|
93 изменяются случайным образом. Однако их средние значения и основные ошибки (дисперсии) остаются неизменными во времени. В таком случае систему называют стабильной, а процесс устойчивым. Поэтому вместо фактических значений параметров надо рассматривать только средние значения. При стабильном процессе случайные погрешности подчиняются нормальному закону распределения с центром (математическим ожиданием) ju = ХоСредние значения параметров х1^,, х2ср,..., х(п)срдолжны быть приближенно равны х0. Следовательно, все они приближенно равны между собой: x’q, и х2ст х(п)ср~ ХоЕсли среднее значение параметра не остается постоянным, то значит, что процесс нестабилен и соответственно система неустойчива. Не менее важен в экспертном опросе учет факторных характеристик, позволяющих собрать информацию об условиях, воздействующих на изменение состояния и функционирования системы, а также о степени и результатах этого воздействия. Факторная интерпретация экспертных оценок осуществлялась с помощью факторного анализа. Факторный анализ, позволяет сжать исходную информацию путем замены исходных показателей на такие переменные (факторы), которые оказались бы наиболее информативными и отражающими существенные свойства изучаемого процесса1. На начальном этапе обработки информации в данном исследовании применялась распространенная в многомерном статистическом анализе процедура центрирования и нормирования измеряемых величин стандартизация данных. Ее цель сделать исследуемые показатели безразмерными и проводить дальнейшую математическую обработкуэтих новых показателей. При этом безразмерные показатели вычисляются по формулам: -----------------------, i I,р, о. о. См.: Факторный, дискриминантный и кластерный анализ / Под ред. И.С. Емакова. |
по оценок характеризовалась коэффициентом конкордации (согласия) W и соответствующим уровнем значимости а . Коэффициент конкордации определялся Y l f p S e p )1 по формуле W =----i=i--------— -; N \m " -m )-h ’Y j j j-i где N ~ количество экспертов; m количество оцениваемых вариантов; ■V S i^ R ij сумма рангов, присвоенных решению Pi всеми экспертами (Rij (М ранг, присвоенный этому решению у-м экспертом); Scp= ^ Sj/m среднее j= \ арифметическое суммы рангов, полученных всеми объектами; Tj~ £ (f-t) показатель связанных (равных) рангов, назначенных j -м экспертом. Если все т оценок какого-то эксперта различны, то Tj = 0, а если среди рангов есть одинаковые, то Tj определяется по приведенной формуле. Коэффициент конкордации изменяется в пределах d При полном согласии мнений экспертов W= 1. Величина уровня значимости определялась по критерию Ф “Пирсонса с (JV\) степенями свободы: 12£(Si~Sce)2 , w Ф‘~----------------------V ~Nm(m ч-1)-1 /(те1)]ГTj м He менее важен в экспертном опросе учет факторных характеристик, позволяющих собрать информацию о факторах, воздействующих на изменение состояния и функционирования системы, а также о степени и результатах этого воздействия. Факторная интерпретация экспертных оценок осуществлялась с помощью факторного анализа. Факторный анализ, позволяет сжать исходную информацию путем замены исходных показателей на такие переменные (фак торы), которые оказались бы наиболее информативными и отражающими существенные свойства изучаемого процесса [77,87,129,131]. На начальном этапе обработки информации в данном исследовании применялась распространенная в многомерном статистическом анализе процедура центрирования и нормирования измеряемых величин стандартизация данных. Ее цель сделать исследуемые показатели безразмерными и проводить дальнейшую математическую обработку этих новых показателей. При этом безразмерные показатели вычисляются по формулам: г ,—= —— ; i = \.р, где Xiзначение показателя для 1-го респондента; У\~ центрированное значение показателя для 1-го респондента; Zj центрированное и нормированное (стандартизированное) значение показателя для 1-го респондента; айсреднее арифметическое данного показателя; Oj среднее квадратическое отклонение данного показателя относительно среднего (стандарт); р количество рассмотренных показателей. Для формализации постановки задачи факторного анализа было сделано допущение о линейной связи между измеренными параметрами и факторами, поскольку нелинейные модели пока не получили широкого распространения в математической статистике в силу значительных вычислительных трудностей и сложности в интерпретации результатов по сравнению с линейными моделями. Таким образом, предполагалось, что каждый из анализируемых признаков (параметров) Хь Х2 ... ХР. характеризующих тот или иной объект наблюдения, может быть представлен следующей формулой: X = ащ+ ап» f + ai2»f2+ -г ап1»f,„+ Vi 1,р; m< р , где а;осредняя величина i-ro наблюдения; (ai0, а;2... aim) коэффициенты (факторные нагрузки i -ой переменной на соответствующий фактор), которые необходимо определить в процессе иссле |