Hledej Zobraz: Univerzity Kategorie Rozšířené vyhledávání

12 659   projektů
0 nových

Vypracované testové otázky z předmětu Management rozhodování

«»
Přípona
.doc
Typ
vypracované otázky
Stažené
8 x
Velikost
0,1 MB
Jazyk
český
ID projektu
12561
Poslední úprava
27.08.2018
Zobrazeno
1 155 x
Autor:
snoopydogg
Facebook icon Sdílej na Facebooku
Detaily projektu
Popis:
Funkce utility při rozhodování za rizika:
a) Z empirického hlediska převládá sklon k riziku při velkých hodnotách zisku.
b) Je konvexní pro rozhodovatele s averzí k riziku
c) Je objektivní pro dané kritérium a v čase se nemění.
d) Je lineární pro rozhodovatele s neutrálním vztahem k riziku

Předpokladu stejných pravděpodobností všech rizikových situací
a) Využijeme, pokud nemáme informace, že jsou některé situace pravděpodobnější , z metody střední hodnoty se stane Laplaceovo pravidlo.
b) Využívá pravidlo očekávané E(x) a rozptylu (počítá vlastně vážený průměr a vážený rozptyl).
c) Využívá Hurwiczovo pravidlo, vybírá nejvyšší hodnotu získanou váženým průměrem za použití koeficientu optimismu.
d) Nemá smysl používat protože tím dostaneme nic neříkající průměr hodnot.

Snížení počtu zaměstnanců o 1/3 je příkladem stupnice měření:
a) Kardinální
b) Klasifikační
c) Ordinální
d) Nominální

Pravidlo očekávané hodnoty a rozptylu
a) Je nejvhodnějším pravidlem pro rozhodování za nejistoty (využívá 2 statistické charakteristiky)
b) Zohledňuje míru rizika jednotlivých variant.
c) Umožňuje vždy zvolit jednu nejvhodnější variantu
d) Oceňuje nejlépe varianty, které mají vyšší E(x) a vyšší rozptyl, pokud je některá z charakteristik pro více variant shodná, volí tu která má zbývající charakteristiku vyšší.

Chceme -li zobrazit vzájemné vazby mezi prvky rozhodovacích problémů a nerozlišujeme-li při tom povahu prvků
a) Metoda ABC
b) Kognitivní mapa
c) Diagram rybí kosti
d) Influenční diagram

Klíčová slova:

funkce utility

hodnota

rozptyl

pattern

neuronové sítě

redukce dat

znalosti

extrakce



Obsah:
  • Funkce utility při rozhodování za rizika:
    Předpokladu stejných pravděpodobností všech rizikových situací
    Snížení počtu zaměstnanců o 1/3 je příkladem stupnice měření:
    Pravidlo očekávané hodnoty a rozptylu
    Chceme -li zobrazit vzájemné vazby mezi prvky rozhodovacích problémů a nerozlišujeme-li při tom povahu prvků
    Pravidlo MAXIMAX:
    Při použití metody PATTERN:
    Verze kauzální analýzy, při níž je cílem identifikace možných následků se nazývá:
    K získání znalosti postačuje:
    Vroom a Yetton ve svém modelu pro výběr vhodného stylu rozhodování definují vedle skupinového rozhodování také styl autokratický a:
    Při posuzování důsledků variant nemá hodnota kritéria smysl:
    Metoda Monte Carlo:
    Žádoucí úrovně cílů se označují jako:
    Jaké jsou 2 hlavní výhody selekce příznaků pro rozhodování a klasifikaci ve srovnání s extrakcí příznaků:
    Co je hlavním důvodem nutnosti snížit počet proměnných (příznaků, ukazatelů atd.) podle nichž se rozhoduje na základě učení (tj. v systémech rozpoznávání)
    ...
    ...
    ...
    Redukce dimenzionality
    Extrakce příznaků
    Selekce příznaků
    Kam zařadíme kauzální analýzu
    Kam zařadíme Influenční diagram
    Jaké tvrzení platí o vztahu znalostí a informací
    Jaké tvrzení platí o funkci utility
    Operacionalita kritérií
    Co odráží odlišnosti jednotlivých rozhodovacích procesů
    Participace rozhodovacích problémů
    Savaegovo pravidlo
    Učení neuronové sítě - které tvrzení je pravdivé ?
    Co chybí v prázdném KBS ?
O souborech cookie na této stránce

Soubory cookie používáme pro funkční účely, pro shromažďování a analýzu informací o výkonu a používání stránky.

Nastavení Povolit vše