Matematica per i Managers di Oggi

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Matematica per i Managers di Oggi

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Matematica per i Managers di Oggi. Correre o Ritirarsi. - PowerPoint PPT Presentation

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Matematica per i Managers di Oggi

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Correre o RitirarsiSiete i proprietari di una squadra di corse NASCAR. E’ l’ultima gara di un’ottima stagione e sarà trasmessa in Mondovisione. 50000 vecchio sponsor (comunque vada). Vittoria: 10000EUR + nuovo sponsor. Nei primi 5: 5000EUR + nuovo sponsor. Nuovo sponsor sostituisce il vecchio. Condizioni sfavorevoli; rottura motore: -30000EUR. Cattivo risultato danneggerebbe immagine

Che Fare? Correre o ritirarsi?

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Il processo di decisione

Real Word

Managerial Problem Decision

Payoff

Intuition

Abst

racti

on

Model Analysis Results

Interpretation

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Citazione

By modeling various alternatives for future system design, Federal Express has, in effect, made its mistakes on paper. Computer modeling works; it allows us to examine many different alternatives and it forces the examination of the entire problem.

Frederick W. SmithChairman and CEO of Federal Express Corporation

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Passi del processo di decisione

Problem identification

Alternatives identification

Model implementation

Alternatives evaluation

Sensitivity Analysis Further Analysis?

Yes

Best Alternative implementationNo

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Cosa è un Modello“Forecasting is easy ….… for the past”Niels Bohr, Nobel Prize for Physics in 1922

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ModelloIL modello è uno strumento logico-matematico che l’ingegnere, il meteorologo, lo scienziato, il manager utilizzano per:

Predire il comportamento di un sistemaPrevedere il corso di un mercatoValutare un investimento

Elementi comuni ai modelli:Ipotesi NumeriCalcoli

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Un Modello

La leva

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La legge di gravitàF=mgPerchè può essere vista come modello?Perchè assumiamo:

Niente rotazioni, il corpo è puntiformeNiente attritiNiente aria

Funziona per gli atomi?

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Costruire un modello

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Sono necessarieUna profonda conoscenza di:

ProblemaLa matematica sottostanteGli eventi importanti riguardanti il problema in corsoI fattori che influenzano i termini del problema

Analisi dei datiAnalisi delle incertezza Validazione empirica

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Sforzo MultidisciplinareOccorrono più expertise per fare un modello di successo.

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Citazione“decisions are often non-routine and usually require a bringing together of people ideas, data, and judgments from diverse sources” (Little, 1970)

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Qualche Modello

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Un modello finanziarioEquazioni per il default di un’azienda da dati di mercato

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Un modello per la selezione degli incentivi

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Un modello per le decisioni

Decision Engine ProfitClassification

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Biscotti

descrizione farina0 zucchero latte superlatte olio cocco olio liva burro vincolo valorelipidi 1 0,5 0,01 99,9 99,9

99,8 <= 7,8

proteine

6

25 60

>= 14

carboidr 65 99,89 50,5 10,3

>= 60,1

zuccheri 1 >= 5latte 1 1 >= 5olii 1 1 >= 2,5minerali 0,5 0,01 7,9 1,3

<= 2,1

calorie 331 400 348 10,5 90 90 89,8 >= 330calcio 17 1323 11 1,8 >= 350sodio 0,3

55 20 >= 260

gr.saturi

86,8 16,16 59 <= 30,5

peso tot.

1 1 1 1 1 1 1 = 100

farina

1 >= 57

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Missioni Spaziali

[Figure] [Mission phases for the lunar mission event tree.]

LAUNCH

T = 0.0

PHASE_1

Enter Low Earth Orbit

PHASE_2

Depart Earth

PHASE_3

Lunar Orbit Injection

PHASE_4

Lunar Orbit Injection

PHASE_5

Lunar Mission

PHASE_6

Lunar Orbit

PHASE_7

Return to Low Earth Orbit

PHASE_8

Return to Earth # End State(Phase - PH1)

Working

1 MISSION_SUCCESS

2 LOSS

3 LOSS

4 LOSS

5 LOSS

6 LOSS

7 LOSS

8 LOSS

Failed 9 LOSS

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Input Data

Calculations (Black Box !!!)

Results

La struttura generale di un modello

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Serve Curiosità“Then he wants to know why. A process starts of finding out what it was about the inputs that made the outputs come out as they did [Little (1970)].”

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Analisi di sensibilitàCitazione (Saltelli, 2004):

“Sensitivity Analysis: would You go to an

orthopaedist who didn’t use X-ray?”

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Analisi di sensibilità

Correttezza del Modello

Key Drivers

Quantificazione Incertezza