| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 5 / 5
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
PRIMERI UPORABE MATRIK V EKONOMIJI
Tea Markotić, 2014, diplomsko delo

Opis: Če dobro pomislimo, nas matematika spremlja že od malih nog. Začne se s štetjem bombonov, nadaljuje se s spoznavanjem osnovnih matematičnih operacij, s težavami s poštevanko števila 7, kaj kmalu pa postane kompleksna in nas popelje k odvodom, integralom, verjetnosti in matrikam. Po drugi strani pa je pomemben del našega življenja tudi ekonomija. S prvim šparovčkom se srečamo z varčevanjem, s prihranki na računu s primerjanjem naših prihodkov in odhodkov, s spremljanjem gospodarskih dogajanj pa z ekonomijo na ravni države. Zato ne preseneča, da sta matematika in ekonomija v nenehnem medsebojnem razmerju. V svojem diplomskem seminarju bom predstavila osnovne operacije z matrikami, nato pa se bom osredotočila na uporabo matrik v ekonomiji. Podrobneje bom opisala tri načine uporabe matrik v ekonomskih procesih: input-output analizo, markovske verige in linearno programiranje.
Ključne besede: matrike, input-output analiza, markovske verige, linearno programiranje
Objavljeno: 25.09.2014; Ogledov: 1141; Prenosov: 206
.pdf Celotno besedilo (864,08 KB)

2.
Napovedovanje varnosti plovbe na osnovi vremena s pomočjo Markovskih verig in mehke logike
Žiga Kozelj, 2013, magistrsko delo

Opis: Zaradi vse večjega pomena pomorskega transporta je potrebno na tem področju zagotoviti varnost vseh udeležencev in uporabnikov prometne storitve. Za zagotavljanje varnosti je potrebno ukrepati preventivno, saj lahko tako v veliki meri zmanjšamo ali celo preprečimo katastrofalne posledice pomorskih nesreč. Ker je plovba velikokrat pogojena s stanjem na morju, je zelo priporočljivo poznati vremensko napoved, ki predstavlja eno izmed sredstev preventivnega ukrepanja. V magistrskem delu bodo najprej predstavljene značilnosti stohastičnih procesov, markovskih procesov in markovskih verig. Za potrebe mehke logike bodo predstavljene tudi osnove mehke logike in logičnega sistema. S pomočjo markovskih verig bomo nato za različne vremenske spremenljivke na območju JV-Grčije zasnovali avtomate za napovedovanje vremena ter prikazali simulacijske primere in verifikacijo uporabnosti rezultatov. Na podlagi rezultatov, ki jih bomo pridobili s pomočjo markovskih verig, pa bomo poskušali napovedi za posamezno spremenljivko uporabiti pri razvoju mehkega modela, ki bo napovedoval varnost plovbe v pomorskem prometu.
Ključne besede: markovske verige, napovedovanje vremena, mehka logika, varnost plovbe
Objavljeno: 15.11.2013; Ogledov: 1332; Prenosov: 127
.pdf Celotno besedilo (3,04 MB)

3.
BONUS-MALUS SISTEMI AVTOMOBILSKIH ZAVAROVANJ
Matej Skernišak, 2011, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo seznani bralca z bonus-malus sistemom in uporabo v avtomobilskih zavarovanjih. V prvem delu bonus-malus sistem identificiramo z markovsko verigo. Opišemo stohastične procese, na podlagi katerih ustvarimo modela za analizo porazdelitve škod posameznika ter celotnega portfelja. Navedemo osnove Bayesove teorije in statistike, ki je temelj za izpeljavo optimalnega bonus-malus sistema. Osrednji del je namenjen primerjavi bonus-malus sistemov. Uporabljamo različne prijeme analize bonus-malus sistema, izračunanih je več koeficientov, na podlagi katerih uvrščamo bonus-malus sisteme med strožje in milejše. Primerjani so bonus-malus sistemi iz evropskih držav (Švica in Finska) s sistemi s tujih celin (Kenija in Tajvan), vsi pa so primerjani z bonus-malus sistemom, ki se trenutno uporablja v Zavarovalnici Maribor. V zadnjem delu konstruiramo optimalni bonus-malus sistem s pomočjo modela statistične igre med naravo in aktuarstvom. Izpeljava temelji na Bayesovi statistiki s pomočjo linearne kombinacije apriorne premije in škodnega vedenja. Tak bonus-malus sistem je pošten do vseh zavarovancev, kar pomeni, da vsak posameznik plača premijo, sorazmerno njegovi škodni pogostosti. Hkrati pa z zelo strogimi premijskimi razredi malusa izravna premijske razrede bonusa do te mere, da je povprečna premijska stopnja enaka 100.
Ključne besede: bonus-malus sistem, Bayesova statistika, markovske verige, stacionarna porazdelitev, škodna pogostost
Objavljeno: 04.05.2011; Ogledov: 2524; Prenosov: 267
.pdf Celotno besedilo (441,29 KB)

4.
MARKOVSKE VERIGE Z ZVEZNIM ČASOM
Janja Čeh, 2010, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi so podrobneje opisane markovske verige in procesi. Nekaj nazornih primerov uporabe le teh, je omenjenih že v uvodnem poglavju. Sledi definicija stohastičnih procesov, ki nam je v pomoč pri formalni definiciji markovskih verig. Na kratko so opisane markovske verige z diskretnim časom, s pomočjo katerih so kasneje vpeljane analogne definicije za markovske verige z zveznim časom, ki so osrednja tema te diplomske naloge. Posebej so proučeni posebni primeri markovskih verig z zveznim časom kot so Poissonovi procesi in procesi rojstva ter umiranja.
Ključne besede: stohastični procesi, markovske verige, Poissonovi procesi, procesi rojevanja in umiranja.
Objavljeno: 02.11.2010; Ogledov: 2196; Prenosov: 388
.pdf Celotno besedilo (563,21 KB)

5.
LASTNE VREDNOSTI IN NEHOMOGENE MARKOVSKE VERIGE
Janja Karo, 2009, diplomsko delo

Opis: Diplomska naloga govori predvsem o homogenih markovskih verigah in njihovi konvergenci k stacionarni porazdelitvi. V začetnem poglavju je omenjenih nekaj nazornih primerov uporabe in osnovne informacije o homogenih markovskih verigah, kot so stohastični procesi, matrike prehoda, različna stanja, stacionarna porazdelite, ergodičnost,.... Sledijo definicije in uporabni rezultati s področja lastnih vrednosti in lastnih vektorjev. Uvodni del pa zaključuje pomemben izrek o konvergenci k stacionarni porazdelitvi homogene markovske verige. V nadaljevanju sledi formulacija Perron-Frobeniusovega izreka, uporaba lastne strukture matrike prehoda ergodične homogene markovske verige v končnem prostoru stanj pri določanju hitrosti konvergence k stacionarni porazdelitvi, ki pa je enaka po absolutni vrednosti drugi največji lastni vrednosti in nekateri načini določanja njene spodnje in zgornje meje. V zadnjem poglavju pa se soočimo s kompleksnejšim konceptom, in sicer nehomogenimi markovskimi verigami in pogoji za določitev krepke in šibke ergodičnosti.
Ključne besede: Homogene markovske verige, nehomogene markovske verige, Perron-Frobeniusov izrek, stacionarna porazdelitev, ergodičnost.
Objavljeno: 17.11.2009; Ogledov: 2567; Prenosov: 295
.pdf Celotno besedilo (334,86 KB)

Iskanje izvedeno v 0.14 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici