2.Математическое моделирование.

Под математическим моделированием будем понимать процесс установления соответствия данному реальному объекту некоторого математического объекта, называемого математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получать характеристики рассматриваемого реального объекта. Вид математической модели зависит как от природы реального объекта, так и задач исследования объекта и требуемой достоверности и точности решения этой задачи. Любая математическая модель, как и всякая другая, описывает реальный объект лишь с некоторой степенью приближения к действительности.

Математическое моделирование для исследования характеристик процесса функционирования систем можно разделить на аналитическое, имитационное и комбинированное. Для аналитического моделирования характерно то, что процессы функционирования элементов системы записываются в виде некоторых функциональных соотношений (алгебраических, интегродиф - ференциальных, конечно-разностных и т. п.) или логических условий. Аналитическая модель может быть исследована следующими методами: а) аналитическим, когда стремятся получить в общем виде явные зависимости для искомых характеристик; б) численным, когда, не умея решать уравнений в общем виде, стремятся получить числовые результаты при конкретных начальных данных; в) качественным, когда, не имея решения в явном виде, можно найти некоторые свойства решения (например, оценить устойчивость решения).

Билет 7

1. Методы использования информационных потоков. Методы исследования информационных потоков

Проведение исследования потоков информации при предпроекным обследованием системы управления преду­смотрено методическими материалами по разработке организационных систем управления. Целью такого ис­следования является изучение и формализация инфор­мационных процессов. Исследования проводятся по программе в которой указывается, последова­тельность.

Пример:

При изучении форм документации, техники их за­полнения и обработки выделяется примерный перечень вопросов:

• назначение документа;

• количество одновременно выписываемых экзем­пляров;

• наименование обязательных реквизитов и показа­телей документов;

• кем заполняются реквизиты и их показатели;

• правила формирования показателей;

• значимость каждого показателя;

• периодичность составления документов;

• частота разработки показателей.

В сведениях о документации должны прослеживаться функции каждого подразделения СУ.

В связи с этим в программу исследования целесооб­разно включать вопросы, которые помогут выяснить функции, выполняемые конкретными подразделениями органа управления и его отдельными рабочими группами. Объектами исследования являются документирован­ные и недокументированные сообщения, отражающие процессы производственно-хозяйственной деятельности и управленческих работ, а также связанные с ними про­цессы формирования показателей и документов и мар­шруты их движения.

При исследовании процесса обработки данных в управляющей системе и ее подразделениях различаются процессы расчета показателей и процессы формирова­ния документов. Расчет показателей осуществляется на основе определенных правил — процедур с исходными данными, которые проявляются в виде последовательно­сти их обработки. Формируются документы по правилам подбора источни­ков исходных показателей.

Далее уточняются маршруты движения документов по подразделениям органа управления, начиная с момента их формирования до передачи на хранение или выхода за пределы управляющей системы.

Для обследования входящих и исходящих документов применимы два основных метода. Метод инвентариза­ции и метод типических групп. При методе инвентари­зации собираются сведения о всех документах. Он по­зволяет получить наиболее исчерпывающие сведения о потоках информации. Однако в силу большой трудоем­кости метод инвентаризации применяется очень редко.

Для обследования систематизированных массовых и регулярно повторяющихся документов более часто ис­пользуется метод типических групп, когда регистрации

подлежит не каждый документ, а определенный тип од­нородных документов.

Наиболее распространенным является анализ пото­ков информации с помощью графического метода. Гра­фический метод используется для описания потоков ин­формации неболь­шой размерности на макроуровне, для выявления об­шей структуры и функций системы управления, а так­же для совершенствования существующих потоков ин­формации.

Основные элементы потока — документы. Отноше­ние между ними изображаются в виде графической схе­мы. Процедуры преобразования моментов потока (обра­ботки документов) записываются в виде кратких пояс­нений на схеме потока. В заголовках столбцов записываются наиме­нования структурных подразделений конкретной органи­зации, в заголовках строк — наименования моментов или промежутков времени. Шкала может быть равно­мерной или неравномерной. Каждый документ на схеме изображен в виде прямоугольника с указанием номера документа. Под документом даются краткие пояснения:

• какие процедуры осуществляются при обработке документа;

• какая информация из документа используется в данный момент в данном месте;

• как используется эта информация;

• какая информация записывается или изменяется в документе и почему;

• где можно найти подобные пояснения.

Анализ схемы позволяет проследить пути документов, выявить моменты их образования, операции, которые с ними осуществляются, порядок, в котором документы объединяются или расчленяются. В результате анализа схемы потока можно выявить объем, характер и сроки выполнения работ для каждого подразделения данной организации; излишний контроль за работой; полное от­сутствие контроля; применение различных документов вместо одного, составленного в нескольких экземплярах; излишне длительное хранение документов; неоправдан­ные задержки в обработке документов, а также и излиш­ние передачи документов, вызванные плохим распределе­нием обязанностей между различными подразделениями.

Графический метод прост, нагляден, универсальн и экономичен на макроуровне. Однако при увели­чении размерности потока схема может стать настолько велика, что, потеряет свою ценность как средство анали­за, или будет настолько поверхностна в деталях, что не окажет помощи при анализе потоков информации.

Данный метод целесообразно исполь­зовать для анализа организации и совершенствования существующей схемы потоков информации на макро­уровне.

Информационная модель позволяет символически выразить технологию подготовки управленческих реше­ний, а также информационные взаимосвязи между со­трудниками конкретного подразделения, подразделения­ми предприятия и внешней средой.

Главное значение информационной модели – характеристика потоков и последовательность документов, отражающих процесс управления.

2. Сетевой метод. Сетевой метод формализованного представления сис­тем управления сводится к построению сетевой модели для решения комплексной задачи управления.

Наиболее полной является сеть построения в терми­нах работ и событий. Она фиксирует состав управленче­ской деятельности, фиксирует определенные ее стадии, взаимосвязи между стадиями и их результаты. В то же время такая сеть не позволяет исследовать информаци­онное содержание управления на уровне документов, поскольку каждая из работ, указанная в сети, как прави­ло, оформляется многими документами. Тем не менее недостаток сетевой модели во многом компенсируется возможностью качественного анализа управленческой деятельности и ее моделированием во временном мас­штабе вручную или с использованием ЭВМ.

Значительные возможности исследования информа­ционного обеспечения управления представляет сетевая модель, в которой под работой понимается процесс раз­работки одного документа. Имеются некоторые затруд­нения с расчетом таких сетей, поскольку в них исходных событий столько, сколько условий необходимо для нача­ла всех работ. Идентификация работы и документа по­зволяет определить информационные потоки, выявить документооборот и все его проблемы, т.е. выявить мно­гие дефекты управления.

Модели сетевого планирования и управления (СПУ) ха­рактеризуются следующим:

• системным подходом при создании новых или модернизации уже сложившихся систем управле­ния. При таком подходе разработка рассматрива­ется как единый непрерывный процесс взаимо­связанных операций, направленных на достиже­ние единой цели;

• возможностью алгоритмизировать расчет основных параметров сети (продолжительность, трудоемкость; стоимость и др.);

• большей по сравнению с другими моделями уни­фицированностью и, как следствием этого, зна­чительно меньшими затратами на разработку и

внедрение.

Особенно эффективно применение сетевых методов при разработке сложных систем, когда в разработке уча­ствует большое количество исполнителей. Какую бы сложную систему с помощью сетевых моделей мы ни описывали, правила построения сетевых графиков, алго­ритмы их расчета, машинные программы остаются без изменений.

Весь процесс создания системы СПУ можно условно разбить на три стадии.

1) стадия обследования: результаты обследования оформляются в виде сетевых графиков;

2) расчет и анализ сетевых графиков;

3) стадия оперативного управления.

На первой стадии выполняются следующие работы:

• составление структурных схем подразделений, уча­ствующих в разработке;

• определение состава исходных документов, необ­ходимых для выполнения той или иной работы;

• определение перечня работ, входящих в данную раз­работку;

• составление первичных сетевых графиков по видам работ;

• составление (сшивание) сводного сетевого графика.

Любая сложная система состоит, как правило, из большого числа элементов. Система может быть пред­ставлена в виде иерархического дерева, называемого еще структурной схемой процесса управления (или объ­екта). Составление структурной схемы проводится с це­лью получения сведений о степени сложности всей сис­темы и ее отдельных подсистем.

Расчленение работ, как правило, должно быть прове­дено вплоть до отдельных работ и подразделений, отве­чающих за их выполнение.

Таким образом, в структурной схеме должны быть отражены функциональные признаки системы (напри­мер, перечень работ, выполняемых в подразделении) и организационная структура подразделений, участвующих в разработке, их взаимосвязь, т.е. должен быть составлен

перечень работ с закрепленными за ними отечественны­ми исполнителями.

Каждый ответственный исполнитель должен предста­вить следующую информацию:

1) в какие отделы и главки направляются формы, по которым он является ответственным исполнителем;

2) какие документы для него являются исходными и откуда они поступают;

3) продолжительность и трудоемкость, затрачиваемую на составление каждой формы вне зависимости от того, является ли она итоговой или промежуточной.

В связи с тем что исполнение данных работ связано с многочисленными перерасчетами, корректировками и т.д., время, затрачиваемое на выполнение этих работ, является случайной величиной. Поэтому иногда приме­няется вероятностный метод оценки показателя продол­жительности работ. После сбора необходимой информа­ции каждый ответственный исполнитель составляет свой первичный сетевой график.

Сшивание первичных сетевых графиков заключается в соединении между собой выходных работ поставщиков и входных работ потребителей результатов. Сшивание не­обходимо для того, чтобы объединить первичные сете­вые графики, описывающие процесс выполнения от­дельных работ, в свободный сетевой график, который отображает процесс всей разработки в целом. При сши­вании необходимо согласовать граничные работы поставщика и потребителя. Сшивание сетевого графика заключается в присвоении этим граничным работам об­щего кода. Для этого в графике потребителя граничному входному событию присваивается код соответствующего выходного события поставщика. После проверки проис­ходит сшивание сводного сетевого графика путем объе­динения частных сетевых графиков всех подразделений, участвующих в разработке, в общую часть. На второй стадии производят расчет и анализ сетевой модели.

Расчет сетевой модели осуществляется графическим или табличным методом. Наиболее наглядным является графический метод, но он применяется при ограничен­ном количестве событий. Сетевой метод прост и позво­ляет быстро рассчитывать сети, имеющие несколько сот событий.

На третьей (последней) стадии создания и функцио­нирования системы СПУ осуществляется оперативное уп­равление объектом по сетевой модели.

Билет №8

1. Разработка плана исследований. План исследования — это комплекс показателей, отражающих связь и последовательность ключевых мероприятий (действий, акций и пр.), веду­щих к полной реализации программы и разрешению проблемы.

План представляет собой организационную конкретизацию программы исследования. Он как бы соединяет содержание проблемы с организацион­ными возможностями и вариантами ее практического решения.

Не всякая проблема исследования может решаться последовательно и ус­пешно этап за этапом. В процессах ее решения могут возникать возмущаю­щие факторы, непредвиденные ситуации и обстоятельства. Они влияют на вы­полнение плана, иногда заставляют оперативно корректировать его, бывают слу­чаи, когда план вообще может быть разрушен. Поэтому по сложным проблемам исследования бывает полезно разрабатывать алгоритм исследования, который позволяет предусматривать возможные возвратные операции при неудачных ре­шениях или непредвиденных трудностях, быстро находить адрес таких возвра­тов. Алгоритм — это технология решения проблемы, предусматривающая не только последовательность и параллельность различных операций, но и воз­можности их неудачи, поиск новых путей решения проблемы в рамках данной программы, корректировку содержательного взаимодействия проблем.

В этом случае составляется гибкий план исследований, учитывающий его алгоритм, в котором, в свою очередь, находит отражение сложность и нео­рдинарность проблемы. В плане такого типа указываются не жесткие, а нормативные величины сроков выполнения различных работ, имеются до­полнительные пункты согласования и оценки результатов.

В реальной практике не всегда проведению исследования предшествуют разделенные процедуры составления программы, алгоритма и плана исследова­ния, хотя это очень полезно для обеспечения эффективности исследования.

Но возможно и совмещение этих процедур, оформление их в одном до­кументе. Однако надо стремиться к тому, чтобы требования составления программы, разработки алгоритма и расчета плана исследования были вы­держаны и учтены в полной мере.

2. Метод Монте - Карло. Ме́тод Мо́нте-Ка́рло В современной литературе не существует единой точки зрения по вопросу о том, что понимать под имитационным моделированием. Так существуют различные трактовки:

в первой - под имитационной моделью понимается математическая модель в классическом смысле;

во второй - этот термин сохраняется лишь за теми моделями, в которых тем или иным способом разыгрываются (имитируются) случайные воздействия;

в третьей - предполагают, что имитационная модель отличается от обычной математической более детальным описанием, но критерий, по которому можно сказать, когда кончается математическая модель и начинается имитационная, не вводится;

Имитационное моделированием применяется к процессам, в ход которых может время от времени вмешиваться человеческая воля. Человек, руководящий операцией, может в зависимости от сложившейся обстановки, принимать те или иные решения, подобно тому, как шахматист глядя на доску, выбирает свой очередной ход. Затем приводится в действие математическая модель, которая показывает, какое ожидается изменение обстановки, в ответ на это решение и к каким последствиям оно приведет спустя некоторое время. Следующее текущее решение принимается уже с учетом реальной новой обстановки и т.д. В результате многократного повторения такой процедуры руководитель как бы «набирает опыт», учится на своих и чужих ошибках и постепенно выучиваться принимать правильные решения - если не оптимальные, то почти оптимальные.

Датой рождения метода Монте-Карло принято считать 1949 г., когда появилась статья под названием «The Monte Carlo method». Создателями этого метода считают американских математиков Дж. Неймана и С. Улама. В СССР первые статьи о методе Монте-Карло были опубликованы в 1955-1956гг.

Любопытно, что теоретическая основа метода была известна давно. Более того, некоторые задачи статистики рассчитывались иногда с помощью случайных выборок, т.е. фактически методом Монте-Карло. Однако до появления электронных вычислительных машин (ЭВМ) этот метод не мог найти сколько-нибудь широкого применения, ибо моделировать случайные величины' вручную-очень трудоемкая работа. Таким образом, возникновение метода Монте-Карло как весьма универсального численного метода стало возможным только благодаря появлению ЭВМ.

Само название «Монте-Карло» происходит от города Монте-Карло в княжестве Монако, знаменитого своим игорным домом.

Идея метода чрезвычайно проста и состоит она в следующем. Вместо того, чтобы описывать процесс с помощью аналитического аппарата (дифференциальных или алгебраических уравнений), производится «розыгрыш» случайного явления с помощью специально организованной процедуры, включающей в себя случайность и дающей случайный результат. В действительности конкретное осуществление случайного процесса складывается каждый раз по-иному; так же и в результате статистического моделирования мы получаем каждый раз новую, отличную от других реализацию исследуемого процесса. Что она может нам дать? Сама по себе ничего, так же как, скажем, один случай излечения больного с помощью какого-либо лекарства. Другое дело, если таких реализаций получено много. Это множество реализаций можно использовать как некий искусственно полученный статистический материал, который может быть обработан обычными методами математической статистики. После такой обработки могут быть получены любые интересующие нас характеристики: вероятности событий, математические ожидания и дисперсии случайных величин и т.д. При моделировании случайных явлений методом Монте-Карло мы пользуемся самой случайностью как аппаратом исследования, заставляем ее «работать на нас».

Нередко такой прием оказывается проще, чем попытки построить аналитическую модель. Для сложных операций, в которых участвует большое число элементов (машин, людей, организаций, подсобных средств), в которых случайные факторы сложно переплетены, где процесс - явно немарковскпй, метод статистического моделирования, как правило, оказывается проще аналитического (а нередко бывает и единственно возможным).

Билет №9

1.Теоретические методы исследований. Метод восхождения от абстрактного к конкретному предпо­лагает установление логической связи между абстрактным рас­смотрением особенностей системы управления и целостным представлением о конкретной системе.

Метод абстрагирования предполагает мысленное отвлечение субъекта исследования от наименее значимых деталей объекта, его характеристик, свойств, сосредоточенность на исключитель­ном изучении наиболее важных сторон объекта, часто путем его моделирования. Методы анализа и синтеза предполагают расчленение объекта на отдельные составные части с последующим объединением не­которых из этих частей на основании иных группировочных признаков. Это позволяет детально и глубоко рассмотреть функ­циональные структурные особенности объекта, выработать и обосновать способы его реконструкции.

Методы дедукции и индукции предполагают получение знаний об объекте путем логических умозаключений: от частного к об­щему (индукция) или от общего к частному (дедукция). Методы моделирования, как уже упоминалось, связаны с мето­дом абстрагирования и предполагают исследование и анализ мо­дели объекта, включающей только его характеристики, наиболее значимые для решения проблемы, с дальнейшим переносом вы­водов и рекомендаций на конкретный объект или группу объек­тов. Методы моделирования приходится использовать в тех случа­ях, когда реальные объекты исследования слишком масштабны, многофакторны, недоступны для исследователя напрямую или если нельзя вмешиваться в их функционирование. Тогда объект исследования заменяется соответствующей ему и изучаемой проблеме моделью, пользуясь которой можно провести экспери­мент, изучать возможное поведение объекта при изменениях факторов и параметров внешней и внутренней среды, наступле­нии тех или иных событий, осуществлении объектом или субъек­том управления определенных действий.

Модель — это копия реального объекта, обладающая его ос­новными характеристиками и способная имитировать его пове­дение. Особенностью модели является то, что она находится всегда в определенном отношении с реальным объектом. Это значит, что она до определенных пределов может замещать изуча­емый объект. И пределы эти должны быть известны и учитывать­ся в оперировании моделями. Модель — это всегда упрощенное отражение объекта. Модель должна соответствовать некоторым требованиям: достаточно полно отражать особенности и сущность исследуе­мого объекта, чтобы можно было замещать его при исследовании; представлять объект в упрощенном виде, но с допустимой степенью простоты для данного вида и цели исследования, проб­лемы и задач; давать возможность перехода от модельной информации к реальной. Одним из широко используемых методов исследования си­стем управления и вообще социально-экономических процессов является научная дискуссия, полемика.

2. Сбор обработка и анализ информации. Методы сбора информации

Несмотря на огромное количество разнообразных исследовательских методик и техник, общая схема мероприятий, реализуемых в рамках рыночных исследований, достаточно проста и понятна. Основными источниками получения маркетинговой информации являются:

• Интервью и опросы;

• Регистрация (наблюдение);

• Эксперимент;

• Панель;

• Экспертная оценка.

Интервью (опрос) - выяснение позиции людей или получение от них справки по какому-либо вопросу. Опрос - это наиболее распространенная и важнейшая форма сбора данных в маркетинге. Приблизительно 90% исследований используют этот метод. Опрос может быть устным (личным) или письменным.

При письменном опросе участники получают опросные листы (анкеты), которые они должны заполнить и отдать по назначению.

Телефонные интервью - это относительно дешевый метод проведения опросов любого уровня точности с точки зрения построения выборки (географическое расположение респондентов не имеет принципиального значения с точки зрения стоимости проведения интервью).

При формализованном интервью имеется конкретная схема проведения опроса (обычно это опросный лист, содержащий заранее подготовленные четкие формулировки вопросов и продуманные модели ответов на них). Формализованное интервью теряет большую часть своего смысла, если ответы респондентов не анализируются в плоскости их социальных и демографических (отраслевых и географических) характеристик. Поэтому он предполагает обязательно заполнение "паспортички", куда вносятся те данные о каждом респонденте, необходимость которых диктуется опять - таки исследовательской программой. Подобные интервью проводятся на улице, в магазинах, на общественных мероприятиях, по месту жительства респондентов (поквартирные опросы), и т.п. Наибольшее применение формализованные опросы получили при реализации количественных исследований. Основными недостатками данного метода являются: относительно высокая стоимость и незначительный географический охват.

Неформализованные интервью - это специфический метод сбора информации, при котором имеются только тема и цель. Конкретной схемы проведения опроса, нет. Это дает возможность выявления глубинных мотивов действий потребителя, изучения как рациональных, так и иррациональных причин его покупательского поведения

Индивидуальные неформализованные интервью проводятся с респондентом один на один в форме диалога, при этом респондент имеет возможность высказать развернутые суждения по исследуемой задаче. Глубинные интервью - представляют собой серию индивидуальных интервью по заданной тематике, проводимых согласно путеводителю обсуждения. Интервью проводит специально обученный интервьюер высокой квалификации, который хорошо разбирается в теме, владеет техникой и психологическими приемами ведения беседы.

Холл - тесты - это личные полуформализованные интервью в специальном помещении. Как правило, используются помещения в библиотеках, магазинах, холлах административных зданий и т.п. Респондент и интервьюер садятся за столик, и интервью проходит в режиме структурированной беседы. Необходимость холл - теста, как правило, вызвана одной из нескольких причин:

• тестирование громоздких образцов, которые неудобно носить по кваритирам или нет уверенности, что в квартире найдется возможность провести интервью в нормальных условиях;

• тестирование ограничено количеством образцов;

• использование спец. аппаратуры (например, теле-видео) для демонстрации тестируемого материала;

• интервью проводится в местах скопления потенциальных респондентов, но оно сложное и не подходящее для разговора “на ногах”.

Групповое неформализованное интервью (фокусированное интервью, фокус - группа) - представляет собой групповое обсуждение интересующих вопросов представителями целевой аудитории.

Наблюдение (регистрация) представляет собой форму маркетинговых исследований, с помощью которых осуществляется систематическое, планомерное изучение поведения того или иного объекта или субъекта. Наблюдение, в отличие от опроса не зависит от готовности наблюдаемого объекта сообщать информацию. Недостатком наблюдений является невозможность выявления мнений, представлений, знаний людей. Поэтому на практике наблюдения обычно используются совместно с другими методами исследований.

Эксперимент - это исследование влияния одного фактора на другой при одновременном контроле посторонних факторов. Основными недостатками, данного метода являются значительная стоимость и длительность проведения, что существенно ограничивает применение этого метода в практических исследованиях.

Панель - это повторяющийся сбор данных у одной группы опрашиваемых через равные промежутки времени. Таким образом, панель - это вид непрерывной выборки. Она позволяет зафиксировать изменения наблюдаемых величин, характеристик. Панельный опрос используют при изучении мнений потребителей определенной группы за какой-либо промежуток времени, когда определяются их потребности, привычки, вкусы, рекламации. Недостатками использования панелей являются: “смертность” панели, проявляющаяся в постепенном отказе участников от сотрудничества или переходе в другую потребительскую категорию, и “эффект панели”, заключающийся в сознательном или бессознательном изменении образа поведения участников, находящихся под длительным контролем.

Экспертная оценка - это оценка исследуемых процессов квалифицированными специалистами - экспертами. Подобная оценка особенно необходима, когда невозможно получит неопосредованную информацию о каком-либо процессе или явлении. На практике для проведения экспертных оценок чаще всего применяют дельфи-метод, метод мозговой атаки и метод синектики.

Дельфи-метод - форма опроса экспертов, при которой их анонимные ответы собираются в течении нескольких туров и через ознакомление с промежуточными результатами получают групповую оценку исследуемого процесса.

Метод мозговой атаки заключается в неконтролируемой генерации и спонтанном переплетении идей участниками группового обсуждения проблемы. На этой базе возникают цепочки ассоциаций, которые могут привести к неожиданному решению проблемы.

Синектика считается методом с высоким творческим потенциалом. Идея метода заключается в постепенном отчуждении исходной проблемы путем построения аналогий с другими областями знаний. После многоступенчатых аналогий производится быстрый возврат к исходной задаче.

Типичные цели обработки данных

• собрать всю доступную информацию, представленную в данных различной природы;

• отделить существенную информацию, представленную данными, от несущественной, для рассмотрения в данный момент;

• представить существенную информацию в виде, наиболее удобном для восприятия человеком.

Эти цели, в свою очередь, приводят к постановке задач обработки данных

Инструменты анализа

В ходе обработки и анализа данных маркетингового исследования первым этапом является частотный анализ. Далее следует описание статистических показателей изучаемых признаков. Среди таковых основными можно отметить следующие показатели:

Вторым этапом обработки и анализа данных маркетингового исследования является описание корреляционных связей между изучаемыми переменными. Корреляция представляет собой меру зависимости переменных. Существует несколько коэффициентов корреляции, указывающие на тесноту связи между исследуемыми переменными. Коэффициенты корреляции изменяются в пределах от +1 до –1. Если коэффициент корреляции равен –1, то переменные имеют строгую отрицательную зависимость (чем выше, тем ниже), если коэффициент корреляции равен +1, то переменные имеют строгую положительную зависимость (чем выше, тем выше). Следует отметить, что если коэффициент равен нулю, то связь между переменными отсутствует. Среди наиболее известных и часто применяемых коэффициентов корреляции можно назвать:

1. Коэффициент корреляции Пирсона

2. Коэффициент корреляции Спирмена

3. Коэффициент корреляции Крамера

4. Коэффициент корреляции Фи.

Проверка выдвинутых исследовательских гипотез производится с помощью корреляционного, дисперсионного или факторного анализов. В следствие проведенного анализа данных, выдвинутая гипотеза подтверждается или отвергается, что в любом случае говорит о полученном результате.

Conjoint analysis (совместный анализ) Метод анализа, предназначенный для оценки и сравнения атрибутов продуктов с целью выявления тех из них, которые оказывают наибольшее влияние на покупательские решения. С помощью данного метода можно выделить оптимальную комбинацию свойств продукта, оставив продукт в приемлемой ценовой категории.

Кластерный анализ - это совокупность методов, позволяющих классифицировать многомерные наблюдения, каждое из которых описывается неким набором переменных. Целью кластерного анализа является образование групп схожих между собой объектов, которые принято называть кластерами..

Дисперсионный анализ. С помощью дисперсионного анализа исследуют влияние одной или несколько независимых переменных на одну зависимую переменную или на несколько зависимых переменных.

Регрессионный анализ. Статистический метод установления зависимости между независимыми и зависимыми переменными. Регрессионный анализ на основе построенного уравнения регрессии определяет вклад каждой независимой переменной в изменение изучаемой (прогнозируемой) зависимой переменной величины. В маркетинге часто используется для прогнозирования спроса.

Факторный анализ. Совокупность методов, которые на основе реально существующих связей признаков (или объектов) позволяют выявлять латентные (или скрытые) обобщающие характеристики изучаемых явлений и процессов. Главными целями факторного анализа являются сокращение числа переменных и определение структуры взаимосвязей между переменными, то есть классификация переменных. При сокращении числа переменных итоговая переменная включает в себя наиболее существенные черты объединяемых переменных. Классификация подразумевает выделение нескольких новых факторов из переменных связанных друг с другом. В маркетинге этот метод используется в связи с углублением анализа потребительского поведения, развитием психографики и т.п. задач, в которых необходимо выявление явно не наблюдаемых факторов.

Билет №10