Методы получения качественных оценок параметров в рамках экспертного оценивания

Эта группа также включает в себя несколько методов. Для определенности можно иметь в виду задачу адьтернативного выбора площадки для строительства магазина в черте города.

(А) Экспертная классификация. Считается, что этот метод целесообразно использовать, когда необходимо определить принадлежность оцениваемых альтернативных вариантов к установленным и принятым к использованию классам объектов.

Эксперт в соответствии с имеющейся у него информацией об оцениваемом объекте и используемой им оценочной системой определяет, к какому из классов оцениваемый объект принадлежит.

Альтернативами экспертному оцениванию в этом случае могут быть следующие количественные методы:

- кластерного анализа (однако выбор алгоритма кластеризации является неоднозначным, кроме того для этих методов необходимо задавать количество кластеров);

- дискриминантного анализа.

(Б) Метод парных сравнений - один из наиболее распространенных методов оценки сравнительной предпочтительности альтернативных вариантов. В этом методе эксперту последовательно предлагаются для сравнительной оценки пары альтернативных вариантов, в каждом из которых он должен указать более предпочтительный (при этом количественная оценка степени предпочтительности от эксперта не требуется).

Если эксперт относительно какой-либо пары объектов затрудняется оценить какой из них «лучше», он вправе посчитать сравниваемые альтернативные варианты равноценными либо несравнимыми. После последовательного предъявления эксперту всех альтернативных вариантов определяется их сравнительная предпочтительность по оценкам данного эксперта.

Понятно, что по крайней мере часть объектов «в парах», должна экспертам предъявляться неоднократно (т.е. в составе разных пар).

(В) Ранжирование альтернативных вариантов. Эксперту предъявляются отобранные для сравнительной оценки альтернативные варианты для их упорядочения по степени предпочтительности. При этом желательно использовать не более 30 альтернативных вариантов. Количественно варианты по степени предпочтительности не оцениваются. Обычно упорядочивание происходит постепенно, в т.ч. и путем перестановки в ряду предпочтительностей.

Как пример приведем «выставки собак», на которых сравниваемых собак хозяева водят по кругу а эксперты (члены жюри) сравнивают соседних особей и постепенно «переставляют» их так, чтобы самые «лучшие» были в самом начале. Этот метод удобен тем, что сравниваются особи, находящиеся в соседних «положениях» (т.е. с близкими характеристиками).

Если необходимо сравнить степени совпадений предпочтений экспертов, то для этой цели (парное сравнение экспертов) может быть использован коэффициент ранговой корреляции по Спирмену.

(Г) Метод векторов предпочтений чаще используется при необходимости получения коллективного экспертного ранжирования. Каждому эксперту предъявляется набор оцениваемых альтернативных вариантов (полностью) и предлагается для каждого варианта указать, сколько, по его мнению, других альтернативных вариантов превосходит данный. Информация об оценках эксперта представляется в виде вектора, первая компонента которого — число альтернативных вариантов, которые превосходят первый; вторая компонента — число альтернативных вариантов, которые пре­восходят второй, и т. д. (термины «первый», «второй» и т.д. относятся к порядковому месту объектов в ряду и не предполагают ранжирования ряда). Если оценивается, например, одиннадцать альтернативных вариантов, то вектор предпочтений может выглядеть так: (2, 7, 8, 4, 0, 6, 1, 9, 5, 3, 10).

По совокупности векторов предпочтений нескольких экспертов, целесообразно рассчитать ре­зультирующее коллективное ранжирование (по средним арифметическим значениям, которые будут не целыми), отражающее совокупность мнений экспертов.

(Д) Дискретные экспертные кривые. При построении дискретной экспертной кривой определяется набор характерных точек, в которых фактически наблюдается или ожидается (по мнению экспертов) смена тенденции изменения значений рассматриваемого параметра. Источниками данных могут быть некоторые ряды значений, в т.ч. и временные ряды.

При построении экспертных кривых отрезки прямых линий могут быть заменены отрезками нелинейных кривых (например, в виде сплайн-аппроксимаций), либо кривых, построенных непосредственно экспертами. Экспертные кривые могут эффективно использоваться:

- при общем анализе ситуации;

- оценке тенденций и прогнозировании;

- непосредственно при выработке/принятии управленческих решений.

Таким образом, экспертные кривые могут рассматриваться как графическая форма представления мнений экспертов о процессах или тенденциях.

Дата добавления: 2015-07-26; просмотров: 131; Нарушение авторских прав

Мы поможем в написании ваших работ!