Интерполяционной задачей называется задача построения уравнения регрессии, адекватного результатам опыта. Задачей оптимизации называется задача нахождения факторов , при которых функция отклика достигает экстремума [39].
Эконометрические методы направлены на выявление внешних и внутренних факторов, оказывающих существенное влияние на результатирующий показатель (в нашем случае – качества предоставляемых услуг). Относительно нашего исследование применение корреляционнорегрессионного анализа как одной из основных методов эконометрики ограничено данными используемыми в анализе, так как большинство получаемых в ходе сбора информации показателей имеют качественную основу.
Экспертные методы анализа – это исследование параметров исследуемого объекта, основанное на принципах организации коллективной мыследеятельности с использованием технологии экспертного опроса.
В целом можно выделить две группы экспертных оценок:
индивидуальные и коллективные.
1) Индивидуальные методы основаны на использовании мнений экспертов, независимых друг от друга. Информация, которую получает заказчик от эксперта, отличается уникальностью и ориентацией на проблему, имеющую локальный характер.
2) Коллективные методы (методы организации коллективной мыследеятельности) являются наиболее эффективными с точки зрения достижения максимальной объективности экспертной оценки, поскольку предполагают использование широкого и представительного круга специалистов.
Относительно проводимого исследования могут быть использованы индивидуальные методы экспертных оценок (причина их использования приводится ниже).
Непараметрические методы – это такие статистические методы с некоторыми желательными свойствами, сохраняющимися при относительно слабых допущениях о рассматриваемых генеральных совокупностях, из которых получены данные [94].
По мнению М. Холендера, быстрое развитие непараметрических статистических методов возможно за счет следующего:
1) непараметрические методы требуют немногих предположений относительно генеральной совокупности, из которых извлечены данные;
2) непараметрические методы часто проще в применении;
3) непараметрические приемы обычно понятны;
4) непараметрические методы применимы в ситуациях, в которых методы нормальной теории не «работают»;
5) непараметрические методы значительно эффективнее, чем методы нормальной теории, если распределение генеральной совокупности отличны от нормальной.
По мнению Сажина Ю.В. статистический анализ нечисловой информации включает следующие задачи:
– выявление закономерности распределения значений одного признака (в вероятностном плане) при некоторых значениях другого – задача исследования однородности признаков;
– выявление возможности предсказания значения одного признака по значению другого, т.е. выявление степени взаимосвязи или отсутствие таковой между признаками – задача исследования взаимосвязи признаков.
В связи с вышесказанным и учитывая, что основную массу используемых в анализе данных представляют качественные показатели, использование статистических методов обработки нечисловой информации видится наиболее приемлемым в рамках проводимого исследования.
Многомерные статистические методы – это совокупность глубоко формализованных статистических методов, базирующихся на представлении исходной информации в многомерном геометрическом пространстве и позволяющих определять неявные (латентные), но объективно существующие закономерности в организационной структуре и тенденциях развития изучаемых социально-экономических явлений и процессов [103].
