Эти методы относятся к количественным. Они представляют собой совокупность количественных методов сбора, обработки и анализа массовых исходных данных и широко применяются в социально-экономических, политических науках. Они оперируют большим количеством исходной информации, что и обусловливает необходимость применения математико-статистических методов ее обработки. Что же касается географии населения, то ее изучение целиком и полностью основывается на использовании статистических материалов. Демографическая статистика представляет собой самостоятельную обширную область исследований.
Стаж применения статистических методов в науке уже довольно велик. Еще в XVIII в. в Германии сформировалась школа так называемой камеральной статистики, основная задача которой заключалась в сборе и систематизации справочной информации для нужд управления государством и подготовки чиновников.
В наши дни в зависимости от цели исследования и характера изучаемых объектов применяются как методы социально-экономической статистики, так и методы математической статистики.
Социально-экономическая статистика применяется, прежде всего, при изучении различного рода социальных, экономических и других явлений и процессов, в том числе и в территориальном, региональном разрезе.
Методы математической статистики позволяют оценивать надежность и точность выводов, сделанных на основе ограниченного статистического материала.
Все математико-статистические методы используются для решения следующих задач:
1) количественных параметров изучаемых явлений и процессов;
2) анализа природных и социально-экономических факторов территориальной дифференциации хозяйства и населения;
3) выявления статистических взаимосвязей между социально-экономическими системами;
4) изучения динамики развития территориальных систем на разных этапах их развития;
5) разработки обобщающих (интегральных) показателей функционирования геосистем;
6) разработки методов автоматизации типологии и районирования как основы для прогнозирования развития территориальных систем населения и хозяйства;
7) выявления пространственно-временных закономерностей;
научного обоснования устойчивого развития геосистем и использования результатов в управлении народным хозяйством.
При характеристике регионов наиболее распространен метод определения средних величин. Например, определение средней плотности населения (Р – численность населения, S – площадь), транспортной сети и т.д.
Пользование этими величинами позволяет точнее охарактеризовать специфику региона, сделать вывод о насыщенности территории теми или иными объектами. Средние величины рассчитываются при размещении и территориальной организации производства, планировке населенных мест, административно-территориальном устройстве и т.д.
Различают несколько видов средних величин: среднюю арифметическую, среднюю гармоническую, среднюю геометрическую, среднюю квадратическую и т.д.
Регионоведение, как известно, ориентировано, прежде всего, на выявление специфики, различий между территориями. Установление региональных различий осуществляется путем сопоставления природных предпосылок (природно-ресурсного потенциала) и социально-экономических факторов развития. Далеко не всегда можно сравнивать регионы по абсолютным показателям. Например, обеспеченность региона транспортом нельзя оценивать только по протяженности дорог, т.к. в данном случае важное значение имеют технико-экономические характеристики транспортных средств, влияющие на пропускную способность транспортной системы.
Количественные оценки влияния того или иного фактора на формирование и развитие регионального объекта осуществляется при помощи различных методов статистического анализа: дисперсного, корреляционного, регрессионного, корреляционно-регрессионного, ковариационного.
Статистический анализ – это собирательное понятие для ряда математических приемов обработки количественной информации, с помощью которых выявляются основные тенденции распределения показателей и степень корреляции между отдельными показателями.
Дисперсионный анализ используется для выявления влияния одного (однофакторный дисперсный анализ) или нескольких фактор-ных признаков (многофакторный анализ) на результативный признак при небольшом количестве наблюдений.
Корреляционный анализ применяется для выяснения формы и степени взаимосвязи между признаками изучаемого объекта.
Регрессионный анализ необходим для определения степени раздельного и совместного влияния факторов на результирующий признак и количественные оценки этого влияния на основе различных критериев.
Суть корреляционно-регрессионного анализа состоит в том, что из множества факторов выделяют генерирующий, а влияние второстепенных факторов искусственно затушевывается, рассматривается как случайное явление. Взаимосвязь между фактором и объектом прослеживается в виде функциональной зависимости.
Ковариационный анализ включает элементы дисперсионного и регрессионного анализа. Он используется для изучения линейной связи двух или более переменных по отдельным группам данных и оценке значимости различий между линиями регрессий внутри этих групп.
Статистические методы имеют как самостоятельное, так и сопряженное значение. Практически их используют во всех видах региональных прогнозно-аналитических исследований – социально-экономических, политических и т.д.
Статические методы класса зачем нужны. Модификатор static. Как влияет. ООП. Для начинающих. Урок #94
