【正文】 。 有些現(xiàn)象兩個因素之間的關(guān)系并不是呈線性的關(guān)系，這時 就要選配適當(dāng)類型的曲線才符合實(shí)際情況 。 目前回歸模型最多的一個用途是用來通過給定的Ｘ值來預(yù)測Ｙ值。 回歸預(yù)測方法 就是因果法中常用的一種分析方法，它以事物發(fā)展的因果關(guān)系為依據(jù)，抓住事物發(fā)展的 主要矛盾因素和它們之間的關(guān)系 ，建立數(shù)學(xué)模型，進(jìn)行預(yù)測。 ⑵調(diào)查單位或領(lǐng)導(dǎo)小組意見不應(yīng)強(qiáng)加于調(diào)查的意 見之中 ，要防止出現(xiàn)誘導(dǎo)現(xiàn)象， 避免專家的評 價向領(lǐng)導(dǎo)小組靠攏 。同時，也向?qū)＜姨峁┯嘘P(guān)背景資料，并請專家提出進(jìn)一步需要哪些資料。 德爾菲法一般適用于長期預(yù)測。 結(jié)合事故分析技術(shù)和事故統(tǒng)計(jì)分析工作需要，通過學(xué)習(xí)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，歸納分析事故預(yù)測理論和方法，可以提高事故統(tǒng)計(jì)分析預(yù)測工作的科學(xué)性，從而推動事故統(tǒng)計(jì)分析工作的開展。因此，進(jìn)行事故指標(biāo)預(yù)測可為國家的宏觀安全決策和事故控制提供重要科學(xué)依據(jù)，使其決策合理，控制正確。 第二節(jié) 事故統(tǒng)計(jì)預(yù)測原理 一、事故統(tǒng)計(jì)的規(guī)律性 工業(yè)事故的發(fā)生表面上具有隨機(jī)性和偶然性，但其本質(zhì)上更具有因果性和必然性。針對事故分析對象的不同，事故預(yù)測簡單分為 宏觀預(yù)測和 微觀預(yù)測 。幾十年來， 隨著預(yù)測決策理論和技術(shù)的日趨成熟，特別是隨著現(xiàn)代數(shù)學(xué)方法和計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展， 灰色預(yù)測決策、模糊分析評價、模糊概率分析、事故突變原理、計(jì)算機(jī)專家系統(tǒng) 等新理論在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的廣泛應(yīng)用，使現(xiàn)代安全分析評價以及預(yù)測決策技術(shù)方法在一些工業(yè)發(fā)達(dá)國家的核工業(yè)、化工、環(huán)境等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。但 事故統(tǒng)計(jì)預(yù)測需結(jié)合事故特點(diǎn)建立和完善事故統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo) 。 第二節(jié) 事故統(tǒng)計(jì)預(yù)測原理 三、事故統(tǒng)計(jì)的科學(xué)基礎(chǔ) 概率論、數(shù)理統(tǒng)計(jì)與隨機(jī)過程等數(shù)學(xué)理論，是研究具有統(tǒng)計(jì)規(guī)律性的隨機(jī)現(xiàn)象的有力工具。 德爾菲法 是根據(jù)專家的直接經(jīng)驗(yàn)，對研究的問題進(jìn)行判斷、預(yù)測的一種方法， 也稱專家調(diào)查法 。 第一步 ： 提出要求，明確預(yù)測目標(biāo)，用書面通知被選定的專家 。修改的次數(shù)，根據(jù)需要決定。由于我國安全生產(chǎn)工作基礎(chǔ)薄弱，目前安全生產(chǎn)宏觀預(yù)測大都采用直觀預(yù)測法，即，聘請各方面的安全生產(chǎn)專家，形成 安全生產(chǎn)專家組預(yù)測 。 在運(yùn)用回歸預(yù)測法時，要求滿足一定的假定條件，其中最重要的是關(guān)于 u1須具有的 5個特征 ： ⑴ u1是一個隨機(jī)變量； ⑵ u1的平均值為零； ⑶在每個時期中， u1的方差是一個常數(shù)； ⑷各個 u1間互相獨(dú)立； ⑸ u1與自變量無關(guān)。選擇合適的自變量是正確進(jìn)行多元回歸預(yù)測的前提之一， 多元回歸模型自變量的選擇可以利用變量之間的相關(guān)矩陣來解決 。但在具體運(yùn)用時，必須先通過變量變換，把非線性函數(shù)關(guān)系轉(zhuǎn)化成線性關(guān)系。 數(shù)據(jù)資料的準(zhǔn)確性容易理解，只有借以預(yù)測的資料是正確可靠的，才能保證分析和預(yù)測結(jié)果的可靠性。事故原因分析可知，事故的發(fā)生受諸多因素的影響。 ⑴時間序列的分解 時間序列的變化受許多因素的影響，概括地講，可以將影響時間序列變化的因素分為四種 ,即 長期趨勢因素 、季節(jié)變動因素 、 周期變動因素 和 不規(guī)則變動因素 。 當(dāng)預(yù)測對象依時間變化呈現(xiàn)某種上升或下降的趨勢，并且無明顯的季節(jié)波動，又能找到一條合適的函數(shù)曲線反映這種變化趨勢時，就可用時間為自變量，時序數(shù)值Y為因變量 ,建立 趨勢模型 。 ⑵趨勢模型的種類 趨勢外推法的實(shí)質(zhì)就是利用某種函數(shù)分析描述預(yù)測對象某一參數(shù)的發(fā)展趨勢，有以下 四種趨勢預(yù)測模型 最為常用。 二階向后差分的定義為： k階向后差分的定義為： 1???? ttt yyy? ? ? ? 212112 2 ????? ??????????? ttttttttt yyyyyyyyy? ????????krrtrkrttk yCyy11 計(jì)算時間序列的差分并將其與各類模型差分特點(diǎn)進(jìn)行比較，就可以選擇適宜的模型 。如果數(shù)據(jù)是純隨機(jī)的，則全部歷史數(shù)據(jù)的均值是最好的預(yù)測值。二次移動平均對一次移動平均的滯后量與一次移動平均對實(shí)際值的滯后量大致相等。 客觀事物的發(fā)展是在時間上展開的，任一事物隨時間的流逝，都可以得到一系列依賴于時間 t的數(shù)據(jù)。這里Ｎ個數(shù)據(jù)的權(quán)重系數(shù)之和為 1。依此類推 ,離現(xiàn)時刻越遠(yuǎn)的數(shù)據(jù) ,其權(quán)系數(shù)越小。滯后偏差的程度隨著平滑系數(shù) α 的增大而減少。此時應(yīng) 采用三次指數(shù)平滑法建立非線性預(yù)測模型，再用模型進(jìn)行預(yù)測 。這 兩種 選擇都是 極端情況 。 ① 如果時間序列雖然有不規(guī)則變動，但長期變化接近某一穩(wěn)定常數(shù) ,α 值一般取 ～ ，以使各觀察值在現(xiàn)時的指數(shù)平滑中有大小接近的權(quán)數(shù)。 它主要試圖解決 以下兩個問題 ： 一是 分析時間序列的 隨機(jī)性 、 平穩(wěn)性 和 季節(jié)性 ； 二是 在對時間序列分析的基礎(chǔ)上，選擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ瓦M(jìn)行預(yù)測。平穩(wěn)隨機(jī)序列的統(tǒng)計(jì)特性不隨時間的推移而變化 。 －詹金斯法的預(yù)測過程 博克斯－詹金斯預(yù)測法把預(yù)測問題劃分為三個階段： ⑴模型的識別； ⑵模型中參數(shù)的估計(jì)和模型的檢驗(yàn)； ⑶預(yù)測應(yīng)用。借助于統(tǒng)計(jì)分析軟件包如 SCA、TSP、 SPSS等 ,可以方便地在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)對 ARMA模型的估計(jì)，并對模型進(jìn)行檢驗(yàn)。因而 博克斯－詹金斯法適用于各種類型的時間序列數(shù)據(jù) 。 ⑶ 博克斯－詹金斯預(yù)測法所依據(jù)的基本假設(shè)是： 一個時間序列的未來發(fā)展模式與其過去的模式是一致的 。該理論將信息完全明確的系統(tǒng)定義為 白色系統(tǒng) ，將信息完全不明確的系統(tǒng)定義為 黑色系統(tǒng) ，將信息部分明確、部分不明確的系統(tǒng)則定義為 灰色系統(tǒng) 。 事故統(tǒng)計(jì)預(yù)測 在我國日常統(tǒng)計(jì)工作中也經(jīng)常涉及到，通過同期對比和近期事故發(fā)展規(guī)律，分析近期事故嚴(yán)重程度和發(fā)展趨勢，提出近期應(yīng)該采取的工作措施，召開安全生產(chǎn)工作會議，開展安全生產(chǎn)專項(xiàng)治理，組織安全生產(chǎn)大檢查等。 一個完整的統(tǒng)計(jì)預(yù)測研究，一般有以下幾個步驟 ： 1)確定預(yù)測的目的 。 3)選擇預(yù)測模型和方法，進(jìn)行預(yù)測 。 應(yīng)用通用的統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法時，一定要結(jié)合安全專業(yè)理論知識 。 狹義的決策 就是作決定，就指抉擇。 非確定型決策又可分為兩類 ：當(dāng)決策問題自然狀態(tài)的概率能確定，即是在概率基礎(chǔ)上做決策，但要冒一定的風(fēng)險，這種決策稱為 風(fēng)險型決策 ；如果自然狀態(tài)的概率不能確定，即沒有任何有關(guān)每一自然狀態(tài)可能發(fā)生的信息，在此情況下的決策就稱為 完全不確定型決策 。 準(zhǔn)則體系最上層的總準(zhǔn)則只有一個，一般比較宏觀、籠統(tǒng)、抽象，不便于量化、測算、比較、判斷。由于決策是面向未來發(fā)生事件所作的抉擇 ， 所以決策的環(huán)境條件都帶有不確定性 ， 只是在很多情況下 ， 正常環(huán)境出現(xiàn)的概率很大 ,非正常條件發(fā)生的可能性很小 (即近似認(rèn)為是小概率事件 ),而認(rèn)為環(huán)境條件是確定的。 然而在多準(zhǔn)則決策問題中，方案集是不完全有序的，準(zhǔn)則之間往往存在矛盾性 ,不可公度性 (各準(zhǔn)則的量綱不同 ),所以，各個準(zhǔn)則均最優(yōu)的方案一般是不存在的。但是這樣的目標(biāo)所涉及的范圍和內(nèi)容太大了 ，以至于無法操作 ， 應(yīng)進(jìn)一步界定、分解和量化。所以 ， 我們推薦定性屬性量化等級取 ５ 級至 ９ 級 ， 可能時盡量用 ９ 個等級。 ⑶對抗性 。 ω 3 雖然在理想準(zhǔn)則體系中 ， 要求準(zhǔn)則具有無冗余性 ， 在多屬性決策方案中 ， 希望屬性之間具有獨(dú)立性，但由于安全系統(tǒng)的高度復(fù)雜性 ， 準(zhǔn)則體系中各準(zhǔn)則之間難免有部分重復(fù)信息存在 ， 使它們在綜合評價或決策過程中過多地發(fā)揮了作用 ,為此 ,提出用獨(dú)立性權(quán)重來抵前 “ 過多 ”的影響。按此原則方案 z被接受 ， 即滿足 ： 式中： fjd—— 仍為規(guī)定 的切除值。如果評審 ,則需評審費(fèi) 5000元，不評審，則可省去這筆評審費(fèi)用。 單位為千元 四、技術(shù)經(jīng)濟(jì)評價法 技術(shù)評價步驟如下 ： ① 確定評價的技術(shù)項(xiàng)目和評價指標(biāo)集。 1)相對價 Ｗ 法 ⑴ 均值法 Ｗ =(Wt+Ww) 式中： Wt—— 技術(shù)價； Ww—— 經(jīng)濟(jì)價。 參見教材 P210P211。 三、建立評判集 評判集是評判者對評判對象可能作出的各種總的評判結(jié)果所組成的集合。Ｒ 評判集 Ｖ 上的模糊子集，表示系統(tǒng)評判集諸因素的相對重要程度。模糊綜合評判的目的 ， 就是在綜合考慮所有影響因素 的 基礎(chǔ)上 ， 從評判集中得出一最佳的評判結(jié)果。這些因素通常都具有不同程度的模糊性。當(dāng) Wt， Ww兩項(xiàng)中有一項(xiàng)數(shù)值較小時 ， 用雙曲線法能使 Ｗ 值明顯變小 ， 更便于對方案的抉擇。 ③ 分別對各個技術(shù)指標(biāo)評分。如果決定評審，評審?fù)ㄟ^概率為 ,不通過的概率為 ,這種不能由決策者自身抉擇的環(huán)節(jié)稱為 客觀隨機(jī)抉擇 環(huán)節(jié)。 它包括 5個方面： (1)評分標(biāo)準(zhǔn) (2)評分方法 (3)評價指標(biāo)體系 (4)加權(quán)系數(shù) (5)計(jì)算總分 三、決策樹法 決策樹法是風(fēng)險決策的基本方法之一。 第六節(jié) 安全決策方法 一、 確定性多屬性決策方法 該方法的操作過程是，從備選方案集 Ｒ 中 ： Ｒ ＝ {x1,x2,x3,x4,… ,xn} 任取兩個方案 ，分別 記為 X’1和 X’2， 若決策者 (或決策分析者 )認(rèn)為 (或 從 決策矩陣 Ａ 已知 )X’1劣于 X’2， 則剔去X’1,保留 X’2； 若無法區(qū)分兩者的優(yōu)劣時 ， 皆保留。 常用的規(guī)范化處理算法較多，在選用時需注意量化標(biāo)度 (序、區(qū)間和比列標(biāo)度 )，允許進(jìn)行變換的形式，以免規(guī)范化后影響決策的質(zhì)量。 量 化 等 級 表 等級表 量 化 值 1 2 3 4 5 6 7 8 9 9 最差 很差 差 較差 相當(dāng) 較好 好 很好 最好 7 最差 很差 差 相當(dāng) 好 很好 最好 5 最差 差 相當(dāng) 好 最好 二、量化方法 通過決策者 (專家 )定性分析 ， 分等級量化的結(jié)果 ， 由于客觀事物的復(fù)雜性、多樣性和主觀認(rèn)識的局限性 ， 所以往往具有不確定性、模糊性和隨機(jī)性，可以采用集值統(tǒng)計(jì)原理廣集專家意見，改善定性屬性量化的有效性。 對安全問題 ， 考慮其決策方案 的 后果 時， 應(yīng)特別注意如下一些潛在問題 。在系統(tǒng)優(yōu)化中，用 “ 滿意解 ” 替代 “ 最優(yōu)解 ” ，就會使復(fù)雜問題大大簡化。發(fā)展初期的經(jīng)典決策 ， 就是在隨機(jī)環(huán)境下進(jìn)行的單準(zhǔn)則優(yōu)選 ， 稱之為統(tǒng)計(jì)決策。 在層次結(jié)構(gòu)中，下層的準(zhǔn)則比上層的準(zhǔn)則更加明確具體并便于比較、判斷和測算，它們可作為達(dá)到上層準(zhǔn)則的某種手段。 二、決策過程 決策是人們 在 為實(shí)現(xiàn)某個 (些 )準(zhǔn)則而制定、分析、評價、選擇行動方案 ， 并組織實(shí)施的全部活動 ； 也是人們提出、分析和解決問題的全部過程。決策學(xué)是為決策提供科學(xué)的理論和方法，以支持和方便人們做決策的科學(xué)；是自然科學(xué)與社會科學(xué)并涉及人類思維的新興交叉學(xué)科。對于只適用短期預(yù)測的模型用來預(yù)測遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)，產(chǎn)生的誤差一般較大；在應(yīng)用模型中要注意不斷補(bǔ)充新的數(shù)據(jù)，使模型的預(yù)測更符合實(shí)際。在資料不夠完整，精度要求不高時，可采用 定性預(yù)測法 ；在掌握的資料比較完備 ,進(jìn)行比較精確的預(yù)測時 ,可運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)模型，如采用 回歸預(yù)測法 和 時間序列預(yù)測法 等。有了明確的目的，才能據(jù)以搜集必要的統(tǒng)計(jì)資料和采用合適的統(tǒng)計(jì)預(yù)測方法。在我國安全生產(chǎn)監(jiān)督管理工作不到位的情況下， 企業(yè)實(shí)際上在利用這些方法進(jìn)行成本核算 。盡管灰色過程中所顯示的現(xiàn)象是隨機(jī)的，但畢竟是有序的，因此這一數(shù)據(jù)集合具備潛在的規(guī)律。 ⑷ 由于現(xiàn)有的許多統(tǒng)計(jì)軟件包已解決了博克斯－詹金斯法的計(jì)算問題，這樣在應(yīng)用博克斯－詹金斯法進(jìn)行預(yù)測時， 應(yīng)將注意力放在對所用時間序列資料的模型識別及對所建預(yù)測模型的實(shí)際意義的檢驗(yàn)上 。 博克斯－詹金斯法進(jìn)行預(yù)測時，不僅考察預(yù)測變量的過去值與當(dāng)前值，同時對模型同過去值擬合產(chǎn)生的誤差也作為重要因素進(jìn)入模型，這樣有利于提高模型的精確度。 －詹金斯法的評價 博克斯－詹金斯法是最通用的時間序列預(yù)測法 。