Skip to main content

राष्ट्रीय सांख्यिकी दिवस: पी. सी. महालनोबिस - आकडेवारीचे शिल्पकार आणि भारताच्या प्रगतीचे आधारस्तंभ

 

राष्ट्रीय सांख्यिकी दिवस: 

पी. सी. महालनोबिस - आकडेवारीचे शिल्पकार आणि भारताच्या प्रगतीचे आधारस्तंभ



        दरवर्षी २९ जून हा दिवस भारतासाठी केवळ एक सामान्य तारीख नसून, राष्ट्रीय सांख्यिकी दिवस म्हणून साजरा होणारा एक महत्त्वाचा प्रसंग आहे. हा दिवस आपल्याला सांख्यिकीचे (Statistics) मूलभूत महत्त्व समजावून सांगतो, तसेच भारतीय सांख्यिकीचे जनक आणि एक दूरदृष्टीचे प्रणेते प्रोफेसर प्रशांत चंद्र महालनोबिस यांच्या जयंतीनिमित्त त्यांना आदरांजली वाहण्याचा एक अनुपम अवसर देतो. महालनोबिस यांचे विचार, त्यांचे अथक कार्य आणि त्यांनी भारताच्या नियोजनबद्ध विकासासाठी रचलेला पाया आजही आपल्या प्रगतीला दिशा देत आहे. त्यांचे कार्य केवळ आकड्यांपुरते मर्यादित नव्हते, तर ते भारताच्या उज्ज्वल भविष्यासाठी रचलेल्या एका भक्कम पायाचे प्रतीक होते.

 पी. सी. महालनोबिस: दूरदृष्टीचे शिल्पकार आणि सांख्यिकी क्रांतीचे प्रणेते

प्रोफेसर प्रशांत चंद्र महालनोबिस (१८९३-१९७२) हे केवळ एक सांख्यिकीशास्त्रज्ञ नव्हते, तर ते एक बहुआयामी व्यक्तिमत्त्व होते – एक दूरदृष्टीचे शिक्षणतज्ञ, संशोधक, कुशल योजनाकार आणि प्रभावी प्रशासक. त्यांच्या योगदानाशिवाय आधुनिक भारताच्या आर्थिक आणि सामाजिक धोरणांची कल्पना करणेही कठीण आहे.

दूरदृष्टीची बीजे आणि आयएसआयची स्थापना:

केंब्रिज विद्यापीठातून भौतिकशास्त्र आणि गणिताचे शिक्षण घेत असतानाच महालनोबिस यांना सांख्यिकीच्या अथांग सामर्थ्याची जाणीव झाली. १९१७ मध्ये भारतात परतल्यावर त्यांनी पाहिले की, देशाला विकासाच्या मार्गावर नेण्यासाठी वैज्ञानिक दृष्टिकोन आणि अचूक आकडेवारीची नितांत गरज आहे. याच विचारांतून त्यांनी १९३१ मध्ये इंडियन स्टॅटिस्टिकल इन्स्टिट्यूट (ISI) ची स्थापना केली. ही केवळ एक संस्था नव्हती, तर भारतात सांख्यिकीला एक स्वतंत्र आणि सन्मानजनक शाखा म्हणून स्थापित करण्याची ती पहिली पायरी होती. आयएसआयने अल्पावधीतच आंतरराष्ट्रीय स्तरावर ख्याती मिळवली आणि जगातील अनेक महान सांख्यिकीशास्त्रज्ञांना आकर्षित केले. येथूनच अनेक प्रतिभावान भारतीय सांख्यिकीशास्त्रज्ञ घडले, ज्यांनी जागतिक स्तरावर भारताचे नाव उंचावले.

मापनाचे विज्ञान: महालनोबिस डिस्टन्स:

सांख्यिकी क्षेत्रात त्यांचे एक महत्त्वाचे आणि आजही उपयोगात असलेले योगदान म्हणजे 'महालनोबिस डिस्टन्स' (Mahalanobis Distance) ही संकल्पना. ही एक सांख्यिकी मापन पद्धत आहे जी दोन किंवा अधिक डेटा संचांमधील समानता किंवा भिन्नता मोजण्यासाठी वापरली जाते, विशेषतः जेव्हा चलांमधील (variables) संबंध गुंतागुंतीचे असतात. ही संकल्पना केवळ सैद्धांतिक पातळीवर थांबली नाही, तर तिचा उपयोग जीवशास्त्र, हवामानशास्त्र, अर्थशास्त्र आणि अगदी पॅटर्न रिकग्निशन व क्लस्टर ॲनालिसिस यांसारख्या आधुनिक डेटा सायन्सच्या शाखांमध्येही मोठ्या प्रमाणावर होतो. हे त्यांच्या गणितातील आणि सांख्यिकीतील सखोल ज्ञानाचे द्योतक आहे.

राष्ट्रीय नमुना सर्वेक्षण (NSS): आकडेवारीचे लोकशाहीकरण:

स्वातंत्र्यानंतर भारताला गरिबी, बेरोजगारी, निरक्षरता, कुपोषण अशा अनेक गंभीर समस्यांनी ग्रासले होते. या समस्यांवर उपाययोजना करण्यासाठी ठोस माहितीची गरज होती. महालनोबिस यांनी यावर उपाय म्हणून राष्ट्रीय नमुना सर्वेक्षण (National Sample Survey - NSS) ची संकल्पना मांडली आणि ती प्रत्यक्षात आणली. त्यांची दूरदृष्टी अशी होती की, सरकारची धोरणे हवेत नसावीत, तर ती जमिनीवरील वास्तवावर आधारित असावीत. एन.एस.एस. द्वारे, देशाच्या कानाकोपऱ्यातून, ग्रामीण आणि शहरी भागांतून, वेगवेगळ्या सामाजिक-आर्थिक गटांमधून पद्धतशीरपणे आणि शास्त्रीय पद्धतीने माहिती गोळा करण्यास सुरुवात झाली. ही माहिती केवळ आकडेवारी नव्हती, तर ती लाखो भारतीयांच्या जीवनाचे प्रतिबिंब होती. या माहितीवर आधारित अनेक सरकारी योजना आणि कार्यक्रम तयार केले गेले, ज्यामुळे विकासाला योग्य दिशा मिळाली. ही एक प्रकारे भारतातील 'डेटा क्रांती'ची सुरुवात होती, जिने धोरणनिर्मितीमध्ये पारदर्शकता आणि अचूकता आणली.

पंचवार्षिक योजना आणि 'महालनोबिस मॉडेल': आत्मनिर्भर भारताची ब्लूप्रिंट:

पंडित जवाहरलाल नेहरूंच्या नेतृत्वाखालील नियोजन आयोगात सदस्य म्हणून महालनोबिस यांची भूमिका अत्यंत महत्त्वाची होती. भारताला औद्योगिक आणि आर्थिकदृष्ट्या आत्मनिर्भर बनवण्यासाठी त्यांनी दुसऱ्या पंचवार्षिक योजनेचा (१९५६-१९६१) मसुदा तयार केला. या योजनेला 'महालनोबिस मॉडेल' म्हणून ओळखले जाते. या मॉडेलने अवजड आणि मूलभूत उद्योगांच्या विकासाव (उदा. पोलाद, सिमेंट, ऊर्जा, यंत्रसामग्री) भर दिला. त्यांचा असा विश्वास होता की, मूलभूत उद्योगांमध्ये गुंतवणूक केल्यास दीर्घकाळात भारताची उत्पादन क्षमता वाढेल, रोजगार निर्मिती होईल आणि परकीय अवलंबित्त्व कमी होईल. या मॉडेलमुळे भारताच्या औद्योगिक धोरणाला एक निश्चित दिशा मिळाली आणि अनेक सार्वजनिक क्षेत्रातील उद्योगांची (PSUs) स्थापना झाली, ज्यामुळे भारताच्या आर्थिक विकासाला गती मिळाली. या धोरणाचे काही टीकाकार असले तरी, भारताला औद्योगिकदृष्ट्या सक्षम बनवण्यात याचे मोठे योगदान होते हे नाकारता येत नाही.

राष्ट्रीय सांख्यिकी दिनाचे महत्त्व आणि आजच्या काळातील प्रासंगिकता

 

राष्ट्रीय सांख्यिकी दिन साजरा करण्याचे अनेक महत्त्वपूर्ण उद्देश आहेत:

सांख्यिकीचे सार्वत्रिक महत्त्व: हा दिवस लोकांना सांख्यिकीचे दैनंदिन जीवनातील महत्त्व, तसेच सामाजिक, आर्थिक, वैज्ञानिक आणि अगदी पर्यावरणीय क्षेत्रातील तिचे उपयोजन समजावून सांगण्यास मदत करतो. योग्य आणि अचूक आकडेवारीशिवाय कोणतीही प्रभावी योजना किंवा धोरण तयार करणे, त्याची अंमलबजावणी करणे आणि त्याचे परिणाम मोजणे शक्य नाही.

धोरणनिर्मितीचा वैज्ञानिक आधार: आरोग्य सेवा सुधारणे, शिक्षणाचा प्रसार करणे, कृषी उत्पादन वाढवणे, दारिद्र्य निर्मूलन करणे, पायाभूत सुविधांचा विकास करणे अशा प्रत्येक क्षेत्रात अचूक आणि विश्वसनीय सांख्यिकी माहिती ही योग्य निर्णय घेण्यासाठी आधारस्तंभ ठरते. हा दिवस नीतिनिर्मात्यांना आकडेवारीच्या सामर्थ्याची आणि तिच्या वैज्ञानिक आधाराची आठवण करून देतो. डेटा-आधारित निर्णय (Data-driven decisions) हे केवळ अंदाज नसतात, तर ते वास्तवावर आधारित ठोस पाऊले असतात.

आकडेवारीची नैतिकता आणि पारदर्शकता: सांख्यिकी केवळ आकडे गोळा करणे नाही, तर ती निष्पक्षपणे त्यांचे विश्लेषण करणे आणि निष्कर्ष काढणे आहे. या दिवशी आकडेवारीच्या गोळा करण्याच्या, विश्लेषणाच्या आणि प्रसाराच्या नैतिक मानकांची (Ethical Standards) आठवण करून दिली जाते, जेणेकरून जनतेचा आणि धोरणकर्त्यांचा डेटावरील विश्वास कायम राहील. पारदर्शकता हा लोकशाहीचा एक महत्त्वाचा आधारस्तंभ आहे आणि अचूक आकडेवारी त्यामध्ये महत्त्वाची भूमिका बजावते.

युवा पिढीला प्रेरणा आणि करिअरच्या संधी: सांख्यिकी क्षेत्रात करिअर करण्यासाठी विद्यार्थ्यांना आणि तरुणांना प्रोत्साहन देणे हा देखील या दिवसाचा एक महत्त्वाचा उद्देश आहे. आजच्या 'डेटा-चालित' (Data-driven) जगात सांख्यिकीशास्त्रज्ञ, डेटा विश्लेषक आणि डेटा शास्त्रज्ञ यांची मागणी मोठ्या प्रमाणात वाढत आहे. डेटाचे महत्त्व ओळखून या क्षेत्रात अधिकाधिक मनुष्यबळ तयार करणे हे देशाच्या प्रगतीसाठी आवश्यक आहे.

 

आजच्या २१ व्या शतकात, जिथे डेटा तिथे सांख्यिकीची प्रासंगिकता कैक पटीने वाढली आहे. बिग डेटा (Big Data), कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI), मशीन लर्निंग (Machine Learning) आणि डेटा सायन्स (Data Science) यांसारख्या आधुनिक तंत्रज्ञानाचा पाया सांख्यिकीच्या मूलभूत तत्त्वांवरच आधारित आहे. सार्वजनिक आरोग्य सेवांमधील साथीच्या रोगांचा अभ्यास असो, हवामान बदलाचे विश्लेषण असो, शेअर बाजारातील कल (Trends) ओळखणे असो किंवा ग्राहक वर्तनाचे विश्लेषण असो, प्रत्येक ठिकाणी सांख्यिकीची भूमिका केंद्रीय आहे. डेटाचे योग्य विश्लेषण करून भविष्यातील धोके ओळखणे आणि संधींचा फायदा घेणे सांख्यिकीमुळेच शक्य होते.

 

 आव्हाने आणि भविष्यातील वाटचाल

आजही भारतासमोर आकडेवारी संदर्भात काही आव्हाने आहेत. डेटाची गुणवत्ता टिकवून ठेवणे, माहितीची वेळेवर उपलब्धता, वाढत्या डेटा संरक्षणाचे मुद्दे (Data Privacy) आणि आधुनिक तंत्रज्ञानाचा सांख्यिकीमध्ये प्रभावी वापर करणे ही त्यापैकी काही प्रमुख आव्हाने आहेत. ग्रामीण भागातून अचूक डेटा गोळा करणे, डेटा साक्षरता वाढवणे आणि धोरणनिर्मात्यांना डेटाच्या आधारावर निर्णय घेण्यासाठी प्रोत्साहन देणे हे देखील महत्त्वाचे आहे. प्रोफेसर महालनोबिस यांनी डेटा गोळा करण्याची मजबूत प्रणाली निर्माण केली, आता ती अधिक कार्यक्षम आणि आधुनिक बनवणे हे आपले कर्तव्य आहे.


Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

MCQ'S based on Basic Statistics (For B. Com. II Business Statistics)

    (MCQ Based on Probability, Index Number, Time Series   and Statistical Quality Control Sem - IV)                                                            1.The control chart were developed by ……         A) Karl Pearson B) R.A. fisher C) W.A. Shewhart D) B. Benjamin   2.the mean = 4 and variance = 2 for binomial r.v. x then value of n is….. A) 7 B) 10 C) 8 D)9   3.the mean = 3 and variance = 2 for binomial r.v. x then value of n is….. A) 7 B) 10 C) 8 D)9 4. If sampl...
Post a Comment
Read more

Measures of Central Tendency :Mean, Median and Mode

Changing Color Blog Name  Measures of Central Tendency  I. Introduction. II. Requirements of good measures. III. Mean Definition. IV . Properties  V. Merits and Demerits. VI. Examples VII.  Weighted Arithmetic Mean VIII. Median IX. Quartiles I. Introduction Everybody is familiar with the word Average. and everybody are used the word average in daily life as, average marks, average of bike, average speed etc. In real life the average is used to represent the whole data, or it is a single figure is represent the whole data. the average value is lies around the centre of the data. consider the example if we are interested to measure the height of the all student and remember the heights of all student, in that case there are 2700 students then it is not possible to remember the all 2700 students height so we find out the one value that represent the height of the all 2700 students in college. therefore the single value represent ...
1 comment
Read more

Business Statistics Notes ( Meaning, Scope, Limitations of statistics and sampling Methods)

  Business Statistics Paper I Notes. Welcome to our comprehensive collection of notes for the Business Statistics!  my aim is to provided you  with the knowledge you need as you begin your journey to comprehend the essential ideas of this subject. Statistics is a science of collecting, Presenting, analyzing, interpreting data to make informed business decisions. It forms the backbone of modern-day business practices, guiding organizations in optimizing processes, identifying trends, and predicting outcomes. I will explore several important topics through these notes, such as: 1. Introduction to Statistics. :  meaning definition and scope of  Statistics. 2. Data collection methods. 3. Sampling techniques. 4. Measures of  central tendency : Mean, Median, Mode. 5. Measures of Dispersion : Relative and Absolute Measures of dispersion,  Range, Q.D., Standard deviation, Variance. coefficient of variation.  6.Analysis of bivariate data: Correlation, Regr...
Post a Comment
Read more

Basic Concepts of Probability and Binomial Distribution , Poisson Distribution.

 Probability:  Basic concepts of Probability:  Probability is a way to measure hoe likely something is to happen. Probability is number between 0 and 1, where probability is 0 means is not happen at all and probability is 1 means it will be definitely happen, e.g. if we tossed coin there is a 50% chance to get head and 50% chance to get tail, it can be represented in probability as 0.5 for each outcome to get head and tail. Probability is used to help us taking decision and predicting the likelihood of the event in many areas, that are science, finance and Statistics.  Now we learn the some basic concepts that used in Probability:  i) Random Experiment OR Trail: A Random Experiment is an process that get one or more possible outcomes. examples of random experiment include tossing a coin, rolling a die, drawing  a card from pack of card etc. using this we specify the possible outcomes known as sample pace.  ii)Outcome: An outcome is a result of experi...
1 comment
Read more

Classification, Tabulation, Frequency Distribution, Diagrams & Graphical Presentation.

Business Statistics I    Classification, Tabulation, Frequency Distribution ,  Diagrams & Graphical Presentation. In this section we study the following point : i. Classification and it types. ii. Tabulation. iii. Frequency and Frequency Distribution. iv. Some important concepts. v. Diagrams & Graphical Presentation   I. Classification and it's types:        Classification:- The process of arranging data into different classes or groups according to their common  characteristics is called classification. e.g. we dividing students into age, gender and religion. It is a classification of students into age, gender and religion.  Or  Classification is a method used to categorize data into different groups based on the values of specific variable.  The purpose of classification is to condenses the data, simplifies complexities, it useful to comparison and helps to analysis. The following are some criteria to classi...
Post a Comment
Read more

Measures of Dispersion : Range , Quartile Deviation, Standard Deviation and Variance.

Measures of Dispersion :  I.  Introduction. II. Requirements of good measures. III. Uses of Measures of Dispersion. IV.  Methods Of Studying Dispersion:     i.  Absolute Measures of Dispersions :             i. Range (R)          ii. Quartile Deviation (Q.D.)          iii. Mean Deviation (M.D.)         iv. Standard Deviation (S. D.)         v. Variance    ii.   Relative Measures of Dispersions :              i. Coefficient of Range          ii. Coefficient of Quartile Deviation (Q.D.)          iii. Coefficient of Mean Deviation (M.D.)         iv. Coefficient of Standard Deviation (S. D.)         v. Coefficien...
Post a Comment
Read more

Statistical Inference I ( Theory of estimation : Efficiency)

🔖Statistical Inference I ( Theory of estimation : Efficiency)  In this article we see the  terms:  I. Efficiency. II. Mean Square Error. III. Consistency. 📚 Efficiency:  We know that  two unbiased estimator of parameter gives rise to infinitely many unbiased estimators of parameter. there if one of parameter have two estimators then the problem is to choose one of the best estimator among the class of unbiased estimators. in that case we need to some other criteria to to find out best estimator. therefore, that situation  we check the variability of that estimator, the measure of variability of estimator T around it mean is Var(T). hence If T is an Unbiased estimator of parameter then it's variance gives good precision. the variance is smaller then it give's greater precision. 📑 i. Efficient estimator: An estimator T is said to be an Efficient Estimator of 𝚹, if T is unbiased estimator of    𝛉. and it's variance is less than any other estima...
Post a Comment
Read more

Index Number

 Index Number      Introduction  We seen in measures of central tendency the data can be reduced to a single figure by calculating an average and two series can be compared by their averages. But the data are homogeneous then the average is meaningful. (Data is homogeneous means data in same type). If the two series of the price of commodity for two years. It is clear that we cannot compare the cost of living for two years by using simple average of the price of the commodities. For that type of problem we need type of average is called Index number. Index number firstly defined or developed to study the effect of price change on the cost of living. But now days the theory of index number is extended to the field of wholesale price, industrial production, agricultural production etc. Index number is like barometers to measure the change in change in economics activities.   An index may be defined as a " specialized  average designed to measure the...
2 comments
Read more

Time Series

 Time series  Introduction:-         We see the many variables are changes over period of time that are population (I.e. population are changes over time means population increase day by day), monthly demand of commodity, food production, agriculture production increases and that can be observed over period of times known as time series. Time series is defined as a set of observation arranged according to time is called time series. Or a time Series is a set of statistical observation arnging chronological order. ( Chronological order means it is arrangements of variable according to time) and it gives information about variable.  Also we draw the graph of time series to see the behaviour of variable over time. It can be used of forecasting. The analysis of time series is helpful to economist, business men, also for scientist etc. Because it used to forecasting the future, observing the past behaviour of that variable or items. Also planning for future...
1 comment
Read more