
При практическом использовании методов прикладной статистики применяются не отдельные методы описания данных, оценивания, проверки гипотез, а развернутые цельные процедуры так называемые «статистические технологии». Понятие «статистическая технология» аналогично понятию «технологический процесс» в теории и практике организации производства. Вполне естественно, что одни статистические технологии лучше соответствуют потребностям исследователя (пользователя, статистика), другие хуже, одни современные, а другие устаревшие, свойства одних изучены, а других нет. Важно подчеркнуть, что квалифицированное и результативное применение статистических методов это отнюдь не проверка одной отдельно взятой статистической гипотезы или оценка характеристик или параметров одного заданного распределения из фиксированного семейства. Подобного рода операции только отдельные кирпичики, из которых складывается статистическая технология. Процедура статистического анализа данных это информационный технологический процесс, другими словами, та или иная информационная технология. Статистическая информация подвергается разнообразным операциям (последовательно, параллельно или по более сложным схемам). В настоящей статье обсуждаются статистические технологии и проблема «стыковки» алгоритмов. Введено понятие «высокие статистические технологии», обоснована необходимость их разработки и применения. В качестве примера приведены исследования Института высоких статистических технологий и эконометрики Московского государственного технического университета им. Н.Э Баумана. Рассмотрен ряд вопросов подготовки специалистов по высоким статистическим технологиям
In practical use of methods of applied statistics we do not apply separate methods for describing data, estimation, testing hypotheses, but we must use deployed whole procedures the so-called "statistical technology". The concept of "statistical technology" is similar to the concept of "technological process" in the theory and practice of organization of production. It is quite natural that some statistical technology can better meet the needs of the researcher (user, statistics) than others, some are modern, and others outdated, some properties are studied, and the others no. It is important to stress that a qualified and efficient use of statistical methods this is not one single statistical hypothesis testing and estimation of characteristics or parameters of a given distribution from fixed family. This kind of operations only the individual building blocks that make up the statistical technology. The procedure of the statistical data analysis is an information process, in other words, one or other information technology. Statistical information is subject to a variety of operations (series, parallel, or more complex schemes). In this article we discuss statistical technologies and the problem of "docking" algorithms. We introduce the concept of "high statistical technologies" and then we prove the necessity of their development and application. As the examples we have given the researches of Institute of high statistical technologies and econometrics of Bauman Moscow State Technical University. We have also considered a number of education problems in domain of high statistical technologies
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА, ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА, СТАТИСТИКА В РОССИИ, ВЫСОКИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИНСТИТУТ ВЫСОКИХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ И ЭКОНОМЕТРИКИ, ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ ПО СТАТИСТИЧЕСКИМ ТЕХНОЛОГИЯМ
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА, ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА, СТАТИСТИКА В РОССИИ, ВЫСОКИЕ СТАТИСТИЧЕСКИЕ ТЕХНОЛОГИИ, ИНСТИТУТ ВЫСОКИХ СТАТИСТИЧЕСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ И ЭКОНОМЕТРИКИ, ПОДГОТОВКА СПЕЦИАЛИСТОВ ПО СТАТИСТИЧЕСКИМ ТЕХНОЛОГИЯМ
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
