Rozhodovací procesy 5
|
|
- Ján Havlíček
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Rozhodovací procesy 5 a formulace problémů Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 V rozhodování 1
2 Rozhodovací procesy Cíl přednášky 5: a formulace problému Deskripce Cíl řešení Kauzální analýza Test kauzality Upřesnění formulace Stanovení kriterií V rozhodování 2
3 Fáze rozhodovacího procesu A. Stanovení cíle a formulace problému: 1. situační analýza - identifikace rozhodovacích problémů 2. analýza a formulace problémů B. Sběr informací a stanovení kritérií (= 3. krok) C. řešení (= 4. krok) D. Hodnocení a srovnávání variant: 5. určení důsledků varianta hodnocení důsledků variant 6. výběr nejvhodnější varianty E. Zjištění nepříznivých výsledků (= 7. krok) F. Realizace zvolené varianty a kontrola: 8. realizace zvolené varianty 9. monitorování a kontrola výsledků a respektační analýza Stanovení kriterií V rozhodování 3
4 Definujeme metody pro tuto oblast V rozhodování 4
5 Fáze A: a formulace problému (2. krok) a formulace problému členění na etapy: Deskripce a prvotní formulace problému Cíl řešení problému Kauzální analýza Testování kauzality Zpřesnění formulace problému Skupiny metod analýzy pro tento krok: Metody kauzální analýzy Další metody analýzy Grafické metody analýzy struktury problému Stanovení kriterií V rozhodování 5
6 Fáze A: a formulace problému (2. krok) a formulace problému členění na etapy: 1. Deskripce a prvotní formulace problému Důkladné poznání rozhodovací situace (problému) pomocí situační analýzy umožní poznat všechny symptomy problému Porovnáme tyto symptomy s jinými (již známými) problémy 2. Cíl řešení problému Problém je formulován je nutné vymezit cíl, který má být řešením problému dosažen (komplementární, konfliktní cíle, SMART, ) 3. Kauzální analýza Analytický nástroj, který umožňuje systematicky najít příčiny problémů a často naznačit i jejich alternativní řešení Řeší se: Zjistitelnost příčin Jak se příčiny projevují Pravděpodobnost výskytu příčin (některé příčiny nemusí nastat) Rozsah, místo, charakter a doba působení příčin Existují 2 typy kauzální analýzy: Deduktivní (zjišťujeme neznámé příčiny pro známý následek) Induktivní (zjišťujeme dosud neznámý následek pro známou příčinu) Stanovení kriterií V rozhodování 6
7 Fáze A: a formulace problému (2. krok) a formulace problému členění na etapy: 4. Testování kauzality probíhá dvojím způsobem: Po nalezení příčin se neudělá žádné opatření pokud stále nastávají stejné - byly nalezeny správné příčiny Po nalezení příčin se uplatní vhodná opatření pokud nastane obdobná rozhodovací situace a nevznikne problém byly odhaleny správné příčiny 5. Zpřesnění formulace problému Je pravděpodobné, že během situační analýzy či testování kauzality, budou nalezeny skutečnosti, které mohou prvotní formulaci změnit Stanovení kriterií V rozhodování 7
8 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Metoda kauzálního řetězce: Využívá se kauzální dedukce Předpoklad následek je tvořen jedinou příčinou Postupné klouzavé kroky kauzální dedukce (až 5x PROČ) nevyužitá výrobní kapacita malá vytíženost výrobní linky malý objem výroby nízká poptávka vysoká cena produktu V rozhodování 8
9 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody důvod Příčina 2,1,1 Příčina 1,1 Příčina 1,2 Příčina 1,1 Příčina 2,1,2 důvod Příčina 2,1,1 Příčina 2,1,2 Příčina 2,2,1 Příčina 1,2 Příčina 2,21 Strom kauzálních vztahů: Využívá se kauzální dedukce Předpoklad následek je tvořen více příčinami na každé horizontální úrovni Postupné klouzavé kroky kauzální dedukce (vícekrát PROČ, PROČ, PROČ, ) Forma zápisu může být shora dolů, ale i zleva doprava V rozhodování 9
10 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Strom kauzálních vztahů (např.): Pokles zisku Snížení tržeb Zvýšení nákladů - ceny služeb - objem zakázek + dopr. náklady + mzdové náklady + konkurence - poptávka + ceny energ. + leg.nároky protiflukt.opatř + konkurence změna prefer. - kvalita služeb propuštění v regionu - cen služeb špatná motivace V rozhodování 10
11 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Diagram příčin a následků (Ishikawův diagram, metoda rybí kosti): Využívá se systematické třídění příčin do skupin Je třeba dodržovat konstrukční pravidla: Následek je vždy vpravo Jsou vytipovány kategorie příčin (nad i pod horizontální linií) Každou skupinu tvoří několik příčin (několik PROČ, vícekrát za sebou) Skupiny se definují podle typu rozhodovacího problému V rozhodování 11
12 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Diagram příčin a následků (Ishikawův diagram, metoda rybí kosti): Postup sestavení: Definuj následek (problém rozhodovací situaci) Hledej hlavní příčiny Ve výrobních procesech je obvykle najdeme na první úrovni Ishikawova diagramu (materiály, lidi, stroje, prostředí, postupy) Hledej další příčiny Vyplynou rozborem příčin na 1. úrovni, zaznamenávají se v diagramu jako další větev rybí kosti Bod hledej další příčiny se opakuje až do vyčerpání všech myslitelných možností Platí pravidlo: je-li diagram příliš jednoduchý, nebylo šetření dostatečné a analýza nám nic nepřinese všech příčin Ze všech příčin (a výskytu jejich četnosti) se určí příčina nejvýznamnější (např. pomocí histogramu nebo Pareta, případně bodovacími metodami) Závěry a doporučení Vyberete nejzávažnější příčiny problému a ty řešíte podle důležitosti V rozhodování 12
13 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Diagram příčin a následků (Ishikawův diagram, metoda rybí kosti)-např.: V rozhodování 13
14 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Regresní a korelační analýza: Zkoumá a hodnotí závislosti (párová, mnohonásobná) Regresní analýza (vyrovnání závislostí) Korelační analýza (ověření těsnosti závislosti) r xy n x. y x. y n. x 2 ( x) 2. (n. y 2 ( y) 2 ) V rozhodování 14
15 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody silového pole: Umožňuje určit síly (veličiny na osách 2-rozměrné matice), které pomáhají, ale také brání k dosažení požadovaného stavu Je doporučování jako pomůcka pro týmovou práci V rozhodování 15
16 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Paretova analýza (metoda ABC): kvalitativních (ale i kvantitativních znaků) Rozdělení znaků na podstatné a nepodstatné Zkoumat se musí větší počet jednotek za delší období Po roztřídění znaků do stejnorodých skupin, po sestupném setřídění vyplyne nerovnoměrnost rozložení umožňuje soustředit se na podstatné věci 20% rozhodujících případů má 80%-ní dopad na sledovanou veličinu Graf: Lorencova křivka kumulovaných hodnot V rozhodování 16
17 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Paretova analýza (metoda ABC): Nejčastěji - 3 skupiny (ABC) Cíl: výběr těch prvků, které mají z kvantitativního hlediska největší podíl na celkovém výsledku a přitom představují jen malou část z celkového počtu prvků: 1. skupina A kritická menšina (nejméně početná, nejpodstatnější).. Poslední (3.) skupina (C) nejpočetnější, nedůležitá 20 % rozhodujících případů má 80% dopad na sledovaný celek!!!! Ne v každém souboru lze takové rozdělení provést, tedy ne v každém souboru platí Paretova formule (Paretův princip)!!!! Označení v literatuře: Metoda ABC ABC Paretův diagram Paretovo pravidlo Pravidlo V rozhodování 17
18 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Paretova analýza (metoda ABC): Postup při sestavení Paretova diagramu: 1. Identifikovat položky, které souvisí s procesem (problémem) 2. Vybrat kritérium, podle kterého se udělá kategorizace a určit hranice A-B-C 3. Stanovit absolutní četnost (např. pomocí datové tabulky) 4. Seřadit položky podle četnosti a zvoleného kritéria (klesající hodnoty) 5. Vypočítat relativní a kumulovanou četnost 6. Zkonstruovat Paretův diagram Problémy, které se musí v praxi řešit: I. Výběr kvantitativních znaků, podle nichž se provede kategorizace II. III. IV. Stanovení hranic kategorií (hranic A B C) neboli podíl na celkovém výskytu jevu Stanovení doplňkových kritérií pro kategorizaci Stanovení velikosti zkoumaného souboru V rozhodování 18
19 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Paretova analýza (metoda ABC): I. Řešení problémů: Výběr kvantitativních znaků 1. Jaký má být cíl kategorizace dle Pareta? Neboli určit hlavní znaky (kriteria), která nás ve zkoumaném souboru zajímají 2. Ověřit, zda lze na soubor uplatnit Paretův princip (to lze pomocí křivky kumulovaných hodnot): Ke každému prvku souboru se přiřadí příslušná hodnota zvoleného znaku Soubor se seřadí sestupně dle tohoto znaku Osa x nanáší se počet prvků v souboru Osa y kumulativní součet hodnot tohoto znaku Pokud má výsledná křivka charakteristický tvar (Lorencova křivka), pak lze v daném souboru hledat Paretův princip V rozhodování 19
20 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Paretova analýza (metoda ABC): II. Řešení problémů: Stanovení hranic kategorií Literatura obvykle uvádí hranice pro skupinu A takto: 2 % - 20 % počtu položek 50 % - 90 % podílu na celkové hodnotě Ověření správnosti kategorizace: Křivka kumulativních hodnot je nahrazena metodou nejmenších čtverců 3 křivkami tak, aby celkový reziduální součet čtverců byl minimální Pro hledané hodnoty musí tedy platit: a i 0 ( y i b i j y1 ) ( y j y2 ) ( yk y3 ) j a x k b k! min V rozhodování 20
21 fáze A: a formulace problému (2. krok) kauzální metody Paretova analýza (metoda ABC): III. Řešení problémů: Doplňková hlediska Čím více hledisek se zpracuje, tím detailnější pohled na problém získáte Někdy stačí 1 kategorizace Např. při sledování úrovně zásob: hlavní kritérium množství zásob (vyjádřeno hodnotově nebo naturálně) další kritéria frekvence výskytu požadavků na určitý materiálový druh, dodávkový cyklus, atd. IV. Řešení problémů: Stanovení informačního souboru Např. v případě zásob to budou 2 limity: Počet materiálových položek, které budou zahrnuty do zkoumání Délka období, po které budou položky v souboru udržovány V rozhodování 21
22 fáze A: a formulace problému (2. krok) další metody Metoda šesti slov: 12 otázek se analyzuje ze 6 hledisek: Věcného Časového Místního Personálního Příčinného Instrumentálního Otázky se formulují kladně i záporně V rozhodování 22
23 Barva klobouku fáze A: a formulace problému (2. krok) další metody titul rysy role role v týmu úkol hráče role Metoda šesti klobouků: Bílá Černá Zelená Informace Způsob realizace: Nestrannost, fakta, data, informace, logika Analytik jaké máme informace? Žádat informace Kritik Kritizovat. Negativismus, pochybnosti, Úsudek Nahlížet na problém z více úhlů pohledu Co se pokazí? Zdůvodňovat, proč to hledání úskalí, kritika Kde jsou slabiny nejde Využívá se přebírání rolí různými rozhodovateli Účelem je Energie, vymyslet nové nový, myšlenky, kreativní Kreativec postup, namísto zažitého Nacházet možnosti a Kreativita nápady Co ještě půjde? příležitosti Červená Žlutá Emoce a pocity, Oheň (srdce) Pocity spontánnost, intuice, žádné Jak se mi nápad líbí? Aplikuje se hodnocení v týmu, členům týmu se přiřazují různé role Role (její charakteristika) je odlišena barvou klobouků Pozitivita, optimismus, Nadšenec Představitel každé role si musí svoji charakteristiku udržet Optimismus naděje, konstruktivismus, Jaké jsou výhody? Co se Způsob použití je v tabulce konkrétní argumenty mi líbí? Způsob použití: Vysvětlovat pocity Přinášet pozitivitu, entuziasmus Chlad, odstup, nadhled, Organizátor Jednat racionálně, Modrá Myšlení priority, organizace a Co jsme udělali? logicky, Metody prokazovat tvorby V rozhodování kontrola Jak to jde? intelekt 23
24 fáze A: a formulace problému (2. krok) další metody Metoda 6-3-5: Oproti předchozím metodám je zde rozdílný způsob tvorby a záznamu nápadů do formulářů Postup aplikace: 1. Šest účastníků 2. Každý tvoří 3 nápady formuluje 3 příčiny problému (v krátkém časovém úseku na jeden formulář) 1. Pošle svůj formulář dál a přijme jiný od kolegy 2. Opět vytvoří 3 nápady (např. na základě inspirace již uvedených nápadů, apod.) 3. Postup se 5 krát zopakuje 4. Nakonec se nápady rozstříhají, seskupí tematicky 5. A vyhodnocují V rozhodování 24
25 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Influenční diagram: nástroj rozhodovací analýzy grafickými nástroji znázorňuje typy proměnných (uzly) identifikuje vztahy mezi proměnnými (hrany) acyklický graf koncový uzel optimalizovaná hodnota kritéria V rozhodování 25
26 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Influenční diagram - prvky: cena rozhodovací proměnná konkurence ~ počet lidí zisk situační proměnná exogenní veličina náhodná veličina stavová veličina cílová proměnná kapacita zásoby V rozhodování 26
27 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Influenční diagram - prvky: funkční závislost informační závislost stochastická závislost V rozhodování 27
28 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Influenční diagram - postup tvorby: identifikace rozhodovacího problému určení cílové proměnné (rozhodovacího kritéria); umístí se vpravo jaké informace jsou potřebné pro její určení; nalevo od ní zakreslení typu proměnné opakování postupu a kontrola diagramu V rozhodování 28
29 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Influenční diagram: ~ T (např.) A Z P ~ T ~ T P ~ T A Z A Z A Z ~ Tr Př ~ T P A Z V rozhodování 29
30 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Další využití síťových diagramů Metoda kritické cesty (CRM Critical Path Method) Metoda PERT (Program Evaluation and Review Technique) V rozhodování 30
31 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Kognitivní mapy: grafický nástroj systémové dynamiky účelem je mapování struktury složitých nelineárních systémů zjišťujeme faktory (příčiny) problémů a směr vztahů mezi nimi kladná kauzalita (+) přímá závislost mezi faktory záporná kauzalita (-) nepřímá závislost mezi faktory V rozhodování 31
32 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Kognitivní mapy: vztahy mezi faktory mohou vytvářet cykly mapa je účinný analytický nástroj, ale pracný a specifický využití je při řešení špatně strukturovaných problémů V rozhodování 32
33 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Kognitivní mapa: + naplněnost školy + náklady - + prostředky na investice + zájem o běžné obory + dostupnost znalostí - + vytvoření + + programu popularita školy + kvalita kantorů + popularita farmacie + poptávka po oboru V rozhodování 33 + platy ve farmacii - počet farmaceutů +
34 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Mapy a vztahy mezi nimi Zdroj: 688&partName=htmltext Staženo V rozhodování 34
35 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Mentální (myšlenkové) mapy: grafické zpracování myšlenkových procesů zachycují podrobnosti jako celek opírají se o multilateralitu myšlení (nikoliv linearitu) nevýhoda problém vložit další text do hotové mapy - vyhovuje zejména vizuálnímu učebnímu typu V rozhodování 35
36 fáze A: a formulace problému (2. krok) grafické metody Mentální (myšlenkové) mapy: začít uprostřed hlavním námětem pokračovat podřízenými náměty, které s hlavním souvisí využívat obrázků, symbolů, barev zdůrazňovat hlavní témata podtržením či vytučněním vytvořit si vlastní styl tvorby map V rozhodování 36
37 Mentální (myšlenkové) mapa (např.): Zdroj: Staženo V rozhodování 37
38 Rozhodovací procesy 5 a formulace problémů Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 V rozhodování 38
Rozhodovací procesy 4
Rozhodovací procesy 4 Situační analýza Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 IV rozhodování 1 Rozhodovací procesy Cíl přednášky 4: Situační analýza, identifikace rozhodovacího
VíceRozhodovací procesy 8
Rozhodovací procesy 8 Rozhodování za jistoty Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 VIII rozhodování 1 Rozhodování za jistoty Cíl přednášky 8: Rozhodovací analýza Stanovení
VíceZÁKLADNÍ TYPY ROZHODOVACÍH PROBLÉMŮ
ZÁKLADNÍ TYPY ROZHODOVACÍH PROBLÉMŮ ZPRACOVALA ING. RENATA SKÝPALOVÁ CZ.1.07/1.1.00/14.0143 OSNOVA HODINY Dobře a špatně strukturované problémy Rozhodovací procesy za jistoty, rizika a nejistoty Přehled
VíceRozhodovací procesy 6
Rozhodovací procesy 6 a tvorba variant Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 VI rozhodování 1 Rozhodovací procesy Cíl přednášky 6: Povaha kritérií řešení Elementární vědecké
VíceRozhodovací procesy 3
Rozhodovací procesy 3 Informace a riziko Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 III rozhodování 1 Rozhodovací procesy Cíl přednášky 1-3: Význam rozhodování Rozhodování
VíceIng. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.
Rozhodování Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D. Rozhodování??? video Obsah typy rozhodování principy rozhodování rozhodovací fáze základní pojmy hodnotícího procesu rozhodovací podmínky rozhodování v podmínkách
VíceMatematika-průřezová témata 6. ročník
Matematika-průřezová témata 6. ročník OSV 1: OSV 2 žák umí správně zapsat desetinnou čárku, orientuje se na číselné ose celých čísel, dovede rozpoznat základní geometrické tvary a tělesa, žák správně používá
VíceMatematika. 7. ročník. Číslo a proměnná celá čísla. absolutní hodnota čísla. zlomky. racionální čísla
list 1 / 9 M časová dotace: 4 hod / týden Matematika 7. ročník (M 9 1 01) provádí početní operace v oboru celých a racionálních čísel; čte a zapíše celé číslo, rozliší číslo kladné a záporné, určí číslo
VíceNázev školy: Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, Karlovy Vary
Název školy: Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, 360 09 Karlovy Vary Autor: ING. HANA MOTYČKOVÁ Název materiálu: VY_32_INOVACE_14_ROZHODOVÁNÍ II_P2 Číslo projektu: CZ 1.07/1.5.00/34.1077
VíceŽák plní standard v průběhu primy a sekundy, učivo absolutní hodnota v kvartě.
STANDARDY MATEMATIKA 2. stupeň ČÍSLO A PROMĚNNÁ 1. M-9-1-01 Žák provádí početní operace v oboru celých a racionálních čísel; užívá ve výpočtech druhou mocninu a odmocninu 1. žák provádí základní početní
VíceInovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie http://aplchem.upol.cz
http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Sedm základních nástrojů řízení kvality Doc. RNDr. Jiří Šimek,
VíceMÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE)
zhanel@fsps.muni.cz MÍRY ZÁVISLOSTI (KORELACE A REGRESE) 2.5 MÍRY ZÁVISLOSTI 2.5.1 ZÁVISLOST PEVNÁ, VOLNÁ, STATISTICKÁ A KORELAČNÍ Jednorozměrné soubory - charakterizovány jednotlivými statistickými znaky
VíceCvičení z matematiky - volitelný předmět
Vyučovací předmět : Období ročník : Učební texty : Cvičení z matematiky - volitelný předmět 3. období 9. ročník Sbírky úloh, Testy k přijímacím zkouškám, Testy Scio, Kalibro aj. Očekávané výstupy předmětu
VíceŘízení projektů. Konstrukce síťového grafu pro řízení projektů Metoda CPM Metoda PERT
Řízení projektů Konstrukce síťového grafu pro řízení projektů Metoda CPM Metoda PERT 1 Úvod základní pojmy Projekt souhrn činností, které musí být všechny realizovány, aby byl projekt dokončen Činnost
Více1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,
KMA/SZZS1 Matematika 1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, operace s limitami. 2. Limita funkce
VíceRozhodování. Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.
Rozhodování Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D. Rozhodování??? video Obsah typy rozhodování principy rozhodování rozhodovací fáze základní pojmy hodnotícího procesu rozhodovací podmínky rozhodování v podmínkách
VíceManagement. Rozhodování. Ing. Vlastimil Vala, CSc. Ústav lesnické a dřevařské ekonomiky a politiky
Management Rozhodování Ing. Vlastimil Vala, CSc. Ústav lesnické a dřevařské ekonomiky a politiky Vytvořeno s podporou projektu Průřezová inovace studijních programů Lesnické a dřevařské fakulty MENDELU
VíceManagement. Ing. Jan Pivoňka
Management Ing. Jan Pivoňka Stanovení osobní vize V souladu s kotvou Konkrétní představa Citový náboj Stimul pro aktivní jednání Krátkodobější cíle motivace Výjimky Jasná vize Pohodoví lidé Úspěch bez
VíceVzdělávací obsah vyučovacího předmětu
Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Matematika 9. ročník Zpracovala: Mgr. Michaela Krůtová Číslo a početní operace zaokrouhluje, provádí odhady s danou přesností, účelně využívá kalkulátor účelně a efektivně
VíceZÁKLADNÍ METODOLOGICKÁ PRAVIDLA PŘI ZPRACOVÁNÍ ODBORNÉHO TEXTU. Martina Cirbusová (z prezentace doc. Škopa)
ZÁKLADNÍ METODOLOGICKÁ PRAVIDLA PŘI ZPRACOVÁNÍ ODBORNÉHO TEXTU Martina Cirbusová (z prezentace doc. Škopa) OSNOVA Metodologie vs. Metoda vs. Metodika Základní postup práce Základní vědecké metody METODOLOGIE
VíceP R O J E K T O V É Ř Í Z E N Í A M A R K E T I N G 1. Akad. rok 2015/2016, LS Projektové řízení a marketing - VŽ 1
P R O J E K T O V É Ř Í Z E N Í A M A R K E T I N G 1 Akad. rok 2015/2016, LS Projektové řízení a marketing - VŽ 1 Vznik a historie projektového řízení Akad. rok 2015/2016, LS Projektové řízení a marketing
VíceMatematika. 8. ročník. Číslo a proměnná druhá mocnina a odmocnina (využití LEGO EV3) mocniny s přirozeným mocnitelem. výrazy s proměnnou
list 1 / 7 M časová dotace: 4 hod / týden Matematika 8. ročník M 9 1 01 provádí početní operace v oboru celých a racionálních čísel; užívá ve výpočtech druhou mocninu a odmocninu Číslo a proměnná druhá
VíceRozhodovací procesy 2
Rozhodovací procesy 2 Základní pojmy a struktura rozhodování Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 II rozhodování 1 Rozhodovací procesy Cíl přednášky 1-3: Význam rozhodování
Více5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza
5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně
VíceYou created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)
Závislost náhodných veličin Úvod Předchozí přednášky: - statistické charakteristiky jednoho výběrového nebo základního souboru - vztahy mezi výběrovým a základním souborem - vztahy statistických charakteristik
VíceOrganizační chování. Rozvoj poznání v organizačním chování
Organizační chování Rozvoj poznání v organizačním chování Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty vojenského leadershipu Registrační
VíceZÁKLADNÍ NÁSTROJE ŘÍZENÍ JAKOSTI
ZÁKLADNÍ NÁSTROJE ŘÍZENÍ JAKOSTI SPŠ na Proseku 4-1 Ing. A. Styblíková, Ing. L. Procházka - pevně stanovený soubor grafických technik napomáhajících při řešení problémů s kvalitou - jedná se o 7 nástrojů
VíceŠKOLNÍ VZDĚLÁVACÍ PROGRAM
Vyučovací předmět : Období ročník : Učební texty : Matematika 3. období 9. ročník J.Coufalová : Matematika pro 9.ročník ZŠ (Fortuna) Očekávané výstupy předmětu Na konci 3. období základního vzdělávání
VíceKapitola 1 INTERNÍ AUDIT A JEHO POSTUPY 5. Kapitola 2 LOGIKA V INTERNÍM AUDITU 11
OBSAH ÚVOD 1 ODDÍL A INTERNÍ AUDIT A JEHO POSTUPY 3 Kapitola 1 INTERNÍ AUDIT A JEHO POSTUPY 5 Kapitola 2 LOGIKA V INTERNÍM AUDITU 11 2.1 Základní pojmy z logiky vztažené k internímu auditu 12 2.2 Postup
Vícekapitola 2 předprojektová fáze 31
OBSAH 6 projektové řízení Předmluva 3 Kapitola 1 Základní pojmy a východiska 13 1.1 Úvod do řízení projektů 14 1.1.1 Co je to projektové řízení 14 1.2 Základní pojmy projektového řízení 17 1.2.1 Projekt
VíceManažerská ekonomika. Manažerské rozhodovací úlohy. Ing. Jakub Michal Ústav lesnické a dřevařské ekonomiky a politiky
Manažerská ekonomika Manažerské rozhodovací úlohy Ing. Jakub Michal Ústav lesnické a dřevařské ekonomiky a politiky Rozhodování Volba mezi více variantami chování vedoucí k naplnění určitého cíle Proces
VíceRNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.
Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných
VíceMyšlenkové mapování (heuristické mapování) Metoda nelineárního znázornění informací
Myšlenkové mapování (heuristické mapování) Metoda nelineárního znázornění informací Na úvod něco obrázků Co je to myšlenková mapa Někdy také mentální mapa je grafické uspořádání klíčových slov, doplněné
VíceMetody síťové analýzy
Metody síťové analýzy Řeší problematiku složitých systémů, zejména pak vazby mezi jejich jednotlivými prvky. Vychází z teorie grafů. Základní metody síťové analýzy: CPM (Critical Path Method) deterministický
VíceMETODY ŘÍZENÍ KVALITY II.ČÁST
METODY ŘÍZENÍ KVALITY II.ČÁST Ing. Syrovátka Radek 7 základních nástrojů 1. FORMULÁŘ 2. HISTOGRAM 3. VÝVOJOVÝ DIAGRAM 4. DIAGRAM PŘÍČIN A NÁSLEDKŮ 5. PARETŮV DIAGRAM 6. BODOVÝ DIAGRAM 7. REGULAČNÍ DIAGRAM
VíceVyučovací hodiny mohou probíhat v multimediální učebně a odborných učebnách s využitím interaktivní tabule.
Charakteristika předmětu 2. stupně Matematika je zařazena do vzdělávací oblasti Matematika a její aplikace. Vyučovací předmět má časovou dotaci v 6. ročníku 4 hodiny týdně, v 7., 8. a 9 ročníku bylo použito
VíceMANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ. Zpracoval Ing. Jan Weiser
MANAŽERSKÉ ROZHODOVÁNÍ Zpracoval Ing. Jan Weiser Obsah výkladu Rozhodovací procesy a problémy Dvě stránky rozhodování Klasifikace rozhodovacích procesů Modely rozhodování Nástroje pro podporu rozhodování
Více1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VíceZ X 5 0 4 H o d n o c e n í v l i v ů n a ž i v o t n í p r o s t ř e d í. Vybrané metody posuzování dopadu záměrů na životní
Z X 5 0 4 H o d n o c e n í v l i v ů n a ž i v o t n í p r o s t ř e d í Vybrané metody posuzování dopadu záměrů na životní prostředí. ř Posuzování dopadu (impaktu) posuzované činnosti na životní prostředí
VíceDélka (dny) 150 - - 2 terénní úpravy (prvotní) 15-20 - příprava staveniště (výstavba přístřešku pro materiál)
Skupinová práce. Zadání skupinové práce Síťová analýza metoda CPM Dáno: Výstavba skladu zásob obilí představuje následující činnosti: Tabulka Název činnosti Délka (dny) Optimální projekt. Optimální dělníků
VícePythagorova věta Pythagorova věta slovní úlohy. Mocniny s přirozeným mocnitelem mocniny s přirozeným mocnitelem operace s mocninami
Vyučovací předmět: Matematika Ročník: 8. Vzdělávací obsah Očekávané výstupy z RVP ZV Školní výstupy Učivo užívá různé způsoby kvantitativního vyjádření vztahu celek část (procentem) řeší aplikační úlohy
VíceVzdělávací obsah vyučovacího předmětu
Vzdělávací obsah vyučovacího předmětu Matematika 7. ročník Zpracovala: Mgr. Michaela Krůtová Číslo a početní operace provádí početní operace v oboru celých a racionálních čísel zaokrouhluje, provádí odhady
VíceMULTIKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ KOMPLEXNÍ HODNOCENÍ ALTERNATIV
PŘEDNÁŠKA 6 MULTIKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ KOMPLEXNÍ HODNOCENÍ ALTERNATIV Multikriteriální rozhodování Možnosti řešení podle toho, jaká je množina alternativ pokud množina alternativ X je zadaná implicitně
VíceRiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI L 4 4-1
RiJ ŘÍZENÍ JAKOSTI ML 4-1 CÍL TÉMATICKÉHO CELKU Název tematického celku: Nástroje pro měření, analýzu a zlepšování systému jakosti v podniku Hlavním cílem tematického celku je nastínit význam interních
VíceStatistika. Klíčové kompetence V rámci výuky statistiky jsou naplňovány tyto klíčové kompetence: řešení problémů, komunikativní,
Dodatek č. 5. Školního vzdělávacího programu Obchodní akademie Lysá nad Labem, obor 63-41-M/02 Obchodní akademie, platného od 1. 9. 2012 - platnost od 1. 9. 2015 Statistika je povinný předmět pro 2. ročník,
VícePythagorova věta Pythagorova věta slovní úlohy
Vyučovací předmět: Matematika Ročník: 8. Vzdělávací obsah Očekávané výstupy z RVP ZV Školní výstupy Učivo provádí početní operace v oboru celých a racionálních čísel, užívá ve výpočtech druhou mocninu
VícePřednáška č.7 Ing. Sylvie Riederová
Přednáška č.7 Ing. Sylvie Riederová 1. Aplikace klasifikace nákladů na změnu objemu výroby 2. Modelování nákladů Podstata modelování nákladů Nákladové funkce Stanovení parametrů nákladových funkcí Klasifikační
VíceMETODICKÝ APARÁT LOGISTIKY
METODICKÝ APARÁT LOGISTIKY Metodický aparát logistiky jedná se o metody sloužící k rozhodování při logistických problémech Metodu = použijeme, v případě vzniku problému. Problém = vzniká v okamžiku, když
VíceStonožka jak se z výsledků dozvědět co nejvíce
Stonožka jak se z výsledků dozvědět co nejvíce Vytvoření Map učebního pokroku umožňuje vyhodnotit v testování Stonožka i dílčí oblasti učiva. Mapy učebního pokroku sledují individuální pokrok žáka a nabízejí
Více5.3.1. Informatika pro 2. stupeň
5.3.1. Informatika pro 2. stupeň Charakteristika vzdělávací oblasti Vzdělávací oblast Informační a komunikační technologie umožňuje všem žákům dosáhnout základní úrovně informační gramotnosti - získat
VíceStatistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
VíceMatematický seminář. OVO ŠVP Tématický celek Učivo ŠVP Integrace Mezipředmětové vztahy. jejich soustavy. Spojitost funkce v bodě. Limita funkce v bodě
Řeší s porozumněním rovnice s parametrem Rovnice, nerovnice a jejich soustavy Řovnice, nerovnice a jejich soustavy Třetí, 24 hodin Zvolí vhodnou metodu řešení rovnice nebo nerovnice Vysvětlí zvolený způsob
VíceIng. Alena Šafrová Drášilová
Rozhodování II Ing. Alena Šafrová Drášilová Obsah vztah jedince k riziku rozhodování v podmínkách rizika rozhodování v podmínkách nejistoty pravidlo maximin pravidlo maximax Hurwitzovo pravidlo Laplaceovo
VíceMĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ
MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ v praxi u jednoho prvku souboru se často zkoumá více veličin, které mohou na sobě různě záviset jednorozměrný výběrový soubor VSS X vícerozměrným výběrovým souborem VSS
VíceRozhodovací procesy 10
Rozhodovací procesy 10 Rozhodování za rizika a nejistoty Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 X rozhodování 1 Rozhodování za rizika a nejistoty Cíl přednášky 10: Rozlišení
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2013/2014 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
Vícepracovní listy Výrazy a mnohočleny
A B C D E F 1 Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace 2 Vzdělávací obor: Cvičení z matematiky 3 Ročník: 8. 4 Klíčové kompetence (Dílčí kompetence) 5 Kompetence k učení vybírat a využívat pro efektivní
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2010/2011 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VícePareto analýza. Ing. Martina Ortová, Ph.D. Technická univerzita v Liberci. Výrobní systémy I TU v Liberci
Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Pareto analýza Ing., Ph.D. Technická univerzita v Liberci Technická univerzita v
VíceNÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU. Projektová dekompozice
NÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU Projektová dekompozice Úvod do vybraných nástrojů projektového managementu METODY A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU Tvoří jádro projektového managementu.
VíceNÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU
NÁSTROJE A TECHNIKY PROJEKTOVÉHO MANAGEMENTU Projektová dekompozice Přednáška Teorie PM č. 2 Úvod do vybraných nástrojů projektového managementu Úvodní etapa projektu je nejdůležitější fáze projektu. Pokud
VíceMetodický list č. 1 FUNKCE, ZISK A VZTAHY MEZI ZÁKLADNÍMI EKONOMICKÝMI VELIČINAMI PODNIKU
Metodické listy pro kombinované studium předmětu MANAŽERSKÁ EKONOMIKA Přednášející: Ing. Jana Kotěšovcová Metodický list č. 1 Název tematického celku: ZALOŽENÍ PODNIKU, VÝNOSY, NÁKLADY, NÁKLADOVÉ FUNKCE,
VíceMATEMATICKÝ SEMINÁŘ (volitelný a nepovinný předmět)
MATEMATICKÝ SEMINÁŘ (volitelný a nepovinný předmět) Charakteristika vyučovacího předmětu Obsahové vymezení Vzdělání v matematickém semináři je zaměřeno na: užití matematiky v reálných situacích osvojení
VíceProjektový management
Projektový management Osnova - Metody a techniky plánování projektu - Časové plány a jejich úrovně - Ganttův diagram a síťový graf - Strukturní plán, dokumentace staveb Ing. Jana Nováková Ústav stavební
VíceEKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy
EKONOMETRIE 7. přednáška Fáze ekonometrické analýzy Ekonometrická analýza proces, skládající se z následujících fází: a) specifikace b) kvantifikace c) verifikace d) aplikace Postupné zpřesňování jednotlivých
VíceVzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vzdělávací obor: Matematický kroužek pro nadané žáky ročník 9.
Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace Vzdělávací obor: Matematický kroužek pro nadané žáky ročník 9. Školní rok 2013/2014 Mgr. Lenka Mateová Kapitola Téma (Učivo) Znalosti a dovednosti (výstup)
VíceA3RIP Řízení projektů. 6. seminář
A3RIP Řízení projektů 6. seminář 24. 10. 2012 Obsah 1. od iniciace k plánovaní 2. plánování projektu fáze projektu činnosti (WBS) čas (Ganttův diagram, síťové diagramy) zdroje náklady rizika 3. bonusový
VíceTématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky. bakalářské studium. studijní obor "Management jakosti"
Tématické okruhy pro státní závěrečné zkoušky bakalářské studium studijní obor "Management jakosti" školní rok 2009/2010 Management jakosti A 1. Pojem jakosti a význam managementu jakosti v současném období.
VíceAPLIKACE NÁSTROJŮ KVALITY VE SPOLEČNOSTI METEOSERVIS V.O.S. SVOČ FST 2011
APLIKACE NÁSTROJŮ KVALITY VE SPOLEČNOSTI METEOSERVIS V.O.S. SVOČ FST 2011 Petr Novák, Ing. Martin Melichar Ph.D. Západočeská univerzita v Plzni, Západočeská univerzita v Plzni, Univerzitní 8, 306 14 Plzeň
VíceASK. Test deduktivního a kreativního myšlení. HTS Report. Jan Ukázka ID Datum administrace Standard 1. vydání
ASK Test deduktivního a kreativního myšlení HTS Report ID 8389-226 Datum administrace 04.12.2018 Standard 1. vydání PŘEHLED VÝSLEDKŮ ASK 2/8 Přehled výsledků Analýza deduktivního a kreativního myšlení
VíceSedm základních nástrojů řízení jakosti
Sedm základních nástrojů řízení jakosti Není nic tak naprosto zbytečného, jako když se dobře dělá něco, co by se nemělo dělat vůbec. Peter Drucker Kontrolní tabulky Vývojové diagramy Histogramy Diagramy
VíceSTRATEGIE ROZVOJE SLUŽEB ICT VE ŠKOLE
STRATEGIE ROZVOJE SLUŽEB ICT VE ŠKOLE TVORBA ICT PLÁNU (c) Radek Maca rama@inforama.cz Kam patří ICT plán? Prvky strategie v oblasti ICT Na úrovni školy Filosofie integrace ICT a vzdělávací strategie,
VíceZákladní škola Blansko, Erbenova 13 IČO
Základní škola Blansko, Erbenova 13 IČO 49464191 Dodatek Školního vzdělávacího programu pro základní vzdělávání Škola v pohybu č.j. ERB/365/16 Škola: Základní škola Blansko, Erbenova 13 Ředitelka školy:
Více65-42-M/01 HOTELNICTVÍ A TURISMUS PLATNÉ OD 1.9.2012. Čj SVPHT09/03
Školní vzdělávací program: Hotelnictví a turismus Kód a název oboru vzdělávání: 65-42-M/01 Hotelnictví Délka a forma studia: čtyřleté denní studium Stupeň vzdělání: střední vzdělání s maturitní zkouškou
VíceBlacksmith Consulting S. l.
Blacksmith Consulting S. l. RYCHLÉ VYTVOŘENÍ MODELU PODNIKÁNÍ JAKO NÁSTROJ TESTOVÁNÍ REALIZOVATELNOSTI NOVÝCH NÁPADŮ Mikulov, červenec 2013 Základní principy metodiky - Naučit se podnikat, organizovat
VíceReálné gymnázium a základní škola města Prostějova Školní vzdělávací program pro ZV Ruku v ruce
2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE UČEBNÍ OSNOVY 2. 2 Cvičení z matematiky Časová dotace 7. ročník 1 hodina 8. ročník 1 hodina 9. ročník 1 hodina Charakteristika: Předmět cvičení z matematiky doplňuje vzdělávací
VíceZákony hromadění chyb.
Zákony hromadění chyb. Zákon hromadění skutečných chyb. Zákon hromadění středních chyb. Tomáš Bayer bayertom@natur.cuni.cz Přírodovědecká fakulta Univerzity Karlovy v Praze, Katedra aplikované geoinformatiky
VíceStandardy ČJ - 2.stupeň - přehled
Standardy ČJ - 2.stupeň - přehled ČJL-9-1-01 Žák odlišuje ve čteném nebo slyšeném textu fakta od názorů a hodnocení, ověřuje fakta pomocí otázek nebo porovnáváním s dostupnými informačními zdroji - 9.r.
VíceINDUKTIVNÍ STATISTIKA
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ KVALITATIVNÍ VELIČINY - Vychází se z kombinační (kontingenční) tabulky, která je výsledkem třídění druhého stupně KVANTITATIVNÍ
VíceStruk ur přednášk. Vymezení pojmu management, Úkoly řízení podniku, Strategické řízení, Taktické řízení, Plánování.
Struk ur přednášk Vymezení pojmu management, Úkoly řízení podniku, Strategické řízení, Taktické řízení, Plánování. Vymezení pojmu management Management jako specifická aktivita (řízení) Management jako
VíceA1 Marketingové minimum pro posílení výchovy k podnikavosti (8h)
A1 Marketingové minimum pro posílení výchovy k podnikavosti (8h) 2.1 Základy marketingové strategie (2,5h) Učitelé se seznámí se základní marketingovou terminologií a s možnými cestami rozvoje firmy. V
VíceZákladní škola Fr. Kupky, ul. Fr. Kupky 350, Dobruška 5.2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE Matematika 7.
5.2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE 5.2.1 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE Matematika 7. ročník RVP ZV Obsah RVP ZV Kód RVP ZV Očekávané výstupy ŠVP Školní očekávané výstupy ŠVP Učivo ČÍSLO A PROMĚNNÁ M9101 provádí
VíceNejvhodnější rozhodovací styl v daném kontextu
FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ Nejvhodnější rozhodovací styl v daném kontextu Individuální projekt SPM1 Vypracoval: Bc. Martin Petruželka Studijní obor: K-IM2 Emailová adresa:
VícePopis obsahu a struktury programu
Popis obsahu a struktury programu (Příloha k Žádosti o akreditaci vzdělávacího programu u Společnosti pro projektové řízení, o. s.) 1 Vzdělávací subjekt: HM PARTNERS s.r.o. Název programu: Projektové řízení
VícePareto analýza. Průmyslové inženýrství. EduCom. Jan Vavruška Technická univerzita v Liberci
Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Pareto analýza Technická univerzita v Liberci Průmyslové inženýrství Technická univerzita
VíceFáze a techniky marketingového výzkumu
VY_32_INOVACE_MAR_91 Fáze a techniky marketingového výzkumu Ing. Dagmar Novotná Obchodní akademie, Lysá nad Labem, Komenského 1534 Dostupné z www.oalysa.cz. Financováno z ESF a státního rozpočtu ČR. Období
VíceSetkání realizátorů MAP. Kunčice pod Ondřejníkem Dana Diváková
Setkání realizátorů MAP Kunčice pod Ondřejníkem Dana Diváková Setkání realizátorů MAP Práce ve skupině včetně přípravy projektové fiše Komunikační plán a konzultační proces Postupy MAP Povinné pracovní
VícePředpokládané znalosti žáka 1. stupeň:
Předpokládané znalosti žáka 1. stupeň: ČÍSLO A POČETNÍ OPERACE používá přirozená čísla k modelování reálných situací, počítá předměty v daném souboru, vytváří soubory s daným počtem prvků čte, zapisuje
VíceUsuzování za neurčitosti
Usuzování za neurčitosti 25.11.2014 8-1 Usuzování za neurčitosti Hypotetické usuzování a zpětná indukce Míry postačitelnosti a nezbytnosti Kombinace důkazů Šíření pravděpodobnosti v inferenčních sítích
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
VíceZpracování náhodného vektoru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Ing. Michal Dorda, Ph.D. 1 Př. 1: Cestující na vybraném spoji linky MHD byli dotazováni za účelem zjištění spokojenosti s kvalitou MHD. Legenda 1 Velmi spokojen Spokojen 3 Nespokojen 4 Velmi nespokojen
VícePopis obsahu a struktury programu
Popis obsahu a struktury programu (Příloha k Žádosti o akreditaci vzdělávacího programu u Společnosti pro projektové řízení, o. s.) 1 Vzdělávací subjekt: HM Partners, s.r.o. Název programu: Projektové
VíceSeminář k absolventské práci
Seminář k absolventské práci Jak napsat a úspěšně obhájit absolventskou práci Absolventské práce - závěrečná práce studia - významný čin z hlediska celkového růstu intelektuálních zdatností a tvůrčích
VícePříloha I.: Stupně aktivity 1
Příloha I.: Stupně aktivity 1 1 MAŇÁK, J. Rozvoj aktivity, samostatnosti a tvořivosti. Brno: Masarykova univerzita, 1998. 134 s. Příloha II.: Rozvíjení vlastností tvořivosti po stupních 2 2 MAŇÁK, J. Rozvoj
VíceLogický rámec projektu (Logical Framework Matrix LFM)
Logický rámec projektu (Logical Framework Matrix LFM) Při přípravě, realizaci, monitorování a hodnocení programů a projektů se obvykle uplatňuje ve vyspělých zemích i v mezinárodních organizacích (EU,
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Více