)Decisions under certainty(

Σχετικά έγγραφα
Α) Κριτήριο Προσδοκώμενης Χρηματικής Αξίας Expected Monetary Value (EMV)

ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ. Δρ. Σταύρος Καμινάρης Επίκουρος Καθηγητής

Ειδικά Θέματα Πιθανοτήτων και Στατιστικής Θεωρία Αποφάσεων. Μέρος Α

Λήψη Αποφάσεων σε Συνθήκες Αβεβαιότητας. Συστήματα Αποφάσεων Εργαστήριο Συστημάτων Αποφάσεων και Διοίκησης

ΜΕΘΟΔΟΙ ΛΗΨΗΣ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΜΕ ΑΓΝΩΣΤΕΣ ΠΙΘΑΝΟΤΗΤΕΣ ΕΚΒΑΣΗΣ ΤΩΝ ΔΙΑΦΟΡΩΝ ΕΝΔΕΧΟΜΕΝΩΝ

ΘΕΜΑ: «ΜΕΘΟΔΟΙ ΛΗΨΗΣ ΒΕΛΤΙΣΤΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΚΑΙ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΤΟΥΣ ΣΤΙΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΙΣ»

ΤΣΑΝΤΑΣ ΝΙΚΟΣ 4/6/2009

Συστήματα Υποστήριξης Αποφάσεων Διάλεξη Νο2 και 3. Ενισχυτικές διαφάνειες

«Ανάλυση κινδύνων και λήψη αποφάσεων: Αναμενόμενη τιμή»

Β. Βασιλειάδης Αν. Καθηγητής. Επιχειρησιακή Ερευνα Διάλεξη 6 η - Θεωρεία Παιγνίων

Πληροφοριακά Συστήματα Διοίκησης. Θεωρία Αποφάσεων

دئارلا óï M. R D T V M + Ä i e ö f R Ä g

5. Choice under Uncertainty

Other Test Constructions: Likelihood Ratio & Bayes Tests

Ειδικά Θέματα Πιθανοτήτων και Στατιστικής Θεωρία Αποφάσεων. Μέρος Β

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 9η: Basics of Game Theory Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

( ) ( ) ( ) ( ) v n ( ) ( ) ( ) = 2. 1 فان p. + r بحيث r = 2 M بحيث. n n u M. m بحيث. n n u = u q. 1 un A- تذآير. حسابية خاصية r

Προγραμματισμού Λύση Προβλήματος Γραμμικού Προγραμματισμού

تايضاير و مولع يئاهن Version 1.1 اي ل

Ένα Πρόγραμμα για την Ανάλυση Αποφάσεων σε Λογιστικό Φύλλο

عرض المنشأة في األجل القصير الفصل العاشر

Ποσοτική Ανάλυση Επιχειρηματικών Αποφάσεων Θεωρία Αποφάσεων. Μέρος Β

Ποσοτική Ανάλυση Επιχειρηματικών Αποφάσεων Θεωρία Αποφάσεων. Μέρος Α

ENGR 691/692 Section 66 (Fall 06): Machine Learning Assigned: August 30 Homework 1: Bayesian Decision Theory (solutions) Due: September 13

1/ الزوايا: المتت امة المتكاملة المتجاورة

An Introduction to Signal Detection and Estimation - Second Edition Chapter II: Selected Solutions

ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΑ ΠΑΙΓΝΙΑ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΜΑΘΗΜΑ ΤΕΤΑΡΤΟ ΠΑΙΓΝΙΑ ΜΗ ΕΝΙΚΟΥ ΑΘΡΟΙΣΜΑΤΟΣ ΑΚΑ ΗΜΑΙΚΟ ΕΤΟΣ

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007

ی ا ک ل ا ه م ی ل ح ر

تمرين 1. f و. 2 f x الجواب. ليكن x إذن. 2 2x + 1 لدينا 4 = 1 2 أ - نتمم الجدول. g( x) ليكن إذن

ر ک ش ل ن س ح ن د م ح م ب ن ی ز ن. ل و ئ س م ه د ن س ی و ن ( ی ر ک ش ل &

Δένδρα Αποφάσεων. Δρ. Β. Βασιλειάδης ΔΙΚΣΕΟ, ΑΤΕΙ Μεσολογγίου

ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες

Διάλεξη 6 η :Δένδρα Αποφάσεων. Β. Βασιλειάδης Τµ. Διοικ. Επιχειρήσεων, ΤΕΙ ΔΥΤ. ΕΛΛΑΔΑΣ

( ) ( ) ( ) - I أنشطة تمرين 4. و لتكن f تمرين 2 لتكن 1- زوجية دالة لكل تمرين 3 لتكن. g g. = x+ x مصغورة بالعدد 2 على I تذآير و اضافات دالة زوجية

مقدمة: في هذا الفصل سنفترض سيادة المنافسة الكاملة وبالتالي فإن سلوك المنشأة في ظل هذا االفتراض سيتبع خصائص المنافسة الكاملة.

Θέμα: ΛΥΜΕΝΕΣ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ

Aluminum Electrolytic Capacitors (Large Can Type)

Απόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 10η: Basics of Game Theory part 2 Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

التمرين الثاني )3 2-( نعتبر في المستوى المنسوب إلى معلم متعامد ممنظم التي معادلتها : 3-( بين أن المستوى مماس للفلكة في النقطة.

Statistical Inference I Locally most powerful tests

الدورة العادية 2O16 - الموضوع -

Homework 3 Solutions

6. MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION

The challenges of non-stable predicates

Aluminum Electrolytic Capacitors

Lecture 2: Dirac notation and a review of linear algebra Read Sakurai chapter 1, Baym chatper 3

( ) ( ) ( ) = ( 1)( 2)( 3)( 4) ( ) C f. f x = x+ A الا نشطة تمرين 1 تمرين تمرين = f x x x د - تمرين 4. نعتبر f x x x x x تعريف.

1. Ηλεκτρικό μαύρο κουτί: Αισθητήρας μετατόπισης με βάση τη χωρητικότητα

acg 2/4/2016 Στοιχεία Ανάλυσης Αποφάσεων

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007

Approximation of distance between locations on earth given by latitude and longitude

Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής

ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ


A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain. Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics

ST5224: Advanced Statistical Theory II

5.4 The Poisson Distribution.

يط... األعداد المركبة هذه التمارين مقترحة من دورات البكالوريا من 8002 إلى التمرين 0: دورة جوان 8009 الموضوع األول التمرين 8: دورة جوان

Οι 5 πυλώνες της πίστης: Μέρος 2 Πίστη στους αγγέλους

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM

Strain gauge and rosettes

و ر ک ش ر د را ن ندز ما ن تا ا س ی یا را

Second Order RLC Filters

Διάλεξη 5 η : ΕΠΙΛΟΓΗ ΕΡΓΟΥ. Δρ. Β. Βασιλειάδης ΔΙΚΣΕΟ, ΑΤΕΙ Μεσολογγίου

- سلسلة -3 ترين : 1 حل التمرين : 1 [ 0,+ [ f ( x)=ln( x+1+ x 2 +2 x) بما يلي : وليكن (C) منحناها في معلم متعامد ممنظم

ΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011

Υπολογιστική Φυσική Στοιχειωδών Σωματιδίων

Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 11η: Markets and Strategic Interaction in Networks Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών

( ) تعريف. الزوج α أنشطة. لتكن ) α ملاحظة خاصية 4 -الصمود ليكن خاصية. تمرين حدد α و β حيث G مرجح

ی ن ل ض ا ف ب ی ر غ ن ق و ش ه ی ض ر م ی ) ل و ئ س م ه د ن س ی و ن ( ا ی ن ل ض ا ف ب ی ر غ 1-

SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM

األستاذ: بنموسى محمد ثانوية: عمر بن عبد العزيز المستوى: 1 علوم رياضية

UDZ Swirl diffuser. Product facts. Quick-selection. Swirl diffuser UDZ. Product code example:

Example of the Baum-Welch Algorithm

Applying Markov Decision Processes to Role-playing Game

Technical Information T-9100 SI. Suva. refrigerants. Thermodynamic Properties of. Suva Refrigerant [R-410A (50/50)]

Cite as: Pol Antras, course materials for International Economics I, Spring MIT OpenCourseWare ( Massachusetts

Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα

καθ. Βασίλης Μάγκλαρης

ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ

Mechanical Behaviour of Materials Chapter 5 Plasticity Theory

ΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006

أسئلة استرشادية لنهاية الفصل الدراسي الثاني في مادة الميكانيكا للصف الثاني الثانوي العلمي للعام الدراسي

Monetary Policy Design in the Basic New Keynesian Model

Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme

HOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch:

DuPont Suva 95 Refrigerant

DATA SHEET Surface mount NTC thermistors. BCcomponents

FORMULAS FOR STATISTICS 1

DuPont Suva 95 Refrigerant

Λήψη αποφάσεων υπό αβεβαιότητα

6.1. Dirac Equation. Hamiltonian. Dirac Eq.

Estimation for ARMA Processes with Stable Noise. Matt Calder & Richard A. Davis Colorado State University

الدرس األول: زوايا خارجية للمضلع

المحاضرة الطبقة احلدية

DuPont Suva. DuPont. Thermodynamic Properties of. Refrigerant (R-410A) Technical Information. refrigerants T-410A ENG

P AND P. P : actual probability. P : risk neutral probability. Realtionship: mutual absolute continuity P P. For example:

( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) z : = 4 = 1+ و C. z z a z b z c B ; A و و B ; A B', A' z B ' i 3

Transcript:

) مترين ( نظرية القرارات: مراحل عملية اختاذ القرار: معرفة بيئة وطبيعة القرار حتديد احلوادث أو األخطار حصر مجيع اخليارات والبدائل املتوفرة حتديد مقياس الفعالية )اهلدف من القرار( وضع جدول القرار أو ما يسمى مصفوفة العوائد matrix( )Pay off حتديد البديل األملل مناذج القرار: قرارات يف حالة التأكد أ )Decisions under certainty( حدث واحد مؤكد وقوعه max r ij or min r ij قرارات يف حالة عدم التأكد uncertainty( )Decisions under معيار البالس criterion( )Laplace مجيع احلاالت هلا نفس احتمال الوقوع وتقاس الفعالية بالقيمة املتوقعة للبدائل ب معيار التشاؤم أقصى األدنى criterion( )Maximin( )pessimist خنتار أسوأ العوائد املقابلة لكل بديل ومن العمود الناتج خنتار أفضل عائد ت معيار التفاؤل أقصى األقصى criterion( )Maximax( )optimist خنتار أفضل العوائد املقابلة لكل بديل ومن العمود الناتج خنتار ثانية أفضل عائد ث معيار هورويز criterion( )Hurwiz نفرتض وجود نسبة أو احتمال للتفاؤل α ونسبة أو احتمال للتشاؤم α ج ( ) α ( α) معيار الندم criterion( )Minimax Regret معيار سافيج criterion( )Savage وحنسب يف هذه احلالة قيمة البديل: نكون ما يسمى جبدول خسارة الفرص )الندم( ثم نطبق معيار أدنى األقصى لتحديد أفضل البدائل قرارات يف حالة املخاطرة risk( )Decisions under أ معيار القيمة املتوقعة criterion( )Expected Monetary Value EMV احلل األملل هو الذ يعط أفضل قيمة متوقعة للعوائد Decision theory: ( )

ب معيار القيمة املتوقعة خلسارة الفرص criterion( )Expected Opportunity Loss EOL نكون جدول خسارة الفرص )الندم( ثم حنسب القيمة املتوقعة خلسارة الفرص فتكون أقل قيمة هى احلل األملل ( ) ت معيار األكلر وقوعا احتماال نرجع إىل احلالة أو احلدث األكلر احتماال ويتم اختيار أفضل عائد كأنها حالة تأكد. ملال: إذا علمت ان جدول العوائد )أ( هو جدول أرباح يف حني ان جدول العوائد )ب( هو جدول تكاليف فيما يل : Example: Given the following Payoff tables: where table (a) represents profits and table (b) represents costs: (أرباح) (a) Profits S S S S a a (تكاليف) (a) Costs (حاالت الطبيعة) States of nature S S S a a فما أفضل البدائل باستخدام: Laplace criterion Maximax criterion )α ( Hurwiz criterion معيار البالس معيار التفاؤل معيار هوريوز State which can be chosen as the best act using: Maximin criterion معيار التشاؤم Savage criterion معيار سافيج Given: P(S ) = 0.6, P(S ) = 0.1, P(S ) = 0., P(S مبعلومية احتماالت حاالت الطبيعة للجدول )أ( (a) in table أوجد أفضل البدائل مستخدما معيار القيمة املتوقعة للعوائد Value( )Expected Monetary, معيار القيمة املتوقعة خلسارة الفرص Loss( )Expected Opportunity, معيار حاالت الطبيعة األكلر وقوعا. Likelihood( )Maximum

احلل: الحظ ان: القيمة األفضل ه األكرب (أرباح) (a) Profits S S S S a a (معيار البالس) criterion: Laplace E( E(a E( or (معيار التفاؤل) criterion: Maximax a (معيار التشاؤم) criterion: Maximin a or Hurwiz criterion: هوريوز) (معيار α, α, ( ) α ( α) V(a V(a V( (معيار سافيج ( criterion: Savage (جدول الندم) table: Opportunity Loss S S S S a Max of a i Minimax

(تكاليف) (b) Costs الحظ ان: القيمة األفضل ه األقل (حاالت الطبيعة) States of nature S S S a a (معيار البالس) criterion: Laplace E(a E(a E( (معيار التفاؤل) criterion: Maximax a or (معيار التشاؤم) criterion: Maximin a Hurwiz criterion: هوريوز) (معيار α, α, ( ) α ( α) V(a V(a V( (معيار سافيج) criterion: Savage (جدول الندم) table: Opportunity Loss (حاالت الطبيعة) States of nature S S S Max of a i Minimax a

In table (a) Given: P(S ) = 0.6, P(S ) = 0.1, P(S ) = 0., P(S (حاالت الطبيعة واحتماالتها ( nature States of P(S P(S P(S P(S S S S S a a مبعلومية احتماالت حاالت الطبيعة للجدول )أ( (معيار القيمة املتوقعة للعوائد) Value: Expected Monetary E(a ) = E(a ) = *. E( ) = *. (معيار القيمة املتوقعة خلسارة الفرص) Loss: Expected Opportunity S S S S a E(a ) =. E(a ) = *. E( ) = * (أكلر احلاالت وقوعا ( Likelihood: Maximum S : r =, r =, r =