- •Варжапетян а.Г. Квалиметрия
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Введение в1. Глоссарий
- •В2. Общее представление о квалиметрии
- •1. Уточнение социально-экономической информации
- •2. Повышение эффективности управленческих решений
- •3. Повышение эффективности работы
- •Глава 1 Измерение характеристик качества
- •1.1 Свойства и потребности
- •В3. Классификация квалиметрий
- •1.2 Измерение характеристик качества.
- •1.3. Статистические измерительные шкалы.
- •В). Шкала дистанций - шд
- •Г). Шкала отношений - шо.
- •1.4 Ряды предпочтительных чисел
- •Глава 2 Комплексная оценка показателей
- •2.1 Предпосылки к проведению квалиметрических оценок
- •2.2 Комплексная квалиметрическая оценка
- •2.3. Порядок проведения квалиметрической оценки.
- •Глава 3 Квалиметрия технической продукции
- •3.1 Показатели технической продукции
- •3.2 Принципы принятия решений при оценивании.
- •А. Факторы, влияющие на принимаемое решение.
- •В. Оценка рисков при принятии решения
- •3.3 Методы принятия решений при учете неопределенности информации и нечеткости условий
- •В. Принятие решений по нечеткой качественной информации
- •Глава 4 Экспертное оценивание
- •4.1 Экспертные оценки в квалиметрии
- •4.2 Недостатки и возможные ошибки экспертного оценивания
- •4.3. Обработка данных экспертизы.
- •В. Метод строгого ранжирования
- •4.4 Выбор эталона при экспертном оценивании
- •Глава 5 Интеллектуальные экспертные системы в квалиметрии
- •5.1 Понятие интеллектуальной системы
- •5.2. Классификация интеллектуальных систем.
- •5.2.1. Экспертные системы – эс.
- •5.2.2. Системы поддержки принятия решений - сппр
- •5.2.3. Автоматизированные системы экспертного оценивания асэо.
- •Глава 6 Имитационное моделирование в задачах квалиметрии
- •6.1 Общие представления об имитационном моделировании
- •6.2 Пути снижения дисперсии квалиметрической оценки
- •6.3 Выбор наилучшей альтернативы в Парето‑оптимальном множестве.
- •А. Сравнение двух альтернатив с некоррелированными t- парами.
- •Б. Сравнение двух альтернатив с коррелированными t- парами
- •Контрольные вопросы
- •Заключение
- •Приложения п1. Единицы международной системы си
- •П2. Основные понятия математической статистики а. Понятие о функции распределения
- •Б. Статистические критерии
- •1.Статистическая надежность
- •2.Распознавание статистических гипотез
- •3.Односторонние и двусторонние критерии
- •П3. Определение неизвестной функции распределения
- •А. Первичная обработка исходной статистики
- •Б. Графическое изображение статистических данных
- •В. Выравнивание статистических графиков
- •Г. Определение критерия согласия
- •П4. Определение неизвестной случайной величины
- •А. Наилучшая статистическая оценка
- •П.5. Пример построения модельного файла для примера 6.1 главы 6. Пример 6 .1 Выбор лучшего варианта из 4-х возможных (модель фабрики (л.7))
- •1. Постановка задачи.
- •2. Допущение, сделанные в модели.
- •3. Таблица определений
- •4. Модельный файл
- •5. Итоговый отчёт
- •6.Обсуждение
- •Литература
Г). Шкала отношений - шо.
Эта шкала также имеют различные названия, - шкала пропорциональности, подобия, отношений, но чаще всего в литературе применяется последнее название. В этой шкале - ШО (рис.1.5Г) полагают, что неизвестный размер сравнивается с известным размером и выражается через него в кратном или дольном отношении. В ШО вводится понятие начала отсчета - нулевой точки. Измерения по шкале отношений отвечают на вопрос « во сколько раз больше?» и поэтому позволяют осуществлять все возможные арифметические действия. Шкала отношений не имеет отрицательных значений и лежит в диапазоне от 0 до ∞.
При сравнении двух размеров по ШО следуют отношению: Q I / Qj = qij 1.10
Размер
Qj
стоящий в знаменателе выступает в
качестве единицы измерения, поскольку
частное от деления qij
показывает
в размере Qi.
Для обеспечения единства измерений в
качестве Qj
выбирается узаконенная единица [Q],
то есть
.
Пример. Вес товара (нетто) mт = 320 г, вес упаковки my= 40 г, вес брутто mб = 320 + 40 = 360 г. Можно найти отношение mт/my = 320/40 = 8 раз.
Заметим,
что ШО является частным случаем ШИ при
фиксации Qj=0.
Следовательно теоретическая модель
позволяет пользоваться той же структурной
схемой, что и для ШИ
,
т.е. последовательность операций такова:
Вначале определяется интервал с помощью устройства сравнения, а затем числовое значение с помощью отсчетного устройства.
Все сказанное о помехах выше, применимо и для ШО, т.е. поправка также суммируется или вычитается из измерения
Q = X .
Пример. Точность рулетки 0,1%, измеряется длина комнаты 500 см., длина рулетки 10 м. Ошибка при измерении составит величину =1000 см. * 0,001 = 1 см, и тогда с учетом поправки измерения будут лежать в диапазоне - 559 561 см.
Из этого примера, очевидно, что на результат измерения влияет точность средства измерения. Если в ШО за начало отсчета принять абсолютное значение нуля (абсолютная температура, абсолютно черное тело, абсолютное поглощение электромагнитного излучения, скорость света и т.п.), то осуществляется переход к абсолютной шкале. Некоторые авторы выделяют этот тип шкал в отдельный класс. В данном пособии будем использовать только 4 типа СШ, рассмотренных выше.
В таблице 1.6 приведено сравнение рассмотренных статистических измерительных шкал.
Практика использования шкал требует определенного навыка исследователя. Так, например, совершенно не обязательно при оценивании стремиться к использованию самой универсальной школы отношений. Применение более мощных шкал приводит к удорожанию эксперимента, а порой и к увеличению времени. Порой при принятии решений достаточно использовать шкалу предпочтений.
Таблица 1.6. Сравнение статистических шкал
Наименование |
Введение параметра |
Виды статистик |
Вид функции f (x) |
Примеры |
ШЭ - признак эквивалентности |
Не параметрические, возможны логические операции |
Выборка |
Любая однозначная |
Брак продукции, участники конкурса |
ШП - признак предпочтения |
Ранжирование |
Любая монотонная |
Группы брака, цвета команд, баллы,звания. |
|
ШИ - признак отстояния |
Параметрические, допустимы числовые оценки |
Гистограмма, мода, размах |
Любая линейная |
Температура, даты, расстояния |
ШО - признак отношения |
Закон распределения |
Любая функция подобия |
Доход, время, физические величины |
