Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана
Список авторов организации
Список статей, написанных авторами организации
-
Краткое описание
Наука рассмотрена как отрасль народного хозяйства. Обсуждается взаимоотношение областей человеческой деятельности, прикладной науки и фундаментальной науки. В качестве примера рассмотрено развитие теории принятия решений и экспертных оценок в ходе выполнения прикладных научных работ в авиации и ракетно-космической промышленности. Подчеркнуто, что основное в науке – новизна результатов. Обсуждается проблема оценки эффективности научной деятельности. Рассмотрены преимущества и недостатки оценок на основе библиометрических баз данных и индексов цитирования, показана основная роль экспертных технологий. Рассмотрена роль глобализации и патриотизма в развитии науки. Показано принципиальное отличие получения знания и продвижения научного результата. Обоснована необходимость проведения развернутых исследований в области науковедения и разработки на их основе научно обоснованных рекомендаций по управлению наукой
-
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеАдекватная и технологичная оценка результативности, эффективности и качества научной деятельности конкретных ученых и научных коллективов является актуальной проблемой для информационного общества и общества, основанного на знаниях. Решение этой проблемы является предметом наукометрии и ее целью. Современный этап развития наукометрии существенно отличается от предыдущих появлением в открытом, а также платном on-line доступе огромного объема детализированных данных по большому числу показателей как об отдельных авторах, так и о научных организациях и вузах. В мире, это известные библиографические базы данных: Web of Science, Scopus, Astrophysics Data System, PubMed, MathSciNet, zbMATH, Chemical Abstracts, Springer, Agris или GeoRef. В России это прежде всего Российский индекс научного цитирования (РИНЦ). РИНЦ – это национальная информационно-аналитическая система, аккумулирующая более 9 миллионов публикаций российских ученых, а также информацию о цитировании этих публикаций из более 6000 российских журналов. Данных очень много, это так называемые «Большие данные» ("Big Data"). Но проблема состоит в том, чтобы осмыслить эти большие данные, точнее, выявить смысл значений наукометрических показателей) и тем самым преобразовать их в большую информацию («great information»), а затем применить эту информацию для достижения цели наукометрии, т.е. преобразовать ее в большие знания («great knowledge») о конкретных ученых и научных коллективах. Решение этой проблемы предлагается путем создания «Наукометрической интеллектуальной измерительной системы» на основе применения автоматизированного системно-когнитивного анализа и его программного инструментария – интеллектуальную систему «Эйдос». Приводится численный пример создания и применения Наукометрической интеллектуальной измерительной системы, на основе небольшого объема реальных наукометрических данных, находящихся в открытом бесплатном on-line доступе в РИНЦ
-
Непараметрическая и прикладная статистика в нашей стране
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеПродолжаем цикл публикаций по истории статистики. Обсуждается развитие непараметрической и прикладной статистики в нашей стране в 1930 – 1980 гг. Представлены работы великих статистиков ХХ в. Н.В. Смирнова, Л.Н. Большева, В.В. Налимова. Глазами американских статистиков показана российская дискуссия о прикладной статистике. Кратко рассказано о создании Всесоюзной статистической ассоциации (1990) и дальнейших событиях
-
Непараметрические критерии согласия Колмогорова, Смирнова, Омега-квадрат и ошибки при их применении
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеРассмотрены работы А.Н. Колмогорова и Н.В. Смирнова, посвященные односторонним и двухсторонним критериям согласия и однородности. Показано, что термин «критерий Колмогорова – Смирнова» использовать некорректно. Даны рекомендации по использованию терминов «критерий Колмогорова», «критерий Смирнова», «критерий типа Колмогорова – Смирнова». Обсуждается критерий омега-квадрат (Крамера – Мизеса – Смирнова). Рассмотрены типовые ошибки при применении перечисленных критериев, в частности, для проверки нормальности распределения результатов измерений
-
Непараметрические оценки циклов
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВо многих прикладных задачах рассматривают временной ряд, или случайный процесс), являющийся суммой детерминированной периодической функция от времени и случайных погрешностей, искажающих периодический сигнал. Требуется оценить длину периода и периодическую составляющую. При этом не предполагаем, что периодическая функция входит в какое-либо параметрическое семейство функций, например, конечных сумм синусов и косинусов. Очевидно, что предположение о вхождении периодической функции в параметрическое семейство не соответствует свойствам реального мира, т.е. является условным, внутриматематическим (ищем ключи под фонарем, потому что там светло, а не в кустах, где потеряли, потому что там темно). По аналогичным причинам нельзя предполагать, что функция распределения случайных погрешностей входит в какое-либо параметрическое семейство распределений. В соответствии с новой парадигмой математической статистики в настоящей статье рассматриваем задачу непараметрического оценивания (минимальной) длины периода и периодической составляющей сигнала. На основе естественных показателей разброса и размаха предлагаем новый класс непараметрических оценок длины периода и периодической составляющей во временных рядах. Исходя из общих результатов статистики объектов нечисловой природы доказана состоятельность этих оценок. С прикладной точки зрения необходимо численно минимизировать (по одному параметру -возможной длине периода) один или несколько из 66 описанных в статье функционалов
-
Непараметрические ядерные оценки плотности вероятности в дискретных пространствах
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеОценки плотности распределения вероятностей в пространствах произвольной природы используют для решения различных задач нечисловой статистики. Систематическое изложение теории таких оценок начато в наших статьях [3, 4], непосредственным продолжением которых является настоящая статья. Регулярно используются ссылки на условия и утверждения из статей [3, 4], в которой введено несколько видов непараметрических оценок плотности вероятности по выборке. Подробнее изучены линейные оценки. В настоящей статье рассмотрим их частные случаи – ядерные оценки плотности в дискретных пространствах. При оценивании плотности числовой случайной величины ядерные оценки переходят в оценки Парзена-Розенблатта. При различных условиях доказана состоятельность и асимптотическая нормальность ядерных оценок плотности. Введено понятие "предпочтительный показатель различия" и изучены ядерные оценки плотности на его основе. Введены и изучены естественные меры близости, используемые при анализе асимптотического поведения ядерных оценок плотности. Ядерные оценки плотности рассмотрены для последовательностей пространств с мерами. Найдены условия, при которых разность плотностей распределений вероятностей и математических ожиданий их ядерных оценок равномерно стремится к 0. Установлена равномерная сходимость для дисперсий. Выявлены условия на ядерные функции, при которых имеют место указанные равномерные сходимости. В качестве примеров рассмотрены пространства нечетких подмножеств конечных множеств и пространства всех подмножеств конечных множеств. Найдено условие, обеспечивающее возможность применения ядерных оценок плотности в конечных пространствах. Приведен контрпример пространства ранжировок, в котором применение ядерных оценок плотности нельзя признать корректным
-
Непараметрическое оценивание характеристик распределений вероятностей
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеСтатья посвящена непараметрическому точечному и интервальному оцениванию характеристик распределения вероятностей (математического ожидания, медианы, дисперсии, среднего квадратического отклонения, коэффициента вариации) по выборке результатов измерений. Выборочные значения рассматриваются как реализации независимых одинаково распределенных случайных величин с произвольной функцией распределения, имеющей нужное число моментов. Непараметрические процедуры анализа данных сопоставляются с параметрическими, основанными на предположении о том, что выборочные значения имеют нормальное распределение. Точечные оценки строятся очевидным образом – используют выборочные аналоги теоретических характеристик. Интервальные оценки основаны на асимптотической нормальности выборочных моментов и функций от них. Непараметрические асимптотические доверительные интервалы получены в результате применения специальной технологии вывода асимптотических соотношений прикладной статистики. Эта технология в качестве первого шага использует многомерную центральную предельную теорему, примененную к сумме векторов, координаты которых – степени исходных случайных величин. Второй шаг – преобразование предельного многомерного нормального вектора с целью получения интересующего исследователя вектора. При этом используются соображения линеаризации и отбрасываются бесконечно малые величины. Третий шаг – строгое обоснование полученных результатов на стандартном для асимптотических математико-статистических рассуждений уровне. При этом обычно приходится использовать необходимые и достаточные условия наследования сходимости. Статья содержит 10 числовых примеров. Исходные данные - сведения о наработке 50 резцов до предельного состояния. Использование методов, разработанных в предположении нормальности распределения, может привести к заметно искаженным выводам в ситуации, когда гипотеза нормальности не выполнена. Практические рекомендации таковы: при анализе реальных данных следует использовать непараметрические доверительные границы
-
Новая область контроллинга –контроллинг организационно-экономических методов
Краткое описаниеВведено понятие «контроллинг организационно-экономических методов». Даны определения терминов в цепочке «задача – модель – метод – условия применимости». Описана базовая организационно-экономическая модель промышленного предприятия, в рамках которой рассмотрены проблемы разработки современных организационно-экономических методов. Продемонстрирована актуальность разработки теории и методологии организационно-экономического моделирования. В качестве примеров рассмотрено применение статистических методов на различных этапах жизненного цикла продукции, проблемы внутренних рисков на промышленном предприятии и учет инфляции при анализе хозяйственной деятельности организации
-
Новая парадигма анализа статистических и экспертных данных в задачах экономики и управления
Краткое описаниеСтатья посвящена методам анализа статистических и экспертных данных в задачах экономики и управления, рассматриваемых в рамках научной специальности «Математические методы экономики», включающей организационно-экономическое и экономико-математическое моделирование, эконометрику и статистику, а также экономические аспекты теории принятия решений, системного анализа, кибернетики, исследования операций. Рассмотрены основные положения новой парадигмы этой научно-практической области, разработанной автором настоящей статьи в 1980-х годах в процессе создания Всесоюзной статистической ассоциации. Новая парадигма сопоставлена со старой (соответствующей середине XX века). Дана сводка монографий, учебников и учебных пособий, подготовленных под руководством автора настоящей статьи в XXI в. в соответствии с новой парадигмой
-
Новая хронология всеобщей и Российской истории - основа государственно-патриотического мировоззрения
01.00.00 Физико-математические науки
Краткое описаниеВзаимосвязи математической статистики (шире - математических методов исследования) и истории многогранны. По нашему мнению, история математической статистики - неотъемлемая часть этой математической дисциплины. Дан обзор наших работ по истории статистических методов. Велика роль математической статистики для истории. В настоящей статье ограничимся вопросами хронологии. В течение столетий хронология рассматривалась как часть прикладной математики. Основная проблема состоит в том, что вся излагаемая в школьных учебниках "общепринятая" концепция истории России и мира в целом сфальсифицирована противниками России после развала всемирной Империи (Русского Царства) в начале 17 века – 400 лет назад. Рассказы об исторических событиях – это информационное оружие, и его использовали новые властители для подавления сопротивления побежденных. Новая математико-статистическая хронология всеобщей и российской истории, построенная научным коллективом под руководством академика РАН А.Т.Фоменко, оказалась полезной и для обсуждения современных экономических и политических проблем взаимоотношений России и Запада в XXI века. По нашему мнению, новая хронология всеобщей и российской истории должна стать одной из основ государственно- патриотического мировоззрения и вытекающих из него практических решений. Цель настоящей статьи - дать с этой точки зрения первоначальное представление о новой хронологии