В настоящее время существуют разные определения сущности М.с. и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это "наука о принятии решений в условиях неопределенности", а в другой — что это "наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей". Некоторые авторы считают, что М.с. — раздел теории вероятностей, а другие — что М.с. лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и т. н. прикладную статистику ("анализ данных"), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. [c.183]
Вернемся к Совету директоров фирмы Русские автомобили . Совсем с других позиций, чем Воробьев и Лебедев, подошел к делу Чибисов. Его подход фактически предполагает, что придется много раз принимать решения по аналогичным вопросам. Вот он и рассчитывает средний доход исходя из того, что в 60% случаев цена бензина будет низкой, а в 40 % случаев — высокой. Такой подход вполне обоснован, когда выбор технической политики проводится каждую неделю или каждый день. Например, к нему мог бы прибегнуть менеджер, проектирующий свой ресторан, — ориентироваться на открытые столики с видом на живописные окрестности или замкнуться в четырех стенах, отгородившись от дождя. Если события происходят много раз, то для принятия решений естественно использовать методы современной прикладной статистики, как это делают, например при статистическом контроле качества продукции и сертификации. Тогда оценка математического ожидания дохода, проведенная Чибисовым, вполне корректна. [c.131]
Не меньше существует и методов обработки ответов экспертов, в том числе весьма насыщенных математикой и компьютеризированных. Многие из них основаны на достижениях статистики объектов нечисловой природы и других современных методах прикладной статистики. [c.303]
Основные математические задачи анализа экспертных оценок. При анализе мнений экспертов можно применять самые разнообразные статистические методы но описывать их — значит описывать практически всю прикладную статистику. Тем не менее можно выделить следующие основные широко используемые в настоящее время методы математической обработки экспертных оценок проверка согласованности мнений экспертов (или классификация экспертов, если нет согласованности) усреднение мнений экспертов внутри согласованной группы". [c.330]
Эксперт может сравнить два объекта, сказать, какой из двух лучше (метод парных сравнений), дать им оценки типа хороший , приемлемый , плохой , упорядочить несколько объектов по привлекательности, но обычно не может ответить, во сколько раз или на сколько один объект лучше другого. Другими словами, ответы эксперта обычно измерены в порядковой шкале, или являются ранжировками, результатами парных сравнений и другими объектами нечисловой природы, но не числами. Распространенное заблуждение состоит в том, что ответы экспертов стараются рассматривать как числа, занимаются оцифровкой их мнений, приписывая этим мнениям численные значения — баллы, которые потом обрабатывают с помощью методов прикладной статистики как результаты обычных физико-технических измерений. В случае произвольности оцифровки выводы, полученные в результате обработки данных, могут не иметь отношения к реальности. [c.331]
В аналогичном положении находятся исследования в области качества конкретного продукта. В зависимости от характера последнего для исследований его качества привлекаются физика, химия, теория механизмов и машин, экономика, социология, теоретическая и прикладная статистика, эргономика, техническая эстетика и др. [c.391]
Справочник по прикладной статистике М Финансы и статистика, 1990 [c.322]
Для преподавателей и специалистов по эконометрике, многомерному статистическому анализу и прикладной статистике, а также студентов и аспирантов соответствующих специальностей. [c.4]
Данная книга является логическим продолжением справочного издания Прикладная статистика Основы моделирования и первичная обработка данных , вышедшего в 1983 г. В ней рассматриваются методы корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа. Приводятся их алгоритмы и обзор программного обеспечения. [c.4]
ХВ 1983 г. вышла в свет книга А и в а з я н С. А., Е н ю к о в И.С., Мешалки н Л. Д. Прикладная статистика Основы моделирования и первичная обработка данных. — М. Финансы и статистика. В ней, в частности, определена прикладная статистика как самостоятельная научная дисциплина, разрабатывающая и систематизирующая понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации и обработки статистических данных с целью их удобного представления, интерпретации и получения научных и практических выводов (см. с. 19). [c.5]
Сплайны сравнительно мало известны прикладным статистикам. Вместе с тем, по мнению ряда авторов [54, 114], они являются наиболее удачными аппроксимирующими функциями для приложений. Дело здесь в том, что поведение функции, выражающей физические взаимоотношения, в одной области пространства может быть полностью. не связанным с ее поведением в другой области. Полиномы наряду с большинством других математических функций обладают как раз обратным свойством. Их поведение в малой области однозначно определяет поведение в любой другой точке. Сплайны, поскольку они определяются кусочно, лишены этого недостатка, и для [c.328]
Айвазян С.А., Енюков И.С, Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика исследование зависимостей. М., 1985. [c.437]
Айвазян С.А., Мхитарян B. . Прикладная статистика и основы [c.107]
Айвазян С.А., Мхитарян B. . Прикладная статистика и основы эконометрики. - М ЮНИ- [c.126]
Включает дискриминантный анализ, кластер-анализ и другие матема-тико-статистические методы, как правило, не опирающиеся на предпосылку о вероятностном характере исследуемых зависимостей (см. Прикладная статистика). В частности, дискриминантный анализ предназначен для решения задач, связанных с разделением совокупностей наблюдений (элементарных данных). Если у исследователя имеется по одной выборке из каждой неизвестной ему генеральной совокупности (такую выборку называют "обучающей"), то с помощью методов дискри-минантного анализа удается приписать некоторый новый элемент (наблюдение х) к своей генеральной совокупности. [c.199]
ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА [applied statisti s] — научная дисциплина, разрабатывающая и систематизирующая понятия, приемы, математические методы и модели, предназначенные для организации сбора, стандартной записи, систематизации и обработки (в том числе с помощью ЭВМ) статистических данных с целью их удобного представления, интерпретации и получения научных и практических выводов65. Если рассматривать математическую статистику как науку, изучающую лишь данные вероятностной природы (таково распространенное толкование), то П.с. надо считать дисциплиной, использующей ее методы и приемы в качестве рабочего инструментария по отношению к данным не обязательно вероятностной природы, а при более широком понимании предмета математической статистики — одним из разделов последней (см. Многомерный статистический анализ). Определение "прикладная" здесь не вполне точно прикладными являются, безусловно, и такие дисциплины, как экономическая [c.281]
См. Айвазян С.А., Мхитарян B. . Прикладная статистика. Основы эконометрики. Т.1. М 2001. С. 27—28. [c.281]
Кузнец (Kuznets) Саймон Смит (1901—1985), американский экономист, выходец из России образование получил в Колумбийском университете. Работал в Национальном бюро экономических исследований в 1927—1961 гг., где изучал экономические циклы. Автор концепции валового национального продукта (ВНП), системы расчетов национального дохода и ряда методов прикладной статистики для измерения объемов национального производства. Профессор Пенсильванского, Дж. Гопкинса и Гарвардского университетов. Член Американской академии искусств и наук и ряда академий в других странах мира. Нобелевская премия 1971 г, "за основанную на эмпирических данных интерпретацию процессов экономического роста, которая открыла путь к новому, более глубокому пониманию экономической и социальной структуры, а также процессов развития". [c.440]
Стоун (Stone) Ричард Николас (1913—1991), английский экономист, лауреат Нобелевской премии по экономике (1984). Образование получил в Кембриджском университете (был учеником Кейнса). Директор отдела прикладной статистики, профессор финансов и учета. Разработанная Стоуном (в соавторстве с Ми-дом) методика исчисления национального дохода нашла широкое распространение в мире. Нобелевская премия присуждена за пионерные работы в области создания системы национальных счетов — как в теории, так и в практическом их применении. Разработанная им система легла в основу стандартной СНС, рекомендованной ООН для всех стран. [c.449]
Разработка аналитической группой РГ подробного сценария (регламента) проведения сбора и анализа экспертных мнений (оценок). Сценарий включает в себя прежде всего конкретный вид информации, которая будет получена от экспертов (слова, условные градации, числа, ранжировки, разбиения или иные видьГобъек-тов нечисловой природы). Например, довольно часто экспертов просят высказаться в свободной форме, ответив при этом на некоторые число заранее сформулированных вопросов. Кроме того, их просят заполнить формальную карту, в каждом пункте выбрав одну из нескольких градаций. Сценарий должен содержать и конкретные методы анализа собранной информации, например, вычисление медианы Кемени, статистический анализ люсианов, применение иных методов статистики объектов нечисловой природы и других разделов прикладной статистики. Эта работа ложится на эконометрическую и компьютерную группу РГ. Традиционная ошибка — сначала собрать информацию, а потом думать, что с ней делать. В результате, как показывает печальный опыт, информация используется не более чем на 1 —2 %. [c.306]
Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных Справочное издание. — М. Финансы и статистика, 1983. — 472 с. [c.196]
Справочник по прикладной статистике. В 2 т. Т. 2 / Под ред. Э. Ллойда, У. Ледермана. — М. Финансы и статистика, 1990. — 526 с. [c.200]
Айвазян А.С., Бухштатер A.M., Енюков Е.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика классификация и снижение размерности. М. Финансы и статистика. 1989. [c.574]
Айвазян С. А., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Основы моделирования и первичная обработка данных. М. Финансы и статистика, 1983. [c.244]
АИ Прикладная статистика Исследование зависимостей Справ, изд. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин Под ред. С. А. Айвазяна. — М. Финансы и статистика, 1985. — 487 с., ил. [c.4]