интересно
Предыдущая | Содержание | Следующая

Классификаторы стратегий

Как отмечалось выше, выделенные в предыдущем разделе производные показатели респондентов являются информативными с точки зрения анализа индивидуальных стратегий предложения труда, уровня притязаний и идентификации функции затрат для дальнейшего использования последней в формальных моделях управления организационными системами (см. раздел 1.4).

Однако, учитывая специфику практических задач управления, приходится признать, что в каждом конкретном случае получение детализированной информации о предпочтениях агентов (путем проведения опросов и пр.) не представляется возможным. Поэтому целесообразно априорное (на тестовых выборках) установление зависимостей между объективными (первичными) характеристиками агентов (пол, возраст, семейное положение и образование) и производными показателями (индеке , уровень притязаний и показатели затрат), на основании предсказанных значений которых могут вырабатываться управляющие воздействия (см. заключение). Процессу и результатам поиска этих зависимостей на основании результатов проведенного экспериментального исследования посвящен материал настоящего раздела. Другими словами, попытаемся ответить на вопрос -м ожно ли, имея объективные характеристики агентов, предсказать, например, их типы (отражающие стратегии индивидуального поведения), уровни притязаний и т.д., и какова степень уверенности в результатах таких предсказаний.

Отдельную проблему представляет выбор математического аппарата. Многие объективные и производные показатели измеряются в номинальных шкалах (пол, образование, должность, индекс и др.), поэтому для установления взаимозависимости между ними неприменимы многие хорошо развитые статистические методы (дисперсионный анализ, дискриминантный анализ, кластерный анализ и др. [1, 25]). Если ограничиться только количественными показателями (возраст, зарплата, рабочее время, показатели затрат и т.д.), то, во-первых, часть существенной информации об агентах будет игнорироваться, и, во-вторых, получающиеся при этом результаты будут малоконструктивными для использования на практике (например, по результатам дисперсионного анализа ни один из первичных количественных показателей не оказывает статистически значимого влияния на показатели затрат).

Помимо упомянутых выше статистических методов, на сегодняшний день существует множество подходов к классификации номинальных и порядковых признаков [1]. Останавливаться на описании используемого в них аппарата мы не будем, а опишем результаты применения реализующих их программных средств к задачам классификации респондентов рассматриваемого в настоящей главе опроса.

Результатом классификации Ч/У{ хьх2, ...,х будем считать набор логических правил, который мы будем в дальнейшем условно называть классификатором, вида

- объективные характеристики агента, k - их

,

- диапазоны значений соответствующих показателей. Примером логического правила является: Если респондент - мужчина 40-50 лет с высшим образованием, имеет двух иждивенцев и работает учителем, то его значение индекса равно двум (см. Приложение 6).

является

процент правильной классификации, который определяется как доля тех респондентов, для которых предсказанное данным классификатором значение производного показателя совпало с фактическим. Естественно, имеет смысл сравнивать процент правильной классификации любого классификатора с процентом правильной классификации л случайного классификатора, который, независимо от комбинации входных данных, с равной вероятностью выбирает любое допустимое значение предсказываемого производного показателя.

Таблица качества для трех классификаторов (NeuroShell Classifier (NSC), STATISTICA Classifications Trees и логический классификатор (ЛК), реализованный авторами) и шести основных производных показателей приведена ниже.

Аналогичные результаты для респондентов-учителей приведены в таблице 8.

Из результатов таблиц 7-8 следует, что примерно для половины респондентов производные показатели могут быть правильно определены на основании информации только об их объективных характеристиках.

Возможность использования результатов классификации в задачах управления обсуждается в третьей части настоящей работы и в заключении.