman yukining ta'siri va boshqalar).P.). Aytaylik, rulmanlarning sifatini turli xil konservativ moylarda saqlash natijalariga qarab solishtirish kerak, ya'ni. tarkibidagi yog'larda VA va DA. Bunday tajribani rejalashtirayotganda, yog 'tarkibida qaysi rulmanlarni joylashtirish kerakligi haqida savol tug'iladi VA, va qaysi biri - tarkibida yog'da DA, lekin sub'ektivlikdan qochish va qarorning ob'ektivligini ta'minlaydigan tarzda.

Bu savolga javobni qur’a tashlash orqali olish mumkin. Shunga o'xshash misolni har qanday mahsulot sifatini nazorat qilish bilan ham keltirish mumkin. Tekshirilayotgan mahsulot partiyasi belgilangan talablarga javob beradimi yoki yo'qligini aniqlash uchun undan namuna olinadi. Namuna nazorati natijalariga ko'ra butun partiya to'g'risida xulosa chiqariladi. Bunday holda, namunani shakllantirishda sub'ektivlikka yo'l qo'ymaslik juda muhim, ya'ni nazorat qilinadigan partiyadagi har bir mahsulot birligi namunada tanlanish ehtimoli bir xil bo'lishi kerak. Ishlab chiqarish sharoitida namunadagi ishlab chiqarish birliklarini tanlash odatda lot bo'yicha emas, balki tasodifiy sonlarning maxsus jadvallari yoki kompyuter tasodifiy sonlar generatorlari yordamida amalga oshiriladi.

Taqqoslashning ob'ektivligini ta'minlashning shunga o'xshash muammolari ishlab chiqarishni tashkil etish, ish haqi to'lashning turli sxemalarini taqqoslashda, tender va tanlovlarni o'tkazishda, bo'sh lavozimlarga nomzodlarni tanlashda va hokazolarda yuzaga keladi. Hamma joyda sizga lotereya yoki shunga o'xshash protseduralar kerak. Keling, Olimpiya tizimi bo'yicha turnir tashkil etishda eng kuchli va ikkinchi kuchli jamoani aniqlash misolidan foydalanib tushuntiramiz (mag'lubiyatga uchragan). Kuchli jamoa har doim kuchsizni yutadi. Eng kuchli jamoa albatta chempion bo'lishi aniq. Ikkinchi kuchli jamoa finalgacha bo'lajak chempion bilan o'yin o'tkazmasagina finalga chiqadi. Agar shunday o'yin rejalashtirilgan bo'lsa, unda ikkinchi kuchli jamoa finalga chiqa olmaydi. Turnirni rejalashtirgan ikkinchi kuchli jamoani muddatidan avval turnirdan “nokaut” qilib, yetakchi bilan birinchi uchrashuvdayoq tushirib yuborishi yoki finalgacha kuchsizroq jamoalar bilan uchrashuvlar o‘tkazilishini ta’minlab, ikkinchi o‘rinni egallashi mumkin. Subyektivlikka yo'l qo'ymaslik uchun qur'a tashlang. 8 ta jamoadan iborat turnir uchun eng kuchli ikki jamoaning finalda uchrashish ehtimoli 4/7 ga teng. Shunga ko'ra, 3/7 ehtimol bilan ikkinchi kuchli jamoa muddatidan avval turnirni tark etadi.

Mahsulot birliklarining har qanday o'lchovida (kaliper, mikrometr, ampermetr va boshqalar yordamida) xatolar mavjud. Tizimli xatolar mavjudligini aniqlash uchun xarakteristikalari ma'lum bo'lgan ishlab chiqarish birligini (masalan, standart namuna) takroriy o'lchashni amalga oshirish kerak. Shuni esda tutish kerakki, tizimli xatoga qo'shimcha ravishda tasodifiy xato ham mavjud.

Shu sababli, o'lchov natijalaridan tizimli xatolik bor-yo'qligini qanday aniqlash mumkinligi haqida savol tug'iladi. Agar keyingi o'lchov paytida olingan xato ijobiy yoki salbiy ekanligini ta'kidlasak, bu muammoni avvalgisiga qisqartirish mumkin. Haqiqatan ham, keling, o'lchovni tanga otish bilan, ijobiy xatoni - gerbni yo'qotish bilan, salbiyni - panjara bilan taqqoslaylik (shkalaning etarli miqdordagi bo'linishlari bilan nol xato deyarli hech qachon sodir bo'lmaydi). Keyin tizimli xatoning yo'qligini tekshirish tanga simmetriyasini tekshirishga teng.

Ushbu mulohazalarning maqsadi tizimli xatoning yo'qligini tekshirish muammosini tanga simmetriyasini tekshirish muammosiga qisqartirishdir. Yuqoridagi mulohazalar matematik statistikada "belgilar mezoni" deb ataladigan narsaga olib keladi.

Matematik statistika usullariga asoslangan texnologik jarayonlarni statistik tartibga solishda texnologik jarayonlarning buzilishini o'z vaqtida aniqlash va ularni sozlash va mahsulotlarning chiqarilishini oldini olish choralarini ko'rishga qaratilgan jarayonlarni statistik nazorat qilish qoidalari va rejalari ishlab chiqiladi. belgilangan talablarga javob bermaydi. Bu chora-tadbirlar ishlab chiqarish tannarxini va sifatsiz mahsulotlar yetkazib berishdan kelib chiqadigan yo‘qotishlarni kamaytirishga qaratilgan. Statistik qabul nazorati bilan, matematik statistika usullariga asoslangan holda, mahsulot partiyalaridan namunalarni tahlil qilish orqali sifat nazorati rejalari ishlab chiqiladi. Qiyinchilik qarorlar qabul qilishning ehtimollik-statistik modellarini to'g'ri qura olishda, ular asosida yuqorida qo'yilgan savollarga javob berish mumkin. Matematik statistikada buning uchun ehtimollik modellari va gipotezalarni tekshirish usullari ishlab chiqilgan, xususan, nuqsonli ishlab chiqarish birliklarining ulushi ma'lum songa teng bo'lgan farazlar. R 0 , misol uchun, R 0 = 0,23 (A.N. Tolstoyning romanidan Strukovning so'zlarini eslang).

Baholash vazifalari. Bir qator boshqaruv, ishlab chiqarish, iqtisodiy, milliy iqtisodiy vaziyatlarda boshqa turdagi muammolar paydo bo'ladi - ehtimollik taqsimotining xususiyatlari va parametrlarini baholash muammolari.

Bir misolni ko'rib chiqing. Bir partiyaga ruxsat bering N elektr lampalar Ushbu lotdan namuna n elektr lampalar Bir qator tabiiy savollar tug'iladi. Namuna elementlarini sinovdan o'tkazish natijalari bo'yicha elektr lampalarning o'rtacha ishlash muddatini qanday aniqlash mumkin va bu xarakteristikani qanday aniqlik bilan baholash mumkin? Kattaroq namuna olinsa, aniqlik qanday o'zgaradi? Qaysi soatlarda T elektr lampalarining kamida 90% davom etishini kafolatlash mumkin T yoki ko'proq soat?

Hajmi bilan namunani sinovdan o'tkazishda buni faraz qilaylik n lampochkalar nuqsonli X elektr lampalar Keyin quyidagi savollar tug'iladi. Raqam uchun qanday chegaralar belgilanishi mumkin D partiyadagi nuqsonli elektr lampalar, nuqsonlar darajasi uchun D/ N va h.k.?

Yoki texnologik jarayonlarning aniqligi va barqarorligini statistik tahlil qilishda nazorat qilinadigan parametrning o'rtacha qiymati va uning ko'rib chiqilayotgan jarayonda tarqalish darajasi kabi sifat ko'rsatkichlarini baholash kerak. Ehtimollar nazariyasiga ko'ra, tasodifiy miqdorning o'rtacha qiymati sifatida uning matematik kutilishidan, tarqalishning statistik xarakteristikasi sifatida dispersiya, standart og'ish yoki o'zgarish koeffitsientidan foydalanish maqsadga muvofiqdir. Bu savol tug'iladi: namunaviy ma'lumotlardan ushbu statistik xususiyatlarni qanday baholash mumkin va buni qanday aniqlik bilan amalga oshirish mumkin? Shunga o'xshash misollar ko'p. Bu erda mahsulot sifatini statistik boshqarish sohasida qarorlar qabul qilishda ehtimollar nazariyasi va matematik statistika ishlab chiqarishni boshqarishda qanday qo'llanilishi mumkinligini ko'rsatish muhim edi.

"Matematik statistika" nima? Matematik statistika deganda "matematikaning statistik ma'lumotlarni yig'ish, tizimlashtirish, qayta ishlash va izohlash, shuningdek, ilmiy yoki amaliy xulosalar qilish uchun foydalanishning matematik usullariga bag'ishlangan bo'limi tushuniladi. Matematik statistika qoidalari va protseduralari ehtimollar nazariyasiga asoslanadi, bu esa mavjud statistik materiallar asosida har bir masala bo'yicha olingan xulosalarning to'g'riligi va ishonchliligini baholash imkonini beradi. Shu bilan birga, statistik ma'lumotlar ma'lum xususiyatlarga ega bo'lgan har qanday ko'proq yoki kamroq to'plamdagi ob'ektlar soni to'g'risidagi ma'lumotlarni anglatadi.

Yechilayotgan masalalar turiga ko‘ra, matematik statistika odatda uchta bo‘limga bo‘linadi: ma’lumotlarni tavsiflash, baholash va gipotezani tekshirish.

Qayta ishlangan statistik ma'lumotlar turiga ko'ra, matematik statistika to'rt sohaga bo'linadi:

Bir o'lchovli statistika (tasodifiy o'zgaruvchilar statistikasi), bunda kuzatish natijasi haqiqiy son bilan tavsiflanadi;

Ko'p o'lchovli statistik tahlil, bunda ob'ektni kuzatish natijasi bir nechta raqamlar (vektor) bilan tavsiflanadi;

Kuzatish natijasi funksiya bo'lgan tasodifiy jarayonlar va vaqt seriyalari statistikasi;

Tarixiy jihatdan noaniq tabiatga ega bo'lgan ob'ektlar statistikasining ayrim yo'nalishlari (xususan, nuqsonli mahsulotlarning foizini baholash va u haqidagi farazlarni tekshirish muammolari) va bir o'lchovli statistika birinchi bo'lib paydo bo'ldi. Matematik apparat ular uchun sodda, shuning uchun ular o'zlarining misolida odatda matematik statistikaning asosiy g'oyalarini namoyish etadilar.

Faqat ma'lumotlarni qayta ishlash usullari, ya'ni. matematik statistika dalillarga asoslangan bo'lib, ular tegishli real hodisa va jarayonlarning ehtimollik modellariga asoslanadi. Biz iste'molchilarning xatti-harakatlari modellari, xavflarning paydo bo'lishi, texnologik jihozlarning ishlashi, tajriba natijalarini olish, kasallikning borishi va boshqalar haqida bormoqda. Haqiqiy hodisaning ehtimollik modeli, agar ko'rib chiqilayotgan miqdorlar va ular orasidagi bog'lanishlar ehtimollar nazariyasi nuqtai nazaridan ifodalangan bo'lsa, qurilgan deb hisoblash kerak. Haqiqatning ehtimollik modeliga mos kelishi, ya'ni. uning adekvatligi, xususan, gipotezalarni tekshirishning statistik usullari yordamida asoslanadi.

Ma'lumotlarni qayta ishlashning aql bovar qilmaydigan usullari kashfiyotdir, ulardan faqat dastlabki ma'lumotlarni tahlil qilishda foydalanish mumkin, chunki ular cheklangan statistik materiallar asosida olingan xulosalarning to'g'riligi va ishonchliligini baholashga imkon bermaydi.

Hodisa yoki jarayonning ehtimollik modelini qurish va asoslash mumkin bo'lgan joyda ehtimollik va statistik usullar qo'llaniladi. Namuna ma'lumotlaridan olingan xulosalar butun populyatsiyaga (masalan, namunadan mahsulotning butun partiyasiga) o'tkazilganda ulardan foydalanish majburiydir.

Ishonchlilik nazariyasi va navbat nazariyasi kabi amaliy ehtimollik-statistik fanlar keng qo'llaniladi. Ulardan birinchisining mazmuni sarlavhadan aniq, ikkinchisi tasodifiy vaqtda qo‘ng‘iroqlarni qabul qiluvchi telefon stansiyasi kabi tizimlarni o‘rganish bilan bog‘liq – abonentlarning telefonlarida raqamlarni terish talablari. Ushbu talablarga xizmat ko'rsatish muddati, ya'ni. suhbatlar davomiyligi ham tasodifiy o'zgaruvchilar tomonidan modellashtirilgan. Ushbu fanlarning rivojlanishiga SSSR Fanlar akademiyasining muxbir a'zosi A.Ya. Xinchin (1894-1959), Ukraina SSR Fanlar akademiyasining akademigi B.V. Gnedenko (1912-1995) va boshqa mahalliy olimlar.

Matematik statistika tarixi haqida qisqacha. Matematik statistika fan sifatida mashhur nemis matematigi Karl Fridrix Gaussning (1777-1855) asarlaridan boshlanadi, u ehtimollar nazariyasiga asoslanib, 1795 yilda yaratgan va qayta ishlashga tatbiq etgan eng kichik kvadratlar usulini tekshirgan va asoslagan. astronomik ma'lumotlar (kichik Ceres sayyorasining orbitasini aniqlashtirish uchun). Eng mashhur ehtimollik taqsimotlaridan biri, normal, ko'pincha uning nomi bilan ataladi va tasodifiy jarayonlar nazariyasida asosiy tadqiqot ob'ekti Gauss jarayonlari hisoblanadi.

XIX asr oxirida. - XX asr boshlari. matematik statistikaga ingliz tadqiqotchilari, birinchi navbatda K.Pirson (1857-1936) va R.A.Fisher (1890-1962) katta hissa qo'shdilar. Jumladan, Pirson statistik gipotezalarni tekshirish uchun chi-kvadrat testini, Fisher esa dispersiya tahlilini, eksperimentni loyihalash nazariyasini va parametrlarni baholashning maksimal ehtimollik usulini ishlab chiqdi.

Yigirmanchi asrning 30-yillarida. Pole Jerzy Neumann (1894-1977) va ingliz E.Pirson tekshirishning umumiy nazariyasini ishlab chiqdilar. statistik farazlar, va sovet matematiklari akademik A.N. Kolmogorov (1903-1987) va SSSR Fanlar akademiyasining muxbir a’zosi N.V.Smirnov (1900-1966) noparametrik statistika asoslarini yaratdilar. Yigirmanchi asrning qirqinchi yillarida. Ruminiyalik A. Vald (1902-1950) izchil statistik tahlil nazariyasini yaratdi.

Hozirgi vaqtda matematik statistika jadal rivojlanmoqda. Shunday qilib, so'nggi 40 yil ichida tadqiqotning to'rtta yangi yo'nalishini ajratib ko'rsatish mumkin:

Tajribalarni rejalashtirishning matematik usullarini ishlab chiqish va amalga oshirish;

Amaliy matematik statistikada mustaqil yo'nalish sifatida nosonli xarakterdagi ob'ektlar statistikasini ishlab chiqish;

Amaldagi ehtimollik modelidan kichik og'ishlarga chidamli statistik usullarni ishlab chiqish;

Ma'lumotlarni statistik tahlil qilish uchun mo'ljallangan kompyuter dasturlari paketlarini yaratish bo'yicha ishlarni keng rivojlantirish.

Ehtimoliy-statistik usullar va optimallashtirish. Optimallashtirish g'oyasi zamonaviy amaliy matematik statistika va boshqa statistik usullarga kiradi. Ya'ni, tajribalarni rejalashtirish usullari, statistik qabul qilishni nazorat qilish, texnologik jarayonlarni statistik nazorat qilish va boshqalar. Boshqa tomondan, qarorlar nazariyasidagi optimallashtirish formulalari, masalan, mahsulot sifatini optimallashtirishning amaliy nazariyasi va standart talablar, keng qo'llanilishini ta'minlaydi. ehtimollik-statistik usullar, birinchi navbatda amaliy matematik statistika.

Ishlab chiqarishni boshqarishda, xususan, mahsulot sifati va standart talablarini optimallashtirishda mahsulotning hayot aylanishining dastlabki bosqichida statistik usullarni qo'llash ayniqsa muhimdir, ya'ni. eksperimental konstruktorlik ishlanmalarini ilmiy-tadqiqot tayyorlash bosqichida (mahsulotlarga istiqbolli talablarni ishlab chiqish, dastlabki loyiha, eksperimental loyihani ishlab chiqish uchun texnik topshiriqlar). Bu mahsulotning hayot aylanishining dastlabki bosqichida mavjud bo'lgan ma'lumotlarning cheklanganligi va kelajak uchun texnik imkoniyatlar va iqtisodiy vaziyatni bashorat qilish zarurati bilan bog'liq. Statistik usullar optimallashtirish muammosini hal qilishning barcha bosqichlarida - o'zgaruvchilarni masshtablashda, ishlab chiqishda qo'llanilishi kerak. matematik modellar mahsulotlar va tizimlarning ishlashi, texnik va iqtisodiy tajribalar o'tkazish va boshqalar.

Optimallashtirish masalalarida, shu jumladan mahsulot sifati va standart talablarini optimallashtirishda statistikaning barcha sohalaridan foydalaniladi. Ya'ni, tasodifiy o'zgaruvchilar statistikasi, ko'p o'lchovli statistik tahlil, tasodifiy jarayonlar va vaqt qatorlari statistikasi, sonli bo'lmagan tabiatdagi ob'ektlar statistikasi. Muayyan ma'lumotlarni tahlil qilish uchun statistik usulni tanlash tavsiyalarga muvofiq amalga oshirilishi kerak.

Statistik usullar

Statistik usullar- statistik ma'lumotlarni tahlil qilish usullari. Barcha sohalarda qo'llanilishi mumkin bo'lgan qo'llaniladigan statistika usullarini taqsimlang ilmiy tadqiqot va xalq xo'jaligining har qanday tarmoqlari va qo'llanilishi ma'lum bir sohada cheklangan boshqa statistik usullar. Bu statistik qabul qilishni nazorat qilish, texnologik jarayonlarni statistik nazorat qilish, ishonchlilik va sinovdan o'tkazish, tajribalarni loyihalash kabi usullarga tegishli.

Statistik usullarning tasnifi

Ma'lumotlarni tahlil qilishning statistik usullari inson faoliyatining deyarli barcha sohalarida qo'llaniladi. Ular har qanday ichki xilma-xillikka ega bo'lgan guruh (ob'ektlar yoki sub'ektlar) to'g'risida har qanday mulohazalarni olish va asoslash zarur bo'lganda qo'llaniladi.

Ma'lumotlarni tahlil qilishning statistik usullari sohasida ilmiy va amaliy faoliyatning uchta turini ajratib ko'rsatish tavsiya etiladi (aniq muammolarga botish bilan bog'liq usullarning o'ziga xoslik darajasiga ko'ra):

a) qo'llash sohasining o'ziga xos xususiyatlarini hisobga olmasdan, umumiy maqsadli usullarni ishlab chiqish va tadqiq qilish;

b) muayyan faoliyat sohasi ehtiyojlariga mos ravishda real hodisa va jarayonlarning statistik modellarini ishlab chiqish va tadqiq qilish;

v) aniq ma'lumotlarni statistik tahlil qilish uchun statistik usullar va modellarni qo'llash.

Amaliy statistika

Ma'lumotlar turining tavsifi va ularni yaratish mexanizmi har qandayining boshlanishidir statistik o'rganish. Ma'lumotlarni tavsiflash uchun deterministik va ehtimollik usullari qo'llaniladi. Deterministik usullar yordamida faqat tadqiqotchi ixtiyorida bo'lgan ma'lumotlarni tahlil qilish mumkin. Masalan, ular orqali korxona va tashkilotlar tomonidan taqdim etilgan statistik hisobotlar asosida rasmiy davlat statistika organlari tomonidan hisoblangan jadvallar olingan. Olingan natijalarni kengroq to'plamga o'tkazish, ulardan faqat ehtimollik-statistik modellashtirish asosida bashorat qilish va nazorat qilish uchun foydalanish mumkin. Shuning uchun faqat ehtimollar nazariyasiga asoslangan usullar ko'pincha matematik statistikaga kiritiladi.

Deterministik va probabilistik-statistik usullarga qarshi chiqish mumkin deb hisoblamaymiz. Biz ularni statistik tahlilning ketma-ket bosqichlari deb hisoblaymiz. Birinchi bosqichda mavjud ma'lumotlarni tahlil qilish, ularni jadval va diagrammalar yordamida idrok etish uchun qulay shaklda taqdim etish kerak. Keyin ma'lum ehtimollik-statistik modellar asosida statistik ma'lumotlarni tahlil qilish maqsadga muvofiqdir. E'tibor bering, haqiqiy hodisa yoki jarayonning mohiyatini chuqurroq tushunish imkoniyati adekvat matematik modelni ishlab chiqish bilan ta'minlanadi.

Eng oddiy holatda, statistik ma'lumotlar o'rganilayotgan ob'ektlarga xos bo'lgan ba'zi xususiyatlarning qiymatlari hisoblanadi. Qiymatlar miqdoriy bo'lishi mumkin yoki ob'ektni belgilash mumkin bo'lgan toifani ko'rsatishi mumkin. Ikkinchi holda, biz sifat belgisi haqida gapiramiz.

Bir nechta miqdoriy yoki sifat ko'rsatkichlari bo'yicha o'lchashda biz ob'ekt haqida statistik ma'lumot sifatida vektorni olamiz. Bu ma'lumotlarning yangi turi sifatida ko'rib chiqilishi mumkin. Bunday holda, namuna vektorlar to'plamidan iborat. Agar koordinatalarning bir qismi raqamlar bo'lsa va bir qismi sifatli (toifali) ma'lumotlar bo'lsa, unda biz geterogen ma'lumotlar vektori haqida gapiramiz.

Namunaning bir elementi, ya'ni bir o'lchovi butun funksiya bo'lishi mumkin. Misol uchun, indikatorning dinamikasini tavsiflash, ya'ni vaqt o'tishi bilan uning o'zgarishi bemorning elektrokardiogrammasi yoki vosita milining zarbalarining amplitudasi. Yoki ma'lum bir firma faoliyatining dinamikasini tavsiflovchi vaqt seriyasi. Keyin namuna funksiyalar to'plamidan iborat.

Namuna elementlari boshqa matematik ob'ektlar ham bo'lishi mumkin. Masalan, ikkilik munosabatlar. Shunday qilib, ekspertlar o'rtasida so'rov o'tkazishda ular ko'pincha ekspertiza ob'ektlarini - mahsulot namunalarini, investitsiya loyihalarini, boshqaruv qarorlari variantlarini tartiblashdan (tartiblashdan) foydalanadilar. Ekspert tadqiqotining qoidalariga qarab, namunaning elementlari turli xil ikkilik munosabatlar (tartib, bo'linish, tolerantlik), to'plamlar, loyqa to'plamlar va hokazo.

Demak, amaliy statistikaning turli masalalarida namunaviy elementlarning matematik tabiati juda farq qilishi mumkin. Shu bilan birga, statistik ma'lumotlarning ikkita sinfini ajratish mumkin - raqamli va raqamli bo'lmagan. Shunga ko'ra, qo'llaniladigan statistika ikki qismga bo'linadi - sonli statistika va nosonli statistika.

Raqamli statistika raqamlar, vektorlar, funktsiyalardir. Ular qo'shilishi mumkin, koeffitsientlar bilan ko'paytiriladi. Shuning uchun sonli statistikada turli summalar katta ahamiyatga ega. Tasodifiy namunaviy elementlar yig'indisini tahlil qilish uchun matematik apparat (klassik) qonunlardir. katta raqamlar va markaziy chegara teoremalari.

Raqamli bo'lmagan statistik ma'lumotlar turkumlangan ma'lumotlar, geterogen xususiyatlar vektorlari, ikkilik munosabatlar, to'plamlar, loyqa to'plamlar va boshqalardir. Ularni koeffitsientlar bilan qo'shib va ko'paytirish mumkin emas. Shunday ekan, noaniq statistik ma’lumotlar yig‘indisi haqida gapirishning ma’nosi yo‘q. Ular sonli bo'lmagan matematik bo'shliqlar (to'plamlar) elementlaridir. Raqamli bo'lmagan statistik ma'lumotlarni tahlil qilishning matematik apparati bunday bo'shliqlarda elementlar orasidagi masofalardan (shuningdek, yaqinlik o'lchovlari, farq ko'rsatkichlari) foydalanishga asoslangan. Masofalar yordamida empirik va nazariy oʻrtacha qiymatlar aniqlanadi, katta sonlar qonuniyatlari isbotlanadi, ehtimollik taqsimot zichligining parametrik boʻlmagan baholari tuziladi, diagnostika va klaster tahlili masalalari yechiladi va hokazo (qarang).

Amaliy tadqiqotlar statistik ma'lumotlardan foydalanadi har xil turlari. Bu, xususan, ularni olish usullari bilan bog'liq. Misol uchun, agar ba'zi texnik qurilmalarni sinovdan o'tkazish ma'lum bir vaqtgacha davom etsa, biz shunday deb ataladigan narsani olamiz. raqamlar to'plamidan tashkil topgan tsenzuralangan ma'lumotlar - bir qator qurilmalarning ishlamay qolishdan oldin ishlash muddati va qolgan qurilmalar sinov oxirida ishlashni davom ettirganligi haqida ma'lumot. Tsenzura qilingan ma'lumotlar ko'pincha texnik qurilmalarning ishonchliligini baholash va nazorat qilishda qo'llaniladi.

Odatda, dastlabki uch turdagi ma'lumotlarni tahlil qilishning statistik usullari alohida ko'rib chiqiladi. Ushbu cheklov yuqorida aytib o'tilgan fakt bilan bog'liq matematik apparat raqamli bo'lmagan xarakterdagi ma'lumotlarni tahlil qilish uchun - sonlar, vektorlar va funktsiyalar ko'rinishidagi ma'lumotlardan tubdan farq qiladi.

Ehtimoliy-statistik modellashtirish

Statistik usullarni ma’lum bilim sohalari va xalq xo‘jaligi tarmoqlarida qo‘llashda biz “sanoatdagi statistik usullar”, “tibbiyotda statistik usullar” kabi ilmiy-amaliy fanlarni olamiz.Shu nuqtai nazardan ekonometrika “statistikdir. Iqtisodiyotdagi usullar”. b) guruhning ushbu fanlari odatda qo'llanilish sohasining xususiyatlariga mos ravishda qurilgan ehtimollik-statistik modellarga asoslanadi. Turli sohalarda qo‘llanilayotgan ehtimollik-statistik modellarni solishtirish, ularning yaqinligini aniqlash va shu bilan birga, ayrim farqlarini bayon qilish juda ibratlidir. Shunday qilib, ilmiy tibbiy tadqiqotlar, o'ziga xoslik kabi sohalarda muammoni qo'yish va ularni hal qilishda qo'llaniladigan statistik usullarning yaqinligini ko'rish mumkin. sotsiologik tadqiqotlar va marketing tadqiqotlari, yoki, qisqasi, tibbiyot, sotsiologiya va marketing. Ular ko'pincha "namuna tadqiqotlari" nomi ostida birlashtiriladi.

Selektiv tadqiqotlar va ekspert tadqiqotlari o'rtasidagi farq, birinchi navbatda, o'rganilayotgan ob'ektlar yoki sub'ektlar sonida namoyon bo'ladi - selektiv tadqiqotlarda biz odatda yuzlab, ekspert tadqiqotlarida esa o'nlab haqida gapiramiz. Ammo ekspert tadqiqotlari texnologiyasi ancha murakkab. O'ziga xoslik demografik yoki logistik modellarda, hikoya (matn, xronika) ma'lumotlarini qayta ishlashda yoki omillarning o'zaro ta'sirini o'rganishda yanada aniqroq namoyon bo'ladi.

Texnik qurilmalar va texnologiyalarning ishonchliligi va xavfsizligi, navbat nazariyasi masalalari ko'plab ilmiy maqolalarda batafsil ko'rib chiqiladi.

Muayyan ma'lumotlarni statistik tahlil qilish

Muayyan ma'lumotlarni statistik tahlil qilish uchun statistik usullar va modellarni qo'llash tegishli sohaning muammolari bilan chambarchas bog'liq. Aniqlangan ilmiy va amaliy faoliyat turlaridan uchinchisining natijalari fanlar chorrahasida. Ularni statistik usullarni amaliy qo'llash misollari sifatida ko'rish mumkin. Ammo ularni inson faoliyatining tegishli sohasiga kiritish uchun hech qanday sabab yo'q.

Misol uchun, eriydigan qahva iste'molchilari o'rtasida o'tkazilgan so'rov natijalari, tabiiyki, marketing bilan bog'liq (ular marketing tadqiqotlari bo'yicha ma'ruza o'qiyotganda shunday qilishadi). Mustaqil ravishda to'plangan ma'lumotlardan hisoblangan inflyatsiya indekslari yordamida narxlarning o'sish dinamikasini o'rganish, birinchi navbatda, iqtisodiyot va menejment nuqtai nazaridan qiziqish uyg'otadi. milliy iqtisodiyot(ham makro darajada, ham alohida tashkilotlar darajasida).

Rivojlanish istiqbollari

Statistik usullar nazariyasi real muammolarni hal qilishga qaratilgan. Shu sababli, unda doimiy ravishda statistik ma'lumotlarni tahlil qilishning matematik muammolarining yangi formulalari paydo bo'ladi, yangi usullar ishlab chiqiladi va asoslanadi. Asoslash ko'pincha matematik vositalar bilan, ya'ni teoremalarni isbotlash orqali amalga oshiriladi. Uslubiy komponent muhim rol o'ynaydi - vazifalarni qanday aniq belgilash, keyingi matematik o'rganish uchun qanday taxminlarni qabul qilish. Zamonaviyning roli axborot texnologiyalari xususan, kompyuter tajribasi.

Rivojlanish tendentsiyalarini aniqlash va ularni prognozlash uchun qo'llash uchun statistik usullarning tarixini tahlil qilish dolzarb vazifadir.

Adabiyot

2. Neylor T. Iqtisodiy tizimlar modellari bilan mashina simulyatsiyasi tajribalari. - M.: Mir, 1975. - 500 b.

3. Kramer G. Statistikaning matematik usullari. - M.: Mir, 1948 (1-nashr), 1975 (2-nashr). - 648 b.

4. Bolshev L. N., Smirnov N. V. Matematik statistika jadvallari. - M.: Nauka, 1965 (1-nashr), 1968 (2-nashr), 1983 (3-nashr).

5. Smirnov N. V., Dunin-Barkovskiy I. V. Texnik ilovalar uchun ehtimollik nazariyasi va matematik statistika kursi. Ed. 3-chi, stereotipik. - M.: Nauka, 1969. - 512 b.

6. Norman Draper, Garri Smit Amaliy regressiya tahlili. Ko'p regressiya = Amaliy regressiya tahlili. - 3-nashr. - M .: "Dialektika", 2007. - S. 912. - ISBN 0-471-17082-8

Shuningdek qarang

Wikimedia fondi. 2010 yil.

Yat Kha
Amalgam (aniqlash)

Boshqa lug'atlarda "Statistik usullar" nima ekanligini ko'ring:

STATISTIK USULLAR- STATISTIK USULLAR ilmiy usullar miqdoriy (raqamli) ifodalashga imkon beruvchi ommaviy hodisalarni tavsiflash va o'rganish. "Statistika" so'zi (Yigal. stato davlatidan) "davlat" so'zi bilan umumiy ildizga ega. Dastlab bu ...... Falsafiy entsiklopediya

STATISTIK USULLAR -- miqdoriy (sonli) ifodalashga imkon beruvchi ommaviy hodisalarni tavsiflash va o'rganishning ilmiy usullari. "Statistika" so'zi (italyancha stato - davlatdan) "davlat" so'zi bilan umumiy ildizga ega. Dastlab u menejment faniga taalluqli edi va ... Falsafiy entsiklopediya

Statistik usullar- (ekologiya va biotsenologiyada) butunni (masalan, fitotsenoz, populyatsiya, mahsuldorlik) alohida to'plamlarda (masalan, ro'yxatga olish joylarida olingan ma'lumotlarga ko'ra) o'rganish va aniqlik darajasini baholash imkonini beruvchi o'zgaruvchanlik statistikasi usullari. ... ... Ekologik lug'at

statistik usullar- (psixologiyada) (lotin statusidan) psixologiyada asosan eksperimental natijalarni qayta ishlash uchun ishlatiladigan amaliy matematik statistikaning ba'zi usullari. S. m dan foydalanishning asosiy maqsadi ...... dagi xulosalarning asosliligini oshirishdan iborat. Buyuk Psixologik Entsiklopediya

Statistik usullar- 20.2. Statistik usullar Faoliyatni tashkil qilish, tartibga solish va tasdiqlash uchun qo'llaniladigan o'ziga xos statistik usullar quyidagilarni o'z ichiga oladi, lekin ular bilan cheklanmaydi: a) eksperimentlarni loyihalash va omillar tahlili; b) dispersiyani tahlil qilish va ... Normativ-texnik hujjatlar atamalarining lug'at-ma'lumotnomasi

STATISTIK USULLAR- miqdorlarni o'rganish usullari. ommaviy jamiyatlarning aspektlari. hodisalar va jarayonlar. S. m. jamiyatlarda roʻy berayotgan oʻzgarishlarni raqamli koʻrinishda tavsiflash imkonini beradi. jarayonlarni o'rganish, farqni o'rganish. ijtimoiy iqtisodiy shakllari. naqsh, o'zgartirish ...... Qishloq xo'jaligi entsiklopedik lug'ati

STATISTIK USULLAR- tajriba natijalarini qayta ishlash uchun qo'llaniladigan amaliy matematik statistikaning ba'zi usullari. Sifatni ta'minlash uchun maxsus bir qator statistik usullar ishlab chiqilgan psixologik testlar, professional foydalanish uchun ...... Kasbiy ta'lim. Lug'at

STATISTIK USULLAR- (muhandislik psixologiyasida) (lotincha status holatidan) eksperimental natijalarni qayta ishlash uchun muhandislik psixologiyasida qo'llaniladigan amaliy statistikaning ba'zi usullari. S. m dan foydalanishning asosiy maqsadi ...... dagi xulosalarning asosliligini oshirishdan iborat. Psixologiya va pedagogikaning entsiklopedik lug'ati

Ushbu ma'ruzada risklarni tahlil qilishning mahalliy va xorijiy usullari va modellarini tizimlashtirish ko'rsatilgan. Xatarlarni tahlil qilishning quyidagi usullari mavjud (3-rasm): deterministik; ehtimollik-statistik (statistik, ehtimollik va ehtimollik-evristik); statistik bo'lmagan xarakterdagi noaniqlik sharoitida (loyqa va neyron tarmoq); birlashtirilgan, shu jumladan yuqorida sanab o'tilgan usullarning turli kombinatsiyalari (deterministik va ehtimollik; ehtimollik va noaniq; deterministik va statistik).

Deterministik usullar avariyalarning rivojlanish bosqichlarini, boshlang'ich hodisadan kutilayotgan nosozliklar ketma-ketligigacha bo'lgan yakuniy barqaror holatga qadar tahlil qilishni ta'minlaydi. Favqulodda vaziyat jarayonining borishi matematik simulyatsiya modellari yordamida o'rganiladi va bashorat qilinadi. Usulning kamchiliklari: baxtsiz hodisalar rivojlanishining noyob, ammo muhim zanjirlarini o'tkazib yuborishning potentsial imkoniyati; etarli darajada adekvat matematik modellarni yaratishning murakkabligi; murakkab va qimmat eksperimental tadqiqotlar zarurati.

Ehtimoliy-statistik usullar xavfni tahlil qilish baxtsiz hodisa ehtimolini baholashni ham, jarayonlar rivojlanishining ma'lum bir yo'lining nisbiy ehtimolini hisoblashni ham o'z ichiga oladi. Shu bilan birga, shoxlangan hodisalar va nosozliklar zanjiri tahlil qilinadi, mos matematik apparat tanlanadi va to'liq ehtimollik baxtsiz hodisalar. Shu bilan birga, hisoblash matematik modellari deterministik usullar bilan solishtirganda sezilarli darajada soddalashtirilishi mumkin. Usulning asosiy cheklovlari uskunaning nosozliklari bo'yicha etarli statistik ma'lumotlarning yo'qligi bilan bog'liq. Bundan tashqari, soddalashtirilgan hisoblash sxemalaridan foydalanish jiddiy baxtsiz hodisalar uchun xavflarni baholashning ishonchliligini pasaytiradi. Biroq, ehtimollik usuli hozirda eng istiqbollilaridan biri hisoblanadi. Unga asoslanib, har xil xavflarni baholash usullari, ular mavjud dastlabki ma'lumotlarga qarab quyidagilarga bo'linadi:

Statistik, ehtimollar mavjud statistik ma'lumotlardan aniqlanganda (agar mavjud bo'lsa);

Statistik ma'lumotlar deyarli mavjud bo'lmaganda kamdan-kam uchraydigan hodisalar xavfini baholash uchun ishlatiladigan nazariy va ehtimollik;

Ekspert bahosi yordamida olingan subyektiv ehtimollardan foydalanishga asoslangan ehtimollik-evristik. Ular nafaqat statistik ma'lumotlar, balki matematik modellar ham mavjud bo'lmagan (yoki ularning aniqligi juda past bo'lgan) xavflar kombinatsiyasidan kelib chiqadigan murakkab xavflarni baholashda qo'llaniladi.

Noaniqlik sharoitida risklarni tahlil qilish usullari statistik bo'lmagan tabiat avariyaning paydo bo'lishi va rivojlanishi jarayonlari to'g'risidagi ma'lumotlarning etishmasligi yoki to'liq emasligi bilan bog'liq bo'lgan xavf manbai - XOO noaniqliklarini tavsiflash uchun mo'ljallangan; inson xatosi; favqulodda jarayonning rivojlanishini tavsiflash uchun foydalaniladigan modellarning taxminlari.

Xatarlarni tahlil qilishning yuqoridagi barcha usullari dastlabki va natijaviy ma'lumotlarning tabiatiga ko'ra tasniflanadi sifat va miqdoriy.

Guruch. 3. Xatarlarni tahlil qilish usullarining tasnifi

Xatarlarni miqdoriy tahlil qilish usullari xavf ko'rsatkichlarini hisoblash bilan tavsiflanadi. Miqdoriy tahlilni o'tkazish uchun yuqori malakali ijrochilar, avariyalar darajasi to'g'risida katta hajmdagi ma'lumotlar, atrof-muhitning xususiyatlarini, ob-havo sharoitlarini, odamlarning hududda va ob'ekt yaqinida bo'lgan vaqtini, aholi zichligini hisobga olgan holda jihozlarning ishonchliligi talab qilinadi. va boshqa omillar.

Murakkab va qimmat hisob-kitoblar ko'pincha juda aniq bo'lmagan xavf qiymatini beradi. Xavfli ishlab chiqarish ob'ektlari uchun, barcha kerakli ma'lumotlar mavjud bo'lsa ham, individual xavf hisob-kitoblarining aniqligi bir kattalik tartibidan yuqori emas. Shu bilan birga, ushlab turish miqdoriy aniqlash xavfni baholash ob'ektning xavfsizlik darajasini baholashdan ko'ra, turli xil variantlarni (masalan, jihozlarni joylashtirish) taqqoslash uchun foydalidir. Xorijiy tajriba shuni ko'rsatadiki, xavfsizlik bo'yicha tavsiyalarning eng katta hajmi kamroq ma'lumot va mehnat xarajatlaridan foydalanadigan sifat risklarini tahlil qilish usullari yordamida ishlab chiqilgan. Biroq miqdoriy usullar xavflarni baholash har doim juda foydali bo'lib, ba'zi hollarda ular turli xil tabiatdagi xavflarni solishtirish va xavfli ishlab chiqarish ob'ektlarini tekshirish uchun yagona maqbuldir.

Kimga deterministik usullari quyidagilarni o'z ichiga oladi:

- sifat(Tekshiruv ro'yxati); "Agar nima bo'ladi?" (Nima - bo'lsa); Dastlabki xavf tahlili (jarayon xavfi va tahlili) (PHA); "Muvaffaqiyatsizlik rejimi va ta'sir tahlili" (AFPO) (Muvaffaqiyatsizlik rejimi va ta'sir tahlili) ( FMEA), Harakat xatolari tahlili (AEA), Xavf-xatar tahlili kontseptsiyasi (CHA), Xavfsizlik kontseptsiyasini ko'rib chiqish (CSR), Inson xavfi va ishlash qobiliyati tahlili (HumanHAZOP) Inson ishonchliligi tahlili (HRA) va inson xatolari yoki o'zaro ta'siri (HEI) Mantiqiy tahlil;

- miqdoriy(Namunani aniqlashga asoslangan usullar (klaster tahlili); Reyting (ekspert baholashlari); Xavflarni aniqlash va tartiblash tahlili (HIRA); Muvaffaqiyatsizlik rejimi, ta'sirlar va tanqidiy tahlil) (FMECA); Domino ta'sirini tahlil qilish metodologiyasi; Potensial xavflarni aniqlash usullari va baholash); Inson omilining ishonchliligiga ta'sirini miqdoriy aniqlash (Human Reliability Quantification) (HRQ).

Kimga ehtimollik-statistik usullarini o'z ichiga oladi:

Statistik: sifat usullari (oqim xaritalari) va miqdoriy usullari (nazorat jadvallari).

Ehtimoliy usullarga quyidagilar kiradi:

-sifat(Avariyalar ketma-ketligining oldingi (ASP));

- miqdoriy(Hodisalar daraxti tahlili) (ADS) (Voqealar daraxti tahlili) (ETA); Xatolar daraxti tahlili (FTA); Qisqa muddatli xavfni baholash (SCRA) qarorlar daraxti; CHO xavfini ehtimoliy baholash.

Ehtimoliy-evristik usullarga quyidagilar kiradi:

- sifat– ekspert bahosi, analogiya usuli;

- miqdoriy- ball, xavfli holatlarni baholashning sub'ektiv ehtimolliklari, guruh baholarining mos kelishi va boshqalar.

Ehtimoliy-evristik usullar statistik ma'lumotlar etishmasligi va kamdan-kam uchraydigan hodisalarda, aniq foydalanish imkoniyatlari mavjud bo'lganda qo'llaniladi. matematik usullar adekvat yo'qligi sababli cheklangan statistik ma'lumotlar tizimlarning ishonchlilik ko'rsatkichlari va texnik tavsiflari haqida, shuningdek, tizimning haqiqiy holatini tavsiflovchi ishonchli matematik modellarning yo'qligi sababli. Ehtimoliy-evristik usullar ekspert bahosi yordamida olingan subyektiv ehtimollardan foydalanishga asoslangan.

Ekspert baholashlaridan foydalanishning ikki darajasi mavjud: sifat va miqdoriy. Sifat darajasida tizimning ishdan chiqishi, yakuniy yechimni tanlash va hokazolar tufayli xavfli vaziyat rivojlanishining mumkin bo'lgan stsenariylari aniqlanadi.Miqdoriy (nuqta) baholarning to'g'riligi mutaxassislarning ilmiy malakasiga, ularning malakasini oshirish qobiliyatiga bog'liq. muayyan holatlarni, hodisalarni, vaziyatni rivojlantirish yo'llarini baholash. Shu sababli, xavflarni tahlil qilish va baholash muammolarini hal qilish uchun ekspert so'rovlarini o'tkazishda muvofiqlik koeffitsientlari asosida guruh qarorlarini muvofiqlashtirish usullaridan foydalanish kerak; juftlashgan taqqoslash usulidan foydalangan holda mutaxassislarning individual reytinglari asosida umumlashtirilgan reytinglarni tuzish va boshqalar. Turli xil xavf manbalarini tahlil qilish kimyo sanoati texnik vositalar, asbob-uskunalar va qurilmalarning ishdan chiqishi bilan bog'liq baxtsiz hodisalarni rivojlantirish stsenariylarini yaratish uchun ekspert baholashlariga asoslangan usullardan foydalanish mumkin; xavf manbalarini tartiblash uchun.

Xatarlarni tahlil qilish usullariga statistik bo'lmagan xarakterdagi noaniqlik sharoitida bog'lash:

-noaniq sifat(Xavf va ish qobiliyatini o'rganish (HAZOP) va namunani aniqlashga asoslangan usullar (loyqa mantiq));

- neyron tarmoq texnik vositalar va tizimlarning ishlamay qolishi, texnologik buzilishlar va jarayonlarning texnologik parametrlari holatidagi og'ishlarni bashorat qilish usullari; favqulodda vaziyatlarning oldini olishga qaratilgan nazorat tadbirlarini izlash va kimyoviy xavfli ob'ektlarda favqulodda vaziyatlarni aniqlash.

E'tibor bering, xavfni baholash jarayonida noaniqlik tahlili xavfni baholashda ishlatiladigan kirish parametrlari va taxminlardagi noaniqlikni natijalarning noaniqligiga tarjima qilishdir.

Fanni o'zlashtirishda kerakli natijaga erishish uchun amaliy mashg'ulotlarda quyidagi SMMM SRT batafsil ko'rib chiqiladi:

1. SSni tahlil qilish va modellashtirishning ehtimollik usullari asoslari;

2. Statistik matematik usullar va modellar murakkab tizimlar;

3. Axborot nazariyasi asoslari;

4. Optimallashtirish usullari;

Yakuniy qism.(Yakuniy qismda ma'ruzaning qisqacha mazmuni umumlashtiriladi va tavsiyalar beriladi mustaqil ish ushbu mavzu bo'yicha bilimlarni chuqurlashtirish, kengaytirish va amaliy qo'llash uchun).

Shunday qilib, texnosferaning asosiy tushunchalari va ta'riflari, murakkab tizimlarning tizimli tahlili va murakkab texnosfera tizimlari va ob'ektlarini loyihalash muammolarini hal qilishning turli usullari ko'rib chiqildi.

Ushbu mavzu bo'yicha amaliy dars tizimlar va ehtimollik yondashuvlaridan foydalangan holda murakkab tizimlar loyihalari misollariga bag'ishlangan.

Dars oxirida o'qituvchi ma'ruza materiali bo'yicha savollarga javob beradi va mustaqil ish uchun topshiriqni e'lon qiladi:

2) ma'ruza matnlarini keng ko'lamli tizimlar misollari bilan yakunlang: transport, aloqa, sanoat, savdo, video kuzatuv tizimlari va global o'rmon yong'inlarini nazorat qilish tizimlari.

Dizayner:

Kafedra dotsenti O.M. Medvedev

Ro'yxatdan o'tish varag'ini o'zgartirish