совокупность исследований

см. комплекс исследований

- временная совокупность

 

качество
Совокупность характеристик объекта, относящихся к его способности удовлетворить установленные и предполагаемые потребности.
Примечания
1 При заключении контракта или в регламентированной окружающей среде, например, в области безопасности ядерных установок, потребности четко устанавливаются, тогда как в других условиях предполагаемые потребности должны быть выявлены и определены.
2 Во многих случаях потребности могут меняться со временем; это предполагает проведение периодического анализа требований к качеству.
3 Обычно потребности переводятся в характеристики на основе установленных критериев [смотри требования к качеству]. Потребности могут включать, например, такие аспекты как эксплуатационные характеристики, функциональная пригодность, надежность (готовность, безотказность, ремонтопригодность), безопасность, окружающая среда [смотри требования общества], экономические и эстетические требования.
4 Для выражения превосходной степени в сравнительном или в количественном смысле при проведении технических оценок термин «качество» не используется изолированно. Чтобы выразить эти значения, должно применяться качественное прилагательное. Например, могут использоваться следующие термины:
a) «относительное качество», когда объекты классифицируются в зависимости от их степени превосходства или в сравнительном смысле [не путать с градацией (классом, сортом)];
b) «уровень качества» в количественном смысле (применяется при статическом приемочном контроле) и «мера качества», когда проводятся точные технические оценки.
5 Достижение удовлетворительного качества включает все стадии петли качества как единое целое. Вклад в качество этих различных стадий иногда идентифицируется отдельно с целью их выделения, например, качество, обусловленное потребностями, качество обусловленное проектированием продукции, качество обусловленное соответствием.
6 В некоторых справочных источниках качество обозначается как «пригодность для использования» или «соответствие цели», или «удовлетворение нужд потребителя, или «соответствие требованиям». Все это представляет собой только некоторые стороны качества, определенного выше.
[ИСО 8402-94]

качество
Степень соответствия совокупности присущих характеристик требованиям.
Примечания
1. Термин "качество" может применяться с такими прилагательными, как плохое, хорошее или превосходное.
2. Термин "присущий", являющийся противоположным термину "присвоенный", означает имеющийся в чем-то, особенно если это относится к постоянным характеристикам.
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]

качество
Совокупность характеристик объекта, относящихся к его способности удовлетворить установленные и предполагаемые потребности.
Примечание
Сравнительная степень удовлетворенности субъекта установленной и воплощенной градацией объекта.
[ ГОСТ Р 52104-2003]

качество
Совокупность свойств и характеристик продукта, которые влияют на его способность удовлетворять заявленные потребности.
[МУ 64-01-001-2002]

качество
Совокупность свойств и характеристик продукции или услуги, которые придают им способность удовлетворять обусловленные или предполагаемые потребности
[ИСО 8402]
[Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения (справочное пособие). Москва 2003 г.]

качество
Способность продукта, услуги, или процесса предоставлять ожидаемую потребителем ценность. Например, качество компонента может считаться высоким, если его работа оправдывает ожидания и обеспечивает требуемую надежность. Качество процесса требует наличия способности отслеживать результативность и эффективность, а также улучшать их в случае необходимости. См. тж. система менеджмента качества.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

качество
Совокупность свойств объекта, обусловливающих его способность удовлетворять определенные потребности в соответствии с его назначением. (Иногда понятию К. придается более узкое, частное значение — тогда этот термин однозначен термину «свойство». Мы не касаемся здесь также его значения как философской категории). Одной из общих характеристик К. экономической системы, наряду с удовлетворительностью, неудовлетворительностью и т.д., является оптимальность. На шкалах W и U (см. схему к статье Экономическая система) они соответствуют разным участкам (точкам). Соответственно, оптимальность как оценка есть лишь одна из возможных характеристик качества принимаемых решений, состояния системы или ее поведения. Частными характеристиками К. экономической системы, ее свойствами являются эффективность, продуктивность, устойчивость, лабильность (способность к быстрым изменениям структуры) и др. Описательная наука должна, очевидно, с равным вниманием рассматривать все виды К. состояния и поведения анализируемой экономической системы. Иное дело — практические задачи, научное обоснование наилучших решений, например — экономической политики государства: практические нужды требуют анализа экономики прежде всего с позиций оптимума, оптимальности. Наука должна подсказывать возможности именно оптимальных решений, для чего прежде всего необходимо понять, что есть оптимальное функционирование экономической системы, как оно может осуществляться. Так что повышенное внимание к понятию «оптимальность», сделавшее его центральным понятием экономико-математических исследований, объясняется, прежде всего, практическими потребностями. Последнее время в теории исследования операций и в теории фирмы получает признание понятие «сатисфакции«, т.е. удовлетворения результатом (соответственно, в данном случае речь идет не об оптимуме, а об удовлетворительном результате, который «не хуже» некоторого заданного уровня); на микроэкономическом уровне в экономических исследованиях получило применение также понятие так называемого рационального поведения (то есть рациональности, а не обязательно оптимальности решений и действий). В более широком смысле рациональность становится одной из важных характеристик качества экономической системы, пожалуй, наиболее адекватно учитывающей такие ее свойства как сложность, неопределенность и т.п. Объективно существует и должно существовать различие между лучшим или не лучшим Качеством экономической системы, а следовательно, между лучшей или не лучшей реализацией цели экономической деятельности, что может зависеть от реальных возможностей, от воздействия управляющих факторов, и конечно, от представления общества о том, какова, собственно, эта цель. См. также Критерий оптимальности. Качество жизни (quality of life, QOL) – понятие, отражающее существенно более широкий круг факторов, влияющих на благосостояние людей, чем известное понятие уровня жизни, которое в основном опирается на доходы населения. Наряду с уровнем доходов и материальной обеспеченности, при оценке качества жизни учитывается также состояние экологии (окружающей среды), физическое и нравственное здоровье людей, уровень образования, возможности для отдыха и развлечений, мобильность населения и коммуникации, а также социально-политическая обстановка в обществе. Полезное Руководство для измерения качества жизни людей содержит доклад „OECD Guidelines on Measuring Subjective Well-being”. Наряду с другими показателями он использует индикатор, именуемый «субъективное благосостояние» („subjective well-being“), включающий оценку различных аспектов жизни, эмоциональное состояние и душевное самочувствие человека (что выявляется с помощью социологических опросов). Внимание общества к качеству жизни особенно усилилось в конце периода индустриализации, и в настоящее время является одной из важных черт исторического процесса формирования постиндустриальной экономики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

quality
The ability of a product, service or process to provide the intended value. For example, a hardware component can be considered to be of high quality if it performs as expected and delivers the required reliability. Process quality also requires an ability to monitor effectiveness and efficiency, and to improve them if necessary. See also quality management system.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом
• ресурсосбережение, обращение с отходами
• системы менеджмента качества
• управл. качеством и обеспеч. качества
• экономика

EN

• quality

3.1.1 качество (quality): Степень соответствия совокупности присущих характеристик (3.5.1) требованиям (3.1.2).

Примечания

1 Термин «качество» может применяться с такими прилагательными, как плохое, хорошее или превосходное.

2 Термин «присущий» являющийся противоположным термину «присвоенный», означает имеющийся в чем-то, особенно если это относится к постоянным характеристикам.

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

3.1.1 качество (en quality; fr qualité): Степень соответствия совокупности присущих характеристик (3.5.1) требованиям (3.1.2).

Примечания*

1 Термин «качество» может применяться с такими прилагательными, как плохое, хорошее или отличное.

2 Термин «присущий» в отличие от термина «присвоенный» означает имеющийся в чем-то. Прежде всего это относится к постоянным характеристикам.

__________

* Примечания приведены в редакции, отличной от ИСО 9000.

(Измененная редакция. Изм. № 1).

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2001: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

2.32 качество (quality): Степень, в которой набор неотъемлемых характеристик соответствует требованиям (2.40).

[ИСО 9000:2005]

Примечание - Существует четкое различие между качеством продукта [питьевой водой (2.11) или очищенными сточными водами (2.51)] и качеством услуги (2.44). Настоящий стандарт не содержит спецификаций по качеству продукта.

Источник: ГОСТ Р ИСО 24511-2009: Деятельность, связанная с услугами питьевого водоснабжения и удаления сточных вод. Руководящие указания для менеджмента коммунальных предприятий и оценке услуг удаления сточных вод оригинал документа

2.32 качество (quality): Степень, в которой набор неотъемлемых характеристик соответствует требованиям (2.40).

[ИСО 9000:2005]

Примечание - Существует четкое различие между качеством продукта [питьевой водой (2.11) или очищенными сточными водами (2.51)] и качеством услуги (2.44). Настоящий стандарт не содержит спецификаций по качеству продукта.

Источник: ГОСТ Р ИСО 24512-2009: Деятельность, связанная с услугами питьевого водоснабжения и удаления сточных вод. Руководящие указания для менеджмента систем питьевого водоснабжения и оценке услуг питьевого водоснабжения оригинал документа

2.32 качество (quality): Степень, в которой набор неотъемлемых характеристик соответствует требованиям (2.40).

[ИСО 9000:2005]

Примечание - Существует четкое различие между качеством продукта [питьевой водой (2.11) или очищенными сточными водами (2.51)] и качеством услуги (2.44). Настоящий стандарт не содержит спецификаций по качеству продукта.

Источник: ГОСТ Р ИСО 24510-2009: Деятельность, связанная с услугами питьевого водоснабжения и удаления сточных вод. Руководящие указания по оценке и улучшению услуги, оказываемой потребителям оригинал документа

3.46 качество (quality): Совокупность характеристик объекта, которые придают ему способность удовлетворить установленные и реализуемые требования.

[ИСО 8402, пункт 2.1]

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

3.1.1 качество (quality): Степень соответствия совокупности присущих характеристик (3.5. требованиям (3.1.2).

Примечания

1 Термин «качество» может применяться с такими прилагательными, как плохое, хорошее или превосходное.

2 Термин «присущий», являющийся противоположным термину «присвоенный», означает имеющийся в чем-то, особенно если это относится к постоянным характеристикам.

Источник: ГОСТ ISO 9000-2011: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь

1.1.2 качество 1)

Совокупность свойств и признаков продукции или услуги, которые влияют на их способность удовлетворять установленные или предполагаемые потребности

Источник: ГОСТ Р 50779.11-2000: Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения оригинал документа

3.1.21 качество (quality): Степень соответствия присущих характеристик требованиям.

Примечания

1 Термин «качество» может применяться с такими прилагательными, как плохое, хорошее или отличное.

2 Термин «присущий» в отличие от термина «присвоенный» означает «имеющийся в чем-то». Прежде всего это относится к постоянным характеристикам.

[ИСО 9000:2000, определение 3.1.1]

Источник: ГОСТ Р ИСО 21247-2007: Статистические методы. Комбинированные системы нуль-приемки и процедуры управления процессом при выборочном контроле продукции оригинал документа

3.2.1 качество (quality): Степень соответствия совокупности присущих характеристик требованиям.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

 

проектирование и разработка
Совокупность процессов, переводящих требования в установленные характеристики или спецификации на продукцию, процесс или систему.
Примечания
1. Термины "проектирование" и "разработка" иногда используют как синонимы, а иногда - для определения различных стадий процесса проектирования и разработки в целом.
2. Для обозначения объекта проектирования и разработки могут применяться определяющие слова (например, проектирование и разработка продукции или проектирование и разработка процесса).
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]

Тематики

• системы менеджмента качества

EN

• design and development

3.4.4 проектирование и разработка (design and development): Совокупность процессов (3.4.1), переводящих требования (3.1.2) в установленные характеристики (3.5.1)или спецификации (3.7.3)на продукцию (3.4.2), процесс (3.4.1)или систему (3.2.1).

Примечания

1 Термины «проектирование» и «разработка» иногда используют как синонимы, а иногда - для определения различных стадий процесса проектирования и разработки в целом.

2 Для обозначения объекта проектирования и разработки могут применяться определяющие слова (например, проектирование и разработка продукции или проектирование и разработка процесса).

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

3.4.4 проектирование и разработка (en design and development; fr conception et développement): Совокупность процессов (3.4.1), переводящих требования (3.1.2) в установленные характеристики (3.5.1) или нормативную и техническую документацию (3.7.3) на продукцию (3.4.2), процесс (3.4.1) или систему (3.2.1).

Примечания

1 Термины «проектирование» и «разработка» иногда используют как синонимы, а иногда - для определения различных стадий процесса проектирования и разработки в целом.

2 Для обозначения объекта проектирования и разработки могут применяться определяющие слова (например проектирование и разработка продукции или проектирование и разработка процесса).

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2001: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

3.4.4 проектирование и разработка (design and development): Совокупность процессов (3.4.1), переводящих требования (3.1.2) в установленные характеристики (3.5.1)или спецификации (3.7.3)на продукцию (3.4.2), процесс (3.4.1)или систему (3.2.1).

Примечания

1 Термины «проектирование» и «разработка» иногда используют как синонимы, а иногда - для определения различных стадий процесса проектирования и разработки в целом.

2 Для обозначения объекта проектирования и разработки могут применяться определяющие слова (например, проектирование и разработка продукции или проектирование и разработка процесса).

Источник: ГОСТ ISO 9000-2011: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь

3.2.31 проектирование и разработка (design and development): Совокупность процессов, переводящих требования в установленные характеристики или нормативную и техническую документацию на продукцию, процесс или систему.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

6.3 проектирование и разработка (design and development): Совокупность процессов (6.4), переводящих требования в установленные характеристики или в техническую документацию на продукцию (6.2), процесс или систему.

[ИСО 9000:2005, статья 3.4.4]

Примечание 1 - Термины «проектирование» и «разработка» иногда используют как синонимы, а иногда - для определения различных стадий процесса проектирования и разработки в целом общего процесса преобразования идеи в продукцию.

Примечание 2 - Разработка продукции представляет собой преобразование идеи продукции от этапа планирования до выхода на рынок и анализа продукции для доведения ее до практического использования с использованием стратегий бизнеса и учетом требований рынка. Разработка новой продукции включает в себя аспекты проектирования и методы исследований для улучшения или изменения существующих видов продукции или процессов.

Примечание 3 - Интегрирование экологических аспектов (3.2) в проектирование и разработку продукции может терминологически определяться как проектирование для окружающей среды (DFE), экологическое проектирование, экологическая часть ответственности за продукцию и т.д.

[ИСО/ТО 14062:2002]

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

1) психоан. ( совокупность эмоционально окрашенных идей или отношений) complex, fixation

2) физиол. combination

3) ( совокупность) complex

•

- автономный комплекс

 

экономико-математическое моделирование
Описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. (Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. «искусственный эксперимент» или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи — однако это может вводить в заблуждение). Как и всякое моделирование, Э.-м.м. основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций. Практическими задачами моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. Последнее, впрочем, требует пояснения. Далеко не во всех случаях данные, полученные из Э.-м.м., могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и шире — социально-экономических процессов. Э.-м.м., таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.. Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. На каждом этапе построения моделей соблюдаются определенные правила их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т.е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных. Усложняя модель, чтобы сделать ее более точной и подробной, необходимо знать: компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности? И наоборот, решая исключить какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т.е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов. Эффективный путь практического моделирования — использование готовых моделей аналогичных объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных «модулей«, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип). В настоящее время идет поиск новых математических понятий и методов, пригодных для построения и исследования моделей и систем моделей, — так называемых сложных систем с переменной структурой, меняющимся характером динамики, содержащих неполную и недостаточно формализованную информацию. (Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований). Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical modelling
• economic modelling

  Nanotechnology

 Нанотехнология

  Совокупность методов и приемов, применяемых при изучении, проектировании, производстве и использовании структур, устройств и систем, включающих целенаправленный контроль и модификацию формы, размера, интеграции и взаимодействия составляющих их наномасштабных элементов (1-100 нм) для получения объектов с новыми химическими, физическими, биологическими свойствами. Нанотехнология все более проявляет себя как область исследований, критически важная для обеспечения серьезных научных прорывов, которые могут иметь огромное значение для развития биомедицины, робототехники, электроники, машиностроения, систем диагностики. Следует отметить, что в популярной прессе термин «нанотехнологии» иногда употребляется в отношении любых субмикронных процессов, включая литографию. Поэтому, говоря о реальной нанотехнологии, процессы которой осуществляются на молекулярном уровне, многие ученые начинают использовать термин «молекулярная нанотехнология».

  Nanotechnology

 Нанотехнология

  Совокупность методов и приемов, применяемых при изучении, проектировании, производстве и использовании структур, устройств и систем, включающих целенаправленный контроль и модификацию формы, размера, интеграции и взаимодействия составляющих их наномасштабных элементов (1-100 нм) для получения объектов с новыми химическими, физическими, биологическими свойствами. Нанотехнология все более проявляет себя как область исследований, критически важная для обеспечения серьезных научных прорывов, которые могут иметь огромное значение для развития биомедицины, робототехники, электроники, машиностроения, систем диагностики. Следует отметить, что в популярной прессе термин «нанотехнологии» иногда употребляется в отношении любых субмикронных процессов, включая литографию. Поэтому, говоря о реальной нанотехнологии, процессы которой осуществляются на молекулярном уровне, многие ученые начинают использовать термин «молекулярная нанотехнология».

 

база знаний
БЗ
1. Набор знаний, касающийся определенной предметной области и записанный на каком-либо языке представления знаний.
2. Информационный ресурс, позволяющий получать ответы или подсказки на плохо формализованные запросы или на запросы с неполными исходными данными.
3. семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе. База знаний является основным компонентом систем Искусственного интеллекта и Экспертных систем.
4. Семантическая модель, предназначенная для представления в компьютере знаний, накопленных человеком в определенной предметной области. Является основной составной частью интеллектуальных и экспертных систем [http://www.rol.ru/files/dict/internet/].
5. Знанием является проверенный практикой результат познания действительности. Иначе говоря, знание - это накопленные человечеством истины, факты, принципы и прочие объекты познания. Поэтому в отличие от базы данных в базе знаний располагаются познаваемые сведения, содержащиеся в документах, книгах, статьях, отчетах.
В базе знаний в соответствии с принятой в ней методологией классификации располагаются объекты познания, образующие совокупность знаний. В любом объекте представляется набор элементов знаний. Элементы знаний благодаря концептуальным связям, предоставляемым гиперсредой, объединяются, образуя базу знаний. Такие связи бывают четырех видов: общность, партитивность, противопоставление и функциональная взаимозависимость.
Общность - это связь двух элементов по содержанию их характеристик. Принцип партитивности подразумевает соотношение целого и его частей. Противопоставление встречается в элементах, которые имеют положительные и отрицательные характеристики. Взаимосвязь отображает взаимную зависимость элементов.
Базы знаний широко используются не только для получения пользователями тех или иных знаний. Они также применяются и при решении задач искусственного интеллекта. Так, в рамках экспертных систем используются два важных класса баз.
Статическая база знаний содержит сведения, отражающие специфику конкретной области и остающиеся неизменными в ходе решения задачи.
Динамическая база знаний используется для хранения данных, существенных для решения конкретной задачи и меняющихся в процессе этого решения (например, во время проведения лабораторных исследований).
Каждая база знаний включает набор сведений, правил и механизм логического вывода. Ее функционирование определяет "система управления базой знаний" (Knowledge base management system, KBMS).
(Терминологическая база данных по информатике и бизнесу [Электронный ресурс])
[ http://www.morepc.ru/dict/]

база знаний
(ITIL Service Transition)
Логическая база данных, содержащая данные и информацию, используемые Системой управления знаниями по услугам.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

EN

knowledge base
(ITIL Service Transition)
A logical database containing data and information used by the service knowledge management system.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• БЗ

EN

• KB
• knowledge base

 

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

• биотехнологии
• экономика

EN

• analysis of variance
• variance analyis

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

 

инжиниринг
Инженерно-консультативные услуги.
Совокупность услуг инжиниринга охватывает подготовку, создание и обеспечение нормального процесса производства. Основными видами этих услуг являются:
проведение предварительных исследований;
разработка инноваций;
проектирование новой техники и технологии;
подготовка бизнес-плана (технико-экономических обоснований);
обслуживание строительства;
разработка рекомендаций по организации производства и управления им;
эксплуатация оборудования.
Использование инжиниринга позволяет направить научно-технический опыт на обеспечение высокой эффективности производства. Инжиниринговые организации не только предоставляют услуги, но и привлекают к выполнению работ поставщиков оборудования и разнообразные подрядные организации.
[Гипертекстовый энциклопедический словарь по информатике Э. Якубайтиса]
[ http://www.morepc.ru/dict/]

инжиниринг
Предоставление инженерных услуг фирмой- консультантом клиенту при строительстве объекта (проектирование, выбор вариантов, надзор).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• engineering

 

контрольная точка
1. Место в программе, где осуществляется контроль ее выполнения и производится фиксация промежуточных результатов. После случайного сбоя возможно повторное возобновление программы с указанной контрольной точки.
2. Место в схеме, где выводится специальный сигнал, позволяющий проконтролировать ее работоспособность.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• checkpoint

3.7 контрольная точка (specified position): Место, определенное по отношению к машине, включающее место оператора.

Примечание - Местом может быть единственная фиксированная точка или совокупность точек, принадлежащих некоторой линии или поверхности, расположенной на заданном расстоянии от машины, как описано в соответствующем стандарте по испытаниям на шум при его наличии. Места, расположенные вблизи рабочего места или вблизи необслуживаемой машины, можно рассматривать как «место наблюдателя».

Источник: ГОСТ ИСО 11205-2006: Шум машин. Определение уровней звукового давления излучения на рабочем месте и в других заданных точках по интенсивности звука. Технический метод оригинал документа

92. Контрольная точка^*

E. Point of inspection

F. Point de contrôle

Место расположения первичного источника информации о контролируемом параметре объекта контроля

Источник: ГОСТ 16504-81: Система государственных испытаний продукции. Испытания и контроль качества продукции. Основные термины и определения оригинал документа

3.50 контрольная точка (span): Точка вблизи верхнего предела диапазона измерений, служащая для проверки чувствительности газоанализатора.

Источник: ГОСТ Р 52350.29.2-2010: Взрывоопасные среды. Часть 29-2. Газоанализаторы. Требования к выбору, монтажу, применению и техническому обслуживанию газоанализаторов горючих газов и кислорода оригинал документа

3.1.8 контрольная точка (control point): Точка в чистом помещении, в которой выполняется контроль биозагрязнений и в которой опасность может быть предупреждена, устранена или снижена до допустимого уровня.

Источник: ГОСТ ИСО 14698-1-2005: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Контроль биозагрязнений. Часть 1. Общие принципы и методы оригинал документа

3.6 контрольная точка (receiver position): Точка, в которой определяют эффективность акустического экрана.

Примечание - Выбор и расположение контрольной точки обосновывают целями проводимых исследований. При необходимости определения эффективности экрана в нескольких контрольных точках проводят испытания эффективности экрана для каждой контрольной точки в соответствии с процедурой, описанной в настоящем стандарте.

Источник: ГОСТ Р 51943-2002: Экраны акустические для защиты от шума транспорта. Методы экспериментальной оценки эффективности оригинал документа

2.44 контрольная точка (control point): Точка в чистом помещении, в которой выполняется контроль биозагрязнений и в которой опасность (2.77), (2.78) может быть предупреждена, устранена или снижена до допустимого уровня.

[ИСО 14698-1:2003, статья 3.1.8]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14644-6-2010: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Часть 6. Термины оригинал документа

3.1 контрольная точка (check point): Точка крепления, ближайшая к геометрическому центру поверхности стола ударного стенда из всех точек крепления, имеющих с поверхностью стола жесткую механическую связь.

Источник: ГОСТ Р ИСО 8568-2010: Стенды ударные. Заявление и подтверждение характеристик оригинал документа

3.11.2 контрольная точка (reference point): Одна из проверочных точек, сигнал с которой используют для управления режимом испытаний.

Источник: ГОСТ 31418-2010: Методы испытаний на стойкость к механическим внешним воздействующим факторам машин, приборов и других технических изделий. Испытания на удар с воспроизведением ударного спектра оригинал документа

3.6.2 контрольная точка (reference point): Одна из проверочных точек, сигнал с которой используют для управления режимом испытаний таким образом, чтобы удовлетворить требованиям настоящего стандарта.

Источник: ГОСТ 31419-2010: Методы испытаний на стойкость к механическим внешним воздействующим факторам машин, приборов и других технических изделий. Испытания на вибрацию с воспроизведением воздействий нескольких типов оригинал документа

3.6.2 контрольная точка (reference point): Одна из проверочных точек, сигнал с которой используют для управления режимом испытаний таким образом, чтобы удовлетворить требованиям настоящего стандарта.

Источник: ГОСТ Р 53189-2008: Методы испытаний на стойкость к механическим внешним воздействующим факторам машин, приборов и других технических изделий. Испытания на вибрацию с воспроизведением воздействий нескольких типов оригинал документа

3.11.2 контрольная точка (reference point): Одна из проверочных точек, сигнал с которой используют для управления режимом испытаний.

Источник: ГОСТ Р 53190-2008: Методы испытаний на стойкость к механическим внешним воздействующим факторам машин, приборов и других технических изделий. Испытания на удар с воспроизведением ударного спектра 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

 

прогнозирование (экономическое)
Система научных исследований качественного и количественного характера, направленных на выяснение тенденций развития народного хозяйства или его частей (отраслей, регионов и т.п.) и поиск оптимальных путей достижения целей этого развития. П. применяется обычно на предварительной (предплановой) стадии разработки крупных хозяйственных решений и способствует выработке концепции экономического развития (экономической стратегии) на перспективу. Оно играет определенную роль и на стадии осуществления планов, в оценке на том или ином этапе состояния дел, и в поиске возможностей и направлений дополнительных управляющих воздействий, предназначенных для ликвидации отклонений от намеченной траектории развития экономического объекта (системы). Экономическое П. охватывает три основные области: 1) рост (а также истощение) ресурсов (естественных, демографических, национального богатства), развитие научно-технического прогресса; 2) народнохозяйственную динамику (темпы и факторы роста, структурные сдвиги, развитие отдельных отраслей); 3) общест потребности (производственные, личные, общегосударственные). Одна из важных задач П. — предсказывание так называемых пороговых величин процессов развития: выявление возможных сроков крупных сдвигов, знаменующих качественное изменение изучаемых процессов; например, в П. развития энергетики такими порогами могут быть появление и распространение качественно новых способов получения энергии (термоядерные электростанции, топливные элементы и т.д.). Существует два принципиально различных подхода. Первый — прогнозировать, начиная от сегодняшнего дня, постепенно проникая от имеющегося базиса информации в будущее. Второй — определить будущие цели и ориентиры, а уже от них постепенно двигаться к настоящему. В первом случае имеем поисковое (генетическое) П., во втором — нормативно-целевое П. С удлинением периода П., как правило, нормативный его характер усиливается, поскольку на развитии в отдаленные сроки меньше сказываются сложившиеся на сегодня условия. Методы разработки прогнозов подразделяются на методы тренда, т.е. экстраполяции, продолжения в будущее тех тенденций, которые сложились в прошлом; методы анализа причинных связей, которые используют кроме данных о прошлом, также некоторые экономико-математические модели, т.е. модели, увязывающие в прогнозе различные показатели, полученные из анализа общих тенденций и выявления причин взаимосвязей между этими показателями. Совокупность условий, в которых происходит развитие объекта и существенных для прогноза, называется прогнозным фоном. Экономическое П. опирается на развитый математико-статистический инструментарий, использование ЭВМ. Насчитываются сотни моделей П. См. также Активный (условный) статистический прогноз, «Барометры», Вариантные прогнозы, Горизонт прогнозирования, Демографический прогноз, Диапазон осуществимости прогноза, Долгосрочное прогнозирование, Зона неопределенности, Интервальный прогноз, Комплексное прогнозирование, Морфологический анализ, Научно-технический комплексный прогноз, Нормативный прогноз, Ошибки в прогнозировании, Параметризация процесса, Пассивный (безусловный) статистический прогноз, Поисковый прогноз, Порог, Прогноз, Прогнозирование спроса, Ретроспективный прогноз, Сценарий, Целевой прогноз.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• forecasting
• prognostique