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PostPosted: Wed 7. Nov 2012, 18:24 
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Joined: Sun 4. Nov 2012, 19:32
Posts: 4
Liebes Consideo-Team,

für meine Masterthesis im Bereich Reichweitenoptimierung bei Nachrichtensites nutze ich den Modeler.

Hauptsächlich arbeite ich im Bereich Qualitativ, würde aber auch gerne mit der Simulation arbeiten. Um die Berechnungen nachzuvollziehen habe ich ein Kleinstbeispiel entworfen. In diesem werden drei Variablen dargestellt, welche alle langfristig verzögert mit 100% aufeinander wirken (siehe Anhang).

Nun habe ich eine Frage bezüglich der Berücksichtigung von Zeitverzögerungen in den beiden Bereichen.


Im Bereich Qualitativ habe ich mir die verschiedenen Wirkungsintensitäten (Summe aus direkten und indirekten Wirkungen) von X1 auf die anderen Variablen angesehen.

Es ergeben sich folgende Werte:

X1 auf X2

kurzfristig (quantitativer Wert 0): 25
mittelfristig (quantitativer Wert 3): 53,125
langfristig (quantitativer Wert 5): 106,25

X1 auf X3

kurzfristig: 6,25
mittelfristig: 28,125
langfristig: 106,25

X1 auf X1

kurzfristig: 1,5625
mittelfristig: 15,625
langfristig: 106,25

Im Anschluss habe ich die Wirkung von X1 in dem Modus "Simulation" angesehen (ich habe das Modell automatisch quantifiziert).

Über einen externen Faktor wirken 100 Einheiten kurzfristig auf X1.

Aus den Ergebnissen im Bereich Qualitativ schließe ich, dass auch bei einer langfristigen Verzögerung bereits in den vorherigen Zeitschritten ein Teil der Wirkung eintritt und die Wirkung ihre volle Kraft in Zeitpunkt 5 entwickelt. Folglich müsste bei der Simulation bereits in Zeitpunkt 3 (mittelfristig) etwas auf die Variablen X2, X3 und X1 wirken. Dies ist aber nicht der Fall. Stattdessen wirkt Variable 1 erst im sechsten Zeitschritt zu 100% auf X2 und Variable X2 erst im elften Zeitschritt zu 100% auf X3.

Können Sie mir diesen Unterschied erklären? Über Hinweise wäre ich sehr dankbar.

Viele Grüße

Anna-Lena Neumann


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Kleinstbeispiel.cons [13.54 KiB]
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PostPosted: Sat 10. Nov 2012, 00:15 
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Joined: Fri 3. Sep 2010, 13:20
Posts: 300
klasse hergeleitet :)
Es sind einfach zwei verschiedene Konzepte - ein Delay im Qualitativen entwickelt eine Wirkung im Zeitverlauf, und ein Delay im Quantitativen wirkt diskret. Ansonsten ließe sich mit delay3() auch eine Entwicklung einer Wirkung simulieren. Das qualitative Modell rechnet vereinfach ja eine lineare Addition während quantitative Modelle ganz frei ganz andere Zusammenhänge abbilden können...
Hilft das schon?

_________________
Kai Neumann

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PostPosted: Sat 10. Nov 2012, 12:38 
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Joined: Sun 4. Nov 2012, 19:32
Posts: 4
Vielen Dank für die schnelle Antwort.

Für mein Modell ist gerade die Wirkung im Zeitverlauf eine klasse Sache. Als Beispiel seien Maßnahmen zur Markenbildung genannt. Hier ist die qualitative Modellierung nah an der Realität, weil sich die Wirkungen der Maßnahmen langsam entwickeln und nicht plötzlich nach einem halben Jahr in ihrer vollen Wirkung eintreten.

Ich habe am Kleinstbeispiel die Funktion delay3() getestet. Hier komme ich allerdings nicht auf die gleichen Wirkungsverläufe wie im qualitativen Bereich und es wäre eben schön, wenn dies der Fall wäre. Grundsätzlich reichen für mein Modell die kurz- mittel und langfristige Sicht vollkommen aus, im Rahmen des qualitativen Modells würde ich gerne veranschaulichen, wie sich einzelne Maßnahmen kurz-mittel- und langfristig auf einzelne Faktoren auswirken.

Mache ich bezüglich delay3() etwas falsch oder kann man mit dieser Funktion nur ein annähernd ähnliches Ergebnis zur Erkenntnismatrix erzielen?

Viele Grüße

Anna-Lena Neumann


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PostPosted: Sat 10. Nov 2012, 18:08 
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Administrator

Joined: Fri 3. Sep 2010, 13:20
Posts: 300
für eine quantitative Wirkungszunahme gibt es zahlreiche Möglichkeiten, von der Wertereihe über eine Funktion von time() bis hin zu einer Kombi aus Bestandsfaktor und Fluss....
Ein kleines, konkrete Beispiel mit konkreter Zeiteinheit wäre schön

delay3() ist eher was für Physiker

_________________
Kai Neumann

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