UTFALL = (KLAVE, 2 KR; KRONA-KLAVE, 4 KR; KRONA-KRONA-KLAVE, 8 KR; OSV) = (1/2, 2 KR; 1/4, 4 KR; 1/8 8 KR; OSV)
|
|
- Mattias Ström
- för 7 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 Beslutsfattandets psykologi ht 2010: Beslutsfattande under risk och osäkerhet I Prospektteorins värdefunktion Risksökande/riskaversion Framing (inramning) Referenspunkt Sjunkkostnadseffekten Förlustaversion/förlustkänslighet Prospektteorins vägningsfunktion och integration med värde Fyrfältsmönstret av risksökande/riskaversion Certainty/pseudocertainty effekten Beslutsfattande under osäkerhet Vad är ett bra beslut? S:t Petersburgsspelet/paradoxen (Nicolas Bernoulli, 1713) UTFALL = (KLAVE, 2 KR; KRONA-KLAVE, 4 KR; KRONA-KRONA-KLAVE, 8 KR; OSV) = (1/2, 2 KR; 1/4, 4 KR; 1/8 8 KR; OSV) FÖRVÄNTAT VÄRDE = (SANNOLIKHET x KR) = 1KR + 1KR + 1KR + 1KR +. OSV = KR 1
2 of Games and Economic behavior Neumann & Morgenstern (1947) Förväntad-nytta nytta teorin EU (expected utility) = Summan av P*U Ett bra beslut fattas genom att först multiplicera varje utfalls nytta med dess sannolikhet att inträffa, därefter genom att addera de beräknade produkterna för varje alternativ och välja det alternativ som har högst summa Bil eller Spårvagn Du skall ta dig till arbetet, är sen och det är dåligt väder Komma i tid,25 (Inga problem på arbetet, men dåligt miljöval) +70 Besluts punkt Bil Spårvagn Komma i tid,60 Sämsta utfallet = -100; Bästa utfallet = +100 Bil:,25*70 +,75*-100 = -57,5 Spårvagn:,60*100 +,40*-50 = 40 Inte komma fram alls,75 Försenad,40 (Stora problem med chefen och dåligt miljöval) (Inga problem på arbetet, bra miljöval) (Problem med chefen men bra miljöval) Antaganden i förväntad-nytta nytta teorin 1. Jämförbarhet: föredra ett alternativ framför ett annat eller vara neutral 2. Transitivitet: om A>B>C då A>C 3. Oberoende mellan sannolikhet och nytta 4. Riskneutralitet (linjär värdefunktion) 5. Sannolikheter behandlas enligt sannolikhetsteorin (linjära sannolikheter) 6. Invarians ( Metod; Beskrivning eller framing) 7. Allting ovidkommande utom konsekvenserna sannolikhet x nytta 2
3 Risksökande - riskaversion Värde (V) Risksökande Riskneutral Riskaversion X kr Riskaversion Värde (V) X kr Reflektionseffekten 1. A. Få kr B. 50% chans att vinna kr 2. C. Förlora kr D. 50% chans att förlora kr 3
4 Värdefunktionen i Prospect Värde (V) Riskaversion Förluster X kr Vinster Risksökande Antaganden i Prospect (Kahneman & Tversky, 1979) En konsekvens uppfattas som en avvikelse från en referenspunkt som kan vara vad man har eller en förväntan. En positiv avvikelse uppfattas som en vinst, en negativ som en förlust. En förlust uppfattas som värre än en lika stor vinst uppfattas som bra Både vinster och förluster har avtagande värde när de ökar (avtagande känslighet). Framing (1) Du har inte vunnit någonting A. Få 1500 kr B. 50% chans att vinna 3000 kr Du har redan vunnit 3000 kr C. En säker förlust på 1500 kr D. 50% chans att förlora 3000 kr 4
5 Framing (1) Isolation effect (Tversky, 1972) 1. Du har fått en bonus på 1000 kr A. 50% chans att vinna 1000 kr B. Få 500 kr 2. Du har fått en bonus på 2000 kr C. 50% chans att förlora 1000 kr D. En säker förlust på 500 kr B. 84% C. 69% A = 1000 kr + 50% chans att få 1000 kr = 2000 kr 50% chans att förlora 1000 kr = C B = (1500) = D Värdefunktionen i Prospect Värde (V) -500 kr Riskaversion Förluster +500 kr X kr Vinster Risksökande förlust Framing (2) vinst Undersökning av framing (McNeil, Pauker, Sox, & Tversky, 1982) Deltagare 424 radiologer 491 doktorander med kunskaper i statistik och beslutsteori 238 patienter Totalt 1153 deltagare Tillvägagångsätt Val av operation (ej strålterapi) för behandling av lungcancer: Överlevnadsframe : (T ex) 68% kommer att överleva mer än 1 år Dödlighetsframe : 32 % risker att dö inom 1 år Resultat 75% valde operation vid överlevnadsframe 58% valde operation vid dödlighetsframe (Eftersom risken att dö vid operation är stor, så var överlevnad positivt.) 5
6 Val av referenspunkt Inköpspris: Du köper aktier för 1000 kr Förväntade försäljningsvärdet: Du hoppas sälja dem för 2000 kr Du måste sälja dem för 1500 kr Referenspunkt 1= inköpspriset vinst: +500 kr Referenspunkt 2= det förväntade försäljningsvärdet förlust: -500kr Förlustaversion A. en chans på två att vinna 100 kr och en chans på två att förlora 100 kr B. en chans på två att vinna 1000 kr och en chans på två att förlora 1000 kr Förlustkänslighet Du har vunnit 1500 kr. A. 0 kr (att inte spela) B. 50% chans att vinna 800 eller 50% chans att förlora 200 Du har förlorat 1500 kr. A. 0 kr (att inte spela) B. 50% chans att vinna 800 kr eller 50% chans att förlora 200 kr 6
7 Sjunkkostnadseffekten(eskalering) Du har köpt en dyr biljett till en föreställning som du har genom vänner vars omdöme du litar på fått reda på är riktigt dålig. Skall du gå på föreställningen? Skall du strunta i föreställningen och stanna hemma och se en bra film på TV? Allting är ovidkommande utom konsekvenserna sannolikhet x nytta Försäkrings/spelval Att få 100 kr en chans på 1000 att vinna kr Att förlora 100 kr en chans på 1000 att förlora kr Fyrfältsmönstret av risksökande/riskaversion vinst förlust Låg sannolikhet RISKSÖKANDE RISKAVERSION Hög sannolikhet RISKAVERSION RISKSÖKANDE 7
8 Beslutsviktsfunktionen i Prospect Beslutsvikt 1,0,75,50,25 0 0,25,50,75 1,0 Objektiv sannolikhet Integration enligt Prospect Multiplicera först varje utfalls värde (enligt prospektsteorins värdefunktion) med en beslutsvikt, addera sedan och välj det alternativ som har högst summa Beslutsvikter är relaterad till sannolikheter (eller osäkerhet) enligt en viss funktion som innebär: 1. Mycket små sannolikheter (minde än ca. 0,01) får liksom sannolikheten 0 vikten 0 2. Något större sannolikheter (minde än ca. 0,40) får högre vikt än sannolikheten 3. Ännu större sannolikheter (större än ca. 0,40 men mindre än ca. 0,99) får lägre vikt än sannolikheten 4. Mycket stora sannolikheter (större än ca. 0,99) får vikten 1 liksom sannolikheten 1 Certainty effect A kr B. 50% chans att vinna 3000 kr, 50% chans att inte vinna något A. 50% chans att vinna 1500 kr, 50% chans att inte vinna något B. 25% chans att vinna 3000 kr eller 75% chans att inte vinna något 8
9 Pseudocertainty effect 50% chans att fortsätta till nästa steg, 50% chans att inte fortsätta A kr B. 50% chans att vinna 3000 kr, 50% chans att inte vinna något Sambandet sannolikhetsbedömningar och beslutsfattande Bedömningsheuristiker Support Prospect Beslutsfattande under risk och osäkerhet 9
Bedömningar och beslutsfattande: Beslutsfattande 1
Bedömningar och beslutsfattande: Beslutsfattande 1 Prospektteorins värdefunktion Isolationseffekten ( framing ) Reflektionseffekten (risksökande/riskaversion) Förlustaversion Prospekteorins beslutsviktsfunktion
Läs merFörfluten tid Nu Framtiden. Bedömning Värdering Kunskaper Integration Konsekvenser Beslut Genomförande
Beslutsfattandets psykologi ht 2010: Översikt och kort historik Val (eng. choice) Beslutsfattande (eng. decision making) Vad handlar beslutsfattande och bedömningar om? Beslutsfattande : beslutsprocessen
Läs merRiskbeteende utifrån prospektteorin
Riskbeteende utifrån prospektteorin En kvantitativ studie av den svenska skogsindustrins risk- och avkastningssamband Författare: Elin Bard Ida Nordgren Handledare: Lars Lindbergh Student Handelshögskolan
Läs merUpplevelsen av hot och dess påverkan på framing i riskfyllt beslutsfattande Hur påverkar hotbedömningar och oro framingeffekten?
Upplevelsen av hot och dess påverkan på framing i riskfyllt beslutsfattande Hur påverkar hotbedömningar och oro framingeffekten? Perception of threat and its effects on framing in risky decision making
Läs merLaboration 2. Artificiell Intelligens, Ht 2004 2004-10-19 Lärare: Christina Olsén Handledare: Therese Edvall Daniel Ölvebrink
Artificiell Intelligens, Ht 2004 2004-10-19 Lärare: Christina Olsén Handledare: Therese Edvall Daniel Ölvebrink Laboration 2 Laboranter: Johan Bystedt (dit02lbt) Alexander Pettersson (dit02apn) Stefan
Läs merRecension. Tänka, snabbt och långsamt Daniel Kahneman Översättning: Pär Svensson Volante, Stockholm, 2013, 511 s. ISBN 978 91 86 81572 1
Recension Tänka, snabbt och långsamt Daniel Kahneman Översättning: Pär Svensson Volante, Stockholm, 2013, 511 s. ISBN 978 91 86 81572 1 Av de tre orden i titeln på denna bok syftar det första, tänka, på
Läs merProspektteorin. Prospektteorin
Vad styr konsumenternas beteenden? 20 maj 2015 Richard Wahlund Familjen Bonniers Professur i företagsekonomi med inriktning på media Handelshögskolan i Stockholm Institutionen för marknadsföring och strategi
Läs merFöreläsning 4: Beslut och nytta, paradoxer
Föreläsning 4: Beslut och nytta, paradoxer Litteratur: Hansson, Introduction to Decision Theory, kap 5-7 och 11 Resnik, Choices, kap 4 1# S:t Petersburg-paradoxen (Daniel Bernoulli, 1713; Nicolas Bernoulli,
Läs merHur vårt tänkande begränsar vårt beteende och vad vi kan göra åt det. Göteborg, oktober 2018
Hur vårt tänkande begränsar vårt beteende och vad vi kan göra åt det Göteborg, oktober 2018 Vem är jag Nurit Nobel Doktorand vid Handelshögskolan i Stockholm Master i socialpsykologi vid London School
Läs merFondförvaltares riskhantering av företagsobligationer
Fondförvaltares riskhantering av företagsobligationer En kvalitativ studie utifrån den kumulativa prospektteorin Författare: Handledare: Olle Karlsson Philip Karlsson Lars Lindbergh Student Handelshögskolan
Läs merFöreläsning 3: Osäkerhet och sannolikhet
Föreläsning 3: Osäkerhet och sannolikhet Litteratur: Hansson, Introduction to Decision Theory, kap 8 (Även kap 6 är relevant) Resnik, Choices, kap 3 *Galavotti, Philosophical Introduction to Probability,
Läs merSÅ PÅVERKAR PSYKOLOGI DINA AFFÄRER
SÅ PÅVERKAR PSYKOLOGI DINA AFFÄRER Föredrag på Stockholm 2012: Framtidens marknad Grand Hôtel, Vinterträdgården, Stockholm 2012-02-21 kl 1520-1540 Docent Patric Andersson Sektionen för media och ekonomisk
Läs merBESLUT UNDER OSÄKERHET
BESLUT UNDER OSÄKERHET BAKGRUND: St PETERSBURG-PARADOXEN Företag och individer måste ofta fatta beslut under osäkerhet. Man måste med andra ord fatta beslut utan att veta vilken situation s i, i=1,2,...s
Läs merTema Förväntat värde. Teori Förväntat värde
Tema Förväntat värde Teori Förväntat värde Begreppet förväntat värde används flitigt i diskussioner om olika pokerstrategier. För att kunna räkna ut det förväntade värdet så tar du alla möjliga resultat,
Läs merFöreläsning 6: Spelteori II
Föreläsning 6: Spelteori II Litteratur: Resnik, Choices, kap. 5 1# Viktiga begrepp Först lite allmänt om spelteori: Spelteorin har främst utvecklats inom matematiken och nationalekonomin, och är fortfarande
Läs merBeslutsfattande. Berndt Brehmer Avdelningen för ledningsvetenskap Militärvetenskapliga institutionen Försvarshögskolan berndt.brehmer@fhs.
Beslutsfattande Berndt Brehmer Avdelningen för ledningsvetenskap Militärvetenskapliga institutionen Försvarshögskolan berndt.brehmer@fhs.se Det er et pussig fenomen detta med att ta bestemmelser. I det
Läs merInkonsekvent beslutsfattande
Institutionen för Fastigheter och Byggande Examensarbete nr. 461 Avd för Bygg- och fastighetsekonomi Inkonsekvent beslutsfattande En studie i beteendemönster Författare: Jesper Sjöberg Rikard Eliasson
Läs merTidspress och ekonomiskt risktagande
LIU-IEI-FIL-A 14-01690--SE Tidspress och ekonomiskt risktagande Timepressure and economic risk taking Författare Nicklas Fagerhierta Vårterminen 2014 Handledare Gustav Tinghög Magisteruppsats Civilekonomprogrammet
Läs merBedömningar och beslutsfattande: Bedömningar 2
Bedömningar och beslutsfattande: Bedömningar 2 Teori (supportteori) som integrerar bedömningsheuristiker Underliggande kognitiva processer Emotioner och beslut/bedömningar 2010-09-01 Tommy Gärling 1 Brott
Läs mer5.3 Sannolikhet i flera steg
5.3 Sannolikhet i flera steg När man singlar slant kan man få utfallen krona eller klave. Sannolikheten att få klave är - och krona ^. Vad är sannolikheten att fä krona två. kast i rad? Träddlagram För
Läs mer7-2 Sammansatta händelser.
Namn: 7-2 Sammansatta händelser. Inledning Du vet nu vad som menas med sannolikhet. Det lärde du dig i kapitlet om just sannolikhet. Nu skall du tränga lite djupare i sannolikhetens underbara värld och
Läs merTMS136. Föreläsning 1
TMS136 Föreläsning 1 Varför? Om vi gör mätningar vill vi kunna modellera och kvantifiera de osäkerheter som obönhörligen finns Om vi handlar med värdepapper vill kunna modellera och kvantifiera de risker
Läs merNyttohänsyn i investeringar avseende brandskydd
Nyttohänsyn i investeringar avseende brandskydd Elisabet Altin Johanna Mola Department of Fire Safety Engineering Lund University, Sweden Brandteknik Lunds tekniska högskola Lunds universitet Report 5134,
Läs merSmart insatsplan. Bifogat den här artikeln finns en enkel A4 där du kan bokföra insatsplanens spel. Använd den!
Smart insatsplan Artikel är skriven av Johan som äger www.storavinster.se. Vi ger professionella råd om hur du ska spela för att vinna i längden. Du hittar fler artiklar om spel om du besöker hemsidan.
Läs merVilka faktorer och tankesätt ligger till grund för att en stor andel av svenska premiepensionssparare är passiva?
Södertörns högskola Institutionen för Samhällsvetenskaper Magisteruppsats 30 hp Företagsekonomi Vårterminen 2014 Vilka faktorer och tankesätt ligger till grund för att en stor andel av svenska premiepensionssparare
Läs merSurebets - en riskfri investering? En studie om riskbeteende och arbitrageutnyttjande på oddsmarknaden
Surebets - en riskfri investering? En studie om riskbeteende och arbitrageutnyttjande på oddsmarknaden Av: Alexander Andersson & Josefin Zakrisson Handledare: Maria Smolander Södertörns högskola Institutionen
Läs merExempelprov. Matematik Del A, muntlig del. 1abc
Exempelprov Matematik Del A, muntlig del 1abc 2 DEL A, EXEMPELPROV MATEMATIK 1ABC Innehållsförteckning 1. Instruktioner för att genomföra del A... 5 2. Uppgifter för del A... 6 Version 1 Sten, sax och
Läs merNATIONALEKONOMISKA INSTITUTIONEN Datum: Författare: Victor Marklund och Mattias Öhman. Förlustspiralen
NATIONALEKONOMISKA INSTITUTIONEN Datum: 2010-01-29 Uppsala universitet Författare: Victor Marklund och Mattias Öhman Nationalekonomi/Examensarbete C Handledare: Erik Grönqvist Förlustspiralen En studie
Läs merFöreläsning 11: K&W kap 20 och stencil Effektivitet och fördelning. Privat (asymmetrisk) information
Föreläsning 11: K&W kap 20 och stencil Effektivitet och fördelning Edgeworth-boxen (Mondo under kurslitteratur ) Osäkerhet och risk Diversifiering Försäkring Privat (asymmetrisk) information Adverse selection
Läs merFinansiell statistik, vt-05. Sannolikhetslära. Mängder En mängd är en samling element (objekt) 1, 2,, F2 Sannolikhetsteori. koppling till verkligheten
Johan, Koskinen, Statistiska institutionen, Stockholms universitet Finansiell statistik, vt-05 F2 Sannolikhetsteori Sannolikhetslära koppling till verkligheten mängdlära räkna med sannolikheter definitioner
Läs merBeslutstagande under risk inom svenska bostadsaktiebolag
Beslutstagande under risk inom svenska bostadsaktiebolag En kvantitativ studie före och efter implementeringen av Lag (2010:879) om allmännyttiga bostadsaktiebolag Författare: Simon Dahlgren Anton Heglert
Läs merTNK047 [TEN1] OPTIMERING OCH SYSTEMANALYS
TNK047 [TEN1] OPTIMERING OCH SYSTEMANALYS Datum: 7 april 2010 Tid: 8 12 Hjälpmedel: Ett A4-blad med text/anteckningar (båda sidor) samt miniräknare. Antal uppgifter: 5; Vardera uppgift kan ge 5p. Poängkrav:
Läs merUtfall, Utfallsrummet, Händelse. Sannolikhet och statistik. Utfall, Utfallsrummet, Händelse. Utfall, Utfallsrummet, Händelse
Utfall, Utfallsrummet, Händelse Sannolikhet och statistik Sannolikhetsteorins grunder HT 2008 Uwe.Menzel@math.uu.se http://www.math.uu.se/ uwe/ Denition 2.1 Resultatet av ett slumpmässigt försök kallas
Läs merGlobala Utblickar i en turbulent värld. SKAGEN Fonders Nyårskonferens 2009. Presentation av Charlotta Mankert
Et nødskudd. 1888. Beskuren. Av Christian Krohg, en av en av Skagenmålarna. Bilden tillhör Skagens Museum. Globala Utblickar i en turbulent värld SKAGEN Fonders Nyårskonferens 2009 Presentation av Charlotta
Läs merFÖRELÄSNING 3:
FÖRELÄSNING 3: 26-4-3 LÄRANDEMÅL Fördelningsfunktion Empirisk fördelningsfunktion Likformig fördelning Bernoullifördelning Binomialfördelning Varför alla dessa fördelningar? Samla in data Sammanställ data
Läs merHur får vi människor att ägna sig mer åt friluftsliv? Niklas Laninge Onödig oro
Hur får vi människor att ägna sig mer åt friluftsliv? Niklas Laninge Onödig oro = 10 000 timmar av träning gör dig inte till expert AGENDA 1. Introduktion till beteendeekonomi 2. Identifiera nyckelbeteenden
Läs merSANNOLIKHET OCH SPEL
SANNOLIKHET OCH SPEL I ÖVNINGEN INGÅR ATT: Formulera, analysera och lösa matematiska problem samt värdera valda strategier, metoder och resultat (MA) Tolka en realistisk situation och utforma en matematisk
Läs merTMS136. Föreläsning 1
TMS136 Föreläsning 1 Varför? Om vi gör mätningar vill vi modellera och kvantifiera de osäkerheter som obönhörligen finns Om vi handlar med värdepapper vill vi modellera och kvantifiera de risker som finns
Läs merVärdering av olycksrisker Nationalekonomi
Värdering av olycksrisker Nationalekonomi Värdering av olycksrisker Nationalekonomi Henrik Jaldell Mikael Svensson Nationalekonomi Karlstads universitet Räddningsverkets kontaktperson: Mattias Strömgren,
Läs merStrukturakademin Strukturinvest Fondkommission LÅNG KÖPOPTION. Värde option. Köpt köpoption. Utveckling marknad. Rättighet
Del 11 Indexbevis Innehåll Grundpositionerna... 3 Köpt köpoption... 3 Såld köpoption... 3 Köpt säljoption... 4 Såld säljoption... 4 Konstruktion av Indexbevis... 4 Avkastningsanalys... 5 knock-in optioner...
Läs mer7-1 Sannolikhet. Namn:.
7-1 Sannolikhet. Namn:. Inledning Du har säkert hört ordet sannolikhet förut. Hur sannolikt är det att få 13 rätt på tipset eller 7 rätt på lotto? I detta kapitel skall du lära dig vad sannolikhet är för
Läs merVi är alla bedömare och beslutsfattare!
Högre kognitiva funktioner: Beslutsfattande/Bedömningar och Resonemang Patrik Hansson patrik.hansson@psy.umu.se Vi är alla bedömare och beslutsfattare! Bör jag köpa? Hur många poäng får Finland i år? Vad
Läs merBedömningar och beslutsfattande: Pascals vågspel. Logicismen: Om relationen tänkande-logik. Existerar Homo Economicus i sinnevärlden?
Bedömningar och beslutsfattande: Pascals vågspel Lotteri A Lotteri A Krona Klave Förväntat värde 30 kr 70 kr 50 kr 45 kr 65 kr 55 kr Konsekvenser för forskning om beslutsfattande: Beslutsproblem analyseras
Läs merÖvningshäfte 6: 2. Alla formler är inte oberoende av varandra. Försök att härleda ett par av de formler du fann ur några av de övriga.
GÖTEBORGS UNIVERSITET MATEMATIK 1, MAM100, HT2005 MATEMATISK BASKURS Övningshäfte 6: Syftet med övningen är att utforska strukturen hos talsystemen under addition respektive multiplikation samt sambandet
Läs merExempel för diskreta och kontinuerliga stokastiska variabler
Stokastisk variabel ( slumpvariabel) Sannolikhet och statistik Stokastiska variabler HT 2008 Uwe.Menzel@math.uu.se http://www.math.uu.se/ uwe/ Stokastisk variabel, slumpvariabel (s.v.): Funktion: Resultat
Läs merSäljares riskpreferenser vid bostadsförsäljning
EXAMENSARBETE INOM INDUSTRIELL EKONOMI, AVANCERAD NIVÅ, 30 HP STOCKHOLM, SVERIGE 2017 Säljares riskpreferenser vid bostadsförsäljning AMANDA NILSSON OSKAR ALVFORS KTH SKOLAN FÖR INDUSTRIELL TEKNIK OCH
Läs merAlexander Brusmark, Jonathan Dandemar, Frida Jonsson, Astrid Karlsson, Mindy-Li Nixon & Christina von Tell
Jag har inte råd att slösa bort min tid på att tjäna pengar En studie kring effekter av informationsvinkling och preferenser inför val av pensionsålder Alexander Brusmark, Jonathan Dandemar, Frida Jonsson,
Läs merUppg. 1: Sofie och Maria är syskon. För deras åldrar gäller följande samband: Summan är lika stor som produkten. Hur gamla är Sofia och Maria?
Uppg. 1: Sofie och Maria är syskon. För deras åldrar gäller följande samband: Summan är lika stor som produkten. Hur gamla är Sofia och Maria? Svar: Sofie och Maria är båda två år. Antag att Sofie är x
Läs merRiskhantering. John Lönnqvist. 3-Feb-12
John Lönnqvist Agenda Verktyg för riskhantering Checklista 7 riskhanteringspunkter Varför riskhantering? Skydda vårt kapital/arbetsredskap Ta mindre förluster när vi har fel. Cut losses short Ta större
Läs merIndividers agerande vid investeringsoch avyttringsbeslut i aktier
Magisteruppsats i finansiering ht 2001 Företagsekonomiska institutionen Individers agerande vid investeringsoch avyttringsbeslut i aktier - en analys av regret theorys giltighet Författare: Johan Engvall
Läs mer4. Stokastiska variabler
4. Stokastiska variabler En stokastisk variabel (s.v.) är en funktion som definieras i utfallsrummet. Varje stokastisk variabel har en viss sannolikhetsstruktur. Ex: Man kastar två tärningar. Låt X = summan
Läs merIntroduktion till statistik för statsvetare
"Det finns inget så praktiskt som en bra teori" November 2011 Repetition Vad vi gjort hitills Vi har börjat med att studera olika typer av mätningar och sedan successivt tagit fram olika beskrivande mått
Läs merMatematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs HT2007. Laboration. Simulering
Matematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet MASB11 - Biostatistisk grundkurs HT007 Laboration Simulering Grupp A: 007-11-1, 8.15-.00 Grupp B: 007-11-1, 13.15-15.00 Introduktion Syftet
Läs merTMS136. Föreläsning 2
TMS136 Föreläsning 2 Slumpförsök Med slumpförsök (random experiment) menar vi försök som upprepade gånger utförs på samma sätt men som kan få olika utfall Enkla exempel är slantsingling och tärningskast
Läs merF5 STOKASTISKA VARIABLER (NCT , samt del av 5.4)
Stat. teori gk, ht 006, JW F5 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.1-5.3, samt del av 5.4) Ordlista till NCT Random variable Discrete Continuous Probability distribution Probability distribution function Cumulative
Läs merTest kontra magkänsla? Om mänskligt beslutsfattande vid urval Sara Henrysson Eidvall Leg psykolog/specialist i arbetslivets psykologi
? Om mänskligt beslutsfattande vid urval Leg psykolog/specialist i arbetslivets psykologi Bedömning & beslutsfattande Bedöma människor för att fatta beslut om att anställa, utbilda eller befordra VAD bedöma
Läs merSäljtävlingar. Information till säljchefen
Säljtävlingar SM Trac - Sales Management Trac är dag 1 av CM Trac (Platschefsutbildningen) Har du gått SM Trac utbildningen? Utbildningen vänder sig till dig som är eller vill bli säljchef. Det spelar
Läs mer1 Föreläsning I, Vecka I: 5/11-11/11 MatStat: Kap 1, avsnitt , 2.5
1 Föreläsning I, Vecka I: 5/11-11/11 MatStat: Kap 1, avsnitt 2.1-2.2, 2.5 Introduktion till kursen. Grundläggande sannolikhetslära. Mängdlära, händelser, sannolikhetsmått Händelse följer samma räkneregler
Läs merLUNDS UNIVERSITET. Riskanalys och riskhantering
Riskanalys och riskhantering 1 Riskhantering i projekt Riskhantering är konsten att identifiera och reagera på risker genom hela projektets livscykel i relation till projektmålen. 2 Vad är risk? Ordboksdefinition:
Läs merSannolikheten att vinna ett spel med upprepade myntkast
Matematik Gymnasieskola Modul: Matematikundervisning med digitala verktyg Del 7: Matematiska undersökningar med kalkylprogram Sannolikheten att vinna ett spel med upprepade myntkast Håkan Sollervall, Malmö
Läs merSannolikhetslära. 1 Enkel sannolikhet. Grunder i matematik och logik (2015) 1.1 Sannolikhet och relativ frekvens. Marco Kuhlmann
Marco Kuhlmann Detta kapitel behandlar grundläggande begrepp i sannolikhetsteori: enkel sannolikhet, betingad sannolikhet, lagen om total sannolikhet och Bayes lag. 1 Enkel sannolikhet Den klassiska sannolikhetsteorin,
Läs merSambandet mellan fotbollslandslagens matchresultat och de lokala aktiemarknaderna En studie av europeiska länder
< Sambandet mellan fotbollslandslagens matchresultat och de lokala aktiemarknaderna En studie av europeiska länder Jens Mattlin Institutionen för finansiell ekonomi Svenska handelshögskolan Helsingfors
Läs merFinansiell statistik, vt-05. Slumpvariabler, stokastiska variabler. Stokastiska variabler. F4 Diskreta variabler
Johan Koskinen, Statistiska institutionen, Stockholms universitet Finansiell statistik, vt-05 F4 Diskreta variabler Slumpvariabler, stokastiska variabler Stokastiska variabler diskreta variabler kontinuerliga
Läs merTeknisk analys: hur kan det fungera?
Teknisk analys: hur kan det fungera? När tekniska analytiker ritar sina grafer, med alla sina stöd, motstånd, glidande medelvärden, vågräkningar, fibonaccirelationer och köp- och säljsignaler ställer sig
Läs mer14 september, Föreläsning 5. Tillämpad linjär algebra
14 september, 2016 Föreläsning 5 Tillämpad linjär algebra Innehåll Matriser Algebraiska operationer med matriser Definition av inversen av en matris Förra gången: Linjära ekvationer och dess lösningar
Läs merQALY som effektmått inom vården
QALY som effektmått inom vården Möjligheter och begränsningar Red: Lars Bernfort CMT Rapport 2012:2 QALY som effektmått inom vården Möjligheter och begränsningar Red: Lars Bernfort CMT Rapport 2012:2
Läs merMATEMATIK ARBETSOMRÅDET LIKABEHANDLING Kränkande handlingar, nätmobbning, rasism och genus
MATEMATIK ARBETSOMRÅDET LIKABEHANDLING Kränkande handlingar, nätmobbning, rasism och genus STATISTIK/DIAGRAM VAD ÄR STATISTIK? En titt på youtube http://www.youtube.com/watch?v=7civnkawope Statistik omfattar
Läs merTMS136. Föreläsning 2
TMS136 Föreläsning 2 Sannolikheter För en händelse E skriver vi sannolikheten att E inträffar som P(E) För en händelse E skriver vi sannolikheten att E inte inträffar som P(E ) Exempel Låt E vara händelsen
Läs merDel 18 Autocalls fördjupning
Del 18 Autocalls fördjupning Innehåll Autocalls... 3 Autocallens beståndsdelar... 3 Priset på en autocall... 4 Känslighet för olika parameterar... 5 Avkastning och risk... 5 del 8 handlade om autocalls.
Läs merKonflikthantering. Detta kan ske genom att vi respekterar varandra och accepterar varandras värderingar och åsikter
Konflikthantering Enligt RAT (Relationship Awareness Theory) styrs vi av vissa inre behov som vi försöker tillfredställa Man tillfredställer sitt behov på olika sätt genom att ändra sitt beteende, vilket
Läs merValet att inte välja. En studie i rationellt beteende och individers ovilja att göra val 2014-05-28
Valet att inte välja En studie i rationellt beteende och individers ovilja att göra val 2014-05-28 Nationalekonomiska institutionen Kandidatuppsats VT 2014 Författare: Sanna Ericsson Handledare: Jerker
Läs merPsykologisk forskning om finansiellt beslutsfattande
Psykologisk forskning om finansiellt beslutsfattande Handelshögskolan I Stockholm Seminarium vid Finansdepartementet 2006-09-22 Syfte och disposition Att ge en översikt av intressanta forskningsresultat
Läs merAnpassa din handel och risk till marknadens svängningar
Anpassa din handel och risk till marknadens svängningar John Lönnqvist Nordenansvarig RBS Mini Futures och OEC John.lonnqvist@sipnordic.se Twitter: @john_lonnqvist Mini Futures är hävstångsprodukter som
Läs merUtgångar. Att jobba med Utgångar och Intervaller
Utgångar Att jobba med Utgångar och Intervaller Summorna kan skifta en del beroende på det aktuella oddset och på vilka hästar du väljer som Utgångar. Se detta som ett lärodokument och kom ihåg det är
Läs merPYTHAGORAS Q U E S T
PYTHAGORAS Q U E S T Distriktsfinal 2018 Del 1. Tid: 60 min 6 frågor Max poäng: 18 poäng (3p/uppgift). Hjälpmedel: Papper, penna och radergummi (ej miniräknare). Skriv varje uppgift på ett separat blad.
Läs merSannolikhetslära till pdf.notebook. May 04, 2012. Sannolikhetslära. Kristina.Wallin@kau.se
May 0, 0 Sannolikhetslära Kristina.Wallin@kau.se May 0, 0 Centralt innehåll Sannolikhet Åk Slumpmässiga händelser i experiment och spel. Åk 6 Sannolikhet, chans och risk grundat på observationer, experiment
Läs merTillämpning av beslutsanalys i beslutsprocessen för Teknologföreingens fastighetsförnyelse
Aalto-universitetet Högskolan för teknikvetenskaper Utbildningsprogrammet för teknisk fysik och matematik Tillämpning av beslutsanalys i beslutsprocessen för Teknologföreingens fastighetsförnyelse Kandidatarbete
Läs merItalienska mästerskapen 2012 i Alassio rapport 8
Italienska mästerskapen 2012 i Alassio rapport 8 Klockan är 14.30 denna söndag eftermiddag. Solen skiner över Alassio och över Monte Carlo, där Nadal i dagens final skall försöka utöka sin serie sedan
Läs merKompletterande lösningsförslag och ledningar, Matematik 3000 kurs B, kapitel 1
Här presenteras förslag på lösningar och tips till många uppgifter i läroboken Matematik 3000 kurs B som vi hoppas kommer att vara till hjälp när du arbetar dig framåt i kursen. Vi har valt att inte göra
Läs merMatematikcentrum 1(7) Matematisk Statistik Lunds Universitet Per-Erik Isberg. Laboration 1. Simulering
Matematikcentrum (7) Matematisk Statistik Lunds Universitet Per-Erik Isberg Laboration Simulering HT 006 Introduktion Syftet med laborationen är dels att vi skall bekanta oss med lite av de olika funktioner
Läs merGrundläggande matematisk statistik
Grundläggande matematisk statistik Grundbegrepp, axiomsystem, betingad sannolikhet, oberoende händelser, total sannolikhet, Bayes sats Uwe Menzel uwe.menzel@slu.se 23 augusti 2017 Slumpförsök Ett försök
Läs merKvinnliga och manliga egenföretagares riskbenägenhet
Ekonomihögskolan vid Växjö universitet Kvinnliga och manliga egenföretagares riskbenägenhet Examensarbete G3 i företagsekonomi, 15hp Ekonomistyrning, FE 3043, VT 2008 Författare: Lisa Bjäreborn Therese
Läs merSvar till ÖVNING 4. SVAR
Svar till ÖVNING 4. 1. Förklara varför en lagstiftning om att arbetsgivaren inte får fråga en arbetssökande om dennes eventuella föräldraledighet torde vara meningslös. SVAR: Arbetsgivaren vill hellre
Läs merHur kommunicerar vi risker med antibiotikaresistenta bakterier?
Hur kommunicerar vi risker med antibiotikaresistenta bakterier? Livsmedelsverkets Seminarium Antibiotiksresistenta bakterier i mat Uppsala, 8 December 2014 Britt-Marie Drottz Sjöberg brittds@svt.ntnu.no
Läs mer(x) = F X. och kvantiler
Föreläsning 5: Matstat AK för M, HT-8 MATEMATISK STATISTIK AK FÖR M HT-8 FÖRELÄSNING 5: KAPITEL 6: NORMALFÖRDELNINGEN EXEMPEL FORTKÖRARE Man har mätt hastigheten på 8 bilar som passerade en korsning i
Läs merKolmogorovs Axiomsystem Kolmogorovs Axiomsystem Varje händelse A tilldelas ett tal : slh att A inträar Sannolikheten måste uppfylla vissa krav: Kolmog
Slumpvariabel (Stokastisk variabel) Resultat av ett slumpförsök - utgången kann inte kontrolleras Sannolikhet och statistik Sannolikhetsteorins grunder VT 2009 Resultatet kan inte förutspås, men vi vet
Läs merSTOCKHOLMS UNIVERSITET MATEMATISKA INSTITUTIONEN Avd. Matematisk statistik Anders Björkström
STOCKHOLMS UNIVERSITET 2001-10-22 MATEMATISKA INSTITUTIONEN Avd. Matematisk statistik Anders Björkström GRUNDLÄGGANDE MATLAB-TRÄNING för den som aldrig har arbetat med Matlab förut A. Matlabs allmänna
Läs merRationalitet eller irrationalitet?
Uppsala Universitet Företagsekonomiska Institutionen Magisteruppsats HT 2007 Rationalitet eller irrationalitet? En studie av fondförvaltares beteende Simon Persson Erik Söderqvist Handledare; Joachim Landström
Läs merPionjärer inom psykologisk och experimentell ekonomi
PETER ENGLUND, LARS-GÖRAN NILSSON, TORSTEN PERSSON OCH JÖRGEN WEIBULL Pionjärer inom psykologisk och experimentell ekonomi Ekonomisk teori har traditionellt byggt på antagandet om en homo oeconomicus vars
Läs merUtvidgad aritmetik. AU
Utvidgad aritmetik. AU Delområdet omfattar följande tio diagnoser som är grupperade i tre delar, negativa tal, potenser och närmevärden: AUn1 Negativa tal, taluppfattning AUn Negativa tal, addition och
Läs merFörra gången. Allmänt om samarbete. Dagens föreläsning
Förra gången Evolutionary computation Genetic programming Genetic algorithms Aspects of evolution Classifier systems Allmänt om samarbete Exempel Slemsvampar Fåglar och fiskar som putsar Symbios Lavar:
Läs merFöreläsning 5: Summor (forts) och induktionsbevis
ht01 Föreläsning 5: Summor (forts) och induktionsbevis Några viktiga summor Det är inte alltid möjligt att hitta uttryck för summor beskriva med summanotation, men vi tar här upp tre viktiga fall: Sats:
Läs merBehavioural Finance. (SwedSec, 12 juni 2007) Docent Adri De Ridder CeFin vid KTH samt Högskolan på Gotland
Behavioural Finance (SwedSec, 12 juni 2007) Docent Adri De Ridder CeFin vid KTH samt Högskolan på Gotland Disposition Vad inbegrips i begreppet? Några praktiska iakttagelser Avslutande iakttagelser Startläge
Läs merCarl Olsson Carl Olsson Linjär Algebra / 18
Linjär Algebra: Föreläsn 1 Carl Olsson 2018-03-19 Carl Olsson Linjär Algebra 2018-03-19 1 / 18 Kursinformation Kurschef Carl Olsson arbetsrum: MH:435 tel: 046-2228565 epost: calle@maths.lth.se Carl Olsson
Läs merPåverkar andelen kvinnliga styrelseledamöter total risk i svenska onoterade aktiebolag?
AKADEMIN FÖR UTBILDNING OCH EKONOMI Avdelningen för ekonomi Påverkar andelen kvinnliga styrelseledamöter total risk i svenska onoterade aktiebolag? -En studie om sambandet mellan andel kvinnliga styrelseledamöter
Läs merStat. teori gk, ht 2006, JW F7 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.7) Ordlista till NCT
Stat. teori gk, ht 2006, JW F7 STOKASTISKA VARIABLER (NCT 5.7) Ordlista till NCT Jointly distributed Joint probability function Marginal probability function Conditional probability function Independence
Läs merMjölkar risken ur krediten? - en studie av bankens syn på risk vid kreditgivning till mjölkproduktion.
Mjölkar risken ur krediten? - en studie av bankens syn på risk vid kreditgivning till mjölkproduktion. Does the risk milk out the credit? - a study of the Swedish banks view on the risk of giving credit
Läs merNORDISKA ARBETSPAPPER
NORDISKA ARBETSPAPPER Könsfördelning i Nordiska rådets kulturpriser http://dx.doi.org/10.6027/na2017-917 NA2017:917 ISSN 211-0562 Detta arbetspapper är utgivet med finansiellt stöd från Nordiska ministerrådet.
Läs merEn studie om svenska bolagsstyrningsaktörers riskpreferenser
En studie om svenska bolagsstyrningsaktörers riskpreferenser Författare: Hiten Limbasiya - 890706 Handledare: Anna Stafsudd Andreas Martinsson - 880726 Examinator: Sven-Olof Collin Ämne: Företagsekonomi
Läs merFöreläsning 11. Slumpvandring och Brownsk Rörelse. Patrik Zetterberg. 11 januari 2013
Föreläsning 11 Slumpvandring och Brownsk Rörelse Patrik Zetterberg 11 januari 2013 1 / 1 Stokastiska Processer Vi har tidigare sett exempel på olika stokastiska processer: ARIMA - Kontinuerlig process
Läs mer