Текст книги "Большая Советская Энциклопедия (СТ)"

Статистика труда

Стати'стика труда', отрасль экономической статистики , изучающая количественные закономерности массовых явлений в области воспроизводства трудовых ресурсов и эффективности их использования. С. т. разрабатывает и анализирует показатели занятости, организации и условий труда, качественного состава работающих (распределение их по полу, возрасту, образованию, профессиям и др.), производительности труда , механизации труда, использования рабочего времени, оплаты труда и некоторые показатели уровня жизни трудящихся [номинальные (денежные) и реальные доходы населения , потребление материальных благи услуг, использование внерабочего времени , в том числе свободного времени ]. Богатейший материал для изучения труда и положения трудящихся дали К. Маркс, Ф. Энгельс и В. И. Ленин. Маркс и Энгельс разработали важнейшие вопросы всеобщей статистики рабочего класса. В трудах Ленина отражено возникновение и развитие научной С. т. В дореволюционной России не было единой системы государственной статистики. Некоторые показатели по труду разрабатывались отдельными ведомствами, фабрично-заводскими инспекторами и исследователями. В работах прогрессивных деятелей освещались стачечная борьба, заработки и штрафы, рабочий день, жилищные условия. После Октябрьской социалистической революции 1917 в СССР создана С. т. как самостоятельная отрасль в единой системе государственной статистики. В СССР система показателей С. т. предусматривает: 1) изучение занятости, т. е. степени вовлечения населения в общественное производство, исследование воспроизводства, распределения и использования трудовых ресурсов страны на всех стадиях общественного воспроизводства и выявление неиспользованных трудовых ресурсов. 2) Определение и анализ численности и состава занятых в народном хозяйстве по профессиям и должностям, по их роли в производственном процессе, квалификации , стажу работы, полу, возрасту и др. признакам; исследование перераспределения труда по отраслям народного хозяйства и территории страны в результате технического прогресса; разработку и анализ показателей подготовки квалифицированных рабочих кадров и повышения квалификации работающих, а также численности специалистов с высшим и средним специальным образованием, занятых в народном хозяйстве; изучение движения работающих по приёму и увольнению; разработку и анализ показателей, характеризующих использование рабочего времени . 3) Измерение и анализ уровня, динамики производительности труда и факторов его роста как показателей эффективности общественного производства; определение увеличения объёма производства в результате повышения производительности труда. 4) Исчисление и анализ фонда, уровня и динамики заработной платы во взаимной связи с показателями производительности труда и объёма производства; изучение дифференциации оплаты труда по профессиям, квалификации трудящихся и по территории страны; определение доли фондов материального поощрения в оплате труда; исследование моральных и материальных стимулов труда. 5) Изучение уровня жизни трудящихся при помощи показателей доходов и расходов различных социально-экономических групп трудящихся и исследование закономерностей влияния уровня и динамики доходов семей на их потребление. Исходной информацией С. т. служит первичный учёт личного состава и заработной платы на предприятиях, в учреждениях и организациях. На её основе составляется месячная (предприятиями основных производственных отраслей), квартальная и годовая отчётность. Большую роль в информационном обеспечении С. т. играют переписи населения , единовременные обследования по труду и заработной плате, а также выборочные бюджетные обследования семей рабочих, служащих и колхозников. С. т. в других социалистических странах централизована и в рамках СЭВ развивается в направлении взаимного обмена информацией и проведения совместных работ. Для достижения сопоставимости показателей по труду проводится работа по унификации методологических положений по основным показателям статистики труда (трудовые ресурсы, численность рабочих и служащих, рабочее время, классификация отраслей по сферам приложения труда, уровень доходов и объём потребления материальных благ и услуг). Разрабатываются и совершенствуются работы по международному сравнению уровня производительности труда и принципам международного социалистического разделения труда . С. т. в капиталистических странах до 20-х гг. 20 в. основывалась на эпизодических обследованиях. Кризисы и безработица 30-х гг. повысили интерес к С. т., которая начинает базироваться на более систематической информации. После 2-й мировой войны 1939—45 С. т. получает дальнейшее развитие, однако статистические материалы по труду собираются и разрабатываются по различной методологии как правительственными органами, так и различными институтами, поэтому для публикуемых показателей по труду характерно отсутствие полноты, достоверности и сопоставимости. В начале 70-х гг. наблюдалась унификация показателей и методов С. т. Однако фальсификаторские тенденции в буржуазной С. т. не ослабевают, а усиливаются в связи с инфляцией, ростом цен и безработицы , трудовыми конфликтами и др. пороками капиталистического общества. Фальсификация, в частности, выражается в преуменьшении числа безработных, забастовок, потерь рабочего времени и случаев производственного травматизма, а также в преувеличении реальной заработной платы за счёт завышения номинальной заработной платы и потребительских цен.

  Лит.: Струмилин С. Г., Избр. произведения, т. 1(с. 171—81), т. 2 (с. 310—22, 407—10), т. 3 (с. 7—507), т. 4 (с. 29—37, 44—67,310—36), т. 5 (с. 230—44, 338—51, 364—381), М., 1963—64; Минц Л. Е., Проблемы баланса труда и использования трудовых ресурсов в СССР, М., 1967: Еремина Н. М., Маршалова В. П., Статистика труда, 2 изд., М., 1971; Шевчепко Н. Н., Кошелюк С. А., Нелюбин Н. И., Статистика труда, М.,1972. См. также лит. при ст. Статистика .

  Н. М. Еремина.

Статистика финансов

Стати'стика фина'нсов, отрасль экономической статистики , предметом изучения которой являются закономерности и массовые процессы, происходящие в области финансов, денежного обращения и кредита. Основными задачами советской С. ф. являются сбор, обработка и анализ показателей, характеризующих финансовые отношения в народном хозяйстве, наблюдение за ходом выполнения финансовых планов. Сов. С. ф. подразделяется на статистику государственного бюджета, банковскую статистику, статистику сберегательного дела, государственного социального страхования, а также статистику финансов предприятия и отраслей народного хозяйства. Статистика государственного бюджета рассматривает структуру и динамику доходов и расходов бюджетов (государственных, республиканских и местных), даёт характеристику финансовых процессов в развитии экономики и культуры страны. Банковская статистика разрабатывает систему статистических показателей, характеризующих кредитные и расчётные отношения банков с предприятиями, а также денежные обращения в стране. В число этих показателей входят объём и структура выданных ссуд, объекты кредита, своевременность возврата ссуд, оборачиваемость и динамика ссудной задолженности, объём и распределение расчётных операций по способам расчётов, денежная масса в стране и др. Статистика сберегательного дела изучает состояние сети сберегательных касс, динамику и структуру сбережений населения, выявляет тенденции их изменения по территории страны и во времени. Основные её показатели: сеть, объём вкладов и численность вкладов в группировке по ряду признаков, средний срок хранения вкладов, операции по государственным займам и денежно-вещевым лотереям, по кассовому обслуживанию населения, предприятий и организаций, показатели, характеризующие деятельность сберегательных касс, и др. Статистика государственного страхования изучает объём и источники образования страховых фондов и данные о выплатах страховых возмещений и страховых сумм в группировке по ряду признаков (по территории, видам страхования, типам хозяйств и др.). В статистике социального страхования наряду с другими учитываются показатели частоты, тяжести и опасности страховых событий, даётся характеристика бюджета социального страхования и обеспечения. Большое значение в С. ф. имеют показатели, характеризующие финансовую деятельность отдельных предприятий и организаций, целых отраслей и всего народного хозяйства (прибыль, рентабельность, фонды экономического стимулирования, оборачиваемость оборотных средств, платежи в бюджет и др.). В связи с осуществляемой в стране экономической реформой роль финансовой статистики предприятий и организаций возрастает, а система её показателей и методы их анализа совершенствуются. Характерна интеграция финансовых показателей с др. показателями деятельности предприятий и организаций (см. Техпромфинплан предприятия ). Важным разделом С. ф. является разработка показателей отчётных финансовых балансов народного хозяйства СССР, республик, отраслей, предприятий. Составная часть финансовых балансов – отчётный баланс денежных доходов и расходов населения. Основным источником данных С. ф. являются материалы бухгалтерской и статистической отчётности, регулярно разрабатываемые в соответствии с инструкциями ЦСУ СССР и министерства финансов СССР. Данные сплошного наблюдения дополняются материалами выборочного наблюдения. С. ф. СССР развивается в тесной связи с С. ф. др. социалистических стран, в частности стран – членов СЭВ. Совместную работу в области С. ф. (регулярно и по единому плану) социалистические страны осуществляют через постоянные комиссии СЭВ по статистике и финансам. Основным источником данных С. ф. капиталистических стран являются сведения бухгалтерских балансов предприятий и материалы различных обследований финансовых органов, финансовые отчёты корпораций, а также переписи (цензы) коммерческих учреждений, которые проводятся один раз в 5 лети реже. Др. источник – материалы, собираемые и публикуемые государственными финансовыми службами (в США, например, Федеральным резервным управлением), преимущественно на выборочной основе. Ценным источником сведений являются также биржевые сообщения и публикации (курсы валют, курсы акций). Материалы, характеризующие результаты финансовой деятельности частных компаний (основной и наиболее важный раздел С. ф.), собираются на урезанной основе (закон коммерческой тайны) и поэтому не дают полного представления о результатах их деятельности. При сопоставлениях показателей С. ф. различных капиталистических стран эти показатели пересчитываются по единой методологии. Большое значение имеет также пересчёт сопоставимых национальных показателей в единую валюту. Международный валютный фонд и Международный банк реконструкции и развития – основные организации, занимающиеся международной С. ф. Большое внимание С. ф. уделяют также статистические службы ООН.

  Лит.: Карпенко Б. И., Финансовая статистика, М., 1929; Лившиц Ф. Д., Банковская статистика с основами общей теории, 2 изд., М., 1948; Ряузов Н. Н., Шор Ю. Л., Статистика в кредитных учреждениях, М., 1973; Статистика финансов, подред. П. П. Маслова, М., 1974.

  В. М. Симчера.

Статистическая гипотеза

Статисти'ческаягипо'теза, предположительное суждение о вероятностных закономерностях, которым подчиняется изучаемое явление. Как правило, С. г. определяет значения параметров закона распределения вероятностей или его вид. С. г. называется простой, если она определяет единственный закон распределения; в ином случае С. г. называется сложной и может быть представлена как некоторый класс простых С. г. Например, гипотеза о том, что распределение вероятностей является нормальным распределением с математическим ожиданием а = а и некоторой (неизвестной) дисперсией s² будет сложной, составленной из простых гипотез а =а _,

  (а и   – заданные числа). См. Статистическая проверка гипотез .

Статистическая лингвистика

Статисти'ческая лингви'стика, дисциплина, изучающая количественные закономерности естественного языка, проявляющиеся в текстах. В основе С. л. лежит предположение, что некоторые численные характеристики и функциональные зависимости между ними, полученные для ограниченной совокупности текстов, характеризуют язык в целом или его функциональные стили (публицистический, научный, художественный и т.п.). Практически важной и наиболее изученной числовой характеристикой является относительная частота употребления различных лингвистических единиц (букв, фонем, слогов, слов, синтаксических конструкций), их классов (например, гласных, согласных, частей речи) и сочетаний (например, последовательностей из n букв). Данные о частоте слов (иногда словосочетаний) отражаются в частотных словарях . Важную роль в С. л. играет функциональная зависимость, приближённо описывающая связь между частотой слова и его номером (рангом) в последовательности по убыванию частот – Ципфа – Мандельброта закон. С. л. изучает также зависимости между частотой и длиной слова (в числе слогов), числом его значений и возрастом. Накопленные данные используются для выявления особенностей стиля отдельных авторов, атрибуции текстов, дешифровки исторических письменностей, для решения задач стенографии, теории связи, а также информатики . С. л. при получении численных характеристик использует методы математической статистики и некоторые методы теории информации (для определения энтропии и избыточности языка, см. Информации теория ), а для установления связи между наблюдаемыми характеристиками и выбора наиболее существенных из них – метод математических моделей, базирующихся на понятиях теории вероятностей (см. Вероятностей теория ) и математической лингвистики . Возможно более широкое понимание С. л. как использования методов статистики для проверки лингвистических гипотез, которые могут носить и качественный характер.

  Лит.: Головин Б. Н., Язык и статистика, М., 1971; Фрумкина Р. М., Статистические методы и стратегия лингвистического исследования, «Изв. АН СССР. Серия литературы и языка». 1975, т. 34, №2; Штейнфельдт Э. А., Частотный словарь современного русского языка, Таллин, 1963; Herdan G., The advanced theory of language as choice and chance, B.,1966; Mulier Ch., Initiation a la statistique linguistique, P., 1968.

  М. В. Арапов.

Статистическая механика

Статисти'ческая меха'ника, тоже, что статистическая физика .

Статистическая проверка гипотез

Статисти'ческая прове'рка гипо'тез, система приёмов в математической статистике , предназначенных для проверки соответствия опытных данных некоторой статистической гипотезе . Процедуры С. п. г. позволяют принимать или отвергать статистические гипотезы, возникающие при обработке или интерпретации результатов измерений во многих практически важных разделах науки и производства, связанных с экспериментом. Правило, по которому принимается или отклоняется данная гипотеза, называется статистическим критерием. Построение критерия определяется выбором подходящей функции Т от результатов наблюдений, которая служит мерой расхождения между опытными и гипотетическими значениями. Эта функция, являющаяся случайной величиной, называется статистикой критерия, при этом предполагается, что распределение вероятностей Т может быть вычислено при допущении, что проверяемая гипотеза верна. По распределению статистики Т находится значение Т , такое, что если гипотеза верна, то вероятность неравенства T >T равна a, где a – заранее заданный значимости уровень . Если в конкретном случае обнаружится, что Т > T , то гипотеза отвергается, тогда как появление значения Т £ T не противоречит гипотезе. Пусть, например, требуется проверить гипотезу о том, что независимые результаты наблюдений x₁ ,..., x_n подчиняются нормальному распределению со средним значением а = a и известной дисперсией s² . При этом предположении среднее арифметическое  результатов наблюдений распределено нормально со средним а = a и дисперсией s² /n , а величина  распределена нормально с параметрами (0, 1). Полагая   можно найти связь между T и a по таблицам нормального распределения. Например, при гипотезе а = a событие Т > 1, 96 имеет вероятность а = 0,05. Правило, рекомендующее считать, что гипотеза а = a неверна, если Т > 1,96, будет приводить к ложному отбрасыванию этой гипотезы в среднем в 5 случаях из 100, в которых она верна. Если же Т £ 1,96, то это ещё не означает, что гипотеза подтверждается, т.к. указанное неравенство с большой вероятностью может выполняться при а , близких к a . Следовательно, при использовании предложенного критерия можно лишь утверждать, что результаты наблюдений не противоречат гипотезе а = a . При выборе статистики Т всегда явно или неявно учитывают гипотезы, конкурирующие с гипотезой а = a . Например, если заранее известно, что а ³ a , т. е. отклонение гипотезы а = a влечёт принятие гипотезы а > a , то вместо Т следует взять . Если дисперсия s² неизвестна, то вместо данного критерия для проверки гипотезы а = a можно воспользоваться т. н. критерием Стьюдента, основанным на статистике  которая включает несмещенную оценку дисперсии

 

  и подчинена Стьюдента распределению с n – 1 степенями свободы (подобную задачу см. в ст. Математическая статистика , табл. 1a). Такого рода критерии называются критериями согласия и используются как для проверки гипотез о параметрах распределения, так и гипотез о самих распределениях (см. Непараметрические методы ). При решении вопроса о принятии или отклонении какой-либо гипотезы H с помощью любого критерия, основанного на результатах наблюдения, могут быть допущены ошибки двух типов. Ошибка «первого рода» совершается тогда, когда отвергается верная гипотеза H . Ошибка «второго рода» совершается в том случае, когда гипотеза H принимается, а на самом деле верна не она, а какая-либо альтернативная гипотеза Н . Естественно требовать, чтобы критерий для проверки данной гипотезы приводил возможно реже к ошибочным решениям. Обычная процедура построения наилучшего критерия для простой гипотезы заключается в выборе среди всех критериев с заданным уровнем значимости и (вероятность ошибки первого рода) такого, который приводил бы к наименьшей вероятности ошибки второго рода (или, что то же самое, к наибольшей вероятности отклонения гипотезы, когда она неверна). Последняя вероятность (дополняющая до единицы вероятность ошибки второго рода) называется мощностью критерия. В случае, когда альтернативная гипотеза Н простая, наилучшим будет критерий, который имеет наибольшую мощность среди всех других критериев с заданным уровнем значимости а (наиболее мощный критерий). Если альтернативная гипотеза Н сложная, например зависит от параметра, то мощность критерия будет функцией, определенной на классе простых альтернатив, составляющих Н , т. е. будет функцией параметра. Критерий, имеющий наибольшую мощность при каждой альтернативной гипотезе из класса Н , называется равномерно наиболее мощным, однако следует отметить, что такой критерий существует лишь в немногих специальных ситуациях. В задаче проверки гипотезы о среднем значении нормальной совокупности а = а против альтернативной гипотезы а > a равномерно наиболее мощный критерий существует, тогда как при проверке той же гипотезы против альтернативы а ¹ a его нет. Поэтому часто ограничиваются поиском равномерно наиболее мощных критериев в тех или иных специальных классах (Инвариантных, несмещенных критериев и т.п.).

  Теория С. п. г. позволяет с единой точки зрения трактовать выдвигаемые практикой различные задачи математической статистики (оценка различия между средними значениями, проверка гипотезы постоянства дисперсии, проверка гипотезы независимости, проверка гипотез о распределениях и т.п. Идеи последовательного анализа , примененные к С. п. г., указывают на возможность связать решение о принятии или отклонении гипотезы с результатами последовательно проводимых наблюдений (в этом случае число наблюдений, на основе которых по определённому правилу принимается решение, не фиксируется заранее, а определяется в ходе эксперимента) (см. также Статистические решения ).

  Лит.: Kpamep Г., Математические методы статистики, пер. с англ., 2 изд., М., 1975; Леман Э., Проверка статистических гипотез, пер. с англ., М., 1964.

  Л. В. Прохоров.

Назад к карточке книги "Большая Советская Энциклопедия (СТ)"