Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Список авторов организации
Список статей, написанных авторами организации
-
Современное состояние непараметрической статистики
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеНепараметрическая статистика – одна из пяти точек роста прикладной математической статистики. Несмотря на большое число публикаций по конкретным вопросам непараметрической статистики, внутренняя структура этого научного направления оставалась непроявленной. Цель настоящей статьи – на основе сложившегося в практике научной деятельности определения непараметрической статистики рассмотреть ее деление на области и систематизировать исследования по непараметрическим статистическим методам. Непараметрическая статистика, позволяет делать статистические выводы, в частности, оценивать характеристики распределения и проверять статистические гипотезы, без, как правило, слабо обоснованных предположений о том, что функция распределения элементов выборки входит в то или иное параметрическое семейство. Например, широко распространена вера в то, что статистические данные часто подчиняются нормальному распределению. Между тем анализ конкретных результатов наблюдений, в частности, погрешностей измерений, приводит всегда к одному и тому же выводу - в подавляющем большинстве случаев реальные распределения существенно отличаются от нормальных. Некритическое использование гипотезы нормальности часто приводит к значительным ошибкам, например, при отбраковке резко выделяющихся результатов наблюдений (выбросов), при статистическом контроле качества и в других случаях. Поэтому целесообразно использовать непараметрические методы, в которых на функции распределения результатов наблюдений наложены лишь весьма слабые требования. Обычно предполагается лишь их непрерывность. На основе обобщения многочисленных исследований можно констатировать, что к настоящему времени с помощью непараметрических методов можно решать практически тот же круг задач, что ранее решался параметрическими методами. Являются несостоятельными встречающиеся в литературе заявления о том, что непараметрические методы имеют меньшую мощность или требуют большего объема выборки, чем параметрические. При этом в непараметрической статистикe, как и в математической статистике в целом, остается ряд нерешенных задач
-
Современное состояние контроллинга рисков
Краткое описаниеОбоснована концепция контроллинга рисков на основе общей теории риска. Рассмотрено современное состояние риск-менеджмента в нашей стране. Рассказано о работах по контроллингу рисков, выполненных в Лаборатории экономико- математических методов в контроллинге МГТУ им. Н.Э. Баумана
-
Краткое описание
Совершенствование организационных структур позволяет повысить эффективность работы предприятий. Контроллинг персонала на предприятиях типа "Научно-исследовательский институт" является инструментом поддержки принятия кадровых решений, способствует выполнению поставленных стратегических целей и тактических задач. В статье описаны основные виды организационных структур, их свойства, социометрическое исследование как инструмент менеджера, этапы внедрения модели кадрового контроллинга в систему управления персоналом для предприятий типа "Научно-исследовательский институт". Контроллинг персонала заключается в регламентации процессов управления персоналом, определении контрольных показателей, мониторинге выполнения поставленных целей, учете затрат на осуществление улучшения системы управления и т.д. Он направлен на определение качества, оптимальности и эффективности специфических механизмов, технологий и методов реализации функций управления персоналом. Объективно объем реализации функций управления персоналом зависит от наличия определенного количества материальных, трудовых, финансовых и других ресурсов, от целей предприятия на различных этапах жизненного цикла, а также от численности и квалификации персонала. Качество реализации функций управления персоналом зависит от понимания значимости управления персоналом в деятельности предприятия ее руководством, а также уровня квалификации среднего руководящего звена. Контроллинг функций управления персоналом позволяет сформировать информационную базу для принятия эффективных управленческих решений, с помощью которых можно оптимизировать систему управления персоналом в сложившихся условиях рыночной среды, что является необходимой базой для успешного развития предприятий, работающих в области наукоемкой продукции и услуг
-
Системная парадигма как основание построения службы контроллинга агропромышленного комплекса
Краткое описаниеОбсуждается системная парадигма применительно к функционированию института контроллинга агропромышленной системы. Системность в наше время стала общей платформой фундаментальных и прикладных, научных и практических разработок. В последнее время в системной аналитике наблюдается очередной подъем интереса к вопросам классификации. По- видимому, это связано с накоплением результатов частных исследований во всех без исключения областях этой дисциплины и с неизбежными трансдисциплинарными пересечениями их практических приложений. Так, наблюдается несомненная интервенция высоких технологий в аграрную сферу. Эффективность этого внедрения, безусловно, зависит от скоординированности действий специалистов различных предметных областей. На основе объективного анализа приходится констатировать, что в арсенале менеджеров, особенно зарубежных, сегодня практически нет принципиально новых методов и инструментов контроллинга. Так полагает исполнительный директор "Объединения контроллеров" проф. С.Г. Фалько. Однако перспективные математические и инструментальные методы контроллинга активно разрабатываются в нашей стране. Надо их внедрять. Например, менеджерам целесообразно использовать перспективные математические и инструментальные методы контроллинга. Эти методы основаны на современном развитии математики в целом - на системной нечеткой интервальной математике. Рассматриваемые методы разработаны в соответствии с новой парадигмой математических методов исследования. Она включает в себя новые парадигмы прикладной статистики, математической статистики, математических методов экономики, методов анализа статистических и экспертных данных в задачах управления. В XXI веке выпущено более 10 учебников, разработанных в соответствии с новой парадигмой математических методов исследования. Системный подход к решению конкретных прикладных задач часто требует выхода за пределы экономики. Весьма важными являются процедуры внедрения принципиально новых методов и инструментов. В настоящей статье мы рассматриваем перечисленные выше научные результаты в их взаимосвязи
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеКратко рассматриваются перспективы и некоторые «точки роста» современной теоретической и вычислительной математики, в частности: числа и множества - основа современной математики; математические, прагматические и компьютерные числа; от обычных множеств - к нечетким; теория нечетких множеств и «нечеткое удвоение» математики; о сведении теории нечетких множеств к теории случайных множеств; интервальные числа как частный случай нечетких множеств; развитие интервальной математики (интервальное удвоение математики); система как обобщение множества; системное обобщение математики и задачи, возникающие при этом; системное обобщение операций над множествами (на примере операции объединения булеанов); системное обобщение понятия функции и функциональной зависимости; когнитивные функции; матрицы знаний как нечеткое с расчетной степе-нью истинности отображение системы аргументов на систему значений функции; модификация метода наименьших квадратов при аппроксимации когнитивных функций; развитие идеи системного обобщения математики в области теории информации - системная (эмерджентная) теория информации; информационные меры уровня системности - коэффициенты эмерджентности; прямые и обратные, непосредственные и опосредованные правдоподобные логические рассуждения с расчетной степенью истинности; интеллектуальная система Эйдос-Х++ как инструментарий, реализующий идеи системного нечеткого интервального обобщения математики.
-
Система моделей и методов проверки однородности двух независимых выборок
08.00.13 Математические и инструментальные методы экономики (экономические науки)
Краткое описаниеНовая парадигма математических методов исследования позволяет дать системный анализ различных постановок задач анализа статистических данных и методов их решения, основанных на принятой исследователем той или иной вероятностно-статистической модели порождения данных. Методы проверки однородности двух независимых выборок - классическая область математической статистики. За более чем 111 лет с момента публикации основополагающей статьи Стьюдента разработаны критерии проверки статистической гипотезы однородности в различных постановках, изучены их свойства. Однако актуальна потребность в упорядочении совокупности найденных научных результатов. Необходим анализ всего многообразия постановок задач проверки статистических гипотез однородности двух независимых выборок, а также соответствующих статистических критериев. Такому анализу посвящена настоящая статья. Дана сводка основных результатов, касающихся методов проверки однородности двух независимых выборок, и проведено их сравнительное изучение, позволяющие системно анализировать многообразие таких методов с целью выбора наиболее адекватного для обработки конкретных данных. На основе базовой вероятностно-статистической модели сформулированы основные постановки задачи проверки однородности двух независимых выборок. Дан сравнительный анализ критериев Стьюдента и Крамера - Уэлча, предназначенных для проверки однородности математических ожиданий, обоснована рекомендация по широкому применению критерия Крамера - Уэлча. Из непараметрические методов проверки однородности рассмотрены критерии Вилкоксона, Смирнова, Лемана - Розенблатта. Разобраны два мифа о критерии Вилкоксона. На основе анализа публикаций основоположников показана некорректность термина "критерий Колмогорова - Смирнова". Для проверки абсолютной однородности, т.е. совпадения функций распределения выборок, рекомендовано использовать критерий Лемана - Розенблатта. Обсуждаются актуальные проблемы разработки и применения непараметрических критериев, в том числе различие номинальных и реальных уровней значимости, затрудняющее сравнение критериев по мощности, и необходимость учета совпадений выборочных значений (с точки зрения классической теории математической статистики вероятность совпадений равна 0)
-
Роль иностранного фактора в инновационном развитии российской экономики
Краткое описаниеВлияние иностранного фактора на инновационное развитие стран не является однозначным, для России иностранный капитал был скорее сдерживающим фактором, чем стимулом к развитию. Анализ исторического опыта развития отечественной науки и техники показал, что максимальная инновационная активность экономики отмечалась в период централизованного финансирования науки и образования. Наиболее важные для изобретения и открытия, которые нашли свое применение в отечественной экономике, были сделаны времена государственного контроля за процессами освоения и внедрения новых видов продукции и технологий. В результате ретроспективного анализа было выявлено, что особенно активизируются инновационные процессы в отечественной экономике в период экономических санкций и ограничений. В работе показано, что рыночные механизмы, предусматривающие свободное перемещение технологий, знаний, ученых и специалистов оказывают негативное влияние на развивающуюся национальную инновационную систему. Особое влияние на развитие оказывают иностранные инвестиции, посредством которых зарубежные корпорации осуществляют контроль над отечественными предприятиями и способствуют оттоку капитала за рубеж. Предлагается ужесточить контроль за иностранным капиталом в рамках действующего законодательства и способствовать активизации обмена научно- технической информацией на международном уровне
-
Риски и приоритеты стратегии развития отечественной ракетно-космической промышленности
Краткое описаниеНа основе анализа рисков и последствий аварий, произошедших с космической техникой с момента начала активной фазы космической деятельности авторы пришли к выводу, что наибольшим рискам подвержены начальные стадии жизненного цикла проекта, а именно запуск и вывод на орбиту искусственных спутников Земли. Дальнейшее функционирование космического аппарата на орбите сопряжено с гораздо меньшими рисками, а наименее рискованными являются работы по обслуживанию наземной инфраструктуры, обработка и передача информации потребителям. Методы экономической защиты, которые предусматривают принятие или передачу за определенную плату рисков, не всегда приемлемы для начальной стадии космического проекта – запуск и выведение на орбиту спутника. Авторы предлагают по возможности уклоняться от подобных рисков, для чего следует сократить запуски в интересах зарубежных заказчиков. Исследование структуры мирового космического рынка показало, что наиболее востребованными являются такие виды деятельности, как производство наземной космической инфраструктуры и оказание услуг спутниковой связи и вещания. Рынок пусковых услуг постепенно сокращается в связи с миниатюризацией оборудования спутников и высокими специфическими рисками запуска. Политика Роскосмоса ориентирована в основном на сохранение лидерства в пусковых услугах, которые отличаются высокими рисками, в ущерб созданию собственной спутниковой группировки, способной оказывать широкий спектр космических услуг зарубежным партнерам. Предлагается смена ориентиров стратегии развития отечественной ракетно- космической промышленности в сторону высокодоходных и наименее рискованных видов космической деятельности
-
Реальные и номинальные уровни значимости при проверке статистических гипотез
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПри проверке статистических гипотез критические значения часто указывают для априорно фиксированных (номинальных) уровней значимости. В качестве таковых, обычно используются значения из тройки чисел 0,01, 0,05, 0,1, к которым иногда добавляют еще несколько: 0,001, 0,005, 0,02 и др. Однако, для статистик с дискретными функциями распределения, к которым, в частности, относятся все непараметрические статистические критерии, реальные уровни значимости могут и не совпадать с номинальными, отличаться в разы. Под реальным уровнем значимости понимается максимально возможный уровень значимости дискретной статистики, не превосходящий заданный номинальный уровень значимости (т.е при переходе к следующему по величине возможному значению дискретной статистики соответствующий уровень значимости оказывается больше заданного номинального). В статье рассмотрено различие между номинальными и реальными уровнями значимости на примере непараметрических критериев проверки однородности двух независимых выборок. Изучены двухвыборочный критерий Вилкоксона, критерий Ван-дер-Вардена, двухвыборочный двухсторонний критерий Смирнова, критерий знаков, критерий серий (Вольфовица). Рассчитаны реальные уровни значимости этих критериев для номинального уровня значимости 0,05. Проведено изучение мощности перечисленных статистических критериев методом Монте-Карло. Основной вывод: при малых объемах выборок использовать номинальные уровни значимости вместо реальных уровней значимости для дискретных статистик недопустимо
-
Расстояния в пространствах статистических данных
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеЯдром прикладной статистики является статистика в пространствах произвольной природы, основанная на использовании расстояний и задач оптимизации. В настоящей статье обсуждаются расстояния в различных пространствах статистических данных, в частности, их вывод на основе соответствующих систем аксиом. Формулировки и доказательства теорем впервые публикуются в научной периодике