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Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/7709

Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorContiggiani, Federico Eduardo-
dc.contributor.authorDelbianco, Fernando-
dc.contributor.authorTohmé, Fernando-
dc.date.accessioned2021-10-07T14:02:16Z-
dc.date.available2021-10-07T14:02:16Z-
dc.date.issued2020-11-18-
dc.identifier.otherhttps://arxiv.org/abs/2104.14268es_ES
dc.identifier.urihttp://rid.unrn.edu.ar/handle/20.500.12049/7709-
dc.language.isoenes_ES
dc.relation.urihttps://aaep.org.ar/site/reuniones_anuales.htmles_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/-
dc.titleA Graph-based Similarity Function for CBDT: Acquiring and Using New Informationes_ES
dc.typeObjeto de conferenciaes_ES
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)-
dc.description.filiationContiggiani, Federico. Universidad Nacional de Río Negro. Instituto de Investigación en Políticas Públicas y Gobierno. Río Negro. Argentina.es_ES
dc.description.filiationDelbianco, Fernando. Instituto de Matemática de Bahía Blanca, CONICET - Universidad Nacional del Sur. Buenos Aires. Argentina.es_ES
dc.description.filiationTohmé, Fernando. Instituto de Matemática de Bahía Blanca, CONICET - Universidad Nacional del Sur. Buenos Aires. Argentina.es_ES
dc.subject.keywordMicroeconomic Behaviores_ES
dc.subject.keywordDecision-Making under Risk and Un- certaintyes_ES
dc.subject.keywordCase Based Decision Theoryes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.subject.materia.::Ciencias Sociales::Economía y Gestión::Economía y Contabilidades_ES
dc.origin.lugarDesarrolloUniversidad Nacional de Río Negroes_ES
dc.origin.lugarDesarrolloInstituto de Matemática de Bahía Blanca, CONICET - Universidad Nacional del Sur.es_ES
dc.description.resumenOne of the consequences of persistent technological change is that it force individuals to make decisions under extreme uncertainty. This means that traditional decision-making frameworks cannot be applied. To address this issue we introduce a variant of Case-Based Decision Theory, in which the solution to a problem obtains in terms of the distance to previous problems. We formalize this by defining a space based on an orthogonal basis of features of problems. We show how this framework evolves upon the acquisition of new information, namely features or values of them arising in new problems. We discuss how this can be useful to evaluate decisions based on not yet existing data.es_ES
dc.relation.journalTitleLV Reunión Anual de la Asociación Argentina de Economía Políticaes_ES
dc.type.subtypeDocumento de ponenciaes_ES
Aparece en las colecciones: Objetos de conferencia

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