Спортинг, Наука, FANDOM powered by Wikia

Спортінг- це сучасний напрямок розвитку менеджменту, дослідження та практичне використання теорії та практики спорту в бізнесі та економіці; погляд на економіку очима спорту; логіка спорту у бізнесі.

Три основні складовіспортингу:

1. спорт (теорія та практика спорту та спортивної індустрії);

Зміст

Бізнес та спорт

Нині є багато бізнес-технологій. Деякі з них ґрунтуються на математиці, деякі на економіці, деякі на історії. Бізнес та спорт мають багато схожих властивостей, наприклад:

1. В обох сферах перемагають люди з гарною працездатністю та міцними нервами;

2. Конкуренція та прагнення бути першими;

3. Наявність тренера (керівника);

4. Дотримання певного набору правил.

Метод аналогій

Основний метод дослідження у спортингу – метод аналогії спорту та бізнесу. Метод аналогії дозволяє поглянути на звичні речі з іншого боку, відкрити нові грані, властивості та можливості.

Завдання математичного підбору аналогії

Щоб визначити аналогічність подій введемо Формулу відносної ентропії. Нехай $ (\Omega, F, P ) $ - Е-простір $ \frak \subseteq F $ - кінцева безліч подій, $ p(X) $ і $ p_*(X) $ - деякі Е - розподілу на $ 2^ \frak$. Відносна ентропія обчислюється за такою формулою:

Величина відносної ентропії вимірює відхилення одного Е-розподілу від іншого.

Застосування відносної ентропії визначення аналогічності подій

Визначимо безліч випадкових подій у спорті $ \mathfrak \ subseteq \ mathbf $ , Що складається з $ N = \ mathfrak $ подій і кінцеве безліч випадкових подій в бізнесі $\pi(\mathfrak)\subseteq\mathbf$, що складається з $N$ подій. Кожна з подій у спорті має відповідну подію-аналогію в бізнесі, в даному випадку $N! $. Тобто виходить $N! $ комбінацій перестановок. Для кожної з перестановок визначимо Е-розподілу: $ p (X) $ для $ \ mathfrak \ subseteq \ mathbf $ і $ q (\ pi (X)) $ для $ \ pi (\ mathfrak) \ subseteq \ mathbf $ . Найімовірнішу комбінацію аналогічності подій вважаємо за допомогою відносної ентропії.

Формула відносної ентропії

Відносна ентропія виміряє відхилення одного Е-розподілу від іншого, тим самим вона покаже аналогію подій $\mathfrak\subseteq\mathbf$ і $\pi(\mathfrak)\subseteq\mathbf$. Найкраща аналогія досягається тоді, коли $ H_\pi(\mathfrak)>\to\mbox $ . Таким чином, $ \mbox $ досягається тоді, коли Е-розподілу $ p(X) $ , $ q(\pi(X)) $ рівні або близькі один до одного.

---