(окончание)

10. События 2001-2013 гг.

11. В будущее (2014)

В первом издании настоящая глава завершалась кратким разделом "10. В будущее (2007)", в котором говорилось:

"Предварительные итоги подведены. Начатые в 70-е годы исследования получили естественное завершение в учебниках. Основные книги изданы. Конечно, будут выпущены следующие книги (сейчас все рукописи переданы в издательство "Экзамен"). Надеюсь, будут и переиздания, и варианты. Но общее ощущение - наконец-то свободен от обязательств перед самим собой. Дело жизни завершено, и каждый может познакомиться со сделанным, взяв в руки два основных учебника:

Но жизнь продолжается. Что дальше?

Думаю, что дальше - совместные работы с коллегами по факультету "Инженерный бизнес и менеджмент" МГТУ им. Н.Э. Баумана. Примерами являются три публикации, появившиеся после того, как я написал основную часть этого раздела:

В мае 2006 г. приказом ректора МГТУ им. Н.Э. Баумана создана научно-исследовательская лаборатория "Экономико-математические методы в контроллинге" (заведующий - С.Г. Фалько, научный руководитель - А.И. Орлов). Мы собрали молодежь и приступили к работе.

Одна из важных составляющих будущей работы - научно-организационная. Предстоит развернуть деятельность Российской ассоциации статистических методов, Российской академии статистических методов и других структур.

2007-02-16"

Как и следовало ожидать, прогноз сбылся лишь частично.

О книгах. Преждевременным оказалось, например, заявление: "Основные книги изданы". На самом деле из 28 книг, перечисленных в главе "Основные монографии", 11 были изданы в 2007-2012 гг. Если же проанализировать список монографий несколько глубже, то ясно, что первые 9 надо признать научными изданиями, а следующие 19 (с "Менеджмента" 2000 г.) - реализующими новую парадигму математических методов исследования, т.е. прежде всего учебными. Из этих 19 в 2007-2012 гг. изданы 11, т.е. 58%. Проще всего, издательскую программу, провозглашенную еще на Учредительном съезде Всесоюзной статистической ассоциации в 1990 г., удалось завершить лишь в 2012 г. (хотя возможно и продолжение в соответствии с потребностями преподавания по новым учебным планам).

Сильный удар издательской программе нанесло издательство "Экзамен", вернув мне в мае 2008 г. рукописи пяти учебников. Только бизнес - это издательство вообще прекратило выпускать вузовские учебники, перейдя на более прибыльные шпаргалки по ЕГЭ. Можно поблагодарить "Экзамен" за выпуск четырех толстых учебников - "Эконометрики". "Прикладной статистики", "Теории принятия решений" и "Менеджмента высоких технологий".

Что делать с пятью толстыми рукописями? Меня сразу поддержал Университет. Руководитель Научно-учебного комплекса "Инженерный бизнес и менеджмент" И.Н. Омельченко обратилась к ректору И.Б. Федорову, и тот поручил Издательству МГТУ им. Н.Э. Баумана выпустить мой трехтомник "Организационно-экономические моделирование", что и было сделано:

Именно этот трехтомник и следует считать итогом моей научной и преподавательской деятельности.

Осенью 2008 г. мне повезло - два издательства предложили выпустить мои книги. Повезло - потому что экономический кризис проявился лишь к концу 2008 г. и не помешал реализации издательских планов. Однако с тех пор я не получал подобных предложений от издательств. Возможно, дело не только в кризисе, но и в переносе общественного внимания с бумажных изданий на Интернет.

В издательстве "Феникс" вышли "Менеджмент", возвращенный из "Экзамена", и четвертое издание "Эконометрики", сильно отличающееся от первый трех. Не знаю, правильно ли я поступил, сохранив название "Эконометрика". Хотелось закрепить за собой этот термин. Четвертое издание соответствовало не всему курсу эконометрики, а только первому семестру. Следовало бы выпустить вторую часть - для весеннего семестра. Но не вижу возможностей. Тем более, что сейчас (29.12.2013) администрация не ценит учебники, обратив внимание лишь на публикацию научных статей в журналах.

В издательстве КНОРУС вышел мой краткий справочник "Вероятность и прикладная статистика", побывавший до этого в ряде издательств, в том числе в "Экзамене", и толстый учебник по теории принятия решений, заметная часть которого посвящена теории экспертных оценок. Этот учебник сильно отличается от книги 2006 г. по принятию решений.

Приятно констатировать, что к настоящему времени изданы "на бумаге" практически все книги, выставленные на наших Интернет-ресурсах. Есть два мелких исключения. Брошюра "Экспертные оценки" (31 с.) http://orlovs.pp.ru/stat.php#k4 в свое время (2002 г.) была подготовлена как учебное издание МИЭМ, но издательство потребовало представить рукопись отпечатанной на лазерном принтере. Тратить на это силы мне не хотелось. И преподавание курса по экологическим экспертизам к тому времени закончилось. Я решил, что 100 экз. брошюры мне ни к чему. И включил ее текст как главу в "Эконометрику" и другие толстые учебники. Позже предложил "Экзамену". А там от меня попросили толстый учебник на эту тему. Написал. Рукопись вернули в 2008 г. вместе с остальными. Она издана как часть 2 учебника "Организационно-экономическое моделирование".

Второе исключение - брошюра "Основы теории принятия решений"(46 с.) http://orlovs.pp.ru/stat.php#k6, подготовленная для российско-французского образовательного проекта (Московский государственный технический университет им. Н.Э.Баумана и Высшая Техническая школа Лиона). Ее содержание вошло в учебники по теории принятия решений. В издательстве "Экзамен" она была подготовлена к выпуску, но не вышла.

Необходимо отметить, что имеются расхождения между бумажными и сетевыми вариантами учебников. И это не только изменения, внесенные редакторами издательств. Есть различия в названиях. Так, серийное название "Высокие статистические технологии" в Интернет-ресурсах заменено на серийное название "Организационно-экономическое моделирование" в бумажных изданиях. Связано это с тем, что согласно образовательному стандарту и учебным планам мой курс имеет название "Организационно-экономическое моделирование", и гриф Учебно-методического объединения должен был соответствовать официальным документам. В то время как придуманный мною термин "высокие статистические технологии" - мой личный фирменный знак. Имеются различия в выходных данных - издательство, год выпуска. Эти различия существенны для тех, кто ссылается на мои книги. Если я вижу ссылку: "Орлов А.И. Прикладная статистика. М.: Экзамен", 2004", то сразу ясно - этот автор смотрел мою книгу в Интернете, а бумажного варианта не видел. Соответствие между бумажными и сетевыми вариантами учебников установлено в теме "Проф. Орлов А.И. Основные сведения" http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?f=1&t=1370 и других аналогичных Интернет-ресурсах.

О лаборатории. В мае 2006 г. приказом ректора МГТУ им. Н.Э. Баумана создана научно-исследовательская лаборатория "Экономико-математические методы в контроллинге" (ЛЭММК). На ее сайте http://ibm.bmstu.ru/nil/lab.html (2008) руководящий состав указан так: заведующий - С.Г. Фалько, научный руководитель - А.И. Орлов, ученый секретарь - В.С. Муравьева. После создания в 2012 г. на правах факультета Научно-образовательного центра "Контроллинг и управленческие инновации" (директор - С.Г. Фалько) заведующим стал А.И. Орлов. Работа ЭММК отражается в теме "Лаборатория экономико-математических методов в контроллинге" http://forum.orlovs.pp.ru/viewtopic.php?f=5&t=528.

Основным заметным для внешнего мира проявлением деятельности Лаборатории стал ее научный семинар, который мы стали проводить весной 2007 г. В 2007 - 2013 гг. (семь календарных лет) проведено 108 заседаний. Обычная продолжительность - 2 академических часа, 1-2-3 доклада. Стандартная периодичность - один раз в две недели в течение семестра.

Вначале мы старались привлечь наших студентов к научно-исследовательской работе. На сайте Лаборатории размещены некоторые студенческие доклады. Однако постепенно всё большую долю докладов стали занимать постановочные и итоговые выступления (презентации) по кандидатским и докторским диссертациям. Постоянно были и чисто научные доклады профессоров и преподавателей ИБМ и других факультетов МГТУ им. Н.Э. Баумана, представителей других организаций, в том числе из Санкт-Петербурга, Германии, Монголии и др. А вот студенты практически перестали выступать, есть пока аспиранты и соискатели.

О научных работах сотрудников ЛЭММК рассказано в соответствующих разделах настоящей книги. Их тематика соответствует названию Лаборатории. При описании места работы авторов научных статей вместе с "Институт высоких статистических технологий и эконометрики МГТУ им. Н.Э. Баумана" используем формулировку "Лаборатория экономико-математических методов в контроллинге Научно-образовательного центра "Контроллинг и управленческие инновации" МГТУ им. Н.Э. Баумана". Отмечу, что редакторы журналов больше "уважают" термин "Институт", чем "Лаборатория", иногда "Лабораторию" вычеркивают, а "Институт" нет.

Вторая докторская диссертация. Будучи полным штатным профессором факультета экономической направленности, я решил стать доктором экономических наук, поскольку почти всю трудовую жизнь был связан с экономикой (за исключением пяти лет работы в медицинских организациях). На факультете я третьим добавил ученую степень доктора экономических наук к ученой степени доктора технических наук. Первой была декан факультета И.Н. Омельченко, вторым - профессор нашей кафедры А.М. Карминский, мой однокурсник по мехмату.

Летом 2008 г. за 8 рабочих дней написал диссертацию, сведя вместе выполненные работы экономической направленности. После ряда обсуждений и доработок диссертация была защищена в октябре 2009 г. на совете МГТУ СТАНКИН под председательством А.П. Ковалева по специальности 08.00.13 "Математические и инструментальные методы экономики":

689. Орлов А.И. Разработка и развитие устойчивых экономико-математических методов и моделей для модернизации управления предприятиями. Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук по специальности 08.00.13 - математические и инструментальные методы экономики (рукопись). - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. - 398 стр.

690. Орлов А.И. Разработка и развитие устойчивых экономико-математических методов и моделей для модернизации управления предприятиями. Автореф. дисс. ... докт. экон. наук; 13.10.09 / Московский государственный технологический университет "Станкин". М., 2009. 32 с.

Как видно, диссертация 2009 г. выполнена ту же тему, что и монография 1979 г. За 30 лет эта монография отнюдь не устарела.

В немецком издательстве была выпущена моя вторая докторская диссертация:

732. Орлов А.И. Устойчивые экономико-математические методы и модели. Разработка и развитие устойчивых экономико-математических методов и моделей для модернизации управления предприятиями. - Saarbrucken (Germany), LAP (Lambert Academic Publishing), 2011. - 436 с. ISBN 978-3-8433-1743-6

Преимущество издательства - возможность выпуска книги в авторской редакции (вряд ли какой-либо редактор допустил бы ссылки на 124 публикации автора книги). Недостаток - печать по заказу для конкретного покупателя, что приводит к заметному сокращению общего числа выпущенных экземпляров по сравнению с традиционной технологией публикации и распространения тиража.

Прикладные работы. В 2010-2013 гг. участвовал в разработке АСППАП - автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий в качестве главного научного консультанта проекта АСППАП и советника президента Группы компаний "Волга-Днепр". Заказчик работы - только что названная Группа компаний, мировой лидер в области сверхтяжелых авиаперевозок (работает на самых мощных в мире самолетах АН-124 "Руслан"), исполнитель - Ульяновский государственный университет (подробнее см. раздел "Разработка автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий" главы "Информационные технологии" Части II "Организационно-экономическое моделирование").

Основное достижение - широкое использование новых технологий экспертных оценок (собрано и проанализировано около 20000 экспертных оценок в рамках 400 экспертиз). Основная неудача - не удалось поднять научный уровень основной массы исполнителей из Ульяновского государственного университета (они предпочли остаться на уровне устаревшей парадигмы математических методов исследования, проигнорировав новую).

Отмечу, что меня привлек к проекту Валерий Дмитриевич Шаров, заместитель директора департамента предотвращения авиационных происшествий Группа компаний "Волга-Днепр" на основе анализа представленной в Интернете информации. Научные контакты продолжаются - пишем совместные статьи и тезисы докладов. Инновационный проект разработки АСППАП выполнялся в 2011 - 2012 гг. в рамках Постановления No.218 Правительства РФ от 09.04.2010 и не был продолжен, несмотря на наши предложения обоснования.

В 2013 г. я стал участвовать в совместной работе МГТУ им. Н.Э. Баумана и ЦНИИмаш Роскосмоса - Центрального научно-исследовательского института машиностроения (космический научный центр, в котором находится ЦУП - Центр управления полетами). Тематика - разработка методических подходов к оценке эффективности, определению приоритетов и управлению проектами на предприятиях ракетно-космической промышленности. Развитие работ привело к тому, что с подачи С.Г. Фалько с сентября 2013 г. я стал главным специалистом ЦНИИмаш (по совместительству с основной работой в МГТУ им. Н.Э. Баумана).

Контроллинг научной деятельности. Я всегда интересовался вопросами науковедения, наукометрии, управления наукой (см. раздел 3 "Науковедение в статистике и статистика в науковедении" главы "Методология и общие вопросы" Части V настоящей книги).

В последние годы пришлось обратить внимание на всё усилившиеся попытки административного управления научной деятельностью, которые зачастую опираются на неверные предположения, а потому приносят вред развитию науки. Этой теме был посвящен мой доклад на XIII Международной научной конференции "Модернизация России: ключевые проблемы и решения" (декабрь 2012 г.). Статья по докладу была опубликована осенью 2013 г., уже после появления Специального выпуска УБС и тезисов конференций, описанных ниже:

826. Орлов А.И. О некоторых методологически ошибочных методах анализа и оценки результатов научной деятельности // Россия: тенденции и перспективы развития. Ежегодник. Вып. 8. / РАН. ИНИОН. Отд. науч. сотрудничества и междунар. связей; Отв. ред. Ю.С. Пивоваров. - М., 2013. - Ч. 2. - С.528-533.

На заседании секции "Математические методы исследования" журнала "Заводская лаборатория. Диагностика материалов" в декабре 2012 г. у меня возникла дискуссия с Д.А. Новиковым по рассматриваемым проблемам. В результате в электронном научном периодическом издании Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН "Управление большими системами" (входит в "список ВАК") по предложению главного редактора член-корр. РАН Д.А. Новикова нами (д.ф.-м.н. П.Ю. Чеботаревым, к.т.н. М.В. Губко и мною) была организована дискуссия по проблемам наукометрии, оценки и управления научной деятельностью:

823. Управление большими системами / Сборник трудов. Специальный выпуск 44. Наукометрия и экспертиза в управлении наукой / [под ред. Д.А. Новикова, А.И. Орлова, П.Ю. Чеботарева]. М.: ИПУ РАН, 2013. - 568 с.

В сборнике по итогам дискуссии мною была написана "затравочная" статья:

821. Орлов А.И. Два типа методологических ошибок при управлении научной деятельностью // Управление большими системами / Сборник трудов. Специальный выпуск 44. Наукометрия и экспертиза в управлении наукой / [под ред. Д.А. Новикова, А.И. Орлова, П.Ю. Чеботарева]. М.: ИПУ РАН, 2013. - С.32-54.

А также итоговая статья сборника, в которой подводятся итоги дискуссии:

822. Орлов А.И. Наукометрия и управление научной деятельностью // Управление большими системами / Сборник трудов. Специальный выпуск 44. Наукометрия и экспертиза в управлении наукой / [под ред. Д.А. Новикова, А.И. Орлова, П.Ю. Чеботарева]. М.: ИПУ РАН, 2013. - С.538 - 568.

Специальный выпуск сборника "Управление большими системами был выпущен также на бумажной основе. Полученные результаты были отражены в докладах на научных конференциях (см. раздел 3 "Науковедение в статистике и статистика в науковедении" главы "Методология и общие вопросы" Части V настоящей книги). Основные идеи, подводящие итоги дискуссии, сформулированы в статье:

838. Орлов А.И. Критерии выбора показателей эффективности научной деятельности // Контроллинг. - 2013. - No.3(49). - С.72-78.

Констатируем появление новой области контроллинга - контроллинга научной деятельности. Предполагаю развивать эту область.

Усиление публикационной активности. Время и силы, освободившиеся после окончания цикла подготовки учебников в соответствии с новой парадигмой математических методов исследования, я направил на написание научных статей, учитывая также общую атмосферу повышения внимания к публикациям в научных журналах. За 2013 год число позиций в общем списке научных и методических трудов увеличилось на 62 позиции, что является абсолютным рекордом за всю мою жизнь. (Второе по величине значение - 50 позиций - было в 1999 г., но в том году вышла Энциклопедия "Вероятность и математическая статистика", в которой было опубликовано 20 моих статей). В 2013 г. в журналах списка ВАК было опубликовано 20 моих статей. Я искренне благодарен тем, кто дал мне такую возможность, прежде всего Е.В. Луценко и Е.Ю. Хрусталеву, С.Г. Фалько и Д.А. Новикову.

Не было сделано. Семь лет назад предполагалось продвинуть решение научно-организационных проблем:

"Одна из важных составляющих будущей работы - научно-организационная. Предстоит развернуть деятельность Российской ассоциации статистических методов, Российской академии статистических методов и других структур".

Ничего не было сделано. Время и силы ушли на другие работы, описанные выше. Даже не было возможности активно участвовать в проведении "Года Статистика" (2013), объявленного ООН.

Будущее непредсказуемо. С одной стороны, вступаю в него на пике активности - в публикации научных статей, в прикладной деятельности (ЦНИИмаш). С другой стороны, наука и образование вступили в период быстрых перемен, носящих скорее отрицательный характер (чего стоит хотя бы "реорганизация" РАН).

Впереди - борьба. Сейчас часто повторяю слова Гёте: "Лишь тот достоин жизни и свободы, кто каждый день идет за них на бой".

2013-12-29

Мы не ставим перед собой целью описание истории развития (в течение последних 50 лет) тех наук, к которым относятся наши работы. Однако именно к статистической теории относятся наиболее продвинутые мои исследования. Более того, современная статистическая теория сформирована во многом именно моими работами. Поэтому для облегчения восприятия рассказа о моих собственных результатов представляется целесообразным поместить в качестве введения к части "Статистическая теория" настоящей книги обзорную статью "Перспективные задачи прикладной и теоретической статистики". Она написана в январе 2007 г. по заказу редколлегии для юбилейного 20-го выпуска межвузовского сборника научных трудов "Статистические методы оценивания и проверки гипотез", в котором опубликовано 19 моих статей, начиная с 1978 г. и по 2013 г.

1. Введение

2. Послевоенное развитие отечественной статистики

3. Новые идеи последних десятилетий: точки роста

4. Статистика объектов нечисловой природы

5. Основные идеи статистики объектов нечисловой природы

6. О нерешенных проблемах теоретической и прикладной статистики

7. Библиографический список

Проведен анализ послевоенного развития отечественной статистики. Выделены пять "точек роста": непараметрика, робастность, бутстреп, интервальная статистика, статистика объектов нечисловой природы. Обсуждается содержание, развитие и основные идеи статистики объектов нечисловой природы. Рассмотрен ряд нерешенных проблем теоретической и прикладной статистики.

Математические результаты объективны. Теорема либо доказана, либо нет. А вот о значении тех или иных результатов споры возникают. Тем более трудно настаивать на полной объективности выводов, рассуждая о развитии всей статистической науки. Поэтому жанр этой статьи - субъективный анализ состояния и перспектив развития нашей научной области.

Почему я выбрал эту тему для юбилейного сборника? На Учредительном съезде Всесоюзной статистической ассоциации (ВСА) в октябре 1990 г. коллеги выбрали меня вице-президентом ВСА (по секции статистических методов). С 80-х годов приходилось обдумывать ситуацию в статистике. Конкретные результаты я собрал в монографиях [1-3], которые можно рассматривать и как учебники (см. также книги и статьи на сайте "Высокие статистические технологии" http://orlovs.pp.ru). Доказательства многих конкретных результатов опубликованы в настоящем сборнике в 1978, 1980, 1986, 1988, 1990, 1991, 1993, 1995, 1996, 1998, 1999 и 2001 гг. А общие соображения - методологическая основа ведущихся работ - рассмотрены в этой статье.

К 60-м годам в нашей стране сформировалась научно-практическая дисциплина, которую называем классической математической статистикой. Статистики моего поколения учились теории по книге Г. Крамера [4], написанной в военные годы и впервые изданной у нас в 1948 г. Из прикладных руководств назовем учебник [5] и таблицы с комментариями [6].

Затем внимание многих специалистов сосредоточилось на изучении математических конструкций, используемых в статистике. Примером таких работ является монография [7]. В ней получены продвинутые математические результаты, но нет ничего, что мог бы использовать статистик, анализирующий конкретные данные.

Как реакция на уход в математику выделилась новая научная дисциплина - прикладная статистика. В учебнике [1] в качестве рубежа, когда это стало очевидным, мы указали 1981 г. - дату выхода массовым тиражом (33 940 экз.) сборника [8], в названии которого использован термин "прикладная статистика". С этого времени линии развития математической статистики и прикладной статистики разошлись. Первая из этих дисциплин полностью ушла в математику, перестав интересоваться практическими делами. Вторая позиционировала себя в качестве науки об обработке данных - результатов наблюдений, измерений, испытаний, анализов, опытов.

Вполне естественно, что в прикладной статистике стали развиваться "свои" математические методы и модели. Необходимость их развития вытекает из потребностей конкретных прикладных исследований. Это математизированное ядро прикладной статистики хочется назвать теоретической статистикой. Тогда под собственно прикладной статистикой следует понимать обширную промежуточную область между теоретической статистикой и применением статистических методов в конкретных областях. В нее входят, в частности, вопросы формирования вероятностно-статистических моделей и выбора конкретных методов анализа данных (т.е. методология прикладной статистики и других статистических методов), проблемы разработки и применения информационных статистических технологий, организации сбора и анализа данных, т.е. разработки статистических технологий.

Таким образом, общая схема современной статистической науки выглядит следующим образом (от абстрактного к конкретному):

1. Математическая статистика - часть математики, изучающая статистические структуры. Сама по себе не дает рецептов анализа статистических данных, однако разрабатывает методы, полезные для использования в теоретической статистике.

2. Теоретическая статистика - наука, посвященная моделям и методам анализа конкретных статистических данных.

3. Прикладная статистика (в узком смысле) посвящена статистическим технологиям сбора и обработки данных. Она включает в себя методологию статистических методов, вопросы организации выборочных исследований, разработки статистических технологий, создания и использования статистических программных продуктов.

4. Применение статистических методов в конкретных областях (в экономике и менеджменте - эконометрика, в биологии - биометрика, в химии - хемометрия, в технических исследованиях - технометрика, в геологии, демографии, социологии, медицине, истории, и т.д.).

Часто позиции 2 и 3 вместе называют прикладной статистикой. Иногда позицию 1 именуют теоретической статистикой. Эти терминологические вариации связаны с тем, что описанное выше развитие рассматриваемой научно-прикладной области не сразу, не полностью и не всегда адекватно отражалось и отражается в сознании специалистов. Так, до сих пор выпускают учебники, соответствующие уровню представлений середины ХХ века.

Примечание. Здесь мы уточнили схему внутреннего деления статистической теории, предложенную в [9]. Естественный смысл приобрели термины "теоретическая статистика" и "прикладная статистика" (в узком смысле). Однако необходимо иметь в виду, что в недавнем учебнике [1] прикладная статистика понимается в широком смысле, т.е. как объединение позиций 2 и 3. К сожалению, в настоящее время невозможно отождествить теоретическую статистику с математической, поскольку последняя (как часть математики - научной специальности "теория вероятностей и математическая статистика") полностью оторвалась от задач практики.

Отметим, что математическая статистика, как и теоретическая с прикладной, не имеет ничего общего с ведомственной наукой органов официальной государственной статистики. ЦСУ, Госкомстат, Росстат применяли и применяют лишь проверенные временем приемы позапрошлого (XIX) века. Возможно, следовало бы от этого ведомства отмежеваться и сменить название дисциплины, например, на "Анализ данных". В настоящее время компромиссным самоназванием нашей научно-практической дисциплины является термин "статистические методы".

Во второй половине 80-х годов развернулось общественное движение, имеющее целью создание профессионального объединения статистиков. Аналогами являются британское Королевское статистическое общество (основано в 1834 г.) и Американская статистическая ассоциация (создана в 1839 г.). К сожалению, деятельность учрежденной в 1990 г. Всесоюзной статистической ассоциации оказалась парализованной в результате развала СССР. Некоторую активность проявили созданные на базе ВСА Российская ассоциация статистических методов, Российская академия статистических методов, Белорусская статистическая ассоциация. Пришло время оживить их деятельность, беря в качестве примера статистиков Узбекистана.

В ходе создания ВСА было проанализировано состояние и перспективы развития теоретической и прикладной статистики. Обсудим их.

В работе [10] выделено пять актуальных направлений, в которых развивается современная прикладная статистика, т.е. пять "точек роста" статистической науки: непараметрика, робастность, бутстреп, интервальная статистика, статистика объектов нечисловой природы. Кратко обсудим эти актуальные направления.

Непараметрика, или непараметрическая статистика, позволяет делать статистические выводы, оценивать характеристики и плотность распределения, проверять статистические гипотезы без слабо обоснованных предположений о том, что функция распределения элементов выборки входит в то или иное параметрическое семейство. Например, широко распространена вера в то, что статистические данные часто подчиняются нормальному распределению. Математики думают, что это - экспериментальный факт, установленный в прикладных исследованиях. Прикладники уверены, что математики доказали нормальность результатов наблюдений. Между тем анализ конкретных результатов наблюдений, в частности, погрешностей измерений, приводит всегда к одному и тому же выводу - в подавляющем большинстве случаев реальные распределения существенно отличаются от нормальных [2]. Некритическое использование гипотезы нормальности часто приводит к значительным ошибкам, например, при отбраковке резко выделяющихся результатов наблюдений (выбросов), при статистическом контроле качества и в других случаях [1]. Поэтому целесообразно использовать непараметрические методы, в которых на функции распределения результатов наблюдений наложены лишь весьма слабые требования. Обычно предполагается лишь их непрерывность. К настоящему времени с помощью непараметрических методов можно решать практически тот же круг задач, что ранее решался параметрическими методами. Однако эта информация еще не вошла в массовое сознание. До сих пор тупиковой тематике параметрической статистики посвящены обширные разделы учебников и программных продуктов.

Основная идея работ по робастности, или устойчивости, состоит в том, что выводы, полученные на основе математических методов исследования, должны мало меняться при небольших изменениях исходных данных и отклонениях от предпосылок модели [11]. Здесь есть два круга задач. Один - это изучение устойчивости распространенных алгоритмов анализа данных. Второй - поиск робастных алгоритмов для решения тех или иных задач. Отметим, что сам по себе термин "робастность" не имеет точно определенного смысла. Всегда необходимо указывать конкретную вероятностно-статистическую модель. При этом модель "засорения" Тьюки-Хубера-Хампеля обычно не является практически полезной. Дело в том, что она ориентирована на "утяжеление хвостов", а в реальных ситуациях "хвосты" обрезаются априорными ограничениями на результаты наблюдений, связанными, например, с ограниченностью шкал используемых средств измерения.

Бутстреп - направление непараметрической статистики, опирающееся на интенсивное использование информационных технологий. Основная идея состоит в "размножении выборок", т.е. в получении набора из многих выборок, напоминающих полученную в эксперименте. По такому набору можно оценить свойства различных статистических процедур, не прибегая к излишне обременительным семействам вероятностно-статистических моделей. Простейший способ "размножении выборки" состоит в исключении из нее одного результата наблюдения. Исключаем первое наблюдение, получаем выборку, похожую на исходную, но с объемом, уменьшенным на 1. Затем возвращаем исключенный результат первого наблюдения, но исключаем второе наблюдение. Получаем вторую выборку, похожую на исходную. Затем возвращаем результат второго наблюдения, и т.д. Есть и иные способы "размножения выборок". Например, можно по исходной выборке построить ту или иную оценку функции распределения, а затем методом статистических испытаний смоделировать ряд выборок из элементов, функция распределения которых совпадает с этой оценкой. Обобщая, можно сказать, что к настоящему времени в дополнение к классическим инструментам прикладной статистики - предельным теоремам теории вероятностей - добавились новые, основанный на интенсивном использовании компьютеров. Бутстреп - лишь один из таких инструментов. Метод статистических испытаний (Монте-Карло) - вот партнер и конкурент асимптотическим методам математической статистики.

Статистика интервальных данных - это совокупность методов анализа интервальных статистических данных. Вполне очевидно, что все средства измерения имеют погрешности. Однако до недавнего времени это очевидное обстоятельство никак не учитывалось в статистических процедурах. Только недавно начала развиваться теория интервальной статистики, в которой предполагается, что исходные данные - это не числа, а интервалы. Статистику интервальных данных можно рассматривать как часть интервальной математики. Выводы в ней часто принципиально отличны от классических. Основные результаты статистики интервальных данных были получены в статьях, опубликованных нами в данном сборнике, а подробные изложения включены в учебники [1, 3].

Перейдем к статистике объектов нечисловой природы (она же - статистика нечисловых данных, или нечисловая статистика). Сначала напомним, что типичный исходный объект в прикладной статистике - это выборка, т.е. совокупность независимых одинаково распределенных случайных элементов. Какова природа этих элементов? В классической математической статистике элементы выборки - это числа. В многомерном статистическом анализе - вектора. А в нечисловой статистике элементы выборки - это объекты нечисловой природы, которые нельзя складывать и умножать на числа. Другими словами, объекты нечисловой природы лежат в пространствах, не имеющих векторной структуры.

Примерами объектов нечисловой природы являются:

- значения качественных признаков, в том числе результаты кодировки объектов с помощью заданного перечня категорий (градаций);

- упорядочения (ранжировки) экспертами образцов продукции (при оценке её технического уровня, качества и конкурентоспособности)) или заявок на проведение научных работ (при проведении конкурсов на выделение грантов);

- классификации, т.е. разбиения объектов на группы сходных между собой (кластеры);

- графы различных видов (ориентированные, неориентированные взвешенные и т.д.);

- толерантности, т.е. бинарные отношения, описывающие сходство объектов между собой, например, сходства тематики научных работ, оцениваемого экспертами с целью рационального формирования экспертных советов внутри определенной области науки;

- результаты парных сравнений или контроля качества продукции по альтернативному признаку ("годен" - "брак"), т.е. последовательности из 0 и 1;

- множества (обычные или нечеткие), например, зоны, пораженные коррозией, или перечни возможных причин аварии, составленные экспертами независимо друг от друга;

- слова, предложения, тексты;

- вектора, координаты которых - совокупность значений разнотипных признаков, например, результат составления статистического отчета о научно-технической деятельности организации или анкета эксперта, в которой ответы на часть вопросов носят качественный характер, а на часть - количественный;

- ответы на вопросы экспертной, медицинской, маркетинговой или социологической анкеты, часть из которых носит количественный характер (возможно, интервальный), часть сводится к выбору одной из нескольких подсказок, а часть представляет собой тексты; и т.д.

Рассмотренные выше интервальные данные тоже можно рассматривать как пример объектов нечисловой природы, а именно, как частный случай нечетких множеств. Если характеристическая функция нечеткого множества равна 1 на некотором интервале и равна 0 вне этого интервала, то задание такого нечеткого множества эквивалентно заданию интервала. Напомним, что теория нечетких множеств в определенном смысле сводится к теории случайных множеств. Цикл соответствующих теорем приведен в работе [11], а также в учебниках [1-3].

С 70-х годов в основном на основе запросов теории экспертных оценок (а также технических исследований, экономики, социологии и медицины) развивались различные направления статистики объектов нечисловой природы. Были установлены основные связи между конкретными видами таких объектов, разработаны для них базовые вероятностные модели. Сводка дана в монографии [11].

Следующий этап (80-е годы) - выделение статистики объектов нечисловой природы в качестве самостоятельной дисциплины в рамках математических методов исследования, ядром которого являются методы статистического анализа данных произвольной природы. Для работ этого периода характерна сосредоточенность на внутренних проблемах нечисловой статистики.

К 90-м годам статистика объектов нечисловой природы с теоретической точки зрения была достаточно хорошо развита, основные идеи, подходы и методы были разработаны и изучены математически, в частности, доказано достаточно много теорем. Однако она оставалась недостаточно апробированной на практике. И в 90-е годы наступило время перейти от теоретико-статистических исследований к применению полученных результатов на практике и включить их в учебный процесс, что и было сделано (см., например, [1-3]).

Следует отметить, что в статистике объектов нечисловой природы одна и та же математическая схема может с успехом применяться во многих научных и прикладных областях, для анализа данных различных типов, а потому ее лучше всего формулировать и изучать в наиболее общем виде, для объектов произвольной природы.

В чем принципиальная новизна нечисловой статистики? Для классической математической статистики характерна операция сложения. При расчете выборочных характеристик распределения (выборочное среднее арифметическое, выборочная дисперсия и др.), в регрессионном анализе и других областях этой научной дисциплины постоянно используются суммы. Математический аппарат - законы больших чисел, Центральная предельная теорема и другие теоремы - нацелены на изучение сумм. В нечисловой же статистике нельзя использовать операцию сложения, поскольку элементы выборки лежат в пространствах, где нет операции сложения. Методы обработки нечисловых данных основаны на принципиально ином математическом аппарате - на применении различных расстояний в пространствах объектов нечисловой природы.

Кратко рассмотрим несколько идей, развиваемых в статистике объектов нечисловой природы для данных, лежащих в пространствах произвольного вида. Они нацелены на решение классических задач описания данных, оценивания, проверки гипотез - но для неклассических данных, а потому неклассическими методами.

Первой обсудим проблему определения средних величин. В рамках теории измерений удается указать вид средних величин, соответствующих тем или иным шкалам измерения. В классической математической статистике средние величины вводят с помощью операций сложения (выборочное среднее арифметическое, математическое ожидание) или упорядочения (выборочная и теоретическая медианы). В пространствах произвольной природы средние значения нельзя определить с помощью операций сложения или упорядочения. Теоретические и эмпирические средние приходится вводить как решения экстремальных задач. Теоретическое среднее определяется как решение задачи минимизации математического ожидания (в классическом смысле) расстояния от случайного элемента со значениями в рассматриваемом пространстве до фиксированной точки этого пространства (минимизируется указанная функция от этой точки). Для эмпирического среднего математическое ожидание берется по эмпирическому распределению, т.е. берется сумма расстояний от некоторой точки до элементов выборки и затем минимизируется по этой точке. При этом как эмпирическое, так и теоретическое средние как решения экстремальных задач могут быть не единственными элементами рассматриваемого пространства, а являться некоторыми множествами таких элементов, которые могут оказаться и пустыми. Тем не менее удалось сформулировать и доказать законы больших чисел для средних величин, определенных указанным образом, т.е. установить сходимость (в специально определенном смысле) эмпирических средних к теоретическим [1, 2].

Оказалось, что методы доказательства законов больших чисел допускают существенно более широкую область применения, чем та, для которой они были разработаны. А именно, удалось изучить асимптотику решений экстремальных статистических задач, к которым, как известно, сводится большинство постановок прикладной статистики. В частности, кроме законов больших чисел установлена и состоятельность оценок минимального контраста, в том числе оценок максимального правдоподобия и робастных оценок. К настоящему времени подобные оценки изучены также и в интервальной статистике.

В статистике в пространствах произвольной природы большую роль играют непараметрические оценки плотности, используемые, в частности, в различных алгоритмах регрессионного, дискриминантного, кластерного анализов. В нечисловой статистике предложен и изучен ряд типов непараметрических оценок плотности в пространствах произвольной природы, в том числе в дискретных пространствах. В частности, доказана их состоятельность, изучена скорость сходимости и установлен примечательный факт совпадения наилучшей скорости сходимости в произвольном пространстве с той, которая имеет быть в классической теории для числовых случайных величин.

Дискриминантный, кластерный, регрессионный анализы в пространствах произвольной природы основаны либо на параметрической теории - и тогда применяется подход, связанный с асимптотикой решения экстремальных статистических задач - либо на непараметрической теории - и тогда используются алгоритмы на основе непараметрических оценок плотности.

Для проверки гипотез могут быть использованы статистики интегрального типа, в частности, типа омега-квадрат. Любопытно, что предельная теория таких статистик, построенная первоначально в классической постановке, приобрела естественный (завершенный, изящный) вид именно для пространств произвольного вида, поскольку при этом удалось провести рассуждения, опираясь на базовые математические соотношения, а не на те частные (с общей точки зрения), что были связаны с конечномерным пространством.

Представляют практический интерес результаты, связанные с конкретными областями статистики объектов нечисловой природы, в частности, со статистикой нечетких множеств и со статистикой случайных множеств (напомним, что теория нечетких множеств в определенном смысле сводится к теории случайных множеств), с непараметрической теорией парных сравнений и люсианов (бернуллиевских бинарных векторов), с аксиоматическим введением метрик в конкретных пространствах объектов нечисловой природы, а также с рядом других конкретных постановок.

Для анализа нечисловых, в частности, экспертных данных весьма важны методы классификации. С другой стороны, наиболее естественно ставить и решать задачи классификации, основанные на использовании расстояний или показателей различия, в рамках статистики объектов нечисловой природы. Это касается как распознавания образов с учителем (другими словами, дискриминантного анализа), так и распознавания образов без учителя (т.е. кластерного анализа).

За каждым новым научным результатом открывается многообразие неизвестного. Рассмотрим несколько конкретных постановок.

В статистике в пространствах общей природы получены аналоги классического закона больших чисел. Но нет аналога центральной предельной теоремы. Какова скорость сходимости эмпирических средних к теоретическим? Как сравнить различные способы усреднения? В частности, что лучше применять для усреднения упорядочений - медиану Кемени или среднее по Кемени (среднее отличается от медианы тем, что в качестве показателя различия берется не расстояние Кемени, а его квадрат)? Какие конкретные представители различных классов непараметрических оценок плотности достойны рекомендации для использования в нацеленных на практическое применение алгоритмах анализа нечисловых данных?

До сих пор не проведена классификация классических статистических методов с точки зрения теории измерений. Законченные результаты получены для теории средних величин [1-3]. Эта теория может служить образцом для аналогичных теорий, посвященных другим методам анализа данных. В ней установлено, что для измерений в порядковой шкале в качестве средних можно использовать только порядковые статистики, например, медиану (при нечетном объеме выборки). Среднее арифметическое, столь любимое профанами, применять нельзя. Однако многочисленные эксперименты показывают, что упорядочения объектов по средним арифметическим рангов и по медианам рангов в подавляющем большинстве случаев анализа реальных данных совпадают. Нужна теория, объясняющая этот экспериментальный факт.

Все более широкое распространение получает теория нечеткости. Давно установлено, что она в определенном смысле сводится к теории случайных множеств [1-3]. Требуется на основе этого сведения проанализировать различные теоретические и прикладные постановки теории нечеткости и рассмотреть их в рамках вероятностно-статистического моделирования.

Перейдем к классическим областям статистики. Начнем с обсуждения влияния отклонений от традиционных предпосылок. В вероятностной теории статистических методов выборка обычно моделируется как конечная последовательность независимых одинаково распределенных случайных величин или векторов. В давно устаревшей парадигме середины ХХ в. часто предполагают, что эти величины (вектора) имеют нормальное распределение.

При внимательном взгляде совершенно ясна нереалистичность приведенных классических предпосылок. Независимость результатов измерений обычно принимается "из общих предположений", между тем во многих случаях очевидна их коррелированность. Одинаковая распределенность также вызывает сомнения из-за изменения во времени свойств измеряемых образцов, средств измерения и психофизического состояния специалистов, проводящих измерения (испытания, анализы, опыты). Даже обоснованность самого применения вероятностных моделей иногда вызывает сомнения, например, при моделировании уникальных измерений (согласно классическим воззрениям, теорию вероятностей обычно привлекают при изучении массовых явлений). И уж совсем редко распределения результатов измерений можно считать нормальными [1, 2].

Итак, методы классической математической статистики обычно используют вне сферы их обоснованной применимости. Какова влияние отклонений от традиционных предпосылок на статистические выводы? В настоящее время об этом имеются лишь отрывочные сведения. Приведем три примера.

Пример 1. В распространенных учебниках построение доверительного интервала для математического ожидания обычно проводят с использованием распределения Стьюдента (при справедливости гипотезы нормальности). Как следует их Центральной предельной теоремы (ЦПТ) теории вероятностей, в асимптотике (при большом объеме выборки) такие расчетные методы дают правильные результаты (из ЦПТ вытекает использование квантилей нормального распределения, а из классической теории - квантилей распределения Стьюдента, но при росте объема выборки квантили распределения Стьюдента стремятся к соответствующим квантилям нормального распределения).

Пример 2. Для проверки однородности двух независимых выборок (на самом деле - для проверки равенства математических ожиданий) обычно рекомендуют использовать двухвыборочный критерий Стьюдента. Предпосылки его использования - это нормальность распределений, соответствующих выборкам, и равенство их дисперсий. Что будет при отклонении от нормальности распределений, из которых взяты выборки, от нормальности? Если объемы выборок равны или если дисперсии совпадают, то в асимптотике (когда объемы выборок безгранично возрастают) классический метод является корректным. Если же объемы выборок существенно отличаются или дисперсии различны, то критерий Стьюдента проверки гипотезы однородности применять нельзя, поскольку распределение двухвыборочной статистики Стьюдента будет существенно отличаться от классического. Поскольку проверка равенства дисперсий - более сложная задача, чем проверка равенства математических ожиданий, то для выборок разного объема использовать двухвыборочную статистику Стьюдента не следует, целесообразно применять критерий Крамера-Уэлча [1, 2].

Пример 3. В задаче отбраковки (исключения) резко выделяющихся наблюдений (выбросов) расчетные методы, основанные на нормальности, являются крайне неустойчивыми по отношению к отклонениям от нормальности, что полностью лишает эти методы научной обоснованности [1, 2].

Примеры 1-3 показывают весь спектр возможных свойств классических расчетных методов в случае отклонения от нормальности. Методы примера 1 оказываются вполне пригодными при таких отклонениях, примера 2 - пригодными в некоторых случаях, примера 3 - полностью непригодными.

Итак, имеется необходимость изучения свойств расчетных методов классической математической статистики, опирающихся на предположение нормальности, в ситуациях, когда это предположение не выполнено. Аппаратом для такого изучения наряду с методом Монте-Карло могут послужить предельные теоремы теории вероятностей, прежде всего ЦПТ, поскольку интересующие нас расчетные методы обычно используют разнообразные суммы. Пока подобное изучение не проведено, остается неясной научная ценность, например, применения основанного на предположении многомерной нормальности факторного анализа к векторам из переменных, принимающих небольшое число градаций и к тому же измеренных в порядковой шкале.

Почему необходимо изучение классических алгоритмов, а не построение новых, специально предназначенных для работы в условиях отклонения от классических предпосылок?

Во-первых, потому, что классические алгоритмы в настоящее время наиболее распространены (благодаря сложившейся системе образования прикладников). Например, в научных медицинских исследованиях для проверки однородности двух независимых выборок традиционно используют критерий Стьюдента, при этом условия его применимости не проверяют. Насколько обоснованными являются выводы? Как следует из примера 2, во многих случаях выводы нет оснований подвергать сомнению, хотя они получены с помощью некорректной процедуры.

Во-вторых, более новые подходы зачастую методологически уязвимы. Так, известная робастная модель засорения Тьюки-Хубера нацелена на борьбу с большими выбросами, которые зачастую физически невозможны из-за ограниченности интервала значений измеряемой характеристики, в котором работает конкретное средство измерения. Следовательно, модель Тьюки-Хубера-Хампеля имеет скорее теоретическое значение, чем практическое. Сказанное, конечно, не обозначает, что следует прекратить разработку, изучение и внедрение непараметрических и устойчивых методов, выделенных выше как "точки роста" современной прикладной статистики.

Нерешенным проблемам теоретической и прикладной статистики посвящены статьи [12, 13]. Одна из важных проблем - использование асимптотических результатов при конечных объемах выборок. Конечно, естественно изучить свойства алгоритма с помощью метода Монте-Карло. Однако из какого конкретного распределения брать выборки при моделировании? От выбора распределения зависит результат. Кроме того, датчики псевдослучайных чисел лишь имитируют случайность. До сих пор неизвестно, каким датчиком целесообразно пользоваться в случае возможного безграничного роста размерности пространства.

Другая проблема - обоснование выбор одного из многих критериев для проверки конкретной гипотезы. Например, для проверки однородности двух независимых выборок можно предложить критерии Стьюдента, Крамера-Уэлча, Лорда, хи-квадрат, Вилкоксона (Манна-Уитни), Ван-дер-Вардена, Сэвиджа, Н.В.Смирнова, типа омега-квадрат (Лемана-Розенблатта), Реньи, Г.В.Мартынова и др. Какой выбрать?

Критерии однородности проанализированы в [14]. Естественных подходов к сравнению критериев несколько - на основе асимптотической относительной эффективности по Бахадуру, Ходжесу-Леману, Питмену. И каждый критерий является оптимальным при соответствующей альтернативе или подходящем распределении на множестве альтернатив. При этом математические выкладки обычно используют альтернативу сдвига, сравнительно редко встречающуюся в практике анализа реальных статистических данных. Итог печален - блестящая математическая техника, продемонстрированная в [14], не позволяет дать рекомендации для выбора критерия проверки однородности при анализе реальных данных.

Проблемы разработки высоких статистических технологий поставлены в [15] (см. также сайт "Высокие статистические технологии" http://orlovs.pp.ru). Используемые при обработке реальных данных статистические технологии состоят из последовательности операций, каждая из которых, как правило, хорошо изучена, поскольку сводится к оцениванию (параметров, характеристик, распределений) или проверке той или иной гипотезы. Однако статистические свойства результатов обработки, полученных в результате последовательного применения таких операций, мало изучены. Необходима теория, позволяющая изучать свойства статистических технологий и так их конструировать, чтобы обеспечить высокое качество обработки данных.

1. Орлов А.И. Прикладная статистика. - М.: Экзамен, 2006. - 672 с.

2. Орлов А.И. Эконометрика. Изд. 3-е, переработанное и дополненное. - М.: Экзамен, 2004. - 576 с.

3. Орлов А.И. Теория принятия решений.- М.: Экзамен, 2006. - 576 с.

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

5. Смирнов Н.В., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. Изд. 3-е, стереотипное. - М.: Наука, 1969. - 512 с.

6. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики / 3-е изд.- М.: Наука, 1983. - 416 с. (1-е изд. - 1965).

7. Каган А.М., Линник Ю.В., Рао С.Р. Характеризационные задачи математической статистики. - М.: Наука, 1972. - 656 с.

8. Современные проблемы кибернетики (прикладная статистика). - М.: Знание, 1981. - 64 с.

9. Орлов А.И. О перестройке статистической науки и её применений. - Журнал "Вестник статистики". 1990. No.1. С.65 - 71.

10. Орлов А.И. Современная прикладная статистика. - Журнал "Заводская лаборатория". 1998. Т.64. No.3. С. 52-60.

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

12. Загоруйко Н.Г., Орлов А.И. Некоторые нерешенные математические задачи прикладной статистики. - В сб.: Современные проблемы кибернетики (прикладная статистика). - М.: Знание, 1981. - С.53-63.

13. Орлов А.И. Некоторые нерешенные вопросы в области математических методов исследования. - Журнал "Заводская лаборатория". 2002. Т.68. No.3. С.52-56.

14. Никитин Я.Ю. Асимптотическая эффективность непараметрических критериев. - М.: Наука, 1995. - 240 с.

15. Орлов А.И. Высокие статистические технологии. - Журнал "Заводская лаборатория". 2003. Т.69. No.11. С.55-60.

Публикация:

641. Орлов А.И. Перспективные задачи прикладной и теоретической статистики. - В сб.: Статистические методы оценивания и проверки гипотез: межвуз. сб. науч. тр. - Пермь: Перм. ун-т, 2007. - С.207-220.