(поиск повторяющихся паттернов, например, поиск устойчивых связей) —
это типичные задачи прикладной статистики. Новизна состоит в разработке
технологий добычи данных путем решения ряда таких задач. Итак, стати-
стические пакеты — интеллектуальные инструменты, необходимые широким
кругам научных работников, инженеров, менеджеров. Однако распростра-
ненные в настоящее время статистические программные продукты отстают
от современного уровня научных исследований примерно на 30 лет. Весьма
актуальна задача разработки статистических пакетов нового поколения, со-
ответствующих современному научному уровню и одновременно обеспечи-
вающих удобства пользователей, достигнутые в популярных ныне пакетах.
Эта задача должна решаться одновременно с созданием систем обучения,
сопровождения и внедрения пакетов нового поколения, в частности, в соот-
ветствии с технологиями типа “Шесть сигм”.
Организационно-экономическое моделирование (включая эконометрику,
прикладную статистику, теорию принятия решений и другие экономико-
математические методы и модели) разрабатывает интеллектуальные инстру-
менты, позволяющие инженеру и менеджеру успешно решать стоящие перед
ним задачи модернизации систем управления предприятиями и организаци-
ями. В журнале “Контроллинг” опубликован ряд разработок Лаборатории
экономико-математических методов в контроллинге, из которых отметим
первую [39] и последнюю [40] по времени.
Прикладная статистика является общенаучной дисциплиной. В техни-
ческом университете должна быть организована подготовка студентов всех
специальностей по современным методам прикладной статистики, эконо-
метрики, организационно-экономического моделирования. Важно от старой
парадигмы 1950-х гг, распространенной при обучении теории вероятностей
и математической статистике, перейти к новой парадигме, выраженной, на-
пример, в монографиях, учебниках и учебных пособиях [5, 9–11, 13–18].
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. К р а м е р Г. Математические методы статистики. – М.: Мир, 1975. – 648 с.
2. С м и р н о в Н. В., Д у н и н - Б а р к о в с к и й И. В. Курс теории вероят-
ностей и математической статистики для технических приложений. Изд. 3-е,
стереотипн. – М.: Наука, 1969. – 512 с.
3. Б о л ь ш е в Л. Н., С м и р н о в Н. В. Таблицы математической статистики.
3-е изд. – М.: Наука, 1983. – 416 с.
4. К а г а н А. М., Л и н н и к Ю. В., Р а о С. Р. Характеризационные задачи
математической статистики. – М.: Наука, 1972. – 656 с.
5. О р л о в А. И. Прикладная статистика. – М.: Экзамен, 2006. – 671 с.
6. С о в р е м е н н ы е проблемы кибернетики (прикладная статистика). – М.:
Знание, 1981. – 64 с.
7. О р л о в А. И. О перестройке статистической науки и ее применений // Вестник
статистики. 1990. № 1. С. 65 – 71.
8. О р л о в А. И. Создана единая статистическая ассоциация // Вестник Акад.
наук СССР. 1991. № 7. С. 152–153.
9. О р л о в А. И. Организационно-экономическое моделирование: Ч. 1. Нечисло-
вая статистика. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. – 541 с.
116
ISSN 1812-3368. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2012. № 1
