Розглянуто методи статистичного вимірювання, узагальнення та аналізу інформації про соціально-економічні явища та процеси, запропоновано способи розв'язання статистичних задач з застосуванням поширених електронних таблиць Excel. Наведено теоретичні відомості про основні поняття статистики, методичні вказівки щодо виконання розрахункових робіт та приклади розв'язання задач, схеми розрахунків та пояснення з візуалізацією Excel-діаграм і таблиць.

Рассмотрены методы статистического измерения, обобщения и анализа информации о социально-экономических явлениях и процессах, предложены способы решения статистических задач с применением распространенных электронных таблиц Excel. Приведены теоретические сведения об основных понятиях статистики, методические указания по выполнению расчетных работ и примеры решения задач, схемы расчетов и пояснения с визуализацией Excel-диаграмм и таблиц.

Встановлено, що на функцію розподілу значень залишкової моделі об'єкта суттєво впливає метод оцінювання застосовуваних параметрів. Отримано висновки про неможливість відновлення параметризованого виду розподілу помилки вимірювань за результатами апостеріорного аналізу залишків моделі. Розроблено методику структурно-параметричної ідентифікації лінійних апроксимативних моделей за відсутності інформації про вид розподілу помилки у даних. Запропоновано скалярний показник якості параметричної ідентифікації моделі, що комплексно враховує такі фактори як складність моделі, рівень розсіювання оцінок параметрів і характер інформаційної матриці. Досліджено методи варіювання даних, а також селекції кращої моделі у разі наявності надлишкових моделей. Запроваджено метод групового оцінювання параметрів моделі та проаналізовано ефективність застосування даного методу залежно від рівнів кореляції та дисперсій окремих складових групової оцінки.

Розглянуто селекцію кращого варіанту апроксимативної моделі у класі лінійних регресійних моделей. Розв'язок задачі спирається на застосування показника скоригованого середнього ризику, що обчислюється методом варіації даних.

Показано можливість використання методів кластерного аналізу, зокрема ієрархічної агломеративної процедури, на етапі попередньої обробки даних.

Наведено альтернативний алгоритм ранжування проєктних пошукових свердловин, які, відповідно до моделі, одночасно розкривають пастки структурного, літологічного та змішаного генезису (в межах Північного борту ДДЗ). Варто зазначити, що даний підхід може застосуватись виключно тоді, коли із сейсмічними даними проведено кількісну та якісну інтерпретацію і накопичено значний статистичний свердловинний матеріал (петрофізична характеристика та результати випробувань). В основу алгоритму ранжування покладено вплив структурного фактору, фактору аномалій у сейсмічному хвильовому полі та фактору коефіцієнту запасів. Кожен з цих показників проаналізований з точки зору вагомості його впливу на загальне ранжування свердловин. Найбільш вагомим, звісно, є структурний фактор, а літологічні об'єкти, виділені за результатами AVO-досліджень та стохастичної інверсії, йому підпорядковуються. Для вирізнення вагомості кожного окремого об'єкту введено фактор коефіцієнту запасів. До прикладу, якщо горизонт позитивно характеризується за структурним фактором та по ньому отримано позитивний літологічний відгук, однак виділений він у горизонті з незначним видобутком та ресурсною базою, то він не матиме суттєвого впливу на загальну перспективність свердловини з мультигоризонтними перспективами. Відзначено, що наведені в статті аналітичні матеріали потребують ручного керування та аналітичних досліджень через призму знання геології об'єкту досліджень, особливостей геофізичних полів та інших геолого-промислових особливостей кожного окремого району. Також вони повинні враховувати гідродинамічну модель родовища, на якому (чи поруч з яким) закладаються пошукові свердловини. Наведено послідовний алгоритм з великою кількістю викладок, що демонструють стадійність процесу. Запропонований узагальнений підхід може успішно використовуватись як альтернативний для вирішення задач ранжування проєктних пошукових свердловин в інших нафтогазоносних регіонах України при виборі об'єктів для буріння в межах ще не опошукованих блоків поруч з уже розвіданими та відомими родовищами.