Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Список авторов организации
Список статей, написанных авторами организации
-
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
-
Многообразие областей и инструментов контроллинга
Краткое описаниеВ современных условиях количественной и качественной деградации науки в целом и экономики в частности, особенно в нашей стране, научное направление "Контроллинг" выделяется не только своей активностью, но и быстрым интенсивным и экстенсивным ростом. Настоящая работа - сводка публикаций основных научных результатов по контроллингу, полученных в Лаборатории экономико-математических методов в контроллинге Научно-образовательного центра «Контроллинг и управленческие инновации» МГТУ им. Н.Э. Баумана. Обсуждаются понятия "метод", "инструмент", "механизм", "алгоритм" применительно к контроллингу. Адекватное использование этих терминов необходимо как для обоснованной формулировки научных результатов, так и для обеспечения их восприятия научной общественностью. Инновации в сфере управления в промышленности и других отраслях народного хозяйства основаны, в частности, на использовании новых адекватных организационно- экономических методов. Контроллинг в этой области – это разработка процедур управления соответствием используемых и вновь создаваемых (внедряемых) организационно-экономических методов поставленным задачам. Разработка, систематизация и применение современных математических инструментов контроллинга - основная тематика наших работ. Рассмотрены проблемы новых областей контроллинга - контроллинга рисков, контроллинга качества, контроллинга организационно-экономического обеспечения решения задач управления в аэрокосмической отрасли, контроллинга научной деятельности. Получены новые научные результаты в контроллинге персонала и контроллинге в области экологической безопасности
-
Методы снижения размерности пространства статистических данных
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеОдной из «точек роста» прикладной статистики являются методы снижения размерности пространства статистических данных. Они все чаще используются при анализе данных в конкретных прикладных исследованиях, например, социологических. Рассмотрим наиболее перспективные методы снижения размерности. Метод главных компонент является одним из наиболее часто используемых методов снижения размерности. Для визуального анализа данных часто используют проекции исходных векторов на плоскость первых двух главных компонент. Обычно хорошо видна структура данных, выделяются компактные кластеры объектов и отдельно выделяющиеся вектора. Метод главных компонент является одним из методов факторного анализа. Новая идея по сравнению с методом главных компонент состоит в том, что на основе нагрузок происходит разбиение факторов на группы. В одну группу объединяются факторы, имеющие сходное влияние на элементы нового базиса. Затем из каждой группы рекомендуется оставить одного представителя. Иногда вместо выбора представителя расчетным путем формируется новый фактор, являющийся центральным для рассматриваемой группы. Снижение размерности происходит при переходе к системе факторов, являющихся представителями групп. Остальные факторы отбрасываются. На использовании расстояний (мер близости, показателей различия) между признаками и основан обширный класс методов многомерного шкалирования. Основная идея этого класса методов состоит в представлении каждого объекта точкой геометрического пространства (обычно размерности 1, 2 или 3), координатами которой служат значения скрытых (латентных) факторов, в совокупности достаточно адекватно описывающих объект. В качестве примера применения вероятностно-статистического моделирования и результатов статистики нечисловых данных обоснуем состоятельность оценки размерности пространства данных в многомерном шкалировании, ранее предложенной Краскалом из эвристических соображений. Рассмотрен ряд работ по оцениванию размерностей моделей (в регрессионном анализе и в теории классификации). Дана информация об алгоритмах снижения размерности в автоматизированном системно- когнитивный анализе
-
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
-
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
-
Метод ценообразования на основе оценивания функции спроса
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеПри решении некоторых задач экономики и управления на предприятии возникает необходимость определения розничной цены товара или услуги при известной оптовой цене или цене производителя. Предлагаем определять розничную цену на основе анализа данных опроса потенциальных потребителей о максимально возможной для них цене на рассматриваемый товар или услугу. Розничную цену рассчитываем на основе оптимизации экономического эффекта, равного произведению результата от продажи одной единицы товара на функцию спроса, которую оцениваем путем опроса потребителей. Для решения оптимизационной задачи функцию спроса приближаем с помощью метода наименьших квадратов. Как примеры проанализированы линейная и степенная модели функции спроса. Обсуждаются пути дальнейшего развития предложенного подхода. Сформулированы нерешенные научные задачи. Требуют дальнейшей проработки методы оценивания функции спроса в условиях большого количества повторов в ответах респондентов и их склонности к "круглым цифрам", вследствие чего нельзя пользоваться критерием Колмогорова для определения точности восстановления функции спроса. Различные параметрические и непараметрические подходы регрессионного анализа должны быть адаптированы к рассматриваемой задаче восстановления зависимости спроса от цены, равно как и методы решения соответствующих оптимизационных задач
-
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
-
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).
-
Математические методы в социологии за сорок пять лет
22.00.00 Социологические науки
Краткое описаниеСоциология - одна из наиболее важных общественных наук. Математические, прежде всего статистические методы - эффективные интеллектуальные инструменты социологов. Проанализируем работы автора настоящей статьи, посвященные разработке статистических методов с целью решения задач социологии. Обсуждаются основные научные события этих лет, прежде всего, формирование прикладной статистики и ее основы - статистики нечисловых данных (в социологии 70- 90% переменных имеют нечисловой характер). В течение последних 30 лет российская социология бурно растет по всем количественным параметрам. Очевидно, глубину исследованиям придает использование развитого научного аппарата - методологии и методов сбора и анализа данных, математических моделей. На наш взгляд, принципиальный прорыв был осуществлен в нашей стране в 1970-е годы. Именно тогда в арсенале отечественных социологов появились теория измерений и нечеткие множества, математические методы классификации и многомерное шкалирование, непараметрическая статистика и статистика нечисловых данных. В дальнейшие десятилетия шло естественное развитие научного аппарата. Одни и те же математические и статистические методы и модели могут с успехом применяться в самых разных областях науки и практики. Статистические методы и модели весьма эффективны в социологических, социально- экономических, управленческих, технических и технико-экономических исследованиях, медицине, истории, практически в любой прикладной отрасли и области знания. В рассматриваемой области основное событие последних тридцати пяти лет – это становление научно-практической дисциплины «прикладная статистика», посвященной разработке и применению статистических методов и моделей. Анализ динамики развития прикладной статистики приводит к выводу, что в XXI в. статистика нечисловых данных становится центральной областью прикладной статистики, поскольку содержит наиболее общие подходы и результаты
-
Математическая теория рейтингов
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПри разработке управленческих решений с целью совместного учета и соизмерении различных факторов, частичного снятия неопределенности широко используются рейтинги. В теории принятия решений практически в том же смысле используются термины "обобщенный показатель" или "интегральный показатель". Статья посвящена математической теории рейтингов - инструментов изучения социально-экономических систем. Рассмотрены, прежде всего, линейные рейтинги - линейные функции от единичных (частных) показателей (факторов, критериев), построенные с помощью коэффициентов важности (весомости, значимости). Обсуждаются причины, влияющие на величины рейтингов. На величину линейного рейтинга влияют три группы причин: способы измерения единичных показателей; выбор набора показателей; значения коэффициентов важности. Подробнее рассмотрены бинарные рейтинги, когда рейтинговая оценка принимает два значения. Для сравнения рейтингов предлагаем использовать новый показатель качества диагностики - прогностическую силу. Существенно, что во многих управленческих ситуациях значительные различия между объектами выявляются при использовании любого рейтинга. Согласно фундаментальным результатам теории устойчивости одни и те же исходные данные целесообразно обрабатывать несколькими способами. Совпадающие выводы, полученные при применении нескольких методов, скорее всего, отражают свойства реальности. Различие – следствие субъективного выбора метода. При использовании результатов сравнения объектов по нескольким показателям (критериям, рейтингам), в том числе в динамике, полезным является выделение множества Парето. Обсуждаются примеры применения теории принятия решений, экспертных оценок и рейтингов при разработке сложных технических систем