Вопрос 30.

Сложные задачи в условиях неопределенности часто решают групповым методом:

• стратегия простого большинства;

• стратегия суммирования рангов (ранговая корреляция);

• компьютерное обсуждение (8 чел.).

Преимущества групповых решений:

- уменьшается вероятность ошибок;

- усиливается интерес к проблеме;

- улучшается обоснованность решения.

Вопрос 31.

Получение и обработка экспертных данных, полученных от экспертов, называется экспертизой, а полученные результаты – экспертными оценками.

Эту информацию необходимо преобразовать в форму удобную для математического анализа – формализация экспертных данных.

Если эксперт может сравнивать и оценивать различные варианты, то говорят, что он обладает системой предпочтения.

Все факторы, определяющие ситуацию, делятся на два вида:

• количественные – могут быть измерены, имеет единицу измерения;

• качественные – не могут быть измерены, не имеют единицу измерения.

Для преобразования экспертных данных используются соответственно кардиналистский и ординалистский подходы.

Методы экспертных оценок делятся на две группы:

1. методы индивидуальных экспертных оценок (один эксперт): метод служебных записок и интервью.

2. методы коллективных экспертных оценок:

   • метод комиссии;

   • метод мозговой атаки;

   • метод сценариев;

   • метод Дельфы (производится опрос; если мнение экспертов расходится, то по тем пунктам, где сильное расхождение просят повторить экспертизу, после которой коэффициент конкордации меньше 1) (от 2 до 4 туров);

   • метод ранговой корреляции;

   • метод парных сравнений.

Кроме того, используются методы неспециалиста, аналогий (математической и исторической).

Для удобства анализа ожидаемых результатов a_ij по каждому варианту V_i при различных условиях R_j используется матрица решений.

	R1	R2	…	Rn
V1	a11	a12	…	a1n
V2	…
…	…
Vm	am1	am2	…	amn

В настоящее время используются методы экспертных оценок, сочетающие точные расчеты с субъективными оценками качественных факторов, выраженных в виде приоритетов, оценок в баллах или рангах.

 Метод ранговой корреляции

Метод ранговой корреляции используется для сравнения факторов, не имеющих количественного измерения или для разнородных показателей.

Количественная характеристика фактора – ранг (место), процесс расположения признаков – ранжирование.

Таким образом, метод ранговой корреляции позволяет расположить объекты в порядке возрастания некоторого свойства.

Алгоритм метода ранговой корреляции:

1. Создание рабочей группы (формулировка проблемы, разработка процедур получения данных, выбор экспертов).

2. Создание экспертной группы.

3. Сбор мнений (анкетный опрос. Фактору может присваиваться ранг от1 до m. i=1,m, j=1,n (номер эксперта))

4. Составление сводной матрицы рангов {x_ij}

5. Если в столбцах имеются одинаковые связанные ранги, то проводят операцию стандартизации: новый ранг равен среднему арифметическому номеру мест, занимаемых ими в упорядоченном ряду натуральных чисел (сумма рангов после стандартизации должна равняться сумме арифметической прогрессии от 1 до n) {x_ij}

6. Анализ существенности факторов – определяется сумма по каждой строке и фактор с наименьшей сумой рангов имеет наибольшее значение и наоборот.

7. Оценка степени согласованности мнений экспертов определяется через коэффициент конкордации.

;

S – сумма Δi²; ; ; ;

t_k – число связанных (одинаковых) рангов у к-го эксперта.

Коэффициент конкордации принимает значение от 0 до 1.

Частные случаи:

• W=0 – мнение экспертов абсолютно рассогласовано;

• W=1 – мнение экспертов единодушно.

Если W<0,6, то применяют в частности метод Дельфы.

8. Подготовка УР рабочей группой.

Исходя из поставленной цели, рабочая группа формирует выводы и дает рекомендации.

Процесс ранжирования факторов метода ранговой корреляции важен, в частности, в задачах:

1. Определение наиболее значимых для потребителя факторов, включаемых в слоган товара.

2. Определение наиболее значимых факторов, включающих модель в качестве переменных.