Cтраница 2
Решение принимается в условиях неопределенности, когда невозможно оценить вероятность потенциальных результатов, отражающих возможные положительные и отрицательные последствия при наступлении событий, связанных с этими неопределенностями. Это случается, когда требующие учета факторы настолько новы и сложны, что о них нельзя получить достаточно релевантной информации. На практике очень немногие управленческие решения приходится принимать в условиях полной неопределенности. [16]
Неопределенные условия имеют место тогда, когда невозможно оценить вероятность потенциальных результатов. [17]
Решение принимается в условиях неопределенности, когда невозможно оценить вероятность потенциальных результатов. [18]
Решение принимается в условиях неопределенности, когда невозможно оценить вероятность потенциальных результатов. Это должно иметь место, когда требующие учета факторы настолько новы и сложны, что на счет них невозможно получить достаточно релевантной информации. В итоге вероятность определенного последствия невозможно предсказать с достаточной степенью достоверности. [19]
После определения с той или иной вероятностью закона распределения вероятности результата измерения, методом максимального правдоподобия ( см. разд. Такая обработка называется оптимальной и обеспечивает наивысшую точность при выбранных критериях. [20]
С помощью этой формулы можно рассчитать HPR ( взвешенное по вероятности результата) по сделке с опционом, при условии, что через время Т цена базового инструмента будет равна U. В данном уравнении переменная Т представляет собой долю года ( выраженную десятичной дробью), оставшуюся до истечения срока опциона. Переменная Z ( T, U - Y) зависит от модели ценообразования, которую вы используете. [21]
Описанный глобальный подход к объяснению риска исходит из общего распределения вероятностей результатов с благоприятными и неблагоприятными отклонениями от ожидаемого значения. Если исходить из того, что хозяйствующий субъект воспринимает как риск лишь возможность негативных результатов, то для практического исследования рисков целесообразно именно такое, суженное представление о риске. [22]
Здесь k соответствует числу интервалов только при проверке соответствия закона распределения вероятности результата измерения нормальному закону. [23]
Здесь fc соответствует числу интервалов только оря проверке соответствия закона распределения вероятности результата измерения нормальному закону. [24]
Так как х - - у - , мы имеем г 0: вероятность ничейного результата равна нулю. [25]
При особо точных и ответственных измерениях может быть поставлена задача определения закона распределения вероятности результата измерения. Однозначного решения она не имеет, и вывод о том, что экспериментально найденная плотность распределения вероятности подчиняется какому-то конкретному закону, может быть сделан лишь с той или иной вероятностью. Это довольно сложная и трудоемкая процедура, требующая значительных дополнительных затрат, и необходимость ее в каждом отдельном случае должна быть технико-экономически обоснована. [26]
При особо точных и ответственных измерениях может быть поставлена задача определения закона распределения вероятности результата измерения. Однозначного решения она не имеет, и вывод о том, что экспериментально найденная плотность распределения вероятности подчиняется какому-то конкретному закону, может быть сделан лишь с той или иной вероятностью. Это довольно сложная и трудоемкая npoueflypaj требующая значительных дополнительных затрат, и необходимость ее в каждом отдельном случае должна быть технико-экономически обоснована. [27]
Рассмотрим цепь Маркова, связанную со схемой испытаний Бернулли с двумя результатами У и Н ( вероятность результата У равна р), так: будем считать, что цепь Маркова цп находится в состоянии 1, если ( п - - 1) - е и п-е испытание привели к результатам УУ. Аналогично, состояния 2, 3 и 4 соответствуют парам результатов УН, НУ, НН. [28]
Следовательно, режимы технического обслуживания должны устанавливаться путем обработки с применением методов математической статистики и теории вероятности результатов массовых наблюдений за автомобилями, работающими в сходных условиях эксплуатации, или анализа значительного учетного материала, обеспечивающих достаточную достоверность выводов. [29]
Достижение оптимальной вероятности результата состоит в том, что из возможных решений выбирается то, при котором вероятность результата является приемлемой для инвестора. На практике применение правила оптимальной вероятности результата обычно сочетается с использованием правила оптимальной колеблемости результата, сущность последнего заключается в том, что из возможных решений выбирается то, при котором вероятности выигрыша и проигрыша для одного и того же рискового вложения капитала имеют наименьший разрыв. [30]