Ниже описываются два метода принятия решений: метод регрессий для сравнения вариантов и метод экспертного опроса на основе парных сравнений. Оба метода позволяют выбрать лучший вариант из имеющихся, но не гарантируют его оптимальности. Сравнение вариантов по методу регрессий основывается на использовании количественной информации в виде статистических или нормативных данных. При экспертном опросе по способу парных сравнений принимаются качественные оценки, которые по специальной процедуре переводятся в количественную форму и тогда могут сравниваться между собой.
Сравнение вариантов методом регрессий. Метод регрессий — это такой математический метод, с помощью которого определяется зависимость между входными и выходными параметрами технологического процесса. В принципе следует различать линейную и нелинейную регрессию. Процедура расчетов по линейной регрессии складывается из следующих стадий:
1) расчет частных и общих коэффициентов корреляции между
результативными и факторными признаками;
2)проверка коэффициентов корреляции на существенность. Проверяется зависимость результативного признака от факторных при заданном уровне значимости. Если не наблюдается существенной связи между одним или несколькими факторными признаками и результативным, то эти факторные признаки из дальнейшего рассмотрения исключаются;
Проведя эти расчеты, м. опред. оптим. величину
(2 кривые,точка пересеч. Дает опт. велич.)
3)расчет регрессионного уравнения (или уравнений) и технологическая интерпретация полученных результатов. Если рассматриваются несколько уравнений с различным составом переменных, то из них выбирается уравнение с наименьшим стандартным отклонением
4)выбор формы регрессионного уравнения, если не может быть использована известная модель. В тех случаях, когда форма связи между результативным и факторными признаками заранее не известна, задаются разные наборы переменных, входящих в уравнение регрессии;
5) проверка адекватности модели и существенности отличия от I нуля коэффициентов регрессии;
6) расчет доверительных интервалов для уравнения регрессии.
Зачастую нет возможности провести сравнение, пользуясь статистическими данными, так как нет количественной информации, а известны только качественные результаты или факторные признаки.Существенным в этом методе является обеспечение независимости оценок экспертами своих мнений.Этот метод находит свое применение на стадии подготовки технолог. Решения.Каждый эксперт заполняет матрицу парных сравнений.
Матрица предст. таб. сравнения 2 факторов.Кажда япара факторов м. ср-ся один или 2 раза.
Общее число ср-ий б. равно
,n- общее число факторов
Полученные данные из таблиц экспертного спроса записывается в виде матриц
Далее для установления рангов факторов,влияющих на процесс сост. Мтарицу ранжирования из элементов
, ajk-элемент матрицы,ai-номер матрицы
Из суммы строк матрицы получаем последовательность,ранжированную по величине сумм.Согласованность мнений экспертов оценивают
,где 
Каждому из m экспертов, участвующих в опросе, присваивают ранговое число. При этом наиболее предпочтительный параметр получает ранг 1, следующий — в порядке убывания предпочтения — ранг 2 и т.д. В рассматриваемом случае в роли объектов выступают критерии оптимальности технологических процессов.
Обозначим 
через ранговое число, которое i-й эксперт присвоил j-му объекту, причем i= 1, 2, ...,m и j= 1, 2, ...,n. Рез. эксперт. опроса предст. в виде таб. Затем проводят нормирование и также состав. Общую таблицу
Процедура нормирования процесс вычисления среднего арифметического суммы мест,к-е заним объекты с одинак. Рангами.Суммируя нормировн. Ранговые числа для каждого объекта и сравнивая их между собой опред. ранжир. посл-ть объектов.Степень согласованности мнений экспертов оценивается с помощью коэф Кендалла
,где 
Поможем написать любую работу на аналогичную тему