(Teoria ekologii populacji)

Z Encyklopedia Zarządzania
Skocz do: nawigacji, wyszukiwania
Portal moze zapisywać w przeglądarce uzytkownika informacje związane z logowaniem oraz statystykami oglądalności. Jeśli nie zgadzasz się z tym, opuść stronę.

Przeglądanie katalogu

Przeglądaj katalog według:
Autorzy  Tytuły  Słowa kluczowe

Wyszukiwarka pełnotekstowa

Wpisz słowa kluczowe oraz modyfikatory. W razie potrzeby, skorzystaj z instrukcji obsługi wyszukiwarki.
Instrukcja wyszukiwarki (ukryj)

Strona 1 z 22

 

: Następna >>

Cytaty i parafrazy dla: (Teoria ekologii populacji) (0 - 20 z 421)





Michael Ward, 50 najważniejszych problemów zarządzania. , Wydawnictwo Profesjonalnej Szkoły Biznesu, Kraków 1997, ISBN: 83-85441-69-7
  • (cytat, str. 187) Teoria akcji i reakcji uczy, ze zamiast za wszelką cenę zwiększać siły "za" zmianami, co z pewnością wywołałoby jeszcze większą przeciwreakcję, znacznie lepiej jest się skoncentrować na redukowaniu sił działających "przeciw" zmianom. Łatwo powiedzieć, trudniej zrobić, choć zwykle właśnie tu tkwi rozwiązanie. Trzeba zdać sobie sprawę, że minimalizowanie sił "przeciw" zmianom wymaga wielu negocjacji z przeciwnikami.
  • Słowa kluczowe: zmiany, Analiza akcji i reakcji



Maria Romanowska, Alianse strategiczne przedsiębiorstw. , Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 1997, ISBN: 83-208-1063-9
  • (cytat, str. 19) Teoria uczenia się organizacji, wykorzystywana do analizy aliansów, przedstawia zawieranie i zarządzanie aliansem jako proces wzajemnego uczenia się uczestników.
  • Słowa kluczowe: Teoria uczenia się organizacji



Eugeniusz Gatnar, Marek Walesiak (red.), Analiza danych jakościowych i symbolicznych z wykorzystaniem programu R. , Wydawnictwo C.H. Beck, Warszawa 2011, ISBN: 978-83-255-2636-8
  • (cytat, str. 132) Jednoczynnikowa analiza wariancji
    Zakłada się, że danych jest u populacji generalnych o rozkładzie normalnym, o wartościach oczekiwanych mi i wariancjach sigma, przy czym u większe lub równe 2. Oznacza to zatem, że czynnik klasyfikujący ma u poziomów. Z każdej z tych populacji wylosowano niezależnie próby o liczebnościach n i obserwuje isę w nich realizacje Y niezależnych zmiennych losowych Y. Na podstawie wyników w próbie należy zweryfikować hipotezę o równości średnich w grupach, wobec hipotezy alternatywnej, która mówi, że nie wszystkie średnie badanej populacji są takie same. Czyli jeżeli wyróżniony czynnik jakościowy x ma u poziomów, to hipoteza zerowa pozwala zwryfikować stwierdzenie, że wartość zmiennej zależnej y na wsystkich poziomach tego czynnika jest taka sama, równa przeciętnemu poziomowi zmiennej y, wobec hipotezy alternatywnej, że przynajmniej jedna średnia jest różna od pozostałych.
  • (cytat, str. 139) Założenia analizy wariancji
    Stosowanie analizy wariancji wymaga spełnia określonych załoożeń, którymi są:
    1) niezależnośc zmiennych objaśniających (czynników klasyfikujących);
    2) normalność rozkładu zmiennej objaśnianej w populacji;
    3) jednorodność wariancji zmiennej objaśnianej w grupach.
    Zagadnienia pierwsze i drugie są szeroko omawiane w literaturze, m.in. przez Steczkowskiego i Zeliasia 1982. Do weryfikacji hipotezy o niezależności zmiennych objaniających można np. zastosować test Farra-Glaubera; natomiast, aby zweryfikować hipotezę o normalności rozkładu zmiennej, można wykorzystać np. test zgodności chi-kwadrat.



Stefan Mynarski, Analiza danych rynkowych i marketingowych z wykorzystaniem programu Statistica. , Wydawnictwo Akadamii Ekonomicznej w Krakowie, Kraków 2003, ISBN: 83-7252-174-3
  • (cytat, str. 14) Testy statystyczne to rodzaj narzędzi statystycznych pozwalających na podstawie wyników pochodzących z próby podjąć decyzje o przyjęciu lub odrzuceniu hipotezy dotyczącej populacji. Decyzja może być słuszna bądź niesłuszna w zależności od tego, czy hipoteza jest prawdziwa czy fałszywa.
    Podejmujący decyzje jest narażony na popełnienie błędów dwojakiego rodzaju - pierwszego rodzaju lub drugiego rodzaju. Błędem pierwszego rodzaju jest błąd polegający na odrzuceniu hipotezy, gdy jest ona prawdziwa, natomiast błędem drugiego rodzaju jest błąd polegający na przyjęciu hipotezy, gdy jest ona fałszywa. Prawdopodobieństwo popełnienia błędu pierwszego rodzaju nazywa się ryzykiem alfa, natomiast prawdopodobieństwo popełnienia błędu drugiego rodzaju nazywa się ryzykiem beta.
  • Słowa kluczowe: test statystyczny
  • (cytat, str. 20 - 22) Trzecim szczeblem różnicującym testy jest liczba badanych prób. Jeśli jest to pojedyncza próba losowa, to testy statystyczne ograniczają się w zasadzie do porównywania zgodności charakterystyk z próby z odpowiednimi parametrami w populacji w obrębie testów parametrycznych lub do porównywania rozkładów empirycznych z próby z odpowiednimi rozkładami hipotetycznymi w populacji w obrębie testów nieparametrycznych.
    Czwartym szczeblem różnicującym testy w obrębie prób jest ich zależność bądź niezależność. Próby niezależne to próby nie związane ze sobą żadnymi relacjami czasowymi bądź przestrzennymi. Najczęściej są to próby różnoliczne, na których dokonuje się pomiarów jednokrotnych i niezależnych w czasie lub w przestrzeni. Natomiast próby zależne to próby powiązane ze sobą pewnymi relacjami, na których dokonuje się pomiarów wielokrotnych, a więc powtarzanych w różnych odcinkach czasu.
  • Słowa kluczowe: test statystyczny
  • (cytat, str. 21) Pierwszym szczeblem różnicującym testy jest rodzaj porównywanych ze sobą charakterystyk. Jeśli są to parametry populacji i charakterystyki próby, to taki rodzaj testów określa się mianem testów parametrycznych. Jeśli zaś są to rozkłady cech w populacji i w próbie, to taki rodzaj testów zwykło się określać mianem testów nieparametrycznych.
    Drugim szczeblem różnicującym testy są skale pomiaru. Skale te mogą odnosić się do cech jakościowych i uwzględniać ich pomiar nominalny, względnie porządkowy oraz odnosić się do cech ilościowych i uwzględniać ich pomiar przedziałowy, względnie ilorazowy.
  • Słowa kluczowe: test statystyczny
  • (cytat, str. 23) Testy zgodności są specjalną klasą testów statystycznych, które pozwalają sprawdzać zgodność rozkładu empirycznego z próby z rozkładem hipotetycznym w populacji lub też zgodność między rozkładami empirycznymi z dwóch i więcej prób.
    Jest to zatem bardzo użyteczne narzędzie do porównywania struktur różnych zbiorowości.
    Najbardziej odpowiednim testem do tego rodzaju analiz w przypadku, gdy mamy do czynienia z rozkładem liczebności elementów według ich kategorii nominalnych, jest test zgodności chi-kwadrat.
  • Słowa kluczowe: test statystyczny
  • (cytat, str. 33) Drugim podstawowym testem zgodności, obok testu chi-kwadrat, jest test zgodności Kołmogorowa. O ile test chi-kwadrat służy do porównywania rozkładu empirycznego z próby z rozkładem hipotetycznym populacji, to test Kołmogorowa służy do porównywania rozkładów skumulowanych (dystrybuant). Test Kołmogorowa jest stosowany w przypadku pomiarów wykonywanych na skalach porządkowych (rangowych), podczas gdy test chi-kwadrat może być stosowany już dla skal nominalnych.
    Test Kołomogorowa można stosować, gdy ma się do czynienia z rozkładem liczebności według uporządkowania rangowego danej cechy. Na przykład można analizować rozkład preferencji wyboru marek, rozkład ocen smakowych produktu,(...) itp.
  • Słowa kluczowe: test statystyczny
  • (cytat, str. 81) Syntetyczną miarą tych wielkości może być średnia, wskaźnik proporcji, odchylenie standardowe, wskaźnik zmienności. Dzięki tym charakterystykom istnieje możliwość porównywania ocen uzyskiwanych z próby z nieznanymi parametrami populacji generalnej. Podstawowym narzędziem są tutaj testy parametryczne, z których na szczególne uwzględnienie zasługuje test t dla małych prób (mniejszych niż 30obserwacji), oparty na rozkładzie Studenta, oraz test Z dla dużych prób, oparty na rozkładzie normalnym. Za pomocą tych testów można badać istotność różnic między ocenami średnich bądź proporcji z próby a ich wartościami populacji generalnej.
  • Słowa kluczowe: test statystyczny
  • (cytat, str. 82) Miarą dokładności wykorzystującą testy parametryczne są przedziały ufności. Są to przdziały liczbwe, w których z określonym prawdopodobieństwem, zwanym poziomem ufności, zawarte są nieznane wartości parametrów populacji szacowane na podstawie próby. Poziom ufności pozostaje w odwrotnej relacji do poziomu istotności. Jeśli bowiem poziom istotności wynosi alfa to poziom ufności wynosi 1-alfa.
  • (cytat, str. 108 - 109) Bardzo często w badaniach rynkowych i marketingowych porównuje się ze sobą średnie dwóch populacji, np. średnie dochody, średnie wydatki, średnie zakupy, średnie oceny itp. Podobnie jak w przypadku jednej próby, również i tutaj korzysta się z testu t dla małych prób i testu Z dla dużych prób. Różnica polega jednak na tym, że zamiast błędu standardowego średniej wprowadza się błąd standardowy różnicy między dwiema średnimi. (...)
    Następnie formułuje się hipotezę zerową, że średnia z pierwszej próby jest taka sama lub mniejsza niż średnia z drugiej próby. Ustala się poziom istotności testowania hipotezy zerowej i w tablicach rozkładu Studenta odczytuje się wartość funkcji testowej t na obranym poziomie istotności i liczbie stopni swobody.
    Następnie oblicza się wartość krytyczną. Jeśli różnica między średnimi z próby jest większa niż wartość krytyczna, wówczas hipotezę zerową odrzucamy, jeśli natomiast jest mniejsza, wówczas nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy.
  • Słowa kluczowe: test statystyczny



Stanisław Wyrcza, Analiza i projektowanie systemów informatycznych. Metodyki technik zarządzania, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1999, ISBN: 83-01-12794-5
  • (cytat, str. 162) Teoria równowagi idiosynkrazji - wskazuje, iż ocena lidera zazwyczaj dokonywana jest dopiero po upływie pewnego okresu, gdy można ocenić efekty podejmowanych przez niego działań. Każdy odnoszony sukces poprawia bilans wiarygodności, natomiast każda porażka ujemnie wpływa na ten bilans.
    Przywództwo - według M. Kostera i S. Kownackiego to rodzaj społecznego wpływu, który pojawia się wówczas, gdy osoba - przywódca - jest zdolna do powodowania pożądanego przez siebie zachowania kogoś innego, kto ulega jej z powodu więzi, jaka ich łączy oraz z powodu społecznego stosunku, jaki zachodzi między nimi.
  • Słowa kluczowe: ocena, Teoria równowagi idiosynkrazji



Władysław Findeisen (red.), Analiza systemowa. Podstawy i metodologia, Państwowe Wydawnictwo Naukowe, Warszawa 1985, ISBN: 83-01-04991-X
  • (cytat, str. 702) ludzie oceniają prawdopodobieństwa głównie na podstawie podobieństwa z badanym zdarzeniem i klasą zdarzeń, z której ono pochodzi. W szczególności przy ocenie prawdopodobieństw prób z dużej populacji ludzie wykazywali tendecję do ignorowania statystycznych właściwości próbek i opierania sądów głównie na podobieństwie próbki i populacji. W dodatku okazało się, że zdarzenia łatwe do wywołania lub wyobrażenia były oceniane jako bardzie pradopodobne od zdarzeń trudnych do wywołania lub wyobrażenia, nawet jeśli w rzeczywistośvi były one jednakowo prawdopodobne. Zaobserwowano również tendecję do rozpoczynania oceny pradopodobieństwa na chybił trafił lub od wartości średniej i "dostrajania" tych wartości w jednym lub drugim kierunku.
  • Słowa kluczowe: ryzyko, decyzje, prawodopodobieństwo subiektywne, problem oceny



Stanisław Kaczmarczyk, Badania marketingowe. Metody i techniki, Polskie Wydawnictwo Ekonomiczne, Warszawa 2003, ISBN: 83-208-1433-2
  • (cytat, str. 38) "Kryterium wielkości badanej populacji. Wielkości (liczebność) badanej populacji jest jedną z głównych kategorii w badaniach marketingowych. Liczebność ta nie zawsze jest znana lub jest trudna do oszacowania, np. liczba potencjalnych klientów lub liczba ludności na danym terytorium. Zgodnie z tym kryterium badania marketingowe dzieli się na:
    -badania wyczerpujące,
    -badania niewyczerpujące."
  • Słowa kluczowe: kryterium wielkości badanej populacji
  • (cytat, str. 58) "Wykazem (operatem) badanej populacji nazywa się zbiór jednostek tej populacji odwzorowany na określonej liście, z której dobiera się próbę."
  • Słowa kluczowe: wykaz
  • (cytat, str. 59) "Metoda doboru próby jest to sposób, w jakiej jednostki populacji badanej są dobierane z tej populacji."
  • Słowa kluczowe: próba
  • (cytat, str. 59) "Dobór losowy próby jest to taki sposób doboru jednostek z listy badanej populacji, gdzie przypadek losowy decyduje o tym, która jednostka zostanie dobrana."
  • Słowa kluczowe: dobór próby
  • (cytat, str. 69) "Ustalenie liczebności próby należy do podstawowych zadań badacza w trakcie przygotowania badania. Wzrost liczebności próby polepsza precyzję estymatora. Wielkość próby nie zawsze zależy od wielkości populacji. Wzrost liczebności próby zwiększa jednak koszty badania. Istnieje zatem granica wielkości próby, której nie należy przekraczać."
  • Słowa kluczowe: próba
  • (cytat, str. 286) "Estymacja punktowa. Do punktowego szacowania parametrów populacji używa się pojedynczych wartości otrzymanych z pomiaru próby. Szacowanymi parametrami są zwykle średnie i i proporcje populacji, chociaż można szacować medianę, wariancję, odchylenie standardowe, współczynniki korelacji. Średnia arytmetyczna z próby jest jednak najefektowniejszym estymatorem przy założeniu, że badana populacja ma rozkład normalny. W przypadku prób mniejszych od 30 konieczne jest jednak obliczenie średniego (standardowego) błędu szacunku średniej arytmetycznej."
  • Słowa kluczowe: estymacja

Strona 1 z 22

 

: Następna >>




Osobiste
Przestrzenie nazw
Warianty
Widok
Działania
cytaty