СОВРЕМЕННАЯ ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА Дается критический анализ современного состояния прикладной статистики. Обсуждаются тенденции развития статистических методов. 1. Что дает прикладная статистика народному хозяйству? Так называлась статья [1], в которой приводились многочисленные примеры успешного использования методов прикладной математической статистики. при решении практических задач. Перечень примеров можно продолжать практически безгранично. Из работ 1997 г. достаточно сослаться на обобщающую статью В.Г.Горского [2], на диссертацию А.Н.Гуды [3]. По данным Института информации Гарфилда (США) каждая из основополагающих книг В.В.Налимова [4,5] цитировалась не менее 1000 раз (см. также монографию [6, с.270,274,373]). В любом номере журнала "Заводская лаборатория" есть работы, в которых те или иные методы прикладной статистики применяются для решения прикладных задач. Не раз публиковались в нашем журнале и обобщающие статьи [7-9]. Поэтому бесспорно совершенно, что методы прикладной статистики успешно применяются в различных отраслях народного хозяйства, практически во всех областях науки. Согласно докладу [10, с.157-158] в 1988 г. затраты в СССР на статистический анализ данных оценивались в 2 миллиарда рублей ежегодно. Большая практическая значимость прикладной статистики оправдывает целесообразность проведения работ по ее методологии, в которых эта область научной и прикладной деятельности рассматривалась бы как целое, "с высоты птичьего полета". Чтобы иметь возможность обсуждения тенденций развития статистических методов, кратко рассмотрим их историю. 2. Об истории прикладной статистики Типовые примеры раннего этапа применения статистических методов описаны в Ветхом Завете (см., например, Книгу Чисел). С математической точки зрения они сводились к подсчетам числа попаданий значений наблюдаемых признаков в определенные градации. В дальнейшем результаты стали представлять в виде таблиц и диаграмм, как это и сейчас делает Госкомстат РФ. Надо признать, что по сравнению с Ветхим Заветом есть прогресс - в Библии не было таблиц. Однако нет продвижения по сравнению с работами российских статистиков конца девятнадцатого - начала двадцатого века (типовой монографией тех времен можно считать книгу [11], которая в настоящее время еще легко доступна). Сразу после возникновения теории вероятностей (Паскаль, Ферма, 17 век) вероятностные модели стали использоваться при обработке статистических данных. Например, изучалась частота рождения мальчиков и девочек, было установлено отличие вероятности рождения мальчика от 0.5, анализировались причины того, что в парижских приютах эта вероятность не та, что в самом Париже, и т.д. Имеется достаточно много публикаций по истории теории вероятностей, однако в некоторых из них имеются неточные утверждения, что заставило академика Украинской АН Б.В.Гнеденко включить в последнее издание своего курса [12] главу по истории математики случайного. В 1794 г. (по другим данным - в 1795 г.) К.Гаусс разработал метод наименьших квадратов, один из наиболее популярных ныне статистических методов, и применил его при расчете орбиты астероида Церера - для борьбы с ошибками астрономических наблюдений [13]. В 19 веке заметный вклад в развитие практической статистики внес бельгиец Кетле, на основе анализа большого числа реальных данных показавший устойчивость относительных статистических показателей, таких, как доля самоубийств среди всех смертей [14]. ............