tyszke analiza辌yzyjna i podejmowanie辌yzji cz II


TYSZKE ANALIZA DECYZYJNA I PODEJMOWANIE DECYZJI cz臋艣膰 II

Rozdzia艂 8 Subiektywna reprezentacja problemu decyzyjnego

  1. REPREZENTACJA PROBLEM脫W RYZYKOWNYCH

a) Redukcja niepewno艣ci.

Rozwi膮zywanie problemu rozpoczyna si臋 od utworzenia jego reprezentacji (czyli sformu艂owania problemu decyzyjnego). Przebieg tego procesu ma du偶y wp艂yw na wyb贸r strategii rozwi膮zania danego problemu.

Jak wygl膮da ten proces? Ot贸偶 jak zawsze jest na to kilka teorii

Pierwsza z nich to model SEU (wi臋cej o niej by艂o na 膰wiczeniach, og贸lnie chodzi o sum臋 subiektywnego prawdopodobie艅stwa i u偶yteczno艣ci) Jest to jednak teoria niewystarczaj膮ca (no a o mia艂am napisa膰 ze nie wystarczaj膮co fajna?! ) Okazuj臋 si臋 bowiem, 偶e nie jest on adekwatna do rozumowania w warunkach niepewno艣ci. Ludzie w takich sytuacjach staraj膮 si臋 nie tylko szacowa膰 niepewno艣膰, co nadawa膰 sens serii zdarze艅 przypadkowej (redukcja niepewno艣ci zamiast obliczania prawdopodobie艅stw)

b) Efekt izolacji-

-zwracanie uwagi na r贸偶nice, pomijanie podobie艅stw; zwracanie uwagi na zmiany (straty/zysk) a nie atrakcyjno艣膰 ko艅cowego stanu

c) Upraszczanie proces贸w decyzyjnych

  1. ALTERNATYWY WIELOASPEKTOWE

a) Konstrukty poznawcze (to zdaje si臋 taki nasz spos贸b patrzenia na 艣wiat, system poj臋膰)

w艂a艣ciwo艣ci :

-preferujemy to co jest zgodne z naszymi konstruktami poznawczymi

-oceny innych s膮 bardziej ekstremalne (tendencja do waha艅 i skrajno艣ci zar贸wno na plus i minus) gdy oceniamy wed艂ug w艂asnych kategorii ni偶 wg. kategorii dostarczonych z zewn膮trz

z konstruktami dziej膮 si臋 r贸偶ne dziwne rzeczy, np.

integrowanie - konstrukty maj膮 wi臋cej implikacji ni偶 wskazuje na to logika (np. z jednej cechy ludzie wnioskuj膮 o 2, np. z tego, 偶e kto艣 ma poczucie humoru, wnioskujemy ze jest inteligentny) ; liczba powi膮za艅 mi臋dzy konstruktami wzrasta wraz z wiekiem (wp艂yw do艣wiadczenia)

dywergencja - specjalizacja poszczeg贸lnych podsystem贸w poznawczych cz艂owieka (dzieje si臋 tak przy du偶ej ilo艣ci konstrukt贸w spo艂ecznych)

podsumowanie : my艣lenie dot. wielu aspekt贸w jest zbyt z艂o偶one i niezbyt logiczne…

modele rozwi膮zania problemu :

my艣lenie w kategoriach „cele- 艣rodki”

najpierw my艣limy o celu a potem dochodzimy do tego jak do nich doj艣膰

model ten jest uwa偶any za najbardziej naturalny dla cz艂owieka

problem (egzamin z poznawczej ) - > cel (zda膰 ) -> zrobi膰 notatki

- > 艣ci膮ga膰

- > nauczy膰 si臋 ?

Cz臋sto cel u艣wi臋ca 艣rodki

my艣lenie w stylu „drzewa decyzyjnego ”

szukamy r贸偶nych alternatyw i mo偶liwo艣ci i sprawdzamy do czego nas to mo偶e zaprowadzi膰

problem (egzamin z poznawczej )

/ \

naucz臋 si臋 nie naucz臋 si臋

/ \ / \

Zdam nie zdam zdam nie zdam

skrypty -wzorce poznawcze, przebieg zdarze艅

hierarchiczne - ( przy przywo艂ywaniu skryptu odwo艂ujemy si臋 tylko do tego pi臋tra hierarchii, kt贸ra jest nam potrzebna, ekonomia gromadzenia informacji)

Rozdzia艂 9 - przekonania i mechanizmy ich powstawania

Ludzie pos艂uguj膮 si臋 my艣leniem probabilistycznym, przy czym pope艂niaj膮 mas臋 b艂臋d贸w.

Konserwatyzm poznawczy - zjawisko zani偶ania prawdopodobie艅stw hipotez w por贸wnaniu z ocenami otrzymanymi regu艂膮 Bayesa

Radykalizm poznawczy - odwrotnie do powy偶szego zawy偶anie .

Mechanizmy wnioskowania probabilistycznego:

  1. mechanizm reprezentatywno艣ci - „prawdopodobie艅stwo, 偶e zdarzenie A nale偶y do klasy B lub proces B generuje zdarzenie A jest tym wi臋ksze, im wi臋ksze podobie艅stwo mi臋dzy A i B”

jednym z przejaw贸w dzia艂ania mechanizmu reprezentatywno艣ci jest niewra偶liwo艣膰 na wielko艣膰 pr贸by. W wi臋kszej pr贸bie prawdopodobie艅stwo odchylenia od 50% jest du偶o mniejsze. Czyli gdy mamy poda膰 w kt贸rej grupie- mniejszej czy wi臋kszej bardziej prawdopodobne jest przekroczenie limitu 60 %, jest to du偶o trudniejsze w grupie wi臋kszej. B艂膮d polega na tym, 偶e nie zwracamy uwagi na wielko艣膰 pr贸by.

Innym przejawem jest twierdzenie, 偶e bardziej losowe s膮 zdarzenie nieregularne. Dlatego w艂a艣nie nie wybieramy w totolotku liczb, kt贸re s膮 obok siebie, ani na kraw臋dziach

Kolejny b艂膮d, jakiemu ulegamy, 偶eby u艂atwi膰 sobie ci臋偶k膮 prac臋 jak膮 jest my艣lenie to ignorowanie apriorycznych prawdopodobie艅stw wynik贸w, czyli nie bierzemy pod uwag臋 informacji podanych od razu. Je艣li jest grupa 30 prawnik贸w i 70 in偶ynier贸w i mamy oszacowa膰 kim jest ka偶da z tych 100 os贸b czy prawnikiem, czy in偶ynierem, nie bierzemy pod uwag臋, 偶e tych drugich powinno by膰 du偶o wi臋cej w grupie. Szacujemy tylko na podstawie w艂asnych os膮d贸w

  1. mechanizm dost臋pno艣ci psychicznej zdarzenie uwa偶amy za bardziej prawdopodobne, gdy 艂atwiej je sobie wyobrazi膰

tu mamy zjawisko pozornej korelacji i przystosowanie probabilistycznej oceny do przypadkowo wybranej warto艣ci pocz膮tkowej. Po szczeg贸艂y odsy艂am do „b艂臋d贸w poznawczych” - by艂 taki tekst na Albinie

potrafimy te偶 przecenia膰 prawdopodobie艅stwa koniunkcyjne a przy okazji nie doceniamy dysjunkcyjnych. W rezultacie m贸wimy, 偶e wi臋ksze jest prawdopodobie艅stwo, 偶e zdamy psychologie og贸ln膮 i psychometri臋 ni偶, 偶e zdamy psychometri臋

sk艂onno艣膰 do przeceniania koniunkcji mo偶e jednak prowadzi膰 do zbytniego optymizmu w ocenie mo偶liwo艣ci

  1. mechanizm my艣lenia przyczynowego- ludzie maj膮 znacznie wi臋ksze zaufanie do przewidywa艅, w kt贸rych z przyczyn wnosi si臋 o skutkach a nie na odwr贸t. Czyli, 偶e diagno艣ci z nich s艂abi, oj, kulawi.

Poniewa偶 b艂臋dy te pojawiaj膮 si臋 nawet w najwi臋kszych m贸zgach rachunku prawdopodobie艅stwa, przyjmuje si臋 po prostu, 偶e cz艂owieczek nie jest na tyle rozwini臋ty, 偶eby potrafi艂 hamowa膰 si臋 przed p贸j艣ciem na skr贸ty, za to z b艂臋dem poznawczym.

Brehmer stwierdzi艂 na przyk艂ad, 偶e ludzie nie posiadaj膮 odpowiednich schemat贸w poznawczych potrzebnych do efektywnego post臋powania w zadaniach probabilistycznych.

Ponadto jeste艣my tak pewni siebie, 偶e uwa偶amy, i偶 potrafimy szacowa膰 znacznie trafniej ni偶 w rzeczywisto艣ci.

Przyczyny zbytniej pewno艣ci siebie:

  1. w zwyk艂ych okoliczno艣ciach 偶yciowych jeste艣my skoncentrowani na 艣ledzeniu nast臋pstw dzia艂a艅, kt贸re wybrali艣my a nie tych, kt贸re odrzucili艣my

  2. uzyskujemy cz臋sto pozytywne wyniki potwierdzaj膮ce. Np. eksperymentator, kt贸ry bardzo wierzy w swoj膮 hipotez臋 badawcz膮 ma wi臋ksz膮 szans臋 na jej potwierdzenie.

Rozdzia艂 10 Zachowanie w warunkach ryzyka

  1. PERCEPCJA I PODEJMOWANIE RYZYKA

tendencja pesymistyczna - gdy zdarzenia zapowiadaj膮 co艣 pozytywnego, nie wierz臋 w ich ziszczenie, kiedy zapowiadaj膮 strat臋 uwa偶am, 偶e s膮 bardziej prawdopodobne

tendencja optymistyczna - jak wy偶ej tylko odwrotnie

  1. Model Nowakowskiej

Motywacja : im mniej prawdopodobny jest sukces tym motywacja jego osi膮gni臋cia jest wy偶sza; im wi臋ksze prawdopodobie艅stwo pora偶ki, tym wi臋ksza motywacja jego unikni臋cia

Przestrzenie ryzyka (preferowane ryzyko ):

-pusta (wybieram dzia艂anie bezpieczne)

-normalne (ryzykuj臋, gdy szanse sukcesu s膮 wysokie)

-dziwne (to nie ja wymy艣li艂am! ), ryzykuj臋, gdy szanse sukcesu

a) s膮 wystarczaj膮co niskie

b) s膮 ani za ma艂e ani za du偶e

c) s膮 bardzo ma艂e albo bardzo du偶e

  1. Portfelowa teoria ryzyka Coombsa

Ludzie lubi膮 i poszukuj膮 pewnego ryzyka, ale jednocze艣nie nie chc膮 zbyt du偶ego ryzyka

Mamy ulubiony poziom ryzyka (idealny, optymalny, preferowany )

1.Niezale偶nie od wygranej wybieramy dzia艂anie o poziomie ryzyka bli偶szym do preferowanego

2. Jest tylko jedna warto艣膰 preferowanego ryzyka (odchylenie zar贸wno na plus i minus powoduje spadek atrakcyjno艣ci )

3. Z dw贸ch zak艂ad贸w o preferowanym poziomie ryzyka wybieramy ten o wi臋kszej oczekiwanej u偶yteczno艣ci

Ryzyko wzrasta monotonicznie wraz ze wzrostem zakresu zmienno艣ci wynik贸w

(w sensie wzrasta nie tak jak nam si臋 wydaje ze wzrasta, kiedy np. gdy operujemy du偶ymi liczbami, wydaje si臋 nam 偶e wi臋cej stracimy )

Przy dw贸ch takich samych loteriach ta roz艂o偶ona na wi臋ksz膮 liczb臋 rozgrywek spostrzegana jest jako mniej ryzykowna

  1. Teoria perspektywy (Kahnemann Tversky )

  1. CZYNNIKI OKRE艢LAJ膭CE PERCEPCJ臉 I PODEJMOWANIE RYZYKA

R贸偶ne teorie na temat ryzyka

oczekiwana strata = wielko艣膰 straty * prawdopodobie艅stwo straty

oczekiwana u偶yteczno艣膰 = prawdopodobie艅stwo u偶yteczno艣ci (zyski i straty )

teoria aksjomatyczna

ryzyko : liniowa funkcja warto艣ci i wariancji

inne wa偶ne aspekty ryzyka

+dobrowolno艣膰/konieczno艣膰

+odroczenie konsekwencji

+chroniczno艣膰 / katastroficzno艣膰

+wiedza o rzeczywistym ryzyku (艣wiadomo艣膰 ryzyka )

+wzgl臋dna cz臋sto艣膰 wyst臋powania ryzyka

Rozdzia艂 11 Proste regu艂y wyboru mi臋dzy z艂o偶onymi alternatywami.

(czy偶by ironia panie Tyszka?)

  1. TECHNIKI BADANIA PROCESU DECYZYJNEGO

- pocz膮tkowo behawioryzm (decyzje kierowane zasad膮 maksymalnego zysku )

-badanie czasu reakcji

Zale偶y od trudno艣ci, z艂o偶ono艣ci zadania, wa偶no艣ci dla decydenta, z艂o偶ono艣ci procesu poznawczego

-badanie przebiegu poszukiwania informacji (kolejno艣膰 analizy alternatyw, oszacowywana na podstawie ruch贸w ga艂ki ocznej)

-艣ledzenie procesu jawnego poszukiwania informacji o dost臋pnych alternatywach (pokazujemy tabelk臋 )

-g艂o艣ne my艣lenie

  1. PROSTE REGU艁Y WYBORU

regu艂y oparte na eliminacji alternatyw

reg prostej lub wa偶onej wi臋kszo艣ci pozytywnych aspekt贸w i prostej lub wa偶onej mniejszo艣ci negatywnych aspekt贸w (trzeba mu przyzna膰- przeszed艂 sam siebie )

przebieg

- rozr贸偶nianie pozytywnych i negatywnych atrybut贸w

-met prosta wi臋kszo艣ci pozytywnych aspekt贸w : wybieramy to co ma najwi臋cej pozytywnych ocen dla wszystkich atrybut贸w

-met wa偶ona wi臋kszo艣ci pozytywnych ocen : gdy dodatkowo r贸偶nicujemy to ze wzg. na wag臋 poszczeg贸lnych atrybut贸w

-reg. mniejszo艣ci negatywnych aspekt贸w : bierze si臋 pod uwag臋 „za” i „przeciw”

regu艂y kontekstowe (jedne cechy wp艂ywaj膮 na inne)

Zasady te naruszaj膮 warunek niezale偶no艣ci preferencji bez znaczenia (obala teorie u偶yteczno艣ci)

  1. „RACJONALNO艢膯” PROSTYCH REGUL WYBORU

Krytyka wszystkiego co napisa艂am wy偶ej

Regu艂y te

naruszaj膮 r贸偶ne warunki racjonalno艣ci np. przechodnio艣膰 i niezale偶no艣ci wyboru od dodatkowych alternatyw bez znaczenia

maj膮 ograniczony zakres stosowania (du偶o za艂o偶e艅, s膮 do艣膰 skomplikowane, sztuczne )

Rozdzia艂 12: podejmowanie decyzji jako proces

DYNAMIKA PROCESU DECYZYJNEGO

Kozielecki: celem osoby podejmuj膮cej decyzj臋 jest znalezienie rozwi膮zania dobrego, jednak niekoniecznie optymalnego.

Lewin - kilka typ贸w konflikt贸w w sytuacji decyzyjnej

Dany konflikt wyst臋puje w zale偶no艣ci od tego, czy alternatywy, mi臋dzy kt贸rymi ma nast膮pi膰 wyb贸r zawieraj膮 warto艣ci atrakcyjne czy odpychaj膮ce dla osoby.

Lewin uwa偶a艂, 偶e ludzie maj膮 sk艂onno艣膰 do ucieczek od sytuacji konfliktowych. Pr贸buj膮 rozmaitych nieracjonalnych sposob贸w rozwi膮zania problemu.

PROCES DECYZYJNY:

0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x08 graphic
0x01 graphic

  1. Ustalenie atrybut贸w charakteryzuj膮cych rozwa偶ania na temat wyboru- struktura jest zwykle bez hierarchii , zbi贸r alternatyw jest niekompletny

  2. wyb贸r skal i standard贸w, czyli uporz膮dkowanie alternatyw i wyb贸r kategorii, na jakich podstawie b臋dziemy ocenia膰 trafno艣膰 alternatywy

  3. ustalenie preferencji - zgodnie z wybran膮 skal膮 oceniamy alternatywy i okre艣lamy lepsze i gorsze

  4. uzasadnienie wyboru - sprawdzenie kt贸ra alternatywa otrzymuje najwy偶sz膮 ocen臋 (globaln膮, je艣li u偶yli艣my kilku kategorii)]

  5. wyb贸r nast臋puje, gdy dok艂adnie jedna alternatywa spe艂nia wymagania danej regu艂y decyzyjnej

je艣li wymogi spe艂nia wi臋cej ni偶 jedna alternatywa, proces jest ponawiany, a偶 do wyboru tylko jednej.

Problem z podejmowaniem decyzji wi膮偶e si臋 z tym, 偶e ludzie cz臋sto posiadaj膮 niezgodne preferencje i nie chc膮 przezwyci臋偶a膰 tego stanu. Uruchamiaj膮 za to r贸偶ne systemy warto艣ci w zale偶no艣ci od potrzeb.

Montgomery - decydent dysponuje r贸偶nymi sposobami pozwalaj膮cymi mu podnosi膰 lub obni偶a膰 warto艣膰 danej alternatywy. Mo偶na np.:

DOST臉PNO艢膯 INFORMACJI

Informacje zewn臋trzne - wa偶ne s膮 ich rodzaje, dok艂adno艣膰, spos贸b prezentacji, zakodowanie. Zakres i precyzja otrzymanej informacji wp艂ywa na stosowan膮 strategi臋 decyzyjn膮. Te informacje mog膮 by膰 zniekszta艂cone b艂臋dami poznawczymi.

Informacje wewn臋trzne - zachodz膮 tu dwa procesy: uczenia si臋 i wnioskowania.

Do艣wiadczenie wp艂ywa na nasze strategie oceny z艂o偶onych alternatyw i na same preferencje. Cz臋艣ciej b臋dziemy wybiera膰 alternatywy zachowane w pami臋ci jako pozytywne

Ludzie w procesach oceny wykorzystuj膮 tak偶e informacje inferowane (wywnioskowane)

Najsilniejsze dane w tym zakresie- atrakcyjno艣膰 interpersonalna.

Spostrzegaj膮c okre艣lone zachowania i cechy os贸b wnioskujemy o ich innych cechach. Istniej膮 tu cechy centralne (jednak zale偶ne od kontekstu), kt贸re s膮 podstaw膮 przewidywa艅 o innych cechach danej osoby

Istniej膮 te偶 cechy, kt贸re nie s膮 tak膮 podstaw膮. Dzieje si臋 tak, poniewa偶 na podstawie do艣wiadcze艅 indywidualnych i stereotyp贸w tworzymy okre艣lone dla ka偶dego teorie o ludziach i ich osobowo艣ci, kt贸re zawieraj膮 przekonanie o wsp贸艂wyst臋powaniu pewnych cech.

Wnioskowani o nie znanych charakterystykach nabiera znaczenia, gdy mamy wybiera膰 mi臋dzy 2 alternatywami na temat kt贸rych mamy niepor贸wnywalne dane.

Ludzie staraj膮 si臋 uzupe艂nia膰 brakuj膮ce alternatywy (czy te偶 info. W alternatywach) o wnioskowanie o prawdopodobnej warto艣ci brakuj膮cej info.

ZASADA UPRASZCZANIA

Maj膮c do czynienia ze z艂o偶onymi alternatywami decydenci opieraj膮 si臋 na ocenach ograniczonych tylko do kilku najistotniejszych atrybut贸w.

Nawet, gdy jest mo偶liwo艣膰 swobodnego uzyskania info, decydent nie zdobywa ca艂ej info wa偶nej w 艣wietle jego standard贸w oceny

Mo偶e to mie膰 zwi膮zek z wahaniami w obr臋bie uwagi jak i unikaniem gromadzenia nadmiernej ilo艣ci danych

Paradoksalnie w badaniach Kielera i Hendricka czas decyzji okaza艂 si臋 by膰 tym kr贸tszy im decyzja trudniejsza. Badany rezygnowa艂 wtedy ze zbyt wyczerpuj膮cej analizy i wybiera艂 przypadkowo. Sprawdza艂 tylko czy alternatywa spe艂nia minimum wymaga艅 i je艣li tak by艂o nie sprawdza艂 ju偶 kolejnych, tylko wybiera艂.

Uproszczenie mo偶e polega膰 na zredukowaniu oceny do por贸wnania alternatyw ze wzgl臋du tylko na najwa偶niejszy atrybut albo na por贸wnaniu tylko najgorszych aspekt贸w alternatyw (regu艂a minimaksowa) lub na policzeniu liczby przewag (regu艂a wi臋kszo艣ci)

Uproszczenie mo偶e tak偶e polega膰 na stosowaniu pewnych sekwencji strategii. Najpierw jest wst臋pna selekcja na podstawie regu艂y eliminacji a p贸偶niej w zaw臋偶onej liczbie alternatym inna strategia wyboru.

Uproszczenie mo偶e polega膰 tak偶e na tym, 偶e decydent ju偶 w fazie 1 procesu decyzyjnego obiera sobie jedn膮 alternatyw臋 dominuj膮c膮 i p贸藕niej prowadzi proces tak, 偶eby by膰 pewnym, 偶e ta alternatywa jest faktycznie s艂uszna.

Rozdzia艂 13- podej艣cie normatywne i opisowe w badaniach decyzji ludzkich

Pomoc czy zast臋powanie cz艂owieka w procesach decyzyjnych?

Mamy dwa podej艣cia:

  1. analiza decyzyjna - opis faktycznego przebiegu procesu decyzyjnego

  2. formu艂owanie racjonalnych zasad wed艂ug kt贸rych nale偶y podejmowa膰 decyzje

wsp贸lny punkt: - cel - pomaganie cz艂owiekowi w rozwi膮zywaniu trudnych problem贸w decyzyjnych

analiza decyzyjna:

gdy w problemie g艂贸wnym k艂opotem jest zintegrowanie ogromnej ilo艣ci danych, analiza decyzyjna dostarcza tu odpowiednich modeli.

Gdy m贸wimy o proc. Dec. To przewaga maszyn (komputer贸w) nad cz艂owiekiem dotyczy przede wszystkim zdolno艣ci rachunkowych

Zatem analiza Dec. Ma za cel wspieranie decydenta w tych punktach, w kt贸rych on jest s艂aby a komputer potrafi

Przyk艂ad: Edwards i Philips - system przetwarzania info.

Spory mi臋dzy analiz膮 decyzyjn膮 a psychologi膮 decyzji (podej艣cie normatywne i deskryptywne) odnosz膮 si臋 do poj臋cia racjonalno艣ci. Normatywni zak艂adaj膮, 偶e racjonalno艣膰 to wewn臋trzna sp贸jno艣膰 i zgodno艣膰 preferencji i s膮d贸w decydenta. Deskryptywni zak艂adaj膮 znacznie wi臋ksz膮 ostro偶no艣膰 w klasyfikacji Zach. Jako b艂臋dnych.

2

Wyb贸r skal i standard贸w oceny

Ustalenie atrybut贸w

Ustalenie preferencji

Uzasadnienie wyboru

decyzja



Wyszukiwarka

Podobne podstrony:
wska藕niki - zadania1, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza fin
AFrozk艂ad09, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza finansowa, A
2 Analiza wska藕nikowa, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza fi
07.12.2010, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza finansowa, An
Analiza PROW cz II
analiza-wyklady, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza finansow
analiza-wawel, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza finansowa,
Analiza str cz. 2, II rok MSU, zarz膮dzanie strategiczne II
silver, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza finansowa, Analiz
Kolokwium z analizy, Studia, Informatyka, Semestr II, Analiza Matematyczna cz.II
interwencje policyjne analiza przypadkow cz II
Bilans i rzs, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza finansowa,
moje wawel, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza finansowa, An
wawel, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza finansowa, Analiza
wska藕niki - zadania1, FIR UE Katowice, SEMESTR V, Analiza finansowa, Analiza finansowa1, Analiza fin
Analiza 艣lad贸w genetycznych jako dow贸d w procesie karnym 鈥 cz II
Analiza osadu i badanie mikrobiologiczne moczu Cz II
Sedewakantyzm Analiza teologiczna i kanoniczna, cz II

wi臋cej podobnych podstron