|
64 Отметим, что для случаев, в которых информация о влиянии факторов на вариацию исследуемого показателя отсутствует полностью, можно использовать равномерное распределение вида /(* ) = Т^—>о а где а, Ь соответственно, нижняя и верхняя границы области определения исследуемого показателя. Предложенные виды законов распределения далеко не полностью исчерпывают все возможные их виды. Для решения конкретных специфических задач могут быть использованы особые, проблемно ориентированные формы представления неопределенности. Мощным подспорьем являются также эмпирические данные о «поведении» исследуемого показателя, для обработки которых может быть применим аппарат кривых Пирсона, 39 получивший солидное теоретическое обоснование в трудах отечественных и зарубежных специалистов в области теории вероятностей. Общая идея метода кривых Пирсона заключается в построении кривой распределения, форма и область определения которой зависят от имеющихся данных о распределении случайной величины (выборки). То есть можно подогнать закон распределения, наиболее адекватно описывающий случайный характер исследуемого показателя, наблюдаемый в ходе статистических исследований. При подгонке закона распределения под конкретные данные принимается, что полученная выборка является репрезентативной, т.е. адекватно представляет характер вариаций исследуемой случайной величины. Принятие управленческихрешений вусловиях риска 39 ПоллардДж. Справочник по вычислительным методам статистики. М.: Финансы и статистика, 1982. |
асимметрии и эксцесса эмпирического распределения (выборки), далекие от нормы. На основе изложенного можно предложить следующую таблицу рекомендуемых вариантов выбора закона распределения случайной величины в зависимости от вышеуказанных факторов (таб. 2.17). Определение показателей закона распределения должно происходить, исходя из данных, полученных в ходе прогнозирования значений анализируемого показателя в будущих периодах и построения доверительного интервала прогноза. Таблица 2.17 Варианты выбора закона распределения в зависимости от сочетания 'акторов Множество без Множество с доминирования доминированием какогоHI да 7 : ' г;' какого-либо фактора либо фактора (факторов) Дискретизированное нормальное распределение Дискретный, область определения неограниченна (объем заказов поставщикам стройматериалов в будущем периоде) Дискретизированое распределение ГрамаШарлье использовать равномерное распределение вида 12Э Отметим, что для случаев, в которых информация о влиянии факторов на вариацию исследуемого показателя отсутствует полностью, можно использовать равномерное распределение вида [25]: 97 '' •' !' (2.9) где: a, b — соответственно, нижняя и верхняя границы области определения исследуемого показателя. Предложенные виды законов распределения далеко не полностью исчерпывают все возможные их виды. Для решения конкретных специфических задач могут быть использованы особые, проблемно ориентированные формы представления неопределенности. Мощным подспорьем являются также эмпирические данные о «поведении» исследуемого показателя, для обработки которых может быть применим аппарат кривых Пирсона, получивший солидное теоретическое обоснование в трудах отечественных и зарубежных специалистов в области теории вероятностей. Общая идея метода кривых Пирсона заключается в построении кривой распределения, форма и область определения которой зависят от имеющихся данных о распределении случайной величины (выборки). То есть можно подогнать закон распределения, наиболее адекватно описывающий случайный характер исследуемого показателя, наблюдаемый в ходе статистических исследований. При подгонке закона распределения под конкретные данные принимается, что полученная выборка является репрезентативной, т.е. адекватно представляет характер вариаций исследуемой случайной величины. 2.4. Принятие управленческих решений в условиях риска (стохастических условиях) Как указывалось в § 2.3., с точки зрения знаний об исходных данных в процессе принятия решений можно представить два крайних случая: определенность и неопределенность. В некоторых случаях неопределенность знаний является как бы "неполной" и дополняется некоторыми сведениями о действующих факторах, в частности, знанием законов распределения 98 |