Читать статья по менеджменту: "Матричные паттерны проектирования решений" Страница 1

назад (Назад)скачать (Cкачать работу)

Функция "чтения" служит для ознакомления с работой. Разметка, таблицы и картинки документа могут отображаться неверно или не в полном объёме!

Матричные паттерны проектирования решений А.М. Алексеева, Н.А. Клюжев

Измерять, что измеримо, делать измеримым то, что, ещё не измеримо. Галилео Галилей

Предложенная в статье авторами методика получения оценок, непосредственно используемых в процедурах проектирования управленческих решений в сферах менеджмента различного уровня, отличается новизной и актуальностью, поскольку не имеет аналогов в литературе и отражает новый подход в прикладном использовании модели многофакторной линейной регрессии.

Управленческие задачи в экономике предполагают проверку гипотез, извлечённых из экономических теорий или воззрений относительно некоторого объекта. С этой целью применяются эконометрические методы, например, одномерного или двумерного статистического анализа, чтобы оценить некоторые существенные параметры объекта, необходимые для его понимания или принятия решений о его управляемом поведении. По этой причине на практике для убедительной проверки некоторой конкурирующей гипотезы опираются на анализ данных, что требует многомерного анализа, сущность которого в одновременном учёте взаимосвязей между более чем двумя переменными.

Важной составляющей многомерного анализа является регрессионный анализ по методу наименьших квадратов. В многофакторной регрессии используются несколько факторов, статистически взаимосвязанных между собой и с результативным признаком (результатом). В нашей работе показано, как, используя экономические данные, представленные в матричной (табличной) форме, можно получить важные количественные оценки для модели гипотетического линейного соотношения между несколькими экономическими показателями (факторамиобъясняющими переменными, и результатом - объясняемой переменной). Форму нашего подхода отражает понятие «паттерн» (анг. рattern): модель или шаблон; образец или пример; система или структура. Любой паттерн представляет собой формализованное описание часто встречающейся задачи совместно с указанием алгоритма удачного решения данной задачи, а также рекомендации по применению этого решения в различных ситуациях. Сообразное использование паттерна дает его пользователю ряд неоспоримых преимуществ. В науке, в том числе в математике, паттерны выявляются путем исследования.

Основная задача нашей статьи - это продемонстрировать положение, что вся необходимая для регрессионного анализа информация содержится в ковариационной матрице данных и производных от неё матриц-паттернов проектирования решений, и наглядно показать, как формируется матричная линейная модель для решения прямой и обратной задачи многофакторной регрессии. Под прямой задачей понимается оценка приращения результата вследствие заданных приращений факторов с учётом из статистической взаимосвязи, а под обратной задачей - оценка приращений факторов при заданном приращении результата. Отметим, что в методике применяемого сегодня линейного многофакторного регрессионного анализа обратная задача вообще не решается, несмотря на её практическую важность, а в решении прямой задачи не учитывается взаимосвязь факторов. Причина этого в экономической интерпретации коэффициента регрессии как коэффициента пропорциональности между приращением результата и приращением данного фактора при условии,


Интересная статья: Основы написания курсовой работы