-
41 отрасль знания
branch of knowledge имя существительное: -
42 приводить к общему знаменателю
приводить к общему (одному) знаменателю (кого, что)reduce smb., smth. to a common (to the same) denominatorЕстественные науки не то, что история, совсем не то, хотя Бокль и пытается привести их к одному знаменателю. (Д. Писарев, Процесс жизни) — Natural sciences are something quite different from history, though Buckle is trying to reduce them to the same denominator.
Русско-английский фразеологический словарь > приводить к общему знаменателю
-
43 Академия наук
-
44 бакалавр наук
-
45 наука
1. science; lesson2. studyСинонимический ряд:урок (сущ.) урок -
46 передовая наука
-
47 прикладная наука
Русско-английский большой базовый словарь > прикладная наука
-
48 социальная наука
Русско-английский большой базовый словарь > социальная наука
-
49 фундаментальная наука
Русско-английский большой базовый словарь > фундаментальная наука
-
50 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
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > математическая статистика
-
51 fields of study
области изучения; основные направления исследовательских работ (включаются естественные, технические и социальные науки, медицина, сельское хозяйство, документы ЮНЕСКО)Англо-русский словарь промышленной и научной лексики > fields of study
-
52 семиотика
СемиотикаМеждисциплинарная область, охватывающая различные науки (естественные, гуманитарные и технические) и изучающая знаки и знаковые системы; Также совокупность концепций, теорий и методов анализа разнообразных значений и коммуникаций между объектами, которые могут иметь самую различную природу. -
53 semiotics
СемиотикаМеждисциплинарная область, охватывающая различные науки (естественные, гуманитарные и технические) и изучающая знаки и знаковые системы; Также совокупность концепций, теорий и методов анализа разнообразных значений и коммуникаций между объектами, которые могут иметь самую различную природу. -
54 дефицитность ресурсов
дефицитность ресурсов
Недостаток ресурсов на рынке, вызванный объективными условиями.
[ http://www.lexikon.ru/dict/buh/index.html]
дефицитность ресурсов
Относительная недостаточность количества тех или иных ресурсов в сравнении с потребностью в них в определенный момент (то же: «редкость благ»; термин «дефицитный» означает ограниченный). Д.р. — фундаментальное понятие современной экономической науки, в отечественную науку впервые привнесенное сторонниками теории оптимального функционирования социалистической экономики. Указанная теория, как и многие теории западной экономической мысли, исходит из тезиса о закономерной ограниченности ресурсов в экономике, без чего потеряло бы смысл сравнение различных вариантов плановых и иных экономических решений, неизбежно означающих поиск наилучшего (оптимального) распределения ресурсов. Все экономические блага являются дефицитными в указанном смысле слова. Д.р. на рынке возникает при определенном соотношении и структуре спроса и предложения благ (см. рис. к статье Анализ спроса и предложения), ее можно устранить (как и избыток отдельных продуктов) либо изменением структуры производства, либо перераспределением цен или доходов. На понятие дефицитности опираются методы оптимального распределения ресурсов в экономике (см. Линейное программирование, Распределительная задача и многие другие статьи нашего словаря, где эти методы рассматриваются). В оптимальном плане всякий дефицитный ресурс в отличие от недефицитного (см. Свободный ресурс) используется полностью; если же его количество изменяется, то меняется и оптимальное значение целевой функции. Следовательно, объем дефицитного ресурса выступает в качестве ограничения оптимизационной задачи. При планировании оценка степени дефицитности того или иного конкретного ресурса зависит от целей плана, а также от структуры ресурсов (например, наличия взаимозаменяемых ресурсов) и структуры продуктов. Как утверждал В.В.Новожилов, в перспективном плане дефицитными (т.е. ограниченными по сравнению с потребностью), строго говоря, могут быть только невоспроизводимые условия — лучшие естественные ресурсы и фактор времени. Дефицитность всех остальных ресурсов может быть устранена в процессе реализации плана.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]Тематики
EN
Русско-английский словарь нормативно-технической терминологии > дефицитность ресурсов
См. также в других словарях:
ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ — получившее права гражданства с 18 в. название для совокупности всех наук, занимающихся исследованием природы. Первые исследователи природы (натурфилософы) включали, каждый по своему, всю природу в круг своей мыслительной деятельности.… … Философская энциклопедия
естественные науки — сущ., кол во синонимов: 5 • естественная история (5) • естествоведение (7) • … Словарь синонимов
Естественные науки — В этой статье не хватает ссылок на источники информации. Информация должна быть проверяема, иначе она может быть поставлена под сомнение и удалена. Вы можете … Википедия
Естественные науки — в эпоху Просвещения (XVIII в.) так стали называться науки, занимающиеся исследованием природы. Начало исследованиям в этом направлении положили античные натурфилософы, включая природу в круг своей мыслительной деятельности. Со временем произошло… … Начала современного естествознания
естественные науки — gamtos mokslai statusas T sritis ekologija ir aplinkotyra apibrėžtis Mokslai, siekiantys pažinti gamtą, atrasti ir ištirti jos dėsnius, jų tarpusavio ryšius. Skirstomi į fizinius ir biologinius. Prie fizinių gamtos mokslų priskiriami fizika,… … Ekologijos terminų aiškinamasis žodynas
Естественные науки — науки изучающие свойства природы и естественных образований. Применение терминов естественные, технические, фундаментальные и т.п. к областям деятельности человека достаточно условно, так как в каждой из них есть фундаментальная составляющая… … Теоретические аспекты и основы экологической проблемы: толкователь слов и идеоматических выражений
ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ — название для совокупности всех наук, занимающихся исследованием природы. Главные сферы естественных наук материя, жизнь, человек, Земля, Вселенная позволяют сгруппировать их следующим образом: 1) физика, химия, физическая химия; 2) биология,… … Профессиональное образование. Словарь
СССР. Естественные науки — Математика Научные исследования в области математики начали проводиться в России с 18 в., когда членами Петербургской АН стали Л. Эйлер, Д. Бернулли и другие западноевропейские учёные. По замыслу Петра I академики иностранцы… … Большая советская энциклопедия
НАУКИ О ПРИРОДЕ И НАУКИ О КУЛЬТУРЕ — ’НАУКИ О ПРИРОДЕ И НАУКИ О КУЛЬТУРЕ’ (1910) одна из наиболее значимых работ Риккерта, в которой излагаются основы разработанной им методологии исторического знания. Книга представляет собой переработку и публикацию, причем в значительно… … История Философии: Энциклопедия
НАУКИ О ПРИРОДЕ И НАУКИ О КУЛЬТУРЕ — введенное Г. Риккертом подразделение наук по их предмету и методу. Это подразделение совпадает с предложенным В. Винделъбандом и подробно разработанным Риккертом противопоставлением номотетической науки и идиографической науки. В последние… … Философская энциклопедия
НАУКИ О ДУХЕ — термин, употребляемый с сер. 19 в. и обозначающий примерно то же самое, что и науки о культуре (см. НАУКИ О ПРИРОДЕ И НАУКИ О КУЛЬТУРЕ ) или идиографическая наука. Выражение «Н. о д.» является переводом термина англ. философии «moral science». К… … Философская энциклопедия
