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
-
Основные этапы становления статистических методов
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПервая статистическая публикация - Четвертая книга Моисеева «Числа» в Ветхом Завете. Прослежено развитие представлений о статистике до ХХ в. Современный этап статистических методов начался с параметрической статистики Пирсона, Стьюдента, Фишера. Наукометрия статистических исследований дает представление об объеме накопленных результатов. Непараметрическая статистика появилась в 1930-х гг., прикладная статистика в нашей стране – на рубеже 1970-80 гг. Обсуждается, что дает прикладная статистика народному хозяйству. Кратко рассказано об истории статистических методов в России (до А.Н. Колмогорова)
-
Организационно-экономическое обеспечение инновационной деятельности
Краткое описаниеПроанализирован путь от возникновения научно- технической идеи до массового выпуска продукции. Особое внимание уделено организации коммерциализации инновационных проектов с использованием современных информационных технологий, прежде всего Интернет-аукционов. Для адекватного описания реальных процессов выделены 13 этапов развития инновационного проекта, введено в рассмотрение многообразие его траекторий. Выявлена необходимость специализированных структур (инновационных центров), обеспечивающих организационно-экономическую поддержку инновационных проектов, прежде всего при организации экспертиз, проведении маркетинговых исследований, разработке бизнес-планов
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеЛюсиан – 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
-
Вероятностно-статистические методы в работах Б.В. Гнеденко
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеАнализируются актуальные для XXI в. вероятностно-статистические методы в работах академика АН УССР Бориса Владимировича Гнеденко. Основное внимание уделено предельным теоремам теории вероятностей, математической статистике, теории надежности, статистическим методам управления качеством продукции и теории массового обслуживания. Рассмотрены основные этапы научного пути Б.В. Гнеденко, его взгляды на историю математики и преподавание
-
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
-
Математические методы теории классификации
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеДан обзор математических методов построения и использования классификаций. Рассмотрены основные подходы к решению задач кластер-анализа и группировки. Предложены глобальные и локальные критерии естественности классификации. Методы дискриминантного анализа (диагностики, распознавания образов с учителем) обсуждаются в связи с проблемами построения обобщенных показателей (рейтингов).
-
Выявление отклонений в контроллинге (на примере мониторинга уровня безопасности полетов)
Краткое описаниеКонтрольные карты предложено использовать как инструмент выявления отклонений в системе контроллинга. Это предложение обсуждается на примере мониторинга уровня безопасности полетов. Рассматривается возможность использования в практике авиакомпаний нового показателя уровня безопасности полетов, а также нового метода его мониторинга. В качестве показателя предлагается показатель ERC, разработанный группой ARMS, а в качестве метода его ежемесячного и еженедельного мониторинга – метод кумулятивных сумм
-
Солидарная информационная экономика как экономическая составляющая государственной идеологии России
Краткое описаниеВ качестве экономической составляющей государственной идеологии России мы предлагаем использовать солидарную информационную экономику. Проанализированы её основные идеи, обосновано её использование как базовой организационно-экономической теории взамен «economics». Согласно солидарной информационной экономике современные информационные технологии и теория принятия решений позволяют на основе «открытого сетевого общества» построить информационно-коммуникационную систему, предназначенную для выявления потребностей людей и организации производства с целью их удовлетворения
-
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
-
Многообразие объектов нечисловой природы
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВ соответствии с новой парадигмой математической статистики статистика объектов нечисловой природы (статистика нечисловых данных, нечисловая статистика) является одним из четырех основных областей математической статистики. Статистика объектов нечисловой природы состоит из центрального ядра – статистики в пространствах произвольной природы – и статистических теорий анализа конкретных видов нечисловых данных. Для выявления прикладных возможностей статистики объектов нечисловой природы целесообразно изучить многообразие объектов нечисловой природы. Этому и посвящена настоящая статья. Рассмотрены результаты измерений в шкалах, отличных от абсолютной; бинарные отношения; дихотомические (бинарные) данные; множества. Проанализированы объекты нечисловой природы как статистические данные, их значение при формировании статистической или математической модели реального явления, в качестве результата анализа данных