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: 150 шт
Сформировать список работ, опубликованных в Научном журнале КубГАУ
-
Статистика нечисловых данных - центральная часть современной прикладной статистики
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описание
В 1979 г. статистика нечисловых данных была выделена как самостоятельная область прикладной статистики. Первоначально для обозначения этой области математических методов экономики использовался термин "статистика объектов нечисловой природы". Наш базовый учебник по статистике нечисловых данных называется "Нечисловая статистика". Статистика нечисловых данных - одна из четырех основных областей прикладной статистики (наряду со статистикой чисел, многомерным статистическим анализом, статистикой временных рядов и случайных процессов). Статистика нечисловых данных делится на статистику в пространствах общей природы и разделы, посвященные конкретным типам нечисловых данных (статистика интервальных данных, статистика нечетких множеств, статистика бинарных отношений и др.). В настоящее время статистика в пространствах общей природы - центральная часть прикладной статистики, а включающая ее статистика нечисловых данных - основная область прикладной статистики. Это утверждение подтверждается, в частности, анализом публикаций в разделе "Математические методы исследования" журнала "Заводская лаборатория. Диагностика материалов" - основном месте публикаций отечественных исследований по прикладной статистике. Настоящая статья посвящена анализу основных идей статистики нечисловых данных на фоне развития прикладной статистики с позиций новой парадигмы математических методов исследования. Описаны различные виды нечисловых данных. Проанализирован исторический путь статистической науки. Рассказано о развитии статистики нечисловых данных. Разобраны основные идеи статистики в пространствах общей природы: средние величины, законы больших чисел, экстремальные статистические задачи, непараметрические оценки плотности распределения вероятностей, методы классификации (диагностики и кластер-анализа), статистики интегрального типа. Кратко рассмотрены некоторые статистические методы анализа данных, лежащих в конкретных пространствах нечисловой природы: непараметрическая статистика (реальные распределения обычно существенно отличаются от нормальных), статистика нечетких множеств, теория экспертных оценок (медиана Кемени - это выборочное среднее экспертных упорядочений) и др. Обсуждаются некоторые нерешенные задачи статистики нечисловых данных
-
Статистические методы в истории
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Дан критический анализ статистических моделей и методов обработки текстовой информации, находящейся в исторических хрониках с целью установления моментов времени, когда происходили те или иные события, т.е. построения научно обоснованной хронологии. Есть три основных вида источников знаний о древней истории: старинные тексты, остатки материальной культуры и сложившаяся традиция. Конкретную дату добытых археологами предметов в подавляющем большинстве случаев установить невозможно. Группа академика А.Т. Фоменко разработала и применила новые статистические методы анализа исторических текстов (хроник), основанные на интенсивном использовании компьютерных технологий. Два основных научных результата: большинство исторических хроник, известных нам в настоящее время, дублируют друг друга (в частности, хроники, описывающие так называемые «Древний Рим» и «Средневековье», говорят об одних и тех же событиях); в известных исторических хрониках рассказывается о реальных событиях, отстоящих от современности не более чем на 1000 лет. Выяснено, что хроники, описывающие историю «древних времен» и «средних веков», а также хроники китайской истории и истории различных европейских государств рассказывают не о разных, а об одних и тех же событиях. Предпринята попытка новой датировки исторических событий и восстановления информации о подлинной истории человеческого общества на основе новых данных. С точки зрения статистических методов исторические хроники и образы их фрагментов - это частные случаи объектов нечисловой природы. Поэтому разработанные группой А.Т. Фоменко компьютерно-статистические методы относятся к нечисловой статистике Рассмотрены некоторые статистические методы анализа хроник, примененные группой А.Т. Фоменко: метод корреляции максимумов, метод династий, метод затухания частот, метод анкет-кодов. Новая хронология позволяет понять многое в борьбе идей в современном научном и массовом сознании. Становится ясной глубинная причина настороженного отношения Запада к России
-
Статистические модели в медицине
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Статья посвящена обсуждению организации клинико-статистических исследований и экспериментов. Рассмотрены примеры применения статистических методов в научных медицинских исследованиях. Под клинико-статистическим исследованием понимают специально организованный сбор и анализ медицинских данных о течении заболеваний у пациентов, о динамике объективных и субъективных показателей их состояния, о реакции на те или иные лечебные воздействия. Исследуются одна, две или более групп лиц (больных или здоровых), выводы делаются по группам в целом, а не по каждому конкретному пациенту. Цель исследований - перенести выводы, сделанные для выборки, на генеральную совокупность», т.е. клинико-статистическое исследование ориентировано на получение полезных рекомендаций, касающихся тех пациентов, которые попадут в поле зрения врачей после окончания исследования. Существует два основных вида исследований - ретроспективные и проспективные. Первые связаны с анализом прошлого пациентов, вторые – с наблюдением за течением их заболеваний в будущем. Рассмотрены типовые ошибки при организации клинико- статистических исследований. При планировании исследования, обычно выделяют экспериментальную и контрольную группы, одинаковые или близкие по всем показателям, кроме изучаемого фактора (воздействия). Обсуждаются различные варианты слепого метода. Рассмотрено применение статистических моделей и методов в научных медицинских исследованиях. Разобраны примеры доверительного оценивания доли (вероятности) и проверки однородности вероятностей. Для статистического моделирования в случае малых вероятностей используют распределение Пуассона. С его помощью проанализированы статистические данные о заболеваемости описторхозом
-
Статистическое оценивание для сгруппированных данных
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Описана вероятностная модель группировки данных, в том числе многомерных. Обобщена формулы Эйлера-Маклорена. С ее помощью получены поправки Шеппарда и поправки на группировку для коэффициента корреляции. Найдены и изучены асимптотические поправки на группировку в общем случае. Оценена точность приближения
-
Существование асимптотически оптимальных планов в дискретных задачах динамического программирования
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описание
Динамическое программирование предназначено для решения дискретных задач оптимального управления. Согласно этому методу оптимальное решение в многомерной задаче находят путем ее декомпозиции на этапы, каждый из которых представляет подзадачу относительно одной переменной. В экономических задачах число этапов - это горизонт планирования. Выбор горизонта планирования необходим для строгой постановки прикладной задачи в области экономики и управления, но его зачастую трудно обосновать. Мы видим выход в использовании асимптотически оптимальных планов, для которых значения критерия оптимизации мало отличается от его значений для оптимальных планов при всех достаточно больших горизонтах планирования. Основной результат статьи - существование асимптотически оптимального плана. Доказательство проводится в нескольких постановках. В случае стремления к 0 хвоста суммы максимумов переходных функций существование асимптотически оптимального плана получено в теореме 1. Частным случаем являются модели с дисконтированием при коэффициенте дисконтирования, меньшем 1. Основная часть статьи посвящена моделям с коэффициентом дисконтирования, равном 1. Теорема 2 о магистрали доказана для базового множества из конечного числа элементов. В теореме 3 получено утверждение об аппроксимации произвольного множества конечным. В заключительной теореме 4 существование асимптотически оптимального плана доказано в общем случае. Термин "магистраль" ассоциируется с известной рекомендацией водителям: чтобы попасть из пункта А в пункт Б, целесообразно на начальном участке пути выехать на магистраль, двигаться по ней, а на заключительном участке съехать с магистрали и добраться до пункта Б. Аналогична рекомендация по выбору оптимальной траектории при использовании принципа максимума Понтрягина в модели оптимального распределения времени между получением знаний и развитием умений. Этот факт подчеркивает методологическую близость динамического программирования и принципа максимума Понтрягина
-
Теоретические инструменты статистических методов
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Рассмотрены основные математические инструменты (теоремы, методы), постоянно используемые при обосновании новых результатов в области статистических методов: законы больших чисел, центральные предельные теоремы, необходимые и достаточные условия наследования сходимости, метод линеаризации, принцип инвариантности
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Люсиан – модель дихотомических данных в виде конечной последовательности независимых испытаний Бернулли с, вообще говоря, различными вероятностями успеха. Рассмотрены задачи проверки статистических гипотез, классификации, усреднения люсианов. В соответствии с потребностями практики постановки задач рассмотрены, прежде всего, в асимптотике растущей размерности, в которой число неизвестных параметров растет пропорционально объему данных. Оказались полезными метод проверки гипотез по совокупности малых выборок и теория несмещенных статистических оценок
-
Теория нечетких множеств – часть теории вероятностей
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Одно 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
-
Теория экспертных оценок в нашей стране
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Дан анализ развития экспертных оценок в нашей стране в послевоенные годы. Рассмотрено многообразие экспертных технологий, приведены основные идеи и публикации, позволяющие выявить движущие силы развития в этой перспективной научно-практической области.
-
Точки роста статистических методов
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
На 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
pdf 301.093kb
doc 301.093kb