Experimentelle Untersuchungen zur Bewertung von Geld : ein Beitrag zur Risikoanalyse

Prieur S. Experimentelle Untersuchungen zur Bewertung von Geld : ein Beitrag zur Risikoanalyse. Bielefeld (Germany): Bielefeld University; 2002.Klassische Geldbewertung unterstellt einen Zusammenhang zwischen Geld (x) und empfundener Geldbewertung über eine Funktion v(x) für x>=0. In dieser Arbeit wird die "Fenstertheorie der emotionalen Wahrnehmung" von Albers als neuer Ansatz der Geldbewertung vorgestellt. Dieser unterstellt keine globale Geldbewertungsfunktion im klassischen Sinne, sondern generiert für jede monetäre Problemstellung nicht-negativer Geldbeträge anhand des maximalen zu bewertenden Geldbetrages (M) und des Modellparameters (c) eine lokale Geldbewertungsfunktion. Es gibt einen Feinsten Empfundenen Wert (c*M). Unterhalb dessen werden marginale Differenzen von Geldbeträgen konstant, darüber relativ bewertet. Im Feinsten Empfundenen Wert sind beide Bewertungen marginaler Differenzen gleich. Damit lässt sich die Geldbewertung über eine Funktion beschreiben, die unterhalb des Feinsten Empfundenen Wertes linear und darüber logarithmisch ist. Experimentell lässt sich Geldbewertung u.a. durch zwei Abfrageformen erheben: Bisection (Mittelpunktsabfrage) und Sequenzabfragen. Diese Arbeit vergleicht die experimentellen Ergebnisse beider Abfrageformen. Es wird dargestellt, dass nicht angenommen werden kann, dass Versuchspersonen einheitliche individuelle Geldbewertungsfunktionen im klassischen Sinne haben, sondern lokale Geldbewertungsfunktionen im Sinne der "Fenstertheorie der emotionalen Wahrnehmung" haben müssen. Weiter wird herausgestellt, dass Sequenzabfragen einen "Hang zur linearen Fortführung" induzieren und für die empirische Analyse weniger gut geeignet sind. Die Ergebnisse zu Bisection-Abfragen zeigen, dass kleine Geldbeträge in monetären Aufgabenstellungen eine Verfeinerung und nah benachbarte zu bewertende Geldbeträge eine Vergröberung der Geldbewertung auslösen

Об одной классификации распределений плоскостей в четырехмерном евклидовом пространстве

Статья является продолжением статьи "Распределение двумерных плоскостей в четырехмерном евклидовом пространстве" и посвящена геометрической интерпретации аналитических отображений и доказательству существования этих отображений

Cohort profile for development of machine learning models to predict healthcare-related adverse events (Demeter): clinical objectives, data requirements for modelling and overview of data set for 2016–2018

Purpose In-hospital health-related adverse events (HAEs) are a major concern for hospitals worldwide. In high-income countries, approximately 1 in 10 patients experience HAEs associated with their hospital stay. Estimating the risk of an HAE at the individual patient level as accurately as possible is one of the first steps towards improving patient outcomes. Risk assessment can enable healthcare providers to target resources to patients in greatest need through adaptations in processes and procedures. Electronic health data facilitates the application of machine-learning methods for risk analysis. We aim, first to reveal correlations between HAE occurrence and patients’ characteristics and/or the procedures they undergo during their hospitalisation, and second, to build models that allow the early identification of patients at an elevated risk of HAE.Participants 143 865 adult patients hospitalised at Grenoble Alpes University Hospital (France) between 1 January 2016 and 31 December 2018.Findings to date In this set-up phase of the project, we describe the preconditions for big data analysis using machine-learning methods. We present an overview of the retrospective de-identified multisource data for a 2-year period extracted from the hospital’s Clinical Data Warehouse, along with social determinants of health data from the National Institute of Statistics and Economic Studies, to be used in machine learning (artificial intelligence) training and validation. No supplementary information or evaluation on the part of medical staff will be required by the information system for risk assessment.Future plans We are using this data set to develop predictive models for several general HAEs including secondary intensive care admission, prolonged hospital stay, 7-day and 30-day re-hospitalisation, nosocomial bacterial infection, hospital-acquired venous thromboembolism, and in-hospital mortality