
- •Предисловие
- •Введение
- •Глава 1. Графическое представление критерИев
- •1.1. Критерии с прямоугольными конусами предпочтения
- •1.1.1. Минимаксный критерий
- •1.1.2. Критерий Гермейера
- •1.1.3. Критерий Сэвиджа
- •1.1.4. Критерий азартного игрока
- •1.2. Критерий с прямыми предпочтения
- •1.3. Производные критерии
- •1.3.1. Критерий Ходжа-Лемана
- •1.3.2. Критерий произведений
- •1.3.3. Критерий Гурвица
- •1.3.4. Критерий Байеса-Лапласа
- •1.3.5. Обобщенные критерии
- •Глава 2. Количественные характеристики ситуации принятия решений
- •2.1. Влияние информации на процесс принятия решения
- •2.2. Значимость независимого параметра
- •2.3. Энтропия независимого параметра
- •2.4. Доверительные факторы принятия решений
- •2.4.1. Эмпирический доверительный фактор
- •2.4.2. Прогностический доверительный фактор
- •2.4.3. Эмпирико-прогностический доверительный фактор
- •2.4.4. Использование доверительных факторов в задачах принятия решения
- •2.5. Принятие решений в условиях рисков
- •2.6. Пример оценки значимости параметра
- •Глава 3. Гибкие критерии выбора решения
- •3.1. Свойства гибкого критерия
- •3.2. Применение гибкого критерия
- •Параметров в заданных интервалах для выборки сочетаний исходных данных при (случай 1)
- •3.3. Адаптивный критерий Кофлера-Менга с использованием кусочно-линейной информации
- •Глава 4. СубъективНые оценки параметРов
- •4.1. Основные проблемные вопросы
- •4.2. Подготовка и проведение оценок
- •4.3. Обработка данных
- •4.3.1. Интерквартиль оцениваемой величины
- •4.3.2. Взвешивание оцениваемой величины
- •4.4. Гибкий выбор принятия решения при субъективной полезной информации
- •4.5. Примеры проведения оценок
- •Глава 5. Анализ ситуаций выбора решения
- •5.1. Общая структура выбора решения
- •5.2. Методы выбора решений
- •5.3. Ошибки решения
- •5.3.1. Количественный анализ ошибок
- •5.3.2. Качественный анализ ошибок
- •5.4. Схемы принятия решений
- •5.4.1. Одношаговые схемы принятия решений
- •5.4.2. Многошаговые схемы принятия решений
- •5.5. Дискретизация и комбинирование внешних состояний
- •5.5.1. Разделение общего числа представительных значений по параметрам внешнего состояния
- •5.5.2. Распределение заданного числа представительных значений по диапазону неопределенности параметра
- •5.6. Пример расчета числа дискретизирующих шагов для оценочной функции
- •Глава 6. Полезность вариантов решения. Риск
- •6.1. Полезность вариантов решения
- •6.2. Понятие риска
- •6.3. Сравнение степеней риска
- •6.4. Формальное описание риска
- •6.5. Виды рисков
- •6.6. Многократные риски
- •6. Изложить понятие неоднократного риска. Глава 7. Многоцелевые решения. Альтернативные методы
- •7.1. Многоцелевые решения
- •7.1.1. Общий подход
- •7.1.2. Реализация целей
- •7.1.3. Методы выбора внутри эффективных множеств
- •7.2. Альтернативные методы
- •7.2.1. Основные пути выбора решения
- •7.2.2. Критериальный анализ
- •7.2.3. Применение нечетких множеств
- •Заключение
4.2. Подготовка и проведение оценок
Здесь мы дадим общие рекомендации о том, как проводить подготовительный этап субъективных оценок. От конкретной ситуации зависит, в какой мере эти рекомендации могут быть учтены.
После определения подлежащего оценке объекта и тщательной проверки, что необходимые данные можно получить только субъективным путем, субъективную оценку целесообразно подготавливать по следующим этапам:
1) выбор области оценки;
2) изготовление формуляров для опроса и подведения итогов;
3) организация (регистрация, план проведения, программа расчетов и т. д.) оценивания;
4) определение общего числа экспертов и персональный выбор.
Кроме того, нужно учесть следующее.
Область оценки должна быть достаточно широкой, чтобы с самого начала не повлиять на результат оценки; при необходимости следует предварительно провести специальную экспертизу. Опросный лист отражает в сжатой и ясной форме задачу опроса и содержит далее интересующие организаторов вопросы, которые могут быть, например, даны и в форме таблиц, чтобы опрашиваемому достаточно было просто отметить вариант ответа. Иногда имеет смысл провести предварительно опрос в узком кругу специально не оповещенных заранее сотрудников, поскольку таким путем можно выявить неясности и нежелательные интерпретации вопросов, а также получить полезные рекомендации относительно дополнительных вопросов.
Организация оценивания тесно связана с конкретными данными, относящимися к задаче, так что общие указания здесь обычно не требуются. Важно установить соразмерное число опрашиваемых. В особых случаях, когда нет оснований бояться ни случайных, ни систематических ошибок, достаточно узнать мнение единственного компетентного специалиста. В общем случае, когда прежде всего речь идет об усреднении случайных ошибок, правильную линию должна наметить связь, описываемая формулой
.
(4.1)
В этом соотношении,
основывающемся на центральной предельной
теореме теории вероятностей, символы
обозначают:
– квантиль порядка
стандартного нормального распределения;
– дисперсия оценки;
– допустимое отклонение полученных
оценочных значений от того значения,
которое получилось бы при бесконечном
числе оценивающих;
– число экспертов, при котором
вероятность того, что ошибка оценки не
превышает
,
по меньшей
мере равна
.
Величину допустимого
отклонения
и вероятность
ошибки
задать
относительно просто, после чего легко
определить, например, из таблиц квантиль
.
Чтобы с помощью формулы (4.1) рассчитать
минимально необходимое число
.
нужно знать
дисперсию оценки, которая характеризует
рассеяние отдельного оценочного
значения и в свою очередь определяется
совокупностью оценок
,
со средним
значением и дисперсией:
,
(4.2)
.
(4.3)
Однако перед
проведением оценки значения
неизвестны;
кроме того, в формулу для
входит
.
которое как
раз и нужно определить. Поэтому применение
формулы (4.1) предполагает, что мы уже
знаем величину дисперсии
,
например из прежних аналогичных
оценок или предварительно проведенной
в порядке подготовки пробной оценки.
В конкретных оцениваемых ситуациях
можно, например, провести оценку в кругу
наиболее компетентных лиц. При этом
верхняя граница для
определится
практическими соображениями (допустимыми
затратами или фактически имеющимся
числом нужных специалистов и т. п.), а
затем по формулам (4.2) и (4.3) рассчитывается
величина дисперсии
.
Если после этого для заданных значений
и
величина, стоящая в правой части формулы
(4.1), не превышает
,
то оценку
можно считать справедливой и
характеризующейся вероятностью
ошибки
и максимальным
отклонением
.
В заключение следует добавить, что к субъективной оценке нельзя привлекать пристрастных лиц. Нельзя допустить, чтобы уже при постановке проблемы проявились предубежденность и заинтересованность опрашиваемых в определенном результате.
Точка зрения конструкторов, проектировщиков, изготовителей и эксплуатационников технических устройств по определенным вопросам может быть весьма типичной, ярко выраженной, резко различной для указанных групп. Желательно, чтобы эксперт обладал такими качествами, как:
-
предварительные знания и профессионализм, достаточные для суждения об оцениваемом объекте;
-
самостоятельность суждений, хорошая память, чтобы промежуток времени между заключением об оценке и моментом опроса не влиял на результат;
-
наличие знаний о сходных случаях;
-
логические способности для суждения об аналогичных, но не идентичных ситуациях.
Обычно эти качества очень трудно проконтролировать и нет каких-либо точных критериев для их распознавания. Руководитель экспертного опроса должен в значительной степени полагаться здесь на собственный опыт и интуицию. С другой стороны, отказываться от учета этих требований нельзя.
Субъективная оценка может касаться значения какой-то важной величины, границ интервала, в котором следует ожидать появления или распределения этой величины. Не стоит, однако, ожидать очень уж хорошего согласия субъективно оцененного распределения с истинным.