-
1 анализ влияния факторов
Economy: impact analysis (при прогнозировании)Универсальный русско-английский словарь > анализ влияния факторов
-
2 анализ влияния
факторов при прогнозировании) impact analysisРусско-Английский новый экономический словарь > анализ влияния
-
3 анализ взаимного влияния факторов
Универсальный русско-английский словарь > анализ взаимного влияния факторов
-
4 анализ влияния нескольких факторов
Agriculture: factorial designУниверсальный русско-английский словарь > анализ влияния нескольких факторов
-
5 анализ взаимного влияния факторов
(при прогнозировании) cross-impact analysisBanks. Exchanges. Accounting. (Russian-English) > анализ взаимного влияния факторов
-
6 анализ воздействия на бизнес
анализ воздействия на бизнес
Процесс исследования функционирования бизнеса и последствий воздействия на него разрушающих факторов
[ ГОСТ Р 53647.1-2009]
анализ влияния на бизнес
BIA
(ITIL Service Strategy)
Анализ влияния на бизнес – деятельность, выполняемая в рамках процесса управления непрерывностью бизнеса, которая определяет критичные бизнес-функции и их зависимости. Зависимости могут включать в себя подрядчиков, людей, другие бизнес-процессы, ИТ-услуги и т.д. Анализ влияния на бизнес определяет требования к восстановлению ИТ-услуг. Эти требования включают в себя целевые времена восстановления, целевые точки восстановления и минимальные целевые показатели уровня услуги для каждой ИТ-услуги.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]EN
business impact analysis
BIA
(ITIL Service Strategy)
Business impact analysis is the activity in business continuity management that identifies vital business functions and their dependencies. These dependencies may include suppliers, people, other business processes, IT services etc. Business impact analysis defines the recovery requirements for IT services. These requirements include recovery time objectives, recovery point objectives and minimum service level targets for each IT service.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]Тематики
EN
2.12 анализ воздействия на бизнес (business impact analysis): Процесс исследования функционирования бизнеса и последствий воздействия на него разрушающих факторов.
Источник: ГОСТ Р 53647.2-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 2. Требования оригинал документа
2.8 анализ воздействия на бизнес (business impact analysis): Процесс исследования функционирования бизнеса и последствий воздействия на него разрушающих факторов.
Источник: ГОСТ Р 53647.1-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 1. Практическое руководство оригинал документа
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > анализ воздействия на бизнес
-
7 анализ
analysis, pl. analyses; (проба) test -
8 анализ (пролиферации) тимоцитов
Immunology: thymocyte assay (для оценки влияния экзогенных факторов на пролиферацию тимоцитов при фиксированных концентрациях интерлейкина 1)Универсальный русско-английский словарь > анализ (пролиферации) тимоцитов
-
9 анализ тимоцитов
Immunology: (пролиферации) thymocyte assay (для оценки влияния экзогенных факторов на пролиферацию тимоцитов при фиксированных концентрациях интерлейкина 1) -
10 дисперсионный анализ
1) Engineering: analysis of dispersion, dispersion analysis2) Mathematics: ANOVA (analysis of variance), ANOVAR (analysis of variance), AOV (analysis of variance), AV (analysis of variance), analysis of variance, variance analysis3) Oil: dispersion analybis4) Fishery: analysis of variance (ANOVA)5) Quality control: NOVA analysis of variance6) Makarov: analysis of variance (в фитоценологии чаще всего используется для оценки влияния факторов среды на распределение видов)Универсальный русско-английский словарь > дисперсионный анализ
-
11 регрессионный анализ
регрессионный анализ
Метод оценки, использующий регрессионный способ по измеренным значениям, например, для сортировки по классам.
[Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения (справочное пособие). Москва 2003 г.]
регрессионный анализ
Раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости (см. Регрессия) между величинами по данным статистических наблюдений. Итальянский статистик Р.Бенини, как считается, был первым, кто с практической пользой применил в экономике метод множественной регрессии. (1907) Он удачно оценил функцию спроса на кофе в Италии как функцию цен на кофе с одной стороны и на сахар — с другой. История знает, однако, немало ложных выводов, показывающих, что без глубокого анализа доверять обнаруженным регрессионным зависимостям бывает рискованно. Метод Р.а. состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого находится средняя величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна. (В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами)[1]. Практически речь идет о том, чтобы, анализируя множество точек на графике (т.е. множество статистических данных), найти линию, по возможности точно отражающую заключенную в этом множестве закономерность, тенденцию — линию регрессии. Для этого требуется наилучшим образом оценить параметры уравнения. Существует ряд математико-статистических приемов, позволяющих решить эту задачу. В случаях, когда искомая закономерность может быть принята за линейную, наиболее эффективен метод наименьших квадратов. Р.а. применяется в различного рода экономических исследованиях (производственные функции, анализ эластичности спроса от цены и др.), особенно при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты) и во многих других областях экономической науки и хозяйственной практики. Пример: средняя себестоимость поковок в кузнечных цехах московских заводов, по статистическим исследованиям, описывалась уравнением регрессии: Y = 72,8 + 0,605x1 + 0,082x2 + + 0,834x3, где x1 — заработная плата на 1 т поковок; x2 — удельная металлоемкость, x3 — удельные цеховые расходы. Это уравнение означает, что лишний расход одного рубля заработной платы приведет (в среднем в большой массе наблюдений) к повышению себестоимости тонны поковок на 0,605 руб. Соответственно рассчитывается и влияние двух остальных факторов. [1] Впрочем, распространена также более широкая трактовка Р.а., охватывающая и то, что здесь названо корреляционным анализом. И, наконец, ряд авторов считают Р.а. частью теории корреляции как общей теории взаимоотношений между случайными величинами.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
- виды (методы) и технология неразр. контроля
- экономика
EN
3.3 регрессионный анализ en regression analysis
Набор процедур, связанных с оцениванием моделей fr analyse de régression
зависимости отклика от предсказывающих переменных
Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения
3.3 регрессионный анализ en regression analysis
Набор процедур, связанных с оцениванием моделей fr analyse de régression
зависимости отклика от предсказывающих переменных
Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > регрессионный анализ
-
12 дисперсионный анализ
дисперсионный анализ
—
[ http://www.dunwoodypress.com/148/PDF/Biotech_Eng-Rus.pdf]
дисперсионный анализ
Раздел математической статистики, посвященный методам выявления влияния отдельных факторов на результат эксперимента (физического, производственного, экономического эксперимента). Д.а. возник как средство обработки результатов агрономических опытов, с помощью которых выявлялись наиболее благоприятные условия для сортов сельскохозяйственных культур. При этом исходят из положения о том, что существенность фактора в определенных условиях характеризуется его вкладом в дисперсию результата. Английский статистик Р.Фишер, разработавший этот метод, определил его как «отделение дисперсии, приписываемой одной группе причин, от дисперсии, приписываемой другим группам». Анализ производится следующим образом. Сначала группируют совокупность наблюдений по факторному признаку, находят среднее значение результата и дисперсию по каждой группе. Затем определяют общую дисперсию и вычисляют, какая доля ее зависит от условий, общих для всех групп, какая — от исследуемого фактора, а какая — от случайных причин. И наконец, с помощью специального критерия определяют, насколько существенны различия между группами наблюдений и, следовательно, можно ли считать ощутимым влияние тех или иных факторов. Д.а. применяется в планировании эксперимента и в ряде областей экономических исследований, где он служит, в частности, предварительным этапом к регрессионному анализу статистических данных, поскольку позволяет выделить относительно небольшое (но достаточное для целей исследования) количество параметров регрессии.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
3.4 дисперсионный анализ en analysis of variance
Метод, который разделяет общую вариацию набора fr analyse de variance
данных на имеющие смысл компоненты, связанные
с конкретными источниками вариации
Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения
3.4 дисперсионный анализ en analysis of variance
Метод, который разделяет общую вариацию набора fr analyse de variance
данных на имеющие смысл компоненты, связанные
с конкретными источниками вариации
Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > дисперсионный анализ
-
13 корреляционный анализ (в экономике)
корреляционный анализ (в экономике)
Ветвь математической статистики, изучающая взаимосвязи между изменяющимися величинами (корреляция — соотношение, от латинского слова correlatio). Взаимосвязь может быть полная (т.е. функциональная) и неполная, когда зависимость связанных величин искажена влиянием посторонних, дополнительных факторов. Примером функциональной связи служит выпуск и потребление продукции, когда она дефицитна: во сколько раз больше выпуск, во столько раз больше продажа (все распродается, ничего не остается в запасе). Примером корреляционной связи может служить соотношение стажа рабочих и их производительности труда. Известно, что в среднем производительность труда рабочих тем выше, чем больше их стаж. Однако бывает, и нередко, что молодой рабочий (из-за влияния таких дополнительных факторов, как образование, здоровье и т.д.) работает лучше пожилого. Чем больше влияние этих дополнительных факторов, тем менее тесна связь между стажем и выработкой, и наоборот. В таком случае коэффициент корреляции (см. Корреляция) между двумя величинами — стажем и производительностью — занимает промежуточное положение между нулем и единицей в зависимости от силы (тесноты) взаимосвязи. Именно такие взаимосвязи изучает К.а. Он может рассматривать и более сложные корреляционные связи — не между двумя переменными (это называется парной корреляцией), как в описанном случае, а между многими. Тогда имеют дело с множественной корреляцией. При изучении экономических явлений методами К.а. необходимо тщательно выявлять причинные зависимости, лежащие в основе корреляции наблюдаемых показателей. Отсутствие причинной связи между явлениями, хотя корреляционная связь между ними установлена, называется ложной корреляцией. Она часто встречается, например, при анализе временных рядов, когда параллельно снижаются или повышаются показатели, на самом деле совершенно не зависящие друг от друга. Рассматриваемые связи математически описываются корреляционными уравнениями (другое название — уравнение регрессии). Например, простейшим корреляционным уравнением связи между двумя переменными является уравнение прямой вида y=a+bx. При функциональной связи такая прямая точно соответствовала бы действительным значениям зависимой переменной. Если представить такую связь графически, то она проходила бы через все наблюдаемые точки y. При корреляции же соответствие, как указано, соблюдается лишь приблизительно, в общем, и точки наблюдений расположены не по прямой, а в виде «облачка», более или менее вытянутого в некотором направлении. Поэтому приходится специальными приемами находить ту линию, которая наилучшим образом отражает корреляционную зависимость, т.е. направление «облачка» (рис.К.1). Распространенный способ решения этой задачи — метод наименьших квадратов отклонений наблюдаемых значений y от значений, рассчитываемых по формуле корреляционного уравнения. Особенно широко применяется К.а. в теории производственных функций, в разработке разного рода нормативов на производстве, а также в анализе спроса и потребления. Рис. К.1 Корреляционные зависимости а — переменные x и y не коррелируют; б — слабая отрицательная корреляция; в — сильная положительная линейная корреляция
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > корреляционный анализ (в экономике)
-
14 матрица влияний
-
15 перекрестное влияние
1. cross impact2. crossfireРусско-английский большой базовый словарь > перекрестное влияние
-
16 доступность анализу
Понятие, относящееся к комплексу суждений о готовности и пригодности пациента к психоаналитическому способу терапии. Критерии доступности анализу, основанные на развивающихся представлениях теоретического и технического плана, со временем претерпели изменения и у разных аналитиков различаются. Изначально определение доступности анализу основывалось на диагностических критериях: пригодными для проведения анализа признавались лица в возрасте до пятидесяти лет, страдающие неврозами переноса (истерия, фобии и обсессивно-компульсивные расстройства). В дальнейшем, с развитием психологии Я и особенно представлений о различных механизмах защиты, границы анализа стали расширяться вплоть до того, что отдельные аналитики сочли, что не существует никаких препятствий для применения психоанализа к пациентам с выраженными расстройствами характера, наркотическими зависимостями, перверсиями, нарциссическими нарушениями, пограничными состояниями и даже психозами. Однако в случае особенно острых расстройств необходимы изменения в классической аналитической технике.В настоящее время большинство аналитиков судят о доступности анализу пациента на основе оценок всей его личностной организации и жизненной ситуации. Сюда относятся, помимо прочего, целостность и зрелость психического аппарата (Оно, Я, Сверх-Я) и различных его функций, а также мотивация анализируемого в отношении терапии. При этом важно, чтобы тяжесть страдания пациента оправдывала серьезность подобного вмешательства, а желание пациента лечиться не являлось результатом давления со стороны официальных органов или чрезмерного влияния со стороны членов семьи.Требования, предъявляемые психоаналитическим процессом к пациенту, включают способность к свободному ассоциированию, готовность жертвовать необходимым временем и деньгами, толерантность к фрустрации, способность к созданию терапевтического альянса (помогающего преодолевать регрессивные переживания, связанные с переносом), толерантность к тревоге и другим сильным аффектам без последующего ухода или отыгрывания. Не меньшее значение имеет опыт аналитика, его способность к эмпатии, способность выдерживать без реактивного контрпереноса интенсивные аффективные интерперсональные переживания, участником которых он является. Это правило тем более принципиально и важно, чем глубже проблемы пациента, подвергающегося анализу.У некоторых пациентов проявления клинической картины, личностные особенности, характер жизненной ситуации свидетельствуют о том, что в настоящее время проведение анализа будет безуспешным. Для достижения стабильного, доступного работе переноса необходима достаточная дифференциация себя и объектов. Поэтому противопоказаниями для анализа являются неадекватная оценка реальности как следствие магического мышления либо использования таких примитивных механизмов защиты, как проекция, отказ, сверхидеализация или обесценивание; выраженные саморазрушительные или деструктивные тенденции, садистское или криминальное поведение. Не оставляют возможности для анализа или серьезно ему препятствуют недостаточные физические кондиции пациента, например физическая неспособность посещать сеансы или требующие неотложного вмешательства медицинские проблемы, в частности хирургические. Кроме того, определенные прогнозируемые особенности невроза или характера пациента (например, выраженные пунитивные тенденции, неконтролируемая импульсивность, патологическая лживость, крайняя тревожность, неослабевающее сопротивление лечению) могут при соответствующей интенсивности блокировать или даже прервать анализ.Множество факторов, которые необходимо учитывать, стали причиной разногласий среди аналитиков относительно того, какой способ оценки доступности анализу оптимален. На практике используются различные методы: один-два неструктурированных сеанса, многократные сеансы, вопросы, нацеленные на выявление определенной информации анамнестического характера, период пробного анализа или даже период подготовительной психотерапии (особенно для пациентов с серьезными проблемами).Доступность анализу может быть верифицирована лишь на основе лечения, достаточно длительного для того, чтобы предоставить пациенту возможности для последующих изменений: он должен реагировать на раскрытие и интерпретации аналитиком признаков сопротивления, у него должен возникнуть перенос и, как правило, явно выраженный невроз переноса, он должен достигать более удовлетворительного разрешения бессознательного конфликта, модифицировать перенос таким образом, чтобы он не смешивался с реальностью и требованиями жизни, и у него должен установиться постоянно развивающийся самоаналитический процесс.\Лит.: [51, 492, 825, 847, 857]Словарь психоаналитических терминов и понятий > доступность анализу
-
17 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
-
18 factor analysis
факторный анализ (метод математической статистики, используемый для определения влияния множества экономических показателей на результирующий показатель)Англо-русский словарь промышленной и научной лексики > factor analysis
-
19 конструкция
1. constructionВыявление и определение наиболее важных и значимых переживаний периода раннего детства, в настоящее время "забытых" (вытесненных) пациентом. Оба термина отражают попытки раскрытия и выявления взаимосвязей ранних переживаний с целью более глубокого понимания генетических факторов динамических сил, имеющих непосредственное отношение к формированию характера и/или психопатологических проявлений. Реконструкция основывается на следовых воспоминаниях о наиболее важных для индивида, но в данное время забытых событиях, лишь частично проявляющихся в структуре и содержании свободных ассоциаций, сновидений, отдельных поступков или при переносе. Иногда пациенты пытаются самостоятельно строить реконструирующие гипотезы и с их помощью определять для себя влияние событий прошлой жизни; чаще, однако, аналитик выбирает специальный момент для соответствующей оценки прошлых впечатлений и переживаний, а затем и оценки их влияния на настоящее состояние больного. Реконструкция, таким образом, представляет собой постепенный и многоступенчатый процесс, направленный на раскрытие новых воспоминаний и ассоциаций, составляющих материал для последующих интерпретаций. Как подчеркивал Фрейд, правдивость и истинность реконструированных построений приобретает терапевтический эффект лишь тогда, когда пациент не способен самостоятельно "находить" необходимые воспоминания. Поэтому попытки восстановления и определения важнейших отрезков прошлого углубляет понимание аналитического опыта как пациентом, так и аналитиком.Работу по реконструкции можно сравнить с усилиями археолога, пытающегося на основе отдельных фрагментов восстановить картину исчезнувшей цивилизации. При этом, однако, нельзя упускать из виду, что формулировки психоаналитика представляют собой сложные гипотетические построения, лишь отчасти (но не полностью) восстанавливающие прежние события из жизни анализируемого. Теоретически полное восстановление не представляется возможным, поэтому формулировки аналитика являются скорее конструкциями (термин Фрейда), нежели реконструкциями. Следует добавить, что термин конструкция получил более широкое употребление в Соединенных Штатах.На заре психоанализа большое значение придавалось лечебному эффекту раскрытия вытесненных пациентом воспоминаний. В последние десятилетия, однако, психоанализ рассматривается скорее как некий комплексный процесс, в рамках которого реконструкция (конструкция) играет хотя и важную, но не обязательно главную роль. Поскольку вытесненные ранние переживания, как правило, связаны с эмоциональным конфликтом, они способны оказывать существенное воздействие на возникновение, особенности проявления и стойкость психопатологических феноменов. Тем самым конструкция (реконструкция) способствует достижению новых уровней важного для каждого индивида осознания предшествующих основ нынешнего его поведения.\Лит.: [109, 156, 323, 380, 446]2. см. реконструкция
См. также в других словарях:
АНАЛИЗ ПОЛИТИЧЕСКИХ ФАКТОРОВ — анализ, основной целью которого является выявление экономического влияния изменений в методах государственного регулирования, действий профсоюзных организаций, определение воздействия законодательных изменений на производственно сбытовую… … Большой экономический словарь
анализ влияния — 3.7.4 анализ влияния (impact analysis): Определение влияния, которое оказывает изменение в функции или в компоненте системы на другие функции или компоненты этой системы, а также других систем. Примечание В контексте программного обеспечения см.… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Анализ влияния неопределенности и риска на эффективность инвестиций (анализ чувствительности, устойчивости). — 2.9.6. Анализ влияния неопределенности и риска на эффективность инвестиций (анализ чувствительности, устойчивости). Этот анализ проводится с целью оценки влияния возможных изменений условий осуществления проекта на показатели эффективности… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
анализ воздействия на бизнес — Процесс исследования функционирования бизнеса и последствий воздействия на него разрушающих факторов [ГОСТ Р 53647.1 2009] анализ влияния на бизнес BIA (ITIL Service Strategy) Анализ влияния на бизнес – деятельность, выполняемая в рамках… … Справочник технического переводчика
АНАЛИЗ ДЕМОГРАФИЧЕСКИЙ — (от греч. analysis разложение, расчленение), изучение процесса смены поколений людей и его факторов. Раздел демографии. По объекту исследования выделяют анализ рождаемости, смертности, брачности и прекращения брака, воспроиз ва и роста нас. в… … Демографический энциклопедический словарь
ФАКТОРОВ ТЕОРИЯ — социологическая идея, постулирующая, что общественное развитие определяется взаимодействием многих факторов: экономики, науки, техники, религии, морали и т.д.; в разные периоды развития общества ведущим является какой то один из таких факторов… … Философская энциклопедия
Анализ чувствительности — анализ влияния изменений объемов продаж, себестоимости и других факторов на рентабельность инвестиционного проекта. По английски: Sensitivity analysis См. также: Инвестиционный анализ Рентабельность Финансовый словарь Финам … Финансовый словарь
Анализ чувствительности — Анализ влияния изменений объемов продаж, себестоимости и других факторов на рентабельность проекта … Инвестиционный словарь
анализ — 3.8.7 анализ (review): Деятельность, предпринимаемая для установления пригодности, адекватности и результативности (3.2.14) рассматриваемого объекта для достижения установленных целей. Примечание Анализ может также включать определение… … Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации
Анализ частичного равновесия — (PARTIAL EQUILIBRIUM ANALYSIS) анализ влияния разнообразных факторов на равновесие на рынке ссудных капиталов или рынке депозитов, не принимающий во внимание влияние одного рынка на другой … Современные деньги и банковское дело: глоссарий
АНАЛИЗ ДИСПЕРСИОННЫЙ — статистический метод обработки результатов наблюдений, зависимых одновременно от нескольких факторов, анализ этих наблюдений, выбор более важных факторов и оценка их влияния. Если имеется выборка ξ1, . . ., ξn из генеральной… … Геологическая энциклопедия