авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||

«Министерство образования Российской Федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Московский государственный областной ...»

-- [ Страница 4 ] --

Рис. 8.3. Биномиальное распределение ( n 10, p 0,5 ) Равномерное распределение. Равномерное распределение (рис. 7.4) ха рактеризуется непрерывной функцией плотности распределения, постоянной внутри отрезка [а, b] и равной нулю вне его. Иначе говоря, все возможные зна чения случайной величины, распределенной по этому закону, лежат в пределах отрезка [а, b] и являются равновероятными:

мирование с использованием удобного и легко осваиваемого операционного окружения.

Имеет средства имитационного моделирования и анализа систем управления.

p(x) F(x) c a b x a b x 0, при x a, при a x b p( x) b a F ( x ) x a, при a x b 0, при x a и x b b a 1, при x b Рис. 7.4. Равномерное распределение b x dx ab ;

M( ) ba a b (b a ) x ab D( ) 1 dx.

ba 2 a Результаты работы генератора случайных чисел "Discrete Uniform" пред ставлены на рис. 8.5.

Рис. 8.5. Гистограмма 1 равномерного распределения на отрезке [1, 20] Гистограмма - графическое приближенное представление плотности распределения слу чайной величины, построенное по выборке конечного объема.

Нормальное распределение (закон Гаусса). Нормальное распределение является самым важным и наиболее часто используемым на практике видом непрерывных распределений. Объясняется его значение тем, что, согласно из вестной из теории вероятностей центральной предельной теореме, при неко торых весьма общих предположениях распределение суммы большого числа случайных величин всегда близко к нормальному распределению.

( x ) 1 p( x) e ;

M( ), D( ).

Параметр определяет координату точки максимума, через которую – проходит ось симметрии кривой нормального распределения, а расстояние от оси симметрии до точки перегиба. С ростом величины кривая нормально го распределения становится более широкой и плоской.

Говорят, что случайная величина имеет стандартное нормальное рас 1 (рис. 8.6). Функция распределения стандартной пределение, если 0 и z x 1e нормальной величины задается функцией Лапласа: F ( x ) dz.

2 - Рис. 8.6. Нормальное распределение ("Normal") 1 ) ( 0, Экспоненциальное распределение. Если вероятность наступления со бытия в малом интервале времени t мала и не зависит от наступления других событий, то интервалы времени между последовательными событиями распре деляются по экспоненциальному закону (рис. 8.7, "Exponential"):

Рис. 8.7. Экспоненциальное распределение ( 1 ) e x, при x p ( x ) ;

, при x M ( ) 1, D ( ) 12.

Экспоненциальному закону подчиняются, в частности, такие явления, как длительность телефонных разговоров, срок службы электронных устройств, время поступления заказов и т.д. Если, к примеру, – случайная величина, со ответствующая времени безотказной работы какого-либо устройства – удовле творяет двум следующим условиям: вероятность того, что устройство, рабо тающее с момента времени t, выйдет из строя в интервале времени (t, t + t), равна t + о ( t), где о ( t) – бесконечно малая величина более высокого по o ( t) 0 ), и события, связанные с выходом устройства из рядка, чем t ( lim t 0 t строя в различные непересекающиеся интервалы времени, независимы, то закон распределения будет экспоненциальным с параметром.

Главная особенность экспоненциального распределения заключается в том, что если продолжительность какого-либо процесса имеет экспоненциаль ное распределение, то время до окончания этого процесса не зависит от того, сколько времени он продолжался.

Распределение Пуассона (закон Пуассона). Дискретная случайная ве личина называется распределенной по закону Пуассона (рис. 8.8, "Poisson") с параметром ( 0), если она принимает значения из множества { 0, 1, 2, … } n с вероятностями p ( n ) e :

n!

Рис. 8.8. Распределение Пуассона ( 5) M ( ), D( ).

Закону Пуассона подчиняются события, вероятность которых при каждом отдельном испытании мала, но число испытаний велико: если мы возьмем се рию из m независимых испытаний по схеме "да – нет", "успех – неудача" и т. п.

с малой вероятностью появления событий в каждом из них, то с ростом m веро ятность того, что мы будем наблюдать появление ожидаемого события n раз, будет определяться этим законом (поэтому распределение Пуассона иногда также называют распределением редких событий).

Рассмотрим, к примеру, ситуацию, связанную с сервисным обслуживани ем бытовой электронной техники, персональных компьютеров и т.п. Предпо ложим, что вероятность поступления в сервисный центр одной заявки на ре монт в интервале времени (t, t + t) равна t + о ( t ), где о ( t ) – бесконечно малая величина более высокого порядка, чем t;

вероятность поступления бо лее чем одной заявки в интервале (t, t + t) равна о ( t );

события, связанные с поступлением заявок в непересекающиеся интервалы времени, независимы. То гда общее число заявок, поступивших в организацию в интервале времени (0,t), будет распределяться по закону Пуассона с параметром t.

Распределение Пуассона тесно связано с экспоненциальным распределе нием: если моменты возникновения событий на некотором интервале времени имеют экспоненциальное распределение, то число событий, приходящихся на каждый такой интервал, будет распределено по закону Пуассона, и наоборот, если возникновение событий имеет пуассоновское распределение с математиче ским ожиданием, равным, то временные интервалы между их появлениями будут иметь экспоненциальное распределение с математическим ожиданием.

В дополнение к сказанному можно также отметить, что распределение Пуассона будет достаточно хорошим приближением биномиального распреде ления при n и p 0, если в качестве взять np.

ГЛОССАРИЙ Абстракция – мысленное отвлечение от ряда несущественных свойств пред метов и отношений между ними с целью выделения основных свойств, раскры вающих их сущность (прием диалектического познания).

Адаптация – способность системы приспосабливаться к изменяющимся ус ловиям окружающей среды и (или) к своим внутренним изменениям.

Активная система – социально-экономическая система, в которой один или несколько управляемых субъектов могут целенаправленно выбирать свое со стояние, руководствуясь личными интересами и предпочтениями.

Анализ – расчленение (мысленное или реальное) объекта познания на элемен ты (прием диалектического познания).

Аналогия – нетождественное сходство (подобие) свойств, соотношений, каче ственных или количественных признаков у различных объектов.

Аналоговая модель – модель, отражающая и воспроизводящая структуру, свойства, взаимосвязи и отношения изучаемой системы управления.

Аналоговое моделирование – метод исследования систем управления, осно ванный на использовании аналоговых моделей.

Верификация – процедура оценки функциональной полноты, точности и дос товерности прогноза.

Вероятность – числовая характеристика степени возможности наступления случайного события при определенных условиях.

Внешняя среда – все то, что системой не является, но с чем система взаимо действует.

Возмущающее воздействие – см. Возмущение.

Возмущение – воздействие на систему, стремящееся нарушить требуемую функциональную связь между входом и выходом системы.

Временной ряд – временная последовательность ретроспективных значений параметра объекта исследования.

Гермейеровские системы – кибернетические системы, в которой нет отноше ний подчиненности и все субъекты которой, помимо своих собственных целей, ориентированы также на достижение одной общей цели – главной (глобальной) цели системы.

Гипотеза – научное предположение о возможных свойствах, структуре, па раметрах, эффективности исследуемого объекта, выдвигаемое для объяснения какого-либо события или факта и требующее проверки на опыте и теоретиче ского обоснования для того, чтобы стать достоверной научной теорией.

Гносеология – см. Теория познания.

Гомеостазис – свойство системы удерживать свои характеристики в допус тимых для ее существования пределах.

Дедукция – логическое умозаключение от общего к частному, от общих суж дений к частным или другим общим выводам (прием диалектического позна ния).

Декомпозиция – метод, основанный на расчленении главной задачи на ряд взаимосвязанных локальных подзадач, решаемых независимо друг от друга, и последующей координации полученных локальных результатов.

Диалектика – теория и метод познания явлений действительности в их раз витии и самодвижении, наука о наиболее общих законах развития природы, общества и мышления.

Динамический ряд – см. Временной ряд.

Дискриминантный анализ – совокупность многомерных статистических ме тодов классификации наблюдений в ситуациях, когда у исследователей имеют ся обучающие выборки.

Дисперсионный анализ – метод статистического анализа, помогающий оце нить влияние качественных факторов на математическое ожидание случайной величины по характеристикам ее рассеяния (дисперсии).

Дисперсия – рассеяние значений случайной величины около ее математиче ского ожидания.

Знание – проверенный практикой результат познания действительности, вер ное ее отражение в мышлении человека.

Идентификация объекта исследования – построение оптимальной в неко тором смысле математической модели объекта исследования по реализациям ее входных и выходных сигналов.

Идентификация систем управления – решение задачи построения матема тических моделей систем управления по данным наблюдений за их поведением (значениям входных и выходных сигналов).

Иерархические системы – кибернетические системы, имеющие иерархиче скую структуру.

Изоморфизм – наличие взаимооднозначного отображения двух совокупно стей, сохраняющего их структурные свойства.

Имитационное моделирование – процесс конструирования модели реальной системы (существующей или способной принять одну из форм существования) и постановка экспериментов на этой модели с целью либо понять поведение системы, либо оценить (в рамках ограничений, накладываемых некоторым кри терием или совокупностью критериев) различные стратегии, обеспечивающие функционирование данной системы.

Индукция – логическое умозаключение от частных, единичных случаев к об щему выводу, от отдельных фактов к обобщениям (прием диалектического по знания).

Исследовательский прием – практическое физическое, математическое или информационное действие по определению (измерению, расчету) значений ха рактеристик объекта исследования, получению его типового представления (описания), оценке его эффективности и связанных с ним затрат, его безопасно сти (риска) и т.д., а также достоверности результатов предыдущих действий.

Канонический анализ – метод статистического анализа, предназначенный для исследования структуры корреляционных связей между двумя совокупностями случайных величин.

Кибернетические системы – модели с управлением, используемые для ана лиза конфликтных ситуаций.

Кластерный анализ – совокупность многомерных статистических методов, предназначенных для формирования относительно отдаленных друг от друга групп однородных объектов по информации о расстояниях или связях между ними.

Ковариационный анализ – метод статистического анализа, применяемый в тех случаях, когда в изучаемом процессе присутствуют одновременно качест венные и количественные факторы.

Конъюнктура рынка – см. Рыночная конъюнктура.

Корреляционный анализ – метод статистического анализа, позволяющий ус тановить наличие или отсутствие связи между изучаемыми явлениями или ве личинами, а также количественно оценить уровень этой связи.

Линейная динамическая система – см. Система динамическая линейная.

Математическое ожидание – среднее значение случайной величины.

Метод главных компонентов – метод статистического анализа, используе мый для определения общих факторов (компонентов), от которых зависит мно жество случайных значений нескольких изучаемых показателей.

Метод научного исследования – способ получения информации о характери стиках объекта исследования и возможном их изменении при изменении усло вий окружающей среды.

Методика исследования – совокупность алгоритмов, специальных правил и приемов получения информации об объекте исследования.

Методология – учение о научном методе познания.

Методы экспертных оценок – методы прогнозирования, предполагающие проведение отдельными экспертами (индивидуальная экспертиза) или груп пами экспертов (коллективная экспертиза) качественного исследования систем управления с целью получения экспертных оценок некоторых их характери стик, не поддающихся непосредственному измерению.

Методы экстраполяции – методы прогнозирования, основанные на предпо ложении о том, что, проанализировав изменение отдельных параметров объекта исследования в прошлом и изучив факторы, обусловливающие эти изменения, можно сделать вывод о путях его развития в будущем.

Мир – совокупность системы и окружающей ее внешней среды.

Модели без управления – модели, описывающие динамические процессы, не содержащие свободных параметров или функций, которые при необходимости можно было бы использовать для достижения каких-либо целей.

Моделирование – исследование объектов познания путем построения и изу чения их моделей (прием диалектического познания).

Моделирование математическое – метод исследования систем управления путем построения и изучения их математических моделей.

Моделирование физическое – метод исследования систем управления пу тем построения и изучения их физических моделей.

Наука – сфера человеческой деятельности, направленной на выработку новых объективных знаний о природе, обществе, мышлении.

Научное исследование – процесс выработки новых научных знаний.

Область гомеостазиса системы – область параметров, внутри которой воз можно существование системы.

Обратная связь – воздействие реакции (результатов функционирования – вы ходных сигналов) системы на процесс, происходящий в системе.

Общая теория систем – научное направление, связанное с разработкой со вокупности философских, методологических, конкретно-научных и приклад ных проблем анализа и синтеза систем произвольной природы любой сложно сти.

Объект познания – объективная действительность как чувственно-предмет ная, материально-вещественная деятельность человека, персонифицирующая силу познания, составляющая основу развития человеческого общества.

Объект управления – система, в которой происходят процессы, подлежащие управлению.

Орган управления – см. Субъект управления.

Период основания прогноза – временной интервал, на базе которого строится прогнозная ретроспекция.

Период упреждения прогноза – интервал времени, на который строится дан ный прогноз.

Планирование – директивное определение перечня и сроков действий, исходя из определенных целей и ресурсов, выделяемых для достижения этих целей, и научно обоснованных нормативов расходования этих ресурсов.

Подсистема – совокупность элементов, объединенных единым процессом функционирования, реализующих при взаимодействии операцию, необходи мую для достижения цели системы в целом.

Подтверждение модели – проверка соответствия выбранной модели иссле дуемой системе.

Познание – обусловленный развитием общественно-исторической практики процесс отражения и воспроизведения действительности в мышлении человека.

Практика – деятельность людей, направленная на преобразование природы и общества;

основной источник познания, его движущая сила, основной потреби тель его результатов и основной критерий истины.

Предмет исследования – совокупность знаний, умений, навыков, отобранных из соответствующих отраслей науки, техники, экономики для непосредственно го изучения (т.е. та сторона объекта исследования, которая подвергается изуче нию).

Предмет прикладного экономического анализа – хозяйственные процессы в хозяйствующих субъектах, социально-экономическая эффективность и конеч ные финансовые результаты их деятельности.

Предмет статистики рынка – массовые явления и процессы рыночной дея тельности, имеющие количественную оценку.

Прогноз – вероятностное суждение о состоянии объекта исследования в опре деленный момент времени в будущем и (или) об альтернативных путях дости жения этого состояния.

Прогноз организационный – прогноз, устанавливающий потребность в ресур сах, необходимых для достижения объектом прогнозирования определенных состояний в заданные сроки.

Прогноз поисковый – прогноз, устанавливающий возможные состояния объ екта прогнозирования в будущем.

Прогноз программный – прогноз, устанавливающий пути и сроки достижения определенных состояний объекта прогнозирования.

Прогноз ex ante – предсказание будущих значений эндогенных переменных изучаемой модели на основе оцененных параметров модели и гипотез о значе ниях экзогенных переменных.

Прогноз ex post – предсказание прошлых значений эндогенных переменных модели на основе ее оцененных параметров и фактических для прошлого пе риода значений экзогенных переменных.

Прогнозирование – 1) научное предсказание о развитии каких-либо явлений (объектов), основанное на изучении специально отобранных для этого данных;

2) процесс формирования прогнозов развития на основе анализа тенденций это го развития.

Прогнозная ретроспекция – изучение истории объекта прогнозирования и прогнозного фона с целью получения их систематизированного описания.

Прогнозный горизонт – максимально возможный период упреждения про гноза с заданными точностью и достоверностью.

Прогнозный диагноз – изучение истории объекта прогнозирования и прогноз ного фона с целью выявления тенденций их развития и выбора (разработки) моделей и методов прогнозирования.

Прогностика – наука о закономерностях разработки прогнозов.

Регрессионный анализ – метод статистического анализа, помогающий по строить, исходя из экспериментальных данных, аппроксимирующую функцию (функцию регрессии), соответствующую исследуемой зависимости.

Регулирование – поддержание постоянства или изменение значений перемен ных системы с целью приближения их к заданным значениям.

Рефлексивное управление – процесс передачи оснований для принятия реше ний одной из сторон другой.

Рыночная конъюнктура – 1) конкретная экономическая ситуация, сложив шаяся на рынке на данный момент или ограниченный отрезок времени;

2) сово купность условий, определяющих эту ситуацию.

Синтез – соединение (мысленное или реальное) отдельных элементов объек та познания в единое целое – систему (прием диалектического познания).

Система – совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом и образующих определенную целостность, единство.

Система автономная – динамическая система с постоянными параметрами, свободная от влияния внешних воздействий.

Система безынерционная – см. Система статическая.

Система временная – система, все или некоторые функции которой зависят от времени.

Система детерминированная – система, все функции которой являются од нозначными.

Система динамическая – система управления, закон изменения состояния которой описывается системой обыкновенных дифференциальных уравнений.

Система динамическая линейная – динамическая система, описываемая ли нейным оператором.

Система дискретная – временная система, все сигналы и состояния всех элементов которой дискретны.


Система закрытая – система, обменивающаяся с внешней средой только энергией.

Система изолированная – система, не имеющая входных и выходных кана лов и не обменивающаяся с внешней средой ни веществом, ни энергией.

Система инерционная – временная система, значения выходной величины которой зависят не только от текущего значения входного воздействия, но и от его "предыстории".

Система непрерывная – временная система, все сигналы и состояния всех элементов которой непрерывны.

Система непрерывно-дискретная – временная система, часть параметров ко торой непрерывны, а часть – дискретны.

Система открытая – система, имеющая входные и выходные каналы и об менивающаяся с внешней средой энергией и веществом.

Система сложная – система, описание которой не сводится к описанию од ного элемента и к описанию и указанию общего числа однотипных элементов.

Система статическая – временная система, значения выходной величины которой в любой момент времени зависят исключительно от текущего значения входного воздействия и состояния, с которого началась ее эволюция.

Система стационарная – временная система, эволюция которой в будущем, начиная с любого заданного момента времени, одинакова с точностью до сдви га на соответствующий промежуток времени.

Система стохастическая – система, часть функций которой – случайные функции.

Система управления – совокупность объекта и субъекта управления, дейст вие которой направлено на поддержание или улучшение работы объекта управ ления.

Система управления замкнутая – система с отрицательной обратной связью (в системах с отрицательной обратной связью реализуется принцип управления по отклонению).

Система управления разомкнутая – система без обратной связи (в системах без обратной связи используется принцип управления по возмущению).

Система управления рефлексивная – система управления, на каждое внеш нее воздействие откликающаяся вполне определенным образом.

Система управления рефлексная – см. Система управления рефлексивная.

Система управления рефлекторная – см. Система управления рефлексив ная.

Система управления с распределенными параметрами – система управле ния, состояние которой определяется функциями нескольких переменных, за висящими не только от времени, но и от пространственных координат.

Система функциональная – временная система, реакция которой однозначно определяется значением входного сигнала.

Система целеустремленная – совокупность элементов, объединенных струк турно и функционально таким образом, чтобы обеспечить при заданных усло виях достижение некоторой цели (множества целей) при ограниченных ресур сах и времени.

Системный анализ – совокупность методологических средств, используемых для комплексного исследования трудно наблюдаемых и трудно понимаемых свойств и отношений в объектах с помощью представления этих объектов в ви де целенаправленных систем и изучения свойств этих систем и взаимоотноше ний между целями систем и средствами их реализации.

Системный подход – направление методологии научного познания и соци альной практики, в основе которого лежит изучение объектов познания с пози ций системного анализа.

Системология – наука о системах.

Случайная величина – числовая величина, значение которой зависит от исхо да случайного события.

Случайное событие – событие, которое при определенных условиях может как произойти, так и не произойти.

Случайный процесс – случайная функция от времени.

Сравнение - рассмотрение одного объекта познания в соотношении с другим с целью установления сходства или различия (прием диалектического познания).

Статистика рынка – раздел социально-экономической статистики, изучаю щий состояние и развитие рынка, его масштаб, состав, основные тенденции и закономерности, зависимость рынка от комплексного воздействия на него фак торов различной природы, с одной стороны, и влияния рынка на экономику и социальную жизнь – с другой стороны.


Структура системы – взаиморасположение и связь элементов системы.

Субъект познания – человек или сообщество людей, все человечество в це лом, творчески относящиеся к объекту познания.

Субъект (орган) управления – система, осуществляющая сбор, накопление, обработку и передачу информации и формирование управляющих сигналов.

Теория познания (гносеология) – один из фундаментальных разделов фило софии, изучающий закономерности и возможности познания, отношения зна ния (ощущений, представлений, понятий) к объективной реальности, иссле дующая ступени и формы процесса познания, условия и критерии его досто верности и истинности.

Технология управления – совокупность методов и процессов, необходимых для достижения цели управления.

Тренд – систематическая компонента, характеризующая основную (долго срочную) тенденцию ряда, и компоненту, отражающую периодические (сезон ные) колебания.

Три основных закона диалектики – 1) закон единства и борьбы противопо ложностей;

2) закон перехода количественных изменений в качественные;

3) закон отрицания отрицания.

Управление – воздействие, вызывающее изменение состояния целеустрем ленной системы, ведущее к достижению ее цели.

Управление по возмущению – устранение или уменьшение вызванного воз мущением отклонения регулируемой величины от требуемого значения путем измерения этого возмущения, его функционального преобразования и выработ ки соответствующего управляющего воздействия.

Управление по отклонению – устранение или уменьшение отклонения регу лируемой величины от заданного значения путем измерения этого отклонения и использования его для выработки управляющего воздействия, возвращающего систему в первоначальное состояние.

Факторный анализ – раздел многомерного статистического анализа. Главная задача факторного анализа заключается в снижении размерности исследуемого многомерного признака.

Философия – форма общественного сознания, мировоззрение, система идей, взглядов на мир и на место в нем человека.

Функция регрессии – аппроксимирующая функция, соответствующая иссле дуемой зависимости.

Цикл операции управления – время от момента получения новой информа ции, имеющей отношение к объекту управления, до момента принятия управ ленческого решения.

Экзогенный – внешнего происхождения.

Эксперимент – исследование объектов познания в контролируемых и управ ляемых условиях (прием диалектического познания).

Эксперт – человек, которого орган, принимающий решение на основе резуль татов экспертизы, или проводящая экспертизу аналитическая группа считают профессионалом достаточно высокого уровня в вопросе, составляющем объект экспертизы, и чьи оценки и суждения по поводу объекта экспертизы учитыва ются при принятии решений.

Экспертная оценка – эвристическая оценка, основанная на интуиции, вооб ражении и опыте эксперта.

Эндогенный – внутреннего происхождения.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 1. Аверьянов А.Н. Системное познавание мира: Методологические проблемы.

– М.: Политиздат, 1985. – 263 с.

2. Асатурян В.И. Теория планирования эксперимента: Учеб. пособие для ву зов. – М.: Радио и связь, 1983. – 248с.

3. Баканов М.И., Шеремет А.Д. Теория экономического анализа: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 1996. – 288 с.

4. Басовский Л.Е. Теория экономического анализа: Учебное пособие. – М.:

ИНФРА-М, 2001. – 222 с.

5. Белов В.Г., Смольков В.Г. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов. – М.: Луч, 2003.

6. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Математико-статистические методы экспертных оценок. – М.: Статистика, 1980. – 186 с.

7. Большой энциклопедический словарь: В 2-х т. / Гл. ред. А. М. Прохоров. – М.: Сов. энциклопедия, 1991. Т. 1. – 863 с.

8. Большой энциклопедический словарь: В 2-х т. / Гл. ред. А. М. Прохоров. – М.: Сов. энциклопедия, 1991. Т. 2. – 768 с.

9. Бронштейн И.Н., Семендяев К.А. Справочник по математике для инженеров и учащихся втузов. – М.: Наука, 1986. – 544 с.

10. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Введение в теорию активных систем. – М.: ИПУ РАН, 1996. – 125 с.

11. Бурков В.Н., Новиков Д.А. Теория активных систем: состояние и перспек тивы. – М.: СИНТЕГ, 1999. – 128 с.

12. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. – М.: Наука, 1978. – 399 с.

13. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. – М.: Наука, 1988.

14. Гермейер Ю.Б. Игры с непротивоположными интересами. М.: Наука, 1976.

– 327 с.

15. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Исследование систем управления: социоло гические, экономические, прогнозные, плановые, экспериментальные ис следования. – г. Железнодорожный Моск. обл.: ООО НПЦ "Крылья", 2000.

– 416 с.

16. Глущенко В.В., Глущенко И.И. Разработка управленческого решения: про гнозирование-планирование, теория проектирования экспериментов. – г.

Железнодорожный Моск. обл.: ООО НПЦ "Крылья", 1997. – 400 с.

17. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы: Учебник. – М.: Финансы и статистика, 1998. – 352 с.

18. Игнатьева А.В. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов.

– М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. – 157 с.

19. Кирута А.Я. и др. Оптимальный выбор распределений в сложных социаль но-экономических задачах. – Л.: Наука, 1980. – 166 с.

20. Коротков Э.М. Исследование систем управления. – М.: ООО Издательско консалтинговая компания "ДеКА", 2000. – 288 с.

21. Кремер Н.Ш. и др. Исследование операций в экономике: Учеб. пособие для вузов. – М.: ЮНИТИ, Банки и биржи, 1997. – 407 с.

22. Литвак Б.Г. Экспертные оценки и принятие решений. – М.: Патент, 1996. – 271 с.

23. Льюнг Л. Идентификация систем: Теория для пользователя. – М.: Наука, 1991. – 431 с.

24. Математическая экономика на персональном компьютере / Под ред. Кубо нива М. – М.: Финансы и статистика, 1991. – 304 с.

25. Месарович М., Такахара Я. Общая теория систем: Математические основы.

– М.: Мир, 1978. – 311 с.

26. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. – М.: Дело, 1997. – 704 с.

27. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа: Учеб. пособие. – М.: Наука, 1981. – 488 с.

28. Мухин В.И. Исследование систем управления: Учебник. – М.: Экзамен, 2002. – 384 с.

29. Мыльник В.В., Титаренко Б.П., Волочиенко В.А. Исследование систем управления: Учеб. пособие для вузов. – М.: Академический Проект;

Екате ринбург: Деловая книга, 2003. – 352 с.

30. Ожегов С.И. Словарь русского языка. – М.: Рус. яз., 1990. – 921 с.

31. Плюта В. Сравнительный многомерный анализ в эконометрическом моде лировании. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 175 с.

32. Рабочая книга по прогнозированию / Отв. ред. Бестужев-Лада И.В. – М.:

Мысль, 1982. – 430 с.

33. Словарь иностранных слов / Вед. ред. Л.Н. Комарова. – М.: Рус. яз., 1990. – 624 с.

34. Советов Б.Я. Моделирование систем: Учебник для вузов. – М.: Высш. шк., 2001. – 343 с.

35. Статистика рынка товаров и услуг: Учебник. / Под ред. Беляевского И.К. – М.: Финансы и статистика, 1997. – 432 с.

36. Статистический словарь / Гл. ред. Ю.А. Юрков. – М.: Финстатинформ, 1996. – 479 с.

37. Трояновский В.М. Математическое моделирование в менеджменте: Учеб.

пособие. – М.: РДЛ, 2000. – 256 с.

38. Управленческий учет / Под ред. Палия В. и Вандер Вила Р. – М.: ИНФРА М, 1997. – 480 с.

39. Философский словарь. – М.: Сов. энциклопедия, 1983. – 836 с.

40. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем – искусство и наука. – М.:

Мир, 1978. – 418 с.



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 ||
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.