WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |
3.а а в в л л л л д а ч и д а ч и с ч е с ч е ф и ьм ы ф и ьм ы ф и ьм ы ф и ьм ы Н о в о ст и Н о в о ст и С е р и лы С е р и лы п е р ед а ч и п е р ед а ч и т ч е т ч е Х у до ж е ст в е н н ы е Х у до ж е ст в е н н ы е С п о р т и н ы е ш о у Д о к у м е н т а льн ы е С п о р т и н ы е ш о у Д о к у м е н т а льн ы е М у з ы к а льн ы е ш о у М у з ы к а льн ы е ш о у Н а у ч н о п о п у ля р н ы е Н а у ч н о п о п у ля р н ы е Ра з в ле к а т е льн ы е ш о у Ра з в ле к а т е льн ы е ш о у А н а ли и е ск и о б з о р ы А н а ли и е ск и о б з о р ы Ю м о р и т и е ск и п е р е Ю м о р и т и е ск и п е р е - 42 3-й эксперт 9-й эксперт 1 0 2 2 2 2 2 2 2 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 2 1 2 2 2 2 2 2 2 0 2 1 0 0 2 2 2 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 2 2 1 2 2 2 2 2 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 2 2 0 1 2 2 2 2 2 0 0 2 2 1 0 0 0 2 0 2 0 0 0 1 2 2 0 0 0 0 2 2 2 1 0 0 2 0 2 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 2 2 2 2 1 2 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 2 2 2 0 1 2 0 2 2 0 0 2 2 2 1 0 0 0 2 2 0 0 0 0 1 0 2 2 0 0 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 0 0 2 2 2 0 0 4 эксперт 10-й эксперт 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 2 1 0 0 2 2 2 0 0 0 2 1 0 0 0 0 2 0 0 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 0 1 2 2 2 2 2 2 2 2 0 1 2 2 2 2 2 2 0 0 0 1 2 2 0 0 0 2 2 0 0 1 2 2 0 0 2 0 0 0 0 1 2 0 0 0 2 2 0 0 0 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 2 0 0 2 2 2 1 0 2 2 2 0 0 2 2 2 1 0 2 2 0 0 2 2 2 2 1 2 2 2 0 0 2 2 2 2 1 2 2 0 0 2 2 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 5-й эксперт 11-й эксперт 1 2 0 0 0 2 0 0 0 2 1 0 2 2 2 2 2 2 2 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 2 2 0 1 2 2 2 2 2 2 0 0 1 1 0 0 0 0 0 2 2 0 0 1 2 2 0 0 2 0 0 2 2 1 1 0 0 2 0 2 0 0 0 1 2 0 0 2 0 0 2 2 1 1 0 0 0 2 2 0 0 0 0 1 0 0 2 0 0 2 2 2 2 1 0 2 2 2 0 0 2 2 2 1 0 2 0 0 2 2 2 2 2 1 2 2 2 0 0 2 2 2 2 1 2 0 0 2 2 0 2 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 6-й эксперт 1 0 0 0 0 0 2 0 0 2 1 0 0 0 0 2 0 0 2 2 1 2 2 2 2 2 2 2 2 0 1 2 2 2 2 2 2 2 0 0 1 2 2 2 0 2 2 0 0 0 1 2 2 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 2 0 0 0 0 2 1 0 2 2 0 0 2 2 2 2 1 2 2 0 0 0 0 2 0 0 - 43 Т а б л и ц а 3.Результаты обработки экспертных опросов (весовые коэффициенты) 1 0,0182 0,1313 0,0000 0,0000 0,0002 0,0000 0,0000 0,0022 0,0000 0,2 0,0000 0,0000 0,7364 0,2010 0,0108 0,0020 0,0003 0,0000 0,0494 0,3 0,0743 0,2226 0,0001 0,0001 0,0083 0,0009 0,0028 0,0248 0,0003 0,4 0,0000 0,0024 0,6120 0,2504 0,0316 0,0005 0,0001 0,0000 0,0938 0,5 0,0108 0,0000 0,4936 0,2510 0,0640 0,0322 0,0108 0,0108 0,1270 0,6 0,0000 0,0000 0,7844 0,1739 0,0001 0,0061 0,0009 0,0000 0,0346 0,7 0,1251 0,2501 0,0026 0,0078 0,0625 0,0026 0,0156 0,0313 0,0026 0,8 0,1322 0,2500 0,0008 0,0008 0,0024 0,0473 0,0473 0,0473 0,0008 0,9 0,0741 0,2223 0,0001 0,0001 0,0009 0,0247 0,0082 0,0027 0,0003 0,10 0,0000 0,0001 0,7040 0,2168 0,0149 0,0032 0,0006 0,0000 0,0604 0,11 0,1181 0,2494 0,0000 0,0000 0,0559 0,0109 0,0061 0,0265 0,0068 0,Представленные в ранговой шкале результаты этого опроса приведены в табл. 3.10.

Т а б л и ц а 3.Результаты экспертного опроса в ранговой шкале Э к с ы п е р т № Тип телепрограммы 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1. Научно-популярные передачи 3 8 3 8 6 8 3 3 3 7 2. Аналитические обзоры 2 9 2 6 7 7 2 2 2 8 3. Юмористические передачи 10 1 9 1 1 1 9 6 9 1 4. Развлекательные шоу 9 2 9 2 2 2 7 6 9 2 5. Сериалы 8 4 7 7 5 4 8 4 4 5 6. Художественные фильмы 6 6 6 9 6 5 6 4 5 6 7. Документальные фильмы 4 7 4 10 6 9 5 4 6 9 8. Спортивные шоу 5 5 5 4 4 6 4 5 7 4 9. Музыкальные шоу 7 3 8 3 3 3 8 6 8 3 10. Новости 1 10 1 5 7 10 1 1 1 10 Учитывая то, что табл. 3.10 содержит связные ранги, для проверки согласованности мнений экспертов рассчитаем скорректированный коэффициент конкордации по формуле (3.31). Для этого прежде всего вычислим средний ранг + 1( )mn 10( + 1) p = = = 60,5.

2 о ь ы т п а ы т ь ы т н я ы с и к е л л Ти ш о у ш о у и е е ь ы о бзо р ы На у чн фи ьмы фи ьмы Но во с и Сер ил пер еда чи пер еда чи а ии к е по пу л р н е е е М у зык а л н е Ан л т чес и т лпр о гр а ммы Х у до ж ес вен ые Д о к у мен а л н е Спо р т вные ш о у Ра звлк а т л н е Ю мо р ит чес и Э к сп е р ты - 44 Промежуточные расчеты для расчета величины S представлены в табл.

3.11.

Т а б л и ц а 3.Промежуточные расчеты коэффициента конкордации Э к с п е р т ы Сум- Откло- Квадрат ма ран- нение от откло1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 гов среднего нений 1 3 8 3 8 6 8 3 3 3 7 3 55 -6 2 2 9 2 6 7 7 2 2 2 8 2 49 -12 3 10 1 9 1 1 1 9 6 9 1 9 57 -4 4 9 2 9 2 2 2 7 6 9 2 9 59 -2 5 8 4 7 7 5 4 8 4 4 5 6 62 2 6 6 6 6 9 6 5 6 4 5 6 7 66 6 7 4 7 4 10 6 9 5 4 6 9 5 69 9 8 5 5 5 4 4 6 4 5 7 4 4 53 -8 9 7 3 8 3 3 3 8 6 8 3 8 60 -1 10 1 10 1 5 7 10 1 1 1 10 1 48 -13 Сумма квадратов отклонений S 494,Далее вычислим сумму показателей связных рангов m Т ( -= 22 )+ ((233 - 2)+ (33 - 3))+ (23 - 2)+ j j =(( -+ 33 )+ ( - 33 ))+ (23 - 2)+ (23 - 2)=102.

Окончательно получаем 12S 12 494,W = = =,0 05.

m 32 (1032 10)-- nm n)( -- m Tj j =Расчетное значение дисперсионного коэффициента конкордации свидетельствует о низкой степени согласованности мнений экспертов. Выясним, можно ли выделить среди них группы экспертов, чьи мнения согласованны. С этой целью проведем кластерный анализ в пакете STATISTICA, предполагающий выполнение следующих шагов:

1) копирование значений весовых коэффициентов (см. табл. 3.9) из MS Excel в STATISTICA;

2) выбор меню «Статистика» – «Многомерные исследовательские методы» – «Анализ кластера» – «Древовидная кластеризация» – «ОК» – «Переменные» – «Выбрать все переменные» – «ОК» – «Вертикальная дендрограмма объединения» (см. рис. 3.1).

Построенная дендрограмма позволяет сделать вывод о том, что рассматриваемую группу экспертов можно разделить на две группы. В первую входят 1, 3, 7, 8, 9, 11, а остальные – во вторую.

п рог Тел е рам м а - 45 Более глубокий анализ личностных характеристик экспертов показал, что большую часть первой группы составляют сотрудники мужского пола, возраст которых – от 32 до 40 лет. Они имеют базовое экономическое и математическое образование, их стаж работы в качестве специалистов – от 8 до 11 лет. Сотрудники этой группы отдают предпочтение новостным и научно-популярным программам, а также аналитическим обзорам.

Вторую же группу составляют в основном сотрудники-женщины в возрасте от 24 до 28 лет, имеющие филологическое образование и стаж работы – от 1 до 8 лет. Они признают наиболее целесообразным размещение рекламы в различного рода развлекательных программах, а также сериалах и художественных фильмах.

Tree Diagram for Variables Single Linkage Euclidean distances 0,0,0,0,0,0,0,0,0,Эксперт 5 Эксперт 6 Эксперт 2 Эксперт 11 Эксперт 9 Эксперт Эксперт 4 Эксперт 10 Эксперт 8 Эксперт 7 Эксперт Р и с. 3.1. Вертикальная дендрограмма объединения Точку зрения какой же группы следует признать верной Очевидно, у руководства корпорации существует, по крайней мере, пять возможных вариантов действий: 1) положиться на опыт сотрудников первой группы;

2) довериться «молодежи»; 3) разработать комбинированный медиа-план, в котором будут учтены точки зрения экспертов обеих групп; 4) переопросить сотрудников еще раз с целью получения согласованного мнения; 5) провести опрос сотрудников других отделов для того, чтобы установить предпочтения одного варианта над другим.

Linkage Distance - 46 Т Е С Т В о п р о с В а р и а н т ы о т в е т а 1. 1) рефлексивно и транзитивно;

ОтношениеR называется то2) рефлексивно и симметрично;

лерантностью, если оно:

3) рефлексивно, симметрично и транзитивно;

4) рефлексивно, антисимметрично, транзитивно;

5) антисимметрично, транзитивно и связно;

6) рефлексивно, антисимметрично, транзитивно и связно.

2. 1) рефлексивно и транзитивно;

Отношение R называется 2) рефлексивно и симметрично;

эквивалентностью, если оно:

3) рефлексивно, симметрично и транзитивно;

4) рефлексивно, антисимметрично, транзитивно;

5) антисимметрично, транзитивно и связно;

6) рефлексивно, антисимметрично, транзитивно и связно.

3. Такая проблема субъективных 1) в выборе подходящего типа шкалы;

измерений, как проблема 2) в определении всех возможных способов предпредставления, заключается: ставления заданной эмпирической системы раз личными числовыми системами;

3) в доказательстве того, что для эмпирической системы с отношениями можно построить числовую систему с отношениями 4. Шкалой называется совокуп- 1) эмпирической и числовой систем ;

ность: 2) числовой системы, логической системы и отображения;

3) эмпирической системы, информационной системы и отображения;

4) эмпирической системы, числовой системы и отображения.

5. Какая шкала используется для 1) порядковая;

описания принадлежности 2) интервальная;

объекта к определенному 3) шкала отношений;

классу 4) шкала разностей;

5) абсолютная;

6) номинальная.

6. Какая шкала применяется для 1) порядковая;

отражения упорядоченности 2) интервальная;

объектов по одному или сово- 3) шкала отношений;

купности признаков 4) шкала разностей;

5) абсолютная;

6) номинальная.

7. Какая шкала используется при 1) порядковая;

необходимости выражения, на 2) интервальная;

сколько один объект превос- 3) шкала отношений;

ходит другой по одному или 4) шкала разностей;

нескольким признакам 5) абсолютная;

6) номинальная.

- 47 8. Какая шкала используется для 1) порядковая;

отражения величины различия 2) интервальная;

между свойствами объектов 3) шкала отношений;

4) шкала разностей;

5) абсолютная;

6) номинальная.

9. Какую шкалу дают результаты 1) порядковая;

счета 2) интервальная;

3) шкала разностей;

4) шкала отношений;

5) абсолютная;

6) номинальная.

10. В какой шкале числа отража- 1) порядковая;

ют отношения свойств объек- 2) интервальная;

тов 3) шкала разностей;

4) шкала отношений;

5) абсолютная;

6) номинальная.

11. Для номинальной шкалы до- 1) однозначное преобразование;

пустимым преобразованием 2) монотонное преобразование;

является: 3) линейное преобразование;

4) преобразование подобия;

5) преобразование сдвига;

6) тождественное преобразование.

12. Для порядковой шкалы допус- 1) однозначное преобразование;

тимым преобразованием 2) монотонное преобразование;

является: 3) линейное преобразование;

4) преобразование подобия;

5) преобразование сдвига;

6) тождественное преобразование.

13. Для интервальной шкалы до- 1) однозначное преобразование;

пустимым преобразованием 2) монотонное преобразование;

является: 3) линейное преобразование;

4) преобразование подобия;

5) преобразование сдвига;

6) тождественное преобразование.

14. Для абсолютной шкалы допус- 1) однозначное преобразование;

тимым преобразованием 2) монотонное преобразование;

является: 3) линейное преобразование;

4) преобразование подобия;

5) преобразование сдвига;

6) тождественное преобразование.

15. Для шкалы отношений допус- 1) однозначное преобразование;

тимым преобразованием 2) монотонное преобразование;

является: 3) линейное преобразование;

4) преобразование подобия;

5) преобразование сдвига;

6) тождественное преобразование.

16. Для шкалы разностей допус- 1) однозначное преобразование;

- 48 тимым преобразованием явля- 2) монотонное преобразование;

ется: 3) линейное преобразование;

4) преобразование подобия;

5) преобразование сдвига;

6) тождественное преобразование.

17. Какой из методов относится к 1) метод парного сравнения;

группе несравнительных ме- 2) распределение постоянной суммой;

тодов получения необходимой 3) метод упорядочения;

для шкалирования информа- 4) использование шкалы семантического диффеции ренциала.

18. Метод парных сравнений 1) А. Осборн;

разработал: 2) Л. Терстоун;

3) О. Хелмер;

4) Т. Гордон.

19. При использовании метода 1) не превышает половины бита;

парных сравнений эксперту 2) не превышает одного бита;

при каждом сравнении прихо- 3) не превышает двух бит.

дится решать задачу, уровень неопределенности которой:

20 Значение элемента, стоящего,1 A A,0 A A ji ji на пересечении i-ой строки и j 1) aij =,0 A ~ A ; 2) aij =,1 A ~ A ;

го столбца матрицы парных ji ji сравнений, определяется по,2 A A,2 A A ji ji формуле:

,1 A A ji 3) aij =,0 A ~ A.

ji,1 A A ji 21. Полностью заполненная мат- 1) aa =+ 0 ;

ij ji рица парных сравнений пред2) + aa = 1 ;

ij ji ставляет собой квадратную 3) aa =+ 2.

матрицу A, элементы которой ij ji удовлетворяют соотношению:

22. Матрица парных сравнений: 1) неотрицательна и разложима;

2) неотрицательна и неразложима;

3) положительна и неразложима;

4) положительна и разложима.

23. Компоненты вектора весовых 1) чрезвычайно маленьких весовых значений;

коэффициентов на каждом ша- 2) чрезвычайно больших весовых значений;

ге итерационной процедуры в 3) нулевых значений весовых значений.

методе парных сравнений нормируются для того, чтобы избежать получения:

24. Значение элемента, стоящего,0 A A ji на пересечении i-ой строки и j 1) aij =,1 A ~ A ;

го столбца матрицы парных ji сравнений, определяется по /1 xij, Ai A j формуле:

- 49 xij A, A xij A, A i j i j 2) aij =,0 A ~ A ; 3) aij =,1 A ~ A ji ji /1 xij, Ai A /1 xij, Ai A j j 25. Полностью заполненная мат- 1) + aa =1;

ij ji рица парных сравнений пред2) aa =1;

ij ji ставляет собой квадратную матрицу A, элементы которой 3) aij = 1.

удовлетворяют соотношению: a ji 26. Итерированная значимость 1) сумму «очков», набранных каждым объектом в репервого порядка в методе пар- зультате экспертного сравнения;

ных сравнений (для случая 2) сумму «очков», набранных каждым объектом в ре+ aa = 2 ) представляет со- зультате экспертного сравнения, а также сумма ij ji «очков», которые набрали проигравшие ему сравбой:

нение;

3) сумму «очков», набранных каждым объектом в результате экспертного сравнения, а также сумма удвоенных «очков», которые набрали проигравшие ему сравнение.

27. Групповая оценка значимости 1) PP ;

объектов p может быть полу 2) PP ;

чена как характеристический 3) PP)( вектор матрицы:

28. Весовые коэффициенты ком - 1) PP ;

петентности экспертов v могут 2) PP ;

быть получены как компонен 3) PP)(.

ты характеристического вектора матрицы:

29. Могут ли весовые коэффици- 1) да; 2) нет;

Pages:     | 1 |   ...   | 4 | 5 || 7 | 8 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.