экономико-статистические исследования

экономико-статистические исследования
Исследования экономической деятельности с помощью методов математической статистики. Обычно этот термин относят к изучению конкретных производств и отраслей. Если же отнести его к экономике в целом, то термин «Э.-с.и.» практически соответствует термину эконометрия. Они объединяют достижения конкретной экономики, технических наук, математической статистики и вычислительной техники. Исходя из экономики и технологии данного производства проводится качественный анализ изучаемых процессов. На этой основе методами математической статистики и экономико-математического моделирования с помощью ЭВМ производятся расчеты, делаются выводы и принимаются решения. Здесь качественный (экономический) и количественный (статистический) анализы выступают в единстве. Центральное понятие рассматриваемой дисциплины — экономико-статистическая модель. В Э.с.и. широко применяются корреляционный анализ, регрессионный анализ, методы распознавания образов, экспертные оценки и др. Наибольшее развитие эти методы получили во внутризаводском планировании, техническом нормировании, в решении задач сравнительного технико-экономического анализа деятельности предприятий.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic and statistical studies

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

анализ спроса и потребления
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

анализ спроса и потребления
Область экономико-математических исследований, основной задачей которых является научное предвидение материальных потребностей членов общества и поиск оптимальных путей их удовлетворения. Прежде всего, для этого строго разграничиваются понятия платежеспособного спроса и потребностей: удовлетворение спроса — это хотя и необходимый (для сбалансированного ведения хозяйства), но недостаточный этап на пути решения задачи полного удовлетворения потребностей членов общества. Важное направление анализа — исследование спроса и потребления однородных социальных групп, однородных с точки зрения характера их потребительского поведения. Речь идет о группах, различающихся уровнем доходов, интересами, родом занятий, семейным положением и т.д. Ведутся широкие демографические и статистические исследования, на основе которых выявляются определенные типы потребления. Каждый тип характеризуется присущей ему системой предпочтений и иерархией потребностей. Для таких групп разрабатываются экономико-математические модели, которые позволяют отвечать на ряд вопросов, например,: на какие товары вырастет спрос, если будет повышена заработная плата определенной группы работников, или наоборот, если возрастут цены на определенные виды товаров, то какие группы населения от этого особенно пострадают? Кроме того, разрабатываются модели, которые связывают потребление и спрос с производством; на этой основе формируются системы моделей прогнозирования развития народного хозяйства в целом. Различия в степени инерционности отдельных экономических процессов должны учитываться при определении методов и средств сбалансирования спроса и предложения. Например, структура и объемы предложения товаров не могут быть существенно изменены в краткие сроки (за 1-3 года), и в этом случае нарушенное по тем или иным причинам равновесие может быть восстановлено только посредством варьирования цен (плюс некоторые оперативные мероприятия по линии внешней торговли). И наоборот, за относительно более длительные промежутки времени задача может быть решена за счет структурных сдвигов в производстве (путем строительства, модернизации предприятий, освоения новых видов продукции), а также с помощью постепенных изменений в структуре доходов и спроса населения. При определении будущих потребностей населения статистические методы исходят из изучения платежеспособного спроса сегодня, расчетов будущего изменения доходов и изменения спроса, а нормативные методы — из расчета научно обоснованных норм потребления тех или иных групп населения. Разрабатываются, например, научно обоснованные нормы питания на базе изучения физиологических потребностей человека. Российские ученые разработали такое важное средство анализа как дифференцированный баланс доходов и потребления. Используются три типа экономико-математических моделей спроса и потребления: конструктивные, структурные (балансовые) и аналитические, а также разнообразный математический аппарат: функции спроса, коэффициенты эластичности и др. По нашему мнению, переоценивать значение нормативных методов не следует: в бывшем Советском Союзе, при плановом хозяйстве и приоритете, отдававшемся именно нормативным методам, нередко случались факты, когда тех или иных товаров было достаточно по «рациональным нормам», но они оставались в остром дефиците из-за крайней несбалансированности цен и нередко — так называемого ажиотажного спроса — законы рынка оказываются в этом отношении сильнее научных расчетов.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• энергетика в целом

EN

• demand and consumption analysis

априорная информация
Информация, которая была получена ранее рассматриваемого момента времени.
Чаще всего таким моментом является проводимый эксперимент. После проведения эксперимента появляется апостериорная информация.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

априорная информация
Предварительные данные, представления исследователя, используемые при формировании экономико-математической модели. Их источником могут быть, во-первых, теоретические соображения (например, представление об отрицательной зависимости спроса от цены продукта в функции спроса), во-вторых, предшествующие статистические исследования, в которых уже оценивались некоторые элементы, в том числе параметры будущей модели (например, в функции спроса может использоваться априорная для данной модели оценка эластичности спроса от дохода). В современных условиях, когда накапливаются гигантские массивы информации, ее анализ, классификация и предварительная обработка становятся одним из решающих условий успешности построения и применения экономико-математических моделей.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• aprior information
• prior information

модель
Масштабный предметный образец объекта или его частей, отображающий их строение и действие
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

модель
Представление системы, процесса, ИТ-услуги, конфигурационной единицы и т.п. которое используется для облегчения понимания или прогнозирования будущего поведения.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

модель
В том смысле как этот термин применяется в словаре — логическое или математическое описание компонентов и функций, отображающих существенные свойства моделируемого объекта или процесса (обычно рассматриваемых как системы или элементы системы). М. используется как условный образ, сконструированный для упрощения их исследования. Природа моделей может быть различной (общепризнанной единой классификации моделей в настоящее время не существует): материальные или вещественные модели (например, модель самолета в аэродинамической трубе), знаковые модели двух типов: графические (чертеж, географическая карта) и математические (формула, описывающая гравитационное взаимодействие двух тел); материально-идеальные («деловая игра«); словесное описание объекта (явления, процесса) можно также рассматривать как его модель. В управлении хозяйственными процессами наибольшее значение имеют математические, прежде всего, экономико-математические модели, часто объединяемые в комплексы моделей и системы моделей. Подробнее см. Моделирование, Экономико-математическая модель, Экономико-математическое моделирование. Во второй из этих статей см. полную классификацию моделей, представленных в словаре.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

model
A representation of a system, process, IT service, configuration item etc. that is used to help understand or predict future behaviour.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• model

DE

• Modell

FR

• modèle

3.6.28 модель (model): Представление или описание сущности или системы, характеризующее только аспекты, относящиеся к установленной цели.

Примечание - «Сущность» не используют в данном документе в значении, установленном ИСО 10303-11, а используют в значении, представленном в стандарте [2] (см. примечание к 3.6.12).

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

3.47 модель (model): Абстрактное описание реальности в любой форме (включая математическую, физическую, символическую, графическую или описательную), которая представляет определенный аспект этой реальности.

Примечание - Заимствовано из ИСО 15704:2000

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

1.1 модель en model

Описание, связывающее отклик с предсказывающей                   fr modéle

переменной или предсказывающими переменными и

включающее сопутствующие предположения

Источник: Р 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

1.1 модель en model

Описание, связывающее отклик с предсказывающей                   fr modéle

переменной или предсказывающими переменными и

включающее сопутствующие предположения

Источник: 50.1.040-2002: Статистические методы. Планирование экспериментов. Термины и определения

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

оценка
-
[IEV number 151-16-11]

оценка
Понятие математической статистики, эконометрики, метрологии, квалиметрии и других дисциплин, по-разному определяемое в каждой из них. С помощью экономических О. характеризуется и соизмеряется эффективность различных ресурсов (см. Оценка природных ресурсов, Оценка трудовых ресурсов, а также Объективно-обусловленные оценки, Нормативы). Статистическая О. определяется как «функция от результатов наблюдений, при¬меняемая для оценки неизвестных параметров распределения вероятностей изучаемых случайных величин»[1]. О. применяются для количественного определения параметров экономико-матема¬тических моделей с помощью статистического преобразования выборочной (наблюдае¬мой) информации. Применяются точечная О. и интервальная О. См. также Выборка, Метод наименьших квадратов, Метод максимального правдоподобия, Оценка параметров модели. [1] СЭС, с.1270
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

rating
set of rated values and operating conditions
[IEV number 151-16-11]

FR

caractéristiques assignées, f, pl
ensemble des valeurs assignées et des conditions de fonctionnement
[IEV number 151-16-11]

Тематики

• экономика

EN

• estimation
• rating

DE

• Bemessungsdaten

FR

• caractéristiques assignées

3.9 оценка (evaluation): Систематическое определение степени соответствия объекта установленным критериям.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99: Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств оригинал документа

3.3.4 оценка (evaluation): Вычисление значения, представленного в виде выражения.

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

3.44 оценка (evaluation): Элемент стадии интерпретации жизненного цикла, необходимый для обеспечения достоверности результатов оценки жизненного цикла.

Примечание - Оценка включает проверку полноты, проверку чувствительности, проверку соответствия, а также любую другую проверку достоверности, которая может потребоваться в соответствии с установленной целью и определенной областью исследования.

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

3.44 оценка (evaluation): Элемент стадии интерпретации жизненного цикла, необходимый для обеспечения достоверности результатов оценки жизненного цикла.

Примечание - Оценка включает в себя проверки полноты, чувствительности, соответствия, а также любую другую проверку достоверности, которая может потребоваться в соответствии с установленной целью и определенной областью исследования.

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

3.7 оценка (estimate): Значение статистического критерия, полученное при проведении расчета.

[ИСО 3534-1, статья 2.51]

Источник: ГОСТ ИСО 14698-2-2005: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Контроль биозагрязнений. Часть 2. Анализ данных о биозагрязнениях оригинал документа

2.3 оценка (assessment): Процесс (2.31) или результат этого процесса - сравнение конкретного объекта с соответствующими справочными данными.

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

2.3 оценка (assessment): Процесс (2.31) или результат этого процесса - сравнение конкретного объекта с соответствующими справочными данными.

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

3.23 оценка (estimator): Функция выборочных значений, используемая для определения значений параметра совокупности.

Источник: ГОСТ Р ИСО 12491-2011: Материалы и изделия строительные. Статистические методы контроля качества оригинал документа

2.62 оценка (estimate): Значение статистического критерия (2.64), полученное в результате расчета.

[ИСО 14698-2:2003, статья 3.7]

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

2.3 оценка (assessment): Процесс (2.31) или результат этого процесса - сравнение конкретного объекта с соответствующими справочными данными.

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

2.3 оценка (assessment): Верификация оцениваемого объекта доверия с помощью соответствующего подхода с целью установления соответствия стандарту и определения степени (уровня) доверия.

Источник: ГОСТ Р 54581-2011: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Основы доверия к безопасности ИТ. Часть 1. Обзор и основы оригинал документа

4.23 оценка (evaluation): Вычисление значения, представленного в виде выражения.

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

критерий оптимальности
Наиболее существенный признак оценок, определяющих условия достижения цели какой-либо деятельности; К.о. стремится к экстремальному значению
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

критерий оптимальности
Фундаментальное понятие современной экономики (которая переняла его из математического программирования и математической теории управления); применительно к той или иной экономической системе это один из возможных критериев (признаков) ее качества, а именно — тот признак, по которому функционирование системы признается наилучшим из возможных (в данных объективных условиях) вариантов ее функционирования. Применительно к конкретным экономическим решениям К.о. — показатель, выражающий предельную меру экономического эффекта от принимаемого решения для сравнительной оценки возможных решений (альтернатив) и выбора наилучшего из них. Это может быть, например, максимум прибыли, минимум затрат, кратчайшее время достижения цели и т.д. К.о. — важнейший компонент любой оптимальной экономико-математической модели. Чем больше (если нас интересует максимум) или чем меньше (если нужен минимум) показатель критерия, тем больше удовлетворяет нас решение задачи. Если решается задача составления хозяйственного плана, то это означает, что выбран наилучший, оптимальный план: все остальные варианты н е м о г у т дать столь же удовлетворительного результата. Если решается, например, задача исследования операций по организации строительства завода, то это означает, что выбраны наилучшая очередность работ, наиболее рациональное распределение сил и ресурсов и т.д., а все другие варианты приведут к более поздним срокам пуска завода. К.о. носит обычно количественный характер, т.е. он применяется для того, чтобы качественный признак плана, выражаемый соотношением «лучше — хуже», переводить в количественно определенное «больше — меньше». Но применяются и порядковые критерии. В последнем случае определяется лишь то, что один вариант лучше или хуже других, но не выясняется, насколько именно. В экономико-математических задачах критерию оптимальности соответствует математическая форма — целевая функция, экстремальное значение которой (см. Экстремум), характеризует предельно достижимую эффективность моделируемого объекта (т.е. наилучшие в заданном отношении структуру, состояние, траекторию развития). Другим возможным выражением К.о. является шкала (оценок полезности, ранжирования предпочтений и т.д.). В реальной практике планирования К.о. не может и не должен носить жесткого однозначного характера. Оперируя с ним, следует иметь в виду такие факторы, как вероятное изменение условий, возникновение новых возможностей реализации плана, а также новых задач. Приходится поэтому поступаться величиной критериального показателя ради гибкости плана и его надежности. Это достигается как формальными, так и неформальными методами. На схеме к статье «Экономическая система» (рис. Э.2) стрелка W имеет направление, соответствующее движению в сторону лучшего качества результатов функционирования экономической системы, т.е. в сторону лучшего удовлетворения общества в материальных благах. Упорядоченность точек шкалы W (и соответственно шкал V1, …, Vn) принято формализовать с помощью целевой функции F(w), которая отождествляется с К.о. Упорядочение точек шкалы W, как и точек шкал V есть субъективный акт. Оно может строиться в зависимости от того, что понимается под целью данной экономической системы, но с учетом ее реальных возможностей (объективная основа) и качества управления системой (субъективная основа). Способы упорядочения различны: а) установление цели внешним по отношению к данной экономической системе или иным обладающим соответствующими правами субъектом управления; б) согласование тем или иным способом шкал предпочтения самостоятельных субъектов управления (социальных групп, организаций и т.д.), принимающих решения исходя из своих интересов: компромисс, правило большинства и другие понятия группового (социального) выбора. Возможна классификация критериев оптимальности: а) по уровню общности: глобальный критерий оптимального развития в масштабе Земли, социально-экономический критерий, народнохозяйственный критерий, а также «глобальный» и локальные критерии оптимальности в частных системах моделей; б) по временному аспекту: статические и динамические (среди последних — оценивающие развитие от неоптимального к оптимальному состоянию и развитие как смену оптимальных состояний), текущие и финишные; критерии быстродействия (т.е. времени достижения цели); в) по способам формирования критериев — нормативные, социолого-статистические, компромиссные, унитарные и т.д.; г) по типу применяемых измерителей — полезностные, стоимостные, натуральные и др.; д) по способам использования критериев — практические, теоретические, политико-пропагандистские; е) по математической формализации — скалярные и векторные критерии, аддитивные и мультипликативные, интегральные критерии — во временном аспекте и интегральные — в пространственном аспекте и др. Таковы лишь наметки классификации К.о., однако предстоит еще немало сделать для ее отработки, унификации и стандартизации.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• criterion of optimality
• optimality criterion
• optimum criterion

DE

• Optimalitätskriterium

FR

• critère d'optimalité

эконометрика
Научная дисциплина, предметом которой является изучение количественной стороны экономических явлений и процессов средствами математического и статистического анализа. (близкое, но не тождественное значение имеет термин «эконометрия», под которым обычно понимается наука,. которая тесно связана с математической экономией и отличается от последней в основном применением конкретного числового материала). В Э. как бы синтезируются достижения теоретического анализа экономики с достижениями математики и статистики (прежде всего математической статистики). Сам термин «Э.» происходит от двух слов: экономия и метрика, т.е. измерение. Он введен в науку норвежским ученым Р.Фришем, лауреатом Нобелевской премии по экономике. Широко известный международный журнал этого направления тоже называется «Econometrica» (основан в 1933 г. Р.Фришем). Есть много определений Э. По нашему мнению, Э. — одно из ответвлений комплекса научных дисциплин, объединяемого понятием — «экономико-математические методы». Ее главным инструментом является эконометрическая модель (как определенный тип экономико-математических моделей), задачей — проверка экономических теорий на фактическом (эмпирическом) материале при помощи методов математической статистики. Среди конечных прикладных задач Э. выделяют две: прогноз экономических и социально-экономических показателей анализируемой экономической системы, имитацию различных возможных сценариев развития этой системы. По уровню иерархии анализируемой экономической системы выделяют макроуровень (т.е. страны в целом), мезоуровень (регионы, отрасли, корпорации) и микроуровень (домашние хозяйства, фирмы). Э. применяет такие методы, как регрессионный анализ, анализ временных рядов, системы одновременных уравнений, статистические методы классификации и снижения размерности, а также другие методы и инструментарий теории вероятностей и математической статистики.1 1 Айвазян С.А. Основы эконометрики. М.: Юнити-«Дана». 2001. С.19-20 Эконометрические методы применяются для построения крупных эконометрических систем моделей, описывающих экономику той или иной страны и включающих в качестве составных элементов производственную функцию, инвестиционную функцию, а также уравнения, характеризующие движение занятости, доходов, цен и процентных ставок и другие блоки. Среди наиболее известных эконометрических систем подобного рода, по которым ведутся расчеты на ЭВМ, — так называемые Брукингская модель, Уортонская модель (США). Приемы и методы Э. применяются также в анализе спроса и потребления. Э. как наука возникла в начале- середине прошлого века, хотя истоки ее восходят к В.Петти (XVII век) с его «политической арифметикой», О.Курно и Э.Энгелю (ХIХ в.) и др. В ХIХ в. были разработаны и началось использование в Э. таких статистических методов, как множественная регрессия, статистическая проверка гипотез, теория ошибок, выборочные методы ( Р.Фишер, К. Пирсон, Э.Пирсон и др.). В первой половине ХХ в. появился интерес к моделированию структур спроса и потребительских расходов и их эмпирической оценке (Р.Аллен, А.Маршалл и др.). В этот же период формулируется задача идентификации (Е.Уоркинг), начинается изучение производственной функции (Ч.Кобб, П.Дуглас), статистическое моделирование делового цикла (Н.Кондратьев, Е.Слуцкий, Р.Фриш). Макроэконометрические исследования начали Я.Тинберген и Р.Фриш, ставшие первыми в истории лауреатами Нобелевской премии по экономике (1968 г.). После второй мировой войны важным центром развития Э. стала Комиссия Коулса (США). Новый инструментарий Э. получила в результате разработки моделей одновременных уравнений (Т.Хаавельмо, Т.Купманс, Г.Тейл и др.) В последние десятилетия методы Э. сыграли решающую роль в освоении и развитии использования компьютерной техники в экономических расчетах разного уровня и назначения. Определенный вклад в развитие Э. внесли и отечественные экономисты (Е.Е.Слуцкий, Л.В.Канторович и др.), несмотря на длительное официальное третирование эконометрии как «буржуазной», «антимарксистской» и «вредной» «лженауки». Большая роль в ее реабилитации принадлежала академику В.С.Немчинову — написанная им статья «Эконометрия» (1965 г.) явилась своего рода открытием для широкой экономической общественности страны.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• econometrics

теория решений
статистическая теория принятия решений
Дисциплина (раздел исследования операций), которая изучает математические (математико-статистические) правила принятия решений, в первую очередь экономических. Иногда это название применяют к более общей теории, которая изучает вообще правила принятия решений (не только основанные на математике), т.е. проблемы психологические, этические и др. Методы принятия решений подразделяются на формализованные и неформализованные, традиционные и современные. Например, к традиционным формализованным методам можно отнести бухгалтерские правила по выписке счетов и другие стандартные процедуры, относящиеся к принятию шаблонных и повторяющихся решений, к современным формализованным методам — методы исследования операций, обработку данных на ЭВМ. Основные понятия данной теории — альтернатива, решение, выбор, полезность, оптимизация и другие — общие для ряда областей и разделов экономико-математических методов, рассматриваемых в словаре. Т.р. исследует модели обоснования и принятия решений и доводит их до прикладных алгоритмов, реализуемых вручную и на ЭВМ. Исследуются методы использования экспертных оценок в подготовке решений, формализованные свойства задачи выбора, методы многокритериальной оптимизации. Математические задачи принятия решений четко разделяются на три направления. Первое — детерминированные задачи, когда считается, что каждое действие (альтернативная стратегия) приведет к единственному известному заранее результату. Второе — вероятностные задачи (их также называют задачами в условиях риска), когда могут быть получены разные результаты, причем они заранее известны или может быть оценена вероятность их достижения. Третье — задачи для условий неопределенности (неопределенные задачи); в этом случае заранее неизвестно, какие результаты реальны. Однако обычно имеется представление о пределах области значений, в которой они находятся. В последнем случае, если это оказывается возможным, применяют адаптивные стратегии, использующие ту информацию, которая поступает в процессе решения.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

Синонимы

• статистическая теория принятия решений

EN

• decision theory

ошибка
Расхождение между вычисленным, наблюденным или измеренным значением или условием и истинным, специфицированным или теоретически правильным значением или условием.
Примечание
Адаптировано из МЭС 191-05-24 путем исключения примечаний.
[ ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007]

ошибка
1. В теории информации: отклонение воспринятой информации от переданной. В соответствии с характеристикой процесса восприятия и передачи информации различают: синтаксические (или структурные) О., вызываемые физическими ограничениями канала, сбоями в сборе информации и т.п.; семантические О., состоящие в непонимании получателем полученной им информации; прагматические, т.е. О. в определении ценности полученной информации при ее отборе для использования. 2. В экономико-математическом моделировании — элемент модели, отражающий суммарный эффект не учтенных в ней непосредственно (т.е. не признанных существенными) систематических и случайных факторов, воздействующих на экзогенные переменные (см. Возмущение, Помехи). 3. В математической статистике то же, что отклонение или разброс около истинного значения рассматриваемой случайной величины. Различаются О. случайные (их величина описывается законом распределения и при массовом повторении они обычно взаимно погашаются), и систематические, которые отражают воздействие некоторых неизвестных факторов; они либо имеют постоянную величину, либо изменяются в определенном направлении. Сочетание многих систематических ошибок может привести к формированию случайной ошибки. Есть также ошибки грубые, эксцессы, которые обычно исключаются из статистического исследования из-за своей нехарактерности для изучаемого процесса. В теории статистической проверки гипотез различаются: ошибка первого рода, если отклоняется истинная гипотеза и ошибка второго рода, если не отвергается неправильная гипотеза. То же: Погрешность • Некоторые виды статистических ошибок: Ошибка агрегирования [aggregation bias] - см. Агрегирование. Ошибка выборки [sample bias] - в выборочных методах возникает тогда, когда обнаруживается то, что в действительности отсутствует (например, в процессе наблюдения экономических явлений, при решении задач поиска). Ошибка наблюдения [observation bias] - в выборочных методах возникает тогда, когда пропускают то, что в действительности имеет место (например, при наблюдениии экономических явлений, в задачах поиска). Ошибки в прогнозировании [forecasting bias] - расхождения между данными прогноза и действительными (фактическими) данными. Закономерности О.п. изучаются математико-статистическими методами. Различаются четыре вида ошибок прогнозирования: исходных данных, модели прогноза, согласования, стратегии. Ошибки исходных данных связаны главным образом с неточностью экономических измерений, некачественностью выборки, искажением данных при их агрегировании и т.д. Ошибки модели прогноза возникают вследствие упрощения и несовершенства теоретических построений, экспертных оценок и т.д. Правильность модели прогноза (в том числе оценки ее параметров) проверяется ретроспективным расчетом, который можно сопоставить с действительным ходом исследуемого процесса. Однако и это не дает полной гарантии качества прогноза на будущее, так как условия могут измениться. Ошибки согласования часто происходят из-за того, что статистические данные в народном хозяйстве подготавливаются разными организациями, которые применяют различную методологию расчетов. Ошибки стратегии — результат, главным образом, неудачного выбора оптимистического или пессимистического вариантов прогноза. (См. Диапазон осуществимости прогноза).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электротехника, основные понятия

EN

• deviation
• disturbance
• error

3.1.30 ошибка (fault): Разность между погрешностью весоизмерительного датчика и основной погрешностью весоизмерительного датчика (см. 3.1.34).

Источник: ГОСТ Р 8.726-2010: Государственная система обеспечения единства измерений. Датчики весоизмерительные. Общие технические требования. Методы испытаний оригинал документа

3.6.11 ошибка (error): Расхождение между вычисленным, наблюденным или измеренным значением или условием и истинным, специфицированным или теоретически правильным значением или условием.

Примечание - Адаптировано из МЭС 191-05-24 путем исключения примечаний.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007: Функциональная безопасность систем электрических, электронных, программируемых электронных, связанных с безопасностью. Часть 4. Термины и определения оригинал документа

4.10.1 ошибка (Funktionsfehler): Разность погрешности показаний и основной погрешности.

Источник: ГОСТ Р ЕН 1434-1-2006: Теплосчетчики. Часть 1. Общие требования

4.10.1 ошибка (fault): Разность между погрешностью показаний и погрешностью прибора.

Источник: ГОСТ Р ЕН 1434-1-2011: Теплосчетчики. Часть 1. Общие требования