|
где 3' = шах х -гтпх,..I ^ I ‘ Правомерность получения оценок в, в виде (2.7) (как следствия использования принципа максимума неопределенности) вытекает из решения следующей задачи на условный экстремум: В этой задаче (2.8) — энтропия Шеннона выступает как мера неопределенности, (2.9) — является условием нормировки, а (2.10) — постулирует постоянство среднего геометрического значения меры в,. Верификация рассмотренного метода построения обобщенных показателей показала, что полученные с его использованием оценки относительных уровней качества сравниваемых объектов мало чувствительны к «возмущающим» факторам, таким как использование различных моделей построения весов и пропуск отдельных характеристик объектов. Из приведенного описания методов построения обобщенных показателей видно, что последний позволяет лучше отразить в обобщенных показателях соотношение оценок объектов за счет учета в весовых коэффициентах в, информации о структуре значений исходных данных. Однако, несмотря на статистическую устойчивость оценок, получаемых с их использованием [7, оба метода отличаются сложностью, которая связана с необходимостью решения следующих задач: нормировки (нормализации) исходных данных, которая проводится с целью придания им вероятностного смысла, и обязательной интерпретации результатов расчетов применительно к конкретной задаче сравнительного анализа объектов. Нормировка исходных данных всегда приводит к искажению их п (2.8) т (2.9) П П (2.10) 63 |
(2.9)Ё3=1>/*] ]Г 0,1п 6, = соп8( (или р!5°‘ =соп5(). (2.10) ■и I В этой задаче (2.8) энтропия Шеннона выступает как мера неопределенности, (2.9) является условием нормировки, а (2.10) постулирует постоянство среднего геометрического значения меры в). Верификация рассмотренного метода построения обобщенных показателей показала, что полученные с его использованием оценки относительных уровней качества сравниваемых объектов мало чувствительны к «возмущающим» факторам, таким как использование различных моделей построения весов и пропуск отдельных характеристик объектов. Из приведенного описания методов построения обобщенных показателей видно, что последний позволяет лучше отразить в обобщенных показателях соотношение оценок объектов за счет учета в весовых коэффициентах 0, информации о структуре значений исходных данных. Однако, несмотря на статистическую устойчивость оценок, получаемых с их использованием [7], оба метода отличаются сложностью, которая связана с необходимостью решения следующих задач: нормировки (нормализации) исходных данных, которая проводится с целью придания им вероятностного смысла, и обязательной интерпретации результатов расчетов применительно к конкретной задаче сравнительного анализа объектов. Нормировка исходных данных всегда приводит к искажению их структуры, поскольку она осуществляется на основании определенных допущений, проверка которых зачастую просто невозможна. Тем самым, в данные вносится неопределенность, связанная с субъективными представлениями исследователя об их природе. Интерпретация результатов сравнительной оценки также вносит определенный субъективизм и, самое главное, требует присутствия 60 |