Статистичні методи обробки експертної інформації

Статистичні методи базуються на припущенні, що відхилення оцінок експертів від істинних значень відбувається у силу випадкових причин. Експертиза 1 (Е1): , – експерти ізольовані, – обернений зв'язок відсутній, . Тобто результуюча числова оцінка знаходиться за формулою середньозваженого значення (математичного сподівання випадкової величини). За степінь узгодженості думок експертів служить дисперсія: . Як модифікація (Е1) розглядається наступна експертиза 2: , = , де – "оптимістична" оцінка -го експерта, – "реалістична" і – "песимістична". Для експерта – "реаліста" (психологічний тип експерта можна визначити відповідним тестуванням) доцільно покладати , , ; для експерта – "оптиміста" , , (він "завищує" оптимістичну оцінку), для експерта – "песиміста" , , (він "занижує" оптимістичну оцінку). Степінь узгодженості між оцінками визначається величиною , де , – степінь невпевненості -го експерта у своїй оцінці (для експерта реаліста , для інших – ). В експертизах , можна визначити статистичну значимість отриманих результатів. Задаємо ймовірність похибки , вважаючи, що величина розподілена за нормальним законом з центром і дисперсією . Тоді: , де , величина має розподіл Ст'юдента з -м ступенем свободи (визначаємо за таблицею розподілу Ст'юдента, за величиною р).