правила+приёма+решения

риск
Сочетание вероятности нанесения и степени тяжести возможных травм или другого вреда здоровью в опасной ситуации.
[ ГОСТ Р ИСО 12100-1:2007]

риск
Сочетание вероятности причинения ущерба и тяжести этого ущерба.
[ИСО / МЭК Руководство 51]
Примечание
Дальнейшее обсуждение этой концепции содержится в МЭК 61508-5 (приложение А).
[ ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007]

риск
Комбинация вероятностей и степени тяжести возможных травм или нанесения другого вреда здоровью в опасной ситуации.
[ГОСТ ЕН 1070-2003]
[ ГОСТ Р 51333-99]

риск
Вероятностная мера неблагоприятных последствий реализации опасностей определенного класса для объекта, отдельного человека, его имущества, населения, хозяйственных объектов, собственности, состояния окружающей среды.
[СО 34.21.307-2005]

риск
Вероятность причинения вреда жизни или здоровью граждан, имуществу физических или юридических лиц, государственному или муниципальному имуществу, окружающей среде, жизни или здоровью животных и растений с учетом тяжести этого вреда
[Федеральный закон от 27.12.2002 № 184-ФЗ «О техническом регулировании»]
[СТО Газпром РД 2.5-141-2005]

риск
Вероятность причинения вреда жизни, здоровью физических лиц, окружающей среде, в том числе животным или растениям, имуществу физических или юридических лиц, государственному или муниципальному имуществу с учетом тяжести этого вреда.
[ ГОСТ Р 52551-2006]

риск
Сочетание вероятности события и его последствий.
Примечания
1. Термин «риск» обычно используют только тогда, когда существует возможность негативных последствий.
2. В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата или события.
3. Применительно к безопасности см. Аспекты безопасности. Правила включения в стандарты.
[ ГОСТ Р 51897-2002]

риск
Сочетание вероятности случайности и тяжести возможной травмы или нанесение вреда здоровью человека в опасной ситуации.
[ ГОСТ Р МЭК 60204-1-2007]

риск
Возможность нежелательного исхода в будущем, вероятностькоторого надо учитывать при анализе деятельности любых экономических субъектов (компаний, предприятий, домашних хозяйств и др.), особенно в инвестиционной деятельности, и по возможности сводить к минимуму путем принятия рациональных управленческих решений. В задачах исследования операций риск — мера несоответствия между разными возможными результатами принятия определенных стратегий (решениями задачи). При этом считается, что каждая выбираемая стратегия может привести к разным результатам и что вероятности тех или иных результатов принимаемого решения известны или могут быть оценены (в отличие от детерминированных задач, где каждая стратегия дает единственный результат, и неопределенных задач, где результаты стратегии непредсказуемы). Задачи с Р. состоят в выборе некоторой i-й альтернативы, обеспечивающей лучший результат с заданной вероятностью, например, вероятностью pi и худший — вероятностью (1 — pi). Чаще всего максимизируется математическое ожидание полезности для каждой стратегии (хотя применяются и другие критерии). При выборе стратегий учитываются два фактора: вероятность получения тех или иных результатов (в некоторых работах она называется, на наш взгляд, не вполне удачно «мерой эффективности»), и полезность этих результатов. Принято считать экономическим Р. затраты или потери экономического эффекта, связанные с реализацией определенного планового варианта в условиях, иных по сравнению с теми, при которых он (вариант) был бы оптимальным. Принято разделать финансовые риски на три главные категории: процентый, систематический и несистематический (см. соответствующие статьи). Аналогично понимание термина Р. и в других сферах бизнеса, хозяйственной деятельности. При выборе альтернатив с разной степенью Р. чрезвычайное значение имеет психологический аспект. Лица, принимающие решения (как потребители, так и производители) разделяются на при категории: расположенные к риску, нерасположенные к Р. и безразличные к нему. Например, человек, предпочитающий стабильный доход определенного размера большему по размеру, но связанному с Р. доходу, считается нерасположенным к Р. Максимальное количество денег, которое он готов заплатить, чтобы избежать риска, называется в этом случае вознаграждением или премией за риск. Каждый инвестор сталкивается с взаимосвязью желаемой прибыли от проекта и риском. Выбор между безрисковыми (таковы, напр., государственные ценные бумаги) и отличающимися более высокой ожидаемой прибылью рисковыми активами — основная задача формирования инвестиционного портфеля. В портфельной теории в качестве меры риска обычно выбирается статистический показатель «стандартное отклонение от ожидаемой доходности портфеля». Чем меньше возможное отклонение от нее, тем менее рискован портфель, тем более он надежен. Для снижения Р. («управления риском») применяются методы диверсификации производства, разного рода формы страхования, накопление резервов,получение дополнительной информации о различных вариантах экономического поведения и их возможных последствиях.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• безопасность в целом
• безопасность гидротехнических сооружений
• безопасность машин и труда в целом
• газораспределение
• менеджмент риска
• экономика
• электробезопасность

EN

• risk

DE

• Risiko

FR

• risque

2.19 риск (risk): Потенциальная опасность нанесения ущерба организации в результате реализации некоторой угрозы с использованием уязвимостей актива или группы активов.

Примечание - Определяется как сочетание вероятности события и его последствий.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 13335-1-2006: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Часть 1. Концепция и модели менеджмента безопасности информационных и телекоммуникационных технологий оригинал документа

3.5 риск (risk): Сочетание вероятности события и его последствий.

Примечания

1 Термин «риск « обычно применяют только тогда, когда существует возможность негативных последствий.

2 В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата.

3 Применительно к безопасности см. ИСО Руководство 51.

[ИСО/МЭК Руководство 73:2002, пункт 3.1.1]

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 16085-2007: Менеджмент риска. Применение в процессах жизненного цикла систем и программного обеспечения оригинал документа

3.56 риск (risk): Потенциальная опасность нанесения ущерба организации в результате реализации некоторой угрозы с использованием уязвимостей актива или группы активов [2].

Примечание - Определяется как сочетание вероятности события и его последствий.

Источник: ГОСТ Р ИСО/ТО 13569-2007: Финансовые услуги. Рекомендации по информационной безопасности

2.12 риск (risk): Сочетание вероятности события и его последствий.

Примечания

1 Термин «риск» обычно используют, если существует возможность появления негативных последствий.

2 Риск обусловлен неопределенностью, причиной которой являются недостаточная возможность прогнозировать и управлять событиями. Риск присущ любому проекту и может возникнуть в любое время его жизненного цикла. Снижение неопределенности уменьшает риск.

Источник: ГОСТ Р ИСО 17666-2006: Менеджмент риска. Космические системы оригинал документа

2.13 риск (risk): Сочетание вероятности причинения вреда и тяжести этого вреда ([2], пункт 3.2).

Источник: ГОСТ Р ИСО 14971-2006: Изделия медицинские. Применение менеджмента риска к медицинским изделиям оригинал документа

3.16 риск (risk): Воздействие неопределенности на достижение целей.

Примечание - Адаптировано из Руководства ИСО 73:2009, определение 1.1.

Источник: ГОСТ Р ИСО 19011-2012: Руководящие указания по аудиту систем менеджмента оригинал документа

3.9 риск (risk): Сочетание вероятности появления опасного события и его последствий.

Источник: ГОСТ Р 51901.11-2005: Менеджмент риска. Исследование опасности и работоспособности. Прикладное руководство оригинал документа

3.11 риск (risk): Вероятность реализации акта незаконного вмешательства и его последствия.

Источник: ГОСТ Р 53661-2009: Система менеджмента безопасности цепи поставок. Руководство по внедрению оригинал документа

3.11 риск (risk): Сочетание вероятности нанесения и степени тяжести возможных травм или другого вреда здоровью в опасной ситуации.

Источник: ГОСТ Р ИСО 12100-1-2007: Безопасность машин. Основные понятия, общие принципы конструирования. Часть 1. Основные термины, методология оригинал документа

3.1.16 риск (risk): Сочетание вероятности нанесения ущерба и тяжести этого ущерба.

Источник: ГОСТ ИСО 14698-1-2005: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Контроль биозагрязнений. Часть 1. Общие принципы и методы оригинал документа

3.11 риск (risk): По ИСО 14698-1 (Руководство ИСО/МЭК 51, 3.2).

Источник: ГОСТ ИСО 14698-2-2005: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Контроль биозагрязнений. Часть 2. Анализ данных о биозагрязнениях оригинал документа

3.56 риск (risk): Потенциальная опасность нанесения ущерба организации в результате реализации некоторой угрозы с использованием уязвимостей актива или группы активов [2].

Примечание - Определяется как сочетание вероятности события и его последствий.

Источник: ГОСТ Р ИСО ТО 13569-2007: Финансовые услуги. Рекомендации по информационной безопасности

3.97 риск (risk): Качественная или количественная вероятность проявления случайного события, рассматриваемая в связи с потенциальными последствиями отказа.

Примечание - В количественном определении риск - это дискретная вероятность определенного отказа, умноженная на его дискретные последствия.

Источник: ГОСТ Р 54382-2011: Нефтяная и газовая промышленность. Подводные трубопроводные системы. Общие технические требования оригинал документа

3.8 риск (risk): Уровень последствий и вероятность случаев актов незаконного вмешательства.

Источник: ГОСТ Р 53660-2009: Суда и морские технологии. Оценка охраны и разработка планов охраны портовых средств оригинал документа

3.1.31 риск (risk); R: Отношение вероятных средних ежегодных потерь людей и продукции, возникающих из-за воздействия молнии, к общему количеству людей и продукции, находящихся в защищаемом здании (сооружении).

Источник: ГОСТ Р МЭК 62305-2-2010: Менеджмент риска. Защита от молнии. Часть 2. Оценка риска оригинал документа

3.37 риск (risk); R: Отношение вероятных средних ежегодных потерь людей и продукции, возникающих из-за воздействия молнии, к общему количеству людей и продукции, находящихся в защищаемом здании (сооружении).

Источник: ГОСТ Р МЭК 62305-1-2010: Менеджмент риска. Защита от молнии. Часть 1. Общие принципы оригинал документа

2.35 риск (risk): Сочетание вероятности события и масштабов его последствий, а также его воздействие на достижение целей организации.

Примечания

1 Термин «риск» обычно используют только тогда, когда существует возможность негативных последствий.

2 В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата.

3 Применительно к безопасности см. [2].

4 Риск обычно определяют по отношению к конкретной цели, поэтому для нескольких целей существует возможность оценить риск для каждого источника опасности.

5 В качестве количественной оценки риска часто используют сумму произведений последствий на вероятность соответствующего опасного события. Однако для количественной оценки диапазона возможных последствий необходимо знание распределения вероятностей. Кроме того, может быть использовано стандартное отклонение.

Источник: ГОСТ Р 53647.2-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 2. Требования оригинал документа

2.28 риск (risk): Сочетание вероятности события и масштабов его последствий, а также его воздействие на достижение целей организации.

Примечание

1. Термин «риск» обычно используют только тогда, когда существует возможность негативных последствий.

2. В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата.

3. Применительно к безопасности см. [2].

[ИСО/МЭК Руководство 73:2009]

4. Риск обычно определяют по отношению к конкретной цели, поэтому для нескольких целей существует возможность оценить риск для каждого источника опасности.

5. В качестве количественной оценки риска часто используют сумму произведений последствий на вероятность соответствующего опасного события. Однако для количественной оценки диапазона возможных последствий необходимо знание распределения вероятностей. Кроме того, может быть использовано стандартное отклонение.

Источник: ГОСТ Р 53647.1-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 1. Практическое руководство оригинал документа

2.1 риск (risk): Влияние неопределенности на цели.

Примечание 1 - Влияние - это отклонение от того, что ожидается (положительное и/или отрицательное).

Примечание 2 - Цели могут иметь различные аспекты (например, финансовые и экологические цели и цели в отношении здоровья и безопасности) и могут применяться на различных уровнях (стратегических, в масштабах организации, проекта, продукта или процесса).

Примечание 3 - Риск часто характеризуется ссылкой на потенциально возможные события (2.17) и последствия (2.18) или их комбинации.

Примечание 4 - Риск часто выражают в виде комбинации последствий событий (включая изменения в обстоятельствах) и связанной с этим вероятности или возможности наступления (2.19).

Примечание 5 - Неопределенность - это состояние, заключающееся в недостаточности, даже частичной, информации, понимания или знания относительно события, его последствий или его возможности.

[Руководство ИСО 73:2009, определение 1.1]

Источник: ГОСТ Р ИСО 31000-2010: Менеджмент риска. Принципы и руководство оригинал документа

3.33 риск (risk): Следствие влияния неопределенности на достижение поставленных целей¹⁾.

Примечание 1 - Под следствием влияния неопределенности необходимо понимать отклонение от ожидаемого результата или события (позитивное и/или негативное).

Примечание 2 - Цели могут быть различными по содержанию (в области экономики, здоровья, экологии и т. п.) и назначению (стратегические, общеорганизационные, относящиеся к разработке проекта, конкретной продукции и процессу).

Примечание 3 - Риск часто характеризуют путем описания возможного события и его последствий или их сочетания.

Примечание 4 - Риск часто представляют в виде последствий возможного события (включая изменения обстоятельств) и соответствующей вероятности.

Примечание 5 - Неопределенность - это состояние полного или частичного отсутствия информации, необходимой для понимания события, его последствий и их вероятностей.

[Руководство ИСО/МЭК 73]

Источник: ГОСТ Р 53647.4-2011: Менеджмент непрерывности бизнеса. Руководящие указания по обеспечению готовности к инцидентам и непрерывности деятельности оригинал документа

3.67 риск (risk): Сочетание вероятности ущерба и уровня его серьезности [33].

Источник: ГОСТ Р 54110-2010: Водородные генераторы на основе технологий переработки топлива. Часть 1. Безопасность оригинал документа

3.21 риск (risk): Совокупность вероятности наступления события причинения вреда и степень тяжести этого вреда.

[ISO/IEC Guide 51:1999, статья 3.2]

Источник: ГОСТ Р МЭК 60086-4-2009: Батареи первичные. Часть 4. Безопасность литиевых батарей оригинал документа

3.13 риск (risk): Совокупность вероятности наступления события причинения вреда и масштабы этого вреда.

Источник: ГОСТ Р МЭК 60086-5-2009: Батареи первичные. Часть 5. Безопасность батарей с водным электролитом оригинал документа

3.3 риск (risk): Вероятность наступления нежелательного события, при котором реализуется опасность.

Примечание - Концепция риска всегда включает в себя два элемента: частоту или вероятность, с которой происходит то или иное опасное событие, и последствия данного опасного события [6].

Источник: ГОСТ Р ЕН 340-2010: Система стандартов безопасности труда. Одежда специальная защитная. Общие технические требования

2.114 риск (risk): Сочетание вероятности нанесения ущерба и тяжести этого ущерба.

[ИСО 14698-1:2003, статья 3.1.16], [ИСО 14698-2:2003, статья 3.11]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14644-6-2010: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Часть 6. Термины оригинал документа

3.1.5 риск (risk): Сочетание вероятности причинения ущерба и тяжести этого ущерба [ИСО/МЭК Руководство 51].

Примечание - Дальнейшее обсуждение этой концепции содержится в МЭК 61508-5 (приложение А).

Источник: ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007: Функциональная безопасность систем электрических, электронных, программируемых электронных, связанных с безопасностью. Часть 4. Термины и определения оригинал документа

3.1 риск (risk): Сочетание вероятности события и его последствий.

Примечания

1 Термин «риск» используют обычно тогда, когда существует возможность негативных последствий.

2 В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата или события.

3 Применительно к безопасности см. ГОСТ Р 51898.

[ ГОСТ Р 51897-2002, ст. 3.3.1].

Источник: Р 50.1.068-2009: Менеджмент риска. Рекомендации по внедрению. Часть 1. Определение области применения

3.21 риск (risk): Сочетание вероятности того, что опасное событие произойдет или воздействие(ия) будет(ут) иметь место, и тяжести травмы или ухудшения состояния здоровья (см. 3.8), которые могут быть вызваны этим событием или воздействием(ями).

Источник: ГОСТ Р 54934-2012: Системы менеджмента безопасности труда и охраны здоровья. Требования оригинал документа

3.21 риск (risk): Сочетание вероятности возникновения опасного события или подверженности такому событию и тяжести травмы или заболевания (см. 3.8), которые могут наступить в результате этого события.

Источник: ГОСТ Р 54337-2011: Системы менеджмента охраны труда в организациях, выпускающих нанопродукцию. Требования оригинал документа

3.4 риск (risk): Сочетание вероятности получения работником возможных травм или другого вреда здоровью и степени тяжести этого вреда.

Источник: ГОСТ Р 53454.1-2009: Эргономические процедуры оптимизации локальной мышечной нагрузки. Часть 1. Рекомендации по снижению нагрузки оригинал документа

3.4.13 риск (risk): В конкретной ситуации комбинация вероятности причинения вреда и серьезности этого вреда.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

3.1 риск (risk): Сочетание вероятности события и его последствий.

Примечания

1 Термин «риск» используют обычно тогда, когда существует возможность негативных последствий.

2 В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата или события.

3 Применительно к безопасности см. ГОСТ Р 51898.

[ ГОСТ Р 51897-2002, ст. 3.1.1]

Источник: Р 50.1.069-2009: Менеджмент риска. Рекомендации по внедрению. Часть 2. Определение процесса менеджмента риска

динамическое программирование
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

динамическое программирование
Раздел математического программирования, совокупность приемов, позволяющих находить оптимальные решения, основанные на вычислении последствий каждого решения и выработке оптимальной стратегии для последующих решений. Процессы принятия решений, которые строятся по такому принципу, называются многошаговыми процессами. Математически оптимизационная задача строится в Д. п. с помощью таких соотношений, которые последовательно связаны между собой: например, полученный результат для одного года вводится в уравнение для следующего (или, наоборот, для предыдущего), и т.д. Таким образом, можно получить на вычислительной машине результаты решения задачи для любого избранного момента времени и «следовать» дальше. Д.п. применяется не обязательно для задач, связанных с течением времени. Многошаговым может быть и процесс решения вполне «статической» задачи. Таковы, например, некоторые задачи распределения ресурсов. Общим для задач Д.п. является то, что переменные в модели рассматриваются не вместе, а последовательно, одна за другой. Иными словами, строится такая вычислительная схема, когда вместо одной задачи со многими переменными строится много задач с малым числом (обычно даже одной) переменных в каждой. Это значительно сокращает объем вычислений. Однако такое преимущество достигается лишь при двух условиях: когда критерий оптимальности аддитивен, т.е. общее оптимальное решение является суммой оптимальных решений каждого шага, и когда будущие результаты не зависят от предыстории того состояния системы, при котором принимается решение. Все это вытекает из принципа оптимальности Беллмана (см. Беллмана принцип оптимальности), лежащего в основе теории Д.п. Из него же вытекает основной прием — нахождение правил доминирования, на основе которых на каждом шаге производится сравнение вариантов будущего развития и заблаговременное отсеивание заведомо бесперспективных вариантов. Когда эти правила обращаются в формулы, однозначно определяющие элементы последовательности один за другим, их называют разрешающими правилами. Процесс решения при этом складывается из двух этапов. На первом он ведется «с конца»: для каждого из различных предположений о том, чем кончился предпоследний шаг, находится условное оптимальное управление на последнем шаге, т.е. управление, которое надо применить, если предпоследний шаг закончился определенным образом. Такая процедура проводится до самого начала, а затем — второй раз — выполняется от начала к концу, в результате чего находятся уже не условные, а действительно оптимальные шаговые управления на всех шагах операции (см. пример в статье Дерево решений). Несмотря на выигрыш в сокращении вычислений при использовании подобных методов по сравнению с простым перебором возможных вариантов, их объем остается очень большим. Поэтому размерность практических задач Д.п. всегда незначительна, что ограничивает его применение. Можно выделить два наиболее общих класса задач, к которым в принципе мог бы быть применим этот метод, если бы не «проклятие размерности». (На самом деле на таких задачах, взятых в крайне упрощенном виде, пока удается лишь демонстрировать общие основы метода и анализировать экономико-математические модели). Первый — задачи планирования деятельности экономического объекта (предприятия, отрасли и т.п.) с учетом изменения потребности в производимой продукции во времени. Второй класс задач — оптимальное распределение ресурсов между различными направлениями во времени. Сюда можно отнести, в частности, такую интересную задачу: как распределить урожай зерна каждого года на питание и на семена, чтобы в сумме за ряд лет получить наибольшее количество хлеба?
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• dynamic programming
• DP

игра
матч
Две команды, играющие определенное количество эндов с целью выявления победителя.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

игра
Формализованное описание (модель) конфликтной ситуации[1], включающее четко определенные правила действий участников (игроков), добивающихся выигрыша в результате принятия той или иной стратегии. Это основное понятие теории игр удобно разъяснить на примере матричной игры с нулевой суммой. Матричные игры — те, в которых каждый из игроков имеет определенное число стратегий. Выражение «с нулевой суммой» означает, что выигрыш одного игрока есть проигрыш другого. Итак, рассмотрим И. с нулевой суммой. Выигрыш каждого игрока зависит от того, какие стратегии выбрал и он, и его противник. Считается, что значение каждого возможного выигрыша известно, и все они сводятся в таблицу (матрицу игры), где по строкам размещаются стратегии игрока X, а по столбцам — стратегии игрока Y (см. табл. к статье Матрица игры). Элемент Uij этой таблицы обозначает выигрыш X и проигрыш Y при выборе первым из них стратегии xi, вторым — yj. Смысл игры — в нахождении оптимальной стратегии, т.е. такой, которая при многократном повторении игры обеспечивает данному игроку максимально возможный средний выигрыш (или, что то же, минимально возможный средний проигрыш). Поскольку игроку X не известно, какую стратегию выберет Y, то самому X разумно выбрать стратегию, рассчитанную на наихудшее для него поведение противника (принцип так называемого гарантированного результата). Действуя осторожно и считая противника тоже разумным, X выберет для каждой своей стратегии xi (i = 1, 2, …, n) минимально возможный выигрыш. Затем — такую стратегию, при которой выигрыш будет максимальным из всех минимальных. Это обозначается так: Найденная точка называется максимином, или максиминным выигрышем стороны X. Однако и игрок Y будет рассуждать совершенно аналогично. Он найдет сначала для себя наибольшие проигрыши по всем стратегиям противника, а затем из этих максимальных проигрышей выберет минимальный, т.е. минимаксную точку, обозначаемую так: Принцип, по которому поведение или стратегии выбираются из расчета наихудшего для себя поведения противника, получил название принципа минимакса. В случае, если минимакс равен максимину, решения противников будут устойчивы, т.е. И. имеет седловую точку, или равновесие. Устойчивость решений состоит в том, что при этом всякий отход от избранных стратегий будет невыгоден обоим противникам. Иное дело, когда минимакс не равен максимину. В этом случае решения обоих игроков, если они хоть как-то распознали выбор стратегии (намерения) противника, оказываются неустойчивыми. В теории игр доказывается, что при многократном массовом повторении И. и смешанных (разных в каждом розыгрыше) стратегиях седловая точка и устойчивые решения все же имеют место. Однако в этом случае в каждом ходе обеим сторонам рекомендуется выбирать стратегию просто по жребию, ибо иначе противник, обнаружив какие-то закономерности в решениях игрока, может предугадать ход и выиграть. См. также: Антагонистические игры, Бескоалиционные игры, Бесконечные игры, Биматричная игра, Дифференциальные игры, Игра с “природой”, Игры с непротивоположными интересами, Игры с ненулевой суммой, Игры с нулевой суммой, Конечные и бесконечные игры, Кооперативные игры, Матричные игры, Некооперативные игры, Парные игры, Позиционные игры, Прямоугольные игры. [1] В случае игры с непротивоположными интересами имеется в виду не конфликт, а неполное совпадение интересов сторон, имеющих общие цели.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

game
Two teams playing a specified number of ends to determine a winner.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• керлинг
• экономика

Синонимы

• матч

EN

• game

решение
Выбор альтернативы.
[ http://tourlib.net/books_men/meskon_glossary.htm]

решение
(в планировании и управлении, исследовании операций, экономико-математическом моделировании) — 1. Выбор одной или нескольких альтернатив из множества возможных (вариантов Р.). 2. Процесс (алгоритм) осуществления такого выбора. Этот выбор основывается на оценке и сопоставлении ожидаемых результатов принятия тех или иных альтернатив с точки зрения целей (или цели), поставленных в решаемой задаче. Для принятия Р., таким образом, необходимы: четко сформулированная цель; список альтернативных возможностей (стратегий, т.е. вариантов распределения сил и средств и т.д.) и правила выбора между ними, т.е. в общем случае, критерий качества Р.; знание факторов, которые могут повлиять на результат при принятии того или иного Р. В исследовании операций и в целом в экономико-математических методах распространено обоснование Р. не непосредственно (например, путем реального экономического эксперимента), а с помощью экономико-математических моделей. Принято говорить о решении модели, т.е. о выборе такой совокупности значений ее переменных, которая обеспечивает наилучшее по какому-либо критерию значение целевой функции. Как видно, данное выше общее определение относится и к понятию «Р. модели», поскольку оно означает отбор из ряда возможных вариантов (векторов) значений переменных (каждый из них — альтернатива) того варианта, который приводит к лучшему результату. Надо лишь учесть, что поскольку модель не может быть точным отражением действительности, Р. модели не обязательно будет решением реальной задачи; во всяком случае при переходе от модели к действительности нужна дополнительная проверка адекватности Р. Процессы Р. моделей подразделяются на аналитические и численные. Метод аналитического Р. — последовательность математических преобразований, приводящих к заданному результату (например, к формуле, выражающей зависимость экстремального значения функции от ее аргументов). В этом случае численные значения переменных (см. Аналитические методы решения моделей) включаются лишь на последнем этапе. Численные методы получения Р., среди которых наибольшее значение имеют итеративные (см. Численные методы оптимизации), отличаются тем, что в них численные значения переменных участвуют в процессе Р. с самого начала, и на каждом этапе проверяется, соответствуют ли они заданной цели: в случае положительного ответа процесс Р. заканчивается, в случае отрицательного — продолжается. Полученное Р. обычно не является окончательным — изменение условий и целей всегда может поставить вопрос о его корректировке, подстройке. Корректировка (иногда она также называется “управление решением”) — необходимое условие успешного внедрения моделей в практику. Классификация моделей принятия Р. пока не разработана. Есть лишь частичные классификации по отдельным аспектам. Например, а) по степени сложности: простые, принимаемые по одному критерию оценки и выбора альтернатив, и сложные — принимаемые по нескольким критериям; б) по имеющейся информации о возможных результатах: Р., принимаемые в условиях определенности (см. Детерминированные задачи), неопределенности, риска (частичной неопределенности); в) по временному охвату: стратегические и тактические; г) по виду зависимости переменных от времени: статические и динамические; д) по числу лиц, принимающих Р.: индивидуальные и групповые. В последнем случае возникает необходимость согласования индивидуальных Р. (см., например, Теория группового выбора, Согласование плановых решений), различаются также дискретные и непрерывные Р. См. также: Алгоритм управления, Дерево решений, Лицо, принимающее решения, Многошаговые процессы принятия решений, Область допустимых решений, Планово-экономическая задача, Последовательные методы принятия решений, Решение игры, Системы поддержки решений, Теория решений, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач, Экономические решения.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• менеджмент в целом
• экономика

EN

• decision
• model solution

3.9 решение (decision): Результат выбора между различными направлениями действия.

Источник: ГОСТ Р ИСО 19439-2008: Интеграция предприятия. Основа моделирования предприятия оригинал документа

3.130 решение (decision): Результат выбора между различными направлениями действия.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

вероятность
Мера того, что событие может произойти.
Примечание
Математическое определение вероятности: «действительное число в интервале от 0 до 1, относящееся к случайному событию». Число может отражать относительную частоту в серии наблюдений или степень уверенности в том, что некоторое событие произойдет. Для высокой степени уверенности вероятность близка к единице.
[ ГОСТ Р 51897-2002]

вероятность
«Математическая, числовая характеристика степени возможности появления какого-либо события в тех или иных определенных, могущих повторяться неограниченное число раз условиях»[1]. Если исходить из этого классического определения, численное значение В. некоторого случайного события равно отношению числа равновероятных исходов, обеспечивающих совершение данного события, к числу всех равновероятных исходов. (Одним из основных понятий математической статистики является распределение вероятностей, характеризуемое показателем относительных частот реализации случайных событий). Заметим, что «исход» — не единственный термин для обозначения факта свершения случайного события. То же в разных дисциплинах, связанных с теорией В., означают: случай, выборочная точка, элементарное событие, состояние и др. Вероятность обычно обозначается латинской буквой P. Например, выражение P(A) = 0,5 означает, что В. наступления события A равна 0,5. В. удобно классифицировать по следующей шкале: 0.00 — полностью исключено 0.10 — в высшей степени неопределенно 0.20 — в высшей степени неопределенно 0.30 — весьма неправдоподобно 0.40 — неправдоподобно 0.60 — вероятно 0.70 — вероятно 0.80 — весьма вероятно 0.90 — в высшей степени вероятно 1.00 — полностью достоверно. Для анализа вероятностей сложных событий следует различать прежде всего события совместимые и несовместимые, а также зависимые и независимые. В первом случае речь идет о событиях, которые могут (или не могут) появиться совместно, во втором — о таких, что В. одного события в той или иной мере связана (или не связана) с тем, осуществилось ли другое. Для взаимно независимых событий A и B действуют следующие правила: В. осуществления хотя бы одного из них равна сумме вероятностей этих событий: P(A ? B) = P(A)+P(B). В. совместного осуществления событий A и B равна произведению их вероятностей: P(A ? B) = P(A) x P(B). Вместо P(A ? B) обычно пишут: P(AB). Те же правила действуют, когда взаимно независимых событий не два, а любое число. Для двух зависимых событий В. наступления по крайней мере одного из них равна сумме В. этих событий минус B. их совместного появления: P(A ? B) = P(A)+P(B — P(A ? B). Или, что то же самое: P(A)+P(B — P(AB). В. события A при условии, что произошло другое (взаимно зависимое) событие B, называется условной В. и обозначается: P(A | B), или PB(A), или P (A/B). Наконец, если одно из несовместимых событий наступает, другое не может наступить. Следовательно, суммарная В. их наступления равна единице. Если одно событие обозначить A, то другое (его называют дополнительным к первому) будет «не A«, или ?A, или ?. Очевидно, что P(?A) ? 1 — P(A). См. Распределение вероятностей. Все изложенное относится к так называемой объективной вероятности. Однако развивается, особенно в теории управления, также концепция вероятности субъективной. Она рассматривает не факты свершения тех или иных событий, а определенное наблюдаемое поведение человека при принятии решений. Здесь понятию относительных частот (см. Распределение вероятностей) как бы соответствует понятие степени уверенности человека в возможности свершения того или иного события (его статистического веса). Концепции объективной и субъективной вероятности связаны. Предполагается, что человек разумен: это означает, что каково бы ни было его первоначальное мнение, он после ознакомления с относительными частотами изменит это мнение таким образом, что его веса, или степени уверенности, приблизятся к относительным частотам. Здесь вероятности, характеризующие суждения принимающего решения человека о состояниях внешнего мира и о будущих событиях, или его гипотезы до получения им дополнительной информации, называются априрорными [prior] вероятностями. Пересмотренные же значения этих вероятностей называются апостериорными [posterior] вероятностями. Вероятности, априорные по отношению к одному наблюдению, могут быть апостериорными по отношению к другому наблюдению. Вероятность данного выборочного результата, наблюдения или информационного сообщения в предположении, что верна какая-то одна гипотеза или одно состояние среды, называется правдоподобностью, правдоподобием [likelihood]. На концепции субъективной вероятности базируется, например, Бейесовский (Байесовский) подход в науке об управлении. См. также Метод максимального правдоподобия.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• менеджмент риска
• экономика

EN

• probability

FR

• probabilité

3.3 вероятность (probability): Мера того, что событие может произойти.

Примечания

1 ИСО 3534-1 дает математическое определение вероятности: «действительное число в интервале от 0 до 1, относящееся к случайному событию». Число может отражать относительную частоту в серии наблюдений или степень уверенности в том, что некоторое событие произойдет. Для высокой степени уверенности вероятность близка к единице.

2 При описании риска вместо вероятности может быть использована частота.

3 Степени уверенности относительно вероятности могут быть выбраны как классы или ранги такого типа, как:

- редкий/маловероятный/умеренный/вероятный/почти уверенный, или

- невероятный/маловероятный/незначительный/случайный/вероятный/частый.

[ИСО/МЭК Руководство 73:2002, пункт 3.1.3]

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 16085-2007: Менеджмент риска. Применение в процессах жизненного цикла систем и программного обеспечения оригинал документа

3.13 вероятность (likelihood): Степень возможности развития сценария угрозы безопасности, которая может привести к реализации акта незаконного вмешательства.

Примечание - Вероятность оценивается с учетом внедренных процессов противодействия акту незаконного вмешательства, в котором используется рассматриваемый сценарий угрозы, и имеет количественное выражение.

Источник: ГОСТ Р 53662-2009: Система менеджмента безопасности цепи поставок. Наилучшие методы обеспечения безопасности цепи поставок. Оценки и планы оригинал документа

3.5 вероятность (likelihood): Возможность развития угрозы, приведшей к реализации акта незаконного вмешательства на портовом средстве, на котором проведены инженерно-технические и организационные мероприятия по обеспечению его безопасности.

Источник: ГОСТ Р 53660-2009: Суда и морские технологии. Оценка охраны и разработка планов охраны портовых средств оригинал документа

3.28 вероятность (probability): Мера возможности появления события.

Примечание 1 - В ИСО 3534-1:1993(пункт1.1)приведено математическое определение вероятности: «вероятность -действительное число в интервале от 0 до 1, характеризующее случайное событие». Вероятность может отражать относительную частоту появления события в серии наблюдений или степень уверенности в том, что событие произойдет. При высокой степени уверенности в появлении события вероятность близка к единице.

Примечание 2 - При описании риска вместо «вероятности» может быть использовано понятие «частота».

Примечание 3 - Степень уверенности в появлении события может быть выражена с помощью отнесения события к определенному классу или разряду, таким как:

- крайне редко/маловероятно/вероятно/почти наверняка;

- невозможно/крайне маловероятно/редко/иногда/вероятно/часто.

[Руководство ИСО/МЭК 73]

Источник: ГОСТ Р 53647.4-2011: Менеджмент непрерывности бизнеса. Руководящие указания по обеспечению готовности к инцидентам и непрерывности деятельности оригинал документа

3.3 вероятность (probability): Действительное число в интервале от 0 до 1, относящееся к случайному событию.

Примечания

1 Число может отражать относительную частоту в серии наблюдений или степень уверенности в том, что некоторое событие произойдет. Для высокой степени уверенности вероятность близка к единице.

2 Вероятность события А обозначают Р_r(А) или Р(А).

Источник: Р 50.1.068-2009: Менеджмент риска. Рекомендации по внедрению. Часть 1. Определение области применения

3.4.10 вероятность (probability): Шанс наступления данного события.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

3.7.3 спецификация (specification): Документ (3.7.2), устанавливающий требования (3.1.2).

Примечание - Спецификации могут относиться к деятельности (например, процедурный документ, спецификация на процесс или спецификация на испытание) или продукции (3.4.2) (например, технические условия на продукцию, эксплуатационная документация и чертежи).

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

спецификация (specification): Перечень испытаний, ссыпок на аналитические методики и соответствующие критерии приемлемости, устанавливающие числовые границы, диапазоны или другие критерии для указанных испытаний. Спецификация устанавливает критерии, которым должен соответствовать материал для того, чтобы его можно было применять по назначению. Материал соответствует требованиям спецификации, если при испытаниях по принятым аналитическим методам он удовлетворяет установленным критериям приемлемости.

Источник: ГОСТ Р 52249-2009: Правила производства и контроля качества лекарственных средств оригинал документа

4.1.16 спецификация (specification): Документ, устанавливающий требования к продукции.

Источник: ГОСТ Р 54235-2010: Топливо твердое из бытовых отходов. Термины и определения оригинал документа

3.21 спецификация (specification): Документ, определяющий в полной, точной, проверяемой форме требования, дизайн, поведение или другие свойства системы либо компонента и, зачастую, процедуры для определения, выполняются ли эти требования.

[МЭК 60880, пункт 3.39]

Источник: ГОСТ Р МЭК 62340-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Требования по предотвращению отказов по общей причине оригинал документа

3.2.1.1 спецификация (specification): Документ, устанавливающий требования.

[ИСО 9000:2005, пункт 3.7.3]

Примечание 1 - Документ, содержащий информацию о требованиях, может быть размещен на бумажном носителе, компьютерном диске или представлять собой образец изделия.

Примечание 2 - Обычно для этого термина необходимы уточнения. Примерами спецификаций являются спецификации на продукцию, процесс и функциональная спецификация.

Примечание 3 - В выборочном контроле при приемке партия может быть принята, поскольку она соответствует критериям приемки партии, но некоторые единицы продукции в выборке или партии могут не соответствовать требованиям к продукции.

Примечание 4 - По возможности требования необходимо выражать количественно в соответствующих единицах с границами поля допуска. В противном случае необходимо устанавливать критерий, применяемый для экспертизы и принятия решения при контроле. Критерий может быть задан в виде эталонного экземпляра продукции, эталонной выборки или фотографии. Критерий показывает минимально приемлемую или неприемлемую продукцию, вид и/или степень несоответствия, которые недопустимы.

Источник: ГОСТ Р ИСО 21747-2010: Статистические методы. Статистики пригодности и воспроизводимости процесса для количественных характеристик качества оригинал документа

3.39 спецификация (specification): Документ, определяющий в полной, точной, проверяемой форме требования, дизайн, поведение или другие свойства системы либо компонента, и, зачастую, процедуры для определения, выполняются ли эти требования.

[IEEE 610]

Примечание - Существуют различные типы спецификаций, например, спецификация требований к ПО или спецификация проекта.

Источник: ГОСТ Р МЭК 60880-2010: Атомные электростанции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Программное обеспечение компьютерных систем, выполняющих функции категории А оригинал документа

3.60 спецификация (specification): Документ, определяющий в полной, точной, проверяемой форме требования, дизайн, поведение или другие свойства системы либо компонента, и, зачастую, процедуры, для определения, выполняются ли эти требования.

[МЭК 60880-2, 3.21 и IEEE 610] [1]

Источник: ГОСТ Р МЭК 61513-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Общие требования оригинал документа

3.7.3 спецификация (specification): Документ (3.7.2), устанавливающий требования (3.1.2).

Примечание - Спецификации могут относиться к деятельности (например, процедурный документ, спецификация на процесс или спецификация на испытание) или продукции (3.4.2) (например, технические условия на продукцию, эксплуатационная документация и чертежи).

Источник: ГОСТ ISO 9000-2011: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь

программное средство
ПС
Объект, состоящий из программ, процедур, правил, а также, если предусмотрено, сопутствующих им документации и данных, относящихся к функционированию системы обработки информации.
Примечание
Программное средство представляет собой конкретную информацию, объективно существующую, как совокупность всех значимых с точки зрения ее представления свойств каждого из материальных объектов, содержащих в фиксированном виде эту информацию.

1. Под процедурами и правилами подразумевают порядок действий, применяемый для решения задачи.
2. Объем понятия, выражаемого производным термином "программные средства", включает в себя как частный случай объем понятия "программное обеспечение", определяемого по ГОСТ 19781.
3. Эквивалентом производного термина "программные средства" на английском языке является термин software, используемый в своем собирательном значении (например, mathematical software - программные средства для математических задач).
4. Грамматика английского языка позволяет однозначно указывать с помощью артикля конкретное значение термина software, который при такой форме его использования является основным эквивалентом термина "программное средство" (например "the Turbo Pascal 5.0 software" - "программное средство Турбо Паскаль 5.0"). В отдельных случаях (например, когда по смыслу требуется неопределенный артикль) правила и нормы языка делают необходимым использование другого эквивалента - software entity.
5. При образовании терминов-словосочетаний значение "имеющий отношение к программным средствам" выражается на русском языке терминоэлементом "программный", на английском языке - словом software в роли прилагательного (например "программный продукт", software product).
[ ГОСТ 28806-90]

Синонимы

• ПС

EN

• software

3.1.46 программное средство (software): Программы, процедуры, правила и любая соответствующая им документация, имеющие отношение к эксплуатации системы обработки информации.

Источник: Р 50.1.041-2002: Информационные технологии. Руководство по проектированию профилей среды открытой системы (СОС) организации-пользователя

Международная спортивная федерация (МСФ)
Международная неправительственная организация, осуществляющая руководство соответствующими видами спорта на мировом уровне и организациями, курирующими эти виды спорта на национальном уровне. (См. Правила 26 и 27 Олимпийской хартии) Миссия и роли МСФ в отношении Игр таковы:
• устанавливать и применять, в соответствии с духом Олимпизма/Паралимпизма, правила, касающиеся практики соответствующего вида спорта, и обеспечивать их применение;
• устанавливать критерии возможности участия в соревнованиях на Играх, в соответствии с Олимпийской хартией, и представлять их на утверждение МОК;
• принимать на себя ответственность за технический контроль и руководство своим видом спорта на Играх;
• каждая МСФ отвечает за все элементы соревнований, включая расписание, зону проведения соревнований и тренировочные объекты, при этом все снаряжение должно соответствовать ее правилам. Для решения всех этих технических вопросов ОКОИ должен обращаться в соответствующую МСФ по каждому виду спорта.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

EN

International Federation (IF)
International non-governmental organization administering its respective sports at a world level and encompassing organizations administering this sport at a national level. (See Olympic Charter Rules 26 and 27)and roles of the International Federations for an Olympic Games are to:
• establish and enforce, in accordance with the Olympic/Paralympic spirit, rules concerning the practice of their respective sports and to ensure their application;
• establish their criteria of eligibility for the competitions of the Games in conformity with the Olympic Charter, and to submit these to the IOC for approval;
• assume the responsibility for the technical control and direction of their sports at the Olympic Games;
• each IF is responsible for all elements of the competitions, including schedule, field of play and training sites, while all equipment must comply with its regulations. For all these technical arrangements, the OCOG must consult the relevant IFfor each sport.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• спорт (управление Играми)

EN

• International Federation (IF)

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

экономико-математическое моделирование
Описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. (Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. «искусственный эксперимент» или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи — однако это может вводить в заблуждение). Как и всякое моделирование, Э.-м.м. основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций. Практическими задачами моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. Последнее, впрочем, требует пояснения. Далеко не во всех случаях данные, полученные из Э.-м.м., могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и шире — социально-экономических процессов. Э.-м.м., таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.. Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. На каждом этапе построения моделей соблюдаются определенные правила их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т.е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных. Усложняя модель, чтобы сделать ее более точной и подробной, необходимо знать: компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности? И наоборот, решая исключить какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т.е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов. Эффективный путь практического моделирования — использование готовых моделей аналогичных объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных «модулей«, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип). В настоящее время идет поиск новых математических понятий и методов, пригодных для построения и исследования моделей и систем моделей, — так называемых сложных систем с переменной структурой, меняющимся характером динамики, содержащих неполную и недостаточно формализованную информацию. (Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований). Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical modelling
• economic modelling

показатель (в экономике)
Выраженная числом характеристика какого-либо свойства экономического объекта, процесса или решения. П. могут быть директивные (управляющие, плановые и др.) и отчетные (главным образом статистические). С точки зрения управления экономическим процессом показатели первого рода можно разделить на директивно-адресные и директивно-обезличенные. Первые — П., индивидуализированные для каждого хозяйственного объекта (или группы объектов). Вторые — своего рода правила поведения хозяйственных объектов, они касаются всех: это цены, нормативы, условия формирования фондов и др. По экономическому содержанию П. могут быть натуральные, стоимостные (денежные), трудовые. С точки зрения вычислительной, математической: объемные (см. Объемы), средние, предельные и приростные (дифференциальные), индексные (см.Индекс). В теории и практике автоматизированной обработки информации в показателе (его называют также элементарным П.) выявляется следующая структура: количественное значение (основание) и набор его содержательных признаков, называемый идентификатором П. (или его призначной частью). Например, П. «продук­ция промышленности в 1984 г. (в оптовых ценах предприятий на 1 января 1982 г.) фактически 783 млрд руб.» имеет основанием число 783, а остальное — основные и дополнительные (разъясняющие) признаки, составляющие его идентификатор. При обработке данных с идентификаторами проводят логические операции, с основаниями — арифметические. См. Методология расчета показателей, Статистические ряды
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic index figure
• activity indicator