Miért hozzuk a döntést, mi a cél?

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Események formális leírása, műveletek
Advertisements

Döntéselmélet a közgazdaságtanban
I. előadás.
Valószínűségszámítás
2006. február 17. Valószínűségszámítás és statisztika II. Telefonos feladat Egy kalapban van két korong, az egyiknek mindkét oldala piros, a másiknak.
Készítette: Unyatyinszki Csaba
Eseményalgebra Eseményalgebra.
MI 2003/9 - 1 Alakfelismerés alapproblémája: adott objektumok egy halmaza, továbbá osztályok (kategóriák) egy halmaza. Feladatunk: az objektumokat - valamilyen.
Valószínűségszámítás
Energiatermelés külső költségei
Az empirikus ellenőrizhetőség mint kritérium
Valószínűség számítás
Mérési pontosság (hőmérő)
DÖNTÉSELMÉLET A DÖNTÉS = VÁLASZTÁS A döntéshozatal feltételei:
Játékelmélet Nash, dominancia.
Bársony Kristóf számítástechnika IV. évfolyam
Bizonytalanság A teljesen megbízható következtetést lehetővé tevő tudás hiánya Egy esemény bizonytalansága  objektív  szubjektív Módszerek  numerikus.
Bizonytalanság A teljesen megbízható következtetést lehetővé tevő tudás hiánya Egy esemény bizonytalansága  objektív  szubjektív Módszerek  numerikus.
2. Kockázat (és idő) Joggazdaságtan Szalai Ákos 2013.
Vámossy Zoltán 2006 Gonzales-Woods, SzTE (Kató Zoltán) anyagok alapján
Valószínűségszámítás
Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek II. Vezetés és kommunikációs ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc.
IPARÁGAK VÁLTOZÁSA : HELYI GAZDASÁGFEJLESZTÉS EVOLUCIONISTA SZEMSZÖGBŐL Bajmócy Zoltán egyetemi adjunktus Szegedi Tudományegyetem Gazdaságtudományi Kar.
Játékelméleti alapfogalmak előadás
Kvantitatív módszerek
Kvantitatív módszerek
Operációkutatás eredete
Bizonytalanság melletti döntések
Az Alakfelismerés és gépi tanulás ELEMEI
BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Egry J.. u. 1. E 610. Dr. Margitay Tihamér 3. óra.
3. óra.
Véletlenszám generátorok
Vállalatok pénzügyi folyamatai
A Stratégia értékelése, visszacsatolása
Emberi Erőforrás Menedzsment Stratégia, politika, tervezés az emberi erőforrások menedzsmentjében EEM. 02.
Vizsga feladatok (Minta)
Kvantitatív módszerek
„Egészségedre” témahét. „Egészségedre” témahét „Egészségedre” témahét.
Az elemzés és tervezés módszertana
TÓ FOLYÓ VÍZMINŐSÉGSZABÁLYOZÁSI PÉLDA  C H3 Célállapot (befogadó határérték) Oldott oxigén koncentráció ChChChCh  C H2  C H2 - a 13 E 1 (1-X 1 ) - a.
$ Információ Következmény Döntés Statisztikai X.  Gyakorlati problémák megoldásának alapja  Elemzéseink célja és eredménye  Központi szerep az egyén.
Egészség Betegség.
Gazdaságstatisztika 11. előadás.
Gazdaságstatisztika 10. előadás.
Alapfogalmak.
Binomiális eloszlás.
2. Döntéselméleti irányzatok
Valószínűségszámítás
Halász Levente Tudományos munkatárs Kodolányi János Főiskola
I. előadás.
Gazdálkodási modul Gazdaságtudományi ismeretek II. Vezetés és kommunikációs ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI MSc.
Meteorológia A meteorológia. A meteorológiai jelenségek megfigyelhető időjárási események, amiket a meteorológia tudománya magyaráz meg. Ezek az események.
Valószínűségszámítás
Valószínűségszámítás II.
Kockázatkezelés. Nem tartják fontosnak, mert  „A kockázatelemzés időrabló és unalmas feladat”  Ezzel szemben –jó lenne, ha a „jövőbe láthatnánk” –rengeteg.
Az információ, mint erőforrás
A marketingeszközök különböző piaci helyzetekben alkalmazott, az adott piaci helyzetnek megfeleltetett kombinációja.
A kommunikáció értelmezése
INFOÉRA 2006 Véletlenszámok
Kvantifikáció:  xA: az x változó minden értékére igaz, hogy…  a: értelmetlen. (Megállapodás volt: ̒a’, ̒b’, … individuumnevek.) Annak sincs értelme,
Környezetvédelmi analitika
Megbízhatóság alapú menedzsment Jónás Tamás szeptember 3.
Dow Vegyi Kitettségi Index
VÍZMINŐSÉGSZABÁLYOZÁSI PÉLDA
Valószínűségszámítás és statisztika előadások
VEZETŐI DÖNTÉSEK „Navigare necesse est” dönteni mindenkinek kell.
Legyen Ön is Milliomos! A játék beállítása:
Kvantitatív módszerek
Valószínűségi változó, eloszlásfüggvény
Gazdaságinformatikus MSc
Előadás másolata:

A döntés egy cselekvési változat kiválasztása. Egyben a vég és a kezdet. Miért hozzuk a döntést, mi a cél? Filozófus: a döntési folyamat az ember boldogságkeresése. Teológus: a jó és a rossz, a helyes és a helytelen közötti választás Orvos: gyógyítás, egészség Közgazdász: profit stb.

Hogyan hasonlítsuk össze a lehetséges megoldásokat? Értékelés: - az eredmény értéke - az eredmény bekövetkezését kísérő - valószínűség.

Legjobb: ahol a várható érték a legnagyobb (az előbbi két tényező szorzatösszege). A jövő bizonytalanságának megragadása: valószínűség fogalma. Egy biztosan bekövetkező esemény valószínűsége (P) = 1 Egy eseménynek, amely biztos, hogy NEM következik be, a valószínűsége: 0

Objektív valószínűség: logikai alapra épül. Szubjektív valószínűség: vélelemre épül

A valószínűség klasszikus meghatározása „A” tulajdonsággal bír Azonos eredmény PL. egy hatos kocka, ha a 4, 3, 2, 1, eredményt tekintjük „A” esemény bekövetkezésének, akkor egy dobásnál „A” esemény valószínűsége P(4 vagy kevesebb) P = 66 % 5

A valószínűség relatív gyakoriság alapján: ha N számú kísérletben n-szer következik be „A” Pl.: a kockát 10.000-szer feldobjuk, és ebből 6650 esetben négyes vagy annál kisebb eredmény következik be, akkor: P (4 vagy kevesebb) = 6.650 = 0,665 10.000 P = 66,5%

Feltétel: viszonylag elfogadható mennyiségű és hasonló körülmények között keletkező adat.

Döntési mátrix Stratégia Következ-mények Esős időben Száraz időben Az ernyőt elviszi Nem ázik meg Nevetségesen néz ki Az ernyőt otthon hagyja Megázik Elégedett

1. Döntéshozó, aki választ. 2. Következmény, ami függ a stratégiától. 3. A következmény ami a tényállapot bekövetkezésétől is függ. A tényállapot független a döntéshozó stratégiájától.

Jövőben tényállapot valószínűsége. Meteorológiai előrejelzés Valószínűségszámítás Operációkutatás