на само существование математической статистики, но отнесли ее исключи-
тельно внутрь математики, в которой была выделена специальность “Tеория
вероятностей и математическая статистика”. Все остальные области приме-
нения статистических методов перестали замечаться официальными струк-
турами. Конечно, специалисты нашли способы противодействия. Например,
статистические методы в химии относились к химической кибернетике, ста-
тистические методы в медицине — к математическому моделированию в
медицине.
В результате решений Всесоюзного совещания статистиков 1954 г. рабо-
ты по математической статистике стали оцениваться с позиций математики.
Ценность приобрели изощренные теоремы (типа полученных в монографии
[4]), никак не связанные с анализом реальных данных. В то же время во-
просы практики применения статистических методов стали отодвигаться на
задний план и даже подвергаться гонениям. Типичным примером является
провал при защите на мехмате МГУ им. М.В. Ломоносова в 1971 г. док-
торской диссертации В.В. Федорова, в которой были получены базовые ре-
зультаты в области планирования эксперимента — важнейшего направления
статистических методов.
Как реакция на уход в математику выделилась новая научная дисциплина
— прикладная статистика. В учебнике [5] в качестве рубежа, когда это стало
очевидным, мы указали 1981 г. — дату выхода массовым тиражом (33 940 экз.)
сборника [6], в названии которого использован термин “прикладная стати-
стика” (полное название: “Современные проблемы кибернетики (прикладная
статистика)”). С этого времени линии развития математической статистики
и прикладной статистики разошлись. Первая из этих дисциплин полностью
ушла в математику, перестав интересоваться практическими делами. Вторая
позиционировала себя в качестве науки об обработке данных — результатов
наблюдений, измерений, испытаний, анализов, опытов.
Вполне естественно, что в прикладной статистике стали развиваться ма-
тематические методы и модели. Необходимость их развития вытекает из
потребностей конкретных прикладных исследований. Это математизирован-
ное ядро прикладной статистики вполне естественно назвать теоретической
статистикой. Тогда под собственно прикладной статистикой следует пони-
мать обширную промежуточную область между теоретической статистикой
и применением статистических методов в конкретных областях. В нее входят,
в частности, вопросы формирования вероятностно-статистических моделей
и выбора конкретных методов анализа данных (т.е. методология прикладной
статистики и других статистических методов), проблемы разработки и при-
менения информационных статистических технологий, организации сбора и
анализа данных, т.е. разработки статистических технологий.
Таким образом, общая схема современной статистической науки выгля-
дит, по нашему мнению, следующим образом (от абстрактного к конкретно-
му):
1. Математическая статистика — часть математики, изучающая статисти-
ческие структуры. Сама по себе она не дает рецептов анализа статистиче-
ских данных, однако разрабатывает методы, полезные для использования в
теоретической статистике.
2. Теоретическая статистика — наука, посвященная моделям и методам
анализа конкретных статистических данных.
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2012. № 1
107
