Prognozy analogowe.metody heurystyczne.

Podobne dokumenty
Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Sylabus przedmiotu: Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Kierunek: Opis przedmiotu. prognoz. Dane podstawowe. Efekty i cele. Opis.

Maria Cieślak (red.): Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. PWN, Warszawa 2004 r.

Po co w ogóle prognozujemy?

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

Prognozowanie i symulacje

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

Metoda Delficka. Dr inż. Edmund Pawłowski. Poznań, 1 luty 2010

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

Korelacja krzywoliniowa i współzależność cech niemierzalnych

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki

Raport oceny kompetencji

Badanie zależności pomiędzy zmiennymi

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

23 Zagadnienia - Prognozowanie i symulacje

Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego. dr inż. Andrzej KIJ

egzamin oraz kolokwium

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK

Opis zakładanych efektów kształcenia

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 8

dr hab. Dariusz Piwczyński, prof. nadzw. UTP

SYLABUS. 4.Studia Kierunek studiów/specjalność Poziom kształcenia Forma studiów Ekonomia Studia pierwszego stopnia Studia stacjonarne i niestacjonarne

Cechy X, Y są dowolnego typu: Test Chi Kwadrat niezależności. Łączny rozkład cech X, Y jest normalny: Test współczynnika korelacji Pearsona

Elementarne metody statystyczne 9

Badania marketingowe. Omówione zagadnienia. Metody i techniki pomiarowe w badaniach ilościowych i jakościowych

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Badania marketingowe. Omówione zagadnienia. Społeczna Wyższa Szkoła Przedsiębiorczości i Zarządzania

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody. Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB

WYKORZYSTYWANE W ANALIZIE WYNIKÓW METOD WYCENY OBSZARÓW CHRONIONYCH. Dr Dariusz Kayzer

Badania eksperymentalne

Przypadki bez przypadków. Jak dobierać scenariusze testowe.

ĆWICZENIE 11 NIEPARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

Ekonomia II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg. podstawowy. obowiązkowy polski.

Omówienie metodologii badań wg metody Delphi oraz krzyżowej analizy wpływów

Badania marketingowe. Podstawy metodyczne Stanisław Kaczmarczyk

Podstawowe pojęcia statystyczne

POLITOLOGIA Studia I stopnia. Profil ogólnoakademicki

Szczegółowe warunki realizacji projektu edukacyjnego w Gimnazjum nr 3 w Nidzicy.

EFEKTY KSZTAŁCENIA KIERUNEK EKONOMIA

Wykład 8 Dane kategoryczne

PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY

BEZPIECZEŃSTWO NARODOWE

Badania naukowe. Tomasz Poskrobko. Metodyka badań naukowych

Nazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych. Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek:

CZĘŚĆ I. PRZYGOTOWANIE PROCESU BADAŃ MARKETINGOWYCH Faza identyfikacji problemów decyzyjnych lub okoliczności sprzyjających

załącznik do zarz. nr 41 Rektora UŁ z dnia r. STUDIA DOKTORANCKIE EKONOMII NA WYDZIALE EKONOMICZNO- SOCJOLOGICZNYM UNIWERSYTETU ŁÓDZKIEGO

Z R A Z R Ą Z D Ą Z D A Z N A I N E E CE C L E A L M A I M I P L P A L N A O N W O A W N A I N E E W W OR O G R A G N A I N ZA Z C A J C I

Efekty kształcenia dla kierunku studiów TOWAROZNAWSTWO

Badanie zgodności dwóch rozkładów - test serii, test mediany, test Wilcoxona, test Kruskala-Wallisa

Metodologia badań naukowych

Badania marketingowe : podstawy metodyczne / Stanisław Kaczmarczyk. - wyd. 4. Warszawa, 2011

METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Zarządzanie Produkcją X

Wykład ze statystyki. Maciej Wolny

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Suwałkach SYLLABUS na rok akademicki 2014/2015

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

2. Metody podejmowania decyzji w warunkach pewności... 37

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 23 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 23 kwietnia / 38

ANALITYKA GOSPODARCZA, STUDIA MAGISTERSKIE WIEDZA

STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. 12 listopada Instytut Matematyki WE PP

X WYKŁAD STATYSTYKA. 14/05/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

Raport z ewaluacji wewnętrznej za rok 2017/2018

RAPORT z diagnozy Matematyka na starcie

Efekty kształcenia dla kierunku studiów LOGISTYKA studia pierwszego stopnia profil praktyczny

Analiza trendów branżowych

ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI

Temat: Badanie niezależności dwóch cech jakościowych test chi-kwadrat

Po ukończeniu studiów pierwszego stopnia na kierunku ekonomia absolwent:

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

ANALITYKA GOSPODARCZA, STUDIA LICENCJACKIE WIEDZA

Załącznik Nr 1 KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Elementy statystyki i demografii. 2. KIERUNEK: Pedagogika. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopień

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym

ZASADY OCENIANIA Z MATEMATYKI. Liceum Ogólnokształcące Nr X im. Stefanii Sempołowskiej we Wrocławiu

Metodologia badań psychologicznych

Imię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, mgr

Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak

Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata. Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw

ZASADY OCENIANIA Z MATEMATYKI. Liceum Ogólnokształcące Nr X im. Stefanii Sempołowskiej we Wrocławiu

Przedmowa Wykaz symboli Litery alfabetu greckiego wykorzystywane w podręczniku Symbole wykorzystywane w zagadnieniach teorii

EFEKTY KSZTAŁCENIA ORAZ MACIERZE POKRYCIA KIERUNKU ANALITYKA GOSPODARCZA STUDIA LICENCJACKIE

Przedmiotowy System Oceniania HISTORIA. -pogłębienie wiedzy o uczniach oraz dostosowanie nauczania do ich

MATRYCA EFEKTÓW KSZTAŁCENIA (Przedmioty podstawowe)

Systemy ekspertowe : program PCShell

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Wykład 11 Testowanie jednorodności

POLITOLOGIA Studia II stopnia. Profil ogólnoakademicki WIEDZA

Efekty kształcenia dla kierunku studiów TOWAROZNAWSTWO

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

WYMAGANIA EDUKACYJNE Z MATEMATYKI DLA KL.I -III W PUBLICZNYM GIMNAZJUM SIÓSTR SALEZJANEK IM. ŚW. JANA BOSKO W OSTROWIE WIELKOPOLSKIM

Ekonometria dynamiczna i finansowa Kod przedmiotu

Elementy statystyki opisowej, podstawowe pojęcia statystyki matematycznej

Kierunek i poziom studiów: Biologia, poziom drugi Sylabus modułu: Metody statystyczne w naukach przyrodniczych

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku

Transkrypt:

Notatki do wykładu 1009 Prognozy analogowe.metody heurystyczne. - metody analogowe - metody heurystyczne -- burza mózgów -- metoda delficka M. Cieślak (red. Nauk) Prognozowanie Gospodarcze. Metody i zastosowania. PWN 1997 W.Milo (red ) Prognozowanie i symulacja. Lódz 2002 J.S.Armstrong (red) Principles of Forecasting. A Handbook for Researchers and Practitioners. (2001)

Kiedy nie matematyczne metody prognozowania dają dobre rezultaty? - brak czytelnej struktury systemu - brak informacji statystycznych o zachowaniu systemu w przeszłości - możliwość wystąpienia istotnych nieciągłości w przyszłości - brak jednoznacznych informacji o zachowaniu otoczenia systemu w przyszłości

Metody analogowe Przewidywanie przyszłości określonej zmiennej przez wykorzystanie informacji o innych zmiennych, których zmiany w czasie są podobne, ale nie równoczesne. - analogie biologiczne - analogie przestrzenne - analogie historyczne - analogie przestrzenno czasowe. Dwie pierwsze wykorzystywane do prognoz jakościowych. Pozostałe dwie głównie do prognoz ilościowych.

Kryteria podobieństwa - podobieństwo poziomu y p t k yt + i 0 Gdzie p y t - wartość zmiennej prognozowanej w momencie t k y + - wartość zmiennej kontrolnej w okresie t+i t i - podobieństwo kształtu Podobne zmiany w czasie. Tendencje rozwojowe, wahania sezonowe, cykliczne Różne miary Np. w analizie rynku (chart s)

- podobieństwo funkcji np. miarą podobieństwa funkcji f i g określonych w przedziałach (a,b) i (c,d) podzielonych na n+1 przedziałów jest liczba m m = 1 n n m i i= 1-1<m<1 Gdzie mi m i 2 = αi Π αi = Π 1 dla dla 0 α 0 α Π i i Π 2 α i - miara łukowa

Metody analogowe są głównie użyteczne w przypadku - przewidywania punktów zwrotnych trendu - przewidywania postaci trendu i zmiany postaci związków pomiędzy zmiennymi w przyszłości - przewidywania nowych zdarzeń, jeżeli takie zdarzenia wystąpiły w innym kontrolnym (analogicznym) obiekcie.

Analogie historyczne analizy koniunktury Wskaźniki wyprzedzające

Metody heurystyczne Metody twórczego rozwiązywania problemów Algorytm to dokładny przepis (zasada) heurystyka to czasem użyteczna wskazówka (Nęcka, 1994). Prognozowanie heurystyczne- to przewidywanie nowych obrazów rzeczywistości które nie koniecznie wynikają z dotychczasowego rozwoju systemu.

Połączenie świadomego wymyślania przyszłości z nieświadomym porządkowaniem i łączeniem posiadanych informacji w celu ukazania możliwego obrazu badanego obiektu w przyszłości. Heurystyczne metody prognozowania metody wykorzystujące do sformułowania prognozy, opinie ekspertów oparte na intuicji i doświadczeniu.(krupowicz, 1997)

Istnieje wiele metod heurystycznych dwie najczęściej stosowane: - burza mózgów - metoda delficka

Wybór grupy ekspertów Metody heurystyczne oparte na opiniach ekspertów Metody heurystyczne trafność sądów grupowych wyższa niż trafność indywidualnych. (grupa od paru do paruset ekspertów) Rozłożenie ryzyka decyzji na grupę stąd bardziej prawdopodobne formułowanie nietypowych rozwiązań.

Kryteria doboru grupy ekspertów: - dobór ekspertów różnorodny: zajmujący się ogólnymi problemami jak również specjaliści z danej dziedzinie (różnorodność grupie zwiększa szanse uzyskania nie konserwatywnego rozwiązania) - grupa na tyle liczna aby reprezentować różne poglądy - powinni niezależnie myśleć i posiadać własne poglądy na temat przyszłości (badanego zjawiska) - brak jednoznacznych kryteriów w ustaleniu optymalnej liczebności grupy ekspertów i jej struktury.

Burza mózgów Twórca burzy mózgów A.F.Osborn (1953) Zasady - najbardziej dziwne pomysły okazują się w przyszłości najlepsze - nie krytykować, - wytworzyć jak najwięcej pomysłów rozwiązania danego problemu - oddzielić fazę tworzenia od wyboru (różne dwie grupy) - zgłaszać wszystkie pomysły, nawet te nierealne. - łączyć i doskonalić pomysły - pomysły są anonimowe. - ostateczny pomysł jest własnością grupy

Etapy burzy mózgów: - Jasno formułowany jest temat - Tworzone są pomysły w poszczególnych grupach (struktura zespołu np. specjaliści z danej dziedziny 40 70%, specjaliści dziedzin pokrewnych 20-50, osoby nie związane z problemem 10-30%) - Dokładana analiza zgłoszonych projektów, przez zespół oceniający. Wybór najlepszego projektu bądź projektu który jest połączeniem kilku istniejących projektów. (jednorodny zespół specjalistów z danej dziedziny)

Plusy metody burzy mózgów - krótki czas - niewielkie koszty Najlepsze efekty dla rozwiązywania niezbyt złożonych problemów.

Metoda Delficka N.Dalkey, O.Helmer w 1963 Rand Corporation Wady tradycyjnych metod eksperckich - dominacja jednego eksperta, lub grupy - - presja grupy na indywidualnego eksperta - - konserwatyzm wobec zajętego wcześniej stanowiska - - duża liczba zbędnych informacji -

Główne cechy metody Defickiej - niezależność opinii ekspertów izolowanie ekspertów - anonimowość wypowiadanych sądów - wieloetapowość postępowania - uzgadnianie i sumowanie opinii - konsensus

Etapy Badania

Rys 6.4 str 177 Cieślak

Opracowywanie odpowiedzi ekspertów Sformalizowana analiza opinii ekspertów stanowi bardzo ważny etap metody Delfickiej. Źródło M.Cieślak

x ij j ta kategoria cechy mierzona na skali nominalnej przez i tego eksperta Lub, przypadku skali porządkowej ranga j tego wariantu odpowiedzi nadana przez i tego eksperta. Celem analizy informacji zawartych w tej tablicy : - wyodrębnienie jednorodnych grup ekspertów o zbliżonych poglądach, szczególnie ważne jeżeli występują znaczące różnice w opiniach, - wykrycie przyczyn zróżnicowania opinii przez analizę cech osobowych poszczególnych ekspertów, - ocenę zgodności sądów ekspertów, (wyodrębnienie grup zgodnych) - określenie wspólnego poglądu ekspertów.

METODY - badana cała ankieta lub poszczególne pytania - wspólny pogląd w jednorodnej grupie modalną lub medianę, - stopień zgodności opinii ekspertów dla poszczególnych pytań wybrane miary zgodności - przeciętny stopień zgodności poglądów wszystkich ekspertów np. współczynnik konkordancji (W) Kendalla i Smitha. Istotność wartości tego współczynnika można testować przy wykorzystaniu 2 zmodyfikowanego testu χ. W 12S = 3 2 n ( k k) n- liczba ekspertów, k- liczba wariantów zaś S S = Zaś x k n j= 1 i= 1 1 k x ij x ^ = xij ^ 2

Przykład badania zgodności ekspertów Czterech ekspertów Pięć różnych wariantów wzrostu PKB A B C D E 0-2 2-4 4-6 6-8 >8 I 1 3 5 4 2 II 2 3 5 4 1 III 1 3 4 5 2 IV 1 3 5 4 2 Suma 5 12 19 17 7 Rang Łącznie 1 3 5 4 2

Przeciętna ranga 12 Współczynnik konkordancji W= 0.925 Im W bliższe jedności tym bardziej zgodne opinie Statystyka χ 2 = 14.8 0.05 wartość krytyczna 9.48 Zgodne oceny Najbardziej prawdopodobne 4-6

Główne wady metody Delfickiej - konieczność zaangażowania dużej grupy ekspertów - długi czas trwania badania ( wiele iteracji) - brak możliwości bezpośredniej wymiany poglądów między ekspertami - małe zaangażowanie ekspertów (szczególnie jeżeli kontakty korespondencyjne) - trudności w doborze grupy ekspertów - trudności w budowie ankiety wymuszającej jednoznaczne odpowiedzi na zadane pytania - wykorzystanie metody tylko do prognozy długookresowej, bez możliwości szybkiej weryfikacji. (źródło. M.Cieślak str 176)

Cechy systemów eksperckich (wg. Armstronga) Konstruując system ekspercki należy zwrócić szczególną uwagę na trzy zagadnienia: - zdobycie niezbędnej wiedzy - ustrukturalizowanie i wykorzystanie wiedzy - testowanie otrzymanego systemu.

Ad.1. - pytaj eksperta o zasady jakie stosuje w dojściu do rozwiązania problemu, - wykorzystaj wiedzę zawartą w podobnych badaniach opisaną w literaturze, - wykorzystaj różne źródła wiedzy,

Ad.2. (strukturalizacja problemu, wykorzystanie informacji) - staraj się jak najbardziej uprościć strukturę systemu - staraj się aby struktura była kompletna - wyjaśnij wszystkie źródła wiedzy wykorzystane w systemie - eksperci powinni wyjaśnić dlaczego dali poszczególne rekomendacje.

Warunki kiedy system ekspercki daje najlepsze rezultaty - ponieważ system ekspercki jest kosztowny powinien być wykorzystywany dla wielu prognoz - analizowany system jest słabo strukturalizowany - dane historyczne o systemie są niedostępne albo niepewne - możliwa jest współpraca ekspertów

J.S.Armstrong(2001, str 293)

Kombinacje prognoz Statystyczne ekonometryczne eksperckie Maksymalizacja zbioru informacji