Статистические и динамические закономерности в природе и обществе

Содержание:

1. Введение
2. Основная часть

• Закон

• Динамические закономерности
• Статистические закономерности

3. Заключение

Введение

Мы наблюдаем  течение всевозможных процессов  в окружающем нас мире и каждый раз убеждаемся, что все изменения – отнюдь не простое проявление стихийных сил. Любое изменение, происходящее в природе или обществе, подчинено определенной закономерности. Всё многообразие видов отношений и взаимодействий в окружающей нас действительности порождает множество различных форм законов. Изучение двух особых групп законов – динамических и статистических – актуально, поскольку они играют большую роль в методологии научного исследования, особенно при изучении причинных явлений.

Выявлением динамических закономерностей занимался французский  механик П. Лаплас. В основе исследований и предсказаний таких ученых как  Д. Адамс, У. Лаверье и И. Галле также лежат динамические закономерности.

Исследованием статистических закономерностей занимались бельгийский статистик А. Кетле, английский психолог Ф. Гальтон, политические арифметики Дж. Граунт и У. Петти, К. Маркс, Н. Винер.

Цель данной роботы: выяснить и описать суть динамических и статистических закономерностей. Задача: определить, к каким явлениям в природе и обществе применима каждая закономерность и в каких областях науки она используется.

 Данная работа  содержит 14 листов машинописного  текста.

Закон

Закон - объективная, необходимая, всеобщая повторяющаяся и существенная связь между явлениями и событиями. Любой закон имеет ограниченную сферу своего действия. Например, распространение законов механики, вполне оправдывающих себя в пределах макромира, на уровень квантовых взаимодействий недопустимо. Процессы в микромире подчиняются другим законам. Проявление закона зависит также от конкретных условий, в которых он реализуется, изменение условий может усилить или напротив, ослабить действие закона. Действие одного закона корректируется и видоизменяется другими законами. Особенно это относится к историческим и социальным закономерностям. В обществе и истории законы проявляются в виде тенденций, т.е. действуют не в каждом конкретном случае, а в массе явлений. Но следует заметить, что законы-тенденции также носят объективный и необходимый характер.

Бытие многообразно, поэтому существует огромное количество форм и типов законов, которым  подчиняются изменения. С точки зрения сферы применимости, законы подразделяются на всеобщие или универсальные (законы диалектики), общенаучные (закон сохранения энергии или закон всемирного тяготения) и частнонаучные (закон сохранения массы вещества, закон стоимости и т. д.). По своему внутреннему содержанию законы делятся на законы строения – законы, выражающие необходимые связи в системах; законы функционирования – отражают причинно-следственные связи и отношения; законы развития – раскрывают сущность происходящих явлений и изменений, способны прогнозировать будущее состояние предметов и явлений. По форме проявления законы подразделяются на динамические (обязательные) и статистические (вероятностные). Так, любой камень, брошенный вверх, обязательно вернется на землю в силу динамической необходимости, то есть однозначно действующего закона притяжения, а выпадение количества очков в брошенных игральных костях не является необходимым и обязательным, поскольку здесь действует статистическая вероятность.

Поэтому в понятие  закона входит, как составная часть, понятие закономерности. Закономерность, в отличие от закона, выражает только лишь ту или иную степень вероятности  проявления закона. Закон как необходимость  выступает в виде закономерности, а закономерность – это закон, проявляемый в ряде случайных  событий. Вероятностный характер законов  обеспечивает вариативное и свободное  развитие мира, общества и человека. [3]

Динамические  закономерности

Динамические  закономерности - объективные, необходимые, существенные связи и зависимости, характеризующие поведение относительно изолированных объектов, при исследовании которых можно абстрагироваться от многих случайных факторов. Динамическая закономерность обычно понимается как форма причинной связи, при которой данное состояние системы однозначно определяет все ее последующие состояния, в силу чего знание начальных условий дает возможность точно предсказать дальнейшее развитие системы. Динамическая закономерность действует во всех автономных, мало зависимых от внешних воздействий системах с относительно небольшим числом элементов. Предсказания на основе динамических закономерностей (в отличие от статистических) имеют точно определенный, однозначный характер. Так, например, в классической механике, если известен закон движения тела и заданы его координаты и скорость, то по ним можно точно определить положение и скорость движения тела в любой другой момент времени. [2, cтр.167]. Еще один пример: на основе закона всемирного тяготения, изложенного И. Ньютоном в 1671 г. в "Математических началах натуральной философии", и законов механики возникла небесная механика. На основе законов небесной механики были вычислены отклонения в движении Урана, вызванные возмущающим влиянием неизвестной тогда планеты. Определив величину возмущения, независимо друг от друга по законам механики положение неизвестной планеты рассчитали Д. Адамс и У. Леверье. Всего на угловом расстоянии в 1° от рассчитанного ими положения И. Галле обнаружил планету Нептун. Открытие Нептуна блестяще подтвердило справедливость законов небесной механики и наличие в природе однозначных причинных связей. Это позволило французскому механику П. Лапласу сказать: дайте мне начальные условия и я, с помощью законов механики, предскажу дальнейшее развитие событий. Это вошло в историю как лапласовый, или механистический детерминизм, который допускает однозначные причинные связи в явлениях природы. [1, стр. 320-321]

Статистические  закономерности

 Наряду с динамическими в науке с середины XIX в. стали все шире применяться законы другого типа – вероятностные законы. Вероятностными они называются потому, что заключения, основанные на них, не следуют логически из имеющейся информации, а потому не являются достоверными и однозначными. Информация при этом носит статистический характер, законы, выражающие эти процессы, называются также статистическими законами. Они возникают как результат взаимодействия большого числа элементов(например, большое число молекул в газе, людей в социальных коллективах и т.п.), и поэтому характеризует не столько поведение отдельного элемента, сколько систему в целом. Статистические законы, хотя и не дают однозначных и достоверных предсказаний, тем не менее, являются единственно возможными при исследовании массовых явлений случайного характера. То есть за совокупным действием различных факторов, которые практически невозможно охватить, статистические законы вскрывают нечто устойчивое, необходимое, повторяющееся . Итак, статистические закономерности - форма проявления взаимосвязи явлений, при которой данное состояние системы определяет все ее последующие состояния не однозначно, а лишь с определенной вероятностью. Это обстоятельство очень долгое время служило препятствием для того, чтобы эти законы признать в качестве полноправных. Статистические законы были найдены в физике, химии, биологии, социологии и не считались строгими законами, а рассматривались как удобное вспомогательное средство описания некоторых явлений, так как ученые в прошлом предполагали, что за ними должны стоять такие же универсальные законы, как закон всемирного тяготения Ньютона, который считался образцом детерминистического закона, поскольку он обеспечивает точные и достоверные предсказания приливов и отливов, солнечных и лунных затмений и других явлений природы. Статистические же законы признавались в качестве удобных вспомогательных средств исследования, дающих возможность представить в компактной и удобной форме всю имеющуюся информацию о каком-либо предмете исследования. Отношение к статистическим законам принципиально изменилось после открытия законов квантовой механики, предсказания которой имеют вероятностный характер. [3]

Следует сказать  и о том, что статистические закономерности принципиально несводимы к динамическим закономерностям (хотя они взаимосвязаны). Это обусловлено следующими основными  обстоятельствами:

1. неисчерпаемостью  материи и незамкнутостью систем;

2. невозможностью  реализации многих тенденций  развития, заложенных в прошлых  состояниях систем;

3. возникновением  в процессе развития возможностей  и тенденций качественно новых  состояний.

При характеристике статистических методов значение имеют такие понятия, как "статистика" и "вероятность". Вообще понятие "статистика" употребляется в двух основных аспектах:

 а) получение  и обработка информации, характеризующей  количественные закономерности  жизни (технико-экономические, социальные, политические явления, культура) в неразрывной связи с их  качественным содержанием - широкий  смысл; 

б) совокупность данных о каком-либо явлении или  процессе. В естественных науках понятие "статистика" означает анализ массовых явлений, основанных на применении методов  теории вероятностей - узкий смысл.

Статистика разрабатывает  специальные методы исследования и  обработки материала: массовые статистические наблюдения, метод группировок, метод  средних величин, метод индексов, балансовый метод, метод графических  изображений и др. Важно обратить внимание на то, что статистическая вероятность характеризует непосредственно  не отдельное событие, а определенный класс событий.

Вероятность - понятие, которое выражает степень, "меру возможности", дает количественную характеристику осуществимости возможности  при данной совокупности конкретных условий. Если вероятность равна  единице, то это уже действительность, если она равна нулю - невозможность. Обычно выделяют три концепции вероятности  в научном познании - классическую, статистическую и логическую (индуктивную), которая широко используется в вероятностной  и индуктивной логике. Понятие "вероятность" является исходным для разработки вероятностно-статистических методов. Последние основаны на учете действия множества случайных факторов (которые характеризуются устойчивой частотой), сквозь которые "пробивается" необходимость, закономерность. Одна из основных задач теории вероятностей, как науки о массовых случайных явлениях, состоит в выяснении закономерностей, возникающих при взаимодействии большого числа случайных факторов.

Вероятностные методы опираются на теорию вероятностей, которую зачастую называют наукой о  случайном, а в представлении  многих ученых вероятность и случайность  практически нерасторжимы. Более того, именно на базе анализа статистических данных эта теория во многом и была разработана. Как и статистика, теория вероятностей есть наука о закономерностях, характеризующих массовые явления, но не вообще массовые явления, а определенный их класс, специфика которых выражается через представления о случайности. Есть даже представление о том, что ныне случайность предстает как "самостоятельное начало мира, его строения и эволюции".

Категории необходимости  и случайности отнюдь не устарели, напротив - их роль в современной  науке неизмеримо возросла. Как показала история познания, мы, как считает  И. Пригожин, лишь теперь начинаем по достоинству  оценивать значение всего круга  проблем, связанных с необходимостью и случайностью.

Некоторые ученые (Н. Винер, М. Бунге, Ю. Сачков и др.) полагают, что основное понятие теории вероятностей - "вероятностное распределение". Так, Н. Винер вполне определенно утверждает, что "статистика - это наука о распределении". Понятие "вероятностное распределение" означает, что массовое случайное явление (система из независимых сущностей) разбивается (распадается) на подсистемы, относительный "вес" которых, относительное число элементов в каждой из подсистем весьма устойчиво. Наличие данной устойчивости и соотносится с понятием вероятности. Каждый из элементов характеризуется некоторым общим свойством, значения которого хаотично изменяются при переходе от одного элемента к другому, но относительное число элементов с некоторым заданным значением весьма устойчиво.

Следует отметить, что понятие "распределение" является центральным не только для теории вероятностей, но и для статистики. Таким оно является в математической статистике как базовой науке, изучающей массивы статистических данных. Применение статистических идей и методов в реальном познании основано на признании фундаментального характера понятия "распределение". Только на основе представлений о распределениях возможны постановка задач и формулировка основных зависимостей в соответствующих научных теориях. Статистические закономерности выражают зависимости между распределениями различных величин исследуемых систем, а также характер изменения этих распределений во времени.

Сегодня среди  тех, кто признает принципиальную значимость теоретико-вероятностного стиля мышления и его более значительную общность по сравнению с подходом, основывающимся на принципе жесткой детерминации, распространено убеждение, что мышление, которое не включает в свою орбиту идею случайности, является примитивным (М. Бунге). По аналогии можно сказать, что те исследования (естественнонаучные и социально-гуманитарные), которые не вовлекают в свою орбиту анализ статистических данных, следует также ныне рассматривать как достаточно примитивные.

Вероятностно-статистические методы широко применяются при изучении массовых явлений - особенно в таких  научных дисциплинах как математическая статистика, статистическая физика, квантовая  механика, химия, биология, кибернетика, синергетика и т.д. В практическом отношении статистический метод  обобщения играет наибольшую роль как в научных исследованиях, так и при принятии решений в других областях деятельности.