DEVELOPMENT OF THE KEMENI MEDIAN AS FINAL GROUP OF BENEFITS
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.19.5560Keywords:
characteristics of indiscipline, group benefits system, the degree of experts’ opinion consistency, non-parametric estimation, the Kemeni medianAbstract
In despite of emergence possibility of so-called group deformations during the collective choice realization process, the group decision is still more acceptable than the individual one, because it is characterized by a number of positives. One of the strategies of collective decisions is to determine the group benefits system under which an ordering of the set of studied alternatives, by the most acceptable to least acceptable, is meant. Typically, this applies summing and averaging the ranks of alternatives in the individual benefits systems, which can lead to the synthesis of contradictory (marginal) views.
Even implementing a multi-step iterative procedure for application of pattern recognition theory for detecting and getting rid of these marginal thoughts, and proving a significance for Kendall’s coefficient of concordance, which characterizes the degree of consistency of students- experts’ opinions on a set of typical indiscipline features, to a high statistical veritable at the significance level a = 0, 2% of the value of W = 0,7988, will still remain a question of the final "genuine" group system of benefits determination.Taking into account that ranks of alternatives are qualitative linguistic estimations, which does not apply the usual methods of mathematics, the question of nonparametric definition of group benefits is raised.
The received empirical median value has an extremely high degree of convergence (Spearman's rank correlation coefficient is almost perfect - RS = 0,9984) with consensual group system of preferences, built by the strategy of summing and averaging of ranks.
References
Ходаков В. Є. Вступ до комп’ютерних наук: навч. посібн. / В. Є. Ходаков, Н. В. Пилипенко, Н. А. Соколова; за ред. В. Є. Ходакова. — К. : Центр навчальної літератури, 2005. — 496 с.
Шеридан Т. Б. Системы человек-машина: мо-дели обработки информации, управления и приня-тия решений человеком–оператором: пер. с англ. / Т. Б. Шеридан, У. Р. Феррел; под ред. К. В. Фро-лова. — М.: Машиностроение, 1980. — 400 с.
Эдвардс У. Принятие решений / У. Эдвардс // Человеческий фактор: в 6-ти т. — Т. 3.: Моделиро-вание деятельности, профессиональное обучение и отбор операторов. — Ч. І. — Модели психической деятельности. — М. : Мир, 1991. — С. 5–89.
Рева О. М. Проблеми та важливість прийнят-тя рішень у гуманістичних системах (Вступ): конс-пект лекції з курсу «Основи теорії прийняття рі-шень». Для студентів денної форми навчання спе-ціальності 7.050108 «Маркетинг» / О. М. Рева. — Кіровоград : КІК, 2001. — 23 с.
Козелецкий Ю. Психологическая теория ре-шений / Ю. Козелецкий; пер. с польск. Г. Е. Минца, В. Н. Поруса; под ред. Б. В. Бирюкова. — М. : Прогресс, 1979. — 504 с.
Надежность и эффективность в технике: справочник в 10 т. / под общ. ред. В. Ф. Уткина, Ю. В. Крючкова // Эффективность технических систем. — М. : Машиностроение, 1988. — Т. 3. — 328 с.
Камишин В. В. Методи системного аналізу у кваліметрії навчально-виховного процесу: моног-рафія / В. В. Камишин, О. М. Рева. — К. : Інформаційні системи, 2012. — 270 с.
Заде Л. Понятие лингвистической перемен-ной и его применение к принятию приближенных решений / Л. Заде; под ред. Н. Н. Моисеева, С. А. Орловского; пер. с англ. Н. И. Ринго. — М. : Мир, 1976. — 165 с.
Панкова Л. А. Организация экспертизы и анализ экспертной информации / Л. А. Панкова, А. М. Петровский, М. В. Шнейдерман. — М. : Наука, 1984. — 117 с.
Ваpакин Е. Н. Принятие решений на основе экспертного оценивания: метод. пособ. / Е. Н. Ва-pакин, В. А. Желудов, В. Н. Бганцов, С. С. Ибнеев. — Л. : ВИКИ им. А. Ф. Можайского, 1988. — 88 с.
Герасимов Б. М. Системы поддержки принятия решений: проектирование, применение, оценка эффективности / Б. М. Герасимов, М. М. Дивизи-нюк, И. Ю. Субач. — Севастополь, 2004. — 320 с.
Самохвалов Ю. Я. Экспертное оценивание: методический аспект / Ю. Я. Самохвалов, Е. М. На-уменко. — К. : ДУIКТ, 2007. — 362 c.
Орлов А. И. Организационно-экономическое моделирование. Экспертные оцен-ки: учеб. в 3 ч. / А. И. Орлов. — М. : Изд-во МТУ им. Н. Э. Баумана, 2009. — Ч. 2. — 2011. — 486 с.
Мушик Э. Методы принятия технических решений: пер. с нем. В. М. Ивановой / Э. Мушик, П. Мюллер. — М. : Мир, 1990. — 208 с.
Рева А. Н. Теоретические модели группо-вых систем предпочтений авиадиспетчеров, базирующиеся на классических критериях принятия решений / А. Н. Рева, В. В. Камышин, Ш. Ш. Насиров, Д. С. Алексеев // Elmi məcmuələr: Jurnal Milli Aviasiya Akademiyasinin. — Baki, iyul — sentyabr 2012. — Cild. 14. — № 3. — C. 37–45.
Кемени Дж. Кибернетическое моделирова-ние: Некоторые приложения / Дж. Кемени, Дж. Снелл. — М. : Сов. радио, 1972. — 192 с.
Training Manual. Doc. ICAO 7192-AN/857. Part A-1. General Considerations. — Montreal, Canada, 1975. —58 p.
Модернізація вищої освіти України і Болонський процес / Уклад. М. Ф. Степко, Я. Я. Болю-баш, К. М. Левківський, Ю. В. Сухарніков; відп. ред. М. Ф. Степко. — К. : Освіта України, 2004. — 60 с.
Интеллектуальные системы поддержки принятия решений: Теория, синтез, эффективность / В. А. Тарасов, Б. М. Герасимов, И. А. Левин, В. А. Корнейчук. — К. : МАКИС, 2007. — 336 с.
Васильев В. И. Распознающие системы: Справочник / В. И. Васильев. — К. : Наук. думка, 1983. — 423 с.