количественные+методы

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

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• quantitative tools

Включают в себя те разделы теории вероятности и статистики, которые относятся к управлению, методы исследования операций, разделы математики, которые использовались при разработке общественных наук (экономики, психологии, социологии и других наук). — These include those branches of probability and statistics that are relevant to management, operational research techniques, the branches of mathematics that have been employed in the development of social sciences (economics, psychology, sociology, etc.).

исследование операций
—
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

исследование операций
Прикладное направление кибернетики, используемое для решения практических организационных (в том числе экономических) задач. Это — комплексная научная дисциплина. Круг проблем, изучаемых ею, пока недостаточно определен. Иногда И.о. понимают очень широко, включая в него ряд чисто математических методов, иногда, наоборот, очень узко — как практическую методику решения с помощью экономико-математических моделей строго определенного перечня задач. Главный метод И.о. — системный анализ целенаправленных действий (операций) и объективная (в частности, количественная) сравнительная оценка возможных результатов этих действий. Например, расширение выпуска продукции на заводе требует одновременного и взаимосвязанного решения множества частных проблем: реконструкции предприятия, заказа оборудования, сырья и материалов, подготовки рынка сбыта, совершенствования технологии, изменений системы оперативно-производственного планирования и диспетчирования, организационной перестройки, перемещения руководящих работников и т.д. При анализе возможных последствий принимаемых решений приходится учитывать такие факторы, как неопределенность, случайность и риск. К решению столь сложных задач привлекают экономистов, математиков, статистиков, инженеров, социологов, психологов и др., поэтому одной из особенностей И.о. считают его междисциплинарный комплексный характер. Операционные исследования прежде всего предназначены для предварительного количественного обоснования принимаемых решений, поскольку они, как видно из примеров, очень сложны, требуют больших затрат и, главное, могут реализоваться многими способами (эти способы называют стратегиями или альтернативами). Кроме обоснования самих решений И.о. позволяет сравнить возможные варианты (альтернативы) организации операции, оценить возможное влияние на результат отдельных факторов, выявить «узкие места», т.е. те элементы системы, нарушение работы которых может особенно сильно сказаться на успехе операции и т.д. Таким образом, сущность задач И.о. — поиск путей рационального использования имеющихся ресурсов для реализации поставленной цели. Количественные методы И.о. строятся на основе достижений экономико-математических и математико-статистических дисциплин (теории массового обслуживания, оптимального программирования и т.д.). Разные математические методы применяются (в тех или иных комбинациях) при решении различных классов задач. Среди важнейших классов задач И.о. можно назвать задачи управления запасами, распределения ресурсов и назначения (распределительные задачи), задачи массового обслуживания, задачи замены оборудования, упорядочения и согласования (в том числе теории расписаний), состязательные (например, игры), задачи поиска и др. Среди применяемых методов — математическое программирование (линейное, нелинейное и т.п.), дифференциальные и разностные уравнения, методы теории графов, марковские процессы, теория игр, теория (статистических) решений, теория распознавания образов и ряд других. Считается, что И.о. зародилось накануне второй мировой войны, когда в Англии на одной радиолокационной станции была создана группа специалистов для решения технических задач с помощью математики. Они сосредоточили внимание на сравнении эффективности путей решения задач, поиске оптимального решения. Участие в этой группе представителей разных специальностей предопределило комплексный, или, как теперь принято говорить, системный подход. В настоящее время в этом направлении работают сотни исследовательских учреждений и групп в десятках стран. Организованы общества И.о., объединяемые международной федерацией (ИФОРС International Federation Of Operational Research Societies). Методы И.о., как и любые математические методы, всегда в той или иной мере упрощают, огрубляют задачу, отражая нелинейные процессы линейными моделями, стохастические системы — детерминированными и т.д. Жизнь богаче любой самой сложной схемы. Поэтому не следует ни преувеличивать значения количественных методов И.о., ни преуменьшать его, ссылаясь на примеры неудачных решений. Уместно привести в связи с этим известное парадоксальное определение, которое дал крупный американский специалист в этой области Т.А.Саати: «Исследование операций представляет собой искусство давать плохие ответы на те практические вопросы, на которые даются еще худшие ответы другими способами…»
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• operational research
• operations research
• OR

квалиметрия
Область науки, предметом которой являются количественные методы оценки качества продукции.
[ ГОСТ 15467-79]

квалиметрия
Научная дисциплина, изучающая и реализующая методы количественной оценки качества продукции. Качество трактуется в ней как некоторая совокупность отдельных полезных свойств, причем часто как совокупность c иерархической структурой, эти свойства подразделяются по уровням в зависимости от их степени общности (например, качество дома на верхнем уровне характеризуется функциональностью и эстетичностью, на следующем уровне функциональность подразделяется на свойства удобства и надежности, далее характеристика удобства на следующих уровнях доводится до таких менее общих свойств, которые уже оказываются непосредственно измеримыми (площадь и высота помещений, теплоизоляция и т.п.). В К. широко применяются экспертные оценки.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• управление качеством продукции
• экономика

EN

• qualimetry

прецизионность
Степень близости друг к другу независимых результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях.
Примечания
1. Прецизионность зависит только от случайных погрешностей и не имеет отношения к истинному или установленному значению измеряемой величины.
2. Меру прецизионности обычно выражают в терминах неточности и вычисляют как стандартное отклонение результатов измерений. Меньшая прецизионность соответствует большему стандартному отклонению.
3. «Независимые результаты измерений (или испытаний)» - результаты, полученные способом, на который не оказывает влияния никакой предшествующий результат, полученный при испытаниях того же самого или подобного объекта. Количественные значения мер прецизионности существенно зависят от регламентированных условий. Крайними случаями совокупностей таких условий являются условия повторяемости и условия воспроизводимости (ИСО 3534-1 [1]).
[ ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002]

Тематики

• метрология, основные понятия

EN

• precision

3.7 прецизионность (precision): Степень близости друг к другу независимых результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях.

[ЕН 482]

Источник: ГОСТ Р ЕН 13205-2010: Воздух рабочей зоны. Оценка характеристик приборов для определения содержания твердых частиц

3.12 прецизионность (precision): Степень близости друг к другу независимых результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях.

[ ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002, пункт 3.12]

Источник: СТО Газпром 5.26-2009: Организация и проведение внутрилабораторного контроля измерений показателей качества природного газа в химико-аналитических лабораториях

3.12 прецизионность (precision): Степень близости друг к другу независимых результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях.

Примечания

9 Прецизионность зависит только от случайных погрешностей и не имеет отношения к истинному или установленному значению измеряемой величины.

10 Меру прецизионности обычно выражают в терминах неточности и вычисляют как стандартное отклонение результатов измерений. Меньшая прецизионность соответствует большему стандартному отклонению.

11 «Независимые результаты измерений (или испытаний)» - результаты, полученные способом, на который не оказывает влияния никакой предшествующий результат, полученный при испытаниях того же самого или подобного объекта. Количественные значения мер прецизионности существенно зависят от регламентированных условий. Крайними случаями совокупностей таких условий являются условия повторяемости и условия воспроизводимости (ИСО 3534-1 [1]).

Источник: ГОСТ Р ИСО 5725-1-2002: Точность (правильность и прецизионность) методов и результатов измерений. Часть 1. Основные положения и определения оригинал документа

3.29 прецизионность (precision): Степень близости друг к другу результатов независимых испытаний, полученных в конкретных стандартных условиях определения.

Примечание - Часто степень близости определяют, используя такой показатель, как удвоенное стандартное отклонение.

Источник: ГОСТ Р ИСО 13909-1-2010: Уголь каменный и кокс. Механический отбор проб. Часть 1. Общее введение оригинал документа

3.4.3 прецизионность (precision): Степень близости друг к другу независимых результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях.

[ИСО 6879]

Источник: ГОСТ Р ИСО 15202-1-2007: Воздух рабочей зоны. Определение содержания металлов и металлоидов в твердых частицах аэрозоля методом атомной эмиссионной спектрометрии с индуктивно связанной плазмой. Часть 1. Отбор проб оригинал документа

3.19 прецизионность (precision): Степень близости друг к другу результатов независимых испытаний, полученных в стандартных условиях определения.

Примечания

1 Часто степень близости определяют, используя такой показатель, как удвоенное стандартное отклонение.

2 Определения могут быть проведены с высокой прецизионностью, и потому стандартное отклонение результатов анализа, проведенных для одной и той же подпартии, может быть небольшим, но результаты могут считаться точными только, если в них не внесена систематическая погрешность.

Источник: ГОСТ Р ИСО 18283-2010: Уголь каменный и кокс. Ручной отбор проб оригинал документа

3.3.3 прецизионность (precision): Степень близости друг к другу независимых результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях.

3.3.4

Источник: ГОСТ Р ИСО 20552-2011: Воздух рабочей зоны. Определение паров ртути. Отбор проб с получением амальгамы золота и анализ методом атомной абсорбционной или атомной флуоресцентной спектрометрии оригинал документа

3.4.4 прецизионность (precision): Степень близости друг к другу результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях.

Примечание - На основе ИСО 6879 [5].

Источник: ГОСТ Р ИСО 15202-3-2008: Воздух рабочей зоны. Определение металлов и металлоидов в твердых частицах аэрозоля методом атомной эмиссионной спектрометрии с индуктивно связанной плазмой. Часть 3. Анализ оригинал документа

3.1.10 прецизионность (precision): Степень близости независимых результатов наблюдений, полученных в конкретных условиях.

Примечание 1 - Прецизионность зависит только от распределения случайных ошибок и погрешностей и не имеет отношения к истинному или установленному значению контролируемой величины.

Примечание 2 - В качестве прецизионности обычно используют стандартное отклонение результатов наблюдений. Чем больше стандартное отклонение, тем меньше прецизионность.

Примечание 3 - Количественные значения прецизионности зависят от установленных условий. Условия повторяемости и воспроизводимости представляют собой два крайних случая установленных условий.

Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-1-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 1. Общие принципы оригинал документа

3.1.10 прецизионность (precision): Степень близости независимых результатов наблюдений, полученных в конкретных условиях.

Примечание 1 - Прецизионность зависит только от распределения случайных ошибок и погрешностей и не имеет отношения к истинному или установленному значению контролируемой величины.

Примечание 2 - В качестве прецизионности обычно используют стандартное отклонение результатов наблюдений. Чем больше стандартное отклонение, тем меньше прецизионность.

Примечание 3 - Количественные значения прецизионности зависят от установленных условий. Условия повторяемости и воспроизводимости представляют собой два крайних случая установленных условий.

Источник: ГОСТ Р ИСО 11648-2-2009: Статистические методы. Выборочный контроль нештучной продукции. Часть 2. Отбор выборки сыпучих материалов оригинал документа

5.2.16 прецизионность (precision): Степень близости друг к другу независимых результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях.

[ИСО 3534-1].

Источник: ГОСТ Р ИСО 6879-2005: Качество воздуха. Характеристики и соответствующие им понятия, относящиеся к методам измерений качества воздуха оригинал документа

3.5.6 прецизионность (precision): Степень близости друг к другу независимых результатов измерений, полученных в конкретных регламентированных условиях.

Источник: ГОСТ Р ИСО 21438-1-2011: Воздух рабочей зоны. Определение неорганических кислот методом ионной хроматографии. Часть 1. Нелетучие кислоты (серная и фосфорная) оригинал документа

шкала
По ГОСТ 16263-70
[ ГОСТ 21830-76]

шкала
Система чисел или иных элементов, принятых для оценки или измерения каких-либо величин. Ш. в кибернетике и общей теории систем используются для оценки и выявления связей и отношений между элементами систем. Особенно широко их применение для оценки величин, выступающих в роли критериев качества функционирования систем, в частности, критериев оптимальности при решении экономико-математических задач. Различают Ш. номинальные (назывные, классификационные), порядковые (ранговые) и количественные (метрические). Номинальная Ш. (nominal scale) основывается на том, что объектам присваиваются какие-то признаки, и они классифицируются по наличию или отсутствию определенного признака. Например, если признак может быть или не быть у данного объекта, то говорят о переменной с двумя значениями. Так, переменная «пол» дает два класса (мужской, женский). Если обозначить один из них нулем, а другой — единицей, то можно подсчитывать частоту появления 1 или 0 и проводить дальнейшие статистические процедуры. Порядковая Ш. (ordinal scale) соответствует более высокому уровню шкалирования. Она предусматривает сопоставление интенсивности определяемого признака у изучаемых объектов (т.е. располагает их по признаку «больше-меньше», но без указания, насколько больше или насколько меньше). Порядковые Ш. широко используются при анализе предпочтений (отсюда термин «Ш. предпочтений«) в различных областях экономики, но прежде всего в анализе спроса и потребления. Изучаемые объекты можно обозначить порядковыми числительными (первый, второй, третий), подвергая их любым монотонным преобразованиям (например, возведению в степень, извлечению корня), поскольку первоначальный порядок этим не затрагивается. Порядковую Ш. также называют ранговой Ш., а место объектов в последовательности, которую она собой представляет — рангом объекта. При¬мер порядковой Ш. — система балльных оценок (школьные оценки, оценки качества продукции и т.д.). Количественные, или метрические Ш. (cardinal, metric scale) подразделяются на два вида: интервальные и пропорциональные. Первые из них, обладая всеми качествами порядковой Ш., отличаются от нее тем, что точно определяют величину интервала между точками на Ш. в принятых единицах измерения. Равновеликость интервалов при этом не требуется. Но она появляется в следующем самом совершенном виде шкал — пропорциональной Ш. Здесь подразумевается фиксированная нулевая точка отсчета, поэтому пропорциональная Ш. позволяет выяснить, во сколько раз один признак объекта больше или меньше другого. С оценками, измеряющими признаки в метрической Ш., можно производить разные действия: сложение, умножение, деление. Такие Ш. — основа всевозможных статистических операций. Пример показателя, выраженного в метрической Ш., — объем продукции определенного вида в каких-то единицах измерения. Как порядковое, так и метрическое шкалирование экономических величин существенно затрудняется многомерностью их характеристик (см.Измерение экономических величин).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• приборы геодезические
• экономика

Обобщающие термины

• основные узлы и принадлежности геодезических приборов

EN

• scale

DE

• Teilung

FR

• échelle

3.15 шкала (scale): Упорядоченная совокупность значений, непрерывная или дискретная, или совокупность категорий, на которые отображается атрибут.

[ИСО/МЭК 15939:2007]

Примечание - Вид шкалы зависит от характера взаимосвязи между значениями на шкале. Обычно различают четыре вида шкал:

- номинальная: значением измерения является категория;

- порядковая (ранговая): значениями измерений являются ранги;

- интервальная: значения измерений отстоят одно от другого на равные расстояния, соответствующие одинаковым значениям атрибута;

- шкала отношений: значения измерений имеют равные расстояния, соответствующие одинаковым значениям атрибута, где нулевое значение соответствует отсутствию данного атрибута.

Представлены только примеры видов шкалы.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 27004-2011: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Менеджмент информационной безопасности. Измерения оригинал документа

контролируемый параметр
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• controlled variable

3.3 контролируемый параметр (descriptor, condition monitoring descriptor): Параметр, характеризующий количественные (по результатам измерений исходного сигнала или после его преобразования) или качественные свойства объекта.

Примечание - Контролируемые параметры используют для обнаружения отклонений или формирования заключения о неисправности. Обычно в целях диагностирования применяют те же параметры, что для контроля состояния, однако в качестве контролируемых параметров могут быть использованы также эксплуатационные и другие дополнительно измеряемые параметры.

Источник: ГОСТ Р ИСО 13379-2009: Контроль состояния и диагностика машин. Руководство по интерпретации данных и методам диагностирования оригинал документа

3.31 контролируемый параметр (signal value): Значение спектральной плотности ускорения для случайной составляющей воспроизводимого процесса или амплитуды для гармонической составляющей воспроизводимого процесса.

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

3.31 контролируемый параметр (signal value): Значение спектральной плотности ускорения для случайной составляющей воспроизводимого процесса или амплитуды для гармонической составляющей воспроизводимого процесса.

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

обрабатывать данные — to process data

получать данные — to get (obtain, receive) data

распространять данные — to distribute data

собирать данные — to collect data

сообщать данные — to report data

устанавливать данные — to establish data

базы данных — data bases

методы сбора, хранения и обработки собранных данных — methods of storing, retrieving and processing the collected data

обработка полученных данных — processing of the data received; qualification of findings

точность данных — accuracy of information

оценка бизнеса
(точнее — оценка стоимости бизнеса), не только акт, процесс (см. Оценивание), но и результат определения стоимости фирмы, иного бизнеса – любого характера и размера. Если рассматривать оценку (value) как результат процесса оценивания, она может быть выражена численно как определенная величина, как последовательность чисел или как отношение (напр., не более чем, не менее чем) к предшествующему суждению о стоимости или к некоторому численному значению (напр., залоговая стоимость). Здесь стоимость — несколько расплывчатое и неуловимое понятие, его смысл меняется в зависимости от ситуации. Вот некоторые из распространенных определений[1]: а. Обоснованная ( или справедливая) рыночная стоимость (Fair market value). б. Обоснованная стоимость (в текущих ценах)(Fair value). в. Инвестиционная стоимость (Investment value). г. Действительная стоимость (Intrinsic value). д. Стоимость действующего предприятия (Going concern value) е. Ликвидационная стоимость (Liquidation value). ж. Балансовая стоимость (book value).. Уже этот перечень определений стоимости, применяющихся в разных ситуациях и для разных целей, показывает, сколь сложна задача оценки бизнеса. Между тем она за последние десятилетия развилась в разветвленную область экономической науки, широко использующую количественные, в том числе математические методы. Выработаны многочисленные методики оценки, разного рода коэффициенты и нормативы, накапливаются массивы данных для типизации и сравнения оцениваемых объектов, которыми могут быть как стоимость целых фирм и предприятий, так и стоимость долей собственности, принадлежащих отдельным акционерам и, наконец, стоимость отдельных акций. При всем многообразии методов и подходов к оценке, можно сформулировать принцип, разделяемый, по-видимому, большинством оценщиков: фирма (бизнес) стоит столько, сколько составляет сегодняшняя стоимость будущих выгод, которые этот бизнес принесет своему владельцу или владельцам; при этом каждая выгода дисконтируется к сегодняшней стоимости по дисконтной ставке, отражающей степень риска (уровень неопределенности) того, что эти выгоды не будут реализованы. Проще говоря, нет смысла покупать бизнес, если он не окупится в приемлемый срок. Этот принцип реализуется в конкретных методах оценки: методах капитализации и дисконтирования будущих доходов, оценочных мультипликаторов (иногда их называют стоимостными коэффициентами) и в ряде других. См. также Эффективность инвестиционных проектов). [1] По книге: Дж.Фишман, Ш.Пратт и др.,.«Руководство по оценке стоимости бизнеса». М.Квинто-консалтинг, 2000
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• business valuation