Многие социально-экономические явления представляют результат одновременно и совокупно действующих причин. В таких случаях отделяются главные причины от второстепенных, несущественных.
Между явлениями различают два вида зависимостей: функциональную, или жестко детерминированную, и статистическую, или стохастически детерминированную.
Статистическая, или стохастическая зависимость, проявляется только в массовых явлениях, при большом числе единиц совокупности. При стохастической зависимости для заданных значений независимой переменной x можно указать ряд значений y , случайно рассеянных в интервале. Каждому фиксированному значению аргумента соответствует определенное статистическое распределение значений функции. Это связано с тем, что зависимая переменная, кроме выделенной переменной x, подвержена влиянию также других неконтролируемых или неучтенных факторов, а также с тем, что накладываются ошибки измерения. Поскольку значения зависимой переменной подвержены случайному разбросу, они не могут быть предсказаны с достаточной точностью, а только указаны с определенной вероятностью. Появляющиеся значения зависимой переменной являются реализациями случайной величины.
Односторонняя стохастическая зависимость одной случайной переменной от другой или нескольких других случайных переменных рассматривается как регрессия. Функция, при помощи которой выражается односторонняя стохастическая зависимость, называется функцией регрессии или просто регрессией.
Существует различие между функциональной зависимостью и регрессией. Кроме того, что переменная x при функциональной зависимости y=f(x) полностью определяет значение функции , функция обратима, т. е. существует обратная функция x=f(y). Функция регрессии таким свойством не обладает. Только в предельном случае, когда стохастическая зависимость переходит в функциональную зависимость, из одного уравнения регрессии можно перейти в другое.
Формализация вида уравнения регрессии неадекватна целям, связанным с измерениями в экономике и с анализом тех или иных форм зависимостей между переменными. Решение подобных задач становится возможным в результате введения в экономические соотношения стохастического члена: ŷ=f(x)+u
При изучении зависимостей следует иметь в виду, что функция регрессии только формально устанавливает соответствие между переменными, в то время как они могут не состоять в причинно-следственных отношениях. В этом случае могут возникнуть ложные регрессии вследствие случайных совпадений в вариациях переменных, которые не имеют содержательного смысла. Поэтому обязательным этапом перед подбором уравнения регрессии является качественный анализ зависимости между независимой переменной x и зависимой переменной y , основанный на предварительных гипотезах.
Относительно числа явлений (переменных), учитываемых в регрессии, различаются: простая (парная) и множественная регрессии.
Простая (парная) регрессия, то есть регрессия между двумя переменными. Одна переменная, подлежащая объяснению, является зависимой, результативной переменной или регрессандом. Другая независимая переменная, предсказывающая изменение зависимой, является факторным признаком или регрессором. Таким образом, простая регрессия есть односторонняя стохастическая зависимость результативной переменной только от одной объясняющей переменной. В уравнении ŷ=f(x) справа находится оценка зависимой переменной, полученная на основе уравнения при некоторых усредненных условиях.
Множественная регрессия , то есть зависимость между переменной y и несколькими причинно обусловленными объясняющими переменными x1,x2,...,xn . Функция регрессии ŷ=f(x1,x2,...,xn) . С помощью функции регрессии количественно оценивается усредненная зависимость между исследуемыми переменными.
Случайная переменная u ,
u = y – ŷ , характеризует величину отклонения переменной y от величины ŷ , вычисленной по функции регрессии ŷ=f(x) . Случайная переменная u называется возмущающей или, кратко, возмущением. Она включает влияние неучтенных факторов, случайных помех и ошибок измерения. Отдельные значения возмущающей переменной ведут себя случайным образом или рандомизированно.
Зависимую переменную можно представить в виде:
y = ŷ + u
или
y =f(x1,x2,...,xn) + u
Такой вид записи позволяет интерпретировать случайную переменную как учитывающую неправильную спецификацию функции регрессии, т. е. неправильный выбор вида уравнения, описывающего зависимость.
Благодаря введению случайной переменной
u, переменная
y также становится случайной, поскольку ей нельзя при заданных значениях объясняющих переменных
x1,x2,...,xn поставить в соответствие только одно определенное значение.
Методы активизации творческого мышления
Методы активизации творческого мышления. Созидание всего нового представляет собой творческий (креативный) процесс. Креативность обычно связывают с такими категориями как способность к творческой деятельности, умение нестандартно подходить к решению сложных проблем. Иногда креативность связывают со способностью человека создавать условия для проявления закона синергии в процессе решения задач. Например, истинные предприниматели умеют так соединить основные факторы производства (в классическом понимании это – труд, земля, капитал), что производительность труда повышается, неустановленное оборудование начинает работать в три смены и организация убыточная при прежнем руководителе становится прибыльной.
Выделяют пять слагаемых креативности: обработка информации; созревание идей; озарение; объединение идей в системное решение и сопровождение решения комментариями. Таким образом, креативность – это мыслительный процесс, помогающий нам генерировать идеи.
Существуют различные уровни реальной действительности, которые по своему влияют на креативность:
• «процессы в окружающей среде, которые влияют на то, «где» и «когда» может проявиться креативность;
• «что» в креативности проявляет себя в окружении через поведенческие процессы;
• поведенческие проявления и реакции основаны на том, «как» человек думает – на его внутренних картах, стратегиях и психических особенностях;
• креативное мышление подвержено влиянию и воздействию процессов, связанных с убеждениями и ценностями, которые определяют для начала, «почему» человек проявляет себя креативно;
• самореферентные процессы, связанные с восприятием того, «кем» является человек в соотношении с его собственной идентификацией и ролью, определяют то, какие типы убеждений и ценностей будут отобраны и воплощены». [57]
Первопричиной и основой творческого мышления является работа нашего мозга, [58] уникальность которого заключается в том, что он развивается только в процессе своей эксплуатации.
Специалисты в области человеческого интеллекта считают, что для обеспечения творческого процесса необходимо сочетание конвергентного (логического, последовательного, линейного) и дивергентного (целостного, интуитивного, релятивного) мышления (см. рис. 3.5). Результат такого сочетания характеристик мышления проявляется в беглости и гибкости ума, а также в оригинальности, сочетающейся с точностью суждений.
Рис. 3.5. Компоненты творческого мышления
Точность проявляется, как способность придавать завершенный вид продуктам мышления. Под беглостью ума здесь понимается способность генерировать максимально большое количество идей, а гибкость представляется как способность к порождению широкого многообразия таких идей. Нестандартные решения в таких случаях, как правило, оригинальны.
Примером может служить решение Д. Хоуп о создании компании «Lunar Embassy» по продаже земельных участков на луне, а также на Марсе, Венере, Сатурне, Плутоне по 30 долларов за один акр [59] (минимальный размер продаваемой поверхности). Прочем в цену входит не только поверхность, но и все минералы и полезные ископаемые. [60]
Другой подход рассматривает креативность как проявление сочетания деятельности левого и правого полушария мозга человека. Левое полушарие представляет собой основную базу данных, в которой в большей степени храниться информация об опыте человека и происходят процессы, внешне проявляющиеся как дедуктивные характеристики мышления. Правое полушарие, отвечающее за эмоциональную, образную и оперативную деятельность человеческого мозга, характеризует его деятельность с позиций индуктивных процессов мышления.