От Alexandre Putt Ответить на сообщение
К Вячеслав
Дата 12.04.2010 17:58:32 Найти в дереве
Рубрики Семинар; Версия для печати

Вот вот, заметно, что нет

> Я Вам ответил и я не виноват, что Вы имеете смутное представление о том, что такое функция. Но я таки поясню на пальцах, функция, это когда два ряда циферек ставят друг другу в однозначное соответствие (хотя, строго говоря, не обязательно циферек), нормативно ставят,

Я Вас вроде определение функции по Вячеславу не просил, тем более что оно у Вас нестрогое и неудовлетворительное (не ряд, а множество, не циферек, а упорядоченных пар чисел). Вы мне его усиленно "продаёте". Зачем? Я просил? Нет.

Я просил совершенно другое: описание детерминистического механизма, порождающего приведённый ряд наблюдений, а также доказательство существования производной по времени в соответствующей функции. Я жду.

Вообще мне неясно только одно: либо Вы действительно ничего не понимаете в методах исследований, либо Вы просто кривите душой. Вот я пытаюсь выяснить, какое предположение достовернее. Остальное уже мало интересно.

> соответствие еще и не только однозначное, но числовое и непрерывное, то такая функция будет дифференцируемая (на всем непрерывном диапазоне).

Вот вот, где там непрерывность для "функции", заданной для целых значений t = 1965, ... 1990 ?

И что теперь, если Вячеслав у нас неграмотно пользуется понятиями, для разрывных функций приращения не считать?

> Делают это примерно для того же, для чего данные объявляют случайными - дабы применить соответствующий инструментарий анализа.

Не-а. Функции используются для аналитического моделирования детерминистических связей. Аппарат статистики в науке применяется для совершенно другой роли: для верификации аналитических моделей, для определения количественных значений параметров из данных и т.д.

(Можно, конечно, строить и статистические модели явления per se по аналогии с детерминистическими, но это уже частность)

> Если у нас данные не однозначные или там неопределенные, то проще их обозвать случайными и анализировать статистически, если же они определены и ставятся в однозначное соответствие, то можно их анализировать как функцию.

Неверно. Давайте, проанализируйте "как функцию" указанный ряд. И не забудьте мне сообщить значение ОПЖ в России в 1500 г. и в 2500 г. Мне очень интересно. Да даже на будущий год попробуйте сообщить с точностью до сотых.

> Если у нас речь идет о динамике некоего показателя (то есть об его изменении во времени), то для анализа принято считать его функцией времени. Если у нас при этом есть некая неоднозначность, то ее устраняют статистически, приводя неоднозначности к однозначным средним величинам с остаточной дисперсией, доверительными интервалами и т.п.

Неверно. Я понимаю, что Вы что-то там прослушали краем уха на лекциях. Но Вы просто ничего толком не поняли.

Во-первых, не все показатели зависят от времени и вообще зависеть от времени и индексировать наблюдения по времени - это совершенно разные вещи. Во-вторых, стат. методы нужны не из-за неоднозначности, а потому, что работаем со случайными переменными. И, конечно, приёмы, которые Вы описали, совершенно не верны в данном случае и применяются для других целей. Не говоря уже про неверность Вашего неформального описания.

> У нас тут есть однозначность и определенность на всем рассматриваемом интервале, значит никакое приведение не требуются.

Какой бред! О какой однозначности Вы говорите? Где здесь детерминированные изменения?

> В общем целом все вышесказанное не запрещает обозвать данные случайной величиной и подвергать данные статистическому анализу произвольной степени извращенности, единственно я так и не понял зачем это нужно, в смысле какие полезные выводы можно из этого получить.

Ага, зачем нужно. Затем, что Вы благодушно прохлопали изменение в данных в 80-м г. и вывели неверное заключение о существенном влиянии аа кампании.

>> Обработка осуществляется с помощью подходящих методов, в частности методов статистики.
> Для чего подходящих?

Для обработки данных.

> Железная логика. Значит случайными мы признаем рассматриваемые данные, чтобы не обращать внимание на статистически малозначимые изменения, а на статистически малозначимые изменения мы не обращаем внимание, потому что признали данные случайными. А случайными мы признаем рассматриваемые данные, чтобы... А вот можно без "чтобы", а для чего?

Для того, чтобы привести в соответствие данные и модель. Ну и для верификации и для проверки гипотез, конечно.

>>Нет, они случайны, потому что изменения продолжительности жизни от года к году диктуются всевозможными факторами, рассматривать которые в совокупности нецелесообразно,
> Кому не целесообразно? Кто такой умный, если интегральный демографический показатель как раз и вводится для того, чтобы учесть и рассмотреть всевозможные факторы?

Редкостная глупость. Если показатель является взвешенной суммой, то он не рассматривает "всевозможные факторы" и "интегральным" от этого не является. И, разумеется, его рассмотрение не является синонимом учёту всевозможных факторов, как и не извиняет от необходимости их учитывать.

Вообще кому Вы рассказываете? ОПЖ - это просто мат. ожидание, не более и не менее, для определённой совершенно частной характеристики. И разумеется, это мат. ожидание не является постоянным во времени, меняясь от года к году под воздействием большого числа факторов. Его не просто целесообразно рассматривать как случайную величину, это вообще единственный возможный образ рассмотрения здесь.

>> которые впрочем не оказывают систематического влияния, но достаточно велики, чтобы вызвать заметные изменения в данных.
> Ну и что, что не оказывают систематического влияния, они от этого перестают быть факторами?

Не перестают.

>>Неверно, в данных - случайные. Модель же может быть аналитической и детерминистической. Но мы рассматриваем данные.
>Данные у нас имманентно случайные? Они случайны в своей сути или мы считаем их таковыми в некоторых случаях, когда, как говорит один наш общий знакомый, действует множество всевозможных факторов, которые не всегда целесообразно учитывать? ;)

Да, данные всегда случайны (содержат воздействие в виде шума).

> Боюсь, что Вы просто никогда не занимались самостоятельным моделированием реального объекта, когда методы выбираются не по шаблону и не по распоряжению руководителя, а исключительно с т.з. их инструментальной ценности для решения конкретной задачи, ради которой моделирование и затевается. Вам это кстати уже не раз на этом форуме говорили, пора бы прислушаться и порефлексировать.

Э, нет, это Вы никогда не занимались анализом данных социальной статистики. Я же этим занимаюсь регулярно. И советы свои оставьте, они просто неуместны. У Вас нет ни профильного образования, ни опыта анализа таких данных, ни каких-либо знаний методов. Так что поучите жену щи варить.

> В данном случае я буду утверждать, что есть как улучшения, так и ухудшения и что можно выявить факторы которые такие явления обуславливают. Считать в ряде случаев такие колебания случайными конечно можно, но считать их имманентно случайными - статистическая метафизика, какими бы мелкими эти колебания не были.

Несистематический разброс является случайным, если он не вызван каким-нибудь сложным детерминистическим механизмом. Систематические же изменения стат. методы, при грамотном применении и достаточном наборе наблюдений, выявляют.