775. Орлов А.И., Савинов Ю.Г., Богданов А.Ю. Опыт экспертного оценивания условных вероятностей редких событий при разработке автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий // Системы управления жизненным циклом изделий авиационной техники: актуальные проблемы, исследования, опыт внедрения и перспективы развития : Тез. докл. III Международной научно-практической конференции (1-2 ноября 2012 г., г. Ульяновск) : в 2 т. – Т.1 – Ульяновск : УлГУ, 2012. - С.93-94.

ОПЫТ ЭКСПЕРТНОГО ОЦЕНИВАНИЯ УСЛОВНЫХ ВЕРОЯТНОСТЕЙ РЕДКИХ СОБЫТИЙ ПРИ РАЗРАБОТКЕ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ПРЕДОТВРАЩЕНИЯ АВИАЦИОННЫХ ПРОИСШЕСТВИЙ 

Орлов А.И., Савинов Ю.Г., Богданов А.Ю.

В докладе представлены процедура опроса и методика экспертного оценивания условных вероятностей, являющихся параметрами логико-вероятностной модели и дерева событий при развитии авиационного происшествия. Также проанализированы проблемы, с которыми столкнулись разработчики автоматизированной системы прогнозирования и предотвращения авиационных происшествий (АСППАП) при применении данной методики, которая в итоге позволила проводить настройку модели и разрабатывать обоснованные управленческие решения при отсутствии достаточного объема результатов наблюдений [1, 2]. 
Пусть некоторое промежуточное событие A в дереве событий зависит от k событий предыдущего уровня B1, B2,…, Bk с логической связкой «или». Необходимо оценить k передаточных коэффициентов Pj, в вероятностно-статистической модели, имеющих смысл условных вероятностей P(A|Bj), j = 1, 2, …, k. Будем считать, что мы располагаем n экспертами, которые в равной степени компетентны в данной области. Экспертам предлагалось заполнить таблицу с двумя видами оценок.
Оценка 1 – это кластеризованная ранжировка [1]. Оценка 2 – это отнесение фактора к одной из пяти упорядоченных градаций. Тогда весовые коэффициенты событий имеют вид: .	Так как оценки 1 и 2 разнонаправленные, что при итоговом расчете весовых коэффициентов имеем: .
Проверка согласованности ответов экспертов осуществлялась при совместном рассмотрении упорядоченных сумм и медиан рангов. События, по поводу упорядочения которых не было единого мнения, выделялись в отдельные кластеры. Весовые коэффициенты для событий, попавших в один кластер, усреднялись. 
В представленной методике экспертами напрямую оценивалась вероятность только одного из событий (по разработанной дополнительной анкете). Это самое важное (или наиболее легкое для экспертного оценивания) событие выбирается на основе результатов предварительного тура анкетирования. Тогда для события с номером j оценка находится из соотношения .	
Если количественно определенными оказываются оценки нескольких событий, зависимость переменной P от переменной  может быть найдена методами регрессионного анализа [3], исходя из пар (, P), для которых P количественно определена. Для остальных пар в качестве оценки вероятности события используются восстановленные значения.
Так как в анкетах не указывается сила проявления события A, которая может быть различной в зависимости от события Bj, j=1,...,k, вводится скорректированная оценка вероятности, используя оценку 2:  ,  j = 1,…,k. При этом в расчетах повсюду применяется «корректное» умножение вероятностей на константы K по формуле:, вместо формулы , которая может дать некорректную оценку вероятности, превышающую 1.
Совместное использование в анкетах двух ранговых разнонаправленных оценок и вспомогательной абсолютной оценки позволяет учесть влияние барьеров предотвращения и парирования (в экспертном отражении) на вероятность события верхнего уровня в дереве событий. 
Работа выполнена при финансовой поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках Постановления Правительства РФ № 218.
Литература
1. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений. — М. : КноРус, 2011. — 568 с.
2. Шаров В.Д., Макаров В.П. Методология применения комбинированного метода FMEA-FTA для анализа риска авиационного события // Научный вестник МГТУ ГА. – 2011. –№174(12). – С. 18-24.
3. Орлов А.И. Прикладная статистика. – М.: Экзамен, 2006. – 671 с.