РОЛЬ СТАТИСТИКИ В ПОНИМАНИИ НАУК И ЕЕ СТРУКТУРА

• Эффективность: позволяя рынкам регулировать себя, неэффективные компании теоретически рискуют быть ликвидированными, поскольку участники рынка не будут их выбирать, а государственная политика не будет финансировать их, чтобы поддерживать их существование. Кроме того, на свободном предприятии может быть меньше процессов или процедур.

• Стабильность. Свободное предприятие стремится к самоокупаемости за счет того, что рынки основываются на потребительских предпочтениях. Вместо денежно-кредитной или фискальной политики, диктующей экономические условия, долгосрочная цель свободного предпринимательства состоит в том, чтобы потребители формировали экономику более предсказуемым и стабильным образом, чем это может сделать правительство.

• Безопасность: в условиях свободного предпринимательства каждый человек должен чувствовать, что его имущество и права защищены. Это означает, что у них есть окончательный выбор в отношении того, что производить, за что продавать товары и что им разрешено потреблять или приобретать.

• Возможности роста. В основе свободного предпринимательства лежит идея о том, что люди должны иметь возможность использовать возможности для получения прибыли без ограничений со стороны государства. Это означает, что у каждого человека больше шансов на успех, если он обладает большей гибкостью.

• Справедливость: каждый человек должен иметь такие же права, как и все остальные в свободном предпринимательстве. В свободном предпринимательстве нет фаворитизма или особых обстоятельств, предоставляемых определенным людям; каждый участник рынка сталкивается с одними и теми же правилами без выгоды от государственной политики.

Список использованной литературы:

1. Айдарханов М. Основы экономической теории. Учебник. М.: Фолиант. 2017. 432 с.

2. Бойко Мария Азы экономики. Учебник. М.: Книга по Требованию. 2015. 472 с.

3. Борисов Е. Ф., Петров А. А., Березкина Т. Е. Экономика. Учебник для бакалавров. М.: Проспект. 2020. 272 с.

4. Васильев В. П., Холоденко Ю. А. Экономика. Учебник и практикум. М.: Юрайт. 2020. 298 с.

5. Глухов В., Балашова Е. Экономика и менеджмент в инфокоммуникациях. СПб.: Питер. 2012. 272 с.

6. Горелов Н. А., Кораблева О. Н. Развитие информационного общества: цифровая экономика. Учебное пособие для вузов. М.: Юрайт. 2019. 242 с.

© Бабамырадова Д, Аннамухаммедова М, Солтанмырадов Й, Гыллырова Г., 2023

УДК 33.001

Бердиева Аннасолтан

Старший преподаватель, кандидат экономических наук Туркменский государственный институт экономики и управления

г. Ашхабад, Туркменистан Тячдурдыев Тойлы

Студент, Туркменский государственный институт экономики и управления

г. Ашхабад, Туркменистан

РОЛЬ СТАТИСТИКИ В ПОНИМАНИИ НАУК И ЕЕ СТРУКТУРА

Аннотация

В данной работе рассматривается вопрос особенностей развития экономического подхода в

статистике и ее влияние на развитие науки. Проведен перекрестный и сравнительный анализ влияния различных факторов на развитие современной статистики. Даны рекомендации по внедрению разработок.

Ключевые слова

Анализ, метод, оценка, наука, статистика.

Berdieva Annasoltan

Senior Lecturer, Candidate of Economic Sciences Turkmen State Institute of Economics and Management

Ashgabat, Turkmenistan Tachdurdyev Toyly

Student, Turkmen State Institute of Economics and Management

Ashgabat, Turkmenistan

THE ROLE OF STATISTICS IN UNDERSTANDING THE SCIENCES AND ITS STRUCTURE

Abstract

This paper discusses the question of the features of the development of the economic approach in statistics and its impact on the development of science. A cross and comparative analysis of the influence of various factors on the development of modern statistics has been carried out. Recommendations for the implementation of developments are given.

Keywords

Analysis, method, evaluation, science, statistics.

Статистика — это раздел прикладной математики, который включает сбор, описание, анализ и вывод выводов из количественных данных. Математические теории, лежащие в основе статистики, в значительной степени опираются на дифференциальное и интегральное исчисление, линейную алгебру и теорию вероятностей.

Люди, занимающиеся статистикой, называются статистиками. Их особенно интересует определение того, как делать надежные выводы о больших группах и общих событиях на основе поведения и других наблюдаемых характеристик небольших выборок. Эти небольшие выборки представляют собой часть большой группы или ограниченное число случаев общего явления.

Понимание статистики

Статистика используется практически во всех научных дисциплинах, таких как физические и социальные науки, а также в бизнесе, гуманитарных науках, правительстве и производстве. Статистика — это, по сути, раздел прикладной математики, который развился от применения математических инструментов, включая исчисление и линейную алгебру, до теории вероятностей.

На практике статистика — это идея о том, что мы можем узнать о свойствах больших наборов объектов или событий (населения), изучая характеристики меньшего числа подобных объектов или событий (выборка). Сбор всеобъемлющих данных обо всем населении во многих случаях слишком дорог, сложен или невозможен, поэтому статистика начинается с выборки, которую можно удобно или недорого наблюдать.

Статистики измеряют и собирают данные об отдельных лицах или элементах выборки, а затем анализируют эти данные для создания описательной статистики. Затем они могут использовать эти наблюдаемые характеристики выборочных данных, которые правильно называются «статистикой»,

чтобы делать выводы или обоснованные предположения о неизмеренных (или неизмеренных) характеристиках более широкой совокупности, известных как параметры.

Две основные области статистики известны как описательная статистика, которая описывает свойства данных выборки и генеральной совокупности, и статистика логического вывода, которая использует эти свойства для проверки гипотез и получения выводов. Описательная статистика включает среднее (среднее), дисперсию, асимметрию и эксцесс. Выводная статистика включает линейный регрессионный анализ, дисперсионный анализ, логит-/пробит-модели и проверку нулевой гипотезы.

Описательная статистика

Описательная статистика в основном фокусируется на центральной тенденции, изменчивости и распределении выборочных данных. Центральная тенденция означает оценку характеристик, типичного элемента выборки или генеральной совокупности. Он включает описательную статистику, такую как среднее значение, медиана и мода.

Изменчивость относится к набору статистических данных, которые показывают, насколько велики различия между элементами выборки или генеральной совокупности по измеряемым характеристикам. Он включает в себя такие показатели, как диапазон, дисперсия и стандартное отклонение.

Распределение относится к общей «форме» данных, которые могут быть отображены на диаграмме, такой как гистограмма или точечный график, и включает в себя такие свойства, как функция распределения вероятностей, асимметрия и эксцесс. Описательная статистика также может описывать различия между наблюдаемыми характеристиками элементов набора данных. Они могут помочь нам понять коллективные свойства элементов выборки данных и сформировать основу для проверки гипотез и прогнозов с использованием логической статистики.

Выводная статистика — это инструменты, которые статистики используют для того, чтобы делать выводы о характеристиках совокупности на основе характеристик выборки и определять, насколько они могут быть уверены в надежности этих выводов. Основываясь на размере и распределении выборки, статистики могут рассчитать вероятность того, что статистика, которая измеряет центральную тенденцию, изменчивость, распределение и отношения между характеристиками в пределах выборки данных, даст точную картину соответствующих параметров всей совокупности, из которой образец нарисован.

Логическая статистика используется для обобщения больших групп, например, для оценки среднего спроса на продукт путем изучения выборки покупательских привычек потребителей или попытки предсказать будущие события. Это может означать прогнозирование будущей доходности ценной бумаги или класса активов на основе доходности за период выборки.

Термины «среднее», «медиана» и «мода» подпадают под определение центральной тенденции. Они описывают элемент, типичный для данной группы образцов. Вы можете найти средний дескриптор, добавив числа в группу и разделив результат на количество наблюдений за набором данных.

Корень статистики управляется переменными. Переменная — это набор данных, который можно подсчитать, который отмечает характеристику или атрибут элемента. Например, у автомобиля могут быть такие переменные, как марка, модель, год выпуска, пробег, цвет или состояние. Объединяя переменные в наборе данных, таких как цвета всех автомобилей на данной стоянке, статистика позволяет нам лучше понять тенденции и результаты.

Существует два основных типа переменных. Во-первых, качественные переменные — это определенные атрибуты, которые часто не являются числовыми. Многие из примеров, приведенных в примере с автомобилем, являются качественными. Другими примерами качественных переменных

в статистике являются пол, цвет глаз или город рождения. Качественные данные чаще всего используются для определения того, какой процент результата приходится на ту или иную качественную переменную. Качественный анализ часто не опирается на цифры. Например, пытаясь определить, какой процент женщин владеет бизнесом, анализирует качественные данные.

Второй тип переменных в статистике — это количественные переменные. Количественные переменные изучаются численно и имеют вес только тогда, когда они связаны с нечисловым дескриптором. Подобно количественному анализу, эта информация основывается на цифрах.

Результаты могут быть расположены в порядке, но все значения данных имеют одинаковое значение или вес. Хотя числовые измерения порядкового уровня не могут быть вычтены друг из друга в статистике, потому что имеет значение только положение точки данных. Порядковые уровни часто включаются в непараметрическую статистику и сравниваются с общей группой переменных. Список использованной литературы:

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

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

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

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

© Бердиева А., Тячдурдыева Т., 2023

Гулмаммедов Тахир

преподаватель

Туркменского Сельскохозяйственный университет им С.А. Ниязова

г. Ашгабад Туркменистан. Чарыев Какаджан студент

Туркменского Сельскохозяйственный университет им С.А. Ниязова

г. Ашгабад, Туркменистан. КакабаевДовран студент

Туркменского Сельскохозяйственный университет им С.А. Ниязова

г. Ашгабад. Туркменистан.

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ОБЩЕСТВА Аннотация

Экономические системы общества — это комплекс институциональных, социальных, экономических и политических отношений, которые определяют способы производства, распределения и потребления материальных благ и услуг в обществе.

Ключевые слова

Институциональные отношения, распределение ресурсов, функционирования рынков, государственное регулирование, социальная справедливость, производственные отношения, потребительские отношения.