русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Статистические методы обработки экспертной информации


Дата добавления: 2013-12-23; просмотров: 1820; Нарушение авторских прав


Получаемые от экспертов количественные данные или элемен­тарные суждения в виде ранжировок, баллов, попарных предпочте­ний обрабатываются с целью оценки степени согласованности и компетентности экспертов, а также для получения коллективного мнения экспертной группы. В соот­ветствии с этим при обработке экспертной информации решаются следующие задачи: оценка коллективного мнения экспертной груп­пы; оценка согласованности мнений экспертов; оценка компетент­ности экспертов.

Оценка коллективного мнения экспертной группы. Методы оценки коллективного мнения экспертной группы зависят от вида получаемых количественных оценок и элементарных суждений. При оценках в физических единицах оцениваемых величин, балльных оценках, попарных сравнениях используются обычные статистичес­кие методы точечного и интервального оценивания.

Пусть в результате опроса экспертной группы, включающей m членов, получена следующая совокупность чисел:

x 1 1, x 1 2, . . . , x n 1;

x 1 2, x 2 2, . . . , x n 2;

. . . . . . . . . . . . .

x 1 m, x 2 m, . . . , x n m ,

 

где x i j - оценка, данная экспертом j объекту i; n - число оцениваемых объектов.

Предполагается, что каждому объекту соответствует точное значение xi*, которое может быть получено при m ∞ . Тогда средняя коллективная оценка объекта i будет

 

Дисперсия этой оценки

 

Для определения доверительного интервала I xi = (xi - εpi, xi + εpi) с заданной доверительной вероятностью Р можно ис­пользовать точный и приближенный методы. На­иболее практичен приближенный метод, который при большом числе экспертов (m ≥ 10) дает интервальную оценку, близкую к оценке с помощью точного метода. При использовании данного метода ве­личина εpi , определяющая границы доверительного интервала, рассчитывается по формуле



 

где t p - коэффициент, зависящий от заданной доверительной вероятности, определяется с помощью таблицы, фрагмент которой для отдельных значений Р приведен в табл. 2.

Таблица 2

Значения коэффициента tp

Р 0,8 0,85 0,9 0,95
t p 1,282 1,439 1,643 1,960

 

Таким образом, если имеем значения m = 10; x i = 5; σ i2 = 4 и задана доверительная вероятность Р = 0,9 , то t p = 1,643 и величина

 

В результате доверительный интервал I xi = (xi - εpi, xi + εpi) = (3,96; 6,04),

т.е. значение оцениваемой величины x i* будет лежать в этом интервале с вероятностью 0,9, или 3,96 < x i* < 6,04 при Р = 0,9.

При группировке (сортировке) и ранжировании объектов кол­лективная оценка может быть получена в соответствии с простым правилом: объекты i следует располагать согласно суммам S i их рангов (номеров, классов) x i j полученных в результате индивидуальных оценок каждым j -м экспертом. Таким образом, на первое место ставится объект i, сумма рангов которого S i = x i 1 + x i 2 + ... + x i m бу­дет минимальной; на второе место - объект l, сумма рангов ко­торого Sl = x l 1 + x l 2 + ... + x l m , занимает следующее по значе­нию место и т.д.

Оценка согласованности мнений экспертов производится с целью выявления подгрупп экспертов с близкими мнениями. При высокой согласованности всей группы коллективная оценка будет единственной. При низкой степени согласованности из общей группы следует выделить подгруппы экспертов, имеющих высокую согласованность, и провести сравнительный содержательный ана­лиз их оценок с целью выявления причин различия точек зрения этих подгрупп. В том случае, если причина заключается в недос­таточной добросовестности экспертов, то следует исключить оценку подгруппы и повторить экспертный опрос.

Методы определения согласованности также зависят от вида оценок.

При оценках в физических единицах величин, балльных оцен­ках, попарных сравнениях согласованность мнений экспертов оце­нивается с помощью коэффициента вариации γ i, который рассчиты­вается по формуле

, и определяет относительную величину разброса оценок экспертов по отношению к среднему значению коллективной оценки x i.

При полной согласованности экспертов, когда все x i j = x i, γ i = 0. Полагают, что согласованность экспертов удовлетворите­льная, если все γ i < 0,3 , и хорошая, если все γ i < 0,2 .

При группировке и ранжировании объектов, сог­ласованность мнений экспертов определяется с помощью коэффици­ента конкордации W, характеризующего степень согласованности мнений экспертов по всем оцениваемым объектам.

Пусть в результате экспертного опроса произведено ранжи­рование объектов, в ходе которого установлены ранги x i j каждо­го i - го объекта j - м экспертом, i = 1,2, . . . , n; j = 1,2,. . . , m.

Тогда коэффициент конкордации определяется следующим образом. Вычисляются суммы рангов i -х объектов

и среднее значение полученных величин

 

Определяются отклонения d i сумм S i от среднего значения S*: d i = S i – S *, i = 1,2,...., n.

Среди множества рангов x 1 j , x 2 j , . . . , x n j , присвоенных объектам j-м экспертом, определяется количество групп rj, име­ющих равные ранги, и количество равных рангов t s в каждой s-й группе.

Допустим, что производится ранжировка n = 9 объектов, ко­торым j-й эксперт присвоил ранги, представленные в табл.3.

Таблица 3



<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Основные этапы экспертного оценивания. | Наблюдение и эксперимент


Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.

Генерация страницы за: 0.004 сек.