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
-
Основные идеи статистики интервальных данных
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Рассмотрены основные идеи асимптотической математической статистики интервальных данных, в которой элементы выборки – не числа, а интервалы. Алгоритмы и выводы статистики интервальных данных принципиально отличаются от классических. Приведены результаты, связанные с основополагающими понятиями нотны и рационального объема выборки. Статистика интервальных данных является составной частью системной нечеткой интервальной математики
-
Основные проблемы контроллинга качества
Краткое описание
Контроллинг статистических методов обеспечения качества продукции – частный случай контроллинга организационно-экономических методов управления. Сегодня контроллинг в практике управления российских предприятий понимается как «система информационно- аналитической и методической поддержки по достижению поставленных целей». Контроллер разрабатывает правила принятия решений, руководитель принимает решения, опираясь на эти правила. Нами обоснована концепция «контроллинга методов». Инновации в сфере управления основаны, в частности, на использовании новых адекватных организационно- экономических (а также экономико- математических и статистических) методов. Контроллинг в этой области – это разработка и применение процедур управления соответствием используемых и вновь создаваемых (внедряемых) организационно-экономических методов поставленным задачам. Таким образом, методология контроллинга имеет большое практическое значение в любой области, в которой действия (операции) необходимо осуществлять в соответствии с определенными правилами (регламентами, стандартами, инструкциями), поскольку в любой такой области необходимы разработка и применение процедур управления соответствием используемых и вновь создаваемых (внедряемых) правил задачам, поставленным перед организацией. В настоящей статье выделяем такую область контроллинга, как контроллинг качества, и обсуждаем ее основные проблемы. Речь идет о контроллинге организационно-экономических методов обеспечения качества продукции, прежде всего статистических методов, основанных на теории вероятностей и математической статистике. Рассмотрены анализ и синтез планов статистического контроля качества, варианты оптимизации планов статистического контроля, усеченные планы. Обсуждаются различие планов контроля у поставщика и потребителя, выделение единиц бесформенной (жидкой, газообразной) продукции, отбор случайной выборки при статистическом контроле качества продукции, оценка снизу необходимого объема выборки. Установлено, что не всегда нужен контроль качества продукции. Выявлен основной парадокс теории статистического приемочного контроля. Обсуждается развитие статистических методах управления качеством в нашей стране. Дана классификация статистических методов управления качеством
-
Основные требования к методам анализа данных (на примере задач классификации)
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описание
Назрела необходимость навести порядок в методах классификации. Это повысит их роль в решении прикладных задач, в частности, при диагностике материалов. Для этого прежде всего следует выработать требования, которым должны удовлетворять методы классификации. Первоначальная формулировка таких требований - основное содержание настоящей работы. Математические методы классификации рассматриваются как часть методов прикладной статистики. Обсуждаются естественные требования к рассматриваемым методам анализа данных и представлению результатов расчетов, вытекающие из накопленных отечественной вероятностно-статистической научной школой достижений и идей. Даются конкретные рекомендации по ряду вопросов, а также критика отдельных ошибок. В частности, методы анализа данных должны быть инвариантны относительно допустимых преобразований шкал, в которых измерены данные, т.е. методы должны быть адекватны в смысле теории измерений. Основой конкретного статистического метода анализа данных всегда является та или иная вероятностная модель. Она должна быть явно описана, ее предпосылки обоснованы - либо из теоретических соображений, либо экспериментально. Методы обработки данных, предназначенные для использования в реальных задачах, должны быть исследованы на устойчивость относительно допустимых отклонений исходных данных и предпосылок модели. Должна указываться точность решений, даваемых с помощью используемого метода. При публикации результатов статистического анализа реальных данных необходимо указывать их точность (доверительные интервалы). В качестве оценки прогностической силы алгоритма классификации вместо доли правильных прогнозов рекомендуется использовать прогностическую силу. Математические методы исследования делятся на "разведочный анализ" и "доказательную статистику". Специфические требования к методам обработки данных возникают в связи с их "стыковкой" при последовательном выполнении. Обсуждаются границы применимости вероятностно-статистических методов. Рассматриваются также конкретные постановки задач классификации и типовые ошибки при применении различных методов их решения
-
Основные черты новой парадигмы математической статистики
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Новая парадигма математической статистики основана на переходе от параметрических статистических методов к непараметрическим, от числовых данных – к нечисловым, на интенсивном использовании информационных технологий. Ее отличительные черты выявлены в сравнении со старой парадигмой математической статистики середины ХХ в
-
Основные этапы становления статистических методов
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Первая 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)
-
Отечественная научная школа в области эконометрики
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Рассмотрено формирование отечественной научной школы в области эконометрики, полученные в ходе ее развития научные результаты, возможности их использования при решении задач экономики, организации производства и контроллинга на предприятиях и в организациях, а также при преподавании. Под эконометрикой понимаем научную и учебную дисциплину, посвященную развитию и применению статистических методов изучения экономических явлений и процессов, короче, статистические методы в экономике. Поэтому можно сказать, что очень многие отечественные книги и статьи, в частности, публикации автора настоящей работы с начала 70-х годов, относятся к эконометрике. Однако в настоящей статье рассмотрим только работы, в названии которых есть слово «эконометрика». В нашей стране термин "эконометрика" стал популярен с середины 90-х годов. Однако многие публикации и учебные курсы подготовлены в устаревшей западной парадигме. Они не соответствуют новой парадигме математических методов экономики, новой парадигме прикладной статистики и математической статистики, математических методов исследования. Отечественная научная школа в области эконометрики действует в рамках научной школы в области теории вероятностей и математической статистики, основанной А.Н. Колмогоровым, развивается в соответствии с новой парадигмой математических методов. Представляется необходимым рассмотреть основные результаты отечественной научной школы в области эконометрики. Дана информация об институциональном оформлении отечественной научной школы по эконометрике, в частности, о деятельности Института высоких статистических технологий и эконометрики
-
Оценивание параметров: одношаговые оценки предпочтительнее оценок максимального правдоподобия
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Согласно новой парадигме прикладной математической статистики следует отдавать предпочтение непараметрическим методам и моделям. Однако в настоящее время в прикладной статистике используются разнообразные параметрические модели. Термин «параметрический» означает, что вероятностно-статистическая модель полностью описывается конечномерным вектором фиксированной размерности, причем эта размерность не зависит от объема выборки. В параметрической статистике задача оценивания состоит в том, чтобы оценить неизвестное статистику значение параметра наилучшим (в каком-либо смысле) образом. В статистических задачах стандартизации и управления качеством используют трехпараметрическое семейство гамма-распределений. В настоящей статье это семейство рассматривается как пример. Сравним методы оценивания параметров. Метод моментов является универсальным. Однако получаемые с его помощью оценки лишь в редких случаях обладают оптимальными свойствами. Оценки максимального правдоподобия (ОМП) входят в класс наилучших асимптотически нормальных оценок. В большинстве случаев аналитических решений не существует, следовательно, для нахождения ОМП необходимо применять численные методы. Однако применение численных методов порождает многочисленные проблемы. Сходимость итерационных алгоритмов требует обоснования. В ряде примеров анализа конкретных данных функция правдоподобия имеет много локальных максимумов, а потому естественные итерационные процедуры не сходятся. Предлагаем использовать одношаговые оценки (ОШ-оценки). Они имеют столь же хорошие асимптотические свойства, что и оценки максимального правдоподобия, при тех же условиях регулярности, что и ОМП. Одношаговые оценки выписываются в виде явных формул. В статье доказано, что одношаговые оценки являются наилучшими асимптотически нормальными оценками (при выполнении естественных условий). Найдены ОШ-оценки для гамма-распределения. Приведены результаты расчетов по данным о наработке резцов до предельного состояния
-
Оценка инфляции по независимой информации
Краткое описание
Статья посвящена работам нашего научного коллектива по сбору и анализу независимо собранной информации о ценах, т.е. по изучению реальной инфляции. Подход к измерению роста цен основан на выборе и фиксации инструмента экономиста и управленца - потребительской корзины, не меняющейся со временем. На основе физиологических норм потребления Института питания РАМН нами составлена минимальная потребительская корзина, т.е. указан годовой объем потребления по основным продовольственным товарам, необходимый для поддержания нормальной жизнедеятельности человеческого организма. В 1993-2015 гг. нами проводился независимый сбор цен. Получены стоимости потребительской корзины и индексы инфляции. Проведено сравнение с данными официальной статистики. Наша работа направлена на ликвидацию монополии Росстата при расчетах индексов инфляции, величин прожиточного минимума и реальных располагаемых денежных доходов населения. Использование одной и той же потребительской корзины обеспечивает возможность сопоставления результатов расчетов за различные временные периоды. Этим наши работы выгодно отличаются от подхода официальной статистики. Дан более подробный анализ инфляции в XXI веке. Кратко рассмотрено использование индексов инфляции при анализе проблем домохозяйств, организаций и предприятий, страны в целом
-
Краткое описание
Оценка погрешностей характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов необходима для принятия адекватных управленческих решений, в частности, в ракетно-космической промышленности. Организационно-экономические подходы к оценке реализуемости инновационно-инвестиционных проектов создания изделий ракетно-космической техники предполагают интенсивное использование числовых характеристик финансовых потоков многолетних проектов рассматриваемого типа. В организационно-экономическом обеспечении решения задач управления в аэрокосмической отрасли предусмотрена необходимость получения оценок погрешностей характеристик финансовых потоков. Такие оценки - неотъемлемая часть организационно-экономического обеспечение инновационной деятельности в ракетно-космической отрасли. Их можно сравнить с интервальными прогнозами, т.е. доверительным оцениванием прогнозных значений. Половина длины доверительного интервала - это и есть оценка погрешности прогнозирования. В настоящей статье разработан новый метод оценки погрешностей основных характеристик инвестиционных проектов. Основное внимание уделено чистой текущей стоимости NPV. Метод оценки погрешностей основан на результатах статистики интервальных данных, являющейся неотъемлемой частью системной нечеткой интервальной математики. Построена асимптотическая теория, соответствующая малых отклонениям коэффициентов дисконтирования. Погрешность NPV найдена как асимптотическая нотна. С точностью до бесконечно малых более высокого порядка погрешность NPV является линейной функцией от максимально возможной погрешности коэффициентов дисконтирования
-
Оценки плотности распределения вероятностей в пространствах произвольной природы
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описание
Введены линейные оценки плотности распределения вероятностей в пространствах произвольной природы и их частные случаи – ядерные и гистограммные оценки, оценки типа Фикс - Ходжеса. Состоятельность и асимптотической нормальность линейных оценок доказана при выполнении естественных условий. Показано, что вероятность попадания в область может быть найдена с помощью линейных оценок плотности. Рассмотрен частный случай конечного множества, установлено, что выборочная мода сходится к теоретической
pdf 238.857kb
doc 238.857kb