Математические методы в истории. Комментарии Статистические методы в исторических исследованиях
Мера вариации элементов, при которых данный процесс протекает нормально, не меняя своей качественной сущности. * * * Применение математико-статистических приемов в истори- ческой науке имеет давние корни. Первые опыты в этом направ- лении в России начались в конце XIX в. на основе использова- ния данных земской статистики. В работах А.Кауфмана, И.Лу- чицкого, Н.Любовича, Н.Нордмана, опубликованных в начале XX века, содержится не только пример использования статистиче- ских методов, но и первые попытки теоретического осмысления трудностей и преимуществ взаимодействия истории и математи- ки. Эта традиция не была прервана революционными потрясе- ниями 1917 г. и разнообразие методических подходов отличает труды историков 20-х гг. Интересные работы были созданы Г.Баскиным, Л..Крицманом, И.Росницким по проблеме социальной дифференциации, оригинальные гипотезы высказаны В.Анучи- ным, Л..Чижевским о цикличности исторических "всплесков" ак- тивности (восстаний, массовых забастовок, войн, межнациональ- ных конфликтов и т.п.) в связи с солнечной активностью и др. Превращение истории в классовую, партийную науку, вы- полняющую в значительной степени социальный заказ, посту- павший от правящих структур, привело ее к описательности и подчинило концепции детерминированности исторического про- цесса, заложенной в "Кратком курсе истории ВКП(б)". Есте- ственно, в этот период находили применение лишь те методы и приемы исследования, которые помогали в достижении идеоло- гических целей. Дольше всего, пожалуй, математические при- емы исследования в этих условиях продержались в археологии (см. работы А.Арциховского, М.Грязнова, П.Ефименко). Новый этап наступил на рубеже 50-60-х гг. Он связан с по- явлением в СССР электронно-вычислительной техники. Особен- ностью этого времени является публикация работ, в большей 9 мере посвященных демонстрации возможностей ЭВМ при обра- ботке больших массивов информации, чем решению конкретно- исторических задач. Внедрение ЭВМ дало возможность обратиться к массовым источникам, в которых историки тех лет видели путь преодоле- ния описательности и субъективизма исторической науки. Сре- ди наиболее значимых трудов этого периода - статьи и моногра- фии В.Устинова, ЛКовальченко, Ю.Кахка и др. Расширение крута проблем, решаемых с помощью математи- ческих методов и ЭВМ, постепенное накопление опыта в этой сфере, совершенствование приемов и техники обработки истори- ческой информации позволило со второй половины 60-х гг. сосре- доточиться на решении задач исторической науки. Здесь выделя- ются труды И.Ковальченко и Л.Милова по истории формирования Всероссийского аграрного рынка, В.Дробижева и А.Соколова по ис- тории рабочего класса, К.Хвостовой по социально-экономическим явлениям средневековья, Г.Федорова-Давыдова по археологии и тд. Застойный период ознаменовался критикой историков, оперирующих математическими приемами. Во-первых, это было связано с победой консервативного направления политики, а следовательно с усилением идеологического давления на все стороны жизни, в том числе и на развитие исторической науки. Во-вторых, критика имела под собой почву в лице историков- конъюнктурщиков, обратившихся к "модным" методам без долж- ной необходимости и обоснованности. Все это вызвало к жизни работы популяризаторского характера, целью которых было до- казательство важности и полезности для исторической науки со- трудничества с математикой. Наиболее рельефно эта тенденция проявилась в работах Б.Миронова, З.Степанова, Т.Славко, ряде историографических обзоров. Однако именно в 60 - 80-е годы был накоплен огромный опыт применения математических методов и ЭВМ в истори- 10 ческой науке. С их помощью производится сравнительный анализ влияния различных факторов на исторический процесс, измеря- ется зависимость между признаками различных явлений, про- веряется достоверность информации исторических источников, устанавливается их подлинность, доказывается авторство. Ма- тематика позволяет восстанавливать утраченную источниковую информацию, вводить в научный оборот новые документальные комплексы. На основе количественных приемов исследуется ти- пология событий и социальных сил исторического процесса, его экономические характеристики. В связи с этим надо отметить труды Л.Ковальченко, Л.Бородкина, К.Литвака, Н.Селунской, Т.Славко, И.Гарсковой и ряда других современных исследо- вателей. В настоящее время историческая наука довольно широко пользуется математико-статистическими приемами, чему в зна- чительной мере способствует компьютеризация рабочего места исследователя. В связи с этим наиболее актуальными считаются две проблемы - расширение математического инструментария за счет внедрения в историографию методов математической логи- ки, теории информации, теории графов и т.д. Вторая проблема - хранение исторической информации при помощи ЭВМ, проблема создания баз и банков данных машиночитаемой информации по определенным историческим темам, периодам, регионам. Задача данного учебного пособия сводится к ознакомлению студентов с теми математическими методами, которые они могут применить в своих учебных исследованиях, на уровне курсовых и дипломных работ без специальной математической подготовки, без привлечения сложной электронно-вычислительной техники, а также помогут в будущей профессиональной деятельности. 11 ДОПОЛНИТЕЛЬНО ПО ТЕМЕ ЧИТАЙТЕ: 1. Барг М.А. Категории и методы исторической науки. - М, 1984. 2. Бородкин Л.И. Методологические проблемы применения математических методов в историко-гуманитарных исследова- ниях//Математизация современной науки: предпосылки, про- блемы, перспективы. - М., 1986. С.130-139. 3. Ковальченко И.Д. Методы исторического исследования. - М.,1987. 4. Математические методы в исследованиях по истории СССР. Библиографический указатель отечественной литературы 60-80-х гг. - Свердловск, 1989. 5. Миронов Б.Н., Степанов З.В. Историк и математика,- М.1975. 6. Славко Т.И. Математико-статистические методы в исто- рических исследованиях.- М., 1981.- С.З - 29. 7. Устинов В.А., Фелингер А.Ф. Историко-социальные ис- следования: ЭВМ и математика.- М., 1973. 12 Лекция 2. ГРУППИРОВКИ В ИСТОРИЧЕСКОМ ИССЛЕДОВАНИИ. Познание человеком окружающей действительности начи- нается с конкретных вещей и явлений, которые представляются существенными сами по себе, независимо друг от друга. Углуб- ление знаний раскрывает взаимосвязь предметов и явлений и в их массе обнаруживаются общие типы, общие законы путем "сглаживания" индивидуальных особенностей. Познание истори- ческой реальности также начинается со знакомства с конкрет- ными фактами, процессами, явлениями, которые первоначально кажутся сугубо индивидуальными и неповторимыми. Каждый факт, каждое действующее в истории лицо ха- рактеризуется уникальным набором признаков, однако в про- цессе изучения выявляется общность в показателях. Либо повто- ряются или слабо различаются значения одних и тех же призна- ков разных явлений, либо повторяется или слабо различается на- бор признаков рассматриваемых явлений. Эта общность позво- ляет ряд явлений объединять в одну группу. Какую бы совокуп- ность объектов мы не рассматривали, ее всегда можно разбить на группы по сходству признаков. Так, при всей неповторимости каждого человеческого лица в совокупности можно выделить ти- пы (монголоидный, приветливый, овальный...) Изучая явления прошлого по первичным статистическим данным, историк сталкивается с неупорядоченной последова- тельностью чисел, показателей, характеризующих тот или иной аспект явления или процесса. Одним из наиболее распространен- ных приемов представления совокупности разрозненных данных в удобной для восприятия форме выступает группировка. Она яв- ляется основным начальным этапом обработки данных источни- ка, фундаментом для большинства других приемов математико- статистического анализа. 13 Метод группировки заключается в разбиении исходной сово- купности данных на группы, каждая из которых объединена общим» показателями. Различия между единицами одной группы должны быть меньше, чем различия между единицами разных групп. Сгруппированные данные представляются в виде таблиц или графиков. Это позволяет охарактеризовать как в целом из- учаемую совокупность, так и ее части; обнаружить и зафиксиро- вать связи между признаками; обеспечить наглядность и ком- пактность материала. Имеющийся в распоряжении исследователя набор чисел на- зывается статистической совокупностью. Количественные показа- тели, характеризующие рассматриваемый признак и прини- мающие различные значения - вариантами или переменными. Так, например, личные карточки студентов исторического фа- культета КГУ с указанием их возраста выступают в качестве ста- тистической совокупности. Возраст - рассматриваемый признак, а конкретные его значения относительно каждого студента - вариан- ты или переменные. Одна и та же варианта статистической сово- купности может встречаться несколько раз. Величина, показы- вающая сколько раз (как часто) встречается то или иное значение переменной называется ее частотой. Допустим, в анализируемой совокупности 38 студентов в возрасте 23 лет. Это значит, что частота признака "возраст" при переменной "23" равна "38". Здесь надо отметить, что не только сгруппированные дан- ные оформляются в таблицы. На этапе формализации содержа- тельной стороны источника, когда выделены интересующие ис- следователя признаки, их конкретные значения можно заносить в таблицу. Например, изучая агитационные листовки 60 - 70-х годов XX века, призывающие голосовать за того или иного рабо- чего-кандидата в депутаты, можно выделить следующие характе- ристики: пол; возраст; место рождения; стаж трудовой дея- тельности; уровень образования; партийность и др. Эти характе- 14 ристики выступают признаками изучаемого явления (в данном случае - общественно-политической активности рабочего класса) и могут выполнить роль табличных граф. Заполняется такая таблица по мере поступления информации, по мере знакомства с историческим источником. Ее построение является первым этапом статистического изучения вариации признака (признаков). Сведения источника, систематизированные в возрастающем или убывающем порядке и оформленные в виде таблицы назы- ваются ранжированным рядом. Для того, чтобы сведенные в таблицу данные не теряли своего значения, а использование таблицы имело смысл, необхо- димо соблюдать определенные правила при составлении (постро- ении) таблиц. 1. Каждая таблица должна иметь свой заголовок. При мини- мальном количестве слов он должен полностью отражать внут- реннюю структуру таблицы. 2. В одной таблице не должно быть много признаков. Важно помнить, что чем меньше признаков, характеристик сведено в од- ну таблицу, тем выше ее наглядность, проще анализ, представ- ленных данных. 3. Не строить громоздких таблиц. Нет необходимости каж- дой варианте признака выделять отдельную графу таблицы. Це- лесообразно объединять несколько граф в одну под названием "прочие", при том, что эта графа не будет охватывать более 0,1 от общего числа наблюдений. 4. Не путать употребление "итого" и "всего". "Итого" вы- ступает итогом для определенной части совокупности, а "всего" является итогом для совокупности в целом. 5. Громоздкие числа принято округлять. Напомним арифметические правила: если округляется циф- ра больше 5, то округление идет в сторону увеличения числа: 2,27 при округлении - 2,3; если округляется цифра меньше 5, то 15 - в сторону уменьшения: 2,23 при округлении - 2,2; если округ- ляется 5, то округление идет к четной цифре: 2,55 при округле- нии 2,6, а 2,45 при округлении - 2,4. 6. Каждая клеточка таблицы должна соответствовать опре- деленному числу. Если в распоряжении исследователя нет сведе- ний по какому-то параметру, то рекомендуется ставить или прочерк (-) или троеточие (...). 0.0 Если сведения есть, но выражены крайне ма- лой величиной, то в таблицу вносится 0,0. (X) Если какое-либо значение получено исследова- телем, автором таблицы в результате приближенных, условных вычислений, то оно должно быть заключено в круглые скобки. X? Если исследователь сомневается в достоверно- сти значения того или иного параметра, взятого из источника, то рядом с сомнительным пока- зателем ставится вопросительный знак. Следует избегать включения в таблицу простых дробей. Они с трудом воспринимаются, плохо читаются. Целесообразно по- строить две таблицы - для числителей и знаменателей отдельно. 7. Таблицы сопровождаются сносками и примечаниями. Сноски относятся к части таблицы - строке, столбцу, клетке - и указывают на ограниченные обстоятельства, которые надо иметь в виду при чтении отмеченных фрагментов таблицы. Примечания относятся к таблице в целом. Чаще всего в них указывается ис- точник информации. Если таблица авторская, следует указывать "Составлено по данным:..." Если таблица взята в готовом виде, то указывается источник информации. 16 Признаки, положенные в основу составления таблицы, могут быть дискретными, т.е. принимающими только целые зна- чения и непрерывными, если отдельные их значения могут отли- чаться друг от друга на сколь угодно малую величину. Примером дискретного признака может служить количество детей в семье, а непрерывного - стаж работы. В практике исторических исследований чаще используют таблицы с интервальной разбивкой признака, т.к. даже дискрет- ные по сути признаки обладают таким количеством вариант, что составленная по ним таблица нарушает правило N 3, поскольку число групп в дискретном вариационном ряду должно опреде- ляться числом реально существующих значений признака. Для того, чтобы не потерять информацию и в то же время составить компактную таблицу используют интервальные ряды. Здесь перед исследователем возникает проблема определения границ интервалов. Необходимо найти оптимальное число групп, количество интервалов признака и установить размер интервалов. Решение этой задачи зависит от степени однородности рассмат- риваемой совокупности. В том случае, если совокупность однородна, рекомендует- ся брать равные интервалы. Необходимо помнить, что при опи- сании тенденции в распределении переменных признака ин- тервалы лучше укрупнить. В том случае, когда значение имеют конкретные данные относительно каждой группы, интервалы имеет смысл сделать небольшими. Таким образом, выбор интер- валов зависит от свойств изучаемого процесса или явления и от цели работы, вопрос этот решается содержательным, качествен- ным анализом и зависит от профессиональных навыков историка. Однако, существует несколько формальных способов опре- деления оптимальной величины интервала, т.е. такого его значе- ния, при котором просматривалась бы специфика явления и в 17 то же время группировка не была бы громоздкой. Наиболее про- ста в употреблении формула, предложенная Г.Стерджессом: где К - величина интервала; Хmах - наибольшее значение признака; Хmin - наименьшее значение признака; п - число элементов совокупности. Разберем применение формулы. Дано: 100 рабочих со стажем от 1 до 42 лет. Определить оптимальную величину интервала для группировки рассматри- ваемой совокупности по стажу. Таким образом, оптимальной величиной интервала является 5,5 и группировка примет следующий вид: стаж 1 -6,5 6,5 - 12 ... Пользуясь данными, группировка которых произведена ста- тистиками-профессионалами, мы должны знать, что разбиение группировочного признака ими выполняется таким образом, что- бы распределение частот в каждой группе было примерно рав- ным. В решении многих задач историку предпочтительнее пользоваться первичными, несгруппированными материалами, производя группировку и перегруппировку данных самостоя- тельно, в соответствии с целью своего исследования. Границы интервалов для дискретных признаков устана- вливаются без совпадения крайних показателей смежных ин- тервалов. Так, например, группировка количества учащихся в классе должна выглядеть примерно так: 9 - 15; 16 - 22; 23 - 28... 18
Требования государственного образовательного стандарта (ГОС) по специальности – история СТУДЕНТ: Умеет на научной основе организовать свой труд,владеет методами сбора, хранения и обработки информации, применяемыми в его профессиональной деятельности, Способен, учитывая современное состояние науки и изменяющуюся социальную практику, к переоценке накопленного опыта, умеет приобретать новые знания. Способен к проектной деятельности в профессиональной сфере на основе системного подхода, умеет строить и использовать модели для описания и прогнозирования различных явлений, осуществлять их качественный и количественный анализ.
Требования государственного образовательного стандарта (ГОС) по специальности – история (продолжение) Способен поставить цель и сформулировать задачи, связанные с реализацией профессиональных функций, умеет использовать для их решения методы изучаемых им наук. Владеет общей и частной методиками в профессиональной сфере. Умеет планировать собственную деятельность, ориентироваться в специальной литературе Обладает углубленными знаниями в сфере профессиональной специализации, владеет современной методологией и методикой решения профессиональных задач Способен формировать собственные исследовательские программы в сфере профессиональной специализации.
Принципы построения курса «Математические методы в исторических исследованиях» Курс «Математические методы в исторических исследованиях» является составной частью целостной методологической подготовки студента-историка. Это вытекает из системного понимания предмета методологии исторической науки, включающего в себя: 1) учение о способах понимания истории, связанного с социальной методологией, философией истории, изучением исторических теорий; 2) учение о способах получения исторического знания – методологии исторического познания, тесно связанного с историографией исторической науки; 3) учения о способах исторического исследования - методологии исторического исследования; 4) учения о системе исторических методов – обоснования, обобщения, описания, объяснения природы общеисторических и частно - научных методов.
Принципы построения курса «Математические методы в исторических исследованиях» Это вытекает из системного понимания предмета методологии исторической науки, включающего в себя: 1) учение о способах понимания истории, связанного с социальной методологией, философией истории, изучением исторических теорий; 2) учение о способах получения исторического знания – методологии исторического познания, тесно связанного с историографией исторической науки; 3) учения о способах исторического исследования - методологии исторического исследования; 4) учения о системе исторических методов – обоснования, обобщения, описания, объяснения природы общеисторических и частно - научных методов.
Задачи курса Студент должен знать и владеть: понятийным аппаратом конкретной методологии исторического исследования; уметь анализировать научную литературу, связанную с использованием математических методов в исторических исследованиях. Студент должен уметь: ориентироваться в современных методах исторического исследования; обоснованно использовать конкретные методы для решения исследовательских задач в курсовой работе и в последующей выпускной квалификационной работе; определять познавательные возможности тех или иных методов для решения конкретных исследовательских задач.
Организация курса Курс ……………………………………………… Семестр ………………………………...…… Всего аудиторных часов ……....…… Лекции ……………………..………… семинарские занятия … Самостоятельная работа Рубежный контроль: всего 50 баллов, в том числе: контрольная работа «Структура курсовой работы» (март) -5 баллов + баллы за работу на практических занятиях (5) Рецензия научной статьи (апрель) -10 баллов+ баллы за работу на практических занятиях (10) Эссе на тему «Математизация истории: за и против»(май)-10 баллов+ баллы за работу на практических занятиях (5) + + баллы за работу на практических занятиях (5) Итоговый контроль: Зачет -50 баллов
Тематический план курса История как наука, история как реальность Структура исторического исследования Методология и методы научного исследования в исторической науке Характеристика основных методов исторического исследования Математизация исторических исследований Формализация и измерение исторических явлений Моделирование исторических явлений и процессов Методы группировки статистических данных
Основная литература Учебные пособия Ахтямов А.М. Математика для социологов и экономистов: Учеб. пособие. – М.: ФИЗМАТЛИТ, Белова Е.Б., Бородкин Л.И., Гарскова И.М., Изместьева Д.С., Лазарев В.В. Историческая информатика. М., Боришполец К.П. Методы политических исследований. Учебное пособие. М., Бородкин Л.И. Многомерный статистический анализ в исторических исследованиях. М., Ковальченко И.Д. Методы исторического исследования. М., 1987, Количественные методы в исторических исследованиях. М., Кузнецов И.Н. Научное исследование. Методика проведения и оформления. М
Основная литература Учебные пособия Лавриненко В.Н., Пушилова Л.М. Исследование социально-исторических и политических процессов. Учебное пособие. М., Мазур Л.Н. Методы исторического исследования. Екатеринбург, Математический энциклопедический словарь. М., Методы социологического исследования. Учебное пособие. /Под ред.Добренькова В.И., Кравченко А.И. М., 2006 Нежнова Н.В., Смирнов Ю.П. Применение математических методов в исторических исследованиях. Чебоксары., Федорова Н.А. Математические методы в историческом исследовании. Курс лекций. Казань, Библиотека Казанского университета Федоров-Давыдов Г.А. Статистические методы в археологии. М., Формализованно- статистические методы в археологии. Киев, Ядов В.А. Стратегия социологического исследования. Описание, Объяснение, понимание социальной реальности
Дополнительная литература Анри Л., Блюм А. Методика анализа в исторической демографии. М., Коломийцев В.Ф. Методология истории. М., Мангейм Д., Рич Р. Политология. Методы исследования. М., Миронов Б.Н. История в цифрах. Математика в исторических исследованиях. М., Математические методы в историко-экономических и историко-культурных исследованиях. М., Математические методы в исследованиях по социально-экономической истории. М., Математические методы и ЭВМ в исторических исследованиях. М., Математические методы в социально-экономических и археологических исследованиях. М., Парфенов И.Д. Методология исторической науки. Саратов, Тош Д.Стремление к истине или как овладеть мастерством историка. М., 2002.
Учебно-методические пособия Математические методы в исторических исследования. Учебно-методический комплекс. – Ижевск, Электронный вариант в локальной сети УдГУ Методологический словарь студента-историка. Сост. О.М. Мельникова. Ижевск, Волков Ю.Г. Как написать диплом, курсовую, реферат. Ростов-на-Дону, Воронцов Г.А. Письменные работы в вузе. Ростов-на- Дону Морозов В.Э. Культура письменной научной речи. М., 2007.
Интернет-ресурсы по курсу Лаборатория исторической и политической информатики Пермского государственного научно- исследовательского университета, : histnet.psu.ru. histnet.psu.ru Бюллетень ассоциации «Историк и компьютер»: Библиотека электронных ресурсов исторического факультета Московского государственного университета http: //
Тема 1. История как наука, История как реальность (2 часа) История как реальность. Официальная история. Контристория. История как коллективная и индивидуальная память общества. Лженаука. Квазинаука. Специфика прошлого как объекта познания. Обособление исторического познания. История как наука. Научное познание как вид познавательной деятельности человека. Объект и предмет исторической науки. Социальные функции исторической науки.
Литература к теме 1. Барг М.А. Историк-индивид-общество // Новая и новейшая история Бернал Дж. Наука в истории общества. М., Генинг В.Ф. Объект и предмет науки в археологии. Киев, Келле В.Ж., Ковальзон М.Я. Теория история (Проблемы теории исторического процесса). М., Ланглуа Ш., Сеньобос Ш. Введение в изучение истории. СПб., Леглер В.А. Наука, квазинаука, лженаука // Вопросы философии Методологические проблемы истории. Минск Могильницкий Б.Г. О природе исторического познания. Томск, 1978.
Литература к теме 1. Могильницкий Б.Г. Введение в методологию истории. М., Ракитов А.И. Историческое познание. М., Розов Н.С. Философия и теория истории. М.,2003. Репина Л.П., Зверева В.В., Парамонова М.Ю. История исторического знания. Учебное пособие. М., 2003, Румянцева М.Ф. Теория истории. М., Ферро М. Как рассказывают историю детям в разных странах мира. М., Философия и методология науки. В 2-х т. М., 1994.
Типы исторического знания 1. Институциональная (официальная история) Главенствует в обществе Выражает и узаконивает политику Как комплекс исторических представлений эволюционирует Постоянно меняет систему ссылок Система источников строго иерархична: главные источники принадлежат идеологам режима, законы, избегает личных источников Приспосабливается к текущей политике
Типы исторического знания. 4. История как наука. Специфика социального познания в естественных науках субъект познания всегда вне области научного явления; в истории: и субъект, и объект принадлежат одному целому – истории Качественная незавершенность процесса развития истории Объект истории не существует в реальности в том смысле, в каком реальность рассматривается в естествознании («Прошлое не восстановимо ни в одной из своих фаз» Т.Хейрдал)
Черты науки Универсальность – т.е. научному познанию подвластны все сферы бытия Фрагментарность – наука изучает не бытие в целом(философия), а различные фрагменты реальности. Поэтому наука делится на отдельные дисциплины. У каждой науки свой объект и предмет
Применяемых в исторических исследованиях.
Основой вычислительного эксперимента является математическое моделирование. Математическая модель – система уравнений (дифференциальных, интегральных и алгебраических), в которой конкретные величины заменяются постоянными и переменными величинами, функциями.
Цель моделирования – замена реального объекта исследования его моделью, которую необходимо исследовать, перенося выводы на объект.
Как и в любом другом эксперименте при математическом моделировании можно выделить ряд общих этапов.
На начальном этапе для исследуемого объекта строится математическая модель. Затем разрабатывается вычислительный алгоритм (в виде совокупности цепочек алгебраических формул и логических условий). На третьем этапе осуществляется разработка компьютерной программы для реализации алгоритма, а далее проводятся собственно расчеты на компьютере. Наконец, на завершающем этапе осуществляется обработка результатов расчетов , которые подвергаются всестороннему анализу.
В литературе называется множество моделей: объясняющие и дескриптивные (описательные), теоретические и эмпирические, алгебраические и качественные, общие и частичные, модели a-priori и a-posteriori, динамические и статические, расширенные и ограниченные, имитационные и экспериментальные, детерминистические и стохастические, семантические и синтаксические.
Применение математических методов в исторических исследованиях обладает определенной спецификой.
Большинство работ, связанных с использованием математических методов в исторических исследованиях, использует статистическую обработку данных исторических источников. Но в 1980-х гг произошло совершенствование методологии исторических исследований, позволившее перейти ко второму этапу – построению математических моделей исторических процессов и явлений.
В работах И.Д. Ковальченко предложена типология моделей исторических процессов и явлений , включающая отражательно-измерительные и имитационные модели 8 . Исследователь выделяет два этапа моделирования (сущностно-содержательный и формально-количественный), отмечая, что количественное моделирование состоит в формализованном выражении качественной модели посредством тех или иных математических средств 9 .
Отражательно-измерительные модели представляют изучаемую реальность такой, какой она была в действительности, выявляя и анализируя статистические взаимосвязи в системе показателей, характеризующих изучаемый объект. Целью имитационных моделей является реконструкция отсутствующих данных о динамике изучаемого процесса на некотором интервале времени. Здесь возможен анализ альтернатив исторического развития и теоретическое исследование поведения изучаемого явления (или класса явлений) по построенной математической модели. Выделяют два типа имитационных моделей: имитационно-контрфактические и имитационно-альтернативные модели исторических процессов.
Обычно контрфактическое моделирование ассоциируется с произвольным перекраиванием исторической реальности, но, с другой стороны , оно может быть эффективным инструментом изучения альтернативных исторических ситуаций. Здесь находят применение аналитические и имитационные модели. Для первых характерна запись процессов функционирования рассматриваемой системы в виде функциональных соотношений (уравнений). Имитационные моделяи воспроизводят сам изучаемый процесс в его функционировании во времени. При этом, имитируются элементарные явления с сохранением их логической структуры и последовательности протекания во времени. С помощью моделирующего алгоритма, по исходным данным о начальном состоянии процесса (входной информации) и его параметрах, можно получить сведения о состояниях процесса на каждом последующем шаге. Преимущество имитационных моделий по сравнению с аналитическими заключается в том, что в них появляется возможность моделирования весьма сложных процессов (с большим числом переменных, нелинейными зависимостями, обратными связями), которые не поддаются аналитическому исследованию. Основным недостатком имитационного моделирования является тот факт, что полученное решение (динамика моделируемого процесса) всегда носит частный характер, отвечая фиксированным значениям параметров системы, входной информации и начальных условий.
Существенное внимание в моделировании привлекают проблемы верификации моделей историко-социальных процессов; при этом для многих математических и имитационных моделей параметры фиксируются a priori , в то время как в статистических моделях параметры оцениваются из данных , которые верифицируют эту модель.
Решение вопроса о применении математического, статистического или имитационного моделирования для построения теории, зависит от характера и объема имеющихся исходных данных.
Таблица 1
Сравнение трех подходов к моделированию динамики
10
| Аналитические модели | Статистические модели | Имитационные модели |
|
| 1 | 2 | 3 | 4 |
Примеры | Дифференциальные уравнения; марковские цепи. | Регрессионные уравнения, фактор-анализ , log-линейные модели. | Системы конечно-разностных уравнений |
| Ограни-чения | Одно или несколько уравнений и переменных, простая форма взаимосвязей между ними. | Малое число уравнений, большое число переменных, более сложные связи между ними. Обратные связи трудны для исследования. | Допускается большое число переменных и уравнений. Сложная форма взаимосвязей между ними. |
| Требования к данным | Модели являются дедуктивными, выводимыми из теории. Данные различного качества необходимы для подтверждения надежности модели. | Модели выводятся из предположений о роли факторов , с привлечением большого количества данных высокого качества. | Модели отчасти выводятся из теории. Возможны данные низкого качества для подтверждения надежности модели. |
| Значение для построения теории | Ориентированы на анализ динамики. Упрощенное представление о переменных и связях между ними. Результаты моделирования выводятся путем аналитического решения. Предполагаются детерминистические связи между переменными. | Весьма ограниченные формы динамических связей. Тенденция к построению сложных измерительных теорий. Дедукции из модели являются тривиальными. Предполагаются стохастические взаимосвязи. | Ориентированы на анализ динамики и допускают нелинейные связи. Тенденция к построению сложных эмпирико-дедуктивных теорий. Предполагаются как детерминистические, так и стохастические связи. |
| Верифи-кация модели | Параметризация проводится либо a priori, либо статметодами. Применение может быть весьма ограниченным. Параметризованные тесты на хорошее соответствие модели возможны только статистическими методами. При несоответствии модели дается некоторая специфическая диагностическая информация. | Параметризация проводится статметодами, из данных. Предположения для оценки могут быть очень сложными для выполнения (например, структура ошибок). Разработаны критерии верификации. Некоторая диагностическая информация возможна в случае соответствия модели данным. | Параметризация проводится либо a priori, либо статметодами. Эмпирически можно проводить сильные тесты модели. Ошибкам измерения особого внимания не уделяется. Отсутствуют параметризованные тесты на соответствие модели. Диагностика в случае несоответствия модели весьма неудовлетворительна. |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Уральский государственный университет им. »
Исторический факультет
Кафедра документационного и информационного обеспечения управления
Математические методы в исторических исследованиях
Программа курса
Екатеринбург
Утверждаю
Проректор
(подпись)
Программа дисциплины «Математические методы в исторических исследованиях» составлена в соответствии с требованиями национально-регионального (вузовского) компонента к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки: специалиста по направлению «История» по циклу «Общие математические и естественно-научные дисциплины » государственного образовательного стандарта высшего профессионального образования.
Семестр 2
Общая трудоемкость дисциплины 95 часов,
в том числе:
Лекций 32 часа
Контрольные мероприятия :
Контрольные работы 2 чел/час
кафедры Документационного и информационного обеспечения управления
(С) Уральский государственный университет
(С) , 2010
ВВЕДЕНИЕ
Курс “Математические методы в исторических исследованиях“ предназначен для ознакомления студентов с основными приемами и способами обработки количественной информации, разработанными статистикой. Его основная задача - расширить методический научный аппарат историков, научить применять в научно-исследовательской деятельности помимо традиционных методов, основных на логическом анализе, математические методы , которые помогают количественно охарактеризовать исторические явления и факты.
В настоящее время математический аппарат и математические методы используются практически во всех областях науки. Это закономерный процесс, его часто называют - математизация науки. В философии математизация обычно понимается как применение математики в различных науках. Математические методы давно и прочно вошли в арсенал методов исследования ученых, используются для обобщения данных, выявления тенденций и закономерностей развития общественных явлений и процессов, типологии и моделирования.
Знание статистики необходимо, чтобы правильно охарактеризовать и проанализировать процессы, происходящие в экономике и обществе. Для этого необходимо владеть выборочным методом, сводкой и группировкой данных, уметь рассчитать средние и относительные величины , показатели вариации , коэффициенты корреляции. Элементом информационной культуры историка выступают навыки правильного оформления таблиц и построения графиков, которые представляют собой важный инструмент систематизации первичных исторических данных и наглядного представления количественной информации. Для оценки временных изменений необходимо иметь представление о системе динамических показателей.
Использование методики проведения выборочного исследования позволяет изучить большие массивы информации, представленные массовыми источниками, экономить время и труд, получая при этом научно значимые результаты.
Математико-статистические методы занимают вспомогательные позиции, дополняя и обогащая традиционные методы исторического анализа, их освоение является необходимой составной частью квалификации историка.
В настоящее время математико-статистические методы активно применяются при изучении комплексов массовых источников, для изучения экономической, политической, социальной истории. Навыки количественного анализа необходимы для подготовки квалификационных работ, рефератов и других исследовательских проектов.
Опыт использования математических методов свидетельствует, что их использование должно осуществляться с соблюдением следующих принципов для получения достоверных и репрезентативных результатов:
1) определяющую роль играет общая методология и теория научного познания;
2) необходима четкая и правильная постановка исследовательской задачи;
3) отбор репрезентативных в количественном и качественном отношении социально-экономических данных;
4) корректность применения математических методов, т. е. они должны соответствовать исследовательской задаче и характеру обрабатываемых данных;
5) необходима содержательная интерпретация и анализ полученных результатов, а также обязательная дополнительная проверка полученных в результате математической обработки сведений.
Математические методы помогают усовершенствовать технологию научного исследования: повысить ее эффективность, они позволяют выявить скрытую информацию, хранящуюся в источнике.
Помимо этого математические методы тесно связаны с таким направлением научно-информационной деятельности как создание исторических банков данных и архивов машиночитаемых данных. Нельзя игнорировать достижения эпохи, а информационные технологии становятся одним из важнейших факторов развития всех сфер общества.
В результате освоения дисциплины студент должен:
Знать:
ü иметь представление об основных этапах исторического исследования и задачах, решаемых на каждом этапе;
ü иметь представление об основных принципах работы с понятийным аппаратом;
ü место и роль математических методов к кругу методов исторического исследования;
ü основные принципы использования и интерпретации статистических данных;
ü способы оценки достоверности статистической информации;
ü возможности и ограничения методов моделирования в исторических исследованиях;
ü возможности стандартных пакетов обработки статистической информации;
ü иметь представление о правилах оформления и построения таблиц и графиков с историческими сведениями.
Уметь:
ü уметь находить, отбирать и анализировать научную литературу по проблеме;
ü разработать стратегический план исследования;
ü применять методы описательной и многомерной статистики для сбора исторической информации;
ü уметь использовать для систематизации и обобщения приемы типологии, классификации
ü применять формальные методы анализа исторических документов (контент-анализ, дискурсивный анализ, метод унифицированной анкеты);
ü применять методы описательной и многомерной статистики для анализа исторической информации;
ü использовать приемы оценки достоверности статистических данных;
ü провести выборочное исследование;
ü использовать методы моделирования для решения конкретных исторических задач;
ü применять компьютерные программы для обработки исторической и актуальной социально-экономической информации;
ü применять типовые математические модели.
Владеть (методами, приемами):
ü приемами планирования и проведения исторического исследования;
ü обладать основными навыками поиска архивных документов, а также использовать методы выборки и формализации сведений источника для сбора информации;
ü владеть основными подходами и методами выполнения основных информационных и аналитических задач исследовательской работы (определение целей и задач исследования, владение методами сбора, систематизации и анализа исторической информации);
ü традиционными методами исторического исследования (историко-генетический, историко-сравнительный, историко-типологический, историко-динамический, историко-системный);
ü приемами разработки методики исследования с использованием математических методов;
ü методами выборки;
ü методами формализации сведений источника;
ü методами группировки и сводки;
ü методами расчета обобщающих показателей (средних, относительных, вариации, динамики) и их оформлением и интерпретацией;
ü методами многомерной статистики;
ü прикладными пакетами статистической обработки информации ;
ü методами причинно-следственного моделирования;
ü владеть основными приемами динамического анализа и построения периодизации;
ü навыками критической оценки анализа полученной в рамках исследования информации.
Тема 1. ВВЕДЕНИЕ. МАТЕМАТИЗАЦИЯ ИСТОРИЧЕСКОЙ НАУКИ
Цель и задачи курса. Объективная необходимость совершенствования исторических методов за счет привлечения приемов математики.
Математизация науки, основное содержание. Предпосылки математизации: естественнонаучные предпосылки; социально-технические предпосылки. Границы математизации науки. Уровни математизации для естественных, технических, экономических и гуманитарных наук . Основные закономерности математизации науки: невозможность полностью охватить средствами математики области исследования других наук; соответствие применяемых математических методов содержанию математизируемой науки. Возникновение и развитие новых прикладных математических дисциплин.
Математизация исторической науки. Основные этапы и их особенности. Предпосылки математизации исторической науки. Значение разработки статистических методов для развития исторического знания.
Социально-экономические исследования с использованием математических методов в дореволюционной и советской историографии 20-х годов (, и др.)
Математико-статистические методы в работах историков 60-90-х годов. Компьютеризация науки и распространение математических методов. Создание баз данных и перспективы развития информационного обеспечения исторических исследований. Важнейшие итоги применения методов математики в социально-экономических и историко-культурных исследованиях (, и др.).
Соотношение математических методов с другими методами исторического исследования: историко-сравнительным, историко-типологическим, структурным, системным, историко-генетическим методами. Основные методологические принципы применения математико-статистических методов в исторических исследованиях.
Тема 2 . СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ
Основные приемы и методы статистического изучения общественных явлений: статистическое наблюдение, достоверность статистических данных. Основные формы статистического наблюдения, цель наблюдения, объект и единица наблюдения. Статистический документ как исторический источник.
Статистические показатели (показатели объема, уровня и соотношения), его основные функции. Количественная и качественная сторона статистического показателя. Разновидности статистических показателей (объемные и качественные; индивидуальные и обобщающие; интервальные и моментные).
Основные требования, предъявляемые к расчету статистических показателей, обеспечивающие их достоверность.
Взаимосвязь статистических показателей. Система показателей. Обобщающие показатели.
Абсолютные величины, определение. Виды абсолютных статистических величин, их значение и способы получения. Абсолютные величины как непосредственный результат сводки данных статистического наблюдения.
Единицы измерения, их выбор в зависимости от сущности изучаемого явления. Натуральные, стоимостные и трудовые единицы измерения .
Относительные величины. Основное содержание относительного показателя , формы их выражения (коэффициент, процент, промилле, децимилле). Зависимость формы и содержания относительного показателя.
База сравнения, выбор базы при вычислении относительных величин. Основные принципы вычисления относительных показателей, обеспечение сопоставимости и достоверности абсолютных показателей (по территории, кругу объектов и т. д.).
Относительные величины структуры, динамики, сравнения, координации и интенсивности. Способы их вычисления.
Взаимосвязь абсолютных и относительных величин. Необходимость их комплексного применения.
Тема 3. ГРУППИРОВКА ДАННЫХ. ТАБЛИЦЫ.
Сводные показатели и группировка в исторических исследованиях. Задачи, решаемые данными методами в научном исследовании: систематизация, обобщение, анализ, удобство восприятия. Статистическая совокупность, единицы наблюдения.
Задачи и основное содержание сводки. Сводка - второй этап статистического исследования. Разновидности сводных показателей (простая, вспомогательная). Основные этапы расчета сводных показателей.
Группировка - основной метод обработки количественных данных. Задачи группировки и их значение в научном исследовании. Виды группировок. Роль группировок в анализе общественных явлений и процессов.
Основные этапы построения группировки: определение изучаемой совокупности; выбор группировочного признака(количественные и качественные признаки; альтернативные и неальтернативные; факторные и результативные); распределение совокупности по группам в зависимости от вида группировки (определение количества групп и величины интервалов), шкалы измерения признаков (номинальная, порядковая, интервальная); выбор формы представления сгруппированных данных (текст, таблица, график).
Типологическая группировка, определение, основные задачи, принципы построения. Роль типологической группировки в исследовании социально-экономических типов.
Структурная группировка, определение, основные задачи, принципы построения. Роль структурной группировки в изучении структуры общественных явлений
Аналитическая (факторная) группировка, определение, основные задачи, принципы построения, Роль аналитической группировки в анализе взаимосвязей общественных явлений. Необходимость комплексного использования и изучения группировок для анализа общественных явлений.
Общие требования к построению и оформлению таблиц. Разработка макета таблицы. Реквизиты таблицы (нумерация, заголовок, наименования граф и строк, условные обозначения, обозначение чисел). Методика заполнения сведений таблицы.
Тема 4 . ГРАФИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ
ИНФОРМАЦИИ
Роль графиков и графического изображения в научном исследовании. Задачи графических методов: обеспечение наглядности восприятия количественных данных; аналитические задачи; характеристика свойств признаков.
Статистический график, определение. Основные элементы графика: поле графика, графический образ, пространственные ориентиры, масштабные ориентиры, экспликация графика.
Виды статистических графиков: линейная диаграмма, особенности ее построения, графические образы; столбиковая диаграмма (гистограмма), определение правила построения гистограмм в случае с равными и неравными интервалами; круговая диаграмма, определение, способы построения.
Полигон распределения признака. Нормальное распределение признака и его графическое изображение. Особенности распределения признаков, характеризующих социальные явления: скошенное, ассиметричное, умеренно ассиметричное распределение.
Линейная зависимость между признаками, особенности графического изображения линейной зависимости. Особенности линейной зависимости при характеристике социальных явлений и процессов.
Понятие тренда динамического ряда. Выявление тренда с помощью графических методов.
Тема 5. СРЕДНИЕ ВЕЛИЧИНЫ
Средние величины в научном исследовании и статистике, их сущность и определение. Основные свойства средних величин как обобщающей характеристики. Взаимосвязь метода средних величин и группировок. Общие и групповые средние. Условия типичности средних. Основные исследовательские задачи, которые решают средние величины.
Способы вычисления средних. Средняя арифметическая - простая, взвешенная. Основные свойства средней арифметической. Особенности расчета средней по дискретному и интервальному рядам распределения. Зависимость способа вычисления средней арифметической в зависимости от характера исходных данных. Особенности интерпретации среднего арифметического показателя.
Медиана - средний показатель структуры совокупности, определение, основные свойства. Определение медианного показателя для ранжированного количественного ряда. Вычисление медианы для показателя, представленного интервальной группировкой.
Мода - средний показатель структуры совокупности, основные свойства и содержание. Определение моды для дискретного и интервального рядов. Особенности исторической интерпретации моды.
Взаимосвязь среднеарифметического показателя, медианы и моды, необходимость их комплексного использование, проверка типичности средней арифметической.
Тема 6. ПОКАЗАТЕЛИ ВАРИАЦИИ
Изучение колеблемости (вариативности) значений признака. Основное содержание мер рассеяния признака, и их использование научно-исследовательской деятельности.
Абсолютные и средние показатели вариации. Вариационный размах, основное содержание, способы вычисления. Среднее линейное отклонение. Среднее квадратичное отклонение, основное содержание, способы расчета для дискретного и интервального количественного ряда. Понятие дисперсии признака.
Относительные показатели вариации. Коэффициент осцилляции, основное содержание, способы расчета. Коэффициент вариации, основное содержание способы расчета. Значение и специфика применения каждого показателя вариации при изучении социально-экономических признаков и явлений.
Тема 7. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ПОКАЗАТЕЛИ ДИНАМИКИ
Изучение изменений общественных явлений во времени - одна из важнейших задач социально-экономического анализа.
Понятие динамического ряда. Моментные и интервальные динамические ряды. Требования, предъявляемые к построению динамических рядов. Сопоставимость в рядах динамики.
Показатели изменения рядов динамики. Основное содержание показателей рядов динамики. Уровень ряда. Базисные и цепные показатели. Абсолютный прирост уровня динамики, базисный и цепной абсолютные приросты, способы вычисления.
Показатели темпа роста. Базисный и цепной темпы роста. Особенности их интерпретации. Показатели темпа прироста, основное содержание, способы вычисления базисных и цепных темпов прироста.
Средний уровень ряда динамики, основное содержание. Приемы вычисления средней арифметической для моментных рядов с равными и неравными интервалами и для интервального ряда с равными интервалами. Средний абсолютный прирост. Средний темп роста. Средний темп прироста.
Комплексный анализ взаимосвязанных рядов динамики. Выявление общей тенденции развития - тренда: способ скользящей средней, укрупнение интервалов, аналитические приемы обработки рядов динамики. Понятие об интерполяции и экстраполяции рядов динамики.
Тема 8. МЕТОДЫ МНОГОМЕРНОГО АНАЛИЗА. КОЭФФИЦИЕНТЫ КОРРЕЛЯЦИИ
Необходимость выявления и объяснения взаимосвязей для изучения социально-экономических явлений. Виды и формы взаимосвязей, изучаемых статистическими методами. Понятие функциональной и корреляционной связи. Основное содержание корреляционного метода и задачи решаемые с его помощью в научном исследовании. Основные этапы корреляционного анализа. Особенности интерпретации коэффициентов корреляции.
Коэффициент линейной корреляции, свойства признаков, для которых может рассчитываться коэффициент линейной корреляции. Способы вычисления коэффициента линейной корреляции для сгруппированных и несгруппированных данных. Коэффициент регрессии , основное содержание, способы расчета, особенности интерпретации. Коэффициент детерминации и его содержательная интерпретация.
Границы применения основных разновидностей корреляционных коэффициентов в зависимости от содержания и формы представления исходных данных. Коэффициент корреляционного отношения. Коэффициент ранговой корреляции. Коэффициенты ассоциации и сопряженности для альтернативных качественных признаков. Приближенные методы определения взаимосвязи между признаками: коэффициент Фехнера. Коэффициент автокорреляции. Информационные коэффициенты.
Способы упорядочения коэффициентов корреляции: корреляционная матрица, метод плеяд.
Методы многомерного статистического анализа: факторный анализ , компонентный, регрессионный анализ, кластерный анализ. Перспективы моделирования исторических процессов для изучения социальных явлений.
Тема 9. ВЫБОРОЧНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ
Причины и условия проведения выборочного исследования. Необходимость использования историками методов частичного изучения социальный объектов.
Основные типы частичного обследования: монографический, метод основного массива, выборочное исследование.
Определение выборочного метода, основные свойства выборки. Репрезентативность выборки и ошибка выборки.
Этапы проведения выборочного исследования. Определение объема выборки, основные приемы и способы нахождения выборочного объема (математические методы, таблица больших чисел). Практика определения объема выборки в статистике и социологии.
Способы формирования выборочной совокупности: собственно-случайная выборка, механическая выборка, типическая и гнездовая выборка. Методика организации выборочных переписей населения, бюджетных обследований семей рабочих и крестьян.
Методика доказательства репрезентативности выборки. Случайные, систематические ошибки выборки и ошибки наблюдения. Роль традиционных методов в определении достоверности результатов выборки. Математические методы вычисления ошибки выборки. Зависимость ошибки от объема и вида выборки.
Особенности интерпретации результатов выборки и распространения показателей выборочной совокупности на генеральную совокупность.
Естественная выборка, основное содержание, особенности формирования. Проблема репрезентативности естественной выборки. Основные этапы доказательства репрезентативности естественной выборки: применение традиционных и формальных методов. Метод критерия знаков, метод серий - как способы доказательства свойства случайности выборки.
Понятие малой выборки. Основные принципы использования ее в научном исследовании
Тема 11. МЕТОДЫ ФОРМАЛИЗАЦИИ ИСТОРИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ
Необходимость формализации сведений массовых источников для получения скрытой информации. Проблема измерения информации. Количественные и качественные признаки. Шкалы измерения количественных и качественных признаков: номинальная, порядковая, интервальная. Основные этапы измерения информации источника.
Виды массовых источников, особенности их измерения. Методика построение унифицированной анкеты по материалам структурированного, слабоструктурированного исторического источника.
Особенности измерения информации неструктурированного нарративного источника. Контент-анализ, его содержание и перспективы использования. Виды контент-анализа. Контент-анализ в социологических и исторических исследованиях.
Взаимосвязь математико-статистических методов обработки информации и методов формализации сведений источника. Компьютеризация исследований. Базы и банки данных. Технология баз данных в социально-экономических исследованиях.
Задания для самостоятельной работы
Для закрепления лекционного материала студентам предлагаются задания для самостоятельной работы по следующим темам курса:
Относительные показатели Средние показатели Группировочный метод Графические методы Показатели динамики Методы формализации исторической информации
Выполнение заданий контролируется преподавателем и является обязательным условием допуска к зачету.
Распределение часов курса по темам и видам работ
Наименование разделов и тем | Аудиторные занятия | Самостоятельная работа |
|||
в том числе |
|||||
Введение. Математизация науки | |||||
Статистические показатели | |||||
Группировка данных. Таблицы | |||||
Графические методы анализа социально-экономической информации | |||||
Средние величины | |||||
Показатели вариации | |||||
Статистические показатели динамики | |||||
Методы многомерного анализа. Коэффициенты корреляции | |||||
Выборочное исследование | |||||
Методы формализации информации | |||||
Контрольные мероприятия
Для оценивания уровня знаний, умений и навыков студентов используется комплекс контрольных мероприятий текущих и итоговых.
Текущие мероприятия включают:
Выполнение самостоятельных работ по основным темам курса
Выполнение тестовых заданий по разделам курсам;
Итоговый контроль включает:
Устный зачет
Творческая самостоятельная работа, связанная с курсовым проектом
Текущий контроль (100 баллов)
Мероприятия текущего контроля | Количество баллов |
Посещение лекций | |
Посещение практических занятий | |
Лабораторные работы | |
Контрольные точки: |
|
1. Самостоятельная работа по теме курсового проекта | |
2. Коллоквиум | |
3.Реферат по контент-анализу документов | |
1. Контрольные работы и домашние задания по статистическим методам (3 работы) | |
Итоговый контроль (100 баллов)
Форма итогового контроля - зачет
Коэффициент соотношения текущего и итогового контроля (устанавливается преподавателем):
Примерный перечень вопросов к зачету
1. Математизация науки, сущность, предпосылки, уровни математизации
2. Основные этапы и особенности математизация исторической науки
3. Предпосылки использования математических методов в исторических исследованиях
4. Статистический показатель, сущность, функции, разновидности
3. Методологические принципы применения статистических показателей в исторических исследованиях
6. Абсолютные величины
7. Относительные величины, содержание, формы выражения, основные принципы вычисления.
8. Виды относительных величин
9. Задачи и основное содержание сводки данных
10. Группировка, основное содержание и задачи в исследовании
11. Основные этапы построения группировки
12. Понятие группировочного признака и его градаций
13. Виды группировки
14. Правила построения и оформления таблиц
15. Динамический ряд, требования, предъявляемые к построению динамического ряда
16. Статистический график, определение, структура, решаемые задачи
17. Виды статистических графиков
18. Полигон распределение признака. Нормальное распределение признака.
19. Линейная зависимость между признаками, методы определения линейности.
20. Понятие тренда динамического ряда, способы его определения
21. Средние величины в научном исследовании, их сущность и основные свойства. Условия типичности средних.
22. Виды средних показателей совокупности. Взаимосвязь средних показателей.
23. Статистические показатели динамики, общая характеристика, виды
24. Абсолютные показатели изменения рядов динамики
25. Относительные показатели изменения рядов динамики (темпы роста, темпы прироста)
26. Средние показатели динамического ряда
27. Показатели вариации, основное содержание и решаемые задачи, виды
28. Виды несплошного наблюдения
29. Выборочное исследование, основное содержание и решаемые задачи
30. Выборочная и генеральная совокупность, основные свойства выборки
31. Этапы проведения выборочного исследования, общая характеристика
32. Определение объема выборки
33. Способы формирования выборочной совокупности
34. Ошибка выборки и методы ее определения
35. Репрезентативность выборки, факторы влияющие на репрезентативность
36. Естественная выборка, проблема репрезентативности естественной выборки
37. Основные этапы доказательства репрезентативности естественной выборки
38. Корреляционный метод, сущность, основные задачи. Особенности интерпретации коэффициентов корреляции
39. Статистическое наблюдение как метод сбора информации, основные виды статистического наблюдения.
40. Виды корреляционных коэффициентов, общая характеристика
41. Коэффициент линейной корреляции
42. Коэффициент автокорреляции
43. Методы формализации исторических источников: метод унифицированной анкеты
44. Методы формализации исторических источников: метод контент-анализа
Учебно-методическое обеспечение курса
Основная литература
Мазур исторического исследования Екатеринбург, 2010
Дополнительная литература
Антипов прошлое и пути его познания. Новосибирск, 1987 Барг и методы исторической науки. М., 1984 Бартон как средство познания. М., 1986 Берков проблема (логико-методологический аспект). Минск, 1979 Бородкин статистический анализ в исторических исследованиях. М.,1986 Воронин классифицирования и ее приложение. Новосибирск, 1985 Воронин в теорию классификаций. Новосибирск, 1982 Гарскова И. М. Базы и банки данных в исторических исследованиях. М., 1994 Герасимов научного исследования (философский анализ познавательной деятельности в науке). М., 1985 Голдстейн М., Голдстейн И. Как мы познаем: Исследование процесса научного познания. М., 1984 и др. Введение в логику и методологию науки. М., 1994 Горский и познание. М., 1985 и др. Опыт имитационного моделирования исторического процесса. М., 1984 Дружинин Н. К. Выборочный метод и его применение в социально-экономических исследованиях. М., 1986 Зевелев исследование: методологические аспекты. М., 1987 О природе исторического познания. М., 1986 , Юзбашев теория статистики. М., Финансы и статистика, 1995. Историческая информатика. М.,1996. Кедровский построения теоретических систем знания. Киев, 1982 Ковальченко исторического исследования. М., 2003 Количественные методы в исторических исследованиях. Учеб. Пособ. М., 1984 Логические методы и формы научного познания. Киев, 1984 Лукашевич метод: Структура, обоснование, развитие. Минск, 1991 Лутаенко научного творчества (некоторые вопросы теории, методики и практики). Киев, 1976 Математические методы в исследованиях по истории СССР. Библиографический указатель научной литературы 1960 – 1980-х гг. Екатеринбург, 1991 Мелконян сравнительного метода в историческом знании. Ереван, 1981 Методология истории. Минск, 1996 Миронов Б. Н. История в цифрах. М., 1993 Миронов Б Н., Степанов и математика (Математические методы в историческом исследовании). Л., 1981 Миронов и социология. Л., 1984 Общая теория статистики (Под ред. и). Финансы и статистика. М., 1994. Петров вопросы применения и развития научных понятий. М.: Знание, 1980 Петров научных терминов. Новосибирск: Изд-во «Наука» Сиб. отд-ние, 1982 Поршнева методы в историко-антропологических исследованиях: учеб. пособие/ . Екатеринбург, 2003; изд. 2, доп. Екатеринбург, 2009. Разработка и апробация метода теоретической истории. Новосибирск, 2001 Рик П. История и истина. СПб., 2002 Румянцева истории. Учеб. пособ. М., 2002 Русакова и методология истории в XX веке. Екатеринбург, 2000 , Полетаев и время. В поисках утраченного. М., 1997 Славко методы в изучении истории советского рабочего класса. М., 1991 Славко Т. И. Математико-статистические методы в исторических исследованиях. М., 1981 Смоленский и методология истории.: учеб. пособ. М., 2007 Структура и смысл (формальные методы анализа). Киев, 1989 Теория статистики (Под ред.) , М., Финансы и статистика, 1996 Томпсон П. Устная история: Голос прошлого. М., 2003 Францев и социология. М., 1964 Черепнин методологии исторического исследования: теоретические проблемы исторического феодализма. М., 1981 Яблонский и методы исследования науки. М., 2001
Методические разработки
Тесты для контроля текущих знаний студентов
Задания для контрольной работы
Программное обеспечение
ПК «Статистика»
Базы данных, информационно-справочные и поисковые системы
ü Информационно-справочная система «Города и села Свердловской области в XX веке». Разработчики: , Екатеринбург, 2003
ü Презентации «Просопографические базы данных в историко-культурных исследованиях»
ü Презентация «Применение ГИС для статистико-пространственного анализа»
ü Презентация «Динамические модели исторических объектов»
Общие требования (аудитории, оборудование и т. д.)
технические средства обучения:
Мультимедийный проектор
Согласовано
«____» __________ 2011 г.
изменений рабочей программы дисциплины
«Математические методы в исторических исследованиях»,
Учебный план № 000
1. На титульном листе название высшего учебного заведения читать:
ФГАОУ ВПО «Уральский федеральный университет имени первого Президента Ельцина»
3. Раздел IV. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ. Дополнены п. п 4.1 Рекомендуемая литература (основная)
Председатель Учебно-методического совета
Института гуманитарных наук и искусств
Заведующий кафедрой
«_____»_________________2011 г.
Одобрено на заседании кафедры
