Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych Innowacje i implikacje interdyscyplinarne. redakcja ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI
|
|
- Sabina Przybysz
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Rola nformatyk w naukach ekonomcznych społecznych Innowace mplkace nterdyscyplnarne redakca ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI Wydawnctwo Wyższe Szkoły Handlowe Kelce 2011
2 Publkaca wydrukowana została zgodne z materałem dostarczonym przez Autorów. Wydawca ne ponos odpowedzalnośc za treść, formę styl artykułów. Komtet Naukowy prof. dr hab. Janusz Lewandowsk prof. dr hab. Krzysztof Grysa dr hab. Wesław Dzubdzela, prof. WSH Redaktor Naczelny prof. zw. dr hab. Tadeusz Grabńsk Redaktor Recenz prof. nadzw. dr hab. nż. Wacław Gerulsk Recenzenc prof. zw. dr hab. Tadeusz Grabńsk prof. nadzw. dr hab. nż. Wacław Gerulsk prof. dr hab. Meczysław Muraszkewcz prof. dr hab. Robert Gaewsk prof. dr hab. Zbgnew Osńsk prof. dr hab. Grzegorz Kończak doc. dr Tomasz Konopka dr Jarosław Przybytnowsk dr Darusz Żak dr Mchał Adam Leśnewsk dr Danuta Mokrosńska Redakca dr Zbgnew E. Zelńsk mgr nż. Jarosław Kośceleck mgr Katarzyna Bazuk mgr nż. Artur Janus mgr Urszula Słowk mgr Anna Kukla mgr Potr Sdor Wydawca publkac Wyższa Szkoła Handlowa m. B. Markowskego w Kelcach Proekt PITWIN Portal nnowacynego Transferu Wedzy w Nauce ul. Peryferyna Kelce buro@ptwn.edu.pl Copyrght by Wyższa Szkoła Handlowa, Kelce 2011 ISSN X Nakład 200 egz. Publkaca została wydana w ramach realzac proektu PITWIN Portal Innowacynego Transferu Wedzy w Nauce. Publkaca est współfnansowana przez Unę Europeską w ramach Europeskego Funduszu Społecznego. Publkaca est dystrybuowana bezpłatne dla osób, które zareestruą sę na strone nternetowe proektu (dostępna także w wers elektronczne).
3 Sps treśc Wstęp... 5 Część I Technologe nformacyne E learnng 1. mgr Olga Łodyga Nauka ęzyka nemeckego z zastosowanem metody SuperMemo dr Bruno Jacobfeuerborn E Learnng A Tool for Boostng a Netst Socety Nowe technologe nformacyne 3. mgr Rafał Guzowsk Sećpospolta cene blask procesu cyfryzac w Polsce na tle kraów europeskch prof. dr hab. Meczysław Muraszkewcz Technk moblne, edukaca przedsęborczość. Studum przypadku Laboratorum BRAMA dr Bruno Jacobfeuerborn ICT Tools for Supportng Innovaton and Entrepreneurshp Część II Ekonoma nauk społeczne Ekonoma 6. mgr Anna Msztal Integraca gospodarcza w Un Europeske, a kryzys w strefe euro dr Artur Borcuch Fnancal System Hstorcal Overvew and Contemporary Defntons dr Bogumła Smolorz Fnansowane ekonnowac kaptałem zwrotnym bezzwrotnym w mkro, małych średnch przedsęborstwach mgr Gabrela Gurgul Market Structure Analyss of Electronc Payment Instruments n dr Jarosław Przybytnowsk Insurance Intermedaton the European Unon. Selected Issues mgr Magdalena Konopelko Kżuk Wybrane nstrumenty strategczno planstyczne służące realzac poltyk rozwou w gmnach dr hab. Maran Srebrny Analza kosztów korzyśc z elektroncznego systemu rozlczeń podatkowych dr Mrosław Zadel Wybrane problemy bezroboca (na przykładze łódzke gospodark okresu transformac) mgr Domnka Pazk Poltyka Un Europeske wobec zatrudnena osób nepełnosprawnych mgr Katarzyna Cepela Istota nnowac konkurencynośc w rozwou społeczno gospodarczym regonów mgr Łukasz Kołodzeczyk, mgr Marusz Wasak Model gospodark oparte na wedzy. Wybrane przykłady praktyk outsourcngowych Analzy loścowe 17 dr Bogdan Ludwczak Zastosowane metody wartośc zagrożone w praktyce pomaru ryzyka walutowego mgr Karolna Klmańska Pozom życa w Polsce w 19 kraach G20 Część 2.: Dobór analza wskaźnków społeczno ekonomcznych kształtuących pozom życa ludnośc Małgorzata Krzcuk Symulacyna analza szeregu czasowego połączene możlwośc IBM SPSS R
4 20 Paweł Domańsk, Małgorzata Krzcuk, mgr Mchał Młek, Potr Zuzańsk Badana anketowe w oparcu o próby nelosowe z wykorzystanem programu SPSS dr Przemysław Kowalk Metoda untaryzac zerowane w arkuszach kalkulacynych mgr Marzena Farbanec, prof. dr hab. Tadeusz Grabńsk, mgr Bartłome Zabłock, mgr Wacław Zaąc Analza wpływu przekształceń matematycznych na zbory o zadanym rozkładze cyfr Zarządzane 23. mgr Anna Pobrotyn System ocen pracownczych. Uęce teoretyczne mgr Anna Pobrotyn Motywaca ako funkca zarządzana ludźm. Uęce teoretyczne Nauk społeczne 25. mgr Ewa Czubocha Praca z ucznem zdolnym w szkole ako czynnk wzrostu gospodarczego dr Krzysztof Czubocha Kulturowe uwarunkowana ntegrac mgrantów w państwach członkowskch Un Europeske (UE) dr Paulna Forma Internet w życu młodego pokolena w opn studentów (przyszłych nauczycel) dr Małgorzata Wolska Długosz Reklama telewzyna w życu codzennym dzecka dawne dzś Prawo 29. dr Darusz Grzegorz Żak Onlne Bankng n Polsh Law mgr Agneszka Lpczyńska Kontrola zamóweń publcznych sprawowana przez Prezesa Urzędu Zamóweń Publcznych dr adw. Małgorzata Paszkowska Obowązk śwadczenodawcy prawa pacenta w zakrese dokumentac medyczne Opna prof. nadzw. dr hab. nż. Wacław Gerulsk
5 Metoda untaryzac zerowane w arkuszach kalkulacynych Przemysław Kowalk * Metoda untaryzac zerowane w arkuszach kalkulacynych Streszczene: Użyce metody untaryzac zerowane do tworzena rankngów w arkuszach kalkulacynych może wązać sę z konecznoścą wprowadzana skomplkowanych formuł normalzacynych, zwłaszcza w przypadku nomnant. W pracy pokazano, ak poprzez wykorzystane prostych formuł pomocnczych możlwe est uproszczene wprowadzana formuł normalzacynych. Przedstawone zasady tworzena formuł normalzacynych są możlwe do zamplementowana praktyczne w każdym arkuszu kalkulacynym. Słowa kluczowe: metoda untaryzac zerowane, rankng, arkusz kalkulacyny Wprowadzene Wele obszarów ludzke aktywnośc wymaga porównywana ze sobą obektów charakteryzuących sę weloma cecham opsywanym lczbam celem uszeregowana tychże obektów zwanego także rankngem od nalepszego do nagorszego. Bardze formalne, załóżmy, że ma być mędzy sobą porównane m różnych obektów (np. frm, szkół, maszyn, pracownków tp.). Każdy z tych obektów est opsany poprzez n lczb opsuących ego cechy (własnośc). Każdą cechę nazywa sę zmenną dagnostyczną. Dane dotyczące obektów można zatem przedstawć ako macerz X o m werszach n kolumnach. x11 x12 x1n x21 x22 x2n X xm1 xm2 xmn Stworzene rankngu est zatem w sense techncznym sortowanem werszy macerzy X według pewne reguły. Ne est wcale oczywste ak tę regułę należy zdefnować, zwłaszcza eżel uwzględnć, że pewne cechy obektów są dobre, eżel zwązane z nm wartośc lczbowe oceny są wysoke (np. wydaność), a nne, eżel nske (np. koszty eksploatac, zużyce energ). Ponadto mędzy poszczególnym cecham występuą różnce rzędów welkośc oraz man. Aby dokonać porównana, stosue sę tzw. normowane zmennych tzn. przekształcene wartośc zmennych dagnostycznych zapsanych w każde kolumne macerzy, aby można e było ze sobą warygodne porównywać. W ten sposób est tworzona macerz unormowana z11 z12 z1n z z z n Z zm1 zm2 zmn Następne na podstawe tych unormowanych wartośc est dokonywana tzw. agregaca tzn. są oblczane wartośc tzw. zmenne syntetyczne (agregatowe) Q, dla które est wykonane zwykłe sortowane wartośc lczbowych. Naczęśce wartośc zmennych syntetycznych oblcza sę po prostu ako sumy werszy macerzy unormowane * Autor est adunktem w Katedrze Metod Iloścowych w Zarządzanu na Wydzale Zarządzana Poltechnk Lubelske 204
6 Przemysław Kowalk q z z z, 1,2,..., m 1 2 n lub też średne tychże werszy. 1 1 q z z z ), 1,2,..., m ( n 1 2 Rozpoznane uednolcane charakteru zmennych Punktem wyśca do stworzena rankngu obektów est koneczność podzału zboru zmennych dagnostycznych na trzy rozłączne podzbory (rodzae zmennych), zwane odpowedno stymulantam, destymulantam oraz nomnantam. Uproszczone defnce tych zmennych są podane ponże. Stymulanta est to zmenna dagnostyczna, które wzrost oznacza wzrost oceny, a e spadek spadek oceny. Destymulanta est to zmenna dagnostyczna, które wzrost oznacza spadek oceny, a spadek wzrost oceny. Nomnanta est zmenną dagnostyczną, dla które stnee określona nakorzystnesza wartość oceny zwana wartoścą nomnalną. Przyęce przez nomnantę wartośc wększych lub mneszych od wartośc nomnalne oznacza spadek oceny. Wartość nomnalna ne mus być poedynczą lczbą, ale równeż może być zborem (przedzałem). 2 Aby przeprowadzć proces agregac, koneczne est sprowadzene wszystkch zmennych dagnostycznych do rol stymulant (ewentualne destymulant). W tym celu opracowano lczne formuły pozwalaące unormować zmenne. Jedną z takch metod est tzw. metoda untaryzac zerowane. Pozwala ona przekształcć wartośc dowolnych zmennych dagnostycznych na przedzał 0, 1 w tak sposób, aby wartośc po przekształcenu odzwercedlały ocenę perwotnych elementów macerzy X. Dokładne, m lepsza wartość elementu macerzy X, tym blższa 1 est wartość odpowadaącego mu elementu przekształcone macerzy Z. Wzory przekształcaące zależą od rodzau zmenne dagnostyczne. Wprowadźmy oznaczena: max x, 1,, m, 1,, n maksmum te zmenne dagnostyczne (kolumny macerzy X) mn x, 1,, m, 1,, n mnmum te zmenne dagnostyczne (kolumny macerzy X) Wzory przekształcaące (normalzuące) 3 1. Stymulanty z 2. Destymulanty z x mn x max x mn x max x x. max x mn x. n 1 Opracowane na podstawe Jędrzeczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A.,: Badana operacyne w przykładach zadanach, Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa 2006, str , Podzał zmennych dagnostycznych na stymulanty destymulanty został wprowadzony w: Hellwg Z., Zastosowane metody taksonomczne do typologcznego podzału kraów ze względu na pozom ch rozwou oraz zasoby strukturę wykwalfkowanych kadr, Przegląd Statystyczny, 1968, z.4. Poęce domnanty zostało wprowadzone w. Borys T.: Metody normowana cech w statystycznych badanach porównawczych, Przegląd Statystyczny, 1978, z.2. 3 Wzory podano za podstawe Jędrzeczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A. op,ct, str
7 Metoda untaryzac zerowane w arkuszach kalkulacynych 3. Nomnanty dodatkowe oznaczene: wartośc nomnalne (nalepsze) dla te zmenne dagnostyczne (kolumny macerzy X) znaduą sę w przedzale c1, c, 2 c1 c2 z x mn x, x c1 c1 mn x 1 c1 x c2 ( x c max x x, x c2 max x c2 1, c 2 ) Wzory normalzacyne dla nomnant mogą być sformułowane w dwóch wersach: dla wartośc nomnalne ako poedyncze lczby oraz dla przedzału wartośc nomnalnych. Jest to ednak rozróżnene o charakterze techncznym w toku dalszych rozważań wprowadzałoby edyne zbędne komplkace. Omówene potencalnych trudnośc zwązanych z użycem arkusza kalkulacynego do tworzena rankngów Wzór normalzacyny dla nomnant wydae sę trudny do zamplementowana w arkuszu kalkulacynym. Koneczne est ego przekształcene w tak sposób, aby można było użyć formuły z zagneżdżoną funkcą JEŻELI. Przekształcene to ma następuącą postać: x mn x, x c1 c1 mn x z max x x, x c2 max x c2 1, c1 x c 2 ( x c, c 1 2 ) Drugą potencalną trudnoścą est brak możlwośc sortowana w arkuszu kalkulacynym lczb będących wynkam formuł, a takm lczbam są wartośc zmenne zagregowane. W take sytuac koneczne est wykonane kopowana z wkleenem specalnym samych wartośc dla formuł na zmenną syntetyczną oraz kop danych weścowych sporządzene nowego zestawu danych posortowanych. Uwaga ta dotyczy zresztą równeż sporządzana rankngów przy wykorzystanu metod normalzacynych nnych nż metoda untaryzac zerowane. Utworzene przykładowego rankngu W nneszym rozdzale zostane opsany przykładowy rankng. Został on wykonany w Excelu 2007, ale zasady ego tworzena są dentyczne dla nnych wers Excela oraz dla nnych arkuszy kalkulacynych. Dane do rankngu pochodzą z [3], str (Przykład 48). Przykład. Korzystaąc z metody untaryzac zerowane należy sporządzć dla następuących zmennych dagnostycznych rankng samochodów 8 marek: 206
8 Przemysław Kowalk cena w tys. PLN moc slnka KM po. bagażn. ltry przysp. do 100 km/h (sek) zużyce palwa l/100 km lczba poduszek powetrz. długość m Marka X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 Ford Focus ,5 8,5 4,4 4 Fat Punto ,5 7 3,8 1 Renault Clo ,5 5,5 4,1 2 Opel Astra ,5 5 0 VW Bora ,5 4,5 2 Skoda Faba ,5 3,9 1 Seat Cordoba ,2 2 Nssan Prmera ,5 5,4 2 Ponadto, preferowana długość samochodu wynos 4 4,6 m. Oblczena. Naperw określć rodzae zmennych dagnostycznych. Poemność bagażnka, moc slnka oraz lczba poduszek powetrznych są stymulantam, cena, zużyce palwa przyspeszene do 100 km/h są destymulantam, a długość to nomnanta z przedzałem wartośc nomnalnych 4 4,6. Na zrzuce ekranu ponże przedstawono przykładowe rozmeszczene danych w arkuszu. Rysunek 1. Rozmeszczene danych przykładowego rankngu w arkuszu kalkulacynym Źródło: Opracowane własne dla danych z [3], str (Przykład 48) Rodzae zmennych dagnostycznych są opsane skrótam lterowym w werszu 11. Oznaczena maą charakter komentarza, ale są też wykorzystywane do warunkowego tworzena formuł normalzacynych dla stymulant oraz destymulant. Formuły w werszu 12 (mnma kolumn) oraz 13 (maksma kolumn) są formułam pomocnczym pozwalaącym na uproszczene formuł normalzacynych dla wszystkch trzech rodzaów zmennych dagnostycznych (poneważ zarówno mnmum ak maksmum kolumny występue co namne raz w każde z nch). 207
9 Metoda untaryzac zerowane w arkuszach kalkulacynych Formuła w B18 est unwersalną formułą służącą normalzac zarówno stymulant ak destymulant: =JEŻELI(B$11="s";B3 B$12;B$13 B3)/(B$13 B$12) Należy ą skopować na perwsze komórk kolumn z normalzacam kolenych zmennych dagnostycznych. Jak wdać, ltera s wpsana w werszu 11 służy ako wskaźnk dla funkc warunkowe, decyduący o tym, że lcznk formuły normalzacyne est charakterystyczny dla normalzac stymulanty (dla nnych nż s wartośc w werszu 11 lcznk formuły normalzacyne est charakterystyczny dla normalzac destymulanty). Końce przedzału wartośc nomnalnych zostały wpsane do komórek: G14 konec dolny oraz G15 konec górny. Gdyby wartość nomnalna była poedynczą lczbą, to musałaby by ona być wpsana do obu powyższych komórek. Formuła w G18 est formułą normalzacyną dla nomnanty. Służy ona do zastąpena formuły w G18 otrzymane w wynku kopowana opsywanego wyże. Formuła ta to: =JEŻELI(G3<G$14;(G3 G$12)/(G$14 G$12);JEŻELI(G3>G$15;(G$13 G3)/(G$13 G$15);1)) Perwsza funkca JEŻELI odpowada warunkow zewnętrznemu (wększy nawas klamrowy w formule z poprzednego rozdzału) a druga funkca JEŻELI odpowada warunkow wewnętrznemu (mneszy nawas klamrowy w formule z poprzednego rozdzału). Jeśl w rankngu występowałaby węce nż edna nomnanta, należałoby oczywśce skopować formułę z G18 do perwszych komórek kolumn ze znormalzowanym wartoścam nomnant. W I18 wpsano =SUMA(B18:H18) (perwsza z wartośc zmenne syntetyczne). Pełne dane znormalzowanych wartośc oraz wartośc zmenne syntetyczne zmennych dagnostycznych można otrzymać kopuąc komórk B18:I18 na B19:I25. Na rysunku 2 znadue sę wynk oblczeń normalzacynych oraz wartośc zmenne syntetyczne. Rysunek 2. Wartośc zmennych dagnostycznych przekształcone (znormalzowane) metodą untaryzac zerowane Źródło: opracowane własne dla danych z [3], str (Przykład 48) Ne est to ednak eszcze właścwy rankng. Fnalny wynk oblczeń można znaleźć na rysunku 3. Rysunek 3. Wartośc zmennych dagnostycznych przekształcone (znormalzowane) metodą untaryzac zerowane Źródło: opracowane własne dla danych z [3], str, (Przykład 48) 208
10 Przemysław Kowalk Rankng został sporządzony poprzez wykonane kop danych źródłowych z komórek A1:H10 oraz kop wartośc zmenne syntetyczne z komórek I18:I25 (uzyskane przez narzędze Wkle specalne Wartośc). Następne skopowane komórk zostały posortowane w porządku maleącym według danych z ostatne kolumny (wartośc zmenne syntetyczne). Podsumowane Zaprezentowana metoda tworzena w arkuszach kalkulacynych rankngów wykorzystuących untaryzacę zerowaną ne est oczywśce edyną możlwą. Jest ona kompromsem pomędzy prostotą formuł normalzacynych dla poszczególnych rodzaów zmennych dagnostycznych, a dążenem do stworzena formuł unwersalnych dla wszystkch rodzaów zmennych. Jest bowem możlwe użyce formuł normalzacynych dla nomnant równeż do normalzac zarówno stymulant ak destymulant (poprzez ustalene wartośc nomnalne równe odpowedno maksmum bądź mnmum wartośc dane zmenne dagnostyczne). Nemne ednak, użyce takch formuł, choć poprawne, byłoby ednak użycem nadmerne skomplkowanego narzędza, zwłaszcza w rankngach ne zaweraących nomnant. Bblografa 1. Borys T., Metody normowana cech w statystycznych badanach porównawczych, Przegląd Statystyczny, 1978, z Hellwg Z., Zastosowane metody taksonomczne do typologcznego podzału kraów ze względu na pozom ch rozwou oraz zasoby strukturę wykwalfkowanych kadr, Przegląd Statystyczny, 1968, z Jędrzeczyk Z., Kukuła K., Skrzypek J., Walkosz A., Badana operacyne w przykładach zadanach, Wydawnctwo Naukowe PWN, Warszawa The Zero Untarsaton Method n Spreadsheets Usng the zero untarsaton method for creatng the rankngs n spreadsheets may be connected wth necessty of enterng very complcated normalsaton formulae, especally for nomnants. In the paper, t was shown how, thanks to the usage of smple auxlary formulae, t s possble to smplfy enterng the normalsaton formulae. The presented prncples of creatng normalsaton formulae are possble to be mplemented n almost every spreadsheet. Keywords: the zero untarsaton method, rankng, spreadsheet 209
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 szczegółowoProcedura 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 szczegółowoANALIZA 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 szczegółowoWykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I
Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA 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 szczegółowoAnaliza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem
WARSZTATY 2003 z cyklu Zagrożena naturalne w górnctwe Mat. Symp. str. 461 466 Elżbeta PILECKA, Małgorzata SZCZEPAŃSKA Instytut Gospodark Surowcam Mneralnym Energą PAN, Kraków Analza ryzyka jako nstrument
Bardziej szczegółowoBadania operacyjne w logistyce i zarządzaniu produkcją
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu Badana operacyne w logstyce zarządzanu produkcą cz. I Andrze Woźnak Nowy Sącz Komtet Redakcyny doc. dr Zdzsława Zacłona przewodncząca, prof. dr hab. nż. Jarosław
Bardziej szczegółowoProblem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).
Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Zagadnene optymalzac zwane problemem plecakowym swą nazwę wzęło z analog do sytuac praktyczne podobne do problemu pakowana plecaka. Chodz o to, by zapakować maksymalne
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Bardziej szczegółowoANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO
Artur Zaborsk Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Wprowadzene Od ukazana
Bardziej szczegółowoPodstawy teorii falek (Wavelets)
Podstawy teor falek (Wavelets) Ψ(). Transformaca Haara (97).. Przykład pewne metody zapsu obrazu Transformaca Haara Przykład zapsu obrazu -D Podstawy matematyczne transformac Algorytmy rozkładana funkc
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoZarządzanie 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 szczegółowoWykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I
Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za
Bardziej szczegółowoGrupowanie dokumentów XML ze względu na ich strukturę, z wykorzystaniem XQuery
Rozdzał 44 Grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę, z wykorzystanem XQuery Streszczene. Popularność ęzyka XML oraz ego powszechne użyce spowodowały rozwó systemów przechowuących dokumenty XML.
Bardziej szczegółowoKRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA
KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany
Bardziej szczegółowoKrzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej
Krzysztof Borowsk Zastosowane metody wdeł cenowych w analze technczne Wprowadzene Metoda wdeł cenowych została perwszy raz ogłoszona przez Alana Andrewsa 1 w roku 1960. Trzy lne wchodzące w skład metody
Bardziej szczegółowo5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA
. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,
Bardziej szczegółowoZapis 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 szczegółowo11/22/2014. Jeśli stała c jest równa zero to takie gry nazywamy grami o sumie zerowej.
/22/24 Dwuosobowe gry o sume zero DO NAUCZENIA I ZAPAMIĘTANIA: Defnca zaps ger o sume zero, adaptaca ogólnych defnc. Punkt sodłowy Twerdzena o zwązkach punktu sodłowego z koncepcam rozwązań PRZYPOMNIENIE:
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012
ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW (88)/01 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANIE ASOWEGO OENTU BEZWŁADNOŚCI WZGLĘDE OSI PIONOWEJ DLA SAOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWIE WZORU EPIRYCZNEGO 1. Wstęp asowy moment
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB
Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe
Bardziej szczegółowoProjekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE
Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013
ZESZYTY NAUKOWE NSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANE MASOWEGO MOMENTU BEZWŁADNOŚC WZGLĘDEM OS PODŁUŻNEJ DLA SAMOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWE WZORÓW DOŚWADCZALNYCH 1. Wstęp
Bardziej szczegółowoPlan 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 szczegółowoDobór procesora sygnałowego w konstrukcji regulatora optymalnego
Pomary Automatyka Robotyka 10/2008 Dobór procesora sygnałowego w konstrukc regulatora optymalnego Marusz Pauluk Potr Bana Darusz Marchewka Mace Rosół W pracy przedstawono przegląd dostępnych obecne procesorów
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoSystem 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 szczegółowoZadane 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 szczegółowoEKONOMETRIA 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 szczegółowoStatystyka Opisowa 2014 część 1. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 2014 część 1 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoDotyczy: opinii PKPP lewiatan do projektow dwoch rozporzqdzen z 27 marca 2012 (pismo P-PAA/137/622/2012)
30/04! 2012 PON 13: 30! t FAX 22 55 99 910 PKPP Lewatan _..~._. _., _. _ :. _._..... _.. ~._..:.l._.... _. '. _-'-'-'"." -.-.---.. ----.---.-.~.....----------.. LEWATAN Pol~ka KonfederacJa Pracodawcow
Bardziej szczegółowoSZACOWANIE 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 szczegółowoZa: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch
Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym
Bardziej szczegółowoLaboratorium ochrony danych
Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE WYBRANYCH ELEMENTÓW ANALIZY FUNDAMENTALNEJ DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH
Adranna Mastalerz-Kodzs Ewa Pośpech Unwersytet Ekonomczny w Katowcach ZASTOSOWANIE WYBRANYCH ELEMENTÓW ANALIZY FUNDAMENTALNEJ DO WYZNACZANIA PORTFELI OPTYMALNYCH Wprowadzene Zagadnene wyznaczana optymalnych
Bardziej szczegółowoW 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 szczegółowoRozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy. Rozkład dwupunktowy x i p i 0 1-p 1 p suma 1
Rozkład dwupunktowy Zmenna losowa przyjmuje tylko dwe wartośc: wartość 1 z prawdopodobeństwem p wartość 0 z prawdopodobeństwem 1- p x p 0 1-p 1 p suma 1 Rozkład dwupunktowy Funkcja rozkładu prawdopodobeństwa
Bardziej szczegółowoStatystyka Inżynierska
Statystyka Inżynerska dr hab. nż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE Zmenna losowa, Funkcja rozkładu, Funkcja gęstośc, Dystrybuanta, Charakterystyk zmennej, Funkcje
Bardziej szczegółowoRÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH
Stansław KOWALIK e-mal: skowalk@wsb.edu.pl Wyższa Szkoła Bznesu Dąbrowa Górncza RÓWNOWAGA STACKELBERGA W GRACH SEKWENCYJNYCH Streszczene Praca dotyczy nekooperacynych sekwencynych ger dwuosobowych o sume
Bardziej szczegółowo± 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 szczegółowoSTATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],
STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:
Bardziej szczegółowoPODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH
PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Wprowadzene Nnejsza ulotka adresowana jest zarówno do osób dopero ubegających
Bardziej szczegółowoAnaliza alternatywnych systemów zaopatrzenia w energię budynków na etapie przygotowania inwestycji zgodnie z wymaganiami art. 5 Dyrektywy UE/91/2002
NARODOWA AGNCJA POSZANOWANIA NRGII S.A. ul. Śwętokrzyska 20, 00-002 Warszawa tel. (0-22) 50 54 661, fax (0-22) 825 86 70 Analza alternatywnych systemów zaopatrzena w energę budynków na etape przygotowana
Bardziej szczegółowoWeryfikacja 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 szczegółowoo Puchar Pytii - Wybory Prezydenckie 2015
Centrum Ba. d ań I oścowych nad Po tyką Unhversytetu Jage o ń s k e go Protokół obrad Kaptuły Konkursu o Puchar Pyt - Wybory Prezydencke 2015 Na posedzenu w dnu 2 czerwca 2015 roku na Wydzae Matematyk
Bardziej szczegółowoTeoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru
Pomary fzyczne - dokonywane tylko ze skończoną dokładnoścą. Powodem - nedoskonałość przyrządów pomarowych neprecyzyjność naszych zmysłów borących udzał w obserwacjach. Podawane samego tylko wynku pomaru
Bardziej szczegółowoANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE
ANALIZA HARMONOGRAMÓW POWYKONAWCZYCH W BUDOWNICTWIE Wocech BOŻEJKO Zdzsław HEJDUCKI Marusz UCHROŃSKI Meczysław WODECKI Streszczene: W pracy przedstawono metodę wykorzystana harmonogramów powykonawczych
Bardziej szczegółowoOPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905 Adranna MASTALERZ-KODZIS Unwersytet Ekonomczny w Katowcach OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE
Bardziej szczegółowoNORMALiZACJA ZMIENNYCH W SKALI PRZEDZIAŁOWEJ I ILORAZOWEJ W REFERENCYJNYM SYSTEMIE GRANICZNYM
PRZEGLĄD STATYSTYCZNY R. XLIV - ZESZ\'T 1-1997 DANUTA STRAHL, MAREK WALESIAK NORMALZACJA ZMIENNYCH W SKALI PRZEDZIAŁOWEJ I ILORAZOWEJ W REFERENCYJNYM SYSTEMIE GRANICZNYM l. WPROWADZENIE Przy stosowanu
Bardziej szczegółowoMATERIAŁY I STUDIA. Zeszyt nr 286. Analiza dyskryminacyjna i regresja logistyczna w procesie oceny zdolności kredytowej przedsiębiorstw
MATERIAŁY I STUDIA Zeszyt nr 86 Analza dyskrymnacyjna regresja logstyczna w procese oceny zdolnośc kredytowej przedsęborstw Robert Jagełło Warszawa, 0 r. Wstęp Robert Jagełło Narodowy Bank Polsk. Składam
Bardziej szczegółowoSystemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne
ś POLITECHNIKA POZNAŃSKA INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA PROWADZĄCY: mgr nż. Łukasz Amanowcz Systemy Ochrony Powetrza Ćwczena Laboratoryjne 2 TEMAT ĆWICZENIA: Oznaczane lczbowego rozkładu lnowych projekcyjnych
Bardziej szczegółowoSemestr zimowy Brak Nie
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angelskm Obowązuje od roku akademckego 2015/2016 Z-ID-702 Semnarum praca dyplomowa Semnar and Dplom Thess A. USYTUOWANIE MODUŁU
Bardziej szczegółowoKONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE
Adranna Mastalerz-Kodzs Unwersytet Ekonomczny w Katowcach KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE Wprowadzene W dzałalnośc nstytucj fnansowych, takch
Bardziej szczegółowoSztuczne sieci neuronowe
Sztuczne sec neuronowe Jerzy Stefanowsk Plan wykładu 1. Wprowadzene 2. Model sztucznego neuronu. 3. Topologe sec neuronowych 4. Reguły uczena sec neuronowych. 5. Klasyfkaca sec neuronowych. 6. Sec warstwowe
Bardziej szczegółowoBadania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa
Badana sondażowe Brak danych Konstrukcja wag Agneszka Zęba Zakład Badań Marketngowych Instytut Statystyk Demograf Szkoła Główna Handlowa 1 Błędy braku odpowedz Całkowty brak odpowedz (UNIT nonresponse)
Bardziej szczegółowoWSHiG Karta przedmiotu/sylabus. Studia stacjonarne 15 w Studia niestacjonarne 8 w Studia stacjonarne 45 ćw Studia niestacjonarne 12 ćw
WSHG Karta przedmotu/sylabus KIERUNEK SPECJALNOŚĆ TRYB STUDIÓW SEMESTR Turystyka Rekreacja Obsługa Ruchu Turystycznego Stacjonarny / nestacjonarny VI / I stopna Nazwa przedmotu Analza turystycznego ORT_MKK_S_21
Bardziej szczegółowoZjawiska 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 szczegółowoZRÓŻNICOWANIE ROZWOJU EKONOMICZNEGO POWIATÓW POLSKI WSCHODNIEJ
Studa Materały. Mscellanea Oeconomcae Rok 19, Nr 4/2015, tom I Wydzał Zarządzana Admnstracj Unwersytetu Jana Kochanowskego w Kelcach Zntegrowane podejśce do spójnośc rola statystyk publcznej Paweł Dykas
Bardziej szczegółowoBadanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej
Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.
Bardziej szczegółowoPattern 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 szczegółowoZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU GENETYCZNEGO DO ROZWIĄZANIA ZBILANSOWANEGO ZAGADNIENIA TRANSPORTOWEGO
Studa Materały. Mscellanea Oeconomcae Rok 6, Nr 2/22 Wydzał Zarządzana Admnstrac Unwersytetu Jana Kochanowskego w Kelcach Z a r z ą d z a n e f n a n s e Rafał Prońko ZASTOSOWANIE KLASYCZNEGO ALGORYTMU
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE METOD WAP DO OCENY POZIOMU PRZESTRZENNEGO ZRÓŻNICOWANIA ROZWOJU ROLNICTWA W POLSCE
Inżynera Rolncza 1(126)/2011 ZASTOSOWANIE METOD WAP DO OCENY POZIOMU PRZESTRZENNEGO ZRÓŻNICOWANIA ROZWOJU ROLNICTWA W POLSCE Katedra Zastosowań Matematyk Informatyk, Unwersytet Przyrodnczy w Lublne w Lublne
Bardziej szczegółowoBADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM
Zeszyty Problemowe Maszyny Elektryczne Nr 88/2010 13 Potr Bogusz Marusz Korkosz Jan Prokop POLITECHNIKA RZESZOWSKA Wydzał Elektrotechnk Informatyk BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM
Bardziej szczegółowoKształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu
PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju
Bardziej szczegółowoPraktyczne wykorzystanie zależności między twardością Brinella a wytrzymałością stali konstrukcyjnych
Wydzał Budownctwa Lądowego Wodnego Katedra Konstrukcj Metalowych Praktyczne wykorzystane zależnośc mędzy twardoścą Brnella a wytrzymałoścą stal konstrukcyjnych - korzyśc realzacj projektu GRANT PLUS -
Bardziej szczegółowoDr 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 szczegółowoPOJAZDY SZYNOWE 2/2014
ANALIZA PRZYCZYN I SKUTKÓW USZKODZEŃ (FMEA) W ZASTOSOWANIU DO POJAZDÓW SZYNOWYCH dr nż. Macej Szkoda, mgr nż. Grzegorz Kaczor Poltechnka Krakowska, Instytut Pojazdów Szynowych al. Jana Pawła II 37, 31-864
Bardziej szczegółowoMIKROEKONOMIA 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 szczegółowoStanisław 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 szczegółowoBADANIA 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 szczegółowoInstrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne
Instrukca do ćwczeń laboratorynych z przedmotu: Badana operacyne Temat ćwczena: Problemy rozkrou materałowego, zagadnena dualne Zachodnopomorsk Unwersytet Technologczny Wydzał Inżyner Mechanczne Mechatronk
Bardziej szczegółowoWYBRANE METODY TWORZENIA STRATEGII ZRÓWNOWAŻONEGO TRANSPORTU MIEJSKIEGO SELECTED METHODS FOR DEVELOPING SUSTAINABLE URBAN TRANS- PORT STRATEGIES
Zbgnew SKROBACKI WYBRANE METODY TWORZENIA STRATEGII ZRÓWNOWAŻONEGO TRANSPORTU MIEJSKIEGO SELECTED METHODS FOR DEVELOPING SUSTAINABLE URBAN TRANS- PORT STRATEGIES W artykule przedstawone systemowe podejśce
Bardziej szczegółowoZASADY PRZYJĘĆ NA I ROK STUDIÓW STACJONARNYCH I NIESTACJONARNYCH W POLITECHNICE KOSZALIŃSKIEJ W ROKU AKADEMICKIM 2007/2008
ZASADY PRZYJĘĆ NA I ROK STUDIÓW STACJONARNYCH I NIESTACJONARNYCH W POLITECHNICE KOSZALIŃSKIEJ W ROKU AKADEMICKIM 2007/2008 I. Przyęce na I rok studów odbywa sę wg ponższych zasad: z pomnęcem postępowana
Bardziej szczegółowoWSHiG Karta przedmiotu/sylabus. Studia stacjonarne 15 w Studia niestacjonarne 8 w Studia stacjonarne 45 ćw Studia niestacjonarne 12 ćw
WSHG Karta przedmotu/sylabus KIERUNEK SPECJALNOŚĆ TRYB STUDIÓW SEMESTR Turystyka Rekreacja Obsługa Ruchu Turystycznego Stacjonarny / nestacjonarny VI / I stopna Nazwa przedmotu Analza ORT_MKK_S_21 ORT_MKK_NST_21
Bardziej szczegółowoZmodyfikowana technika programowania dynamicznego
Zmodyfkowana technka programowana dynamcznego Lech Madeysk 1, Zygmunt Mazur 2 Poltechnka Wrocławska, Wydzał Informatyk Zarządzana, Wydzałowy Zakład Informatyk Wybrzeże Wyspańskego 27, 50-370 Wrocław Streszczene.
Bardziej szczegółowoMultifraktalne cechy przep³ywu lokalnej sejsmicznoœci indukowanej na terenie KWK Katowice (GZW)
Przegl¹d Geologczny, vol. 49, nr, 00 Multfraktalne cechy przep³ywu lokalne sesmcznoœc ndukowane na terene KWK Katowce (GZW) Olga Polechoñska* Zbadano multfraktalne w³aœcwoœc rozk³adów epcentrów, czasów
Bardziej szczegółowoSYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska.
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 7. KLASYFIKATORY BAYESA Częstochowa 4 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TWIERDZENIE BAYESA Wedza pozyskwana przez metody probablstyczne ma
Bardziej szczegółowoModel oceny ryzyka w działalności firmy logistycznej - uwagi metodyczne
Magdalena OSIŃSKA Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu Model oceny ryzyka w dzałalnośc frmy logstycznej - uwag metodyczne WSTĘP Logstyka w cągu ostatnch 2. lat stała sę bardzo rozbudowaną dzedzną dzałalnośc
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne
Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x
Bardziej szczegółowoPropozycja 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 szczegółowo2012-10-11. Definicje ogólne
0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj
Bardziej szczegółowoO 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 szczegółowoTwierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że
Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam
Bardziej szczegółowoOGŁOSZENIE TARYFA DLA ZBIOROWEGO ZAOPATRZENIA W WODĘ I ZBIOROWEGO ODPROWADZANIA ŚCIEKÓW. Taryfa obowiązuje od 01.01.2014 do 31.12.
OGŁOSZENIE Zgodne z Uchwałą Nr XXXIII/421/2013 Rady Mejskej w Busku-Zdroju z dna 14 lstopada 2013 r. w sprawe zatwerdzena taryf za zborowe zaopatrzene w wodę zborowe odprowadzane śceków dla Mejskego Przedsęborstwa
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 10. Metody eksploracji danych
Ćwczene 10. Metody eksploracj danych Grupowane (Clusterng) 1. Zadane grupowana Grupowane (ang. clusterng) oznacza grupowane rekordów, obserwacj lub przypadków w klasy podobnych obektów. Grupa (ang. cluster)
Bardziej szczegółowoWSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH
Metrologa Wspomagana Komputerowo - Zegrze, 9-22 05.997 WSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH dr nż. Jan Ryszard Jask, dr nż. Elgusz Pawłowsk POLITECHNIKA lubelska
Bardziej szczegółowoNatalia 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 szczegółowoKomórkowy model sterowania ruchem pojazdów w sieci ulic.
Komórkowy model sterowana ruchem pojazdów w sec ulc. Autor: Macej Krysztofak Promotor: dr n ż. Marusz Kaczmarek 1 Plan prezentacj: 1. Wprowadzene 2. Cel pracy 3. Podsumowane 2 Wprowadzene Sygnalzacja śwetlna
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 29 września 2014 r.
Komsa Egzamnacyna dla Aktuaruszy LXVIII Egzamn dla Aktuaruszy z 29 wrześna 14 r. Część I Matematyka fnansowa WERSJA TESTU A Imę nazwsko osoby egzamnowane:... Czas egzamnu: 0 mnut 1 1. W chwl T 0 frma ABC
Bardziej szczegółowoI. Elementy analizy matematycznej
WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem
Bardziej szczegółowoUchwała Nr XXVI 11/176/2012 Rada Gminy Jeleśnia z dnia 11 grudnia 2012
RADA GMNY JELEŚNA Uchwała Nr XXV 11/176/2012 Rada Gmny Jeleśna z dna 11 grudna 2012 w sprawe zatwerdzena taryfy na odprowadzane śceków dostarczane wody przedstawonej przez Zakład Gospodark Komunalnej w
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH
Grzegorz PRZEKOTA ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Zarys treśc: W pracy podjęto problem dentyfkacj cykl gełdowych.
Bardziej szczegółowo1. Komfort cieplny pomieszczeń
1. Komfort ceplny pomeszczeń Przy określanu warunków panuących w pomeszczenu używa sę zwykle dwóch poęć: mkroklmat komfort ceplny. Przez poęce mkroklmatu wnętrz rozume sę zespół wszystkch parametrów fzycznych
Bardziej szczegółowoZastosowanie 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 szczegółowoPROPOZYCJA BUDOWY RANKINGU OBIEKTÓW Z WYKORZYSTANIEM CECH ILOŚCIOWYCH ORAZ JAKOŚCIOWYCH
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom III/ 0 str. PROPOZYCJA BUDOWY RANKINGU OBIEKTÓW Z WYKORZYSTANIEM CECH ILOŚCIOWYCH ORAZ JAKOŚCIOWYCH Karol Kukuła Katedra Statystyk Matematyczne Unwersytet
Bardziej szczegółowo