Программное обеспечение статистических методов

В настоящее время статистическая обработка данных проводится, как правило, с помощью соответствующих программных продуктов. Мы не сочли целесообразным приводить ссылки на те или иные пакеты программ по нескольким причинам.

Во-первых, популяции программных продуктов быстро обновляются. Пакеты программ, разработанные 10-15 лет назад, безнадежно устарели. Новые версии, как правило, весьма отличаются от предшественников десятилетней давности. В то же время лучшие книги 40-60-х годов по статистическим методам остаются актуальными и сейчас. Например, монографии [12-14].

Во-вторых, каждый программный продукт обладает определенными достоинствами и недостатками. Как показывает опыт [15], при сравнении нескольких пакетов программ крайне трудно сделать обоснованный вывод о том, какой из них следует предпочесть.

Необходимо отметить, что между математической и прикладной статистикой имеется и с течением времени углубляется разрыв. Он проявляется, в частности, в том, что большинство методов, включенных в статистические пакеты программ (например, в заслуженные Statgraphics и SPSS или в более новую систему Statistica), даже не упоминается в учебниках по математической статистике. В результате разрыва специалист по математической статистике оказывается зачастую беспомощным при обработке реальных данных, а пакеты программ применяют (что еще хуже - и разрабатывают) лица, не имеющие необходимой теоретической подготовки. Естественно, что они допускают разнообразные ошибки. Типовые ошибки при применении критериев согласия Колмогорова и омега-квадрат давно проанализированы в литературе (например, в статье 1985 г. [16] и учебнике [2]). Об удручающих результатах анализа государственных стандартов по статистическим методам управления качеством рассказано в [2].

По оценкам экспертов, распространенные статистические пакеты программ обычно соответствуют уровню научных исследований 60-70-х годов. В них нет большинства статистических методов, включенных в современные учебники [2, 4]. Впрочем, как показывает практика преподавания, студенты и слушатели легко реализуют новые статистические методы с помощью подручных вычислительных средств.