совокупность моделей данных

Information technology: data model symbiosis

 

реляционная база данных
База данных, реализованная в соответствии с реляционной моделью данных.
[ ГОСТ 20886-85]

реляционная БД
База данных, логически организованная в виде набора отношений ее компонентов.
Характерной особенностью реляционной базы данных является структура, выполненная в виде таблиц. Строки таких таблиц соответствуют записям, столбцы - атрибутам (признакам хранимых данных). Например, таблица, в которой имеются столбцы: фамилия, год рождения, место работы, домашний адрес, телефон, а в строках записываются эти сведения о сотрудниках предприятия. Такие данные являются ядром реляционной базы.
Использование реляционных баз данных позволяет:
собирать и хранить данные в виде таблиц;
обновлять их содержание;
получать разнообразную информацию по атрибутам или записям;
отображать полученные данные в виде диаграмм или таблиц;
выполнять необходимые расчеты по материалам базы.
(Терминологическая база данных по информатике и бизнесу [Электронный ресурс])
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Системы управления реляционными базами данных

Процесс отделения программ от структур данных завершили, в конечном итоге, реляционные базы данных (РБД).

В РБД все данные представлены исключительно в формате таблиц, или, по терминологии реляционной алгебры, отношений (relation). Таблица в реляционной алгебре - это неупорядоченное множество записей (строк), состоящих из одинакового набора полей (столбцов). Каждая строка характеризует некий объект, каждый столбец - одну из его характеристик. Совокупность таких связанных таблиц и составляет БД, при этом таблицы полностью равноправны - между ними не существует никакой иерархии. Реляционная модель является простейшей и наиболее привычной формой представления данных.

Можно было бы привести более строгое определение, но это не является пред-метом настоящей статьи. Здесь нам важно отметить следующее. РБД позволили моделям данных отражать взаимосвязи прикладной области, а не методы программного доступа к данным и структурам данных. Это огромный шаг вперед по нескольким причинам:

Отражающие прикладную область знаний модели данных являются интуитивно понятными конечному пользователю.

Реорганизация данных на физическом уровне совершенно не влияет на выпол-нение прикладных программ. Одним из важнейших побочных эффектов данного преимущества является появление клиент-серверных архитектур, сохраняющих все достоинства централизованного администрирования и управления данными, с одной стороны, и дружески настроенных по отношению к пользователю клиентских программ, с другой. Благодаря нормализации удается избежать чрезмерного дублирования данных.

По идее, с точки зрения быстродействия, реляционные СУБД должны проигры-вать сетевым и иерархическим моделям. Однако специальные методы, в частности, индексирование БД, позволяют поддерживать их скоростные характеристики на достаточно высоком уровне.

Развитие РБД

По мере все более широкого распространения реляционных моделей данных крупные поставщики БД расширяли функциональные возможности, повышали производительность в борьбе за место на рынке. В качестве примеров новых функций можно привести следующее:

• Хранимые процедуры
  Откомпилированные последовательности SQL-операторов, которые хранятся в БД. Хранимые процедуры исполняются быстрее обычных SQL-операторов, уменьшают объем сетевого трафика и скрывают сложность SQL-выражений от конечного пользователя.

• Триггеры
  Последовательности SQL-операторов, автоматически запускаемые сервером при возникновении определенных, связанных с данными событий. Обычно они используются для поддержания целостности данных и выполнения таких, связанных с модификацией данных, операций, как трассировка (распечатка программой связанных с ее выполнением событий) и аудирование (ведение журнала событий с целью обеспечения безопасности вычислительной системы.).
   
• Дублирование и рассредоточение.
  Довольно часто с целью повышения произво-дительности, безопасности и готовности информации приходится дублировать данные на удаленных БД. Например, дублировать хранящуюся на удаленном сервере итоговую производственную информацию в центральной БД.
   
• Взаимодействие с другими системами.
  После того, как электронная почта приобрела широкую популярность, поставщики БД разработали интерфейс, позволяющий посылать определенные почтовые сообщения в момент возникновения определенных, связанных с операциями над данными, событиями.

[ http://www.rtsoft-training.ru/?p=600017]

Тематики

• базы данных

Синонимы

• РБД
• реляционная БД

EN

• RDB
• relational data base
• Relational Database

 

управленческая информация
Информация, которая используется для поддержки принятия решений руководителями. Управленческая информация часто автоматически создается системами, поддерживающими различные Процессы управления ИТ-услугами. Управленческая информация часто включает значения ключевых показателей эффективности, такие как «Процент изменений, приводящих к Инцидентам», или «процент решений с первого раза».
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

EN

management information
Information that is used to support decision making by managers. Management information is often generated automatically by tools supporting the various IT service management processes. Management information often includes the values of key performance indicators, such as ‘percentage of changes leading to incidents’ or ‘first-time fix rate’.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

 

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

 

информационная система (в АСУ)
Компьютерная система сбора, хранения, накопления, поиска и передачи данных, применяемых в процессе управления, планирования и организации производства. Это информационная подсистема автоматизированной системы управления. Она обычно включает следующие части: информационно-справочный фонд (архив, библиотека данных), язык АСУ, т.е. совокупность знаков и классификаторов (и правил обращения с ними), а также комплекс моделей и программ, обеспечивающих функционирование системы. Современные И.с. часто выступают как интегрированные системы обработки данных. При формировании И.с. АСУ изучаются задачи управления и связи между ними. На этой основе выявляются нужные для их решения сведения и, следовательно, потребность в информации; отбрасываются ненужные потоки информации, дополняются полезные потоки; устанавливаются периодичность и адреса поступления информации.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• management information system

 

рынок
Комплекс сооружений в населённом пункте для колхозной и государственно-кооперативной торговли преимущественно сельскохозяйственными продуктами
[Терминологический словарь по строительству на 12 языках (ВНИИИС Госстроя СССР)]

рынок
Организация, создающая условия для ведения торгов на основе договоров купли-продажи.
[ ГОСТ Р 51303-99]

рынок
Способ организации экономических отношений между людьми – как правило, действующий в условиях капиталистического общественного устройства. Но бывают и исключения (обычно, временные) – например, в СФРЮ, Венгрии. Сам термин обычно понимается двояко: 1.Совокупность условий, благодаря которым покупатели и продавцы товара (услуги) вступают в контакт друг с другом с целью покупки или продажи этого товара (услуги). То есть осуществляется обмен товарами и услугами между покупателями и продавцами через посредство механизма цен. Понятие рынка подразумевает возможность перехода товаров и/или услуг из рук в руки без излишних ограничений на деятельность продавцов и покупателей, при этом каждая из сторон действует в соответствии с соотношениями спроса и предложения и другими ценообразующими факторами, в меру своих возможностей и осведомленности, представлений о сравнительной полезности данных товаров и/или услуг, а также с учетом своих индивидуальных потребностей и желаний_ 2. Абстрактное или действительное пространство, на котором взаимодействуют предложение и спрос на те или иные блага (товары и услуги, включая такие специфические товары как рабочая сила, капиталы и т.п.) и способ этого взаимодействия. Р. — основная форма организации общественного хозяйства в условиях товарного производства, обеспечивающая взаимодействие между производством и потреблением, распределение ресурсов в интересах его участников — собственников этих ресурсов. Они стремятся к наращиванию своего богатства, и соответственно — производители от участия в рынке добиваются прибыли (как минимум, возмещения понесенных затрат), а потребители — удовлетворения своих потребностей (в рамках платежеспособного спроса), то есть максимизации полезности. При этом участники рынка действуют на основе свободного выбора, взаимного соглашения об условиях сделок, максимально возможной информации и конкурентности.( см. Конкуренция.) В реальной экономике Р. взаимодействует, с одной стороны, с хозяйством (фтрмами, домохозяйствами), а с другой — с экономической деятельностью государства. Государство обычно устанавливает «правила игры» для участников рынка и в той или иной степени регулирует его функционирование в интересах общества, населения страны. (Разумеется, все это теоретически, практика же намного сложнее). Главный объект исследования и экономико-математического моделирования Р. — закономерности формирования рыночного равновесия, а в связи с этим — процессы образования цен в результате взаимодействия спроса и предложения, процессы конкуренции, вхождения в рынок новых участников (поставщиков и потребителей) и выбывания из него потерпевших поражение в конкурентной борьбе. Цены играют также решающую роль в разделении благ, принадлежащих Р., и тех благ, которые распределяются вне него (например, объектов государственного заказа, благ из общественных фондов потребления). Пересечение кривых спроса и предложения конкретного товара или услуги (см. рис. к статье «Анализ спроса и предложения») формирует рыночную цену и определяет количество продаваемого по этой цене товара, приведя тем самым рынок этого товара. в равновесие. Соответственно, если имеются в виду агрегатные кривые ( см. Совокупное предложение, Совокупный спрос), их пересечение определяет точку равновесия рынка в целом. Существует ряд моделей рыночного регулирования: паутинообразная модель, модель аукциона, модель Эрроу-Гурвица (математическая формализация «рыночного процесса по Вальрасу» с итеративным «нащупыванием» равновесной цены) и другие — подробнее см. в ст. Рыночное равновесие. Взаимодействие спроса и предложения одного отдельно взятого товара (обычно также принимаются во внимание взаимозаменяемые с ним товары) рассматривается как «Р. данного товара». Соответственно, выделяются: местные рынки, региональные, национальные Р, наконец, мировой Р. того или иного товара. Различаются: рынки товаров, труда, а также финансовые рынки: Р. рынок капиталов (фондовый), Р. ценных бумаг, валютный Р., рынок долгов и др. По уровню насыщения рынка выделяются: равновесный, дефицитный, избыточный рынки, по характеру продаж — оптовые и розничные рынки, по соответствию действующему законодательству — легальный и нелегальный рынки. Наконец, в экономической литературе прослеживается два агрегата: 1) рынки товаров и услуг, производимых фирмами (товарные Р.) и 2) рынки труда, сырья и других факторов производства, используемых ими (факторные Р.). Совокупность всех этих рынков, различаемых по разным критериям, образуют систему рынков, представляющую собой Р. в обобщенном смысле. Рассматриваемый в теории, но никогда не достижимый на практике, чистый, или совершенный Р. требует соблюдения по меньшей мере пяти условий: 1. Атомистичность рынка — в нем должно участвовать огромное число независимых продавцов и покупателей (фирм и индивидов); только при этом условии ни один из них не будет достаточно силен, чтобы воздействовать на функционирование рынка. 2. Однородность продукции — если продукты одинаковы, у покупателя нет объективных причин для предпочтения товара одного продавца товару другого, кроме цены. 3. Свобода «вхождения в Р.» любого производителя и любого покупателя. 4. «Прозрачность» Р. — т.е. полная осведомленность участников о происходящих на Р. событиях, отсутствие сговора между продавцами ( а также – о чем упоминается меньше – сговора между покупателями). 5. Мобильность факторов производства, в частности, взаимозаменяемость труда и капитала. Чистый, или совершенный Р. — антипод понятию централизованного натурального директивного планирования, которое долгое время считалось основной характеристикой социалистической экономики. Но, как сказано, это только теоретическая абстракция. На практике же отступление от перечисленных условий приводит, во-первых, к формированию разных типов Р., классификацию которых принято отражать в таблице. Во-вторых, нельзя не видеть невыполнимости перечисленных требований в современных условиях. Например, «атомистичность» вряд ли возможна при мощном развитии концентрации производства, «свобода вхождения в Р.» резко осложняется достигнутым уровнем массовости производства и его капиталоемкостью. Вместе с тем, любой реально функционирующий Р., несмотря на очевидные отклонения от приведенной идеальной схемы, характеризуется действием более или менее эффективного рыночного механизма. Это означает, что в целом цены изменяются под воздействием соотношения спроса и предложения; распределение ресурсов и объемы производства, наоборот, в целом ориентируются на цены, как сигналы, информацию о состоянии рынка и о будущих тенденциях его развития, для экономики в целом характерна тенденция к оптимальной структуре производства и распределения благ (следует подчеркнуть: речь идет только о тенденции, а никак не о достижении действительного оптимума на практике). Хотя наряду со странами рыночной экономики еще существуют государства, где сохраняется антипод Р. – централизованная система планирования и управления экономикой,,исторический опыт показал, что, по крайней мере на обозримое будущее, альтернативы рынку нет. См. также: Веблена парадокс, Дуополия, Конкурентное равновесие, Конкуренция, Концентрация рынка, Макроэкономическое регулирование, Монопольная власть, Монополистическая конкуренция, Монопсоническая власть, Монопсония, Несовершенство рынка, Олигополия, Паутинообразная модель, Пигу эффект, Предложение, «Провалы» рынка, Равновесие, Рынок капиталов. Рыночная экономика, () Рыночное равновесие, Спрос, Экономическая прибыль.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• торговля
• экономика

EN

• market

DE

• Markt

FR

• marché

 

алгоритм
Конечный набор предписаний для получения решения задачи посредством конечного количества операций.
[ ГОСТ 34.003-90]

алгоритм
Конечное упорядоченное множество точно определенных правил для решения конкретной задачи.
[ИСО/МЭК 2382-1]
[ ГОСТ Р 52292-2004]

алгоритм
Последовательность действий для определенного вычисления
[ ГОСТ 30721-2000]
[ ГОСТ Р 51294.3-99]

алгоритм
Набор упорядоченных шагов для решения задачи, такой как математическая формула или инструкция в программе. В контексте кодирования речи алгоритмами называют математические методы, используемые для компрессии речи. Уникальные алгоритмы кодирования речи патентуются. Конкретные реализации алгоритмов в компьютерных программах также являются субъектом авторского права.
Совокупность четко определенных правил, процедур или команд, обеспечивающих решение поставленной задачи за конечное число шагов.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

алгоритм
алгорифм
Точное предписание относительно последовательности действий (шагов), преобразующих исходные данные в искомый результат. Это понятие появилось за много веков до появления компьютеров, с которыми его обычно связывают. Термин же происходит от слова Algorithmi, так на латинском языке звучало имя хорезмского математика IX столетия аль-Хорезми, трактат которого в средние века был распространен в Европе. Тогда алгоритмом называлось десятичное счисление и искусство счета в этой системе. А. — основа решения любой экономико-математической задачи, задачи управления, а также построения многих экономико-математических моделей — особенно прикладных, предназначенных для практических расчетов на компьютерах. Оценка качества А. обычно определяется его сходимостью (если А. не сходится, он не годится), скоростью сходимости (чем она выше, т.е. чем меньше шагов требуется для решения, тем А. лучше); кроме того, важную роль играют время счета на компьютере (оно зависит не только от числа шагов, но и других обстоятельств), удобство обращения к А., возможность работы в режиме диалога человека и ЭВМ. Для наглядности алгоритм, если он относительно прост, можно отобразить в виде блок-схемы (см. рис. А.2). А., записанный таким образом, чтобы его могла выполнять вычислительная машина, называется программой. Рис.А.2 Блок-схема алгоритма вычисления среднего арифметического Среди важнейших (для экономико-математических приложений) видов алгоритмов назовем следующие: Алгоритмитеративный [iterative routine] - см. Итеративные методы. Алгоритм моделирующий. [simulator] - алгоритм (компьютерная программа), имитирующий при исследовании сложных систем взаимодействие элементов процесса и позволяющий при заданной совокупности экзогенных величин (параметров, управляющих переменных) получить эндогенные величины (выходы) или их искомые характеристики. Алгоритм циклический [cyclical algorithm] - алгоритм, при котором через какое-то (обычно большое) число шагов результаты начинают повторяться. Таков, например, А. вычисления на компьютере псевдослучайных чисел. Алгоритм управления [control procedure] - точно определенный порядок выработки управленческих решений, формирования планов, обмена информацией в процессе управления. Тщательная отработка А. у. — необходимый этап проектирования любой АСУ. Для проверки А.у. эффективно применение методов машинной имитации.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• автоматизированные системы
• информационные технологии в целом
• кодирование штриховое
• экономика
• электронный обмен информацией

Синонимы

• алгорифм

EN

• ALG
• algorithm

DE

• Algorithmus

FR

• algorithme

1 Алгоритм - однозначное описание последовательности операций над исходными данными (из некоторой совокупности возможных исходных данных), направленной на получение результата, полностью определяемого этими исходными данными.

Источник: МИ 2174-91: Рекомендация. Государственная система обеспечения единства измерений. Аттестация алгоритмов и программ обработки данных при измерениях. Основные положения

 

прогнозирование (экономическое)
Система научных исследований качественного и количественного характера, направленных на выяснение тенденций развития народного хозяйства или его частей (отраслей, регионов и т.п.) и поиск оптимальных путей достижения целей этого развития. П. применяется обычно на предварительной (предплановой) стадии разработки крупных хозяйственных решений и способствует выработке концепции экономического развития (экономической стратегии) на перспективу. Оно играет определенную роль и на стадии осуществления планов, в оценке на том или ином этапе состояния дел, и в поиске возможностей и направлений дополнительных управляющих воздействий, предназначенных для ликвидации отклонений от намеченной траектории развития экономического объекта (системы). Экономическое П. охватывает три основные области: 1) рост (а также истощение) ресурсов (естественных, демографических, национального богатства), развитие научно-технического прогресса; 2) народнохозяйственную динамику (темпы и факторы роста, структурные сдвиги, развитие отдельных отраслей); 3) общест потребности (производственные, личные, общегосударственные). Одна из важных задач П. — предсказывание так называемых пороговых величин процессов развития: выявление возможных сроков крупных сдвигов, знаменующих качественное изменение изучаемых процессов; например, в П. развития энергетики такими порогами могут быть появление и распространение качественно новых способов получения энергии (термоядерные электростанции, топливные элементы и т.д.). Существует два принципиально различных подхода. Первый — прогнозировать, начиная от сегодняшнего дня, постепенно проникая от имеющегося базиса информации в будущее. Второй — определить будущие цели и ориентиры, а уже от них постепенно двигаться к настоящему. В первом случае имеем поисковое (генетическое) П., во втором — нормативно-целевое П. С удлинением периода П., как правило, нормативный его характер усиливается, поскольку на развитии в отдаленные сроки меньше сказываются сложившиеся на сегодня условия. Методы разработки прогнозов подразделяются на методы тренда, т.е. экстраполяции, продолжения в будущее тех тенденций, которые сложились в прошлом; методы анализа причинных связей, которые используют кроме данных о прошлом, также некоторые экономико-математические модели, т.е. модели, увязывающие в прогнозе различные показатели, полученные из анализа общих тенденций и выявления причин взаимосвязей между этими показателями. Совокупность условий, в которых происходит развитие объекта и существенных для прогноза, называется прогнозным фоном. Экономическое П. опирается на развитый математико-статистический инструментарий, использование ЭВМ. Насчитываются сотни моделей П. См. также Активный (условный) статистический прогноз, «Барометры», Вариантные прогнозы, Горизонт прогнозирования, Демографический прогноз, Диапазон осуществимости прогноза, Долгосрочное прогнозирование, Зона неопределенности, Интервальный прогноз, Комплексное прогнозирование, Морфологический анализ, Научно-технический комплексный прогноз, Нормативный прогноз, Ошибки в прогнозировании, Параметризация процесса, Пассивный (безусловный) статистический прогноз, Поисковый прогноз, Порог, Прогноз, Прогнозирование спроса, Ретроспективный прогноз, Сценарий, Целевой прогноз.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• forecasting
• prognostique