2024 11 13 18 34 38+++ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ АКАДЕМИИ БАЗЫ ДАННЫХ МАТЕМАТИКА РИСКИ ВЕРОЯТНОСТЬ

2024 11 13 18 34 38 ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ АКАДЕМИИ БАЗЫ ДАННЫХ МАТЕМАТИКА РИСКИ ВЕРОЯТНОСТЬ В РАМКАХ КОСМО-НООСФЕРНЫХ ИДЕОЛОГИЧЕСКИХ, ЗАКОНОДАТЕЛЬНЫХ, УПРАВЛЕНЧЕСКИХ СИСТЕМ ДОРОШКО-САМАРИНОЙ :) ВМЕСТЕ ПОБЕДИМ :) СПАСИБО ЗА ПОДДЕРЖКУ, БУДЕМ РАДЫ ВИДЕТЬ ВАС В НАШЕМ КОЛЛЕКТИВЕ Свяжитесь с С.Е.Дорошко по скайп: delfin504 О нас Русские космо-ноосферные межотраслевые, межрегиональные и межгосударственные: идеологические, законодательные, управленческие генетическо-нейронные системы искусственного интеллекта Дорошко-Самариной в рамках: авторских методик управления, ВСЕХ видов математического, нейронного моделирования, международных стандартов СНС ООН (01 02 03=Проблемы СНС ООН, CPC, SITC), РФ (ОКВЭД 2, ОКПД 2, ТН ВЭД), МСФО (Баланс), ИСО 31000 (Критика ISO31000 = методика «Риск Анализ» Дорошко-Самариной), МОТ, ВОЗ, Олимпийского комитета, комитета экологии, Продовольственной и сельскохозяйственной организации ООН (ФАО) (, #data) и других подразделений ООН #_00_rus_doroshko Выбор эконометрического инструментария и исходных статистических данных #_835 Остановимся на ряде важных, по нашему мнению, моментах, таких как выбор эконометрического инструментария и исходных статистических данных. Анализ литературных источников по эконометрическим, синергетическим исследованиям показал, что к настоящему времени не существует универсальных, устойчивых математических методов. Поэтому дальнейшие эконометрические исследования аналитик, управленец обязан проводить с одновременным использованием всего многообразия классического эконометрического инструментария без исключения на основе следующей классификации экономико-математических методов [ЦЭМИ АН СССР, 1974-1978гг.]: 1. Эконометрические методы: 1. Элементарные статистики, в том числе многомерные. 2. Дисперсионный анализ, в том числе многомерный. ... 5. Регрессионный (линейный, нелинейный) анализ, в том числе многомерный. 6. Дискриминантный анализ, в том числе многомерный. 7. Факторный анализ, в том числе многомерный. 8. Метод главных компонент, в том числе многомерный. 9. Метод многомерного шкалирования. 10. Канонический анализ. Каноническая корреляция, в том числе многомерная. 11. Кластерный анализ и распознавание образов. 12. Монте-Карло, Бутстреп и другие методы статистического моделирования. 13. Спектральный, Фурье анализ, быстрое преобразование Фурье. 14. Модели нечетких множеств. 15. Модели нейронных сетей. 2. Численный анализ: 1. Линейная, матричная, полиномов алгебра. 2. Специальные функции. 3. Численное интегрирование. Интегральные уравнения. 4. Обыкновенные дифференциальные уравнения. 5. Интерполяция, аппроксимация, сглаживание, численное дифференцирование. 6. Решение уравнений и систем общего вида. 7. Математическое программирование (линейное, нелинейное). 8. Оптимизационные методы. Авторы считают, что при исследовании любых экономических объектов в т.ч. организаций любой отрасли необходимо использовать все перечисленные методы без исключения. Теория больших чисел А.Колмогорова. Критика либеральных теорий, моделей Нобелевских лауреатов по экономике Теория больших чисел А.Колмогорова и проблемы всеобщего среднего в экономике Доказательство центральной предельной теоремы, как и закона больших чисел, опирается на следующих пяти жестких ограничениях: рассматриваются N исключительно одинаковых, независимых случайных величин ζ1, ζ2,…, ζN, так что распределения вероятностей этих величин совпадают. В экономике это условие чаще всего не выполняется. Первое ограничение акцентирует внимание исследователя на независимость случайных величин ζ1, ζ2,…, ζN. В экономике многие процессы взаимозависимы. Так условие независимости слагаемых в большинстве применений закона больших чисел если и выполняется, то лишь с тем или иным приближением. Так даже рассматривая дви...