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
-
Модель оптимизации моментов выпуска новых моделей продукции на рынок
Краткое описаниеОдна из важных задач маркетинга – выбор моментов выпуска новых моделей (марок) продукции на рынок. В статье впервые в научной периодике предлагается эскизная экономико-математическая оптимизационная модель выбора моментов выпуска новых марок продукции на рынок. Получены расчетные формулы для моментов выпуска новых марок
-
Аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков при создании ракетно-космической техники
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВпервые разработана в общем виде аддитивно-мультипликативная модель оценки рисков (вероятностей рисковых событий). В двухуровневой схеме на нижнем уровне оценки рисков объединяются аддитивно, на верхнем – мультипликативно. Аддитивно-мультипликативная модель применена для оценки рисков (1) выполнения инновационных проектов в вузах (с участием внешних партнеров), (2) выпуска новых инновационных изделий, (3) проектов создания ракетно-космической техники
-
Организационно-экономическое обеспечение инновационной деятельности в ракетно-космической отрасли
Краткое описаниеОбсуждаются основания для разработки организационно-экономического обеспечения (ОЭО) в ракетно-космической отрасли (РКО). Рассмотрены проблемы оценки эффективности инновационно-инвестиционных проектов, ОЭО управления проектами по созданию ракетно-космической техники. На основе анализа состояния и перспектив развития выработаны предложения по ОЭО инновационной деятельности в РКО
-
Точки роста статистических методов
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеНа основе новой парадигмы прикладной математической статистики, анализа данных и математических методов экономики выделены и рассмотрены пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика и другие статистические методы, т.е. пять «точек роста» – непараметрическая статистика, робастность, компьютерно-статистические методы, статистика интервальных данных, статистика нечисловых данных
-
Компьютерно-статистические методы: состояние и перспективы
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПроанализировано современное состояние основных компьютерно-статистических методов, выявлены достижения и имеющиеся проблемы, намечены перспективы дальнейшего движения, сформулированы задачи, которые следует решить. Обсуждаются методы статистических испытаний (Монте-Карло), датчики псевдослучайных чисел, имитационное моделирование, методы размножения выборок (бутстреп-методы), автоматизированный системно-когнитивный анализ. Рассмотрено применение компьютерной статистики в контроллинге и свойства статистических пакетов как инструментов исследователя
-
Методы прогнозирования для ракетно-космической промышленности
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВыделены основные источники неопределенностей в различных производственных и экономических ситуациях. Рассмотрены роль и задачи прогнозирования при управлении промышленными предприятиями, в частности, в ракетно-космической промышленности. Обсуждаются основные методы организационно-экономического прогнозирования – статистические, экспертные, комбинированные, в том числе форсайт. Даны предложения по совершенствованию механизмов прогнозирования и планирования для практического использования при создании космических комплексов
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеНа основе статистики нечисловых данных предложен метод проверки независимости двух альтернативных признаков. Метод нацелен на применение в задачах статистического контроля качества продукции. Проверка независимости проводится по совокупности малых выборок, т. е. в асимптотике Колмогорова, когда число неизвестных параметров распределения растет пропорционально объему данных
-
О методологии статистических методов
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеЦель статьи - обосновать необходимость развития методологии статистических методов как самостоятельного научного направления. Введены модели деятельности математика и прикладника. Получены выводы, касающиеся преподавания и научных исследований. Обсуждаются пять основных нерешенных проблем статистических методов: влияние отклонений от традиционных предпосылок; использование асимптотических результатов при конечных объемах выборок; выбор одного из многих критериев для проверки конкретной гипотезы; организация теоретических работ в области статистических методов; проведение прикладных работ и преподавание статистических методов
-
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
-
О высоких статистических технологиях
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПри практическом использовании методов прикладной статистики применяются не отдельные методы описания данных, оценивания, проверки гипотез, а развернутые цельные процедуры - так называемые «статистические технологии». Понятие «статистическая технология» аналогично понятию «технологический процесс» в теории и практике организации производства. Вполне естественно, что одни статистические технологии лучше соответствуют потребностям исследователя (пользователя, статистика), другие хуже, одни – современные, а другие – устаревшие, свойства одних изучены, а других – нет. Важно подчеркнуть, что квалифицированное и результативное применение статистических методов - это отнюдь не проверка одной отдельно взятой статистической гипотезы или оценка характеристик или параметров одного заданного распределения из фиксированного семейства. Подобного рода операции - только отдельные кирпичики, из которых складывается статистическая технология. Процедура статистического анализа данных – это информационный технологический процесс, другими словами, та или иная информационная технология. Статистическая информация подвергается разнообразным операциям (последовательно, параллельно или по более сложным схемам). В настоящей статье обсуждаются статистические технологии и проблема «стыковки» алгоритмов. Введено понятие «высокие статистические технологии», обоснована необходимость их разработки и применения. В качестве примера приведены исследования Института высоких статистических технологий и эконометрики Московского государственного технического университета им. Н.Э Баумана. Рассмотрен ряд вопросов подготовки специалистов по высоким статистическим технологиям