В любой отрасли инвестиции опережают момент получения прибыли, и, значит, надо спрогнозировать, что эта прибыль реально будет. Основной инструмент предсказания в статистике – анализ временных рядов. Биржевые курсы товаров и валют и есть примеры таких рядов. Стоит ли выдавать ипотеку под 2% годовых? С одной стороны, приток желающих увеличится, а с другой стороны, а не съест ли инфляция всю прибыль? Нужен прогноз! Стоит ли мне брать ипотеку под 5%, или подождать, когда она станет 3.5%? Ответы на подобные вопросы можно получить, только проведя анализ статистических данных. Как определить, продаётся товар, или нет? На это вопрос тоже отвечает только статистика. Как повлиял закон о материнском капитале на демографию? Как он повлиял на рынок труда? Как он повлиял на зарплату в детских учреждениях? В какую сторону его корректировать? Стоит покупать доллары и евро? А может, лучше даже не золото, а серебро и палладий?
Сколько будет стоить Айфон 12-й через год? Какова будет цена апельсинового сока этой весной?
Всё это – вопросы статистики. Для того, чтобы на них ответить, нужно делать оценки.
Самая простая оценка – точечная. «Курс доллара завтра будет 66».
Но лучше точечной – оценка интервальная. Она состоит из трёх чисел: верхний предел, нижний предел и вероятность попадания в этот интервал. Допустим: «Курс доллара завтра попадёт в интервал от 64 до 68 рублей с вероятностью 0.7». Интервальная оценка уже несёт гораздо больше информации для принятия решений.
Именно для принятия решений изобрели специальные способы сжатия информации, которые называют статистиками. Вообще, наибольшую трудность в самой статистике представляет многозначность самого слова «статистика». Насчитали около 3000(!) значений(см. учебник Елисеевой по статистике). Произошло это потому, что наука нужна всем, бурно развивалась последние столетия, книги по статистике интенсивно переводили с языка на язык и обратно, в результате накапливались разночтения.
Примеры оценок, которые называют статистиками: среднее арифметическое, дисперсия, стандартное отклонение, медиана, квартиль, интердецильный размах, индекс Пааше, и т.д., и т.п. Каждая из оценок позволяет выпятить одни свойства предмета и убрать в тень другие.
Чтобы принимать верные решения в политике, следует приучить себя мыслить распределениями. Распределения бывают такие: распределение людей по росту, распределение людей по интеллекту, и т.д. По оси иксов откладывается показатель, например, рост, а по оси игреков – число объектов, имеющих этот показатель. Если политик не знает, скажем, распределений своих избирателей по доходам и по интеллекту, то, как он сможет провести избирательную кампанию? Поскольку, как правило, политики это знают весьма приблизительно, то и выборы часто напоминают родео верхом на чёрте.
