автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Разработка и применение методов типологического анализа в сфере управления социальными и экономическими системами

Введение

Глава I. Задачи и методы типологического анализа в сфере управления социальными и экономическими системами . II

§ I. Анализ задач построения типологии в сфере управления, социальными и экономическими системами. . II S, 2. Анализ математических методов построения типологии социально-экономических объектов. 24.

§ 3. Проблема типологических исследований, и задачи диссертационной работы

Глава П. Методы типологического анализа многопараметрических объектов и его программно-алгоритмическое обеспечение.

§. I» Методика типологического анализа многопараметрических объектов.

1*1. Формирование и научение признакового пространства типологии.

1*2» Построение типологии объектов.

1.3. Типология схемы развития социальных объектов

§ 2» Формирование базового набора алгоритмов обработки

2*1. Общее, рассмотрение проблемы.

2.2. Рекуррентный алгоритм лингвистического анализа.

2.3. Процедуры выбора начальных условий: для алгоритмов автоматической, классификации.

§ 3. Программное обеспечение типологического анализа.

3*1» Требования к программному обеспечению и принципы построения автоматизированной, системы. 91 3.2» Структура системы и язык общения с ней . 98 3.3. Организация., информационной, базы системы.

Глава Ш. Применение., разработанных методов в задачах, управления

§; I. Оценка результатов деятельности отрасли библиотечного обслуживания населения РСФСР

§ 2. Исследование, закономерностей социально-демографического развития сельских поселений.

§ 3. Построение прогнозных моделей, по потребительскому комплексу "Средства передвижения".

В материалах ХХУ1 съезда КПСС отмечается, что современный этап развития социалистического общества характеризуется возрастанием роли научного управления. Создание материально-технической базы коммунизма, неуклонный рост экономического потенциала, совершенствование общественных отношений и политической организации общества вьщвигают новые задачи перед теорией и практикой управления [12j . Одним из актуальных направлений развития теории и практики управления является разработка типологий социально -экономических процессов и их элементов.

Постановка задачи типологии вытекает из представления о том, что крупномасштабные и сложные общественные системы всегда имеют определенную структуру. Функциональные элементы этой структуры существенно различаются между собой как по характеру взаимодействия, так и по своему внутреннему строению. Разделение этих элементов на типы, исследование их специфики, функций по отношению ко всей системе, взаимоотношений друг с другом в статике и динамике способно существенно обогатить представление о механизмах развития социальных и экономических систем, и тем самым, углубить методологические основы научно-обоснованного управления системой.

Для понимания качественной основы типологического анализа как сложного и многоаспектного процесса обработки информации существенное методологическое значение имеет разработка этой проблемы в трудах В.И.Ленина [I-II, 96, 97 3. Так, характеризуя в своих работах "тип" (хозяйств, предприятий и т.п.) как комплексное выражение конкретного социально-экономического процесса, его существенных черт, свойственных множеству единичных явлений, В.И.Ленин предостерегал от"статистического кретинизма"-когда". за грудами, цифр исчезают экономические типы явления." [91 . Он указывал, что необходимо давать ". цифровое освещение тех различных социальных типов изучаемого явления, которые вполне наметились и намечаются жизнью" [8J .

Из работ В.И.Ленина следует, что каких бы объектов и явлений ни касался типологический анализ, всюду он должен строиться на единой методологической основе, главные черты которой следующие.

1. Фундаментальность типообразующих оснований, обеспечивающих анализ основных общественных закономерностей, управляющих дифференциацией рассматриваемых элементов.

2. Системность рассмотрения, обеспечивающая полноту описания и учет всей гаммы взаимосвязей в социально-экономических системах .

3. Обобщенность, обеспечивающая обозримый характер рассмотрения систем, состоящих из огромного числа элементов.

4. Конкретность, позволяющая на основе сопоставления принадлежностей элементов к типам по различным типообразующим основаниям, фиксировать не только общее между ними, но и особенное, характерное именно для данного элемента.

5. Наглядность, позволяющая исследовать систему на качественном уровне, не прибегая к сравнениям конкретных значений ее свойств.

Вместе с тем, принципиальное методологическое единство типологического анализа не означает одинаковости конкретных статистических приемов, при помощи которых выявляется внуреннля дифференциация отличных друг от друга общественных объектов и явлений. Наоборот, это единство, требуя рассмотрения системы во всем своеобразии, обуславливает необходимость разработки специфических приемов и способов обработки данных о системе, на базе которых строится искомая типология.

Важнейший из традиционных, проверенных практикой сотен исследований подходов к конструированию таких приемов базируется на применении метода статистических группировок £85, 89, 103 ] . Однако он предъявляет крайне высокие требования к изученности механизмов функционирования системы, элементы или связи которой типологизируются. Вместе с тем, в настоящее время при массовом масштабе конкретных социально-экономических исследований, основные усилия направлены на вскрытие этих механизмов в новых быстро развивающихся системах. Поэтому приходится анализировать огромные объемы косвенной информации, для чего метод группировок мало приспособлен.

В связи с этим большое внимание социологов и экономистов стали привлекать математические методы классификационного и факторного анализа, позволяющие быстро обрабатывать большие массивы статистических данных [56, 99] . Эти методы позволяют "сильно" сжать информацию путем выявления ее неоднородностей, разбивая массивы на некоторые однородные подмассивы, что дает возможность понять внутреннюю структуру данных и облегчает их интерпретацию. Таким образом, эти методы дают принципиальную возможность строить типологический анализ в условиях слабой изученности рассматриваемых объектов, опираясь лишь на косвенную информацию об их поведении (подчеркнем, что косвенный характер информации связан не только со слабым знанием объекта, но и, может быть, даже в большей степени, с недостатками и ограниченностью служб социальной статистики LI05j).

Первые опыты по применению этих методов были весьма обнадеживающими [54, 55, 92] . Однако вскоре стало ясно, что в каждом конкретном исследовании успех или неуспех использования такого рода чисто математических методов зависят не столько от их особенностей, сколько от того, как используются эти методы. В этой связи выявлялись и недостатки программного обеспечения для ЭВМ, которое реализует эти методы.

Существо круга задач, возникших в связи с указанными трудностями, сводится к следующему. Поскольку, как правило, невозможно заранее точно выбрать параметры обработки и поскольку, помимо анализа исходного массива данных в целом, необходимо анализировать целый ряд подмассивов как самостоятельных блоков данных, которые к тому же заранее известны лишь приближенно или вовсе неизвестны, процедуры обработки и реализующее их программное обеспечение, должны строиться как многоэтапные процедуры, которыми нужно управлять по результатам промежуточных расчетов. Это приводит к необходимости уметь быстро: а) цроводить многовариантные расчеты и быстро сравнивать полученные варианты, б) конструировать сложные комбинационные процедуры из базового набора основных процедур, в) расчленять исходный массив информации на части и собирать из этих частей производные части, управляя "сортировкой" и "склейкой" этих частей в зависимости от результатов уже проведенных группировок и классификаций.

До недавнего времени такого рода процедуры разрабатывались каждый раз заново применительно к новой задаче и реализовывались манипуляцией массивов и машинных программ обработки "вручную".

Дить с появлением так называемых, лингвистических методов, выявивши*, стандартные приемы манипуляций алгоритмов классификационного и факторного анализов С 22, 313 , искомые процедуры стали строиться как программно-вычислительные комплексы С 59, 60] . Однако эти построения носили фрагментарный характер

Таким образом,, возникла проблема создания,, новой, методики, которая бы сочетала в себе содержательность традиционных приемов, выполняемых, с помощью статистических группировок, возможность современных алгоритмов классификационного и факторного анализов к выделению существенной, информации в больших, массивах косвенных данных,, и фиксировала бы при этом в обозримой форме "стандартную технологию" постепенного изучения структуры данных

Целью исследования является создание методики типологического анализа на базе современных формализованных методов обработки эмпирических данных., разработки и реализации на. основе этой методики программно-алгоритмического обеспечения, доведение этого обеспечения до практического внедрения с накоплением и систематизацией: опыта при решении различных социально-экономических задач.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использованы такие современные методы обработки массивов эмпирических данных^как автоматическая, классификация, группировка параметров, факторный, анализ, лингвистический подход и др.- Теоретическая часть работы представляет собой развитие этих методов, на базе которых, в диссертации разработаны принципы и методики обработки информации применительно к задачам, типологического анализа.

Научная новизна работы. В диссертации впервые разработана, методика типологического анализа развивающихся многопараметрических. социально-экономических объектов. Методика включает в себя схему организации типологического анализа, последовательность процедур обработки, критерии оценки результатов обработки.

Впервые, разработан эффективный рекуррентный алгоритм лингвистического анализа данных, допускающий, возможность работы с массивами большой размерности. Предложен подход повышения эффективности алгоритмов факторного и классификационного анализа за счет использования их в виде последовательных цепочек процедур-Разработанные специальные программно-алгоритмические средства для решения задач типологического анализа реализованы в виде, целостной автоматизированной системы обработки многопараметрической, информации СМАД (система,иерархического анализа данных)* СИДД дает возможность эффективно реализовать необходимую схеод обработки данных, на базе языка высокого уровня,проблемно-ориентированного на класс задач типологического анализа.

Практическая ценность работы» Разработанная, в диссертации методика типологического анализа предназначена для решения практических задач широкого круга социально-экономических исследований,. На ее основе разработана и внедрена специальная автоматизированная система обработки данных. СИАД. которая дает возможность целенаправленно использовать широкий арсенал методов факторного анализа, автоматической классификации и лингвистические алгоритмы. СИМ позволяет обеспечить диалог исследователя и ЭВМ в процессе обработки и интерпретации эмпирических данных с тем, чтобы исследователь, мог выбирать та или иные подмассивы данных, и использовать для их. анализа соответствующие., процедуры обработки. Это позволяет сократить затраты и сроки при проведении соответствующих исследований.

Предложенные в диссертации методы и реализующие их технические средства внедрены и используются, в ряде организаций при решении различных социально-экономических задач. Высокая эффективность внедрения результатов работы подтверждена соответствующими актами о внедрении.

Реализация результатов работы* Разработанные в диссертационной работе методы были использованы при решении практических задач: оценки результатов деятельности отрасли культурного обслуживания населения, анализа социально-демографического развития сельских поселений, исследования спроса населения по потребительскому комплексу "Средства передвижения, сопутствующие им товары и услуги". Содержательным результатом решенных практических разработок явилось установление важнейших закономерностей функционирования и развития исследованных систем, что, в конечном итоге способствовало повышению качества и эффективности их управления.

Дисертация состоит из трех глав, В первой главе дается анализ задач и методов построения типологии в сфере управления социальными и экономическими системами, и на его основе формулируются задачи диссертации. Вторая глава посвящена разработке методов типологического анализа многопараметрических объектов. В ней предлагается и анализируется методика типологического анализа.Разрабатываются экономные в вычислительном отношении процедуры факторного анализа, автоматической классификации, лингвистических методов и решаются задачи построения программного обеспечения, необходимого для автоматизации цроцесса типологического анализа многомерных социально-экономических объектов. В третьей главе исследуются и апробируются предложенные методы и процедуры на практическом материале. Глава содержит примеры применения разработанных методов при цроведении трех социально-экономических исследований.

В заключении формулируются основные результаты, полученные в диссертационной работе.

- II

Основные результаты диссертации опубликованы в работах:. I. Астахов Ю.И,., Мучник И.Б.„ Ямпольский: В.Т. Применение лингвистического метода обработки информации для уменьшения информационной. базы при решении задач ОАСУ., - Электротехническая промышленность* Серия "Общеотраслевые. вопросы", 1975, вып. 7 (,434), с. 27-31» 2» Калистратова С.Н.Мучник И.Б., Ямпольский. В.Т. Система иерархического анализа данных. - В кн.: Опыт использования ЭВМ в исследовании культуры. Вып. 3 "Социология, культуры". М.,1976, с. 371-478. 3. Горяченко Е.Е., Заславская Т.И., Ляшенко Л.П., Мучник И,Б#,

Ямпольский В.Т» Развитие сельских поселении (лингвистиче ский. метод типологического анализа социальных объектов). - М.: Статистика, 1977, - 295 с.

4. Ямпольский В.Т» К вопросу об анализе и обработке, данных экспертных опросов. - В кн.: Экспертные, оценки и восприятие; искусства. М*„ 1977, с. 143-145.

5» Абалкин С.И., Ямпольский В Л". Использование методов факторного анализа в исследовании культурного обслуживания населения. - В кн.: Измерение и прогноз в культуре- М., 1978» с. 30-46»

6. Голобородкин Б.М., Карниловская Е»И»„ Мафтер И.А», Ямпольский В»Т. Опыт применения методов автоматической классификации в задаче укрупнения автотранспортных предприятий. -В кн.: Системы управления автомобильным, транспортом. Вып. 2, М», 1978,. с. I6I-I7G.

7» Мучник И.Б., Ямпольский В.Т. Система иерархического анализа данных, (СИАД) и язык общения с ней. - В кн.: Всесоюзная школа "Программно-алгоритмическое обеспечение, прикладного многомерного статистического анализа". Тез. докладов, Ереван ^ 1979, с. 295-297.

8, Анисимсша Л.В.* Колесов А#А», Мучник И.Б., Ямпольский В»Т. Исследование процессов функционирования парка легковых, автомобилей. - В кн.: Методологические проблемы изучения и прогнозирования спроса. М., 1979, с. 114-126»

9* Ямпольский- В.Т* 0 построении типологии социально-экономических объектов в отрасли культурного обслуживания. - В кн.: Вопросы экономики и управления,культурным обслуживанием населения. М.» 1979, с. 86-88.

10. Ямпольский В.Т. Принципы построения системы обработки социально-экономической информации. - В кн.: Математико-статис-тические. методы анализа данных в социологических исследова

- 144 -нияХл М., 1980, с• 224-229.

11. Анисимова. Л*£«, Колесов А.А»„ Мучник И.Б., Ямпольский В.Т. Использование факторного анализа и автоматической классификации при обработке социальна-экономической информации.

В кн.: Математико-статистические методы анализа данных в социологических исследованиях- М., 1980, с. 89-104.

12. Авен П.0»„ Браверман Е.Л.т Киселева И.Е», Ямпольский В.Т. Алгоритмы и программы обеспечения, лингвистического метода обработки данных. - В кн.: УШ Всесоюзное совещание по, проблемам управления. Тез. докладов. Кн. 2, Таллин,, 1980, с. 356-357.

13. Мучник И.Б., Ямпольский В.Т* Принципы построения системы иерархического анализа данных. - В кн.: Методы анализа экономической, информации. Новосибирск, 1981, с. 148-176.

14» Мучник И.Б.,: Рябов А.Б., Ямпольский В.Т» Применение системы иерархического, анализа данных в социально-экономических, исследованиях-. - В кн.: У Всесоюзное совещание по статистическим методам в процессах, управления. Тез., докладов. М», 1981„ с. 3II-3I2.

15. Ямпольский, В.Т. Применение многомерного статистического анализа для: интегральной оценки культурного обслуживания населения. - В кн.: Всесоюзная научно-практическая конференция. "Социально-экономические проблемы развития социалистической культуры и средств массовой информации". Тез- сообщений. Кишинев,. 1983, с. 44-47.

В работе [ДЗ автору принадлежит разработка программно-алгоритмического обеспечения и методика, использования лингвистических алгоритмов для задач автоматизированного выбора типо-представителей.; в работах. [2, 7,131 - разработка принципов построения и архитектуры автоматизированной, системы обработки социально-экономической, информации СПАД,, базового набора алгоритмов и программ, языка общения с системой; в [3, 6,, 14]-разработка методических вопросов проведения типологического анализа, процедур математико-статистической обработки и программного обеспечения, проведение расчетов на ЭВМ и совместно с предметными специалистами участие в постановке задач исследования и в интерпретации результатов; в [5, 8„ ИЗ - постановка задач исследования, разработка программног-алгоритмического обеспечения, проведение расчетов на ЭВМ, совместно с предметными специалистами интерпретации результатов анализа ; в [12Д -разработка быстрых алгоритмов анализа данных, лингвистического алгоритма рекуррентного типа, алгоритмов интерпретации типологического анализа, программного обеспечения этих алгоритмов*

ЗАКЛЮЧЕНИЕ В диссертации получены следующие основные результаты:

1. Проведен анализ задач построения типологии, возникающих при планировании и управлении в социальных и экономических сисi темах, на основе, этого анализа предложен типовой математический инструментарии, обеспечения многомерного типологического анализа»

2. Проведен анализ математических методов построения типологий социально-экономических объектов и сформирован базовый набор алгоритмов, охватывающий комплекс проблем построения типо логии»

3. Разработаны эффективные в вычислительном отношении алгоритмы, позволяющие проводить структурную, классификацию как путем последовательного, так и одновременного разбиения параметров на группы и объектов на классы.

4. Разработана методика, типологического анализа многомерных, развивающихся, объектов, которая может использоваться для изучения широкого круга социально-экономических явлений, и процессов»

5. Сформулированы основные, принципы автоматизации многомерных. типологических исследований, и на этой основе, разработана, проблемно-ориентированная система обработки многопараметричесI кой информации (система СИАД), позволяющая эффективно управлять процессов типологического анализа.

6. Разработанные методы были использованы при решении 7 социально-экономических задач. Результаты трех наиболее характерных задач о,писаны в диссертации., Практическая, значимость полученных в ходе решений, этих задач результатов подтверждена соответствующими документами. Экономический, эффект от внедрения превышает 30 тыс. руб. в год.

Теоретические и практические результаты работы докладывались и обсуждались на У Всесоюзном совещании по статистическим, методам в процессах управления (Алма-Ата,. 1981 г.), УИ1 Всесоюзном совещании по проблемам управления (Таллин, 1980 г.), Всесоюзной. научной конференции "Проблемы применения, математических, методов и ЭВМ в социологических исследованиях" (Звенигород, 1978 г.), научной конференции "Показатели и индикаторы социального развития, и планирования" (Звенигород, 1977 г.), Всесоюзной школе-семинаре "Программно-алгоритмическое обеспечение прикладного многомерного статистического анализа (Ереван, 1979 г») и Всесоюзной научно-практической конференции "Социально-экономические проблемы развития социалистической культуры и средств массовой информации" (Кишинев, 1983 г.).

1. Ленин В.И. Новые хозяйственные, движения в крестьянской жизни.-Поли.собр.соч., т.1, с.1-66.

2. Ленин В.И. Кустарная перепись 1894/95 года в Пермской губернии и общие вопросы "кустарной" промышленности-Полн.собр.соч.,т.2, с.317-424.

3. Ленин В.И. Развитие капитализма в России.-Полн.собр.соч., т.З, с.1-609.

4. Ленин В.И. К вопросу о нашей фабрично-заводской статистике.-Полн.собр.соч., т.4, с.1-34.

5. Ленин В.И. Капитализм в сельском хозяйстве —Полн.собр.соч., т.4, с.95-152.

6. Ленин В.И. Капиталистический строй современного земледелия-Полн.собр.соч., т.19, с.319-344.

7. Ленин В.И. О статистике стачек в России—Полн.собр.соч., т.19, с. 377-406.

8. Ленин В.И. Рабочий день и рабочий год в Московской губернии.— Полн.собр.соч., т.22, с.30-38.

9. Ленин В.И. К вопросу о задачах земской статистики.—Полн.собр. соч., т.24, с.274-281.

10. Ленин В.И. Новые данные о законах развития капитализма в земледелии.—Полн. собр. соч., т.27, с.129-227.

11. Ленин В.И. Статистика, и социологиЯг-Полн.собр.соч.,т.30,с.349--356.

12. Материалы ХХУ1 съезда КПСС—М.: Политиздат,1981.- 223с.

13. Абалкин С.И., Ямпольский В.Т. Использование методов факторного анализа в исследовании культурного обслуживания населения.- В кн.: Измерение и црогноз в культуре. М.,1978, с.30-46.

14. Абалкин С.И., Ямпольский В.Т. Опыт применения методов факторного анализа в библиотечном обслуживании населения.- В кн.:

15. Апресян Ю.А» Алгоритм построения классов по матрице расстояний. В кн.: Машинный, перевод и прикладная лингвистика. Вып» 9. М., 1966, с. 3-18.

16. Белоногов Г.Г., Новоселов А.П. Автоматизация процессов накопления, поиска и обобщения информации;5 М.: Наука, 1979.-256с.

17. Берестовая С.Н., Перевозчикова О.Л., Ющенко Е.Л. О применении метода параметризации к построению процессоров диалоговых систем. Кибернетика, 1977, № 6, с.41-60.

18. Берестовая С.Н., Ющенко Е.Л. Вопросы построения и реализации диалоговых параметрических систем. В кн.5: Диалоговые системы обработки информации на мини-машинах;1 Рига, 1976, с. 15-26.

19. Бонер Р.Е. Некоторые методы классификации; В кн.: Автоматический анализ сложных изображений. М., Мир, 1969, с.205-234.

20. Браверман Э.М. Метод потенциальных функций в задаче обучения машины распознаванию образов без учителя. Автоматика и телемеханика, 1966, № 10, с.ЮО-121.

21. Браверман Э.М. Методы экстремальной группировки параметров и задача выделения существенных факторов,- Автоматика и телемеханика, 1970, №1, с.123-133.

22. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных.- М.: Наука,1983.- 464с.

23. Гаврилец Ю.П. Социально-экономическое планирование (системы и модели).- М.:Экономика., 1974.- 175с.

24. Гордон Л.А. и др. Типология сложных социальных явлений (опыт многомерного анализа бюджетов времени).- Вопросы философии, 1967,7, с.53-64.

25. Гордон Д., Клопов Э., Терехин А., Сиверцев М. Выделение социально-демографических типов методами кластер-анализа и определение их связи с типами поведения.- В кн.: Распознавание образов (материалы конференции). Тарту, ТГУ, 1972, с.127-146.

26. Горяченко Е.Е., Заславская Т.И., Ляшенко Л.П., Мучник И.Б., Ямпольский В.Т. Развитие сельских поселений (лингвистический метод типологического анализа социальных объектов).- М.: Статистика, 1977.- 295с.

27. Горяченко Е.Е., Заславская Т.И., Мучник И.Б., Ямпольский В.Т.

28. Социально-экономическая типология поселений как средство изучения и прогнозирования развития деревни.-В кн.:Сибирская деревня в условиях урбанизации. Новосибирск, 1976, с.7-30.

29. Голобородкин Б.М., Карниловская Е.И., Мафтер И.А., Ямпольский В.Т. Опыт применения методов автоматической классификации в задаче укрупнения автотранспортных предприятий.- В кн.:Системы управления автомобильным транспортом.Выпуск 2, М. ,I978,c.I6I-I70.

30. Горяченко Е.Е.,Заславекая Т.И.,Мучник И. Б., Ямпольский В.Т. Типологический анализ динамики социально-экономических объектов.-В кн.: Применение факторного и классификационного анализа для типологизации социальных явлений.Новосибирск,1976, с.3-35.

31. Донован Дж. Системное программирование.-М.: Мир,1975.- 540с.

32. Дорофеюк А.А. Алгоритмы автоматической классификации (обзор). -Автоматика и телемеханика,1971, М2, с.78-113.

33. Дружинин Н.К. К вопросу о группировках.- Вестник статистики, 1973, №2, с.43-48.

34. Дружинин Н.К. Основные математико-статистические методы в экономических исследованиях (введение в изучение статистической методологии).- М.: Статистика,1968. 246с.

35. Дубров A.M. Обработка статистических данных методом главных компонент.- М.: Статистика,1978.- 136с.

36. Елисеева И.й., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов.- М.: Статистика,1977.- 144с.

37. Елкина В.Н., Загоруйко Н.Г. Количественные критерии качества таксономии и их использование в процессе принятия решений.- В кн.: Вычислительные системы. Вып.36. Новосибирск,1969,с.29-47.

38. Жаков И.Г., Куликов Б.Ф., Петров Е.И., ^уссо А.А. Использование методов автоматической классификации с помощью ЭВМ для прогнозов результатов лучевого лечения рака легкого.- Медицинская- 151 -радиология, 1978, № 12, с.21-25.

39. Жаков И.Г., Куликов Б.Ф., Руссо А.А. Применение методов автоматической классификации для создания репрезентативного набора больных. В кн.: Ш Всесоюзная конференция по биологической кибернетике. Москва-Сухуми, 1978, т.1У, с.150-153.

40. Житков Г.Н. Некоторые методы автоматической классификации. В кн.: Структурные методы опознавания и автоматическое чтение. М., 1970, с.68-85.

41. Жуковская В.М., Крючков В.Г. Построение типологии сельскохозяйственных предприятий с помощью формальных процедур распознавания образов. В кн.: Математические методы в экономике и международных отношениях. Вып.2. М^, 1973, с.207-225.

42. Жуковская В.М., Кузина И.М. Использование факторного анализа для типологического изучения сельского хозяйства США и Канады. В кн.: Математические методы в экономике и международных отношениях, вып.2. М., 1973, с.169-206.

43. Жуковская В.М., Мучник И.Б. Факторный анализ в социально-экономических исследованиях;' М.: Статистика, 1976.: - 152 с.

44. Жуковская В.М. Применение методов многомерной классификации в задаче типологии стран. В кн.: Математические методы в экономике и международных отношениях. Вып.2. М., 1973, с.226-257,

45. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. М.: Советское радио, 1972. - 208 с.

46. Заславская Т.И., Мучник И.Б.1 Лингвистический метод классификации многомерных социальных объектов. В кн.: Методологические вопросы изучения социальных цроцессов; Новосибирск, 1974, с. 177-206.

47. Заславская Т.И., Мучник И.Б. Об одном методе классификации объектов в социологии.' Социологические исследования, 1974,1. I, C.II2-I2I.

48. Калистратова C.H., Колесов А.А., Мучник И.Б., Ямпольский В.Т. Об использовании ЭВМ для обработки данных анкетных опросов покупателей. В кн.: Применение экономико-математических методов в изучении и прогнозировании спроса. М., 1975, с.31-35.

49. Калистратова С.Н., Колесов А.А., Мучник И.Б., Ямпольский В.Т. Процесс обработки результатов анкетных опросов на ЦВМ. В кн.: Вопросы изучения и прогнозирования спроса населения; М., 1975, с.270-282.

50. Калистратова С.Н., Мучник И.Б., Ямпольский В.Т. Система иерархического анализа данных (СИАД). В кн.: Опыт использования ЭВМ в исследованиях культуры. М., 1976, с.371-478.

51. Каменский B.C., Мучник И.Б., Овчинников С.И., Ребрин О.М., Ямпольский В.Т. Совершенствование методов управления в обувной промышленности,- М.: Обувная промышленность. Вып.2. ЦНИИТЭИ-легпром, 1977. - 37 с.

52. Кендалл М.Дж. Ранговые коррелявди. М.: Статистика, 1975.-214с.

53. Кильдишев Г.С., Аболенцев Ю.И. Многомерные группировки. М.: Статистика, 1978. - 160 Ci

54. Крамер Г. Математические методы статистики.-М.: Мир, 1975.-648с.

55. Кендалл М.Дж., Стыоарт А, Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. - 899 с.

56. Крючков В.Г. Территориальная организация и эффективность сельского хозяйства в разных типах ландшафтов. В кн. : Экономическая география и территориальное планирование.4 М., 1972,с.127-145.

57. Куперштох В.Л., Миркин Б.Г., Трофимов В.А. Сумма внутренних связей как показатель качества классификации^' Автоматика и телемеханика, 1976, № 3, с.133-141.

58. Лбов Г.С. Выбор эффективной системы зависимых признаков. В кн.: Вычислительные системы. Вып.19. Новосибирск, 1965, с.21-31.

59. Лоули Д., Максвел А. Факторный анализ как статистический метод. М.: Мир, 1967. 144 с.

60. Макаров И.М., Ямпольский В.З. Алгоритм решения одной задачи классификации. В кн.: Математические методы исследования иоптимизации систем. Киев, 1971, с.23-29.

61. Манеля А.И. , Терехин А.Ю. Статистический анализ типов динамики урожайности сельскохозяйственных культур. В кн.: Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. М., 1974, с.150-166.

62. Маслов П.П. Статистические группировки; Вестник статистики, 1973, 2, с.48-52.

63. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков. М.: Статистика, 1976. - 166 с.

64. Миркин Б.Г. Моделирование многомерной социально-экономической информации. В кн.: Математическое моделирование в социологии (методы и задачи). Новосибирск, 1977, с.210-224.

65. Миркин Б.Г. Дискретные задачи классификации взаимосвязанных объектов (обзор); В кн.: Вопросы анализа сложных систем. Новосибирск, 1974, с.66-77.

66. Миркин Б.Г., Черный Л.Б. Об измерении близости между различными разбиениями конечного множества объектов. Автоматика и теле- 154 -механика, 1970, Jfc 5, с.120-127.

67. Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. М. Г Наука, 1974. - 416 с.

68. Моделирование формирования территориально-производственных комплексов. Новосибирск! Наука, 1974. - 249 с.

69. Мучник И.Б., Новиков С.Г., Петренко Е.С. Метод структурной классификации в задаче построения типологии городов по социальнодемографическим характеристикам населения. Социологические исследования, 1975, № 2, с.127-138.

70. Мучник И.Б., Ямпольский В.Т. Система иерархического анализа данных (СИАД) и язык общения с ней. В кн.: Всесоюзная школа "Программно-алгоритмическое обеспечение прикладного многомерного статистического анализа". Ереван, 1979, с.295-297. .

71. Ободжа В.А. К вопросу о социально-экономической группировке крестьянских хозяйств до колхозной деревни. В кн.: Математические методы в историко-культурных исследованиях. М., 1977, с.25-39.

72. Овсяников А. Некоторые вопросы исследования структуры населения в сфере потребления. В кн.: Социально-экономические проблемы труда и уровня жизни. Новосибирск, 1976, с.109-110.

73. Олыпанизсова А.Е., Ямпольский Л.Т. О структуре качественных характеристик эмоциональности. В кн.: Психология и психофизиология индивидуальных различий. М., 1977, с.155-164.

74. Петтай И.И. Типологизация потребителей необходимая предпосылка исследования процессов развития спроса. - В кн.: Современные процессы формирования и развития спроса? М.*, 1977, с.215-219.

75. Пушков В.П, 0 вариационном принципе группировки крестьянских хозяйств; В кн,: Математические методы в историко-экономичес-ких и историко-культурных исследованиях. М., 1977, с.40-72.- 155

76. Пэнто Р., Гравитц М. Методы социальных наук; М.; 1972.-230 с.

77. Райская Н.Н., Терехин А.Т., Френкель А.А. Применение кластерного анализа в исследовании экономических показателей, В кн.: Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях. М., 1974, с.116-134,

78. Распознавание образов в социальных исследованиях, Новосибирск: Наука, 1968, - 195 с,

79. Распознавание образов при построении социально-экономических моделей,-Новосибирск: Наука, 1975, 92 с,

80. Рябушкин Т.В. Методы анализа статистических данных в работах В.И.Ленина; М,: Статистика, 1964, - 88 с.

81. Рябушкин Т.В. Ленинское наследие и статистика. М.: Наука, 1978. - 266 с.

82. Сергиенко И.В., Парасюк И.Н., Тукалевская Н.И. Автоматизированные системы обработки данных-т- Киев: Наукова думка,1976.-256 с.

83. Сиверцев М.А. Проблемы типологии в международной статистике занятости—М.: Наука, 1975. 208 с.

84. Стэбли Д. Логическое программирование в системе/360,- М.: Мир, 1974.- 752с.

85. Суслов И.П. Общая теория статистики.- М.: Статистика, 1970.-376с.

86. Типология несоциалистических стран (опыт многомерно-статистического анализа народных хозяйств).- М.: Наука,1976.- 271с.

87. Типология потребления / Под ред.АйвазянаС.А., Римашевской Н.М. М.: Наука,1978.- 168с.

88. Толмасская и.И. Метод построения обобщенных индикаторов развития социально-экономических систем.- М., 1983.- 51с. (Препринт/ институт проблем управления).

89. Устинов В.А., Фелинчер А.Ф. Историко-социальные исследования, ЭВМ и математика.- М.: Мысль,1974.- 325с.

90. Фатеев А.Е., Райтман А.И., Фатеева Т.П. Прикладные программы в системе математического обеспечения ЕС ЭВМ.- М.: Статистика, 1976.- 183с.

91. ПО. Харман Г. Современный факторный анализ.- М.: Статистика, 1972.-486с.

92. I. Юл Дж.Э., Кендалл М.Дж. Теория статистики.- М.: Госстатиздат, I960.- 778с.

93. Anderson T.W. Asymptotic theory for principal component analysis.- Ann. Math. St. 1963, v.34, p.122-148.

94. Alanko Т., Mustonen S., Tienari M. A statistical programming language SURV066.— Bit (Sver)y 1968, v.8, N2, p.69-85.

95. Anderson T.W., Rubin H. Statistical inference in factor analysis.- Proc. 3 Berkeley Symp. Math. Stat, and Probab. Univ. Calif. Press, 1956, v.5, p.11-50.

96. Anderson T.W. The asymptotic distribution of certain characteristic roots and vectors.- Proc. 2 Berkley Symp. Math. Stat. Probab., Univ. Calif. Press, 1951, p.103-130.

97. Bartlett M.S. A Note on the Multiplying Factor for Variosо

98. Approximations.- J. Roy. Statist. Soc., 1954, N16, ser.B, p.296-298.

99. Barret N.S., Gerardi G., Hart T. A factor analysis of quarterly price and wage behavior for US manufacturing.-Quarterly Journal of Economics, 1974, v.88, N3, p.385-408.

100. Bielkowicz P., Perkowski P. A stek i jezyk do statysty-czne analizy danych eksperymentalnych.- Pr. Inst. masz. mat. PAN, 1970, v.12, N2, p.35-55.

101. Blum J.A. Approximation methods which converges with probability one.- Ann. Math. Stat., 1954, v.25, N2, p.382-386.

102. Blum J.A. Multidimensional stochastic approximation procedures.- Ann. Math. Stat., 1965, v.25, N4, p.734-744.

103. BMD Biomedical Computer Programs, P-series.-Univ. of California Press, Berkeley, California, 1977,-122 p.

104. BMDP: Biomedical Computer Progpam, P^series.- Univ. of California Press, Berkeley, California, 1977,-217 p.

105. Bolshew L.N. Cluster analysis. Bull.- Int. Stat. Inst., 1969, N43, p.441-425.

106. Bonner R.E. On some Clustering Techniques.- IBM Journal Res. and Develop., 1964, v.8, N1, p.76-84.

107. Boss Jean-Francois. Typologie et segmentotion un etat des techniques.- Rev. franc, market, 1974, N51, p.69-93.

108. Carrol J.B. An Analytical Solution for approximating simple structure in factor analysis Psychometrica, 1953, v.18, p.23-38.

109. Cormack R.M. A Review of Classification.- Journal of Royal Statistical Society, 1971, Ser.A., v.134, N3, p.321-367.

110. Deutsh S., Martin J. An ordering algorithm for analysisof data arrays. J. oper. res., 1971, v.19, N6, p.1350-1362.

111. Diday E. Une nouvelle methode en classification automatique et reconnaissance des formes. La methode des nuee dinamique.-Eev. Stat. Appl., 1971, v.19, p.19-34.

112. Duran B.S., Odell P.L. Cluster analysis a survey.- Berlin, Heidelburg, N.Y., 1974,-137 p.

113. Edwards A.W.F., Cavalli-Storza L.L. A method for cluster analysis.- Biometrics, 1969, v.21, p.362-375.

114. Fisher L., Jonh W. Van Ness. Admissible Clustering procedures.- Biometrika, 1971, v.58,Nl, p.91-104.

115. Green P.E. and Rao V.R. A note on proximity measures and cluster analysis.- Journal of Marketing Research, 1969, v.VI, p.359-364.

116. Harrison J. Cluster analysis.- Metra, 1968, v.', p.513-518.

117. Hartigan J.A. Direct clustering of a data matrix.- Journalof the American Statistical Association, 1972, v.67, p.123-129.

118. Hodge G. Urban Structure and Regional Development.- Papers of the Regional Science Assoc., 1968, v.21, p.102-123,

119. Holzinger Karl. A simple method of factor analysis.-Psychometrica, 1944, v.9, p.257-262.

120. Holzinger K. and Harman H. Factor analysis.- Chicago, 1941,--417 p.

121. Horst P. Factor analysis of Data Matrices. Holt, Rinehart and Winston, Inc., N.Y.-L., 1965,- 376 p.

122. Jardine N. Towards a general theory of clustering.- Biometrics, 1969, v.25, p.609-610.

123. Jardine N., Sibson R. The construction of hierarchic and nonhierarchic classifications.- Сотр. J., 1968, v.11,p.177-184.

124. Jensen R.E A dynamic programming algorithm for cluster analysis.- Oper. res., 1969, v.17, p.1034-1957.

125. Jowett G. Factor analysis.- Appl. Statist., 1958, v.7, N2, p.114-125.

126. Kendall M. and Smith B. Factor analysis.- J. Royal Statistical Society, 1950, ser.B, v.12, N1, p.60-94.

127. Kendall M.G. Discrimination and Classification Multivariate Analysis Proc. Intern. Symp. held in Dayton, June, 1965,p.165-185.

128. King B. Stepwise clustering procedures.- Journal of the American Statistical Association, 1967, v.62, p.86-101.

129. Lance G.N., Williams W.T. A general theory of classifica-tйгу sorting strategies.- J.- Hierarchical systems Сотр. J., 1967, v.9., p.373-380.

130. Lazarsfeld P.F. Some Remarks of the Typological Procedures in Social Research.- Zeitschrift fur Sozialforschung, 1937, v.VI, p.118-119.

131. Ling R.F. A probability theory of cluster anylysis.- Journal of the American Statistical Association, v.68, 1973» p.159-164.i

132. Loung A., Gale J., Eckhart C. The approximation of one matrix by another of lower rank.- Psychometrika, 1936» v.1, N 2, p.211-218.

133. Mac Queen J. Some methods for classification and analysisjof multivariate observation.- Proc. Fifth. Berkeley Symp. Math. Stat. a. Probab., 1967,v.1, p.281-297.

134. Maronna R., Jacovkis P.M. Multivariate clustering procedures with, variable metrics.- Biometrics, 197^, v.30, p.499-505.

135. Marriot F.H. Practical problems in a method of cluster analysis.- Biometrics, v.27, 1971, p.501-514.

136. McGormick В., Schweitzer C., White J. Problem decomposition and data reorganization by a clustering technique.- J. operat. res. 1972, v.20, № 5, P.993-2009.

137. Olsen B.M., Garb G. An Application of a factor analysis to regional Economic Growth.- Journal of Regional Science, 1965, N 6, p.51-56.

138. Paley R. On Orthogonal Matrices.- Jour. Math, and Physies. 1933, vcv 12, 311-320.

139. Pawlowski T. ^rojecia typologizne w naukach historycznych.-Studia Metodologizne, 1967, N .3, p.12-13.15S. Rao C.R. Estimation and tests of significance infactor any-lysis.- Psychometrika, 1955,v.20, p.93-111.

140. Rao C.R. The use and interpretation of principal component analysis in applied research.,- Sankhya (a), 1964, v.26, N4, p.329-358.

141. Rohlf F.J. Adaptive hierarchical clustering schemes.-Systematic Zoology, 1970, v.19, N1, p.58-83.

142. Rubin J. Optimal classification into groups : an approach for solving taxonomy problem.- Jr Theor. Biol., 1967, v.15, p.103-144.

143. Ruspini E.H. A new approach to clustering.- Information and Control, 1969, v.15, p.22-32.163о Sammon H. A nonlinear mapping for Data Structure Analysis.-IEEE Trans. Сотр., 1969, v.18, N5, p.401-409.

144. Schuessler K., Driver A. A factor analysis of 16 primitive societies.- Amer. Sociological Review, 1956, v.21, p.493--499.

145. Sctfitt A.J. and Symons M.J. Clustering methods based on likelihood ratio criteria.- Biometrics, 1971, v.27, N1, p.387-398.

146. Sixte J. and Wender K. Der Zusammenhang zwischen multimen-sionalen und Faktorenanalyse.- Biometr., 1964, Z.6, N4,1. S.251-261.

147. SSP-Scentific Subrontine Package (IBM Application Program, System 36OA-CM-P3X9. Version III, Programmer's Manual H20-0205-3, N.Y., 1960-1970,- 121 p.

148. SPSS-Statistical Package foe the Social Sciences. Second edition. Mc Graw-Hill Book Company, N.Y., 1975,- 165 p.

149. Thurstone L. Multiple factor analysis.- Chicago, 1947.--535 p.

150. Wallace C.S., Boulton D.M. A program for numerical classification.- The Computer J., 197P, v.13, N1, p.63-69.

151. Wallace C.S., Boulton D.M. An informational measure for classification.- The Computer J., 1968, v.11, p.185-194.

152. Willmott A.J., Crimishaw P.N. Cluster analysis in social geography.- Numerical taxonomy Ld.- N.Y., Acad. Press., 1969, p.271-281.

153. Wishart D. An algorithm for hierarchical classification,-Biometrics, 1969, v.22, p.165-170.

154. Weight W. A formalization of cluster analysis.- Pattern Recognition, 1973, v.5, N3, p.273-282.

155. Youhg T. The Reliabality of Linear Feature Extraction.-IEEE Transactions on Computers, 1971, v.20, N9, p.967-971.