-
1 оценка влияния программы
Russian-english psychology dictionary > оценка влияния программы
-
2 оценка
ж.1) assessment, evaluation, valuation, appraisal; ( положительная) appreciation; ( в числовых величинах) estimation, rating, measuring, scoring; стат. estimation; ( частный результат) estimate3) ( суждение) judgement; appraisement•- базовая оценка
- балльная оценка
- визуальная оценка
- вторичная оценка
- грубая оценка
- дополнительная оценка
- достаточная оценка
- завышенная оценка Я
- завышенная оценка
- заниженная оценка
- индивидуализированная оценка
- истинная оценка
- исходная оценка
- клиническая оценка
- количественная оценка
- комбинированная оценка
- комбинированная регрессионная оценка
- критериальная оценка
- критическая оценка
- кросскультурная психологическая оценка
- медицинская оценка
- наилучшая оценка
- неверная оценка
- необработанная оценка
- непредвзятая оценка
- несгруппированные оценки
- несмещенная оценка
- неудовлетворительная оценка
- нормативная оценка для определенного класса
- нормативная оценка для определенной ступени
- нормативная оценка
- общая оценка
- объективная оценка
- операциональная оценка
- основная оценка
- отличная оценка
- оценка в графической форме
- оценка в терминах уровня эквивалентного класса
- оценка в целом
- оценка величины
- оценка вероятностной модели
- оценка влияния программы
- оценка возможностей
- оценка выполненного объема задания
- оценка деловых качеств работника
- оценка достигнутого уровня трудности
- оценка жизненных перспектив
- оценка знаний, умений и навыков
- оценка зрелости
- оценка интеллекта
- оценка исполнения
- оценка исследования
- оценка кадров
- оценка категории
- оценка качеств личности
- оценка качества
- оценка на основе имеющихся данных
- оценка навыков чтения для определенного возраста
- оценка надежности
- оценка обратной связи
- оценка обстановки
- оценка обученности
- оценка окружающей обстановки
- оценка ориентации учителя по отношению к автономности - контролю
- оценка особенностей поведения
- оценка по 9-балльной шкале
- оценка по объективным показателям
- оценка по стандартной системе
- оценка поведения
- оценка подготовленности
- оценка потребностей
- оценка пригодности по состоянию здоровья
- оценка приоритетности
- оценка программы
- оценка процесса взаимодействия
- оценка процесса
- оценка реальности
- оценка регрессии
- оценка результатов обучения
- оценка репутации
- оценка с наименьшей дисперсией
- оценка с помощью компьютера
- оценка ситуации
- оценка состояния здоровья
- оценка социального влияния
- оценка социального воздействия
- оценка способности
- оценка старательности
- оценка стиля жизни
- оценка суждений
- оценка темперамента
- оценка физического состояния ребенка по росту и весу
- оценка характера
- оценка человека
- оценка эффективности
- оценка, полученная путем взятия проб
- оценки, сведенные к одному основанию
- ошибочная оценка
- первичная оценка
- полная оценка
- предвосхищающая оценка
- преобразованная оценка
- приблизительная оценка
- проективная оценка личности
- производная оценка
- процентильная оценка
- психологическая оценка
- репрезентативная оценка
- совместная оценка
- сопоставимые оценки
- сравнимые оценки
- сравнительная оценка
- средняя оценка
- стандартизованная оценка
- стандартная оценка
- статистическая оценка нескольких систем исходных данных, взятых вместе
- субъективная балльная оценка
- субъективная оценка
- субъективные оценки ровесников
- суммарная оценка
- текущая оценка
- тестовая оценка
- тестовые оценки, соответствующие возрасту
- тестовые оценки, соответствующие данному возрасту
- удовлетворительная оценка
- факторная оценка
- физиологическая оценка
- численная оценка
- экзаменационная оценка
- экспертная оценка наблюдателя
- экспертная оценка руководителя
- эргономическая оценка -
3 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
См. также в других словарях:
Оценка в области экологии и устойчивого развития — Основная статья: Оценка программ Оценка в области экологии и устойчивого развития Реализация инвестиционных проектов, различного рода программ, а также проведение отраслевых политик, оказывает сложное, многоаспектное и, как правило, отрицательное … Википедия
Оценка государственной политики и программ на рынке труда — Основная статья: Оценка программ Содержание 1 Оценка государственной политики и программ на рынке труда … Википедия
Оценка социальной политики — Основная статья: Оценка программ Содержание 1 Понятие социальной политики и социальной программы … Википедия
Оценка воздействия на окружающую среду — (ОВОС, EIA, (англ. Environmental Impact Assessment) термин Международной ассоциации по оценке воздействия на окружающую среду (IAIA, International Association for Impact Assessment). Предназначена для выявления характера, интенсивности … Википедия
Оценка региональной и муниципальной политики — Основная статья: Оценка программ Содержание 1 Основания для проведения оценки региональной и муниципальной политики … Википедия
Оценка образовательной политики — Основная статья: Оценка программ Содержание 1 История вопроса 2 Стандарты оценивания образовател … Википедия
Оценка политики здравоохранения — Основная статья: Оценка программ Оценка политики здравоохранения является крайне важным аспектом деятельности государства в силу того, что она позволяет определить степень влияния, оказываемого проведением той или иной политики, на… … Википедия
Оценка программ (program evaluation) — В исслед. по О. п. используются аналитические инструменты из соц. наук для исслед. соц. программ, выбираются критерии выполнения и оценивается эффективность программы. О. п. проводится с целью оказания помощи в принятии рациональных решений по… … Психологическая энциклопедия
Стандарт по управлению программой проектов PMI — Эту статью следует викифицировать. Пожалуйста, оформите её согласно правилам оформления статей … Википедия
Мониторинг программ — Основная статья: Оценка программ Мониторинг программ С методологической точки зрения мониторинг программ можно рассматривать как процедуру по оценке, целью которой является выявление и (или) измерение эффектов продолжающихся действий без… … Википедия
ИТ Сервис Менеджмент — ITSM (IT Service Management, управление IT услугами) подмножество библиотеки ITIL получила наибольшую известность в силу того, что предоставление и поддержка IT услуг является первичной задачей IT подразделений и специализированных IT компаний,… … Википедия