Слово о философии Мысли. Тезисы. Статьи.

Эксплицировано системное содержание базовых понятий стохастического способа мышления, таких как «распределение», «неопределенность), «статистическая закономерность». Раскрыта специфика стохастической упорядоченности явлений. Дана трактовка статистических закономерностей в качестве особой формы реализации системной детерминации явлений.

С идеей стохастичности связана в современной науке методологическая ориентация, в рамках которой вырабатываются принципы и подходы исследования сложных объектов, подчиняющихся статистическим законам. Среди методологов науки пользуется широким признанием трактовка стохастичности как способа реализации необходимо-случайной детерминированной связи между множеством явлений [1]. Сегодня, однако, становится все более ясным, что истолкование стохастичности на базе представлений о специфическом характере детерминированности массовых явлений — это лишь первый шаг конституирования стохастического подхода в качестве самостоятельного познавательного средства. Накопленный в современной науке теоретический материал позволяет существенно расширить концептуальный аппарат обоснования стохастического стиля мышления. Плодотворный путь такого расширения связан с. привлечением круга идей, охватываемых принципом системности. В предлагаемой статье принцип системности рассматривается как методологический регулятив экспликации системного содержания базовых элементов стохастического способа мышления. Соответствующая экспликация намечает исходный пункт трактовки статистических закономерностей в качестве особой формы реализации системной детерминации объектов.

В современной науке знание о стохастической (статистической) закономерности репрезентируется моделями распределений. На математическом языке такая закономерность описывает зависимость одних распределений случайной величины от других и их изменения во времени. Из математической статистики известно, что распределение представляет собой особую форму интеграции некоторых элементов, которые трактуются в качестве случайных событий. Случайность вводится в распределение как продукт несистематического действия побочных факторов. Вместе с тем, действие таких факторов описывается моделями математической статистики как нивелирующееся в массе событий. В силу этого распределение дает возможность уловить определенность случайных изменений и выразить ее в устойчивой частоте признаков. Так, закон биноминального распределения определяет вероятность того, что некоторое событие А наступит ровно k раз. Формула этого закона принимает следующее выражение: P_n(k) = C^k-p^k-qⁿ~^k. Аналогичным образом устанавливаются другие законы распределений, фиксируя различные факторы группировок случайныхсобытий (например, редкость событий и их малую вероятность, симметричность плотности отклонений и т. п.) - Соответственно, формулируются законы распределения Пуассона, Гаусса и т. д.

В методологическом плане важно отметить, что объект знания, фиксируемый понятием «распределение», может быть выделен из различных целостностей и разнообразной среды, и, в принципе, объекты статистической совокупности могут принадлежать различным в качественном отношении уровням и областям действительности. Однако произвольная совокупность явлений или фактов, выбранная, скажем, по признаку пространственной смежности, не может служить основанием для изучения стохастической закономерности. Напротив, объединение случайных событий базируется на учете весьма общих, своего рода фундаментальных для данного случайного распределения признаков или параметров. Зачастую выбор таких признаков оказывается непростым делом и требует применения иных, нестатистических средств анализа с целью нахождения общей основы статистической совокупности (ею может быть структура объекта, влияние природы некоторого объемлющего целого, например, типа хозяйственного механизма и др.).

Продвижение знания к установлению вида распределения связано с использованием сложной методологической техники, в основе которой лежат способы стохастического обобщения. Соответствующие приемы разрабатываются в рамках теории оценки и теории испытания статистических гипотез. Теория оценки позволяет определить показатель генеральной совокупности, к которой, вероятно, принадлежат параметры изучаемой совокупности, рассматриваемой как частичная выборка. При этом либо устанавливают конкретное значение параметра, что называется оценкой точки, либо оценивают интервал, в котором, как мы полагаем, заключены параметры совокупности. Это называется оценкой интервала. В теории статистики разработаны, различные критерии оценок [2].