Przedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka. Zajęcia 2

Podobne dokumenty
PODEJMOWANIE DECYZJI W WARUNKACH NIEPEŁNEJ INFORMACJI

8. Podejmowanie Decyzji przy Niepewności

Gry z naturą 1. Przykład

Czym jest użyteczność?

Problemy oceny alternatyw w warunkach niepewności

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH. Gry macierzowe, rybołówstwo na Jamajce, gry z Naturą

dr inż. Cezary Wiśniewski Płock, 2006

Podejmowanie decyzji w warunkach niepełnej informacji. Tadeusz Trzaskalik

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Elementy teorii gier. Badania operacyjne

W grze uczestniczy dwóch graczy: G 1 i G 2. Z urny, w której jest b kul białych i c czarnych, losuje się w grze (jednocześnie) dwie kule.

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Matematyka podstawowa X. Rachunek prawdopodobieństwa

Optymalizacją wielokryterialną nazwiemy próbę znalezienia wektora zmiennych decyzyjnych: x = [x 1

PODSTAWY WSPOMAGANIA PODEJMOWANIA DECYZJI W ZARZĄDZANIU BEZPIECZEŃSTWEM. cz. 6. dr BOŻENA STARUCH

Dane są następujące reguły gry losowej: losujemy jedną kartę z pełnej talii (bez jokerów) i sprawdzamy wynik:

Badania operacyjne i teorie optymalizacji

c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula antracytowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;

i=7 X i. Zachodzi EX i = P(X i = 1) = 1 2, i {1, 2,..., 11} oraz EX ix j = P(X i = 1, X j = 1) = 1 7 VarS 2 2 = 14 3 ( 5 2 =

Przedsiębiorczość i Podejmowanie Ryzyka. Zajęcia 1

Halina Piotrowska. Rozwiązywanie problemów decyzyjnych w nauczaniu fizyki

Statystyka podstawowe wzory i definicje

Lista zadania nr 2 Metody probabilistyczne i statystyka studia I stopnia informatyka (rok 2) Wydziału Ekonomiczno-Informatycznego Filia UwB w Wilnie

Prawdopodobieństwo. Prawdopodobieństwo. Jacek Kłopotowski. Katedra Matematyki i Ekonomii Matematycznej SGH. 16 października 2018

Zadanie 2. Wiadomo, że A, B i C są trzema zdarzeniami losowymi takimi, że P (A) = 2/5, P (B A) = 1/4, P (C A B) = 0.5, P (A B) = 6/10, P (C B) = 1/3.

Temat 1: Pojęcie gry, gry macierzowe: dominacje i punkty siodłowe

Moneta 1 Moneta 2 Kostka O, R O,R 1,2,3,4,5, Moneta 1 Moneta 2 Kostka O O ( )

Ćwiczenia: Ukryte procesy Markowa lista 1 kierunek: matematyka, specjalność: analiza danych i modelowanie, studia II

O regularyzacji rozwiązań niejednoznacznych w grze przeciwko naturze

Modelowanie sytuacji konfliktowych, w których występują dwie antagonistyczne strony.

p k (1 p) n k. k c. dokładnie 10 razy została wylosowana kula amarantowa, ale nie za pierwszym ani drugim razem;

Wersja testu A 18 czerwca 2012 r. x 2 +x dx

Prawdopodobieństwo

Systemy Wspomagania Decyzji

Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności

Obliczanie prawdopodobieństwa za pomocą metody drzew metoda drzew. Drzewem Reguła iloczynów. Reguła sum.

DOŚWIADCZENIA WIELOETAPOWE

Zadanie niezbilansowane. Gliwice 1

c) Zaszły oba zdarzenia A i B; d) Zaszło zdarzenie A i nie zaszło zdarzenie B;

Zdarzenie losowe (zdarzenie)

PRAWDOPODOBIEŃSTWO CZAS PRACY: 180 MIN. ZADANIE 1 (5 PKT) NAJWIEKSZY INTERNETOWY ZBIÓR ZADAŃ Z MATEMATYKI

Modele i narzędzia optymalizacji w systemach informatycznych zarządzania

12DRAP - parametry rozkładów wielowymiarowych

O MACIERZACH I UKŁADACH RÓWNAŃ

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

METODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA

P (A B) P (B) = 1/4 1/2 = 1 2. Zakładamy, że wszystkie układy dwójki dzieci: cc, cd, dc, dd są jednakowo prawdopodobne.

Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Matematyczna

Rozwiązania, seria 5.

Zagadnienie transportowe

= 10 9 = Ile jest wszystkich dwucyfrowych liczb naturalnych podzielnych przez 3? A. 12 B. 24 C. 29 D. 30. Sposób I = 30.

Lista 1. Procesy o przyrostach niezależnych.

01DRAP - klasyczna definicja prawdopodobieństwa

DODATKOWA PULA ZADAŃ DO EGZAMINU. Rozważmy ciąg zdefiniowany tak: s 0 = a. s n+1 = 2s n +b (dla n=0,1,2 ) Pokaż, że s n = 2 n a +(2 n =1)b

Dowód probabilistyczny Uwagi do dowodu Bibliografia. Prawo Haczykowe. Łukasz Bieniasz-Krzywiec

Sekwencyjna dwuosobowa gra konkurencyjna o sumie niezerowej

Kolorowanie płaszczyzny, prostych i okręgów

Kurs ZDAJ MATURĘ Z MATEMATYKI MODUŁ 14 Zadania statystyka, prawdopodobieństwo i kombinatoryka

Teoria gier. wstęp Teoria gier Zdzisław Dzedzej 1

Optymalizacja decyzji

Zbigniew S. Szewczak Uniwersytet Mikołaja Kopernika Wydział Matematyki i Informatyki. Graniczne własności łańcuchów Markowa

Skrypt 30. Prawdopodobieństwo

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 2: GRY DWUOSOBOWE O SUMIE ZEROWEJ. dr Robert Kowalczyk Katedra Analizy Nieliniowej Wydział Matematyki i Informatyki UŁ

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE (część 2)

Programowanie liniowe metoda sympleks

Plan wykładu. Przykład. Przykład 3/19/2011. Przykład zagadnienia transportowego. Optymalizacja w procesach biznesowych Wykład 2 DECYZJA?

Wprowadzenie do badań operacyjnych - wykład 2 i 3

Kombinatoryka i rachunek prawdopodobieństwa (rozszerzenie)

Skowrońska-Szmer. Instytut Organizacji i Zarządzania Politechniki Wrocławskiej Zakład Zarządzania Jakością r.

Bisymulacja. Niezawodność systemów współbieżnych i obiektowych. Grzegorz Maj Grzegorz Maj Bisymulacja

Wstęp do metod numerycznych Uwarunkowanie Eliminacja Gaussa. P. F. Góra

R_PRACA KLASOWA 1 Statystyka i prawdopodobieństwo.

Programowanie liniowe metoda sympleks

04DRAP - Prawdopodobieństwo warunkowe, prawdopodobieństwo całkowite,

Zmienne losowe i ich rozkłady

Materiały wykładowe (fragmenty)

51. Wykorzystywanie sumy, iloczynu i różnicy zdarzeń do obliczania prawdopodobieństw zdarzeń.

15. Macierze. Definicja Macierzy. Definicja Delty Kroneckera. Definicja Macierzy Kwadratowej. Definicja Macierzy Jednostkowej

01DRAP - klasyczna definicja prawdopodobieństwa

01DRAP - klasyczna definicja prawdopodobieństwa

Zadanie 1. Oblicz prawdopodobieństwo, że rzucając dwiema kostkami do gry otrzymamy:

TEORIA GIER W NAUKACH SPOŁECZNYCH

WEKTORY I WARTOŚCI WŁASNE MACIERZY. = λ c (*) problem przybliżonego rozwiązania zagadnienia własnego dla operatorów w mechanice kwantowej

dr Jarosław Kotowicz 14 października Zadania z wykładu 1

c) ( 13 (1) (2) Zadanie 2. Losując bez zwracania kolejne litery ze zbioru AAAEKMMTTY, jakie jest prawdopodobieństwo Odp.

Metody systemowe i decyzyjne w informatyce

1. Opierał się wyłącznie na strategiach czystych, a, jak wiadomo, gra może mieć jedyne równowagi w strategiach mieszanych.


VIII. Zastosowanie rachunku różniczkowego do badania funkcji. 1. Twierdzenia o wartości średniej. Monotoniczność funkcji.

TEORIA GIER W EKONOMII WYKŁAD 5: GRY DWUOSOBOWE KOOPERACYJNE O SUMIE NIESTAŁEJ

02DRAP - Aksjomatyczna definicja prawdopodobieństwa, zasada w-w

Rozwiązanie zadania 1. Krok Tym razem naszym celem jest, nie tak, jak w przypadku typowego zadania transportowego

Sztuczna Inteligencja Projekt

Programowanie liniowe metoda sympleks

1 Macierze i wyznaczniki

Statystyka. Zadanie 1.

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Rozwiązania zadań testowych. a n, że a 1 = 5 oraz a n = 100. Podać sumy następujących n=1

L.Kowalski zadania z rachunku prawdopodobieństwa-zestaw 1 ZADANIA - ZESTAW 1. (odp. a) B A C, b) A, c) A B, d) Ω)

Rozdział 3 ZADANIE TRANSPORTOWE I PROBLEM KOMIWOJAŻERA

Transkrypt:

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 każdego zależy od tego jaki jest stan przyrody /stan świata (natury) s1, s2,, sn Niepewność, gdy podejmujący decyzję jest kompletnym ignorantem, co do tego który stan przyrody przeważa

Reguły podejmowania decyzji w warunkach niepewności oznaczenia Stany przyrody s 1 s 2 s n A 1 u 11 u 12 u 1n A 2 u 21 u 22 u 2n u ij -użyteczność wyniku dla pary ( A, s i j ) alternatywy i j 1,2,, m 1,2,, n A m u m1 u m2 u mn

Przykład Załóżmy, że w urnie znajduje się kula koloru: albo czarnego (stan przyrody s1), albo niebieskiego (stan przyrody s2), albo zielonego (stan przyrody s3) Nie wiemy nic o tym jak ta kula znalazła się w urnie Możemy dorzucić do tej urny kulę o tych samych kolorach: czarnym (alternatywa A1), niebieskim (alt A2) lub zielonym (alt A3) Macierz obok przedstawia co się stanie jak dorzucimy swoją kulę do urny jakie dostaniemy wypłaty (czyli jak będzie użyteczność wyniku) w zależności od tego, które kule się spotkają Np jeżeli w urnie była kula zielona a my wrzucimy niebieską wówczas dostaniemy wypłatę w wysokości 15 A1 (c) A2 (n) A3 (z) s1 (c) s2 (n) s1 (z) 20 2 10 0 3 15 10 5 5

Kryterium Laplace a braku dostatecznej racji Ponieważ jesteśmy kompletnymi ignorantami to moglibyśmy przyjąć każdy ze stanów jako jednakowo prawdopodobny ui 1 ui2 Max( i n i 1,2,, m u in ) - oczekiwany wskaźnik użyteczności Czyli wybieramy alternatywę Ai, której oczekiwany wskaźnik użyteczności jest największy

Rozwiązanie zadania o kulkach za pomocą kryterium Laplace a braku dostatecznej racji

Kryterium maksimaksowe Hurwicza (reguła największej zdobyczy) Max(max( u i i 1,2,, m j 1,2,, n j ij )) Czyli wybieramy alternatywę Ai, której maksymalna użyteczność wyniku (wypłata) jest największa Jaki jest najlepszy wynik, który można osiągnąć?

Rozwiązanie zadania o kulkach za pomocą kryterium maksimaksowego Hurwicza (reguły największej zdobyczy)

Kryterium maksyminowe Walda (reguła największego bezpieczeństwa) Max(min( u i i 1,2,, m j 1,2,, n j ij )) Strzeżonego Pan Bóg Strzeże Czyli wybieramy alternatywę Ai, której minimalna użyteczność wyniku (wypłata) jest największa Jaki jest najgorszy wynik, który możemy osiągnąć? Która strategia doprowadzi do najmniej niekorzystnego wyniku?

Rozwiązanie zadania o kulkach za pomocą kryterium maksyminowego Walda (reguły największego bezpieczeństwa)

Która strategia spowoduje najmniejszy żal jeżeli wynik wyboru okaże się zły? r ij Kryterium Savage a (reguła najmniejszego zawodu, minimalizacji maksymalnego żalu) 1 Krok budujemy macierz zawodów, macierz o wypłatach r ij gdzie - wartość jaką trzeba dodać do aby uzyskać maksymalną użyteczność wyniku w kolumnie j-tej u ij macierz strat możliwości (zawodów, żalu): r ij =max i (u ij )-u ij 2 Krok wybieramy alternatywę Ai, która minimalizuje wskaźnik maksymalnego zawodu (minimalizuje maksymalny żal)

Rozwiązanie zadania o kulkach za pomocą kryterium Savage a

Kryterium wskaźnika optymizmu Hurwicza O kryterium maksimaksowym Hurwicza można powiedzieć, że jest regułą maksymalnego optymizmu a o maksyminowym Walda, że regułą maksymalnego pesymizmu Ideą Hurwicza jest wyważyć stan najlepszy i najgorszy Niech m i M i min( u max( u (0,1) dla A i1 i,, u i1 in,, u ) in ) - współczynnik optymizmu Wówczas dla każdego Ai możemy przyporządkować wskaźnik: tzw wskaźnik α dla Ai M i (1 ) m i Wybieramy alternatywę Ai, która ma maksymalny wskaźnik optymizmu Można pokazać, że dla α=0 kryterium wskaźnika optymizmu Hurwicza jest równoważne z kryterium maksyminowym Walda, a dla α=1 z kryterium maksimaksowym Hurwicza

Rozwiązanie zadania o kulkach za pomocą kryterium wskaźnika optymizmu Hurwicza Weźmy współczynnik α=07

Loterie!!! Zadanie do domu!!!

Literatura RDLuce, H Raiffa Gry i decyzje, 1964 [rozdz13 ]