Ф.И.О.
Орлов Александр Иванович
Ученая степень
• кандидат физико-математических наук
• доктор технических наук
• доктор экономических наук
Ученое звание
профессор
Почетное звание
—
Организация, должность
• Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Научные интересы
статистические методы, организационно-экономическое моделирование. Разработал новую область прикладной статистики — статистику объектов нечисловой природы
Адрес веб-сайта
—
Электропочта
Текущий рейтинг (суммарный рейтинг статей)
0
TOP5 соавторов
Статей в журнале: 155 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Новый подход к изучению устойчивости выводов в математических моделях
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПредложена общая схема изучения устойчивости выводов, полученных с помощью математических методов и моделей, относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок моделей. Рассмотрены конкретные постановки задач устойчивости: по отношению к изменению данных, их объема и распределений, к допустимым преобразованиям шкал измерения, к временным характеристикам (моменту начала реализации проекта, горизонту планирования). Уменьшение неопределенности может проводиться путем изменения вида данных, т.е. путем перехода к нечисловым данным. Обсуждаются модели конкретных процессов управления промышленными предприятиями на примерах устойчивости характеристик инвестиционных проектов к изменению коэффициентов дисконтирования и устойчивости к изменению коэффициентов модели и объемов партий продукции в моделях управления запасами
-
Всегда ли нужен контроль качества продукции у поставщика?
Краткое описаниеЧем выше достигнутый уровень качества, тем больше объем контроля - таков парадокс классической теории статистического контроля. Возможный выход состоит в переходе к выбору технической политики на основе экономических характеристик. Перекладывание контроля на потребителя может быть экономически выгодно. Рассмотрены два варианта технической политики – увеличение объема партии и замена дефектных единиц продукции у потребителя
-
Двухвыборочный критерий Вилкоксона – анализ двух мифов
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеУстановлено, что двухвыборочный критерий Вилкоксона (Манна-Уитни) предназначен для проверки гипотезы H0: P(X < Y) = 1/2, где X - случайная величина, распределенная как элементы первой выборки, а Y - второй. Показано, что критерий Вилкоксона не позволяет проверять совпадение функций распределения двух независимых выборок, а также равенство медиан этих функций распределения
-
Методология моделирования процессов управления в социально-экономических системах
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВведены основные понятия теории управления. Отмечена многокритериальность реальных задач управления. После рассмотрения основных понятий теории моделирования проанализирована послевоенная история и современное состояние математического моделирования процессов управления. Обсуждается методология моделирования. В качестве примера конкретной модели процесса управления разобрана модель распределения времени между овладением знаниями и развитием умений
-
Теория нечетких множеств – часть теории вероятностей
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеОдно из принципиальных положений системной нечеткой интервальной математики – утверждение о том, что теория нечетких множеств является частью теории случайных множеств, тем самым –частью теории вероятностей. Статья посвящена обоснованию этого утверждения. Доказан ряд теорем, показывающих, что нечеткие множества и результаты операций над ними можно рассматривать как проекции случайных множеств и результатов соответствующих операций над ними
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеКратко рассматриваются перспективы и некоторые «точки роста» современной теоретической и вычислительной математики, в частности: числа и множества - основа современной математики; математические, прагматические и компьютерные числа; от обычных множеств - к нечетким; теория нечетких множеств и «нечеткое удвоение» математики; о сведении теории нечетких множеств к теории случайных множеств; интервальные числа как частный случай нечетких множеств; развитие интервальной математики (интервальное удвоение математики); система как обобщение множества; системное обобщение математики и задачи, возникающие при этом; системное обобщение операций над множествами (на примере операции объединения булеанов); системное обобщение понятия функции и функциональной зависимости; когнитивные функции; матрицы знаний как нечеткое с расчетной степе-нью истинности отображение системы аргументов на систему значений функции; модификация метода наименьших квадратов при аппроксимации когнитивных функций; развитие идеи системного обобщения математики в области теории информации - системная (эмерджентная) теория информации; информационные меры уровня системности - коэффициенты эмерджентности; прямые и обратные, непосредственные и опосредованные правдоподобные логические рассуждения с расчетной степенью истинности; интеллектуальная система Эйдос-Х++ как инструментарий, реализующий идеи системного нечеткого интервального обобщения математики.
-
Новая парадигма анализа статистических и экспертных данных в задачах экономики и управления
Краткое описаниеСтатья посвящена методам анализа статистических и экспертных данных в задачах экономики и управления, рассматриваемых в рамках научной специальности «Математические методы экономики», включающей организационно-экономическое и экономико-математическое моделирование, эконометрику и статистику, а также экономические аспекты теории принятия решений, системного анализа, кибернетики, исследования операций. Рассмотрены основные положения новой парадигмы этой научно-практической области, разработанной автором настоящей статьи в 1980-х годах в процессе создания Всесоюзной статистической ассоциации. Новая парадигма сопоставлена со старой (соответствующей середине XX века). Дана сводка монографий, учебников и учебных пособий, подготовленных под руководством автора настоящей статьи в XXI в. в соответствии с новой парадигмой
-
Непараметрическая и прикладная статистика в нашей стране
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПродолжаем цикл публикаций по истории статистики. Обсуждается развитие непараметрической и прикладной статистики в нашей стране в 1930 – 1980 гг. Представлены работы великих статистиков ХХ в. Н.В. Смирнова, Л.Н. Большева, В.В. Налимова. Глазами американских статистиков показана российская дискуссия о прикладной статистике. Кратко рассказано о создании Всесоюзной статистической ассоциации (1990) и дальнейших событиях
-
Краткое описание
Для решения стратегических и оперативных задач управления в аэрокосмической отрасли используются разнообразные организационно-экономические модели и методы. Их совокупность назовем организационно-экономическим обеспечением. В статье обсуждаются подходы к разработке адекватного организационно-экономического обеспечения в аэрокосмической отрасли. В частности, рассмотрены проблемы оценки эффективности и управления инновационно-инвестиционными проектами по созданию авиационной и ракетно-космической техники
-
Современное состояние непараметрической статистики
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеНепараметрическая статистика – одна из пяти точек роста прикладной математической статистики. Несмотря на большое число публикаций по конкретным вопросам непараметрической статистики, внутренняя структура этого научного направления оставалась непроявленной. Цель настоящей статьи – на основе сложившегося в практике научной деятельности определения непараметрической статистики рассмотреть ее деление на области и систематизировать исследования по непараметрическим статистическим методам. Непараметрическая статистика, позволяет делать статистические выводы, в частности, оценивать характеристики распределения и проверять статистические гипотезы, без, как правило, слабо обоснованных предположений о том, что функция распределения элементов выборки входит в то или иное параметрическое семейство. Например, широко распространена вера в то, что статистические данные часто подчиняются нормальному распределению. Между тем анализ конкретных результатов наблюдений, в частности, погрешностей измерений, приводит всегда к одному и тому же выводу - в подавляющем большинстве случаев реальные распределения существенно отличаются от нормальных. Некритическое использование гипотезы нормальности часто приводит к значительным ошибкам, например, при отбраковке резко выделяющихся результатов наблюдений (выбросов), при статистическом контроле качества и в других случаях. Поэтому целесообразно использовать непараметрические методы, в которых на функции распределения результатов наблюдений наложены лишь весьма слабые требования. Обычно предполагается лишь их непрерывность. На основе обобщения многочисленных исследований можно констатировать, что к настоящему времени с помощью непараметрических методов можно решать практически тот же круг задач, что ранее решался параметрическими методами. Являются несостоятельными встречающиеся в литературе заявления о том, что непараметрические методы имеют меньшую мощность или требуют большего объема выборки, чем параметрические. При этом в непараметрической статистикe, как и в математической статистике в целом, остается ряд нерешенных задач