Книги автора: Александр Иванович Орлов

Рассмотрены вероятностно-статистические основы современных статистических методов и основные понятия. Особое внимание уделено непараметрическим подходам, статистике нечисловых данных и другим перспективным элементам высоких статистических технологий. Справочник составлен в соответствии с рекомендациями Российской ассоциации статистических методов. Соответствует ФГОС ВО 3 и .Для студентов и преподавателей вузов, слушателей структур послевузовской подготовки и повышения квалификации, инженеров, менеджеров, экономистов, специалистов различных отраслей народного хозяйства, научных работников, аспирантов.

Представлены теория и практика разработки управленческих решений на основе организационно-экономического моделирования. Рассмотрены основы теории принятия решений, технология и процедуры разработки и принятия управленческих решений. Большое внимание уделено экспертным технологиям. Для студентов и преподавателей вузов, слушателей бизнес-школ, программ МВА, институтов повышения квалификации и структур второго образования, менеджеров, экономистов, инженеров, научных и практических работников, связанных с принятием решений на основе анализа экономических и управленческих данных.

Представлены методы разработки управленческих решений. Рассмотрены основы теории принятия решений, технология и процедуры разработки и принятия управленческих решений. Разобраны оптимизационные и вероятностно-статистические методы принятия решений. Проанализированы методы построения интегральных показателей (рейтингов). Приводятся методы принятия решений, как традиционные, так и недавно разработанные, даются примеры их применения для решения практических задач. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов и преподавателей вузов, научных и практических работников, связанных с принятием решений на основе анализа экономических и управленческих данных.

Рассмотрены вероятностно-статистические основы современных статистических методов и основные понятия. Особое внимание уделено непараметрическим подходам, статистике нечисловых данных и другим перспективным элементам высоких статистических технологий. Справочник составлен в соответствии с рекомендациями Российской ассоциации статистических методов. Соответствует ФГОС ВО 3 и .Для студентов и преподавателей вузов, слушателей структур послевузовской подготовки и повышения квалификации, инженеров, менеджеров, экономистов, специалистов различных отраслей народного хозяйства, научных работников, аспирантов.

Представлены теория и практика разработки управленческих решений на основе организационно-экономического моделирования. Рассмотрены основы теории принятия решений, технология и процедуры разработки и принятия управленческих решений. Большое внимание уделено экспертным технологиям. Для студентов и преподавателей вузов, слушателей бизнес-школ, программ МВА, институтов повышения квалификации и структур второго образования, менеджеров, экономистов, инженеров, научных и практических работников, связанных с принятием решений на основе анализа экономических и управленческих данных.

Представлены методы разработки управленческих решений. Рассмотрены основы теории принятия решений, технология и процедуры разработки и принятия управленческих решений. Разобраны оптимизационные и вероятностно-статистические методы принятия решений. Проанализированы методы построения интегральных показателей (рейтингов). Приводятся методы принятия решений, как традиционные, так и недавно разработанные, даются примеры их применения для решения практических задач. Соответствует ФГОС ВО последнего поколения. Для студентов и преподавателей вузов, научных и практических работников, связанных с принятием решений на основе анализа экономических и управленческих данных.

На современном уровне представлена эконометрика – наука, изучающая конкретные количественные и качественные взаимосвязи экономических объектов и процессов с помощью математических и статистических методов и моделей. В учебник включены основные эконометрические методы: выборочные исследования, метод наименьших квадратов, анализ динамики цен. Большое внимание уделено экспертным технологиям. Подробно разобраны методы анализа экспертных упорядочений. Теория измерений нацелена на выбор адекватных методов расчетов. Проанализированы методы построения интегральных показателей (рейтингов). Дано представление о математических методах анализа экспертных оценок в рамках статистики нечисловых данных. Каждая глава учебника – это введение в большую область эконометрики. Приведенные литературные ссылки помогут выйти на передний край теоретических и прикладных работ, познакомиться с доказательствами теорем, включенных в учебник. Материал учебника соответствует курсам лекций, которые авторы читают в Московском государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана и Российском государственном геологоразведочном университете им. Серго Орджоникидзе. Для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки «Экономика», «Менеджмент», «Инноватика», «Прикладная математика», а также слушателей бизнес-школ, программ МВА, институтов повышения квалификации и структур второго образования, менеджеров, экономистов, инженеров, специалистов по прикладной математике, научных и практических работников, связанных с эконометрическим анализом экономических и управленческих данных.

Систематизированы ключевые процедуры теории и практики экспертных оценок, в том числе связанные с типовыми стадиями экспертного опроса, методами подбора экспертов, разработкой регламентов проведения сбора и анализа экспертных мнений. Рассмотрены основные идеи современной теории измерений, согласования кластеризованных ранжировок, парных сравнений и люсианов, аксиоматического введения расстояний, оптимизационного определения итогового мнения комиссии экспертов, теории нечеткости и других математических и статистических методов анализа экспертных оценок. Содержание учебника соответствует курсам лекций, которые автор читает в МГТУ им. Н.Э. Баумана. Для студентов, преподавателей и исследователей в области прикладной и математической статистики, сбора и анализа экспертных данных, методов оптимизации, математического и организационно-экономического моделирования, а также специалистов в области разработки и применения современных методов экспертных оценок и соответствующего программного обеспечения.

Впервые в систематизированном виде рассмотрена одна из четырех основных областей современной прикладной математической статистики – нечисловая статистика. Проанализированы основные виды нечисловых данных, методология, процедуры и особенности их статистического анализа. Представлены статистические методы в пространствах произвольной природы, статистика нечисловых данных конкретных видов, статистика интервальных данных. Большое внимание уделено практическому применению методов и результатов нечисловой статистики. Материал учебника соответствует курсам лекций, которые автор читает в МГТУ им. Н.Э. Баумана. Для студентов, преподавателей и специалистов, заинтересованных в применении современных статистических методов в технике, экономике, управлении, медицине, социологии и иных областях, для разработчиков таких методов и соответствующего программного обеспечения, а также для исследователей в области прикладной и математической статистики, анализа данных, методов оптимизации, математического и организационно-экономического моделирования.

Изложены современные методы анализа статистических данных. Рассмотрены начала выборочных исследований и основные задачи описания данных, оценивания и проверки гипотез, статистические методы анализа числовых данных, многомерный статистический анализ и статистические методы анализа динамики. Приведены основные понятия теории статистического моделирования на примерах моделей экономики и управления, медицины, социологии, демографии, истории, электротехники. Материал учебника соответствует курсам лекций, которые автор читает в МГТУ им. Н.Э. Баумана. Для студентов и преподавателей вузов, слушателей институтов повышения квалификации, структур второго образования и программ МВА, инженеров различных специальностей, менеджеров, экономистов, социологов, научных и практических работников, чья деятельность связана с анализом данных.