Статистический анализ

В рыночных условиях стоимость имущества зависит от влияния различных факторов, тенденций и изменений в экономике и жизни общества в целом. Из всех существующих методов оценки недвижимости оптимальным в этом случае является метод сравнения, который состоит в сопоставлении цен недавних продаж аналогичных объектов недвижимости на эффективно функционирующем свободном рынке. Традиционная концепция оценки недвижимости в данной статье расширяется и уточняется с помощью систем, основанных на интеллектуальных средствах обработки информации. Предлагаемый подход к оценке объектов недвижимости позволяет расширить круг решаемых оценочных задач. В этом случае в математической модели учитывается субъективность, и тем самым повышается точность расчётов и снижаются затраты на их корректировку с течением времени. Программная реализация описанного расширения классической схемы оценки недвижимости представляет собой интеграцию известных программных средств.

В государственных образовательных учреждениях среднего профессионального образования всё активнее внедряются информационные технологии (IT) обучения для медицинских специальностей, реализуемые с помощью персональных ЭВМ. Однако на практике большей частью в лечебно-профилактических учреждениях ЭВМ, как основной элемент IT, используется не более чем усовершенствованная пишущая машинка. И это несмотря на то что с помощью IT можно реализовать широчайшие возможности и для совершенствования процессов диагностики и лечения, и для обработки результатов наблюдений. В 60—70-е годы ХХ столетия использование ЭВМ даже для анализа итогов работы, не говоря уже о разработке прогнозов и планирования, было сопряжено с рядом методических и методологических трудностей для рядового пользователя. В настоящее же время проблема эта снята: для людей далеких от тонкостей технологий программирования создано много готовых для использования программ. В частности наиболее популярными статистическими софтами на рынке IT сегодня являются американские программы SPSS (Statistical Package for Social Science – Статистический пакет для социальных наук) и STATISTICA.

Статья посвящена применению имитационных моделей в процессе управления предприятием. В качестве примера рассматривается использование модели производственного процесса в контуре управления ОАО «Саратовские обои». Для построения модели использовалась система имитационного моделирования GPSS World. Подготовка исходных данных для работы модели осуществлялась с помощью пакета статистического анализа STATISTICA. В свою очередь, данные для анализа предоставлялись корпоративной информационной системой «Галактика». В статье рассмотрены такие аспекты, как выбор инструментальных средств, постановка задачи построения имитационной модели, а также анализ результатов моделирования, проведенный с использованием пакета STATISTIСA. Представлены структурная схема производственного процесса, блок схема имитационной модели, а также графики результатов моделирования. Также приведена концепция применения метода статистических испытаний (метода Монте Карло) средствами GPSS World, включающая создание специального командного файла, обеспечивающего цикл расчётов с инициацией генераторов случайных чисел и запись результатов в текстовый файл с последующей обработкой результатов пакетами статистического анализа (STATISTICA, Excel).

Данная статья посвящена анализу слияний и поглощений в России. С использованием методов статистического и эконометрического анализа проводится оценка влияния макроэкономических и отраслевых факторов на интенсивность процессов слияний и поглощений в разрезе отраслей российской промышленности. В результате выявлена взаимосвязь активности процесса перераспределения прав корпоративного контроля с такими характеристиками отраслей, как вовлеченность во внешнюю торговлю, относительный размер отрасли, начальная концентрация производства.

Перевод 4-го издания популярного учебника по теории вероятностей и ее приложениям, написанного известными американскими математиками из Станфордского университета. Четвертое издание дополнено двумя новыми главами, посвященными финансовой математике. Для студентов, преподавателей, исследователей и практиков в экономике, психологии, социологии, медицине и в других областях, где используются статистические методы и теория вероятностей.

R – это мощный язык для статистических вычислений и графики, который может справиться поистине с любой задачей в области обработки данных. Он работает во всех важных операционных системах и поддерживает тысячи специализированных модулей и утилит. Все это делает R замечательным средством для извлечения полезной информации из гор сырых данных. «R в действии» – это руководство по обучению этому языку с особым вниманием к практическим задачам. В данной книге представлены полезные примеры статистической обработки данных и описаны изящные методы работы с запутанными и неполными данными, а также с данными, распределение которых отлично от нормального и с которыми трудно справиться обычными методами. Статистический анализ – это только одна сторона дела. Вы также овладеете обширными графическими возможностями для визуального исследования и представления данных.

В книгу вошли основные сведения по MS Excel и классическим методам непараметрической статистики, применяемым к независимым выборкам, парным наблюдениям и таблицам сопряженности, реализующие эти методы программы VBA и технологии решения типовых задач в MS Excel. Данные технологии представлены, как пошаговыми решениями (без применения макросов), так и автоматическими, когда задача решается одним макросом, возвращающим значение статистики, критерий принятия основной гипотезы и вывод о том, какую гипотезу следует принять. Книга ориентирована на студентов вузов, изучающих статистические методы, но будет полезна и более широкому кругу пользователей MS Excel.

Основы теории вероятностей и математической статистики излагаются в форме примеров и задач с решениями. Книга также знакомит читателя с прикладными статистическими методами. Для понимания материала достаточно знания начал математического анализа. Включено большое количество рисунков, контрольных вопросов и числовых примеров. Для студентов, изучающих математическую статистику, исследователей и практиков (экономистов, социологов, биологов), применяющих статистические методы.

В учебном пособии представлены методы линейного программирования и математической статистики, позволяющие предпринимателю принять оптимальное или близкое к оптимальному решение в условиях рыночной экономики. Описана методика построения математических моделей, графическое и численное решение задач оптимизации в среде MS Excel. Рассмотрено применение статистических критериев, позволяющее принимать решение на основе строгих методов, отсеивающих случайные причины. Предложены алгоритмы компьютерной обработки статистических критериев. Отдельная глава посвящена задачам и упражнениям, наиболее трудные из которых приводятся с решениями. Для студентов и преподавателей высших учебных заведений.

Монография посвящена построению и исследованию математических моделей иммунологических и эпидемиологических процессов при инфекционных заболеваниях. Рассмотрены явления обучения, адаптации и старения иммунной системы, формирования иммунодефицитов, их зависимости от инфекционной нагрузки и других факторов внешней среды. Описан метод оценки качества работы иммунитета. Рассматриваются связи эпидемиологических и демографических процессов. Модели построены на основе современных знаний о патогенезе и эпидемиологии таких заболеваний, как грипп, пневмония, туберкулез. Для специалистов в области прикладной математики, иммунологии и эпидемиологии, а также для студентов и аспирантов соответствующих специальностей.

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.

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.