Параметрические методы — разновидность расчетных методов ценообразования, которые используются при формировании цен на аналогичную продукцию, формирующую так называемый параметрический ряд.

При использовании параметрических ценовых методов очень важно верное понимание такой категории, как «продукция параметрического ряда». Это продукция, удовлетворяющая одинаковую потребность и идентичная по физико-химическому составу. Параметрические методы применяются, когда основные потребительные параметры аналогичной продукции поддаются четкому количественному определению. Такая продукция может быть описана параметрическим рядом (ряд станков разных марок в зависимости от показателя мощности, ряд полимерных материалов в зависимости от показателя основного вещества и т. п.). Применительно к продукции одного ряда основных параметров

может быть несколько. Цена на каждый новый продукт ряда рассчитывается путем корректировки цены базового изделия этого ряда.

Если новая цена рассчитывается лишь с учетом изменения самих параметров, то данный метод называется параметрическим. В самом общем виде он может быть представлен формулой

Ц н = Ц б * {КП}

• где Ц н - цена нового изделия ряда;
• Ц б - цена базового изделия;
• {КП} — совокупность изменений параметров (П) нового изделия по сравнению с параметрами базового изделия;
• К — корректирующий коэффициент, значение которого связано с тем, показывает ли улучшение параметров количественное их снижение или увеличение по сравнению с базовыми.

Если новая цена рассчитывается с помощью показателя нормативных затрат на единицу параметра, то такой метод называется нормативно-параметрическим. Он может быть представлен формулой:

Ц н = Ц б + Н з * {КП}

• где Ц б - цена базового изделия;
• Ц н - цена нового изделия;
• Н з - нормативные затраты на единицу потребительного параметра изделия;
• КП — новые потребительные параметры, скорректированные на повышающие или понижающие коэффициенты в зависимости от характера самих параметров.

Формулы могут дополняться суммами скидок и надбавок за изменение вспомогательных параметров.

В качестве параметрических используются методы удельной цены, баллов и регрессии.

Методы удельной цены

Метод удельной цены основан на формировании цен по одному из главных параметров качества товара. Удельная цена получается как частное от деления цены на основной параметр качества товара.

Пример. Фирма планирует выпуск нового электродвигателя мощностью 50 кВт. Для определения его цены необходимо рассчитать удельную цену базового электродвигателя. При рыночной цене базового электродвигателя 100 долл. и мощности 10 кВт удельная цена составит 10 долл. (100: 10). Тогда цена нового электродвигателя — 500 дол. (10 * 50). В данном случае цена растет пропорционально улучшению качества (при прочих равных условиях).

Рыночная экономика предъявляет к новым товарам более жесткие требования: рост цен на новые товары должен отставать от улучшения качества. Для этого цену уменьшают с помощью коэффициента торможения. Например, при использовании коэффициента 10% цена составит 450 вместо 500 долл.

Во избежание грубых ошибок метод удельной цены используется лишь для ориентировочных оценок. Его недостаток в том, что цена определяется на основе только одного параметра, а воздействие на цену других параметров не учитывается.

Метод баллов

Ценовой метод баллов заключается в использовании экспертных оценок значимости параметров товаров. При применении данного метода для определения конкретных цен действует следующий алгоритм:

Отбор основных параметров → Начисление баллов по каждому параметру → Суммирование баллов по базовому и искомому товару →Расчет цен на товары по соотношению суммарных баллов.

Цена на искомый (новый) товар (Ц н) ценовым методом баллов рассчитывается по формуле

• Ц б - цена базового товара;
• Б н i - балльная оценка i-го параметра нового товара;
• Б бi - балльная оценка i-го параметра базового товара (эталона).

Пример. Для определенной группы металлургических металлургических станков разработаны шкалы балльных оценок основных параметров. Один из видов этих станков принят за базовый. Его цена 10 тыс. долл. Осваивается новый станок этой группы. Экспертная оценка основных параметров базового станка — 20 баллов, нового — 26, или на 30% больше. Тогда цена нового станка составит 13 тыс. долл. Применяемый метод обеспечивает рост цен пропорционально повышению качества товаров.

Ценовой метод баллов целесообразно применять при формировании цен на товары, параметры которых разнообразны и не поддаются непосредственному количественному соизмерению (удобство использования, дизайн, цвет, запах, вкус и т. д.).

Недостаток метода — субъективизм при начислении баллов.

Метод регрессии

Ценовой метод регрессии состоит в определении эмпирических формул (регрессионных уравнений) зависимости цен от величин нескольких основных параметров качества в рамках параметрического ряда товаров. При этом цена выступает как функция от параметров

где х 1 , х 2 , х 3 ,..., х n - основные параметры качества товаров.

Этот метод позволяет моделировать изменение цен в зависимости от совокупности их параметров, строго определять аналитическую форму связи, а также использовать уравнения регрессии для определения цен товаров, входящих в данный параметрический ряд.

В результате формируется взаимосвязанная система цен на товары. Например, результаты расчетов регрессионной зависимости цен от отобранных показателей качества по бумаге для печати могут быть представлены в виде уравнения регрессии

• х 1 - плотность 1 м 2 ;
• х 2 - белизна, %.

Эта формула применима для всего ценового ряда бумаги данного вида.

Пример. Появилось новое изделие (бумага), имеющее плотность 110 г на 1 м 2 и белизну 80%. Цена такого изделия рассчитывается путем подстановки показателей его плотности на 1 м 2 и белизны в формулу регрессионной зависимости действующих цен от параметров качества изделий всего параметрического ряда

Аналогично определяются цены и на другие новые виды продукции. В результате формируется взаимоувязанная система цен на продукцию.

Сущностью метода является выявление и устранение физических противоречий, присущих исходной системе.

Физическими противоречия - это взаимоисключающие требования, предъявляемые к элементу системы, состоящие в том, что один из характеризующих его параметров должен иметь два различных значения. При этом параметр элемента называется узловым параметром, а характеризуемый им элемент – узловым элементом.

Очевидно, что для одновременного улучшения каких-либо двух противоречивых показателей системы необходимо заменить соответствующий им узловой элемент объектом, удовлетворяющим требованиям, зафиксированном в физическом противоречии.

В общем случае базу параметрического метода образуют системы, выполняющие ту или иную функцию и удовлетворяющие требованиям какого-либо физического противоречия.

Применение метода возможно в двух вариантах: эвристический (с «ручным» алгоритмом поисковых задач) и направленный (с применением «машинных» алгоритмов).

Все элементы базы эвристического варианта параметрического метода описываются только по одному признаку – «удовлетворять требованиям физического противоречия». А признак «выполнять функцию …» определяется пользователем в результате анализа производных систем на предмет однофункциональности с исходной системой.

В основу формирования базы данных положен принцип выбора из множества объектов с парными свойствами, т. е. объектов, удовлетворяющих требованиям соответствующего физического противоречия.

В описании объекта с парными свойствами указывают как сами эти свойства, так и условия их реализации.

14 приемов устранения эвристических противоречий. Чем меньше номер приема, тем выше вероятность с его помощью устранить физические противоречия.

Прием 1. Заменить узловой элемент системой, состоящей из двух элементов, каждый из которых характеризуется одним из значений параметра, указанного в формуле физического противоречия (ФФП).

Прием 2. заменить узловой элемент объектом, различные части которого имеют различные значения параметра, указанного в ФФП.

Прием 3. Заменить узловой элемент системой, состоящей из множества одинаковых элементов, каждый из которых характеризуется одним значением параметра, указанного в ФФП, а система в целом - другим значением.

Прием 4 Заменить узловой элемент объектом, который характеризуется двумя параметрами, аналогичными узловому параметру, каждый из которых имеет одно из значений, указанных в ФФП.

Прием 5. Изменить условия в которых находится узловой элемент, таким образом, чтобы его различные части имели различные значения параметра, указанного в ФФП.

Прием 6. Изменить условия, в которых находится узловой элемент, т.о., чтобы на различных стадиях жизненного цикла исходной системы он характеризовался различными значениями параметра, указанного в ФФП.

Прием 7. Заменить узловой элемент объектом, который на различных стадиях жизненного цикла исходной системы характеризуется различными значениями параметра, указанного в ФФП.

Прием 8. Заменить узловой элемент объектом, который претерпевает превращение в другой объект, при этом каждый из них характеризуется одним из значений, указанных в ФФП.

Прием 9. Включить узловой элемент в состав системы, которая характеризуется одним значением параметра, указанного в ФФП, а узловой элемент – другим значением.

Прием 10. Заменить узловой элемент объектом, который характеризуется параметром, аналогичным узловому параметру, с таким значением, что его по отношению к различным внешним объектам можно было бы считать «различным».

Прием 11. Изменить условия, в которых находится узловой элемент, т.о., чтобы он превратился в другой объект, причем перед превращением он характеризовался бы одним значением параметра, указанным в ФФП, а после превращения - другим значением.

Прием 12. Изменить условия, в которых находится узловой элемент, т.о., чтобы одна из его частей претерпевала превращения в другой объект, который характеризовался бы одним значением параметра, указанным в ФФП, а оставшаяся часть узлового элемента – другим элементом.

Прием 13. Изменить условия, в которых находится узловой элемент, т.о., чтобы он характеризовался двумя различными параметрами, аналогичными узловому параметру, каждый из которых имел бы одно из значений, указанных в ФФП.

Прием 14. Рассмотреть узловой элемент как систему, которая характеризуется одним значением параметра, указанного в ФФП, а одним из ее элементов – другим значением.

Выбор приемов осуществляется в соответствии с правилами:

Если указанные в ФФП показатели характеризуют исходную систему на различных стадиях и фазах жизненного цикла, то лучшие результаты дает применение приемов устранения физического противоречия «во времени» – приемы 6, 7, 8, 11.

Если указанные в ФФП показатели одновременно присущи исходной системе, то лучшие результаты дает применение приемов устранения физического противоречия «в пространстве» - приемы 1, 2, 5, 12.

Если по условиям поисковой задачи замена элементов недопустима, то лучшие результаты дает применение приемов «изменения условий» - приемы 5, 6, 9, 11, 12, 13.

Если требования к элементу сформулированы с т.з. различных внешних объектов или исходя из различных систем отсчета, то – 10, 4.

Если требуется получить наиболее простое решение поисковой задачи, то – 3, 4, 10.

Методы классификации, декомпозиции, стратификации и типологии

Классификация – это разделение явлений, а следовательно и понятий, характеризующих их, на определенные классы, позволяющие увидеть специфику явлений, их разнообразие, свойства, связи и зависимости, общее и специфическое и посредством этого вникнуть в сущность.

Принципы:

• Принцип единства критерия для выделения групп одного порядка.
• Принцип соразмерности деления явлений и понятий.
• Принцип альтернативности и взаимоисключения выделяемых групп. Не должны выделенные явления относится и к одной, и к другой классификационной группе.
• Принцип многоступенчатости классификации, отражающий возможность делать последовательно ступенчатую классификацию
• Принцип полноты классификации для каждой ее ступени. Нельзя делить только часть объекта на виды, а другую на подвиды.

Декомпозиция – это особый вид классификации, не допускающий произвольного критерия. Декомпозиция предназначена для установления связанных между собой содержательных элементов некоторой объективной целостности.

Стратификация – это определение слоев (страт) в многослойном явлении, т. е. зависимостей особого вида. В исследовании управления такими стратами могут быть внешняя и внутренняя среда фирмы, технические средства и человеческие ресурсы, и тактика управления и т. д.

Обобщение – это логическая операция, заключающаяся в том, что для некоторой группы явлений находится новое, более широкое по объему понятие, отражающее общность свойств этих явлений на уровне нового знания о них.

Практический успех классификации определяется следующими правилами:

• Правило соразмерности
• Правило раздельности членов деления

На протяжении определенной классификационной операции нельзя изменять основание деления, его критерий

Комбинаторная классификация. При проведении классификации нередко встречаются ситуации, когда объекты классификации могут иметь несколько равносущественных признаков, которые могут быть основанием классификации. В этом случае можно совместить две иерархические классификации посредством построения матрицы.

Типология – это группировка объектов на основе их подобия некоторому образцу, который именуется типом, эталоном, или идеальным образом. Здесь каждое явление приближается к одному из эталонов.

Отличие типологии от классификации в том, что типология допускает существование таких явлений, которые не соответствуют ни одному из выделенных типов. Типология превосходит классифкацию своей универсальностью. Она является первоначальнй операцией любых систематизаций.

Параметрические методы - разновидность расчетных методов ценообразования, которые используются при формировании цен на аналогичную продукцию, формирующую так называемый параметрический ряд.

Основу параметрических методов обоснования затрат и цен составляют количественные зависимости между затратами или ценами и основными потребительскими свойствами продукции, входящей в параметрический ряд.

Параметрический ряд - это группа продукции, которая однородна по конструкции и технологии изготовления, имеет одинаковое или сходное функциональное назначение и различается между собой количественным уровнем потребительских свойств.

Выявленные количественные зависимости между ценами и основными качественными параметрами используются для определения того, насколько уровень цены нового изделия, исчисленный на базе издержек производства, вписывается в систему цен внутреннего рынка, которые отражают качественные различия между изделиями.

Параметрические методы используются при определении цен в мировой торговле, где конкурентоспособность продукции, ее качество являются важнейшим ценообразующим фактором и где использование дополнительно параметрического подхода позволяет фирмам «вписывать» свои изделия во внешний рынок.

Параметрические методы - это также средство прогноза затрат и цен.

Таким образом, параметрические методы могут использоваться для: обоснования цены на новую модификацию, которая включается в параметрический ряд производимых фирмой товаров; обоснования поправок к ценам, с учетом цен и качества товаров конкурентов.

При использовании параметрических ценовых методов очень важно верное понимание такой категории, как «продукция параметрического ряда». Это продукция, удовлетворяющая одинаковую потребность и идентичная по физико-химическому составу. Параметрические методы применяются, когда основные потребительные параметры аналогичной продукции поддаются четкому количественному определению. Такая продукция может быть описана параметрическим рядом (ряд станков разных марок в зависимости от показателя мощности, ряд полимерных материалов в зависимости от показателя основного вещества и т. п.). Применительно к продукции одного ряда основных параметров может быть несколько. Цена на каждый новый продукт ряда рассчитывается путем корректировки цены базового изделия этого ряда.

Если новая цена рассчитывается лишь с учетом изменения самих параметров, то данный метод называется параметрическим. В самом общем виде он может быть представлен формулой

Цн= Цб* {КП}

где Цн– цена нового изделия ряда;

Цб– цена базового изделия;

{КП} - совокупность изменений параметров (П) нового изделия по сравнению с параметрами базового изделия;

К - корректирующий коэффициент, значение которого связано с тем, показывает ли улучшение параметров количественное их снижение или увеличение по сравнению с базовыми.

Если новая цена рассчитывается с помощью показателя нормативных затрат на единицу параметра, то такой метод называется нормативно-параметрическим. Он может быть представлен формулой:

Цн= Цб+ Нз * {КП}

где Цб– цена базового изделия; Цн– цена нового изделия;

Нз– нормативные затраты на единицу потребительного параметра изделия;

КП - новые потребительные параметры, скорректированные на повышающие или понижающие коэффициенты в зависимости от характера самих параметров.

Формулы могут дополняться суммами скидок и надбавок за изменение вспомогательных параметров.

На практике используется система параметрических методов ценообразования, включающая метод удельной цены, корреляционный метод, балловый метод и агрегатный метод.

Метод удельной цены

Данный метод применяется для обоснования цен, а также себестоимости и отдельных элементов затрат. Объектом применения метода удельной цены являются изделия, характеризующиеся наличием одного основного параметра и входящие в относительно небольшой параметрический ряд однотипных товаров. Основной параметр, как правило, отражает потребительские свойства продукции, ее качество; определяет уровень цены, себестоимости или отдельных элементов затрат. К таким параметрам могут быть отнесены следующие: производительность, мощность, содержание полезных компонентов, емкость и др.

Данный метод эффективен в основном для:

обоснования цен на новую продукцию, входящую в параметрический ряд;

расчета лимитных (предельных) цен производителя;

обоснования цен потребителями (покупателями) продукции;

обоснования цен на стадии ее технического проектирования;

анализа действующих цен на изделия параметрического ряда.

Удельная цена представляет собой цену, приходящуюся на единицу основного параметра изделия. В формализованном виде удельные цены рассчитываются по следующей формуле:

где Цу - цена единицы основного параметра базового изделия, входящего в параметрический ряд,

Цб - уровень цены выбранного базового аналогичного изделия, входящего в параметрический ряд,

Тб - количественное значение основного параметра базового изделия.

Зная величину удельной цены можно обосновать уровень цены нового изделия по формуле

Цн = Цу ∙ Тн,

где Цн - цена нового изделия,

Тн - количественное значение основного параметра нового изделия.

Обоснование цен методом удельной цены в связи с его относительной простотой может использоваться как производителем, так и потребителем.

Метод ценообразования на основе удельной цены широко используется при обосновании цен на продукцию производственно-технического назначения, товары народного потребления. Сравнительные удельные цены активно используются в строительной индустрии по различным стройматериалам. Удельные цены на основные энергоносители широко применяются для построения внутренних национальных цен для различных потребителей. Широкая возможность применения метода ценообразования на основе удельной цены оправдана в условиях большой комплектации узлов и деталей, изготавливаемых по кооперации, в обосновании системы трансфертных цен компании, в практике внешнеторгового ценообразования и др.

Недостатком метода удельных показателей является то, что он учитывает только один основной (или же комплексный) параметр. Основная же масса товаров, особенно современные виды продукции (изделия сложной конструкции, машины, оборудование и др.), характеризуется комплексом технико-экономических параметров. Поэтому расчет цены по одному (пусть даже комплексному) параметру недостаточен для экономической оценки большинства видов продукции.

Требуется использовать большую совокупность таких количественных параметров изделия, которые характеризуют разносторонние свойства товара, а следовательно, будут отражать оценки не только затрат производителя, но и дополнительно оценку полезности с позиций потребителя.

Корреляционный метод ценообразования

Наиболее распространенным параметрическим методом ценообразования является корреляционный метод, предполагающий нахождение взаимосвязи цен с величиной основных технико-экономических и потребительских параметров изделия. Причем цены изделия являются функцией от параметров, т.е.

где Ц - цена изделия,

- набор технико-экономических и потребительских параметров изделия.

Применение корреляционного метода для обоснования цен предполагает наличие определенных условий:

Изделия должны быть четко классифицированы по соответствующим параметрическим группам. Достоверность расчета цен повышается, если в параметрический ряд включено значительное количество товаров-представителей. Если параметрический ряд состоит из трех и менее представителей, то применение корреляционного метода ценообразования нецелесообразно;

В каждой параметрической группе продукции из всех технико-экономических и потребительских параметров необходимо выявить параметры, оказывающие наибольшее воздействие на себестоимость и цену изделия;

Для каждой параметрической группы продукции определяется свойственная ей конкретная форма связи (зависимости) между ценой и параметрами. На практике чаще всего используются линейная, степенная, логарифмическая функции.

Успешное применение корреляционного метода возможно только при соблюдении определенных требований при отборе технико-экономических и потребительских параметров. Совокупность отобранных параметров должна достаточно полно характеризовать конструктивные, технологические и эксплуатационные свойства изделий, входящих в параметрический ряд, и иметь тесную корреляционную связь с ценой. Кроме того, параметры не должны быть взаимозависимыми.

Корреляционный метод ценообразования может использоваться в большинстве отраслей народного хозяйства, где имеется возможность выявления формы и количественного определения связи между ценой и технико-экономическими и потребительскими параметрами.

Балловый метод ценообразования

Сущность баллового метода заключается в использовании экспертных оценок значимости технико-экономических и потребительских параметров изделий, входящих в определенный параметрический ряд аналогичной или взаимозаменяемой продукции. Некоторые технико-экономические показатели качества товаров, оказывающие влияние на цены, не могут быть количественно измерены либо они являются неудобными для применения других методов параметрического ценообразования. Количественное измерение таких показателей происходит на основе их экспертной оценки в баллах.

Использование баллового метода сопряжено с наличием:

Определенной группы однородных изделий, предназначенных для удовлетворения одинаковой потребности (параметрический ряд), с определенным диапазоном разброса потребительских свойств;

Группы специалистов-экспертов по данным изделиям для разработки единой системы оценки в баллах потребительских свойств изделий;

Методики оценки потребительских свойств товаров, входящих в данный параметрический ряд.

Практическое использование балльного метода предполагает определенную технологию обоснования цен на конкретные изделия:

Выбор технико-экономических и потребительских параметров

Определение коэффициента весомости (значимости) каждого из выбранных параметров

Определение числа баллов по каждому выбранному параметру базового изделия

Нахождение общей суммы баллов по базовому изделию

Определение числа баллов по каждому выбранному параметру нового изделия

Нахождение общей суммы баллов по новому изделию

Расчет цены на новое изделие

В формализованном виде расчет цены на новое изделие (Цн) выглядит следующим образом:

где Цб - цена базового изделия;

Бб - общая сумма баллов по базовому изделию с учетом коэффициента значимости параметров;

Бн - общая сумма баллов по новому изделию с учетом коэффициента значимости параметров;

К т - коэффициент торможения.

Балловый метод ценообразования эффективен при обосновании цен на товары, потребительские параметры которых не поддаются количественному измерению: комфортность, удобность использования, полезность, экологичность, цвет, эстетичность и др.

Основной недостаток баллового метода связан с субъективизмом при обосновании цен. Во-первых, субъективным является подбор экспертов. Во-вторых, эксперты субъективно выбирают базу сопоставления (набор параметров). В-третьих, субъективно оценивается значимость каждого конкретного параметра. Однако этот метод незаменим там, где отсутствует возможность для применения других методов ценообразования.

Агрегатный метод ценообразования

Агрегатный метод применяется при определении цен на сложные, многофункциональные изделия, оборудование, которые, как правило, представлены базовой моделью и определенным количеством отдельных блоков, узлов, конструктивных деталей и т.д. Формула расчета цены изделия (Цн) агрегатным методом следующая:

где Цб - цена базовой комплектации;

Сумма цен отдельных агрегатов, дополняющих базовую модель изделия.

В качестве цен отдельных агрегатов, дополняющих базовую модель изделия, могут приниматься действующие цены на такие агрегаты. Возможно и самостоятельное определение цен на агрегаты с использованием различных методов ценообразования. В настоящее время этот метод используется в авиастроении, автомобильной промышленности, других отраслях машиностроения и приборостроения, в строительстве и др. отраслях народного хозяйства.

Цены на изделия с дополнительной комплектацией с одинаковым успехом могут определять изготовители и потребители, так как информация о ценах на базовые модели и дополнительные агрегаты, как правило, доступна не только изготовителю, но и потребителю. Дифференциация цен через систему скидок. Метод расчета оптовых скидок. Ценовая дискриминация (см. 4.2). Вопросы ценообразования в Гражданском кодексе Ф. Определение цены при заключении договора. Цена в отдельных видах договора (см.16.3)

Экзаменационный билет №25

Метод, объединяющий вариационный метод Г. М. Голузина (см. Внутренних вариаций метод).и параметрических представлений метод К. Лёвнера для важного подкласса однолистных функций класса S, отображающих круг на области, получающиеся из плоскости… … Математическая энциклопедия

МЕТОД ЦЕНООБРАЗОВАНИЯ - существуют два основных принципа ценообразования: рыночный и административный. В зависимости от выбранного принципа применяются различные М.ц. В условиях командной системы хозяйствования преобладающими являются: нормативный и параметрический.… … Большой экономический словарь

Параметрический осциллятор осциллятор, параметры которого могут изменяться в определённой области. Параметрический осциллятор принадлежит к классу незамкнутых колебательных систем, в которых внешнее воздействие сводится к изменению во… … Википедия

метод ценообразования параметрический - ценовая политика, основанная на том, что цены на товары и услуги устанавливаются с учетом параметров качества … Словарь экономических терминов

Метод Лёвнера параметрических представлений однолистных функций, параметрический метод Лёвнер а, метод в теории однолистных функций, заключающийся в использовании Лёвнера уравнения для решения экстремальных задач. Метод был предложен К. Лёвнером… … Математическая энциклопедия

Метод возбуждения и усиления электромагнитных колебаний, в котором усиление мощности происходит за счёт энергии, затрачиваемой на периодическое изменение величины реактивного параметра (индуктивности L или ёмкости С) колебательной системы … Большая советская энциклопедия

Параметрическая оценка - параметрический метод, основанный на использовании уже известной величины издержек и применении ее к характеристикам результатов проекта, таким, как общая площадь, производительность, варианты программного обеспечения и т. д … Словарь терминов по экспертизе и управлению недвижимостью

Ценообразование - (Price formation) Определение ценообразования. методы ценообразования Определение ценообразования. методы ценообразования, управление ценообразованием Содержание Содержание Определение термина Цель ценообразования Методы ценообразования… … Энциклопедия инвестора

Функция f, регулярная или мероморфная в области Врасширенной комплексной плоскости п такая, что для всяких zl , выполняется соотношение то есть f отображает В в взаимно однозначно. При этом обратная функция также однолистна. Обобщением О. ф.… … Математическая энциклопедия

Не следует путать с Ценогенез. Ценообразование установление цен, процесс выбора окончательной цены в зависимости от себестоимости продукции, цен конкурентов, соотношения спроса и предложения и других факторов. Различают две основные системы … Википедия

Гипотеза Бибербаха доказанное предположение, высказанное в 1916 году немецким учёным Л. Бибербахом относительно верхней границы коэффициентов разложения однолистных функций в ряд Тейлора. Обозначим открытый единичный круг комплексной … Википедия

Книги

• Математическое моделирование рыночного спроса , Горбунов В.К.. Излагается авторская теория и методы количественного анализа рыночного (коллективного) потребительского спроса, построенная на основе научного подхода к объектуреального экономического…

Рассмотренная выше общая стратегия оценки статистических гипотез в первую очередь определяет применение так называемых параметрических методов математической статистики.

Параметрические методы основаны на некоторых, как правило, вполне вероятных предположениях о характере распределения случайной величины. Обычно параметрические методы, используемые в анализе экспериментальных данных, основаны на предположении нормальности распределения этих данных. Следствием такого предположения является необходимость оценки исследуемых параметров распределения. Так, в случае рассматриваемого далее t -теста Стьюдента такими оцениваемыми параметрами являются математическое ожидание и дисперсия. В ряде случаев делаются дополнительные предположения по поводу того, как параметры, характеризующие распределение случайной величины в разных выборках, соотносятся между собой. Так, в тесте Стьюдента, который часто используют для сравнения средних значений (математического ожидания) двух рядов данных на предмет их однородности или неоднородности, дополнительно делается предположение об однородности дисперсий распределения случайных величин в двух генеральных совокупностях, из которых эти данные были извлечены.

Достоинством методов параметрического анализа данных является тот факт, что они обладают достаточно высокой мощностью. Под мощностью теста имеют в виду его способность избегать ошибки второго рода, или β-ошибки. Чем меньше оказывается β-ошибка, тем выше мощность теста. Иными словами, мощность теста = 1 – β.

Высокая мощность параметрических тестов, или критериев, обусловлена тем, что данные методы требуют, чтобы имеющиеся данные были описаны в метрической шкале . Как известно, к метрическим шкалам относят интервальную шкалу и шкалу отношений, которую иногда еще называют абсолютной шкалой. Интервальная шкала позволяет исследователю выяснить не только отношения равенства или неравенства элементов выборки (как это позволяет сделать шкала наименований ) и не только отношения порядка (как это позволяет сделать шкала порядка ), но также и оценивать эквивалентность интервалов. Абсолютная шкала вдобавок к этому позволяет оценивать эквивалентность отношений между элементами множества, полученными в ходе измерения. Именно поэтому метрические шкалы относят к сильным измерительным шкалам. Благодаря этой силе параметрические методы позволяют более точно выразить различия в распределении случайной величины при условии истинности пулевых или альтернативных гипотез.

Следует также отметить, что в целом параметрические методы статистики более разработаны в теории математической статистики и поэтому применяются значительно шире. Практически любой экспериментальный результат может быть оценен с помощью какого-либо из этих методов. Именно такие методы и рассматриваются преимущественно в учебниках и руководствах по статистическому анализу данных.

В то же время трудности, связанные с использованием методов параметрического анализа в статистике, состоят в том, что в ряде случаев априорные предположения о характере распределения исследуемых случайных величин могут оказаться неверными. И эти случаи весьма характерны именно для психологических исследований в тех или иных ситуациях.

Так, если сравнивать две выборки с помощью t -теста Стьюдента, можно обнаружить, что распределение наших данных отличается от нормального, а дисперсии в двух выборках значительно разнятся. В этом случае использование параметрического теста Стьюдента может до некоторой степени исказить выводы, которые хочет сделать исследователь. Такая опасность увеличивается, если значения вычисленной статистики оказываются близкими к граничным значениям квантилей, которые используются для принятия или отвержения гипотез. В большинстве случаев, однако, как, например, в случае использования t -теста, некоторые отклонения от теоретически заданных предположений оказываются некритичными для надежного статистического вывода. В других случаях такие отклонения могут создавать серьезную угрозу такому выводу. Тогда исследователи могут разрабатывать специальные процедуры, которые могут скорректировать процедуру принятия решения по поводу истинности статистических гипотез. Назначение этих процедур состоит в том, чтобы обойти или смягчить слишком жесткие требования параметрических моделей используемой статистики.

Один из вариантов таких действий исследователя, когда он обнаруживает, что полученные им данные по своим параметрам отличаются от того, что задано в структурной модели используемого параметрического теста, может состоять в том, чтобы попытаться преобразовать эти данные к нужному виду. Например, как отмечалось в гл. 1, измеряя время реакции, можно избежать высокого значения асимметрии его распределения, если использовать для анализа логарифмы получаемых значений, а не сами значения времени реакции.

Другой вариант действий состоит в отказе от использования каких-либо априорно заданных предположений о характере распределения случайной величины в генеральной совокупности. А это означает отказ от параметрических методов математической статистики в пользу непараметрических.

Непараметрическими называют методы математической статистики, при которых не выдвигаются какие-либо априорные предположения о характере распределения исследуемых данных и не предполагается каких-либо допущений о соотношении параметров распределения анализируемых величин. В этом заключается главное достоинство этих методов.

В полной мере преимущество непараметрической статистики раскрывается тогда, когда результаты, полученные в эксперименте, оказываются представленными в более слабой неметрической шкале , представляя собой результаты ранжирования. Такая шкала называется шкалой порядка. Конечно, в ряде случаев исследователь может преобразовать эти данные к более сильной интервальной шкале, используя процедуры нормализации данных, но, как правило, оптимальным вариантом в этой ситуации является применение именно непараметрических тестов, специально созданных для статистического анализа.

Как правило, тесты непараметрической статистики предполагают оценивание имеющихся соотношений ранговых сумм в двух или более выборках, и на основании этого формулируется вывод о соотношении этих выборок. Примерами таких тестов являются критерий знаков, критерий знаковых рангов Уилкоксона, а также U-критерий Манна – Уитни, которые используются в качестве аналога параметрического t -теста Стьюдента.

В то же время, если результаты измерения оказываются представленными в более сильной шкале, использование непараметрической статистики означает отказ от части информации, содержащейся в данных. Следствием этого является опасность возрастания ошибки второго рода, свойственной этим методам.

Таким образом, методы непараметрической статистики оказываются более консервативными по сравнению с методами параметрической статистики. Их использование грозит в большей мере ошибкой второго рода, т.е. ситуацией, когда исследователь, например, не может обнаружить отличия двух выборок, когда такие отличия на самом деле имеют место. Иными словами, такие методы оказываются менее мощными по сравнению с параметрическими методами. Поэтому использование параметрической статистики в анализе экспериментальных данных, отличающихся от простого ранжирования, как правило, является предпочтительным.