кандидат технических наук;
candidate of technical sciences;
В статье представлена одна из статистических технологий, используемых для исследования потоков событий, в т.ч. в судоходстве и стивидорной деятельности, на основе гистограмм. Рассмотрена классификация этих потоков по содержанию. Приведены параметры, характеризующие рассматриваемые потоки событий, обоснован их приоритет по их значению с точки зрения безопасности функционирования и жизнеобеспечения. На примере распределения времени обслуживания судов на шлюзе показана неопределенность отображения его характера с помощью гистограмм. При этом рассмотрены три способа разбиения диапазона времени обслуживания судов на интервалы. Сравнение полученных гистограмм показало заметное их отличие друг от друга, несмотря на то, что все они отображают один и тот же поток событий в наблюдаемом диапазоне времени. Если каждый исследователь имеет возможность выбирать тот закон распределения, который кажется ему наиболее предпочтительным по его субъективным представлениям, то в этом случае нарушается объективность адекватного отображения распределения потоков событий в виде гистограмм. Таким образом, уже на этапе первичной обработки данных при поиске законов распределения наблюдаемых потоков событий на основе гистограмм традиционная статистика не дает однозначного ответа по решению выявленных проблем. В условиях высокой интенсивности обменных процессов постиндустриального общества на уровне предельных ограничений эти проблемы - актуальны и дают заказ для науки.
The article presents one of the statistical technologies used to study the flows of events, including in shipping and stevedoring activities, based on histograms. The classification of these streams by content is considered. The parameters characterizing the considered streams of events are given. The priority of flows in terms of their importance from the point of view of safety of functioning and life support is justified. Using a specific example of the distribution of ship maintenance time at the gateway, the uncertainty of displaying its nature using histograms is shown. At the same time, three ways of dividing the time range of ship maintenance into intervals are considered. A comparison of the obtained histograms showed their noticeable difference from each other, despite the fact that they all display the same stream of events in the observed time range. If each researcher has the opportunity to choose the distribution law that seems to him the most preferable according to his subjective ideas, then in this case the objectivity of an adequate representation of the distribution of the observed streams of events in the form of histograms is violated. Thus, already at the stage of primary data processing, when searching for the laws of distribution of observed event flows based on histograms, traditional statistics do not provide an unambiguous answer to solve the identified problems. In the conditions of an intensive path of development of a post-industrial society with a high intensity of metabolic processes at the level of extreme restrictions, these problems are relevant and give an order for science.