Regressziós játékok. Pintér Miklós. XXVII. OPKUT Konferencia 2007, június 7-9. Balatonöszöd. Budapesti Corvinus Egyetem Matematika Tanszék



Hasonló dokumentumok
Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Csercsik Dávid ITK PPKE. Csercsik Dávid (ITK PPKE) Játékelmélet és hálózati alkalmazásai 4. ea 1 / 21

4.2. Tétel: Legyen gyenge rendezés az X halmazon. Legyen továbbá B X, amelyre

A Shapley-megoldás airport játékokon

Mérhetőség, σ-algebrák, Lebesgue Stieltjes-integrál, véletlen változók és eloszlásfüggvényeik

17. előadás: Vektorok a térben

A sorozat fogalma. függvényeket sorozatoknak nevezzük. Amennyiben az értékkészlet. az értékkészlet a komplex számok halmaza, akkor komplex

Regression games and applications TDK prezentáció

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

1. előadás: Halmazelmélet, számfogalom, teljes

Sorozatok. 5. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Sorozatok p. 1/2

A L Hospital-szabály, elaszticitás, monotonitás, konvexitás

A következő feladat célja az, hogy egyszerű módon konstruáljunk Poisson folyamatokat.

Döntési rendszerek I.

Előfeltétel: legalább elégséges jegy Diszkrét matematika II. (GEMAK122B) tárgyból

N-személyes játékok. Bársony Alex

Diszkrét matematika I.

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Biztosítások közbeszerzésének modellezése kooperatív játékelméleti módszerekkel

egyenlőtlenségnek kell teljesülnie.

HALMAZOK. A racionális számok halmazát olyan számok alkotják, amelyek felírhatók b. jele:. A racionális számok halmazának végtelen sok eleme van.

Számsorok. 1. Definíció. Legyen adott valós számoknak egy (a n ) n=1 = (a 1, a 2,..., a n,...) végtelen sorozata. Az. a n

Diszkrét matematika 2. estis képzés

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Halmazelmélet. 1. előadás. Farkas István. DE ATC Gazdaságelemzési és Statisztikai Tanszék. Halmazelmélet p. 1/1

Táblázataink a megjátszható kombinációs Kenó játék indexszámait, a benne foglalt alapjátékok darabszámát és - a találatoktól függően - a különböző

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Függvények határértéke és folytonossága

Kétszemélyes játékok

Matematika. 4. konzultáció: Kétváltozós függvények szélsőértéke. Parciális függvény, parciális derivált

Sorozatok, sorok, függvények határértéke és folytonossága Leindler Schipp - Analízis I. könyve + jegyzetek, kidolgozások alapján

KITŰZÖTT FELADATOK A IX. OSZTÁLY SZÁMÁRA

2010. október 12. Dr. Vincze Szilvia

I. A PRIMITÍV FÜGGVÉNY ÉS A HATÁROZATLAN INTEGRÁL

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Abszolútértékes és gyökös kifejezések

Markov-láncok stacionárius eloszlása

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Sarokba a bástyát! = nim

4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O

A TERMODINAMIKA II., III. ÉS IV. AXIÓMÁJA. A termodinamika alapproblémája

Megoldott feladatok IX. osztály 7 MEGOLDOTT FELADATOK A IX. OSZTÁLY SZÁMÁRA

Diszkrét matematika I.

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

1.1. Definíció. Azt mondjuk, hogy a oszója b-nek, vagy más szóval, b osztható a-val, ha létezik olyan x Z, hogy b = ax. Ennek jelölése a b.

Analízis előadás és gyakorlat vázlat

Az informatika logikai alapjai

Lineáris algebra I. Vektorok és szorzataik

1. A polinom fogalma. Számolás formális kifejezésekkel. Feladat Oldjuk meg az x2 + x + 1 x + 1. = x egyenletet.

Opkut deníciók és tételek

Indexfüzet. ÉRVÉNYES: február 1.-től

Diszkrét matematika 2. estis képzés

Diszkrét matematika 1.

Halmaz: alapfogalom, bizonyos elemek (matematikai objektumok) Egy halmaz akkor adott, ha minden objektumról eldönthető, hogy

Kétváltozós függvények differenciálszámítása

JÁTÉKELMÉLETTEL KAPCSOLATOS FELADATOK

2014. november Dr. Vincze Szilvia

Készítette: Fegyverneki Sándor

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

HALMAZELMÉLET feladatsor 1.

5. A kiterjesztési elv, nyelvi változók

Optimalizálás alapfeladata Legmeredekebb lejtő Lagrange függvény Log-barrier módszer Büntetőfüggvény módszer 2017/

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Trigonometria

A matematika nyelvéről bevezetés

Diszkrét matematika I.

Diszkrét matematika I.

Függvény differenciálás összefoglalás

Nagyordó, Omega, Theta, Kisordó

Sztöchiometriai egyenletrendszerek minimális számú aktív változót tartalmazó megoldásainak meghatározása a P-gráf módszertan alkalmazásával

12. előadás - Markov-láncok I.

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Jelek és rendszerek 1. 10/9/2011 Dr. Buchman Attila Informatikai Rendszerek és Hálózatok Tanszék

Itt és a továbbiakban a számhalmazokra az alábbi jelöléseket használjuk:

Metrikus terek, többváltozós függvények

Integrálszámítás. a Matematika A1a-Analízis nevű tárgyhoz november

x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

Diszkrét matematika 2. estis képzés

2. Logika gyakorlat Függvények és a teljes indukció

1. Parciális függvény, parciális derivált (ismétlés)

Jármőtervezés és vizsgálat I. VALÓSZÍNŐSÉGSZÁMÍTÁSI ALAPFOGALMAK Dr. Márialigeti János

Térinformatikai algoritmusok Elemi algoritmusok

A valós számok halmaza 5. I. rész MATEMATIKAI ANALÍZIS

Alapfogalmak, valós számok Sorozatok, határérték Függvények határértéke, folytonosság A differenciálszámítás Függvénydiszkusszió Otthoni munka

ismertetem, hogy milyen probléma vizsgálatában jelent meg ez az eredmény. A kérdés a következő: Mikor mondhatjuk azt, hogy bizonyos események közül

Leképezések. Leképezések tulajdonságai. Számosságok.

3. Fuzzy aritmetika. Gépi intelligencia I. Fodor János NIMGI1MIEM BMF NIK IMRI

Diszkrét matematika 2.C szakirány

Kooperatív játékok. Solymosi Tamás május 31. (elektronikus jegyzet)

Függvény határérték összefoglalás

Diszkrét matematika 1. estis képzés

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy

Vektorterek. Több esetben találkozhattunk olyan struktúrával, ahol az. szabadvektorok esetében, vagy a függvények körében, vagy a. vektortér fogalma.

Térinformatikai algoritmusok Elemi algoritmusok

Matematika (mesterképzés)

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

További forgalomirányítási és szervezési játékok. 1. Nematomi forgalomirányítási játék

Átírás:

Budapesti Corvinus Egyetem Matematika Tanszék XXVII. OPKUT Konferencia 2007, június 7-9. Balatonöszöd

Tartalomjegyzék 1 2 3

Statisztikus játék Legyen (Ω, M, P) valószínűségi mező rögzítet, v : Ω P(N) R egy függvény, hogy S P(N)-re, v(, S) egy valószínűségi változó aminek van várhatórétéke, és ω Ω-ra, v(ω, ) = 0, ahol N = {1,..., n} a játékosok véges halmaza. Ekkor a v függvényt statisztikus játéknak nevezzük.

Példa Felépítés Példa Legyen Ω = {ω 1, ω 2 }, M = P(Ω), P({ω 1 }) = 1 3, N = 3. v(ω 1, {1}) = 0 v(ω 2, {1}) = 0 v(ω 1, {2}) = 1 4 v(ω 1, {3}) = 1 3 v(ω 1, {1, 2}) = 1 3 v(ω 1, {1, 3}) = 1 v(ω 1, {2, 3}) = 3 8 v(ω 1, {1, 2, 3}) = 2 5 v(ω 2, {2}) = 1 4 v(ω 2, {3}) = 1 2 v(ω 2, {1, 2}) = 1 3 v(ω 2, {1, 3}) = 1 2 v(ω 2, {2, 3}) = 5714 10000 v(ω 2, {1, 2, 3}) = 3 5

A statisztikus játékok részosztályai A v G N statisztikus játék (S, T P(N)) monoton, ha (S T ) (v(s) P-m.m. v(t )),

A statisztikus játékok részosztályai A v G N statisztikus játék (S, T P(N)) monoton, ha (S T ) (v(s) P-m.m. v(t )), additív, ha (S T = ) (v(s) + v(t ) = P-m.m. v(s T )),

A statisztikus játékok részosztályai A v G N statisztikus játék (S, T P(N)) monoton, ha (S T ) (v(s) P-m.m. v(t )), additív, ha (S T = ) (v(s) + v(t ) = P-m.m. v(s T )), szuperadditív, ha (S T = ) (v(s) + v(t ) P-m.m. v(s T )),

A statisztikus játékok részosztályai A v G N statisztikus játék (S, T P(N)) monoton, ha (S T ) (v(s) P-m.m. v(t )), additív, ha (S T = ) (v(s) + v(t ) = P-m.m. v(s T )), szuperadditív, ha (S T = ) (v(s) + v(t ) P-m.m. v(s T )), szubadditív, ha (S T = ) (v(s) + v(t ) P-m.m. v(s T )),

A statisztikus játékok részosztályai A v G N statisztikus játék (S, T P(N)) monoton, ha (S T ) (v(s) P-m.m. v(t )), additív, ha (S T = ) (v(s) + v(t ) = P-m.m. v(s T )), szuperadditív, ha (S T = ) (v(s) + v(t ) P-m.m. v(s T )), szubadditív, ha (S T = ) (v(s) + v(t ) P-m.m. v(s T )), P lényeges, ha v(n) > P-m.m. v({i}). i N

Statisztikus Shapley-érték Legyen i N tetszőlegesen rögzített, és legyen v i (S) = v(s {i}) v(s), ahol S N. Legyen P8Sh i = P fsh i szorzatmérték, ahol < S!( N S 1)! fsh(s) i, ha i / S = N! : 0 különben.

Statisztikus Shapley-érték Legyen v G N tetszőleges statisztikus játék rögzített. Ekkor az i játékos statisztikus Shapley-értéke φ S i a következő = X S P(N) φ S i (v) = S!( N S 1)! N! Z (Ω N,M P(N)) Z (Ω,M) v i dp i Sh v i (S) dp,

Megoldás Felépítés Legyen B G N rögzített. A ψ : B R N függvényt a B halmazon értelmezett megoldásnak nevezzük. ψ, a B G N halmazon értelmezett megoldás a statisztikus Shapley-érték megoldás (φ S ), ha v B-re, ψ(v) a v játék statisztikus Shapley-értékeinek vektora. Legyen v G N tetszőlegesen rögzített. Ekkor i v P-m.m. j (i, j N), ha v i (S) = P-m.m v j (S) S N-re, hogy i, j / S.

Tulajdonságok Legyen B G N tetszőlegesen rögzített, és legyen ψ a B halmazon értelmezett megoldás. A ψ megoldás statisztikusan Pareto-optimális (SPO), ha v B-re, P ψ i(v) = R Ω v(n) dp, i N

Tulajdonságok Legyen B G N tetszőlegesen rögzített, és legyen ψ a B halmazon értelmezett megoldás. A ψ megoldás statisztikusan Pareto-optimális (SPO), ha v B-re, P ψ i(v) = R v(n) dp, Ω statisztikusan nulla játékos tulajdonságú (SNP), ha v B-re, (v i = P-m.m.0) (ψ i(v) = 0), i N

Tulajdonságok Legyen B G N tetszőlegesen rögzített, és legyen ψ a B halmazon értelmezett megoldás. A ψ megoldás statisztikusan Pareto-optimális (SPO), ha v B-re, P ψ i(v) = R v(n) dp, Ω statisztikusan nulla játékos tulajdonságú (SNP), ha v B-re, (v i = P-m.m.0) (ψ i(v) = 0), statisztikusan egyenlően kezelő (SETP), ha v B-re, (i v P-m.m. j) (ψ i(v) = ψ j(v)), i N

Tulajdonságok Legyen B G N tetszőlegesen rögzített, és legyen ψ a B halmazon értelmezett megoldás. A ψ megoldás statisztikusan Pareto-optimális (SPO), ha v B-re, P ψ i(v) = R v(n) dp, Ω statisztikusan nulla játékos tulajdonságú (SNP), ha v B-re, (v i = P-m.m.0) (ψ i(v) = 0), statisztikusan egyenlően kezelő (SETP), ha v B-re, (i v P-m.m. j) (ψ i(v) = ψ j(v)), statisztikusan additív (SADD), ha v, w B-re, hogy z B, z = P-m.m. v + w, ψ(z) = ψ(v) + ψ(w). i N

Tulajdonságok Legyen B G N tetszőlegesen rögzített, és legyen ψ a B halmazon értelmezett megoldás. A ψ megoldás statisztikusan Pareto-optimális (SPO), ha v B-re, P ψ i(v) = R v(n) dp, Ω statisztikusan nulla játékos tulajdonságú (SNP), ha v B-re, (v i = P-m.m.0) (ψ i(v) = 0), statisztikusan egyenlően kezelő (SETP), ha v B-re, (i v P-m.m. j) (ψ i(v) = ψ j(v)), statisztikusan additív (SADD), ha v, w B-re, hogy z B, z = P-m.m. v + w, ψ(z) = ψ(v) + ψ(w). statisztikusan monoton (SM) / statisztikusan egyenlőség monoton (SEM), ha v, w B-re, (v i P-m.m. / = P-m.m. w i, i N) (ψ i(v) / = ψ i(w)). i N

Statisztikus alapjátékok v G N statisztikus alapjáték, ha (i, j / SNP(v)) (i v P-m.m. j), ahol SNP(v) = {h N v h = P-m.m. 0}. Következmény Ha v G N statisztikus alapjáték, akkor tetszőleges α R-ra, αv szintén statisztikus alapjáték. (Ω, M, P) reprezentálja R (A, B(A))-t, ahol A R n, ha tetszőleges µ R-ra, v : Ω A, hogy C B(A)-ra µ(c) = P(v 1 (C)).

A Shapley-féle axiomatizálás Tétel Legyen M N és B G N olyan, hogy (Ω, M, P) reprezentálja M A -t, és tetszőleges v B-re v 1,..., v k B statisztikus alapjátékok k M, hogy 1 a v 1,..., v k generálta kúp B-ben van, kp 2 α 1,..., α k R súlyok, hogy v = P-m.m. α iv i. Ekkor ψ a B halamzon értelmezett megoldás pontosan akkor SPO, SNP, SETP és SADD, ha ψ = φ S. i=1

A Young-féle axiomatizálás Tétel Legyen M N és B G N olyan, hogy (Ω, M, P) reprezentálja M A -t, és tetszőleges v B-re v 1,..., v k B statisztikus alapjátékok k M, hogy 1 a v 1,..., v k generálta kúp B-ben van, kp 2 α 1,..., α k R + súlyok, hogy v = P-m.m. α iv i. Ekkor ψ a B halamzon értelmezett megoldás pontosan akkor SPO, SETP és SEM, ha ψ = φ S. i=1

Alapfogalom Legyen N = {ξ 1,..., ξ n} a játékosok halmaza, ahol ξ i olyan valószínűségi változó amelynek létezik a varianciája i = 1,..., n. var(η) var(η P i S β iξ i) max β i R, i S (1) Legyen ω Ω tetszőlegesen rögzített, ahol ω a magyarázott (η) és a magyarázó változók (ξ 1,..., ξ n) körét. S P(N)-re legyen v(ω, S) az (1) feladat megoldása.

Példa Felépítés Példa Legyen Ω = {ω 1, ω 2 }, M = P(Ω), P({ω 1 }) = 1, N = 3. A kovarianciamátrix 3 az ω 1 világállapotban 0 B @ 1 0 1 1 0 1 1 0 1 1 4 2 1 0 2 3 1 C A, és az ω 2 világállapotban 0 B @ 2 0 1 1 0 1 1 0 1 1 4 1 1 0 1 2 1 C A.

Axiomatizálások Tétel Legyen (Ω, M, P) = ([0, 1], B([0, 1]), λ). Ekkor ψ a GR N halmazon értelmezett megoldás pontosan akkor SPO, SNP, SETP és SADD, ha ψ = φ S. Tétel Legyen (Ω, M, P) = ([0, 1], B([0, 1]), λ). Ekkor ψ a GR N halmazon értelmezett megoldás pontosan akkor SPO, SETP és SM, ha ψ = φ S.