Стохастическая фильтрация в пространстве мнений экспертов

В настоящее время, при комплектовании набора технических средств охраны возникает множество затруднений, связанных с финансовой составляющей, влияющей на защищенность объекта. Для решения задач защищенности объекта, а следовательно надежности отдельных приборов охраны, рекомендуется привлечь экспертов. При этом мнения экспертов не всегда могут быть безошибочными. В данном исследовании предлагается провести стохастический анализ и фильтрацию пространства мнений экспертов с целью выявления условного тренда (устоявшегося мнения) каждого эксперта. Ведущим методом в исследовании данной проблемы является анализ условных временных рядов (проверка гипотезы об отсутствии тренда с помощью метода медианы в последовательности оценок эксперта), позволяющий определить валидность данного метода, а также произвести проверку каждого эксперта на объективность выставленных оценок. В статье представлен пошаговый алгоритм работы с эмпирическими данными, вычислены средние отклонения от линии тренда, рассмотрены два метода проверки нулевой гипотезы – метод медианы и метод Фостера-Стюарта. Материалы статьи могут применяться в различных сферах выставления средней оценки, так как алгоритм проверки нулевой гипотезы носит универсальный характер.

1. Krivobokova S., Rodin V. Analysis of expert opinions to reduce the dimensionality of vector optimization in the problem of determining the optimum set of security devices. 3rd International Conference on Control Systems, Mathematical Modeling, Automation and Energy Efficiency (SUMMA). 2021:10–14. DOI: 10.1109/SUMMA53307.2021.

2. Кривобокова С.Е., Родин В.А. Алгоритм и программа для графического выделения множества Парето в точечном массиве. Прикладная математика & Физика. 2021:125–131.

3. Кривобокова С.Е., Родин В.А. Оптимальная комплектация объекта специальными средствами охраны на основе обобщенного показателя Харринктона. Вестник Воронежского института МВД России. 2021:154–164.

4. Любушин Н.П., Брикач Г.Е. Использование обобщенной функции желательности Харринктона в многопараметрических экономических задачах. Методы анализа. 2014:1–9.

5. Меньших В.В. Правовая статистика: методы и модели. Воронежский институт МВД России; 2018. 302 с.

6. Малыхин В.И., Родин В.А. Теория принятия решений. Воронеж: Издательский дом ВГУ; 2015. 322 с.

7. Петровский А.Б. Теория принятия решений. Москва: Издательский центр «Академия»; 2009. 400 с.

8. Котенко А.П. Эконометрика. Временные ряды. Самара: Издательство Самарского университета; 2016. 20 с.

9. Харченко М.А. Корреляционный анализ. Воронеж: Издательско-полиграфический центр ВГУ; 2008. 124 с.

10. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. Москва: КНОРУС; 2010. 568 с.