Головна |
« Попередня | ЗМІСТ | Наступна » |
---|
Дозволяє планомірно досліджувати результати потенційної взаємодії елементів в прогнозованої сукупності подій. Він вимагає методичного опитування щодо потенційного впливу однієї події (якщо воно має відбутися) на інші події, що розглядається сукупності, причому бажано знати спосіб і сили зв'язку і час, в яке можна очікувати впливу однієї події на інше. Зібравши судження або дані, що зв'язують всі можливі комбінації подій за їх способу, силі і часу, можна провести аналіз, в ході якого переглядаються початкові оцінки ймовірності подій в їх сукупності.
Матриця взаємодій - метод, за допомогою якого здійснюється системний підхід до вивчення взаємозв'язків між прогнозами, що базується на взаємодії між прогнозованими подіями і їх «сумісністю». Матриця взаємодій вперше була використана при дослідженні методу Дельфі. Вона з'явилася як інструмент доопрацювання даного методу, так як передбачається, що експерти зосереджені кожен раз на якомусь одній події і не можуть прийняти до уваги взаємодії між прогнозованими подіями. Ідея обліку взаємозв'язків в ряду оцінок, отриманих від експертів, заснована на припущенні, що якщо такі взаємозв'язки існують, то вони повинні бути виявлені за допомогою процедури, що дозволяє перевірити «сумісність» цих оцінок і обгрунтувати перетворення початкових оцінок для отримання «сумісного» ряду. При цьому облік взаємозв'язків і взаємовпливів між прогнозованими подіями може служити додатковим джерелом інформації, що знижує рівень невизначеності.
Якщо позначити ряд подій, які повинні відбутися з різним ступенем ймовірності до певної дати через D{, D2, ..., Dn, а відповідні ймовірності їх звершення через Р [, Р2 - то події можна записати у вигляді матриці взаємодій (табл. 5.2).
Таблиця 5.2
матриця взаємодій
Якщо ця подія |
Тоді ймовірність буде |
|||
відбудеться |
о. |
п2 |
оз |
D, |
- |
* 12 |
* 13 |
* 14 |
|
п2 |
Х2, Т |
- |
* 23 |
* 24 ^ |
* 3. |
* 32 |
- |
* 34 |
|
* 41 |
* 42 |
* 43 |
- |
Примітка. Стрілки в клітинах матриці означають, що якщо, наприклад, станеться подія D2, то ймовірність подій і DA зросте.
Для проведення аналізу взаємовпливів необхідно мати наступну інформацію:
Існують різні моделі взаємозв'язку, форма яких вибирається з апріорних міркувань. Безліч досліджуваних явищ Ар вихідні значення «безумовних» ймовірностей р{ і матриці взаємодій Хц зазвичай встановлюються за допомогою експертів. Так, наприклад, одна з апробованих моделей взаємозв'язку між р} і х1} мала такий вигляд:
де Pj - корекція вихідної оцінки ймовірності події Л, при наступив подію Aj (- t:) / tj - відносне запізнювання події А- по відношенню до події Ах.
знаючи значення рх, можна обчислити скориговане значення ймовірності рх за законом повної ймовірності:
Процедура корекції ймовірностей може бути виконана за допомогою пакетів прикладних програм (Statistica, SPSS).
Наведемо приклад використання процедури матриці взаємодії для прогнозування можливостей використання в 2015 р електромобіля. У матрицю взаємодій були включені можливі події, оцінки ймовірності скоєння яких дані експертами (табл. 5.3).
Таблиця 53
Взаємопов'язані події і ймовірності їх звершення
можливі події |
Імовірність звершення до 2015 р |
1. Випуск і продаж 8 млн електромобілів на рік |
0,5 |
2. Криза і безробіття в нафтовидобувних і нафтопереробних галузях промисловості |
0,3 |
3. Значний приріст випуску акумуляторів |
0,5 |
4. Істотне зниження рівня забруднення навколишнього середовища |
0,3 |
5. Корисне використання в промисловості сірчаного ангідриду і окислів азоту або систем контролю за викидами в атмосферу |
0,7 |
6. Підвищення попиту на електроенергію на 40% |
0,5 |
Використовуючи теореми теорії ймовірностей, можна розрахувати оцінки матриці, що враховує ймовірності того, що зазначені події не відбудуться.
Потім дані з цих матриць обробляються за допомогою статистичних пакетів.
Ця процедура може проводитися в такій послідовності:
Після виконання цієї процедури можна провести перевірку будь-якого з первинних пропозицій. Припустимо, прийнято рішення, що в 2015 р буде випущено 8 млн електромобілів. Іншими словами, приймається, що ймовірність першої події прагне до 1, т. Е. Ця подія безумовно трапиться. Виходячи з цього, повторюють процедуру обробки інформації за допомогою статистичних програм. Різниця між спочатку встановленими оцінками ймовірності і новими скоригованими оцінками, отриманими при вторинній обробці інформації, є результатом обліку зв'язків між подією, яке прийнято як достовірне, і іншими подіями даного переліку. Для даного прикладу в табл. 5.4 наведені початкові і скориговані оцінки ймовірностей подій.
Оцінка ймовірності подій
Таблиця 5.4
номер події |
імовірність |
|
первісна |
за умови здійснення події 1 |
|
1 |
0,5 |
1,0 |
2 |
0,3 |
0,43 |
3 |
0,5 |
0,58 |
4 |
0,3 |
0,4 |
5 |
0,7 |
0,68 |
6 |
0,5 |
0,71 |
Метод взаємодій дозволяє уточнити оцінки ймовірностей звершення прогнозних подій будь-якого типу: технічних, екологічних, соціальних - з урахуванням зв'язку між ними. Разом з тим метод містить деякі довільні припущення щодо моделі корекції оцінок і елементи обчислювальної процедури. Принципова проблема при застосуванні даного методу - використання суб'єктивних ймовірностей і суб'єктивних оцінок впливу. Безперервне множення суб'єктивних оцінок призводить до складання сценарію з великими відхиленнями ймовірностей і подій. Інша проблема - це властиві методу спотворення, пов'язані з тим, що аналіз починають з цього взаємозв'язку. Це зумовлює явище майбутніх причинно-наслідкових зв'язків на основі сучасного способу мислення.
В останні роки розроблено ряд модифікацій методів взаємодії, в яких зроблені спроби подолати концептуальні суперечності, що виникають при його використанні.
Будь-яка комбінація подій, що відбулися відповідає деякому сценарієм Едо, т. е. довільній сукупності подій з даного переліку. Це означає, що при розгляді системи з п подій теорітіче- скі можливими є г = 2п комбінацій або сценаріїв. Наприклад, якщо до заданого моменту часу здійснилися події е{, е2, е4,..., еп, а подія е3 не відбулося, то це відповідає одному з 2 "сценаріїв. Сума ймовірностей всіх сценаріїв дорівнює 1, оскільки вони є взаємовиключними і тільки один з них повинен здійснитися. Одні сценарії є більш ймовірними, інші - менш імовірними. Для того щоб вибрати найбільш ймовірні сценарії, розроблені методи, що дозволяють їх ранжувати.