Здесь необходимо подчеркнуть, что одной матрице результатов в общем случае соответствует несколько матриц решения (оценок полезности этих результатов), а именно столько, сколько человек или групп сталкивается с данным решением в процессе его принятия или реализации и сколько качественно различных компонент содержится в целевой системе. Аналогично различным предпочтениям по отдельным компонентам цели оценки полезности разными участниками хозяйственного процесса часто также не совпадают или даже противоречат друг другу. Данный аспект принятия решений рассматривается в главе 2. [c.45]
Методом дерева решений можно пользоваться в ситуациях, подобных описанной выше, в связи с рассмотрением платежной матрицы. В этом случае предполагается, что данные о результатах, вероятности и т.п. не влияют на все последующие решения. Однако дерево решений можно построить под более сложную ситуацию, когда результаты одного решения влияют на последующие решения. Таким образом, дерево решений — это полезный инструмент для принятия последовательных решений. [c.238]
Владельцу груза приходится выбирать из двух альтернатив страховать или не страховать перевозимый груз. Риск заключается в том, что возможна катастрофа с вероятностью 0,1, в результате которой груз будет утрачен. Матрица полезности -табл. 5.6. [c.224]
Вы можете выбрать между альтернативами заключение договора о страховке (Ai) и принятие на себя риска (А2). Если вы заключаете договор, то ваше имущество составит 50 000 — 1250 = 48 750 руб. независимо от того, какая ситуация наступит в будущем. Если же вы принимаете на себя риск, то имущество может или повыситься до 50 000+ 10000 = 60000 руб., или с той же вероятностью, равной 50%, снизиться до 50 000 - 10000 = 40 000 руб. Если вы примените значения возможных результатов, используя свою функцию полезности, то получите представленную в табл. 2.6 матрицу полезности. [c.64]
В этой ситуации для вас оптимальным является договор С. 2. Каждый результат матрицы исходов из пункта 1 увеличится на 100 млн руб. Отсюда мы получаем новые значения ожидаемой полезности [c.67]
Платежная матрица — это запись в матричной форме денежных платежей/полезностей. Строки матрицы — альтернативные стратегии поведения, столбцы — возможные состояния внешней среды. В клетках матрицы указываются платежи, или стоимостные оценки ожидаемых исходов при принятии данной управленческой альтернативы и возникновении определенного состояния внешней среды. Платежи могут иметь смысл положительных результатов или [c.218]
Пример. Матрица полезного результата имеет вид, представленный в табл. 2.4. Найдем значения В, - тахе.-.- [c.79]
Пример. Анализируется матрица полезного результата, имеющая вид табл. 2.4. При значении коэффициента оптимизма k - 0,6 найдем оптимальную стратегию Р,-. [c.81]
Основой решения является поле полезности — матрица вц , где i обозначает сравниваемые альтернативы (i=l, п) и / перечисляет все состояния внешней среды, оказывающие существенное влияние на результаты реализации альтернатив (/=1, т), е представляет собой количественную оценку полезности f-й альтернативы в /-Х условиях внешней среды. Реальное число, которое с помощью правила решения выявляется в качестве сравнительной оценки ожидаемой полезности альтернатив Хг, обозначается через Е(х ). [c.183]
Вероятность р4 = 0,0001 считается со стороны субъекта хозяйствования незначительной, и последний столбец исключается из анализа. Возможный ущерб более 1000 единиц оценивается для данного субъекта как катастрофический, в результате чего альтернатива х2 неприемлема и исключается из совокупности возможных вариантов действия. Альтернатива xs доминирует над альтернативой xl(eSi .ea VO и, следовательно, х можно также исключить из анализа. Аналитической обработке подвергается редуцированная матрица полезности (табл. 8). [c.186]
На втором этапе "матрица решений" (рассмотренная нами ранее) трансформируется в "матрицу полезности". В этих целях на основе заданной функции полезности каждый результат эффективности получает количественную [c.167]
Если в исходной матрице по условию задачи результат Vjt представляет выигрыш (полезность) лица, принимающего решение, то при выборе оптимальной стратегии используется максиминный критерий. [c.324]
При выполнении многомерного анализа данных часто полезно изучить простую корреляцию между каждой парой переменных. Эти результаты представляют в форме корреляционной матрицы, которая показывает коэффициент корреляции между каждой парой данных. Обычно, только самую нижнюю треугольную часть матрицы. Все элементы по диагонали равны так как переменная коррелирует сама с собой. Верхняя треугольная часть матрицы — зеркальное отражение нижней треугольной части матрицы, поскольку симметричный показатель связи между переменными. Форма корреляционной матрицы для пяти переменных от До представлена ниже [c.645]
Уравнение (4.71) может быть приспособлено для получения другого результата, который окажется весьма полезным при изучении обобщенного метода наименьших квадратов в гл. 7. Поскольку все Яг положительны, мы можем задать диагональную матрицу D следующим образом [c.111]
Другой полезный результат, вытекающий непосредственно из (4.71), состоит в том, что след матрицы А есть сумма ее собственных значений [c.112]
Суждения о предпочтительности альтернатив выносится по результатам их сравнения или оценки. Г позитивные и негативные стороны каждой из альтернатив и устанавливается некий компромисс, поз] сопоставление альтернативы с ранее принятым стандартом, критерием. Для этого используют критериальное сравнение Кепнера -Трегое, платежная матрица, дерево целей или решений, а также i теориях вероятности, предпочтений, полезности и др. Наиболее распространенным методом сравне) является метод дерева решений , особенно в ситуациях неопределенных, при наличии неуправляемы [c.87]
Смотреть страницы где упоминается термин Матрица результатов и полезности
: [c.188] [c.385]Смотреть главы в:
Финансирование и инвестирование -> Матрица результатов и полезности