![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Начальные операции
Рассмотрим статистические методы экспертных оценок. Результаты оценок каждого эксперта можно рассматривать как реализацию некоторой случайной величины из Ω э и применять к ним методы математической статистики. Статистические методы позволяют определить согласованность мнений экспертов, значимость полученных оценок и т.д., то есть качество экспертизы.
Численные оценки. Экспертиза Э1. Задача состоит в сопоставлении оцениваемой альтернативе (системе) одного числа. (Ω =E1, Ω э=E1, L – эксперты изолированы; Q – обратная связь отсутствует)
где: α i – вес (коэффициент компетентности) экспертов; xi – числовые оценки экспертов. При отсутствии информации о компетентности экспертов α i =1. Степенью согласованности мнений экспертов служит дисперсия:
Другая экспертиза Э2 повышает точность оценивания (Ω э=Е3)
где: γ 1, γ 2, γ 3 – определяются эмпирически (например, по одной методике γ 1=1, γ 2=4, γ 3=36, по другой γ 1=3, γ 2=0, γ 3=2, γ 4=25, где γ 4 – степень неуверенности эксперта в своем ответе, γ 1> γ 3, так как человек склонен к занижению оценки). Степень согласованности экспертов определяется дисперсией
В экспертизах Э1 и Э2 можно определить статистическую значимость полученных результатов. Задавшись Рош, укажем интервал, в который оцениваемая величина попадет с вероятностью 1- Рош. ā – Δ < a < ā + Δ,
а - распределена нормально с центром ā и дисперсией (12.4). Тогда
где: t – стандартная ошибка, находящаяся по таблице распределения коэффициента Стьюдента t = f(N-1, Рош).
|