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 965 x |
Autor: snoopydogg |
Sdílej na Facebooku |
||
| Detaily projektu | ||
- Cena:
10 Kreditů - kvalita:
90,8% -
Stáhni
- Přidej na srovnání
- Univerzita:Vysoká škola ekonomická v Praze
- Fakulta:Fakulta managementu
- Kategorie:Ekonomika » Management
- Předmět:Management rozhodování
- Studijní obor:-
- Ročník:1. ročník
- Formát:MS Office Word (.doc)
- Rozsah A4:12 stran
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
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 ?