XII. EFEKTYWNO FUNKCJONOWANIA SYSTEMÓW DZIAŁANIA

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "XII. EFEKTYWNO FUNKCJONOWANIA SYSTEMÓW DZIAŁANIA"

Transkrypt

1 XII. EFETYWO FUCJOOWAIA SYSTEMÓW DZIAŁAIA. WSTP Modele rocesów eksloatacj obektów techncznych umolwaj odejmowane włacwych decyzj dotyczcych urzdze techncznych w zakrese nezawodnoc, trwałoc dagnozowana, rognozowana, genezowana, obsługwana, uytkowana, a take funkcjonowana systemów eksloatacj. Systemy eksloatacj oarte na tych modelach nosz nazw systemów dynamcznych, tzn. takch w których uytkowane obsługwane obektów techncznych jest zdetermnowane chwlowym stanem techncznym. System tak rzynos nastujce korzyc [4]: - olesza dysozycyjno obektów wydajno rocesu rodukcj rzez zmnmalzowane czasu rzestoju maszyn; - zmnejsza koszty obsługwana naraw obektów; - rzedłua yce obektów, wc zmnejsza wydatk na zaku nowych urzdze; - racjonalzuje zatrudnene w dzale utrzymana maszyn w ruchu; - zwksza bezeczestwo. Wymenone elementy maj stotny wływ na efektywno funkcjonowana rzedsborstw, jednostek budetowych nnych systemów dzałana. Efektywno dzałana mona merzy stosunkem uzyskanego efektu (wynku) do onesonych nakładów na uzyskane tego efektu: W E f () gdze: E f mernk efektywnoc dzałana; W uzyskane efekty w wynku dzałana; onesone nakłady na uzyskane efektu. Wród welu roblemów towarzyszcych odejmowanu decyzj rzez człoweka jeden jest szczególne stotny. Srowadza s on do ytana: jak uy osadane rodk, aby osgn zamerzony cel uzyska najlesze efekty, jak racjonalne gosodarowa? W zasadze racjonalnego gosodarowana maksymalny sosób realzacj celu osga s ostujc w nastujcy sosób: warant I zasada najwkszego efektu (najwkszej wydajnoc): rzy danym nakładze rodków otrzyma maksymalny stoe realzacj celu W: W E fw max (2) const W max warant II zasada najmnejszego nakładu rodków (oszczdnoc rodków): do uzyskana ustalonego stona realzacj celu W uy mnmalnego nakładu rodków : W E fw max (3) mn. W const Ogólne mona wyrón nastujce krytera oceny efektywnoc funkcjonowana systemów dzałana [6]:

2 - krytera oeracyjne słuce do oceny dzałana oraz stona osgana zamerzonych celów lub realzacj okrelonych otrzeb; - krytera ekonomczne słuce do oceny efektów dodatnch (korzyc) dzałalnoc nwestycyjno-fnansowej w systeme; - krytera nformacyjne słuce do oceny organzacj systemu rzebegów rocesów nformacyjnych oraz wyraajce, najogólnej wływ systemu sterowana na dzałane; - krytera technczne słuce do oceny jakoc elementów rodków dzałana oraz wyraajce, najogólnej, wływ technk na dzałane; - krytera eksloatacyjne słuce do oceny funkcjonowana elementów rodków dzałana oraz wyraajce ch wływ na zdolno systemu do bezawaryjnego funkcjonowana w okrelonym czase. 2. CHARATERYSTYI PROCESÓW MAROWA JAO MIERII DECYZYJE W STEROWAIU ESPLOATACJ Borc od uwag rozatrzone zagadnena w unktach do 7 mona okrel odstawowe charakterystyk losowych rocesów eksloatacj nezbdnych do celowego sterowana ch rzebegem, w asekce uzyskana dodatnch wartoc mernków efektywnoc funkcjonowana systemów dzałana. Mernk mog by wyraone w ostac wskanków (stosunek dwóch welkoc nejednorodnych), wsółczynnków (stosunek dwóch welkoc jednorodnych), a take w jednostkach naturalnych, których odstaw ustalena s fzyczne jednostk mar na rzykład: objtoc, caru, czasu, owerzchn oraz jednostkach wartocowych wyraonych w ostac ennej (n. jednostk fzyczne omnoone rzez ceny). Perwsz gru mernków s mernk czasu. Stanow one odstaw do oceny efektywnoc realzowanych rocesów eksloatacj oceny funkcjonowana odsystemów systemu eksloatacj obektów techncznych. 2. Mernk czasu ) warto oczekwana odchylene standardowe czasów rzebywana obektów w wyrónonych stanach, okrelone tyem rozkładu wartoc jego arametrów; 2) sumaryczny czas T rzebywana ojedynczego obektu w wyrónonym stane T t j 3) redn czas T rzebywana ojedynczego obektu w wyrónonym stane: T k t j k 4) sumaryczny czas T rzebywana obektów w wyrónonym stane: T t nj n k 5) redn czas T rzebywana obektów w wyrónonym stane: T t nj n k 6) sumaryczny czas T rzebywana obektów w I stanach: I t nj n k 7) redn czas T rzebywana obektów w I stanach: T (4) (5) (6) (7) (8)

3 T I gdze: k, - lczba wej obektu do stanu ; I t nj n k, I - lczba wyrónonych stanów; t j czas rzebywana obektu w stane od warunkem, e stanem ocztkowym był stan j; n, - lczba obektów techncznych; 8) wartoc oczekwane odchylena standardowe czasów omdzy tym samym stanam rocesu obsługwana obektów techncznych. Interretacja tych zmennych losowych oznacza czas omdzy uszkodzenam obektów techncznych; 9) cg losowe wartoc oczekwanych odchyle standardowych czasów rzebywana obektów w wyrónonych stanach, omawanych w unktach od 5 do 2; 0) nne. 2.2 Wsółczynnk Gru wsółczynnków jako charakterystyk rocesów Markowa stanow mernk decyzyjne sterowana eksloatacja obektów techncznych obejmuj one: ) rawdoodobestwa rzebywana obektów w wyrónonych stanach okrelonych znterretowanych w unktach 9, 0 ; 2) sumaryczne rawdoodobestwa rzebywana obektów w klku wyrónonych stanach, na rzykład wsółczynnk gotowoc techncznej; 3) rawdoodobestwa rzej obektów omdzy wyrónonym stanam rocesu eksloatacj obektów techncznych okrelone za omoc macerzy rawdoodobestw rzej, osanych w unktach 9, Mernk wartocowe Do mernków wartocowych wyraonych w ostac ennej wykorzystywanych w sterowanu eksloatacj obektów techncznych zalcza s: ) wartoc oczekwane odchylena standardowe dochodów z uzyskanych z rzebywana obektów w wyrónonych stanach, okrelone tyem rozkładu wartoc jego arametrów; 2) jednostkowy dochód d (n. zł/godz) wynkajcy z eksloatacj jednego obektu rzyadajcy na jednostk czasu, gdy obekt ten znajduje s w wyrónonym stane; 3) sumaryczny dochód D uzyskany z eksloatacj ojedynczego obektu techncznego w rzedzale czasu <0, t> w wyrónonym stane: D t j k 4). redn dochód D uzyskany z eksloatacj ojedynczego obektu techncznego w wyrónonym stane: D tj d () k 5). sumaryczny dochód D uzyskany z eksloatacj obektów w wyrónonym stane: D d nj n k 6). redn dochód D uzyskany z eksloatacj obektów w wyrónonym stane: t d n (9) (0) (2)

4 D tnj d n n k 7). sumaryczny dochód D uzyskany z eksloatacj obektów w I stanach: D I n k t nj d nj 8). redn dochód D uzyskany z eksloatacj obektów w I stanach: I D t nj d nj (5) I n k 9). cg losowe wartoc oczekwanych odchyle standardowych dochodów uzyskanych z eksloatacj obektów techncznych w wyrónonych stanach omówonych w unktach od 5 do 2. 0). wartoc oczekwane odchylena standardowe kosztów utrzymana obektów w stane zdatnoc funkcjonalnej zadanowej w wyrónonych stanach rocesu eksloatacj; ). jednostkowe koszty c (n. zł/h) utrzymana obektów techncznych w stane zdatnoc funkcjonalnej zadanowej w wyrónonych stanach rocesu eksloatacj; 2). sumaryczne koszty C eksloatacj ojedynczego obektu techncznego w rzedzale czasu <0, t> w wyrónonym stane: C t j k 3). redne koszty C eksloatacj ojedynczego obektu techncznego w wyrónonym stane: C tj c (7) k 4). sumaryczne koszty C eksloatacj obektów w wyrónonym stane: C t c nj n k 5). redne koszty C eksloatacj obektów w wyrónonym stane: C tnj cn I n k 6). sumaryczne koszty C eksloatacj obektów w I stanach: C I t nj n k 7). redne koszty C eksloatacj obektów w I stanach: I C tnj cnj (2) I n k 8). cg losowe wartoc oczekwanych odchyle standardowych kosztów eksloatacj obektów techncznych w wyrónonych stanach, omówone w unktach od 0 do 2. 9). wartoc oczekwane odchylena standardowe zysków uzyskane z eksloatacj obektów w wyrónonych stanach okrelone tyem rozkładu wartoc jego arametrów; 20). zysk jednostkowy z (n. zł/godz) wynkajcy z eksloatacj jednego obektu techncznego rzyadajcy na jednostk czasu, gdy obekt ten znajduje s w wyrónonym stane; 2). sumaryczny zysk Z uzyskany z eksloatacj ojedynczego obektu techncznego w rzedzale czasu <0, t> w wyrónonym stane: c n c nj (3) (4) (6) (8) (9) (20)

5 Z t j k 22). redn zysk Z uzyskany z eksloatacj ojedynczego obektu techncznego w wyrónonym stane: Z tj z (23) k 23). sumaryczny zysk Z uzyskano z eksloatacj obektów w wyrónonym stane: Z t z nj n k 24). redn zysk Z uzyskany z eksloatacj obektów w wyrónonym stane: Z tnj zn n k 25). sumaryczny zysk Z uzyskany z eksloatacj obektów w I stanach: Z I n k z n t nj z nj 26). redn zysk Z uzyskany z eksloatacj obektów w I stanach: I Z t nj z nj (27) I n k 27). cg losowe wartoc oczekwanych odchyle standardowych zysków uzyskanych z eksloatacj obektów techncznych w wyrónonych stanach. 3. WYORZYSTAIE MODELI MATEMATYCZYCH ESPLOATACJI OBIETÓW W PRZEDSIBIORSTWIE Przestrzegane zasady racjonalnego gosodarowana w rzedsborstwe wymaga od decydenta takch narzdz, które umolwłyby mu szybk ocen odejmowanych decyzj wybór rozwza najbardzej korzystnych. Jedna z głównych metod zaewnajcych raktyczn realzacj tej zasady jest rachunek decyzyjny. Rachunk decyzyjne obejmuj: - zestawene nakładów efektów dla kadego z warantów rozwzana, który jest technczne molwy ekonomczne realny; - orównane wszystkch warantów wybór najleszego w danych warunkach. Wybór najleszego warantu dzałana wymaga znajomoc kryterów otymalzacj decyzj ekonomcznych. Podkrel naley, ze rozwzane otymalne stneje tylko w kontekce okrelonego kryterum. W raktyce gosodarczej za krytera wyboru rozwza welu roblemów decyzyjnych najczcej rzyjmuje s: maksymalzacj rodukcj, mnmalzacj kosztów, maksymalzacje zysku. Wszystke wymenone arametry ekonomczne s ze sob cle zwzane. ajwsze jest kryterum maksymalzacj rodukcj, onewa ozwala na regulowane kerowane jedyne odstawowym omocnczym rocesam rodukcyjnym, ozostawajc oza zasgem obserwacj nakłady materałowo energetyczne, roblemy zakuu materałów, surowców, energ, sły roboczej oraz roblemy srzeday wytworzonych roduktów. Przyjce jako funkcj celu mnmalzacj kosztów rozszerza ole decyzj o regulacj nakładów, ale oza jej oddzaływanem ozostaje srzeda. a odkrelene zasługuje to, e czynnk rodukcj (n. materały, raca ludzka, maszyny, urzdzena, czc wymenne, energa technologczna t.) zuyte w rocese rodukcj srzeday nazywamy kosztam. (22) (24) (25) (26)

6 Przyjce jako kryterum odejmowana decyzj zysku ozwala uwzgldn wkszo rónorodnych czynnków majcych zasadncze znaczene dla zarzdzana odmotem gosodarczym. Borc od uwag race [2,3,8,9] welkoc: dochód, koszty zysk mona rzedstaw za omoc wzorów: d E( T ) I D (29) E T I c I I ( ) E C E z I I ( T ) ( T ) E Z E ( T ) ( T ) gdze: rawdoodobestwo granczne włoonego łacucha Markowa; E(T ) warto oczekwana zmennej losowej oznaczajcej czas rzebywana obektu w stane ; I lczba stanów rocesu; d, c, z dochód, koszty, zysk na jednostk czasu, zwzane z rzebywanem obektu w stane. D, C, Z rawdoodobny: dochód, koszty, zysk rzyadajcy na jednostk czasu eksloatowanego w danym systeme obektu techncznego. Dodatn wynk fnansowy rzedsborstwa na srzeday nazywa s zyskem, a wynk ujemny strat. Zysk jest rónc medzy sumarycznym dochodem D rzedsborstwa, a jego kosztam C sumarycznym (własnym): Z D C (32) oszty całkowte systemu dzałana osuje wzór: C C d + C dl + C ds (33) C dl C lz + C lt + C ld + C lo + C le (34) C le C o + C u + C + C d + C z (35) gdze: C d koszty dzałalnoc odstawowej (rodukcj); C dl koszty dzałalnoc logstycznej; C ds koszty dzałalnoc systemowej (admnstracyjnej); C lz koszty zaslana (zaoatrzena); C lt koszty transortu; C ld koszty dystrybucj; C lo koszty ochrony rodowska; C le koszty eksloatacj obektów techncznych; C o koszty obsługwana; C u koszty uytkowana; C koszty rzechowywana; C d koszty dagnozowana; C z koszty zarzdzana. Wstawajc (33) (34) do (32) otrzymamy: (30) (3)

7 Z D (C d + C ds ) (C lz + C lt + C ld + C lo + C le ) (36) Wyraene (36) okazuje wływ kosztów dzałalnoc odstawowej, systemowej, logstycznej, w tym eksloatacj urzdze techncznych na wynk fnansowy rzedsborstwa. Przyjmujc we wzorach (2) (3) za W D, za za n D otrzymamy dwe stratege dzałana: D E s max C C const (37) E s D max D max C C mn D const Stratega erwsza (37) oznacza, e rzy ustalonych kosztach systemu naley dy do maksymalzacj dochodu, za stratega druga (38) nakazuje mnmalzacj kosztów systemu rzy ustalonych jego dochodach. Podstawajc do (38) wyraena (32), (33) (34) otrzymamy: Z + C Z ES + (39) C C + C + C + C + C + C + C d ds Wsółczynnk E S okrela efektywno funkcjonowana systemu dzałana. Zakładajc Z > 0, ze wzrostem kosztów C maleje warto E S, za ze sadkem C rone. Dla Z 0, D C co oznacza, e rzychód rzedsborstwa zrównowaył tylko jego koszty własne. Jeel do wzoru (39) odstawmy wyraena (30) (3) to uzyskamy: z E ( T ) I lz lt ld ( T ) lo le (38) Z P + + (40) C P c E E S I Welko E S mona nazwa wsółczynnkem efektywnoc wykorzystana obektu techncznego w rzedsborstwe. Borc od uwag wzór (30) mona wyrowadz nastujce wsółczynnk:. kosztów logstycznych obektu: c E( T ) C l I k l (4) C c E T gdze: c jednostkowe koszty logstyczne zwzane z rzebywanem obektu w stane ; c jednostkowe koszty całkowte zwzane z rzebywanem obektu w stane ; I C l - rawdoodobne koszty logstyczne rzyadajce na jednostk czasu eksloatowanego w danym systeme obektu techncznego; C - rawdoodobne koszty całkowte rzyadajce na jednostk czasu eksloatowanego w danym systeme obektu techncznego; 2. kosztów eksloatacj obektu: ( )

8 c C le I k e C dl cl I E E ( T ) ( T ) 3. syntetyczny wsółczynnk kosztów eksloatacj obektu: c E( T ) C le I k es C c E T gdze: I C le - rawdoodobne koszty eksloatacj rzyadajce na jednostk czasu eksloatowanego w danym systeme obektu techncznego. Wyraena (39) do (43) stanow funkcj celu, zwanej funkcja kryterum otymalzacj lub funkcja kryteraln, któr o ustalenu wsółczynnków mona wykorzysta w badanach symulacyjnych, otymalzacj rognozowanu kosztów eksloatacj obektów techncznych. 4. WYORZYSTAIE MODELI MATEMATYCZYCH PROCESU ESPLOATACJI OBIETÓW TECHICZYCH W JEDOSTCE BUDETOWEJ Jednostka Budetowa to tak system dzałana, który funkcjonuje majc do dysozycj rodk fnansowe z budetu astwa. Włacwe funkcjonowane JB, w tym systemu eksloatacj obektów techncznych okrelaj onsze zalenoc: B ± B C (43) B le ± Ble Cle (44) gdze: B fnansowe rodk budetowe JB; B douszczalna odchyłka fnansowych rodków budetowych; B le fnansowe rodk budetowe rzeznaczone na eksloatacje obektów techncznych; B le douszczalna odchyłka rodków budetowych rzeznaczonych na eksloatacje urzdze techncznych. Przedstawone w unkce 3 wyraena (30), (40), (4), (42) nne wsółczynnk utworzone w zalenoc od otrzeb mona wykorzysta do badana efektywnoc funkcjonowana JB. Secyfczn Jednostka Budetowa jest Jednostka Wojskowa. Mernkem gotowoc bojowej JW. Jest wsółczynnk gt gotowoc techncznej uzbrojena srztu wojskowego. W asekce utrzymana obektów techncznych w stane zdatnoc mona wyrón dwe stratege dzałana. Perwsza stratega ma osta: gt max gt (45) Cle ustalone Oznacza to, e rzy ustalonych kosztach naley dzała tak, aby uzyska maksymaln warto wsółczynnka gotowoc techncznej srztu. Druga strateg okrela wyraene: Cle mn Cle (46) ustalone gt Co oznacza, e ustalon warto wsółczynnka gotowoc techncznej naley utrzyma mnmalnym nakładem sł rodków. Zakładajc, e system eksloatacj obektów techncznych dzała według grafu (rys. 0.) wsółczynnk gotowoc techncznej uzbrojena srztu wojskowego okrela wzór: ( ) (42) (43)

9 gt 2 E( T2 ) + 4 E( T4 ) ( T ) + E( T ) + E( T ) + E( T ) + E( T ) (47) E gdze: 2, 3 rawdoodobestwa granczne rzebywana obektu w stane 2 4; 2, 2 4 rawdoodobestwa granczne włoonego łacucha Markowa; E(T ), E(T 2 ),..., E(T 5 ) wartoc oczekwane czasów rzebywana obektów w wyrónonych stanach. Wyraene (47) jest modelem matematycznym charakteryzujcym roces eksloatacj uzbrojena srztu wojskowego. 5. ASTPE ETAPY BUDOWY MODELU MATEMATYCZEGO PROCESU ESPLOATACJI OBIETÓW TECHICZYCH W unktach od 5 do 2 rozatrzono I II eta budowy modelu matematycznego rocesu eksloatacj obektów techncznych obejmujcy: ) sformułowane roblemu; 2) modelowane, które odwzorowuje: model nomnalny, graf rocesu, model matematyczny rocesu eksloatacj. astne etay, tzn.: 3) badana ekserymentalne 4) weryfkacja modelu, z uwag na welk ch zakres merytoryczny koszty, zostan odane tylko jako ogólne wytyczne dotyczce sosobu realzacj oszczególnych zagadne. 5. oncecja bada ekserymentalnych Cel bada Celem bada jest zebrane danych nezbdnych do uzyskana modelu matematycznego rocesu eksloatacj obektów techncznych. Program bada a rys.2. rzedstawono graf rogramu bada rocesu eksloatacj obektów techncznych. Pozom II grafu odowada rodzajom systemów dzałana, w których bd rowadzone badana rocesów eksloatacj obektów techncznych. Przykładowo mog to by: rzedsborstwa transortowe, budowy maszyn, rodukcj oon, gosodarstwa ndywdualne, jednostk wojskowe t. Badana naley rowadz w molwe duej lczbe odmotów gosodarczych o takm samym charakterze dzałalnoc, choca na odstawe jednego rzedsborstwa mona uzyska stotne wynk bada.

10 Pozom I Proces eksloatacj obektów techncznych Pozom II 2,..., s Rodzaj systemu dzałana Pozom III 2,..., o Ty obektu techncznego Pozom IV 2,..., e Mara eksloatacj Pozom V 2,..., g Rodzaj grafu modelu matematycznego Pozom VI 2,..., Badane k welkoc Rys.2.. Graf bada rocesu eksloatacj obektów techncznych Pozom III zawera ty obektu techncznego. aley zwróc uwag, aby urzdzena były jednorodne, tzn. tego samego tyu eksloatowane w odobnych warunkach eksloatacj o lcznej róbce (n. > 30). a ozome IV umeszczono mar eksloatacj obektów techncznych. W mar uływu czasu urzdzena technczne zuywaj s fzyczne moralne, co ma odzwercedlene w zmane wartoc arametrów charakteryzujcych ch roces eksloatacj, który ma charakter cgły. Odzwercedlenem zuyca obektów jest mara eksloatacj, która jest mar eksloatacj, która mona odzel rzykładowo na nastujce rzedzały: ) 0 2, 2 5, 5 8, 8 2, 2 6, 6 20; 20 25, lat; 2) 0 2, 2 5, 5 0, 0 5, 5 20, 20 25, lat. W badanach rocesu eksloatacj obektów techncznych naley dysonowa: modelem nomnalnym, grafem rocesu modelem matematycznym. W zalenoc od otrzeb mona rzyj model matematyczny: dyskretny w stanach czase, dyskretny w stanach cgły w czase, sem-markowa, który najleej osuje rzebeg rocesu eksloatacj urzdze. Pozom VI odowada welkocom, które naley zarejestrowa w celu uzyskana charakterystyk rocesu eksloatacj obektów techncznych. S to w szczególnoc: ) czasy T rzebywana obektów w wyrónonych stanach; 2) czasy T j rzebywana obektu w stane od warunkem jego rzejca do stanu j; 3) lczb k wej obektu do wyrónonych stanów; 4) lczb k j rzej obektu e stanu do stanu j; 5) dochody d, koszty c zysk z jednostkowe wynkajce z rzebywana obektów w wyrónonych stanach; 6) nne welkoc.

11 5.2 Estymacja arametrów modelu matematycznego Uzyskane wynk bada zarejestrowanych wartoc welkoc wymenonych w unkce 5. naley odda analze statystycznej merytorycznej w zakrese [, 5, 7]: estymacj unktowej rzedzałowej badanych welkoc; ustalenu tyu rozkładu badanych welkoc; testow jednorodnoc ozwalajcemu na srawdzene wływu welowartocowych czynnków na rozrzut wartoc badanych welkoc; testow dla dwóch warancj ozwalajcemu wnoskowa o wływe dwuwartocowych czynnków na rozrzut wartoc badanych welkoc; testow analzy warancj dla welu rednch ozwalajcemu wnoskowa czy welowartocowe czynnk maj wływ na wartoc redne badanych welkoc. testow dla dwóch rednch umolwajcemu wnoskowane o stotnoc wływu dwuwartocowych czynnków na wartoc redne badanych welkoc; analze korelacj, czyl okrelenu mocy zwzku medzy badanym welkocam; analze regresj czyl ustalenu funkcj badanych welkoc. Porawne realzowane bada ekserymentalnych według grafu (rys.2.) wykonane zaroonowanych bada statystycznych rzynese nastujce korzyc: wyselekcjonowane stotnych welkoc charakteryzujcych roces eksloatacj; ustalene wsółczynnków modelu matematycznego uzyskanego metod teoretyczn; oszukwane model rocesu eksloatacj obektów techncznych metod ekserymentaln. Podkrel naley, e arametrem modelu matematycznego sem-markowa rocesu eksloatacj obektów jest macerz rawdoodobestw rzej, której składnk naley oblczy z wzoru: kj ˆ j I (48) k gdze: ˆ - estymator rawdoodobestw rzej mdzy stanam oraz j; j k j lczba rzej obektów ze stanu do j;, I - lczba badanych stanów. 5.3 Weryfkacja modelu matematycznego W dotychczasowych rozwaanach oracowano nej wymenone ogólne modele matematyczne osujce roces eksloatacj obektów techncznych (rys.2.2). Zbór tych model jest komleksowym modelem matematycznym rocesu eksloatacj obektów techncznych: a) rawdoodobestw rzebywana obektów w wyrónanych stanach: f, E T ; g (49) ( ( )) ( ) b) wsółczynnk gotowoc techncznej: f, E T (50) gt j ( ( )) j

12 a) b) E(T ) f E(T ) f gt c) d) d f2 D E(T ) E(T ) c f 3 C e) f) z z Z c f4 E(T ) E(T ) g) h) c c c k c l f 6 E(T ) E(T ) f f 5 7 E k s e ) c c E(T ) f 8 k es Rys.2.2. Ilustracja grafczna ogólnych model matematycznych rocesu eksloatacj obektów techncznych (os w tekce) c) rawdoodobnego dochodu na jednostk czasu eksloatowanego w danym systeme obektu techncznego: D f2( d,, E( T )) (5) d) rawdoodobnego kosztu: C f3( c,, E( T )) (52) e) rawdoodobnego zysku: Z f4 ( z,, E( T )) (53) f) wsółczynnka efektywnoc wykorzystana obektu techncznego w rzedsborstwe: E S f5( z, c,, E( T )) (54) g) wsółczynnka kosztów logstycznych obektu: k f c, c,, E T (55) l ( ( )) 6 l h) wsółczynnka kosztów eksloatacj obektów: k f c, c,, E T (56) e 7 ( ( )) ) syntetycznego wsółczynnka kosztów eksloatacj obektu: k f c, c,, E T (57) es ( ( )) 8

13 Wymenone modele matematyczne o ustalenu ch wsółczynnków naley zweryfkowa. Istot weryfkacj model matematycznych rocesu eksloatacj obektów techncznych rzedstawono w unkce na rys.2.3. Rzeczywsty roces eksloatacj obektów techncznych,, D, C, gt, E(T ), d, c, Z, E s, k l, k e, kes z, c, c Model matematyczny rocesu eksloatacj obektów techncznych, gt, D, C, Z, E s, k l, k e, k es < do T Model matematyczny Rys.2.3. Ilustracja grafczna weryfkacj model matematycznych rocesu eksloatacj obektów techncznych Mary jakoc modelu maj osta: ˆ (58) gt ˆ 2 gt (59) D D ˆ (60) 3 C C ˆ (6) 4 Z Z ˆ (62) 5 E S E ˆ (63) 6 k l kˆ l (64) 7 k e kˆ e (65) 8 k es kˆ es (66) 9 Jeel rónce omdzy badanym welkocam wychodzcym z realzacj rzeczywstego rocesu eksloatacj obektów techncznych z modelu ne rzekraczaj 25% naley uzna, e oracowany model matematyczny jest dobry. 6. BADAIA SYMULACYJE Uzyskane warygodnego modelu matematycznego rocesu eksloatacj obektów techncznych daje odstawy rowadzena bada symulacyjnych tego rocesu, które dotycz: badana wralwoc modelu; otymalzacj;

14 rognozowana. Badana wralwoc modelu rocesu eksloatacj obektów techncznych obejmuj wływ wartoc czynnków:, E(T ), d, c, z, c, c na mernk jakoc rocesu take jak:, gt, D, C, Z, E S, k l, k e, k es nne. Badana otymalzacyjne rocesu eksloatacj obektów techncznych za omoc model matematycznych obejmuj: ) monootymalzacj, czyl ustalene obszaru jednej wartoc zmennej decyzyjnej na rzykład czasu T rzebywana obektu w stane rzy ustalonej wartoc, dla których funkcja kryteralna gt rzy zadanych ogranczenach rzyjmuje warto maksymaln, tzn: max gt T T const 2) olotymalzacj, tzn ustalene obszaru wartoc welu zmennych decyzyjnych na rzykład c,, T, dla których funkcja kryteralna C, rzy ustalonych ogranczenach rzyjmuje warto mnmaln, tzn: C mnc T T Badana symulacyjne dotyczce rognozowana wartoc takch welkoc jak:, gt, C, Z nnych bd obejmowały okrelene rzyszłych wartoc tych mernków na baze uzyskanych rognostycznych model matematycznych. a rzykład na odstawe uzyskanych wynków bada ekserymentalnych moe uzyska funkcj obektu bada: C g ϑ (69) gt c C P (67) (68) ( ) Z h( ϑ) (70) E S q( ϑ) (7) gdze: ϑ Θ - czas eksloatacj obektu techncznego. Do rzewdywana stanu rocesu eksloatacj obektów techncznych mona wykorzysta rawdoodobestwa granczne włoonego łacucha markowa oblczone dla oszczególnych okresów eksloatacj obektów na rzykład 0 5, 5 0, 0 5, 5 20 lat. Uzyskane wynk bada symulacyjnych mona wykorzysta w zarzdzanu eksloatacja obektów techncznych, w dowolnych systemach dzałana. 7. Podsumowane Podsumowujc zagadnena dotyczce zwzków model matematycznych z efektywnoc funkcjonowana systemów dzałana naley stwerdz, co nastuje: ) charakterystykam rocesów Markowa jako mernkam decyzyjnym sterowana eksloatacj obektów techncznych s: mernk czasu, wsółczynnk mernk wartocowe; 2) w rzedsborstwach zaleca s wykorzystane w sterowanu eksloatacj obektów techncznych mernków: kosztów zysku;

15 3) w Jednostkach Budetowych do sterowana eksloatacj obektów techncznych mona wykorzysta wsółczynnk mernk kosztów; 4) w nastnym etae racy dotyczcej model matematycznych obektów techncznych bdze obejmował zagadnena: badana ekserymentalne, estymacj arametrów weryfkacje model; 5) badana rocesu eksloatacj obektów techncznych za omoc model matematycznych ownny obejmowa: badana wralwoc model, otymalzacj rognozowane; 6) uzyskane wynk bada symulacyjnych rzebegu rocesu eksloatacj obektów techncznych mona wykorzysta w nformatycznych systemach zarzdzana systemam dzałana. LITERATURA. Gre J.: Modele zadana statystyk matematycznej. PW, Warszawa Grzegórsk J.: Model oceny rocesu eksloatacj systemu transortowego na rzykładze zakładów komunkacj mejskej. Praca doktorska, ATR, Bydgoszcz, Landowsk B.: Metoda wyznaczana wartoc wybranych zmennych decyzyjnych do racjonalnego sterowana rocesem eksloatacj realzowanym w systeme transortowym. Praca doktorska, ATR, Bydgoszcz zsk S.: Elementy eksloatacj obektów techncznych. UWM, Olsztyn zsk S., ółtowsk B.: Informatyczne systemy zarzdzana eksloatacj obektów techncznych. ISB X, Olsztyn-Bydgoszcz, 200 s zsk S., ółtowsk B.: Zarzdzane eksloatacj obektów techncznych za omoc rachunku kosztów. ISB X, Olsztyn-Bydgoszcz, 2002 s Polask Z.: Planowane dowadcze w technce. PW, Warszawa Senkewcz P.: Inynera systemów. MO, Warszawa Smrnow.W., Dunn-Barkowsk I.W.: urs rachunku rawdoodobestwa statystyk matematycznej. PW, Warszawa Woroay M.: Metoda oceny realzacj rocesu eksloatacj w systeme transortowym. ITE, Radom-Bydgoszcz Woroay M., nok L., Landowsk B.: Modelowane rocesów eksloatacj w systeme transortowym. Bbloteka Problemów Eksloatacj. ITE, Radom ółtowsk B.: Podstawy dagnostyk maszyn. Wyd. ATR. Bydgoszcz. 996 (s.467). 3. ółtowsk B., Józefk W.: Dagnostyka technczna elektrycznych urzdze rzemysłowych. Wydawnctwa ATR. Bydgoszcz (s.240). 4. ółtowsk B., wk Z. : Leksykon dagnostyk techncznej. aukowo - Technczny. Wyd. ATR. Bydgoszcz (s.420). 5. ółtowsk B.: Badana dynamk maszyn. Wyd. MARAR, Bydgoszcz 2002 s.300.

OCENA EFEKTYWNOŚCI FUNKCJONOWANIA SYSTEMÓW EKSPLOATACJI POJAZDÓW I MASZYN Z WYKORZYSTANIEM PROCESÓW MARKOWA. Stanisław Niziński, Bronisław Kolator

OCENA EFEKTYWNOŚCI FUNKCJONOWANIA SYSTEMÓW EKSPLOATACJI POJAZDÓW I MASZYN Z WYKORZYSTANIEM PROCESÓW MARKOWA. Stanisław Niziński, Bronisław Kolator MOROL,, 8, 8 OCN FKYWNOŚCI FUNKCJONOWNI SYSMÓW KSPLOCJI POJZDÓW I MSZYN Z WYKORZYSNIM PROCSÓW MRKOW Stansław Nzńsk, Bronsław Kolator Katedra ksloatacj Pojazdów Maszyn, Unwersytet Warmńsko-Mazursk w Olsztyne

Bardziej szczegółowo

System M/M/1/L. λ = H 0 µ 1 λ 0 H 1 µ 2 λ 1 H 2 µ 3 λ 2 µ L+1 λ L H L+1. Jeli załoymy, e λ. i dla i = 1, 2,, L+1 oraz

System M/M/1/L. λ = H 0 µ 1 λ 0 H 1 µ 2 λ 1 H 2 µ 3 λ 2 µ L+1 λ L H L+1. Jeli załoymy, e λ. i dla i = 1, 2,, L+1 oraz System M/M// System ten w odrónenu do wczenej omawanych systemów osada kolejk. Jednak jest ona ogranczona, jej maksymalna ojemno jest wartoc skoczon

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM METROLOGII TECHNIKA POMIARÓW (M-1)

LABORATORIUM METROLOGII TECHNIKA POMIARÓW (M-1) LABORATORIUM METROLOGII TECHNIKA POMIARÓW (M-) wwwmuepolslpl/~wwwzmape Opracował: Dr n Jan Około-Kułak Sprawdzł: Dr hab n Janusz Kotowcz Zatwerdzł: Dr hab n Janusz Kotowcz Cel wczena Celem wczena jest

Bardziej szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

Proces narodzin i śmierci Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do

Bardziej szczegółowo

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI.

EKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI. EONOMIA MENEDŻERSA Wykład 3 Funkcje rodukcj 1 FUNCJE PRODUCJI. ANAIZA OSZTÓW I ORZYŚCI SAI. MINIMAIZACJA OSZTÓW PRODUCJI. 1. FUNCJE PRODUCJI: JEDNO- I WIEOCZYNNIOWE Funkcja rodukcj określa zależność zdolnośc

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO DO OPRACOWANIA STRATEGII REDUKCJI EMISJI GAZÓW

ZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO DO OPRACOWANIA STRATEGII REDUKCJI EMISJI GAZÓW ZASTOSOWANIE PROGRAOWANIA DYNAICZNEGO DO OPRACOWANIA STRATEGII REDUKCJI EISJI GAZÓW ANDRZEJ KAŁUSZKO Instytut Bada Systemowych Streszczene W pracy opsano zadane efektywnego przydzału ogranczonych rodków

Bardziej szczegółowo

Programowanie wielokryterialne

Programowanie wielokryterialne Prgramwane welkryteralne. Pdstawwe defncje znaczena. Matematyczny mdel sytuacj decyzyjnej Załóżmy, że decydent dknując wybru decyzj dpuszczalnej x = [ x,..., xn ] D keruje sę szeregem kryterów f,..., f.

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Sztuczne sieci neuronowe. Problem dwuklasowy (N=1) Problem klasyfikacji. Wykład 6: Ocena jakoci sieci neuronowej Sieci RBF KLASYFIKATOR

Plan wykładu. Sztuczne sieci neuronowe. Problem dwuklasowy (N=1) Problem klasyfikacji. Wykład 6: Ocena jakoci sieci neuronowej Sieci RBF KLASYFIKATOR Plan wykładu Wykład 6: Ocena jakoc sec neuronowej Sec RBF Małgorzata Krtowska Katedra Orogramowana e-mal: mmac@.b.balystok.l Metody oceny jakoc sec neuronowych roblem klasyfkacj metody szacowana jakoc

Bardziej szczegółowo

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) GRY KONFLIKTOWE GRY -OSOBOWE O SUMIE WYPŁT ZERO I. DEFINICJE TWIERDZENI Konflktowe gr dwuosobowe opsuje macerz wpłat ( a ) [ ] mxn j,b j gdze: aj

Bardziej szczegółowo

VIII. MODELE PROCESÓW EKSPLOATCJI OBIEKTÓW TECHNICZNYCH

VIII. MODELE PROCESÓW EKSPLOATCJI OBIEKTÓW TECHNICZNYCH VIII. MODL PROCSÓW KSPLOATCJI OBIKTÓW TCHNICZNYCH. WSTP Ja ju nejednorone swerdzono model w uroszczony sosób osuje rzebeg rzeczywsych rocesów esloaacj obeów echncznych w sysemach dzałana, na rzyład: rzemysłowych,

Bardziej szczegółowo

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH

WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH Ćwczene nr 1 Statystyczne metody wspomagana decyzj Teora decyzj statystycznych WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH Problem decyzyjny decyzja pocągająca za sobą korzyść lub stratę. Proces decyzyjny

Bardziej szczegółowo

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów. Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)

Bardziej szczegółowo

Bezpieczeństwo jako kryterium eksploatacji środków transportu

Bezpieczeństwo jako kryterium eksploatacji środków transportu BOJAR Potr MIGAWA Klaudusz Bezeczeństwo jako kryterum eksloatacj środków transortu WSTĘP Teora bezeczeństwa zawera os zdarzeń zagraŝających zdrowu ludz, stnenu obektów techncznych środowsku naturalnemu,

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w

Bardziej szczegółowo

Badania suwnicy pomostowej natorowej dwudźwigarowej

Badania suwnicy pomostowej natorowej dwudźwigarowej INSTYTUT KONSTRUKCJI MASZYN KIERUNEK: TRANSPORT PRZEDMIOT: TRANSPORT BLISKI LABORATORIUM Badana suwncy omostowej natorowej dwudźwgarowej Research of overhead travelng crane wth two grders. Cel zakres zajęć:

Bardziej szczegółowo

Macierz prawdopodobieństw przejścia w pojedynczym kroku dla łańcucha Markowa jest postaci

Macierz prawdopodobieństw przejścia w pojedynczym kroku dla łańcucha Markowa jest postaci Zadane. Macerz radoodobeńst rzejśca ojedynczym kroku dla łańcucha Markoa...... o trzech stanach { } jest ostac 0 n 0 0 (oczyśce element stojący -tym erszu j -tej kolumne tej macerzy oznacza P( = j. Wtedy

Bardziej szczegółowo

ochrona przed em mgr Mikołaj Kirpluk

ochrona przed em mgr Mikołaj Kirpluk ochrona przed em mgr Mkołaj Krpluk 0-502 216620 www.ntlmk.com Okrelane nepewnoc oblczanego / merzonego równowanego pozomu dwku: wpływ wybranej statystyk pomarów krótkookresowych, w zalenoc od czasu pomaru

Bardziej szczegółowo

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4. Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można

Bardziej szczegółowo

Statystyczne metody przetwarzania danych

Statystyczne metody przetwarzania danych Artfcal Intellgence Krzysztof Ślot, 2008 Statystyczne metody rzetwarzana danych Klasyfkacja mnmalnoodległoścowa Krzysztof Ślot Instytut Informatyk Stosowanej Poltechnka Łódzka Artfcal Intellgence Krzysztof

Bardziej szczegółowo

Rozliczanie kosztów Proces rozliczania kosztów

Rozliczanie kosztów Proces rozliczania kosztów Rozlczane kosztów Proces rozlczana kosztów Koszty dzałalnośc jednostek gospodarczych są złoŝoną kategorą ekonomczną, ujmowaną weloprzekrojowo. W systeme rachunku kosztów odbywa sę transformacja jednych

Bardziej szczegółowo

Pattern Classification

Pattern Classification attern Classfcaton All materals n these sldes were taken from attern Classfcaton nd ed by R. O. Duda,. E. Hart and D. G. Stork, John Wley & Sons, 000 wth the permsson of the authors and the publsher Chapter

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych dr nż Andrze Chylńsk Katedra Bankowośc Fnansów Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawe Zarządzane ryzykem w rzedsęborstwe ego wływ na analzę ołacalnośc rzedsęwzęć nwestycynych w w w e - f n a n s e c o m

Bardziej szczegółowo

DOBÓR SERWOSILNIKA POSUWU. Rysunek 1 przedstawia schemat kinematyczny napędu jednej osi urządzenia.

DOBÓR SERWOSILNIKA POSUWU. Rysunek 1 przedstawia schemat kinematyczny napędu jednej osi urządzenia. DOBÓR SERWOSILNIKA POSUWU Rysunek 1 rzedstawa schemat knematyczny naędu jednej os urządzena. Rys. 1. Schemat knematyczny serwonaędu: rzełożene rzekładn asowej, S skok śruby ocągowej, F sła orzeczna, F

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ IV REALIZACJA BADA

ROZDZIAŁ IV REALIZACJA BADA ...ne tra ngdy czasu na ogldane s za sebe, kto moe c włane dogana... ROZDZIAŁ IV REALIZACJA BADA 4. Wstp Poprawne przygotowane bada oparte o przedstawone zasady realzacj, omówone w poprzednm rozdzale dotycz

Bardziej szczegółowo

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału

= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału 5 CML Catal Market Lne, ynkowa Lna Katału Zbór ortolo o nalny odchylenu standardowy zbór eektywny ozważy ortolo złożone ze wszystkch aktywów stnejących na rynku Załóży, że jest ch N A * P H P Q P 3 * B

Bardziej szczegółowo

ROZPORZDZENIE MINISTRA GOSPODARKI PRZESTRZENNEJ I BUDOWNICTWA. z dnia 30 grudnia 1994 r.

ROZPORZDZENIE MINISTRA GOSPODARKI PRZESTRZENNEJ I BUDOWNICTWA. z dnia 30 grudnia 1994 r. Dz.U.95.8.38 2002-01-25 zm.wyn.z Dz.U.01.5.42 art.59 pkt2 2002-09-11 zm. Dz.U.02.134.1130 1 2003-10-16 zm. Dz.U.03.175.1704 1 ROZPORZDZENIE MINISTRA GOSPODARKI PRZESTRZENNEJ I BUDOWNICTWA z dna 30 grudna

Bardziej szczegółowo

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jar osława Dąbr owskiego ZAKŁAD AWIONIKI I UZBROJENIA LOTNICZEGO

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA im. Jar osława Dąbr owskiego ZAKŁAD AWIONIKI I UZBROJENIA LOTNICZEGO WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA m. Jar osława Dąbr owskego ZAKŁAD AWIONIKI I UZBROJENIA LOTNICZEGO Przedmot: PODSTAWY AUTOMATYKI I AUTOMATYZACJI (studa I stona) ĆWICZENIE RACHUNKOWE KOREKCJA LINIOWYCH UKŁADÓW

Bardziej szczegółowo

STEROWANIE GOTOWOŒCI W SYSTEMACH EKSPLOATACJI ŒRODKÓW TRANSPORTU

STEROWANIE GOTOWOŒCI W SYSTEMACH EKSPLOATACJI ŒRODKÓW TRANSPORTU UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNO-PRZYRODNICZY IM. JANA I JÊDRZEJA ŒNIADECKICH W BYDGOSZCZY ROZPRAWY NR 68 Klaudusz Mgawa STEROWANIE GOWOŒCI W SYSTEMACH EKSPLOATACJI ŒRODKÓW TRANSPORTU BYDGOSZCZ 23 REDAKTOR NACZELNY

Bardziej szczegółowo

POROZUMIENIE. z dnia roku

POROZUMIENIE. z dnia roku Załcznk do UCHWAŁY NR LXI/710/02 RADY MIASTA ZIELONA GÓRA z dna 1 padzernka 2002 r. POROZUMIENIE z dna... 2002 roku Na podstawe: 1. Uchwały Nr... Rady Masta...z dna... 2002 r w sprawe porozumena 2. Uchwały

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp

Bardziej szczegółowo

Korekcja liniowych układów regulacji automatycznej

Korekcja liniowych układów regulacji automatycznej WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA m. Jarosława Dąbrowskego Ćwczene rachunkowe Korekcja lnowych układów regulacj automatycznej mgr nż. Bartosz BRZOZOWSKI Warszawa 7 Cel ćwczena rachunkowego Podczas ćwczena oruszane

Bardziej szczegółowo

KRYTERIA WYBORU ARCHITEKTURY SIECI NEURONOWYCH - FINANSOWE CZY BŁ DU PROGNOZY

KRYTERIA WYBORU ARCHITEKTURY SIECI NEURONOWYCH - FINANSOWE CZY BŁ DU PROGNOZY KRYTERIA WYBORU ARCHITEKTURY SIECI NEURONOWYCH - FINANSOWE CZY BŁDU PROGNOZY HENRYK MARJAK Zachodnopomorsk Unwersytet Technologczny w Szczecne Streszczene Klasyczne podejce do zastosowana sec neuronowych

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj

Bardziej szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja) Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz

Bardziej szczegółowo

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie. Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT

Bardziej szczegółowo

MIARA POZIOMU DOPASOWANIA KANAŁU DYSTRYBUCJI DO STRUMIENIA MATERIAŁÓW

MIARA POZIOMU DOPASOWANIA KANAŁU DYSTRYBUCJI DO STRUMIENIA MATERIAŁÓW PACE NAUKOWE POLITECHNIKI WASZAWSKIEJ z. 69 Transport 2009 Tomasz AMBOZIAK, Konrad LEWCZUK Wydzał Transportu Poltechnk Warszawskej Zakład Lostyk Systemów Transportowych ul. Koszykowa 75, 00-662 Warszawa

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVI/3, 2015, str. 248 257 ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ Sławomr

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Zmienne losowe

Statystyka. Zmienne losowe Statystyka Zmenne losowe Zmenna losowa Zmenna losowa jest funkcją, w której każdej wartośc R odpowada pewen podzbór zboru będący zdarzenem losowym. Zmenna losowa powstaje poprzez przyporządkowane każdemu

Bardziej szczegółowo

Procedura normalizacji

Procedura normalizacji Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny

Bardziej szczegółowo

HACCP. Publikacja sfinansowana ze ħrodków budijetowych Urzēdu Komitetu Integracji Europejskiej

HACCP. Publikacja sfinansowana ze ħrodków budijetowych Urzēdu Komitetu Integracji Europejskiej HACCP Publkacja sfnansowana ze ħrodków budijetowych Urzēdu Komtetu Integracj Europejskej UrzĎd Komtetu Integracj Europejskej 2005 HACPP URZD KOMITETU INTEGRACJI EUROPEJSKIEJ Autor tekstu dr Halna Turlejska

Bardziej szczegółowo

Badanie optymalnego poziomu kapitału i zatrudnienia w polskich przedsiębiorstwach - ocena i klasyfikacja

Badanie optymalnego poziomu kapitału i zatrudnienia w polskich przedsiębiorstwach - ocena i klasyfikacja Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Badane optymalnego pozomu kaptału zatrudnena w polskch przedsęborstwach - ocena klasyfkacja Prowadząc dzałalność gospodarczą przedsęborstwa kerują sę jedną z dwóch zasad

Bardziej szczegółowo

Zadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane

Bardziej szczegółowo

Bayesowskie testowanie modeli tobitowych w analizie spłaty kredytów detalicznych

Bayesowskie testowanie modeli tobitowych w analizie spłaty kredytów detalicznych Jerzy Marzec, Katedra Ekonometr Badań Oeracyjnych, Unwersytet Ekonomczny w Krakowe 1 Bayesowske testowane model tobtowych w analze słaty kredytów detalcznych Wstę Podstawowym narzędzem wsomagającym racę

Bardziej szczegółowo

Miary statystyczne. Katowice 2014

Miary statystyczne. Katowice 2014 Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących

Bardziej szczegółowo

P 1, P 2 - wektory sił wewnętrznych w punktach powierzchni F wokół punktu A

P 1, P 2 - wektory sił wewnętrznych w punktach powierzchni F wokół punktu A TEORI STNU NPRĘŻENI. WEKTOR NPRĘŻENI r x P P P P, P - wektory sł wewnętrznych w unktach owerzchn wokół unktu P P r, P - suma sł wewnętrznych na owerzchn P P P P średna gęstość sł wewnętrznych na owerzchn

Bardziej szczegółowo

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ   Autor: Joanna Wójcik Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA

Bardziej szczegółowo

BADANIA RODOWISKOWE SYSTEMÓW TECHNICZNYCH. BOGDAN ÓŁTOWSKI Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy pójd dok dkolwiek, byle tylko naprzód

BADANIA RODOWISKOWE SYSTEMÓW TECHNICZNYCH. BOGDAN ÓŁTOWSKI Uniwersytet Technologiczno-Przyrodniczy w Bydgoszczy pójd dok dkolwiek, byle tylko naprzód BADANIA RODOWISKOWE SYSTEMÓW TECHNICZNYCH BOGDAN ÓŁTOWSKI Unwersytet Technologczno-Przyrodnczy w Bydgoszczy pójd dok dkolwek, byle tylko naprzód Streszczene W artykule przedstawono problematyk bada systemowych

Bardziej szczegółowo

Zeszyty Naukowe UNIWERSYTETU PRZYRODNICZO-HUMANISTYCZNEGO w SIEDLCACH Nr 96 Seria: Administracja i Zarz dzanie 2013

Zeszyty Naukowe UNIWERSYTETU PRZYRODNICZO-HUMANISTYCZNEGO w SIEDLCACH Nr 96 Seria: Administracja i Zarz dzanie 2013 Zeszyty aukowe UIWERSYTETU PRZYRODICZO-HUMAISTYCZEGO w SIEDLCACH r 96 Sera: Admnstracja Zarzdzane 013 mgr Marta Kruk Poltechnka Warszawska Ocena ryzyka nwestowana w walory wybranych spóek brany budowlanej

Bardziej szczegółowo

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych) Statystyka - nauka zajmująca sę metodam badana przedmotów zjawsk w ch masowych przejawach ch loścową lub jakoścową analzą z punktu wdzena nauk, do której zakresu należą.

Bardziej szczegółowo

Dywersyfikacja portfela poprzez inwestycje alternatywne. Prowadzący: Jerzy Nikorowski, Superfund TFI.

Dywersyfikacja portfela poprzez inwestycje alternatywne. Prowadzący: Jerzy Nikorowski, Superfund TFI. Dywersyfkacja ortfela orzez nwestycje alternatywne. Prowadzący: Jerzy Nkorowsk, Suerfund TFI. Część I. 1) Czym jest dywersyfkacja Jest to technka zarządzana ryzykem nwestycyjnym, która zakłada osadane

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia do omówienia

Zagadnienia do omówienia Zarządzane produkcją dr nż. Marek Dudek Ul. Gramatyka 0, tel. 6798 http://www.produkcja.zarz.agh.edu.pl Zagadnena do omówena Zasady projektowana systemów produkcyjnych część (organzacja procesów w przestrzen)

Bardziej szczegółowo

ANALIZA TARYF PRZESYŁOWYCH JAKO ELEMENTU BEZPIECZNEGO I EFEKTYWNEGO KIEROWANIA PRAC SYSTEMU ELEKTROENERGETYCZNEGO

ANALIZA TARYF PRZESYŁOWYCH JAKO ELEMENTU BEZPIECZNEGO I EFEKTYWNEGO KIEROWANIA PRAC SYSTEMU ELEKTROENERGETYCZNEGO POLITECHNIKA WROCŁAWSKA WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY Instytut Energoelektryk PRACA DOKTORSKA ANALIZA TARYF PRZESYŁOWYCH JAKO ELEMENTU BEZPIECZNEGO I EFEKTYWNEGO KIEROWANIA PRAC SYSTEMU ELEKTROENERGETYCZNEGO Autor:

Bardziej szczegółowo

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np. Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas

Bardziej szczegółowo

WSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO

WSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO WSKAŹNIK OCENY SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO Dagmara KARBOWNICZEK 1, Kazmerz LEJDA, Ruch cała człoweka w samochodze podczas wypadku drogowego zależy od sztywnośc nadwoza

Bardziej szczegółowo

PARAMETRY ELEKTRYCZNE CYFROWYCH ELEMENTÓW PÓŁPRZEWODNIKOWYCH

PARAMETRY ELEKTRYCZNE CYFROWYCH ELEMENTÓW PÓŁPRZEWODNIKOWYCH ARAMETRY ELEKTRYZNE YFROWYH ELEMENTÓW ÓŁRZEWODNIKOWYH SZYBKOŚĆ DZIAŁANIA wyrażona maksymalną częsolwoścą racy max MO OBIERANA WSÓŁZYNNIK DOBROI D OBIĄŻALNOŚĆ ELEMENTÓW N MAKSYMALNA LIZBA WEJŚĆ M ODORNOŚĆ

Bardziej szczegółowo

II. WYBRANE ZAGADNIENIA EKSPLOATACJI MASZYN

II. WYBRANE ZAGADNIENIA EKSPLOATACJI MASZYN łatwej jest napsać, nż wdrożyć lub sprzedać II. WYBRANE ZAGADNIENIA EKSPLOATACJI MASZYN 2.1. DESTRUKCJA STANU MASZYN Procesy destrukcj systemów techncznych wpływające na bezpeczeństwo ruchu wymuszają potrzebę

Bardziej szczegółowo

MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Prokop jproko@sgh.waw.pl

MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Prokop jproko@sgh.waw.pl MIKROEKONOMIA Prof. nadzw. dr hab. Jacek Proko roko@sgh.waw.l Statyka dynamka olgoolstyczne struktury rynku. Modele krótkookresowe konkurenc cenowe w olgoolu.. Model ogranczonych mocy rodukcynych ako wyaśnene

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej w doborze spó³ek do portfela inwestycyjnego Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej...

Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej w doborze spó³ek do portfela inwestycyjnego Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej... Adam Waszkowsk * Adam Waszkowsk Zastosowane welowymarowej analzy porównawczej w doborze spó³ek do portfela nwestycyjnego Zastosowane welowymarowej analzy porównawczej... Wstêp Na warszawskej Ge³dze Paperów

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdaska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki.

Politechnika Gdaska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki. Poltechnka Gaska Wyzał Elektrotechnk Automatyk Katera Inyner Systemów Sterowana Postawy Automatyk Regulatory PID Materały omocncze o wcze termn 13 Oracowane: Kazmerz Duznkewcz, r hab. n. Mchał Grochowsk,

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Metod i Algorytmów Sterowania Cyfrowego

Laboratorium Metod i Algorytmów Sterowania Cyfrowego Laboratorium Metod i Algorytmów Sterowania Cyfrowego Ćwiczenie 3 Dobór nastaw cyfrowych regulatorów rzemysłowych PID I. Cel ćwiczenia 1. Poznanie zasad doboru nastaw cyfrowych regulatorów rzemysłowych..

Bardziej szczegółowo

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości Podstawowe pojęca procesu pomarowego kreślene jakośc poznana rzeczywstośc Δ zmerzone rzeczywste 17 9 Zalety stosowana elektrycznych przyrządów 1/ 1. możlwość budowy czujnków zamenających werne każdą welkość

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010 EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne

Bardziej szczegółowo

STAN DYNAMICZNY MASZYN

STAN DYNAMICZNY MASZYN ...le zaczte - le s koczy... ROZDZIAŁ II STAN DYNAMICZNY MASZYN 1. WSTP 2. POWSTAWANIE OBCIE DYNAMICZNYCH 3. STUDIUM DYNAMIKI MASZYN 4. IDEALIZACJA UKŁADÓW RZECZYWISTYCH 5. DRGANIA W BUDOWIE MASZYN 1.

Bardziej szczegółowo

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych

Bardziej szczegółowo

banków detalicznych Metody oceny efektywnoœci operacyjnej

banków detalicznych Metody oceny efektywnoœci operacyjnej Metody oceny efektywnoœc operacyjnej banków detalcznych Danuta Skora, mgr, doktorantka Wydza³u Nauk Ekonomcznych, Dyrektor Regonu jednego z najwêkszych banków detalcznych Adran Kulczyck, mgr, doktorant

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.

Bardziej szczegółowo

PROCEDURA OCENY EFEKTÓW KSZTAŁCENIA, OSI GANYCH PRZEZ STUDENTÓW SPECJALNO CI INFORMATYCZNYCH

PROCEDURA OCENY EFEKTÓW KSZTAŁCENIA, OSI GANYCH PRZEZ STUDENTÓW SPECJALNO CI INFORMATYCZNYCH PROCEDURA OCENY EFEKTÓW KSZTAŁCENIA, OSIGANYCH PRZEZ STUDENTÓW SPECJALNOCI INFORMATYCZNYCH WALERY SUSŁOW, ADAM SŁOWIK, TOMASZ KRÓLIKOWSKI Streszczene W nnejszym artykule przedstawono procedury organzacyjne

Bardziej szczegółowo

REGIONALNE ZRÓŻNICOWANIE SYTUACJI MIESZKANIOWEJ GOSPODARSTW DOMOWYCH

REGIONALNE ZRÓŻNICOWANIE SYTUACJI MIESZKANIOWEJ GOSPODARSTW DOMOWYCH Meszkalnctwo REGIONALNE ZRÓŻNICOWANIE SYTUACJI MIESZKANIOWEJ GOSPODARSTW DOMOWYCH A r t u r Z m n y 52 Śwat Neruchomośc Meszkalnctwo Wstę Celem nnejszego oracowana jest ustalene rzestrzennego zróżncowana

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki Poltechnka Gdańska Wydzał Elektrotechnk Automatyk Katedra Automatyk Kazmerz T. Kosmowsk k.kosmowsk@ely.pg.gda.pl Wprowadzene do przedmotu Nezawodność dagnostyka Aktualne zagadnena nezawodnośc Przedmot:

Bardziej szczegółowo

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Mara Konopka Katedra Ekonomk Organzacj Przedsęborstw Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego w Warszawe Analza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Wstęp Polska prywatyzacja

Bardziej szczegółowo

- wysokie kwalifikacje,

- wysokie kwalifikacje, Wyklad 8. Metropole Perwotne metropola: - masto-matka masto zalozycelske kolon - gospodarcza poltyczna stolca panstwa - duze masto (powyzej 100 tys a ostatno powyzej 1mln meszkanc6w) - nowe w~zly sec osadnczej.

Bardziej szczegółowo

Rys. 1. Temperatura punktu rosy na wykresie p-t dla wody.

Rys. 1. Temperatura punktu rosy na wykresie p-t dla wody. F-Pow wlot / Powetrze wlotne. Defncje odstawowe Powetrze wlotne jest roztwore (lub eszanną) owetrza sucheo wody w ostac: a) ary rzerzanej lub b) ary nasyconej suchej lub c) ary nasyconej suchej ły cekłej

Bardziej szczegółowo

Porównanie nacisków obudowy Glinik 14/35-POz na spąg obliczonych metodą analityczną i metodą Jacksona

Porównanie nacisków obudowy Glinik 14/35-POz na spąg obliczonych metodą analityczną i metodą Jacksona dr inż. JAN TAK Akademia Górniczo-Hutnicza im. St. Staszica w Krakowie inż. RYSZARD ŚLUSARZ Zakład Maszyn Górniczych GLINIK w Gorlicach orównanie nacisków obudowy Glinik 14/35-Oz na sąg obliczonych metodą

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3 St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 3 1. Dobroć dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R Dk Dekompozycja warancj zmennej zależnej ż Współczynnk determnacj R. Zmenne cągłe a

Bardziej szczegółowo

BADANIE PROCESU EKSPLOATACJI W ASPEKCIE NIEZAWODNOŚCIOWO- EKONOMICZNYM

BADANIE PROCESU EKSPLOATACJI W ASPEKCIE NIEZAWODNOŚCIOWO- EKONOMICZNYM ZAKŁAD EKSPLOATACJI SYSTEMÓW ELEKTRONICZNYCH INSTYTUT SYSTEMÓW ELEKTRONICZNYCH WYDZIAŁ ELEKTRONIKI WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Bardziej szczegółowo

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych dr nż. Zbgnew Tarapata: Optymalzacja decyzj nwestycyjnych, cz.ii 8. Optymalzacja decyzj nwestycyjnych W rozdzale 8, część I przedstawono elementarne nformacje dotyczące metod oceny decyzj nwestycyjnych.

Bardziej szczegółowo

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Karta (sylabus) modułu/przedmotu Budownctwo (Nazwa kerunku studów) Studa I Stopna Przedmot: Kerowane procesem nwestycyjnym Management of constructon process Rok: III Semestr: 5 MK_48 Rodzaje zajęć lczba

Bardziej szczegółowo

BADANIE NIEZAWODNOŚCI DIAGNOZ

BADANIE NIEZAWODNOŚCI DIAGNOZ ZAKŁA EKSOATACJI SYSTEMÓW EEKTOICZYCH ISTYTUT SYSTEMÓW EEKTOICZYCH WYZIAŁ EEKTOIKI WOJSKOWA AKAEMIA TECHICZA -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnienia

EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnienia EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnena dr Dorota Cołek Katedra Ekonometr Wydzał Zarządzana UG http://wzr.pl/dorota-colek/ dorota.colek@ug.edu.pl 1 Wpływ skalowana danych na MNK

Bardziej szczegółowo

TERMODYNAMIKA TECHNICZNA I CHEMICZNA

TERMODYNAMIKA TECHNICZNA I CHEMICZNA TRMODYNAMIKA TCHNICZNA I CHMICZNA Część IV TRMODYNAMIKA ROZTWORÓW TRMODYNAMIKA ROZTWORÓW FUGATYWNOŚCI I AKTYWNOŚCI a) Wrowadzene Potencjał chemczny - rzyomnene de G n na odstawe tego, że otencjał termodynamczny

Bardziej szczegółowo

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki Metody Planowana Eksperymentów Rozdzał 1. Strona 1 z 14 METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW dr hab. nż. Marusz B. Bogack Marusz.Bogack@put.poznan.pl www.fct.put.poznan.pl/cv23.htm Marusz B. Bogack 1 Metody

Bardziej szczegółowo

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4 Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =

Bardziej szczegółowo

O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH

O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH Mateusz Baryła Unwersytet Ekonomczny w Krakowe O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH Wprowadzene

Bardziej szczegółowo

WYKORZYSTANIE APROKSYMACJI I INTERPOLACJI MODELU STANU MASZYN W PROCESIE GENEZOWANIA

WYKORZYSTANIE APROKSYMACJI I INTERPOLACJI MODELU STANU MASZYN W PROCESIE GENEZOWANIA DIAGNOSTYKA ARTYKUY XII KONFERENCJI Dagnostyka Maszyn Roboczych Pojazdów WILCZARSKA, TYLICKI, Wykorzystane aproksymacj nterpolacj model stan maszyn 85 WYKORZYSTANIE APROKSYMACJI I INTERPOLACJI MODELU STANU

Bardziej szczegółowo

Janusz Górczyński. Prognozowanie i symulacje w zadaniach

Janusz Górczyński. Prognozowanie i symulacje w zadaniach Wykłady ze statystyki i ekonometrii Janusz Górczyński Prognozowanie i symulacje w zadaniach Wyższa Szkoła Zarządzania i Marketingu Sochaczew 2009 Publikacja ta jest czwartą ozycją w serii wydawniczej Wykłady

Bardziej szczegółowo

Janusz Górczyński. Moduł 1. Podstawy prognozowania. Model regresji liniowej

Janusz Górczyński. Moduł 1. Podstawy prognozowania. Model regresji liniowej Materały omoccze do e-leargu Progozowae symulacje Jausz Górczyńsk Moduł. Podstawy rogozowaa. Model regresj lowej Wyższa Szkoła Zarządzaa Marketgu Sochaczew Od Autora Treśc zawarte w tym materale były erwote

Bardziej szczegółowo

HEURYSTYCZNA PROCEDURA SZEREGOWANIA ZADA W SYSTEMIE MASZYN RÓWNOLEGŁYCH PRZY OGRANICZONEJ DOST PNO CI ZASOBÓW

HEURYSTYCZNA PROCEDURA SZEREGOWANIA ZADA W SYSTEMIE MASZYN RÓWNOLEGŁYCH PRZY OGRANICZONEJ DOST PNO CI ZASOBÓW EURYSYCA PROCEDURA SEREGOWAIA ADA W SYSEMIE MASY RÓWOLEGŁYC PRY OGRAICOEJ DOSPOCI ASOBÓW BIGIEW BUCALSKI Poltechna Wrocławsa Streszczene Cele artył jest prezentacja rezltatów bada proble czasowo-optyalnego

Bardziej szczegółowo

PROBLEMY DOBORU ALGORYTMÓW STEROWANIA UKŁADÓW NAPDOWYCH WSPÓŁCZESNYCH DWIGÓW OSOBOWYCH

PROBLEMY DOBORU ALGORYTMÓW STEROWANIA UKŁADÓW NAPDOWYCH WSPÓŁCZESNYCH DWIGÓW OSOBOWYCH Krzysztof Kolano, Jan Kolano Poltechna Lubelsa, Lubln PROBLEMY DOBORU ALGORYMÓW SEROWAIA UKŁADÓW APDOWYCH WSPÓŁCZESYCH DWIGÓW OSOBOWYCH HE CHOOSIG OF OPIMAL COROL ROUIE FOR MODER ELEVAOR SYSEMS Abstract:

Bardziej szczegółowo

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA Problemy jednoczesnego testowana welu hpotez statystycznych ch zastosowana w analze mkromacerzy DNA Konrad Furmańczyk Katedra Zastosowań Matematyk SGGW Plan referatu Testowane w analze mkromacerzy DNA

Bardziej szczegółowo

Logistyka - nauka. Wielokryterialne badania systemu transportowego. prof. zw. dr hab. inż. Bogdan Żółtowski UTP Bydgoszcz

Logistyka - nauka. Wielokryterialne badania systemu transportowego. prof. zw. dr hab. inż. Bogdan Żółtowski UTP Bydgoszcz prof. zw. dr hab. nż. Bogdan Żółtowsk UTP Bydgoszcz Welokryteralne badana systemu transportowego Wprowadzene Systemy technczne o coraz wyższym stopnu automatyzacj, unfkacj ntegracj modułowej stwarzają

Bardziej szczegółowo

Propozycja modyfikacji klasycznego podejścia do analizy gospodarności

Propozycja modyfikacji klasycznego podejścia do analizy gospodarności Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Propozycja modyfkacj klasycznego podejśca do analzy gospodarnośc Przedsęborstwa dysponujące dentycznym zasobam czynnków produkcj oraz dzałające w dentycznych warunkach

Bardziej szczegółowo

Dr inż. Robert Smusz Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Termodynamiki

Dr inż. Robert Smusz Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Termodynamiki Dr nż. Robert Smusz Poltechnka Rzeszowska m. I. Łukasewcza Wydzał Budowy Maszyn Lotnctwa Katedra Termodynamk Projekt jest współfnansowany w ramach programu polskej pomocy zagrancznej Mnsterstwa Spraw Zagrancznych

Bardziej szczegółowo

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ)

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ) Załącznk nr 1C do Umowy nr.. z dna.2014 r. ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymane Systemu Kop Zapasowych (USKZ) 1 INFORMACJE DOTYCZĄCE USŁUGI 1.1 CEL USŁUGI: W ramach Usług Usługodawca zobowązany jest

Bardziej szczegółowo

Praktyki zawodowe technik żywienia i usług gastronomicznych Załącznik nr 2

Praktyki zawodowe technik żywienia i usług gastronomicznych Załącznik nr 2 raktyki zawodowe technik żywienia i usług gastronomicznych Załącznik nr 2 1. ezieczeństwo i organizacja racy w zakładzie gastronomicznym 2. zynności związane z rodukcją gastronomiczną 3. lanowanie i wykonywanie

Bardziej szczegółowo

Mikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Mikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński Mkroekonometra 5 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Uogólnone modele lnowe Uogólnone modele lnowe (ang. Generalzed Lnear Models GLM) Różną sę od standardowego MNK na dwa sposoby: Rozkład zmennej objaśnanej

Bardziej szczegółowo

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego

Bardziej szczegółowo