На головну

Статистичні методи обробки експертної інформації.

  1. I. Методика бухгалтерского учета
  2. I. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ
  3. Ii. Методики наружной иммобилизации
  4. II. Методические указания для студентов по выполнению индивидуальных заданий
  5. II. ОРГАНИЗАЦИОННО-МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ
  6. III. Методические указания для студентов заочной формы обучения по выполнению контрольной работы
  7. VII. По образцам заданий, выполненных Витей X. (13 ле восстановите возможные инструкции, цели и задачи созда| телей этих методик.

Статистичні методи базуються на припущенні, що відхилення оцінок експертів від істинних значень відбувається у силу випадкових причин. Експертиза 1 (Е1): , - експерти ізольовані, - обернений зв'язок відсутній, . Тобто результуюча числова оцінка знаходиться за формулою середньозваженого значення (математичного сподівання випадкової величини). За степінь узгодженості думок експертів служить дисперсія: . Як модифікація (Е1) розглядається наступна експертиза 2: , = , де - "оптимістична" оцінка -го експерта, - "реалістична" і - "песимістична". Для експерта - "реаліста" (психологічний тип експерта можна визначити відповідним тестуванням) доцільно покладати , , ; для експерта - "оптиміста" , , (він "завищує" оптимістичну оцінку), для експерта - "песиміста" , , (він "занижує" оптимістичну оцінку). Степінь узгодженості між оцінками визначається величиною , де , - степінь невпевненості -го експерта у своїй оцінці (для експерта реаліста , для інших - ). В експертизах , можна визначити статистичну значимість отриманих результатів. Задаємо ймовірність похибки , вважаючи, що величина розподілена за нормальним законом з центром і дисперсією . Тоді: , де , величина має розподіл Ст'юдента з -м ступенем свободи (визначаємо за таблицею розподілу Ст'юдента, за величиною р).

 



  39   40   41   42   43   44   45   46   47   48   49   50   51   52   53   54   Наступна

Задачі оптимізації/ У яких випадках застосування інструментарію генетичного алгоритму є ефективнішим за традиційні методи оптимізації. | Способи кодування параметрів задачі для використання у прийнятті рішення інструментарію генетичного алгоритму. Детально пояснять двійкове кодування. | Основна термінологія, що використовується в генетичному алгоритмі. | Основі кроки класичного генетичного алгоритму. Опишіть їх. | Оператори генетичного алгоритму. | Експертна система оцінювання та принципи, на яких вона ґрунтується. | Схема експертного оцінювання з урахуванням послідовності залучення і функцій основних груп суб'єктів. | Етапи процесу експертного оцінювання | Методи колективної роботи експертної групи | Методи отримання індивідуальної думки членів експертної групи. |

© um.co.ua - учбові матеріали та реферати