Главная    Ex Libris    Книги    Журналы    Статьи    Серии    Каталог    Wanted    Загрузка    ХудЛит    Справка    Поиск по индексам    Поиск    Форум   
blank
Авторизация

       
blank
Поиск по указателям

blank
blank
blank
Красота
blank
Моррис У. — Наука об управлении. Байесовский подход
Моррис У. — Наука об управлении. Байесовский подход



Обсудите книгу на научном форуме



Нашли опечатку?
Выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter


Название: Наука об управлении. Байесовский подход

Автор: Моррис У.

Аннотация:

Книга посвящена рассмотрению центральных вопросов науки управления — стратегии и тактики принятия решений в условиях неопределенности. Эти проблемы, поддающиеся формализации, автору удается логически последовательно рассмотреть на основе понятий априорного и апостериорного распределений вероятностей и применения математического аппарата теоремы Байеса. Такая формализация проблем управления открывает широкие перспективы для использования в управлении автоматизированных систем с применением электронных вычислительных машин. В книге рассмотрено большое число конкретных управленческих задач; большинство глав сопровождается упражнениями, что позволяет использовать книгу в качестве учебного пособия.
Книга рассчитана на специалистов, занимающихся научными проблемами управления, планирования и проектирования, студентов старших курсов и аспирантов соответствующих вузов, но будет полезна и более широкому кругу читателей,- интересующихся современными идеями в области управления, организации и руководства.


Язык: ru

Рубрика: Разное/

Статус предметного указателя: Готов указатель с номерами страниц

ed2k: ed2k stats

Год издания: 1971

Количество страниц: 304

Добавлена в каталог: 17.02.2007

Операции: Положить на полку | Скопировать ссылку для форума | Скопировать ID
blank
Предметный указатель
Апостериорное распределение случайной величины (posterior distribution of random variable)      62 110—112 185—187
Априорное распределение случайной величины (prior distribution of random variable)      62 100 104—108 119 183—185
Априорное распределение среднего для апостериорного распределения математического ожидания процесса (prior distribution of the mean of the posterior distribution of the process mean)      115
Базисный контракт (reference contract)      71
Базисный эксперимент (reference experiment)      42—43
Байеса теорема (Bayes theorem), формулировка      55
Байеса теорема для нормального априорного распределения      108—110
Байеса теорема применение      56—69
Безразличие (indifference)      43
Бета(или $\beta$-) распределение      183—184
Бета-биномиальное распределение      186
Вербализация (verbalisation)      268
Вероятность (probability)      46
Вероятность апостериорная (posterior)      62
Вероятность априорная (prior)      62
Вероятность как вес, или степень уверенности (weight)      45 48—52
Вероятность как относительная частота (relative frequency)      52—55
Вероятность, аксиомы      46
Внедрение      277—280
Децентрализация в организационной структуре      235 238
Децентрализация в управлении запасами      160
Достаточность (sufficiency)      112
Избыточное количество проектов (ample projects)      127
Избыточные фонды (ample funds)      127
Интеграл линейных потерь, распределенных по нормальному закону (linear normal loss integral)      117 122 292—295
Интуиция и логика обучения      62—63 250 267 274
Информация, ценность (value of information)      80—85
Неопределенность, реакции на (responses to uncertainty)      82 89
Ожидаемая полезность (expected utility)      см. «Полезность»
Ожидаемая ценность выборочной информации (expected value of sample information — EVSI)      84 127 138 151 172—173 188
Ожидаемая ценность полной информации (expected value of perfect information — EVPI)      82 137 150 172 187 192
Ожидаемый итоговый выигрыш от получения выборочной информации (expected net gain from sample informatin — ENGSI)      86 178 192
Организации проектирование      235
Подбор априорных бета-распределений (fitting priors: beta)      188—189
Подбор априорных нормальных распределений (fitting normal priors)      104
Полезность (utility)      73—77
Правдоподобия отношение (likelihood ratio)      62 113
Правдоподобия принцип (likelihood principle)      87
Правдоподобность (likelihood)      62
Предапостериорный анализ (preposterior analysis) бета-распределенных случайных величин      185—187
Предапостериорный анализ нормально распределенных случайных величин      113—116
Предпочтения (шкалирование, количественная оценка) (preference scaling)      68
Преходящие возможности (transitory opportunities)      214
Распределение исследовательских усилий (allocating investigative efforts)      132 176
Распределение функций (поручений) (delegation)      238 244 271
Релевантность (relevancy)      272
Риск, пренебрежение к (suppression of risk)      32
Сбор данных (data collection)      106 118 132
Согласованность (consistency)      46 72
Стабильные возможности (persis-tent opportunities)      205—208
Субъективные суждения (subjective judgements)      41
Ценности, выяснение системы (value clarification)      21
Централизация в организационной структуре      235—238
Централизация в управлении запасами      160
Чувствительность к априорному распределению (sensitivity to prior distribution)      119
Эксплицитность (explicitness)      265—266
Экспоненциальное сглаживание (exponential smoothing)      184
blank
Реклама
blank
blank
HR
@Mail.ru
       © Электронная библиотека попечительского совета мехмата МГУ, 2004-2020
Электронная библиотека мехмата МГУ | Valid HTML 4.01! | Valid CSS! О проекте