Systemy Wspomagania Decyzji

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Systemy Wspomagania Decyzji"

Transkrypt

1 Teoria decyzji Szkoła Główna Służby Pożarniczej Zakład Informatyki i Łączności February 5, 2016

2 1 Definicje 2 Normatywna teoria decyzji 3 Opisowa teoria decyzji 4 Naturalistyczny model podejmowania decyzji 5 Statystyczna Teoria Decyzji 6 Podsumowanie

3 Definicje Podejmowanie decyzji Podejmowanie decyzji jest czynnością wyboru przebiegu zdarzeń, który zakłada się, że doprowadzi do pożądanej sytuacji. Decyzja Wynikiem procesu podejmowania decyzji jest decyzja, określana jako osąd, konkluzja lub rezolucja osiągnięta po pewnych rozważaniach. Teoria decyzji Teoria decyzji to po prostu teoria odnośnie podejmowania decyzji. Jednakże zawiera ona rozległe badania w zakresie preferencji, postaw, niepewności, metod, technik analitycznych oraz wiele innych aspektów związanych z podejmowaniem decyzji.

4 Podział teorii decyzji TEORIA DECYZJI Normatywna Preskrypcyjna Opisowa Statystyczna Naturalistyczna

5 Proces podejmowania decyzji 1 Rozpoznanie, że istnieje problem lub szansa. 2 Zdefiniowanie problemu lub szansy. 3 Specyfikacja celów i wymagań. 4 Zdefiniowanie alternatyw. 5 Analiza alternatyw. 6 Wybór alternatywy. 7 Wnioski z podjętej decyzji.

6 Problem decyzyjny Dowódca zamierza dotrzeć do pomieszczenia z pożarem. Jednak na drodze do tego pomieszczenia występuje krata zamknięta na kłódkę. Co powinien zabrać dowódca? kłódka nic nożyce piła średnio szybkie dojście lekko brak przejścia ciężko średni czas dojścia

7 Macierz decyzji definicja A 1 A 2 A 3 S 1 O 1 O 2 O 3 S 2 O 4 O 5 O 6 S 3 O 7 O 8 O 9 Alternatywa (A) przebieg zdarzeń, pozostający do wyboru dla decydenta. Stan natury (S) przebieg zdarzeń, na które decydent nie ma wpływu. Wynik (O) rezultat wyboru danej alternatywy oraz stanu natury jaki nastąpił.

8 Macierz decyzji przykład brak przeszkód kłódka ciężka krata nic nożyce piła lekko średnio ciężko szybkie dojście szybkie dojście średni czas dojścia lekko średnio ciężko brak przejścia szybkie dojście średni czas dojścia lekko średnio ciężko brak przejścia długi czas dojścia średni czas dojścia

9 Użyteczność nic nożyce piła brak przeszkód kłódka ciężka krata 0 4 8

10 Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności Kryterium Maximax nic nożyce piła brak przeszkód kłódka ciężka krata max

11 Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności Kryterium Maximin nic nożyce piła brak przeszkód kłódka ciężka krata min 0 4 2

12 Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności α-kryterium Hurwicza α = 0.7 nic nożyce piła brak przeszkód kłódka ciężka krata max min H(nic) = = 7 H(nożyce) = = 6.8 H(piła) = = 6.2

13 Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności Kryterium Minimax regret brak przeszkód kłódka ciężka krata nic nożyce piła max regret 8 4 8

14 Podejmowanie decyzji w warunkach ryzyka Wartość oczekiwana użyteczności nic nożyce piła P(S x ) brak przeszkód kłódka ciężka krata EU nic = = 2 EU nożyce = = 6.4 EU piła = = 6.3

15 Podejmowanie decyzji w warunkach pewności Maksymalizacja użyteczności nic nożyce piła brak przeszkód kłódka ciężka krata 0 4 8

16 Ograniczona racjonalność oraz wysatysfakcja Ograniczona racjonalność jest to idea określająca, że podczas podejmowania decyzji, racjonalność decydenta jest ograniczona do posiadanych przez niego informacji, rozwiązywalności problemu, ludzkich możliwości przetwarzania informacji oraz czasu dostępnego na podjęcie decyzji. Wysatysfakcja to strategia podejmowania decyzji lub też heurystyka myślowa, która polega na poszukiwaniu poprzez dostępne alternatywy, aż do momentu gdy przekroczony zostanie pewien próg akceptowalności rozwiązania.

17 Naiwny realizm Pogląd realistyczny zakłada, że postrzegamy świat taki jaki jest w rzeczywistości. Świat składa się z materii, która zajmuje pewne miejsce oraz ma takie własności jak: wielkość, kształt, strukturę, zapach smak i kolor. Własności te są przez nas postrzegane poprawnie. Obiekty naszego świata przestrzegają zasad fizyki oraz zachowują swoje własności niezależnie od tego czy na nie patrzymy czy nie.

18 Definicje Normatywna teoria decyzji Opisowa teoria decyzji Naturalistyczny model podejmowania decyzji Statystyczna Teoria Decyzji Podsumowanie Naiwny realizm Źródło: facesinpaces.blogspot.com Science of everyday thinking EDx platform.

19 Heurystyki i uprzedzenia System 1 i System 2 Zgodnie z teorią Kahnemana nasz mózg ma dwa systemy myślenia. System 1 System 2 Szybki, automatyczny, powszechny, emocjonalny, stereotypowy, podświadomy Wolny, pełen wysiłku, niezbyt częsty, logiczny, obliczeniowy, świadomy

20 Heurystyki i uprzedzenia System 1 i System 2 Ludzie nie są przyzwyczajeni do ciężkiego myślenia i często wolą zaufać prawdopodobnym osądom, które przychodzą szybko do ich głowy. Kij i piłka A B C Nadmierne poleganie na Systemie 1 może prowadzić do istotnych wad w podejmowaniu decyzji.

21 Heurystyki i uprzedzenia Heurystyka reprezentatywności Heurystyka reprezentatywności uproszczona metoda wnioskowania polegająca na dokonywaniu klasyfikacji na podstawie częściowego podobieństwa do przypadku typowego, charakterystycznego, reprezentatywnego, który już znamy. Ryszard dowódca A B C

22 Heurystyki i uprzedzenia Heurystyka dostępności Heurystyka dostępności uproszczona metoda wnioskowania polegająca na przypisywaniu większego prawdopodobieństwa zdarzeniom, które łatwiej przywołać do świadomości i są bardziej nacechowane emocjonalnie. Męższczyźni vs. Kobiety Backdraft vs. wysiadka A B C A B C

23 Heurystyki i uprzedzenia Heurystyka zakotwiczenia Heurystyka zakotwiczenia zwana również zakotwiczeniem i dostosowaniem uproszczona metoda wnioskowania polegająca na oparciu się (zakotwiczeniu) na jakiejś informacji, a następnie zmodyfikowaniu jej (dostosowaniu się do niej) w celu uzyskania odpowiedzi na pytanie lub wydania sądu. 4 m3 1 m A B C A B C

24 Heurystyki i uprzedzenia Efekt kadrowania Efekt kadrowania jest kolejnym przykładem uproszczonej metody wnioskowania w ramach której ludzie różnie reagują na dany wybór w zależności jak został on przedstawiony np. jako strata czy zysk. 90 procent szans na zdrowie 10 procent szans na obrażenia A B C A B C

25 Decyzja na podstawie rozpoznania Decyzja na podstawie rozpoznania jest modelem podejmowania przez ludzi szybkich i efektywnych decyzji kiedy mają do czynienia ze złożoną sytuacją. W ramach tego modelu zakłada się, że decydent generuje możliwy przebieg zdarzeń, porównuje go z ograniczeniami narzuconymi przez sytuację a następnie wybiera pierwszy przebieg zdarzeń, który nie został odrzucony w procesie porównania. Rozpoznanie sytuacji Czas Odszukanie podobnych zdarzeń Adaptacja rozwiązania Zastosowanie rozwiązania Test

26 Funkcja straty oraz przewidywanie stanu natury brak przeszkód kłódka ciężka krata nic nożyce piła

27 Funkcja straty oraz przewidywanie stanu natury typ budynku wysokość budynku wiek budynku stan budynku rodzaj klatek P(S x ) nic nożyce piła 0.05 brak przeszkód kłódka ciężka krata L = (S i, D j )

28 Podsumowanie Zaprezentowano różne podejścia do podejmowania decyzji. Normatywna Teoria Decyzji definiuje jak decyzje powinny być podejmowane. Opisowa Teoria Decyzji stara się rozpoznawać jak decyzje są naprawdę podejmowane. Człowiek ze względu na swoje ograniczenia nie jest w stanie stosować normatywnej teorii. Istnieje wiele pułapek myślowych, które demaskuje opisowa teoria decyzji. Naturalistyczna Teoria Decyzji próbuje minimalizować błędy heurystyk. Komputery potrafią w dużym stopniu pokonać ludzkie ograniczenia.

5. Wprowadzenie do prawdopodobieństwa Wprowadzenie Wyniki i zdarzenia Różne podejścia do prawdopodobieństwa Zdarzenia wzajemnie wykluczające się i

5. Wprowadzenie do prawdopodobieństwa Wprowadzenie Wyniki i zdarzenia Różne podejścia do prawdopodobieństwa Zdarzenia wzajemnie wykluczające się i Spis treści Przedmowa do wydania polskiego - Tadeusz Tyszka Słowo wstępne - Lawrence D. Phillips Przedmowa 1. : rola i zastosowanie analizy decyzyjnej Decyzje złożone Rola analizy decyzyjnej Zastosowanie

Bardziej szczegółowo

STANDARD DLA WYMAGAJĄCYCH

STANDARD DLA WYMAGAJĄCYCH STANDARD DLA WYMAGAJĄCYCH Psychologia inwestowania Mateusz Madej 05.04.2017 Agenda Psychologia na rynku Teoria perspektywy Błędy w przekonaniach i ocenie prawdopodobieństwa Błędy w zachowaniu i podejmowaniu

Bardziej szczegółowo

Przedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka. Zajęcia 2

Przedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka. Zajęcia 2 Przedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka Zajęcia 2 Reguły podejmowania decyzji w warunkach niepewności Wybór spośród A1, A2,, Am alternatyw (decyzji dopuszczalnych, opcji, działań), gdzie relatywna użyteczność

Bardziej szczegółowo

Pułapki podejmowania decyzji inwestycyjnych

Pułapki podejmowania decyzji inwestycyjnych Pułapki podejmowania decyzji inwestycyjnych Decyzje inwestycyjne na Giełdzie Akademia Młodego Ekonomisty program edukacji ekonomicznej gimnazjalistów 17 lutego 2009 r. Żeby zarobić? Żeby nie stracić? Po

Bardziej szczegółowo

Psychologia inwestora

Psychologia inwestora Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Psychologia inwestora Katarzyna Sekścińska Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 21 kwietnia 2015 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL Podstawowe

Bardziej szczegółowo

Budowanie skutecznego zespołu przez product managera

Budowanie skutecznego zespołu przez product managera Budowanie skutecznego zespołu przez product managera Na czym polega specyfika zespołu kierowanego przez product managera? Grupa jako system Jednostki Struktura grupy wielkość normy model interakcji role

Bardziej szczegółowo

Ekonomia behawioralna a ekonomia głównego nurtu

Ekonomia behawioralna a ekonomia głównego nurtu Ekonomia behawioralna a ekonomia głównego nurtu Konsekwencje podejścia behawioralnego dla teorii i praktyki gospodarczej Centrum Interdyscyplinarnych Badań nad Rynkami Finansowymi, Kolegium Gospodarki

Bardziej szczegółowo

Psychologia decyzji. Struktura wykładu DR BEATA BAJCAR ZAKŁAD PSYCHOLOGII I ERGONOMII. wykład 15 godzin

Psychologia decyzji. Struktura wykładu DR BEATA BAJCAR ZAKŁAD PSYCHOLOGII I ERGONOMII. wykład 15 godzin Psychologia decyzji wykład 15 godzin DR BEATA BAJCAR ZAKŁAD PSYCHOLOGII I ERGONOMII Struktura wykładu Behawioralna teoria decyzji. Normatywne i deskryptywne modele podejmowania decyzji Cykl myślenia decyzyjnego

Bardziej szczegółowo

dr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań

dr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań dr Anna Mazur Wyższa Szkoła Promocji Intuicja a systemy przekonań Systemy przekonań Dlaczego mądrzy ludzie podejmują głupie decyzje? Odpowiedzialne są nasze przekonania. Przekonania, które składają się

Bardziej szczegółowo

Podstawy teorii finansów

Podstawy teorii finansów Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Życie gospodarcze Psychologia inwestora Grzegorz Kowerda Uniwersytet w Białymstoku 7 listopada 2013 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL Podstawy

Bardziej szczegółowo

2. Metody podejmowania decyzji w warunkach pewności... 37

2. Metody podejmowania decyzji w warunkach pewności... 37 Spis treści Wstęp... 7 1. Problemy i procesy decyzyjne w organizacji... 11 1.1. Istota decyzji menedżerskich w organizacji... 11 1.2. Sytuacje decyzyjne, problemy decyzyjne i decyzje w organizacji.. 15

Bardziej szczegółowo

8. Podejmowanie Decyzji przy Niepewności

8. Podejmowanie Decyzji przy Niepewności 8. Podejmowanie Decyzji przy Niepewności Wcześniej, losowość (niepewność) nie była brana pod uwagę (poza przypadkiem ubezpieczenia życiowego). Na przykład, aby brać pod uwagę ryzyko że pożyczka nie zostanie

Bardziej szczegółowo

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Jak określa się inteligencję naturalną? Jak określa się inteligencję naturalną? Inteligencja wg psychologów to: Przyrodzona, choć rozwijana w toku dojrzewania i uczenia

Bardziej szczegółowo

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ Wykład 7. O badaniach nad sztuczną inteligencją Co nazywamy SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ? szczególny rodzaj programów komputerowych, a niekiedy maszyn. SI szczególną własność

Bardziej szczegółowo

Wycena opcji rzeczywistych zgodnie z teorią perspektywy

Wycena opcji rzeczywistych zgodnie z teorią perspektywy mgr Marek Jarzęcki Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu Wycena opcji rzeczywistych zgodnie z teorią perspektywy Seminarium ROS 2014: Opcje realne teoria dla praktyki Szczecin, 30. listopada 2014 roku Agenda

Bardziej szczegółowo

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy ŻYCIE GOSPODARCZE Psychologia inwestora Agnieszka Finneran Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu 8 czerwca 2015 r. EKONOMICZNY UNIWERSYTET DZIECIĘCY WWW.UNIWERSYTET-DZIECIECY.PL Praktyczna typologia oparta

Bardziej szczegółowo

PLAN PRACY TEMATYKI ZAWODOZNAWCZEJ ROK SZKOLNY 2015/2016

PLAN PRACY TEMATYKI ZAWODOZNAWCZEJ ROK SZKOLNY 2015/2016 PLAN PRACY TEMATYKI ZAWODOZNAWCZEJ ROK SZKOLNY 2015/2016 KLASA I JAKI JESTEM, UCZEŃ POZNAJE SIEBIE. Materiał nauczania Cele edukacyjne zajęć Osiągnięcia uczniów Temat: Poznanie siebie warunkiem własnego

Bardziej szczegółowo

Metody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie

Metody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie Konwersatorium Matematyczne Metody Ekonomii narzędzia matematyczne w eksploracji danych First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit Metody probabilistyczne klasyfikatory bayesowskie Wykład 8 Marcin

Bardziej szczegółowo

Badania operacyjne i teorie optymalizacji

Badania operacyjne i teorie optymalizacji Badania operacyjne i teorie optymalizacji dr Zbigniew Karwacki Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny Katedra Badań Operacyjnych Centrum Informatyczno-Ekonometryczne pok. E-137 Środa, 16.30-18.00 zakarwacki@uni.lodz.pl

Bardziej szczegółowo

Efekt kształcenia. Wiedza

Efekt kształcenia. Wiedza Efekty dla studiów drugiego stopnia profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka na specjalności Przetwarzanie i analiza danych, na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych, gdzie: * Odniesienie oznacza

Bardziej szczegółowo

prawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA (nie tyko w informatyce) kod znak wiadomość ENTROPIA forma przekaz

prawda symbol WIEDZA DANE komunikat fałsz liczba INFORMACJA (nie tyko w informatyce) kod znak wiadomość ENTROPIA forma przekaz WIEDZA prawda komunikat symbol DANE fałsz kod INFORMACJA (nie tyko w informatyce) liczba znak forma ENTROPIA przekaz wiadomość Czy żyjemy w erze informacji? TAK Bo używamy nowego rodzaju maszyn maszyn

Bardziej szczegółowo

Akademia Młodego Ekonomisty

Akademia Młodego Ekonomisty Akademia Młodego Ekonomisty Strategie inwestycyjne na rynku kapitałowym Inwestowanie na rynku Bartek Majewski Szkoła Główna Handlowa w Warszawie 11 października 2011 r. JAK POMNAŻAĆ BOGACTWO? Oszczędzanie

Bardziej szczegółowo

Badania Marketingowe. Zajęcia 2 Proces badao marketingowych Struktura logiczna projektu badawczego

Badania Marketingowe. Zajęcia 2 Proces badao marketingowych Struktura logiczna projektu badawczego Badania Marketingowe Zajęcia 2 Proces badao marketingowych Struktura logiczna projektu badawczego 1 Proces badao marketingowych Sporządzenie raportu i prezentacja danych Decydent Określenie problemu decyzyjnego

Bardziej szczegółowo

Myślenie szybkie, myślenie wolne, implikatury skalarne

Myślenie szybkie, myślenie wolne, implikatury skalarne Zagadnienia kognitywistyki I: komunikacja, wspolne działanie i poznanie społeczne rok akademicki 2016/2017 semestr zimowy Temat 3: Myślenie szybkie, myślenie wolne, implikatury skalarne PLAN: 1. Tversky

Bardziej szczegółowo

PODEJMOWANIE DECYZJI W WARUNKACH NIEPEŁNEJ INFORMACJI

PODEJMOWANIE DECYZJI W WARUNKACH NIEPEŁNEJ INFORMACJI Wprowadzenie do badań operacyjnych z komputerem Opisy programów, ćwiczenia komputerowe i zadania. T. Trzaskalik (red.) Rozdział 5 PODEJMOWANIE DECYZJI W WARUNKACH NIEPEŁNEJ INFORMACJI 5.2. Ćwiczenia komputerowe

Bardziej szczegółowo

Spekulacja na rynkach finansowych. znajomość narzędzi czy siebie? Grzegorz Zalewski DM BOŚ S.A.

Spekulacja na rynkach finansowych. znajomość narzędzi czy siebie? Grzegorz Zalewski DM BOŚ S.A. Spekulacja na rynkach finansowych znajomość narzędzi czy siebie? Grzegorz Zalewski DM BOŚ S.A. Narzędzia 2 Analiza techniczna Analiza fundamentalna Narzędzia (2) 3 AT astrologia rynków finansowych AF alchemia

Bardziej szczegółowo

Poznawcze i innowacyjne aspekty zarządzania wiedzą w organizacji. Halina Tomalska

Poznawcze i innowacyjne aspekty zarządzania wiedzą w organizacji. Halina Tomalska VI konferencja Innowacja i kooperacja symbioza nauki i biznesu WSB NLU, Nowy Sącz, 20.01.2012 r. Poznawcze i innowacyjne aspekty zarządzania wiedzą w organizacji Halina Tomalska I. Co myśleć o procesach

Bardziej szczegółowo

Finanse behawioralne; badanie skłonności poznawczych inwestorów

Finanse behawioralne; badanie skłonności poznawczych inwestorów Finanse behawioralne; badanie skłonności poznawczych inwestorów Łukasz Małek promotor dr inż. R. Weron Instytut Matematyki i Informatyki Politechnika Wrocławska Wrocław, 13.07.2007 Spis treści 1 Cel pracy

Bardziej szczegółowo

Materiały wykładowe (fragmenty)

Materiały wykładowe (fragmenty) Materiały wykładowe (fragmenty) 1 Robert Susmaga Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań kontakt mail owy Robert.Susmaga@CS.PUT.Poznan.PL kontakt osobisty Centrum Wykładowe, blok informatyki, pok. 7

Bardziej szczegółowo

Problemy oceny alternatyw w warunkach niepewności

Problemy oceny alternatyw w warunkach niepewności Problemy oceny alternatyw w warunkach niepewności Statystyczne metody oceny alternatyw Rozpatrzmy sytuacje, w których decyzja pociąga za sobą korzyść lub stratę Tę sytuację nazywać będziemy problemem decyzyjnym,

Bardziej szczegółowo

Akademia Młodego Ekonomisty

Akademia Młodego Ekonomisty Akademia Młodego Ekonomisty Zarządzanie ryzykiem dr Grzegorz Głód Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 14.10.2013 r. Kto chce mieć absolutną pewność przed podjęciem decyzji nigdy decyzji nie podejmie 1

Bardziej szczegółowo

Podejmowanie decyzji gospodarczych

Podejmowanie decyzji gospodarczych Podejmowanie decyzji gospodarczych Zakres podejmowanych decyzji jest bardzo szeroki zarówno na poziomie przedsiębiorstwa jak i na szczeblu państwa. W każdym przypadku sensowna analiza wariantów decyzji

Bardziej szczegółowo

Systemy Wspomagania Decyzji

Systemy Wspomagania Decyzji Reguły Asocjacyjne Szkoła Główna Służby Pożarniczej Zakład Informatyki i Łączności March 18, 2014 1 Wprowadzenie 2 Definicja 3 Szukanie reguł asocjacyjnych 4 Przykłady użycia 5 Podsumowanie Problem Lista

Bardziej szczegółowo

Ekonomia. Wykład dla studentów WPiA. Wykład 3: (Nie)racjonalność wyborów

Ekonomia. Wykład dla studentów WPiA. Wykład 3: (Nie)racjonalność wyborów Ekonomia Wykład dla studentów WPiA Wykład 3: (Nie)racjonalność wyborów Gospodarka z lotu ptaka. Dobra i usługi finalne Wydatki na dobra i usługi (konsumpcja, C) Gospodarstwa domowe: dysponują czynnikami

Bardziej szczegółowo

Wykład monograficzny: Teoria decyzji Kod przedmiotu

Wykład monograficzny: Teoria decyzji Kod przedmiotu monograficzny: Teoria decyzji - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu monograficzny: Teoria decyzji Kod przedmiotu 05.9-WP-PEDD-MTD-W Wydział Kierunek Wydział Pedagogiki, Psychologii i Socjologii

Bardziej szczegółowo

Gry z naturą 1. Przykład

Gry z naturą 1. Przykład Gry z naturą 1 Gry z naturą to gry dwuosobowe, w których przeciwnikiem jest natura. Przeciwnik ten nie jest zainteresowany wynikiem gry, a więc grę rozwiązuje się z punktu widzenia jednego z graczy. Optymalną

Bardziej szczegółowo

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

Teoria gier. wstęp. 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier wstęp 2011-12-07 Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1 Teoria gier zajmuje się logiczną analizą sytuacji, gdzie występują konflikty interesów, a także istnieje możliwość kooperacji. Zakładamy zwykle,

Bardziej szczegółowo

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM ROZDZIAŁ I. Postanowienia ogólne

POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM ROZDZIAŁ I. Postanowienia ogólne POLITYKA ZARZĄDZANIA RYZYKIEM ROZDZIAŁ I Postanowienia ogólne 1. 1. Zarządzanie ryzykiem jest elementem łączącym kontrolę zarządczą z audytem wewnętrznym. Należy dążyć do minimalizacji ryzyka w funkcjonowaniu

Bardziej szczegółowo

Podstawy zarządzania

Podstawy zarządzania Podstawy zarządzania mgr Magdalena Marczewska TiMO (Zakład Teorii i Metod Organizacji) Wydział Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego mmarczewska@wz.uw.edu.pl Rozwiązywanie problemów decyzyjnych Manager

Bardziej szczegółowo

Efekt kształcenia. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie algorytmów i ich złożoności obliczeniowej.

Efekt kształcenia. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie algorytmów i ich złożoności obliczeniowej. Efekty dla studiów pierwszego stopnia profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka w języku polskim i w języku angielskim (Computer Science) na Wydziale Matematyki i Nauk Informacyjnych, gdzie: * Odniesienie-

Bardziej szczegółowo

Systemy Wspomagania Decyzji

Systemy Wspomagania Decyzji Regresja Szkoła Główna Służby Pożarniczej Zakład Informatyki i Łączności January 24, 2014 1 Wprowadzenie 2 Regresja liniowa 3 Regresja nieliniowa 4 Regresja logistyczna 5 Estymacja parametrów 6 Podsumowanie

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie. D. Wade Hands. Economic methodology is dead long live economic methodology: thirteen theses on the new economic methodology

Wprowadzenie. D. Wade Hands. Economic methodology is dead long live economic methodology: thirteen theses on the new economic methodology Economic methodology is dead long live economic methodology: thirteen theses on the new economic methodology D. Wade Hands Dominik Komar Wprowadzenie Sukces intensyfikacja badań na polu metodologicznym

Bardziej szczegółowo

PODEJMOWANIE DECYZJI W TEORII ZARZĄDZANIA. Elżbieta Jamrozy Marcin Sadowski WSOWL 2011

PODEJMOWANIE DECYZJI W TEORII ZARZĄDZANIA. Elżbieta Jamrozy Marcin Sadowski WSOWL 2011 PODEJMOWANIE DECYZJI W TEORII ZARZĄDZANIA Elżbieta Jamrozy Marcin Sadowski WSOWL 2011 2011-03-20 Podejmowanie decyzji w teorii zarządzania 2 CZYM JEST DECYDOWANIE? 1 2011-03-20 Podejmowanie decyzji w teorii

Bardziej szczegółowo

komputery? Andrzej Skowron, Hung Son Nguyen Instytut Matematyki, Wydział MIM, UW

komputery? Andrzej Skowron, Hung Son Nguyen  Instytut Matematyki, Wydział MIM, UW Czego moga się nauczyć komputery? Andrzej Skowron, Hung Son Nguyen son@mimuw.edu.pl; skowron@mimuw.edu.pl Instytut Matematyki, Wydział MIM, UW colt.tex Czego mogą się nauczyć komputery? Andrzej Skowron,

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI

MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI MODELOWANIE RZECZYWISTOŚCI Daniel Wójcik Instytut Biologii Doświadczalnej PAN Szkoła Wyższa Psychologii Społecznej d.wojcik@nencki.gov.pl dwojcik@swps.edu.pl tel. 022 5892 424 http://www.neuroinf.pl/members/danek/swps/

Bardziej szczegółowo

Psychologiczne aspekty zarządzania finansami

Psychologiczne aspekty zarządzania finansami Psychologiczne aspekty zarządzania finansami Zakres tematyczny: Podejmowanie decyzji finansowych Racjonalność i nieracjonalność decyzji Ryzyko w psychologii finansowej Piramida zachowań finansowych Zarządzanie

Bardziej szczegółowo

Podejmowanie decyzji i zarządzanie finansami. Martyna Zazga

Podejmowanie decyzji i zarządzanie finansami. Martyna Zazga Podejmowanie decyzji i zarządzanie finansami Martyna Zazga Rodzaje problemów przed jakimi stają menadżerowie Działania o charakterze badawczym i sprawczym Problem złożoności Rozpoznanie i ocena sytuacji

Bardziej szczegółowo

Tworzenie gier na urządzenia mobilne

Tworzenie gier na urządzenia mobilne Katedra Inżynierii Wiedzy Teoria podejmowania decyzji w grze Gry w postaci ekstensywnej Inaczej gry w postaci drzewiastej, gry w postaci rozwiniętej; formalny opis wszystkich możliwych przebiegów gry z

Bardziej szczegółowo

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST

JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST JAKIEGO RODZAJU NAUKĄ JEST INFORMATYKA? Computer Science czy Informatyka? Computer Science czy Informatyka? RACZEJ COMPUTER SCIENCE bo: dziedzina ta zaistniała na dobre wraz z wynalezieniem komputerów

Bardziej szczegółowo

DECYZJI I ROZWIĄZYWANIE

DECYZJI I ROZWIĄZYWANIE EFEKTYWNE PODEJMOWANIE DECYZJI I ROZWIĄZYWANIE PROBLEMÓW Beata Kozyra 2018 2 dni Poniższy program może być skrócony do 1 dnia lub kilkugodzinnej prezentacji. Przy podejmowaniu decyzji naszym największym

Bardziej szczegółowo

Tak określił mechanikę kwantową laureat nagrody Nobla Ryszard Feynman ( ) mechanika kwantowa opisuje naturę w sposób prawdziwy, jako absurd.

Tak określił mechanikę kwantową laureat nagrody Nobla Ryszard Feynman ( ) mechanika kwantowa opisuje naturę w sposób prawdziwy, jako absurd. Tak określił mechanikę kwantową laureat nagrody Nobla Ryszard Feynman (1918-1988) mechanika kwantowa opisuje naturę w sposób prawdziwy, jako absurd. Równocześnie Feynman podkreślił, że obliczenia mechaniki

Bardziej szczegółowo

Systemy Wspomagania Decyzji

Systemy Wspomagania Decyzji Wprowadzenie Szkoła Główna Służby Pożarniczej Zakład Informatyki i Łączności January 24, 2014 Tarnów, Październik 2004, 2 Strażaków Zginęło w Pożarze Neuilly, Wrzesień 2002, 5 Strażaków Zginęło w Backdrafcie

Bardziej szczegółowo

Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI

Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI Elementy filozofii i metodologii INFORMATYKI Filozofia INFORMATYKA Metodologia Wykład 1. Wprowadzenie. Filozofia, metodologia, informatyka Czym jest FILOZOFIA? (objaśnienie ogólne) Filozofią nazywa się

Bardziej szczegółowo

Systemy wspomagania decyzji

Systemy wspomagania decyzji Systemy wspomagania decyzji Wykład dla I ZiP ns II- go stopnia Adam Deptuła a.deptula@po.opole.pl Zajęcia: 11:00-12:50 sala S208 Kontakt: a.deptula@po.opole.pl TW: SWDnst ( ) Konsultacje: sobota 12:55-13:15

Bardziej szczegółowo

Teoria podejmowania decyzji program wykładu (18 h)

Teoria podejmowania decyzji program wykładu (18 h) Teoria podejmowania decyzji program wykładu (18 h) Wykład służy przekazaniu słuchaczom wiedzy o podejmowaniu decyzji przez jednostkę, przez grupę i w grupie oraz przez organizację i w organizacji. Poza

Bardziej szczegółowo

Wydział: Psychologia. Psychologia

Wydział: Psychologia. Psychologia Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: prof. nadzw. dr hab. Witold Dobrołowicz Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb

Bardziej szczegółowo

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa

Jacek Skorupski pok. 251 tel konsultacje: poniedziałek , sobota zjazdowa Jacek Skorupski pok. 251 tel. 234-7339 jsk@wt.pw.edu.pl http://skorupski.waw.pl/mmt prezentacje ogłoszenia konsultacje: poniedziałek 16 15-18, sobota zjazdowa 9 40-10 25 Udział w zajęciach Kontrola wyników

Bardziej szczegółowo

Pojęcia to. porównanie trzech sposobów ujmowania pojęć. Monika Marczak IP, UAM

Pojęcia to. porównanie trzech sposobów ujmowania pojęć. Monika Marczak IP, UAM Pojęcia to. porównanie trzech sposobów ujmowania pojęć Monika Marczak IP, UAM Takiego zwierzęcia nie ma?????????? Jeśli brakuje umysłowej reprezentacji pewnego fragmentu rzeczywistości, fragment ten dla

Bardziej szczegółowo

Ryzyko. Ekonomika i organizacja produkcji. Materiały do zajęć z EiOP - L. Wicki Niebezpieczeństwo. Hazard. Zarządzanie ryzykiem

Ryzyko. Ekonomika i organizacja produkcji. Materiały do zajęć z EiOP - L. Wicki Niebezpieczeństwo. Hazard. Zarządzanie ryzykiem Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego Katedra Ekonomiki i Organizacji Przedsiębiorstw Ekonomika i organizacja produkcji Ryzyko Zarządzanie ryzykiem Dr inż. Ludwik Wicki Pojęcia występujące w ubezpieczeniowej

Bardziej szczegółowo

Metody badawcze. Metodologia Podstawowe rodzaje metod badawczych

Metody badawcze. Metodologia Podstawowe rodzaje metod badawczych Metody badawcze Metodologia Podstawowe rodzaje metod badawczych Metoda badawcza Metoda badawcza to sposób postępowania (poznania naukowego). planowych i celowych sposobach postępowania badawczego. Muszą

Bardziej szczegółowo

Gimnazjum nr 44 im gen. Mariusza Zaruskiego nr 44 w Poznaniu Program doradztwa edukacyjnego i orientacji zawodowej dla uczniów. Rok szkolny 2016/2017.

Gimnazjum nr 44 im gen. Mariusza Zaruskiego nr 44 w Poznaniu Program doradztwa edukacyjnego i orientacji zawodowej dla uczniów. Rok szkolny 2016/2017. 1 Gimnazjum nr 44 im gen. Mariusza Zaruskiego nr 44 w Poznaniu Program doradztwa edukacyjnego i orientacji zawodowej dla uczniów. Rok szkolny 2016/2017. 1. Program obejmuje ogół działań podejmowanych przez

Bardziej szczegółowo

Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne. Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych

Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne. Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych Sztuczna inteligencja stan wiedzy, perspektywy rozwoju i problemy etyczne Piotr Bilski Instytut Radioelektroniki i Technik Multimedialnych Plan wystąpienia Co to jest sztuczna inteligencja? Pojęcie słabej

Bardziej szczegółowo

[1] [2] [3] [4] [5] [6] Wiedza

[1] [2] [3] [4] [5] [6] Wiedza 3) Efekty dla studiów drugiego stopnia - profil ogólnoakademicki na kierunku Informatyka w języku angielskim (Computer Science) na specjalności Sztuczna inteligencja (Artificial Intelligence) na Wydziale

Bardziej szczegółowo

ZDZISŁAW PIĄTKOWSKI, ANNA KUŁAKOWSKA WSTĘP... 7 BEATA MIELIŃSKA-LASOTA ROZDZIAŁ I ISTOTA I PRZEDMIOT ORGANIZACJI I ZARZĄDZANIA...9

ZDZISŁAW PIĄTKOWSKI, ANNA KUŁAKOWSKA WSTĘP... 7 BEATA MIELIŃSKA-LASOTA ROZDZIAŁ I ISTOTA I PRZEDMIOT ORGANIZACJI I ZARZĄDZANIA...9 SPIS TREŚCI ZDZISŁAW PIĄTKOWSKI, ANNA KUŁAKOWSKA WSTĘP........................................................... 7 BEATA MIELIŃSKA-LASOTA ROZDZIAŁ I ISTOTA I PRZEDMIOT ORGANIZACJI I ZARZĄDZANIA.............9

Bardziej szczegółowo

NOWY MODEL PROMOCJI ZDROWIA I EDUKACJI ZDROWOTNEJ. Podręcznik metodologiczny dla personelu medycznego i paramedycznego

NOWY MODEL PROMOCJI ZDROWIA I EDUKACJI ZDROWOTNEJ. Podręcznik metodologiczny dla personelu medycznego i paramedycznego PROMOCJA ZDROWIA I EDUKACJA ZDROWOTNA Leo Barić, Halina Osińska NOWY MODEL PROMOCJI ZDROWIA I EDUKACJI ZDROWOTNEJ Podręcznik metodologiczny dla personelu medycznego i paramedycznego Wydanie I Warszawa

Bardziej szczegółowo

Przypadki bez przypadków. Jak dobierać scenariusze testowe.

Przypadki bez przypadków. Jak dobierać scenariusze testowe. Przypadki bez przypadków. Jak dobierać scenariusze testowe. Konferencja SQAM 2008 Warszawa, 29. kwietnia Wojciech Pająk 29 kwietnia 2008 Warszawa Zagadnienia prezentacji 1. Wprowadzenie 2. Definicje przypadków

Bardziej szczegółowo

ING to my wszyscy. A nasz cel to: wspieranie i inspirowanie ludzi do bycia o krok do przodu w życiu i w biznesie.

ING to my wszyscy. A nasz cel to: wspieranie i inspirowanie ludzi do bycia o krok do przodu w życiu i w biznesie. Pomarańczowy Kod ING to my wszyscy. A nasz cel to: wspieranie i inspirowanie ludzi do bycia o krok do przodu w życiu i w biznesie. Pomarańczowy Kod determinuje sposób, w jaki realizujemy powyższy cel określa

Bardziej szczegółowo

Wartość upadku# Kurs dla studenta# Moduł 2: Czym jest upadek#

Wartość upadku# Kurs dla studenta# Moduł 2: Czym jest upadek# Wartość upadku# Kurs dla studenta# Moduł 2: Czym jest upadek# Zawartość# 1. Zdefiniowanie upadku (porażki)# 3. Produktywna porażka# 1. Zdefiniowanie upadku (porażki)# Definicje: Porażka (upadek) jest definiowany

Bardziej szczegółowo

Kilka refleksji o zarządzaniu ryzykiem

Kilka refleksji o zarządzaniu ryzykiem Kilka refleksji o zarządzaniu ryzykiem Dr inż. Andrzej Kulik Konferencja IIA Iława, 2016 Zawartość Człowiek vs przyroda Kryzysy w ekonomii Regulacje Najistotniejsze ryzyka Trzy linie obrony Zarządzanie

Bardziej szczegółowo

Teoria podejmowania decyzji

Teoria podejmowania decyzji 1 Teoria podejmowania decyzji Wykład służy przekazaniu słuchaczom wiedzy o podejmowaniu decyzji przez jednostkę, przez grupę i w grupie oraz przez organizację i w organizacji. Poza omówieniem czynników

Bardziej szczegółowo

Kulturowe uwarunkowania przedsiębiorczości

Kulturowe uwarunkowania przedsiębiorczości 2010 Beata Glinka, Wydział Zarządzania UW Kulturowe uwarunkowania przedsiębiorczości Warszawa, 02.12.2010 Badania przedsiębiorczości - perspektywy Perspektywa ekonomiczna vs perspektywa kulturowa Od badań

Bardziej szczegółowo

9 Funkcje Użyteczności

9 Funkcje Użyteczności 9 Funkcje Użyteczności Niech u(x) oznacza użyteczność wynikającą z posiadania x jednostek pewnego dobra. Z założenia, 0 jest punktem referencyjnym, czyli u(0) = 0. Należy to zinterpretować jako użyteczność

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie dosystemów informacyjnych

Wprowadzenie dosystemów informacyjnych Wprowadzenie dosystemów informacyjnych Projektowanie antropocentryczne i PMBoK Podejście antropocentryczne do analizy i projektowania systemów informacyjnych UEK w Krakowie Ryszard Tadeusiewicz 1 Właściwe

Bardziej szczegółowo

Raport oceny kompetencji

Raport oceny kompetencji Symulacje oceniające kompetencje Raport oceny kompetencji Rut Paweł 08-01-2015 Kompetencje sprzedażowe dla efactor Sp. z o.o. Dane osobowe Rut Paweł CEO pawel.rut@efactor.pl more-than-manager.com 2 z 13

Bardziej szczegółowo

Teoria zmiany w praktyce. Marilyn Taylor Institute for Voluntary Action

Teoria zmiany w praktyce. Marilyn Taylor Institute for Voluntary Action Teoria zmiany w praktyce Marilyn Taylor Institute for Voluntary Action Forma warsztatu Jak postrzegasz ewalaucję? Czego chcesz się o niej dowiedzieć? Wyjaśnienie, jak korzystałam z teorii zmiany Praca

Bardziej szczegółowo

TEORIA WYBORU PUBLICZNEGO

TEORIA WYBORU PUBLICZNEGO TEORIA WYBORU PUBLICZNEGO Wykład 7 Katarzyna Metelska-Szaniawska 30/03/2009 PLAN WYKŁADU I II Demokracja a ujęcie ekonomiczne I Demokracja a ujęcie ekonomiczne czym jest demokracja? ustrój polityczny,

Bardziej szczegółowo

RENTA POLITYCZNA I EKONOMICZNA A DOCHÓD PRODUCENTA ROLNEGO. Agnieszka Bezat-Jarzębowska Włodzimierz Rembisz

RENTA POLITYCZNA I EKONOMICZNA A DOCHÓD PRODUCENTA ROLNEGO. Agnieszka Bezat-Jarzębowska Włodzimierz Rembisz ENTA POLITYCZNA I EKONOMICZNA A DOCHÓD PODUCENTA OLNEGO Agnieszka Bezat-Jarzębowska Włodzimierz embisz Ciechocinek, grudzień 2012 Struktura Dochód jako funkcja celu producenta rolnego enta ekonomiczna

Bardziej szczegółowo

Ryzyko i zarządzanie ryzykiem w projektach

Ryzyko i zarządzanie ryzykiem w projektach Wykład objęty jest prawami autorskimi Prof.dr hab. Małgorzata Duczkowska-Piasecka Przedmiot: Zarządzanie projektami biznesowymi Ryzyko i zarządzanie ryzykiem w projektach Ryzyko może być definiowane jako

Bardziej szczegółowo

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU

I. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: TECHNIKA POMIAROWA 2. Kod przedmiotu: Emt 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny 4. Kierunek: Automatyka i Robotyka 5. Specjalność: Informatyka

Bardziej szczegółowo

P L SJ A I W WAM K 2014

P L SJ A I W WAM K 2014 P L SJ E W WAM A I K 2014 Spis treści 1. O filozofii w ogóle......................... 13 1.1. O filozofii najogólniej...................... 14 1.2. Filozofia czy historia poglądów................ 16 1.3.

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZENIE REKTORA ZACHODNIOPOMORSKIEJ SZKOŁY BIZNESU W SZCZECINIE 4/2013. 30 kwietnia 2013 r.

ZARZĄDZENIE REKTORA ZACHODNIOPOMORSKIEJ SZKOŁY BIZNESU W SZCZECINIE 4/2013. 30 kwietnia 2013 r. ZARZĄDZENIE REKTORA ZACHODNIOPOMORSKIEJ SZKOŁY BIZNESU W SZCZECINIE 4/2013 30 kwietnia 2013 r. W sprawie: korekty do Regulaminu procedur dyplomowych dla I i II stopnia studiów na Wydziale Ekonomii i Informatyki,

Bardziej szczegółowo

Inteligencja obliczeniowa

Inteligencja obliczeniowa Ćwiczenie nr 1 Zbiory rozmyte logika rozmyta Tworzenie: termów zmiennej lingwistycznej o różnych kształtach, modyfikatorów, zmiennych o wielu termach; operacje przecięcia, połączenia i dopełnienia 1. Wprowadzenie

Bardziej szczegółowo

Streszczenie pracy doktorskiej Autor: mgr Wojciech Wojaczek Tytuł: Czynniki poznawcze a kryteria oceny przedsiębiorczych szans Wstęp W ciągu

Streszczenie pracy doktorskiej Autor: mgr Wojciech Wojaczek Tytuł: Czynniki poznawcze a kryteria oceny przedsiębiorczych szans Wstęp W ciągu Streszczenie pracy doktorskiej Autor: mgr Wojciech Wojaczek Tytuł: Czynniki poznawcze a kryteria oceny przedsiębiorczych szans Wstęp W ciągu ostatnich kilku dekad diametralnie zmienił się charakter prowadzonej

Bardziej szczegółowo

Process Analytical Technology (PAT),

Process Analytical Technology (PAT), Analiza danych Data mining Sterowanie jakością Analityka przez Internet Process Analytical Technology (PAT), nowoczesne podejście do zapewniania jakości wg. FDA Michał Iwaniec StatSoft Polska StatSoft

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie projektami. Zarządzanie ryzykiem projektu

Zarządzanie projektami. Zarządzanie ryzykiem projektu Zarządzanie projektami Zarządzanie ryzykiem projektu Warunki podejmowania decyzji Pewność Niepewność Ryzyko 2 Jak można zdefiniować ryzyko? Autor S.T. Regan A.H. Willet Definicja Prawdopodobieństwo straty

Bardziej szczegółowo

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Młody inwestor na giełdzie

Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy. Młody inwestor na giełdzie Ekonomiczny Uniwersytet Dziecięcy Młody inwestor na giełdzie dr Dominika Kordela Uniwersytet Szczeciński 26 październik 2017 r. Plan spotkania Inwestycje, rodzaje inwestycji Giełda papierów wartościowych

Bardziej szczegółowo

6.4. Wieloczynnikowa funkcja podaży Podsumowanie RÓWNOWAGA RYNKOWA Równowaga rynkowa w ujęciu statycznym

6.4. Wieloczynnikowa funkcja podaży Podsumowanie RÓWNOWAGA RYNKOWA Równowaga rynkowa w ujęciu statycznym Spis treœci Przedmowa do wydania ósmego... 11 Przedmowa do wydania siódmego... 12 Przedmowa do wydania szóstego... 14 1. UWAGI WSTĘPNE... 17 1.1. Przedmiot i cel ekonomii... 17 1.2. Ekonomia pozytywna

Bardziej szczegółowo

dr Sylwester Białowąs Katedra Badań Marketingowych, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu

dr Sylwester Białowąs Katedra Badań Marketingowych, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu dr Sylwester Białowąs Katedra Badań Marketingowych, Akademia Ekonomiczna w Poznaniu Kolejno!" pyta# w kwestionariuszu wywiadu osobistego a zniekszta$cenia pomiaru wywo$ane heurystyk% zakotwiczenia Wst&p

Bardziej szczegółowo

Budżet zadaniowy a inwestycje związane ze zmianami klimatu

Budżet zadaniowy a inwestycje związane ze zmianami klimatu Budżet zadaniowy a inwestycje związane ze zmianami klimatu Budżet zadaniowy a inwestycje związane ze zmianami klimatu Miasto Szczecin ADAPTACJA ODPOWIEDZIĄ MIAST NA ZMIANY KLIMATU Długofalowa wizja Szczecina

Bardziej szczegółowo

Systemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski

Systemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski Systemy ekspertowe i ich zastosowania Katarzyna Karp Marek Grabowski Plan prezentacji Wstęp Własności systemów ekspertowych Rodzaje baz wiedzy Metody reprezentacji wiedzy Metody wnioskowania Języki do

Bardziej szczegółowo

Program doradztwa edukacyjnego i orientacji zawodowej

Program doradztwa edukacyjnego i orientacji zawodowej 1 Program doradztwa edukacyjnego i orientacji zawodowej dla uczniów Gimnazjum nr 44 im. gen. Mariusza Zaruskiego w Poznaniu w roku szkolnym: 2015/2016. 1. Program obejmuje ogół działań podejmowanych przez

Bardziej szczegółowo

b) [3 punkty] Jaka jest oczekiwana wartość doskonałej informacji? 0,875 (=3,625 2,75)

b) [3 punkty] Jaka jest oczekiwana wartość doskonałej informacji? 0,875 (=3,625 2,75) Imię Metody Analizy Decyzji Nazwisko II termin: 7.9. (7:) Nr indeksu Wykładowca: dr M. Lewandowski Zadanie [ punktów] Michał L. wyjeżdża na weekend do Chałup, gdzie chciałby popływać na desce windsurfingowej.

Bardziej szczegółowo

Szkolenie. Szef najlepszego zespołu sprzedaży - Kierowanie zespołem sprzedaży. Strona szkolenia Terminy szkolenia Rejestracja na szkolenie Promocje

Szkolenie. Szef najlepszego zespołu sprzedaży - Kierowanie zespołem sprzedaży. Strona szkolenia Terminy szkolenia Rejestracja na szkolenie Promocje Szkolenie Szef najlepszego zespołu sprzedaży - Kierowanie zespołem sprzedaży Strona szkolenia Terminy szkolenia Rejestracja na szkolenie Promocje Opis szkolenia Działania sprzedażowe i utrzymanie efektywności

Bardziej szczegółowo

Modele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11

Modele DSGE. Jerzy Mycielski. Maj Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj / 11 Modele DSGE Jerzy Mycielski Maj 2008 Jerzy Mycielski () Modele DSGE Maj 2008 1 / 11 Modele DSGE DSGE - Dynamiczne, stochastyczne modele równowagi ogólnej (Dynamic Stochastic General Equilibrium Model)

Bardziej szczegółowo

Finanse behawioralne. Finanse 110630-1165

Finanse behawioralne. Finanse 110630-1165 behawioralne Plan wykładu klasyczne a behawioralne Kiedy są przydatne narzędzia finansów behawioralnych? Przykłady modeli finansów behawioralnych klasyczne a behawioralne klasyczne opierają się dwóch założeniach:

Bardziej szczegółowo

EKONOMIA INTERDYSCYPLINARNA. Ekonomia a psychologia Związki ekonomii z innymi naukami

EKONOMIA INTERDYSCYPLINARNA. Ekonomia a psychologia Związki ekonomii z innymi naukami EKONOMIA INTERDYSCYPLINARNA Zajęcia 7 Ekonomia a psychologia Związki ekonomii z innymi naukami Katarzyna Metelska-Szaniawska 12/11/2007 PLAN WYKŁADU I II III IV V Ekonomia a psychologia Ekonomia behawioralna

Bardziej szczegółowo

Wystąpienie na temat przedsiębiorczości. Temat: Hossa w szkole, czyli o kształtowaniu postaw przedsiębiorczości u uczniów.

Wystąpienie na temat przedsiębiorczości. Temat: Hossa w szkole, czyli o kształtowaniu postaw przedsiębiorczości u uczniów. Wystąpienie na temat przedsiębiorczości. Temat: Hossa w szkole, czyli o kształtowaniu postaw przedsiębiorczości u uczniów. Elżbieta Wiśniowska Szybki start daje przewagę Projekt współfinansowany ze środków

Bardziej szczegółowo

Przedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka. Zajęcia 1

Przedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka. Zajęcia 1 Przedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka Zajęcia 1 Zaliczenie Obecność Reguły gry: - Obecność obowiązkowa - kartkówki tylko w nagłych wypadkach (w wypadku niepożądanej aktywności) - Prace domowe (oddawane

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI. Streszczenie. Czas realizacji. Podstawa programowa

SCENARIUSZ LEKCJI. Streszczenie. Czas realizacji. Podstawa programowa Autorzy scenariusza: SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH

Bardziej szczegółowo