Статистика и квазистатистика 3


Глава 1 Глава 2


Аналогичные рассуждения можно провести, если эксперт наблюдает
один параметр единичного предприятия, но во времени. Ясно, что в этом
случае статистическая однородность наблюдений отсутствует, поскольку со
временем непрерывно меняется рыночное окружение фирмы, условия ее
хозяйствования, производственные факторы и т.д. Тем не менее, эксперт,
оценивая некоторое достаточно приличное количество наблюдений, может
сказать, что «вот это состояние параметра типично для фирмы, это . из ряда
вон, а вот тут я сомневаюсь в классификации». Таким образом, эксперт
высказывается о законе распределения параметра таким образом, что
классифицирует все наблюдения нечетким, лингвистическим способом, и
это уже само по себе есть факт генерации немаловажной для принятия
решений информации. И, раз закон распределения сформулирован, то
эксперт имел дело с квазистатистикой.
Понятие квазистатистики дает широкий простор для применения
нечетких описаний для моделирования законов, по которым проявляется та
или иная совокупность наблюдений. Строго говоря, не постулируя
квазистатистики, нельзя вполне обоснованно с научной точки зрения
моделировать неоднородные и ограниченные по объему наблюдения
процессы, протекающие на фондовом рынке и в целом в экономике,
невозможно учитывать неопределенность, сопровождающую процесс
принятия финансовых решений.
И вот сейчас настало самое время ввести формализмы нечетких
множеств, используемые по ходу изложения. Часть из них предложена
самим основателем теории нечетких множеств . профессором Лофти А. Заде
[Zadeh homepage], часть является новой и содержится в [Nedosekin].




- Начало - - Назад - - Вперед -