Применение математико-статистических методов в прогнозировании предполагает 2 задачи:
· статистическую (в стадии покоя);
· динамическую.
К решению этих задач относится формирование и оценка исходных данных исследования:
1. оценка исходных данных исследования;
2. логический анализ механизма связи между параметрами;
3. проведение корреляционного или регрессионного анализа; например: установление связи между численностью рождений и уровнем образованности женщин;
4. расчет коэффициента регрессионных или корреляционных моделей;
5. разработка собственно прогноза на основе полученных корреляционных или регрессионных моделей;
6. верификация (расчет доверительного интервала при заданной точке отсчета);
Методические требования к подбору типа функции.
Прежде чем выбрать тип функции, описываем тенденцию для прогнозирования с использованием регрессионного анализа, необходимо определить пределы, в которых будет применяться этот метод.
Прогнозы по аппроксимирующим функциям наиболее надежны на короткие и средние сроки (от 2-х до 5-7 лет). Подбор математической функции зависит от асперических значений прогнозируемой величины и является ответственной частью работы, потому что только хорошо подобранное к исходным данным уравнение даст кривую, которая наиболее точно выразит основную тенденцию. В случае неудачного выбора функций кривая даст искаженные представление об истинном отношении зависимости.
Следует выделить ряд правил подбора функций:
1. необходимость ограничения числа постоянных параметров, входящих в формулу;
2. вид функции по возможности должен быть простым, так как сложная функция требует дополнительных больших параметров расчета уравнений; точность при этом достигается невысокая.
Расчет коэффициентов корреляции и регрессии проводится на компьютере по типовой программе. Затем коэффициент вводится в уравнение и рассчитывается прогноз на заданное время упреждения. Однако для того, чтобы представить окончательный результат необходимо провести расчет ошибки выравнивания и определить доверительный интервал при заданной точности прогноза.
Тема 7. Подбор экспертов в экспертную группу для участия в процедуре.
При отборе экспертов учитываются характеристики:
µ компетентность;
µ креативность;
µ конформизм;
µ аналитичность и широта мышления;
µ конструктивность мышления;
µ коллективизм;
µ самокритичность;
µ независимость.
Компетентность –степень квалификации экспертов в той области, в которой проводится экспертиза. Она может быть определена на основе плодотворности деятельности специалиста, уровня и широты его знакомства с достижениями мировой науки и техники, понимания проблем и перспектив развития. Часто компетентность определяется наличием званий, степеней, количеством ссылок на научные труды специалистов, но не всегда наличие званий и степеней указывает на высокую степень компетентности.
Креативность –это способ к решению творческих задач. Количественных оценок в настоящее время нет. Необходимо учитывать отношение эксперта к экспертизе. Негативное или пассивное отношение к конкретной проблеме, а также ряд других факторов могут повлиять на выполнение экспертом своих функций.
Конформизм –особенно сильно он проявляется при открытой дискуссии. Мнение авторитета в этом случае может подавлять мнение лиц в высокой степени склонных к влиянию авторитета.
К существенной характеристике эксперта следует отнести аналитичность и широту мышления. Особенно при решении сложных проблем. Специалист, имеющий глубокие, но узко направленные знания не может качественно решать проблемы, выходящие за рамки сложившихся представлений.
В современных условиях большое значение имеет прагматический аспект мышления эксперта, учет реальных возможностей решения проблемы очень важен при проведении экспертного оценивания. Встречаются квалифицированные специалисты со слабо выраженной прагматической ориентацией. Этика поведения человека в коллективе экспертов, особенно при проведении открытых дискуссий, во многих случаях существенно влияет на создание положительного климата и тем самым на успешность решения проблемы.
При самооценке степени своей компетенции важна самокритичность эксперта, а также при принятии решения по рассматриваемой проблеме.
Независимость –важнейшая черта эксперта, особенно при проведении социальной экспертизы. Чтобы считаться независимым экспертом, эксперт не должен представлять ту или иную заинтересованную социальную группу, а его социально-профессиональный статус не может быть изменен в зависимости от того или иного результата эксперимента.
Указанные характеристики достаточно полно описывают необходимые качества эксперта, которые влияют на успешное решение экспертного оценивания.
Существуют два подхода к отбору экспертов:
1. объективный;
2. субъективный.
В первом используется специальная методика отбора, а во втором – привлекается к процедуре эксперимента сами потенциальные эксперты или научная общность.
Объективный подход: документальный (отбор по документам) и экспериментальный. Он предусматривает отбор экспертов по их формальным характеристикам (ученая степень, ученое звание, стаж работы, возраст, количество опубликованных работ, число ссылок на них в научной литературе). Оба приема требуют большой деликатности по отношению к будущему эксперту, потому что эти приемы являются как бы неформальной аттестацией человека. При этом эксперт может не всегда согласится ставить на карту свою репутацию, поэтому оба приема должны иметь скорее вспомогательный характер и должны применяться в сочетании с документальным подходом.
При отборе эксперта существует открытое и тайное голосование. Есть еще метод взвешенной оценки (в балах или ранжировании).
