Методы повышения качества первичной обработки экспериментальных данных в задачах управления социально-экономическими системами

• Автор: Уразбахтин, Альберт Ильдусович
• Шифр специальности: 05.13.10
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2007
• Место защиты: Курск
• Количество страниц: 157 с. : ил.

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ, ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1. Управление сложными системами со стохастическими параметрами. Проблемы идентификации и классификации

1.2. Структура взаимосвязи и взаимообусловленности задач прикладной статистики

1.3. Постановка задачи. Объект, предмет и задачи исследования

ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ АНАЛИЗА СТРУКТУРНЫХ СВОЙСТВ СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ. МЕТОД И АЛГОРИТМ ОЦЕНИВАНИЯ ОДНОРОДНОСТИ ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ

2.1. Свойства моментов распределений приведенных к интервалу 0,1

2.2. Свойства распределений случайных величин, заданных в ограниченном интервале

2.3. Об информативности коэффициентов вариации при решении прикладных

2.4. Алгоритм проверки однородности выборки и е репрезентативности исследуемому случайному процессу
2.5. Метод и алгоритм определения параметра однородной генеральной совокупности по репрезентативному ограниченному объему выборки из нее
ГЛАВА 3. ПРИКЛАДНЫЕ ЗАДАЧИ СТАТИСТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ГЕНЕРАЛЬНОЙ СОВОКУПНОСТИ
3.1 .Обобщенная схема идентификации однородной генеральной совокупности
3.2. Снижение погрешности определения структурных свойств однородной генеральной совокупности по ограниченной выборке из нее
3.3. Метод обнаружения и исключения аномальных значений выборки, полученной из однородной генеральной совокупности
3.4. Обнаружение моментов изменения структурных свойств генеральной совокупности
ГЛАВА 4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ И АЛГОРИТМОВ ПЕРВИЧНОЙ ОБРАБОТКИ ОДНОРОДНЫХ ГЕНЕРАЛЬНЫХ СОВОКУПНОСТЕЙ И ИХ СМЕСЕЙ
4.1. Краткая характеристика технологий программирования
4.1.1. i
4.1.2.
4.1.3. Vi i
4.1.4. v
4.1.5.
4.1.6. i
4.1.7. .
4.2. Основы технологии . и выбор языка программирования
4.2.1. Строительные блоки . , и
4.2.2. Выбор языка программирования
4.2.3. Преимущества
4.3. Описание автоматизированной подсистемы первичной обработки выборочных данных из однородных генеральных совокупностей и их смесей
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
ЛИТЕРАТУРА


Разработанные теоретические положения, методы и алгоритмы апробированы при решении конкретных задач и внедрены в учебный процесс в Курском государственном техническом университете, Гуманитарнотехническом институте г. Курск и реализованы в виде пакета прикладных программ. Публикации. По материалам диссертации опубликовано работ в том числе статей из них 9 в журналах, рекомендованных ВАК и 4 тезиса докладов на международных конференциях. Структура и объм работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырх глав, заключения, изложена на 0 страницах основного текста, содержит рисунка, таблицы, библиографический список состоит из наименований. ГЛАВА 1. ПРЕДМЕТНАЯ ОБЛАСТЬ, ОБЪЕКТ ИССЛЕДОВАНИЯ. Управление сложными системами со стохастическими параметрами. В условиях кардинального изменения политики социальноэкономического развития в стране перехода от государственных методов управления к рыночным особое значение приобретают своевременность и точность принятия решений в управлении экономическими, социальными, биологическими, экологическими, военнотехническими и т. СЭС. В связи с наиболее выпукло выраженной проблемой управления и обработки информации в областях, сферах и отраслях СЭС, в дальнейшем задачи решаемые в диссертационной работе ориентированы на объекты СЭС. Обеспечить необходимый уровень правильного принятия управленческих решений в СЭС без соответствующего информационного обеспечения невозможно. Поэтому, задача высокоэффективной организации управления в СЭС может быть достигнута лишь путем ее совершенствования на основе применении современных методов математического описания моделей социальноэкономических процессов объектов, систем, методов сбора и анализа социальноэкономической информации, внедрения современных информационных технологий. Задачи управления социальноэкономическими процессами приходится решать в условиях их высокой динамичности, происходящих при жесткой конкуренции. Последнее ведет к необходимости принятия управленческих решений по статистической информации, получаемой в достаточно коротком, ограниченном интервале времени, что, в свою очередь, обусловливает необходимость надежного принятия решений в условиях малого объема выборок и высокой неопределенности. Социальноэкономические процессы являются открытыми, относятся к слабоформализуемым системам и подчинены статистическим закономерностям. Эффективное решение задач организации и управления СЭС может быть достигнуто лишь при наличии моделей адекватных СЭС, целям и задачам управления. На всех этапах моделирования СЭС, начиная с формирования общих сведений о системе и заканчивая поддержкой моделей, производится сбор и обработка информации смысловое содержание, количество, методика и приемы обработки которой определяются особенностями как исследуемой СЭС, так и этапами формирования и поддержки моделей. При синтезе управляющих воздействий основным ресурсом является информация, т. Однако необходимо учесть, что получение и обработка информации реализуется в условиях различного рода помех инструментальных, методических, неконтролируемых дезинформация и т. Помехи в процессе управления приводят к расхождению истинных значений и используемых результатов измерении. При этом между значениями измеряемых и результатами измерений исследуемых характеристик СЭС будет существовать лишь стохастическая связь, то есть параметры моделей СЭС, по которым принимаются управленческие решения, имеют вероятностный характер. Учитывая последнее, а также ограниченность объема, используемой в управлении информации что характерно для экономики, медицины, экологии и т. Особенностью СЭС является то, что их модели могут быть созданы лишь на основе входных и выходных статистических данных. Обеспечение необходимой адекватности моделей объектам, задачам и целям управления, своевременная корректировка моделей в условиях изменяющейся обстановки, что определяется высокой динамичностью параметров СЭС, возможно только при наличии достаточно надежной информации и методов моделирования в условиях ограниченного объема данных.