Современный этап развития теории экспертных оценок

Перспективным является использование интервальных экспертных оценок: эксперт называет не число, а интервал в качестве оценки рассматриваемого параметра. Такие процедуры удачно сочетают в себе количественный и качественный подходы в экспертных оценках. В качестве примера можно назвать процедуру регрессионного анализа, применяемую в экспертно-статистическом методе для получения коэффициентов весомости признаков, позволяющих наиболее точно восстановить глобальное заключение об объекте по результатам оценок отдельных параметров[36]. Теория регрессионного анализа интервальных данных развита в [63]. Интервальность необходимо учитывать, если результаты оценок параметров экспертами, как и глобальные оценки, задаются интервалами, а не числами. Интервальные экспертные оценки - новое перспективное направление в области экспертных оценок, которое только начинает развиваться.

При использовании метода интервальных экспертных оценок вместо оценивания показателя или характеристики объекта числом эксперт указывает интервал, в котором он (или она) содержится. Во многих случаях оценивание интервалом более естественно для эксперта, чем оценивание числом. Например, капитану рыболовецкого сейнера естественнее указать квадрат морской поверхности (т.е. интервал по каждой координате), в котором вероятность хорошего улова, по его мнению, максимальна, чем указать точные координаты точки максимального улова. Интервальные экспертные оценки успешно использовались с целью увеличения улова сельди-иваси в Охотском море и атлантической сельди в Баренцевом море, соответствуюшая система поддержки принятия решений была разработана в Институте автоматики Дальневосточного отделения АН СССР [64].

Другой пример связан с оцениванием качества продукции. Оценку показателя, да и глобальную оценку эксперту естественнее дать не в виде действительного числа, а в виде значения качественного признака - "отлично", "хорошо", "удовлетворительно" и т.д. При формализации каждый такой ответ целесообразно описывать интервалом. Например, оценка "отлично" описывается интервалом (0,8; 1,0), оценка "удовлетворительно" - интервалом (0,4; 0,6) и т.д. Этот подход можно сопоставить с использованием нечетких чисел в качестве ответов экспертов, поскольку интервалы - частные случаи нечетких множеств [22, 23].

Выводы

В настоящее время все шире применяются различные методы экспертных оценок. Они незаменимы при решении сложных задач оценивания и выбора технических объектов, в том числе специального назначения, при анализе и прогнозировании ситуаций с большим числом значимых факторов - всюду, когда необходимо привлечение знаний, интуиции и опыта многих высококвалифицированных специалистов-экспертов.

Проведение экспертных исследований основано на использовании современных методов прикладной математической статистики, прежде всего статистики объектов нечисловой природы, и современной компьютерной техники. Наиболее продвинутые результаты в области экспертных оценок получены в СССР в 70-90-х годах в рамках комиссии "Экспертные оценки и нечисловая статистика" Научного Совета АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика". В области компьютерной техники наиболее перспективными представляются разработки фирмы "Apple".

Поэтому целесообразно разработать предназначенный для поддержки проведения экспертных исследований АРМ "МАТЭК" ("Математика в экспертизе") на базе РС фирмы "Apple" с использованием современных достижений в области теории и практики экспертных оценок, в области прикладной математической статистики, прежде всего статистики объектов нечисловой природы.

Литература

1. Орлов А.И. Допустимые средние в некоторых задачах экспертных оценок и агрегирования показателей качества. - В сб."Многомерный статистический анализ в социально-экономических исследованиях", М.: Наука, 1974, с.388-393.

1. Панкова Л.А., Петровский А.М., Шнейдерман М.В. Организация экспертиз и анализ экспертной информации. - М.:Наука, 1984. - 120 с.

2. Бешелев С.Д., Гурвич Ф.Г. Экспертные оценки. - М.: Наука, 1973. - 79 с.

3. Райхман Э.П., Азгальдов Г.Г. Экспертные методы в оценке качества товаров. - М.: Экономика, 1974. - 151 с.

4. Бурков В.Н. Большие системы: моделирование организационных механизмов. - М.: Наука, 1989. - 354 с.

5. Китаев Н.Н. Групповые экспертные оценки. - М.: Знание, 1975. - 64 с.

6. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения. - М.: Наука, 1987. - 143 с.

7. Моисеев Н.Н. Неформальные процедуры и автоматизация проектирования. - М.: Знание, 1979. - 64 с.

8. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. - М.: Наука, 1981. - 487 с.

9. Статистические методы анализа экспертных оценок. - М.: Наука, 1977. - 384 с.

10. Экспертные оценки/Вопросы кибернетики. - Вып.58. - М.: Научный совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1979. - 200 с.

11. Экспертные оценки в системных исследованиях/Сборник трудов. - Вып.4. - М.: ВНИИСИ, 1979. - 120 с.

12. Современные проблемы кибернетики: прикладная статистика. - М.: Знание, 1981. - 64 с.

13. Первое Всесоюзное совещание по статистическому и дискретному анализу нечисловой информации, экспертным оценкам и дискретной оптимизации/Тезисы докладов. - М.- Алма-Ата, ВИНИТИ, 1981. - 439 с.

14. Экспертные оценки в задачах управления /Сборник трудов. - М.: Институт проблем управления, 1982. - 106 с.

15. Анализ нечисловых данных в системных исследованиях/Сборник трудов. - Вып.10. - М.: ВНИИСИ, 1982. - 155 с.

16. Вторая Всесоюзная конференция по анализу нечисловой информации/ Тезисы докладов. - М.- Таллин: ВИНИТИ, 1984. - 348 с.

17. Методы анализа данных, оценивания и выбора/Сборник трудов. - Вып.11. - М.: ВНИИСИ, 1984. - 92 с.

18. Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. _ М.: Наука, 1985. - 221 с.

19. Методы анализа данных, оценивания и выбора в системных исследованиях/Сборник трудов. - Вып.14. - М.: ВНИИСИ, 1986. - 124 с.

20. Дорофеюк А.А./ Статистика. Вероятность. Экономика. - М.: Наука, 1985. - С. 137 - 145.

21. Литвак Б.Г. Экспертная информация. Методы получения и анализа. - М.: Радио и связь, 1982. -184 с.

22. Орлов А.И. Устойчивость в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1979. - 296 с.

23. Орлов А.И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. - М.: Знание, 1980. - 64 с.

24. Раушенбах Г.В., Филиппов О.В. Экспертные оценки в медицине. Научный обзор. - М.: ВНИИММТИ Минздрава СССР, 1983. - 80 с.

25. Сидельников Ю.В. Теория и организация экспертного прогнозирования. - М.: ИМЭМО АН СССР, 1990. - 196 с.

26. Тюрин Ю.Н., Литвак Б.Г., Орлов А.И., Сатаров Г.А., Шмерлинг Д.С. Анализ нечисловой информации/Препринт.- М.: Научный совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1981. - 80 с.

27. Тюрин Ю.Н., Литвак Б.Г., Орлов А.И., Сатаров Г.А., Шмерлинг Д.С./Заводская лаборатория. 1980. Т.46. No.10. С.931-935.

28. Тюрин Ю.Н., Шмерлинг Д.С./Заводская лаборатория. 1985, Т.51,No.7. С.42-48.

29. Лапига А.Г., Поляков В.В./Заводская лаборатория. 1989, Т.55,No.5. С.89-92.

30. Волков Н.Г., Ерофеева С.Ю./Заводская лаборатория. 1992, Т.58, No.10. С.59-62.

31. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. - М.: ВЦ АН СССР, 1968.- 474 с.

32. Орлов А.И., Рыданова Г.В. /Программно-алгоритмическое обеспечение анализа данных в медико-биологических исследованиях/Материалы 1-й Всесоюзной школы-семинара. - Пущино: Научный центр биологических исследований АН СССР, 1986. - С.61-71.

33. Орлов А.И./Заводская лаборатория. 1992. Т.58, No.7. С.40-42.

34. Гличев А.В. Прикладные вопросы квалиметрии. - М.: Изд-во стандартов, 1983. - 212 с.

35. Подиновский В.В., Ногин В.Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. - М.: Наука, 1982. - 254 с.

36. Киселев Н.И./Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа. - М.: Наука, 1980. - С.111-123.

37. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование: Некоторые приложения. - М.: Советское радио, 1972. - 192 с.

38. Orlov A.I./DESIGN OF EXPERIMENTS AND DATA ANALYSIS: NEW TRENDS AND RESULTS. Ed. by prof.E.K.Letzky.- Moscow: ANTAL, 1993.- P.52-90.

39. Орлов А.И./Заводская лаборатория. 1991. Т.57, No.7. С.64-66.

40. Орлов А.И./Заводская лаборатория. 1990, Т.56. No.3. С.76-83.

41. Орлов А.И. Объекты нечисловой природы (Обзор)/Заводская лаборатория. 1995. Т.65. №3.

42. Орлов А.И. Вероятностные модели конкретных видов объектов нечисловой природы (Обзор)./Заводская лаборатория. 1995. Т.65. №3.

43. Самуэльсон П. Экономика. Тт.1,2. - М.: НПО "АЛГОН"- ВНИИСИ, 1992. - 335 с. +416 с.

44. Орлов А.И./ Многомерный статистический анализ в социально-экономических моделях. - М.: Наука, 1974. - С.388-393.

45. Орлов А.И./Прикладной многомерный статистический анализ. - М.:Наука,1978. - С.68-138.

46. Орлов А.И./Алгоритмы многомерного статистического анализа и их применения. - М.: ЦЭМИ АН СССР,1975. - С.169-175.

47. Орлов А.И./Математическое моделирование в психологии. /Вопросы кибернетики. - Вып.50. - М.: Научный совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1979. - С.35-45.

48. Orlov A.I., Raushenbakh G.V./ JOURNAL OF SOVIET MATHEMATICS, 1991, V.53, No.6, P.648-655.

49. Орлов А.И./Статистические методы анализа экспертных оценок. - М.: Наука, 1977. - С.7-30.

50. Кузьмин В.Б., Орлов А.И./Статистические методы анализа экспертных оценок. - М.: Наука, 1977. - С.220-227.

51. Орлов А.И./Экспертные оценки/Вопросы кибернетики. - Вып.58. - М.: Научный совет АН СССР по комплексной проблеме "Кибернетика", 1979.- С.17-33.

52. Орлов А.И./Экспертные оценки в системных исследованиях/Сборник трудов. - Вып.4. - М.: ВНИИСИ, 1979. - С.37-46.

53. Орлов А.И./Экспертные оценки в задачах управления /Сборник трудов. - М.: Институт проблем управления, 1982. - С.58-66.

54. Орлов А.И./Анализ нечисловых данных в системных исследованиях/Сборник трудов. - Вып.10. - М.: ВНИИСИ, 1982.- С.4-12.

55. Орлов А.И./Анализ нечисловой информации в социологических исследованиях. - М.: Наука, 1985.- С.58-92.

56. Орлов А.И./Социология: методология, методы, математические модели. 1991. No.2. С.28-50.

57. Шокин Ю.И. Интервальный анализ. - Новосибирск: Наука, Сибирск. отд-ние, 1981. - 112 с.

58. Orlov A.I./INTERVAL COMPUTATIONS. 1992. No.1 (3), P.44-52.

59. Orlov A.I./JOURNAL OF SOVIET MATHEMATICS, 1991, V.56, No.3, P.2434-2438.

60. Орлов А.И./Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. - Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1990. - С.89-99.

61. Орлов А.И./Заводская лаборатория. 1990, Т.56. No.7. С.86-89.

62. Орлов А.И./Статистические методы оценивания и проверки гипотез. Межвузовский сборник научных трудов. - Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1991. - С.77-86.

63. Орлов А.И./Статистические методы оценивания и проверки гипотез.Межвузовский сборник научных трудов. - Пермь: Изд-во Пермского государственного университета, 1993. - С.86-97.

64. Шер А.П. Исследование тестовых методов диагностики и разработка на их основе алгоритмов обработки океанологической информации для задач рыбопромыслового прогнозирования: Автореф. дис. канд. техн. наук. - Владивосток, 1984.- 19 с.

На список статей по статистике