
- •Г. М. Андросова а. А. Старовойтова
- •Учебное пособие
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Введение
- •1. Поиск, накопление и обработка научно-технической информации
- •1.1. Организация справочно-информационной деятельности
- •1.2. Источники научно-технической информации
- •1.3. Патентная информация
- •1.4. Поиск и отбор научных источников
- •1.4.1. Каталоги
- •1.4.2. Библиографические указатели
- •1.4.3. Документальные классификации
- •1.4.3.1. Универсальная десятичная классификация (удк)
- •1.4.3.2. Библиотечно-библиографическая классификация
- •1.4.3.3. Международная патентная классификация (мпк)
- •1.4.3.4. Международная классификация промышленных образцов (мкпо)
- •1.5. Организация работы с научной литературой
- •1.6. Практическая работа № 1
- •Содержание отчета по практической работе № 1
- •Контрольные вопросы
- •2 . Экспериментальные Методы определения технико-эксплуатационных параметров швейных машин
- •2.1. Технические методы измерения
- •2.2. Методы и средства определения технико-эксплуатационных параметров швейных машин
- •2.3. Практическая работа № 2
- •Содержание отчета по практической работе № 2
- •Контрольные вопросы
- •3. Статистическое исследование совокупности случайных величин, характеризующих изменение параметров технологических процессов или свойств изделий
- •3.1. Общие сведения о погрешностях измерений
- •3.2. Статистическая обработка результатов эксперимента
- •Пример статистической обработки результатов эксперимента с малым числом испытаний
- •3.3. Практическая работа № 3
- •Содержание отчета по практической работе № 3
- •Контрольные вопросы
- •4. Применение полного факторного эксперимента при исследовании технологических процессов
- •4.1. Параметр оптимизации и факторы
- •4.2. Полный факторный эксперимент
- •4.3. Расчет реализованного плана пфэ
- •4.4. Практическая работа № 4
- •Содержание отчета по практической работе № 4
- •Контрольные вопросы
- •5 . Построение графической зависимости математической модели
- •5.1. Канонический анализ математической модели
- •5.2. Построение двухмерных сечений поверхности отклика
- •5.3. Практическая работа № 5
- •Содержание отчета по практической работе № 5
- •Контрольные вопросы
- •6 . Корреляционный анализ
- •6.1. Общие сведения о корреляционной связи и ее статистическом изучении
- •Пример вычисления и статистической оценки существенности параметров парной линейной корреляции
- •6.2. Практическая работа № 6
- •Задания к практической работе 6
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •7. Экспертны е методы оценки качества продукции
- •7.1. Методы измерения при оценке технологических и качественных показателей швейной промышленности
- •7.2. Общие сведения о методах экспертных оценок (мэо)
- •Пример использования метода экспертных оценок
- •7.3. Практическая работа № 7
- •Задания к практической работе 7
- •Содержание отчета
- •Контрольные вопросы
- •Заключение
- •Библиографический список
- •Значения критерия Смирнова-Грабса для исключения резко выделяющихся данных при различной доверительной вероятности и для разного числа измерений
- •Значение квантиля Стьюдента при доверительной
- •Достаточная численность выборки n в зависимости от ( – соответствует числу степеней свободы ) и доверительной вероятности
- •Приложение 4
- •Приложение 5 Значения критерия Кохрена , где – число степеней свободы,
- •Распределение Фишера (f-распределение) при доверительной вероятности
- •Справочные характеристики режимов и параметров вто
- •Значения – распределения Пирсона в зависимости от степени свободы и доверительной вероятности
- •Словарь терминов и определений
- •Алфавитно-предметный указатель
- •Список сокращений
- •644099, Омск, ул. Красногвардейская, 9
7.2. Общие сведения о методах экспертных оценок (мэо)
Методы экспертных оценок (МЭО) специальные процедуры, логические приемы и математические методы, применяемые для сбора, обобщения и анализа информации, полученной от специалистов.
Для этой цели разрабатывают шкалу, с помощью которой анализируемые экспертом понятия переводят в цифры. Различают несколько видов шкал: шкала наименований, частично упорядоченная шкала, шкала порядка, шкала интервалов и шкала отношений. При обработке материалов опроса шкала порядка является самой простой и надежной.
Шкала порядка – полностью упорядоченная шкала, в которой установлены соотношения между всеми объектами. Объекты располагаются в порядке убывания их влияния. Операция расположения их в данном порядке называется ранжированием, а полученный ряд – ранжированным рядом. Шкала легко поддается математической обработке (вычисление коэффициентов корреляции).
Не менее важными, чем выбор шкалы оценок, являются вопросы формирования экспертной группы, основные из которых – оценка компетентности и выбор необходимого числа экспертов.
Компетентность экспертов оценивается по отклонению оценки эксперта от средней оценки группы. Для этого выполняют следующее:
– определяют среднее мнение экспертной комиссии, выводят средний балл;
– каждому эксперту присваивают место в порядке убывания компетентности (чем ближе к среднему, тем ниже балл);
– по
полученным значениям мест рассчитывают
ранги
(j
= 1,2, ... , п –
номер эксперта);
– пропорционально
рангам определяют весомость мест
экспертов (компетентность)
так, чтобы
– итоговую оценку комиссия определяет с учетом компетентности экспертов
.
(7.1)
Численность экспертной группы зависит, прежде всего, от метода оценки качества продукции. Вероятность принятия правильного решения возрастает с ростом числа экспертов. Рекомендуется иметь в составе экспертной группы не менее 7–10 человек.
Наиболее распространенным методом выявления мнений экспертов является анкетный опрос. На вопросы анкеты могут отвечать и изготовители продукции, и ученые, и потребители, что определяется целью опроса. Лиц, отвечающих на вопросы анкеты, называют респондентами. При подготовке опроса создается рабочая группа, в которую входят специалисты. Рабочая группа проводит выбор респондентов, разрабатывает сопроводительные документы и форму анкеты. После ранжирования свойств (факторов) оценивают важность факторов и согласованность мнений респондентов.
Полученные
данные обрабатывают с помощью априорного
ранжирования, основанного на методах
ранговой корреляции. При ранжировке
эксперт располагает операции в порядке,
который представляется ему наиболее
рациональным, и приписывает каждому из
них числа-ранги. Наиболее важную операцию
обозначают рангом
,
а наименее значимую рангом
,
где
– число обсуждаемых операций.
Пример ранжировки операций приведен в табл. 7.1.
Таблица 7.1
Ранжировка операций
Операции |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
Ранги |
1 |
2 |
3 |
3 |
2 |
3 |
Если
эксперт считает несколько операций
равноценными по значимости, и присваивает
им одинаковые оценки, необходимо
определить нормальную ранжировку
операций. Сумма одинаковых оценок
должна быть равна сумме мест при их
последовательном расположении. Тогда
операциям 2 и 5, поделившим между собой
второе и третье места, присваивают ранг
,
а операциям 3, 4, 6, поделившим четвертое,
пятое и шестое места, приписывают ранг
.
В итоге получают нормальную ранжировку
(табл. 7.2).
Таблица 7.2
Нормальная ранжировка операций
Операции |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
Ранги |
1 |
2,5 |
5 |
5 |
2,5 |
5 |
Использование метода экспертных оценок проиллюстрируем на примере выявления значимых факторов, определяющих качество посадки женского жакета.