Практическая работа Обработка и анализ результатов коллективных решений Цель работы определить коллективную оценку объектов (факторов и пр.

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Практическая работа Обработка и анализ результатов коллективных решений Цель работы определить коллективную оценку объектов (факторов и пр."

Транскрипт

1 Практическая работа Обработка и анализ результатов коллективных решений Цель работы определить коллективную оценку объектов (факторов и пр с точки зрения их воздействия на некоторую цель или показатель Основные сведения Методы обработки групповых мнений и принятия коллективных решений есть общее определение для разнообразных методов построения некоторого коллективного мнения по совокупности индивидуальных мнений голосование, проведение опроса, или проведение экспертизы, те измерение группой людей свойств определенных объектов или признаков объектов, если эти признаки носят субъективный характер или нет измерительных приборов Совокупность опрашиваемых участников процесса называются референтной или экспертной группой, а для оцениваемых объектов принято использовать термин факторы Принятие решений с помощью экспертов включает следующие типовые этапы: 1 формирование референтной группы; разработка анкеты для опроса; 3 сбор данных (голосование; 4 обработка и получение коллективного решения (те группового предпочтения; 5 проверка результатов на обоснованность; 6 обсуждение результатов и зацикливание (коррекция анкеты, переформирование группы тд; 7 оформление решения 1 Методы сбора данных Результатом экспертизы является так называемая совокупность групповых предпочтений, к изображению которой имеются два альтернативных подхода: ординальное (порядковое предпочтение здесь объекты упорядочиваются по рангу или месту в общем ряду совокупности; кардинальное (числовое представление здесь каждому фактору ставится в соответствие вес или число Наибольшее распространение получили следующие три метода: ранжирование; нормирование; парные сравнения Рассмотрим метод ранжирования сбора для общей ситуации: наличия факторов Ф 1, Ф,, Ф и m экспертов Э 1, Э,, Э m Ранжирование (ординальный подход Каждый эксперт упорядочивает факторы по убыванию важности, присваивая им числа 1,,, Если возникает ситуация, когда эксперт не может

2 различить по важности два или более факторов он может ставить их рядом и приписывать им одинаковые, так называемые связанные ранги Если, например, не удается различить факторы, занимающие места с р по, то им всем приписывается ранг: p ( p 1 ( 1 R св p 1 Результатом опроса в случае метода ранжирования является матрица R=(R, R11 R1 R1 m R R 1 R Rm R 1 R Rm Обработка результатов опроса Основным результатом обработки является вектор весов факторов: w1 w, w который строится в два этапа 1 Построение системы векторов или матрицы Х=(х х11 х1 х1 m Х х 1 х хm х 1 х хm Это матрица индивидуальных весов, где -ый столбец описывает веса, приписанные -м экспертом всем факторам, причем 1 х 1,, 1 m Построение групповых весов (при использовании метода ранжирования обычно получают также групповые ранги 1 Построение матрицы индивидуальных весов Здесь в качестве исходной информации используется матрица R=(R 1 Строится матрица преобразованных рангов R`=(R`, элементы которой вычисляются по следующему правилу: R` = R Строится матрица нормированных весов Х=(х, где

3 х R ` R ( 1 ` ` R 1 Пример Дана матрица рангов , ,5 R Найти матрицу индивидуальных весов Решение Матрица преобразованных рангов R`=(R` определяется из соотношения R` = 5 R : 4 4 3, ,5 R` ( 1 Здесь 10, и после нормирования элементов: 0,4 0,4 0, 0,35 0, 0,3 0,4 0,35 X 0,3 0,1 0, 0, 0 0, 0, 0 0, ,1 Построение групповых весов Итак, мы имеем матрицу Х=(х, показывающую (количественно, как оценивает каждый из опрашиваемых все факторы Теперь необходимо построить групповое мнение или некоторый центроид Центроид находится где-то внутри области, ограниченной «крайними мнениями», а фактическое его местонахождение зависит от выбора меры Классической мерой близости является квадрат отклонения Поэтому наиболее распространенный метод построения центроида есть нахождение вектора-столбца w, такого, что

4 w1 w w, w где m 1 w x, 1, m 1 При использовании метода ранжирования в качестве результата часто приводят групповые ранги Пример Используя матрицу индивидуальных весов Х 0,4 0,4 0, 0,35 0, 0,3 0,4 0,35 X 0,3 0,1 0, 0,, 0 0, 0, 0 0, ,1 получим центроид 0,4 0,4 0, 0,35 0,34 4 0, 0,3 0,4 0,35 0,34 0,31 4 0,31 0,3 0,1 0, 0, w 0, 0, 4 0 0, 0, 0 0,1 0,1 4 0,05 0, ,1 0,05 4 В результате могут быть получены порядковые групповые ранги Более предпочтительному фактору присваивается больший вес (табл 1 Таблица 1 Построение групповых рангов по весам Номер фактора Вес R Г 1 0,34 1 0,31 3 0, 3 4 0, ,05 5

5 Построение вектора компетентностей путем последовательных приближений Простое усреднение факторов содержит предположение о равной компетентности (весах экспертов Однако это не всегда так, и логично предположить, что более компетентный должен «притягивать к себе» центроид мнений Назовем вектором нормированных весов экспертов (или вектором компетентностей: 1 m, 1 1 m Для построения можно применять различные подходы По-видимому, более объективной, хотя это и не обязательно, является оценка эксперта по его результатам голосования, причем более компетентным можно считать того эксперта, оценки которого наиболее близки к оценкам группы Рассмотрим процедуру такой оценки Пусть 1 m (0 1 m 1 m вектор начальной (априорной компетентности Теперь можно уточнить вектор компетентности В результате больший вес должен получить тот эксперт, который дал большую оценку фактору, получившему большее групповое предпочтение Для этого сначала построим матрицу В=Х Т х Х Далее находим вектор «невзвешенных» коэффициентов для экспертов: Q = B x (0 Откуда после нормирования получаем веса компетентности после первой итерации

6 где Имеем процесс вида: 1 m m k 1 k Q (t = B x (t 1 ( t ( t m ( t k 1 Пример Пусть матрица индивидуальных весов имеет вид 0,8 0,4 0,7 X 0, 0,6 0,3 Построить вектор компетентностей путем последовательных приближений Решение Вектор начальной компетентности имеет вид: (0 k построим матрицу В=Х Т х Х 0,8 0, 0,68 0,44 0,6 0,8 0,4 0,7 В 0,4 0,6 0,44 0,5 0,46 0, 0,6 0,3 0,7 0,3 0,6 0,46 0,58 Далее находим вектор «невзвешенных» коэффициентов для экспертов: Q = B x (0,

7 Q 0,68 0,44 0,6 0,44 0,5 0,46 Нормирующий множитель есть: 3 k 1 1 0,6 0, ,46 0, ,58 0,55 3 k 0,58 0,47 0,55 1,6 Откуда после нормирования получаем веса компетентности после первой итерации: 0,58 1,6 0,36 0,47 0,30 1,6 0,34 0,55 1,6 0,68 0,44 0,6 0,36 0,588 ( Q 0,44 0,5 0,460,30 0,471 0,6 0,46 0,58 0,34 0,558 0,588 1,6 0,363 ( 0,471 0,91 1,6 и тд 0,345 0,558 1,6 Таким образом, нами построена процедура нахождения группового мнения с коррекцией коэффициента компетентности 3 Анализ результатов На этапе анализа пытаются оценить, можно ли доверять полученным результатам Действительно, один и тот же центроид может получиться при совершенно различных конфигурациях области мнений Математика бессильна при выработке точных рекомендаций, как действовать организаторам голосования при разных конфигурациях Можно лишь оценить количественно плотность области мнений, оценить ее размеры и расстояния между векторами, а также от центроида области до каждого из векторов

8 Традиционной мерой оценки плотности области мнений для случая голосования методом ранжирования является коэффициент конкордации Кендалла (W Коэффициент конкордации изменяется от 0 до 1, при этом он равен 1, если все ранжировки комонотонны, те совпадают, и наоборот, равен нулю, если они образуют все возможные перестановки, те они все контрамонотонны Строится W следующим образом В начале в каждой строке матрицы R вычисляется сумма элементов: R m R, 1, 1 Вычисляем среднее значение R : 1 m( 1 R R 1 Далее определяется s сумма квадратов отклонений значений в строке матрицы R от R s ( R R 1 Тогда коэффициент конкордации вычисляется по формуле: 1s W 3 m ( Далее полученное значение проверяется на значимость Если все ранжирования случайны, то некоторая величина α=m( 1W подчиняется закону, близкому χ с k= 1 степенями свободы Чтобы утверждать, что ранжирования зависимы (те совпадение мнений экспертов не случайно, а имеет объективную подоплеку, достаточно убедиться, что в данной экспертизе α не распределено по χ или, иначе говоря, коэффициент конкордации значим По таблице квантилей распределения χ по k= 1 и надежности (вероятности ошибки Р 0 находят β Если α > β, то коэффициент конкордации значим Пример Рассчитать коэффициент конкордации и проверить его значимость, если матрица рангов имеет вид , ,5 R Решение В начале в каждой строке матрицы R вычисляется сумма элементов:

9 R m R, 1, 1 6,5 7,5 R Вычисляем среднее значение R : 1 m( 1 4(5 1 R R 1 1 Далее определяется s сумма квадратов отклонений значений в строке матрицы R от R s ( R R (6,5 1 (7,5 1 (1 1 1 (16 1 ( ,5 Тогда коэффициент конкордации вычисляется по формуле: 1s 110 W 0, m ( 4 (5 5 Пусть уровень значимости равен Р 0 =0,05, тогда по таблице квантилей распределения χ по k= 1=5 1=4 и надежности Р 0 =0,05 находят β=9,5 α=m( 1W=4 (5 1 0,64=10,4 Очевидно, 10,4 > 9,5, откуда следует, что α > β, и поэтому коэффициент конкордации значим Анализ результатов экспертизы может включать также установление расстояний между индивидуальными предпочтениями В частности, расстояние между ранжированиями R и R k может быть оценено коэффициентом корреляции Спирмена: 6 rk 1 ( R Rk 3 1 Пример Дана матрица рангов , ,5 R Вычислить коэффициент корреляции Спирмена для 1-го и -го экспертов Решение

10 ( R 41 r (( R R 4 ( R 51 ( R 5 R 1 1 (4 5 ( R R (( ( R 31 (3 10 0,5 R 3 ( 4 Порядок выполнения работы 1 Разработайте систему из 7 критериев выбора метода представления знаний Критерий 1 Критерий Критерий 3 Критерий 4 Критерий 5 Критерий 6 Критерий 7 Поставить личные ранговые оценки критериев в столбце R вашей анкеты 3 Заполнить ранговую таблицу, занеся в первую колонку личные ранговые оценки, а в четыре следующие оценки 4 студентов, следующих за вами в списке учебной группы Таблица Опрашиваемые лица (эксперты Критерий Построить индивидуальные веса Х (матрица xm 5 Рассчитать групповые ранги, заполнив колонку R г таблицы 6 Посчитать коэффициент корреляции своего ранжирования и группового (коэффициент Спирмена: 6 rk 1 ( R Rk Построить вектор компетентности путем последовательных приближений R г

11 1 Построить матрицу В = Х Т х Х размерности m x m Взять в качестве нулевого приближения вектор ( Рассчитать = B x (0, а затем пронормировать: m k 1 b m k k 1 4 ( = B x и тд; осуществить 4-5 итераций 7 Рассчитать коэффициент конкордации: 1s W 3 m ( 8 Осуществить проверку значимости коэффициента конкордации по критерию Пирсона Для вычисления α использовать соотношение α=m( 1W Кванитили распределения Пирсона приведены в таблице 3 Таблица 3 Число степеней свободы (k (0 k k Значения β при Р 0 0,1 0,05 0,01 0,005 0, ,6 1,6 16,8 18,6, ,1 18,5 0,3 4,5 8 13,4 15,5 0,1 1,9 6,1 9 14,7 16,9 1,7 3,6 7, ,3 3, 5, 9,6 9 С помощью разработанной системы критериев обоснуйте какой из трех методов представления знаний является оптимальным с точки зрения предложенных вами критериев ;

12 Результат занести в таблицу 4 Таблица 4 Экспертная оценка созданных моделей знаний КРИТЕРИИ МЕТОДЫ Наименование критерия СемСеть Фреймы НЛ Промежуточный результат оценка вес РЕЗУЛЬТАТ по методам с учетом весов критериев оценка вес оценка вес оценка = = = = Итого для метода 1 Итого для метода Итого для метода 3 Вывод по результатам выполненной работы должен отразить какой из методов представления знаний является наиболее эффективным для представления знаний и почему вы пришли к такому выводу вес

ОЦЕНКА РИСКОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АВТОТРАНСПОРТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

ОЦЕНКА РИСКОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АВТОТРАНСПОРТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 148 Вопросы экономики и права. 2012. 7 ОЦЕНКА РИСКОВ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АВТОТРАНСПОРТНОГО ПРЕДПРИЯТИЯ 2012 С.В. Григорьева Поволжский государственный технологический университет, г. Йошкар-Ола E-mail: nkc.yola@gmail.com

Подробнее

Определение коэффициентов весомости параметров программного продукта

Определение коэффициентов весомости параметров программного продукта 1.1.3. Определение коэффициентов весомости параметров программного продукта Весомость каждого параметра в общем количестве рассматриваемых при оценке параметров определяется методом попарного сравнения.

Подробнее

i - коэффициент информированности i-го эксперта по проблеме. Он получается

i - коэффициент информированности i-го эксперта по проблеме. Он получается Обработка результатов экспертизы при проведении смотра-конкурса Этап. Оценка компетентности экспертов Компетентность экспертов оценивается коэффициентом компетентности k, который вычисляется на основе

Подробнее

Системы поддержки принятия решений. 9. Экспертные методы

Системы поддержки принятия решений. 9. Экспертные методы Системы поддержки принятия решений 9. Экспертные методы Метод минимального расстояния Предположим, что для каждой из N альтернатив выделена числовая ось гиперпространства. Тогда ранжировка альтернатив

Подробнее

Измерения при принятии решений

Измерения при принятии решений Лекция Измерения при принятии решений ЮТИ ТПУ Кафедра информационных систем Направление 09.04.03 Прикладная информатика 2016 1 Понятие и место решений в управлении организацией В процессе принятия решений

Подробнее

Федеральное агентство по образованию. Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования

Федеральное агентство по образованию. Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Федеральное агентство по образованию Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «МАТИ» Российский государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского

Подробнее

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИЗМЕРЕНИЙ РЕЖИМНЫХ ПАРАМЕТРОВ В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИЗМЕРЕНИЙ РЕЖИМНЫХ ПАРАМЕТРОВ В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ УДК...0 КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ ИЗМЕРЕНИЙ РЕЖИМНЫХ ПАРАМЕТРОВ В ЗАДАЧЕ УПРАВЛЕНИЯ ЭЛЕКТРИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ Павлюков В.С., Павлюков С.В. Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск, Россия Основные

Подробнее

Лабораторная работа 3 «Парные сравнения»

Лабораторная работа 3 «Парные сравнения» Лабораторная работа 3 «Парные сравнения» Проф. А.Н.Райков 1. Цели 1. Привить умение быстро и правильно упорядочивать проблемы, альтернативы, объекты, критерии, факторы, характеристики и пр. по приоритету.

Подробнее

Глава 4 МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ

Глава 4 МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ Глава МЕТОДЫ ПОЛУЧЕНИЯ ГРУППОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК СЦЕНАРИЕВ Методы получения усредненных оценок Анализ экспертных оценок может выполняться с использованием разнообразных статистических методов однако

Подробнее

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние,

10 Экономическая кибернетика Коэффициент корреляции. , xy y i x i выборочные средние, Лекция 0.3. Коэффициент корреляции В эконометрическом исследовании вопрос о наличии или отсутствии зависимости между анализируемыми переменными решается с помощью методов корреляционного анализа. Только

Подробнее

Âåñòíèê Ñàìàðñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìè åñêîãî óíèâåðñèòåòà ¹ 2 (64)

Âåñòíèê Ñàìàðñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìè åñêîãî óíèâåðñèòåòà ¹ 2 (64) УДК 5-7 30 Âåñòíèê Ñàìàðñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìè åñêîãî óíèâåðñèòåòà. 00. ¹ (64) МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК 00 А.И. Чегодаев* Ключевые слова: экспертные оценки результат экспертизы

Подробнее

Коэффициент корреляции рангов Спирмена

Коэффициент корреляции рангов Спирмена Лекция 11. Методы измерения тесноты парной корреляционной связи. Часть Признаки могут быть представлены в количественных, порядковых и номинальных шкалах. В зависимости от того, по какой шкале представлены

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РФ РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РФ РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ МИНИСТЕРСТВО ОБЩЕГО И ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ РФ РОСТОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ КАФЕДРА ЭКОНОМИЧЕСКОЙ КИБЕРНЕТИКИ Методическое пособие Математико-статистические методы в менеджменте Для студентов

Подробнее

Методика оценки влияния научно-образовательного кластера на конкурентоспособность региона

Методика оценки влияния научно-образовательного кластера на конкурентоспособность региона Жигжитова Б.Н., аспирант Восточно-Сибирского государственного технологического университета, г. Улан-Удэ Методика оценки влияния научно-образовательного кластера на конкурентоспособность региона Методические

Подробнее

j n n ij Р i вероятность попадания объекта в i-строку, Р j вероятность попадания объекта в j-столбец,

j n n ij Р i вероятность попадания объекта в i-строку, Р j вероятность попадания объекта в j-столбец, 3 Методы статистической обработки данных 3. Анализ таблиц сопряженности. Для исследования взаимосвязи пары качественных признаков между собой применяется анализ таблиц сопряженности. Таблица сопряженности

Подробнее

Глава 3. Измерения при разработке решений Элементы теории измерений

Глава 3. Измерения при разработке решений Элементы теории измерений Глава 3. Измерения при разработке решений 3.1. Элементы теории измерений В процессе принятия решений ЛПР и эксперты формируют ситуации, цели, ограничения, варианты решений и производят измерение их характеристик.

Подробнее

Обработка экспертных оценок и интерпретация результатов. 1.Введение

Обработка экспертных оценок и интерпретация результатов. 1.Введение Обработка экспертных оценок и интерпретация результатов. 1.Введение Целью обработки оценок является получение обобщенного мнения на основании множественных суждений экспертов. Совместной обработке обычно

Подробнее

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ Линейная корреляция Как показано выше, облако точек можно описать двумя линиями регрессии регрессией X на Y и Y на X. Чем меньше угол между этими прямыми, тем сильнее зависимость

Подробнее

Проверка статистической гипотезы о математическом ожидании нормального распределения при известной дисперсии.

Проверка статистической гипотезы о математическом ожидании нормального распределения при известной дисперсии. Проверка статистической гипотезы о математическом ожидании нормального распределения при известной дисперсии. Пусть имеется нормально распределенная случайная величина N,, определенная на множестве объектов

Подробнее

Лекция 8. Непараметрические критерии независимости. Корреляционный анализ

Лекция 8. Непараметрические критерии независимости. Корреляционный анализ Лекция 8. Непараметрические критерии независимости. Корреляционный анализ Грауэр Л.В., Архипова О.А. CS Center Санкт-Петербург, 2014 Грауэр Л.В., Архипова О.А. (CSC) Непараметрические критерии... Санкт-Петербург,

Подробнее

Принятие решений коллективом экспертов

Принятие решений коллективом экспертов Лекция Принятие решений коллективом экспертов ЮТИ ТПУ Кафедра информационных систем Направление 09.04.03 Прикладная информатика 2016 1 Групповой выбор решения Под групповым выбором понимают процедуру принятия

Подробнее

Подбор подходящего теоретического распределения

Подбор подходящего теоретического распределения Лекция Подбор подходящего теоретического распределения При наличии числовых характеристик случайной величины (математического ожидания, дисперсии, коэффициента вариации) законы ее распределения могут быть

Подробнее

7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов

7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ. Линейная регрессия. Метод наименьших квадратов 7. КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Линейная регрессия Метод наименьших квадратов ( ) Линейная корреляция ( ) ( ) 1 Практическое занятие 7 КОРРЕЛЯЦИОННО-РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Для решения практических

Подробнее

Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса

Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса Тема 2.3. Построение линейно-регрессионной модели экономического процесса Пусть имеются две измеренные случайные величины (СВ) X и Y. В результате проведения n измерений получено n независимых пар. Перед

Подробнее

Линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации

Линейный коэффициент корреляции и коэффициент детерминации Лекция 10. Методы измерения тесноты парной корреляционной связи. Часть 1 Признаки могут быть представлены в количественных, порядковых и номинальных шкалах. В зависимости от того, по какой шкале представлены

Подробнее

КРИТЕРИЙ ВЫБОРА НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК С УЧЁТОМ ИХ СОГЛАСОВАННОСТИ

КРИТЕРИЙ ВЫБОРА НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК С УЧЁТОМ ИХ СОГЛАСОВАННОСТИ 65 С.Л.Садов Институт социально-экономических и энергетических проблем Севера Коми НЦ УрО РАН КРИТЕРИЙ ВЫБОРА НА ОСНОВЕ ЭКСПЕРТНЫХ ОЦЕНОК С УЧЁТОМ ИХ СОГЛАСОВАННОСТИ Типична ситуация, когда важной частью

Подробнее

СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ТЕХНИКИ И ТЕХНОЛОГИИ ПИЩЕВЫХ ПРОИЗВОДСТВ. Материалы XIV международной научно-практической конференции (29 ноября 2012 г.

СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ТЕХНИКИ И ТЕХНОЛОГИИ ПИЩЕВЫХ ПРОИЗВОДСТВ. Материалы XIV международной научно-практической конференции (29 ноября 2012 г. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «АЛТАЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

Подробнее

Применение экспертных методов в процессе оптимизации обучения

Применение экспертных методов в процессе оптимизации обучения УДК 0.004.9 Применение экспертных методов в процессе оптимизации обучения Царева Е.Н., студент Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный университет им. А.Г. и Н.Г. Столетовых»

Подробнее

Лекция 8. Непараметрические критерии однородности и независимости

Лекция 8. Непараметрические критерии однородности и независимости Лекция 8. Непараметрические критерии однородности и независимости Буре В.М., Грауэр Л.В. ШАД Санкт-Петербург, 2013 Буре В.М., Грауэр Л.В. (ШАД) Непараметрические критерии... Санкт-Петербург, 2013 1 / 39

Подробнее

Российский государственный университет им. Г.В.Плеханова, Москва, Россия

Российский государственный университет им. Г.В.Плеханова, Москва, Россия ЭКСПЕРТНЫЕ ОЦЕНКИ РИСКА Глинка А.В. Российский государственный университет им. Г.В.Плеханова, Москва, Россия EXPERT RISK ASSESSMENT Glinka A. V. Plekhanov Russian University of Economics, Moscow, Russia

Подробнее

Выполнил студент (ИФО 4-2) Карлова А. О. Руководитель проекта к.т.н., доцент Кирьянова Л. В. Проект защищен с оценкой. Фриштер Л. Ю.

Выполнил студент (ИФО 4-2) Карлова А. О. Руководитель проекта к.т.н., доцент Кирьянова Л. В. Проект защищен с оценкой. Фриштер Л. Ю. МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ СТРОИТЕЛЬНЫЙ

Подробнее

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости

Лекция 24. Регрессионный анализ. Функциональная, статистическая и корреляционная зависимости МВДубатовская Теория вероятностей и математическая статистика Лекция 4 Регрессионный анализ Функциональная статистическая и корреляционная зависимости Во многих прикладных (в том числе экономических) задачах

Подробнее

, (3.4.3) ( x) lim lim

, (3.4.3) ( x) lim lim 3.4. СТАТИСТИЧЕСКИЕ ХАРАКТЕРИСТИКИ ВЫБОРОЧНЫХ ЗНАЧЕНИЙ ПРОГНОЗНЫХ МОДЕЛЕЙ До сих пор мы рассматривали способы построения прогнозных моделей стационарных процессов, не учитывая одной весьма важной особенности.

Подробнее

Идентификация законов распределения случайных величин

Идентификация законов распределения случайных величин Лабораторное занятие Идентификация законов распределения случайных величин Пусть в (статистическом) эксперименте доступна наблюдению случайная величина, распределение которой P неизвестно полностью или

Подробнее

Реализация алгоритма построения статистической модели объекта по методу Брандона. Постановка задачи

Реализация алгоритма построения статистической модели объекта по методу Брандона. Постановка задачи Голубев ВО Литвинова ТЕ Реализация алгоритма построения статистической модели объекта по методу Брандона Постановка задачи Статистические модели создают на основании имеющихся экспериментальных данных

Подробнее

4. СИСТЕМА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ. ИНТУИТИВНЫЕ МЕТОДЫ

4. СИСТЕМА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ. ИНТУИТИВНЫЕ МЕТОДЫ 4. СИСТЕМА МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПЛАНИРОВАНИЯ. ИНТУИТИВНЫЕ МЕТОДЫ Основные понятия темы Система методов прогнозирования и планирования интуитивные методы формализованные методы метод экономического

Подробнее

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Кафедра математики и информатики ТЕОРИЯ ВЕРОЯТНОСТЕЙ И МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА Учебно-методический комплекс для студентов ВПО, обучающихся с применением дистанционных технологий Модуль 3 МАТЕМАТИЧЕСКАЯ

Подробнее

Âåñòíèê Ñàìàðñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìè åñêîãî óíèâåðñèòåòà ¹ 10 (72)

Âåñòíèê Ñàìàðñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìè åñêîãî óíèâåðñèòåòà ¹ 10 (72) УДК 330.4 Âåñòíèê Ñàìàðñêîãî ãîñóäàðñòâåííîãî ýêîíîìè åñêîãî óíèâåðñèòåòà. 010. ¹ 10 (7) МНОГОКРИТЕРИАЛЬНАЯ ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ИНФОРМАЦИОННО-СПРАВОЧНЫХ ИЗДАНИЙ 010 Л.К. Кириллова, А.Н. Кадиленко* Ключевые

Подробнее

ТЕСТОВЫЙ КОНТРОЛЬ ПО МОДУЛЮ 2

ТЕСТОВЫЙ КОНТРОЛЬ ПО МОДУЛЮ 2 ТЕСТОВЫЙ КОНТРОЛЬ ПО МОДУЛЮ 2 1. Предположение, проверяемое при помощи научных методов а) научная гипотеза; б) статистическая гипотеза; в) гипотеза исследования; г) задача исследования. 2. Проверяемое

Подробнее

УДК :005:331.45: Р.Г. Хусаинова (Национальный минерально-сырьевой университет "Горный";

УДК :005:331.45: Р.Г. Хусаинова (Национальный минерально-сырьевой университет Горный; УДК 00.89:005:33.45:33.46 Р.Г. Хусаинова (Национальный минерально-сырьевой университет "Горный"; e-mail: rghusainova@mail.ru) ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА НЕГАТИВНОГО ВОЗДЕЙСТВИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ФАКТОРОВ НА РАБОТНИКОВ

Подробнее

Лекция 8 Тема. Содержание темы. Основные категории. Сравнение случайных величин или признаков.

Лекция 8 Тема. Содержание темы. Основные категории. Сравнение случайных величин или признаков. Лекция 8 Тема Сравнение случайных величин или признаков. Содержание темы Аналогия дискретных СВ и выборок Виды зависимостей двух случайных величин (выборок) Функциональная зависимость. Линии регрессии.

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ ДЛЯ АНАЛИЗА СИГНАЛОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫМ ПУТЕМ, С НЕБОЛЬШИМ КОЛИЧЕСТВОМ ВЫБОРОК

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ ДЛЯ АНАЛИЗА СИГНАЛОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫМ ПУТЕМ, С НЕБОЛЬШИМ КОЛИЧЕСТВОМ ВЫБОРОК УДК 519.37.5 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДОВ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ ДЛЯ АНАЛИЗА СИГНАЛОВ, ПОЛУЧЕННЫХ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫМ ПУТЕМ, С НЕБОЛЬШИМ КОЛИЧЕСТВОМ ВЫБОРОК А.К. Чернышов В статье рассматриваются некоторые методы

Подробнее

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕДОСТАТКА ИНФОРМАЦИИ ИЗДАТЕЛЬСТВО ТГТУ

ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕДОСТАТКА ИНФОРМАЦИИ ИЗДАТЕЛЬСТВО ТГТУ ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ В УСЛОВИЯХ НЕДОСТАТКА ИНФОРМАЦИИ ИЗДАТЕЛЬСТВО ТГТУ Министерство образования и науки Российской Федерации ГОУ ВПО «Тамбовский государственный технический университет» ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЯ В

Подробнее

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА РИСКОВ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА НА ОСНОВЕ МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ МАТРИЦЫ

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА РИСКОВ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА НА ОСНОВЕ МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ МАТРИЦЫ Финансы, денежное обращение и кредит 77 КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА РИСКОВ ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ КОММЕРЧЕСКОГО БАНКА НА ОСНОВЕ МОРФОЛОГИЧЕСКОЙ МАТРИЦЫ 2013 Ю.В. Ерошкин управляющий филиалом ОАО БИНБАНК в г.

Подробнее

Коэффициенты корреляции и специфика их применения

Коэффициенты корреляции и специфика их применения Иткина А.Я. Коэффициенты корреляции и специфика их применения Основное назначение корреляционного анализа выявление связи между двумя или более изучаемыми переменными. Чаще всего анализируется совместное

Подробнее

Обработка и анализ результатов моделирования

Обработка и анализ результатов моделирования Практическая работа Обработка и анализ результатов моделирования Задача. Проверить гипотезу о согласии эмпирического распределения с теоретическим распределением с помощью критериев Пирсона и Колмогорова-

Подробнее

A, называется рангом матрицы и обозначается rg A.

A, называется рангом матрицы и обозначается rg A. Тема 7 Ранг матрицы Базисный минор Теорема о ранге матрицы и ее следствия Системы m линейных уравнений с неизвестными Теорема Кронекера- Капелли Фундаментальная система решений однородной системы линейных

Подробнее

Лабораторная работа 2.

Лабораторная работа 2. Компьютерные методы моделирования строительства скважин. Лабораторная работа. ПРОВЕРКА СООТВЕТСТВИЯ ВЫБОРКИ НОРМАЛЬНОМУ ЗАКОНУ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ Цель работы: овладение студентом способами построения эмпирической

Подробнее

УДК ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ВЕСОМОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «ВОДИТЕЛЬ АВТОМОБИЛЬ ДОРОГА СРЕДА» М.Р.ЛУКПАНОВ E.mail.

УДК ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ВЕСОМОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «ВОДИТЕЛЬ АВТОМОБИЛЬ ДОРОГА СРЕДА» М.Р.ЛУКПАНОВ E.mail. УДК 656.053. ЭКСПЕРТНАЯ ОЦЕНКА ВЕСОМОСТИ ЭЛЕМЕНТОВ СИСТЕМЫ «ВОДИТЕЛЬ АВТОМОБИЛЬ ДОРОГА СРЕДА» М.Р.ЛУКПАНОВ E.mail. ksucta@elcat/kg Макала жол кыймылынын коопсуздугун камсыздоо боюнча иштердин багытын тандоо

Подробнее

Практикум по теме 8 "Системы случайных величин"

Практикум по теме 8 Системы случайных величин Практикум по теме 8 "Системы случайных величин" Методические указания по выполнению практикума Целью практикума является более глубокое усвоение материала контента темы 8, а также развитие следующих навыков:

Подробнее

АПРИОРНОЕ РАНЖИРОВАНИЕ ФАКТОРОВ

АПРИОРНОЕ РАНЖИРОВАНИЕ ФАКТОРОВ Министерство образования Российской федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Хабаровский государственный технический университет» АПРИОРНОЕ РАНЖИРОВАНИЕ

Подробнее

Математика (Статистика, корреляция и регрессия)

Математика (Статистика, корреляция и регрессия) Федеральное агентство воздушного транспорта Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ГРАЖДАНСКОЙ АВИАЦИИ

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. О.Ю.Пелевин

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ. О.Ю.Пелевин МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ЮЖНЫЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ О.Ю.Пелевин МЕТОДИЧЕСКАЯ РАЗРАБОТКА по курсу «Теория вероятностей и математическая статистика» для студентов физического

Подробнее

4. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ Задачи и проблемы корреляционного анализа

4. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ Задачи и проблемы корреляционного анализа 4. КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ 4.. Задачи и проблемы корреляционного анализа Главной задачей корреляционного анализа является оценка взаимосвязи между переменными величинами на основе выборочных данных. Различают

Подробнее

1 Первичная обработка статистических данных

1 Первичная обработка статистических данных Первичная обработка статистических данных Абстрактная и конкретная выборки Основные числовые характеристики выборки Вариационные ряды выборки Гистограмма частот 5 Эмпирическая функция распределения Пусть

Подробнее

ПОСТРОЕНИЕ ФУНКЦИЙ ПОЛЕЗНОСТИ НА ОСНОВЕ МАТРИЦ ПАРНЫХ СРАВНЕНИЙ * С.В. Микони

ПОСТРОЕНИЕ ФУНКЦИЙ ПОЛЕЗНОСТИ НА ОСНОВЕ МАТРИЦ ПАРНЫХ СРАВНЕНИЙ * С.В. Микони ПОСТРОЕНИЕ ФУНКЦИЙ ПОЛЕЗНОСТИ НА ОСНОВЕ МАТРИЦ ПАРНЫХ СРАВНЕНИЙ * С.В. Микони Петербургский государственный университет путей сообщения, Россия, 190031 Санкт-Петербург, Московский пр. 9, svm@sm4265.spb.edu

Подробнее

Булеев А.И., начальник отдела ОАО «ИТКОР», к.т.н. Метод приоритетов как путь повышения качества консалтинговых услуг

Булеев А.И., начальник отдела ОАО «ИТКОР», к.т.н. Метод приоритетов как путь повышения качества консалтинговых услуг Булеев А.И., начальник отдела ОАО «ИТКОР», к.т.н. Метод приоритетов как путь повышения качества консалтинговых услуг Показана возможность использования метода приоритетов для снижения неопределенности

Подробнее

Лекция 2. Решение систем линейных уравнений. 1. Решение систем 3-х линейных уравнений методом Крамера.

Лекция 2. Решение систем линейных уравнений. 1. Решение систем 3-х линейных уравнений методом Крамера. Лекция 2 Решение систем линейных уравнений. 1. Решение систем 3-х линейных уравнений методом Крамера. Определение. Системой 3-х линейных уравнений называется система вида В этой системе искомые величины,

Подробнее

ПОТАПОВ Д.К.*, ЕВСТАФЬЕВА В.В.** О методиках определения весовых коэффициентов в задаче оценки надежности коммерческих банков

ПОТАПОВ Д.К.*, ЕВСТАФЬЕВА В.В.** О методиках определения весовых коэффициентов в задаче оценки надежности коммерческих банков ПОТАПОВ Д.К.* ЕВСТАФЬЕВА В.В.** О методиках определения весовых коэффициентов в задаче оценки надежности коммерческих банков *Кандидат физико-математических наук доцент НОУ ВПО Институт бизнеса и права

Подробнее

Метод анализа иерархий

Метод анализа иерархий Метод анализа иерархий Назаров Д.М., Бегичева С.В. Задача: Пусть необходимо выбрать банковский вклад, имеющий наиболее удобные для вкладчика условия. При этом в отборе участвуют вклады, годовые процентные

Подробнее

Российский государственный торгово-экономический университет. Тульский филиал. Кафедра ОМиЕНД. Юдин С.В. МАТЕМАТИКА. Лабораторные работы 1, 2, 3

Российский государственный торгово-экономический университет. Тульский филиал. Кафедра ОМиЕНД. Юдин С.В. МАТЕМАТИКА. Лабораторные работы 1, 2, 3 Российский государственный торгово-экономический университет Тульский филиал Кафедра ОМиЕНД Юдин С.В. МАТЕМАТИКА Лабораторные работы 1,, 3 Методические указания по выполнению Тула - 011 1 Лабораторная

Подробнее

ЛЕКЦИЯ 2. Определители II-го и III-го порядков. Свойства определителей. Пусть дана система двух линейных уравнений с двумя неизвестными

ЛЕКЦИЯ 2. Определители II-го и III-го порядков. Свойства определителей. Пусть дана система двух линейных уравнений с двумя неизвестными ЛЕКЦИЯ. Определители II-го и III-го порядков. Свойства определителей. Пусть дана система двух линейных уравнений с двумя неизвестными ) коэффициенты которого составляют квадратную матрицу второго порядка

Подробнее

Глава 7. Экспертные оценки при разработке решений Метод экспертных оценок

Глава 7. Экспертные оценки при разработке решений Метод экспертных оценок Глава 7. Экспертные оценки при разработке решений 7.. Метод экспертных оценок Возрастающая сложность управления организациями требует тщательного анализа целей и задач деятельности, путей и средств их

Подробнее

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ НАБЛЮДЕНИЙ МНОГОМЕРНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ПРИ НАРУШЕНИИ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О НОРМАЛЬНОСТИ ) Б. Ю. Лемешко, С. С.

КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ НАБЛЮДЕНИЙ МНОГОМЕРНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ПРИ НАРУШЕНИИ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О НОРМАЛЬНОСТИ ) Б. Ю. Лемешко, С. С. УДК 519.237.5 Сибирский журнал индустриальной математики Июль сентябрь, 2002. Том V, 3(11) КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ НАБЛЮДЕНИЙ МНОГОМЕРНЫХ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН ПРИ НАРУШЕНИИ ПРЕДПОЛОЖЕНИЙ О НОРМАЛЬНОСТИ ) Б.

Подробнее

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика

17 ГрГУ им. Я. Купалы - ФМ и И - СА и ЭМ - «Экономическая кибернетика» - Эконометрика Лекция 3 7 6 Разложение оценок коэффициентов на неслучайную и случайную компоненты Регрессионный анализ позволяет определять оценки коэффициентов регрессии Чтобы сделать выводы по полученной модели необходимы

Подробнее

Лекция 17 ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ. Определение статистической гипотезы

Лекция 17 ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ. Определение статистической гипотезы Лекция 7 ПРОВЕРКА СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ ЦЕЛЬ ЛЕКЦИИ: определить понятие статистических гипотез и правила их проверки; провести проверку гипотез о равенстве средних значений и дисперсий нормально распределенной

Подробнее

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ПЕРСОНАЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ

КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ПЕРСОНАЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ КОМПЛЕКСНАЯ ОЦЕНКА ПЕРСОНАЛА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТЕГРАЛЬНОГО ПОКАЗАТЕЛЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ Специальность: Экономика и управление народным хозяйством Направление: Экономика труда Авторы: О.В. КУДРЯВЦЕВА, к.э.н.,

Подробнее

А.М. КУЛЕМИН. Оценка качества изложения лекционного материала ППС студентами

А.М. КУЛЕМИН. Оценка качества изложения лекционного материала ППС студентами 50 А.М. КУЛЕМИН Оценка качества изложения лекционного материала ППС студентами УДК 658.562 ФГБОУ ВПО «Владимирский государственный университет имени А.Г. и Н.Г. Столетовых», г. Владимир Проведен статический

Подробнее

Интеграция экспертных оценок

Интеграция экспертных оценок Интеграция экспертных оценок Методы экспертных оценок Методы экспертных оценок - это методы организации работы со специалистами-экспертами и обработки мнений экспертов с целью подготовки информации для

Подробнее

В.И. УВАРОВА, В.Г. ШУМЕТОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ

В.И. УВАРОВА, В.Г. ШУМЕТОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ 2001 г. В.И. УВАРОВА, В.Г. ШУМЕТОВ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МЕТОДА АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ УВАРОВА Вера Иосифовна - кандидат философских наук, доцент, заведующая лабораторией социальных технологий Орловского государственного

Подробнее

С. С. Беднаржевский, Е. А. Казаковцева, А. И. Камышников, Г. И. Смирнов

С. С. Беднаржевский, Е. А. Казаковцева, А. И. Камышников, Г. И. Смирнов УДК 658, 56+574 С. С. Беднаржевский, Е. А. Казаковцева, А. И. Камышников, Г. И. Смирнов fi ÓрÒÍËÈ Ì Û ÌÓ-ËÒÒÎÂ Ó ÚÂÎ ÒÍËÈ ËÌÒÚËÚÛÚ ËÌÙÓрÏ ˆËÓÌÌ ı ÚÂıÌÓÎÓ ËÈ ÛÎ. ÃËр, 5, ÌÚ -à ÌÒËÈÒÍ, 680, ÓÒÒˡ E-ail:

Подробнее

Использование метода экспертных оценок при анал изе и оценке рисков системы менеджмента

Использование метода экспертных оценок при анал изе и оценке рисков системы менеджмента Ч а с т ь. Э к с п е р т н ы е о ц е н к и С т р. Использование метода экспертных оценок при анал изе и оценке рисков системы менеджмента На этапе анализа и оценки рисков с целью определения уровня идентифицированных

Подробнее

Математическая статистика. Тема: «Статистическое оценивание параметров распределения»

Математическая статистика. Тема: «Статистическое оценивание параметров распределения» Математическая статистика Тема: «Статистическое оценивание параметров распределения» Введение Математическая статистика наука, занимающаяся методами обработки экспериментальных данных, полученных в результате

Подробнее

СБОРНИК ЗАДАНИЙ ПО ТЕМЕ: «МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА»

СБОРНИК ЗАДАНИЙ ПО ТЕМЕ: «МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА» МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Оренбургский государственный университет» Кафедра прикладной математики В.П.

Подробнее

Гараев Я.Г. Краткое содержание статьи

Гараев Я.Г. Краткое содержание статьи Гараев, Я.Г. Сравнительная оценка объектов недвижимости с применением экспертно-математических методов // Информационно-аналитический бюллетень «RWAY». 2008. 157. Апрель. С. 174 180. тел./факс: +7 (495)

Подробнее

тема 1. МАТРИЦЫ квадратная матрица n-го порядка, квадратной матрицы А называются диагональными, а их совокупность главной диагональю матрицы.

тема 1. МАТРИЦЫ квадратная матрица n-го порядка, квадратной матрицы А называются диагональными, а их совокупность главной диагональю матрицы. Линейная алгебра заочное обучение тема МАТРИЦЫ ) Основные определения теории матриц Определение Матрицей размерностью называется прямоугольная таблица чисел состоящая из строк и столбцов Эта таблица обычно

Подробнее

Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений

Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания

Подробнее

Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений

Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений Лекция 13: Пространство решений однородной системы линейных уравнений Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания

Подробнее

Глава 9. Регрессионный анализ 9.1. Задачи регрессионного анализа

Глава 9. Регрессионный анализ 9.1. Задачи регрессионного анализа 46 Глава 9. Регрессионный анализ 9.. Задачи регрессионного анализа Во время статистических наблюдений как правило получают значения нескольких признаков. Для простоты будем рассматривать в дальнейшем двумерные

Подробнее

1. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ Понятие о статистической оценке параметров

1. СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ Понятие о статистической оценке параметров . СТАТИСТИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА ПАРАМЕТРОВ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ.. Понятие о статистической оценке параметров Методы математической статистики используются при анализе явлений, обладающих свойством статистической устойчивости.

Подробнее

Неформальное введение в сравнительную оценку

Неформальное введение в сравнительную оценку Неформальное введение в сравнительную оценку (часть 1) ВВЕДЕНИЕ Широкое распространение рейтинговых систем в образовании объясняется необходимостью повышения обоснованности решений, принимаемых участниками

Подробнее

ЭКОНОМЕТРИКА. 7. Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии. t, (7.1) a j j a j. распределения Стьюдента.

ЭКОНОМЕТРИКА. 7. Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии. t, (7.1) a j j a j. распределения Стьюдента. Лекция 7 ЭКОНОМЕТРИКА 7 Анализ качества эмпирического уравнения множественной линейной регрессии Построение эмпирического уравнения регрессии является начальным этапом эконометрического анализа Построенное

Подробнее

Корреляция. Содержание. Коэффициент корреляции

Корреляция. Содержание. Коэффициент корреляции Корреляция Материал из Википедии свободной энциклопедии Корреля ция статистическая взаимосвязь двух или нескольких случайных величин (либо величин которые можно с некоторой допустимой степенью точности

Подробнее

ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ

ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГБОУ ВПО АМУРСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ МЕДИЦИНСКАЯ АКАДЕМИЯ Н.В.НИГЕЙ ЭЛЕМЕНТЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ МЕТОДИЧЕСКИЕ УКАЗАНИЯ ДЛЯ САМОПОДГОТОВКИ г. Благовещенск

Подробнее

Построение агрегированного отношения предпочтения на основе нагруженного мажоритарного графа

Построение агрегированного отношения предпочтения на основе нагруженного мажоритарного графа Электронный журнал «Труды МАИ» Выпуск 9 wwwru/scence/rudy/ УДК: 598 Построение агрегированного отношения предпочтения на основе нагруженного мажоритарного графа С О Смерчинская, Н П Яшина Аннотация Задачи

Подробнее

Линейная алгебра Лекция 7. Векторы

Линейная алгебра Лекция 7. Векторы Линейная алгебра Лекция 7 Векторы Введение В математике есть два рода величин скаляры и векторы Скаляр это число, а вектор интуитивно понимается как объект, имеющий величину и направление Векторное исчисление

Подробнее

Теория вероятностей и медицинская статистика

Теория вероятностей и медицинская статистика Теория вероятностей и медицинская статистика АНАЛИЗ ЗАВИСИМОСТЕЙ Лекция 7 Кафедра медицинской информатики РУДН Содержание лекции 1. Шкалы измерений 2. Обзор статистических методов анализа 3. Корреляционный

Подробнее

МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. очень большими. В результате получаются большие дисперсии. X X b X y

МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ. очень большими. В результате получаются большие дисперсии. X X b X y МУЛЬТИКОЛЛИНЕАРНОСТЬ МОДЕЛИ МНОЖЕСТВЕННОЙ РЕГРЕССИИ Серьезной проблемой при построении моделей множественной регрессии на основе метода наименьших квадратов (МНК) является мультиколлинеарность Мультиколлинеарность

Подробнее

. Таким образом, вероятность того, что на каждом этаже выйдет по одному пассажиру. m n. которая носит название формулы полной вероятности.

. Таким образом, вероятность того, что на каждом этаже выйдет по одному пассажиру. m n. которая носит название формулы полной вероятности. МВДубатовская Теория вероятностей и математическая статистика Методические рекомендации к решению задач из экзаменационного задания Семь человек вошли в лифт на первом этаже восьмиэтажного дома Считая,

Подробнее

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование»

Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана. Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование» ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ ÌÃÒÓ Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Математическое моделирование» À.Í. Êàíàòíèêîâ,

Подробнее

Лабораторная работа 3

Лабораторная работа 3 Лабораторная работа 3 Задание Требуется реализовать программу, выполняющую действия над массивами. При выполнении части 1 допускается использование массивов статического размера. При выполнении части 2

Подробнее

Камчатский государственный технический университет. Кафедра высшей математики ЭКОНОМЕТРИКА. Модель парной регрессии

Камчатский государственный технический университет. Кафедра высшей математики ЭКОНОМЕТРИКА. Модель парной регрессии Камчатский государственный технический университет Кафедра высшей математики ЭКОНОМЕТРИКА Модель парной регрессии Задания и методические указания для студентов специальностей ФК, БУ, ПИ дневного и заочного

Подробнее

СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ СИСТЕМЫ ЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ После изучения данной темы вы сможете: проводить численное решение задач линейной алгебры. К решению систем линейных уравнений сводятся многочисленные практические задачи, решение

Подробнее

МАТЕМАТИКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

МАТЕМАТИКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ООО «Резольвента», www.resolventa.ru, resolventa@lst.ru, (495) 509-8-0 Учебный центр «Резольвента» Доктор физико-математических наук, профессор К. Л. САМАРОВ МАТЕМАТИКА Учебно-методическое пособие по разделу

Подробнее

МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРТИЗЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЗАЩИЩЕННОСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ

МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРТИЗЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЗАЩИЩЕННОСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ Полянский Д.А., ассистент каф. ИЗИ ВлГУ Ермакова М.В., ст. КЗИ-03 ВлГУ МЕТОДИКА ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРТИЗЫ ДЛЯ ОЦЕНКИ ЗАЩИЩЕННОСТИ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ Цель работы: разработка детализованной методики проведения

Подробнее

Нинчук В.С., Чепурко В.А. Введение

Нинчук В.С., Чепурко В.А. Введение Структурная надежность. Теория и практика Нинчук В.С., Чепурко В.А. О ПРОВЕРКЕ СЛУЧАЙНОСТИ ДАННЫХ СО СВЯЗЯМИ Статья посвящена исследованию различных непараметрических методов проверки гипотезы случайности

Подробнее

ОБ ОДНОЙ ТРЕХПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ТЕСТИРОВАНИЯ

ОБ ОДНОЙ ТРЕХПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ТЕСТИРОВАНИЯ ОБ ОДНОЙ ТРЕХПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ ТЕСТИРОВАНИЯ В.В. Кромер Как известно, тесты, состоящие из заданий, не отобранных по степени трудности в соответствии со стандартом распределения, определяют измеряемое

Подробнее

Раздел II. Аппаратные и программные средства медицинской диагностики и терапии

Раздел II. Аппаратные и программные средства медицинской диагностики и терапии Раздел II. Аппаратные и программные средства медицинской диагностики и терапии С. Абу Хуса, Г.Н. Пахарьков МЕТОД СААТИ ДЛЯ ОЦЕНКИ КАЧЕСТВА МЕДИЦИНСКИХ ИЗДЕЛИЙ В настоящее время в здравоохранении РФ поставлена

Подробнее

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа

3. РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ Постановка задачи регрессионного анализа 55 3 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ 3 Постановка задачи регрессионного анализа Экономические показатели функционирования предприятия (отрасли хозяйства) как правило представляются таблицами статистических данных:

Подробнее