Сценарный подход в анализе инновационных проектов

Для решения задачи используем дополнительные оценки харак­теристик неизвестной функции распределения, например выбороч­ный эксцесс и выборочную асимметрию. Рассмотрим процедуру вида

х ⁰(1/4), Х(0), х(1/4), х(1/2),

г < 2,

2 - Г₁ - 4,

4 - Г - 5,5, Г₁ > 5,5.

Здесь х ⁰(1/4) - среднее [п/4] наибольших и [п/4] наименьших

членов вариационного ряда х(г), I = 1, _п , построенного по значениям

п

I=1

оценок экспертов; х(0) - выборочное среднее по всему ряду; х(1/4) - среднее внутренних членов ряда с уровнем урезания а = 1/4; х(1/2) - выборочная медиана;

3 - выборочный эксцесс.

Основная идея рассмотренного алгоритма состоит в выборе од­ной из оценок в зависимости от величины Г₁. Вторая процедура за­писывается так:

х⁰(1/4),

х(0),

Г₂ < 2,

2 < Г₂ < 2,6, 2,6 < Г₂ < 3,2, Г2 > 3,2,

М-2 =і

х(0,185),

х(0,375),

_ ^Е(0,05) ^- ^(0,05)

где Г₂ = ———-------- ——- - статистика, характеризующая асимметрию

^Е(0,5) ^- ^(0,5)

распределения. Здесь Д(а) - среднее значение ап(а = 0,05) старших членов ряда; Ь(а) - среднее ап(а = 0,05) младших членов того же ряда; х(0,185) и х(0,375) - оценки урезанного среднего значения с уровнем урезания, соответственно а = 0,185 и а = 0,375. Урезанное среднее значение уровня а(0 - а <) для вариационного ряда х(г),

I  = 1, п определяется выражением

п-т

і =т+1

где т - наибольшее число, не превышающее ап. Следует заметить, что а - урезанное среднее, имеет следующее свойство. Если ап - це­лое число, то с обоих концов ряда удаляется по ап значений и бере­тся среднее для оставшейся части ряда. Если же число ап не целое и равно, например, [ап] + р, то после удаления с обоих концов ряда по [ап] значений среднее вычисляется для оставшейся части ряда по

^{значениям Х}₍[о/п]) ^и Х(п_[ап]).

Рассмотрим теперь процесс разбиения значений вариационного ряда Х(і), і = 1,п на однородные подсовокупности. По полученным

величинам Г₁ и Г₂ назначаются уровни урезания а, что позволяет представить исходный вариационный ряд в таком виде [8]:

(^Х(1), ^Х(а₁п)), (^Х([а₁п ]+1), ^Х(3а₁п)), (^Х([3а;п]+1),^Х(п) ), ^Г1 < ²,

(^Х(1),^Х(п) ),^{2 -Г}1 ^{- 4},

(^Х(1), ^Х( а₁п) ), (^Х([а₁п]+1), ^Х(3а₁п)⁾, (^Х([3а₁п]+1),^Х(п) ), ^{4 - Г}1 ^{- 5},⁵,

(^Х(1),^Х(а₂п)),(^Х([а₂п]+1),^Х(п)),^Г1 > ⁵,⁵ ,

(^Х(1), ^Х(а₃п)), (^Х([а3п]+1), ^Х(3а₃п)⁾, (^Х([3а₃п]+1),^Х(п) ), ^Г2 < ²,

(^Х(1),^Х(п) ^{)2 -Г}2 ^{- 2,6,}

(^Х(1), ^Х( а₃п)), (^Х([а₃п]+1), ^Х(п-[3ап ])⁾, (^Х(п-[а₃п]+1), ^Х(п) ), ²,^{6 - Г}2 ^{- 3},², (^Х(1)^{, Х}(а₄п) )^, (^Х([а₄п]+1)^,Х(п-[а₄п])^), (^Х(п-[а₄п]+1),^Х(п) ), ^Г2 > ³,².

Используя разные сочетания величин Г₁ и Г₂ для значений а₁, можно получить более детальное разбиение вариационного ряда. Рассмотрим последовательно такие процедуры:

1) при 2 - Г - 4 и 2 - Г₂ - 2,6 имеем [Х(₁),Х(_п)]е Х₀.

Это означает, что ряд не урезается, его значения однородны и степень согласованности экспертных оценок высокая;

2)     при Г₁ < 2 и 2,6 -Г₂ - 3,2 имеем X = {Х₁,Х₀,Х₂}, Х[ с Х₁, х2 с Х₂,

^[Х(1)^Х (0,25п)^{]е Х}1 ^{, [х}(0,25п+1),^Х(0,75п) ] е Х₀^,

^[х(1)^х(0,185п)^{]е X}1^{, [х}(0,75п+1), ^Х(п)^{] е Х}2 ^,

^[Х(0,185п+1), ^Х(п)^{]е Х}2 ^;

3)  при Г < 2 и Г₂ > 3,2 имеем Х = {Х₁,Х₀,Х₂}, Х[ с Х₁, Х'₂ с Х₂,

 

« Содержание

» следующая страница »
1  ... 16 17 18 19 20 2122 23 24 25 26  ... 30