| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 13
First pagePrevious page12Next pageLast page
1.
Statistika in uvod v regresijske modele v Matlabu pri optimizaciji logističnih procesov : učbenik
Dejan Dragan, 2014, reviewed university, higher education or higher vocational education textbook

Keywords: statistika, univariantna statistika, regresijski modeli, linearni regresijski modeli, Matlab, optimizacija, logistični procesi, stohastični procesi, logistika, učbeniki
Published in DKUM: 20.11.2024; Views: 0; Downloads: 4
.pdf Full text (51,12 MB)
This document has many files! More...

2.
Ocenjevanje modelov preživetja in stohastično modeliranje dolgoživosti : na študijskem programu 2. stopnje Matematika
Nika Flakus, 2024, master's thesis

Abstract: V magistrski nalogi predstavimo ocenjevanje modelov preživetja in stohastično modeliranje dolgoživosti, kar uporabljamo za analizo in razumevanje življenjske dobe. V teoretičnem delu predstavimo osnovne definicije iz verjetnosti in statistike. Sledi opis aktuarskih podatkov o življenjski dobi in neparametrično ocenjevanje funkcije preživetja. Nato obravnavamo modele za ocenjevanje preživetja, kjer se poglobimo v Kaplan-Meierjev, Nelson-Aalenov in Coxov model. V naslednjem poglavju se osredotočimo na stohastične modele dolgoživosti. Prvo predstavimo definicijo stohastičnega modela dolgoživosti, nato se osredotočimo na Lee-Carterjev model ter izvirni in M7 Cairns-Blake-Dowdov model. V praktičnem delu je prikazana uporaba vseh modelov, ki so predstavljeni v magistrskem delu, na konkretnih podatkih. Uporaba modelov ocenjevanja preživetja je predstavljena s pomočjo SPSS-a in Excela, medtem, ko so stohastični modeli dolgoživosti predstavljeni v programski kodi jezika $R$.
Keywords: analiza preživetja, krnjeni podatki, krivulja preživetja, stohastični procesi, Kaplan-Meier, Nelson-Aalen, Cox, Lee-Carter, CBD.
Published in DKUM: 14.11.2024; Views: 0; Downloads: 9
.pdf Full text (2,80 MB)

3.
Modeli več stanj za življenjska zavarovanja : na študijskem programu 2. stopnje Matematika
Polona Kren, 2024, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu so predstavljeni modeli več stanj za življenjska zavarovanja. Delo je razdeljeno na dva dela, na teoretični in praktični del. V teoretičnem delu so najprej predstavljene osnovne definicije iz verjetnosti in statistike. Nato je opisana osnovna aktuarska notacija in definirana jakost smrtnosti. Sledi predstavitev osnovnih modelov več stanj in predpostavk, vezanih nanje. Prikazana je izpeljava formul za verjetnosti prehoda ob znanih jakostih prehodov. Opisan je tudi izračun aktuarskih sedanjih vrednosti, izračun premije in vrednotenje polic takšnih modelov. Na koncu je še predstavljen način oblikovanja rezervacij življenjskih polic. V praktičnem delu je prikazano, kako lahko ob znanih jakostih prehoda zgradimo zavarovanje za dolgotrajno oskrbo. V programu Python pa je izračunana tudi neto premija za takšno zavarovanje (koda je podana v prilogi).
Keywords: življenjsko zavarovanje, zavarovalstvo, stohastični procesi, Markovske verige, premija
Published in DKUM: 08.07.2024; Views: 113; Downloads: 23
.pdf Full text (1,71 MB)

4.
Stohastični procesi v logistiki : visokošolski učbenik
Dejan Dragan, 2013, reviewed university, higher education or higher vocational education textbook

Keywords: stohastični procesi, logistika, visokošolski učbeniki
Published in DKUM: 24.10.2023; Views: 617; Downloads: 21
.pdf Full text (6,84 MB)
This document has many files! More...

5.
Wienerjev proces
Eva Laznik, 2022, undergraduate thesis

Abstract: V zadnjih nekaj desetletjih so se svetovni finančni trgi sunkovito razcveteli na področju finančnih produktov, znanih kot izvedeni finančni instrumenti. Glavne vrste izvedenih finančnih instrumentov so nestandardizirane in standardizirane terminske pogodbe ter opcije, s katerimi se trguje na borzah po vsem svetu. V diplomskem delu smo največ pozornosti namenili opcijam in stohastičnim procesom. Različni modeli vrednotenja opcij izhajajo iz slučajnih procesov, imenovanih stohastični procesi. Wienerjev proces ali Brownovo gibanje je zvezni stohastični proces z zvezno slučajno spremenljivko, ki je osnova procesa, s katerim modeliramo gibanje cen delnic (geometrijsko Brownovo gibanje). Je temelj Itôve leme, ključnega procesa za določanje cen izvedenih finančnih instrumentov. Ti procesi so podlaga za razumevanje enačbe za določanje cen opcij, znane kot Black-Scholesova enačba, ki je predstavljala velik preboj v zgodovini ekonomije.
Keywords: izvedeni finančni instrumenti, opcije, borza, delnice, stohastični procesi, normalna porazdelitev, Brownovo gibanje, volatilnost, Wienerjev proces, Itôva lema
Published in DKUM: 13.10.2022; Views: 643; Downloads: 91
.pdf Full text (4,36 MB)

6.
Razporejanje proizvodnje z metodami strojnega učenja
Robert Rupnik, 2016, master's thesis/paper

Abstract: Procesi v kompleksnih proizvodnih okoljih postajajo vse bolj nepredvidljivi in se zaradi nenehnih spreminjajočih se zahtev odjemalcev v globalnem okolju čedalje hitreje spreminjajo. Podjetja so se tako že v preteklosti pričela podrobneje organizirati in so v procese vključevala pomagala za terminiranje proizvodnje posameznega izdelka. Danes so na trgu že zelo dodelani računalniško podprti programi, ki pa žal ne predstavljajo ustrezne rešitve v kompleksnih okoljih, kjer imamo opravka z masovnimi, stohastičnimi tokovi materialov. V nalogi smo prikazali praktično uporabo aplikacije, izdelane z metodo strojnega učenja in genetskih algoritmov, v konkretnem proizvodnem okolju jeklarne SIJ Acroni d. o. o. Podjetje sestavljajo štiri enote, optimirali pa smo sklop strojev v eni izmed njih. Zaradi kompleksnosti proizvodnje izključno unikatnih izdelkov proces optimiranja v takem primeru preseže orodja klasičnega terminiranja kakor tudi človeško kombinatoriko. Reševanja izziva zmanjšanja zastojev smo se lotili z uporabo znanja s področja umetne inteligence in genetskih algoritmov. Razvili smo model za sklop strojev in izvedli njegovo validacijo s pomočjo dogodkovne simulacije. Genetske algoritme smo uporabili za iskanje optimalnega proizvodnega razporeda. V izvedeni preliminarni študiji smo ugotovili, da lahko z uporabo genetskih algoritmov čas proizvodnje skrajšamo v povprečju tudi za 4 %, kar pomeni velike časovne prihranke in za podjetje tudi nižje stroške obratovanja proizvodnje. Na ta način smo dokazali, da predstavljajo genetski algoritmi primerno metodo za optimiranje kompleksnih proizvodnih procesov, kar pripomore k večji produktivnosti proizvodnega procesa.
Keywords: strojno učenje, genetski algoritmi, optimiranje, stohastični procesi, planiranje (terminiranje) proizvodnega procesa, proizvodni management
Published in DKUM: 17.10.2016; Views: 2227; Downloads: 152
.pdf Full text (3,25 MB)

7.
8.
9.
10.
Search done in 0.29 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica