28. Экспертная оценка. Коэффициент конкордации.

Сущность метода экспертных оценок заключается в проведении экспертами

интуитивно-логического анализа проблемы с количественной оценкой суждений и

формальной обработкой результатов. Получаемое в результате обработки

обобщенное мнение экспертов принимается как решение проблемы. Комплексное

использование интуиции (неосознанного мышления), логического мышления и

количественных оценок с их формальной обработкой позволяет получить

эффективное решение проблемы.

При выполнении своей роли в процессе управления эксперты производят две

основные функции: формируют объекты (альтернативные ситуации, цели, решения

и т. п.) и производят измерение их характеристик (вероятности свершения

событий, коэффициенты значимости целей, предпочтения решений и т. п.).

Формирование объектов осуществляется экспертами на основе логического

мышления и интуиции. При этом большую роль играют знания и опыт эксперта.

Измерение характеристик объектов требует от экспертов знания теории

измерений.

О случайности или закономерности результата экспертизы можно судить по степени согласованности экспертов. Чем более согласованными являются ответы экспертов, тем более надежной является их групповая оценка или суммарная ранжировка.

Отношение W = =

называется коэффициентом конкордации и служит показателем степени согласованности мнений N экспертов относительно важности элементов Х1, Х2, Х3, …, Xj, …, Xm.

Коэффициент конкордации изменяется в пределах от 0 до 1. В случае равенства коэффициента нулю, связи между ранжировками экспертов не существует. Если же он принимает значение, равное единице, все эксперты одинаково ранжируют элементы по важности. Согласованность группы экспертов считается достаточной, если коэффициент конкордации значим. Проверка коэффициентов на значимость осуществляется с помощью статистического критерия .

26. Случайные (стохастические) процессы. Основные понятия и определения.

Случайным (стохастическим) процессом Y(t), заданным на множестве Т, называют такую функцию Y(t) от неслучайного аргумента t, значение которой при каждом фиксированном t𝟄T является случайной величиной. Аргумент t при этом истолковывают как время.

Конкретный вид, который принимает случайная функция Y(t), воссоздающая стохастический процесс, называют реализацией (траекторией) этого процесса. Различают случайные процессы с непрерывным временем (когда Т, например, является интервалом на числовой оси) и с дискретным временем (когда Т, в частности, представляет собой натуральный ряд или его часть).

Случайные процессы с дискретным временем часто называют случайными последовательностями, если независимая переменная может принимать только счетное множество значений. На практике общее определение случайного процесса встречается редко. Чаще случайные процессы задают с помощью предположений типа независимости приращений, марковского свойства траекторий. В случае, когда Т – конечное множество, случайный процесс – это просто совокупность случайных величин. Для статистического описания такой совокупности надо указать распределение вероятностей в конечномерном пространстве. В этих целях можно использовать многомерную функцию распределения или плотность вероятности, если распределение непрерывное.