Статистика нечисловых данных - это направление в эконометрике, в котором в качестве исходных статистических данных (результатов наблюдений) рассматриваются объекты нечисловой природы. Так принято называть объекты, которые нецелесообразно описывать числами, в частности элементы нелинейных пространств. Примерами являются бинарные отношения (ранжировки, разбиения, толерантности и др.), результаты парных и множественных сравнений, множества, нечеткие множества, измерение в шкалах, отличных от абсолютных. Этот перечень примеров не претендует на законченность. Он складывался постепенно в соответствии с развитием теоретических исследований в области статистики нечисловых данных и расширением опыта применений этого направления эконометрики.
Объекты нечисловой природы широко используются в теоретических и прикладных исследованиях по экономике, менеджменту и другим проблемам управления, в частности управления качеством продукции, в технических науках, социологии, психологии, медицине и т.д., а также практически во всех отраслях народного хозяйства.
Цитированная литература
1. Шубкин В.П. Социологические опыты. - М.: Мысль,1970.-256 с.
2. Щукина Г.И. Проблема познавательного интереса в педагогике. - М.: Педагогика, 1971.-352 с.
3. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука,1979.-296 с.
4. .. ÷ё (). - " ". 1990. .56. No.3. .76-83.
5. .. ÷ё . - " ". 1995. .61. No.3. .43-52.
6. Кендэл М. Ранговые корреляции. - М.:Статистика,1975. - 216 с.
7. Беляев Ю.К. Вероятностные методы выборочного контроля. - М.: Наука, 1975. - 408 с.
8. Лумельский Я.П. Статистические оценки результатов контроля качества. - М.: Изд-во стандартов, 1979. - 200 с.
9. Дэвид Г. Метод парных сравнений. - М.: Статистика, 1978.- 144 с.
10. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. - М.: Знание, 1980. - 64с.
10. Кендалл М.Дж., Стъюарт А., Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. - 900 с.
11. Себер Дж. Линейный регрессионный анализ. - М.: Мир, 1980. - 456 с.
12. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. - М.: Финансы и статистика. 1983. - 472 с.
13. Борель Э. Вероятность и достоверность. - М.: ГИФМЛ, 1961. - 120 с.
14. .. ÷ё . - " ". 1995. .61. No.5. .43-51.
15. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия / Гл. ред. Ю.В. Прохоров. - М.: Большая Российская энциклопедия, 1999. - 910 с.
16. Орлов А.И. Статистика объектов нечисловой природы и экспертные оценки. - В сб.: Экспертные оценки / Вопросы кибернетики. Вып.58. - М.: Научный Совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1979. - С.17-33.
17. Орлов А.И. Случайные множества с независимыми элементами (люсианы) и их применения. - В сб.: Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа. Ученые записки по статистике, т.36. - М.: Наука, 1980. - С. 287-308.
18. .. . - .: ÷ . - .: - , 1982. - . 58-66.
19. Орлов А.И. Логистическое распределение. - В сб.: Математическая энциклопедия. Т.3. - М.: Советская энциклопедия, 1982. - С.414.
20. Орлов А.И. О нецелесообразности использования итеративных процедур нахождения оценок максимального правдоподобия. - Журнал "Заводская лаборатория". 1986. Т.52. No.5. С.67-69.
21. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: Наука, 1983 (3-е изд.). - 474 с.
22. Тюрин Ю.Н., Василевич А.П., Андрукович П.Ф. Статистические модели ранжирования. - В сб.: Статистические методы анализа экспертных оценок. - М.: Наука, 1977. - С.30-58.
23. Раушенбах Г.В. Меры близости и сходства. - В сб.: Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1985. - С.169-203.
24. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование: Некоторые приложения. - М.: Советское радио, 1972. - 192 с.
25. Прохоров Ю.В., Розанов Ю.А. Теория вероятностей (Основные понятия. Предельные теоремы. Случайные процессы). - М.: Наука, 1973.- 496 с.
26. Кривцов В.С., Орлов А.И., Фомин В.Н. Современные статистические методы в стандартизации и управлении качеством продукции. - Журнал "Стандарты и качество". 1988. No.3. С.32-36.
http://orlovs.pp.ru/
