Игровые модели При принятии решений очень часто используются игровые модели. В основном это характерно для решения задач с конфликтными ситуациями.
При этом в качестве конфликта может рассматриваться любое разногласие.
Всякая теоретико-игровая модель должна отражать, кто и как конфликтует, а также, кто и в какой форме заинтересован в том или ином исходе конфликта.
Действующие в конфликте стороны при этом называют игроками, а решения, которые способны принимать игроки, - стратегиями.
Содержание математических игр состоит, во-первых, в установлении принципов оптимального поведения игроков в играх, во-вторых, в доказательстве существования ситуаций, которые складываются в результате применения этих принципов, и, в-третьих, в разработке методов фактического нахождения таких ситуаций.
Таким образом, принятие решений и отношение к риску зависят как от личностных характеристик, так и от конкретной ситуации. Вместе с тем, для принятия решений в условиях определенности применяются различные методы, одним из которых является теория игр, дающая возможность представить конфликтную ситуацию в виде математической модели.
http://otherreferats.allbest.ru/psychology/00089419_0.html
Статистические модели
Постановка задачи
Формулизация
Сбор
данных
Оценки
Первичная
стратегическая
обработка
характеристик
Постановка задачи
гипотеза о статистической связи
гипотеза о равенстве средних значений
_
а. x1 = x
б. критерий t – Стьюдента
в. ton = |X1 – X2| / √D1*D2
n1*n2
г. принятие решения
ton = 4,12 ton < tтабл +
tтабл = 2.12 ton > tтабл -
λ - уровень значимости ≈ 0,05
3) гипотеза об однородных дисперсиях
D1 D2
4) гипотеза о законе распределения => расчет параметров моделей => верификация моделей
Модели взаимосвязи
Модели статистической взаимосвязи
x y законы распределения
b
Предположим, что законы распределения нормальные:
ƒ(x)
S = 1
-(( x – Mx)2 / 2(δx)2)
x
Mx
ƒ(x) = (1 / δx √2π)*е
_ _ _ _
rxy = cos(x,y)/ δx*δy = Σ(xi - x)*(yi - y) / √(xi - x)2*(yi - y)2 - нормирование
_ _ +
y
_ _ + _
x
= Σxi /
n y = Σyi /
n x
_
x
Коэффициент парной хорреляции характеризует линейную, статистическую взаимосвязь между двумя случайными величинами, имеющие нормальное распределение
Свойства:
-1 ≤ rxy ≤ 1
rxy * ryx