Кроме метода элиминирования, для определения характера и степени зависимости технико-экономических показателей от различных факторов в процессе анализа используют методы математической статистики, в частности, корреляционный метод, требующий современные средства вычислительной техники. [c.389]
Большое количество промежуточных расчетов, требующихся для определения приведенных затрат и годового эффекта, заставляет учитывать еще одну характерную особенность технико-экономического анализа. Поскольку объем исходной информации по проектируемой машине (особенно на ранних стадиях проектирования) весьма ограничен, для этих расчетов привлекается разнообразный статистический материал и используются различные методы математической статистики. Как бы совершенна ни была зависимость, разработанная для расчета того или иного показателя, погрешность в полученных [c.148]
Однако практическое применение экономико-математических методов в нашей стране стало реально осуществимым к началу 60-х годов благодаря появлению и быстрому развитию электронной вычислительной техники. В эти годы были построены первые отчетные и экспериментальные плановые межотраслевые балансы, решены первые задачи оптимального развития и размещения производства, рассчитаны прогнозы отдельных экономических показателей с помощью методов математической статистики. [c.117]
В экономических расчетах может быть также использован прием корреляционной связи, являющийся одним из методов математической статистики. Этот метод позволяет определять зависимость различной степени связи между рассматриваемыми факторами в условиях, когда связь не является пропорциональной. В этом случае математически определяется форма и теснота связи, т. е. степень ее влияния на исследуемый показатель. Например, с помощью корреляционной связи может быть установлена степень изменения уровня производительности труда при внедрении новой техники. Широкие возможности ЭВМ позволяют ставить вопрос о необходимости их применения для проведения экономических расчетов, моделирующих производственно-хозяйственную деятельность таких сложных систем, как закольцованные газопроводы. Проводимые научные исследования показали, что для целей анализа влияния различных факторов (диаметр газопровода, энергоемкость, грузонапряженность и т. д.) могут быть широко использованы вероятностные методы корреляции. [c.80]
Статистический приемочный контроль — это выборочный контроль качества изделий электронной техники, основанный на применении методов математической статистики для проверки соответствия качества продукции установленным требованиям. При этом выборочным называется такой вид контроля, когда решение о качестве продукции принимается по результатам проверки одной или нескольких выборок или проб из партии. [c.159]
Д л и н А. М. Математическая статистика в технике. Изд. 3-е. М., Советская наука , 1958, 466 с. [c.124]
В результате исследования технико-экономических показателей эффективности резервуарных парков распределительных нефтебаз методами математической статистики получены характеристики таких показателей нефтебаз,. как годовой грузооборот и суммарная емкость резервуарного парка, коэффициент оборачиваемости нефтепродуктов и коэффициент резервуарной обеспеченности нефтебаз, установлены корреляционные связи между исследуемыми величинами для получения научных и практиче-" ских выводов. На рис. 13 [c.182]
Длин А. М. Математическая статистика в технике. М., Советская наука , 1958. [c.137]
С.с. (большие системы) есть всюду — в природе, технике, обществе. Изучением их общих закономерностей, особенностей и структуры занимается теория больших систем с широким использованием математической статистики и экономико-математических моделей.. [c.331]
Должен знать структуру построения автоматизированных рентгеновских аналитических систем основы построения метрологической базы рентгеновских лабораторий принцип работы вычислительных машин и их связь о рентгеноспектральными анализаторами основы рентгеновской физики, математической статистики, электроники, вычислительной техники и программирования в объеме программы среднего специального учебного заведения. [c.92]
В целях предотвращения дефектов системой устанавливался постоянный контроль за параметрами технологического процесса, влияющими на качество, с использованием средств автоматизированного контроля, электронно-вычислительной техники, методов математической статистики (в частности, контрольных карт, планов отбора проб и др.)- [c.35]
ЭКОНОМИКС - СТАТИСТИЧЕСКИЕ ИССЛЕДОВАНИЯ — исследования экономической деятельности с помощью методов математической статистики. Обычно этот термин относят к изучению конкретных производств и отраслей. Если же отнести его к экономике в целом, то термин экономико-статистические исследования практически соответствует термину эконометрия . Они объединяют достижения конкретной экономики, технических наук, математической статистики и вычислительной техники. Исходя из экономики и технологии данного производства, проводят качественный, или, как говорят, профессиональный, анализ изучаемых процессов. На этой основе методами математической статистики и математического моделирования, с помощью ЭВМ, производятся расчеты, делаются выводы и принимаются решения. [c.34]
В ходе принятия управленческих решений все более важную роль играют и человеческие факторы, которые выражают не только требования политической или социальной целесообразности осуществления или достижения альтернативы, но также требования человеческой этики и морали. Имеется несколько областей науки и техники, которые можно назвать наукой о принятии решений. Одной из них является теория полезности, представляющая собой попытку построения единой научной теории принятия решений. Но эта теория еще молода. Отдельные способы и методы принятия решений по-прежнему мало связаны друг с другом и, безусловно, заслуживают специального изучения. В числе упомянутых областей знания находится теория оптимизации, теория вероятностей, математическая статистика. [c.40]
Что касается методов анализа и техники оценки рисков разной природы, то вопросов о выборе способов для решения этих задач на сегодняшний день практически не осталось. Риски стохастической природы анализируются и измеряются методами теории вероятностей, математической статистики, методами регрессионного, дисперсионного и факторного анализов. Риски поведенческой природы — методами математической теории игр, методами подготовки и проведения деловых игр, методами планирования и ведения деловых бесед. Что касается оценок риска в ситуациях с неопределенным ( природным ) механизмом риска, то при формальном анализе подобных ситуаций целесообразно одинаково часто представлять их либо как ситуации со стохастическим риском, либо как ситуации с поведенческим риском. [c.151]
Дополнительно отметим, что все способы математической статистики, связанные с оценкой вероятностных характеристик случайных явлений (событий, величин, процессов), различают еще и по технике исполнения. В частности, в отношении затрат на сбор статистической информации немаловажно, из какого источника она получена. Ведь можно получать статистическую информацию, наблюдая за реальными явлениями, а можно — моделируя их с использованием натурного или математического эксперимента. Ясно, что в последнем случае по желанию экспериментатора можно ускорять или замедлять моделируемые процессы, произвольно менять по ходу эксперимента некоторые из характеристик, делать выводы по промежуточным результатам, изменять концепцию моделирования и т.п. [c.257]
Особое внимание Г. Маркович уделил применению математики и компьютерной техники для практических задач в экономике, относящихся к принятию решений в сфере бизнеса в условиях неопределенности. Сотрудничая с экономистами РЭНД корпорейшн в рамках работы над созданием многоотраслевых моделей анализа промышленной деятельности, ученый принимал участие в разработке техники разреженных матриц для решения большого числа проблем моделирования экономических процессов. Работал он и над приложением методов математики к анализу фондовых рынков. Его первой крупной работой была магистерская диссертация (1950 г.), объектом изучения которой стала возможность применения математических методов к анализу фондовых рынков. Гарри Маркович — один из основателей теории и практики финансового управления фирмами, автор теории выбора портфеля , один из родоначальников теории финансов, которая особенно быстро развивается в системе экономической науки. Эта наука закладывает практические основы финансового управления фирмой. С помощью экономического инструментария и методов исследования у любой фирмы есть конкретная возможность. Это возможность проанализировать свое финансовое положение, оценить стоимость своего капитала и его структуру, выбрать оптимальный проект капиталовложения и источник финансирования, решить вопросы, касающиеся выпуска акций и облигаций, управлять своим капиталом и пр. В своей концепции выбора портфельных инвестиций Г. Марковиц попытался объяснить поведение инвесторов, которые при размещении акций не вкладывают весь капитал лишь в наиболее прибыльный вид ценных бумаг. Они предпочитают разнообразить капиталовложения, учитывая не только возможную прибыль, но еще и неизбежный риск. В качестве меры риска Г. Марковиц предложил применять показатель математической статистики — дисперсию. Такое предложение обусловлено тем, что инвесторы делают выбор согласно набору комбинаций размеров риска и прибыли, оптимальных по Парето. [c.355]
Все виды управленческой деятельности основаны на обмене информацией. Для управления современной организацией характерно применение высокоэффективных информационных технологий. Информационные технологии (системы) — это использование вычислительной техники и систем связи для создания, сбора, передачи, хранения и обработки информации. Информационные системы реализуют принципы единства производственного процесса, информации и организации путем использования технических средств обработки информации в сочетании с использованием аналитических методов математической статистики и моделей прогнозно-аналитических расчетов. В деловом мире в настоящее время активизируется применение электронной почты, новой телефонной аппаратуры, средств телекоммуникаций и информационных компьютерных сетей. [c.66]
Важную роль играет правильность выявления основных технико-экономических параметров, влияющих на затраты по разработке, изготовлению и эксплуатации изделий. Выделенные параметры должны наиболее полно характеризовать назначение изделия и его потребительские свойства быть связанными с расходом материальных, трудовых и энергетических ресурсов быть измеряемыми и сопоставимыми с аналогичными показателями лучших образцов продукции. С этой целью анализируются стандарты (технические условия), карты технического уровня, паспорта изделий, протоколы государственных испытаний. Обработка полученных данных проводится с целью выявления взаимосвязи между изменением величин основных параметров и затрат на всех стадиях жизненного цикла изделия. При этом используются такие современные методы математической статистики, как методы экспертных оценок, аналитических группировок, графического и корреляционного анализа, прогнозирования. [c.29]
Среднее и низовое руководство должно было претворять эти стратегии в жизнь, т. е. для них было достаточно приростного поведения. Появившаяся в это время школа количественного управления, связана с развитием и применением в управлении кибернетики, математической статистики, моделирования, прогнозирования и вычислительной техники. Ключевой характеристикой школы является замена словесных рассуждений и описательного анализа моделями, символами, количественными значениями, что позволило существенно повысить эффективность управленческих решений. Вклад внесли Немчинов, Новожилов, Канторович, Федоренко, Шаталин. [c.11]
Подсистема Математическое обеспечение (МО) - это совокупность математических моделей и алгоритмов для решения задач и обработки информации с применением вычислительной техники, а также комплекс средств и методов, позволяющих строить экономико-математические модели задач управления. В состав МО входят средства МО (средства моделирования типовых задач управления, методы многокритериальной оптимизации, математической статистики, теории массового обслуживания и др.) техническая документация (описание задач, алгоритмы решения задач, экономико-математические модели) методы выбора МО (методы определения типов задач, методы оценки вычислительной сложности алгоритмов, методы оценки достоверности результатов). [c.23]
Следует заметить, что вопрос о применении новых, в частности статистических, методов математики, поднятый специалистами в 20-е годы, не получил своего окончательного разрешения. Лишь в начале 60-х годов, когда в СССР началось применение в исторических исследованиях методов математической статистики и использование вычислительной техники для обработки массовых статистических исторических материалов, вопросы о том, что такое новые методы и как их использовать в сочетании с традиционными 46 историческими, вопросы методологии и методики статистического анализа стали весьма актуальны. [c.282]
В решении всех этих вопросов требуется слаженная работа экономистов, математиков и статистиков. Методы- линейного и вообще математического программирования с применением электронной вычислительной техники дают возможность максимального приближения. к реальным условиям, одновременного и совместного учета огромного числа взаимосвязей и обстоятельств, которые совершенно не в состоянии охватить человеческий мозг. Повышение теоретического уровня, увеличение роли экономической науки в развитии народного хозяйства дадут стране исключительно большой эффект и позволят полнее использовать преимущества социалистической системы хозяйства. [c.168]
Математические методы, использованию которых наша экономика создает широкий простор, стали сейчас применяться для нужд управления, планирования, бухгалтерского учета, статистики и экономического анализа. Но применение математического программирования и моделирования, вообще математических методов в решении многих задач экономического и инженерного характера стало практически возможным и плодотворным лишь при условии использования счетной техники. Решение сложных задач (а экономические задачи относятся преимущественно к классу сложных) с использованием только ручного труда невозможно. Вот почему математические методы в экономическом анализе и планировании стали широко применяться, когда были сконструированы быстродействующие ЭВМ. [c.39]
В современной рыночной экономике бухгалтерский учет все более делится на две отрасли финансовый учет и управленческий учет. Финансовый учет решает проблемы взаимоотношений предприятия с государством и другими внешними пользователями информации о деятельности предприятия. Финансовый учет и особенно публичная финансовая отчетность регламентируются международными и национальными стандартами, обеспечивающими интересы внешних пользователей (корреспондентов) информации. Управленческий учет состоит из систематического традиционного учета и проблемного учета, направленного на выработку управленческих решений в интересах собственников и администрации предприятия. Управленческий учет не регламентируется государством, его организация и методы определяются руководителем предприятия, в нем на первый план в деятельности бухгалтера выдвигаются управленческие задачи, требующие для своего решения не только знаний традиционной бухгалтерии, особенно учета затрат и калькулирования себестоимости продукции и услуг, но и технико-экономического планирования, статистики, анализа хозяйственной деятельности, развитого математического аппарата и современной вычислительной техники. При таком понимании управленческого бухгалтерского учета собственно бухгалтерский учет, планирование, статистика и анализ хозяйственной деятельности рассматриваются как единое целое. Управленческий бухгалтерский учет организует внутрихозяйственные связи на предприятии, т.е. связи между лицами, [c.251]
Наряду с поведенческими науками в послевоенные годы дальнейшее развитие получили и естественные науки (особенно математика, информатика, статистика), что послужило импульсом для развития количественного подхода в управлении. Такой подход предполагает формализацию управленческих процессов, построение экономико-математических моделей исследуемых объектов и систем, а также решение этих моделей математическими средствами с использованием компьютерной техники. Модели облегчают понимание сложных явлений и процессов, хотя обычно упрощают реальность. Поэтому применение количественного подхода имеет определенные ограничения. Применение количественного подхода дает обычно хорошие результаты при формировании товарных потоков в управлении запасами, при размещении товаров на складе и решении конкретных ситуаций в логистике, т.е. в управлении вещественными элементами на микроуровне. Большой интерес в этом отношении представляют работы американского ученого П. Самуэльсона и его последователей. [c.210]
В 1970 г. начаты работы по созданию Автоматизированной системы государственной статистики (АСГС), которая будет представлять собой систему сбора и обработки учетно-статистической информации для планирования и управления народным хозяйством, обеспечивающую широкое применение экономико-математических методов, ЭВМ, другой информационной техники, современных средств связи при накоплении и комплексной обработке данных. [c.131]
Выше уже отмечалось, что интеллектуальный анализ данных появился в результате симбиоза средств вычислительной техники, программных технологий и математических методов. В НАД используются как сравнительно новые подходы, такие как генетические алгоритмы, нейронные сети, нечеткие множества, так и вполне традиционные, имеющие длительную историю развития, такие как статистика, деревья и таблицы решений. Хотя между этими методами не всегда можно установить точный водораздел (так, генетические алгоритмы используют статистические оценки и правила вывода, то же можно сказать и о деревьях решений и нечеткой логике и т.д.), но все же границы между ними существуют. Этого нельзя сказать о границах использования различных методов в приложении. Анализ одной и той же ситуации может быть произведен различными методами и> что очень важно, результаты анализа, проведенные одним методом, могут сильно отличаться от результатов анализа той же ситуации, проведенного другим методом. Выбор метода всегда определяется специалистом. [c.274]
Основная цель планирования технической подготовки производства определение сроков выполнения всего комплекса работ п отдельных его этапов. Эффективность организации технической подготовки определяется правильным выбором методов планирования, планово-учетных единиц планирования, своевременностью разработки п обоснованностью системы норм и нормативов трудоемкости п продолжительности выполнения ра-б<п. Пользуясь нормативами, раз] аоатываю т плановые документы организации работ технической подготовки производства. Один метод планирования заключается в разработке календарных линейных графиков по этапам работ другой в разработке сетевого графика с применением методов математической статистики и электронно-вычислительной техники. Качество норм и нормативов предопределяет обоснованность плановых показателей п позволяет с высокой степенью достоверности оцепить результаты труда исполнителей. [c.72]
Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Теория вероятностей и математическая статистика в технике. М., Гостех-издат, 1955. [c.30]
В других работах по математической статистике мы обнаруживаем примерно такое же определение частного коэффициента корреляции. Как видно, при переходе от парной корреляции к частной авторы уже вынуждены говорить о влиянии. В результате смысл, который может иметь коэффициент корреляции, помимо чисто описательного, зависит от знания специфики происхождения связи между величинами. Коэффициенты корреляции могут оказаться, таким образом, опасным орудием при анализе наблюденных данных, поскольку они могут вести к смешению стохастической и функциональной взаимосвязей и, следовательно, к ложным выводам [30.535]. И не удивительно, что результаты применения корреляционного анализа подвергаются большим сомне ниям. К корреляционному анализу можно отнести оценку академика А. Н. Колмогорова, данную им дисперсионному анализу и работам Фишера. А. Н. Колмогоров [17...] говорил Дисперсионный анализ является типичным созданием Р. А. Фишера. Четко и удобно разработанная вычислительная техника соединена здесь с очень выразительной и доходчивой терминологией, внушающей исследователю, пожелавшему воспользоваться этим методом, вполне определенную интерпретацию результатов вычисления. Если хорошая разработка стандартной техники вычисления является безусловной заслугой Фишера, то слишком многообещающая терминология является определенным злом. Особенно в случае, когда, как это происходит в книгах Фишера и его последователей, необходимые для обоснования методы в лучшей случае лишь формально упоминаются без разъяснения степени их стеснительности в практически важных случаях, а различные формально рассчитанные компоненты дисперсии с полной категоричностью относятся на счет причинного влияния отдельных анализируемых факторов или их взаимодействий без всякого упоминания о том, что это разложение дисперсий на эти компоненты на самом деле объективного смысла часто совсем не имеет. [c.9]
Л т. Применение математики в экономических исследованиях. Сб., под ред. акад. В. С. Немчинова, [1]—2, М., 1959— 19iil Лукомский Я. И., Теория корреляции и ее применение и анализу производства, [2 изд.], М., 1961 Я с т р е м-о к и и B. .. Математическая статистика. Уч.пособие, М.,1956 Б о н р с к и и А. Я., Математика для экономистов, М., 19В1 Браун л и К. А., Статистические исследования в производстве, (пер. с англ.], М., 1949 Д л и н А. М., Математическая статистика в технике. Учебник, [3 изд.], М., 1958 Борода-ч е в 11. А., Основные вопросы теории точности производства, М., 1950 А г а н б е г я н А. Г., Б е л к и н В. Д., Б и р-м а н И. Я. [и ДЦ.], Применение математики и электронной техники в планировании, М., 1961. Я. П. Герчук. [c.416]
Лит. Венецкий И. Г., Кильдишев Г. С., Основы математической статистики, М., 1963 Длин А. М., Математическая статистика в технике, 3 изд., М., 1958 Д у н и н-Барковский И. В., Смирнов Н. В., Теория вероятностей и математическая статистика в технике. Общая часть, М., 1963 Романовский В. И., Математическая статистика, М.—Л., 1938 Хальд А., Математическая статистика с техническими приложениями, М., 1956 Ястрем-ский Б. С., Некоторые вопросы математической статистики, М,, 1961. А. Я. Боярский. [c.98]
Лит. 1> о м а п о в с к и п В. И., Математическая статистика. М., 19. i8 Д у и и и - IJ а р к о в с к и и 11. В., С м и р и о в II. В., Теория вероятностей и математическая статистика и технике, М., 11)55 Д л и и А. М., Математическая статистика и технике,. ) изд., М., [1958J В е и е ц к и и И. Г., К и л ь д и in с п Г. С., Основы математической статистики, М., HHi. i Хильд А., Математическая статистика с техническими приложениям , М., 1956 В а р д е н, Барте л Л. в а н д е р, Математическая статистика, М., 1961) Я с т р е м-с н п и Б. С., Некоторые вопросы математической статистики. М., 1901 II а в л о в с к п и ., Введение в математическую статистику, пер. с польск., М., 1967. А. Я. Боярский. Москва. [c.401]
Будучи "большой" и "сложной" системой, рынок ценных бумаг требует для своего анализа и довольно-таки сложных, далеко продвинутых математических методов, методов статистической обработки данных, численных методов и компьютерных средств. Не удивительно поэтому, что в финансовой литературе используются самые современные результаты стохастического анализа (броуновское движение, стохастические дифференциальные уравнения, локальные мартингалы, предсказуемость,...), математической статистики (бутстреп -bootstrap, метод складного ножа - ja kknife,. . -), нелинейной динамики (детерминистический хаос, бифуркации, фракталы), и, конечно, трудно себе представить финансовую деятельность без современной компьютерной техники. [c.85]
Следует отметить, что, являясь узловым, в определенной мере решающим звеном во всем процессе статистического ис-иследования зависимостей, этот этап в то же время находится в наименее выгодном положении по сравнению с другими этапами (с позиций наличия строгих и законченных математических рекомендаций по его реализации). Поэтому его реализация требует совместной работы специалиста соответствующей предметной области (экономики, техники, медицины и т. д.) и математика-статистика, направленной на как можно более глубокое проникновение в физический механизм исследуемой связи. Подходам и методам проведения этого этапа исследований посвящена гл. 6 данного издания. [c.49]