SlideShare a Scribd company logo
1 of 8
Методы экспертных оценок
Преподаватель
Колчинская Елизавета Эдурдовна
ekolchinskaya@hse.ru
ekolch.ucoz.ru
© Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
1. Ранжирование
Расстановка объектов в порядке убывания их
предпочтительности.
Вопрос: Как обрабатывать информацию,
полученную от многих экспертов?
Вычисление среднего арифметического
Вычисление среднего взвешенного
Коэффициент ранговой корреляции Спирмена
© Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
Вычисление среднего взвешенного
• В качестве весов рассматривается уровень
квалификации эксперта, например
Объект
ы
Экспер
т 1
Вес –
0,3
Эксперт
2
Вес –
0,7
Среднее
арифм.
Среднее
взвешенн
ое
А 1 2 1,5 1,7 0,10
Б 2 4 3 3,4 0,20
В 3 1 2 1,6 0,13
Г 4 5 4,5 4,7 0,30
Д 5 3 4 3,6 0,27
© Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
Коэффициент ранговой корреляции
Спирмена
где D² - сумма квадратов разностей рангов, а n
- число парных наблюдений.
Ограничения:
1) по каждой переменной должно быть представлено не менее 5
наблюдений;
2) коэффициент ранговой корреляции Спирмена при большом
количестве одинаковых рангов по одной или обеим сопоставляемым
переменным дает огрубленные значения. В идеале оба коррелируемых
ряда должны представлять собой две последовательности
несовпадающих значений.
Вычислите этот коэффициент по данным предыдущего слайда 0,3
© Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
Коэффициент конкордации Кендалла
где
m - число экспертов в группе,
n - число объектов,
S - сумма квадратов разностей рангов (отклонений от среднего).
Если W < 0.2 - 0.4, значит слабая согласованность экспертов, если W
> 0.6 - 0.8,
Эксп. 1 Эксп. 2 Эксп 3 ∑ ∑² S W
1 2 3 6 36
2 4 1 7 49
3 1 5 9 81
4 5 2 11 121
5 3 4 12 144
45 431 26 0,29
© Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
2. Метод парных сравнений
© Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
© Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru

More Related Content

More from kolch

анализ данных тема 2
анализ данных   тема 2анализ данных   тема 2
анализ данных тема 2kolch
 
анализ данных тема 4
анализ данных   тема 4анализ данных   тема 4
анализ данных тема 4kolch
 
анализ данных тема 3
анализ данных   тема 3анализ данных   тема 3
анализ данных тема 3kolch
 
анализ данных тема 1
анализ данных   тема 1анализ данных   тема 1
анализ данных тема 1kolch
 
инстр. исслед. в пу 2017-тема 3
инстр. исслед. в пу  2017-тема 3инстр. исслед. в пу  2017-тема 3
инстр. исслед. в пу 2017-тема 3kolch
 
решение практического кейса по параметрам соц эк развития регионов
решение практического кейса по параметрам соц эк развития регионоврешение практического кейса по параметрам соц эк развития регионов
решение практического кейса по параметрам соц эк развития регионовkolch
 
тема 5
тема 5тема 5
тема 5kolch
 
тема 4
тема 4тема 4
тема 4kolch
 
тема 3
тема 3тема 3
тема 3kolch
 
тема 2
тема 2тема 2
тема 2kolch
 
тема 1
тема 1тема 1
тема 1kolch
 
темS 4 6 - 02.06.16
темS 4 6 - 02.06.16темS 4 6 - 02.06.16
темS 4 6 - 02.06.16kolch
 
тема 3 18.04.16
тема 3   18.04.16тема 3   18.04.16
тема 3 18.04.16kolch
 
тема 2 18.04.16
тема 2   18.04.16тема 2   18.04.16
тема 2 18.04.16kolch
 
тема 1 18.04.16
тема 1   18.04.16тема 1   18.04.16
тема 1 18.04.16kolch
 
региональная экономика 2015 тема 5
региональная экономика 2015 тема 5региональная экономика 2015 тема 5
региональная экономика 2015 тема 5kolch
 
региональная экономика 2015 тема 4
региональная экономика 2015 тема 4региональная экономика 2015 тема 4
региональная экономика 2015 тема 4kolch
 
региональная экономика 2015 тема 3
региональная экономика 2015 тема 3региональная экономика 2015 тема 3
региональная экономика 2015 тема 3kolch
 
региональная экономика 2015 тема 2
региональная экономика 2015 тема 2региональная экономика 2015 тема 2
региональная экономика 2015 тема 2kolch
 
региональная экономика 2015 тема 1
региональная экономика 2015 тема 1региональная экономика 2015 тема 1
региональная экономика 2015 тема 1kolch
 

More from kolch (20)

анализ данных тема 2
анализ данных   тема 2анализ данных   тема 2
анализ данных тема 2
 
анализ данных тема 4
анализ данных   тема 4анализ данных   тема 4
анализ данных тема 4
 
анализ данных тема 3
анализ данных   тема 3анализ данных   тема 3
анализ данных тема 3
 
анализ данных тема 1
анализ данных   тема 1анализ данных   тема 1
анализ данных тема 1
 
инстр. исслед. в пу 2017-тема 3
инстр. исслед. в пу  2017-тема 3инстр. исслед. в пу  2017-тема 3
инстр. исслед. в пу 2017-тема 3
 
решение практического кейса по параметрам соц эк развития регионов
решение практического кейса по параметрам соц эк развития регионоврешение практического кейса по параметрам соц эк развития регионов
решение практического кейса по параметрам соц эк развития регионов
 
тема 5
тема 5тема 5
тема 5
 
тема 4
тема 4тема 4
тема 4
 
тема 3
тема 3тема 3
тема 3
 
тема 2
тема 2тема 2
тема 2
 
тема 1
тема 1тема 1
тема 1
 
темS 4 6 - 02.06.16
темS 4 6 - 02.06.16темS 4 6 - 02.06.16
темS 4 6 - 02.06.16
 
тема 3 18.04.16
тема 3   18.04.16тема 3   18.04.16
тема 3 18.04.16
 
тема 2 18.04.16
тема 2   18.04.16тема 2   18.04.16
тема 2 18.04.16
 
тема 1 18.04.16
тема 1   18.04.16тема 1   18.04.16
тема 1 18.04.16
 
региональная экономика 2015 тема 5
региональная экономика 2015 тема 5региональная экономика 2015 тема 5
региональная экономика 2015 тема 5
 
региональная экономика 2015 тема 4
региональная экономика 2015 тема 4региональная экономика 2015 тема 4
региональная экономика 2015 тема 4
 
региональная экономика 2015 тема 3
региональная экономика 2015 тема 3региональная экономика 2015 тема 3
региональная экономика 2015 тема 3
 
региональная экономика 2015 тема 2
региональная экономика 2015 тема 2региональная экономика 2015 тема 2
региональная экономика 2015 тема 2
 
региональная экономика 2015 тема 1
региональная экономика 2015 тема 1региональная экономика 2015 тема 1
региональная экономика 2015 тема 1
 

методы экспертных оценок

  • 3. 1. Ранжирование Расстановка объектов в порядке убывания их предпочтительности. Вопрос: Как обрабатывать информацию, полученную от многих экспертов? Вычисление среднего арифметического Вычисление среднего взвешенного Коэффициент ранговой корреляции Спирмена © Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
  • 4. Вычисление среднего взвешенного • В качестве весов рассматривается уровень квалификации эксперта, например Объект ы Экспер т 1 Вес – 0,3 Эксперт 2 Вес – 0,7 Среднее арифм. Среднее взвешенн ое А 1 2 1,5 1,7 0,10 Б 2 4 3 3,4 0,20 В 3 1 2 1,6 0,13 Г 4 5 4,5 4,7 0,30 Д 5 3 4 3,6 0,27 © Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
  • 5. Коэффициент ранговой корреляции Спирмена где D² - сумма квадратов разностей рангов, а n - число парных наблюдений. Ограничения: 1) по каждой переменной должно быть представлено не менее 5 наблюдений; 2) коэффициент ранговой корреляции Спирмена при большом количестве одинаковых рангов по одной или обеим сопоставляемым переменным дает огрубленные значения. В идеале оба коррелируемых ряда должны представлять собой две последовательности несовпадающих значений. Вычислите этот коэффициент по данным предыдущего слайда 0,3 © Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
  • 6. Коэффициент конкордации Кендалла где m - число экспертов в группе, n - число объектов, S - сумма квадратов разностей рангов (отклонений от среднего). Если W < 0.2 - 0.4, значит слабая согласованность экспертов, если W > 0.6 - 0.8, Эксп. 1 Эксп. 2 Эксп 3 ∑ ∑² S W 1 2 3 6 36 2 4 1 7 49 3 1 5 9 81 4 5 2 11 121 5 3 4 12 144 45 431 26 0,29 © Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
  • 7. 2. Метод парных сравнений © Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru
  • 8. © Е. Колчинская, 2016, ekolch.ucoz.ru