Метод экспертных оценок: Дерево целей

ВВЕДЕНИЕ

В современной науке, технике и управлении сложными системами одной из ключевых проблем является правильная постановка задачи и выбор стратегии исследования. Этап целеполагания является фундаментальным: ошибки, допущенные здесь, невозможно исправить на стадии обработки данных или проведения физического эксперимента. Если цель сформулирована неверно, даже самый точный математический аппарат не даст полезного результата. В связи с этим особую актуальность приобретают методы системного анализа, позволяющие структурировать неопределенность и переводить качественные описания проблем в количественные показатели.
Одним из наиболее мощных инструментов структурирования является метод «дерева целей» (известный в зарубежной практике как Pattern), который широко применяется в сочетании с методами экспертных оценок. Суть подхода заключается в том, что достижение главной (генеральной) цели обеспечивается реализацией совокупности подцелей, которые, в свою очередь, делятся на задачи более низкого уровня. Поскольку формирование такой структуры в новых или малоизученных областях невозможно на основе одной лишь накопленной статистики, привлекаются квалифицированные специалисты — эксперты. Их интуиция и профессиональный опыт позволяют восполнить недостаток информации.
Целью данного реферата является углубленный анализ метода «дерева целей» как инструмента экспертного оценивания, рассмотрение алгоритмов его построения, методов расчета весовых коэффициентов, а также роли современных программных средств в обработке результатов. В работе использованы материалы учебных пособий по основам научных исследований, теории планирования эксперимента и статистическому анализу данных.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Сидняев, Н.И. Теория планирования эксперимента и анализ статистических данных: учеб. пособие для магистров / Н.И. Сидняев. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательство Юрайт, 2015. – 495 с. – Серия: Магистр.
2. Бояршинова, А.К. Теория инженерного эксперимента: текст лекций / А.К. Бояршинова, А.С. Фишер. – Челябинск: Изд-во ЮУрГУ, 2006. – 85 с.
3. Холян, А.М. Введение в инженерное исследование / А.М. Холян, М.П. Рудницкий. – Свердловск: УПИ, 1984. – 96 с.
4. Инженерный эксперимент: учеб. пособие / сост. В.И. Ляшков. Тамбов: ТГТУ, 2014. – 81 с.
5. Бекряев, В.И. Основы теории эксперимента: учебное пособие / В.И. Бекряев. – СПб.: Изд. РГГМУ, 2001. – 266 с.
6. Закин, Я.Х. Основы научных исследований / Я.Х. Закин, Н.Р. Рашидов. – Минск: Высш. шк., 1987. – 180 с.
7. Кане, М.Н. Основы научных исследований в технологии машиностроения / М.Н. Кане. – Минск: Высш. шк., 1986. – 231 с.
8. Кузнецова, Е.В. Математическое планирование эксперимента: учебно-методическое пособие для студентов очного и заочного обучения специальностей «Технология обработки металлов давлением», «Динамика и прочность машин», «Компьютерная механика», «Компьютерная биомеханика». / Е.В. Кузнецова. – Пермь: Перм. гос. техн. ун-т, 2011. – 35 с.
9. Адлер, Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий / Ю.П. Адлер, Е.В. Маркова, Ю.В. Грановский. – М.: Наука, 1976. – 278 с.
10. Саутин, С.П. Планирование эксперимента в химии и химической технологии / С.П. Саутин. – Л.: Химия, 1975. – 48 с.
11. Мухачёв, В.А. Планирование и обработка результатов эксперимента: Учебное пособие. / В.А. Мухачёв. – Томск: Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2007. – 118 с.
12. Вентцель, Е.С. Теория вероятностей / Е.С. Вентцель. – 4-е. изд. – М.: Наука, 1969. – 576 с.
13. Болдин, А.П. Основы научных исследований и УНИРС: учебное пособие / А.П. Болдин, В.А. Максимов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Издво МАДИ, 2002. – 275 с.
14. Теория и методы инженерного эксперимента: курс лекций / Н.Г. Бойко, Т.А. Устименко. – Донецк: ДонНТУ, 2009. – 158 с.
15. Блохин, В.Г. Современный эксперимент: подготовка, проведение, анализ результатов / В.Г. Блохин, О.П. Глудкин, А.И. Гуров, М.А. Ханин; под ред. О.П. Глудкина. – М.: Радио и связь, 1997. – 232 с.
16. Ляшков, В.И. Инженерный эксперимент: учеб. пособие / сост. В.И. Ляшков. – Тамбов: ТГТУ, 2014. – 81 с.
17. Болдин, А.П. Основы научных исследований: учебник для студ. учреждений высш. образования / А.П. Болдин, В.А. Максимов. – 2-е изд., перераб. и доп. – М.: Издательский центр «Академия», 2014. – 352 с.
18. Дубина, И.Н. Проверка статистических гипотез: дистанционноочный учебный курс «Математические основы проектирования и анализа результатов эмпирических социально-экономических исследований» / И.Н. Дубина. – Барнаул, 2006.
19. http://www.ipiran.ru/frenkel/hypothesis_testing.pdf.
20. Зайдель, А.Н. Погрешности измерений физических величин / А.Н. Зайдель. – Л.: Наука, 1985. – 112 с.
21. Методы планирования и обработки результатов инженерного эксперимента: конспект лекций (отдельные главы из учебника для вузов) / Н.А. Спирин, В.В. Лавров; под общ. ред. Н.А. Спирина. – Екатеринбург: ГОУ ВПО УГТУ-УНИ, 2004. – 257 с.
22. Обзор встроенных средств Excel для статистического анализа данных / http://excel2010.ru/obzor-vstroennyx-sredstv-excel-dlyastatisticheskogo-analiza-dannyx.html
23. Бараз, В.Р. Использование MS Excel для анализа статистических данных: учеб. пособие / В.Р. Бараз, В.Ф. Пегашкин. − 2-е изд., перераб. и доп. − Нижний Тагил: НТИ (филиал) УрФУ, 2014. – 181 с.
24. Сигал, Э. Практическая бизнес-статистика / Э. Сигал. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. – 1056 с.
25. Макарова, Н.В. Статистика в Excel: учебное пособие. / Н.В. Макарова, В.Я. Трофимец. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 192 с.
26. Мидлтон, М.Р. Анализ статистических данных с использованием Microsoft Excel для Office XP / М.Р. Мидлтон – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. – 296 с.
27. Нельсон, С. Анализ данных в Excel для «чайников» / С. Нельсон. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2002. – 302 с.
28. Годин, А.М. Статистика: учебник / А.М. Годин. – М.: Издательско-торговая корпорация «Дашков и К°», 2002. – 368 с.
29. Хайкин, Б.Е. Построение аппроксимационных математических моделей в условиях обработки металлов давлением: учебное пособие / Е.Б. Хайкин – Свердловск: УПИ, 1991. – 101 с.