#новости #ПП2020

Коллеги!
У нас новость - мы добавили в программу конференции Прогнозирование и планирование 2020 практический мастер-класс on-line «Оценка пределов прогнозируемости» Артема Егорова.

Как оценить реальные возможности по повышению точности прогнозов? Стоит ли вкладывать дополнительные ресурсы в развитие прогностических алгоритмов или мы близки к естественному потолку? Эти вопросы беспокоят всех, кто работает над повышением качества прогностической деятельности. В ходе мастер-класса будет показан один из подходов к оценке пределов прогнозируемости. Мы рассмотрим в чем идея алгоритма, какие есть ограничения и, наконец, на реальных данных покажем, как проводить вычисления. Алгоритм оценки будет демонстрироваться на примере исторической статистики реальных данных по продажам.
Для хорошего понимания техники все желающие смогут провести расчеты самостоятельно, скачав предварительно файл с исходными данными. Для выполнения самостоятельных расчетов достаточно будет иметь только MS Excel любой версии.


В связи с этим мы хотели бы провести опрос среди подписчиков канала.

Если да, какие темы или способы вычислений вы хотели бы освоить? Ответ на вопрос можно отправить в группу Analytera Info или на электронную почту orgcom@analytera.ru

#софт #статметоды #калькулятор 

В настоящее время при выполнении статистическое анализа по результатам проверки гипотез в соответствии с международными рекомендациями (ICMJE, 2013) следует приводить не только p-значение (можно даже и без него обойтись), но также 95%-ый доверительный интервал для оцененных различий сравниваемых средних (медиан, долей) и значение стандартизированного эффекта, на основании которого можно сделать вывод о практической важности различий. Стандартизированный эффект при сравнении средних с помощью t-критерия Стьюдента https://www.socscistatistics.com/effectsize/default3.aspx может быть рассчитан по формулам Гласса, Хеджеса и Кохена (Glass, Hedges & Cohen). В общем случае рассчитывается эффект по Коэну, для малых выборок (не более 16 наблюдений) – по Хеджесу, формула Гласса используется при неравных дисперсия в выборках. 

Все три варианта можно рассчитать в бесплатном калькуляторе «Effect Size Calculator for T-Test»  
https://www.socscistatistics.com/effectsize/default3.aspx, что особенно ценно, учитывая отсутствие подобного расчета, например, в SPSS, Minitab, IBM SPSS Statistics.

#триз #11зртс   
 
Закон повышения управляемости. Не власти ради, а "токмо пользы для"... 

Формулировка этого закона следующая: 
Закономерность, заключающаяся в том, что в процессе развития технические системы становятся все более управляемыми. 
Звучит весьма банально, но здесь есть что рассмотреть. Вот комментарии: 
Управление - это комплекс действий, целью которых является подстройка системы под изменяющиеся параметры обрабатываемого объекта, элементов надсистемы и/или окружающей среды. То есть согласовываться с изменяющимися условиями и продолжать приносить пользу, выполнять функции на хорошем уровне. Таким образом, данный закон - один из механизмов повышения согласованности, о котором был пост ранее. А вот чтобы управление системой осуществлялось, сама она "должна уметь" функционировать в нескольких состояниях, т.е. быть изменяемой,  динамичной. О законе повышения динамичности еще не было поста, но он будет. Сейчас же нам важно, что существует связка: согласованость-управляемость-динамчность. 
Многие системы изначально создаются неуправляемыми - просто учитываются параметры обрабатываемых ими объектов в своих наихудших или наиболее вероятных значениях. Так, забор выстроенный от нарушителя, имеет обоснованную высоту и прочность. И - точка, ничего в таком заборе не сможет отреагировать при "атаке" боевым слоном или человеком на телескопических ходулях :) 
Приведу ниже несколько степеней управляемости, а читателю предлагаю пофантазировать что может получиться, если доразвить забор по этим пунктам. Поехали! 
• Система, работающая по жесткой программе. Крылатая ракета, посудомоечная и стиральная машины действуют по зашитому в них алгоритму, независимо от степени загрязнения объектов их главной функции или даже - от наличия/отсутсвия этих объектов. Иногда пользователь может выбрать один из алгоритмов и нажать кнопку пуск. 
• Часы - хороший пример системы с жесткой программой, однако они чуть более управляемы, поскольку допускают корректировку с учетом фактических данных извне. И тут не важно, подводим ли мы стрелки вручную раз в неделю или раз в секунду электронные часы получают синхро-сигнал через сеть - суть от этого не меняется: жесткая программа, плюс периодическая корректировка из надсистемы. 
Успеваете представить, каким должен быть и как функционировать забор, работающий по жесткой программе? А по жесткой программе с периодической корректировкой? 
• Далее - системы с внешним управлением. Здесь не только войско радиоуправляемых моделей, но и весь ручной инструмент, швейная машинка, газовая плита и многие технологические процессы с операторами, например, процесс выработки сахара из свеклы. Даже обычный автомобиль - ведь водитель является объектом главной функции автомобиля, то есть "внешним" для авто. Объект управляет ТС. 
• Чайник со свистком - внешнее управление, а современный электрический чайник - уже полшага к самоуправляемой системе: запускается извне, а останавливается сама. Примеры самоправляемых систем: сущетсвующие нынче системы кондиционирования и увлажнения воздуха в помещении, стеклоочистители с датчиком дождя в автомобиле, самонаводящиеся ракеты, подсветка экрана телефона, меняющаяся с учетом внешнего освещния. Даже предохранительный клап и электрический предохранитель - самоуправляемые, они "принимают решение и действуют сами" в зависимости изменения параметров обрабатывемого объекта. 
Напоминаю про забор: как приспособить его реакцию на хитроумных внешних нарушителей, применив внешнее управление? А применив самуправление?

Напоследок сквозной пример - пешеходный переход через улицу. Техническая функция этой системы - заранее информировать водителя о необходимости остановиться при наличии пешехода на данном участке проезжей части. Итак: простая зебра, даже плюс дорожный знак - система неуправляемая (0). Добавили стандартный светофор, работающий по жесткой программе (1). В "мозги" светофора добавили несколько программ, в зависимости от времени суток включается одна из них (1'). Перераспределились потоки в городе, собрали новую статистику по трафику и перепрограммировали, скорректировали светофор (1''). Наконец, поставили на кнопку сотрудника ДПС, потом позволили эту кнопку нажимать уже самим пешеходам - ввели внешнее управление (2). Следующий шаг - самоуправляемая система (3): детекторы определяют, каков трафик, есть ли пешеходы на подходе и грамотно реагирует на ситуацию переключением цветов. 
И это не конец, ведь информирование водителя не гарантирует остановку машины, а наличие сигнала светофора не ограничивает движение пешехода. Лежачие полицейские - не очень эффективное решение, а подземные переходы слишком затратные. 
Всем успехов в повышении управляемости и легкости в самоуправлении! 
 
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera

#статья #StageGate #SAMSONOWAandPartners #rnd 

Создание и разработка нового продукта - долгий и дорогой процесс, включающий множество рисков и неопределенностей. Для управления и лучшего координирования этого хаотичного, на первый взгляд, процесса многие компании используют инструмент Stage-Gate. Что это за модель? Из чего она состоит? И, главное - как ее использовать? Ответы на все эти вопросы, а также бесплатную брошюру по подходу Stage-Gate Вы найдете на сайте компании SAMSONOWA & Partners:  
https://www.samsonowa.com/ru/2020/04/20/stage-gate/

#софт #статметоды 
 
Еще одна бесплатная статистическая программа нового поколения, в которой реализованы методы классической и байесовской (бэйзовской) статистики. Программа JASP (https://jasp-stats.org/). Результаты расчетов полностью соответствуют современным требованиям к оформлению результатов статистического анализа: выводится p-значение, доверительный интервал (коэффициента корреляции, разности средних, медиан и т.п.), а также значение стандартизированного эффекта различий (тоже с доверительным интервалом). Если использовать эту программу, можно не делать выбор, какой критерий применить – параметрический или непараметрический, т.к. оба результата получаются одновременно.

#статистика 

Как найти размер образца для 8 общих исследовательских дизайнов 
 
Какой размер выборки нам нужен? 
Это один из самых распространенных вопросов исследователей. 
Определение правильного размера выборки для проекта является наукой, но не точной наукой. 
Это похоже на оценку дома: вы делаете предположения, некоторые из которых более точны, чем другие, но редко даете оценку, точно совпадающую с окончательной ценой продающегося дома. 
Но хорошая оценка, как и хорошая оценка размера выборки, приближает вас к истине. 
Определение размера выборки включает в себя определение типа метрик, которые вы будете собирать, и способов их сбора. Как правило, вы выбираете один из трех подходов, чтобы найти правильный размер выборки: 
 - выявление проблем или идей 
 - оценка параметра 
 - сравнение 
В статье рассмотрены восемь исследований с определением размера выборки для каждого. 
 
 
https://measuringu.com/sample-size-designs/

#триз #11зртс 
Закон повышения динамичности. Пределы гибкости. 
Формулировка: 
Закономерность, заключающаяся в том, что в процессе развития у систем и их элементов увеличиваются гибкость, динамичность и способность к адаптации. 
  
Эта закономерность замыкает тройку "согласованность-управляемость-динамичность", о ней напомню: чтобы лучше (и с меньшими затратами) удовлетворять изменяющимся условиям/требованиям надсистемы, взаимодействия элементов должны становиться все более согласованными; чтобы это  согласование осуществлять, необходимо быстро управляться - перестраивать режимы или даже структуру системы. И тут, внимание! - чтобы быстро перестраиваться, надо быть достаточно гибким. О чем и говорит нам формулировка закона. 
Механизм реализации выглядит достаточно простым - раздроби себе объект на части, соедини их гибкими связями, вот и динамичность повысилась! Так появляются корданные, цепные и ременные передачи вместо прямых валов, шестеренок и червяков. Так при повышении вместительности городской автобус получает гибкое соединение, чтобы вписываться в повороты на городских перекрестках. Так появляются складные и телескопические стремянки, более удобные в хранении. Так сечение ленты конвейера превращается из плоского в вогнутое за счет дробления протяженного направляющего ролика на несколько малых, размещенных по дуге. Так и линейка превращается в складной метр, такой - из кусочков по 10 см (кто помнит?), а потом - и в рулетку... 
Все, вроде, просто и понятно. Однако, мы все знаем и следующий шаг в развитии "этой линейки" - лазерные рулетки и дальномеры. Да, сильное решение - переход от гибких конструкций к газообразным, жидкостным или к полям! И если идея "раздробить объект на части и связать их гибкими связями" ещё как-то укладывается в голове, то направление мысли "а теперь замени всё это на жидкость, газ или поле!" вызывает серьезное сопротивление, и здесь потребуется вся мощь креативности. Но и успех будет куда больше - смена принципа действия, совсем иные способы управления новой системой, повышение идеальности (про нее писали выше - https://t.me/analytera/62). 
  
Примеры про переходы к еще более динамичным, полевым взаимодействиям в системах: 
Все варианты беспроводной связи - мобильные телефоны, пульты для телевизора, радиоуправляемые модели - имели проводных или контактных предшественников. Немеханическое "сцепление с дорогой" в виде воздушной подушки и магнитого монорельса сегодня уже не сильно впечатляет, но его же кто-то осмелился придумать! С механической резкой/вырубкой материала соседствуют лазерная; с мехобработкой поверхности - химическая и термическая. При этом полная замена одного способа другим не обязательна - важно, что для получения нужного результата нож/резец/шкурка заменяются на химию, тепло, свет. И повышается точность обрабокти за счет более гибкого, более управляемого инструмента.  
Напоследок: замена подлинников картин и скульптур их голографическими (полевыми) копиями. Мы же готовы потерпеть некоторую потерю в качестве, если такую выставку можно собрать достаточно быстро и продемонстрировать где угодно, без пересечения границ и нарушения карантинов? 
Пошаговая схема динамизации приведена на схеме внизу поста. Бывает, что промежуточные шаги в развитии систем пропускаются или не всегда требуется достичь конечной точки "полевое взаимодействие" - ведь задача лишь согласоваться с изменяющимися условиями, а не стать максимально гибким за ради удовольствия. 
Желаю всем гибкости в теле и динамичности в жизни! 
 
 
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera

#история 

Статистика кладов исключает демографический взрыв в Древнем Риме в I веке н.э. 

Какая может быть связь между найденными археологами кладами и политическими потрясениями в истории и причем тут статистика? 
Американские исследователи предложили новый метод оценки численности населения в прошлые эпохи. Для реконструкции демографических показателей они использовали данные по распределению кладов во времени. Число найденных (то есть не вернувшихся к владельцам) кладов зависит от социальной нестабильности, а социальная нестабильность, в свою очередь, снижает прирост населения. Таким образом, чем больше найдено кладов, тем меньше был прирост населения.  
В статье по ссылке вы можете найти информацию, как ученые исследовали статистические данные по нахождению кладов и увидеть корреляцию на графиках.   
 
https://elementy.ru/novosti_nauki/431165/Statistika_kladov_isklyuchaet_demograficheskiy_vzryv_v_Drevnem_Rime_v_I_veke_n_e

#статистика #bigdata 

Мир big data в 8 терминах 

Мировой объем оцифрованной информации растет по экспоненте. По данным компании IBS, к 2003 году мир накопил 5 эксабайтов данных (1 ЭБ = 1 млрд гигабайтов). К 2008 году этот объем вырос до 0,18 зеттабайта (1 ЗБ = 1024 эксабайта), к 2011 году — до 1,76 зеттабайта, к 2013 году — до 4,4 зеттабайта. В мае 2015 года глобальное количество данных превысило 6,5 зеттабайта. К 2020 году, по прогнозам, человечество сформирует 40-44 зеттабайтов информации. 
Сможем ли мы совладать с ней? По расчетам IBS, в 2013 году только 1,5% накопленных массивов данных имело информационную ценность. К счастью, мир спасут технологии обработки больших данных. Они позволят людям объять необъятное и получить из этого пользу. Каким образом — читайте дальше. 
https://rb.ru/howto/big-data-in-8-terms/

#новости #ПП2020

Коллеги!

Напоминаем, что с 30 сентября по 2 октября пройдет наша онлайн конференция Прогнозирование и планирование 2020.
«Прогнозирование и планирование» https://www.forecasting-conference.ru/ - это единственная русскоязычная конференция по прогнозированию в России для производственных компаний и коммерческих предприятий.

В течение трех онлайн-дней вы сможете:
• познакомиться с уникальными практическими кейсами, представленными ведущими специалистами
• рассмотреть как уже зарекомендовавшие себя, так и новые подходы и методики решения задач, связанных с прогнозированием и планированием
• обменяться информацией с коллегами
• пообщаться с выступающими экспертами и задать интересующие вас вопросы

Будем рады встретиться с вами!
Ниже вы найдете актуальную программу конференции

#софт #статметоды 

Бесплатная статистическая программа нового поколения, в которой, как и в JASP, реализованы методы классической и байесовской (бэйзовской) статистики, а выходные формы полностью соответствуют современным требованиям к оформлению результатов статистического анализа. Программа Jamovi (https://www.jamovi.org/features.html), разработчик которой – один из разработчиков JASP. Разработчики позиционируют программу как бесплатную альтернативу таким дорогостоящим пакетам, как SPSS и SAS. Пишут, что программа всегда будет бесплатной и открытой, т.к. «сделана научным сообществом для научного сообщества». 
А если выполнять расчеты частично в JASP, частично – в Jamovi, можно очень облегчить себе написание отчета по результатам анализа.

#триз #11зртс 
 
Закон оптимизации потоков. От минимальной работоспособности к повышению эффективности. 
  
В исходной формулировке от Г.С.Альтшуллера закон энергетической проводимости системы относится к разделу "статика" - условия необходимые для существования системы. Формулировка была следующая:  
Необходимым условием принципиальной жизнеспособности технической системы является сквозной проход энергии по всем частям системы. 
И верно: в любой технической системе, дабы выполнять главную функцию, необходимо передать энергию от двигателя/источника через трансмиссию к рабочему органу. И не важно, источник энергии - рука человека или баллон с сжатым воздухом: чтобы система заработала, энергия должна передаваться к, например, бойку, который стукнет по гвоздю. 
Не передаётся энергия, не будет выполняться функция, не допридумал ты свою систему, дорогой изобретатель! Лучший, на мой взгляд, пример на тему "обеспечил правильный проход энергии - создал красивую систему" — это задача о нагреве вещества, находящегося внутри вращающейся центрифуги. Вне центрифуги почти любой источник энергии есть, но вот "потребитель" находится внутри центрифуги, и прямую передачу тепла не обеспечить. Однако ж, учитывая наличие вращения, достаточно обеспечить источник магнитного поля, снаружи, а внутри разместить диск из ферромагнетика. Энергетическая проводимость налажена, цепочки правильных энергетических преобразований придуманы, система имеет право жить! 
  
На сегодняшний день мы пользуемся формулировкой закона, которая подразумевает и дальнейшее развитие, совершенствование систем: 
В процессе развития ТС, содержащих потоки вещества, энергии и информации, происходит повышение эффективности использования этих потоков. 
  
Пример - бытовые кухонные плиты. 
Газовые плиты нагревают посуду и имеют КПД 30-60%, электроплиты с резистивными нагревательными элементами нагреваются сами, затем посуду и их КПД уже 60-70%, индукционные плиты нагревают посуду, сами же почти не нагреваются, КПД их доходит до 90%. Снижены утечки, повышена эффективность передачи потока энергии. 
  
А когда по одному потоку минимизированы потери, можно позаботиться и о другом. Например, горячая вода подается по трубам давно без потерь - нет протечек, но вот тепло-то рассеивается... И здесь чугунные трубы меняются на пластиковые, чтобы при "транспортировке" воды рассеивалось меньше тепла. Батареи же остаются металлическими (и продолжают совершенствоваться!), чтобы отдавать больше тепла. 
  
Ну, а про информационные потоки примеров - бесконечное множество. Вот два классических. 
Первый - RDS (Radio Data System), знакомый большинству по автомагнитолам - передача дополнительных данных по уже привычному нескольким поколениям радиодиапазону. Начало этой истории положили прагматичные немцы, которые в 70-е годы прошлого века решили через радиостанции извещать водителей о пробках на дорогах Германии. Теперь из УКВ диапазона мы можем получить название радиостанции, исполнителя песни и т.п. и увидеть текст на дисплее магнитолы. С точки зрения ЗРТС мы имеем более эффективное использование инфо-потока, нагрузив его дополнительным функционалом. 
  
Второй пример - PLC (Power line communication). Здесь подразумевается использование силовых электросетей для высокоскоростного информационного обмена. Данные передаются путем накладывания аналогового сигнала поверх стандартного переменного тока частотой 50-60 Гц. То есть используем существующий поток энергии для передачи "сигнальной информации". Для тех, кто сейчас запутался - простым языком: можно воткнуть обычную вилку в обычную розетку и получить оттуда не только энергию, но и весь интернет. 
С точки зрения ЗРТС: расширяем функционал простого потока энергии, нагрузив его инфо-потоком. 
  
Всем желаю не только черпать энергию из мест силы, но и повышать эффективность проходящих через вас потоков! 
 
- Станислав Колчанов, консультант по ТРИЗ ЦСТ Analytera

#юмор 

Эта задачка давно вошла в математический фольклор и стала излюбленным испытанием на собеседованиях. Её условия просты, а решение, кажется, напрашивается само собой, однако не стоит торопиться с выводами. 
  
Случайный трамвай посреди незнакомого города  
https://habr.com/ru/post/517070/

#новости #ПП2020

Добрый день, коллеги!
Послезавтра, 30.09.2020, мы начинаем проведение III Конференции "Прогнозирование и планирование 2020".

Еще есть время зарегистрироваться на ежегодное событие, собирающее экспертов-практиков в области прогнозирования и планирования. До 29.09.2020 включительно мы принимаем последние заявки на участие согласно всем пакетам участия. По поводу документального оформления можно не переживать, оно будет предоставлено - просто свяжитесь с нами, оставьте заявку, и наши специалисты предложат удобный вариант. Но если вы по каким-либо причинам не смогли присутствовать - это тоже решаемо. По завершению конференции возможно приобретение пакета "Запись" для всех интересантов.
Увидеть окончательную программу конференции и зарегистрироваться вы можете на сайте Конференции "Прогнозирование и планирование 2020".  
В программе конференции выступления специалистов, разрабатывающих практические решения для бизнеса, обзоры аналитического инструментария, видение рынков от руководителей и специалистов аналитических подразделений, а также мастер-класс директора Центра Статистических Технологий Артема Егорова и новые инициативы ЦСТ.
Мы собрали лучших специалистов в своей области и будем рады представить вам уникальные знания, видения и решения.

До встречи на Конференции.
С уважением,
Команда Центр Статистических Технологий – Analytera

#SAMSONOWAandPartners #rnd #ExplainerVideo 

Наверняка, каждый слышал про дизайн-мышление. Этот подход зародился в Стэнфорде, а сегодня его изучают во всех топ-университетах мира. Дизайн-мышление становится новой "религией" бизнеса — его популязируют Airbnb, Google и Apple. 
Эксперты из SAMSONOWA & Partners создали видеоролик, который простыми словами объясняет процесс дизайн-мышления. На 3 минуты Вы погрузитесь в короткую историю и разберетесь, чем этот подход может помочь Вам в Вашей работе! 
Ссылка на видеоролик: https://youtu.be/iCbAJIdKNCI