- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
Зачастую необходимо выбрать среди множества альтернатив, при этом каждая обладает различными преимуществами. И как же выбрать лучшую, имея мнение десятков, а то и сотен экспертов?

Как вычисление рейтинга компьютерной игры, основанного на оценках критиками графики, геймплея и сюжета, так и коллективный выбор приоритетной задачи перед появлением заказчика, относится к методам экспертных оценок [1].
Методы экспертных оценок являются частью обширной области теории принятия решений [2], а само экспертное оценивание — процедура получения оценки проблемы на основе мнения специалистов (экспертов) с целью последующего принятия решения (выбора).
В случаях чрезвычайной сложности проблемы, ее новизны, недостаточности имеющейся информации, невозможности математической формализации процесса решения приходится обращаться к рекомендациям компетентных специалистов, прекрасно знающих проблему, — к экспертам. Их решение задачи, аргументация, формирование количественных оценок, обработка последних формальными методами получили название метода экспертных оценок.
Существует две группы экспертных оценок:
Грубо говоря, к первой группе относится оценка статей на хабре, голосование в опросах и т.д., когда каждый эксперт принимает решение самостоятельно. Подбор (отсев) экспертов осуществляется посредством кармы. Именно первая группа превалирует в интернете 2 за счет возможности охвата большего числа экспертов.
Способы измерения объектов
Метод простой ранжировки заключается в том, что каждого эксперта просят расположить признаки в порядке предпочтения.

aij — оценка признака экспертом. n — количество признаков, m — количество экспертов.
Затем, подсчитывается Si — среднее значение [3] важности признака.
Метод задания весовых коэффициентов (aij)
Метод последовательных сравнений заключается в следующем:
В парном сравнении не нужно, как при ранжировании, упорядочивать все объекты, необходимо в каждой из пар выявить более значимый объект или установить их равенство. Парное сравнение можно проводить при большом числе объектов, а также в тех случаях, когда различие между объектами столь незначительно, что практически невыполнимо их ранжирование.
При использовании метода чаще всего составляется матрица размером nxn, где n – количество сравниваемых объектов.

При сравнении объектов матрица заполняется элементами aij следующим образом (может быть предложена и иная схема заполнения):
Непосредственная оценка. Часто бывает желательным не только упорядочить (ранжировать объекты анализа), но и определить, на сколько один фактор более значим, чем другие. В этом случае диапазон изменения характеристик объекта разбивается на отдельные интервалы, каждому из которых приписывается определенная оценка (балл), например, от 0 до 10. Именно поэтому метод непосредственной оценки иногда именуют также балльным методом.

А теперь, самое вкусное...
Для анализа результатов применяются различные методы математической статистики [4]. Причем, они могут комбинироваться и варьироваться в зависимости от типа задачи и необходимого результата.
Итак, пусть группа экспертов оценила какой-либо объект, тогда xj – оценка j-го эксперта, где m – число экспертов.
Для формирования обобщенной оценки группы экспертов чаще всего используются средние величины [3]. Например, медиана [5], за которую принимается такая оценка, по отношению к которой число больших оценок равняется числу меньших.
Определение относительных весов объектов
Иногда требуется определить, насколько тот или иной фактор (объект) важен (существенен) с точки зрения какого-либо критерия. В этом случае говорят, что нужно определить вес каждого фактора. Отличается от формирования обобщенной оценки тем, что определяется не общая оценка объекта, а оценка для каждого его признака.
А так же
Существует огромное множество возможных методов обработки оценок.
Как вариант, использовать систему рейтинга Эло [6] для метода парных сравений.
Причем, результат может состоять из нескольких алгоритмов, переплетаясь с другими. Например, алгоритм расчета коэффициента компетентности эксперта [7] может влиять на среднестатистическую оценку этого эксперта и т.д.
В случае участия в опросе нескольких экспертов расхождения в их оценках неизбежны, однако величина этого расхождения имеет важное значение. Групповая оценка может считаться достаточно надежной только при условии хорошей согласованности ответов отдельных специалистов.
Для анализа разброса и согласованности оценок применяются статистические характеристики – меры разброса или статистическая вариация [8].
Итак, способы вычисления меры разбрса:
В недоступных картинках — формулы. Насколько я понял, на данный момент они кешурются в habrastorage [9]
Вариационный размах [10]

Среднее линейное отклонение [11]

Среднеквадратическое отклонение [12]

Дисперсия [13]

Коэффициента ранговой корреляции Спирмэна [14]

Коэффициент (величина
) может изменяться в диапазоне от –1 до +1. При полном совпадении оценок коэффициент равен единице. Равенство коэффициента минус единице наблюдается при наибольшем расхождении в мнениях экспертов.
xij – ранг (важность), присвоенный i-му объекту j-ым экспертом, xik – ранг, присвоенный i-му объекту k-ым экспертом, di – разница между рангами, присвоенными i-му объекту.
Коэффициент конкордации Кенделла [15]
Коэффициент может принимать значения в пределах от 0 до 1. При полной согласованности мнений экспертов коэффициент конкордации равен единице при полном разногласии – нулю. Наиболее реальным является случай частичной согласованности мнений экспертов.



Статья и не претендует на полный многоэтапный разбор методов и алгоритмов оценки, лишь поверхностное их описание. Посему, если вы знаете применимые в данном случае (не описанные мной) методы и алгоритмы — с удовольствием добавлю их в статью. Или любую полезную тематическую литературу.
Засим откланиваюсь. Всех с праздником, раминь. А для тех, кто зашел посмотреть на девушек — вот вам 
Википедия — свободная энциклопедия [16]
www.rae.ru [17]
emm.ostu.ru [18]
teorver-online.narod.ru [19]
www.habarov.spb.ru [20]
Автор: eximap
Источник [21]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/matematika/41072
Ссылки в тексте:
[1] методам экспертных оценок: http://ru.wikipedia.org/wiki/Экспертное_оценивание
[2] теории принятия решений: http://ru.wikipedia.org/wiki/Теория_принятия_решений
[3] среднее значение: http://ru.wikipedia.org/wiki/Среднее_значение
[4] методы математической статистики: http://ru.wikipedia.org/wiki/Математическая_статистика
[5] медиана: http://ru.wikipedia.org/wiki/Медиана_(статистика)
[6] систему рейтинга Эло: http://en.wikipedia.org/wiki/Elo_rating_system#Mathematical_details
[7] коэффициента компетентности эксперта: http://it-iq.livejournal.com/10874.html
[8] статистическая вариация: http://ru.wikipedia.org/wiki/Вариация_(статистика)
[9] кешурются в habrastorage: http://habrahabr.ru/post/189610/
[10] Вариационный размах: http://univer-nn.ru/statistika/variaciya-i-variacionnyj-ryad-razmax/
[11] Среднее линейное отклонение: http://ru.wikipedia.org/wiki/Среднее_линейное_отклонение
[12] Среднеквадратическое отклонение: http://ru.wikipedia.org/wiki/Среднеквадратическое_отклонение
[13] Дисперсия: http://ru.wikipedia.org/wiki/Дисперсия_случайной_величины
[14] Коэффициента ранговой корреляции Спирмэна: http://ru.wikipedia.org/wiki/Тест_ранговой_корреляции_Спирмена
[15] Коэффициент конкордации Кенделла: http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9A%D0%BE%D0%BD%D0%BA%D0%BE%D1%80%D0%B4%D0%B0%D1%86%D0%B8%D1%8F_%D0%9A%D0%B5%D0%BD%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%BB%D0%B0
[16] Википедия — свободная энциклопедия: http://ru.wikipedia.org/wiki/Заглавная_страница
[17] www.rae.ru: http://www.rae.ru/monographs/10-166
[18] emm.ostu.ru: http://emm.ostu.ru/lect/lect7.html
[19] teorver-online.narod.ru: http://teorver-online.narod.ru/teorver45.html
[20] www.habarov.spb.ru: http://www.habarov.spb.ru/new_es/exp_sys/es03/es3.htm
[21] Источник: http://habrahabr.ru/post/189626/
Нажмите здесь для печати.