- •Математическая статистика для психологов
- •Предмет и содержание курса, взаимосвязь курса со смежными дисциплинами, его значимость для профессиональной подготовки выпускников
- •Стохастичность и вероятность Стохастический характер реальности
- •Современное философское понимание вероятности
- •Роль математики в развитии понятия о вероятности
- •Вероятность как мера случайности
- •Предмет теории вероятностей
- •Определения понятия вероятности
- •Случайные события
- •Классическое определение вероятности
- •Геометрическое определение вероятности
- •Статистическое определение вероятности
- •Субъективная вероятность
- •Алгебра случайных событий
- •Аксиомы алгебры случайных событий
- •Отношения между случайными событиями
- •Простейшие свойства вероятности, помогающие их вычислять
- •Условная вероятность, независимые события и формула умножения вероятностей
- •Формула сложения вероятностей
- •Случайные величины Понятие функции в математике
- •Понятие случайной величины
- •Типы случайных величин
- •Закон распределения случайной величины
- •Ряд распределения дискретной случайной величины
- •Функция распределения случайной величины и её свойства
- •Плотность распределения вероятностей случайной величины
- •Математическое ожидание случайной величины и его свойства
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины с конечным числом значений
- •Математическое ожидание дискретной случайной величины с бесконечным числом значений
- •Математическое ожидание непрерывной случайной величины
- •Свойства математического ожидания
- •Дисперсия случайной величины и его свойства
- •Свойства дисперсии
- •Другие характеристики центральных тенденций и изменчивости распределений случайных величин
- •Медиана
- •Квантили
- •Характеристики формы распределения случайной величины Понятие моментов случайной величины и z-оценки
- •Коэффициент асимметрии случайной величины
- •Эксцесс случайной величины
- •Совместные распределения случайных величин
- •Ряд распределения двумерной дискретной случайной величины
- •Плотность распределения для двумерной непрерывной случайной величины
- •Зависимые и независимые случайные величины
- •Понятие ковариации двух случайных величин и его свойства
- •Коэффициент корреляции двух случайных величин и его свойства
- •Законы больших чисел
- •Сходимость по вероятности
- •Неравенства Чебышева
- •Теорема Бернулли
- •Центральная предельная теорема
- •Понятие нормального распределения
- •Стандартное нормальное распределение
- •Правило трёх сигм
- •Нормальное распределение в реальном мире
- •Функция Лапласа
- •Вероятность попадания значения нормальной случайной величины в заданный промежуток
- •Вероятность отклонения значения нормальной случайной величины от математического ожидания
- •Прикладная статистика в психологии Происхождение и история статистики
- •Современное понимание статистики
- •Общее представление о прикладной статистике
- •Основные разделы прикладной статистики
- •Прикладная статистика как способ проверки вероятностных моделей
- •Специфика использования прикладной статистики в психологии
- •Стандарты обработки данных, нормативы представления результатов анализа данных в научной психологии
- •Шкалы измерений, связи и зависимости Научное знание и задачи науки
- •Моделирование в науке
- •Признаки и переменные
- •Понятие измерения в современной науке
- •Мера, метрика, показатель
- •Шкалы измерений, типы данных и переменных
- •Графическое представление данных
- •Зависимые и независимые переменные. Связи и зависимости: причинная и функциональная.
- •Понятие анализа данных, его цели и задачи. Связь анализа данных со статистикой
- •Описательная статистика Понятие описательной статистики
- •Ряд распределения
- •Полигон частот. Выборочная функция распределения и гистограмма.
- •Средние характеристики и характеристики рассеяния рядов распределений
- •Аналитическая статистика Понятие аналитической статистики, её составляющие
- •Выборочный метод в прикладной статистике Выборка как модель генеральной совокупности. Цели и задачи выборочного метода.
- •Статистическое понимание случайной выборки
- •Основные этапы формирования выборки
- •Единица отбора выборки
- •Определение объема выборки
- •Типы выборки и методы отбора Многоступенчатая и одноступенчатая выборки
- •Случайные и неслучайные выборки
- •Выборки для психологических исследований
- •Эмпирическая функция распределения и её свойства
- •Статистические оценки параметров генеральной совокупности
- •Параметры генеральной совокупности и выборочные статистики
- •Понятие точечной оценки и её свойства
- •Выборочное среднее как статистическая оценка среднего в генеральной совокупности
- •Статистическая оценка генеральной дисперсии
- •Статистическая оценка вероятности или генеральной доли
- •Понятие интервальной оценки
- •Доверительный интервал и доверительная вероятность
- •Основные задачи интервального оценивания
- •Доверительный интервал для математического ожидания при известном стандартном квадратичном отклонении
- •Доверительный интервал для математического ожидания при неизвестном стандартном квадратичном отклонении
- •Доверительный интервал для генеральной доли
- •Проверка статистических гипотез Понятие статистической проверки гипотез, её цели, задачи и основные понятия
- •Статистический критерий для проверки статистической гипотезы
- •Критическая область критерия: односторонняя и двусторонняя
- •Основной принцип проверки статистической гипотезы
- •Этапы проверки статистических гипотез, минимальный уровень значимости
- •Проверка статистической гипотезы о среднем
- •Проверка статистической гипотезы о равенстве средних
- •Проверка статистической гипотезы о генеральной доле
- •Проверка статистической гипотезы о равенстве долей или вероятностей
- •Программное обеспечение прикладной статистики Информационные технологии расчётов в электронных таблицах (пример - Microsoft Excel)
- •Статистические функции и их использование в Microsoft Excel
- •Построение диаграмм и графиков в Microsoft Excel
- •Информационные технологии статистической обработки данных
Современное философское понимание вероятности
Философская интерпретация понятия вероятности на протяжении столетий является предметом острых философских споров. В 20 веке теория вероятностей получила строгое аксиоматическое построение на основе теории множеств в работах российского математика А.Н. Колмогорова. Но в рамках самой этой теории не решается вопрос о характере интерпретации понятия вероятности, таких интерпретаций любой математической теории может быть не одна, а много.
В работах классиков теории вероятностей, особенно Я. Бернулли и П. Лапласа, была сделана попытка дать интерпретацию понятия вероятности с позиции механистического мировоззрения.
Основополагающим принципом этого мировоззрения был принцип детерминированности и предопределенности явлений и процессов действительности, для теоретического обоснования которого много сделал и творец теории вероятностей Лаплас.
Детерминизм (от лат. determino — определяю) – это философское учение об объективной закономерной взаимосвязи и взаимообусловленности явлений материального и духовного мира. Центральным ядром детерминизма служит положение о существовании причинности, т.е. такой связи явлений, в которой одно явление (причина) при вполне определённых условиях с необходимостью порождает, производит другое явление (следствие).
Механистический принцип детерминизма несовместим с признанием объективного существования случайности, возможности, вероятности. Эта несовместимость привела классиков теории вероятностей к выводу: областью существования вероятности является сфера человеческого сознания, а не объективная реальность. Именно в работах классиков теории вероятностей уже достаточно резко выявились тенденции рассматривать вероятность как характеристику неполноты нашего знания, как характеристику умозаключения, производимого в условиях неполной информации о предмете. Вероятность трактуется только как степень достоверности знания, если под достоверностью понимать высшую обоснованность истинности некоторого знания.
Такая трактовка природы вероятности отстаивалась в 19 веке Дж. Булем, Л. Морганом, У. Джевонсом. В 20-м веке она нашла свое выражение в концепциях субъективной и логической вероятности. Субъективная вероятность по Э. Борелю, Ф. Рамсею и Л. Севиджу – это мера уверенности субъекта в достоверности знания, зависящая от его, субъекта индивидуальных качеств. Концепция логической вероятности Д. Кейнса, Г. Джеффриса и Р. Карнапа предполагает, что вероятность выражает не зависящую от опыта степень подтверждения одного суждения другими суждениями, степень или уровень подтверждения какой-то гипотезы некоторым множеством данных, независимых от практики.
Принципиальным недостатком домарксистского детерминизма было то, что он ограничивался одной непосредственно действующей причинностью, к тому же трактуемой чисто механистически. Такой детерминизм отрицал объективную природу случайности, вероятность выводилась за пределы детерминизма, статистические связи принципиально противопоставлялись материальной детерминации явлений. Связанный с метафизическим материализмом домарксистский детерминизм не мог быть последовательно реализован в ряде важных отраслей науки о природе, в особенности, в биологии, социальной сфере, в психологии, в изучении сознания.
Иное представление о детерминизме было предложено в марксистской философии, которая признаёт закономерный характер общественной жизни и социальных процессов. Это, однако, не означает, что ход истории предопределён заранее и осуществляется с фатальной необходимостью. Законы общества, определяя основную линию исторического развития, вместе с тем не предопределяют многообразия деятельности каждого отдельного индивида. В общественной жизни постоянно складываются различные возможности, осуществление которых во многом зависит от сознательной деятельности людей. Детерминизм в марксистском понимании не только не отрицает свободы, но, напротив, предполагает способность человека к выбору мотивов и целей деятельности. Тем не менее, марксизм в социальной сфере существенно принижал роль случайности в развитии общества, потому что предполагал, что такое развитие с неизбежностью проходит ряд общественно-исторических формаций (первобытнообщинный строй, рабовладельческий, феодальный, капиталистический и коммунистический из двух стадий – социализма и коммунизма), а определяет это развитие практически полностью борьба классов. В результате инициативы отдельных индивидов, даже руководителей государств, не могут сильно изменить исторический процесс в соответствии с марксистской концепцией. Практика показывает, что историческое развитие определяется существенно большим набором факторов и не является столь определённым движением от низших общественно-исторических формаций к высшим. Однако ценность марксизма в том, что его концепция показала принципиальную возможность наличия социальных закономерностей в сложных и неоднозначно развивающихся, стохастических социальных процессах.
Широкое распространение и использование вероятностно-статистических идей в науке, особенно в теоретических построениях физики, породило представление о том, что вероятность связана со свойствами не субъективных, а объективных процессов. Так, у Я. Бернулли есть попытки связать вычисление вероятности события с определением его частоты. Эта идея, развиваемая многими мыслителями, послужила в дальнейшем Р. Мизесу и Г. Рейхенбаху основанием для создания частотной интерпретации вероятности, позднее названной статистической интерпретацией вероятности.
Согласно такой интерпретации вероятность есть частота, с которой осуществляется некоторое событие в массовом случайном явлении, т.е. в большом числе однородных явлений, повторяющихся в относительно неизменных условиях. Основная проблема, возникающая при статистической интерпретации вероятности, – это отсутствие связи абстрактного математического объекта – вероятности – с относительной частотой осуществления некоторого события. Эта связь интуитивно очевидна, но логически недоказуема, а потому статистическая интерпретация вероятности оставалась довольно спорной.
В начале 20 века статистическая интерпретация вероятности постепенно уступила место в развитии вероятностно-статистических представлений строгому аксиоматическому построению теорий, определение исходных понятий в которых основано на системе аксиом. Большой заслугой в этом было открытие такой системы аксиом вероятности российским математиком А.Н. Колмогоровым. В его аксиоматической теории вероятность не отождествляется с эмпирически фиксируемым явлением, а определяется как частный случай меры множества. Вопрос о природе вероятности остался вне рассмотрения математики как философско-мировоззренческий.
И, тем не менее, в понятии “вероятность” нашли отражение объективные характеристики явлений и процессов действительности. В статистической и квантовой механике, современной ядерной физике применение вероятностно-статистических идей и методов обусловлено природой самих объектов изучения.
Современная философская интерпретация понятия вероятности включает два аспекта: а) онтологическое определение вероятности как характеристики объективного мира и б) логико-гносеологическую интерпретацию как степени подтверждения знания фактами или другими знаниями.
Вероятность является всеобщей характеристикой процесса развития и поэтому понятие вероятности обретает статус философской категории. Вероятность в философии интерпретируется на основе категорий возможности и действительности, необходимости и случайности, определенности и неопределенности, единичного и общего, понимаемых как отражение всеобщих свойств материальной действительности. Таким образом, вероятность интерпретируется свойствами самой действительности, рассматривается как мера действительности в возможном или как мера необходимости в случайном.
Возможность – это философская категория, отражающая совокупность материальных предпосылок, развитие которых обусловливает возникновение того или иного явления. Если категория возможности отражает существование будущего явления в настоящем в виде тенденций, предпосылок, “зерен” будущего, то категория действительности отражает актуальное существование явления во всем богатстве его признаков. Обе категории отражают важные стороны процесса движения и развития. Новое, прежде чем появиться в действительности, существует как возможность, предпосылка в недрах старого. Каждый объект имеет всегда несколько возможностей своего изменения – спектр возможностей. Превращение в зависимости от условий какой-либо из возможностей в действительность делает невозможным (для данного объекта в данных условиях) реализацию какой-либо другой возможности.
Вероятность в философско-мировоззренческом понимании есть категория, которая отражает меру развития конкретной возможности, объективный количественный показатель степени ее превращения в действительность. Пока возможность не превратилась в действительность эту возможность можно оценить с помощью меры случайности, т.е. вероятности. После реализации конкретной возможности в действительность случайность становится определённостью, и вероятность такого события в математике считается равной 1.
В современной философии детерминированность и предопределенность явлений и процессов действительности уже не является основополагающим принципом. Признаётся и стохастический, вероятностный характер явлений и процессов действительности как не менее значимый принцип её оценки. Более того, в стохастических явлениях и процессах современные философы признают наличие закономерностей, которые проявляются иначе, чем в детерминированном мире, но тем не менее, могут считаться вполне обоснованными. Существенное влияние на изменение философских представлений о вероятности оказала математика, внутри которой понятие вероятности развивалось от интуитивных суждений до строгого определения в рамках аксиоматической теории.
