Табличное и программное обеспечение в нормативно-технической документации

Теоретику или преподавателю достаточно сформулировать и доказать теоремы о свойствах тех или иных оценок, в то время как разработчику нормативно-технической документации необходимо обеспечить прикладника всем необходимым для вычисления оценок параметров по реальным данным. Поэтому в [1] включено 7 таблиц специальных функций, 3 из которых взяты из литературы, а 4 рассчитаны при подготовке стандарта. При этом применены некоторые нестандартные приемы, например, изменение шага таблицы в зависимости от величины аргумента. Для построения удобных в работе достаточно компактных таблиц пришлось провести специальные исследования по оценке точности тех или иных приближенных формул, выведенных в достаточно большом количестве при подготовке ГОСТ 11.011-83. Построение подобных формул в настоящее время, к сожалению, уже практически не рассматривается как научная задача, достойная публикации в серьезном издании; обычно интересуются лишь асимптотическими формулами, не доводя их до конкретных чисел. Причины этого понятны каждому, кто проводил подобные трудоемкие работы, дающие весьма частные результаты (наш опыт построения точных оценок для остаточного члена второго порядка в асипптотическом разложении для функции распределения статистики Смирнова описан в статье [47]).

Обсуждался вопрос о включении описания программного обеспечения в нормативно-техническую документацию. Анализ трудозатрат, проведенный в [18], показывает, что при единичном расчете быстрее реализовать алгоритмы [1] на калькуляторе, чем самостоятельно разрабатывать программное обеспечение. Однако очевидно, что для многократных расчетов по алгоритмам [1] целесообразна разработка такого обеспечения (в широко распространенных пакетах его нет). Поэтому предлагалось помещать в государственные стандарты тексты программ на Фортране и связанную с ними информацию.

Время внесло некоторую ясность. Статус алгоритмов [1] в научном плане за 15 лет мало изменился, равно как не произошло кардинальных сдвигов и в других рассмотренных выше вопросах. Однако за те же 15 лет сменилось несколько поколений вычислительной техники, языков программирования и другого программного обеспечения. При этом остались проблемы совместимости компьютеров различных систем (на 1997 год - платформ IBM PC и Macintosh) и программного обеспечения. Так что тогдашнее решение не включать описания программного обеспечения в государственные стандарты было, на наш взгляд, правильным.

Наша концепция развития нормативно-технической документации в области статистических методов, а также анализ накопленного опыта приведены в [5,6]. Ясно, что широкое внедрение статистических методов возможно лишь в условиях устойчивого роста промышленности, когда повышение качества продукции становится важным для руководителей предприятий. Для успешного внедрения необходима развернутая система программных продуктов [48], а прежде всего - знакомство менеджеров, инженеров и экономистов с прикладными возможностями статистических методов. Итак, мы упираемся в систему обучения и повышения квалификации.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. ГОСТ 11.011-83. Прикладная статистика. Правила определения оценок и доверительных границ для параметров гамма-распределения. М.: Изд-во стандартов, 1984, 53 с.

2. Тутубалин В.Н. Границы применимости (вероятностно-статистические методы и их возможности). М.: Знание, 1977, 64 с.

3. Орлов А.И. О развитии прикладной статистики. - В сб.: Современные проблемы кибернетики (прикладная статистика). М.: Знание, 1981, с.3-14.

4. Орлов А.И. Распространенная ошибка при использовании критериев Колмогорова и омега-квадрат. - Заводская лаборатория, 1985, т.51, №1, с.60-62.

5. Орлов А.И. О современных проблемах внедрения прикладной статистики и других статистических методов. - Заводская лаборатория, 1992, т.58, №1, с.67-74.

6. Орлов А.И. Сертификация и статистические методы. - Заводская лаборатория, 1997, т.63, № 3, с.153-160.

7. Шор Я.Б. Статистические методы анализа и контроля качества и надежности. М.: Советское радио, 1962, 552 с.

8. Johnson N.L., Kotz S. Distributions in statistics. Continuous univariate distributions. V.1. New York-Chichester-Beisbane-Noronto, John Wiley and Sons, 1976.

9. Burgin T.A. The gamma distribution and inventory control. - Operational Research Quarterly, 1975, v.26, No.3, p.507-525.

10. Communications of statistics, ser.B, 1982, v.11, No.4, p.377-519.

11. Bowman K.O., Shenton L.R. Properties of Estimators for the Gamma Distribution. New York and Basel: Marcel Dekker, Inc., 1988.

12. Фомин В.Н. Нормирование показателей надежности. М.: Изд-во стандартов, 1986, 212 с.

13. Лумельский Я.П., Шеховцева М.Г. К вопросу о сравнении несмещенных оценок и оценок максимального правдоподобия. Ученые записки Пермского ун-та, 1973, №271.

14. Чичагов В.В., Шеховцева М.Г. Две задачи по сравнению точечных оценок. - В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1978, с.160-169.

15. Воинов В.Г., Никулин М.С. Несмещенные оценки и их применения. М.: Наука, 1989, 440 с.

16. Ибрагимов И.А., Хасьминский Р.З. Асимптотическая теория оценивания. М.: Наука, 1979, 528 с.

17. Миронова Н.Г., Орлов А.И. Одношаговые оценки для параметров гамма-распределения. - Надежность и контроль качества, 1988, № 12, с.3-9.

18. Орлов А.И. О нецелесообразности использования итеративных процедур нахождения оценок максимального правдоподобия. - Заводская лаборатория, 1986, т.52, №5, с.67-69.

19. Fischer R.A. Theory of statistical estimation. - Proc. Camb. Phil. Soc., 1925, v.22, p.700-719.

20. Закс Ш. Теория статистических выводов. М.: Мир, 1975, 776 с.

21. Беляев Ю.К., Чепурин Е.В. Основы математической статистики. Ч. II и III. М.: МГУ, 1983, 256 с.

22. Боровков А.А. Математическая статистика. М.: Наука, 1984, 472 с.

23. Лумельский Я.П. К вопросу сравнения несмещенных и других оценок. - В сб.: Прикладная статистика. М.: Наука, 1983, с.316-319.

24. Кендалл М.Дж., Стьюарт А. Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973, 900 с.

25. Орлов А.И. Метод моментов проверки согласия с параметрическим семейством распределений. - Заводская лаборатория, 1989, т.55, № 10, с.90-93.

26. Мирвалиев М., Никулин М.С. Критерии согласия типа хи-квадрат. - Заводская лаборатория, 1992, т.58, № 3, с.52-58.

27. Рао С.Р. Линейные статистические методы и их применения. М.: Наука, 1968, 548 с.

28. Орлов А.И. Часто ли распределение результатов наблюдений является нормальным? - Заводская лаборатория, 1991, т.57, № 7, с.64-66.

29. Налимов В.В. Применение математической статистики при анализе вещества. М.: Физматгиз, 1960, 430 с.

30. Друянова Г.Б., Орлов А.И. Непараметрическое оценивание коэффициентов вариации технических характеристик и показателей качества. - Надежность и контроль качества, 1987, № 7, с.10-16.

31. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975, 648 с.

32. Хьюбер П. Робастность в статистике. М.: Мир, 1984, 304 с.

33. Смоляк С.А., Титаренко Б.П. Устойчивые методы оценивания. М.: Статистика, 1980, 208 с.

34. Орлов А.И.Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука,1979. 296 с.

35. Orlov A.I. Interval statistics. - Interval Computations, 1992, No.1(3), р.44-52.

36. Орлов А.И. Основные идеи интервальной математической статистики. - Наука и технология в России. 1994. No.4(6). С.8-9.

37. Шокин Ю.И. Интервальный анализ. Новосибирск: Наука, 1981, 112 с.

38. Сборник трудов Международной конференции по интервальным и стохастическим методам в науке и технике(ИНТЕРВАЛ-92). Тт. 1,2. М.: МЭИ, 1992, 216 с., 152 с.

39. Орлов А.И. Интервальная статистика: метод максимального правдоподобия и метод моментов. - В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. - Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1995, с.71-82.

40. Орлов А.И. О влиянии погрешностей наблюдений на свойства статистических процедур (на примере гамма-распределения). - В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1988, с.45-55.

41. Орлов А.И. О развитии реалистической статистики. - В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1990, с..89-99.

42. Орлов А.И. Некоторые алгоритмы реалистической статистики. - В сб.:Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1991, с.77-86.

43. Орлов А.И. Интервальный статистический анализ. - В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. Пермь: Пермский государственный университет, 1993, с.149-158.

44. Дискуссия по анализу интервальных данных. - Заводская лаборатория. 1990. Т.56. No.7, с.75-95.

45. Орлов А.И. Пути развития статистических методов: непараметрика, робастность, бутстреп и реалистическая статистика. - Надежность и контроль качества, 1991, № 8, с.3-8.

46. Орлов А.И. О перестройке статистической науки и её применений. - Вестник статистики, 1990, No.1, с.65 - 71.

47. Орлов А.И., Орловский И.В. Оценка остаточного члена порядка n^-2 для функции распределения двухвыборочной статистики Смирнова. - В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. Пермь: Пермский государственный университет, 1978, с.100-109.

48. Орлов А.И. Внедрение современных статистических методов с помощью персональных компьютеров. - В сб.: Качество и надежность изделий. М.: Знание, 1992, № 5(21), с. 51-78.