1

В статье рассмотрено применение экономико-математических методов в экономических расчетах при решении многовариантных заданий, для расширения возможностей анализа сложных проблем социально-экономического развития. Для облегчения действий в расчетах при решении экономических задач применяют ЭВМ, которая значительно облегчает вычисление. Авторы указывают на то, что для решения задач в конъюктурно-экономической работе применяются многоцелевые экономические методы. При этом применение способа факторного, взаимосвязанного и регрессивного анализа и автоматизированных расчётов стоимости на машинно-техническую продукцию и при исследовании мониторингов является особо важным моментом при решении экономических задач. Применение современных экономико-математических методов и электронно-вычислительной техники решает задачи производства и потребления, например, нефтепродуктов каждого НПЗ. При разработке проектов и плановых решений вместо применения современных методов, и их обоснований в действующих предприятиях чаще всего применяются традиционные экономико-математические методы. Однако они уже недостаточны для обеспечения эффективного и сбалансированного развития деятельности предприятия. Наряду с традиционными экономико-математическими методами планирования применяются современные методы, такие как, например, методы математической статистики, математического программирования, образовывая экономико-математическую модель исследования.

экономико-математические методы

экономические процессы

математический анализ

методы математической статистики

итерация.

1. Гулай Т.А., Долгополова А.Ф., Мелешко С.В. Математические методы исследования экономических процессов // Международный журнал экспериментального образования. – 2016. – № 12–1. – С. 116–117.

2. Гулай Т.А., Литвин Д.Б., Попова С.В., Мелешко С.В. Прогнозирование в регрессионном анализе при построении статистических моделей экономических задач с помощью программы MICROSOFT EXCEL // Экономика и предпринимательство. – 2017. – № 8–2 (85–2). – С. 688–692.

3. Жиляков Е.Г., Перлов Ю.М. Основы эконометрического анализа данных: Учебное пособие, 2014.

4. Манько А.И., Долгополова А.Ф., Гулай Т.А., Мелешко С.В. Математические методы в экономических исследованиях: Рабочая тетрадь – Ставрополь, 2015.

5. Орлова, И.В. Экономико-математические методы и модели: компьютерное моделирование: Учебное пособие / И.В. Орлова. – М.: Вузовский учебник, НИЦ ИНФРА – М, 2013. – 389 c.

6. Попов А.М., Сотников В.Н. Экономико-математические методы и модели.: Юрайт-Издат, 2015. – 479 с.

7. Федосеев В.В. Экономико-математические методы – М.: Финстатинформ, 2015. – 254 с.

Математические методы в последнее время используются с целью управления, планирования, бухгалтерского учёта, статистики, экономического анализа. Для решения множества экономических, инженерных заданий на практике возможно лишь применение математического программирования и моделирования, но невозможно без использования счётной техники. В решении сложных экономических задач на помощь пришло применение сконструированное, быстродействующее ЭВМ.

Экономико-математические методы - это новейшее научное течение, применяемое при решении многовариантных заданий, для расширения возможностей анализа сложных проблем социально-экономического развития, которые значительно облегчают разработку планов. ЭВМ существенно меняет технологию планирования, работая только по точно заданным схемам расчетов, алгоритмам. На основе алгоритмов разрабатываются математические модели процессов, которые являются условием внедрения кибернетики в народное хозяйство. Математический анализ экономики в сравнении с применением математики в физике или технике значительно труднее и требует аналогичного решения исследования наиболее подходящих математических методов. Для ЭВМ всегда используется метод эвристического решения. Расчётную формулу или исходные данные разделяют так, чтобы задание было из элементарных операций, которые машина в установленной последовательности будет воплощать .

Для решения задач в конъюктурно-экономической работе применяются многоцелевые экономические методы. В данном отношении показательно применение способа факторного, взаимосвязанного и регрессивного анализа и автоматизированных расчётов стоимости на машинно-техническую продукцию и при исследовании мониторингов. Структура данной операции показала трудность в раскрытии этапов процесса принятия решений. Процедура умозаключительного обоснования принятия решений предполагает собой общее единство. Трансформация содержания одного этапа согласовывается с другими стадиями и их связями между собой .

При использовании математических методов этот факт зачастую отсутствует. Результат математического метода стремятся показать как решение конкретной управленческой задачи, несмотря на то, что он является одним из этапов процесса принятия решения из двенадцати существующих. Это вызвано общим рассмотрением всех этапов решения управленческой задачи. Во избежание недостатков чётко разграничивается место и роль каждого отдельного метода.

В СССР в 1970-1990 гг. существовало достаточное количество моделей, нацеленных на разрешение оптимизационных задач надёжности с целью долгосрочного становления трудоемких электроэнергетических систем. Для решения надёжности электроэнергетических систем была достаточная степень развития вычислительной техники и в их управлении применялись упрощённые инженерные методики. Данная, непосредственным способом отражалась в правдивости, получаемых показателей надёжности и принимаемых на этой базе проектных выводов. В современности широко применяются персональные компьютеры, улучшающие роль математических методов в решении задач по надёжности ЭЭС в их управлении и отменяющие практическое применение инженерных методик.

В сфере бизнеса, в ситуациях неопределённости Г. Маркович сосредоточил внимание и применил математику и компьютерную технику в решении практических задач в экономике. Он вёл сотрудничество с экономистами РЭНД Корпорэйшн, а также разработал приложение методов математики к анализу фондовых рынков. Проделав масштабную работу, которая стала его диссертацией, написанная в 1950 г. Гарри Маркович стал одним из родоначальников теории финансов, которая явилась развитием в системе экономической науки, в дальнейшем ставшей практической основой финансового управления фирмой.

Сущность концепции, участвующая в приведённом установлении под именем организационных, и их единые математические модели обретают применение не только при решении производственных и финансовых вопросов, но и в биологии, социологических изучениях и иных практических областях. Главными отличительными свойствами автоматизированной системы управления считается осуществление планово-финансовых расчетов с применением экономико-математических методов, с поддержкой которых формируется единая формальная модель управления объектом.

Производится постоянная математическая подготовка альтернатив возможных решений, но принятие конечного решения остается за человеком. Конкретные функции управления имеют все шансы реализоваться в автоматическом режиме, то есть без участия человека. Это значительно упрощает составление плана материально-технического обеспечения с использованием экономико-математических методов в рамках отдельной организации. При наличии утверждённого плана производства продукции на предприятии, а также составление плана снабжения, существует норма расхода материальных ресурсов, нормативы для видов производственных запасов, сводимых к решению автономных планово-экономических задач, методом умножения, измерения, методом сортировки и т.д.

Для изменения показателей в условиях автоматизированной системы плановых расчетов с помощью экономико-математических методов ЭВМ появляется вероятность отражения разных сторон хозяйственной и социальной деятельности, шире диапазон расчётов степеней и норм применения материальных, трудовых и финансовых ресурсов. Увеличение задач планирования решенных в автоматизированном режиме усложняет методы их решения, а также увеличивает требования к объему применяемых данных и составу расчётных показателей. А те показатели, которые не используются в решении планово-экономических задач, выявляются и при возможности исключаются из плановой и отчетной документации.

Для того чтобы применить модели к внедрению, которые позволят выполнять расчёты без участия автора-создателя, необходимо снабжение методическими указаниями и инструкциями, которые позволяют пользователю без помощи других устанавливать ее на решение определенной задачи. При эксплуатации в первой очереди АСПР рассматривалась документация, считавшаяся обязательным условием сдачи материального снабжения. В состав этих групп входили представители отделов Госплана. Из собранного ими навыка уделялся особый интерес формированию второй очереди АСПР к технической технологичности внедряемых задач.

Автоматизируемые планово-экономические задачи относились к задачам прямой обработки данных, не требующих применения специальных математических методов решения. Экономико-математические модели, в которых используются методы матричной алгебры, линейного программирования, математической статистики и др., задача прямой обработки данных происходят на ЭВМ больших объемов информации при помощи простейших алгоритмов, а также преобразований по элементарным формулам .

Применение современных экономико-математических методов и электронно-вычислительной техники решает задачи производства и потребления нефтепродуктов каждого НПЗ. Для этого необходимо уточнение математической модели решения и разработки некоторых методологических вопросов, точная методика определения технико-экономических показателей и других задач, без которых невозможна оптимизация. При анализе выявлено, что при разработке проектов и плановых решений вместо применения современных методов, и их обоснований в действующих предприятиях чаще всего применяются традиционные методы. Традиционные методы в новых рыночных условиях уже недостаточны, для того чтобы обеспечить эффективное и сбалансированное развитие деятельности предприятия. Наряду с традиционными методами планирования применяются современные методы, так как необходимо совершенствование технологий планирования и это является важным направлением. Для научных и практических выводов основой являются экономические задачи, решаемые методами математической статистики систематической и обработанной к использованию данных. Очень важным элементом для экономического исследования является анализ и построение взаимосвязей экономических переменных, которые осложнены тем, что они не являются строгими функциональными зависимостями. В данных обстоятельствах математическая статистика дает возможность конструировать экономические модели и проводить оценку их параметров, исследовать их гипотезы о свойствах экономических показателей, их взаимосвязи, что в итоге служит базой для экономического анализа и моделирования, формируя вероятность с целью принятия аргументируемых экономических решений. На статистические исследования вероятно-случайных явлений влияет теория вероятностей .

С целью решения аналогичных задач вероятно употребление специальных компьютерных систем и финансового экономического моделирования. В ходе формирования бизнес-плана широко используются экономико-математические методы. Качество бизнес-планов усовершенствуется вследствие правильного подбора и результативного применения компьютерных программ.

Итерация - это повторное применение математической операции при решении вычислительных задач для постепенного приближения к нужному результату. Чем меньше пересчетов, тем быстрее сходится алгоритм. При рассмотрении с точки зрения необходимости и возможности применения математических методов в аналитических целях решена проблема соединения теории принятия управленческих решений с анализом хозяйственной деятельности. На случай, если при решении новейших, мало решенных проблем, математические методы способны сыграть незначительную роль, то при структурируемых проблемах анализа хозяйственной деятельности, раскрывается потенциал исследования значимости и роли абсолютно всех экономико-математических методов. Такой метод изучения в комбинации с классическими методами содержательного анализа обязан реализовать теоретическую и практическую задачу. Для того, чтобы иметь возможность получать непредвзятую картину становления общества и ускорить достоверность и подлинность выводов социально-экономических исследований к точности и правдивости в выводах естественных наук, необходимо обширнее вовлекать инновационные формальные, количественные методы в интересах изучения и моделирования социально-экономических процессов.

Те задачи, при решении которых нет противоречий, успешно решаются методами, описанными ранее. Если возникают проблемы при решении, то методы, изложенные выше недостаточны. Приходится прибегать к дополнительным подходам, с применением математической дисциплины - теории игр. Французский математик Э.Борель в 20-х годах XX века первым раскрыл круг этих вопросов при исследовании. Но огромный интерес данные работы не привлекли и принято считать появлением на свет теории игр 1944 год, когда была выпущена книга Д. фон Неймана и О. Моргенштерна, базирующаяся на ранней работе Неймана. Её развитие способствовало изучению различных военных, а также экономических задач во время второй Мировой войны и в послевоенный период. На счету теории игр к настоящему времени сделано большое количество решенных трудных и немаловажных задач. Возможно произвести подсчет результативности использования приборов, которые не применяются в качестве средств труда в технологических процессах. С целью излечения результатов примем в качестве образца счётно-решающие приборы, производящие математические операции. Сфера использования счётно-решающих устройств в технике многообразна. В одном случае современные ЭВМ могут решать задания существенно быстрее, в другом случае они могут оперативно давать числовые решения дифференциальных уравнений, которые невозможно решить иными способами .

Приборы стимулируют развитие таких сфер математики, где вероятность использования простых методов анализа ограничена. Присутствие технологических ограничений, ограничений материальных ресурсов предоставят максимальный финансовый результат. Данная постановка задач решается на ЭВМ с помощью математического программирования, образовывая экономико-математическую модель исследования.

Впервые технология DEA - Data Envelopment Analysis была предложена в 1978 году для анализа деятельности фирм. В этой технологии используются достижения в области математического программирования, теории и методов решения задач оптимизации, а также современные средства программного обеспечения. Чтобы использовать технологию DEA-Data Envelopment Analysis для подземных хранилищ газа, месторождений, насосных станций, компрессорных и других объектов нефтяной и газовой промышленности, необходима оценка и сравнительный финансово-экономический анализ для дальнейшего развития и применения в нашей стране.

Библиографическая ссылка

Богданова Д.С., Жукова В.А., Нестеренко Н.И. ПРИМЕНЕНИЕ МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ В ЭКОНОМИЧЕСКИХ РАСЧЕТАХ // Международный студенческий научный вестник. – 2018. – № 3-1.;
URL: http://eduherald.ru/ru/article/view?id=18199 (дата обращения: 17.09.2019). Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»

Решение практических задач математическими методами последова­тельно осуществляется путем математической формулировки задачи (разработка математической модели), выбора метода проведения исследования полученной математической модели, анализ полученного математического результата.

Математическая формулировка задачи представляется в виде чисел, геометрических образов, функций, систем уравнений и т.п.

Математическая модель представляет собой систему математических, соотношений - формул, функций, уравнений, систем уравнений, описываю­щих те или иные стороны изучаемого объекта. Первым этапом математичес­кого моделирования является постановка задачи, определение объекта и целей исследования, задание критериев (признаков) изучения объектов и управления ими. Неправильная или неполная постановка задачи может свести на нет результаты всех последующих, этапов.

Важным на этом этапе! является установление границ области влияния изучаемого объекта, определяемыми областью значимого взаимодействия с внешними объектами, Учет области влияния объекта при математическом моделировании позволяет включить в эту модель все существенные факторы и рассматривать моделируемую систему как замкнутую. Последнее значительно упрощает математическое исследование.

Следующим этапом моделирования является выбор типа математической модели, определяющим направление всего исследования. Последовательно строится несколько моделей и по результатам их исследования и сравне­ния с реальностью устанавливается наилучшая из них.

На этапе выбора типа модели при помощи анализа данных поискового эксперимента устанавливаются: линейность или нелинейность, динамич­ность или статичность, а также степень детерминированности исследуемо­го объекта.

Линейность устанавливается по характеру статической характеристи­ки исследуемого объекта. Под статической характеристикой объекта пони­мается связь между величиной внешнего воздействия на объект (величиной входного сигнала) и максимальной величиной его реакции на это воздейс­твие (максимальной амплитудой выходной характеристики).

Под выходной характеристикой объекта понимается изменение выход­ного сигнала во времени. Если статическая характеристика объекта ока­зывается линейной, то моделирование осуществляется с использованием линейных функций.

Нелинейность статической характеристики и наличие запаздывания реагировании объекта на внешнее воздействие являются признаками нели­нейности объекта. В этом случае применяется нелинейная математическая модель.

Применение линейной математической модели значительно упрощает ее дальнейший анализ, поскольку можно пользоваться принципом суперпозиции. Принцип суперпозиции утверждает, что когда на линейный объект воздействуют несколько входных сигналов, то каждый из них фильтруется объектом так, что их взаимодействие с объектом происходит независимо друг от друга. Общий выходной сигнал линейного объекта по принципу су­перпозиции образуется в результате суммирования его реакции на каждый входной сигнал.

Установление динамичности и статичности осуществляется по поведе­нию исследуемых показателей объекта во времени, для детерминированного объекта судят о статичности или динамичности по характеру выходной ха­рактеристики. Если среднее арифметическое значение выходного сигнала по разным отрезкам времени не выходит за допустимые пределы, определя­емые точностью методики измерения исследуемого показателя, то это сви­детельствует о статичности объекта. Для вероятностных объектов статич­ность устанавливается по изменчивости уровня ее относительной органи­зации. Если изменчивость этого уровня не превышает допустимые пределы, то объект статичен.

Важным является выбор отрезков времени, на которых устанавливает­ся статичность или динамичность объекта. Если объект на малых отрезках времени оказался статичным, то при увеличении этих отрезков результат не изменится. Если же статичность установлена для крупных отрезков времени, то при их уменьшении результат может измениться и статичность объекта может перейти в динамичность.

При выборе типа (класса), модели вероятностного объекта важно установление его стационарности. О стационарности или нестационарности вероятностных объектов судят по изменению во времени параметров зако­нов распределения случайных величин (средней арифметической и среднего квадратического отклонения).

Установление общих характеристик объекта позволяет выбрать мате­матический аппарат, на базе которого строится математическая модель. Так, для детерминированных объектов может использоваться аппарат ли­нейной и нелинейной алгебры, теории дифференциальных и интегральных уравнений. При описании квазидетерминированных (вероятностно-детерми­нированных) объектов может использоваться теория дифференциальных уравнений с коэффициентами подчиняющимися определенным законам.

Цель и задачи, которые ставятся при математическом моделировании, играют важную роль при выборе типа модели. Практические задачи требуют простого математического аппарата, фундаментальные - более сложного, допускают прохождение иерархии математических моделей, начиная от чисто функциональных и кончая моделями, использующими твердо установленные закономерности и структурные параметры.

Важным при выборе модели является анализ информационного массива , из которого в частности устанавливается непрерывность или дискретность объекта. Для непрерывных объектов для их моделирования используются дифференциальные уравнения, для дискретных - теории автоматов.

Результаты поискового эксперимента и априорный информационный массив позволяют установить схему взаимодействия объекта с внешней средой по соотношению входных и выходных величин. Существует четыре схемы взаимодействия:

одномерно - одномерная схема (00С) (рис. а)

На объект воздействует только один фактор, а его поведение рассматривается по одному показателю (один выходной сигнал);

одномерно-многомерная схема (ОМС) (рис. б)

На объект воздействует один фактор, а его поведение оценивается по нескольким показателям;

многомерно-одномерная схема (ШОС) (рис. в)

На объект воздействует несколько факторов, а его поведение оце­нивается по одному показателю;

многомерно-многомерная схема (ММС) (рис. г)

На объект воздействует множество факторов и его поведение оце­нивается по множеству показателей.

При 00С для статического стационарного детерминированного объекта постоянное входное воздействие связывается с постоянным выходным сиг­налом через постоянный коэффициент. Если объект нестационарный, то указанная связь описывается различными функциями у - f(x) (чаще всего описывается полиномом).

В случае МОС статический стационарный детерминированный объект описывается следующей моделью:

при равнозначности внешних воздействий

при неравнозначности внешних воздействий

,

где (- постоянный коэффициент,m - число внешних воздействий (факто-

Для статического нестационарного объекта (при той же схеме взаи­модействия) используется модель в виде полинома:

где ,- число парных и тройных сочетаний факторов.

При ОМС статический стационарный и нестационарный объект описыва­ется аналогично 00С статического стационарного объекта. При этом опре­деляются отдельно математические модели входного воздействия с каждый выходным сигналом. Выходные сигналы считаются независимыми.

ММС сводится к МОС и математическая модель объекта принимается аналогичной изложенной выше.

Выбор вида модели динамического объекта для всех схем взаимодействия сводится к составлению дифференциальных уравнений. Если интересующие переменные являются функциями времени, то для моделирования используются обыкновенные дифференциальные уравнения. Если же эти переменные являются также функциями пространственных координат, то для описания таких объектов недостаточно обыкновенных и следует пользоваться более сложными дифференциальными уравнениями в частных произ­водных.

Физические задачи обычно приводят к одному из следующих видов \ уравнений:

1) дифференциальное уравнение в дифференциалах.

2) дифференциальное уравнение в производных.

3) простейшие интегральные уравнения с последующим преобразованием их в дифференциальные уравнения.

Уравнения в дифференциалах . Из условия задачи составляются приближенные соотношения между дифференциалами. Для этого малые приращения величин заменяются их дифференциалами, неравномерно протекающие процессы в течение малого промежутка времени dt рассматриваются как равномерные.

Уравнения в производных . Из условия задачи составляются прибли­женные соотношения между скоростями изменения функции и аргумента (dy/dt).

Простейшие интегральные уравнения . При рассмотрении работы сил, объемов тел, площадей криволинейных поверхностей их можно описать при помощи определенного интеграла или интегральных формул. В случае если при таком описании неизвестные функции попадают под знак интеграла, то получаемая формальная запись называется интегральным уравнением. Пос­ледующее дифференцирование интегрального уравнения преобразует его в дифференциальное.

Процесс выбора математической модели объекта заканчивается ее предварительным контролем по следующим видам контроля:

Контроль размерностей сводится к проверке выполнения правила, согласно которому приравниваться и складываться могут только величины одинаковой размерности.

Контроль порядков направлен.на упрощение модели. При этом опреде­ляются порядки складываемых величин и явно малозначительные слагаемых отбрасываются.

Контроль характера зависимостей сводится к проверке направления и скорости изменения одних величин при изменении других. Направления и скорость должны соответствовать физическому смыслу задачи.

Контроль экстремальных ситуаций сводится к проверке наглядного смысла решения при приближении параметров модели к нулю или бесконеч­ности.

Контроль граничных условий состоит в том, что проверяется соот­ветствие математической модели граничным условиям, вытекающим из смыс­ла задачи. При этом проверяется, действительно ли граничные условия поставлены и учтены при построении искомой функции и что эта функция на самом деле удовлетворяет таким условиям.

Контроль математической замкнутости сводится к проверке того, что математическая модель дает однозначное решение.

Контроль физического смысла сводится к проверке физического со­держания промежуточных соотношений, используемых при построении мате­матической модели.

Контроль устойчивости модели состоит в проверке того, что варь­ирование исходных данных в рамках имеющихся данных о реальном объекте не приведет к существенному изменению решения.

Решение практических задач математическими методами последовательно осуществляется путем математической формулировки задачи (разработки математической модели), выбора метода проведения исследования полученной математической модели, анализа, полученных результатов.

Математическая формулировка задачи обычно представляется в виде чисел, геометрических образов, функций, систем уравнений и т.д.

Математическая модель представляет собой систему математических соотношений - формул, функций, уравнений, систем уравнений, описывающих те или иные стороны изучаемого объекта, явления, процесса.

На этапе выбора типа математической модели при помощи анализа данных поискового эксперимента устанавливаются: линейность или нелинейность, динамичность или статичность, стационарность или нестационарность, а также степень детерминированности исследуемого объекта или процесса.

Установление общих характеристик объекта позволяет выбрать математический аппарат, на базе которого строится математическая модель. Выбор математического аппарата может быть осуществлен в соответствии со схемой, представленной на рис. 1.2 .

Рис. 2. Математический аппарат для построения математической модели

Как видно из данной схемы, выбор математического аппарата не является однозначным и жестким.

Для описания сложных объектов с большим количеством параметров возможно разбиение объекта на элементы (подсистемы), установление иерархии элементов и описание связей между ними на различных уровнях иерархии.

Особое место на этапе выбора вида математической модели занимает описание преобразования входных сигналов в выходные характеристики объекта.

Если на предыдущем этапе было установлено, что объект является статическим, то построение функциональной модели осуществляется при помощи алгебраических уравнений. При этом кроме простейших алгебраических зависимостей используются регрессионные модели и системы алгебраических уравнений.

Если заранее известен характер изменения исследуемого показателя, то число возможных структур алгебраических моделей резко сокращается и предпочтение отдается той структуре, которая выражает наиболее общую закономерность или общеизвестный закон.

Если характер изменения исследуемого показателя заранее неизвестен, то ставится поисковый эксперимент. Предпочтение отдается той математической формуле, которая дает наилучшее совпадение с данными поискового эксперимента.

Результаты поискового эксперимента и априорный информационный массив позволяют установить схему взаимодействия объекта с внешней средой по соотношению входных и выходных величин.

В принципе возможно установление четырех схем взаимодействия:

одномерно-одномерная схема (рис. 1.3, а ) - на объект воздействует только один фактор, а его поведение рассматривается по одному показателю (один выходной сигнал);

одномерно-многомерная схема (рис. 1.3 б ) - на объект воздействует один фактор, а его поведение оценивается по нескольким показателям;

многомерно-одномерная схема (рис. 1.3, в ) - на объект воздействует несколько факторов, а его поведение оценивается по одному показателю;

многомерно-многомерная схема (рис. 1.3, г ) - на объект воздействует множество факторов и его поведение оценивается по множеству показателей.

математический модель синтез

Рис. 3. Схемы взаимодействия объекта с внешней средой

Процесс выбора математической модели объекта заканчивается ее предварительным контролем.

При этом осуществляются следующие виды контроля : размерностей; порядков; характера зависимостей; экстремальных ситуаций; граничных условий; математической замкнутости; физического смысла; устойчивости модели.

Контроль размерностей сводится к проверке выполнения правила, согласно которому приравниваться и складываться могут только величины одинаковой размерности.

Контроль порядков направлен на упрощение модели. При этом определяются порядки складываемых величин и явно малозначительные слагаемые отбрасываются.

Контроль характера зависимостей сводится к проверке направления и скорости изменения одних величин при изменении других. Направления и скорость, вытекающие из математической модели, должны соответствовать физическому смыслу задачи.

Контроль экстремальных ситуаций сводится к проверке наглядного смысла решения при приближении параметров модели к нулю или бесконечности.

Контроль граничных условий состоит в том, что проверяется соответствие математической модели граничным условиям, вытекающим из смысла задачи. При этом проверяется, действительно ли граничные условия поставлены и учтены при построении искомой функции и что эта функция на самом деле удовлетворяет таким условиям.

Контроль математической замкнутости сводится к проверке того, что математическая модель дает однозначное решение.

Контроль физического смысла сводится к проверке физического содержания промежуточных соотношении, используемых при построении математической модели.

Контроль устойчивости модели состоит в проверке того, что варьирование исходных данных в рамках имеющихся данных о реальном объекте не приведет к существенному изменению решения.

Нестеренко Денис Николаевич,Студент, ВолГАУ, г. Волгоград[email protected]

Кадина Ирина Викторовна,к.п.н., доцент, ВолГАУ, г. Волгоград[email protected]

Использование математических методовпри решении психологических проблемсовременного мира

Аннотация. В статье обосновывается использование математических методов в психологических исследованиях. Рассматривается статистическая обработка результатов психологического тестирования. В исследовании выявлены и обоснованы показатели эффективности применяемых методик, которые характеризуются, в свою очередь, комплексом критериев для каждого компонента; раскрыты основные связи математики и психологии, представленные в виде теоретической модели, построенной на основе структурного анализа психологического исследования.Ключевые слова: математические методы, психологическая проблема,тест, эксперимент, статистика.

«Зрелость науки обычно измеряется тем, в какой мере она использует математику. Сама же математика не является наукой в эмпирическом смысле, но представляет собой формальную логическую, символическую систему, своего рода игру знаков и правил», так начинает С. С. Стивенс свой капитальный труд «Экспериментальнаяпсихология», оказавший большое влияние на становление психологии не только за рубежом, но и в нашей стране. Как же психологи используют математику?

Существует две противоположные точки зрения по вопросу исследования математики в психологии. Сторонники одной из них, воспринимая математику как некоторое универсальное средство, видят в математизации психологических знаний единственный путь преодоления тех сложностей, которые лежат на пути исследования различных проблем психологии. Сторонники другой точки зрения, напротив, утверждают, что исследования математики, в силу специфики психологических исследований, в принципе не возможно, ибо на практике моделирования и формализации математических явлений превращается в пустую игру математическими символами.Необоснованность и той и другой точки зрения очевидна. От математики нельзя требовать большего, что она может дать, но то, что она действительно может необходимо использовать в полной мере. Использование математических методов для диагностики психических качества личности на разных стадиях ее развития является предметом многочисленных обсуждений.Таким образом, актуальностьисследования объясняется тем, что психологические проблемы (агрессивность, депрессии, нервнопсихические расстройства, компьютерная, игровая, наркотическая и др. зависимости) очень остро стоят в современном обществе, и решить их можно при помощи специалистов, использующих эффективные методики, разработанные с учетом результатов обработки экспериментальных данных математическими методами. Объектомисследования являются математические методы обработки экспериментальных данных, полученных в результате психологических исследований.Предметомисследования выступают математические и психологические методы, обладающие определенными требованиями и оказывающие влияние на результаты психологических исследований.Цельисследования –определить влияние результатов обработки экспериментальных данных математическими методами на качество психологических исследований.В соответствии с целью и предметом исследования были поставлены следующие задачи:1. Оценить современное состояние психологических проблем в обществе.2. На основе анализа научной литературы определить требования, выдвигаемые к математическим методам обработки результатов психологических исследований. 3. Определить классификацию психологических задач, решаемых с помощью методов математической статистики.4. Оценить, в какой мере математические методы оказывают влияние на результаты психологических исследований.Гипотеза исследованиясостоит в предположении, чтообработка результатов психологических исследований при помощи методов математической статистики позволяет определить эффективность той или иной методики.Методы исследования: изучение и анализ психологической и научной литературы по исследуемой проблеме; методы анализа продуктов психологической деятельности; моделирование, анкетирование, наблюдение, тестирование; методы статистической обработки материалов исследования. Достоверностьрезультатов исследования определяется обоснованностью исходных теоретических положений, включающих обращение к смежным наукам; достаточным объемом выборки в проведении эксперимента; использованием комплекса методов исследования, адекватных предмету и задачам; корректной организацией опытноэкспериментальной работы; разнообразием источников информации; устойчивой повторяемостью результатов на протяжении длительного периода; позитивными отзывами специалистов, использующих материалы исследования в своей деятельности.Научная новизна результатов исследованиясостоитв том, что:

в нем исследована важность проблемы и выявлены взаимосвязи математики и психологии;

проанализирована психологическая проблема современного общества и методы ее решения;

произведено сравнение различных методик по решению определенных психологических проблем;

выявлены и обоснованы показатели эффективности применяемых методик, которые характеризуются, в свою очередь, комплексом критериев для каждого компонента;

раскрыты основные связи математики и психологии, представленные в виде теоретической модели, построенной на основе структурного анализа психологического исследования. Теоретическая значимостьрезультатов исследования заключается в том, что теоретически определены представления о сущности психологических исследований и их эффективность в зависимости от результатов обработки экспериментальных данных методами математической статистики. Практическая ценностьрезультатов исследования заключается в том, что обоснована целесообразность использования математических методов обработки экспериментальных данных психологических исследований и использование этих результатов для отбора методик, оказывающих наиболее эффективное воздействие на решение психологических проблем личности в современном обществе. Результаты данного исследования оказывают благотворное влияние на формирование положительной мотивации старшеклассников, как при изучении математики, так и психологии.Психология как самостоятельная научная дисциплина не такая уж древняя, хотя основной объект её исследований –человек занимает философскую мысль с тех пор, как человечество научилось мыслить. Однако потребовались столетия труда многих, ученых, чтобы появились психологические исследования. Со времен Вольфа психологию начали называть эмпирической, не являлась же она таковой, потому что основным методом её исследований оставался интроспективный метод, при помощи которого нельзя было производить ни каких точных измерений. Но если в 18 веке Кант утверждал, что психология никогда не сможет сделаться точной наукой, поскольку измерения в ней невозможны, то уже в начале 19 века невозможное становится возможным. Во всяком случае, именно к этому времени относятся работы немецкого философа, психолога и педагога Иоганна Герберта, который в 1822 году впервые выступил в Берлине с докладом «О невозможности и необходимости применять математику в психологии». Важнейшей вехой в дальнейшем развитии психологии явились работы Вебера и Фехнера, которые, изучая ощущения человека, впервые применили в своих исследованиях экспериментальный метод. ХХ столетие внесло во «взаимоотношения» человека и математики несколько неожиданных особенностей. Так, если в начале столетия некоторые аспекты этого вопроса широко обсуждаются многими учеными, в числе которых можно назвать А. Пуанкаре, И. П. Павлова, А.Эйнштейна и др., то в 3040 гг. они уже не вызывают острого интереса. Об этом можно судить хотя бы потому, что в психологических исследованиях данного периода количественным методам уделяется весьма не значительное внимание, формализация количественных явлений предпочитает качественные описания.Однако проходит буквально несколько лет, и интерес к пользованию математики в психологии вспыхивает с новой, небывалой силой. Причиной тому было зарождение и бурное развитие ряда технических наук, в первую очередь кибернетики. Она способствовала стремлению к совершенствованию многих математических методов, которые, в связи с новыми задачами, возникшими в психологии, могли быть использованы в ней гораздо эффективнее, чем прежде. Но главной отличительной чертой взаимодействия психологии и математики этого периода являлось обращение математики к психологии. Это объясняется тем, что в середине ХХ века в связи с развитием электронновычислительной техники и достижением в психологии, неврологии и физиологии появилась реальная возможность «поставить» проблему «усовершенствования» мыслительных процессов. Говоря в этом плане о взаимодействии психологии и математики, можно привести еще один пример, характеризующий двустороннюю связь между этими предметами. «Благодаря огромной структурной и функциональной сложности» отмечает автор книги «Основы математической статистики для психологов» В.Г. Суходольский –«психические, социальные, педагогические явления издавна служили для развития самой математической статистики; достаточно упомянуть Ф. Гольтона, развившего первоначальные идеи корреляции и регрессии, Ч. Стермина, создавшего ранговую корреляцию и однофакторный анализ, Л. Ферстона, разработавшего мультифакторный анализ».Таким образом, предположение Н. Виннера, который, отмечал связь между физикой и биологией: «Я предвижу, что не только биологические науки будут сближаться с физикой, но и физика будет ассимелировать некоторые биологические идеи», в какойто мере справедливо и по отношению к взаимосвязи между психологией и математикой.Но если до сих пор мы говорим об этой связи с позиции того, что дала психология математике, то теперь рассмотрим, что же дает математика психологии?Остановимся на одной проблеме, которую без всякого преувеличения можно назвать общим препятствием для более эффективного использования математики во всех без исключения областях психологии. Это проблема «языка». Дело в том, что применение математических методов для ощущения психологических явлений, так же как и применение психологических знаний при проектировании сложных систем, требует для своего описания единого терминологического языка. Отсутствие такого языка приводит иногда к довольно плачевным результатам. Однако общение между психологами и математиками выглядит иногда абсурдным. Так, если психологам и удается сформировать для математиков смысл поставленной проблемы, то математикам чаще всего не удается донести до психологов смысл математических результатов.Из истории психологии хорошо известно, что, например, психофизика начала свое развитие с установления математических закономерностей (знаменитая формула ВебераФехнера). В настоящие время математические процедуры обязательно входят в такие разделы психологии как психометрика, психодиагностика, дифференциальная психология.Современная психогенетика, например, широко использует такой раздел высшей математики как структурное моделирование и т.д. В то же время главное отличие отраслей психологических знаний, использующих математические методы, заключается в том, что их предмет исследования не только может быть описан, но измерен. Возможность измерения того или иного психологического феномена (свойства, характеристики, черты и т.д.) открывает доступ для применения методов количественного анализа, а значит и соответственных вычислительных процедур.В своей работе психолог часто сталкивается с проблемой измерения индивидуальнопсихологических особенностей, таких, например, креативность, нейротизм, импульсивность, свойства нервной системы и т.д. Для этого разрабатываются различные измерительные процедуры –тесты, модели (процессов познания, особенности мотивации ценностных ориентаций личности) и т.п.Числовое представление объектов или событий позволяет оперировать сложными понятиями в более сокращенной форме. Именно это и является причиной использования измерений в любой науке.Измерение –это процедура, с помощью которой, измеряемый объект сравнивается с некоторым эталоном и получает численное выражение в определенном масштабе или шкале.Наиболее естественный путь, которым математика «проникает» в психологию является математическая статистика. Современная статистика является разделом математики. При этом многие статистические процедуры достаточно просты и легко выполнимы.Правильное применение статистики позволяет психологу: 1. Доказывать правильность и обоснованность используемых методических приемов и методов;2. Строго обосновывать экспериментальные планы;3. Обобщать данные эксперимента;4. Находить зависимость между экспериментальными данными;5. Выявлять наличие существенных различий между группами испытуемых (например, экспериментальными и контрольными);6. Строить статистические предсказания;7. Избегать логических и содержательных ошибок и многое другое.Нельзя забывать, однако, что сама по себе статистика это только инструментарий помогающий психологу эффективно разбираться в сложном эксперименте является четкая постановка задачи тщательно планирование эксперимента, построение непротиворечивых гипотез.Однако сама по себе статистика –это только инструмент, помогающий психологу эффективно разбираться в сложном экспериментальном материале. Наиболее важным в любом эксперименте является четкая постановка цели, тщательное планирование эксперимента, построение непротиворечивых гипотез.Схема научноисследовательской работы психолога.ИССЛЕДОВАТЕЛЬ (психолог)↓Предмет исследования(психические свойства, процессы, функции т.п.)↓Эксперимент (измерение)↓Данные эксперимента (числовые коды)↓Статистическая обработка данных эксперимента↓Результат статистической обработки (числовые коды)↓ВЫВОДЫМатематическая статистика позволяет психологу не только успешно лавировать в море экспериментальных данных, но и способствует становлению его объективного мышления. Несмотря на отмеченные трудности, математические методы сегодня охватывают довольно широкую сферу психологических исследований. Чтобы убедиться в этом, достаточно назвать три основные формы исследования математики в психологии:первая из них это статистическая обработка результатов наблюдения;вторая отыскание уравнений, которые описывают соотношение между переменными, участвующими в эксперименте;третье создание и испытание математической модели.На первоначальное развитие статистических методов оказало влияние их происхождение: у статистики были «мать», которой нужно было представлять регулярные отчеты правительственных подразделений, и «отец» честный карточный игрок, который полагался на математику, усиливавшую его ловкость умение брать решающие взятки в азартных играх. От «матери» ведут свое происхождение отчет, измерение, описание, табулирование, то есть все то, что привело к современной описательной статистике. От предприимчивого интеллектуала –«отца» возникла, в конечном счете, современная теория статистического вывода, непосредственно базирующаяся натеории вероятностей. Недавнее дополнение, называемое «планированием экспериментов», опирается в основном на сочетание теории вероятностей с несколько элементарной, но «удивительной» логикой.Рассмотрим теперь, каким же образом используется эти ветви статистических методов в психологии. Описательная статистика служит инструментом для описания, обобщение или сведения к желаемому виду массивов данных. Теория статистического вывода позволяет вывести свойства больших массивов этих данных путем обследования выборки. Третья ветвь планирование и анализ экспериментов, разработанная для обнаружения и проверки причинных связей между переменными, имеет для психологических исследований особое значение, поскольку психология больше, чем любая Применение всех трех основных форм использования математических методов в психологии позволяет математически подойти и к самому главному вопросу современных психологических исследований: построению научной теории, ее количественному описанию, поскольку плохую количественную теорию опровергнуть гораздо легче, чем плохое качество.

Математическая трактовка дает преимущество, и при решении вопроса о выборе между двумя противоположными теориями. Анализ позволяет нам установить, какие предсказания одной теории противоречат предсказаниям другой. Затем ставится эксперимент, показывающий, какие предсказания подтверждаются. Иногда мы убеждаемся в том, что предсказание, совершенно различных, аксиом неожиданным образом оказываются сходными и даже идентичны. Этот противоречащий интуиции взгляд может быть выведен дедуктивным путем. Таким образом, применение математики может уберечь нас от провидения экспериментов, которые не способны дать нам нужной информации.Математический подход помогает теоретику даже тогда, когда его предсказания не подтверждаются, то есть когда качественная теория оказывается несостоятельной, теоретик подчас не может устоять пред искушением попытаться спасти ее, заявив, что теория в сущности своей правильна, но требует внесения лишь незначительных поправок для согласования ее с результатами наблюдений. Другое дело, если эта же самая теория облечена в математическую формулу. Теоретику будет гораздо легче установить такой факт, как поможет еще одна уловка устранить возникшие трудности, или же как, не подвергая сомнению всю теорию, можно локализовать источник затруднения, установив, что кроется в той или иной исходной аксиоме.Подчеркнем еще раз, что прежде чем выполнить любой психологический эксперимент. Необходимо четко сформулировать его задачи, определить экспериментальную гипотезу и все этапы ее статистической проверки, а так же выбрать соответствующий статистический метод, наиболее эффективный для решения поставленных в исследовании задач.Подавляющее большинство задач, решаемых психологом в эксперименте, предполагает те или иные сопоставления. Это могут быть сопоставления одних и тех же показателей в разных группах или, напротив, разных показателей в одной и той же группе. Для определения степени эффективности какихлибо воздействий (обучение, тренировка, тренинг, инструктаж и т.п.), сравниваются показатели «до» и «после» этих воздействий. Например, сравниваются показатели уровня агрессивности у подростков до и после психотренинга, что позволяет определить его эффективность. Иногда возникает задача сравнить индивидуальные показатели, полученные при различных внешних условиях, для выявления связи между ними.Два выборочных распределения сравниваются между собой или с теоретическим законом распределения, чтобы выявить различия или, напротив, сходство в типах распределения. Например, сравнение распределений времени решения простой и сложной задач позволит построить классификациюзадач и типологию испытуемых.В общем, психологические задачи, решаемые с помощью методов математической статистики, условно можно разделить на несколько групп: 1.Задачи, требующие установления сходства или различия.2.Задачи, требующие группировки и классификации данных.3.Задачи, ставящие целью анализ источников вариативности получаемых психологических признаков.4.Задачи, предполагающие возможность прогноза на основе имеющихся данных. Рассмотрев, в самых общих чертах, различные аспекты применения математических методов в психологии, постараемся теперь по возможности концентрировать их применение в некоторых психологических исследованиях.В этом плане несомненный интерес может представить применение в психологии такой «сугубо математической» теории, какой является «теория игр». По мнению автора книги Г.Е. Журавлева, данная теория стала одним из фундаментальных средств современной математической психологии. В связи с этим возникает насущная роль выяснить роль и место теоретикоигрового описания в общей системе психологического знания и наметить пути его совершенствования. Изучая работы в области математической психологии, можно выделить один общий принцип употребления общих систем, который мы будем называть принципом наложения. Попытаемся в общих чертах указать особенности функционирования теоретикоигровой схемы в деятельности человека.Допустим, что мы имеем три объекта или три научные области, в которых мы попытаемся проследить основные принципы их взаимоотношений.Одна из этих областей предмет психологии, т.е. ее особый подход к изучению мира. Втораятеория игр, как особая теоретическая конструкция со своим понятием математическим аппаратом и правилами употребления. И, наконец, третья синтетическая область применения теории игр в психологии. Что же касается теории игр, то она изучает следующую схему. Представим себе несколько игроков, каждый из которых обладает возможностью выбора одного из нескольких действий. В результате последовательности выбора и ряда совершенных действий игроки подводят итоги: получают доход или платят штраф. Если задача игроков состоит в поиске наилучших ходов, то задача теории игр найти принцип отыскания этих ходов.Применение этой теории в психологии заключается в наложении данной схемы на объектную психологическую действительность. Если игра, как особая форма отображения деятельности человека, возникла в далекой древности, то первые наброски теории игр появились, лишь три столетия назад в работах Бернулли. На современном этапе развития этой теории обнаружился факт чрезвычайной важности: кибернетическая теория, чуждая на первый взгляд психологии, неразрывно связана с человеческой деятельностью. Игровая схема, как сама форма деятельности, отображает в общественном виде другие формы деятельности. Именно поэтому игра в теоретическом плане не является составной частью психологии. При этом мы должны, конечно, помнить, что для полного включения в психологическую теорию схема игры должна быть изменена, поскольку в применении к деятельности игра никогда не бывает функциональным образованием.Среди различных методов исследования: методы анализа продуктов психологической деятельности моделирование,анкетирование, наблюдение, тестирование и т.д. можно выделить один из наиболее эффективных методов изучения психологических свойств личности –тестирование. В отличие от традиционных средств контроля тесты при определенных условиях позволяют выявить не только уровень психического развития, но и степень ее отклонения от идеальной структуры. Использование тестирования в реальной психологопедагогической деятельности позволяет заметно повысить объективность и точность оценивания результатов деятельности. Элементарное представление о степени отклонения позволяет составить анализ профиля ответа исследуемых на различные задания теста.

Тестирование связанно с объективной оценкой, т.к. здесь на идею объективизации результатов исследуемых работает совокупность методов, начиная от момента замысла теста до момента окончания работы над ним и его использования, завершающегося шкалированием тестовых баллов. Особенно эффективно проблема объективизации решается в современной теории тестов, где специальные математические методы и модели измерения обеспечивают переход к более правдоподобным оценкам, которые дают оптимальное приближение к истинным компонентам измерения. Сам термин «тестирование» восходит к английскому test–экзамен и используется, как утверждает французский энциклопедический словарь Larousse, для измерения или оценки природных или приобретенных способностей с целью предвидения поведения или достижений человека в определенных обстоятельствах.Важной работой в области тестирования является работа датского математика Г. Роша (1960), она дала толчок активному развитию теоретической базы тестирования.Результатом этого является современная теория, которая в англоязычной литературе называется ItemResponseTheory(IRT).Основная цель IRTсостоит в разработке математической модели процесса тестирования, параметрами которой служат различные характеристики участников тестирования и самого теста. Советский энциклопедический словарь акцентирует наше внимание на его применении лишь в сфере психологии и педагогики, т.к. тест –это стандартизированные задания, по результатам которых судят о психофизиологических и личностных характеристиках, а также знаниях, умениях и навыках испытуемого.Классические определения в психологии подчеркивают: а) эмпиричность оценки; б)определение личных признаков и качеств через использование количественных показателей.

Метод тестирования должен максимально отвечать принципам сопоставления, объективности, надежности, валидности и дискриминативности измерений.Он должен пройти обработку и интерпретацию и быть приемлемым для применения в психологической практике. Показатели теста приводятся, как правило, к нормальному распределению, что дает возможность осуществлять полноценный и точный их статистический анализ, так как для нормальногораспределения существует богатый набор инструментов статистического исследования.Методами статистической обработки результатов эксперимента называются математические приемы, способы количественных расчетов, с помощью которых количественные показатели, получаемые в ходе эксперимента, можно обобщать, приводить в систему, выявляя скрытые в них закономерности.Некоторые из методов статистического анализа позволяют вычислять, так называемые, элементарные математические статистики, характеризующие выборочное распределение данных. Другие математические статистики позволяют судить о динамике изменения отдельных статистик выборки.Первичный метод статистической обработки данных.Первичным называется метод, с помощью которого можно получить показатели, отражающие результаты производимых в эксперименте изменений. Соответственно под первичными статистическими показателями имеются ввиду те, которые применяются в самих психологических методах и являются итогом начальной статистической обработки результатов психодиагностики. К первичным методам статистической обработки относятся определение выборочной средней величины, выборочной дисперсии, выборочной моды и выборочной медианы.Вторичный метод статистической обработки данных.С помощью вторичного метода статистической обработки данных непосредственно проверяются, доказываются или опровергаются гипотезы, связанные с экспериментом. Эти методы сложнее, чем методы первичной статистической обработки, и требуют от исследователя хорошей подготовки в области элементарной математики и статистики.Обсуждаемую группу методов можно разделить на несколько подгрупп: 1) Регрессионное исчисление.2) Методы сравнения между собой несколько элементарных статистик.3) Методы установления статистических взаимосвязей между переменными. 4) Методы выявления внутренней статистической структуры эмпирических данных.Способы табличного, и графического представления результатов эксперимента.Таблицы представляют собой упорядоченные по горизонтали и по вертикали наборы количественных и качественных данных, заключенных в рамки или без них. Таблицы могут иметь и не иметь названия и подзаголовки. Таблицы, если их более двух трех в тексте, нумеруются. Непосредственно под ними располагается название таблицы. Иногда для этого делают примечание, касающееся содержащегося в таблице материала. Таблицы имеют заголовки, которые указывают на то, что представлено в отдельных столбцах, а также рубрикацию по строкам, где обозначены особенности представляемого материала.Графики на плоскости представляют собой некоторую линию, которая изображает зависимость между двумя переменными, а график в пространстве плоскость, представляющая зависимость между тремя переменными, При использовании двумерного графика по горизонтальной линии на плоскости располагают независимую переменную ту, которая рассматривается к качестве возможной искомой причины. По вертикали располагают зависимую переменную ту, которая рассматривается в качестве предполагаемой причины. Рис. 1. ВыводыНаша работа показала тесную связь математики и психологии. Был проведен анализ научной литературы, который выявил недостатки существующей системы проверки психологических качеств развивающейся личности. В работе определены психологические проблемы современного общества, проведен эксперимент по выбору наиболее эффективных методик исследования личности и обоснована целесообразность использования математических методов обработки экспериментальных данных психологических исследований и использование этих результатов для отбора методик, оказывающих наиболее эффективное воздействие на решение психологических проблем личности в современном обществе. Названы три основные формы исследования математики в психологии, дана классификация психологических задач, решаемых с помощью статистических методов.В работе показано, что комплекс тестовых заданий, который является одним из эффективных методов диагностики, целесообразно строить на основе создания тестов разныхуровней сложности, прошедших проверку на надежность, валидность, точность, дискриминативность.В приложениях приведены примеры практических исследований в теории игр, раскрыт «парадокс картин», приведены формулы из математической статистики, которые использовались для определения критериев тестирования.Подтверждена гипотеза исследования, состоящая в предположении, чтообработка результатов психологических исследований при помощи методов математической статистики позволяет определить эффективность той илииной методики.Результаты данного исследования оказывают благотворное влияние на формирование положительной мотивации старшеклассников, как при изучении математики, так и психологии.

Ссылки на источники1.Аванесов, В.С. Тесты в социологическом исследовании/В.С. Аванесов // –М.: Наука, 1982. –200с.2.Ананьев, Б. Г. О проблемах человекознания / Б.Г. Ананьев// –М.: Наука, 1997.3.Басова, Н.В. Педагогика и практическая психология / Н.В. Басова // –РостовнаДону: Феникс, 2000. –412с.4.Бешелев, С.Д. Математикостатистические методы экспертных оценок / С.Д. Бешелев, Ф.Г.Гурвич// –М.:Статистика, 1980.263 с.5.Бурлачу, Л.Ф. Словарьсправочник по психологической диагностике/ Л.Ф. Бурлачук, С.М. Морозов // –Киев.: Наукова дума, 1989. –198 с.6.Витулак, Г. Основы психодиагностики / Г.Витулак// Пер. с нем. –М.: Прогресс, 1986. –123с.7.Витулак, Г. Принципы разработки и применения психодиагностических методов в школьной практике / Г. Витулак// Психодиагностика: теория и практика / Пер. с нем. –М.: Прогресс, 1986. –142 с.8.Ковалев, А.Г. Общая психология/ А.Г. Ковалев // –М.: Просвещение, 1981. –361 с.9.Любимова, Е.С. Использование методов математической статистики при решении психологических проблем современного мира / Е.С. Любимова, Д.Н. Нестеренко // Материалы VΙΙ Международной научнопрактической конференции молодых исследователей «Наука и молодежь: новые идеи и решения». Часть 3.Волгоград, 2013.–288 с.10.Спасенников, В.В. Конструирование и использование психологических и дидактических тестов/ В.В. Спасенников // Учеб. пособие. –Калуга: КГУ, 1991. –116с.

Несколько лет назад, когда автор этой книги работал консультантом по вопросам математической статистики в небольшой медицинской научно-исследовательской группе, разговоры о возможности проложить математическую тропинку через густые дебри экологических факторов часто заканчивались довольно скептическим покачиванием головой и утверждением, что «медицина - это все-таки искусство». Отчасти это, конечно, верно в том смысле, что интуиция и воображение для врача действительно необходимы. В то же время большинство больных и потенциальных больных, несомненно, надеются на непрерывное развитие и расширение научных аспектов медицины. А наука означает применение математики.

Существенно важен вопрос о том, в каких областях применимы математические методы. В разд. 1.1 мы уже отмечали, что потребность в математическом описании появляется при любой попытке вести обсуждение в точных понятиях и что это касается даже таких сложных областей, как искусство и этика. В настоящем разделе мы несколько конкретнее рассмотрим области применения математики в биологии и медицине.

Хорошо известно, что один из подходов к описанию картины природы - это построение иерархии уровней организации, изучаемых различными науками; по уровню абстракции, свойственному каждой из них, эти науки можно расположить в такой последовательности: физика, химия, биохимия, физиология, психология, социология. Мы начинаем с основных материальных элементов реального мира, т. е. с субатомного уровня, и заканчиваем необычайно разносторонними проявлениями духовной жизни человеческого общества. В этой последовательности уровней организация и сложность непрерывно повышаются. На каждом уровне действуют свои собственные законы, и поэтому их можно изучать до некоторой степени независимо друг от друга. Однако любой из них нерасторжимо связан с закономерностями, действующими на более низких уровнях. Так, законы физики и химии отчасти распространяются и на психологию, хотя понятия и законы последней выходят за пределы физических и химическпх законов.

Проблемы, касающиеся организации и деятельности больниц, следует отнести к более высокому уровню абстракции, чем, скажем, физиологию и патологию человека. Но хотя в определенной степени логическое содержание этого более высокого уровня независимо от более низкого, вопросы физиологии и патологии неизбежно должны учитываться при решении любой проблемы, касающейся организации больничных служб. Мы не собираемся углубляться здесь в эти философские рассуждения или обсуждать отдельные их детали, а хотим лишь подчеркнуть, что описанная последовательность уровней приближенно соответствует порядку возрастания трудностей при использовании научных методов и проведении математических исследований.

Как мы уже отмечали, прикладная математика добилась крупных и бесспорных успехов в области физики и химии, однако в данной книге мы не будем касаться этих вопросов. В разд. 1.2 было показано, что математические описания, связанные с биологическими формами, охватывают широкий круг вопросов и могут быть проведены достаточно точно. В разд. 1.3 мы познакомились с динамическими моделями развития и коснулись проблем, связанных со случайными колебаниями численности популяций. Изложение этих вопросов требовало достаточной степени абстракции, однако именно использование упрощающих допущений позволило нам получить некоторое представление о законах, регулирующих рост популяций. Было отмечено, что при рассмотрении такого рода проблем неизбежно приходится сталкиваться с фактором статистической изменчивости, подробное обсуждение которого переносится в гл. 2.

При переходе на более высокие уровни абстракции мы сталкиваемся не только с более сложными вопросами, но и с возрастающей степенью изменчивости, по большей части непредсказуемой. Например, полная картина конкуренции между несколькими видами, обитающими в определенной среде, включает огромное множество факторов. В области научных экологических описаний, выполненных главным образом в словесной форме, достигнуты значительные успехи, однако разработка математических моделей находится здесь еще на самом элементарном уровне. Другим примером может служить область медицинской диагностики. Для постановки диагноза врач совместно с другими специалистами часто бывает вынужден учитывать самые разнообразные факты, опираясь отчасти на свой личный опыт, а отчасти на материалы, приводимые в многочисленных медицинских руководствах и журналах. Общее количество информации увеличивается со все возрастающей интенсивностью, и есть такие болезни, о которых уже столько написано, что один человек не в состоянии в точности изучить, оценить, объяснить и использовать всю имеющуюся информацию при постановке диагноза в каждом конкретном случае.

Разумеется, хороший диагност, используя свой большой опыт и интуицию, может отобрать необходимую часть важных данных и дать достаточно точное заключение. Однако, как это ни парадоксально звучит, по мере накопления знаний положение ухудшается.

Именно в такого рода ситуациях, когда разум одного человека не способен справиться со сложностями стоящих перед ним задач и описать их решение даже в общей словесной форме, специалисты в области так называемых неточных наук (включая, разумеется, биологию и медицину) часто утверждают, что математический анализ несовершенен, неуместен, приводит к ошибочным заключениям или невозможен, и поэтому его лучше избегать. Это возражение содержит рациональное зерно в том смысле, что современная математика, возможно, еще недостаточно совершенна; однако пройдет время, и мы увидим, что справедливо как раз обратное. В тех случаях, когда задача содержит большое число существенных взаимозависимых факторов, каждый из которых в значительной мере подвержен естественной изменчивости, только с помощью правильно выбранного статистического метода можно точно описать, объяснить и углубленно исследовать всю совокупность взаимосвязанных результатов измерений. Если число факторов или важных результатов настолько велико, что человеческий разум не в состоянии их обработать даже при введении некоторых статистических упрощений, то обработка данных может быть произведена на электронной вычислительной машине. Использование статистических методов и вычислительной техники рассматривается в гл. 2 и 5 соответственно.

Основная причина недоверия к математическим и вычислительным методам, по-видимому, состоит в следующем. Математическая модель некоторого биологического явления будет приемлемой для биолога только в том случае, если выраженная в словесной форме информация об этом явлении, которой он располагает, достаточно полна для того, чтобы можно было судить об адекватности модели. Ясно, что получение такой информации представляет собой первый и наиболее важный этап биологического исследования и что на этом этапе математика играет второстепенную роль. Естественно, возникает мысль, что по мере того, как вопросы становятся более трудными и сложными, математика приобретает все меньшее и меньшее значение. Однако не всегда учитывается то обстоятельство, что, достигнув достаточной степени сложности, математика развивается далее по своим собственным законам и дает биологу понятия и образ мышления, которых у него раньше не было. Будем надеяться, что эта книга хотя бы в некоторой степени проиллюстрирует справедливость этого утверждения.

До сих пор мы имели в виду главным образом те биологические и медицинские исследования, которые требуют более высокого уровня абстракции, чем физика и химия, но тесно связаны с этими последними. Далее мы перейдем к проблемам, связанным с поведением животных и психологией человека, т. е. к использованию прикладных наук для достижения некоторых более общих целей. Эту область довольно расплывчато называют исследованием операцийи более детально она рассматривается в гл. 4. Пока мы лишь отметим, что речь будет идти о применении научных методов при решении административных и организационных задач, особенно тех, которые непосредственно или косвенно связаны с биологией и медициной. Лесоводство, животноводство, общие вопросы сельскохозяйственного производства, проектирование больниц и организация медицинского обслуживания - таковы лишь немногие вопросы, относящиеся к этой категории.

Разумеется, не все задачи административного управления можно решить на научной основе, используя методы исследования операций. Однако применение этих методов там, где оно возможно (а они применимы ко многим задачам такого рода), имеет большие преимущества, так как позволяет расширить область точных исследований и сократить область неопределенных словесных рассуждений. Благодаря этому интуиция и здравый смысл человека могут быть направлены на решение тех вопросов, где невозможно применение шаблонных методов. Еще более сложны вопросы, к которым примешиваются какие-либо этические соображения. Но иногда математический анализ может помочь даже и в этих случаях. Например, в медицине часто возникают сложные проблемы, связанные с применением лекарственных препаратов, которые еще находятся на стадии испытания. Морально врач обязан предложить своему больному наилучший из существующих препаратов, но фактически он не может сделать выбор, пока испытание не будет закончено. В этих случаях применение правильно спланированных последовательностных статистических испытаний позволяет сократить время, требуемое для получения окончательных результатов. Этические проблемы при этом не снимаются, однако такой математический подход несколько облегчает их решение. О последовательностных методах более подробно говорится в разд. 2.3.

Основное положение настоящего раздела состоит в том, что математические методы применимы к самому широкому кругу вопросов - от физики элементарных частиц до моральных проблем. Удобно (хотя вовсе не обязательно) рассматривать некую иерархию уровней. По мере перехода на более абстрактные уровни математические методы оказываются менее разработанными и применять их становится все труднее.

Тем не менее при правильном применении математический подход не отличается существенно от подхода, основанного просто на здравом смысле. Математические методы просто более точны и в них используются более четкие формулировки и более широкий набор понятий, но в конечном счете они должны быть совместимы с обычными словесными рассуждениями, хотя, вероятно, и идут дальше их.