в+сущности

asılda ul yaxşı keşe ― в сущности он хороший человек

im eigentlichen Sinne — в прямом смысле [значении]

im eigentlichen Sinne des Wortes — в буквальном смысле слова

er hat eigentlich recht — в сущности, он прав

was willst du eigentlich? — чего ты, собственно (говоря), хочешь?

eigentlich hieß er ganz anders — на самом деле его звали совсем иначе

информационная среда
Совокупность информационных средств, воздействующих на оператора.
[ ГОСТ Р 43.0.2-2006]

информационная среда
1. Хранящееся в компьютере, но не оформленная в виде информационной системы совокупность знаний, фактов и сведений, относящаяся к некоторой предметной области и используемая одним или несколькими пользователями
2. Совокупность окружающих информационную систему элементов (объектов), которые оказывают на нее влияние или, наоборот, на которые она воздействует. Внешняя среда любой системы рассматривается как подсистема информационной структуры более высокого уровня и, поэтому, является информационным образованием уже по своей сущности. Интернет, например, представляет среду для своих объектов и одновременно сам функционирует в информационном пространстве ноосферы
[http://www.rol.ru/files/dict/internet/#I].
3. Совокупность окружающих информационную систему элементов (объектов), которые оказывают на нее влияние или, наоборот, на которые она воздействует. Внешняя среда любой системы рассматривается как подсистема информационной структуры более высокого уровня и, поэтому, является информационным образованием уже по своей сущности. Интернет, например, представляет среду для своих объектов и одновременно сам функционирует в информационном пространстве ноосферы.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• information environment

картографическая генерализация
генерализация
Отбор и обобщение объектов картографирования соответственно назначению и масштабу карты и особенностям картографируемой области.
[ ГОСТ 21667-76]

Тематики

• картография

Синонимы

• генерализация

EN

• generalization

DE

• Auswählen
• Generalisieren
• Vereinfachen
• Zusammenfassen

FR

• généralisation cartographique

обобщение
Вид абстракции, позволяющий поставить в соответствие рассматриваемому множеству сущностей родовую сущность, обладающую некоторыми их общими свойствами и игнорирующую индивидуальные различия между ними. Сущности данного множества являются при этом частными случаями или экземплярами этой родовой сущности. Отношение абстракции обобщения может представляться с помощью различного рода связей между родовой и обобщаемой сущностями. Примерами могут служить конкретные варианты связи ISA, в частности "тип-супертип" или "экземпляр-тип" ("тип-метатип").
Источник - Энциклопедия Когаловского
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• generalization

3.34 обобщение (generalization): Особое понятие, измененное для большей степени обобщения, использования или цели, либо акт исключения или изменения деталей в рамках особого понятия (концепции) для получения его обобщения.

Примечание - Обобщение противоположно по смыслу специализации.

Источник: ГОСТ Р ИСО 19439-2008: Интеграция предприятия. Основа моделирования предприятия оригинал документа

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

• экономика

EN

• mathematical statistics

тип сущности
Высказывание, устанавливающее, что сущность принадлежит к определенному классу сущностей.
[ ГОСТ 34.320-96]

Тематики

• базы данных

EN

• type of an entity

3.6.12 сущность предприятия (enterprise entity): Любая конкретная или абстрактная вещь в области рассмотрения предприятия.

Примечание - Представленная здесь концепция охватывает более широкое понятие сущности, как это определяется в европейских стандартах, например в стандарте [2]. Понятие сущности, определенное в этих стандартах, в настоящем стандарте ограничено для избежания разногласия с термином «сущность», определенным в ИСО 10303-11. После извлечения, взятого из определения области обсуждения, термин «сущность» стал применяться в настоящем стандарте с определением, взятым из ИСО 10303-11.

Источник: ГОСТ Р ИСО 15531-1-2008: Промышленные автоматизированные системы и интеграция. Данные по управлению промышленным производством. Часть 1. Общий обзор оригинал документа

3.23 модель предприятия (enterprise model): Абстракция, которая отображает сущности (объекты) предприятия, их взаимосвязи, декомпозицию и детализацию до той степени, которая необходима для того, чтобы передать информацию о том, что намерено осуществить предприятие и как оно функционирует.

Источник: ГОСТ Р ИСО 19439-2008: Интеграция предприятия. Основа моделирования предприятия оригинал документа

3.61 модель предприятия (enterprise model): Абстракция, которая отображает сущности (объекты) предприятия, их взаимосвязи, декомпозицию и детализацию до той степени, которая необходима для того, чтобы передать информацию о том, что намерено осуществить предприятие и как оно функционирует.

Примечание - Модель предприятия является представлением о том, из чего состоит предприятие, для чего оно предназначено и каким образом действует.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

3.43 фаза жизненного цикла (life cycle phase): Стадия развития в пределах жизненного цикла сущности (объекта).

Источник: ГОСТ Р ИСО 19439-2008: Интеграция предприятия. Основа моделирования предприятия оригинал документа

3.155 фаза жизненного цикла (life cycle phase): Стадия развития в пределах жизненного цикла сущности (объекта).

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа