Наркомания в школьной среде

1.Эконом-прогнозные  модели.  

Во всех сферах деятельности человека важным моментом является прогнозирование последующих событий. Сейчас существует более 100 методов и методик прогнозирования, Условно их можно разделить на фактографические и экспертные. Фактографические методы основаны на анализе информации об объекте, а экспертные - на суждениях экспертов, которые получены при проведении коллективных или индивидуальных опросов.

Анализ временных рядов объединяет методы изучения временных рядов, как пытающиеся понять природу точек данных (откуда они взялись? что их породило?), так и пытающиеся построить прогноз. Прогнозирование временных рядов заключается в построении модели для предсказания будущих событий основываясь на известных событий прошлого, предсказания будущих данных до того как они будут измерены. Типичный пример — предсказание цены открытия биржи основываясь на предыдущей её деятельности.

3.Эконометрические  модели классификации и кластеризации. При использовании моделей классификации или кластеризации мы не ограничиваемся получением какого-либо одного числового значения. Эти модели позволяют нам более гибко использовать имеющиеся данные и являются мощным инструментом интеллектуального анализа данных. Классификационное дерево представляет собой дерево с ветвями, узлами и листьями. Мы можем пройти по дереву, используя в каждом узле атрибуты нового набора данных для определения следующей ветви, до тех пор, пока не дойдем до конечного листа, который и определит неизвестное нам значение. Модель кластеризации разбивает набор данных на группы, что позволяет вам сделать определенные выводы или заключения относительно участников каждой группы.

4.Модели бинарного  отклика.

Нередко зависимая переменная - может принимать только два значения. Например, пациент может выздороветь, а может и нет, кандидат на должность может пройти, а может провалить тест при приеме на работу, подписчики журнала могут продлить, а могут не продлевать подписку, купоны скидок могут быть использованы, а могут быть и не использованы и т.п. Во всех этих случаях нас может заинтересовать поиск зависимости между одной или несколькими “непрерывными” переменными и одной, зависящей от них бинарной переменной. В модели бинарных откликов зависимая переменная может принимать только два значения, 1 и 0, которые показывают, случилось ли какое-то событие или нет.

5.Метод  решения систем одновременных  уравнений.

 Эта модель широко применяется  в  построении социологических причинных моделей. Путевой анализ можно разделить на несколько этапов.

    Первым этапом путевого анализа является идентификация уравнений системы. Под идентификацией понимается структурная спецификация модели, призванная выделить одну-единственную итоговую структурную модель анализируемых данных.

Следующим этапом является оценивание структурных параметров.       Структурные причинные модели в эконометрике и социологии соединяют теорию объекта с эмпирическими данными на основе графа связей. Структурные модели формализуют гипотезы о причинных отношениях. Встает задача выбора гипотез, обозначаемая иногда в эконометрической и социологической литературе как проблема каузального вывода. Х.Блейлок, изучая этот вопрос как часть общего вопроса о средствах построения социологических теорий, предложил формальный прием, основанный на идеях Г.Саймона о ложной корреляции и каузальной упорядоченности, иногда называемый процедурой Саймона -- Блейлока.

  Формальное содержание этого подхода заключается в гипотезе о полностью специфицированной линейной рекурсивной причинной модели, оценке ее параметров, а затем использовании этих значений для воспроизведения эмпирической корреляционной матрицы. Основная идея процедуры -- это положение о том, что модель, которая не воспроизводит эмпирических корреляций, должна быть отвергнута.

6.Нейросетевые методы и модели.

    Одним из эффективных средств решения слабо формализованных задач на основе примеров являются искусственные нейронные сети .Распространение нейронных сетей объясняется следующими достоинствами нейросетевого подхода:

1. Автоматическая  настройка параметров нейросетевой модели для решения задачи на примерах. Не требуется участие эксперта для построения модели, решающей задачу.

2. Универсальность. Нейросети позволяют стандартным образом, без учета семантики, решать любые задачи, которые допускают представление в виде набора примеров, содержащих входные и выходные данные .

3. Устойчивость  при работе с зашумленными и недостоверными данными .

4. Возможность  адаптации (дообучения) к новым условиям.

5. Устойчивость  к сбоям и разрушениям элементов.

6. Высокий  параллелизм, присущий нейросетевым  моделям.

7. Способность  эффективно обрабатывать данные высокой размерности, разнотипные данные. 

  В  отличие от традиционных статистических методов, нейросети выдают не статистически достоверное, а правдоподобное решение задачи и могут применяться при недостатке эмпирических данных для статистического исследования . В качестве достоинств ИНС по сравнению со статистическим подходом можно назвать универсальность и автоматизированный режим настройки в условиях сильной априорной неопределенности, что позволяет быстро получить приемлемый результат.

     Нейросетевые модели налагают слабые ограничения на возможные функции распределения переменных и позволяют избегать априорных предположений о виде функций распределения переменных и структуре модели . Нейронные сети особенно продуктивны в решении слабоструктурированных задач, так как обычно эксперт может легко структурировать задачу до уровня ´черного ящикаª или системы данных на основе методов системного анализа то есть указать входные и выходные параметры системы, не указывая метода решения.

     Как отмечают исследователи, например ,для решения реальных задач нейросетевой подход является часто более эффективным нейросети могут рассматриваться как разновидность вычислительных моделей. Возможна общематематическая (или алгоритмическая) запись нейронной сети, отражающая функционирование модели, но нейронная еть может представлять собой довольно сложную модель, число параметров нейронных сетей, применяемых на практике, может составить порядка 1000 ñ 10000.

Информация поступает к нейронной сети в виде набора ответов на некоторый список вопросов. Можно выделить три основных типа признаков:

• бинарный признак (возможен только один из ответов ñ истина или ложь);

• качественный признак (принимает конечное число значений). Для него нельзя ввести осмысленное расстояние между состояниями;

• число

  При помощи нейронных сетей возможно моделирование нелинейной зависимости будущего значения временного ряда от его фактических значений и от значений внешних факторов. Нелинейная зависимость определяется структурой сети и функцией активации1.

Т. 6.2. Перечислите основные положения системного подхода к управлению.

Практическое применение системного подхода эффективно при использовании системных построений, которые включают четыре взаимодополняющих, но в то же время относительно самостоятельных направлений интеллектуальной деятельности: системный подход (стратегия), системный анализ (тактика), функциональностоимостный анализ (ФСА), комплексный подход.

При использовании системного подхода, учитывая множество целей исследуемого объекта, рекомендуется руководствоваться основными представлениями системного подхода: микроскопическим, функциональным, макроскопическим, иерархическим, процессуальным, информационным.

Комплексный подход применяется при исследовании частного случая, элемента, направления и др., принятого за основу исследования на любом уровне системной иерархии (система, подсистема, элемент), т.е. отличается локальностью исследования. Вычленение из единой системы отдельной подсистемы (элемента) для решения определенной локальной задачи осуществляется комплексным использованием принципов системного подхода и системного анализа, т.е. аналитико-синтетической деятельностью исследователей.

Т. 6.3. Кратко охарактеризуйте роль и функции систем информационной поддержки управления.

В современных условиях производство не может существовать и развиваться без высокоэффективной системы управления, базирующейся на самых современных информационных технологиях. Постоянно изменяющиеся требования рынка, огромные потоки информации научно-технического, технологического и маркетингового характера требуют от персонала предприятия, отвечающего за стратегию и тактику развития высокотехнологического предприятия быстроты и точности принимаемых решений, направленных на получение максимальной прибыли при минимальных издержках.

Оптимизация затрат, быстрое реагирование производства на все возрастающие требования потребителей в условиях жесткой рыночной конкуренции не могут базироваться только на опыте и интуиции менеджеров. Необходим всесторонний контроль над всеми центрами затрат, математические методы анализа, прогнозирования и планирования. Использование информационных систем оказывает влияние на многие характеристики организации. Ниже приведены некоторые из них.

1. Производительность труда (операционная эффективность). 
2. Функциональная эффективность.
3. Эффективность бизнеса.
4. Качество обслуживания клиентов.
5. Создание и улучшение продукции.
6. Возможность изменения основ конкуренции.
7. Закрепление клиентов и отдаление конкурентов.

П.6.1. Сформулируйте и обоснуйте цель управления.

Органы по борьбе с наркотиками – служба, осуществляющая борьбу с незаконным оборотом наркотических средств, а также проводящая профилактику наркомании среди населения.  От того, насколько качественно эта работа производится, зависит уровень наркомании в стране.

Основными задачами являются:

• обеспечение контроля за оборотом наркотиков;
• координация деятельности органов исполнительной власти по противодействию незаконному обороту наркотиков;
• создание и ведение единого банка данных по вопросам, касающимся оборота наркотиков, а также противодействия их незаконному обороту;
• профилактика наркомании среди населения.

В основу системы органов по борьбе с наркотиками должны быть положены рациональное разделение функций и организация взаимоотношений между всеми ветвями власти.

6.2. Проанализируйте организационную структуру управления и механизмы внеструктурного управления.

Несмотря на свою многоотраслевую структуру, органы по борьбе с наркотиками представляют собой целостную систему, предназначенную обеспечивать нормальную жизнедеятельность населения страны, а также функционирование социальной и производственной инфраструктуры территории. Следовательно, общей теоретико-методологической основой для изучения управленческих проблем в органах по борьбе с наркотиками является системный подход применительно к стране, его социально-экономической инфраструктуре.

В этой связи особое место занимают вопросы формирования организационно-экономического механизма и анализа его воздействия на всех участников.

       С учетом общего смыслового  значения термина «механизм», а  также исходя из системной  взаимосвязи его организационно-экономических  элементов, можно дать следующее  определение организационно-экономическому  механизму федеральной службы по борьбе с наркотиками. Организационно - экономический механизм представляет собой многоуровневую иерархическую систему основных взаимосвязанных между собой элементов и их типовых групп, а также способов их взаимодействия, под влиянием которых гармонизируются отношения (интересы) государства, граждан, общества в целом.

П.6.3. Аргументируйте принципы, в соответствии с которыми следует организовать сбор и обобщение информации, а также коммуникационные процессы в целях успешного управления. Систематизируйте проблемы информационного обеспечения на современном этапе.

Принципы организации сбора и обобщения информации для системы органов по борьбе с наркотиками следующие:

достоверности – правдивость, полнота, доступность информации, которые зависят от ее источника;

• взаимозависимости – использование как внутренних, так и внешних источников;

• непрерывности – постоянное формирование информационного поля учетных данных;

• полноты – максимально полное информирование, касающееся любой учетно-управленческой проблемы, для выбора максимально эффективных управленческих решений;

• надежности – обоснованность и достоверность используемой информации;

• своевременности – представление информации по требованию;

• сопоставимости – формирование одинаковых показателей за разные периоды времени или при разработке вариантов действий в соответствии с одними и теми же принципами;