ГОСТ РИСО 13824—2013
сии. верхней и нижней границ, доверительные интервалы, а также тип распределения вероятности. Такой отбор
может быть выполнен в форме:
- абсолютного вероятностного суждения.
- парных сравнений.
- рейтинговых оценок.
- косвенных численных оценок.
С.4 Объединение экспертных оценок зависит от целого ряда факторов (см. (13)). Среднеарифметическое и
среднегеометрическое значения оценок предполагают, что все эксперты имеют одинаковый уровень компетенции,
что не всегда выполняется. Поэтому такой подход скорее представляет собой нереалистичное допущение, по
скольку игнорирует фактор необъективности экспертов. Допускается использование факторов значимости, осно
ванных на рейтинговой оценке экспертов или на показанной ими необъективности посредством сравнения их с
общеизвестными вероятностными данными. Байесовские методы зачастую лучше подходят для оценки необъек
тивности экспертов, поскольку они также позволяют осуществлять точное моделирование зависимости между экс
пертами. По взятой из (13) формуле рассчитывают апостериорную оценку переменной величины X:
Р{Х\Е) « Р(Х> Р(Е|Х)/К.(С.1)
где Р(Х|£) — данная аналитиком апостериорная оценка (после того, как до него доводится экспертное мнение Е)
переменной величины X:
Р(Х) — данная аналитиком априорная оценка (до того, как до него доводится экспертное мнение других экс
пертов) переменной величины X;
Р(£|Х) — функция правдоподобия.
К — нормирующая постоянная, которая обеспечивает, что область, ограниченная апостериорным рас
пределением Р(Х|£), равна единице.
Данная формула показывает, что если оценка аналитиком переменной величины X до того, как ему становит
ся известно экспертное мнение, равна Р(Х). то после ознакомления с экспертным мнением £ аналитик может пере
смотреть свою оценку для получения Р(Х|£). Если аналитик не уверен в отношении значения X до ознакомления с
экспертным мнением, то для Р(Х)характерны неопределенность и неинформативность. Таким образом. Р(Х|£) по
лностью определяется Р(£)Х), называемой функцией правдоподобия. Функция правдоподобия позволяет аналити
ку выполнить сравнение или корректировку отклонений, присутствующих в субъективных вероятностных оценках
экспертов, а также учесть взаимозависимость между экспертами. Аналитик может выполнить это. определив функ
цию правдоподобия.
Таким образом, байесовские методы предполагают выполнение следующих двух этапов:
a) сначала эксперты выносят свои оценки независимо от аналитика.
b
) затем аналитик оценивает вероятность того, что оценки экспертов, при известных отклонениях от объек
тивности. влияют на других экспертов в процессе формирования мнения.
Это дает аналитику необходимую возможность детально оценить мнения экспертов и показать им важность
их выбора. Для подробного ознакомления см. (13). (21). (22).
Ниже приведены примеры использования мнений экспертов.
- кривые сейсмической опасности (см. (14)).
- кривые сейсмической непрочности (см. (15)).
- модели сейсмического ущерба (см. (16)).
- недоступность систем пожаротушения (см. (20)),
- вероятности человеческих ошибок (см. (17)).
С экспертными оценками связано множество вопросов и проблем, поэтому их следует применять осторожно.
Тем не менее в (18) дано заключение, что «экспертные оценки незаменимы а условиях недостатка достоверных
данных».
17