по той причине что

Mixtures of paint are known as subtractive mixtures for the reason that each paint absorbs...

This version has been discarded on the grounds that it requires...

There are no pathological reasons for the lower level of albumin.

Carbon dioxide is the chief cause of (or for) corrosion in...

Microcrack formation may be responsible for the lower density of cold-worked metals.

уважительная причина — нигезле сәбәп

причина пожара — янгын чыгуның сәбәбе

смеяться без причины — һичбер сәбәпсез көлү

найти причину — сылтау табу

экономический эксперимент
Научно поставленный опыт: активное вмешательство в ход экономического процесса (протекающего в искусственно созданной или естественной, но контролируемой обстановке) и наблюдение за результатами, включая их измерение, с целью проверки научных гипотез и построения научной теории изучаемого процесса, а также с целью проверки практических рекомендаций в области управления экономическими системами. Эксперимент в экономике способствует проникновению в сущность изучаемых явлений. Поставить его здесь сложнее, чем во многих других науках, например, в физике, потому что экономисту почти никогда не удается выделить явление в чистом виде и отвлечься от случайных посторонних воздействий, но главное — по той причине, что если в естественных науках объект эксперимента пассивен и во всяком случае от его отношения к эксперименту никак не зависят результаты, то в экономике ситуация обратная. Здесь, по существу, обе стороны — испытатель и объект исследования — живые люди со всеми свойственными им страстями, увлечениями, интересами. Однако с помощью специальных приемов постановка научного Э.э. в реальных условиях не только возможна, но и целесообразна, поскольку экспреримент обладает такими познавательными возможностями, которые делают его незаменимым даже самыми тщательными наблюдениями экономических процессов. В частности, только эксперимент может обеспечить количественную оценку экономических воздействий (таких как материальное стимулирование). Он придает исследованию комплексный характер, ибо затрагивает и связывает разные стороны экономической и социальной действительности. Кроме того, наука имеет в своем распоряжении такой испытанный метод как модельный эксперимент (см. Машинная имитация, Стендовое моделирование). Модельные эксперименты упрощенно отображают реальные экономические процессы, однако у них есть то преимущество, что они позволяют многократно воспроизводить те или иные экономические ситуации. Такими же свойствами обладают эксперименты, которые можно было бы назвать «человеко-модельными«, при них экономическое поведение людей изучается в искусственных лабораторных условиях. Это, в частности, деловые игры. Пример постановки такого Э.э. см. в ст. Олигопольные эксперименты. Распространение экспериментальных методов изучения экономики потребовало разработки научно-обоснованной организации Э.э. Она включает три этапа: а) подготовку; б) собственно проведение эксперимента и в) анализ результатов и принятие решения. При этом в процессе подготовки особое значение приобретает научно-техническое обоснование предмета эксперимента, поскольку каждый реальный Э.э. в той или иной степени затрагивает отношения людей, их положение на производстве, а часто и их материальные интересы. Значит решаться на такой эксперимент можно только тогда, когда есть уверенность в том, что он действительно необходим. Подготовительный этап завершается разработкой детальной Программы эксперимента, которой будут обязаны руководствоваться как исследователи, так и коллективы предприятий или других экономических объектов, на которых проводится эксперимент. Чтобы получить объективные результаты Э.э., наряду с теми объектами (предприятиями и др.), на которых эксперимент проводится, необходимо выделять так называемые контрольные группы объектов, находящихся в аналогичных условиях во всем, кроме вводимых экспериментальных факторов. Полезно также одновременно проверять на разных группах объектов различные экономические рекомендации, направленные на решение одной и той же задачи. Это позволяет выявить наиболее эффективные из них. При анализе хода и результатов Э.э. применяются приемы математической статистики, в частности, корреляционного анализа., методов «планирования эксперимента». Последние в основном используются при осуществлении имитационных экспериментов, но могут найти применение и при организации реальных.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic experiment

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