Перевод: со всех языков на русский

с русского на все языки

методы+исследования

  • 1 methods of investigation

    English-Russian dictionary of medicine > methods of investigation

  • 2 méthodes d'essai non destructives

    1. методы испытаний неразрушающие

     

    методы испытаний неразрушающие
    Физические методы исследования материалов и конструкций без нарушения сплошности их тела
    [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

    Тематики

    EN

    DE

    FR

    Франко-русский словарь нормативно-технической терминологии > méthodes d'essai non destructives

  • 3 zerstörungsfreie Prüfmetho-den

    1. методы испытаний неразрушающие

     

    методы испытаний неразрушающие
    Физические методы исследования материалов и конструкций без нарушения сплошности их тела
    [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

    Тематики

    EN

    DE

    FR

    Немецко-русский словарь нормативно-технической терминологии > zerstörungsfreie Prüfmetho-den

  • 4 non-destructive testing methods

    1. методы испытаний неразрушающие

     

    методы испытаний неразрушающие
    Физические методы исследования материалов и конструкций без нарушения сплошности их тела
    [Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

    Тематики

    EN

    DE

    FR

    Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > non-destructive testing methods

  • 5 методикэм иушэтын методхэр


    методы исследования в методике

    Адыгейско-русский словарь лингвометодических терминов > методикэм иушэтын методхэр

  • 6 noise technology

    методы исследования [или снижения] шума

    Авиасловарь > noise technology

  • 7 econometrics

    1. экономико-математические методы
    2. эконометрика

     

    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

    EN

     

    экономико-математические методы
    эконометрика


    [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

    экономико-математические методы
    ЭММ
    Обобщающее название комплекса экономических и математических научных дисциплин, объединенных для изучения экономики. Введено академиком В.С.Немчиновым в начале 60-х годов. Встречаются высказывания о том, что это название весьма условно и не отвечает современному уровню развития экономической науки, так как «они (ЭММ. — авт.) не имеют собственного предмета исследования, отличного от пред¬мета исследования специфических экономических дисциплин»[1]. Однако, хотя тенденция подмечена верно, она, по-видимому, реализуется еще не скоро. ЭММ в действительности имеют общий объект исследования с другими экономическими дисциплинами — экономику (или шире: социально-экономическую систему), но разный предмет науки: т.е. они изучают разные стороны этого объекта, подходят к нему с разных позиций. И главное, при этом используются особые методы исследования, развитые настолько, что сами они становятся отдельными научными дисциплинами особого методологического характера. В отличие от дисциплин, в которых преобладают онтологические аспекты, а методы исследования выступают лишь в большей или меньшей степени как вспомогательные средства, в «методологических» дисциплинах, составляющих значительную часть комплекса ЭММ, методы сами оказываются объектом исследования. Кроме того, действительный синтез экономики и математики еще впереди, потребуется немало времени, пока он осуществится в полной мере. Общепринятая классификация экономико-математических дисциплин, явившихся сплавом экономики, математики и кибернетики, пока не выработана. С известной долей условности ее можно представить в виде следующей схемы[2]. 0. Принципы экономико-математических методов: теория экономико-математического моделирования, включая экономико-статистическое моделирование; теория оптимизации экономических процессов. 1.Математическая статистика (ее экономические приложения): выборочный метод; дисперсионный анализ; корреляционный анализ; регрессионный анализ; многомерный статистический анализ; факторный анализ; теория индексов и др. 2. Математическая экономия и эконометрия: теория экономического роста (модели макроэкномической динамики); теория производственных функций; межотраслевые балансы (статические и динамические); национальные счета, интегрированные материально-финансовые балансы; анализ спроса и потребления; региональный и пространственный анализ; глобальное моделирование и др. 3. Методы принятия оптимальных решений, включая исследование операций: оптимальное (математическое) программирование; линейное программирование; нелинейное программирование; динамическое программирование; дискретное (целочисленное) программирование; блочное программирование; дробно-линейное программирование; параметрическое программирование; сепарабельное программирование; стохастическое программирование; геометрическое программирование; методы ветвей и границ; сетевые методы планирования и управления; программно-целевые методы планирования и управления; теория и методы управления запасами; теория массового обслуживания; теория игр; теория решений; теория расписаний. 4. ЭММ и дисциплины, специфичные для централизованно планируемой экономики: теория оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ); оптимальное планирование: народнохозяйственное; перспективное и текущее; отраслевое и региональное; теория оптимального ценообразования; 5. ЭММ, специфичные для конкурентной экономики: модели рынка и свободной конкуренции; модели делового цикла; модели монополии, дуополии, олигополии; модели индикативного планирования; модели международных экономических отношений; модели теории фирмы. 6. Экономическая кибернетика: системный анализ экономики; теория экономической информации, включая экономическую семиотику; теория управляющих систем, включая теорию автоматизированных систем управления. 7. Методы экспериментального изучения экономических явлений (экспериментальная экономика): математические методы планирования и анализа экономических экспериментов; методы машинной имитации и стендового экспериментирования; «деловые игры». В ЭММ применяются различные разделы математики, математической статистики и математической логики; большую роль в машинном решении экономико-математических задач играют вычислительная математика, теория алгоритмов и другие смежные дисциплины. [1] Шаталин С.С. Функционирование экономики развитого социализма. — М.: Изд-во МГУ, 1982. [2] Приведенная схема была разработана автором в 1976-78 гг., для Комитета по социальным наукам Международной федерации документации и использована им при составлении библиографической классификации (УДК) по разделу «Математические методы в экономике».
    [ http://slovar-lopatnikov.ru/]

    Тематики

    Синонимы

    EN

    Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > econometrics

  • 8 economico-mathematical methods

    1. экономико-математические методы

     

    экономико-математические методы
    эконометрика


    [Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

    экономико-математические методы
    ЭММ
    Обобщающее название комплекса экономических и математических научных дисциплин, объединенных для изучения экономики. Введено академиком В.С.Немчиновым в начале 60-х годов. Встречаются высказывания о том, что это название весьма условно и не отвечает современному уровню развития экономической науки, так как «они (ЭММ. — авт.) не имеют собственного предмета исследования, отличного от пред¬мета исследования специфических экономических дисциплин»[1]. Однако, хотя тенденция подмечена верно, она, по-видимому, реализуется еще не скоро. ЭММ в действительности имеют общий объект исследования с другими экономическими дисциплинами — экономику (или шире: социально-экономическую систему), но разный предмет науки: т.е. они изучают разные стороны этого объекта, подходят к нему с разных позиций. И главное, при этом используются особые методы исследования, развитые настолько, что сами они становятся отдельными научными дисциплинами особого методологического характера. В отличие от дисциплин, в которых преобладают онтологические аспекты, а методы исследования выступают лишь в большей или меньшей степени как вспомогательные средства, в «методологических» дисциплинах, составляющих значительную часть комплекса ЭММ, методы сами оказываются объектом исследования. Кроме того, действительный синтез экономики и математики еще впереди, потребуется немало времени, пока он осуществится в полной мере. Общепринятая классификация экономико-математических дисциплин, явившихся сплавом экономики, математики и кибернетики, пока не выработана. С известной долей условности ее можно представить в виде следующей схемы[2]. 0. Принципы экономико-математических методов: теория экономико-математического моделирования, включая экономико-статистическое моделирование; теория оптимизации экономических процессов. 1.Математическая статистика (ее экономические приложения): выборочный метод; дисперсионный анализ; корреляционный анализ; регрессионный анализ; многомерный статистический анализ; факторный анализ; теория индексов и др. 2. Математическая экономия и эконометрия: теория экономического роста (модели макроэкномической динамики); теория производственных функций; межотраслевые балансы (статические и динамические); национальные счета, интегрированные материально-финансовые балансы; анализ спроса и потребления; региональный и пространственный анализ; глобальное моделирование и др. 3. Методы принятия оптимальных решений, включая исследование операций: оптимальное (математическое) программирование; линейное программирование; нелинейное программирование; динамическое программирование; дискретное (целочисленное) программирование; блочное программирование; дробно-линейное программирование; параметрическое программирование; сепарабельное программирование; стохастическое программирование; геометрическое программирование; методы ветвей и границ; сетевые методы планирования и управления; программно-целевые методы планирования и управления; теория и методы управления запасами; теория массового обслуживания; теория игр; теория решений; теория расписаний. 4. ЭММ и дисциплины, специфичные для централизованно планируемой экономики: теория оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ); оптимальное планирование: народнохозяйственное; перспективное и текущее; отраслевое и региональное; теория оптимального ценообразования; 5. ЭММ, специфичные для конкурентной экономики: модели рынка и свободной конкуренции; модели делового цикла; модели монополии, дуополии, олигополии; модели индикативного планирования; модели международных экономических отношений; модели теории фирмы. 6. Экономическая кибернетика: системный анализ экономики; теория экономической информации, включая экономическую семиотику; теория управляющих систем, включая теорию автоматизированных систем управления. 7. Методы экспериментального изучения экономических явлений (экспериментальная экономика): математические методы планирования и анализа экономических экспериментов; методы машинной имитации и стендового экспериментирования; «деловые игры». В ЭММ применяются различные разделы математики, математической статистики и математической логики; большую роль в машинном решении экономико-математических задач играют вычислительная математика, теория алгоритмов и другие смежные дисциплины. [1] Шаталин С.С. Функционирование экономики развитого социализма. — М.: Изд-во МГУ, 1982. [2] Приведенная схема была разработана автором в 1976-78 гг., для Комитета по социальным наукам Международной федерации документации и использована им при составлении библиографической классификации (УДК) по разделу «Математические методы в экономике».
    [ http://slovar-lopatnikov.ru/]

    Тематики

    Синонимы

    EN

    Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > economico-mathematical methods

  • 9 mathematical statistics

    1. математическая статистика

     

    математическая статистика
    Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
    [ http://slovar-lopatnikov.ru/]

    Тематики

    EN

    Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > mathematical statistics

  • 10 decision theory

    1. теория решений
    2. теория принятия решений

     

    теория принятия решений

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

    Тематики

    EN

     

    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

    Синонимы

    EN

    Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > decision theory

  • 11 quantitative research techniques

    мет. количественные методы исследования (методы, основанные на сборе числовых данных и применении статистических приемов)

    Quantitive research techniques will provide information for strategy decisions. — Количественные методы исследования дадут информацию для принятия стратегических решений.

    See:

    Англо-русский экономический словарь > quantitative research techniques

  • 12 study design

    1. план исследования

     

    план исследования
    структура исследования

    Включает выбор предметов исследования, их разделение на подгруппы, методы исследования, порядок измерений и т.д.
    [Англо-русский глоссарий основных терминов по вакцинологии и иммунизации. Всемирная организация здравоохранения, 2009 г.]

    Тематики

    • вакцинология, иммунизация

    Синонимы

    EN

    Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > study design

  • 13 abstracted empiricism

    абстрактный эмпиризм; термин, который ввел в научный оборот американский социолог Ч.Р. Миллс для критики социологов, абсолютизировавших количественные методы исследования.
    * * *
    абстрактный эмпиризм; термин, который ввел в научный оборот американский социолог Ч.Р. Миллс для критики социологов, абсолютизировавших количественные методы исследования.

    Англо-русский словарь по социологии > abstracted empiricism

  • 14 naturalistic research methods

    натуралистические методы исследования.
    * * *
    натуралистические методы исследования.

    Англо-русский словарь по социологии > naturalistic research methods

  • 15 regression analysis

    1. регрессионный анализ
    2. регрессивный анализ

     

    регрессивный анализ
    Средство статистического анализа, позволяющее выявить взаимосвязь зависимых и независимых переменных. См. Метод наименьших квадратов (Least-Squares Method).
    [ http://www.lexikon.ru/dict/uprav/index.html]

    Тематики

    EN

     

    регрессионный анализ
    Метод оценки, использующий регрессионный способ по измеренным значениям, например, для сортировки по классам.
    [Система неразрушающего контроля. Виды (методы) и технология неразрушающего контроля. Термины и определения (справочное пособие). Москва 2003 г.]

    регрессионный анализ
    Раздел математической статистики, объединяющий практические методы исследования регрессионной зависимости (см. Регрессия) между величинами по данным статистических наблюдений. Итальянский статистик Р.Бенини, как считается, был первым, кто с практической пользой применил в экономике метод множественной регрессии. (1907) Он удачно оценил функцию спроса на кофе в Италии как функцию цен на кофе с одной стороны и на сахар — с другой. История знает, однако, немало ложных выводов, показывающих, что без глубокого анализа доверять обнаруженным регрессионным зависимостям бывает рискованно. Метод Р.а. состоит в выводе уравнения регрессии (включая оценку его параметров), с помощью которого находится средняя величина случайной переменной, если величина другой (или других в случае множественной или многофакторной регрессии) известна. (В отличие от этого корреляционный анализ применяется для нахождения и выражения тесноты связи между случайными величинами)[1]. Практически речь идет о том, чтобы, анализируя множество точек на графике (т.е. множество статистических данных), найти линию, по возможности точно отражающую заключенную в этом множестве закономерность, тенденцию — линию регрессии. Для этого требуется наилучшим образом оценить параметры уравнения. Существует ряд математико-статистических приемов, позволяющих решить эту задачу. В случаях, когда искомая закономерность может быть принята за линейную, наиболее эффективен метод наименьших квадратов. Р.а. применяется в различного рода экономических исследованиях (производственные функции, анализ эластичности спроса от цены и др.), особенно при анализе хозяйственной деятельности предприятий (для определения влияния отдельных факторов на результаты) и во многих других областях экономической науки и хозяйственной практики. Пример: средняя себестоимость поковок в кузнечных цехах московских заводов, по статистическим исследованиям, описывалась уравнением регрессии: Y = 72,8 + 0,605x1 + 0,082x2 + + 0,834x3, где x1 — заработная плата на 1 т поковок; x2 — удельная металлоемкость, x3 — удельные цеховые расходы. Это уравнение означает, что лишний расход одного рубля заработной платы приведет (в среднем в большой массе наблюдений) к повышению себестоимости тонны поковок на 0,605 руб. Соответственно рассчитывается и влияние двух остальных факторов. [1] Впрочем, распространена также более широкая трактовка Р.а., охватывающая и то, что здесь названо корреляционным анализом. И, наконец, ряд авторов считают Р.а. частью теории корреляции как общей теории взаимоотношений между случайными величинами.
    [ http://slovar-lopatnikov.ru/]

    Тематики

    • виды (методы) и технология неразр. контроля
    • экономика

    EN

    Англо-русский словарь нормативно-технической терминологии > regression analysis

  • 16 Untersuchungen

    сущ.
    1) геол. исследования (ñì. Untersuchung)
    2) юр. изыскания, исследования

    Универсальный немецко-русский словарь > Untersuchungen

  • 17 Correlates of War

    сокр. COW пол. "Корреляция [корреляты\] войн" (проект по систематизации научных данных о войнах, начатый в 1967 г. в Мичиганском университете под руководством Д. Сингера; в рамках проекта были применены количественные методы исследования, в частности методы математической статистики)
    See:

    Англо-русский экономический словарь > Correlates of War

  • 18 astronomische Forschungsmethoden

    прил.
    астр. астрономические методы исследования, методы астрономических исследований

    Универсальный немецко-русский словарь > astronomische Forschungsmethoden

  • 19 astrophysikalische Forschungsmethoden

    прил.
    астр. астрофизические методы исследования, методы астрофизических исследований

    Универсальный немецко-русский словарь > astrophysikalische Forschungsmethoden

  • 20 astronomische Forschungsmethoden

    астр. астрономические методы исследования астр. методы астрономических исследований

    Deutsch-Russisch Wörterbuch der Astronomie > astronomische Forschungsmethoden

См. также в других словарях:

  • МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ — МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ. Способы познания явлений действительности и их закономерностей. Применительно к обучению языку М. и. – способы изучения учебного процесса с целью повышения его эффективности. Различают следующие основные М. и. (Ляховицкий,… …   Новый словарь методических терминов и понятий (теория и практика обучения языкам)

  • Методы исследования — можно подразделить на методы сбора информации и методы анализа собранной информации. В зависимости от сферы исследования, предмет и объект исследования различны. Спектроскопические методы Основная статья: Спектроскопические методы Ядерный… …   Википедия

  • МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ — в педагогике, приёмы, процедуры и операции эмпирич. и теоретич. познания и изучения явлений действительности. Система М. и, определяется исходной концепцией исследователя, его представлениями о сущности и структуре изучаемого, общей методологич.… …   Российская педагогическая энциклопедия

  • МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ — в педагогике это приемы, процедуры и операции эмпирического и теоретического познания и изучения явлений действительности; должны обеспечить выбор оптимальной системы способов решения педагогической проблемы, создать фундамент для дальнейшего… …   Профессиональное образование. Словарь

  • МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ + — анализ, анализ осциллографический, анализ ошибок, анализ речи компьютером, анализ урока, анализ учебных материалов, анкетирование, анкетный опрос, естественный эксперимент, изучение и обобщение опыта преподавания, интервью, интервьюирование,… …   Новый словарь методических терминов и понятий (теория и практика обучения языкам)

  • методы исследования — tyrimo metodas statusas T sritis Kūno kultūra ir sportas apibrėžtis Veikla kuriam nors rezultatui gauti stebėjimo, eksperimento, testavimo, pokalbio, analizės, statistinių skaičiavimų, mąstymo būdu. atitikmenys: angl. research methods vok.… …   Sporto terminų žodynas

  • методы исследования личности — совокупность способов и приемов изучения психологических проявлений личности человека. По форме и условиям проведения различают: экспериментальные и неэкспериментальные (например, анализ биографий и т. п.), лабораторные и клинические, прямые и… …   Большая психологическая энциклопедия

  • Методы исследования понятий — группа психологических методов, направленных на изучение понятий. Содержание 1 Метод определения понятий 1.1 Результаты применения (на детях) …   Википедия

  • МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ УГЛЕЙ — (петрографические, хим. и физ.) включают различный комплекс характеристик в зависимости от задач исследования. При любой направленности последних первым этапом является углепетрографическое и частично физ. изучение, по данным которых вместе с… …   Геологическая энциклопедия

  • Методы исследования околоскважинного и межскважинного пространства — Источник: ГОСТ Р 54362 2011: Геофизические исследования скважин. Термины и определения оригинал документа …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

  • Методы исследования разрезов скважин (каротаж) — Источник: ГОСТ Р 54362 2011: Геофизические исследования скважин. Термины и определения оригинал документа …   Словарь-справочник терминов нормативно-технической документации

Поделиться ссылкой на выделенное

Прямая ссылка:
Нажмите правой клавишей мыши и выберите «Копировать ссылку»