Философия (Учебное пособие) - Кохановский Валерий Павлович (книги бесплатно .TXT) 📗
Статистика разрабатывает специальные методы исследования и обработки материала: массовые статистические наблюдения, метод группировок, метод средних величин, метод индексов, балансовый метод, метод графических изображений и др. Важно обратить внимание на то, что статистическая вероятность характеризует непосредственно не отдельное событие, а определенный класс событий.
Вероятность - понятие, которое выражает степень, "меру возможности", дает количественную характеристику осуществимости возможности при данной совокупности конкретных условий. Если вероятность равна единице, то это уже действительность, если она равна нулю - невозможность. Обычно выделяют три концепции вероятности в научном познании - классическую, статистическую и логическую (индуктивную), которая широко используется в вероятностной и индуктивной логике. Понятие "вероятность" является исходным для разработки вероятно
169
стно-статистических методов. Последние основаны на учете действия множества случайных факторов (которые характеризуются устойчивой частотой), сквозь которые "пробивается" необходимость, закономерность. Одна из основных задач теории вероятностей, как науки о массовых случайных явлениях, состоит в выяснении закономерностей, возникающих при взаимодействии большого числа случайных факторов.
Вероятностные методы опираются на теорию вероятностей, которую зачастую называют наукой о случайном, а в представлении многих ученых вероятность и случайность практически нерасторжимы. Более того, именно на базе анализа статистических данных эта теория во многом и была разработана. Как и статистика, теория вероятностей есть наука о закономерностях, характеризующих массовые явления, но не вообще массовые явления, а определенный их класс, специфика которых выражается через представления о случайности. Есть даже представление о том, что ныне случайность предстает как "самостоятельное начало мира, его строения и эволюции".
Категории необходимости и случайности отнюдь не устарели, напротив - их роль в современной науке неизмеримо возросла. Как показала история познания, мы, как считает И. Пригожин, лишь теперь начинаем по достоинству оценивать значение всего круга проблем, связанных с необходимостью и случайностью.
Некоторые ученые (Н. Винер, М. Бунге, Ю. Сачков и др.) полагают, что основное понятие теории вероятностей - "вероятностное распределение". Так, Н. Винер вполне определенно утверждает, что "статистика - это наука о распределении". Понятие "вероятностное распределение" означает, что массовое случайное явление (система из независимых сущностей) разбивается (распадается) на подсистемы, относительный "вес" которых, относительное число элементов в каждой из подсистем весьма устойчиво. Наличие данной устойчивости и соотносится с понятием вероятности. Каждый из элементов характеризуется некоторым общим свойством, значения которого хаотично изменяются при переходе от одного элемента к другому, но относительное число элементов с некоторым заданным значением, - подчеркнем еще раз, - весьма устойчиво.
170
Следует отметить, что понятие "распределение" является центральным не только для теории вероятностей, но и для статистики. Таким оно является в математической статистике как базовой науке, изучающей массивы статистических данных. Применение статистических идей и методов в реальном познании основано на признании фундаментального характера понятия "распределение". Только на основе представлений о распределениях возможны постановка задач и формулировка основных зависимостей в соответствующих научных теориях. Статистические закономерности выражают зависимости между распределениями различных величин исследуемых систем, а также характер изменения этих распределений во времени.
Сегодня среди тех, кто признает принципиальную значимость теоретико-вероятностного стиля мышления и его более значительную общность по сравнению с подходом, основывающимся на принципе жесткой детерминации, распространено убеждение, что мышление, которое не включает в свою орбиту идею случайности, является примитивным (М. Бунге). По аналогии можно сказать, что те исследования (естественнонаучные и социально-гуманитарные), которые не вовлекают в свою орбиту анализ статистических данных, следует также ныне рассматривать как достаточно примитивные.
Вероятностно-статистические методы широко применяются при изучении массовых явлений - особенно в таких научных дисциплинах как математическая статистика, статистическая физика, квантовая механика, химия, биология, кибернетика, синергетика и т.д. В практическом отношении статистический метод обобщения играет наибольшую роль как в научных исследованиях, так и при принятии решений в других областях деятельности.
Последние исследования показали, что при статистическом обобщении не просто постулируют, что заключение правдоподобно, а определяют в количественной мере (в процентах) степень вероятности заключения на основе исследования выборки. Для научных и практических про
171
гнозов такая количественная характеристика имеет особенно важное значение, когда приходится действовать в условиях неопределенности и нестабильности. Статистические законы - законы средних величин, действующие в области массовых явлений, в частности, в атомной физике, в социально-гуманитарных науках.
Вероятностные идеи и методы исследования имеют важное значение для наук об обществе. Вероятность входит прежде всего в статистику как науку о количественных соотношениях в массовых общественных явлениях. Вне обработки статистических данных развитие социальных наук просто невозможно.
Не будет преувеличением сказать, что вхождение вероятности в реальное познание знаменуют великую научную, а точнее говоря - методологическую революцию, благодаря которой стали говорить о вероятностном стиле мышления. Именно в рамках последнего только и возможно адекватное познание сложноорганизованных, самоорганизующихся развивающихся целостных систем.
