📄Работа №58965
Тема: Метод ранжирования для обработки экспертных оценок и оценки качества экспертизы (Информационные технологии в управлении (вариант 24), РАНХ и ГС)
Тип работы
Контрольные работы
Предмет
Информационные системы
Объем:
26 листов
Год:
2019
Просмотров:
529
200
руб.
🛒 Купить работу
Не подходит эта работа?
Закажите новую по вашим требованиям
Узнать цену на написание
Закажите новую по вашим требованиям
Представленный материал является образцом учебного исследования, примером структуры и содержания учебного исследования по заявленной теме. Размещён исключительно в информационных и ознакомительных целях.
Workspay.ru оказывает информационные услуги по сбору, обработке и структурированию материалов в соответствии с требованиями заказчика.
Размещение материала не означает публикацию произведения впервые и не предполагает передачу исключительных авторских прав третьим лицам.
Материал не предназначен для дословной сдачи в образовательные организации и требует самостоятельной переработки с соблюдением законодательства Российской Федерации об авторском праве и принципов академической добросовестности.
Авторские права на исходные материалы принадлежат их законным правообладателям. В случае возникновения вопросов, связанных с размещённым материалом, просим направить обращение через форму обратной связи.
Настоящий учебно-методический информационный материал размещён в ознакомительных и исследовательских целях и представляет собой пример учебного исследования. Не является готовым научным трудом и требует самостоятельной переработки.
📋 Содержание
Введение 4
Метод ранжирования 5
Влияние состава экспертов на результаты экспертизы 10
Заключение 23
Список использованных источников 24
Метод ранжирования 5
Влияние состава экспертов на результаты экспертизы 10
Заключение 23
Список использованных источников 24
📖 Введение
XXI век начался для промышленно развитых стран выделением информации как основного предмета труда в общественном производстве. По данным ЮНЕСКО в настоящее время уже более половины всего занятого населения наиболее индустриально развитых стран принимают участие в процессе производства и распространения информации.
Как правило, большая часть усилий людей, занятых в информационном секторе, обеспечивает крупный промышленный и банковский бизнесы, имеет своей целью управление людьми и машинами в ходе производственного процесса, однако усложнение трудового процесса вызывает трудности управления при обработке информации вручную.
Автоматизированная обработка информации с использованием средств связи и оргтехники вооружает администрацию и непосредственных исполнителей точными сведениями об объеме работы, проделанной за любой отрезок времени, об использовании трудовых и материальных ресурсов, о себестоимости и трудоемкости отдельных видов продукции. На основе этих данных осуществляются расчеты экономической эффективности производства, его отдельных отраслей и видов продукции, контролируется ход производства.
Использование современных информационных технологий в сфере управления обеспечивает повышение качества экономической информации, ее точности, объективности, оперативности и, как следствие этого, возможности принятия своевременных управленческих решений.
Часто в управлении используют математические методы для точности решений.
Как правило, большая часть усилий людей, занятых в информационном секторе, обеспечивает крупный промышленный и банковский бизнесы, имеет своей целью управление людьми и машинами в ходе производственного процесса, однако усложнение трудового процесса вызывает трудности управления при обработке информации вручную.
Автоматизированная обработка информации с использованием средств связи и оргтехники вооружает администрацию и непосредственных исполнителей точными сведениями об объеме работы, проделанной за любой отрезок времени, об использовании трудовых и материальных ресурсов, о себестоимости и трудоемкости отдельных видов продукции. На основе этих данных осуществляются расчеты экономической эффективности производства, его отдельных отраслей и видов продукции, контролируется ход производства.
Использование современных информационных технологий в сфере управления обеспечивает повышение качества экономической информации, ее точности, объективности, оперативности и, как следствие этого, возможности принятия своевременных управленческих решений.
Часто в управлении используют математические методы для точности решений.
✅ Заключение
Математические методы в экономике, управлении являются важным инструментом проведения анализа хозяйственных ситуаций. Их используют в построении теоретических моделей, которые позволяют отобразить имеющиеся связи в повседневной жизни. Также с помощью данных методов достаточно точно прогнозируется поведение субъектов хозяйствования и динамика экономических показателей в стране. Достаточно хорошо разработаны методы прогнозирования показателей экономических объектов, которое является инструментом теории принятия решений. Прогнозы социально-экономического развития любой страны основываются на математическом анализе определенных показателей (динамика инфляции, валовый внутренний продукт и т.д.). Формирование ожидаемых показателей осуществляется с применением таких методов прикладной статистики и эконометрики, как регрессионный анализ, факторный анализ и корреляционный анализ.
Методы экспертных оценок в прогнозировании и перспективном планировании социально-экономического развития применяются в следующих случаях:
- в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта (например, лазеры, голографические запоминающие устройства, рациональное использование водных ресурсов);
- в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта (например, прогнозы человеко-машинной системы в Космосе или учет взаимовлияния областей науки и техники);
- при средне- и долгосрочном прогнозировании деятельности объектов новых отраслей промышленности, подверженных сильному влиянию новых открытий в фундаментальных науках (например, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное машиностроение);
- в условиях дефицита времени или в экстремальных ситуациях.
Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в итоге подтверждается последующими событиями. Существует две категории экспертов: узкие специалисты и специалисты широкого профиля, обеспечивающие формулирование крупных проблем и построение моделей. Выбор экспертов для прогноза производится на основе их репутации среди определенной категории специалистов. Однако не следует забывать и того, что первоклассный специалист не всегда может достаточно квалифицированно рассмотреть и понять общие, глобальные, вопросы. Для этой цели нужно привлекать экспертов, хотя и не узко информированных, но обладающих способностью к дерзанию и воображению.
«Эксперт» в дословном переводе с латинского языка означает «опытный». Поэтому и в формализованном, и в неформализованном определений эксперта значительное место занимают профессиональный опыт и развитая на его основе интуиция. Условия необходимости и достаточности отнесения специалиста к категории экспертов вводятся следующим образом.
Важно установить не абсолютную степень надежности экспертной оценки, а степень надежности по сравнению с оценкой среднего специалиста и корреляцию между вероятностью его прогнозной оценки и надежностью класса гипотез, которыми оперирует эксперт.
Перечислим некоторые требования к эксперту. 1) его оценки должны быть стабильны во времени и транзитивны; 2) он должен обладать дополнительной информацией о прогнозируемых признаках, что лишь улучшает его оценку; 3) он должен быть признанным специалистом в данной области знаний; 4) он должен обладать некоторым опытом успешных прогнозов в данной области знаний.
Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов. Ошибки первого вида известны в технике измерений как систематические, ошибки второго вида - как случайные. Эксперт, склонный к ошибкам первого вида, выдает значения, которые устойчиво отличаются от истинных в сторону увеличения или уменьшения. Полагают, что ошибки этого вида связаны со складом ума экспертов. Для коррекции систематических ошибок можно применять поправочные коэффициенты или использовать специально разработанные тренировочные игры. Ошибки второго вида характеризуются величиной дисперсии. Исходя из анализа основных видов ошибок при вынесении экспертных суждений, можно добавить к рассмотренному ранее перечню требований к экспертам еще одно. Смысл его состоит в том, что следует предпочесть эксперта, оценки которого имеют малую дисперсию и систематическое отклонение средней ошибки от нуля, эксперту со средней ошибкой, равной нулю, но с большей дисперсией. К сожалению, априори определить способность человека делать правильные экспертные оценки невозможно. Важным средством подготовки экспертов являются специальные тренировочные игры.
Каждый из математических методов, используемых в экспертизе оценки, имеет свои преимущества и недостатки. Поэтому применять метод ранжирования необходимо в совокупности с другими методами либо использовать его в тех случаях, когда приоритетной задачей является сравнение объектов друг с другом.
Методы экспертных оценок в прогнозировании и перспективном планировании социально-экономического развития применяются в следующих случаях:
- в условиях отсутствия достаточно представительной и достоверной статистики характеристики объекта (например, лазеры, голографические запоминающие устройства, рациональное использование водных ресурсов);
- в условиях большой неопределенности среды функционирования объекта (например, прогнозы человеко-машинной системы в Космосе или учет взаимовлияния областей науки и техники);
- при средне- и долгосрочном прогнозировании деятельности объектов новых отраслей промышленности, подверженных сильному влиянию новых открытий в фундаментальных науках (например, микробиологическая промышленность, квантовая электроника, атомное машиностроение);
- в условиях дефицита времени или в экстремальных ситуациях.
Экспертная оценка необходима, когда нет надлежащей теоретической основы развития объекта. Степень достоверности экспертизы устанавливается по абсолютной частоте, с которой оценка эксперта в итоге подтверждается последующими событиями. Существует две категории экспертов: узкие специалисты и специалисты широкого профиля, обеспечивающие формулирование крупных проблем и построение моделей. Выбор экспертов для прогноза производится на основе их репутации среди определенной категории специалистов. Однако не следует забывать и того, что первоклассный специалист не всегда может достаточно квалифицированно рассмотреть и понять общие, глобальные, вопросы. Для этой цели нужно привлекать экспертов, хотя и не узко информированных, но обладающих способностью к дерзанию и воображению.
«Эксперт» в дословном переводе с латинского языка означает «опытный». Поэтому и в формализованном, и в неформализованном определений эксперта значительное место занимают профессиональный опыт и развитая на его основе интуиция. Условия необходимости и достаточности отнесения специалиста к категории экспертов вводятся следующим образом.
Важно установить не абсолютную степень надежности экспертной оценки, а степень надежности по сравнению с оценкой среднего специалиста и корреляцию между вероятностью его прогнозной оценки и надежностью класса гипотез, которыми оперирует эксперт.
Перечислим некоторые требования к эксперту. 1) его оценки должны быть стабильны во времени и транзитивны; 2) он должен обладать дополнительной информацией о прогнозируемых признаках, что лишь улучшает его оценку; 3) он должен быть признанным специалистом в данной области знаний; 4) он должен обладать некоторым опытом успешных прогнозов в данной области знаний.
Характеризуя экспертов, следует иметь в виду, что в результате выработки оценок могут иметь место ошибки двух видов. Ошибки первого вида известны в технике измерений как систематические, ошибки второго вида - как случайные. Эксперт, склонный к ошибкам первого вида, выдает значения, которые устойчиво отличаются от истинных в сторону увеличения или уменьшения. Полагают, что ошибки этого вида связаны со складом ума экспертов. Для коррекции систематических ошибок можно применять поправочные коэффициенты или использовать специально разработанные тренировочные игры. Ошибки второго вида характеризуются величиной дисперсии. Исходя из анализа основных видов ошибок при вынесении экспертных суждений, можно добавить к рассмотренному ранее перечню требований к экспертам еще одно. Смысл его состоит в том, что следует предпочесть эксперта, оценки которого имеют малую дисперсию и систематическое отклонение средней ошибки от нуля, эксперту со средней ошибкой, равной нулю, но с большей дисперсией. К сожалению, априори определить способность человека делать правильные экспертные оценки невозможно. Важным средством подготовки экспертов являются специальные тренировочные игры.
Каждый из математических методов, используемых в экспертизе оценки, имеет свои преимущества и недостатки. Поэтому применять метод ранжирования необходимо в совокупности с другими методами либо использовать его в тех случаях, когда приоритетной задачей является сравнение объектов друг с другом.
ИЛИ
Поиск аналога
📕 Список литературы
🛒 Оформить заказ
⚡ Работу высылаем в течении 5 минут после оплаты.