Teknillisen korkeakoulun osastojen tehokkuusanalyysi. Jussi Kangaspunta, 60689D 8. lokakuuta 2007

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Teknillisen korkeakoulun osastojen tehokkuusanalyysi. Jussi Kangaspunta, 60689D 8. lokakuuta 2007"

Transkriptio

1 Mat Sovelletun matematiikan erikoistyöt Teknillisen korkeakoulun osastojen tehokkuusanalyysi Jussi Kangaspunta, 60689D 8. lokakuuta 2007 TEKNILLINEN KORKEAKOULU Teknillisen fysiikan ja matematiikan osasto Systeemianalyysin laboratorio

2 Sisältö 1 Johdanto 1 2 Arvostus-DEA-menetelmä Tuotokset ja panostukset Suhteellisten arvostusten määrittäminen Yksikön tehokkuus Tehokkuusanalyysi TKK:n osastojen välisessä vertailussa Osastojen tuotokset ja panostukset Asiantuntijoiden arvostukset Tehokkuuslukujen laskenta Tulokset TKK:n osastojen tehokkuudet Tehokkuuslukujen vertailua ja herkkyysanalyysi Pohdinnat 15 6 Yhteenveto 16 i

3 1 Johdanto Korkeakoulujen sisällä tapahtuvaa rahoituksen suunnittelua tehtäessä on tarpeen tehdä vertailuja eri yksiköiden kesken, jotta rahoitus saataisiin kohdistettua korkeakoulun kannalta mahdollisimman tehokkaasti. Aiemmin on tehty tutkimuksia ja vertailuja eri yliopistojen ja korkeakouluyksiköiden kesken (Abbott ja Doucouliagos, 2003), mutta ongelmana on kuitenkin ollut vertailtavien yksiköiden epähomogeenisuus opetusmenetelmien ja -tavoitteiden suhteen (Räty ja Kivistö, 2006). Sen sijaan yhden korkeakouluyksikön sisällä tapahtuva vertailu on huomattavasti selkeämpää (Kao ja Hung, 2006) ja tämän työn tavoitteena onkin selvittää eri yksiköiden välisiä eroja yhden korkeakoulun sisällä tehokkuusanalyysin menetelmiin perustuen. Näin saatuja tuloksia voidaan jatkossa käyttää esimerkiksi resurssien jaon suunnittelun tai seurannan perustana. Arkikielessä tehokkuudella ymmärretään kykyä hyödyntää käytettävissä olevia panostuksia (esim. resursseja) tuotosten aikaansaamiseksi (Farrell, 1957). Korkeakoulujen moniulotteisesta toiminnasta johtuen ei voida kuitenkaan yksikäsitteisesti määritellä relevantteja panos- ja tuotosmuuttujia, joiden perusteella eri korkeakoulujen yksiköiden vertailu tehtäisiin. Eräs tapa tehdä yksiköiden välisiä vertailuja on arvostus-dea-menetelmä (Data Envelopment Analysis) (Korhonen ja Syrjänen, 2004), joka mahdollistaa vertailun myös monimutkaisissa systeemeissä. Arvostus-DEA-menetelmässä tuotoksia ja panostuksia kuvaavien muuttujien suhteellista tärkeyttä kuvataan painokertoimilla, joista voidaan pyytää arvioita usealta asiantuntijalta. Menetelmä mahdollistaa näin erilaisia tuotoksia ja panostuksia koskevat tulkinnat. Tässä yhteydessä tuotos- ja panosmuuttujien tärkeydellä tarkoitetaan eri tuotosten arvokkuuksia sekä kuinka merkittäviä näiden tuotosten tuottamiseen tarvittavat panostukset ovat. 1

4 Tämän työn tarkoituksena on hyödyntää arvostus-dea-menetelmää Teknillisen korkeakoulun (TKK) osastojen välisessä vertailussa, jonka tuloksia voidaan edelleen käyttää esimerkiksi TKK:n sisäisen resurssien jaon suunnittelussa tai osastojen tavoitteiden asetannassa. Osastojen tuotoksina voidaan pitää opetus- ja tutkimussuoritteita kuten esimerkiksi valmistuneiden tohtoreiden tai julkaisujen lukumäärää ja panostuksina käytettyjä resursseja kuten toimintamenorahoitusta (Beasley, 1995; Johnes ja Johnes, 1995). Tehokkuusanalyysi mahdollistaa myös erilaisten laatutekijöiden huomioon ottamisen. Tämä työ on jäsennelty seuraavasti. Luvussa 2 esitetään lyhyesti arvostus- DEA menetelmä. Luku 3 keskittyy tehokkuusanalyysin hyödyntämiseen TKK:n osastojen välisessä vertailussa ja luvussa 4 esitetään tehdyn tehokkuusanalyysin tulokset. Pohdinnat tehdään luvussa 5 ja lopuksi yhteenveto esitetään luvussa 6. 2

5 2 Arvostus-DEA-menetelmä Arvostus-DEA-menetelmässä tuotosten ja panostusten suhteellista tärkeyttä arvotetaan usean asiantuntijan arvostusten mukaisesti siten, että asiantuntijoita voidaan pyytää arvioimaan tuotosten ja panostusten suhteellisia tärkeyksiä. Kunkin yksikön tuotosten ja panostusten sekä asiantuntija-arvioiden perusteella voidaan jokaiselle yksikölle laskea yksiköiden tehokkuutta kuvastavat tehokkuusluvut, joita voidaan edelleen käyttää yksiköiden välisten vertailujen perustana. 2.1 Tuotokset ja panostukset Olkoon yksiköitä n kpl, jotka jokainen tuottavat p kpl erilaisia tuotoksia ja käyttävät m kpl erilaisia panostuksia kuvan 1 mukaisesti. Kuva 1: Yksikön i tuotokset ja panostukset. Yksikkö i tuottaa tuotosta j määrän y ij. Olkoot tuotosten suhteelliset arvostukset α = (α 1,..., α p ), missä α j on tuotoksen j arvokkuus suhteessa muihin tuotoksiin. Yksikön i tuotosten kokonaisarvo arvostukset huomioiden on p V i (α) = α j y ij i = 1,..., n. (1) j=1 Yksikkö i käyttää panostusta k määrän x ik. Olkoot panostusten suhteelliset arvostukset β = (β 1,..., β m ), missä β k on panostuksen k arvokkuus suhteessa muihin panostuksiin. Yksikön i panostusten kokonaisarvo arvostukset 3

6 huomioiden on R i (β) = m β k x ik i = 1,..., n. (2) k=1 2.2 Suhteellisten arvostusten määrittäminen Yksinkertaisin menetelmä asiantuntijoiden arvostusten selvittämiseksi on pyytää asiantuntijoita määrittämään jokaiselle tuotokselle ja panostukselle sen suhteellista tärkeyttä kuvaava luku. Lopuksi määritetään jokaiselle asiantuntijalle tuotosten ja panostusten suhteellisia arvostuksia kuvaavat normeeratut vektorit α ja β asiantuntijan antamien pisteytyksien perusteella. Tällainen suora menetelmä on kuitenkin varsin työläs asiantuntijan kannalta, mikäli tuotosten ja panostusten lukumäärä on suuri. Tässä työssä tuotokset ja panostukset on jaettu eri luokkiin ja asiantuntijoita on pyydetty arvioimaan tuotoksia ja panostuksia ensin kunkin luokan sisällä, minkä jälkeen eri luokkien välillä otetaan jokaisesta luokasta yksi tuotos-/panostus-muuttuja vertailukohdaksi. Asiantuntijoiden antamien arvostusten jälkeen määritetään kaikkien mahdollisten arvostusten joukko eri asiantuntijoiden arvostusten painotettuna summana. Olkoon asiantuntijoita L kpl ja olkoon asiantuntija l:n antamat tuotosten arvostukset α l = (α1, l..., αp) l ja panostusten arvostukset β l = (β1, l..., βm). l Tällöin kaikkien mahdollisten arvostusten joukko tuotoksille S α ja panostuksille S β saadaan seuraavasti { } L S α = α = (α 1,..., α p ) α j = w l αj l j = 1,..., p { S β = β = (β 1,..., β m ) β k = missä w l 0 l = 1,..., L. l=1 } L w l βk l k = 1,..., m, l=1 (3) 4

7 2.3 Yksikön tehokkuus Yksikön tehokkuudella tarkoitetaan yksikön kaikkien tuotosten ja panostusten välistä suhdetta, kun tuotoksia ja panostuksia on painotettu asiantuntijoiden antamien arvostusten mukaisesti kyseiselle yksikölle suotuisimmalla tavalla. Toisin sanoen yksikön tehokkuusluku E saadaan i) maksimoimalla tuotosten ja panostusten välistä suhdetta annettujen arvostusten mukaisesti painottaen asiantuntijoiden näkemyksiä siten, että yksikön tehokkuusluku on suurin mahdollinen ja lisäksi vaaditaan, että ii) tehokkuusluku ei ole suurempi kuin yksi. Tehokkaalla yksiköillä tarkoitetaan sellaista yksikköä, jonka yhteenlaskettujen tuotosten ja panostusten suhde on vähintään yhtä hyvä kuin minkä tahansa muun yksikön. Yksikön i tehokkuus E i on siis E i = V i R i = p j=1 α jy ij m k=1 β kx ik, i = 1,..., n, (4) missä α S α ja β S β on valittu siten, että yksikön tehokkuus on mahdollisimman suuri ehdolla E i 1. Tehokkuusluku yksikölle I saadaan määritettyä ratkaisemalla seuraava lineaarinen ohjelmointitehtävä max α,β p α j y Ij (α) j=1 s.e. p α j y ij j=1 m β k x Ik = 1 k=1 missä i = 1,..., n; α S α ja β S β. m β k x ik (5) k=1 5

8 3 Tehokkuusanalyysi TKK:n osastojen välisessä vertailussa Tämän työn tavoitteena on hyödyntää tehokkuusanalyysia TKK:n osastojen tehokkuuksien arvioinnissa. Osastoja on yhteensä 12kpl ja niitä merkitään kirjaimilla A-L. Tehokkuuslukujen laskemiseksi määritetään aluksi käytettävät tuotos- ja panostusmuuttujat, minkä jälkeen asiantuntijoita pyydetään antamaan suhteelliset arvostukset tuotoksille ja panostuksille. Lopuksi lasketaan jokaiselle osastolle tehokkuusluvut. 3.1 Osastojen tuotokset ja panostukset Käytettävissä on kolmen vuoden ajalta kerätty aineisto TKK:n kunkin osastojen tuotoksista ja rahamääräisistä panostuksista. Tarjolla olevaan aineistoon perustuen osastojen tuotosmuuttujat jaetaan 7 eri luokkaan: 1. Opintopisteet ja tutkinnot 2. Kansainvälinen julkaisutoiminta 3. Kotimainen julkaisutoiminta 4. Kansainvälinen liikkuvuus 5. Kansainvälinen muu tieteellinen toiminta 6. Kotimainen muu tieteellinen toiminta 7. Kansainvälistyminen Käytettäviksi panostusmuuttujiksi valitaan 1) toimintamenorahoitus sekä lisäksi 2) projektirahoitus, joka ottaa huomioon sen, että TKK:n tuloksesta merkittävä osa syntyy ulkopuolisella projektirahoituksella. Lisäksi jokaiseen 6

9 tuotosluokkaan kuuluu useita eri tuotoksia. Panostukset sekä tuotosluokkien sisältämät tuotokset on listattu taulukossa 1. Taulukko 1: Tehokkuusanalyysissä käytetyt tuotokset ja panostukset. Tuotokset Opintopisteet ja tutkinnot Kansainvälinen muu tieteellinen toiminta 1 diplomi-insinöörin tai arkkitehdin tutkinto 1 lausunnon antaminen tieteellisiä kansainvälisiä 1 tekniikan tohtorin tutkinto virkoja täytettäessä 100 opintoviikkoa 1 konferenssin, ohjelma- tai järjestelytoimikunnan puheenjohtajuus Kansainvälinen julkaisutoiminta 1 tieteellisten lehtien ja kirjojen toimittajuus 1 kansainvälinen huippujulkaisu 1 väitöskirjan esitarkastajana toimiminen 1 artikkeli muissa referee-aikakausilehdissä 1 vastaväitös ulkomailla 1 artikkeli kokoomateoksessa 1 plenaariesitelmä Kotimainen muu tieteellinen toiminta 1 kutsuttu esitelmä 1 vastaväitös Suomessa 1 muu esitelmä 1 tieteellisten lehtien ja kirjojen toimittajuus 1 kirja 1 väitöskirjan esitarkastajana toimiminen 1 muu kirja 1 lausunnon antaminen tieteellisiä kotimaisia 1 opetusjulkaisu virkoja täytettäessä 1 tietokoneohjelma 100 keuroa hankittua projektirahoitusta 1 myönnetty patentti Kansainvälistyminen Kotimainen julkaisutoiminta 1 perusopiskelija ulkomailla vaihdossa 1 kotimainen opetusjulkaisu 1 ulkomaalainen perusopiskelija TKK:ssa 1 artikkeli alan huippulehdessä 1 ulkomaalaisen TKK:ssa suorittama tutkinto 1 artikkeli muissa referee-aikakausilehdissä 1 artikkeli kokoomateoksessa Kansainvälinen liikkuvuus 1 plenaariesitelmä 1 tutkijan työskentely ulkomailla (kesto > 1 kk) 1 kutsuttu esitelmä 1 ulkomaisen tutkijan vierailut (kesto > 1 kk) 1 muu esitelmä 1 kirja 1 muu kirja 1 tietokoneohjelma 1 myönnetty patentti Panostukset 100 keuroa toimintamenorahoitusta 100 keuroa projektirahoitusta 7

10 3.2 Asiantuntijoiden arvostukset Tuotosten ja panostusten arvottamiseksi asiantuntijoiksi valitaan TKK:n resurssitoimikunta, jonka jäseniä pyydetään arvioimaan eri tuotosluokkien välisiä tärkeyksiä sekä lisäksi jokaisen tuotoksen ja panostuksen tärkeyttä erikseen luokkien sisällä. Näiden arvostusten perusteella jokaiselle asiantuntijalle määritetään tuotosten ja panostusten välisiä suhteellisia tärkeyksiä kuvaavat painovektorit α ja β, joiden painotettuna summana saadaan kaikkien mahdollisten arvostusten joukko tuotoksille S α ja panostuksille S β. Malli mahdollistaa siis asiantuntijoiden antamien arvostusten mukaiset erilaiset tulkinnat tuotosten ja panostusten tärkeyksistä. Kunkin osaston tuotoksista ja panostuksista otetaan tarjolla olevasta aineistosta kolmen vuoden keskiarvot, joita käytetään tehokkuuslukujen laskennassa. 3.3 Tehokkuuslukujen laskenta Asiantuntija-arvostusten ja tehokkuuslukujen laskentaan käytetään Microsoft Excel-taulukkolaskentaohjelmistoa. Taulukoissa 2 ja 3 on esitetty kyselypohja, joka resurssitoimikunnan jäseniä pyydetään täyttämään. Kyselylomakkeella kartoitetaan resurssitoimikunnan jäsenten näkemyksiä siitä, miten arvokkaita TKK:n eri tuotokset ja panostukset ovat suhteessa toisiinsa. Näkemykset pyydetään pisteytyksinä, jotka kirjataan kyselylomakkeeseen. Kysely koostuu kolmesta eri vaiheesta, joissa ensimmäisessä annetaan pisteitä kunkin tuotosluokan sisällä siten, että annetut pisteet kuvastavat tuotosten keskinäistä arvoa. Toisessa vaiheessa pisteytetään eri tuotosluokista valittuja yksittäisten tuotosten arvoa. Näiden pisteytysten perusteella eri luokkien tuotokset voidaan rinnastaa toisiinsa. Kolmannessa vaiheessa arvioidaan, miten arvokasta toimintamenorahoitus on suhteessa projektirahoitukseen. 8

11 Taulukko 2: Vaihe 1 TKK:n eri tuotosten ja panostusten arvokkuuksien määrittämiseen laaditusta kyselylomakkeesta. 9

12 Taulukko 3: Vaiheet 2 ja 3 TKK:n eri tuotosten ja panostusten arvokkuuksien määrittämiseen laaditusta kyselylomakkeesta. Vastaukset normeerataan kunkin tuotosluokan sisällä ja sarakeessa "Suht. painot" on tuotosten suhteelliset painot kunkin tuotosluokan sisällä. Toisin sanoen sarake "Suht.painot"kertoo minkä arvoinen tuotos on verrattuna johonkin toiseen samaan luokkaan kuuluvaan tuotokseen. Tehokkuuslukujen laskennassa käytettävät suhteelliset painot ja kyselyssä annettuja pisteytyksiä vastaavat kokonaispainot on esitetty sarakkeessa "Abs.painot". Tehokkuuslukujen laskennassa pisteillä sinänsä ei ole merkitystä vaan ainoastaan niiden keskinäisillä suhteilla eli kokonaispainoilla. Eri tuotosluokkien sisällä annettujen pistemäärien ei siis tarvitse olla vertailukelpoisia. 10

13 4 Tulokset TKK:lta saatu aineisto osastojen tuotoksista sekä panostuksista kootaan Excel-taulukkoon yhdessä resurssitoimikunnan jäsenten antamien arvostusten kanssa. Tämän Excel-taulukon tuotososio on esitetty taulukossa 4 ja resurssitoimikunnan arvostukset on esitetty taulukossa 5. Tämän jälkeen ratkaistaan jokaiselle osastolle tehokkuusluvut muodostamalla lineaarisen ohjelmoinnin ongelma (5), joka ratkeaa varsin nopeasti Excelin oman ratkaisijan avulla. Exceliin rakennettu malli mahdollistaa myös tehokkuuslaskentaan olennaisesti liittyvän herkkyysanalyysin ja muutosten tarkastelun. Voidaan esimerkiksi pyytää lisää asiantuntijoita pisteyttämään tuotoksia ja painotuksia, minkä jälkeen lasketaan tehokkuusluvut uudestaan. 4.1 TKK:n osastojen tehokkuudet Kuvassa 2 on esitetty TKK:n osastoille lasketut tehokkuusluvut. Lisäksi kuvassa on koko TKK:n tehokkuus, joka on määritetty asettamalla kaikkien osastojen tuotosten ja panostusten summa TKK:n kokonaistuotoksiksi ja -panostuksiksi. Tämän jälkeen TKK:n tehokkuus lasketaan kuten jokaiselle osastolle maksimoimalla tuotosten ja panostusten suhdetta asiantuntijaarvostukset huomioiden. Toisin sanoen V T KK (α) = R T KK (β) = p n α j ( y ij ) j=1 i=1 m n β k ( x ik ). k=1 i=1 Koko TKK:n tehokkuus on sinänsä mielenkiintoinen suure vaikka sitä ei suoraan voida verrata yksittäisten osastojen tehokkuuteen, mutta jatkotutkimuksia ajatellen tällä tavoin voitaisiin esimerkiksi tehdä kansainvälisiä yliopistovertailuja eri korkeakouluyksiköiden kesken. 11

14 Taulukko 4: Laskennassa käytetyn Excel-taulukon tuotososio. 12

15 Taulukko 5: Laskennassa käytetyn Excel-taulukon arvostus-osio. 13

16 Kuva 2: TKK:n osastoille lasketut tehokkuusluvut sekä koko TKK:n tehokkuus. 4.2 Tehokkuuslukujen vertailua ja herkkyysanalyysi Tulosten perusteella osastoille lasketuissa tehokkuusluvuissa on hyvinkin suuria eroja, mikä tarkoittaisi käytännössä sitä, että ilman lisäoletuksia tehokkaat osastot säilyttäisivät paikkansa tehokkaiden osastojen joukossa vaikka näille myönnettäisiin huomattavasti enemmän toimintamenorahoitusta. Vastaavasti ei-tehokkaiden osastojen tulisi saada samat tuotokset aikaiseksi huomattavasti pienemmällä toimintamenorahoituksella, jotta niistä tulisi tehokkaita. Voidaan myös sanoa, että ei-tehokkaiden osastojen tulisi saada huomattavasti enemmän tuotoksia aikaiseksi samalla toimintamenorahoituksella. Laskettujen tehokkuuslukujen perusteella voidaan siis tehdä herkkyysanalyysiä ja pyrkiä vastaamaan mm. seuraaviin kysymyksiin 1. Kuinka paljon enemmän toimintamenorahoitusta tehokkaalle osastolle voisi antaa, jotta se olisi edelleen tehokas? 2. Kuinka paljon pienemmällä toimintamenorahoituksella ei-tehokkaan osaston tulisi saada samat tuotokset aikaiseksi, jotta se olisi tehokas? 14

17 3. Kuinka paljon enemmän tuotoksia ei-tehokkaan osaston tulisi saada nykyisellä toimintamenorahoituksellaan, jotta siitä tulisi tehokas? 5 Pohdinnat Arvostus-DEA menetelmää sovellettaessa on huomattava, että vertailtavien yksiköiden on oltava riittävän homogeenisia, jotta vertailu ylipäätään on mahdollista. Golany ja Roll (1989 s.239) esittävät vertailtavan ryhmän homogeenisuudelle seuraavat vaatimukset: 1. Tehokkuuteen vaikuttavat tuotokset ja panostukset ovat kaikille yksiköille samat lukuun ottamatta eroja määrissä. 2. Kaikki yksiköt toimivat samanlaisissa toimintaolosuhteissa 3. Kaikki yksiköt hoitavat samoja tehtäviä samoin tavoittein Tässä työssä vertailtavina yksiköinä on TKK:n osastot, joiden vertailuperusteina on käytetty TKK:n kirjanpidon mukaisia tuotoksia ja panostuksia, jolloin vertailtavien yksiköiden tuotokset ja panostukset ovat annetun aineiston perusteella kaikille samat, mutta määrät vaihtelevat. Voidaan myös olettaa, että TKK:n osastot toimivat kutakuinkin samoissa toimintaolosuhteissa, Teknillisessä korkeakoulussa. Sen sijaan samojen tehtävien ja tavoitteiden olettaminen saattaa olla vähemmän selkeää, koska herää kysymys hoitavatko eri alojen yksiköt samoja tehtäviä samoin tavoittein? Tehokkuusanalyysin antamien suurien tehokkuuserojen perusteella ei muutoksia voida yliopiston osastojen suhteen tehdä kovinkaan nopeasti, koska resurssien suhteellisen suuret leikkaukset johtaisivat väistämättä suuriin rakennemuutoksiin. On kuitenkin huomattava, että tehokkuusluvut antavat suuntaviivoja osastojen tavoitteiden asetannalle ja muutoksia voidaan pyrkiä tekemään haluttuun suuntaan esimerkiksi vähentämällä ei-tehokkaan osaston 15

18 toimintamenorahoitusta porrastetusti tai asettamalla kausittaisia tuotostavoitteita. Tällaisen toimintamallin avulla resurssitasojen muutokset pysyisivät kohtuullisina ja lisäksi myös tehokkaita osastoja kannustettaisiin entistä tehokkaampaan toimintaan. 6 Yhteenveto Tässä työssä vertailtiin Teknillisen korkeakoulun osastojen tehokkuutta arvostus-dea menetelmää käyttäen. Osastojen tuotoksiksi ja panostuksiksi valittiin TKK:lta saadun aineiston mukaiset suureet, joista otettiin tarkasteltavaksi kolmen vuoden keskiarvot. Valittujen tuotosten ja painotuksien suhteellisen tärkeyden määrittämiseksi valittiin asiantuntijoiksi TKK:n resurssitoimikunta, jonka jäseniltä kysyttiin erillisen kyselylomakkeen avulla näkemyksiä siitä, miten arvokkaita TKK:n eri tuotokset ja panostukset ovat suhteessa toisiinsa. Osastojen tehokkuuksien määrittämiseksi käytettiin Microsoft Excel taulukkolaskentaohjelmistoa, jonka avulla rakennettiin malli, joka on varsin nopeasti ratkaistavissa. Malli mahdollistaa herkkyysanalyysin tekemisen ja se on lisäksi suhteellisen dynaaminen jatkotutkimusten ja mahdollisesti tehtävien muutosten suhteen. Laskettujen tulosten perusteella TKK:n osastojen tehokkuuksissa on huomattaviakin eroja. Muutosten tekeminen ja resurssien siirtämistä ei-tehokkailta yksiköiltä tehokkaille ei kuitenkaan voida tehdä ainoastaan tehokkuusanalyysiin perustuen. On otettava myös huomioon uudistuksista aiheutuvat rakenteelliset muutokset ja pyrittävä vaiheittaiseen ja porrastettuun muutokseen. 16

19 Viitteet [1] Abbott M. ja Doucouliagos C. (2003). The eciency of Australian universities: a data envelopment analysis. Economics of Education Review, 22, [2] Beasley J.E. (1995). Determining Teaching and Research Eciencies. The Journal of Operational Research Society, Vol. 46, No. 4, [3] Farrell M.J (1957). The Measurement of Productive Eciency. Journal of the Royal Statistical Society, Vol 120, No. 3, [4] Golany B. ja Roll Y. (1989). An Application Procedure for DEA. Omega, The International Journal of Management Science 17/3, [5] Johnes J. ja Johnes G. (1995). Research Funding and Performance in U.K. University Departments of Economics: A Frontier Analysis. Economics of Education Review, 14/3, [6] Kao C. ja Hung H.-T. (2006). Eciency analysis of university departments: An empirical study. Omega, The International Journal of Management Science, 36, [7] Korhonen P. ja Syrjänen M. (2004). Resource Allocation Based on Ef- ciency Analysis. Management Science 50/8, [8] Opetusministeriö (2005). Yliopistojen tulosohjauksen kehittämistyöryhmä III. Opetusministeriön työryhmämuistioita ja selvityksiä 2005:24. [9] Räty T. ja Kivistö J. (2006). Mitattavissa oleva tuottavuus Suomen yliopistoissa. VATT-tutkimuksia

20 [10] Syrjänen M. (1998). Data Envelopment-menetelmän mahdollisuudet yliopistojen johtamisessa. Diplomityö, systeemianalyysin laboratorio, Teknillinen korkeakoulu. 18

Tehokkuusanalyysin käyttömahdollisuuksia yliopistoyksiköiden vertailussa

Tehokkuusanalyysin käyttömahdollisuuksia yliopistoyksiköiden vertailussa TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemianalyysin laboratorio Mat-2.108 Sovelletun matematiikan erikoistyöt Tehokkuusanalyysin käyttömahdollisuuksia yliopistoyksiköiden vertailussa 9.10.2007 Samuli Leppänen (53918T)

Lisätiedot

Kilpailutus ja yliopistojen tutkimusyksiköiden iden tehokkuus

Kilpailutus ja yliopistojen tutkimusyksiköiden iden tehokkuus Kilpailutus ja yliopistojen tutkimusyksiköiden iden tehokkuus Ahti Salo, Antti Silvast, Matti Ollila Helsinki Institute of Science and Technology Studies (HIST) sekä Matematiikan ja systeemianalyysin laitos

Lisätiedot

Kilpailutus ja yliopistojen tutkimusyksiköiden iden tehokkuus

Kilpailutus ja yliopistojen tutkimusyksiköiden iden tehokkuus Kilpailutus ja yliopistojen tutkimusyksiköiden iden tehokkuus Ahti Salo, Antti Silvast, Matti Ollila, Antti Punkka Helsinki Institute of Science and Technology Studies (HIST) sekä Matematiikan ja systeemianalyysin

Lisätiedot

REA-solver - Verkkopohjainen työkalu DEA- ja REA-perusteiseen tehokkuusvertailuun

REA-solver - Verkkopohjainen työkalu DEA- ja REA-perusteiseen tehokkuusvertailuun REA-solver - Verkkopohjainen työkalu DEA- ja REA-perusteiseen tehokkuusvertailuun Teknillinen korkeakoulu Systeemianalyysin laboratorio Mat-2.4108 Sovelletun matematiikan erikoistyöt Reda Guer 65074W 22.

Lisätiedot

Opetus- ja kulttuuriministeriön asetus

Opetus- ja kulttuuriministeriön asetus Opetus- ja kulttuuriministeriön asetus yliopistojen perusrahoituksen laskentakriteereistä Opetus- ja kulttuuriministeriön päätöksen mukaisesti säädetään yliopistolain 49 :n 6 momentin nojalla: 1 Koulutuksen

Lisätiedot

Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien ratkaiseminen Bensonin algoritmilla

Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien ratkaiseminen Bensonin algoritmilla Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien ratkaiseminen Bensonin algoritmilla Juho Andelmin 21.1.213 Ohjaaja: TkT Juuso Liesiö Valvoja: Prof. Raimo P. Hämäläinen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston

Lisätiedot

Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien

Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien Lineaaristen monitavoiteoptimointitehtävien ratkaiseminen Jerri Nummenpalo 17.09.2012 Ohjaaja: TkT Juuso Liesiö Valvoja: Prof. Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla.

Lisätiedot

Opetusministeriön asetus

Opetusministeriön asetus Opetusministeriön asetus yliopistojen perusrahoituksen laskentakriteereistä Annettu Helsingissä 15 päivänä lokakuuta 2009 Opetusministeriön päätöksen mukaisesti säädetään 24 päivänä heinäkuuta 2009 annetun

Lisätiedot

Preference Programming viitekehys tehokkuusanalyysissä

Preference Programming viitekehys tehokkuusanalyysissä Preference Programming viitekehys tehokkuusanalyysissä Mat-2.4142 Optimointiopin seminaari kevät 2011 Salo, A., Punkka, A., 2011. Ranking Intervals and Dominance Relations for Ratio-Based Efficiency Analysis,

Lisätiedot

OPERAATIOTUTKIMUKSEN AJATTELUTAPA TUTKIMUSMAAILMASTA TEOLLISUUTEEN

OPERAATIOTUTKIMUKSEN AJATTELUTAPA TUTKIMUSMAAILMASTA TEOLLISUUTEEN OPERAATIOTUTKIMUKSEN AJATTELUTAPA TUTKIMUSMAAILMASTA TEOLLISUUTEEN MIKKO SYRJÄNEN FORS-ILTAPÄIVÄ 2012 1 / 1 Wärtsilä 3 July 2009 Alku operaatiotutkijana Systeemianalyysin laboratorio, DI 1999 Johdatus

Lisätiedot

Julkaistu Helsingissä 24 päivänä huhtikuuta 2012. 182/2012 Opetus- ja kulttuuriministeriön asetus. yliopistojen perusrahoituksen laskentakriteereistä

Julkaistu Helsingissä 24 päivänä huhtikuuta 2012. 182/2012 Opetus- ja kulttuuriministeriön asetus. yliopistojen perusrahoituksen laskentakriteereistä SUOMEN SÄÄDÖSKOKOELMA Julkaistu Helsingissä 24 päivänä huhtikuuta 2012 182/2012 Opetus- ja kulttuuriministeriön asetus yliopistojen perusrahoituksen laskentakriteereistä Annettu Helsingissä 20 päivänä

Lisätiedot

Tohtorin tutkinnot 42 57 63 54 44 143 % 114 % 11 % 8 % Alemmat korkeakoulututkinnot 332 380 361 358 380 95 % 95 % -5 % 4 %

Tohtorin tutkinnot 42 57 63 54 44 143 % 114 % 11 % 8 % Alemmat korkeakoulututkinnot 332 380 361 358 380 95 % 95 % -5 % 4 % Asemointitilastot 2015, Lapppeenrannan 1/5 teknillisen yliopiston määrälliset tavoitteet kaudelle 2013-2016 Toteutuma Keskiarvo OPM/sov. Tavoitteen tot.-% 2014 Tot. muutos-% 2013-2014 2012 2013 2014 2012-2014

Lisätiedot

Vastuutahot/henkilö: Jokaisen toiminnon kohdalla määritellään kyseisestä toiminnosta vastaava(t) henkilö(t) tai taho(t).

Vastuutahot/henkilö: Jokaisen toiminnon kohdalla määritellään kyseisestä toiminnosta vastaava(t) henkilö(t) tai taho(t). OULUN YLIOPISTON LAATUTYÖN PILOTTI, BIOLOGIAN LAITOS (BILPO) TUTKIMUSTOIMINNON KUVAUS (MATRIISI) Laitoksen perustehtävien opetuksen ja tutkimuksen kuvaamiseen tarkoitettu matriisi on työväline laitoksen

Lisätiedot

Portfoliolähestymistapa CO2 - kiilapelin analysoinnissa (valmiin työn esittely) Tuomas Lahtinen

Portfoliolähestymistapa CO2 - kiilapelin analysoinnissa (valmiin työn esittely) Tuomas Lahtinen Portfoliolähestymistapa CO2 - kiilapelin analysoinnissa (valmiin työn esittely) Tuomas Lahtinen 07.05.2012 Ohjaaja: Raimo Hämäläinen Valvoja: Raimo Hämäläinen Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston

Lisätiedot

Data Envelopment Analysis (DEA) - menetelmät + CCR-DEA-menetelmä

Data Envelopment Analysis (DEA) - menetelmät + CCR-DEA-menetelmä Data Envelopment Analysis (DEA) - menetelmät + CCR-DEA-menetelmä Mat-2.4142 Optimointiopin seminaari kevät 2011 Esityksen rakenne I osa Tehokkuudesta yleisesti DEA-mallin perusajatus CCR-painotus II osa

Lisätiedot

Aki Jääskeläinen Tutkijatohtori Tampereen teknillinen yliopisto aki.jaaskelainen@tut.fi www.tut.fi/pmteam 17.5.2013

Aki Jääskeläinen Tutkijatohtori Tampereen teknillinen yliopisto aki.jaaskelainen@tut.fi www.tut.fi/pmteam 17.5.2013 Aki Jääskeläinen Tutkijatohtori Tampereen teknillinen yliopisto aki.jaaskelainen@tut.fi www.tut.fi/pmteam 17.5.2013 Esityksen sisältö Keskeiset käsitteet Mittaamisen tila kuntien teknisessä toimessa Näkökulmia

Lisätiedot

OPETUS- JA TUTKIMUSHENKILÖSTÖN HENKILÖKOHTAISEN TYÖSTÄ SUORIUTUMISEN ARVIOINTIJÄRJESTELMÄ

OPETUS- JA TUTKIMUSHENKILÖSTÖN HENKILÖKOHTAISEN TYÖSTÄ SUORIUTUMISEN ARVIOINTIJÄRJESTELMÄ LIITE 3 OPETUS- JA TUTKIMUSHENKILÖSTÖN HENKILÖKOHTAISEN TYÖSTÄ SUORIUTUMISEN ARVIOINTIJÄRJESTELMÄ Henkilökohtaisen palkanosan määräytymisjärjestelmällä tarkoitetaan niitä kriteerejä ja menettelytapoja,

Lisätiedot

Laatunäkökulman vahvistaminen yliopistojen rahoitusmallissa - työryhmän ehdotus yliopistojen rahoitusmallin tarkistamiseksi vuodesta 2015 alkaen

Laatunäkökulman vahvistaminen yliopistojen rahoitusmallissa - työryhmän ehdotus yliopistojen rahoitusmallin tarkistamiseksi vuodesta 2015 alkaen Laatunäkökulman vahvistaminen yliopistojen rahoitusmallissa - työryhmän ehdotus yliopistojen rahoitusmallin tarkistamiseksi vuodesta 2015 alkaen Kansliapäällikkö Anita Lehikoinen Opetus- ja kulttuuriministeriö

Lisätiedot

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5. 2. MS-A4/A6 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 5.9.25 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x + x 2

Lisätiedot

Aihioiden priorisointi ja portfolioanalyysi ennakoinnissa (valmiin työn esittely)

Aihioiden priorisointi ja portfolioanalyysi ennakoinnissa (valmiin työn esittely) Aihioiden priorisointi ja portfolioanalyysi ennakoinnissa (valmiin työn esittely) Juha Kännö 23..22 Ohjaajat: TkL Antti Punkka, DI Eeva Vilkkumaa Valvoja: Prof. Ahti Salo Työn saa tallentaa ja julkistaa

Lisätiedot

Mat Optimointiopin seminaari

Mat Optimointiopin seminaari Lähde: Preferenssi-informaatio DEA-malleissa: Value Efficiency Analysis (VEA) -menetelmä Mat-2.4142 Optimointiopin seminaari 23.3.2011 Halme, M., Joro, T., Korhonen, P., Wallenius, J., 1999. A Value Efficiency

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33

Numeeriset menetelmät TIEA381. Luento 12. Kirsi Valjus. Jyväskylän yliopisto. Luento 12 () Numeeriset menetelmät / 33 Numeeriset menetelmät TIEA381 Luento 12 Kirsi Valjus Jyväskylän yliopisto Luento 12 () Numeeriset menetelmät 25.4.2013 1 / 33 Luennon 2 sisältö Tavallisten differentiaaliyhtälöiden numeriikasta Rungen

Lisätiedot

Julkaisufoorumin tausta ja tavoitteet

Julkaisufoorumin tausta ja tavoitteet Julkaisufoorumin tausta ja tavoitteet Rehtori Keijo Hämäläinen (JY) Julkaisufoorumin ohjausryhmän puheenjohtaja Julkaisufoorumi-seminaari Tieteiden talo 20.3.2019 TAUSTA Tieteelliset julkaisut yliopistojen

Lisätiedot

Tehostamiskannustin. Ekonomisti Matti Ilonen, Energiavirasto Energiaviraston Ajankohtaispäivä

Tehostamiskannustin. Ekonomisti Matti Ilonen, Energiavirasto Energiaviraston Ajankohtaispäivä Tehostamiskannustin Ekonomisti Matti Ilonen, Energiavirasto Energiaviraston Ajankohtaispäivä 17.6.2016 Esityksen sisältö Tehokkuusmittauksen tilanne (sähkön jakeluverkonhaltijat) Tehokkuusmittausmalli

Lisätiedot

Yliopistojen perusrahoituksen laskennassa (vuoden 2017 rahoituksesta alkaen) käytettävien tilastotietojen määritelmät 2016

Yliopistojen perusrahoituksen laskennassa (vuoden 2017 rahoituksesta alkaen) käytettävien tilastotietojen määritelmät 2016 7.11.2016 Opetus- ja kulttuuriministeriö Yliopistojen perusrahoituksen laskennassa (vuoden 2017 rahoituksesta alkaen) käytettävien tilastotietojen määritelmät 2016 Koulutuksen rahoitusosuuden laskentakriteerit

Lisätiedot

Lappeenrannan teknillisen yliopiston määrälliset tavoitteet kaudelle

Lappeenrannan teknillisen yliopiston määrälliset tavoitteet kaudelle Asemointitilastot 2016, Lapppeenrannan 1/6 teknillisen yliopiston määrälliset tavoitteet kaudelle 2017-2020 Toteutuma Keskiarvo OPM/sov. Tavoitteen tot.-% 2015 Tot. muutos-% 2014-2015 2013 2014 2015 2013-2015

Lisätiedot

Oletetaan, että virhetermit eivät korreloi toistensa eikä faktorin f kanssa. Toisin sanoen

Oletetaan, että virhetermit eivät korreloi toistensa eikä faktorin f kanssa. Toisin sanoen Yhden faktorin malli: n kpl sijoituskohteita, joiden tuotot ovat r i, i =, 2,..., n. Olkoon f satunnaismuuttuja ja oletetaan, että tuotot voidaan selittää yhtälön r i = a i + b i f + e i avulla, missä

Lisätiedot

Projektiportfolion valinta

Projektiportfolion valinta Projektiportfolion valinta Mat-2.4142 Optimointiopin seminaari kevät 2011 Portfolion valinta Käytettävissä on rajallinen määrä resursseja, joten ne on allokoitava mahdollisimman hyvin eri projekteille

Lisätiedot

Tehtävä Vakuutustieteen professorin tehtävä 1.8.2015 alkaen toistaiseksi. Tehtävän ala Vakuutustiede: yksityisvakuutus ja sosiaalivakuutus

Tehtävä Vakuutustieteen professorin tehtävä 1.8.2015 alkaen toistaiseksi. Tehtävän ala Vakuutustiede: yksityisvakuutus ja sosiaalivakuutus 1 TAMPEREEN YLIOPISTO Johtamiskorkeakoulu TEHTÄVÄNTÄYTTÖSUUNNITELMA VAKUUTUSTIETEEN PROFESSORI Tehtävä Vakuutustieteen professorin tehtävä 1.8.2015 alkaen toistaiseksi Tehtävän ala Vakuutustiede: yksityisvakuutus

Lisätiedot

Department of Mathematics, Hypermedia Laboratory Tampere University of Technology. Arvostus Verkostoissa: PageRank. Idea.

Department of Mathematics, Hypermedia Laboratory Tampere University of Technology. Arvostus Verkostoissa: PageRank. Idea. Arvostus Tommi Perälä Department of Mathematics, Hypermedia Laboratory Tampere University of Technology 8..0 in idea on määrittää verkoston solmuille arvostusta kuvaavat tunnusluvut. Voidaan ajatella

Lisätiedot

Tehokkuusanalyysi paikallisten monopolien sääntelyssä:

Tehokkuusanalyysi paikallisten monopolien sääntelyssä: Tehokkuusanalyysi paikallisten monopolien sääntelyssä: StoNED-menetelmän soveltaminen sähkön jakeluverkkotoiminnan valvonnassa Timo Kuosmanen FORS-seminaari: Julkisten palvelujen resursointi, tehokkuus

Lisätiedot

Tohtorin tutkinnot % 114 % -3 % 8 % Alemmat korkeakoulututkinnot % 95 % 4 % 4 %

Tohtorin tutkinnot % 114 % -3 % 8 % Alemmat korkeakoulututkinnot % 95 % 4 % 4 % Asemointitilastot 2015, 1/5 Tampereen teknillisen n määrälliset tavoitteet kaudelle 2013-2016 Toteutuma Keskiarvo OPM/sov. Tavoitteen tot.-% 2014 Tot. muutos-% 2013-2014 2012 2013 2014 2012-2014 2013-2016

Lisätiedot

A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä.

A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä. Esimerkki otteluvoiton todennäköisyys A ja B pelaavat sarjan pelejä. Sarjan voittaja on se, joka ensin voittaa n peliä. Yksittäisessä pelissä A voittaa todennäköisyydellä p ja B todennäköisyydellä q =

Lisätiedot

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5.

Yhtälöryhmä matriisimuodossa. MS-A0007 Matriisilaskenta. Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia. 2x1 x 2 = 1 x 1 + x 2 = 5. 2. MS-A000 Matriisilaskenta 2. Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2..205 Tarkastellaan esimerkkinä lineaarista yhtälöparia { 2x x 2 = x x 2 =

Lisätiedot

Numeeriset menetelmät

Numeeriset menetelmät Numeeriset menetelmät Luento 5 Ti 20.9.2011 Timo Männikkö Numeeriset menetelmät Syksy 2011 Luento 5 Ti 20.9.2011 p. 1/40 p. 1/40 Choleskyn menetelmä Positiivisesti definiiteillä matriiseilla kolmiohajotelma

Lisätiedot

Julkaisufoorumin ohjausryhmä 17.11.2014 LIITE 1. Unifi lähetti 4.9.2015 yliopistojen tutkimuksesta vastaaville rehtoreille seuraavan viestin:

Julkaisufoorumin ohjausryhmä 17.11.2014 LIITE 1. Unifi lähetti 4.9.2015 yliopistojen tutkimuksesta vastaaville rehtoreille seuraavan viestin: KYSELY YLIOPISTOILLE JULKAISUFOORUMI-LUOKITUKSEN KÄYTÖSTÄ Unifi lähetti 4.9.2015 yliopistojen tutkimuksesta vastaaville rehtoreille seuraavan viestin: Hyvät tutkimuksesta vastaavat rehtorit, Tieteellisten

Lisätiedot

b 1. b m ) + ( 2b Ax) + (b b)

b 1. b m ) + ( 2b Ax) + (b b) TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemianalyysin laboratorio Mat-9 Optimointioppi Kimmo Berg 5 harjoitus - ratkaisut min Ax b (vertaa PNS-tehtävät) a x + + a n x n a) Ax b = a m x + + a mn x n = x a a m }{{}

Lisätiedot

Koulutuksen tuottavuustutkimukset Valtion taloudellisessa tutkimuskeskuksessa

Koulutuksen tuottavuustutkimukset Valtion taloudellisessa tutkimuskeskuksessa Koulutuksen tuottavuustutkimukset Valtion taloudellisessa tutkimuskeskuksessa Tanja Kirjavainen, VATT Koulutussuunnittelu ja ekonomia symposium, Kasvatustieteen päivät 22.-23.11.2007, Vaasa Vähän hyvinvointipalvelujen

Lisätiedot

Johdatus julkaisufoorumin toimintaan

Johdatus julkaisufoorumin toimintaan Johdatus julkaisufoorumin toimintaan Suunnittelija Janne Pölönen (TSV) Metodifestivaali 2015 19.8.2015 Tampereen yliopisto Esityksen sisältö 1. Julkaisufoorumi-luokitus 2. Luokituksen käyttö rahoitusmallissa

Lisätiedot

Jukka Mönkkönen Rehtori Itä-Suomen yliopisto Unifi ry. Jukka Mönkkönen 1

Jukka Mönkkönen Rehtori Itä-Suomen yliopisto Unifi ry. Jukka Mönkkönen 1 Jukka Mönkkönen Rehtori Itä-Suomen yliopisto Unifi ry Jukka Mönkkönen 1 TIIVISTELMÄ + Suomen tieteen taso on top 10-indeksillä tarkasteltuna noussut (2012-2015) + Suomessa tieteellisten julkaisujen määrä

Lisätiedot

Minimilatenssiongelman ratkaisualgoritmeja (valmiin työn esittely)

Minimilatenssiongelman ratkaisualgoritmeja (valmiin työn esittely) Minimilatenssiongelman ratkaisualgoritmeja (valmiin työn esittely) Antti Salmela 03.03.2014 Ohjaaja: Harri Ehtamo Valvoja: Harri Ehtamo Työn saa tallentaa ja julkistaa Aalto-yliopiston avoimilla verkkosivuilla.

Lisätiedot

Ellipsoidimenetelmä. Samuli Leppänen Kokonaislukuoptimointi. S ysteemianalyysin Laboratorio

Ellipsoidimenetelmä. Samuli Leppänen Kokonaislukuoptimointi. S ysteemianalyysin Laboratorio Ellipsoidimenetelmä Kokonaislukuoptimointi Sovelletun matematiikan lisensiaattiseminaari Kevät 2008 / 1 Sisällys Ellipsoidimenetelmän geometrinen perusta ja menetelmän idea Formaali ellipsoidimenetelmä

Lisätiedot

Julkaisufoorumin käyttö tutkimuksen arvioinnissa

Julkaisufoorumin käyttö tutkimuksen arvioinnissa Julkaisufoorumin käyttö tutkimuksen arvioinnissa Suunnittelija Janne Pölönen (TSV) KOTA seminaari 1.9.2015 Åbo Akademi Esityksen sisältö 1. Julkaisufoorumin esittely 2. Luokituksen käyttö rahoitusmallissa

Lisätiedot

VALINTAKRITEERIT. Suomen Terveydenhoitajaliitto ylläpitää erityispätevyys-rekisteriä, johon hakijalle myönnetty erityispätevyys kirjataan.

VALINTAKRITEERIT. Suomen Terveydenhoitajaliitto ylläpitää erityispätevyys-rekisteriä, johon hakijalle myönnetty erityispätevyys kirjataan. VALINTAKRITEERIT Terveydenhoitajan erityispätevyyttä hakevan henkilön tulee olla Suomen Terveydenhoitajaliiton jäsen. Hakijalla tulee olla suoritettuna terveydenhoitajan tutkinto (opistoaste tai amk) ja

Lisätiedot

Mikä DIA-yhteisvalinnassa muuttuu? 2019 ja 2020

Mikä DIA-yhteisvalinnassa muuttuu? 2019 ja 2020 Mikä DIA-yhteisvalinnassa muuttuu? 2019 ja 2020 DIA-webinaari 10.9.2018 Aalto-yliopisto (koordinoiva yliopisto) Lappeenrannan teknillinen yliopisto Oulun yliopisto Tampereen teknillinen yliopisto (1.1.2019

Lisätiedot

SUOMALAISEN TIEDEAKATEMIAN VÄISÄLÄN RAHASTON PALKINNOT JA APURAHAT JAETTU 14.12.2015

SUOMALAISEN TIEDEAKATEMIAN VÄISÄLÄN RAHASTON PALKINNOT JA APURAHAT JAETTU 14.12.2015 Lehdistötiedote Julkaisuvapaa 14.12.2015 klo 17.00 SUOMALAISEN TIEDEAKATEMIAN VÄISÄLÄN RAHASTON PALKINNOT JA APURAHAT JAETTU 14.12.2015 Suomalainen Tiedeakatemia myönsi 14.12.2015 pidetyssä tilaisuudessaan

Lisätiedot

Harjoitus 8: Excel - Optimointi

Harjoitus 8: Excel - Optimointi Harjoitus 8: Excel - Optimointi Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Lineaarisen optimointimallin muodostaminen

Lisätiedot

Tutkimuksen tuottavuuden kehitys Suomen yliopistoissa

Tutkimuksen tuottavuuden kehitys Suomen yliopistoissa Tutkimuksen tuottavuuden kehitys Suomen yliopistoissa Korkeakoulu- ja tiedepolitiikan sektoritutkimuksen tutkijatapaaminen Opetusministeriö, Helsinki Esitelmä tiedepolitiikka -työryhmässä Hankkeen tutkimusjohtaja:

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

MS-C1340 Lineaarialgebra ja MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Matriisinormi, häiriöalttius Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Matriisinormi Matriisinormi Matriiseille

Lisätiedot

Mat Investointiteoria Laskuharjoitus 4/2008, Ratkaisut

Mat Investointiteoria Laskuharjoitus 4/2008, Ratkaisut Projektien valintapäätöksiä voidaan pyrkiä tekemään esimerkiksi hyöty-kustannus-suhteen (so. tuottojen nykyarvo per kustannusten nykyarvo) tai nettonykyarvon (so. tuottojen nykyarvo - kustannusten nykyarvo)

Lisätiedot

Kokonaislukuoptiomointi Leikkaustasomenetelmät

Kokonaislukuoptiomointi Leikkaustasomenetelmät Kokonaislukuoptiomointi Leikkaustasomenetelmät Systeemianalyysin Laboratorio 19.3.2008 Sisällys Leikkaustasomenetelmät yleisesti Leikkaustasomenetelmät generoivilla kokonaislukujoukoilla Gomoryn leikkaavat

Lisätiedot

Osa IX. Z muunnos. Johdanto Diskreetit funktiot

Osa IX. Z muunnos. Johdanto Diskreetit funktiot Osa IX Z muunnos A.Rasila, J.v.Pfaler () Mat-.33 Matematiikan peruskurssi KP3-i 9. lokakuuta 2007 298 / 322 A.Rasila, J.v.Pfaler () Mat-.33 Matematiikan peruskurssi KP3-i 9. lokakuuta 2007 299 / 322 Johdanto

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle Tilastollisen analyysin perusteet Luento 11: Epäparametrinen vastine ANOVAlle - Sisältö - - - Varianssianalyysi Varianssianalyysissä (ANOVA) testataan oletusta normaalijakautuneiden otosten odotusarvojen

Lisätiedot

Rakennesuunnittelu digitalisaation aikakaudella. Mikko Malaska Professori Rakennustekniikan laitos

Rakennesuunnittelu digitalisaation aikakaudella. Mikko Malaska Professori Rakennustekniikan laitos Rakennesuunnittelu digitalisaation aikakaudella Mikko Malaska Professori Rakennustekniikan laitos Mikko Malaska DI 1996, TkT 2001, Chartered Structural Engineer (CEng) 2004 1.8.2015 Professori, Rakenteiden

Lisätiedot

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset

3.1 Lineaarikuvaukset. MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta. 3.1 Lineaarikuvaukset. 3.1 Lineaarikuvaukset 31 MS-A0004/A0006 Matriisilaskenta 3 Nuutti Hyvönen, c Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2292015 Lineaariset yhtälöt ovat vektoreille luonnollisia yhtälöitä, joita

Lisätiedot

Osakesalkun optimointi. Anni Halkola Turun yliopisto 2016

Osakesalkun optimointi. Anni Halkola Turun yliopisto 2016 Osakesalkun optimointi Anni Halkola Turun yliopisto 2016 Artikkeli Gleb Beliakov & Adil Bagirov (2006) Non-smooth optimization methods for computation of the Conditional Value-at-risk and portfolio optimization.

Lisätiedot

4. Diplomi-insinöörin tutkinto ja koulutusohjelmien tutkintovaatimukset

4. Diplomi-insinöörin tutkinto ja koulutusohjelmien tutkintovaatimukset 34 4. Diplomi-insinöörin tutkinto ja koulutusohjelmien tutkintovaatimukset 4.1. DI-koulutusohjelmien rakenne ja tutkinnon suorittaminen Koulutusohjelman opintojen yleinen rakenne on Tampereen teknillisessä

Lisätiedot

OPETUSMINISTERIÖ. KOTA-AMKOTA julkaisutiedonkeruussa käytettävät luokitukset. KOTA-AMKOTA seminaari Helsingin yliopisto

OPETUSMINISTERIÖ. KOTA-AMKOTA julkaisutiedonkeruussa käytettävät luokitukset. KOTA-AMKOTA seminaari Helsingin yliopisto KOTA-AMKOTA julkaisutiedonkeruussa käytettävät luokitukset KOTA-AMKOTA seminaari 13.-14.11.2008 Helsingin yliopisto Erikoistutkija Olli Poropudas OPETUSMINISTERIÖ OPETUSMINISTERIÖ Koulutus- ja tiedepolitiikan

Lisätiedot

r = r f + r M r f (Todistus kirjassa sivulla 177 tai luennon 6 kalvoissa sivulla 6.) yhtälöön saadaan ns. CAPM:n hinnoittelun peruskaava Q P

r = r f + r M r f (Todistus kirjassa sivulla 177 tai luennon 6 kalvoissa sivulla 6.) yhtälöön saadaan ns. CAPM:n hinnoittelun peruskaava Q P Markkinaportfolio on koostuu kaikista markkinoilla olevista riskipitoisista sijoituskohteista siten, että sijoituskohteiden osuudet (so. painot) markkinaportfoliossa vastaavat kohteiden markkina-arvojen

Lisätiedot

Sovellettu todennäköisyslasku

Sovellettu todennäköisyslasku Sovellettu todennäköisyslasku Työpäiväkirja 16.12.2001 Espoo Teknillinen korkeakoulu Systeemianalyysin laboratorio Jussi Matti Aleksi Jokelainen jussi.jokelainen@hut.fi Opiskelijanumero 123456A Sovellettu

Lisätiedot

DRAFT SUHAT-HANKKEEN YKSIKÖIDEN TEHOKKUUDEN ARVIOINTI: DEA-ANALYYSI SUHAT-YKSIKÖIDEN TEHOKKUUDESTA. Ekqvist Marko PALO/PAKE THL.

DRAFT SUHAT-HANKKEEN YKSIKÖIDEN TEHOKKUUDEN ARVIOINTI: DEA-ANALYYSI SUHAT-YKSIKÖIDEN TEHOKKUUDESTA. Ekqvist Marko PALO/PAKE THL. SUHAT-HANKKEEN YKSIKÖIDEN TEHOKKUUDEN ARVIOINTI: DEA-ANALYYSI SUHAT-YKSIKÖIDEN TEHOKKUUDESTA Ekqvist Marko PALO/PAKE THL DRAFT marko.ekqvist@thl.fi TIIVISTELMÄ DEA-analyysiä (Data Envelopmenti Analysis)

Lisätiedot

Hoitotieteen laitos. VALINTAKOE , Kysymykset ja arviointikriteerit

Hoitotieteen laitos. VALINTAKOE , Kysymykset ja arviointikriteerit Kysymys 1. Nimeä tieteellisen tiedon kriteerit ja määrittele niiden sisältö (5 pistettä) (sivut 24-29) Eriksson K, Isola A, Kyngäs H, Leino-Kilpi H, Lindström U, Paavilainen E, Pietilä A-M, Salanterä S,

Lisätiedot

LAUSUNTO 20.1.2016 VIITE; LAUSUNTOPYYNTÖ OKM 077:00/2014 11.12.2015

LAUSUNTO 20.1.2016 VIITE; LAUSUNTOPYYNTÖ OKM 077:00/2014 11.12.2015 LAUSUNTO Ammattikorkeakoulujen rehtorineuvosto Arene ry Pohjoinen Makasiinikatu 7 A 2 00130 HELSINKI www.arene.fi 20.1.2016 VIITE; LAUSUNTOPYYNTÖ OKM 077:00/2014 11.12.2015 ASIA: LAUSUNTOPYYNTÖ OPETUS-

Lisätiedot

Kansainvälisyys korkeakoulujen ohjauksessa ja rahoituksessa Tomi Halonen

Kansainvälisyys korkeakoulujen ohjauksessa ja rahoituksessa Tomi Halonen Kansainvälisyys korkeakoulujen ohjauksessa ja rahoituksessa 7.3.2012 Tomi Halonen Ohjauksen kokonaisuus ja välineet Politiikkaohjaus Hallitusohjelma Koulutuksen ja tutkimuksen kehittämissuunnitelma Säädösohjaus

Lisätiedot

Pohjoismaisten kielten yliopistonlehtorin (opetus- ja tutkimusalana ruotsin kieli) tehtäväntäyttösuunnitelma

Pohjoismaisten kielten yliopistonlehtorin (opetus- ja tutkimusalana ruotsin kieli) tehtäväntäyttösuunnitelma 1/6 TAMPEREEN YLIOPISTO Kieli-, käännös- ja kirjallisuustieteiden yksikkö Pohjoismaisten kielten yliopistonlehtorin (opetus- ja tutkimusalana ruotsin kieli) tehtäväntäyttösuunnitelma Tehtävä Tehtävän ala

Lisätiedot

Reija Lilja - Atro Mäkilä (toim.) KOULUTUKSEN TALOUS NYKY-SUOMESSA. Julkaistui opetusministeriön rahoituksella,

Reija Lilja - Atro Mäkilä (toim.) KOULUTUKSEN TALOUS NYKY-SUOMESSA. Julkaistui opetusministeriön rahoituksella, 2008 AGI-Information Management Consultants May be used for personal purporses only or by libraries associated to dandelon.com network. ETLA ELINKEINOELÄMÄN TUTKIMUSLAITOS The Research Institute of the

Lisätiedot

Näkemyksiä ja ehdotuksia yliopistojen laskennallisen perusrahoituksen tutkimusta ja tutkijankoulutusta koskeviin painotuksiin

Näkemyksiä ja ehdotuksia yliopistojen laskennallisen perusrahoituksen tutkimusta ja tutkijankoulutusta koskeviin painotuksiin Tieteen-, teknologian- ja innovaatiotutkimuksen yksikkö (TaSTI) Tampereen yliopisto 29.12.2010 Näkemyksiä ja ehdotuksia yliopistojen laskennallisen perusrahoituksen tutkimusta ja tutkijankoulutusta koskeviin

Lisätiedot

Sairaaloiden tuottavuus Pohjoismaissa. Hanna Rättö THL/CHESS

Sairaaloiden tuottavuus Pohjoismaissa. Hanna Rättö THL/CHESS Sairaaloiden tuottavuus Pohjoismaissa Hanna Rättö THL/CHESS Tutkimuksen tausta Pohjoismaisten sairaaloiden tuottavuutta on vertailtu jo useiden vuosien ajan Sairaalan tuotosta voidaan arvioida samanlaisilla

Lisätiedot

HENKILÖKOHTAINEN OPINTOSUUNNITELMA

HENKILÖKOHTAINEN OPINTOSUUNNITELMA 1 (6) HENKILÖKOHTAINEN OPINTOSUUNNITELMA Tohtoriopintojen opetussuunnitelma löytyy tiedekunnan jatko-opinto-oppaasta: www.utu.fi/fi/yksikot/edu/tutkimus/tohtorikoulutus/opinnot/opinto-opas/sivut/home.aspx

Lisätiedot

Osakesalkun optimointi

Osakesalkun optimointi Osakesalkun optimointi Anni Halkola Epäsileä optimointi Turun yliopisto Huhtikuu 2016 Sisältö 1 Johdanto 1 2 Taustatietoja 2 3 Laskumetodit 3 3.1 Optimointiongelmat........................ 4 4 Epäsileän

Lisätiedot

Tohtorin tutkinnot 192 229 219 213 192 114 % 114 % -4 % 8 % Alemmat korkeakoulututkinnot 1 382 1 553 1 592 1 509 1 450 110 % 95 % 3 % 4 %

Tohtorin tutkinnot 192 229 219 213 192 114 % 114 % -4 % 8 % Alemmat korkeakoulututkinnot 1 382 1 553 1 592 1 509 1 450 110 % 95 % 3 % 4 % Asemointitilastot 2015, 1/5 n määrälliset tavoitteet kaudelle 2013-2016 Toteutuma Keskiarvo OPM/sov. Tavoitteen tot.-% 2014 Tot. muutos-% 2013-2014 2012 2013 2014 2012-2014 2013-2016 YO Valtak. YO Valtak.

Lisätiedot

Useiden top-viittausindeksien tarkastelu tieteenalaryhmittäin Suomessa ja valituissa verrokkimaissa

Useiden top-viittausindeksien tarkastelu tieteenalaryhmittäin Suomessa ja valituissa verrokkimaissa Tieteen tila 2018 10.12.2018 Useiden top-viittausindeksien tarkastelu tieteenalaryhmittäin Suomessa ja valituissa verrokkimaissa Suomen Akatemian Tieteen tila 2018 -katsauksessa (www.aka.fi/tieteentila)

Lisätiedot

MÄÄRÄRAHOJEN JAKAMISEN SUUNTAVIIVAT VUOSILLE 2007 2009

MÄÄRÄRAHOJEN JAKAMISEN SUUNTAVIIVAT VUOSILLE 2007 2009 Jyväskylän yliopisto MÄÄRÄRAHOJEN JAKAMISEN SUUNTAVIIVAT VUOSILLE 2007 2009 Hallituksen tehtävänä on yliopistolain (645/97) 11 :n mukaan päättää määrärahojen jakamisen suuntaviivoista. Määrärahoja kohdennettaessa

Lisätiedot

Julkaisufoorumi ja Open Access. Pekka Olsbo Julkaisukoordinaattori Jyväskylän yliopiston kirjasto

Julkaisufoorumi ja Open Access. Pekka Olsbo Julkaisukoordinaattori Jyväskylän yliopiston kirjasto Julkaisufoorumi ja Open Access Pekka Olsbo Julkaisukoordinaattori Jyväskylän yliopiston kirjasto Esityksen rakenne Julkaisufoorumi-hankkeesta Open Access käsitteenä Julkaisufoorumin lehdet ja Open Access

Lisätiedot

Diagrammeja ja tunnuslukuja luokkani oppilaista

Diagrammeja ja tunnuslukuja luokkani oppilaista Diagrammeja ja tunnuslukuja luokkani oppilaista Aihepiiri Tilastollisiin tunnuslukuihin tutustuminen Luokka-aste Kesto Tarvittavat materiaalit / välineet Lyhyt kuvaus tehtävästä Yläaste 9. luokka 30 min

Lisätiedot

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin

Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Johdatus varianssianalyysiin Tilastollisen analyysin perusteet Luento 10: Sisältö Varianssianalyysi Varianssianalyysi on kahden riippumattoman otoksen t testin yleistys. Varianssianalyysissä perusjoukko koostuu kahdesta tai useammasta

Lisätiedot

Bibliometriikka yliopiston tutkimuksen arvioinnissa OKM:n Bibliometriikkaseminaari korkeakouluille

Bibliometriikka yliopiston tutkimuksen arvioinnissa OKM:n Bibliometriikkaseminaari korkeakouluille Bibliometriikka yliopiston tutkimuksen arvioinnissa OKM:n Bibliometriikkaseminaari korkeakouluille 11.3.2013 Leena Huiku Tampereen teknillinen yliopisto TUT RAE 2010-2011 5 paneelia, 23 laitosta, 1127

Lisätiedot

Lyhyt katsaus tuottavuuden ja tehokkuuden mittaamisen taloustieteissä - Miten soveltaa alustatalouteen?

Lyhyt katsaus tuottavuuden ja tehokkuuden mittaamisen taloustieteissä - Miten soveltaa alustatalouteen? Lyhyt katsaus tuottavuuden ja tehokkuuden mittaamisen taloustieteissä - Miten soveltaa alustatalouteen? Tutkimusjohtaja Olli-Pekka Ruuskanen Johtamiskorkeakoulu, Synergos Tampereen yliopisto Sisältö 1.

Lisätiedot

Ylemmän AMK-tutkinnon suorittaneiden osaaminen FUAS-ammattikorkeakouluissa. Teemu Rantanen 7.3.2012

Ylemmän AMK-tutkinnon suorittaneiden osaaminen FUAS-ammattikorkeakouluissa. Teemu Rantanen 7.3.2012 Ylemmän AMK-tutkinnon suorittaneiden osaaminen FUAS-ammattikorkeakouluissa Teemu Rantanen 7.3.2012 Taustaa YAMK-tutkinto edelleen kohtuullisen uusi ja paikoin heikosti tunnettu > Tarvitaan myös tutkimustietoa

Lisätiedot

LUETTELO YLIOPISTOJEN KOULUTUSALOISTA, TUTKINTOJEN NIMISTÄ JA YLIOPISTOISTA, JOISSA TUTKINTOJA VOIDAAN SUORITTAA

LUETTELO YLIOPISTOJEN KOULUTUSALOISTA, TUTKINTOJEN NIMISTÄ JA YLIOPISTOISTA, JOISSA TUTKINTOJA VOIDAAN SUORITTAA VNA yliopistojen tutkinnoista (794/2004) LUONNOS 16.9.2013 Liite LUETTELO YLIOPISTOJEN KOULUTUSALOISTA, TUTKINTOJEN NIMISTÄ JA YLIOPISTOISTA, JOISSA TUTKINTOJA VOIDAAN SUORITTAA Koulutusyksiköiden nimien

Lisätiedot

Aktivoivat opetusmenetelmät opiskelijoiden kokemana

Aktivoivat opetusmenetelmät opiskelijoiden kokemana Aktivoivat opetusmenetelmät opiskelijoiden kokemana Kysely kasvatustieteen opiskelijoille ja yliopistopedagogisiin koulutuksiin osallistuneille yliopisto-opettajille Mari Murtonen & Katariina Hava, Turun

Lisätiedot

Tämän tarjouslomakkeen tiedot koskevat palvelua, jota tarjotaan seuraavaan hankittavana olevaan palvelumuotoon:

Tämän tarjouslomakkeen tiedot koskevat palvelua, jota tarjotaan seuraavaan hankittavana olevaan palvelumuotoon: HELSINGIN KAUPUNKI TARJOUSLOMAKE (A/4) 1 (7) Tämän tarjouslomakkeen tiedot koskevat palvelua, jota tarjotaan seuraavaan hankittavana olevaan palvelumuotoon: A/4. AVOKUNTOUTUS Palveluntuottaja: Tarjottava

Lisätiedot

Matriisilaskenta (TFM) MS-A0001 Hakula/Vuojamo Ratkaisut, Viikko 47, 2017

Matriisilaskenta (TFM) MS-A0001 Hakula/Vuojamo Ratkaisut, Viikko 47, 2017 Matriisilaskenta (TFM) MS-A1 Hakula/Vuojamo Ratkaisut, Viikko 47, 17 R Alkuviikko TEHTÄVÄ J1 Mitkä matriisit E 1 ja E 31 nollaavat sijainnit (, 1) ja (3, 1) matriiseissa E 1 A ja E 31 A kun 1 A = 1. 8

Lisätiedot

Harjoitus 1 (20.3.2014)

Harjoitus 1 (20.3.2014) Harjoitus 1 (20.3.2014) Tehtävä 1 Piirretään tilanteesta verkko, jossa kaupungeille on annetttu seuraavat numerot: 1 = Turku 2 = Tampere 3 = Hämeenlinna 4 = Imatra 5 = Jyväskylä. 5 2 149(5) 190(4) 113(1)

Lisätiedot

1 of :06

1 of :06 1 of 6 28.03.2008 21:06 TIETEELLISTEN SEURAIN VALTUUSKUNTA VALTIONAVUSTUSHAKEMUS: KANSAINVÄLISET KONFERENSSIT JA KANSALLISET SEMINAARIT gfedc Kansainvälinen konferenssi Kansallinen seminaari Rahoitusaika

Lisätiedot

MAANPUOLUSTUSKORKEAKOULU 1 (7) Opintoasiainosasto Liite 1

MAANPUOLUSTUSKORKEAKOULU 1 (7) Opintoasiainosasto Liite 1 MAANPUOLUSTUSKORKEAKOULU 1 (7) PÄÄHAUN VALINTAPISTEIDEN MÄÄRÄYTYMINEN määräytyvät alkupisteiden ja pääsykoepisteiden perusteella. Valintapisteiden enimmäismäärä on 165. 1 ALKUPISTEET Alkupisteet muodostuvat

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

MS-C1340 Lineaarialgebra ja MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto Idea Lineaarisen systeemin ratkaiseminen Olkoon

Lisätiedot

Integroimistekniikkaa Integraalifunktio

Integroimistekniikkaa Integraalifunktio . Integroimistekniikkaa.. Integraalifunktio 388. Vertaa funktioiden ln ja ln, b) arctan ja arctan + k k, c) ln( + 2 ja ln( 2, missä a >, derivaattoja toisiinsa. Tutki funktioiden erotusta muuttujan eri

Lisätiedot

Kokonaislukuoptimointi hissiryhmän ohjauksessa

Kokonaislukuoptimointi hissiryhmän ohjauksessa Kokonaislukuoptimointi hissiryhmän ohjauksessa Systeemianalyysin laboratorio Teknillinen Korkeakoulu, TKK 3 Maaliskuuta 2008 Sisällys 1 Johdanto Taustaa Ongelman kuvaus 2 PACE-graafi Graafin muodostaminen

Lisätiedot

Tohtorin tutkinnot 182 162 186 177 156 119 % 114 % 15 % 8 % Alemmat korkeakoulututkinnot 1 453 1 461 1 519 1 478 1 500 101 % 95 % 4 % 4 %

Tohtorin tutkinnot 182 162 186 177 156 119 % 114 % 15 % 8 % Alemmat korkeakoulututkinnot 1 453 1 461 1 519 1 478 1 500 101 % 95 % 4 % 4 % Asemointitilastot 2015, 1/6 n määrälliset tavoitteet kaudelle 2013-2016 Toteutuma Keskiarvo OPM/sov. tavoite Tavoitte tot.-% 2014 Tot. muutos-% 2013-2014 2012 2013 2014 2012-2014 2013-2016 YO Valtak. YO

Lisätiedot

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi

Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi Harjoitus 9: Excel - Tilastollinen analyysi Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt Syksy 2006 Mat-2.2107 Sovelletun matematiikan tietokonetyöt 1 Harjoituksen aiheita Tutustuminen regressioanalyysiin

Lisätiedot

Uolevin reitti. Kuvaus. Syöte (stdin) Tuloste (stdout) Esimerkki 1. Esimerkki 2

Uolevin reitti. Kuvaus. Syöte (stdin) Tuloste (stdout) Esimerkki 1. Esimerkki 2 Uolevin reitti Kuvaus Uolevi on ruudukon vasemmassa ylänurkassa ja haluaisi päästä oikeaan alanurkkaan. Uolevi voi liikkua joka askeleella ruudun verran vasemmalle, oikealle, ylöspäin tai alaspäin. Lisäksi

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt

MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt Vektoriavaruudet Riikka Kangaslampi Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto 2015 1 / 17 R. Kangaslampi Vektoriavaruudet Vektoriavaruus

Lisätiedot

Tekniikka osaksi Vaasan yliopistoa - Virstanpylväitä kolmen vuosikymmenen ajalta

Tekniikka osaksi Vaasan yliopistoa - Virstanpylväitä kolmen vuosikymmenen ajalta Ilkka Virtanen Tekniikka osaksi Vaasan yliopistoa - Virstanpylväitä kolmen vuosikymmenen ajalta 25.11.2014 Tekniikan ala mukana suunnitelmissa Kauppakorkeakoulun alusta alkaen Muistio 7.2.1967, VKKK:n

Lisätiedot

HELENA AAVARINNE, THT, KASV.LIS. HOITOTIETEELLISEN KOULUTUKSEN JA TUTKIMUSTOIMINNAN ALKUVAIHEITA OULUN YLIOPISTOSSA

HELENA AAVARINNE, THT, KASV.LIS. HOITOTIETEELLISEN KOULUTUKSEN JA TUTKIMUSTOIMINNAN ALKUVAIHEITA OULUN YLIOPISTOSSA HELENA AAVARINNE, THT, KASV.LIS. HOITOTIETEELLISEN KOULUTUKSEN JA TUTKIMUSTOIMINNAN ALKUVAIHEITA OULUN YLIOPISTOSSA TAUSTAA JA VALMISTELUTYÖTÄ KOULUTUKSEN ALOITTAMISEKSI Kansainvälinen yhteistyö Ulkomailta

Lisätiedot

MS-C1340 Lineaarialgebra ja

MS-C1340 Lineaarialgebra ja MS-C1340 Lineaarialgebra ja differentiaaliyhtälöt QR-hajotelma ja pienimmän neliösumman menetelmä Riikka Kangaslampi Kevät 2017 Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Aalto-yliopisto PNS-ongelma PNS-ongelma

Lisätiedot

Dynaamiset regressiomallit

Dynaamiset regressiomallit MS-C2128 Ennustaminen ja Aikasarja-analyysi, Lauri Viitasaari Matematiikan ja systeemianalyysin laitos Perustieteiden korkeakoulu Aalto-yliopisto Syksy 2016 Tilastolliset aikasarjat voidaan jakaa kahteen

Lisätiedot

Kaikkiin kysymyksiin vastataan kysymys paperille pyri pitämään vastaukset lyhyinä, voit jatkaa paperien kääntöpuolille tarvittaessa.

Kaikkiin kysymyksiin vastataan kysymys paperille pyri pitämään vastaukset lyhyinä, voit jatkaa paperien kääntöpuolille tarvittaessa. NIMI: OPPILASNUMERO: ALLEKIRJOITUS: tehtävä 1 2 3 4 yht pisteet max 25 25 25 25 100 arvosana Kaikkiin kysymyksiin vastataan kysymys paperille pyri pitämään vastaukset lyhyinä, voit jatkaa paperien kääntöpuolille

Lisätiedot

KOKOUSKUTSU TEKNILLINEN KORKEAKOULU Automaatio- ja systeemitekniikan osasto Osastoneuvoston kokous 3/2006

KOKOUSKUTSU TEKNILLINEN KORKEAKOULU Automaatio- ja systeemitekniikan osasto Osastoneuvoston kokous 3/2006 TEKNILLINEN KORKEAKOULU Automaatio- ja systeemitekniikan osasto KOKOUSKUTSU 7.3.2006 Aika Maanantaina 13.3.2006 klo 13.15 - Paikka TUAS-talo, kokoushuone 4126 Käsiteltävät asiat: 1. Sivuainevalinta (AS)

Lisätiedot

MAISTERIKOULUTUS 2015 VALINTAPERUSTEET Konetekniikka

MAISTERIKOULUTUS 2015 VALINTAPERUSTEET Konetekniikka MAISTERIKOULUTUS 2015 VALINTAPERUSTEET Konetekniikka Haku maisterikoulutukseen (Oulun yliopisto) ( 15.12.2014 klo 08:00 30.1.2015 klo 15:00 ) Hakija voi hakea vain yhteen teknillisen tiedekunnan maisteriohjelmaan

Lisätiedot