Курсовая работа: Разработка и принятие управленческих решений 2
Таблица 2
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |
| I | - | 0.75 | 0.50 | 0.17 | 0.75 | 0.50 | 0.60 | 0.50 |
| II | 0.75 | - | 0.33 | 0.20 | 0.50 | 0.25 | 0.75 | 0.67 |
| III | 0.50 | 0.33 | - | 0.60 | 0.60 | 0.17 | 0.50 | 0.17 |
| IV | 0.17 | 0.20 | 0.60 | - | 0.20 | 0.00 | 0.40 | 0.25 |
| V | 0.75 | 0.50 | 0.60 | 0.20 | - | 0.25 | 0.40 | 0.25 |
| VI | 0.50 | 0.25 | 0.17 | 0.00 | 0.25 | - | 0.20 | 0.33 |
| VII | 0.60 | 0.75 | 0.50 | 0.40 | 0.40 | 0.20 | - | 0.50 |
| VIII | 0.50 | 0.67 | 0.17 | 0.25 | 0.25 | 0.33 | 0.50 | - |
Для обработки этой матрицы существуют разные алгоритмы. Возьмем простейший – метод графов. (Рисунок 1)
 |
|
Итак, мнение экспертов можно представить в следующем виде:
S P
0.75 – I, II 0.40 – V, IV 0.67 – I 0.67 - VII
0.67 – VIII 0.25 – VI 0.50 – II 0.33 - VIII
0.50 – VII 0.17 – III 0.83 – III 0.50 - V
0.50 – IV 0.33 -VI
По этим данным составляем график.
Чтобы определить, насколько существенные различия между мнениями экспертов и сгруппировать их мнение в таксоны составим матрицу коэффициентов Фишера. (Таблица 3)
Коэффициент Фишера определяется через соотношение дисперсий:
F = s2 i / s2 j
Таблица 3
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | |
| I | - | 0.88 | 1.57 | 0.88 | 0.88 | 1 | 1 | 1 |
| II | 0.88 | - | 1.78 | 1 | 1 | 1.14 | 1.14 | 1.14 |
| III | 1.57 | 1.78 | - | 0.56 | 0.56 | 0.64 | 0.64 | 0.64 |
| IV | 0.88 | 1 | 0.56 | - | 1 | 1.14 | 1.14 | 1.14 |
| V | 0.88 | 1 | 0.56 | 1 | - | 1.14 | 1 | 1 |
| VI | 1 | 1.14 | 0.64 | 1.14 | 1.14 | - | 1 | 1 |
| VII | 1 | 1.14 | 0.64 | 1.14 | 1 | 1 | - | 1 |
| VIII | 1 | 1.14 | 0.64 | 1.14 | 1 | 1 | 1 | - |
Данные этой матрицы сравниваем с критическим значением Fкр = 1,945. Сравнивая коэффициенты Фишера из матрицы с его критическим значением, видим, что эти показатели меньше, следовательно, отличия в мнениях экспертов не существенны и при классификации их можно объединить в один таксон.
Ознакомившись с прогнозной документацией, эксперты предложили свои варианты расчетов, основываясь на благоприятном (Kmin ) и неблагоприятном (Kmax ) прогнозах. Результаты их прогнозов представлены в таблице 4.
Таблица 4
| Эксперты | Значения характеристик дополнительных капиталовложений (млрд. руб.) | |
| Вариант 1 (Kmin ) | Вариант 2 (Kmax ) | |
| I | 10.0 | 11.0 |
| II | 9.0 | 12.0 |
| III | 7.0 | 8.0 |
| IV | 8.0 | 12.0 |
| V | 9.5 | 12.0 |
| VI | 8.5 | 11.0 |
| VII | 8.0 | 9.0 |
| VIII | ||
Проведем анализ полученных данных, определим меры близости мнений экспертов. Результаты расчетов представлены в матрице коэффициентов близости мнений экспертов.
Таблица 5
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| I | - | ||||||
| II | - | ||||||
| III | - | ||||||
| IV | - | ||||||
| V | - | ||||||
| VI | - | ||||||
| VII | - | ||||||
| VIII | - |
Обработка матрицы производится аналогично обработке матрицы (таблица 2). Получается граф (рисунок 3) с помощью которого строятся таксоны, изображение на графике (рисунок 4).
Таксоны формируются по коэффициентам близости. ???????????
 |  |  |
 |  |  |
Список литературы
1. Виханский О. С., Наумов А. И. Мненджмент: Учебник – 3-е изд. – М: Гардарики, 2002
2.