Сценарный подход в анализе инновационных проектов

Для учета требований ЛПР предусмотрена возможность полу­чения информации от него. Эта информация может быть задана в виде функции потерь, которые понесет ЛПР при неправильных ре­шениях; в виде подходящего ему критерия оптимальности статисти­ческой процедуры; в виде ограничений, налагаемых его возможно­стями на реализацию процедур и т.п. Понятно, что эта априорная информация существенно влияет на выбор методов и результаты синтеза решающей функции /. В зависимости от конкретных обстоя­тельств имеющиеся сведения могут быть более или менее полными, поэтому рассмотрим ряд типичных ситуаций относительно объема априорной информации и сведем их в табл. 4.1.

Таблица 4.1

Уровни	Досто­	Задание	Задание	Задание	Задание	Задание
априор­	верные	распре-	распре-	парамет-	окрест-	только
ной ин­	знания об	делений	делений	рическо-	ности	различий
форма­	а или ц и	на А и В	только на	го класса	парамет-	между
ции	п		В	распре­ делений	рическо- го класса распре­делений	распре­ деления­ ми
Характер	Триви­	Байесовы	На прав­	Мини-	Робаст-	Непара-
стати­	альны		доподо­	максные	ной ста-	метриче-
стиче­	или син­		бие или		тистики	ские
ских за­	гулярны		субопти-
дач			мальные задачи

Отметим, что чем больше априорной информации использует правильно выбранная статистическая процедура, тем выше качест­во выдаваемых ею решений.

4.2.     Стратегия Байеса в анализе сценария проекта

Стратегия Байеса в анализе сценариев проектов может быть ис­пользована прежде всего для формирования решающих правил, в основе которых лежит общеизвестная модель.

Однако основным недостатком байесовского подхода является зависимость получаемых результатов от априорных вероятностей гипотез.

В этой связи целесообразно рассмотреть последовательную стра­тегию Байеса (многошаговый байесовский алгоритм), когда призна­ки упорядочиваются по убыванию информативности и на каждом шаге используется формула Байеса, в которой априорной вероятно­стью считается апостериорная вероятность, вычисленная на преди- дущем шаге; решение принимается на последнем шаге в пользу той гипотезы, для которой апостериорная вероятность оказывается наи­большей.

Данный метод освобожден от влияния априорных вероятностей, так как они уточняются на основании экспериментального матери­ала, получаемого в процессе проведения экспертиз.

Для простоты изложения указанной стратегии рассмотрим три гипотезы Б₁, Б₂, Б_у каждая из которых характеризуется п признака­ми, упорядоченными по степени убывания информативности х₁, х₂,... х_п. В результате проведения экспертизы указанных гипотез получен

 

« Содержание

» следующая страница »
1  ... 10 11 12 13 14 1516 17 18 19 20  ... 30