Soru arşivi yükleniyor…
Sorular yükleniyor…
Sınav ve konu sorularıyla çalış. Cevabını kontrol et, zorlandığın soruları kaydet ve yeniden çöz.
216 sorunun metninde arama yapabilirsin.
Diğer 3 görselli soruları kendi sayfalarında çözebilirsin.
Kendi cevabını düşün, sonra yayımlanmış cevapla karşılaştır. Değerlendirmeyi sen yaparsın.
İlerleme yükleniyor…
Hurwicz, uzlaşma ölçütünü, karar probleminin doğasına ve karar vericinin içinde bulunduğu psikolojik duruma ilişkin daha esnek davranması amacı ile iyimserlik ve kötümserlik ölçütlerini karar vericinin bir arada kullanmasına imkân tanıyan bir ölçüt önermiştir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Uzlaşma ölçütü adı verilen bu ölçütte karar vericinin iyimserlik düzeyini belirleyen bir katsayı bulunur. Karar vericinin iyimserlik düzeyi a ile gösterilir ve a’nın 0 ile 1 aralığında değerler aldığı varsayılır. a 1’e eşit olduğunda karar verici iyimser, 0’a eşit olduğunda ise karar verici kötümserdir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Bir karar probleminde doğal durumların hangi değerleri hangi olasılıkla alabileceği biliniyor ise karar verici, benimsediği stratejiye göre elde etmek istediği durumun (gelir, kâr, maliyet vb.) riskini ölçebiliyor demektir. Diğer bir ifadeyle karar verici doğal durumların ortaya çıkma olasılıklarını biliyorsa risk ortamında karar veriyordur
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Doğal durumların ortaya çıkma olasılıklarının biliniyor olmasının karar vericiye sağlayacağı en büyük avantaj, karar vericinin benimsediği karar alternatifine göre elde etmeyi beklediği kazanç/maliyet için ne kadarlık bir riske girdiğini hesaplayabiliyor olmasıdır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Risk ortamında karar verme sürecinde, strateji matrisi içerisinde yer alan tüm doğal durumların gerçekleşme şansına ilişkin bir olasılık değerinin mutlaka tanımlanması ve tüm doğal durumların olasılıklar toplamının da 1’e eşit olması gerekir. Doğal durumların ortaya çıkma/gerçekleşme olasılıkları belirlendikten sonra, bu olasılıklar strateji matrisine eklenir. Daha sonra da b en iyi beklenen değer veya en büyük olasılık ölçütlerinden bir tanesi kullanılarak, en iyi kararın hangisi olduğu tespit edilir
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
En iyi beklenen değerin hesaplanması için, her bir karar alternatifinde yer alan sonuçlar ilgili doğal durum olasılıkları ile çarpılır, daha sonra bu çarpım değerleri her satır için toplanarak ilgili karar alternatifi için beklenen kazanç veya maliyet değeri hesaplanmış olur. Daha sonra karar alternatifleri için hesaplanan beklenen değerlerin kazanç yapılı problemlerde en büyük değerli olanına, maliyet yapılı karar problemlerinde ise en küçük değerli olanına ilişkin karar alternatifi en iyi karar olarak tanımlanır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Daha sonra kazanç yapılı karar problemlerinde, her bir karar alternatifi için tespit edilen B(Ai) değerlerinden en büyüğüne sahip olan karar alternatifi en iyi karar olarak belirlenir. Tersine maliyet yapılı karar problemi sözkonusu olduğunda her karar alternatifi için hesaplanan B(Ai ) değerlerinden en küçüğüne sahip olan karar alternatifi en iyi karar olarak benimsenir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Risk ortamında karar verme durumunda olan bir karar verici, tüm doğal durumlar üzerinden hesaplama yapmak yerine ortaya çıkma şansı bir başka ifadeyle gerçekleşme olasılığı en yüksek olan doğal duruma göre hareket ettiğinde, en büyük olasılık ölçütüne göre karar vermiş olur.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar problemi kazanç yapılı ise, en yüksek olasılığa sahip doğal durum için karar alternatiflerinin sonuç değerlerinden en yükseğini veren karar alternatifi, en iyi karar olarak kabul edilir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar problemi maliyet yapılı ise, en yüksek olasılığa sahip doğal durum sonuçları içinde en küçük değeri veren karar alternatifi, en iyi karar olarak benimsenir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar verme, karar verici tarafından belirlenen amaçların gerçekleştirilebilmesi için iki veya daha fazla hareket biçimi arasından birinin seçimini ifade eder.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar verme aşamasında, araştırmacı strateji matrisini oluşturarak probleme uygun bir çözüm yöntemi yardımıyla en iyi sonuç ya da sonuçların ne olduğunu tespit etmeye çalışır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar ağacı, karar vericinin karar verme probleminde ortaya çıkabilecek tüm durumları (senaryoları) bir arada izleyebileceği grafiksel bir yaklaşımdır. Bu bağlamda karar ağacı olası alternatiflerin ve sonuçların şematik gösterimidir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar ağacının temel bileşenlerinden olan şans düğümünde;Strateji matrisindeki doğal durumların karar ağacında gösterilmesi için yararlanılır. Şans düğümleri, karar ağacında daire sembolü ile gösterilir. Şans düğümlerinden çıkan dallar, ortaya çıkış olasılıkları belirli değerleri alabilen olaylar için kullanılmaktadır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar ağaçları temel karar düğümü solda yer almak üzere soldan sağa doğru yönlendirilmiş bir akışta oluşturulur.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar ağaçları karar düğümü ile başlar ve sonuç değerleri ile tamamlanır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar ağaçlarının çizilme aşamasında tümevarım yönteminden yararlanılmaktadır
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar ağaçlarının çözülme aşamasında tümdengelim yönteminden yararlanılmaktadır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Bayes teoremi temel olarak bir olaya ilişkin bilinen olasılıkların yeni bilgi ışığı altında tekrar gözden geçirilmesi işlemidir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar verici Bayes teoremini karar verme sürecine dahil ederek, parametreler hakkında yapacağı tahminlerde kendisinin sahip olduğu bilgileri, deneyimlerini, yani öznel ve nesnel bilgileri sonradan yapılan araştırmalar sonucunda elde edilen ek bilgilerle bütünleştirme şansını yakalayacaktır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Karar verme problemlerinde tam bilginin beklenen değeri EVPI kısaltması ile kullanılır. Tam bilginin beklenen değerinin hesaplanması için, EVPI = [Tam bilgi ile elde edilen getiri] – [Tam bilgi olmadan elde edilen beklenen getiri] bilinmesi gerekir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Tam bilginin beklenen değerinin hesaplanması, karar vericinin ek bilgi için harcayabileceği en büyük rakamı bilmesi bakımından çok faydalıdır. Böylelikle fazla bilgi ile daha çok getiri elde etmeyi planlayan karar vericinin farkında olmadan beklenen kazancının azalması durumu önlenmiş olur.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Bayes Teoremi Thomas Bayes adlı bir din adamı tarafından geliştirilmiştir.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Bayes Teoremi 18. yüzyılda geliştirilmiş olup, karar vericinin genellikle nesnel olarak tespit ettiği olasılıkların yeniden yapılandırılması işleminde kullanılmaktadır.
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?
Bayes Teoremi risk ortamında kullanılır
Cevabın yayımlanmış cevapla uyuştu mu?