metod_15.03.04_atppp_tsisa_2016 (1016619), страница 11
Текст из файла (страница 11)
Глaвным иx нeдocтaткoм являeтcя выcoкaя cтeпeнь cyбъeктивнocти58пoлyчaeмыx oцeнoк из-зa oгpaничeннocти знaний отдельного экcпepтa.Мeтoд Дeльфи, или мeтoд дeльфийcкoгo opaкyлa пpeдcтaвляeт coбoйитepaтивнyю пpoцeдypy aнкeтнoгo oпpoca. Пpи этoм coблюдaeтcя тpeбoвaниeoтcyтcтвия личныx кoнтaктoв мeждy экcпepтaми и oбecпeчeния иx пoлнoйинфopмaциeй пo вceм peзyльтaтaм oцeнoк пocлe кaждoгo тypa oпpoca ccoxpaнeниeм aнoнимнocти oцeнoк, apгyмeнтaции и кpитики.
Пpoцeдypa мeтoдaвключaeт нecкoлькo пocлeдoвaтeльныx этaпoв oпpoca. Нa пepвoм этaпeпpoизвoдитcя индивидyaльный oпpoc экcпepтoв, oбычнo в фopмe aнкeт.Экcпepты дaют oтвeты, нe apгyмeнтиpyя иx. Зaтeм peзyльтaты oпpocaoбpaбaтывaютcя, и фopмиpyeтcя кoллeктивнoe мнeниe гpyппы экcпepтoв,выявляютcя и oбoбщaютcя apгyмeнтaции в пoльзy paзличныx cyждeний. Нaвтopoм этапе вcя инфopмaция cooбщaeтcя экcпepтaм, и иx пpocят пepecмoтpeтьoцeнки и oбъяcнить пpичины cвoeгo нecoглacия c кoллeктивным cyждeниeм.Нoвыe oцeнки внoвь oбpaбaтывaютcя и ocyщecтвляeтcя пepexoд к cлeдyющeмyэтaпy.
Пpaктикa пoкaзывaeт, чтo пocлe тpex-чeтыpex этaпoв oтвeты экcпepтoвcтaбилизиpyютcя, и нeoбxoдимo пpeкpaщaть пpoцeдypy.Дocтoинcтвoм мeтoдa Дeльфи являeтcя иcпoльзoвaниe oбpaтнoй cвязи вxoдe oпpoca, чтo знaчитeльнo пoвышaeт oбъeктивнocть экcпepтныx oцeнoк.Однaкo дaнный мeтoд тpeбyeт знaчитeльнoгo вpeмeни нa peaлизaцию вceймнoгoэтaпнoй пpoцeдypы.Оcнoвныe этaпы пpoцecca экcпepтнoгo oцeнивaния:– фopмиpoвaниe цeли и зaдaч экcпepтнoгo oцeнивaния;– фopмиpoвaниe гpyппы yпpaвлeния и oфopмлeниe peшeния нaпpoвeдeниe экcпepтнoгo oцeнивaния;– выбop мeтoдa пoлyчeния экcпepтнoй инфopмaции и cпocoбoв eeoбpaбoтки;– пoдбop экcпepтнoй гpyппы и фopмиpoвaниe пpи нeoбxoдимocтиaнкeт oпpoca;– oпpoc экcпepтoв (экcпepтизa);– oбpaбoткa и aнaлиз peзyльтaтoв экcпepтизы;59– интepпpeтaция пoлyчeнныx peзyльтaтoв;– cocтaвлeниe oтчeтa.5.4.
Методы формализованного представления систем управленияМетодыоснованныеформализованногонаиспользованиипредставлениясистемматематическихметодовуправления,имоделейисследования систем управления. К ним относятся:1) аналитические методы (методы математического исследования,программирование, метод игр, исследование операций и др.);2) статистические методы (применяются к хорошо организованнымсистемам, которые имеют четкие зависимости; для плохо организованныхсистем);3) теоретико-множественные (теория множеств) методы;4) логические (алгебра Буля);5) лингвистические (языки);6) семиотические методы;7) графические (имеют количественные методы обработки графов).5.5. Вопросы по теме1.
Что называется системой управления?2. Перечислите основные методы исследования систем управления.3. Какие вам известны методы формализованного представления системуправления?6. ЭЛЕМЕНТЫ КОЛИЧЕСТВЕННОГО АНАЛИЗА СЛОЖНЫХСИСТЕМ6.1. Понятие шкалы. Основные типы шкал измерения в оценкесложных системХарактеристикакачественные)всложныхбольшинствесистемслучаев(какколичественные,носятслучайныйтакихарактер.60Использование классических распределений случайных величин обычноназывают «параметрической статистикой» - мы делаем предположение о том,что интересующая нас случайная величина (дискретная или непрерывная)имеет вероятности, вычисляемые по некоторым формулам или алгоритмам.Однако не всегда у нас имеются основания для этого.
Причин тому чаще всегодве:некоторые случайные величины просто не имеют количественногоописания, обоснованных единиц измерения (уровень знаний, качествопродукции и т. п.);наблюдения над величинами возможны, но их количество слишком малодля проверки предположения (гипотезы) о типе распределения.В настоящее время все большей популярностью пользуются методы т.
н.непараметрическойстатистики—когдавопросопринадлежностираспределения вероятностей данной величины к тому или иному классу вообщене поднимается, но, конечно же, задача оценки самой случайной величины,получения информации о ней, остается.Одним из основных понятий непараметрической статистики являетсяпонятиеШКАЛЫилипроцедурышкалированиязначенийслучайнойвеличины. По своему смыслу процедура шкалирования суть решение вопроса оединицах измерения случайной величины. Принято использовать четыре видашкал.НОМИНАЛЬНАЯ шкалаNom применяется к тем величинам, которые неимеют природной единицы измерения. Если некоторая величина можетпринимать на своей номинальной шкале значения X, Y или Z, то справедливымисчитаются только выражения типа: (X≠Y), (X≠Z), (X=Z), а выражения типа(X>Y), (X<Z), (X+Z) не имеют никакого смысла.
Примеры случайных величин,к которым применимы только номинальные шкалы — пол, цвет, маркаавтомобиля и т. п.Второй способ шкалирования - использование ПОРЯДКОВЫХ шкалOrd.Они незаменимы для случайных величин, не имеющих природных единиц61измерения, но позволяющих применять понятия предпочтения одного значениядругому. Типичный пример: оценка знаний (даже при нечисловом описании),служебные уровни и т.
п.; для таких величин разрешены не только отношенияравенства (= или ≠), но и знаки предпочтения (> или <).Порядковаяшкалаишкаланаименований-основныешкалыкачественных признаков. Поэтому во многих конкретных областях результатыкачественного анализа можно рассматривать как измерения по этим шкалам.Шкалы количественных признаков - это шкалы интервалов, отношений,разностей, абсолютная шкала.Два способа шкалирования используются для случайных величин,имеющихнатуральныеразмерности—этоИНТЕРВАЛЬНАЯIntиОТНОСИТЕЛЬНАЯ Rel.шкала. Для таких величин, кроме отношений равенстваи предпочтения, допустимы операции сравнения. Главная особенность такихшкал заключается в том, что разность двух значений на шкале (36 и 12) имеетодин смысл для любого места шкалы (28 и 4). Различие между интервальнойшкалой и относительной — только в понятии нуля — на интервальной шкале 0Кг веса означает отсутствие веса, а на относительной шкале температур 0градусов не означает отсутствие теплоты — поскольку возможны температурыниже 0 градусов (Цельсия).Если мы сталкиваемся со случайной величиной непрерывной природы, тоиспользование интервальной или относительной шкалы позволит нам иметьдело не со случайными величинами, а со случайными событиями — типа«вероятность того, что вес продукции находится в интервале 16-17 кг».Поэтому можно предложить единый подход к описанию всех показателейфункционирования сложной системы — описание на уровне простыхслучайных событий (с вероятностью P(X) может произойти событие X).
Притом под событием придется понимать то, что случайная величина займет одноиз допустимых для нее положений на шкале Nom, Ord, Int или Rel.626.2. Обработка характеристик, измеренных в разных шкалахОсновное требование к алгоритмам анализа данных формулируется втеории измерений так: выводы, сделанные на основе данных, измеренных вшкалеопределенноготипа,недолжныменятьсяпридопустимомпреобразовании шкалы измерения этих данных. Другими словами, выводыдолжны быть инвариантны по отношению к допустимым преобразованиямшкалы.Выбор единиц измерения зависит от исследователя, т.е.
субъективен.Статистические выводы могут быть адекватны реальности только тогда, когдаони не зависят от того, какую единицу измерения предпочтет исследователь,т.е. когда они инвариантны относительно допустимого преобразования шкалы.Пусть, например, Y1, Y2,...,Yn - совокупность оценок экспертов,выставленных одному объекту экспертизы (например, одному из вариантовстратегического развития фирмы), Z1, Z2,...,Zn - второму (другому вариантутакого развития).
Эти совокупности можно сравнить по средним значениям.Известны различные виды средних величин: среднее арифметическое,медиана, мода, среднее геометрическое, среднее гармоническое, среднееквадратическое. При допустимом преобразовании шкалы значение среднейвеличины меняется,но выводы о том, для какой совокупности среднее больше,а для какой - меньше, не должны. Сформулируем соответствующуюматематическую задачу поиска вида средних величин, результат сравнениякоторых устойчив относительно допустимых преобразований шкалы.Пусть f(X1, X2,...,Xn) - среднее.
Пусть среднее по первой совокупностименьше среднего по второй совокупности:f(Y1, Y2,...,Yn) < f(Z1, Z2,...,Zn ).(6.10Тогда для устойчивости результата сравнения средних необходимо,чтобы для любого допустимого преобразования g из группы допустимыхпреобразованийвсоответствующейшкалебылосправедливотакженеравенствоf(g(Y1), g(Y2),...,g(Yn)) < f(g(Z1), g(Z2),...,g(Zn)),(6.2)63т.е. среднее преобразованных значений из первой совокупности также было быменьше среднего преобразованных значений для второй совокупности.Сформулированное условие должно быть верно для любых двух совокупностейY1, Y2,...,Ynи Z1, Z2,...,Zn и любого допустимого преобразования.
Средниевеличины,удовлетворяющиесформулированномуусловию,назовемдопустимыми (в соответствующей шкале). Согласно теории измерений толькотакими средними можно пользоваться при анализе мнений экспертов и иныхданных, измеренных в рассматриваемой шкале.Для данных, измеренных в шкале наименований, в качестве среднегогодится только мода.6.3. Вопросы по теме1. Что называется шкалой?2. Какие типы шкал вы знаете?3.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
