База ответов ИНТУИТ

Исследование операций и модели экономического поведения

<<- Назад к вопросам

Обслуживание загородных маршрутов. Известно, что жители больших городов, придерживаясь рационального принципа проведения воскресного отдыха на свежем воздухе, все более охотно выезжают за город, используя автобусный транспорт. Поэтому в выходные дни возникает проблема выделения дополнительных автобусов, следующих в загородные места отдыха. Очевидно, что потребность в дополнительном транспорте зависит от погоды в выходной день. Функция потерь транспортного предприятия, вычисленная на основе прошлых лет, имеет вид Графики функций математического ожидания потерь (функций риска) ρ=ρ(ξαi),1≤i≤3 в зависимости от априорного распределения вероятностей ζ=(ζ,1-ζ),0≤ζ≤1 на состояниях природы {плохая, хорошая}={1, 2} имеют вид Пусть априорное распределение вероятностей на состояниях природы в задаче обслуживания загородных маршрутов есть ξ=(1/2,1/2) (состояния природы равновозможны), и выбору решения предшествует эксперимент. Какая из решающих функций, d1 или d2, указанных в таблице, предпочтительнее?
z1z2z3z4
d1(z)α3α2α1α1
d1(z)α3α2α2α1

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
cтратегия d1 предпочтительнее d2(Верный ответ)
cтратегия d1 хуже d2
стратегии несравнимы
cтратегия d1 равноценна d2
Похожие вопросы
Обслуживание загородных маршрутов. Известно, что жители больших городов, придерживаясь рационального принципа проведения воскресного отдыха на свежем воздухе, все более охотно выезжают за город, используя автобусный транспорт. Поэтому в выходные дни возникает проблема выделения дополнительных автобусов, следующих в загородные места отдыха. Очевидно, что потребность в дополнительном транспорте зависит от погоды в выходной день. Функция потерь транспортного предприятия, вычисленная на основе прошлых лет, имеет вид Графики функций математического ожидания потерь (функций риска) ρ=ρ(ξαi),1≤i≤3 в зависимости от априорного распределения вероятностей ζ=(ζ,1-ζ),0≤ζ≤1 на состояниях природы {плохая, хорошая}={1, 2} имеют вид Пусть в задаче обслуживания загородных маршрутов диспетчер принимает решение с учетом показаний барометра, причем, в силу несовершенства прибора, показания {дождь, переменно, ясно, очень сухо}={z1,z2,z3,z4} связаны с состоянием погоды стохастически:
z1z2z3z4
p(z/1)0,60,30,10
p(z/2)0,10,10,50,3
Сколько решающих функций (правил преобразования показаний барометра в решения) имеется у диспетчера?
Пусть в задаче обслуживания загородных маршрутов диспетчер принимает решение с учетом показаний барометра, причем в силу несовершенства прибора показания {дождь, переменно, ясно, очень сухо}={z1,z2,z3,z4} связаны с состоянием погоды стохастически:
z1z2z3z4
p(z/1)0,60,30,10
p(z/2)0,10,10,50,3
Пусть априорное распределение вероятностей на состояниях природы в задаче обслуживания загородных маршрутов есть ξ=(0,1), и выбору решения предшествует эксперимент. Какая из решающих функций d1 или d2, указанных в таблице, предпочтительнее?
z1z2z3z4
d1(z)α3α2α1α1
d2(z)α3α1α1α1
Выбор структуры посевов. Руководство сельскохозяйственного предприятия решает проблему выбора участков земли для посадки картофеля. Для хорошего урожая требуется определенное количество влаги. В среднем максимальные урожаи получаются при решении о посадке картофеля на участке, характеризующемся большой влажностью почвы (решение α2) при засушливом лете (второе состояние природы), или при решении о посадке картофеля на сухом участке (решение α1) при дождливом лете (первое состояние природы). Потери сельскохозяйственного предприятия оцениваются матрицей Пусть при решении проблемы выбора участков земли для посадки используется дополнительная информация о состоянии природы, полученная в результате наблюдений за погодой весной, в период посадки. Результаты наблюдений на основе многолетней статистики определяют условные распределения (в зависимости от состояния природы)
z1 - большое количество осадковz2 - малое количество осадков
p(z/1)0,60,4
p(z/2)0,20,8
Чему равен риск ρ(ξ,d) от применения решающей функции
d_{\xi}(z)=\left\{ \begin {array}{1} a_1,z=z_1\\a_2,z=z_2\end{array} \right.
при априорном распределении вероятностей ξ(o.5,0.5)?
В статистической игре с единичным испытанием матрица потерь имеет
L(\omega,\alpha)=\begin{vmatrix}0&1\\1/3&0\end{vmatrix}
статистическая связь между состояниями природы и результатами эксперимента описывается таблицей
z1z2z3z4
p(z/1)0,50,20,20,1
p(z/2)0,30,40,20,1
(см. задачу о выборе маршрута, стр. 312). Функция байесовского риска состоит из четырех отрезков, принадлежащих прямым ρ=ξ,ρ=0,5ξ+0,1(1-ξ),ρ=0,2ξ+0,2(1-ξ),ρ=1/3(1-ξ) и имеет видКакая стратегия статистика является минимаксной?
В статистической игре с единичным испытанием матрица потерь имеет вид
L(\omega,\alpha)=\begin{vmatrix}0&1\\4&0\end{vmatrix}
а статистическая связь между состояниями природы и результатами эксперимента описывается таблицей
z1z2
p(z/1)0,60,4
p(z/2)0,20,8
(см. задачу о выборе маршрута, стр. 312). Функция байесовского риска состоит из трех отрезков, принадлежащих прямым ρ=ξ,ρ=0,4ξ+0,8(1-ξ),ρ=4(1-ξ) и имеет видКакая стратегия статистика является минимаксной?
В статистической игре с единичным испытанием матрица потерь имеет вид
L(\omega,\alpha)=\begin{vmatrix}0&1\\2&0\end{vmatrix}
а статистическая связь между состояниями природы и результатами эксперимента описывается таблицей
z1z2z3z4
p(z/1)0,60,30,10
p(z/2)00,10,50,4
(см. задачу контроля качества продукции, стр. 310). Функция байесовского риска состоит из трех отрезков, принадлежащих прямым ρ=0,4ξ,ρ=0,1ξ+0,1(1-ξ)2,ρ=0,6ξ(1-ξ)2 и имеет вид Какая стратегия статистика является минимаксной?
В статистической игре с единичным испытанием матрица потерь имеет вид
L(\omega,\alpha)=\begin{vmatrix}0&1\\1/3&0\end{vmatrix}
а статистическая связь между состояниями природы и результатами эксперимента описывается таблицей
z1z2z3z4
p(z/1)0,50,20,20,1
p(z/2)0,30,40,20,1
(см. задачу о выборе маршрута, стр. 312). Функция байесовского риска состоит из четырех отрезков, принадлежащих прямым ρ=ξ,ρ=0,5ξ+0,1(1-ξ),ρ=0,2ξ+0,2(1-ξ),ρ=1/3(1-ξ) и имеет видЧему равны минимаксные потери статистика?
В статистической игре с единичным испытанием матрица потерь имеет вид
L(\omega,\alpha)=\begin{vmatrix}0&1\\4&0\end{vmatrix}
а статистическая связь между состояниями природы и результатами эксперимента описывается таблицей
z1z2
p(z/1)0,60,4
p(z/2)0,20,8
(см. задачу о выборе маршрута, стр. 312). Функция байесовского риска состоит из трех отрезков, принадлежащих прямым ρ=ξ,ρ=0,4ξ+0,8(1-ξ),ρ=4(1-ξ) и имеет видЧему равны минимаксные потери статистика?
В статистической игре с единичным испытанием матрица потерь имеет вид
L(\omega,\alpha)=\begin{vmatrix}0&1\\2&0\end{vmatrix}
а статистическая связь между состояниями природы и результатами эксперимента описывается таблицей
z1z2z3z4
p(z/1)0,60,30,10
p(z/2)00,10,50,4
(см. задачу контроля качества продукции). Функция байесовского риска состоит из трех отрезков, принадлежащих прямым ρ=0,4ξ,ρ=0,1ξ+0,1(1-ξ)2,ρ=0,6ξ(1-ξ)2 и имеет вид Чему равны минимаксные потери статистика?
Выбор маршрута. Транспортное предприятие планирует открыть автобусную линию от нового микрорайона до центра города либо по маршруту α1, либо по более протяженному маршруту α2 . Известно, что 30% жителей микрорайона работает в организациях, расположенных в окрестности маршрута α1 (первое состояние), и 70% - в окрестности маршрута α2 (второе состояние). Потери транспортного предприятия оцениваются матрицей Пусть для обоснования решения о маршруте используются следующие результаты выборочного анкетирования о предпочтениях жителей микрорайона (в зависимости от места работы):
z1- на работу и домой по маршруту α1z2 - на работу и домой по маршруту α2z3- на работу по маршруту α1, домой по маршруту α2z4 - на работу по маршруту α2, домой по маршруту α1
p(z/1)0,50,20,20,1
p(z/2)0,30,40,20,1
Чему равен риск ρ(ξ,d) от применения решающей функции
d_{\xi}(z)=\left\{ \begin {array}{1} a_1,z\in \{z_1,z_3,z_4\}\\a_2,z=z_2\end{array} \right.
при априорном распределении вероятностей ξ=(0.3,0.7)?