Главная страница --> Экономические научные работы (книги)

Гончарук В.А. Маркетинговое .. | Основы менедмента: Нормативн .. | Яркина Т.В. Основы экономики .. | Стратегии бизнеса: Оценка ст .. | Нечисловая статистика: Непар .. |


Теория принятия решений: Суть вероятностно-статистических методов принятия решений

2.2. Вероятностно-статистические методы описания неопределенностей в теории принятия решений

2.2.3. Суть вероятностно-статистических методов принятия решений

Как подходы, идеи и результаты теории вероятностей и математической статистики используются при принятии решений?

Базой является вероятностная модель реального явления или процесса, т.е. математическая модель, в которой объективные соотношения выражены в терминах теории вероятностей. Вероятности используются прежде всего для описания неопределенностей, которые необходимо учитывать при принятии решений. Имеются в виду как нежелательные возможности (риски), так и привлекательные («счастливый случай»). Иногда случайность вносится в ситуацию сознательно, например, при жеребьевке, случайном отборе единиц для контроля, проведении лотерей или опросов потребителей.

Теория вероятностей позволяет по одним вероятностям рассчитать другие, интересующие исследователя. Например, по вероятности выпадения герба можно рассчитать вероятность того, что при 10 бросаниях монет выпадет не менее 3 гербов. Подобный расчет опирается на вероятностную модель, согласно которой бросания монет описываются схемой независимых испытаний, кроме того, выпадения герба и решетки равновозможны, а потому вероятность каждого из этих событий равна Ѕ. Более сложной является модель, в которой вместо бросания монеты рассматривается проверка качества единицы продукции. Соответствующая вероятностная модель опирается на предположение о том, что контроль качества различных единиц продукции описывается схемой независимых испытаний. В отличие от модели с бросанием монет необходимо ввести новый параметр – вероятность р того, что единица продукции является дефектной. Модель будет полностью описана, если принять, что все единицы продукции имеют одинаковую вероятность оказаться дефектными. Если последнее предположение неверно, то число параметров модели возрастает. Например, можно принять, что каждая единица продукции имеет свою вероятность оказаться дефектной.

Обсудим модель контроля качества с общей для всех единиц продукции вероятностью дефектности р. Чтобы при анализе модели «дойти до числа», необходимо заменить р на некоторое конкретное значение. Для этого необходимо выйти из рамок вероятностной модели и обратиться к данным, полученным при контроле качества. Математическая статистика решает обратную задачу по отношению к теории вероятностей. Ее цель – на основе результатов наблюдений (измерений, анализов, испытаний, опытов) получить выводы о вероятностях, лежащих в основе вероятностной модели. Например, на основе частоты появления дефектных изделий при контроле можно сделать выводы о вероятности дефектности (см. теорему Бернулли выше). На основе неравенства Чебышева делались выводы о соответствии частоты появления дефектных изделий гипотезе о том, что вероятность дефектности принимает определенное значение.

Таким образом, применение математической статистики опирается на вероятностную модель явления или процесса. Используются два параллельных ряда понятий – относящиеся к теории (вероятностной модели) и относящиеся к практике (выборке результатов наблюдений). Например, теоретической вероятности соответствует частота, найденная по выборке. Математическому ожиданию (теоретический ряд) соответствует выборочное среднее арифметическое (практический ряд). Как правило, выборочные характеристики являются оценками теоретических. При этом величины, относящиеся к теоретическому ряду, «находятся в головах исследователей», относятся к миру идей (по древнегреческому философу Платону), недоступны для непосредственного измерения. Исследователи располагают лишь выборочными данными, с помощью которых они стараются установить интересующие их свойства теоретической вероятностной модели.

Зачем же нужна вероятностная модель? Дело в том, что только с ее помощью можно перенести свойства, установленные по результатам анализа конкретной выборки, на другие выборки, а также на всю так называемую генеральную совокупность. Термин «генеральная совокупность» используется, когда речь идет о большой, но конечной совокупности изучаемых единиц. Например, о совокупности всех жителей России или совокупности всех потребителей растворимого кофе в Москве. Цель маркетинговых или социологических опросов состоит в том, чтобы утверждения, полученные по выборке из сотен или тысяч человек, перенести на генеральные совокупности в несколько миллионов человек. При контроле качества в роли генеральной совокупности выступает партия продукции.

Чтобы перенести выводы с выборки на более обширную совокупность, необходимы те или иные предположения о связи выборочных характеристик с характеристиками этой более обширной совокупности. Эти предположения основаны на соответствующей вероятностной модели.

Конечно, можно обрабатывать выборочные данные, не используя ту или иную вероятностную модель. Например, можно рассчитывать выборочное среднее арифметическое, подсчитывать частоту выполнения тех или иных условий и т.п. Однако результаты расчетов будут относиться только к конкретной выборке, перенос полученных с их помощью выводов на какую-либо иную совокупность некорректен. Иногда подобную деятельность называют «анализ данных». По сравнению с вероятностно-статистическими методами анализ данных имеет ограниченную познавательную ценность.

Итак, использование вероятностных моделей на основе оценивания и проверки гипотез с помощью выборочных характеристик – вот суть вероятностно-статистических методов принятия решений.

Подчеркнем, что логика использования выборочных характеристик для принятия решений на основе теоретических моделей предполагает одновременное использование двух параллельных рядов понятий, один из которых соответствует вероятностным моделям, а второй – выборочным данным.  К сожалению, в ряде литературных источников, обычно устаревших либо написанных в рецептурном духе, не делается различия между выборочными и теоретическими характеристиками, что приводит читателей к недоумениям и ошибкам при практическом использовании статистических методов.



Похожие по содержанию материалы:
Стратегии бизнеса: Эволюция организационных форм бизнеса ..
Маркетинг: Менеджмент: Организация как система управления. Жизненный цикл и типы организаций. Страте ..
Гольдштейн Г.Я. Стратегический инновационный менеджмент: Конструкторская подготовка производства на ..
Орлов А.И. Математика случая: Вероятность и статистика – основные факты: Независимые испытания ..
Гончарук В.А. Маркетинговое консультирование: Экспертиза бизнес-проектов и бизнес-планов ..
Основы менедмента: Нормативные требования к управлению и политика деятельности фирмы - Основы менедж ..
Яркина Т.В. Основы экономики предприятия: Финансовые ресурсы предприятия ..
Стратегии бизнеса: Оценка стоимости бизнеса ..
Нечисловая статистика: Непараметрические оценки плотности ..
Гончарук В.А. Маркетинговое консультирование: Ревизия маркетинга ..
Организация, нормирование и оплата труда на предприятиях отрасли:Виды норм труда и их классификация ..
Стратегии бизнеса: Ликвидация бизнеса ..
Гончарук В.А. Маркетинговое консультирование: Разработка рекламных кампаний ..


Похожие документы из сходных разделов


Тычинский А.В. Управление инновационной деятельностью компаний: Применение моделирования в инновационной деятельности и его методологические ограничения

2. СИСТЕМНЫЕ ПОДХОДЫ К УПРАВЛЕНИЮ  ИННОВАЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ КОМПАНИЙ

2.2. Применение моделирования в инновационной деятельности и его методологические ограничения

В настоящее время среди достаточно широкого круга специалистов сложилось мнение об универсальности и всемогуществе .. читать далее


Непомнящий Е.Г. Инвестиционное проектирование: Система бизнеса

 

2. БИЗНЕС КАК СИСТЕМА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ МЕЖДУ ФИНАНСОВОЙ, ХОЗЯЙСТВЕННОЙ И ИНВЕСТИЦИОННОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТЬЮ

2.2. Система бизнеса

Решения, принимаемые менеджерами при управлении предприятием, влияют на контролируемые ими ресурсы тем или иным образом. Происходит все это в динамической взаимосвязи. Все решения вызывают движение ресурсов различного характера. Эти .. читать далее


Гриненко С.В. Экономика недвижимости: Функции рынка недвижимости

2. Рынок недвижимости

2.2. Функции рынка недвижимости

Рынок недвижимости оказывает большое воздействие на все стороны жизни и деятельности людей, выполняя ряд общих и специальных функций.

Одна из главных функций рынка — установление рав .. читать далее