Отправляет email-рассылки с помощью сервиса Sendsay

Эконометрика

Подписаться Бесплатная «Серебряная» новостная рассылка Подписчиков 937 RSS
←   Июнь 2022   →
 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30


За последние 60 дней 9 выпусков (1-2 раза в неделю)


Сайт рассылки: http://orlovs.pp.ru/ivst.php
Открыта: 29-06-2000
Адрес автора: science.humanity.econometrika-owner@subscribe.ru

Автор
Орлов А.И.

Статистика

937 подписчиков
-1 за неделю
←   Все выпуски   →

Эконометрика - выпуск 1117


"Эконометрика", 1117 выпуск, 20 июня 2022 года.

Электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им.Н.Э. Баумана. Выходит с 2000 г.

Здравствуйте, уважаемые подписчики!
*   *   *   *   *   *   *

Помещаем информацию об учебниках А.И. Орлова "Искусственный интеллект: статистические методы анализа данных" и "Теория принятия решений" (аннотации, содержание предисловия).

Все вышедшие выпуски доступны в Архиве рассылки по адресу subscribe.ru/catalog/science.humanity.econometrika.

*   *   *   *   *   *   *

Искусственный интеллект: статистические методы анализа данных : учебник / А. И. Орлов. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 843 c. - ISBN 978-5-4497-1470-1. - Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. - URL: https://www.iprbookshop.ru/117029.html

Искусственный интеллект. Статистические методы анализа данных. Учебник

А.И. Орлов, 2021

Искусственный интеллект: Статистические методы анализа данных: Учебник. / А.И.Орлов.-..., 2021. - ... с.

Учебник посвящен современным методам анализа статистических данных. В первой части рассмотрены основы выборочных исследований и основные задачи описания данных, оценивания и проверки гипотез. Статистические методы анализа числовых данных, многомерный статистический анализ и статистические методы анализа динамики обсуждаются во второй части с непараметрической точки зрения. Основные понятия теории статистического моделирования раскрываются в третьей части на примерах моделей экономики и управления (управления качеством, логистики, взаимовлияния факторов), экспертных исследований, медицины, социологии, демографии, истории, электротехники. Теоретическим инструментам, истории и перспективам развития статистических методов посвящена четвертая часть. Изложение соответствует рекомендациям Российской академии статистических методов. Подготовлен с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.

Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов повышения квалификации, структур второго образования и программ МВА ("Мастер делового администрирования"), инженеров различных специальностей, менеджеров, экономистов, социологов, научных и практических работников, связанных с анализом данных.

(с) Орлов А.И., 2021

Содержание

Предисловие

Введение. Статистические методы анализа данных как область научно-практической деятельности

Литература

Часть 1. Основные постановки задач анализа данных

Глава 1. Выборочные исследования

1.1. Организация выборочных исследований

1.2. Модели случайных выборок

1.3. Доверительное оценивание доли

1.4. Два прикладных выборочных исследования

1.5. Проверка однородности двух биномиальных выборок

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 2. Описание данных

2.1. Модели порождения данных

2.2. Таблицы и диаграммы

2.3. Выборочные характеристики распределения

2.4. Эмпирическая функция распределения

2.5. Непараметрические оценки плотности

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 3. Оценивание

3.1. Методы оценивания параметров

3.2. Одношаговые оценки

3.3. Асимптотика решений экстремальных статистических задач

3.4. Робастность статистических процедур

3.5. Оценивание для сгруппированных данных

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 4. Проверка гипотез

4.1. Метод моментов проверки гипотез

4.2. Неустойчивость параметрических методов отбраковки выбросов

4.3. Предельная теория непараметрических критериев

4.4. Метод проверки гипотез по совокупности малых выборок

4.5. Проблема множественных проверок статистических гипотез

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Часть 2. Конкретные статистические методы

Глава 5. Статистические методы анализа числовых выборок

5.1. Оценивание основных характеристик распределения

5.2. Методы проверки однородности характеристик двух независимых выборок

5.3. Двухвыборочный критерий Вилкоксона

5.4. Состоятельные критерии проверки однородности независимых выборок

5.5. Методы проверки однородности связанных выборок

5.6. Проверка гипотезы симметрии

5.7. Реальные и номинальные уровни значимости в задачах проверки статистических гипотез

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 6. Многомерный статистический анализ

6.1. Коэффициенты корреляции

6.2. Восстановление линейной зависимости между двумя переменными

6.3. Основы линейного регрессионного анализа

6.4. Статистические методы классификации

6.5. Методы снижения размерности

6.6. Индексы и их применение

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 7. Статистические методы анализа динамики

7.1. Методы анализа и прогнозирования временных рядов

7.2. Системы эконометрических уравнений

7.3. Оценивание длины периода и периодической составляющей

Литература

Контрольные вопросы

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Часть 3. Вероятностно-статистическое моделирование

Глава 8. Основы вероятностно-статистического моделирования

8.1. Основные понятия теории статистического моделирования

8.2. Демографические модели

8.3. Статистические модели движения товарных потоков

8.4. Статистические модели в истории

8.5. Вероятностно-статистическое моделирование помех, создаваемых электровозами

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 9. Статистические модели динамики

9.1. Метод ЖОК оценки результатов взаимовлияний факторов

9.2. Система моделей налогообложения

9.3. Моделирование и анализ многомерных временных рядов

9.4. Балансовые соотношения в системе ЖОК

Литература

Контрольные вопросы

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 10. Статистические модели управления качеством

10.1. Основы статистического контроля качества

10.2. Асимптотическая теория одноступенчатых планов

10.3. Практическое применение статистического контроля

10.4. Статистические методы управления качеством

10.5. Обнаружение разладки с помощью контрольных карт

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 11. Статистические модели экспертных исследований

11.1. Примеры процедур экспертных оценок

11.2. Основные стадии экспертного опроса

11.3. Теория измерений и средние величины

11.4. Методы средних баллов

11.5. Метод согласования кластеризованных ранжировок

11.6. Математические методы анализа экспертных оценок

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 12. Статистические модели в медицине

12.1. Новое компьютерно-статистическое мышление врача

12.2. Методы "доказательной медицины"

12.3. Медико-статистические технологии

12.4. Высокие статистические технологии в научных медицинских исследованиях

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 13. Статистические методы в социологии

13.1. Развитие статистического инструментария социологов

13.2. Перспективы применения люсианов в социологии

13.3. Асимптотика квантования и выбор числа градаций в социологических анкетах

13.4. Социометрическое исследование - инструмент менеджера

13.5. Статистические методы в выборочных исследованиях научных организаций

13.6. Статистические методы в изучении способных к математике школьников

Литература

Контрольные вопросы

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Часть 4. Инструменты, история и перспективы статистических методов

Глава 14. Теоретические инструменты статистических методов

14.1. Законы больших чисел

14.2. Центральные предельные теоремы

14.3. Теоремы о наследовании сходимости

14.4. Метод линеаризации

14.5. Принцип инвариантности

14.6. Устойчивость выводов и принцип уравнивания погрешностей

Литература

Контрольные вопросы и задачи

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 15. О развитии статистических методов

15.1. Основные этапы становления статистических методов

15.2. Статистические методы в России

15.3. Дискуссия о прикладной статистике

Литература

Контрольные вопросы

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Глава 16. Современные статистические методы

16.1. Точки роста

16.2. Высокие статистические технологии

16.3. Компьютерно-статистические методы

16.4. О методологии статистических методов

16.5. Основные нерешенные проблемы статистических методов

Литература

Контрольные вопросы

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ

Приложение. Об авторе этой книги

Предисловие

В "Национальной стратегии развития искусственного интеллекта на период до 2030 года" принято следующее определение: "... искусственный интеллект - комплекс технологических решений, позволяющий имитировать когнитивные функции человека (включая самообучение и поиск решений без заранее заданного алгоритма) и получать при выполнении конкретных задач результаты, сопоставимые, как минимум, с результатами интеллектуальной деятельности человека. Комплекс технологических решений включает в себя информационно-коммуникационную инфраструктуру, программное обеспечение (в том числе в котором используются методы машинного обучения), процессы и сервисы по обработке данных и поиску решений" (https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/72738946/). В этом определении прямо не говорится про научную основу "комплекса технологических решений". По нашему мнению, в социально-экономической области в качестве такой основы можно использовать организационно-экономическое моделирование, включая высокие статистические технологии, в том числе нечисловую статистику, теорию и практику экспертных оценок, статистические методы анализа данных.

Автор занимается проблемами искусственного интеллекта около полвека (первые статьи напечатаны в 1972 г.). Настоящая книга посвящена важной составляющей искусственного интеллекта - статистическим методам анализа данных.

Статистические методы анализа данных активно применяются в технических исследованиях, экономике, теории и практике управления (менеджменте), социологии, медицине, геологии, истории и т.д. С результатами наблюдений, измерений, испытаний, опытов, с их анализом имеют дело специалисты во всех отраслях практической деятельности, почти во всех областях теоретических исследований. Настоящий учебник позволяет овладеть современными статистическими методами на уровне, достаточном для использования этих методов в научной и практической деятельности.

Содержание книги. Учебник состоит из введения и четырех частей, разбитых на 16 глав. Во введении обсуждается внутренняя структура статистических методов анализа данных - развитой области научно-практической деятельности.

Часть 1 посвящена основным постановкам задач анализа данных - методам выборочных исследований, описания данных, оценивания и проверки гипотез. В главе 1 обсуждаются проблемы организации выборочных исследований на примере двух конкретных маркетинговых опросов. Разработаны модели случайных выборок, в том числе гипергеометрическая и биномиальная, методы доверительного оценивания доли и проверки однородности двух биномиальных выборок.

В главе 2 обсуждаются модели порождения данных, методы их описания с помощью таблиц и диаграммы, выборочных характеристик и эмпирической функции распределения, непараметрических оценок плотности (в пространствах произвольной природы). Показано, что распределение результатов наблюдений (испытаний, испытаний, анализов, опытов), как правило, отличается от нормального. Как следствие, в учебнике большое внимание уделено непараметрическим методам анализа статистических данных.

Глава 3 посвящена методам оценивания параметров и характеристик. В частности, разработаны и изучены одношаговые оценки, предназначенные для замены устаревших оценок максимального правдоподобия. Исследована асимптотика решений экстремальных статистических задач и устойчивость (робастность) статистических процедур. Оценивание для сгруппированных данных построено на основе современных вариантов формулы Эйлера-Маклорена и поправок Шеппарда.

Для проверки гипотез в главе 4 разработан метод моментов, реализованный на примере гипотезы согласия с гамма-распределением. Продемонстрирована крайняя неустойчивость параметрических методов отбраковки выбросов, приводящая к выводу о невозможности их научно обоснованного использования. Построена предельная теория непараметрических критериев, опирающаяся на метод приближения ступенчатыми функциями. Разработан метод проверки гипотез по совокупности малых выборок, предназначенный для применения в асимптотике растущей размерности, когда число неизвестных параметров растет вместе с объемом данных. Обсуждается проблема множественных проверок статистических гипотез, актуальная при разработке высоких статистических технологий анализа данных.

В части 2 рассматриваются конкретные статистические методы анализа данных различных типов. В главе 5 элементы выборки - это числа. Разобраны методы точечного и доверительного непараметрического оценивания основных характеристик распределения - математического ожидания, медианы, дисперсии, среднего квадратического отклонения, коэффициента вариации. Подробно рассмотрены методы проверки однородности характеристик двух независимых выборок, обоснована необходимость использования непараметрического критерия Крамера-Уэлча вместо статистики Стьюдента, опирающейся на нереалистические предположения нормальности результатов измерений и совпадения дисперсий элементов двух выборок. Изучены свойства двухвыборочного критерия Вилкоксона, обосновано использование состоятельных критериев проверки однородности независимых выборок. Разработаны методы проверки однородности связанных выборок, в том числе на основе критериев проверки гипотезы симметрии. Обсуждается взаимосвязь реальных и номинальных уровней значимости в задачах проверки статистических гипотез.

Глава 6 посвящена основным постановкам многомерного статистического анализа. Рассмотрены линейный (Пирсона) и непараметрические (Спирмена, Кендалла) коэффициенты парной корреляции. Подробно обсуждается задача восстановления линейной зависимости между двумя переменными на основе непараметрического метода наименьших квадратов. Рассмотрены основы линейного регрессионного анализа, статистических методов классификации и методов снижения размерности. В конце главы 6 разобран индекс инфляции и его применения, в частности, при анализе уровня жизни и доходности банковских вкладов.

Статистические методы анализа динамики обсуждаются в главе 7, в том числе методы анализа и прогнозирования временных рядов и системы эконометрических уравнений. В учебник включены оригинальные подходы к оцениванию длины периода и периодической составляющей сигналов.

Статистические методы анализа нечисловых и интервальных данных не обсуждаются в настоящем учебнике. Они рассмотрены в иных изданиях, в частности, в выпущенных издательством "Экзамен" наших учебниках "Эконометрика" (2002, 2003, 2004), "Прикладная статистика" (2006, наиболее полное изложение) и "Теория принятия решений" (2006), а также в выпущенном издательством МГТУ им. Н.Э. Баумана учебнике "Организационно-экономическое моделирование. Ч.1. Нечисловая статистика".

Наибольшая по объему часть 3, включающая 6 глав, посвящена вероятностно-статистическому моделированию в различных областях применения. В главе 8 рассмотрены основные понятия теории статистического моделирования, затем обсуждаются демографические модели, статистические модели движения товарных потоков в процессе работы склада (в другой терминологии - модели логистики). Большое внимание уделено статистическому моделированию исторических процессов, позволившему существенно уточнить хронологию древнего мира и средневековья. Завершается глава вероятностно-статистическим моделированием помех, создаваемых электровозами, с целью сокращения расходов на защиту проводных линий связи.

В главе 9 подробно описан подход к моделированию взаимовлияний факторов методом ЖОК (название составлено из первых букв фамилий исследователей: Жихарев - Орлов - Кольцов). На основе этого метода разработана система моделей налогообложения и проанализированы макроэкономические балансовые соотношения. Рассмотрена эконометрическая база метода - моделирование и анализ многомерных временных рядов.

Статистические модели управления качеством - предмет обсуждения в главе 10. От основ статистического контроля качества переходим к асимптотической теории одноступенчатых планов, а затем - к практическому применению статистического контроля. Рассмотрен весь комплекс статистических методов управления качеством, в том числе методы обнаружения разладки с помощью контрольных карт, весьма актуальные не только для организации производства, но и в менеджменте.

В главе 11 речь идет о статистическом моделировании в экспертных исследованиях. Приведены примеры процедур экспертных оценок, выделены основные стадии экспертного опроса. Для построения математической теории экспертных технологий важна общенаучная теория измерений. В качестве примера ее применения получены правила выбора вида средних величин в зависимости от типов шкал, в которых измерены ответы экспертов. Обсуждается использование методов средних арифметических и медиан баллов в сочетании с процедурами согласования кластеризованных ранжировок. Кратко рассмотрены математические методы анализа экспертных оценок, в частности, расстояние Кемени и медиана Кемени в пространствах бинарных отношений.

Рассказ о статистических моделях в медицине (глава 12) начинается с обсуждения нового компьютерно-статистического мышление врача, основанного на методах "доказательной медицины". Рассмотрено применение медико-статистических технологий в научных медицинских исследованиях. Особое внимание уделено проблемам внедрения высоких статистических технологий.

Завершаем часть 3 обсуждением статистических методов в социологии (глава 13). Проанализировано развитие статистического инструментария отечественных социологов за последние 30 лет. Подробнее обсуждаются некоторые математические методы в социологии - перспективы применения люсианов, асимптотика квантования и выбор числа градаций в социологических анкетах. Рассмотрен ряд практических применений статистических методов в социологии - в социометрических исследованиях, рассматриваемых как эффективный инструмент менеджера, в выборочных исследованиях научных организаций, в изучении способных к математике школьников.

Заключительная часть 4 посвящена инструментам, истории и перспективам развития статистических методов. В главе 14 кратко рассмотрены такие теоретические инструменты статистических методов, постоянно используемые в предыдущих главах учебника, как законы больших чисел, центральные предельные теоремы, теоремы о наследовании сходимости, метод линеаризации, принцип инвариантности. В конце главы рассмотрены проблемы устойчивости статистических выводов и принцип уравнивания погрешностей.

О развитии статистических методов кратко рассказываем в главе 15. Обсуждаются основные этапы становления статистических методов (от Книги Чисел в Библии до наших дней). Статистические методы в России рассмотрены на примерах исследований А.Н. Колмогорова, Б.В.Гнеденко, Н.В. Смирнова, Л.Н. Большева, В.В. Налимова. Завершается глава рассказом о дискуссии 80-х годов, посвященной предмету и содержанию прикладной статистики.

В завершающей книгу главе 16 речь идет о современных статистических методах и перспективах их развития. Выделены "точки роста" рассматриваемой научно-практической дисциплины. Введено понятие "высокие статистические технологии" и обоснована необходимость из развития. Обсуждается использование информационных технологий при анализе статистических данных, рассмотрены современные компьютерно-статистические методы. Дано представление о методологии статистических методов. Сформулированы основные нерешенные проблемы статистических методов.

В конце каждой главы приведен список литературных источников, контрольные вопросы и задачи, а также темы докладов, рефератов, исследовательских работ. Нумерация таблиц, рисунков, формул, теорем, примеров дана как по главам, так и по параграфам.

Автор настоящего учебника более 50 лет постоянно занимается статистическими методами. Как практик и как теоретик. В учебник включены теоретические и практические результаты, как достаточно давние (70-х годов), так и полученные в последние годы (вплоть до 2021 г.). Их происхождение и авторство заинтересованные читатели проследят по литературным ссылкам, которые пригодятся и для углубленного изучения материала. В конце учебника помещена краткая информация о деятельности автора как научного работника и преподавателя.

Общее количество статей и книг по статистическим методам давно превысило 106, из них актуальными к настоящему времени являются, по нашей оценке, не менее 105. Конкретный специалист может овладеть несколькими тысячами из них. Следовательно, ни один исследователь не может претендовать на знакомство более чем с 2-3% актуальных публикаций, и в любом учебнике содержится лишь небольшая часть знаний, накопленных в области разработки и применения статистических методов. Однако автор надеется, что наиболее важные подходы, идеи, результаты и алгоритмы расчетов включены в учебник. Эта надежда основана на собственном почти полувековом опыте теоретической и практической работы в области статистических методов, на совокупном опыте членов научных сообществ, скрупулезном анализе положения в нашей научно-прикладной дисциплине при создании Всесоюзной статистической ассоциации, Российской ассоциации статистических методов и Российской академии статистических методов.

В отличие от учебной литературы по математическим дисциплинам, в настоящей книге практически отсутствуют доказательства. Однако в нескольких случаях мы сочли целесообразным их привести. При первом чтении доказательства теорем можно пропустить.

О роли литературных ссылок в учебнике необходимо сказать достаточно подробно. Прежде всего, эта книга представляет собой замкнутый текст, не требующий для своего понимания ничего, кроме знания стандартных учебных курсов по высшей математике (включая теорию вероятностей и математическую статистику), которые преподаются студентам большинства вузов на первом и втором годах обучения. Зачем же нужны ссылки? Доказательства всех приведенных в учебнике теорем приведены в ранее опубликованных статьях и монографиях. Дотошный читатель, в частности, при подготовке рефератов и при желании глубже проникнуть в материал учебника, может обратиться к приведенным в каждой главе спискам цитированной литературы. Каждая глава учебника - это введение в большую область статистических методов. Приведенные литературные ссылки помогут читателям выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, включенных в учебник. За многие десятилетия накопились большие книжные богатства, и их надо активно использовать.

Включенные в учебник материалы прошли многолетнюю и всестороннюю проверку. Кроме МГТУ им. Н.Э. Баумана, они использовались при преподавании во многих других отечественных и зарубежных образовательных структурах.

Издательством "Экзамен" в 2002, 2003 и 2004 гг. был выпущен учебник "Эконометрика" А.И. Орлова (три издания), в 2006 г. - его же учебники "Прикладная статистика" и "Теория принятия решений". Это говорит об актуальности тематики настоящего учебника, поскольку под эконометрикой понимают применение статистических методов в экономике и управлении (менеджменте), многие статистические методы входят в прикладную статистику и активно используются при разработке и принятии управленческих решений.

Учебник включен в серию книг "Искусственный интеллект", поскольку в нем рассматриваются современные методы анализа данных, соответствующие последним научным достижениям отечественной вероятностно-статистической школы. Отметим, что субъективные экспертные данные нет оснований противопоставлять объективным результатам измерений (наблюдений, испытаний, анализов, опытов, обследований), поскольку для их описания и анализа используются одни и те же вероятностно-статистические методы и модели.

Для кого написан учебник? Он предназначен для студентов (бакалавров, магистрантов) и аспирантов различных специальностей, прежде всего технических, управленческих и экономических, слушателей институтов повышения квалификации, структур послевузовского (в том числе второго) образования, в частности, программ МВА ("Мастер делового администрирования"), преподавателей вузов, сотрудников научно-исследовательских организаций и подразделений.

Учебник будет полезен инженерам, менеджерам, экономистам, социологам, биологам, медикам, психологам, историкам, другим специалистам, самостоятельно повышающим свой научный уровень. Короче говоря, всем научным и практическим работникам, имеющим отношение к анализу данных.

Учебник может быть использован при изучении дисциплин, полностью или частично посвященных методам анализа результатов наблюдений (измерений, испытаний, опытов). Типовые названия таких дисциплин - "Организационно-экономическое моделирование", "Статистика", "Статистические методы", "Прикладная статистика", "Эконометрика", "Анализ данных", "Многомерный статистический анализ", "Общая теория статистики", "Планирование эксперимента", "Биометрика", "Теория принятия решений", "Управленческие решения", "Экономико-математическое моделирование", "Математические методы прогнозирования", "Прогнозирование и технико-экономическое планирование", "Хемометрия", "Математические методы в экономике", "Маркетинговые исследования", "Математические методы оценки", "Математические методы в социологии", "Математические методы в геологии" и т.п.

Математикам - специалистам по теории вероятностей и математической статистике - эта книга также может быть интересна и полезна, поскольку в ней описан современный взгляд на статистические методы и прикладную математическую статистику, основные подходы и результаты в этой области, открывающие большой простор для дальнейших математических исследований.

Благодарности. Книга написана в традициях отечественной вероятностно-статистической школы, начало ее современному этапу развития положил академик АН СССР А.Н. Колмогоров, а в области математической статистики - член-корреспондент АН СССР Н.В. Смирнов. Автор искренне благодарен своим учителям - академику АН УССР Б.Г. Гнеденко, члену-корреспонденту АН СССР Л.Н. Большеву, проф. В.В. Налимову.

Содержание учебника в своих основных чертах соответствует коллективному мнению отечественных специалистов. В 1990 гг. была создана Всесоюзная статистическая ассоциация (ВСА), состоящая из четырех секций. Руководитель секции статистических методов А.И. Орлов был избран вице-президентом ВСА. В XXI в. развитие прикладной статистики продолжается в рамках Российской ассоциации статистических методов и Российской академии статистических методов. Автор искренне благодарен своим многочисленным коллегам, с которыми посчастливилось вместе работать в рамках наших профессиональных объединений.

По ряду причин исторического характера основное место публикаций научных работ по статистическим методам в нашей стране - раздел "Математические методы исследования" журнала "Заводская лаборатория. Диагностика материалов", в котором напечатано более 90 научных статей автора, большинство из которых нашло отражение в настоящем учебнике. Многие работы опубликованы в Политематическом сетевом электронном научном журнале Кубанского государственного аграрного университета (Научном журнале КубГАУ), а также в журналах "Контроллинг" и "Инновации в менеджменте".

Хотелось бы выразить признательность всему коллективу кафедры "Экономика и организация производства" и в целом факультета "Инженерный бизнес и менеджмент" Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, декану и членам Ученого совета, поддержавшим инициативу о введении статистических методов в учебный процесс. Автор искренне признателен заведующему кафедрой "Экономика и организация производства" проф. С.Г. Фалько за постоянную поддержку проектов по разработке и внедрению эконометрических и статистических курсов, декану проф. И.Н. Омельченко за помощь в издании книг и совместные научные исследования.

Автор благодарен своим многочисленным коллегам, слушателям и студентам, прежде всего различных образовательных структур Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, Московского физико-технического института, Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова и Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (программа "Топ-Менеджер"), за полезные обсуждения.

С текущей научной информацией по статистическим методам анализа данных можно познакомиться на сайте "Высокие статистические технологии" http://orlovs.pp.ru и его форуме. Большой объем информации по рассматриваемым в учебнике вопросам содержит выходящий с 2000 г. электронный еженедельник "Эконометрика" (электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э. Баумана (http://subscribe.ru/catalog/science.humanity.econometrika). Автор искренне благодарен своему сыну А.А. Орлову, разработчику и администратору сайта, редактору еженедельника за многолетний энтузиазм.

Условия для написания книги создала моя любимая жена Л.А. Орлова. Спасибо!

Включенный в учебник материал дает представление о теории и практике статистических методов анализа данных, соответствующее общепринятому в мире. Изложение доведено до современного уровня научных исследований в этой области. Конечно, возможны различные точки зрения по тем или иным частным вопросам. Автор будет благодарен читателям, если они сообщат свои вопросы и замечания по адресу издательства или непосредственно автору по электронной почте Е-mail: prof-orlov@mail.ru.

*   *   *   *   *   *   *

Теория принятия решений : учебник / А. И. Орлов. - Москва : Ай Пи Ар Медиа, 2022. - 826 c. - ISBN 978-5-4497-1467-1. - Текст : электронный // IPR SMART : [сайт]. - URL: https://www.iprbookshop.ru/117047.html

Теория принятия решений. Учебник

А.И. Орлов, 2022

Теория принятия решений : учебник / А.И.Орлов.- 2022.

В учебнике представлена структура современной теории принятия решений. Рассмотрены технология и процедуры разработки и принятия управленческих решений, описаны вероятностно-статистические, интервальные, нечеткие, а также связанные со шкалами измерения неопределенности в теории принятия решений. Приведены методы принятия решений, в том числе оптимизационные, вероятностно-статистические, экспертные. Отдельно рассмотрено моделирование как метод теории принятия решений и проведен анализ ряда конкретных моделей. Обсуждаются методы принятия решений как традиционные, так и современные, даются примеры их применения для решения практических задач.

Подготовлено с учетом требований Федерального государственного образовательного стандарта высшего образования.

Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов повышения квалификации, структур второго образования и программ МВА ("Мастер делового администрирования"), менеджеров, экономистов, инженеров.

Орлов А.И., 2021

Оглавление

Предисловие

1. Технологии и процедуры разработки и принятия управленческих решений - 1

1.1. Введение в теорию принятия решений - 1

1.1.1. Пример задачи принятия решения - 1

1.1.2. Голосование - один из методов экспертных оценок - 4

1.1.3. Основные понятия теории принятия решений - 6

1.1.4. Современный этап развития теории принятия решений. - 14

Литература - 19

Контрольные вопросы - 19

Темы докладов и рефератов - 20

1.2. Принятие решений - работа менеджера - 22

1.2.1. Основные функции управления по Анри Файолю - 22

1.2.2. Роль прогнозирования при принятии решений - 23

1.2.3. Принятие решений при планировании - 31

1.2.4. Управление людьми и принятие решений - 35

1.2.5. Принятие решений при контроле - 43

Литература - 46

Контрольные вопросы - 47

Темы докладов и рефератов - 47

1.3. Последствия принятия решений для научно-технического и экономического развития - 49

1.3.1. Ретроспективный анализ развития фундаментальных и прикладных исследований по ядерной физике - 49

1.3.2. О развитии науки и техники во второй половине ХХ века - 54

1.3.3. О некоторых направлениях фундаментальной и прикладной науки - 60

1.3.4. Развитие математических методов исследования и информационных технологий - 68

Литература - 78

Контрольные вопросы - 81

Темы докладов и рефератов - 82

1.4. Принятие решений в стратегическом менеджменте - 83

1.4.1. Пирамида планирования в стратегическом менеджменте: миссия фирмы, стратегические цели, задачи и конкретные задания - 83

1.4.2. Проблема горизонта планирования в стратегическом менеджменте - 90

1.4.3. Некоторые методы принятия решений в стратегическом менеджменте - 96

Литература - 103

Контрольные вопросы - 103

Темы докладов и рефератов - 104

1.5. Принятие решений при управлении инновационными и инвестиционными проектами - 105

1.5.1. Подготовка и проведение нововведений - часть работы менеджера - 105

1.5.2. Инструменты инновационного менеджмента - 113

1.5.3. Инвестиционный менеджмент - 121

1.5.4. Дисконт-функция - 127

1.5.5. Характеристики финансовых потоков - 130

1.5.6. Оценки погрешностей характеристик финансовых потоков инвестиционных проектов и проблема горизонта планирования - 151

1.5.7. Практические вопросы реализации инновационных и инвестиционных проектов - 157

Литература - 160

Контрольные вопросы - 161

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ - 162

1.6. Принятие решений на основе информационных систем и контроллинга - 164

1.6.1. Роль информации при принятии решений в стратегическом менеджменте - 164

1.6.2. Сущность контроллинга - 167

1.6.3. Реинжиниринг бизнеса - 174

1.6.4. Информационные системы управления предприятием (ИСУП) - 176

1.6.5. Задачи ИСУП - 181

1.6.6. Место ИСУП в системе контроллинга - 184

1.6.7. Перспективы совместного развития ИСУП и контроллинга - 188

Литература - 195

Контрольные вопросы - 197

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ - 197

2. Описание неопределенностей в теории принятия решений - 199

Литература

2.1. Шкалы измерения и инвариантные алгоритмы - 201

2.1.1. Основные шкалы измерения - 201

2.1.2. Инвариантные алгоритмы и средние величины - 210

2.1.3. Средние величины в порядковой шкале - 215

2.1.4. Средние по Колмогорову - 217

Литература - 219

Контрольные вопросы - 220

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ - 220

2.2. Вероятностно-статистические методы описания неопределенностей в теории принятия решений - 222

2.2.1. Теория вероятностей и математическая статистика в принятии решений - 222

2.2.2. Основы теории вероятностей - 233

2.2.3. Суть вероятностно-статистических методов принятия решений - 266

2.2.4. Случайные величины и их распределения - 269

2.2.5. Описание данных, оценивание и проверка гипотез - 303

2.2.6. Современное состояние прикладной статистики (типовые практические задачи и методы их решения) - 337

Литература - 364

Контрольные вопросы и задачи - 366

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ - 367

2.3. Статистика интервальных данных - 369

2.3.1. О развитии статистики интервальных данных - 369

2.3.2. Основные идеи асимптотической математической статистики интервальных данных - 375

2.3.3. Интервальные данные в задачах оценивания характеристик распределения - 381

2.3.4. Интервальные данные в задачах оценивания параметров (на примере гамма-распределения) - 392

2.3.5. Сравнение методов оценивания параметров - 407

2.3.6. Интервальные данные в задачах проверки гипотез - 417

2.3.7. Асимптотический линейный регрессионный анализ для интервальных данных - 421

2.3.8. Интервальный дискриминантный анализ - 447

2.3.9. Интервальный кластер-анализ - 450

2.3.10. Место статистики интервальных данных (СИД) среди методов описания неопределенностей - 453

Литература - 457

Контрольные вопросы и задачи - 460

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ - 461

2.4. Описание неопределенностей с помощью теории нечеткости - 462

2.4.1. Нечеткие множества - 462

2.4.2. Пример описания неопределенности с помощью нечеткого множества - 467

2.4.3. О разработке методики ценообразования на основе теории нечетких множеств - 474

2.4.4. О статистике нечетких множеств - 477

2.4.5. Нечеткие множества как проекции случайных множеств - 478

2.4.6. Пересечения и произведения нечетких и случайных множеств - 483

2.4.7. Сведение последовательности операций над нечеткими множествами к последовательности операций над случайными множествами - 485

Литература - 491

Контрольные вопросы и задачи - 492

Темы докладов, рефератов, исследовательских работ - 493

3. Методы принятия решений - 494

3.1. Простые методы принятия решений - 494

3.1.1. Оперативные приемы принятия решений - 494

3.1.2. Пример подготовки решения на основе - 504

макроэкономических данных - 504

3.1.3. Декомпозиция задач принятия решения - 523

Литература - 534

Контрольные вопросы - 535

Темы докладов и рефератов - 535

3.2. Задачи оптимизации при принятии решений - 537

3.2.1. Линейное программирование - 537

3.2.2. Целочисленное программирование - 556

3.2.3. Теория графов и оптимизация - 559

Литература - 569

Задачи по методам принятия решений - 569

Темы докладов и рефератов - 572

3.3. Вероятностно-статистические методы принятия решений - 574

3.3.1. Эконометрические методы принятия решений в контроллинге - 574

3.3.2. Принятие решений в условиях риска - 612

3.3.3. Об одном подходе к оценке рисков для малых предприятий (на примере выполнения инновационных проектов в вузах) - 650

3.3.4. Принятие решений в условиях рисков инфляции - 670

Литература - 685

Контрольные вопросы - 690

Темы докладов и рефератов - 690

3.4. Экспертные методы принятия решений - 692

3.4.1. Основные идеи методов экспертных оценок - 692

3.4.2. Математические методы анализа экспертных оценок - 715

3.4.3. Экологические экспертизы - 739

Литература - 762

Контрольные вопросы и задачи - 763

Темы докладов и рефератов - 766

4. Моделирование в теории принятия решений - 767

4.1. Основы моделирования - 767

4.1.1. Основные понятия общей теории моделирования - 767

4.1.2. Пример процесса подготовки решений на основе демографических моделей - 782

4.1.3. Математическое моделирование при принятии решений - 803

4.1.4. О методологии моделирования - 816

Литература - 834

Контрольные вопросы - 838

Темы докладов и рефератов - 838

4.2. Макроэкономические модели в теории принятия решений - 840

4.2.1. Примеры типовых макроэкономических моделей - 840

4.2.2. Модели экономики отдельных стран и мирового хозяйства - 851

4.2.3. Моделирование процессов налогообложения - 857

4.2.4. Моделированию процессов налогообложения в России - 860

Литература

Контрольные вопросы - 872

Темы докладов и рефератов - 872

4.3. Микроэкономические модели в теории принятия решений - 874

4.3.1. Модель функционирования промышленного предприятия - 874

4.3.2. Принятие решений в малом бизнесе на основе экономико-математического моделирования - 876

4.3.3. Принятие решений в задачах логистики - 891

Литература - 933

Контрольные вопросы и задачи - 935

Темы докладов и рефератов - 936

4.4. Принятие решений на основе моделей обеспечения качества - 937

4.4.1. Основы принятия решений о качестве продукции - 937

4.4.2. Основы теории статистического контроля - 946

4.4.3. Некоторые практические вопросы принятия решений при статистическом контроле качества продукции и услуг - 962

4.4.4. Всегда ли нужен контроль качества продукции? - 969

4.4.5. Принятие решений, качество и сертификация - 983

Литература - 997

Контрольные вопросы - 999

Темы докладов и рефератов - 1000

4.5. Моделирование и оценка результатов взаимовлияний факторов - 1001

4.5.1. Основные идеи метода компьютерного моделирования ЖОК - 1001

4.5.2. Пример применения эконометрического метода ЖОК для изучения факторов, влияющих на налогооблагаемую базу подоходного налога с физических лиц - 1006

4.5.3. Компьютерная система ЖОК поддержки анализа и управления в сложных ситуациях - 1039

4.5.4. Балансовые соотношения в системе ЖОК - 1050

Литература - 1066

Контрольные вопросы - 1068

Темы докладов и рефератов - 1069

Приложение. Об авторе этой книги

Предисловие

Решения принимают все - инженеры, менеджеры, экономисты, домохозяйки и космонавты. Принятие решений - основа любого управления. Поэтому знакомство с современной теорией принятия решений необходимо всем, связанным с системами управления. А управляет каждый из нас - хотя бы самим собой.

Учебник состоит из четырех частей. Первая из них посвящена теоретическим основам и практическим примерам применения технологии и процедур разработки и принятия управленческих решений. На примере типовой задачи принятия решения о запуске в серию того или иного типа автомобиля показаны проблемы, возникающие при принятии решений. Рассмотрены четыре аналитических критерия принятия решений, а пятым - голосование как один из методов экспертных оценок. Вводятся основные понятия теории принятия решений: лица, принимающие решения (ЛПР), порядок подготовки решения (регламент), цели и ресурсы, риски и неопределенности, критерии оценки решения. Обсуждаются реальные процедуры принятия решений и их математико-компьютерная поддержка.

Во второй главе первой части прослежена роль принятия решений в работе менеджера - при прогнозировании, планировании, управлении командой, координации и контроле.

Рассмотрены последствия принятия решений для научно-технического и экономического развития. В третьей главе дан ретроспективный анализ развития фундаментальных и прикладных исследований по ядерной физике, проанализировано развитие науки и техники во второй половине ХХ века, прежде всего математических методов исследования и информационных технологий, рассмотрено взаимодействие фундаментальной и прикладной науки.

В четвертой главе более подробно рассмотрены вопросы принятия решений при стратегическом управлении. Основное внимание сосредоточено вокруг пирамиды планирования (миссия фирмы, стратегические цели, задачи и конкретные задания) и проблемы влияния горизонта планирования на принимаемые решения. Здесь же разобраны некоторые методы принятия решений в стратегическом менеджменте.

Пятая глава первой части учебника посвящена подготовке и принятию решений при управлении инновационными и инвестиционными проектами. Рассмотрены инструменты инновационного и инвестиционного менеджмента, в частности, дисконт-функция и характеристики финансовых потоков. Обсуждается принципиально важная проблема оценки погрешностей характеристик финансовых потоков в связи с проблемой горизонта планирования.

Заканчивается первая часть анализом современных проблем принятия решений на основе информационных систем управления предприятием и контроллинга.

В дальнейших частях учебника рассматривается научный инструментарий современной теории принятия решений. Для них первая часть является обширным введением, показывающим практическую пользу этого инструментария.

Вторая часть учебника отведена способам описания неопределенностей в теории принятия решений. Первая глава касается теории измерений. Вводятся основные шкалы (наименований, порядковая, интервалов, отношений, разностей, абсолютная). Основное требования к методам обработки данных состоит в инвариантности выводов относительно допустимых преобразований шкал. Указано, какими средними величинами в каких шкалах можно пользоваться.

Подробно рассмотрены вероятностно-статистические методы описания неопределенностей в теории принятия решений. Разобраны основы теории вероятностей, включая описание случайных величин и их распределений, и суть вероятностно-статистических методов принятия решений. Обсуждается современное состояние прикладной статистики, типовые практические задачи и методы их решения, включая задачи описания данных, оценивания и проверка гипотез.

Третья глава второй части посвящена новому перспективному направлению - статистике интервальных данных. Вслед за основными идеями асимптотической математической статистики интервальных данных рассматриваются задачи оценивания характеристик и параметров распределений, проверки гипотез. Отметим, что методы оценивания параметров имеют другие свойства, чем в классическом случае. Развит асимптотический линейный регрессионный анализ для интервальных данных, интервальный дискриминантный анализ, интервальный кластер-анализ. Очерчено место статистики интервальных данных среди методов описания неопределенностей.

В заключительной четвертой главе описание неопределенностей проводится с помощью теории нечеткости. Рассмотрены практические примеры , в частности, методика ценообразования на основе теории нечетких множеств. Рассказано о статистике нечетких множеств. Нечеткие множества представлены как проекции случайных множеств, и продемонстрирована возможность сведения последовательности операций над нечеткими множествами к последовательности операций над случайными множествами.

Третья часть посвящена методам принятия решений. Сначала речь идет о простых и оперативных приемах принятия решений (включая декомпозицию задач принятия решений), не требующих применения развитых экономико-математических методов и моделей. Рассмотрен пример подготовки решения непосредственно на основе макроэкономических данных

Основное содержание второй главы - задачи оптимизации. В линейном программировании последовательно рассматриваются упрощенная производственная задача (с графическим решением) и двойственная к ней, задачи о диете, планировании номенклатуры и объемов выпуска, транспортная задача. Дается первоначальное представление о линейном программировании как научно-практической дисциплине. Рассмотрены методы решения задач линейного программирования: простой перебор, направленный перебор, симплекс-метод.

К целочисленному программированию относятся задача о выборе оборудования и задача о ранце. К ним примыкает тематика бинарных отношений и дискретной оптимизации в экспертных оценках - одном из инструментов принятия решений. Обсуждаются подходы к решению задач целочисленного программирования - метод приближения непрерывными задачами и методы направленного перебора.

Заключительный раздел второй главы - оптимизация на графах. Рассмотрены задачи коммивояжера, о кратчайшем пути, о максимальном потоке. Сформулирована задача линейного программирования при максимизации потока.

Третья глава посвящена некоторым из большого числа вероятностно-статистических методов принятия решений. Сначала рассматриваются эконометрические методы принятия решений в бурно растущей в настоящее время области менеджмента - контроллинге. Под эконометрикой в соответствии с общепринятым определением понимается наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. Рассмотрены вероятностно-статистические проблемы принятия решений в условиях риска, подробно разобран практически полезный подход к оценке рисков для малых предприятий (на примере выполнения инновационных проектов в вузах). Завершается глава обсуждением вопросов принятия решений в условиях рисков инфляции

Экспертные методы принятия решений - предмет четвертой главы третьей части. Вслед за анализом примеров и основных идей экспертных методов обсуждаются математические методы анализа экспертных оценок. Методы средних баллов рассмотрены на примере сравнения восьми инвестиционных проектов. Проведено сравнение ранжировок полученных методом средних арифметических рангов и методом медиан рангов. Затем разобран способ согласования кластеризованных ранжировок. Один из часто используемых видов ответов экспертов - бинарные отношения. Дано их представление в виде матриц из 0 и 1 и введено расстояние Кемени между бинарными отношениями. Дискретная оптимизация применяется для получения результирующего мнения комиссии экспертов - медианы Кемени. На примере Федерального Закона "Об экологической экспертизе" рассмотрены практические проблемы применения экспертных оценок.

Заключительная четвертая часть посвящена применению метода моделирования в теории принятия решений и рассмотрению ряда конкретных семейств моделей. В первой главе рассмотрены основные понятия общей теории моделирования, в том числе математического, и методология моделирования, а также пример процесса подготовки решений на основе демографических моделей. Вторая глава посвящена типовым макроэкономическим моделям в теории принятия решений, в том числе моделям экономики отдельных стран и мирового хозяйства в целом, моделированию процессов налогообложения в России и других странах.

В третьей главе рассмотрено применение микроэкономических моделей в теории принятия решений. Обсуждаются модель функционирования промышленного предприятия, проблемы принятия решений в малом бизнесе на основе экономико-математического моделирования, принятие решений в задачах логистики (управления запасами).

Четвертая глава посвящена принятию решений на основе моделей обеспечения качества. Рассмотрены основы теории статистического контроля и практические вопросы принятия решений при статистическом контроле качества продукции и услуг. Показано, что выходной контроль качества продукции нужен не всегда. Обсуждаются удачные и неудачные примеры принятия решений в области качества и сертификации.

В заключительной пятой главе обсуждается компьютерная система ЖОК поддержки анализа и управления в сложных ситуациях и опыт ее использования. Рассмотрены основные идеи эконометрического метода компьютерного моделирования ЖОК, пример применения метода ЖОК для изучения факторов, влияющих на налогооблагаемую базу подоходного налога с физических лиц, возможность использования балансовых соотношений в системе ЖОК

Для написания этой книги у автора была два стимула. Во-первых, сделать доступным широкой массе читателей почти полувековой опыт работ междисциплинарного научного коллектива, действующего вокруг семинара "Экспертные оценки и анализ данных". Семинар был организован в 1973 г. и работал сначала в МГУ им. М.В. Ломоносова, а затем в Институте проблем управления Российской академии наук. Некоторое время автор руководил семинаром (вместе с коллегами). Именно в рамках этого междисциплинарного коллектива создана отечественная научная школа в области современной теории принятия решений.

Во-вторых, подготовить учебник по теории принятия решений для обеспечения различных видов образовательных услуг в рамках дневного и второго (дополнительного, вечернего) образования бакалавров, магистров, аспирантов, бизнес-школ (МВА), структур повышения квалификации, для самообразования. Учебник полезен менеджерам, экономистам, инженерам, представителям других специальностей, заинтересованным в получении современных знаний по теории принятия решений. Он интересен преподавателям и научным работникам в указанных областях, а также может быть использован для преподавания методов принятия решений в структурах среднего образования.

Итак, учебник опирается на научные разработки последних лет и практику преподавания в России и во Франции, с учетом достижений специалистов других стран.

Включенные в учебник материалы прошли многолетнюю и всестороннюю проверку. Кроме МГТУ им. Н.Э.Баумана, они использовались при преподавании во многих других отечественных и зарубежных образовательных структурах. О некоторых из них можно получить представление из справки "Об авторе" в конце книги.

Учебник может быть использовано различными категориями читателей. Студенты дневных отделений управленческих и экономических специальностей найдут в нем весь необходимый материал для изучения различных вариантов курсов типа "Теория принятия решений", "Управленческие решения", "Экономико-математическое моделирование" и др. Особенно хочется порекомендовать учебник тем, кто получает наиболее ценимое в настоящее время образование - на экономических факультетах в технических вузах. Слушатели вечерних отделений, в том числе обучающиеся в системах второго образования по экономике и менеджменту, смогут изучить основы теории принятия решений и познакомиться с вопросами ее практического использования. Менеджерам, экономистам и инженерам, изучающим теорию принятия решений самостоятельно или в Институтах повышения квалификации, учебник позволит познакомиться с ее ключевыми идеями и выйти на современный уровень. Специалистам по теории принятия решений, экспертным оценкам, теории вероятностей и математической статистике эта книга также может быть интересна и полезна. В ней описан современный взгляд на рассматриваемую тематику, ее основные подходы и результаты, открывающие большой простор для дальнейших математических исследований.

В отличие от учебной литературы по математическим дисциплинам, в настоящей книге практически полностью отсутствуют доказательства. Однако в нескольких случаях мы сочли целесообразным их привести. При первом чтении доказательства теорем можно пропустить.

О роли литературных ссылок в учебнике необходимо сказать достаточно подробно. Прежде всего, книга представляет собой замкнутый текст, не требующий для своего понимания ничего, кроме знания стандартных учебных курсов по высшей математике и основам экономической теории. Зачем же нужны ссылки? Доказательства всех приведенных в учебнике теорем приведены в ранее опубликованных статьях и монографиях. Дотошный читатель, в частности, при подготовке рефератов, дипломных и диссертационных работ и при желании глубже проникнуть в материал учебника, может обратиться к приведенным в каждой главе спискам цитированной литературы. Далее, каждая из глав учебника - это только введение в большую область теории принятия решений, и вполне естественным является желание выйти за пределы введения. Приведенные литературные списки могут этому помочь. При этом надо помнить, что за многие десятилетия накопились большие книжные богатства, и их надо активно использовать.

Включенные в учебник материалы оказались полезными не только студентам дневных и вечерних факультетов и слушателям системы второго высшего образования, но и тем, кто обучается по программам переподготовки, "Мастер (магистр) делового администрирования" (МВА) и иным, в том числе международным.

Первое издание настоящего учебника вышло в августе 2006 г. в издательстве "Экзамен" и оказалось весьма востребованным. По данным Академии Гугл на 09.08.2021, эта книга была процитирована более 1400 раз (https://scholar.google.ru/citations) в научных и учебных публикациях. Это свидетельствует о востребованности учебника, об успешности нашего издательского проекта.

Важное место в теории принятия решений занимают прикладная статистика и эконометрика, опирающиеся на вероятностно-статистические модели. В 2002, 2003 и 2004 гг. издательством "Экзамен" был выпущен наш учебник "Эконометрика" (три издания), а в 2006 г. - первое издание учебника "Прикладная статистика" А.И. Орлова. Эти книги, а также указанные в заключительном разделе " Об авторе этой книги", могут оказаться полезными читателям настоящего учебника.

Автор благодарен своим многочисленным коллегам, слушателям и студентам различных образовательных структур Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, Московского физико-технического института, Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (программа "Топ Менеджер"), Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова, других вузов и организаций за полезные обсуждения. Хотелось бы выразить признательность всему коллективу кафедры "Экономика и организация производства" и в целом факультета "Инженерный бизнес и менеджмент" Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана, прежде всего заведующему кафедрой "Экономика и организация производства" проф. С.Г. Фалько за постоянную поддержку проектов по разработке и внедрению в учебный процесс современных методов теории принятия решений, эконометрики и прикладной статистики, декану проф. И.Н. Омельченко за совместные научные исследования.

С текущей научной информацией по теории принятия решений можно познакомиться на нашем сайте "Высокие статистические технологии" http://orlovs.pp.ru и его форуме https://forum.orlovs.pp.ru. Большой объем информации по рассматриваемым в учебнике вопросам содержит выходящий с 2000 г. электронный еженедельник "Эконометрика" (http://subscribe.ru/catalog/science.humanity.econometrika) - электронная газета кафедры "Экономика и организация производства" научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э. Баумана.. Автор искренне благодарен своему сыну А.А.Орлову, разработчику и администратору сайта, главному редактору еженедельника за многолетний энтузиазм.

Условия для написания книги создала моя любимая жена Л.А. Орлова. Спасибо!

В учебнике изложено представление о теории принятия решений, соответствующее общепринятому в мире. Изложение доведено до современного уровня научных исследований в этой области. Конечно, возможны различные точки зрения по тем или иным частным вопросам. Автор будет благодарен читателям, если они зададут вопросы, сообщат свои замечания и предложения по адресу издательства или непосредственно автору по электронной почте Е-mail: prof-orlov@mail.ru либо на форуме сайта "Высокие статистические технологии" http://forum.orlovs.pp.ru .

*   *   *   *   *   *   *

На сайте "Высокие статистические технологии", расположенном по адресу http://orlovs.pp.ru, представлены:

На сайте есть форум, в котором вы можете задать вопросы профессору А.И.Орлову и получить на них ответ.

*   *   *   *   *   *   *

Удачи вам и счастья!
В избранное