единица анализа

функциональная единица
Большая группа генов, контролирующая конкретные этапы индивидуального развития организма (этап дифференцировки тканей, развития отдельных органов и т.п.); имеются гены, контролирующие действие различных Ф.е.
[Арефьев В.А., Лисовенко Л.А. Англо-русский толковый словарь генетических терминов 1995 407с.]

Тематики

• генетика

EN

• functional unit

3.2.33 функциональная единица (unit of functionality): Набор прикладных объектов и отношений между ними, которые определяют одно или несколько понятий в рамках прикладного контекста таким образом, что отсутствие любого компонента сделает понятия неполными или неоднозначными.

Источник: ГОСТ Р ИСО 10303-1-99: Системы автоматизации производства и их интеграция. Представление данных об изделии и обмен этими данными. Часть 1. Общие представления и основополагающие принципы оригинал документа

3.1.7 функциональная единица (functional unit): Количественная характеристика продукционной системы, используемая в качестве базовой единицы при исследовании оценки жизненного цикла (ГОСТ Р ИСО 14040).

Источник: ГОСТ Р ИСО 14021-2000: Этикетки и декларации экологические. Самодекларируемые экологические заявления (экологическая маркировка по типу II) оригинал документа

3.20 функциональная единица (functional unit): Количественно выраженная результативность системы жизненного цикла продукции, используемая в качестве единицы сравнения.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14040-2010: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Принципы и структура оригинал документа

3.20 функциональная единица (functional unit): Количественно выраженная результативность продукционной системы, используемая в качестве единицы сравнения.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14044-2007: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Требования и рекомендации оригинал документа

3.6 функциональная единица (functional unit): Количественное представление технической энергетической системы для использования в качестве исходной единицы измерения.

Источник: ГОСТ Р 54428-2011: Системы технические энергетические. Методы анализа. Часть 1. Основные положения оригинал документа

6.5 функциональная единица (functional unit): Количественно выраженная результативность системы жизненного цикла продукции (6.1), предназначенная для использования в качестве единицы сравнения.

[ИСО 14040:2006]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-2009: Менеджмент окружающей среды. Словарь оригинал документа

характеристический коэффициент
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• aspect ratio

3.37 характеристический коэффициент (characterization factor): Коэффициент, определяемый характеристической моделью и используемый для приведения результатов инвентаризационного анализа жизненного цикла к общей единице измерения показателя категории воздействия жизненного цикла.

Примечание - Общая единица измерения позволяет рассчитывать значение показателя категории воздействия жизненного цикла.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14040-2010: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Принципы и структура оригинал документа

3.37 характеристический коэффициент (characterization factor): Коэффициент, определяемый характеристической моделью и используемый для приведения результатов инвентаризационного анализа жизненного цикла продукции к общей единице измерения показателя категории воздействия жизненного цикла продукции.

Примечание - Общая единица измерения позволяет рассчитать значение показателя категории воздействия жизненного цикла.

Источник: ГОСТ Р ИСО 14044-2007: Экологический менеджмент. Оценка жизненного цикла. Требования и рекомендации оригинал документа

7.2.2.2 характеристический коэффициент (characterization factor): Коэффициент, определяемый характеристической моделью и используемый для приведения результатов инвентаризационного анализа жизненного цикла (7.2.1.1) к общей единице измерения показателя категории.

Примечание - Общая единица измерения позволяет рассчитать значение показателя категории.

[ИСО 14040:2006]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14050-2009: Менеджмент окружающей среды. Словарь оригинал документа

объект
То что может быть индивидуально описано и рассмотрено.
Примечание
Объектом может быть, например:
- деятельность или процесс
- продукция
- организация, система или отдельное лицо, или
- любая комбинация из них.
[ИСО 8402-94 ]

объект
Любая часть, элемент, устройство, подсистема, функциональная единица, аппаратура или система, которые можно рассматривать в отдельности [12].
Примечания
1. Объект может состоять из технических средств, программных средств или их сочетания и может также в частных случаях включать технический персонал.
2. Ряд объектов, например, их совокупность или выборка, может рассматриваться как объект.
[12] Международный стандарт СЕI IЕС 50 (191).
Глава 191. Надежность и качество услуг.
[ОСТ 45.127-99]

объект
Деятельность или процесс, продукция, организация, система, отдельное лицо или любая комбинация из них, индивидуально описанная и рассмотренная.
[ ГОСТ Р 52104-2003]

объект
Составная часть схемы, отражающая неделимый элемент описываемой предметной области.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

объект
1. Предмет, вещь, явление, на которые направлена деятельность, то, что подвергается какому-либо воздействию. 2. В обиходной речи — вообще всякий предмет, вещь. 3. В философии — то, что существует вне нас и независимо от нас, внешний мир, действительность. В словаре принято первое из перечисленных значений (см., например, Объект управления, Хозяйственные объекты, Экономический объект).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

object
Scheme component reflecting a primary unit of object domain.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• защита информации
• ресурсосбережение, обращение с отходами
• спорт (управление Играми)
• управл. качеством и обеспеч. качества
• экономика

EN

• entity
• facility
• feature
• item
• matter
• object
• party
• plant
• property
• site
• subject
• target
• thing

3.14 объект (object): Элемент, который может быть охарактеризован посредством измерения его атрибутов.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 27004-2011: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Менеджмент информационной безопасности. Измерения оригинал документа

3.1 объект (item): Любая часть, элемент, устройство, подсистема, функциональная единица, аппаратура или система, которую можно рассматривать самостоятельно.

Примечания

1 Объект может состоять из технических средств, программных средств или их сочетания и может также, в частных случаях, включать в себя технический персонал.

2 Ряд объектов, например их совокупность или выборка, может быть рассмотрен как объект.

3 Процесс также может быть рассмотрен как объект, который выполняет заданную функцию и для которого проводят FMEA или FMECA. Обычно FMEA аппаратных средств не распространяется на людей и их взаимодействие с аппаратными средствами или программным обеспечением, в то время как FMEA процесса обычно включает в себя анализ действий людей.

Источник: ГОСТ Р 51901.12-2007: Менеджмент риска. Метод анализа видов и последствий отказов оригинал документа

3.5.7 объект (object): Понятие или физический предмет, который существует в действительности.

Источник: ГОСТ Р ИСО 15531-31-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Данные по управлению промышленным производством Часть 31. Информационная модель ресурсов оригинал документа

3.1.2 объект (entity): Класс информации, определенный общими свойствами.

Источник: ГОСТ Р ИСО 13584-20-2006: Системы автоматизации производства и их интеграция. Библиотека деталей. Часть 20. Логический ресурс. Логическая модель выражений 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

компонент
-
[IEV number 151-11-21]

EN

component
constituent part of a device which cannot be physically divided into smaller parts without losing its particular function
[IEV number 151-11-21]

FR

composant, m
partie constitutive d'un dispositif ne pouvant être fractionnée matériellement sans perdre sa fonction particulière
[IEV number 151-11-21]

Тематики

• электротехника, основные понятия

EN

• component

DE

• Bauelement

FR

• composant

3.1 компонент (component): Часть, блок или сборочная единица, выполняющая определенную функцию в гидросистеме.

Примечание - Данное определение отличается от приведенного в ИСО 5598, поскольку включает соединители, трубы и шланги, которые исключены из определения ИСО 5598.

Источник: ГОСТ ИСО/ТО 10949-2007: Чистота промышленная. Руководство по обеспечению и контролю чистоты компонентов гидропривода от изготовления до установки

3.37 компонент (component): Элемент, рассматриваемый на самом низком уровне анализа системы.

Источник: ГОСТ Р 51901.6-2005: Менеджмент риска. Программа повышения надежности оригинал документа

3.3 компонент (component): Элемент, рассматриваемый на самом низком иерархическом уровне при анализе системы.

Источник: ГОСТ Р 51901.5-2005: Менеджмент риска. Руководство по применению методов анализа надежности оригинал документа

3.4 компонент (component): Любое изделие, имеющее существенное значение для безопасного функционирования оборудования и защитных систем, но не имеющее автономной функции.

Источник: ГОСТ Р ЕН 1127-2-2009: Взрывоопасные среды. Взрывозащита и предотвращение взрыва. Часть 2. Основополагающая концепция и методология (для подземных выработок)

3.6 компонент (component): Часть системы, которая поставляется изготовителем в готовом для продажи виде с упаковкой, маркировкой и сопроводительной информацией от изготовителя.

Примечание - Привязи и соединительные элементы являются примерами компонентов системы.

Источник: ГОСТ Р ЕН 12841-2012: Система стандартов безопасности труда. Средства индивидуальной защиты от падения с высоты. Системы канатного доступа. Устройства позиционирования на канатах. Общие технические требования. Методы испытаний

3.2 компонент (component): Часть системы, которая поставляется изготовителем в готовом для продажи виде с упаковкой, маркировкой и информацией, предоставляемой изготовителем.

Примечание - Привязи для удержания и позиционирования (включая поясные ремни) и стропы являются примерами компонентов систем. [ЕН 363:2002]

Источник: ГОСТ Р ЕН 358-2008: Система стандартов безопасности труда. Средства индивидуальной защиты от падения с высоты. Привязи и стропы для удержания и позиционирования. Общие технические требования. Методы испытаний

2.2 компонент (component): Часть системы, которая поставляется изготовителем в готовом для продажи виде с упаковкой, маркировкой и инструкцией по применению.

Примечание - Страховочная привязь и строп являются примерами компонентов системы.

Источник: ГОСТ Р ЕН 363-2007: Система стандартов безопасности труда. Средства индивидуальной защиты от падения с высоты. Страховочные системы. Общие технические требования

3.2 компонент (component): Часть системы, которая поставляется изготовителем в готовом для продажи виде с упаковкой, маркировкой и инструкцией по применению.

Примечание - Страховочная привязь и строп являются примерами компонентов системы. [ЕН 363: 1992]

Источник: ГОСТ Р ЕН 813-2008: Система стандартов безопасности труда. Средства индивидуальной защиты от падения с высоты. Привязи для положения сидя. Общие технические требования. Методы испытаний

3.3 компонент (component): Составная часть газовой смеси, оказывающая влияние на служебные свойства и характеристики газовой смеси (например, в смеси, содержащей 11 % СО₂ в аргоне, СО₂ считают компонентом, а аргон - основным газом).

Источник: ГОСТ Р ИСО 14175-2010: Материалы сварочные. Газы и газовые смеси для сварки плавлением и родственных процессов оригинал документа

3.6 компонент (component): Сущность системы с дискретной структурой в рамках системы, которая взаимодействует с другими компонентами системы, дополняя тем самым систему свойствами и характеристиками на ее самом нижнем уровне.

[ИСО/МЭК 15288:2002]

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

3.9 компонент (component): Одна из частей, из которых состоит система; компонент может представлять собой часть оборудования или программного обеспечения и может сам состоять из других компонентов.

[IEEE 610] [1]

Примечание 1 - См. также «система контроля и управления», «оборудование».

Примечание 2 - Термины «оборудование», «компонента» и «модуль» часто используют как взаимозаменяемые. Отношение между этими терминами пока не стандартизовано.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61513-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Общие требования оригинал документа

3.44 компонент (component): Сущность системы с дискретной структурой в рамках системы, которая взаимодействует с другими компонентами системы, дополняя тем самым систему свойствами и характеристиками на ее самом нижнем уровне.

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

время в экономической системе
Фактор времени — компонент любой динамической экономико-математической модели. В учете фактора времени особое значение имеют соизмерение затрат и результатов, относящихся к разным периодам (см. Дисконтирование), лаги запаздывания эффектов по отношению к воздействиям, вызвавшим эти эффекты. Основная единица времени в экономических расчетах — год, но бывают модели с квартальным, месячным, суточным шагом. Это относится главным образом к моделям, которые предназначены для решения практических задач, их называют моделями с «дискретным (прерывным) временем». В теоретических же исследованиях часто используются модели с «непрерывным временем» (их переменные изменяются непрерывно, без «скачков» от года к году или деления на другие периоды). Впрочем, нередко и практические задачи решаются «в непрерывном времени». При этом недостающие значения, соответствующие моментам времени между известными моментами (например, началом и концом года), находят с помощью интерполирования. Математический аппарат для решения задач с дискретным и непрерывным временем различен. Для описания процессов развития в первом случае применяются разностные уравнения, во втором случае — дифференциальные уравнения. Обозначения. В дискретном анализе последовательные интервалы времени принято обозначать буквами t или q, например, t = 1, 2, …, n. Соответствующие значения переменных модели — подстрочными (или надстрочными) индексами; например, капиталовложения в году t обозначим Kt, в предшествующем году — Kt-1, в последующем Kt+1, и т.д. Функцией времени называется функция, которая отображает изменение экономического показателя (см. Переменная модели) в зависимости от времени — как аргумента. Следовательно, (в случае непрерывного анализа) скорость изменения показателя равна производной по времени, например, где V(c - скорость изменения себестоимости продукции c; t — время. См. также Временное предпочтение, Временной ряд, Долгосрочный период, Краткосрочный период, Лаг.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• time in economic system