Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Average number of candidates surveyed by the headhunter in the recruitment

Ernst Marlena, Szajowski Krzysztof J.

Mathematica Applicanda

|

2021

|

Vol. 49, no. 1

31--53

EN

The classical secretary problem involves sequentially interviewing a pool of N applicants with the aim of hiring exactly the best one in the pool-nothing less is good enough. The optimal decision strategy is easy to describe and the probability of success is known. In this paper, we analyze properties of the optimal Markov time related to the variants of the classical secretary problem. Modifications to the problem take into account the behavior that adopts a loss suffered by the recruiter in the absence of a final indication of the candidate or when the chosen candidate is not appropriate. There is no guarantee that the optimal strategy for these problems is unique. This ambiguity in the solution is particularly interesting when we analyze the time spent on recruitment.

PL

Klasyczny problem sekretarki polega na sekwencyjnej ocenie puli N kandydatów w celu wyłonienia najlepszego z nich - żadna o mniejszych kwalifikacjach nie jest wystarczająco dobra. Optymalna strategia w tym problemie jest łatwa do opisania i znane jest prawdopodobieństwo sukcesu (wartość problemu). W niniejszym artykule analizujemy właściwości optymalnej strategii związanej z wariantami klasycznego problemu sekretarki. Modyfikacje problemu uwzględniają naturalne konsekwencje tego, że strategia łowcy głów doprowadzi do wyłonienia niewłaściwego kandydata, lub przegląd kandydatów zakończy się tym, że takiego kandydata rekruter nie wskaże. Nie ma gwarancji, że optymalna strategia dla tych problemów jest jedyna. Ta niejednoznaczność rozwiązania jest szczególnie interesująca, gdy analizujemy czas poświęcony na rekrutację. Wiadomo, że w przeszłości badano modele w których był uwzględniany koszt każdego wywiadu lub wypłaty łowcy głów były dyskontowane, ale rozważane w tej pracy modele uwzględniają inne aspekty i nie są szczególnymi przypadkami wymienionych.

2

Bounds for expected payoff on two stocks

Makasu Cloud

Mathematica Applicanda

|

2020

|

Vol. 48, no. 1

49--57

EN

Under certain conditions, we establish explicit upper bounds for an investor's expected payoff on two stocks. The proof of these bounds is based on a certain optimal stopping problem. The essential argument rests on estimates for solutions of a second-order elliptic equation. These estimates are obtained as a consequence of the Gronwall inequality. The present results extend the well-known McDonald-Siegel optimal investment problem.

PL

Podano warunki, przy których uzyskuje się ostre górne oszacowania oczekiwanej wypłaty inwestora z koszyka dwóch akcji. Konstrukcja tych oszacowań opiera się na rozwiązaniu pewnego zadania optymalnego zatrzymania. Podstawowy argument opiera się na szacowaniu rozwiązań równania eliptycznego drugiego rzędu. Oszacowania te korzystają z nierówności Gronwalla. Uzyskany rezultat uzupełnia analizę dobrze znanego problemu inwestycyjnego McDonalda-Siegela.

3

Multiple stopping odds problem in Bernoulli Trials with random number of observations

Kurushima A., Ano K.

Mathematica Applicanda

|

2016

|

Vol. 44, No. 1

209–-220

EN

This paper studies an optimal multiple stopping problem, in which the objective is to maximize the probability of selecting the "last success" on Bernoulli trials with random number of observations under multiple selections. We propose the sufficient condition on the probability distribution of the number of observations for the optimal multiple stopping rule to be a threshold rule which is characterized by "odds". For example, uniform distribution satises the condition whenever the odd is not increasing in the number of trials.

PL

Praca poświęcona jest problemowi wielokrotnego, optymalnego zatrzymania ciągu prób Bernoulli’ego tak, aby zmaksymalizować prawdopodobieństwo wyboru „ostatniego sukcesu”, gdy liczba prób jest zmienna losowa. Podano warunki wystarczające na rozkład liczby obserwacji, przy których spełnieniu strategia optymalna istnieje w klasie progowych momentów zatrzymania. Optymalne progi są definiowane z pomocą „ilorazów szans”. Przykładem rozkładu, który należy do kasy spełniającej podane warunki jest rozkład jednostajny (ilorazy szans są nierosnące wraz z liczbą prób).