4. Метод эвристического прогнозирования.

5. Синектический метод.

6. Метод дневников - обезличенность и предельная объективность.

Реализация метода возможна при наличии документальных источников, по которым исключительно и проводится акт экспертизы (вахтовый журнал, инструктивные документы).

7. Метод Дельфы.

1964 г. – в США сотрудниками НИ корпорации РЭНД О. Хелмером и Т. Гордоном.

Происхождение: от древнегреческого города Дельфы, считавшегося центром предсказаний.

Сущность метода:

- многократный анонимный анкетный опрос одной и той же группы экспертов с применением шкалированных оценок

(4-6 итераций)

- На каждом этапе экспертов информируют о результатах предыдущих опросов и просят обосновать свое мнение, если оно сильно расходится с мнением большинства членов группы.

- В ходе многократного повторения опроса расхождения во мнениях сводятся к минимуму

- После завершения очередной итерации оценки статистически обрабатывают.

Вопрос №4. Технология проведения экспертного опроса с использованием количественных методов

Вариант 1. – Использование экспертных оценок с учетом средневзве­шенного интегрального коэффициента.

Таблица 1

Вычисление средневзвешенного интегрального коэффициента в экспертном опросе

Эксперт	Экспертная оценка по 5-балльной системе
	X1	Х2	ХЗ	Х4	Х5	Х6	Х7	Х8
1	4	3	3	2	4	3	5	4
2	4	3	4	2	4	3	4	4
3	5	2	4	3	4	3	5	4
4	5	2	3	2	5	3	5	5
5	4	3	4	2	4	2	5	5
Весомость	10	7	4	8	3	3	6	8
∑	220	91	72	88	63	42	144	176

где: К_m – средневзвешенный интегральный показатель;

i – номер эксперта (a, b... n); n – количество экспертов;

j – номер оцениваемой альтернативы (а, b... т); т – количество оцениваемых альтернатив;

а_j – весомость j-той альтернативы по 10-балльной системе;

b_ij – оценка j-той альтернативы i-тым экспертом по 5-балльной системе.

К_m = (220 + 91 + 72 + 88 + 63 + 42 + 144 + 176) / 5 = 179,2.

Рис. 1. Определение степени согласованности между экспертами

(179 – 42)/ (220 – 42) = 137/178 = 0,77

где: а_j – весомость j-того параметра объекта;

i – номер эксперта;

j – номер параметра объекта;

п – количество экспертов в группе;

Б_ji – балл, присвоенный j-тому параметру i-тым экспертом;

Б_ci – сумма баллов, присвоенных i-тым экспертом всем параметрам объекта.

Вариант 2. Использование экспертной оценки при попарном срав­нении признаков.

Таблица 2

Попарное сравнение признаков в экспертном опросе

Соотношение параметров	Эксперты					 баллов	Средняя оценка
Х1 и Х2	2	2	2	2	2	10	2
Х1 и Х3	2	1	2	2	1	8	1,6
X1 иХ4	2	2	2	2	2	10	2
Х2 и Х3	1	0	0	0	0	1	0,2
Х2 и Х4	2	2	0	1	2	7	1,4
ХЗ и Х4	2	2	2	2	2	10	2

Таблица 3