Тәуекел жағдайында шешім қабылдау әдістері де теория деп аталатын шеңберде әзірленеді және негізделеді. статистикалық шешімдер. Статистикалық шешімдер теориясы – статистикалық бақылауларды жасау, осы бақылауларды өңдеу және оларды пайдалану теориясы. Өздеріңіз білетіндей, экономикалық зерттеудің міндеті экономикалық объектінің табиғатын түсіну, оның маңызды айнымалылары арасындағы байланыс механизмін ашу болып табылады. Мұндай түсіну осы объектіні басқару үшін қажетті шараларды әзірлеуге және жүзеге асыруға мүмкіндік береді, немесе экономикалық саясат. Бұл зерттелетін экономикалық объект немесе құбылыс туралы сапалық және сандық мәлімдемелерге негіз болатын экономикалық деректердің сипаты мен ерекшеліктерін ескере отырып, тапсырмаға барабар әдістерді талап етеді.
Кез келген экономикалық деректер кез келген экономикалық объектілердің сандық сипаттамасы болып табылады. Олар көптеген факторлардың әсерінен қалыптасады, олардың барлығы қол жетімді емес. сыртқы бақылау. Бақыланбайтын факторлар мәндер жиынтығынан кездейсоқ мәндерді қабылдауы мүмкін және осылайша олар анықтайтын деректердің кездейсоқтығын тудыруы мүмкін. Экономикалық мәліметтердің стохастикалық сипаты оларды талдау және өңдеу үшін оларға адекватты арнайы статистикалық әдістерді қолдануды қажет етеді.
Мазмұнына қарамастан кәсіпкерлік тәуекелді сандық бағалау нақты тапсырмаәдетте, математикалық статистика әдістерінің көмегімен мүмкін болады. Бұл бағалау әдісінің негізгі құралдары дисперсия, стандартты ауытқу, вариация коэффициенті болып табылады.
Қолданбалар тәуекелді күйлердің өзгермелілігі немесе ықтималдығы өлшемдеріне негізделген жалпы құрылымдарды кеңінен пайдаланады. Сонымен, қаржылық тәуекелдер, нәтиженің күтілетін мәннің айналасындағы ауытқуларынан туындаған, мысалы, тиімділік дисперсияны немесе орташа мәннен күтілетін абсолютті ауытқуды пайдалана отырып бағаланады. Ақшаны басқару мәселелерінде тәуекел дәрежесінің жалпы өлшемі болжанған опциямен салыстырғанда табыстың жоғалу немесе жетіспеу ықтималдығы болып табылады.
Тәуекелдің шамасын (тәуекел дәрежесі) бағалау үшін біз келесі критерийлерге назар аударамыз:
- 1) орташа күтілетін мән;
- 2) ықтимал нәтиженің ауытқуы (өзгермелілігі).
Статистикалық үлгі үшін
қайда Xj - бақылаудың әрбір жағдайы үшін күтілетін мән (/" = 1, 2, ...), n, - n мәнінің бақылау жағдайларының (жиілігі) саны:, x=E - орташа күтілетін мән, st - дисперсия,
В - вариация коэффициенті, бізде:
Кәсіпкерлік келісімшарттар үшін тәуекелді бағалау мәселесін қарастырыңыз. «Интерпродукт» жауапкершілігі шектеулі серіктестігі үш базаның бірінен азық-түлік жеткізуге келісім-шарт жасасу туралы шешім қабылдайды. Осы негіздер бойынша тауарларға ақы төлеу шарттары туралы мәліметтерді жинай отырып (6.7-кесте), тәуекелді бағалағаннан кейін өнімді жеткізуге келісім-шарт жасау кезінде тауарларды барынша қысқа мерзімде төлейтін базаны таңдау қажет. .
6.7-кесте
|
Төлем мерзімі күндермен |
Бақылау жағдайларының саны П |
л.к |
(x-x) |
(x-x ) 2 |
(x-x) 2 б |
|
Бірінші негіз үшін (6.4.1) формулалар негізінде:
Екінші негіз үшін
Үшінші негіз үшін
Бірінші база үшін вариация коэффициенті ең кіші болып табылады, бұл осы базамен өнімді жеткізуге келісім-шарт жасаудың орындылығын көрсетеді.
Қарастырылған мысалдар тәуекелдің статистикалық деректерге негізделген және жеткілікті жоғары дәлдік дәрежесімен есептелуі мүмкін болатын жоғалтудың математикалық түрде көрсетілген ықтималдығы бар екенін көрсетеді. Ең қолайлы шешімді таңдаған кезде нәтиженің оңтайлы ықтималдығы ережесі қолданылды, ол мынадан тұрады: мүмкін шешімдернәтиженің ықтималдығы кәсіпкер үшін қолайлысы таңдалады.
Іс жүзінде оңтайлы нәтиже ықтималдығы ережесін қолдану әдетте нәтиженің оңтайлы өзгергіштігі ережесімен біріктіріледі.
Белгілі болғандай, көрсеткіштердің ауытқуы олардың дисперсиясымен, стандартты ауытқуымен және вариация коэффициентімен көрсетіледі. Нәтиженің оңтайлы құбылмалылығы ережесінің мәні мынада: мүмкін болатын шешімдердің бірі таңдалады, ол кезде капиталды бірдей тәуекелді инвестициялау үшін ұту және ұтылу ықтималдығы шағын алшақтыққа ие болады, яғни. дисперсияның ең кіші мәні, вариацияның стандартты ауытқуы. Қарастырылып отырған мәселелерде оңтайлы шешімдерді таңдау осы екі ережені пайдалана отырып жасалды.
Бір диагностикалық параметр үшін және белгісіздік аймағы болған жағдайда шешім қабылдау үшін статистикалық шешімдер тұжырымдамасын беріңіз. Шешім қабылдау процесін түсіндіріңіз әртүрлі жағдайлар. Шешім қабылдау шекаралары мен бірінші және екінші түрдегі қателер ықтималдылығы арасындағы байланыс қандай Қарастырылып отырған әдістер статистикалық ....
Жұмысты әлеуметтік желілерде бөлісіңіз
Егер бұл жұмыс сізге сәйкес келмесе, беттің төменгі жағында ұқсас жұмыстардың тізімі бар. Сондай-ақ іздеу түймесін пайдалануға болады
Дәріс 7
Тақырып. СТАТИСТИКАЛЫҚ ШЕШУ ӘДІСТЕРІ
Мақсат. Бір диагностикалық параметр үшін және белгісіздік аймағы болған жағдайда шешім қабылдау үшін статистикалық шешімдер тұжырымдамасын беріңіз.
Тәрбиелік. Әртүрлі жағдайларда шешім қабылдау процесін түсіндіріңіз.
Даму. Логикалық ойлауын және табиғи – ғылыми дүниетанымын дамыту.
Тәрбиелік . Телекоммуникация саласындағы ғылыми жетістіктер мен жаңалықтарға қызығушылықты арттыру.
Пәнаралық байланыстар:
Қамтамасыз ету: информатика, математика, есептеуіш техника және МТ, бағдарламалау жүйелері.
Берілген: Тағылымдама
Әдістемелік қамтамасыз ету және жабдықтар:
Әдістемелік өңдеукәсіпке.
Оқу жоспары.
Қауіпсіздік туралы брифинг.
Техникалық құралдарОқыту: дербес компьютер.
Жұмыспен қамтамасыз ету:
Жұмыс дәптерлері
Дәріс барысы.
Ұйымдастыру уақыты.
Талдау және тексеру үй жұмысы
Сұрақтарға жауап беру:
- анықтауға не мүмкіндік бередіБейс формуласы?
- Бейс әдісінің негіздері қандай?Формула беріңіз. Осы формулаға кіретін барлық шамалардың нақты мағынасына анықтама беріңіз.
- Бұл нені білдіредікейбір мүмкіндіктер жиынтығын жүзеге асыру K* бұл анықтау?
- Құрылу принципін түсіндіріңіздиагностикалық матрица.
- Нені білдіреді шешім қабылдау ережесі?
- Тізбектелген талдау әдісін анықтаңыз.
- Шешім қабылдау шекаралары мен бірінші және екінші түрдегі қателер ықтималдылығы арасында қандай байланыс бар?
Дәріс жоспары
Қарастырылған әдістер статистикалық болып табылады. Статистикалық шешім әдістерінде шешім ережесі кейбір оңтайлылық шарттары негізінде таңдалады, мысалы, ең төменгі тәуекел шартынан. Математикалық статистикада статистикалық гипотезаларды тексеру әдістері ретінде пайда болған (Нейман мен Пирсонның еңбектері) қарастырылып отырған әдістер радарда (кедергі фонында сигналдарды анықтау), радиотехникада, жалпы байланыс теориясында және басқа салаларда кең қолданыс тапты. . Статистикалық шешім әдістері техникалық диагностика мәселелерінде сәтті қолданылады.
БІР ДИАГНОСТИКАЛЫҚ ПАРАМЕТР ҮШІН СТАТИСТИКАЛЫҚ ШЕШІМДЕР
Егер жүйенің күйі бір параметрмен сипатталса, онда жүйеде бір өлшемді мүмкіндік кеңістігі болады. Бөлу екі сыныпқа (дифференциалды диагноз немесе дихотомия) бөлінеді(бифуркация, бір-бірімен байланысы жоқ екі бөлікке қатарынан бөліну.) ).
Сурет 1 Қызмет көрсетілетін D үшін диагностикалық параметр x ықтималдық тығыздығының статистикалық үлестірімдері 1 және ақаулы D 2 күйлері
Қызмет көрсететін аймақтардың болуы маңызды D 1 және ақаулы D 2 күйлер қиылысады, сондықтан х мәнін таңдау түбегейлі мүмкін емес 0, онда жоқ қате шешімдер болар еді.Мәселе х таңдауда 0 белгілі бір мағынада оңтайлы болды, мысалы, қате шешімдердің ең аз санын берді.
Жалған дабыл және жетіспейтін мақсат (ақау).Бұл бұрын кездескен терминдер радиолокациялық технологиямен анық байланысты, бірақ олар диагностикалық мәселелерде оңай түсіндіріледі.
Бұл жалған дабыл деп аталадыақаудың болуы туралы шешім қабылданған, бірақ шын мәнінде жүйе жақсы жағдайда болған жағдайда (орнына D 1 қабылданады D 2 ).
Мақсат жетіспейді (ақау)сау күй туралы шешім қабылдау, ал жүйеде ақау бар (орнына D 2 қабылданады D 1 ).
Басқару теориясында бұл қателер деп аталадыжеткізуші тәуекелі және тұтынушы тәуекелі. Қателердің бұл екі түрі әртүрлі салдарларға немесе әртүрлі мақсаттарға ие болуы мүмкін екені анық.
Жалған дабылдың ықтималдығы екі оқиғаның көбейтіндісінің ықтималдығына тең: жақсы күйдің болуы және x > x мәні. 0 .
Орташа тәуекел. Қате шешім қабылдау ықтималдығы жалған дабылдың ықтималдылығының және қателіктің қатені өткізіп жіберуінің (күтуінің) қосындысы болып табылады.
Әрине, қатенің құны шартты мәнге ие, бірақ ол жалған дабылдардың күтілетін салдарын және ақауды жоғалтуды ескеруі керек. Сенімділік мәселелерінде ақауды өткізіп жіберу құны әдетте жалған дабылдың құнынан әлдеқайда жоғары.
Әдіс ең төменгі тәуекел . Қате шешім қабылдау ықтималдығы қате шешімдердің орташа тәуекелінің экстремум нүктесін максималды ықтималдықпен азайту ретінде анықталады, яғни. оқиғаның туындауының ең аз тәуекелінің есебі жүргізіледісағ ең ұқсас оқиғалар туралы ақпараттың болуы.
күріш. 2. Қате шешімдердің орташа тәуекелінің экстремум нүктелері
Күріш. 3. Екі дөңес таралу үшін экстремум нүктелері
Екі күйдегі х-тің таралу ықтималдық тығыздықтарының қатынасы ықтималдық қатынасы деп аталады.
Еске салайық, диагноз D1 жағдайы жақсы, D2 объектінің ақаулы күйі; FROM 21 жалған дабылдың құны, C 12 мақсатты өткізіп жіберу бағасы (бірінші индекс қабылданған күй, екінші нақты); FROM 11 < 0, С 22 < 0 цены правильных решений (условные выигрыши). В большинстве практикалық тапсырмалардұрыс шешімдер үшін шартты ұтыс (көтермелеу) енгізілмейді.
Көбінесе ықтималдық қатынасын емес, осы қатынастың логарифмін қарастыру ыңғайлы болып шығады. Бұл нәтижені өзгертпейді, өйткені логарифмдік функция аргументімен бірге монотонды түрде артады. Ықтималдық қатынасының логарифмі арқылы қалыпты және кейбір басқа үлестірулер үшін есептеу біршама қарапайым болып шығады. Тәуекелдің ең төменгі шартын басқа ойлардан алуға болады, ол келесіде маңызды болып шығады.
Қате шешімдердің ең аз санының әдісі.
Шешім ережесі үшін қате шешімнің ықтималдығы
Сенімділік мәселелерінде қарастырылатын әдіс жиі «ұқыпсыз шешімдер» береді, өйткені қате шешімдердің салдары бір-бірінен айтарлықтай ерекшеленеді. Әдетте, ақауды жоғалту құны жалған дабылдың құнынан айтарлықтай жоғары. Көрсетілген шығындар шамамен бірдей болса (салдары шектеулі ақаулар үшін, кейбір бақылау тапсырмалары үшін және т.б.), онда әдісті қолдану толығымен негізделген.
Минимакс әдісі арналғандиагноз қою ықтималдығы туралы алдын ала статистикалық ақпарат болмаған жағдай үшін D1 және D2 . «Ең нашар жағдай» қарастырылады, яғни. П-ның ең аз қолайлы мәндері 1 және R 2 тәуекелдің ең жоғары мәніне (максималды) әкеледі.
Бірмодальды бөлу үшін тәуекел мәні минимаксқа (яғни, «қолайсыз» мән тудыратын максималды мәндер арасындағы минимумға) айналатынын көрсетуге болады.Пи ). Айта кетейік, Р 1 = 0 және R 1 = 1 қате шешім қабылдау қаупі жоқ, өйткені жағдайдың белгісіздігі жоқ. Р 1 = 0 (барлық өнімдер ақаулы) x-тен кейін 0 → -oo және барлық нысандар шынымен ақаулы деп танылады; кезінде Р 1 = 1 және P 2 = 0 x 0 → +oo және қалыптасқан жағдайға сәйкес барлық объектілер жұмысқа жарамды деп жіктеледі.
Аралық мәндер үшін 0< Пи < 1 риск возрастает и при P 1=P 1* максимумға айналады. x мәні қарастырылып отырған әдіспен таңдалады 0 кем дегенде қолайлы мәндер болатындай етіпПи қате шешімдермен байланысты шығындар ең аз болады.
күріш . 4. Минимакс әдісі арқылы диагностикалық параметрдің шекаралық мәнін анықтау
Нейман Пирсон әдісі. Жоғарыда айтылғандай, қателердің құнын бағалау жиі белгісіз және оларды сенімді анықтау үлкен қиындықтармен байланысты. Дегенмен, барлығында бұл анық l ж шайлар, қателердің біреуінің белгілі (рұқсат етілген) деңгейінде екіншісінің мәнін азайту қажет. Мұнда мәселенің орталығы қолайлы деңгейдің ақылға қонымды таңдауына ауысадықателерден өткен тәжірибе немесе интуиция.
NeumannPearson әдісіне сәйкес, жалған дабыл ықтималдығының берілген рұқсат етілген деңгейі үшін нысананың жетіспеу ықтималдығы барынша азайтылады.Осылайша, жалған дабылдың ықтималдығы
мұндағы А – берілген рұқсат етілген жалған дабыл ықтималдылық деңгейі; Р 1 жақсы жағдайдың ықтималдығы.
Мұны әдетте ескеріңізбұл шарты жалған дабылдың шартты ықтималдығына жатады (көбейткіш P 1 жоқ). Техникалық диагностика мәселелерінде П 1 және R 2 көп жағдайда статистикалық мәліметтерден белгілі.
1-кесте Мысал – Статистикалық шешім әдістерін қолдану арқылы есептеу нәтижелері
|
№ p/p |
Әдіс |
шекті мән |
Жалған дабыл ықтималдығы |
Ақаулықты өткізіп жіберу ықтималдығы |
Орташа тәуекел |
|
|
Минималды тәуекел әдісі |
7,46 |
0,0984 |
0,0065 |
0,229 |
||
|
Минималды қате әдісі |
9,79 |
0,0074 |
0,0229 |
0,467 |
||
|
минимакс әдісі |
Негізгі опция |
5,71 |
0,3235 |
0,0018 |
0,360 |
|
|
2-нұсқа |
7,80 |
0,0727 |
0,0081 |
0,234 |
||
|
Нейман Пирсон әдісі |
7,44 |
0,1000 |
0,0064 |
0,230 |
||
|
Максималды ықтималдық әдісі |
8,14 |
0,0524 |
0,0098 |
0,249 |
||
Салыстыру көрсеткендей, қателіктердің ең аз саны әдісі қолайсыз шешім береді, өйткені қате шығындары айтарлықтай ерекшеленеді. Бұл әдіс бойынша шекаралық мән ақауды жоғалтудың айтарлықтай ықтималдығына әкеледі. Негізгі нұсқадағы минимакс әдісі зерттелетін құрылғыларды өте үлкен пайдаланудан шығаруды талап етеді (шамамен 32%), өйткені ол ең аз қолайлы жағдайдан шығады (ақаулық ықтималдығы Р. 2 = 0,39). Ақаулы күйдің ықтималдылығының тіпті жанама бағалары болмаса, әдісті қолдану негізделуі мүмкін. Бұл мысалда қанағаттанарлық нәтижелер ең аз тәуекел әдісімен алынған.
- БЕЛГІЛІМДІЛІК АЙМАҒЫ ЖӘНЕ БАСҚА ЖАЛПЫ АЛУ БАР СТАТИСТИКАЛЫҚ ШЕШІМДЕР
Белгісіздік аймағы болған жағдайда шешім қабылдау ережесі.
Кейбір жағдайларда танудың жоғары сенімділігі қажет болғанда (мақсатты жіберіп алу қателерінің және жалған дабылдардың жоғары құны) белгісіздік аймағын (танудан бас тарту аймағы) енгізген жөн. Шешім қабылдау ережесі келесідей болады
сағ танудан бас тарту.
Әрине, мойындамау – жағымсыз оқиға. Ол шешім қабылдау үшін қолда бар ақпарат жеткіліксіз екенін және қосымша ақпарат қажет екенін көрсетеді.
күріш. 5. Белгісіздік аймағы болған кездегі статистикалық шешімдер
Орташа тәуекелдің анықтамасы. Танудан бас тарту аймағы болған кездегі орташа тәуекелдің мәнін келесі теңдікпен көрсетуге болады.
мұндағы C о мойындамау бағасы.
бар екенін ескеріңіз > 0, әйтпесе тапсырма өз мағынасын жоғалтады (танудан бас тартқаны үшін «сыйақы»). Дәл сол сияқты 11 < 0, С 22 < 0, так как дұрыс шешімдержазаланбауы керек.
Белгісіздік аймағы болған кездегі ең төменгі тәуекел әдісі. Ең төменгі орташа тәуекелге негізделген шешім қабылдау аймағының шекарасын анықтайық.
Егер дұрыс шешімдер қабылданбаса (C 11 = 0, C 22 = 0) және танудан бас тартқаны үшін төлем жасамайды (С 0 = 0), онда белгісіздік аймағы параметрді өзгертудің барлық аймағын алады.
Белгісіздік аймағының болуы «күмәнді» жағдайларда танудан бас тарту арқылы қателердің көрсетілген деңгейлерін қамтамасыз етуге мүмкіндік береді.
Бірнеше мемлекеттер үшін статистикалық шешімдер.Жоғарыда аталған жағдайлар статистикалық шешімдер қабылдау кезінде қаралдыг екі күйді ажырату (дихотомия). Негізінде бұл процедура бөлуді жүзеге асыруға мүмкіндік береді n мемлекеттер, әр жолы мемлекет үшін нәтижелерді біріктіреді D1 және D2. Мұнда D 1 астында шартына сәйкес кез келген мемлекеттер «жоқ D2 «. Дегенмен, кейбір жағдайларда бұл мәселені жіктеуге арналған статистикалық шешімдерді тікелей тұжырымдауда қарастыру қызығушылық тудырады n мемлекеттер.
Жоғарыда жүйенің (өнімнің) күйі бір х параметрімен және сәйкес (бір өлшемді) үлестіріммен сипатталған жағдайларды қарастырдық. Жүйенің күйі x диагностикалық параметрлерімен сипатталады 1 x 2 , ..., x n немесе вектор x:
x \u003d (x 1 x 2,..., x n).
М ең төменгі тәуекел әдісі.
Минималды тәуекел әдістері және оның жеке жағдайлары (қате шешімдердің ең аз саны әдісі, максималды ықтималдық әдісі) көп өлшемді жүйелерге қарапайым түрде жалпыланған. Статистикалық шешім әдісі шешім қабылдау аймағының шекарасын анықтауды қажет ететін жағдайларда мәселенің есептеу жағы әлдеқайда күрделене түседі (Нейман Пирсон және минимакс әдістері).
Үй жұмысы: § реферат.
Материалды бекіту:
Сұрақтарға жауап беру:
- Жалған дабыл не деп аталады?
- Мақсаттың (ақаулықтың) болмауы нені білдіреді?
- Түсініктеме беріңізжеткізуші тәуекелі және тұтынушы тәуекелі.
- Қате шешімдердің ең аз саны әдісінің формуласын келтіріңіз. Абайсыз шешімді анықтаңыз.
- Минимакс әдісінің мақсаты қандай?
- Нейман Пирсон әдісі. Оның принципін түсіндіріңіз.
- Белгісіздік аймағының мақсаты қандай?
Әдебиет:
Амренов С.А. «Жүйелер мен коммуникация желілерін бақылау және диагностикалау әдістері» ДӘРІС ТҮЙІН –: Астана, Қазақ мемлекеттік агротехникалық университеті, 2005 ж.
И.Г. Бақланов Байланыс жүйелерін сынау және диагностикалау. - М.: Эко-Трендтер, 2001 ж.
Биргер И.А. Техникалық диагностика.М .: «Инженерия», 1978. 240, б.
Арипов М.Н., Джураев Р.Х., Джаббаров Ш.Ю.«ЦИФРЛЫҚ ЖҮЙЕЛЕРДІҢ ТЕХНИКАЛЫҚ ДИАГНОЗАСЫ» – Ташкент, ТЭИС, 2005 ж.
Платонов Ю.М., Уткин Ю.Г.Дербес компьютерлерді диагностикалау, жөндеу және алдын алу. -М.: Жедел желі– Телеком, 2003.-312 б: сырқат.
М.Е.Бушуева, В.В.БеляковКешеннің диагностикасы техникалық жүйелерНАТО SfP-973799 жобасының 1-ші отырысының материалдарыЖартылай өткізгіштер . Нижний Новгород, 2001 ж
Малышенко Ю.В. ТЕХНИКАЛЫҚ ДИАГНОЗ I бөлім Дәріс конспектісі
Платонов Ю.М., Уткин Ю.Г.Мұздату диагностикасы және компьютердің ақаулары / «Техномир» сериясы. Ростов-на-Дону: «Феникс», 2001. 320 б.
БЕТ \* БІРІКТІРУ ФОРМАТЫ 2
Сізді қызықтыруы мүмкін басқа байланысты жұмыстар.vshm> |
|||
| 21092. | «Норма-2005» ЖШС мысалында кәсіпкерлік шешімдерді қабылдаудың экономикалық әдістері | 127,94 КБ | |
| Басқару шешімдері: даму механизмі талаптарының мәні. менің басқарушылық қызметКөшбасшы шешімдер арқылы жүзеге асырады. Зерттеу мақсатына жету келесі міндеттерді шешуді талап етті: теориялық негіздеу экономикалық әдістербизнес жүйесінде шешім қабылдау; сыртқы және талдау негізінде құрылымдау және ішкі басқару сауалнамасы ішкі ортазерттелетін кәсіпорын; экономикалық нәтижелер ақпаратты пайдалану талдау ... | |||
| 15259. | Папавериннің синтетикалық аналогтарын және олардың негізіндегі көп компонентті дәрілік формаларды талдауда қолданылатын әдістер 3.1. Хроматографиялық әдістер 3.2. Электрохимиялық әдістер 3.3. Фотометриялық әдістер Қорытынды тізім l | 233,66 КБ | |
| Дротаверин гидрохлориді. Дротаверин гидрохлориді папаверин гидрохлоридінің синтетикалық аналогы болып табылады және химиялық құрылымы жағынан бензилизохинолиннің туындысы болып табылады. Дротаверин гидрохлориді тобына жатады дәрілерспазмолитикалық белсенділікке ие, миотропты әсердің спазмолитикалық әсері бар және no-shpa препаратының негізгі белсенді ингредиенті болып табылады. Дротаверин гидрохлориді Дротаверин гидрохлориді туралы фармакопеялық мақала Фармакопея басылымында берілген. | |||
| 2611. | СТАТИСТИКАЛЫҚ ГИПОТЕЗАЛАРДЫ ТЕКСЕРУ | 128,56 КБ | |
| Мысалы, гипотеза қарапайым; және гипотеза: мұндағы күрделі гипотеза, өйткені ол қарапайым гипотезалардың шексіз санынан тұрады. Гипотезаларды тексерудің классикалық әдісі Тапсырмаға сәйкес және таңдамалы деректер негізінде гипотеза тұжырымдалады, ол негізгі немесе нөлдік гипотеза деп аталады. Алға қойылған гипотезамен бір мезгілде бәсекелес немесе альтернативті деп аталатын қарама-қарсы гипотеза қарастырылады. Халыққа арналған гипотезадан бастап... | |||
| 7827. | Статистикалық гипотезаларды тексеру | 14,29 КБ | |
| Гипотезаны тексеру үшін деректерді бақылау мен эксперимент жинаудың екі жолы бар. Бұл бақылаулардың қайсысы ғылыми екенін анықтау қиын болмайды деп ойлаймын. Үшінші қадам: Нәтижелерді сақтау Бірінші дәрісте атап өткенімдей, биология сөйлейтін тілдердің бірі дерекқор тілі болып табылады. Осыдан нақты деректер базасы қандай болуы керек және қандай міндетке жауап беретіні шығады. | |||
| 5969. | Статистикалық зерттеу және статистикалық мәліметтерді өңдеу | 766,04 КБ | |
| Курс келесі тақырыптарды қамтиды: статистикалық бақылау, статистикалық қорытындылау және топтастыру, өрнек формалары статистикалық көрсеткіштер, таңдамалы бақылау, әлеуметтік-экономикалық құбылыстар мен әлеуметтік-экономикалық құбылыстардың динамикасы, экономикалық көрсеткіштер арасындағы байланысты статистикалық зерттеу. | |||
| 19036. | 2,03 МБ | ||
| 13116. | «Метеорологиялық бақылаулар» статистикалық деректерді жинау және өңдеу жүйесі | 2,04 МБ | |
| Мәліметтер базасымен және ДҚБЖ-мен жұмыс істеу қызметкерлердің жұмысын әлдеқайда жақсы ұйымдастыруға мүмкіндік береді. Деректерді сақтаудың қарапайымдылығы мен сенімділігі қағазды есепке алудан толығымен бас тартуға мүмкіндік береді. Есеп беру және статистикалық ақпараттың калькуляциялау деректерімен жұмысты айтарлықтай жылдамдатады. | |||
| 2175. | Шешім қабылдау аймағын талдау | 317,39 КБ | |
| UML диаграммаларының 9-шы түрі үшін жағдай диаграммаларын пайдаланыңыз, бұл курста біз UML диаграммаларын егжей-тегжейлі талдамаймыз, бірақ бейнеленгеннің мағынасын жалпы түсіну үшін қажетті олардың негізгі элементтерін шолумен шектелеміз. мұндай диаграммаларда. UML диаграммалары статикалық және динамикалық диаграммалар болып екі топқа бөлінеді. Статикалық диаграммалар Статикалық диаграммалар жүйеде үнемі болатын нысандарды және олардың арасындағы байланыстарды немесе нысандар мен қатынастар туралы жиынтық ақпаратты немесе кейбір ... | |||
| 1828. | Шешім критерийлері | 116,95 КБ | |
| Шешім критерийі – шешім қабылдаушының (ШМ) қалауларын білдіретін және қолайлы немесе оңтайлы шешім таңдалатын ережені анықтайтын функция. | |||
| 10569. | Басқару шешімдерінің классификациясы | 266,22 КБ | |
| Классификация басқару шешімдері. Басқару шешімін әзірлеу. Басқару шешімдерінің ерекшеліктері Қарапайым және басқарушылық шешімдер. Қарапайым шешімдер - бұл адамдардың күнделікті өмірде қабылдайтын шешімдері. | |||
БАСҚАРУ ШЕШІМДЕР ҚАБЫЛДАУ ӘДІСТЕРІ
Оқыту бағыттары
080200.62 "Менеджмент"
білім берудің барлық түрлері үшін бірдей
Бітірушінің біліктілігі (дәрежесі).
Бакалавр
Челябі
Басқару шешімдерін қабылдау әдістері: Оқу пәнінің жұмыс бағдарламасы (модуль) / Ю.В. Субповетная. - Челябинск: PEI VPO «Оңтүстік Орал басқару және экономика институты», 2014. - 78 б.
Басқару шешімдерін қабылдау әдістері: 080200.62 «Менеджмент» бағыты бойынша пәннің (модульдің) жұмыс бағдарламасы оқудың барлық нысандары үшін бірдей. Бағдарлама жоғары кәсіби білім берудің Федералдық мемлекеттік білім беру стандартының талаптарына сәйкес, оқыту бағыты мен бейіні бойынша ұсыныстар мен ProOPOP VO ескере отырып құрастырылған.
Бағдарлама оқу-әдістемелік кеңестің 2014 жылғы 18 тамыздағы отырысында №1 хаттамамен бекітілген.
Бағдарлама Ғылыми кеңестің 2014 жылғы 18 тамыздағы отырысында №1 хаттамамен бекітілген.
Рецензент: Лысенко Ю.В. – экономика ғылымдарының докторы, профессор, меңгеруші. Челябинск институтының (филиалы) «Кәсіпорындағы экономика және менеджмент» кафедрасы ФГБОУ ВПО «Г.В. Плеханов»
Красноярцева Е.Г.- «Оңтүстік Орал СӨП іскерлік білім беру орталығы» ПЭИ директоры
© «Оңтүстік Орал менеджмент және экономика институты» ВПО ПЭИ баспасы, 2014 ж.
I Кіріспе………………………………………………………………………………4
II Тақырыптық жоспарлау……………………………………………………8
IV Үлгерімді ағымдағы бақылаудың бағалау құралдары, пәнді меңгеру нәтижелері бойынша аралық аттестация және студенттердің өзіндік жұмыстарын оқу-әдістемелік қамтамасыз ету…………………………………………………… .38
V Оқу-әдістемелік және Ақпараттық қолдаупәндер .......76
VI Пәннің логистикасы …………………………78
I КІРІСПЕ
«Басқарушылық шешімдерді қабылдау әдістері» оқу пәнінің (модульінің) жұмыс бағдарламасы жоғары оқу орындарының Федералдық мемлекеттік стандартын енгізуге арналған. кәсіптік білім беру 080200.62 «Менеджмент» бағыты бойынша және білім берудің барлық нысандары үшін бірдей.
1 Пәннің мақсаты мен міндеттері
Бұл пәнді оқудың мақсаты:
Басқару шешімдерін әзірлеу, қабылдау және жүзеге асырудың математикалық, статистикалық және сандық әдістері туралы теориялық білімді қалыптастыру;
Экономикалық объектілерді зерттеу және талдау үшін қолданылатын білімді тереңдету, теориялық негізделген экономикалық және басқару шешімдерін әзірлеу;
Сенімділік жағдайында да, белгісіздік пен тәуекел жағдайында да ең жақсы шешімдерді табу әдістері мен теориясы саласындағы білімді тереңдету;
Іске асыру үшін таңдау және шешім қабылдаудың әдістері мен тәртібін тиімді қолданудың практикалық дағдыларын қалыптастыру экономикалық талдаумәселенің оңтайлы шешімін іздеу.
2 Оқуға түсу талаптары және бакалавриат БЭП құрылымындағы пәннің орны
«Басқарушылық шешімдерді қабылдау әдістері» пәні математикалық және жаратылыстану циклінің негізгі бөліміне (В2.В3) жатады.
Пән студенттің «Математика», «Инновациялық менеджмент» оқу пәндерін оқу барысында алған білім, білік және дағдыларына негізделеді.
«Басқарушылық шешімдерді қабылдау әдістемесі» пәнін оқу процесінде алынған білімдер мен дағдылар кәсіби циклдің базалық бөлігінің пәндерін оқуда пайдаланылуы мүмкін: « Маркетингтік зерттеулер», «Экономикадағы әдістер мен модельдер».
3 «Басқарушылық шешімдерді қабылдау әдістемесі» пәнін меңгеру нәтижесіне қойылатын талаптар.
Пәнді оқу процесі кестеде көрсетілген келесі құзыреттерді қалыптастыруға бағытталған.
Кесте – Пәнді оқу нәтижесінде қалыптасқан құзыреттер құрылымы
| Құзыреттілік кодексі | Құзыреттің атауы | Құзыреттілік сипаттамасы |
| Жарайды-15 | сандық талдау мен модельдеудің өзіндік әдістерін, теориялық және эксперименттік зерттеулерді; | білу/түсіну: білу: меншік: |
| Жарайды-16 | ақпараттың рөлі мен маңыздылығын түсіну және ақпараттық технологиялардамуда қазіргі қоғамжәне экономикалық білім; | Нәтижесінде студент: білу/түсіну: - алгебра мен геометрияның, математикалық талдаудың, ықтималдықтар теориясының, математикалық және әлеуметтік-экономикалық статистиканың негізгі ұғымдары мен құралдарын; - шешім қабылдаудың негізгі математикалық үлгілерін; білу: - басқару шешімдерін қабылдауда қолданылатын типтік математикалық есептерді шешу; - ұйымдастыру-басқару модельдерін құруда математикалық тіл мен математикалық белгілерді қолдану; - эмпирикалық және эксперименттік мәліметтерді өңдеу; меншік: типтік ұйымдастырушылық және басқарушылық есептерді шешудің математикалық, статистикалық және сандық әдістері. |
| Жарайды-17 | ақпаратты алудың, сақтаудың, өңдеудің негізгі әдістерін, тәсілдері мен құралдарын, ақпаратты басқару құралы ретінде компьютермен жұмыс істеу дағдыларын меңгеру; | Нәтижесінде студент: білу/түсіну: - алгебра мен геометрияның, математикалық талдаудың, ықтималдықтар теориясының, математикалық және әлеуметтік-экономикалық статистиканың негізгі ұғымдары мен құралдарын; - шешім қабылдаудың негізгі математикалық үлгілерін; білу: - басқару шешімдерін қабылдауда қолданылатын типтік математикалық есептерді шешу; - ұйымдастыру-басқару модельдерін құруда математикалық тіл мен математикалық белгілерді қолдану; - эмпирикалық және эксперименттік мәліметтерді өңдеу; меншік: типтік ұйымдастырушылық және басқарушылық есептерді шешудің математикалық, статистикалық және сандық әдістері. |
| Жарайды-18 | ғаламдық компьютерлік желілерде және корпоративтік ақпараттық жүйелерде ақпаратпен жұмыс істей білу. | Нәтижесінде студент: білу/түсіну: - алгебра мен геометрияның, математикалық талдаудың, ықтималдықтар теориясының, математикалық және әлеуметтік-экономикалық статистиканың негізгі ұғымдары мен құралдарын; - шешім қабылдаудың негізгі математикалық үлгілерін; білу: - басқару шешімдерін қабылдауда қолданылатын типтік математикалық есептерді шешу; - ұйымдастыру-басқару модельдерін құруда математикалық тіл мен математикалық белгілерді қолдану; - эмпирикалық және эксперименттік мәліметтерді өңдеу; меншік: типтік ұйымдастырушылық және басқарушылық есептерді шешудің математикалық, статистикалық және сандық әдістері. |
Пәнді оқу нәтижесінде студент:
білу/түсіну:
Алгебра мен геометрияның, математикалық талдаудың, ықтималдықтар теориясының, математикалық және әлеуметтік-экономикалық статистиканың негізгі ұғымдары мен құралдары;
Шешім қабылдаудың негізгі математикалық модельдері;
білу:
Басқару шешімдерін қабылдауда қолданылатын типтік математикалық есептерді шешу;
Ұйымдастыру және басқару модельдерін құруда математикалық тіл мен математикалық белгілерді қолдану;
Эмпирикалық және эксперименттік мәліметтерді өңдеу;
меншік:
Типтік ұйымдастырушылық және басқарушылық есептерді шешудің математикалық, статистикалық және сандық әдістері.
II ТАҚЫРЫПТЫҚ ЖОСПАРЛАУ
SET 2011
БАҒЫТ: «Менеджмент»
ОҚУ МЕРЗІМІ: 4 жыл
Күндізгі оқу нысаны
| Дәрістер, сағат. | Практикалық сабақтар, сағат. | Зертханалық сабақтар, сағат. | Семинар | Курстық жұмыс, сағат. | Барлығы, сағат. | ||
| Тақырып 4.4 Сараптамалық бағалаулар | |||||||
| Тақырып 5.2 PR ойын үлгілері | |||||||
| Тақырып 5.3 Позициялық ойындар | |||||||
| Емтихан | |||||||
| БАРЛЫҒЫ |
Зертханалық шеберхана
| № p/p | Еңбек қарқындылығы (сағат) | ||
| Тақырып 1.3 Басқару шешімдерінің мақсатты бағыты | Зертханалық жұмыс No1. Оңтайлы шешімдерді іздеу. PR қолдау жүйелерінде оңтайландыруды қолдану | ||
| Тақырып 2.2 Шешім теориясы модельдерінің негізгі түрлері | |||
| Тақырып 3.3 Артықшылықтарды өлшеу ерекшеліктері | |||
| Тақырып 4.2 Жұптық салыстыру әдісі | |||
| Тақырып 4.4 Сарапшының пікірі | |||
| Тақырып 5.2 PR ойын үлгілері | |||
| Тақырып 5.4 Тепе-теңдік түріндегі оңтайлылық | |||
| Тақырып 6.3 Бір тәжірибе арқылы статистикалық ойындар |
2011 жинағы
БАҒЫТ: «Менеджмент»
ОҚЫТУ ФОРЫСЫ: сырттай
1 Пәннің көлемі және оқу жұмысының түрлері
2 Пәннің тараулары мен тақырыптары және сабақ түрлері
| Пәннің тараулары мен тақырыптарының атауы | Дәрістер, сағат. | Практикалық сабақтар, сағат. | Зертханалық сабақтар, сағат. | Семинар | Өзіндік жұмыс, сағат. | Курстық жұмыс, сағат. | Барлығы, сағат. |
| 1-бөлім Менеджмент басқару шешімдерін қабылдау процесі ретінде | |||||||
| Тақырып 1.1 Басқару шешімдерінің функциялары мен қасиеттері | |||||||
| Тақырып 1.2 Басқару шешімдерін қабылдау процесі | |||||||
| Тақырып 1.3 Басқару шешімдерінің мақсатты бағыты | |||||||
| 2-бөлім Шешім теориясындағы модельдер және модельдеу | |||||||
| Тақырып 2.1 Әрекет баламаларын модельдеу және талдау | |||||||
| Тақырып 2.2 Шешім теориясы модельдерінің негізгі түрлері | |||||||
| 3-бөлім Көп критериалды ортада шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 3.1 Критериалды емес және критериалды әдістер | |||||||
| Тақырып 3.2 Көп критерийлі модельдер | |||||||
| Тақырып 3.3 Артықшылықтарды өлшеу ерекшеліктері | |||||||
| 4-бөлім Сарапшылардың қалауы бойынша баламаларға тапсырыс беру | |||||||
| Тақырып 4.1 Өлшемдер, салыстыру және жүйелілік | |||||||
| Тақырып 4.2 Жұптық салыстыру әдісі | |||||||
| Тақырып 4.3 Топ таңдау принциптері | |||||||
| Тақырып 4.4 Сарапшының пікірі | |||||||
| 5-бөлім Белгісіздік пен жанжал жағдайында шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 5.1 Белгісіздік пен қайшылық жағдайындағы PR мәселесінің математикалық моделі | |||||||
| Тақырып 5.2 PR ойын үлгілері | |||||||
| Тақырып 5.3 Позициялық ойындар | |||||||
| Тақырып 5.4 Тепе-теңдік түріндегі оңтайлылық | |||||||
| 6-бөлім Тәуекелде шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 6.1 Статистикалық шешімдер теориясы | |||||||
| Тақырып 6.2 Тәуекел және белгісіздік жағдайында оңтайлы шешімдерді табу | |||||||
| Тақырып 6.3 Бір тәжірибе арқылы статистикалық ойындар | |||||||
| 7-бөлім Анық емес жағдайларда шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 7.1 PR композициялық модельдері | |||||||
| Тақырып 7.2 PR классификациялық модельдері | |||||||
| Емтихан | |||||||
| БАРЛЫҒЫ |
Зертханалық шеберхана
| № p/p | Пәннің модулінің (бөлімінің) № | Зертханалық жұмыстың атауы | Еңбек қарқындылығы (сағат) |
| Тақырып 2.2 Шешім теориясы модельдерінің негізгі түрлері | Зертханалық жұмыс No 2. Экономикалық-математикалық модельдер негізінде шешім қабылдау, кезек теориясы модельдері, қорларды басқару модельдері, модельдер сызықтық бағдарламалау | ||
| Тақырып 4.2 Жұптық салыстыру әдісі | Зертханалық жұмыс №4. Жұптық салыстыру әдісі. Жұптық салыстыруға негізделген баламаларға тапсырыс беру және сарапшылардың қалауын есепке алу | ||
| Тақырып 5.2 PR ойын үлгілері | Зертханалық жұмыс No6. Ойын матрицасын құру. Антагонистік ойынды сызықтық бағдарламалау есебіне келтіру және оның шешімін табу | ||
| Тақырып 6.3 Бір тәжірибе арқылы статистикалық ойындар | Зертханалық жұмыс № 8. Тәжірибе арқылы ойында стратегияларды таңдау. Артқы ықтималдықтарды қолдану |
БАҒЫТ: «Менеджмент»
ОҚУ МЕРЗІМІ: 4 жыл
Күндізгі оқу нысаны
1 Пәннің көлемі және оқу жұмысының түрлері
2 Пәннің тараулары мен тақырыптары және сабақ түрлері
| Пәннің тараулары мен тақырыптарының атауы | Дәрістер, сағат. | Практикалық сабақтар, сағат. | Зертханалық сабақтар, сағат. | Семинар | Өзіндік жұмыс, сағат. | Курстық жұмыс, сағат. | Барлығы, сағат. |
| 1-бөлім Менеджмент басқару шешімдерін қабылдау процесі ретінде | |||||||
| Тақырып 1.1 Басқару шешімдерінің функциялары мен қасиеттері | |||||||
| Тақырып 1.2 Басқару шешімдерін қабылдау процесі | |||||||
| Тақырып 1.3 Басқару шешімдерінің мақсатты бағыты | |||||||
| 2-бөлім Шешім теориясындағы модельдер және модельдеу | |||||||
| Тақырып 2.1 Әрекет баламаларын модельдеу және талдау | |||||||
| Тақырып 2.2 Шешім теориясы модельдерінің негізгі түрлері | |||||||
| 3-бөлім Көп критериалды ортада шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 3.1 Критериалды емес және критериалды әдістер | |||||||
| Тақырып 3.2 Көп критерийлі модельдер | |||||||
| Тақырып 3.3 Артықшылықтарды өлшеу ерекшеліктері | |||||||
| 4-бөлім Сарапшылардың қалауы бойынша баламаларға тапсырыс беру | |||||||
| Тақырып 4.1 Өлшемдер, салыстыру және жүйелілік | |||||||
| Тақырып 4.2 Жұптық салыстыру әдісі | |||||||
| Тақырып 4.3 Топ таңдау принциптері | |||||||
| Тақырып 4.4 Сарапшының пікірі | |||||||
| 5-бөлім Белгісіздік пен жанжал жағдайында шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 5.1 Белгісіздік пен қайшылық жағдайындағы PR мәселесінің математикалық моделі | |||||||
| Тақырып 5.2 PR ойын үлгілері | |||||||
| Тақырып 5.3 Позициялық ойындар | |||||||
| Тақырып 5.4 Тепе-теңдік түріндегі оңтайлылық | |||||||
| 6-бөлім Тәуекелде шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 6.1 Статистикалық шешімдер теориясы | |||||||
| Тақырып 6.2 Тәуекел және белгісіздік жағдайында оңтайлы шешімдерді табу | |||||||
| Тақырып 6.3 Бір тәжірибе арқылы статистикалық ойындар | |||||||
| 7-бөлім Анық емес жағдайларда шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 7.1 PR композициялық модельдері | |||||||
| Тақырып 7.2 PR классификациялық модельдері | |||||||
| Емтихан | |||||||
| БАРЛЫҒЫ |
Зертханалық шеберхана
| № p/p | Пәннің модулінің (бөлімінің) № | Зертханалық жұмыстың атауы | Еңбек қарқындылығы (сағат) |
| Тақырып 1.3 Басқару шешімдерінің мақсатты бағыты | Зертханалық жұмыс No1. Оңтайлы шешімдерді іздеу. PR қолдау жүйелерінде оңтайландыруды қолдану | ||
| Тақырып 2.2 Шешім теориясы модельдерінің негізгі түрлері | Зертханалық жұмыс No 2. Экономикалық-математикалық модельдер негізінде шешім қабылдау, кезек теориясы модельдері, қорларды басқару модельдері, сызықтық бағдарламалау модельдері | ||
| Тақырып 3.3 Артықшылықтарды өлшеу ерекшеліктері | Зертханалық жұмыс №3. Парето-оптималдылық. Сауда схемасын құру | ||
| Тақырып 4.2 Жұптық салыстыру әдісі | Зертханалық жұмыс №4. Жұптық салыстыру әдісі. Жұптық салыстыруға негізделген баламаларға тапсырыс беру және сарапшылардың қалауын есепке алу | ||
| Тақырып 4.4 Сарапшының пікірі | Зертханалық жұмыс № 5. Сараптамалық бағалауды өңдеу. Сарапшылардың бірізділік бағалаулары | ||
| Тақырып 5.2 PR ойын үлгілері | Зертханалық жұмыс No6. Ойын матрицасын құру. Антагонистік ойынды сызықтық бағдарламалау есебіне келтіру және оның шешімін табу | ||
| Тақырып 5.4 Тепе-теңдік түріндегі оңтайлылық | Зертханалық жұмыс No7. Биматрицалық ойындар. Баланс принципін қолдану | ||
| Тақырып 6.3 Бір тәжірибе арқылы статистикалық ойындар | Зертханалық жұмыс № 8. Тәжірибе арқылы ойында стратегияларды таңдау. Артқы ықтималдықтарды қолдану |
БАҒЫТ: «Менеджмент»
ОҚУ МЕРЗІМІ: 4 жыл
ОҚЫТУ ФОРЫСЫ: сырттай
1 Пәннің көлемі және оқу жұмысының түрлері
2 Пәннің тараулары мен тақырыптары және сабақ түрлері
| Пәннің тараулары мен тақырыптарының атауы | Дәрістер, сағат. | Практикалық сабақтар, сағат. | Зертханалық сабақтар, сағат. | Семинар | Өзіндік жұмыс, сағат. | Курстық жұмыс, сағат. | Барлығы, сағат. |
| 1-бөлім Менеджмент басқару шешімдерін қабылдау процесі ретінде | |||||||
| Тақырып 1.1 Басқару шешімдерінің функциялары мен қасиеттері | |||||||
| Тақырып 1.2 Басқару шешімдерін қабылдау процесі | |||||||
| Тақырып 1.3 Басқару шешімдерінің мақсатты бағыты | |||||||
| 2-бөлім Шешім теориясындағы модельдер және модельдеу | |||||||
| Тақырып 2.1 Әрекет баламаларын модельдеу және талдау | |||||||
| Тақырып 2.2 Шешім теориясы модельдерінің негізгі түрлері | |||||||
| 3-бөлім Көп критериалды ортада шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 3.1 Критериалды емес және критериалды әдістер | |||||||
| Тақырып 3.2 Көп критерийлі модельдер | |||||||
| Тақырып 3.3 Артықшылықтарды өлшеу ерекшеліктері | |||||||
| 4-бөлім Сарапшылардың қалауы бойынша баламаларға тапсырыс беру | |||||||
| Тақырып 4.1 Өлшемдер, салыстыру және жүйелілік | |||||||
| Тақырып 4.2 Жұптық салыстыру әдісі | |||||||
| Тақырып 4.3 Топ таңдау принциптері | |||||||
| Тақырып 4.4 Сарапшының пікірі | |||||||
| 5-бөлім Белгісіздік пен жанжал жағдайында шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 5.1 Белгісіздік пен қайшылық жағдайындағы PR мәселесінің математикалық моделі | |||||||
| Тақырып 5.2 PR ойын үлгілері | |||||||
| Тақырып 5.3 Позициялық ойындар | |||||||
| Тақырып 5.4 Тепе-теңдік түріндегі оңтайлылық | |||||||
| 6-бөлім Тәуекелде шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 6.1 Статистикалық шешімдер теориясы | |||||||
| Тақырып 6.2 Тәуекел және белгісіздік жағдайында оңтайлы шешімдерді табу | |||||||
| Тақырып 6.3 Бір тәжірибе арқылы статистикалық ойындар | |||||||
| 7-бөлім Анық емес жағдайларда шешім қабылдау | |||||||
| Тақырып 7.1 PR композициялық модельдері | |||||||
| Тақырып 7.2 PR классификациялық модельдері | |||||||
| Емтихан | |||||||
| БАРЛЫҒЫ |
Зертханалық шеберхана
| № p/p | Пәннің модулінің (бөлімінің) № | Зертханалық жұмыстың атауы | Еңбек қарқындылығы (сағат) |
| Тақырып 2.2 Шешім теориясы модельдерінің негізгі түрлері | Зертханалық жұмыс No 2. Экономикалық-математикалық модельдер негізінде шешім қабылдау, кезек теориясы модельдері, қорларды басқару модельдері, сызықтық бағдарламалау модельдері | ||
| Тақырып 4.2 Жұптық салыстыру әдісі | Зертханалық жұмыс №4. Жұптық салыстыру әдісі. Жұптық салыстыруға негізделген баламаларға тапсырыс беру және сарапшылардың қалауын есепке алу | ||
| Тақырып 5.2 PR ойын үлгілері | Зертханалық жұмыс No6. Ойын матрицасын құру. Антагонистік ойынды сызықтық бағдарламалау есебіне келтіру және оның шешімін табу | ||
| Тақырып 6.3 Бір тәжірибе арқылы статистикалық ойындар | Зертханалық жұмыс № 8. Тәжірибе арқылы ойында стратегияларды таңдау. Артқы ықтималдықтарды қолдану |
БАҒЫТ: «Менеджмент»
ОҚУ МЕРЗІМІ: 3,3 жыл
ОҚЫТУ ФОРЫСЫ: сырттай
1 Пәннің көлемі және оқу жұмысының түрлері
2 Пәннің тараулары мен тақырыптары және сабақ түрлері
Шешім қабылдауда ықтималдықтар теориясы мен математикалық статистиканың тәсілдері, идеялары мен нәтижелері қалай қолданылады?
База – нақты құбылыстың немесе процестің ықтималдық моделі, т.б. ықтималдық теориясы тұрғысынан объективті қатынастар өрнектелетін математикалық модель. Ықтималдықтар, ең алдымен, шешім қабылдау кезінде ескеру қажет белгісіздіктерді сипаттау үшін қолданылады. Бұл қалаусыз мүмкіндіктерге (тәуекелдер) және тартымды мүмкіндіктерге («сәтті мүмкіндік») қатысты. Кейде кездейсоқтық жағдайға әдейі енгізіледі, мысалы, жеребе тарту, бақылау үшін бірліктерді кездейсоқ таңдау, лотереяларды өткізу немесе тұтынушыларға сауалнама жүргізу кезінде.
Ықтималдықтар теориясы зерттеушіні қызықтыратын басқа ықтималдықтарды есептеуге мүмкіндік береді. Мысалы, Елтаңбаның құлау ықтималдығы бойынша 10 тиын лақтырылғанда кем дегенде 3 Елтаңбаның құлау ықтималдығын есептей аласыз. Мұндай есептеу ықтималдық үлгісіне негізделген, оған сәйкес монета лақтыру тәуелсіз сынақтар схемасымен сипатталады, сонымен қатар елтаңба мен тордың ықтималдығы бірдей, сондықтан бұл оқиғалардың әрқайсысының ықтималдығы тең ½. Монета лақтырудың орнына өнім бірлігінің сапасын тексеруді қарастыратын модель күрделірек. Сәйкес ықтималдық модель әртүрлі өндіріс бірліктерінің сапасын бақылау тәуелсіз сынақтар схемасымен сипатталады деген болжамға негізделген. Монета лақтыру үлгісінен айырмашылығы, жаңа параметрді енгізу керек - өнім бірлігі ақаулы болу ықтималдығы p. Барлық өндіріс бірліктерінің ақаулы болу ықтималдығы бірдей деп есептелсе, модель толық сипатталады. Егер соңғы болжам жалған болса, онда модель параметрлерінің саны артады. Мысалы, әрбір өндіріс бірлігінің ақаулы болу ықтималдығы бар деп болжауға болады.
Өндірістің барлық бірліктері үшін жалпы ақау ықтималдығы p сапаны бақылау моделін талқылайық. Модельді талдау кезінде «санға жету» үшін p-ті белгілі бір мәнмен ауыстыру қажет. Ол үшін ықтималдық модель шеңберінен шығып, сапаны бақылау кезінде алынған мәліметтерге жүгіну қажет.
Математикалық статистика ықтималдықтар теориясына қатысты кері есепті шешеді. Оның мақсаты – бақылаулар (өлшеулер, талдаулар, сынақтар, тәжірибелер) нәтижелері бойынша ықтималдық модельдің негізінде жатқан ықтималдықтар туралы қорытынды жасау. Мысалы, бақылау кезінде ақаулы өнімдердің пайда болу жиілігіне сүйене отырып, ақаулық ықтималдығы туралы қорытынды жасауға болады (жоғарыдағы Бернулли теоремасын қараңыз).
Чебышев теңсіздігі негізінде ақаулы өнімдердің пайда болу жиілігінің ақаулық ықтималдығы белгілі бір мәнді қабылдайтын гипотезаға сәйкестігі туралы қорытындылар жасалды.
Осылайша, математикалық статистиканы қолдану құбылыстың немесе процестің ықтималдық моделіне негізделген. Ұғымдардың екі параллельді қатары қолданылады – теорияға қатыстылары (ықтималдық модель) және практикаға қатыстылары (бақылау нәтижелерінің үлгісі). Мысалы, теориялық ықтималдық үлгіден табылған жиілікке сәйкес келеді. Математикалық күту (теориялық қатар) орташа арифметикалық үлгіге (практикалық қатар) сәйкес келеді. Әдетте, үлгілік сипаттамалар теориялық бағалау болып табылады. Сонымен қатар, теориялық қатарға қатысты шамалар «зерттеушілердің санасында», идеялар әлеміне сілтеме жасайды (ежелгі грек философы Платон бойынша) және тікелей өлшеу үшін қол жетімді емес. Зерттеушілер тек таңдамалы деректерге ие, олардың көмегімен олар өздерін қызықтыратын теориялық ықтималдық моделінің қасиеттерін орнатуға тырысады.
Неліктен бізге ықтималдық модель қажет? Өйткені, оның көмегімен ғана белгілі бір үлгіні талдау нәтижелерімен белгіленген қасиеттерді басқа үлгілерге, сондай-ақ жалпы жиынтық деп аталатын бүкіл топқа беруге болады. «Популяция» термині зерттелетін бірліктердің үлкен, бірақ шектеулі популяциясына сілтеме жасау үшін қолданылады. Мысалы, Ресейдің барлық тұрғындарының жиынтығы немесе Мәскеудегі еритін кофенің барлық тұтынушыларының жиынтығы туралы. Маркетингтік немесе социологиялық сауалнаманың мақсаты жүздеген немесе мыңдаған адамдардан алынған мәлімдемелерді бірнеше миллион адамнан тұратын жалпы халыққа беру болып табылады. Сапаны бақылауда өнім партиясы жалпы халық ретінде әрекет етеді.
Қорытындыларды іріктемеден үлкенірек топтамаға беру үшін іріктеме сипаттамаларының осы үлкенірек жиынтық сипаттамаларымен байланысы туралы кейбір болжамдар қажет. Бұл болжамдар сәйкес ықтималдық үлгісіне негізделген.
Әрине, сол немесе басқа ықтималдық моделін қолданбай-ақ үлгі деректерін өңдеуге болады. Мысалы, үлгі арифметикалық ортаны есептеуге, белгілі бір шарттарды орындау жиілігін есептеуге және т.б. Алайда, есептеулердің нәтижелері белгілі бір үлгіге ғана қатысты болады, олардың көмегімен алынған қорытындыларды кез келген басқа жиынтыққа ауыстыру дұрыс емес. Бұл әрекетті кейде «деректерді талдау» деп те атайды. Ықтималдық-статистикалық әдістермен салыстырғанда деректерді талдаудың когнитивтік мәні шектеулі.
Сонымен, таңдау сипаттамаларының көмегімен болжамды бағалау мен тексеруге негізделген ықтималдық модельдерді пайдалану ықтималдық-статистикалық шешім қабылдау әдістерінің мәні болып табылады.
Теориялық модельдерге негізделген шешімдерді қабылдау үшін таңдау сипаттамаларын пайдалану логикасы бір мезгілде ықтималдық модельдерге, ал екіншісі іріктеме деректеріне сәйкес келетін екі параллельді қатар ұғымдарды бір мезгілде қолдануды көздейтінін атап өтеміз. Өкінішке орай, санда әдеби көздер, әдетте ескірген немесе рецепттік рухта жазылған, таңдамалы және теориялық сипаттамалар арасында ешқандай айырмашылық жоқ, бұл оқырмандарды абдырауға және статистикалық әдістерді практикалық қолданудағы қателерге әкеледі.