74 research outputs found
Empirische Untersuchung zur Entscheidungsfindung bei der Krankenhauswahl
Es wurde untersucht, auf Basis welcher Informationen und Informationsquellen sich Patienten für ein Krankenhaus entschieden und welchen Aufwand sie für diese Recherche betrieben hatten. Dazu wurden zunächst an zwei Krankenhäusern Interviews mit 25 stationären Patienten durchgeführt. Auf Basis dieser Interviews wurde ein Fragebogen entwickelt, mit dem an fünf unterschiedlichen Krankenhäusern in einer stationären, elektiven Behandlung befindliche Patienten befragt wurden. In die statistische Analyse gingen über 600 Patienten ein.
Es zeigt sich, dass Patienten – sowohl subjektiv, als auch objektiv – augenscheinlich einen nur geringen Aufwand betreiben, um sich vorab über Krankenhäuser für eine Behandlung zu informieren. Die empfundene Schwere der Erkrankung spielt dabei nur beim objektiven Aufwand eine Rolle, nicht beim subjektiven Aufwand. Patienten richten sich überwiegend nach den Empfehlungen ihrer Ärzte, denen sie auch den größten Einfluss auf die Wahl des Krankenhauses zusprechen
Convergence of policy gradient methods for finite-horizon stochastic linear-quadratic control problems
We study the global linear convergence of policy gradient (PG) methods for
finite-horizon exploratory linear-quadratic control (LQC) problems. The setting
includes stochastic LQC problems with indefinite costs and allows additional
entropy regularisers in the objective. We consider a continuous-time Gaussian
policy whose mean is linear in the state variable and whose covariance is
state-independent. Contrary to discrete-time problems, the cost is noncoercive
in the policy and not all descent directions lead to bounded iterates. We
propose geometry-aware gradient descents for the mean and covariance of the
policy using the Fisher geometry and the Bures-Wasserstein geometry,
respectively. The policy iterates are shown to satisfy an a-priori bound, and
converge globally to the optimal policy with a linear rate. We further propose
a novel PG method with discrete-time policies. The algorithm leverages the
continuous-time analysis, and achieves a robust linear convergence across
different action frequencies. A numerical experiment confirms the convergence
and robustness of the proposed algorithm.Comment: 2 figure
Total costs and benefits of biomass in selected regions of the European Union
The paper describes results of the BioCosts project in which a comprehensive analysis of the economic and environmental performance of the energy use of biomass was carried out for selected existing facilities throughout the European Union. It is demonstrated that the appropriately organized use of biofuels has significant environmental advantages compared to the use of fossil fuels. Mitigation of global warming is the largest single incentive to use biofuels. However, only a few technologies are economically competitive under prevailing conditions, while others lead to up to 100% higher energy production costs than fossil fuels. Employment effects of using biofuels are small but positive.http://www.sciencedirect.com/science/article/B6V2S-41JM99D-4/1/514a3253589af4590f84544e2966bcb
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