Modelowanie preferencji a ryzyko ’21-’22

-17%

Modelowanie preferencji a ryzyko ’21-’22

1 opinia

Format:

pdf, ibuk

DODAJ DO ABONAMENTU

WYBIERZ RODZAJ DOSTĘPU

9,96  12,00

Format: pdf

 

Dostęp online przez myIBUK

WYBIERZ DŁUGOŚĆ DOSTĘPU

Cena początkowa: 12,00 zł (-17%)

Najniższa cena z 30 dni: 9,24 zł  


9,96

w tym VAT

TA KSIĄŻKA JEST W ABONAMENCIE

Już od 24,90 zł miesięcznie za 5 ebooków!

WYBIERZ SWÓJ ABONAMENT

Analiza i modelowanie preferencji, jak również modelowanie ryzyka, to problematyka z zakresu badań operacyjnych znajdująca się na styku ekonomii, zarządzania, matematyki stosowanej i informatyki – stanowi ona przedmiot zainteresowania Autorów niniejszej monografii. Publikacja w kolejnych rozdziałach prezentuje zagadnienia z zakresu analizy preferencji i analizy ryzyka, zarządzania ryzykiem przy realizacji projektów oraz wybranych problemów uczenia maszynowego. Monografię kieruje się do teoretyków i praktyków zajmujących się badaniami operacyjnymi.


Rok wydania2021
Liczba stron152
KategoriaInne
WydawcaWydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
ISBN-13978-83-7875-780-1
Numer wydania1
Informacja o sprzedawcyePWN sp. z o.o.

Ciekawe propozycje

Spis treści

  Wstęp (Maciej Nowak, Tadeusz Trzaskalik)    7
  
  Część I
  ANALIZA PREFERENCJI I ANALIZA RYZYKA
  
  1. Hybrydyzacja metod System Dynamics i Soft System Dynamics w celu wspomagania decyzji menedżerskich (Dariusz Banaś)    13
  2. Zastosowanie cen online i modeli autoregresyjnych w krótkoterminowych prognozach cen żywności (Jarosław Janecki)    43
  3. Teoria ujawnionych preferencji i wybory międzyokresowe w warunkach ryzyka (Józef Stawicki)    52
  
  Część II
  RYZYKO W ZARZĄDZANIU PROJEKTAMI
  
  1. Zarządzanie ryzykiem projektu w małych instytucjach kultury z wykorzystaniem Scruma (Dorota Kuchta, Alicja Krawczyńska)    67
  2. Sprzężenie zwrotne w adaptacyjnym zarządzaniu ryzykiem projektu (Dariusz Meiser)    83
  3. Propozycja globalnego wdrożenia systemu ERP z wykorzystaniem podejścia obiektowego (Łukasz Tync)    95
  
  Część III
  UCZENIE MASZYNOWE
  
  1. Zastosowanie uczenia maszynowego w predykcji rezultatów meczów piłki nożnej (Szymon Głowania, Jan Kozak)    119
  2. Rozwój wyjaśniania modeli uczenia maszynowego a zaufanie do sztucznej inteligencji (Szymon Głowania, Bogna Zacny, Grzegorz Dziczkowski)    134
RozwińZwiń