Понятие управленческой информации
Информация представляет собой отражение в сознании человека характеристик окружающего мира, зафиксированное впоследствии на материальных и иных носителях. Она имеет количественные и качественные характеристики, может воспроизводиться, покупаться и продаваться.
Под управленческой информацией понимается совокупность сведений, о процессах, протекающих внутри организации и в ее окружении, уменьшающих неопределенность управления и принятия решений.
Поэтому управленческая деятельность начинается со сбора, накопления и переработки информации, составляющей ее основу. Если необходимые для управления сведения в составе информации отсутствуют, она является познавательной; если же сообщения вообще не несут информации, они называются «шумом».
Потребность в управленческой информации определяется содержанием и повторяемостью решаемых задач; пониманием их людьми; имеющимися у последних знаниями, опытом, образованием — чем они выше, тем меньше сотрудники нуждаются в дополнительной информации.
КЛАССИФИКАЦИЯ
Информацию можно классифицировать по ряду позиций, в частности:
- по носителям (электронные, вещественные и т.п.);
- по направлению движения (входящая и исходящая);
- по источнику (внешняя и внутренняя);
- по содержанию (экономическая, правовая, техническая и пр.);
- по спектру применимости (одноцелевая связана с решением одной конкретной проблемы; многоцелевая — нескольких различных);
- по назначению (отчетная служит для анализа; оперативная — для корректировки деятельности организации; отчетная информация бывает статистической, собираемой в определенные сроки в стандартной форме и частично предоставляемой государственным органам, и не статистической);
- по возможности закрепления и хранения (фиксируемая на носителях информация может храниться практически бесконечно, не подвергаясь при этом искажению, свидетельством чего являются наскальные надписи и рисунки; не фиксируемая хранится некоторое время в памяти людей, а затем постепенно стирается и исчезает);
- по роли в управлении (основная информация имеет важное значение; вспомогательная самостоятельного значения не имеет);
- по степени готовности для использования (первичная информация представляет собой совокупность несистематизированных данных, полученных непосредственно из их источника и содержащих много лишнего, ненужного; промежуточная информация несет сведения, прошедшие через процесс предварительной «очистки» и систематизации, позволяющий решить вопрос о конкретных направлениях и способах их дальнейшего использования; конечная информация дает возможность принимать обоснованные управленческие решения; промежуточная и конечная информация является, таким образом, вторичной, производной);
- по степени важности (особо важная, включающая сведения, необходимые для выполнения задачи, например, указания, предписания, инструкции; желательная, без которой, однако, можно обойтись — об итогах работы, перспективах на будущее, внутренней жизни и т.п.);
- по полноте (частичная информация может использоваться лишь в совокупности с другой; комплексная дает всесторонне исчерпывающие сведения об объекте и позволяет непосредственно принимать любые решения);
- по предназначению (универсальная информация необходима для решения любых задач; функциональная — родственных; индивидуализированная — данной, конкретной, уникальной проблемы);
- по характеру потребления (постоянная информация требуется в неизменной форме в течение длительного времени, например, законодательные акты, нормативы; она фиксируется на более стойких носителях и должна быть общедоступной; переменная используется в течении короткого срока, а часто бывает одноразовой);
- по степени надежности (достоверная и вероятностная информация; характер последней может быть обусловлен принципиальной невозможностью получить от существующего источника надежные сведения, поскольку имеющиеся методы, не позволяют это сделать; неизбежными искажениями при их передаче, заведомым распространением изначально ложных сведений);
- по способам распространения (устная, письменная и комбинированная информация); форма передачи информации оказывает большое психологическое воздействие, например, устная информация, как правило, эффективнее письменной.
Специфической разновидностью управленческой информации являются слухи. Они представляют собой продукт творчества людей, пытающихся объяснить сложную эмоционально значимую для них ситуацию при отсутствии или недостатке официальных сведений. При этом, исходная версия, кочуя от одного работника к другому, дополняется и корректируется до тех пор, пока не сформируется вариант, в целом устраивающий большинство. Достоверность этого варианта зависит не только от истинности исходного, но от потребностей и ожиданий аудитории, а поэтому может колебаться в диапазоне от 0 до 80—90%.
Поскольку большинство людей склонно считать, что слухи исходят из источников, достойных доверия, руководство организаций на Западе часто применяют их для распространяя сведений, которые по тем или иным причинам не могут быть преданы официальной огласке. В то же время доверием людей слухам пользуются и участники конфликтов, стремящиеся недобросовестными приемами склонить окружающих на свою сторону.
Работники представляют ложную информацию также из желания показать себя с лучшей стороны, скрыть ошибки, застраховаться от возможных конфликтных ситуаций и неприятностей. Причинами этого могут быть: неразумные распоряжения и излишняя строгость руководства, его чрезмерное вмешательство в выполняемую работу, излишне жесткий контроль, стремление руководителей сваливать вину на подчиненных; отсутствие регламентов, критериев достоверной информации, неэффективность системы ее проверки и оценки.
Исследования показывают, что от 50 до 90% рабочего времени менеджер тратит на обмен информацией, происходящий в процессе совещаний, собраний, бесед, встреч, переговоров, приема посетителей и пр. И это — жизненная необходимость, поскольку информация сегодня превратилась в важнейший ресурс социально-экономического, технического, технологического развития любой организации.
Без информации невозможна совместная работа в условиях разделения труда. Обладание информацией означает обладание реальной властью, и поэтому лица, причастные к ней, стремятся ее утаивать, чтобы впоследствии на ней спекулировать — ведь нехватка информации, как впрочем и избыток ненужной, дезориентирует любую хозяйственную деятельность.
Существует прямая связь между информированностью и степенью удовлетворения трудом. Так, хорошо информированные сотрудники довольны своей работой в 68 случаях из 100, а плохо информированные — только в 41.
[ Источник]
Управленческая информация — основа эффективной работы менеджера
Глобальные изменения в сфере информационных технологий, произошедшие за последние несколько десятилетий, превратили информационный ресурс любой организации в ее главное богатство, а владение соответствующей информацией — обязательным условием эффективного управления.
Управленческая информация — это комплекс знаний, которые использует менеджер в процессе разработки и принятия управленческих решений. Данная информация может быть как объективной (документы, подтвержденные факты), так и субъективной (предположения, суждения, мнения).
Среди основных характеристик управленческой информации выделяют следующие:
- объем — избыточность, достаточность и недостаточность информации;
- достоверность — зависит от принципов документооборота в организации и времени прохождения информации к получателю;
- стоимость — определяется уровнем затрат ресурсов, необходимых для принятия обоснованного управленческого решения;
- насыщенность — баланс между полезной (относится непосредственно к объекту управления) и фоновой (служит для лучшего восприятия полезной) информацией;
- открытость — возможность предоставления информации заинтересованным группам лиц, с которыми предприятие взаимодействует в процессе своей работы;
- ценность — степень соответствия информации ценностным ориентирам функционирования организации.
Следует отметить, что информация и данные — это разные понятия. Данные формируются из набора случайных несвязанных фактов, которые регистрируются на различных носителях. Когда же эти данные отбираются, систематизируются и обобщаются, получается информация.
Специалисты определили 4 способа выработки управленческой информации:
- Самонаблюдение — собственные источники информации менеджера: образование, квалификация и опыт, приобретенные знания.
- Взаимодействие — общение с людьми, в процессе которого происходит взаимный обмен полезной информацией.
- Сообщения — письма, отчеты, внутренняя документация и специально организованные исследования.
- Анализ — выработка информации путем использования методов и экономико-математических моделей принятия управленческих решений.
Управляя информацией и преобразовывая ее в базу корпоративных знаний организации, менеджеру не стоит забывать о том, что все информационные источники в определенной степени зависят от человеческого фактора. Чтобы факты не превратились в суждения, а отвечали основным принципам эффективной управленческой информации, данные должны обрабатываться на месте их возникновения. Следовательно, необходимо сформировать перечень источников, из которых будут поступать требуемые данные.
[ Источник]
Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > управленческая информация
8 Самость
9 вероятность
вероятность
Мера того, что событие может произойти.
Примечание
Математическое определение вероятности: «действительное число в интервале от 0 до 1, относящееся к случайному событию». Число может отражать относительную частоту в серии наблюдений или степень уверенности в том, что некоторое событие произойдет. Для высокой степени уверенности вероятность близка к единице.
[ ГОСТ Р 51897-2002]
вероятность
«Математическая, числовая характеристика степени возможности появления какого-либо события в тех или иных определенных, могущих повторяться неограниченное число раз условиях»[1]. Если исходить из этого классического определения, численное значение В. некоторого случайного события равно отношению числа равновероятных исходов, обеспечивающих совершение данного события, к числу всех равновероятных исходов. (Одним из основных понятий математической статистики является распределение вероятностей, характеризуемое показателем относительных частот реализации случайных событий). Заметим, что «исход» — не единственный термин для обозначения факта свершения случайного события. То же в разных дисциплинах, связанных с теорией В., означают: случай, выборочная точка, элементарное событие, состояние и др. Вероятность обычно обозначается латинской буквой P. Например, выражение P(A) = 0,5 означает, что В. наступления события A равна 0,5. В. удобно классифицировать по следующей шкале: 0.00 — полностью исключено 0.10 — в высшей степени неопределенно 0.20 — в высшей степени неопределенно 0.30 — весьма неправдоподобно 0.40 — неправдоподобно 0.60 — вероятно 0.70 — вероятно 0.80 — весьма вероятно 0.90 — в высшей степени вероятно 1.00 — полностью достоверно. Для анализа вероятностей сложных событий следует различать прежде всего события совместимые и несовместимые, а также зависимые и независимые. В первом случае речь идет о событиях, которые могут (или не могут) появиться совместно, во втором — о таких, что В. одного события в той или иной мере связана (или не связана) с тем, осуществилось ли другое. Для взаимно независимых событий A и B действуют следующие правила: В. осуществления хотя бы одного из них равна сумме вероятностей этих событий: P(A ? B) = P(A)+P(B). В. совместного осуществления событий A и B равна произведению их вероятностей: P(A ? B) = P(A) x P(B). Вместо P(A ? B) обычно пишут: P(AB). Те же правила действуют, когда взаимно независимых событий не два, а любое число. Для двух зависимых событий В. наступления по крайней мере одного из них равна сумме В. этих событий минус B. их совместного появления: P(A ? B) = P(A)+P(B — P(A ? B). Или, что то же самое: P(A)+P(B — P(AB). В. события A при условии, что произошло другое (взаимно зависимое) событие B, называется условной В. и обозначается: P(A | B), или PB(A), или P (A/B). Наконец, если одно из несовместимых событий наступает, другое не может наступить. Следовательно, суммарная В. их наступления равна единице. Если одно событие обозначить A, то другое (его называют дополнительным к первому) будет «не A«, или ?A, или ?. Очевидно, что P(?A) ? 1 — P(A). См. Распределение вероятностей. Все изложенное относится к так называемой объективной вероятности. Однако развивается, особенно в теории управления, также концепция вероятности субъективной. Она рассматривает не факты свершения тех или иных событий, а определенное наблюдаемое поведение человека при принятии решений. Здесь понятию относительных частот (см. Распределение вероятностей) как бы соответствует понятие степени уверенности человека в возможности свершения того или иного события (его статистического веса). Концепции объективной и субъективной вероятности связаны. Предполагается, что человек разумен: это означает, что каково бы ни было его первоначальное мнение, он после ознакомления с относительными частотами изменит это мнение таким образом, что его веса, или степени уверенности, приблизятся к относительным частотам. Здесь вероятности, характеризующие суждения принимающего решения человека о состояниях внешнего мира и о будущих событиях, или его гипотезы до получения им дополнительной информации, называются априрорными [prior] вероятностями. Пересмотренные же значения этих вероятностей называются апостериорными [posterior] вероятностями. Вероятности, априорные по отношению к одному наблюдению, могут быть апостериорными по отношению к другому наблюдению. Вероятность данного выборочного результата, наблюдения или информационного сообщения в предположении, что верна какая-то одна гипотеза или одно состояние среды, называется правдоподобностью, правдоподобием [likelihood]. На концепции субъективной вероятности базируется, например, Бейесовский (Байесовский) подход в науке об управлении. См. также Метод максимального правдоподобия.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]
Тематики
EN
FR
3.3 вероятность (probability): Мера того, что событие может произойти.
Примечания
1 ИСО 3534-1 дает математическое определение вероятности: «действительное число в интервале от 0 до 1, относящееся к случайному событию». Число может отражать относительную частоту в серии наблюдений или степень уверенности в том, что некоторое событие произойдет. Для высокой степени уверенности вероятность близка к единице.
2 При описании риска вместо вероятности может быть использована частота.
3 Степени уверенности относительно вероятности могут быть выбраны как классы или ранги такого типа, как:
- редкий/маловероятный/умеренный/вероятный/почти уверенный, или
- невероятный/маловероятный/незначительный/случайный/вероятный/частый.
[ИСО/МЭК Руководство 73:2002, пункт 3.1.3]
Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 16085-2007: Менеджмент риска. Применение в процессах жизненного цикла систем и программного обеспечения оригинал документа
3.13 вероятность (likelihood): Степень возможности развития сценария угрозы безопасности, которая может привести к реализации акта незаконного вмешательства.
Примечание - Вероятность оценивается с учетом внедренных процессов противодействия акту незаконного вмешательства, в котором используется рассматриваемый сценарий угрозы, и имеет количественное выражение.
Источник: ГОСТ Р 53662-2009: Система менеджмента безопасности цепи поставок. Наилучшие методы обеспечения безопасности цепи поставок. Оценки и планы оригинал документа
3.5 вероятность (likelihood): Возможность развития угрозы, приведшей к реализации акта незаконного вмешательства на портовом средстве, на котором проведены инженерно-технические и организационные мероприятия по обеспечению его безопасности.
Источник: ГОСТ Р 53660-2009: Суда и морские технологии. Оценка охраны и разработка планов охраны портовых средств оригинал документа
3.28 вероятность (probability): Мера возможности появления события.
Примечание 1 - В ИСО 3534-1:1993(пункт1.1)приведено математическое определение вероятности: «вероятность -действительное число в интервале от 0 до 1, характеризующее случайное событие». Вероятность может отражать относительную частоту появления события в серии наблюдений или степень уверенности в том, что событие произойдет. При высокой степени уверенности в появлении события вероятность близка к единице.
Примечание 2 - При описании риска вместо «вероятности» может быть использовано понятие «частота».
Примечание 3 - Степень уверенности в появлении события может быть выражена с помощью отнесения события к определенному классу или разряду, таким как:
- крайне редко/маловероятно/вероятно/почти наверняка;
- невозможно/крайне маловероятно/редко/иногда/вероятно/часто.
[Руководство ИСО/МЭК 73]
Источник: ГОСТ Р 53647.4-2011: Менеджмент непрерывности бизнеса. Руководящие указания по обеспечению готовности к инцидентам и непрерывности деятельности оригинал документа
3.3 вероятность (probability): Действительное число в интервале от 0 до 1, относящееся к случайному событию.
Примечания
1 Число может отражать относительную частоту в серии наблюдений или степень уверенности в том, что некоторое событие произойдет. Для высокой степени уверенности вероятность близка к единице.
2 Вероятность события А обозначают Рr(А) или Р(А).
3.4.10 вероятность (probability): Шанс наступления данного события.
Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > вероятность
10 контроль
- tracking
- inspection
- en
- control
- 1
контроль
Деятельность, включающая, проведение измерений, экспертизы, испытаний или оценки одной или нескольких характеристик (с целью калибровки) объекта и сравнение полученных результатов с установленными требованиями для определения, достигнуто ли соответствие по каждой их этих характеристик.
Примечания
1. Во французском языке термин «Inspection» может обозначать деятельность по надзору за качеством, проводимую в рамках определенного задания.
2. Вышеуказанное определение применяется в стандартах на качество. Термин «контроль» определен в Руководстве ИСО/МЭК 2.
[ИСО 8402-94]
контроль
Процедура оценивания соответствия путем наблюдения и суждений, сопровождаемых соответствующими измерениями, испытаниями или калибровкой.
[Руководство ИСО/МЭК 2].
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]
контроль
Способ управления риском, обеспечивающий достижение бизнес-цели или соблюдение процесса. Примерами контроля могут служить политики, процедуры, роли, дисковый массив (RAID), дверные замки и т.п. Контроль иногда называют контрмерой или мерой предосторожности.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]
EN
control
A means of managing a risk, ensuring that a business objective is achieved or that a process is followed. Examples of control include policies, procedures, roles, RAID, door locks etc. A control is sometimes called a countermeasure or safeguard.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]
Тематики
- системы менеджмента качества
- управл. качеством и обеспеч. качества
EN
2.7 контроль (control): -
Примечание - В контексте безопасности информационно-телекоммуникационных технологий термин «контроль» может считаться синонимом «защитной меры» (см. 2.24).
Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 13335-1-2006: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Часть 1. Концепция и модели менеджмента безопасности информационных и телекоммуникационных технологий оригинал документа
3.8 контроль (tracking): Создание, включение в систему управления документами и сохранение информации о движении и использовании документов.
Источник: ГОСТ Р ИСО 15489-1-2007: Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Управление документами. Общие требования оригинал документа
3.8.2 контроль (inspection): Процедура оценивания соответствия путем наблюдения и суждений, сопровождаемых соответствующими измерениями, испытаниями или калибровкой.
[Руководство ИСО/МЭК 2]
Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа
4.13 контроль (inspection): Процессы измерения, исследования, калибрования, взвешивания и испытания одной или нескольких характеристик изделия и сравнение полученных результатов с установленными требованиями для определения соответствия.
Примечание - Контроль проводят в соответствии с ИСО 404.
Источник: ГОСТ Р ИСО 3183-2009: Трубы стальные для трубопроводов нефтяной и газовой промышленности. Общие технические условия оригинал документа
3.8.2 контроль (en inspection; fr contrôle): Процедура оценивания соответствия путем наблюдения и суждений, сопровождаемых соответствующими измерениями, испытаниями или калибровкой. [Руководство ИСО/МЭК 2].
Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2001: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа
3.1 контроль (inspection): Оценка соответствия требованиям путем наблюдений и выводов на основе проверок, измерений и испытаний.
[ИСО 3534-2]
Источник: ГОСТ Р ИСО 2859-5-2009: Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Часть 5. Система последовательных планов на основе AQL для контроля последовательных партий оригинал документа
4.3 контроль (inspection): Проверка проекта, продукции или процесса и определение их соответствия заданным требованиям или, на основе профессионального суждения, общим требованиям.
Примечание - Контроль процесса может предусматривать проверку персонала, оборудования, технологии и методологии.
Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 17000-2009: Оценка соответствия. Словарь и общие принципы оригинал документа
1.2.1 контроль 1)
Действия, такие как измерение, обследование, испытание и калибровка одного или нескольких показателей продукции или услуги и сравнение с установленными требованиями для определения соответствия
1)Данный термин более подробно определен в title="Управление качеством и обеспечение качества - Словарь".
Источник: ГОСТ Р 50779.11-2000: Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения оригинал документа
3.1.8 контроль (inspection): Оценка соответствия на основе наблюдений и заключений, сопровождаемых соответствующими измерениями, испытаниями или градуировкой.
[ИСО 3534-2, определение 1.4.1.2]
Источник: ГОСТ Р ИСО 21247-2007: Статистические методы. Комбинированные системы нуль-приемки и процедуры управления процессом при выборочном контроле продукции оригинал документа
3.2.57 контроль (inspection): Процедура оценивания соответствия путем наблюдения и суждений, сопровождаемых соответствующими измерениями, испытаниями или калибровкой.
Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > контроль
11 математическая статистика
математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]
Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > математическая статистика
12 инструмент
- инструмент для измерения скорости изменения давления на кожу
- инструмент для измерения тактильной чувствительности
- инструмент для определения порога тактильной чувствительности
- инструмент для определения реакции мышц
- инструмент для проверки суждения о поднимаемом весе
- инструмент исследования
13 вероятность
вероятность
Мера того, что событие может произойти.
Примечание
Математическое определение вероятности: «действительное число в интервале от 0 до 1, относящееся к случайному событию». Число может отражать относительную частоту в серии наблюдений или степень уверенности в том, что некоторое событие произойдет. Для высокой степени уверенности вероятность близка к единице.
[ ГОСТ Р 51897-2002]
вероятность
«Математическая, числовая характеристика степени возможности появления какого-либо события в тех или иных определенных, могущих повторяться неограниченное число раз условиях»[1]. Если исходить из этого классического определения, численное значение В. некоторого случайного события равно отношению числа равновероятных исходов, обеспечивающих совершение данного события, к числу всех равновероятных исходов. (Одним из основных понятий математической статистики является распределение вероятностей, характеризуемое показателем относительных частот реализации случайных событий). Заметим, что «исход» — не единственный термин для обозначения факта свершения случайного события. То же в разных дисциплинах, связанных с теорией В., означают: случай, выборочная точка, элементарное событие, состояние и др. Вероятность обычно обозначается латинской буквой P. Например, выражение P(A) = 0,5 означает, что В. наступления события A равна 0,5. В. удобно классифицировать по следующей шкале: 0.00 — полностью исключено 0.10 — в высшей степени неопределенно 0.20 — в высшей степени неопределенно 0.30 — весьма неправдоподобно 0.40 — неправдоподобно 0.60 — вероятно 0.70 — вероятно 0.80 — весьма вероятно 0.90 — в высшей степени вероятно 1.00 — полностью достоверно. Для анализа вероятностей сложных событий следует различать прежде всего события совместимые и несовместимые, а также зависимые и независимые. В первом случае речь идет о событиях, которые могут (или не могут) появиться совместно, во втором — о таких, что В. одного события в той или иной мере связана (или не связана) с тем, осуществилось ли другое. Для взаимно независимых событий A и B действуют следующие правила: В. осуществления хотя бы одного из них равна сумме вероятностей этих событий: P(A ? B) = P(A)+P(B). В. совместного осуществления событий A и B равна произведению их вероятностей: P(A ? B) = P(A) x P(B). Вместо P(A ? B) обычно пишут: P(AB). Те же правила действуют, когда взаимно независимых событий не два, а любое число. Для двух зависимых событий В. наступления по крайней мере одного из них равна сумме В. этих событий минус B. их совместного появления: P(A ? B) = P(A)+P(B — P(A ? B). Или, что то же самое: P(A)+P(B — P(AB). В. события A при условии, что произошло другое (взаимно зависимое) событие B, называется условной В. и обозначается: P(A | B), или PB(A), или P (A/B). Наконец, если одно из несовместимых событий наступает, другое не может наступить. Следовательно, суммарная В. их наступления равна единице. Если одно событие обозначить A, то другое (его называют дополнительным к первому) будет «не A«, или ?A, или ?. Очевидно, что P(?A) ? 1 — P(A). См. Распределение вероятностей. Все изложенное относится к так называемой объективной вероятности. Однако развивается, особенно в теории управления, также концепция вероятности субъективной. Она рассматривает не факты свершения тех или иных событий, а определенное наблюдаемое поведение человека при принятии решений. Здесь понятию относительных частот (см. Распределение вероятностей) как бы соответствует понятие степени уверенности человека в возможности свершения того или иного события (его статистического веса). Концепции объективной и субъективной вероятности связаны. Предполагается, что человек разумен: это означает, что каково бы ни было его первоначальное мнение, он после ознакомления с относительными частотами изменит это мнение таким образом, что его веса, или степени уверенности, приблизятся к относительным частотам. Здесь вероятности, характеризующие суждения принимающего решения человека о состояниях внешнего мира и о будущих событиях, или его гипотезы до получения им дополнительной информации, называются априрорными [prior] вероятностями. Пересмотренные же значения этих вероятностей называются апостериорными [posterior] вероятностями. Вероятности, априорные по отношению к одному наблюдению, могут быть апостериорными по отношению к другому наблюдению. Вероятность данного выборочного результата, наблюдения или информационного сообщения в предположении, что верна какая-то одна гипотеза или одно состояние среды, называется правдоподобностью, правдоподобием [likelihood]. На концепции субъективной вероятности базируется, например, Бейесовский (Байесовский) подход в науке об управлении. См. также Метод максимального правдоподобия.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]
Тематики
EN
FR
Русско-французский словарь нормативно-технической терминологии > вероятность
14 выборочные методы
выборочные методы
Методы математической статистики, при которых статистические свойства совокупности каких-либо объектов (генеральной совокупности) изучаются на основе исследования свойств лишь части этой совокупности — объектов, отобранных беспристрастно случайным образом или по правилам, в конечном счете также сводящимся к случайному отбору (см. Выборка). Необходимость прибегать к таким методам объясняется либо невозможностью, либо экономической невыгодностью исследования всей генеральной совокупности. (Невозможно, например, определить среднюю долговечность электрических лампочек сплошным обследованием — для этого пришлось бы пережечь все лампы). Способ отбора объектов, решающее условие качества выводов из любого выборочного исследования, во многом определяется особенностями предмета исследования. Среди изучаемых характеристик чаще всего фигурируют доля объектов с тем или иным признаком в совокупности или средняя величина признака (а также некоторые другие характеристики). При первом подходе задача состоит в выяснении, обладает ли отобранный объект тем или иным свойством или характеристикой (например, при выборочной отбраковке важно установить, является ли данное изделие годным или браком); при втором — речь идет о количественном определении переменной, т.е. измерении некоторой характеристики отобранных объектов (например, об измерении среднего веса отливок определенного типа). Главной проблемой в любом В.м. является то, насколько уверенно можно по свойствам отобранных объектов судить о действительных свойствах генеральной совокупности. Поэтому всякое такое суждение неизбежно имеет вероятностный характер, и задача сводится к тому, чтобы степень вероятности правильного суждения (точности статистических оценок) была возможно большей. Разумеется, увеличение размера выборки при прочих равных условиях дает большую уверенность, но поскольку нужна возможно меньшая выборка, в математической статистике вырабатываются способы, которые либо обеспечивают повышение точности оценок при фиксированном размере выборки, либо позволяют уменьшить размер выборки, требуемой для получения заданной точности. В экономике В.м. используются как в наблюдении экономических явлений, так и в экономическом эксперименте, как в научных исследованиях, так и непосредственно в производстве (характерным примером здесь является выборочный контроль качества изделий). Особенно широко их применение в демографических, социологических исследованиях. Например, в практике аудита или оценки бизнеса – В.М. — процесс или процедура проверки не всех, а некоторой части изучаемых объектов, на основе которой можно сделать выводы обо всей совокупности таких объектов. Целесообразность применения В.м. определяется объемом работ по аудиту или оценке (если он очень велик) и возможностью получения достаточно надежных результатов при меньших затратах на его проведение.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]
Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > выборочные методы
15 метод измерения
3.12 метод измерения (measurement method): Описанная в общем виде логическая последовательность операций, которая используется для количественного измерения атрибута относительно определенной шкалы.
[ИСО/МЭК 15939:2007]
Примечание - Вид метода измерения зависит от характера операций, используемых, для количественного измерения атрибута. Можно выделить следующие два вида метода измерения:
- субъективный: количественная оценка с использованием суждения человека;
- объективный: количественная оценка, основанная на числовых правилах.
Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 27004-2011: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Менеджмент информационной безопасности. Измерения оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > метод измерения
16 оценочное исследование
оценочное исследование
Совокупность действий, методов и приемов, применяемых для выполнения оценки. (Иногда называется оценочной процедурой). Оценочная услуга, предоставленная в соответствии с соглашением между оценщиком и клиентом включает:. Результаты оценочного исследования: мнения и суждения оценщика, специфичные для данного заказа на оценочное исследование Эти результаты, в свою очередь, включают мнения или заключения оценщика, выработанные в ходе исследования, такие как оценка стоимости; мнения оценщика об адекватности, релевантности или разумности результатов, полученных в процессе экспертизы проведенной ранее оценки, а также мнения, заключения или рекомендации, выработанные в процессе выполнения заказа на оценочное консультирование.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]
Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > оценочное исследование
17 истислах
18 конфуцианство
Русско-английский словарь религиозной лексики > конфуцианство
19 нормальностъ
Словарь психоаналитических терминов и понятий > нормальностъ
20 эмпатия
- 1
- 2
См. также в других словарях:
СУЖДЕНИЯ МОРАЛЬНЫЕ — СУЖДЕНИЯ МОРАЛЬНЫЕ суждения (высказывания), выражающие моральную оценку “X есть добро (зло)” или норму, предписание “Должно (запрещено) (осуществить) X”. В естественном языке суждения морали выражаются в разнообразных языковых конструкциях… … Философская энциклопедия
Для кого производить — Экономика наука, изучающая использование различного рода ограниченных ресурсов в целях обеспечения потребностей людей и отношения между различными сторонами, возникающие в процессе хозяйствования; само хозяйство, то есть совокупность всех средств … Википедия
Речь эгоцентрическая, или «речь для себя» — явление, впервые описанное Ж. Пиаже при наблюдении за речью детей 4 7 лет, находившихся в 1920 х гг. в Доме малютки в Женеве. Феноменология этого явления состоит в том, что предоставленный сам себе ребенок, играя, рисуя, занимаясь ручным трудом,… … Психология общения. Энциклопедический словарь
КРИТИКА СПОСОБНОСТИ СУЖДЕНИЯ — (1790) одно из основополагающих произведений Канта, в котором детально освещается трансцендентальная способность суждения как некая опосредствующая умопостигаемая инстанция между рассудком и практическим разумом. Вследствие такой постановки задач … История Философии: Энциклопедия
Критика способности суждения — Кантианство Основные понятия Вещь в себе, Феномен … Википедия
“КРИТИКА СПОСОБНОСТИ СУЖДЕНИЯ” — “КРИТИКА СПОСОБНОСТИ СУЖДЕНИЯ” (Kritik der Urteilskran) работа И. Канта, анализирующая эстетическую способность человека. Опубликована в 1790; первое введение к ней в 1914. Вошла в шестптомное собрание Сочинений (т. 5. M., 1966). Работа… … Философская энциклопедия
АНАЛИТИЧЕСКИЕ СУЖДЕНИЯ — АНАЛИТИЧЕСКИЕ СУЖДЕНИЯ класс суждений (утверждений, высказываний, предложений), истинность которых устанавливается путем чисто логического анализа составляющих их элементов (терминов, элементарных высказываний) без обращения к внелогической… … Философская энциклопедия
Критика способности суждения — «КРИТИКА СПОСОБНОСТИ СУЖДЕНИЯ» («Kritik der Urteilskraft». Berlin Libau: Lagard, Friedrich, 1790) одно из трех основных сочинений И. Канта критического периода его творчества. Состоит из предисловия, введения, критики эстетической… … Энциклопедия эпистемологии и философии науки
синтетические суждения — СИНТЕТИЧЕСКИЕ СУЖДЕНИЯ тип суждений, противопоставляемых аналитическим суждениям. Предпосылки к данному различению в неявном виде имелись уже у Г. Лейбница, различавшего истины разума и истины факта, а кроме того значимость во всех… … Энциклопедия эпистемологии и философии науки
АНАЛИТИЧЕСКИЕ И СИНТЕТИЧЕСКИЕ СУЖДЕНИЯ A PRIORI — (нем. analytische und synthetische Urteile a priori) – термины кантовской философии, имеющие также широкое применение в различных направлениях современной философской мысли, главным образом в рамках аналитической философии. Введены И.Кантом в… … Философская энциклопедия
АПРИОРНЫЕ СИНТЕТИЧЕСКИЕ СУЖДЕНИЯ — в ‘Критике чистого разума’ Канта одна из групп в совокупности априорного знания; разновидность априорных суждений, в которых (в отличие от аналитических суждений) устанавливаемое предикатом знание является новым, по сравнению со знанием,… … История Философии: Энциклопедия
