1. PRGOGNOSTIKA MEETODID a) Faktijärgsed meetodid x Statistilised meetodid o Prognoositav näitaja aegrea alusel: ekstrapolatsioon; paindlikud funktsioonid; autoregressiivsed mudelid; eksponenttasandamine; splain meetod; harmooniliste kaalude võte; Box-Jenkinsi mudelid. o Mitmeteguriline prognoos: regressioonmudel; faktoranalüüsi mudelid; Markovi ahelmudel. x Analoogiameetodid: ajaloolise analoogia meetod, matemaatilise analoogia meetod x Ennetava informatsiooni meetodid: patentmeetod, publikatsioonide meetod b) Eksperthinnangute meetodid: individuaalsed ja kollektiivsed
Kuupsplain moodustatakse kolme järjestikust punkti läbivate ja omavahel ühendatud kuupparabooli kaartest. Näide: Teen eelmises punktis kasutatud andmete põhjal kuupsplaininterpolatsiooni. Selleks leian: 25. Mis on splain? Tuua 2 näidet splainide kohta! Splainiks nimetatakse joont, mis ühendab omavahel etteantud punkte. Näited: v.t. eelmiseid jooniseid 26. Tuua 2 näidet, milles on võimalik katseandmeid ühe polünoomiga interpoleerida vt. Osa 7 punkt 1.15.2 27. Mis on ekstrapolatsioon? Esitada näide ekstrapolatsiooni kohta. Vahel on tarvis hinnata funktsiooni väärtusi punktides, mis on väljaspool etteantud punktide piirkonda. Sellist protseduuri nimetatakse ekstrapoleerimiseks ehk ennustamiseks. Näide: Olgu k := 1 .. 100 m := 10 n := 50 i := 0 .. n - 1 Arvutame f(k) väärtused w := f ( k) ja ekstrapolatsioonifunktsiooni p := predict ( w , m, n ) k
Faktijärgsed meetodid Eksperthinnangute meetod (lihtne, sest eskperdid vastavad küsimustele) Kompleksmeetodid (haaravad endasse kõik ülejäänud meetodid, kõige mahukamad, eeldavad meeskonnatööd sh erinevate valdkondade inimeste vahelist koostööd). Need meetodid jagunevad omakorda: Faktijärgsed meetodid: Statistilised meetodid Prognoositava näitaja aegrea alusel Ekstrapolatsioon (ilma eksperthinnanguteta jääb ebapiisavaks) Paindlikud funktsioonid (tekib modelleerimise käigus, võivad sisse tulla trigonomeetrilised väljundid) Autoregressiivsed mudelid Eksponenttasandamine Harmooniliste kaalude võte Splain meetod Box-Jenkinsi mudelid Mitmeteguriline prognoosimine – on hea kui suudame kõik erinevad tegurid arvesse võtta. Tihti aga jäetakse pigem
Seejuures eeldatakse, et tulevased tingimused ei erine tingimustest, mille juures genereeriti andmed, välja arvatud mudeli otsustusmuutujad. Prognoosi kvaliteedi määravad kõik tema komponendid: kogutud andmed peavad olema õiged ning kirjeldama uuritavat nähtust, mudel peab olema valitud võimalikult lihtne, mudelit peab testima ja hindama tema headust. Prognostika meetodid: 1. Faktijärgsed meetodid x Statistilised meetodid o Prognoositav näitaja aegrea alusel: ekstrapolatsioon (järgmiste perioodide tulemuse leidmine punktprognoos); paindlikud funktsioonid (tegureid teame aga nende väärtusi ei tea ja/või ei ole aega keerukate funktsioonide kasutamiseks); autoregressiivsed mudelid (otsustusmuutujaks on muutuja eelmiste perioodide väärtus); eksponenttasandamine (kaugemad liikmed väiksema kaaluga); splain meetod (tükeldatakse aegrida lõikudeks, lõike prognoositakse ja hiljem pannakse kokku; mida
2) ORGANISATSIOONIILISED FUNKTSIOONID - JUHTIMISSUBJEKTIDELE SUUNATUD 3) MAJANDUSMEHANISM SÜSTEEMI ELEMENTE AKTIVEERIVAD FUNKTSIOONID 1) FAASILISED FUNKTSIOONID: · EESMÄRGI PÜSTITAMINE. EESMÄRGI PÜSTITAMINE ALLSÜSTEEMIDELE. EEMÄRGIPUU. NÄITED · PROGNOOSIMINE ENNUSTAMINE KUHU JÕUAB SÜSTEEM TULEVIKUS KUI JÄTKUVAD MINEVIKU TENDENTSID. EKSTRAPOLATSIOON. TÄPSUS.STATISTILINE IMITATSIOON KUI ME EI JÕUA PÜSTITATUD EESMÄRGILE ILMA VAHELESEGAMATA ON VAJALIK PLAANIMINE · PLAANIMINE ON TULEVIKKU SUUNATUD TEGEVUS RESSURSSIDE ÜMBERJAOTAMISEKS AJAS. KUNA INFORMATSIOON PLAANIMISEL ON MITTETÄIELIK (2 PÕHJUST) SIIS ON VAJA REGULEERIMIST · REGULEERIMINE SÜSTEEMI MÕJUTAMINE, ET HOIDA SÜSTEEMI PLAANITUD PARAMEETRITE PIIRIDES. TEHNILISTES SÜSTEEMIDES SISSEEHITATUD
(ajaloolise analoogia meetod, meetodid Statistilised meetodid matemaatilise analoogia (patentmeetodi, meetod) publikatsioonide meetod) Prognoositav näitaja aegrea alusel (ekstrapolatsioon, paindlikud funktsioonid, eksponenttasamine) Mitmeteguriline prognoosimine (regressioonmudelid, faktoranalüüsi mudelid, Markovi ahelmudelid) Asukoha valimine Asukohavaliku ees seistakse siis, kui tootmine ei mahu olemasolevatesse raamidesse või on mujal tootmiskulud väiksemad. Strateegiad: y uue asukoha valimine olemasolevat säilitades
Seega A on a põhjuse tingimatuks osaks. ÜHENDATUD ÜHTIVUS- JA ERINEVUSMEETOD Juhtum Antetsedentsed Fenomenid asjaolud 1 ABEF a 2 ACD a 2 VsLex: ekstrapolatsioon – nähtuse ühe osa jälgimisel tehtud järelduse laiendamine nähtuse teisele osale; mõiste või nähtuse ülekandmine teise aega või kohta. 3 ABCE a 4 CDE - 5 BEF - Seega on võimalik, et A on a põhjuseks. KAASMUUTUSTE MEETOD
Õigusfilosoofia meetod on tema objekti tunnetamisel järjekindlalt teostatav uurimisviis ehk meetod on nende reeglite summa, mida mõtlemisel tuleb tunnetusprotsessis järgida. Kaks põhilist viisi on induktsioon (üksikutest faktidest või omadustest tuletatakse üldised väited) ja deduktsioon. Täielikuks induktsiooniks nim. Meetodit kui üldistav väide mingi nähtuste hulga kohta on tuletatud kõigi selles hulgas leiduvate nähtuste vaatlemise põhjal. Mittetäielik induktsioon ehk ekstrapolatsioon, mingi osa antud liiki nähtustel teatud tunnuse kindlaksmääramisel tehakse järeldus, et sama tunnus on ka ülejäänud antud liiki nähtustel. Deduktiivse meetodi puhul toimitakse vastupidi üldisest väitest järeldatakse üksikfaktid (ntks Aristoteles ja süllogistika). Õigusfilosoofia ülesanne on, tema teema on *õige õigus*, seda võib nimetada ka *õiglaseks õiguseks* või *õigluseks*. Tekib 2 põhiküsimust: mis või milline on õige otsus
Nahkhiir. Nagel esitab nahkhiire näite selleks, et tuua välja objektiivse ja subjektiivse kontseptsiooni erinevus. Nahkhiired kogevad, järelikult on kuidagi olla nahkhiir. Kuid nende tajumehhanismid erinevad meie omadest nii suurel määral, et see toob probleemi reljeefselt esile. Nahkhiire näide ning ’what it is like’ kõnepruuk esines juba 1950. aastal Brian Farrelli artiklis „Experience“, kuid tema kaitses vastupidist, biheivioristlikku seisukohta. Ekstrapolatsioon ei anna vastust. Me ei saame kujutleda, mismoodi on olla nahkhiir, toetudes vaid enda kogemustele, mis on teistsugused. Ma suudan kujutleda vaid seda, mismoodi on minul käituda nahkhiire kombel. Nagel küsib aga „mismoodi on nahkhiirel olla nahkhiir“. Selgitus. Nageli küsimus ei seondu kogemuse privaatsusega. Fenomenilised faktid pole privaatsed – kui isikud on piisavalt sarnased, siis nad võivad üksteise kvaliteete kirjeldada. Aga see ei tähenda, et oleks
sureb. See on suur doositase, mille puhul võib tõmmata parelleeli aatompommiohvrite kiirgusandmetega. Mis aga juhtub, kui sama aspiriinikogus, st 1000 tabletti, jagada 1000 inimese vahel? Selline jaotumine oleks sarnane kiirgussfääri töötajate doosidega, kus suur hulk inimesi saab väga väikese kiirgusdoosi. Kasutades lineaarset ekstrapoleerimist nagu kiirguse puhul, saaksime ikkagi 9 surnut. On selge, et selline ekstrapolatsioon pole tõene, keegi ei sure 1 tableti aspiriini võtmisest. Aspiriini-analoogiat kasutades tekib ilmne viga, mis viitab ühele tähtsale asjaolule. Paljude ravimite puhul eksisteerib kindel lävidoos, millest väiksemate dooside kasutamine on normaalsele inimesele absoluutselt ohutu. Sellisel juhul ei saa suure doosi efekte ekstrapoleerida väikestele doosidele. Kiirguse põhjustatud vähi tekkel sellist kindlat lävidoosi otseselt ei ilmne. Aspiriini
annaabi.ee 
