Конспект по юридической статистике

Предметом статистики является количественная характеристика качественного содержания массовых общественных явлений и его изменение. Необходимо подчеркнуть термин «изменение», так как он содержит в себе указание на две важнейшие характеристики предмета статистической науки. Во-первых, чтобы исследовать изменение явления, необходимо иметь сведения о первоначальном состоянии явления. То есть, предмет статистики включает в себя анализ количественного выражения общественных явлений: его корректного получения с помощью статистического наблюдения и его обработку посредством специальных статистических методов. Во-вторых, изменение явлений, как предмет статистики, подразумевает наличие изменчивости (вариации) у исследуемых явлений.
Таким образом, можно выделить основные черты предмета статистического изучения:
1) единая структура предмета (сочетание постоянных и пертурбационных причин);
2) устойчивость предмета, так как факторы, влияющие на изучаемое явление либо постоянные, либо пертурбационные и подчиняются общему для всех закону случайных величин;
3) двойственная природа предмета, выражающаяся в устойчивом воздействии на него постоянных и пертурбационных причин в независимости друг от друга.
Статистической наукой разработаны специальные методы, приемы способы исследования, соответствующие сложной природе объекта исследования.
В соответствии с этапами статистического исследования (см. выше) все методы можно разделить на пять больших групп.
Этапы статистического наблюдения
Методы, применяемые на каждом этапе
Статистическое наблюдение
Метод массового статистического наблюдения и другие
Метод индивидуальных отклонений
Сводка полученных данных
Метод группировок
Метод вторичной группировки
Метод обобщающих показателей и другие
Статистический анализ
Балансовый метод
Индексный метод
Метод моментов
Метод главных компонент (переход от многомерного анализа к линейным комбинациям центрированных признаков)
Методы дедукции и индукции
Методы кластерного анализа или метод таксономии (вариационные и агломеративные методы, методы последовательного формирования кластеров; метод дальнего соседа и др.)
Метод наименьших квадратов
Метод скользящей средней (для динамических рядов)
Методы факторного анализа (например, центроидный) и другие
Метод максимального правдоподобия (оценка параметров распределения)
Метод Монте-Карло (метод статистических испытаний)
Метод параллельных рядов (проверка на наличие связи между рядам данных)
Робастные методы (для симметричных распределений, например, П.Хубера; для ассиметричных – джеккнайф-оценка и т.д.)