Методы экспертных оценок

Методы экспертных оценок Методы экспертных оценок Эксперт – это специалист, имеющий информацию о рассматриваемой задаче, но не несущий непосредственной ответственности за результат решения. Методы экспертных оценок при принятии решений: •метод ранжирования (метод рангов); •метод непосредственного оценивания (балльный •метод парных сравнений (попарного сравнения); метод); Требования к экспертам: 1) профессиональная компетентность; 2) научная интуиция; 3) неподверженность влиянию авторитетов; 4) самокритичность; 5) объективность; 6) стабильность. Оценка компетентности экспертов: •оценка результатов прошлой деятельности в качестве эксперта по проблемам в данной области; • коллективная специалистами; оценка кандидата в эксперты другими • самооценка кандидата в эксперты; • аналитическое определение компетентности кандидатов в эксперты; • комбинированные методы Оценка компетентности экспертов Cовокупный индекс компетентности : n  ai aсовj j  i 1 n 0  ai  1 acовjj  0,5 Например, для оценки компетентности экспертовj может быть использовjана шкала с позициями: «вjысокий» = 1 «средний» = 0,5 «низкий» = 0 Оценка компетентности экспертов Показатель средней компетентности: n  ai k i aср j  i 1 n  ki i 1 аi – оценка компетентности j-го эксперта, полученная го эксперта, полученная i-го эксперта, полученная 0  ai  1 ым способом; ki – весовой коэффициент i-го эксперта, полученная го способа оценки; i – индекс примененного способа оценки, i=1,…, n. Методы формирования экспертной группы Недостатки малочисленности группы: -го эксперта, полученная недостаточная статистическая достоверность выборочной оценки в области исследуемой проблемы; -го эксперта, полученная существенное влияние на общую групповую оценку индивидуальных оценок экспертов. Недостатки многочисленности группы: -го эксперта, полученная трудность в выявлении согласованного мнения экспертов, -го эксперта, полученная возрастание взаимозависимости высказываемых мнений, -го эксперта, полученная организационные трудности проведения экспертного исследования, -го эксперта, полученная увеличение затрат времени и денежных средств на проведение экспертизы. Методы формирования экспертной группы Неформализованный метод формирования экспертной группы. •Определяется примерное число будущих экспертов. •Составляется первоначальный список потенциальных экспертов, который уточняется с использованием итерационных процедур •Процесс составления экспертной группы заканчивается стабилизации совокупности рекомендуемых экспертов. после Неформализованный метод формирования экспертной группы. Вывод: следует зачислить в эту группу экспертов под номерами 7, 5, 2, 9, 4. Методы экспертных оценок: Метод ранжирования (метод рангов) Основан на ранжировании исследуемых объектов по их относительной значимости (предпочтительности). Наиболее предпочтительному объекту присваивается ранг 1, а наименее предпочтительному -го эксперта, полученная последний ранг, равный числу упорядочиваемых объектов п. Первый ранг присваивается объекту с наименьшей суммой баллов, а последний -го эксперта, полученная с наибольшей суммой баллов. Методы экспертных оценок: Метод ранжирования (метод рангов) n  ri  1 k знi  Sn (1  n)n Sn  2 п - число исследуемых объектов (свойств, показателей, критериев); ri - ранг исследуемого объекта по результатам экспертизы (суммарный ранг). Методы экспертных оценок: Метод ранжирования (метод рангов) Преимущества метода: •простота; •малая трудоемкость. Недостатки метода: •невозможность с достаточной точностью проранжировать более 15-го эксперта, полученная 20 объектов; •нельзя определить, как далеко по значимости находятся исследуемые объекты друг от друга •участие в модели мало значимых факторов, свойств или параметров. Методы экспертных оценок: Метод парного сравнения При парном сравнении эксперт сопоставляет исследуемые объекты по их важности попарно, устанавливая в каждой паре наиболее важный. В каждой паре объектов эксперт в соответствующем поле матрицы ставит 1 или 0 (либо «плюс» или «минус») в зависимости от преимущественной значимости того или иного объекта; при эквивалентности каждого из объектов пары («0,5»). Методы экспертных оценок: Метод парного сравнения Матрица оценок 1-го эксперта Методы экспертных оценок: Метод парного сравнения Матрица оценок 1-го эксперта интеграции m kвjес i  b j 1 m n ij  b j 1 i 1 ij Методы экспертных оценок: Метод парного сравнения Сводная таблица оценок экспертов: m kвjес i  b j 1 m n ij  b j 1 i  1 ij Методы экспертных оценок: Метод непосредственного оценивания (балльной оценки, балльный метод) Представляет собой упорядочение исследуемых объектов зависимости от их важности путем присвоения баллов каждому из них: в -го эксперта, полученная наиболее важному объекту приписывается наибольшее количество баллов по принятой шкале (например, от 0 до 5 или от 0 до 10, до 100); -го эксперта, полученная Иногда оценки даются в словесной форме (например, «очень важный», «важный», «маловажный», «неважный»), которые впоследствии переводятся в балльную шкалу (соответственно 3, 2, 1, 0); -го эксперта, полученная По сумме оценок отдельных экспертов определяется результирующий ранг исследуемого объекта. Графики балльной оценки 1 свойство объекта: Максимальное значение – 100 ед Объект №1 – 70 ед Объект №2 – 57 ед 2 свойство объекта: Максимальное значение – 100 ед.стоимости Объект №1 – 70 ед.стоимости Объект №2 – 57 ед.стоимости Графики балльной оценки Качественный критерий Методы экспертных оценок: Балльный метод m kвjес i  b j 1 m n ij n  b j  1 i 1 ij -го эксперта, полученная сумма баллов i-го эксперта, полученная го свойства,  bij i 1 m n  b j 1 i 1 ij -го эксперта, полученная общая сумма баллов Методы экспертных оценок: Балльный метод Расчет стоимости нового изделия Сн n n Сн  K ц  bij Сн  K ц  bij  K знi i 1 i 1 Кц— ценностный множитель, полученный делением фактической себестоимости изделия-го эксперта, полученная аналога Са на сумму баллов, соответствующих его техническим характеристикам Kц  Kц  Сн n  bij  K знi Кц  К ц1  К ц 2  К ц 3 3  n b i 1 n i 1 Сн К i 1 n цi ij Статистические методы обработки экспертной информации Статистические методы основаны на предположении, что отклонение оценок экспертов от истинных происходит в силу случайных причин; задача состоит в том, чтобы восстановить это истинное значение с наименьшей погрешностью. Статистические методы обработки экспертной информации Метод численной оценки Алгоритм реализации: 1)Результирующая оценка определяется по формуле средневзвешенного значения: N b b K i i 1 N K i 1 зн i K зн i  1, N -го эксперта, полученная веса экспертов зн i 2)Степенью согласованности мнений экспертов в экспертизе служит дисперсия: N   2  (b  b ) 2 i i 1 N K i 1 зн i K зн i bi - оценка i-го эксперта Метод численной оценки: Алгоритм реализации 3)Определяется статистическая значимость результатов:  а) Определяется значение б) Число степеней свободы (N-го эксперта, полученная 1) в)Задается вероятность ошибки Pош=0,05 г)По таблицам распределения Стьюдента для заданных (N-го эксперта, полученная 1) и Pош определяется значение t (коэффициент Стьюдента). д)Определяется интервал, в который оцениваемая величина попадает с вероятностью (1-го эксперта, полученная Pош): b bb Считается, что величина b распределена нормально с центром и дисперсией . Тогда ошибка : t  N