Tartalomjegyzék

• A menedzsment kvantitatív módszerei I. rész. • A valószínűségszámítás alapjai
• Impresszum
• Bevezetés
• 1. Fejezet – A valószínűségszámítás alapjai
  • 1.1. A valószínűségszámítás tárgya [1]
  • 1.2. Az eseményalgebra alapjai
    • 1.2.1. Elemi események, események és az eseménytér
    • 1.2.2. Műveletek eseményekkel
    • 1.2.3. Teljes eseményrendszer
    • 1.2.4. σ-algebra (szigma-algebra)
  • 1.3. Tapasztalati valószínűség
    • 1.3.1. A tapasztalati valószínűség tulajdonságai
  • 1.4. Matematikai valószínűség
    • 1.4.1. Valószínűségi mezők
    • 1.4.2. A valószínűség néhány további tulajdonsága
  • 1.5. Valószínűségek meghatározásának módszerei
    • 1.5.1. Valószínűségek meghatározásának klasszikus módszere
    • 1.5.2. Valószínűségek meghatározásának geometriai módszere
    • 1.5.3. Valószínűségek meghatározásának további módszerei
  • 1.6. Feltételes valószínűség
    • 1.6.1. Események függetlensége
  • 1.7. Valószínűségi változók
    • 1.7.1. Valószínűségi változó eloszlásfüggvénye
    • 1.7.2. Diszkrét és folytonos valószínűségi változók
    • 1.7.3. Valószínűségi változók függetlensége
    • 1.7.4. Valószínűségi változó várható értéke
    • 1.7.5. Valószínűségi változó szórása
    • 1.7.6. A Markov- és a Csebisev-egyenlőtlenség
    • 1.7.7. Két valószínűségi változó sztochasztikus kapcsolata erősségének mérőszámai
    • 1.7.8. Valószínűségi változók további jellemzői
  • 1.8. Nevezetes valószínűségeloszlások
    • 1.8.1. Bernoulli-eloszlás
    • 1.8.2. Binomiális eloszlás
    • 1.8.3. Poisson-eloszlás
    • 1.8.4. Hipergeometrikus eloszlás
    • 1.8.5. Geometriai eloszlás
    • 1.8.6. Diszkrét egyenletes eloszlás
    • 1.8.7. Folytonos egyenletes eloszlás
    • 1.8.8. Exponenciális eloszlás
    • 1.8.9. Normális eloszlás (Gauss-eloszlás)
    • 1.8.10. A standard normális eloszlásból származtatott eloszlások
  • 1.9. Valószínűségi változók sorozatának konvergencia típusai
  • 1.10. Nagy számok törvényei
    • 1.10.1. Nagy számok gyenge törvényei
    • 1.10.2. Nagy számok erős törvényei
  • 1.11. A centrális határeloszlás-tétel
    • 1.11.1. A centrális határeloszlás-tétel gyakorlati következménye
    • 1.11.2. A Moivre-Laplace tétel
• 2. Fejezet – Bevezetés a fuzzy elméletbe
  • 2.1. Nyitó gondolatok
  • 2.2. A hagyományos értékelés
  • 2.3. Fuzzy halmazok
    • 2.3.1. Fuzzy halmazok és tagsági függvényeik
    • 2.3.2. Nevezetes tagsági függvénytípusok
  • 2.4. Fuzzy logikai következtetés
    • 2.4.1. A nyelvi változók
    • 2.4.2. A hagyományos modus ponens
    • 2.4.3. A Mamdani-féle következtetés
  • 2.5. Fuzzy rendszerek alapjai
    • 2.5.1. A fuzzifikáló
    • 2.5.2. A szabálybázis
    • 2.5.3. A következtető gép
    • 2.5.4. A defuzzifikáló
    • 2.5.5. Példa: felvásárlási lehetőségek fuzzy értékelése
    • 2.5.6. Fuzzy alkalmazások az üzleti tudományokban
• Irodalomjegyzék