Статистика в биологии реферат

Обновлено: 07.07.2024

Биометрия, или биологическая статистика, — научная отрасль на стыке биологии и вариационной статистики, связанная с разработкой и использованием статистических методов в научных исследованиях (как при планировании количественных экспериментов, так и при обработке экспериментальных данных и наблюдений) в биологии, медицине, здравоохранении и эпидемиологии.

Связанные понятия

Математическая биология — это междисциплинарное направление науки, в котором объектом исследования являются биологические системы разного уровня организации, причём цель исследования тесно увязывается с решением некоторых определённых математических задач, составляющих предмет исследования. Критерием истины в ней является математическое доказательство. Основным математическим аппаратом математической биологии является теория дифференциальных уравнений и математическая статистика.

Вычислительная биология — это междисциплинарный подход, использующий достижения информатики (и вычислительной техники), прикладной математики и статистики для решения проблем, поставляемых биологией. Главными областями в биологии, которые.

Наукометрия (англ. Scientometrics) — область науковедения, проводящая исследование науки количественными методами.

Физи́ческие нау́ки — термин, изредка использующийся для обозначения той части естественных наук, которые не изучают живую природу. К ним относится физика как наука об общих свойствах движения и химия как наука о строении вещества, а также такие науки как астрономия и геология, изучающие конкретные системы. К физическим наукам принадлежит также большое количество междисциплинарных наук: материаловедение, геофизика и т. п.

Библиоме́трия — применение математических и статистических методов к изучению книг, периодических изданий и прочих публикаций.

Экспериментальная экономика — сравнительно новая наука, интенсивно развивающаяся с начала 1980-х годов. В основе методологии экспериментальной экономики лежит использование экспериментальных методов для проверки обоснованности экономических теорий и исследования рыночных механизмов. Экономические эксперименты позволяют получить представление о типичном поведении экономических агентов в контролируемых условиях лаборатории. Одно из преимуществ такого метода — возможность чётко сформулировать стоящий.

Теоретическая химия — раздел химии, в котором главное место занимают теоретические обобщения, входящие в теоретический арсенал современной химии, например, концепции химической связи, химической реакции, валентности, поверхности потенциальной энергии, молекулярных орбиталей, орбитальных взаимодействий, активации молекул и др. методами физики и математики. Теоретическая химия объединяет принципы и представления, общие для всех ветвей химической науки. В рамках теоретической химии происходит систематизация.

Наука о данных (англ. data science; иногда даталогия — datalogy) — раздел информатики, изучающий проблемы анализа, обработки и представления данных в цифровой форме. Объединяет методы по обработке данных в условиях больших объёмов и высокого уровня параллелизма, статистические методы, методы интеллектуального анализа данных и приложения искусственного интеллекта для работы с данными, а также методы проектирования и разработки баз данных.

Сложная система — система, состоящая из множества взаимодействующих составляющих (подсистем), вследствие чего сложная система приобретает новые свойства, которые отсутствуют на подсистемном уровне и не могут быть сведены к свойствам подсистемного уровня.

Прикладнáя нау́ка — свод знаний, в которых исследования и открытия имеют непосредственную, прямую ориентацию на практику; это науки, обеспечивающие разработку новых технологий, а именно: алгоритмов действия для получения желаемого продукта.

Эволюцио́нная эпистемоло́гия — теория познания, являющаяся разделом эпистемологии и рассматривающая рост знания как продукт биологической эволюции.

Информационная наука — это междисциплинарная область, которая связана с анализом, сбором, классификацией, манипулированием, хранением, поиском, движением, распространением и защитой информации.

Дифференциальная психология — раздел психологической науки, который изучает психологические различия, типологические различия психологических проявлений у представителей различных социальных, классовых, этнических, возрастных и других групп. Дифференциальная психология систематизирует индивидуальные различия и разные методы их диагностики, а также количественно оценивает эти различия в разных сферах.

Квантовая информатика — раздел науки, возникший в конце XX века на стыке квантовой механики, теории алгоритмов и теории информации. В квантовой информатике изучаются общие принципы и законы, управляющие динамикой сложных квантовых систем. Моделью таких систем является квантовый компьютер.

Дартмутский семинар — двухмесячный научный семинар по вопросам искусственного интеллекта, проведённый летом 1956 года в Дартмутском колледже.

Прикладная статистика — наука о методах обработки статистических данных. Методы прикладной статистики активно применяются в технических исследованиях, экономике, менеджменте, социологии, медицине, геологии, истории и т. д. С результатами наблюдений, измерений, испытаний, опытов, с их анализом имеют дело специалисты во многих областях теоретической и практической деятельности.

Теоретическая биология — раздел биологии, в котором рассматриваются фундаментальные принципы явления жизни.

Стати́стика — отрасль знаний, наука, в которой излагаются общие вопросы сбора, измерения, мониторинга и анализа массовых статистических (количественных или качественных) данных; изучение количественной стороны массовых общественных явлений в числовой форме.

Геоинформатика — наука, технология и производственная деятельность по научному обоснованию, проектированию, созданию, эксплуатации и использованию географических информационных систем, по разработке геоинформационных технологий, по приложению ГИС для практических и научных целей.

Психология труда — раздел психологии, который рассматривает психологические особенности трудовой деятельности человека, закономерности развития трудовых навыков.

Системная инженерия — междисциплинарный подход и средства для создания успешных систем; междисциплинарный подход, охватывающий все технические усилия по развитию и верификации интегрированного и сбалансированного в жизненном цикле множества системных решений, касающихся людей, продукта и процесса, которые удовлетворяют потребности заказчика.

Естественная информатика — это научное направление, изучающее процессы обработки информации, протекающие в природе, мозге и человеческом обществе. Она опирается на такие классические научные направления, как теории эволюции, морфогенеза и биологии развития, системные исследования, исследования мозга, ДНК, иммунной системы и клеточных мембран, теория менеджмента и группового поведения, история и другие. Вторичной задачей этого направления является реализация полученных знаний в технических системах.

Эксперимента́льная психоло́гия — общее обозначение всех видов научно-психологических исследований, осуществляемых посредством различных экспериментальных методов.

Математическая химия — раздел теоретической химии, область исследований, посвящённая новым применениям математики к химическим задачам. Основная область интересов — это математическое моделирование гипотетически возможных физико-химических и химических явлений и процессов, а также их зависимость от свойств атомов и структуры молекул.

Математические методы в экономике — научное направление в экономике, посвящённое исследованию экономических систем и процессов с помощью математических моделей. Включают в себя.

Теория оценивания — раздел математической статистики, решающий задачи оценивания непосредственно не наблюдаемых параметров сигналов или объектов наблюдения на основе наблюдаемых данных. Для решения задач оценивания применяется параметрический и непараметрический подход. Параметрический подход используется, когда известна математическая модель.

Науки о Земле (геонауки или геономия) — науки, изучающие планету Земля (литосферу, гидросферу и атмосферу), а также космическое пространство вокруг Земли. Изучение Земли служит моделью для исследования других планет земной группы.

Европейский исследовательский совет (англ. European Research Council, ERC) — первая общеевропейская организация, призванная стимулировать развитие научно-исследовательской деятельности в Европейском союзе. Совет являлся частью Седьмой исследовательской рамочной программы и стал частью Восьмой.

О́бщая биоло́гия (англ. General Biology, нем. Allgemeine Biologie) — наука (научная дисциплина, биологическая область знания, а также соответствующая учебная дисциплина), изучающая основные и общие для всех организмов закономерности жизненных явлений. Задача общей биологии — выявление и объяснение общего, одинаково верного для всего многообразия организмов, общие закономерности развития природы, сущность жизни, её формы и развитие. Так как общая биология включает в себя ряд других самостоятельных.

Квантовая информация — основной предмет изучения квантовой информатики — раздела науки на стыке квантовой механики и теории информации, включающей вопросы квантовых вычислений и квантовых алгоритмов, квантовых компьютеров и квантовой телепортации, квантовой криптографии и проблемы декогерентности.

Клиодина́мика — междисциплинарная область исследований, сфокусированная на математическом моделировании социально-исторических процессов.

Математическая экономика — сфера теоретической и прикладной научной деятельности, целью которой является математически формализованное описание экономических объектов, процессов и явлений. Наряду с простейшими геометрическими методами в рамках математической экономики применяется инструментарий интегрального и дифференциального исчисления, матричной алгебры, математического программирования, прочие вычислительные методы, составляются и решаются рекуррентные и дифференциальные уравнения.

Ква́нтовое сознание (также Квантовая природа сознания) — группа гипотез, в основе которых лежит предположение о том, что сознание необъяснимо на уровне классической механики и может быть объяснено только с привлечением постулатов квантовой механики, явлений суперпозиции, квантовой запутанности и других. Является маргинальным направлением науки.

Чистая математика — полностью абстрактная математика, которая, в отличие от прикладной математики, изучает абстрактные структуры без соотношения их с объектами реального мира. В чистую математику включают арифметику, алгебру, высший анализ (функциональный анализ, анализ бесконечно малых величин, а также дифференциальное исчисление, интегральное исчисление и вариационное исчисление), теорию чисел, геометрию, тригонометрию.

Теоретическая информатика — это научная область, предметом изучения которой являются информация и информационные процессы, в которой осуществляется изобретение и создание новых средств работы с информацией. Это подразделение общей информатики и математики, которое сосредотачивается на более абстрактных или математических аспектах вычислительной техники и включает в себя теорию алгоритмов.

Формальные методы занимаются приложением довольно широкого класса фундаментальных техник теоретической информатики: разные исчисления логики, формальных языков, теории автоматов, формальной семантики, систем типов и алгебраических типов данных.

Информа́тика (фр. Informatique; англ. Computer science) — наука о методах и процессах сбора, хранения, обработки, передачи, анализа и оценки информации с применением компьютерных технологий, обеспечивающих возможность её использования для принятия решений.

Эконометрика — наука, изучающая количественные и качественные экономические взаимосвязи с помощью математических и статистических методов и моделей. Современное определение предмета эконометрики было выработано в уставе Эконометрического общества, которое главными целями назвало использование статистики и математики для развития экономической теории. Теоретическая эконометрика рассматривает статистические свойства оценок и испытаний, в то время как прикладная эконометрика занимается применением эконометрических.

Исследование операций (ИО, англ. operations research — OR, также англ. management science — наука управления или англ. decision science — наука о решениях) — дисциплина, занимающаяся разработкой и применением методов нахождения оптимальных решений на основе математического моделирования, статистического моделирования и различных эвристических подходов в различных областях человеческой деятельности. Иногда используется название математические методы исследования операций.

Общая теория систем (теория систем) — научная и методологическая концепция исследования объектов, представляющих собой системы. Она тесно связана с системным подходом и является конкретизацией его принципов и методов.

Метод молекулярной динамики (метод МД) — метод, в котором временная эволюция системы взаимодействующих атомов или частиц отслеживается интегрированием их уравнений движения.

Национальный институт психического здоровья (англ. National Institute of Mental Health, NIMH) — институт, находящийся в ведении высших федеральных органов государственной власти США, и крупнейшая исследовательская организация в мире, специализирующаяся на изучении психических расстройств. Одна из 27 организаций Национальных институтов здравоохранения, которые, в свою очередь, находятся в ведении Департамента здравоохранения и социальных служб США.

Эволюцио́нная биоло́гия — раздел биологии, изучающий происхождение видов от общих предков, наследственность и изменчивость их признаков, размножение и разнообразие форм в ходе эволюционного развития. Развитие отдельных видов обычно рассматривается в контексте глобальных преобразований флор и фаун, как компонентов биосферы. Эволюционная биология начала оформляться в качестве раздела биологии с широким признанием идей об изменчивости видов во второй половине XIX века.

В работе представлен обзор применения методов теории вероятностей и математической статистики для решения ряда практических проблем, биологии. Проанализирована практическая потребность и целевое применение теории вероятностей для исследования статистических данных с целью получения научных и практических выводов относительно закономерностей массовых случайных явлений.

Статистические методы в биологии

Ивахненко Н.Н., Бадекин М.Ю.

Огромное разнообразие биологического мира требует для получения достоверных результатов проведения массовых наблюдений. Поэтому одной из особенностей биометрии является то, что она рассматривает характеристики, присущие биологическим объектам, как статистические закономерности массовых явлений, которые не могут быть освещены результатам отдельных наблюдений.

Наблюдение - это процесс запрограммированного изучения любого явления с последующей фиксацией каждого отдельного результата. Достоверные выводы при изучении биологических объектов может дать только анализ достаточно большого количества результатов отдельных наблюдений. Это обусловлено тем, что, как уже было отмечено, каждый признак, любая особенность организма формируется в онтогенезе под влиянием множества зависимых и независимых факторов, в безграничном количестве своих комбинаций, что в соответствии предоставляют неограниченное количество индивидуальных особенностей конкретных биологических объектов. Поскольку в природе не встречается двух особей абсолютно по всем признакам похожих друг на друга, выводы, основанные только для одной особи, могут быть ошибочными (не достоверны). В связи с этим биометрия в своей методологии сочетает специфические особенности живой материи как объекта исследований по методам анализа, присущим математической статистике.

Понятно, что такое сочетание требует специфическую интерпретацию математических методов, которая позволяет избежать ситуаций формального применение результатов, которые противоречат биологической сущности элементов, процессов и объектов исследований.

Математическая статистика, теория вероятности, теория множеств, математическим аппаратом которых пользуется биометрия, это науки чисто теоретические, абстрактные: они изучают массовые явления без учета специфики изучаемых. В то же время биометрия – наука эмпирическая, конкретная, она изучает эмпирические (полученные опытным путем) совокупности данных, выискивая не математические, а биологические закономерности и решая вопрос биологического характера.

Биометрия по назначению и специфики занимает место на стыке биологических и математических наук так же, как бионика, биокибернетика, биосиметрика и другие направления математической биологии. По своей сути и ожидаемым результатам исследований биометрия относится к биологическим наукам, по методологии - это самостоятельный раздел биологии. Она не занимается вопросами получения чисто математических решений, обоснованием математических формул и уравнений. Но она использует готовые математические выводы и применяет их для решения биологических задач. Наука, которая дала обоснование целесообразности и возможности применения математических методов исследования в области биологии была названа биометрией. Биометрия отработала методологию и концептуальную возможность математического анализа и определила конкретные математические аспекты по установлению целесообразности применения методов математического анализа в исследованиях техники иных аспектов биологической природы.

Термин "биометрия" был введен Ф. Гальтон в 1889 году для обозначения количественных методов, которые применялись в биологии.

Слово "биометрия" от лат. bios - жизнь и metron - мера. На данном периоде применение этого термина означает совокупность математически-статистических методов, которые применялись в биологических исследованиях. Биометрия имеет свою историю развития. В 1614 году Санторио издает труд "О статическую медицине ". Галилей и его ученик Баррели установили зависимость между двигательной функциями животных и абсолютными показателями тела животных. Позже (1767) французский гиполог (гипо- - греч. ΐppoV - лошадь) Буржела издает книгу "Экстерьер лошади", в которой анализирует программу замеров для определения целесообразности использования лошадей в том или ином труде. Это базировалось на связи того, что внешние формы животных, включая человека, наход я тся в определенной связи с их физиологическими и психическими особенностями. На это обращали внимание ученые еще в древности (Гиппократ, 460-377 гг. до н.э., Аристотель, 384-322 гг. До н. е.). В середине XVII века. разработаны теории вероятностей на почве азартных игр. Затем трудами выдающихся математиков, среди которых Лаплас (1749-1827), Гаусс (1777-1855), Пуассон (1781-1840) были открыты законы распределения случайных величин. Теория вероятностей получила прочную научную основу. В это время возникла математическая статистика, которая стала теоретической основой выборочного метода исследований.

Первым, кто соединил эмпирические методы антропологии и социальной статистики по математической теории вероятности был ученик Лапласа бельгиец А.Кетле. В 1835 году была издана его книга "О человеке и развитии его способностей, или опыт современной физики", в которой на большом статистическом материале впервые показано, что физические признаки человека и даже его поведение подчинены закону распределения вероятностей.

Интенсивное развитие биометрия получила в период конца XIX и в первой половине ХХ века, когда произошел ощутимый развитие математических методов, применяемых в биологии. Одновременно в этот период состоялась острая дискуссия против фетишизации математических методов, предупреждения подмены биологических методов исследований формально математикой.

В настоящее время при биометрических исследованиях и анализе эмпирических данных широко применяются методы вариационной статистики. В частности основы построения вариационных рядов, свойства генеральной и частичной совокупности величин, законы распределения вариант. Большое значение имеют корреляционный и регрессивный анализ данных эмпирических наблюдений. Одним из важнейших является применение математических методов исчисления средних показателей для генеральной совокупности и методов сравнения полученных результатов.

Базовыми разделами математики для биометрии является теория вероятностей и теория множеств, которые являются основой теоретического понимания многих особенностей совокупности биологических объектов и обеспечивают методологию исследований биологических явлений.

Но биологические проблемы должны решаться на основе математики, а не как математические задачи. Без учета специфики биологических объектов статистические исследования могут иметь существенные ошибки и давать искаженные результаты.

Статистике всегда должен предшествовать биологический анализ, на основании которого исследователь решает, какой математический аппарат может быть применен для дальнейших исследований.

Итак, прежде чем применять математические методы анализа, биолог должен выяснить аспект, какую характеристику этого объекта он хочет получить с помощью математического анализа и целесообразность применить его для этого. Следует избегать математический обработку экспериментальных данных в случаях, когда их результаты дают четкий ответ на задание исследования.

Целесообразно применить статистические методы для выяснения таких аспектов:

1. Особенности распределения массы однотипных биологических объектов по какому-либо признаку.

2. Математическое моделирование и прогнозирование изменения любой характеристики биологического объекта при изменении какого-то фактора, влия ющего на эту характеристику.

3. Особенности и характер связи между отдельными признаками биологических объектов в соответствии с их численност ью .

4. Выявление характера и степени влияния какого-то фактора на изменение соответствующей характеристики биологического объекта путем сопоставление средних значений и определения достоверности разницы.

5. Определение достоверности полученных результатов экспериментальных исследований.

6. Методика исследований биологических объектов для получения достоверных данных при минимальном количестве исследований.

Введение 2
1. Биологическая статистика: роль и значение 4
2. Этапы статистических исследований в биологии 7
3. Выборочные совокупности 14
4. Проверка статистических гипотез 20
Заключение 23
Список использованной литературы 25

Актуальность исследования. Экспериментальные исследования иг-рают существенную роль во всех науках. Можно утверждать, что, чем менее строгой является наука, тем более значимую роль в ней играет эксперимент .
В последние 20-30 лет медицина и биология вступили в новую фазу своего развития.
Накопление огромных массивов количественных данных и доступность вычислительной техники усилило статистизацию (математизацию) биологии.
История науки позволяет выделить следующие этапы развития, обу-словленные доминирующей методологией и уровнем познания предмета исследования: эмпирический этап, характеризующийся накоплением и описанием фактов, частичной их систематизацией; теоретический этап - анализ и синтез накопленных фактов в виде отдельных концепций, объединяющихся в относительно непротиворечивые теории; наконец, количественный, математический этап - на базе накопленных фактов исследуются количественные закономерности, создаются математические модели исследуемых явлений и объектов.
Необходимость использования статистических методов в биоло-гических исследованиях связана с тем, что свойства биологических объектов обычно значительно варьируют в пределах популяций, а физиологические и другие параметры одной особи испытывают флуктуации во времени.
Предмет исследования. Статистические методы в биологических ис-следованиях.
Объект исследования. Биология.
Цель исследования.
- рассмотреть специфику статистических методов в биологических ис-следованиях.
Задачи исследования.
1. Биологическая статистика: роль и значение.
2. Этапы статистических исследований в биологии.
3. Выборочные совокупности.
4. Проверка статистических гипотез.
Обзор литературы. В настоящем исследовании мы использовали ра-боты таких авторов как Васильева Л. А., Новиков Д. А., Новочадов В. В. и др.

В процессе любых научных, особенно экспериментальных, ис- следо-ваний, как и во всех областях прикладной биологии (медицине, агробиоло-гии, селекции, охотоведении, лесоводстве, биотехнологии и т. д.), мы всегда имеем дело с цифрами – данными о размерах, весе, возрасте, плодовитости организмов, продуктивности экосистем, урожайности сортов, соотношении между признаками, дозами факторов, различными диагностическими и иными тестами и прочими количественными показателями и числовыми характеристиками. За кажущимся хаосом этих цифр прячутся конкретные закономерности, которые требуют объективной оценки и научного объяснения. И здесь самое широкое применение находят разнообразные методы и приемы статистики, призванной с помощью соответствующего математического аппарата оценить разнообразные связи, зависимости и отношения между биологическими явлениями, объектами и процессами, а также показать реальность их существования. Статистика представляет собой инструмент, способный выразить в числе и измерить значимость и надежность полученных результатов, заранее рассчитать и спланировать необходимую численность объектов для того или иного эксперимента, оценить достоверность проверяемой в эксперименте гипотезы, по части охарактеризовать целое, получить точную количественную характеристику изменчивости исследуемого показателя, определить степень и характер различий между признаками и процессами, выделить из множества воздействующих на явление факторов наиболее важные, измерить силу их влияния. Методологией количественной биологии является отделение случайного от закономерного, доказательство существования закономерного в видимом хаосе изменчивости. Это достигается посредством множества методов прикладного статистического анализа, основанных на знании закономерностей поведения случайных величин.
Игнорирование и недооценка статистической обработки полученного исследователем материала может свести на нет результаты многих важных опытов, привести к необоснованным или даже ошибочным.

После офорления заказа Вам будут доступны содержание, введение, список литературы*
*- если автор дал согласие и выложил это описание.

Эту работу можно получить в офисе или после поступления денег на счет в течении 30 минут (проверка денег с 12.00 до 18.00 по мск).

История человечества показала, что без статистических данных невозможны управление государством, развитие отдельных отраслей и секторов экономики, обеспечение оптимальных пропорций между ними. Необходимость сбора и обобщения множества данных о населении страны, предприятиях, банках, фермерских хозяйствах и т.д. привела к возникновению специальных статистических служб — учреждений государственной статистики.

В зависимости от отрасли, по которой организуются измерения, сбор, обработка и анализ статистических данных, различают статистику населения, промышленности, сельского хозяйства, капитального строительства, финансов и др. Все эти разделы статистики призваны вырабатывать методы статистической работы для отражения процессов в соответствующей отрасли. Рассчитываются статистические показатели и для экономики в целом — валовой национальный продукт, валовой внутренний продукт, совокупная добавленная стоимость, уровень инфляции и т.д.

В современном обществе статистика является одним из важнейших инструментов управления национальной экономикой. Она позволяет давать всестороннюю характеристику изучаемому явлению, отмечать успехи и недостатки, намечать пути и мероприятия по устранению нежелательных тенденций. Статистика служит основой для оценки реальной экономической ситуации на всех уровнях хозяйствования – от микроуровня (домохозяйство, предприятие) до макроуровня (экономика страны). Этим и обусловлена актуальность данной работы.

Целью данной работы является изучение истории развития математической статистики и биометрии.

Основными задачами при написании работы стали:

- рассмотрение основных этапов развития статистики;

- описание роли и значения биометрии.

Объектом исследования стала статистическая наука.

Предметом исследования являются основные этапы развития статистики, а также роль и значение биометрии.

Методологической основой исследования послужили общенаучные методы, применяющиеся в современных гуманитарных науках: исторический и логический, системно-структурный, аналитический и синтетический, описательный и количественный и др.

Структура работы состоит из введения, двух разделов, заключения и списка использованной литературы. В первом разделе рассматриваются основные этапы развития статистики. Второй раздел работы посвящен роли и значению биометрии.

Список использованной литературы состоит из пяти позиций. Объём работы составляет двенадцать страниц.
1. Основные этапы развития статистики

Статистика - это сложная, многокомпонентная и многогранная наука, которая охватывает и изучает различные общественные процессы и явления с количественной и качественной сторон, она имеет многовековую историю развития. Между статистической наукой и человеческой деятельностью существует непрерывная и тесная взаимосвязь.

Статистическая наука использует, систематизирует и обобщает информацию об определенных видах деятельности, а разные учреждения или субъекты используют статистические показатели для принятия различных управленческих решений. Однако все это начало действовать не сразу. История развития статистики достигает седой древности и состоит из ряда этапов.

Возникновение статистики связано именно с созданием государства и растущими потребностями народа и процессами его становления и развития. Для эффективного управления государством нужно было знать немалое количество разнообразных показателей, таких как численность и состав населения, состояние торговли, состав земель и тому подобное. Историческая справка свидетельствует о том, что в Древнем Риме каждые 5 лет осуществлялась перепись населения, в Древнем Китае перепись населения, земель, ремесел, торговли (2300 г. до н. э.), в Древнем Египте был введен текущий учет населения (2200 г. до н. э.) 1 .

Изменение характера учета приходится на эпоху Возрождения. Кроме государственного, появился учет банкиров, торговцев, ремесленников. Известный деятель этой эпохи Лука Пачоли заложил основы бухгалтерского учета. Накопление массовых данных, их обработка и обобщение повлекло возникновение многих фундаментальных наук (математики, философии), а уже они и обусловили возникновение статистики как науки (сер. XVII в.).

Статистика как наука начала свое развитие в 2 ключевых этапах - государствоведение и политическая арифметика. Первый этап еще называют описательным, и возник он в Германии во второй половине XVII в. Его основателем считают Германа Конринга, разработавшего систему описания государственного устройства. Вообще государствоведение - это описательная статистика, основной задачей которой является систематизированное описание фактов, определяющих будущее государства. Особенностью государствоведения было отсутствие анализа закономерностей и взаимосвязей, присущего общественным явлениям. Описывался, как правило, последний период, иначе, как считали представители этого направления, в статистической работе не было смысла.

Политическая арифметика (математическое направление статистики) вместо словесных сравнений опиралась на язык чисел, меры и веса. Основной задачей считалось выявление закономерностей экономических явлений, основанных на числовых данных. Основателем этого направления считается В. Пэтти. Основными представителями были В. Порошин, Д. Журавский, А. Чупров. Последователи В. Пэтти главным образом глубоко исследовали все важнейшие процессы и явления, присущие и характерные для тогдашнего общества. Цели, которые ставили перед собой представители этого направления, были крайне близкими к современному пониманию сущности статистики. Математическое направление в целом правильно определяло сущность статистики, ее задачи и значение как метода социального познания.

В XIX веке в значительной степени возросли объемы доступа к информации, она была официальной и достоверной. Уже известных и имеющихся методов ее обработки не хватало. Дальнейшее развитие статистики требовало введения инноваций и совершенствования всех возможных и имеющихся методов сбора, обработки, обобщения массовых данных.

На первую половину XIX века приходится третий этап развития статистики, получивший название статистико-математический. Особый вклад в развитие этого направления внес известный бельгийский ученый Адольф Кетле. Его считают автором теории статистики. Труд Кетле "Социальная физика" составляет основу философских устоев статистики. Кетле считал, что предметом этой науки является "человек в обществе", а методологическими устоями - принципы массовости 2 .

В Российской империи в конце XIX века статистику политико-экономического направления потеснило интенсивное развитие математической статистики. Это привело к выделению двух концепций научного содержания статистики:

1) статистика как метод познания, которую поддерживали А. А. Чупров, А. А. Кауфман, Н.А. Каблуков, Н.К.Дружинин и др.;

2) статистика как наука, предметом которой является исследование массовых явлений и процессов. Представителями этой концепции являются: Ю. Е. Янсон, А. Ф. Фортунатов, В. С. Нимчинов, И. С. Пасхавер и др.

Каждая из этих концепций отражала лишь одну сторону статистики, поскольку статистика одновременно является наукой со своим методом. Дискуссия ученых в конце 50-х годов XX века завершилась признанием статистики общественной наукой.

Развитие статистики в советские годы характеризовалось перестройкой всей системы статистического учета на основе его централизации в масштабах страны, создание государственных статистических учреждений в центре и на местах. В стране действовала строго централизованная единая система государственных статистических органов, осуществлявших работу по единому плану, единой методологией и под единым руководством с ЦСУ.

В современных условиях наше государство стремится максимально усовершенствовать систему обработки информации и внедряет различные методы и меры, чтобы достичь поставленной цели.

Современное состояние социально-экономической среды России требует коренных изменений в подходах к распространению статистической информации. Из-за рыночной системы экономики России существует насущная потребность разработки новой программы распространения статистических данных, главной задачей которой является создание новых условий - юридических, экономических, технических, технологических, информационных, финансовых. Россия в своих реформах также стремится применять иностранные подходы и методики по поводу рационального распределения бюджета и внедрения новых технологий для более качественной работы статистической системы.

Реформирование государственной статистики в соответствии с международными стандартами является чрезвычайно важной и актуальной задачей для России. Реализация этого плана позволит удовлетворить все потребности пользователей информации, будет способствовать совершенствованию существующих методов и подходов к сбору, разработке, анализу и распространению статистической информации высокого качества 3 .

Таким образом, возникновение статистики связывают с процессом возникновения государства. Еще с древнейших времен существовали самые примитивные пути и методы передачи учетной (статистической) информации. В эпоху Возрождения возникли и активно развивались фундаментальные науки, что и повлекло возникновение статистики. Выделяют три основных этапа развития статистической науки: описательный (государствоведение), политическая арифметика (математический) и статистико-математический. Сегодня Россия стремится максимально усовершенствовать систему обработки и предоставления статистической информации. Вводятся различные меры, направленные на удовлетворение всех потребностей пользователей и предоставление статистической информации, что соответствует всем европейским образцам.

2. Роль и значение биометрии

Необходимость статистической обработки и представление экспериментальных данных возникли сразу, как только биологи перешли от описательного метода к анализу экспериментальных результатов. Действительно, исследователю, имеющему дело с измерениями и обработкой данных, постоянно приходится обращаться к элементарным основам математической статистики, чтобы извлечь максимально полезную информацию из результатов измерений.

Первые опыты использования математических знаний для анализа биологических явлений принадлежат Френсису Гальтону (1889), который использовал статистический анализ для оценки связи между отдельными признаками у людей и степени сходства между родственниками по такому сложному признаку как рост людей. Гальтон впервые ввел понятие биометрика в научную литературу 4 .

Исследования Гальтона были продолжены Карлом Пирсоном, последователем, учеником, почитателем и пропагандистом Гальтона. Пирсон внес большой вклад в разработку теории и практики использования статистических показателей, применительно к описанию биологических явлений.

Несмотря на то, что ни Гальтон, ни Пирсон не смогли выделить генетические компоненты, контролирующие рост человека, своими работами эти авторы привлекли внимание биологов к статистике как к одному из методов анализа различных признаков. Позднее большой вклад именно в оценку отдельных факторов, вносящих вклад в формирование и развитие признаков, был сделан Робертом Фишером (1918).

С 60-х годов XX века математическая статистика стала обязательным условием анализа экспериментальных данных в области биологии, медицины и сельского хозяйства.

Одним из факторов, повлиявшим на необходимость использования статистических расчетов экспериментальных данных, является то, что все биологические объекты обладают противоположными свойствами.

Широкая амплитуда изменчивости признаков у различных объектов вынуждает экспериментаторов прибегать как к усреднению данных, так и к оценке границ изменчивости и силы связи между признаками.

Другим важным обстоятельством, повлиявшим на процесс внедрения статистических методов для анализа биологических явлений, явилось то, что практически все биологические явления и свойства подчиняются статистическим закономерностям, характерным не отдельным объектам, а целым совокупностям объектов 5 . Оказалось, что если сгруппировать данные, полученные путем измерения любых биологических признаков, в единую совокупность, то эта совокупность будет иметь вид чисто статистической совокупности. Поэтому математическую статистику, используемую в приложении к биологии, стали называть биологической статистикой или биометрией.

Таким образом, биологической статистикой или биометрией называется область научного знания, охватывающая классификацию, систематизацию и обработку экспериментальных данных в биологии, медицине и сельском хозяйстве методами математической статистики.
Заключение

В современном обществе важную роль в механизме управления экономикой выполняет статистика. Независимо от уровня и стадии экономического развития, характера политической системы, статистика на протяжении сотен лет своего существования всегда выступала как необходимый и эффективный инструмент государственного управления и одновременно как наука, исследующая количественную сторону массовых явлений.

Особенность статистики заключается в том, что статистические данные сообщаются в количественной форме, т.е. статистика говорит языком цифр, отображающих общественную жизнь во всем многообразии ее проявлений. При этом статистику, прежде всего, интересуют те выводы, которые можно сделать на основе анализа надлежащим образом собранных и обработанных цифровых данных.

Выполняя самые разнообразные функции сбора, систематизации и анализа сведений, характеризующих экономическое и социальное развитие общества, она всегда играла роль главного поставщика факторов для управленческих, научно-исследовательских и прикладных практических нужд различного рода структур, организаций и населения.

Статистика имеет древние корни и многовековую историю развития. Она зародилась как результат обобщения уже достаточно развитой статистической практики, вызванной потребностями развития общества, например: подсчет населения, скота, учет земельных угодий, имущества и т.д.

Васильева Л.А. Статистические методы в биологии, медицине и сельском хозяйстве: Учебное пособие. – Новосибирск.: Институт цитологии и генетики СО РАН, 2007. – 124 с.
Гладун И.В. Статистика: Учебник. – М.: КноРус, 2017. – 232 с.
Грабельных Т.И., Саблина Н.А. Статистика в стратегическом развитии России и ее регионов: по итогам Международной научно-практической конференции // SIBERIAN SOCIUM. – 2020. – № 1 (11). – С. 82 – 87.
Зверев А.А., Зефиров Т.Л. Статистические методы в биологии: Учебно-методическое пособие. – Казань: КФУ, 2013. – 42 с.
Шимко П.Д. Теория статистики: Учебник и практикум для вузов. – М.: Юрайт, 2021. – 254 с.

3 Грабельных Т.И., Саблина Н.А. Статистика в стратегическом развитии России и ее регионов: по итогам Международной научно-практической конференции // SIBERIAN SOCIUM. – 2020. – № 1 (11). – С. 84.

4 Зверев А.А., Зефиров Т.Л. Статистические методы в биологии: Учебно-методическое пособие. – Казань: КФУ, 2013. – С. 6.

5 Васильева Л.А. Статистические методы в биологии, медицине и сельском хозяйстве: Учебное пособие. – Новосибирск.: Институт цитологии и генетики СО РАН, 2007. – С. 21.

Читайте также: