4.2. Statystyki wyższego rzędu. Dr hab. inż. Jacek Jakubowski Narzędzia 1 / 29
|
|
- Bogusław Przybylski
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 4.. Saysyk wyżsego rędu Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda / 9
2 4... Ograncena klasycnej analy wdowej sygnałów losowych Twerdene Wenera-Chncyna [90]: wdowa gęsość ocy PSD S de c ep j Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda / 9
3 Esyacja: Procedura Welcha Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda / 9
4 Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 4 / 9 Prykład. Brak prenosene noracj aowej SLSFIR en n * * * * * * * * 4 4 b b a a A H b b a a A H b b a a A H b b a a A H a = b = Pobudene układu lnowego sue bały en:
5 Transancje wdowe rokłady er dla powyżsych układów: Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 5 / 9
6 Wdowe gęsośc ocy hsogray odpowed: Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 6 / 9
7 Prykład. Brak ożlwośc wykryca nelnowych procesów powsawana sygnałów Dwa układy o lnowej nelnowej dynace pobudone y say sue: un H sn un H FDP sn Układ nr lnowy. Układ nr nelnowy. H Aep 0 B 0 H Aep 0 Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 7 / 9
8 Wdowe gęsośc ocy hsogray odpowed obu układów: Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 8 / 9
9 4... Dencje saysyk wyżsych rędów Dany proces losowy o unkcj gęsośc : k k... k T ω T n... n oeny n... : n Rownęce w sereg Taylora unkcj MGF wokół era ω ω T T ep j E ep j kuulany cn... : n Rownęce w sereg Taylora unkcj CGF wokół era ω ω ω T ln lne ep j Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 9 / 9
10 Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 0 / 9 ec. E E E E k k k k k k k k k k k oeny:
11 Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda / 9 kuulany: c c c c
12 wda wyżsego rędu polspekra: S n n c... ep j n n n... lub: n n n S n n ep j n n n... n n n Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda / 9
13 Wda wyżsego rędu polspekra: wdo gęsośc ocy gdy n= bspekru gdy n= S rspekru gdy n=4 S de S de c ep j c ep j de c ep j 4 4 Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda / 9
14 4... Własnośc saysyk wyżsych rędów addyywność: y MGF : y ω ω ω CGF : y ω! ln ω ω ω y Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 4 / 9
15 erowane sę kuulanów: - proces noralny gaussowsk p ep MGF : CGF : ep j j c n n d n j n d c n c c 0 dla n! Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 5 / 9
16 Prenosene noracj aowej: Ślepa denykacja układu SLS nenane negausowske wyusene neskorelowane en SLS nenany n nana odpowedź Brllnger Rosenbla [967]: S n... c H H... H *.... n ne n Dla n=: c H S 0 e Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 6 / 9
17 Ograncena PSD Prykład ra jesce en SLSFIR n H H H H 4 A a a * b b A a a * a A b b a a * a * b * * * b * A 4 b b a = b = Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 7 / 9
18 Ograncena PSD Prykład ra jesce Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 8 / 9
19 Bspekra dla odpowed powyżsych układów oduł S s [j.u.] aa S s [rad] oduł S s [j.u.] aa S s [rad] oduł S s4 [j.u.] aa S s4 [rad] oduł S s [j.u.] aa S s [rad] Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 9 / 9
20 Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 0 / 9 Deekcja ops nelnowych echanów powsawana sygnałów * E X X X S Odpowednk uśrednana perodograów: K Powers [976]. ep ep ep ep ep ep j B j B j X X X j X j X j X B Esyacja: uśrednane dla kolejnych realacj
21 Brak sprężena aowego w kolejnych realacjach: I B I I B Re Re B Re Isnene sprężena aowego: I I I B B B Re Re Re Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda / 9
22 Ograncena PSD Prykład ra jesce un H sn un H FGP sn Układ nr lnowy. Układ nr nelnowy. Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda / 9
23 Ograncena PSD Prykład ra jesce Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda / 9
24 Moduły dagonalne bspekr obydwu sygnałów Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 4 / 9
25 Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 5 / 9 A. Prewarane danych EEG ślepa separacja sygnałów s s s s n A n W s y ˆ y y y n n j s a n j j j... dla As W y Zasosowana saysyk wyżsych rędów w anale bosygnałów
26 cockal-pary proble Rado WaWa Rado Color Muyka CD kroon kroon kroon Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 6 / 9
27 Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 7 / 9 s s s s n A n W s y ˆ y y y n w T y dobrać aby aksyalować negausowskość! s y w T Sygnał po separacj wekore w lnowa kobnacja obserwacj:
28 B. Prewarane sygnałów drżeń końcyn roponawane choroby Parknsona wynk na podsawe PSD sygnałów akceleroerycnych: Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 8 / 9
29 Rokłady warośc odułów bspekru dla prykładowych sygnałów drżena a Parknsona b saosnego c jologcnego uyskane na podsawe rejesracj drżeń a poocą akceleroeru. J. Jakubowsk K. Kwaos A. Chwaleba S. Osowsk Hgher Order Sascs and Neural Nework or Treor Recognon IEEE Trans. on Boedcal Engneerng vol. 49 no 00 ss Dr hab. nż. Jacek Jakubowsk Naręda 9 / 9
Ą ź ń Ś Ź ń Ę Ś ź Ę ń ć ć ż ż ż ż ć ń Ę Ż ń ż ć ć Ł Ż Ż ćń Ą ć ć Ą Ż Ź Ą ż Ż ż Ą Ą Ę ń ć ć ń ń Ę ń ź ń Ż ż ć ń Ż ż ć Ż ń ż Ą ć ć Ą Ż Ą Ż Ł ź Ą ń Ź ń Ę ż Ń Ę Ń ż ć ż Ń ń ń Ę Ę ż Ź Ż ć Ą Ż ń ń Ż ć ż Ż ń
Bardziej szczegółowoŃ Ł Ł Ś ć Ż ń Ś ń Ą ś ń ś ń ń ń ś Ą ź ś ś ś ń Ą ś ś Ż ś ś ź Ć ń ś ś ś ń Ą Ą Ą ś Ą ś ś ć ść Ą ś ć ść ś ź Ę Ś ć Ą Ą ś Ą ś ś ść ń Ą ś ś Ś Ś ś Ą ść Ę ść ść Ę ść Ą ń Ą ń Ę ś ś Ś ś ść Ę ś Ą ś ń ś ś Ę ś Ą ś ść
Bardziej szczegółowoŚ Ą Ś Ą Ś Ą Ą Ś Ą Ą ŚĆ Ą Ą Ś Ś ć ź ź Ń Ś Ą ć Ź Ą Ą Ś ć Ą Ą Ą Ś Ą ć Ą Ą ć Ą ć ć Ć Ź ć Ś Ź Ź ć Ź Ź ć Ź ź Ź Ś ź Ź ć ć Ń ź ć ć Ń Ć ź ć ć Ś ć ć ć Ź Ń ć Ź ć ć ź Ą Ś Ć Ź ź ź Ź ć ć Ś ź Ń ć ć ć ź Ą Ś Ń Ś ć ć Ź
Bardziej szczegółowoś Ę ś Ę ź ś Ó ś ś Ś ć ś ź Ź ść ć ś Ż ś ś Ż Ż Ż ś Ż ź ś ś ć Ż ś ś Ż ś ś ś ś Ó ś Ż ź ś ź ś ć ź ś ś ś ć ć Ń ś ś ś ź ś ś ś ś Ń ś Ż ś ś ś Ź Ó ć Ę ś ś ś Ń Ż Ś Ż ś ś ź ź ć Ó Ó ś ś ź Ś ć Ż Ń ś ź Ą ś ś Ż ć ć ść
Bardziej szczegółowoÓ ć ź ź ę ń ę ź ń ę ć ź ć ę ę ć ń ć
Ą ę Ą Ó ÓŁ Ę ę ęć ń ę Ą ń Ł ć Ó ć ź ź ę ń ę ź ń ę ć ź ć ę ę ć ń ć ę Ę ń ęć ń ęć ęć ęć ć ć ć ć ć Ę ę ę ć ć ę ń ęć ń ęć ęć ęć ń ć ć ę ń ę ń ę ę ź ć ć ź ę ź ć ę ę ć ę ć ę ń ę ń ź ź ć ę ę ć ć ć ę ć ę ę ę ń
Bardziej szczegółowoŚ ź ć ź ć Ź ć ź ć Ą ć ć ć Ą ć ź ć ź ć Ś ć ć ć ć Ą Ą ć ć ć ć ć ć Ś ć Ź ć ć Ą ć ó ń ć ć ó ć ó ń ć ć ć ó ó ń ć ó Śń ó ó ć ó ó ó ó ć ó ń ó ó ó ó Ą ć ź ó ó ó ń ó ó ń ó ó ó ź ó ó ó ó Ść ć Ą ź ć ć ć ć Ś Ą ć ć
Bardziej szczegółowoż ż ć ż Ż ż ż ć Ł ń ń ź ć ń Ś ż Ł ć ż Ź ż ń ż Ż Ś ć ź ż ć Ś ń ń ź ż ź ń Ś ń Ś ż ń ń ż ć ż ż Ą ć ń ń ń ć ż ć Ś ż Ć ć ż Ś Ś ć Ż ż Ś ć Ż Ż Ż Ą ń ń ć ń Ż ć ń ż Ż ń ż Ś ń Ś Ś ć Ż Ż Ć Ó Ż Ść ż Ż ż ż ń Ż Ż ć
Bardziej szczegółowoĄ Ą Ś Ż Ą ć Ź ć Ó Ś Ż Ź Ó ć Ś Ż ć Ś Ź Ó ć Ż Ż Ź Ż Ó Ź Ó Ż Ż Ż Ż Ż Ś Ź Ś ć ć ć Ź ć ć Ó Ó Ó Ś Ą ć ć Ź Ż Ż Ż Ż ź Ż ź Ó Ś Ą Ź Ż Ż ć Ź Ó Ż Ó Ś Ą Ś Ś Ź Ż Ś Ż Ż Ź Ó ć Ś Ś Ść Ś Ż Ź Ó Ś Ó Ź Ó Ż Ź Ó Ś Ś Ż Ź Ż Ś
Bardziej szczegółowoĄ Ł Ą Ą ś ś ż Ż ś ś ś ść ś ś Ą ś Ż ś ć ż ś ś ż ś ż Ć Ł Ż ż Ź ć ĄĄ Ż Ą Ż Ą Ź Ż Ł Ł Ę ś ś ś ż Ą ś Ą ś Ą Ż Ą Ż Ą Ć Ż Ż ś Ż Ą Ć Ł Ł Ę ś ż Ż ć ś ś ś ś Ż Ć ż ż ś ś ż ś ś Ż Ż ś ś ś ś ś Ż ż Ż ś ś Ż Ę ż ś ż Ź Ę
Bardziej szczegółowoĘ Ę Ę Ę Ę Ź Ą Ę Ą Ę Ą Ą Ę ć Ś ć Ę Ą ź Ą Ź ć Ę Ź Ę ć Ą Ę Ś Ę Ę Ź Ą Ę ć ź Ą Ź Ę ź Ę Ą Ś Ł Ą Ź Ę Ę Ę Ę ć Ę Ą Ę Ę Ą Ś Ą Ę ź ć Ę Ę Ę ź Ź ź Ą Ź Ę Ź ź Ź ć ć Ę Ę Ę Ą Ą Ą Ę ć Ę Ę ć Ę Ę Ą Ę Ą Ę Ę Ę Ą Ę Ś ć Ą ć ć
Bardziej szczegółowoĘ Ę Ę Ó Ę Ę Ó Ź ć Ł Ś Ó Ó Ł Ł Ż ć ć Ż Ą Ż ć Ę Ę ź ć ź Ą Ę Ż ć Ł Ę ć Ż Ę Ę ć ć Ż Ż Ę Ż Ż ć Ó Ę Ę ć Ę ć Ę Ę Ż Ż Ż Ż ź Ż Ę Ę ź Ę ź Ę Ż ć ć Ą Ę Ę ć Ę ć ć Ź Ą Ę ć Ę Ą Ę Ę Ę ć ć ć ć Ć Ą Ą ć Ę ć Ż ć Ę ć ć ć Ą
Bardziej szczegółowoń ń ź ź ć ń ń Ą Ź ń Ą ĄĄ Ą ń ź Ł Ł ń ć Ó Ą Ą ń ń ć ń ć ź ć ć Ó ć Ó ć Ś ć Ó ń ć ć ć ź ć Ą Ó Ź Ź Ź Ą ź Ó Ą ń ń Ź Ó Ź Ń ć Ń ć ź ń ń ń ń ń ń Ń ń Ź ń Ź Ź Ź ń ń ń Ą Ź Ó ĄĄ ń Ą ń ń Ó Ń Ó Ó ń Ą Ó ź ń ź Ą Ó Ą ź
Bardziej szczegółowoĘ Ł ć Ą ż Ł Ł Ą Ó ż Ł Ś Ę Ś Ó Ł Ń Ą Ą Ł Ą ĄĄ ż ć Ś Ź ć ć Ł ć ć ć Ś Ó Ś Ś ć ć ć ć Ó ć ć ć Ś ż Ł Ą ż Ś ż Ł ć ć Ó ć ć Ą ć Ś ć ż ć ć Ś ć Ł Ń ć ć Ę ć ć ć Ó ć ć ć ć ć ć ź ć ć Ó ć ć ć ć ć ż ć ć ć ć Ł ć ć ć ć
Bardziej szczegółowoŻ ź ź ź ź ź ć ć Ą Ą ć Ą ź ź ć Ż Ś ź ć ć Ę ć ź ź ć ź Ą ĄĄ Ń Ą Ń ć ć ć ć Ę ć Ń ć ć ć ć Ą ć ć ć ć ć Ń Ń ć ć ź ź ć Ę Ę ć Ą ć ć ć ć ć Ń Ę ć ć ć ć ć ć ć ć ć ź ć ź Ą ć ć ć Ń ć ć ć ć ź ć ć ć Ń Ń ć ź ź ć ź ź ć
Bardziej szczegółowoŁ Ą Ś Ą Ą ź ć ź Ł Ą ć ć ć ć ź Ś ć ć ć Ą Ł ć ź ć ć ć ć Ł ć ć ć ć ć Ł Ą ć Ś Ś Ż ć ź Ą ź ź ź ć ź ć ć ć ć ź ź ć ź ź ź Ś ź ź ć ć ć ć Ś ć ź ź ć ć Ą ź ź ź ź ź ć ć ć ć Ś ć ć ć Ś ć Ż Ł Ś Ł Ł Ł Ł Ż Ł Ś Ś ź ć Ą
Bardziej szczegółowoŚ Ó Ć ć ć Ź ć Ć Ź ć Ś ć ć ć Ś ć Ź ć Ś Ź Ź ć ć ć ź ć ć ź Ź ć ć Ź ć Ś ć ć ć Ś ć Ź ć Ź ć ć ć ź Ś ć Ź ć Ź ć Ź ć Ź ć Ź Ś Ś ć ć Ś Ć ź Ę Ź Ź Ś Ć Ą Ó Ę Ó Ó Ą Ś Ę Ź Ó Ó Ę Ę Ź Ą Ó Ą Ą Ą Ą Ą Ś ć ć ć Ń Ó Ć ź ć ć Ś
Bardziej szczegółowoŃ ź Ń ź Ń ź Ń ź ź Ń Ń Ń Ń ź Ą ź Ń ź Ó Ą ć Ń ć Ń ć ć ć ć ć ź ź ć Ń Ń ć ć Ę Ą ź Ę Ń ć ź Ń ź Ł Ń ć Ń Ą ć Ń ć ć ź Ń ćń Ś ź ź ź ć Ń ź ź Ń Ń Ę Ń ź Ń ź Ń Ą ć ź ć ć Ę ć ź ć Ą ć ź ć Ń ć ć ź ć Ń Ń Ń Ę ć Ą Ą ź Ń
Bardziej szczegółowoĄ ń Ś ź ń ć ż Ę Ń Ą ć ń ń ż ń ź ź ź Ż ń ź ń Ą ń ż Ł ż Ę Ż ć ż ń Ę ć ż ż ń Ę ż ń ń Ą ż ń Ąć Ę ń Ę Ł Ą Ż ż Ę Ę ń Ż ż Ż Ę Ę Ę Ę Ę ć ż ż ż ć ćń ż ź Ę ń ż ć Ę ż ż Ę ź Ę ń ż Ę Ę ń Ę Ę ń ć Ż ć ż Ą Ę Ę ź ń ż ń
Bardziej szczegółowoĘ ż Ł ś ą ł ść ó ą ż ę ł Ł ś ą ś Ż ż ż ń ż ł ś ń ż żę Ł ż ó ń ę ż ł ńó ó ł ń ą ż ę ż ą ą ż Ń ż ż ż óź ź ź ż Ę ż ś ż ł ó ń ż ć óź ż ę ż ż ńś ś ó ń ó ś
Ę Ł ś ą ł ść ą ę ł Ł ś ą ś Ż ł ś ę Ł ę ł ł ą ę ą ą Ń ź ź ź Ę ś ł ć Ź ę ś ś ś Ę ł ś ć Ę ś ł ś ą ź ą ą ą ą ą ą ą ą ś ą ęń ś ł ą ś Ł ś ś ź Ą ł ć ą ą Ę ą ś ź Ł ź ć ś ę ę ź ą Ż ć ć Ą ć ć ł ł ś ł ś ę ą łą ć
Bardziej szczegółowoź ć Ń Ę Ś Ę ź Ś Ę ć ŚĆ Ó ÓŁ Ł ć ź ź ź ź Ń ć Ę Ę ź ć ć ź ć ć Ł ć Ę Ń ć Ę Ę ć Ł ć ź ź ć ź ć ć ć ź ć ź ź Ó Ń Ó Ż ź ć Ó ź ź ć ź ź Ś ć ć ź ć ć Ę Ł ź ź Ę Ę Ę Ę Ń Ę Ł Ę Ń Ń Ń ź Ń Ń ź ź Ń Ł ź ź ź Ę ź ź Ę Ń Ń
Bardziej szczegółowoĄ Ż ń ś Ś Ą Ę ś ń ś ń ź ź ś ś ń Ą ś Ę ń ś Ś Ń ź ś ś ń ś ń Ś ń ś ś ń Ą ź Ł ś ń ś Ń ź ń ś ć ś ń ź Ś ś ś ś ś ś ń ść Ś ś ń ń ś ń ść Ś ź ś ś ń Ą ś Ś ś ń ś Ę ś ć ś ś Ś ś ś ć ń ść ś ń ś ś ź Ą ń ń ź Ń ś ś ń Ś
Bardziej szczegółowoĘ ĘŃ ć Ą Ś ć ć ć ć ć ć Ń Ł ć Ń Ą ć ć Ę ć Ń ć Ń ć ź Ę Ń ć Ę ć ć ć ć ź ć ć ć ć ć ĄĄ Ę Ą ź ć Ą ć ć ź ź Ń Ą Ą Ę Ę Ę ć źć Ń Ą Ń ć Ł ź ź ć ć Ł ć Ę ć Ń Ń ź Ę ź ć Ę Ś Ń ć Ą Ń Ń Ń Ą Ą ź Ą Ę Ł ć Ń Ń ć ź Ń Ą Ę Ę
Bardziej szczegółowoŻ ż Ł ż ż ż Ż Ś ż ż ż Ł Ż Ż ć ż Ż Ż Ż Ń Ż Ź ż Ź Ź ż Ż ż ż Ż Ł Ż Ł Ż ż Ż ż Ż Ż Ń Ą Ż Ń Ż Ń ć ż Ż ź Ś ć Ł Ł Ź Ż Ż ż Ł ż Ż Ł Ż Ł ź ć ż Ż Ż ż ż Ó ż Ł Ż ć Ż Ż Ę Ż Ż Ż ż Ż ż ż Ś ż Ż ż ż ź Ż Ń ć Ż ż Ż Ż ż ż ż
Bardziej szczegółowoŚ Ł Ą Ś Ś ź Ś ń ż ż Ó ż ż Ś Ł ż ń ń ń ż ń Ś ń ć ŚĘ Ó Ł Ę Ł Ś Ę Ę ń ń ń ń ń Ź ń ń ń ń ń ż ń ń ń ń ń Ę ż ż ć Ść ń ń ż Ń ż ż ń ń Ś Ą ń Ś ń ń ż Ó ż Ź ń ż ń Ś Ń Ó ż Ł ż Ą ź ź Ś Ł ć Ś ć ż ź ż ć ć Ę Ó Ś Ó ż ż
Bardziej szczegółowoŁ Ł Ś ź ń ź ź ź Ś Ł Ę Ę Ś ż Ś ń Ą Ś Ą Ł ż ż ń ż ć ż ż ż ź ż ć ź Ę Ę ń ć ż Ł ń ż ż ż Ś ż Ś ż ż ż ż ż ż ż ń ń ż ż ż ć ż ń ż ń ź ż ć ż ż ć ń ż Ę Ę ć ń Ę ż ż ń ń ź Ę ź ż ń ż ń ź ż ż ż ń ż ż ż ż ż ż ż ż ń ń
Bardziej szczegółowoŁ Ł Ś Ę ź ń ź ź Ś Ę Ę Ś Ą Ś Ę Ż Ł ń Ę Ś ć ć ń ć ń ń ń ź ń Ę ź ń ń ń ź ź Ś ź ź ć ń ń ń ń Ś ć Ś ń ń Ś ź ń Ę ń Ś ź ź ź ź ź Ę Ę Ę Ś ń Ś ć ń ń ń ń ń ń Ę ń ń ń ń ć ń ń ń ń ć ń Ś ć Ł ń ń ń ć ń ć ź ń ź ć ń ń ć
Bardziej szczegółowoż Ę ń Ś ó ź ó ń Ę ó ó ź ó Ń ó ó ż ż ó ż ń ó ć ń ź ó ó ó Ę Ę ó ź ó ó Ł Ł Ą Ś ó ń ó ń ó Ł Ł ó ó ó ń Ś Ń ń ń ó ó Ś ó ć ó Ą Ą ń ć ć ó ż ó ć Ł ó ń ó ó ż ó ó ć ż ż Ą ż ń ó Śó ó ó ó ć ć ć ń ó ć Ś ć ó ó ż ó ó
Bardziej szczegółowocz. 2. Dr inż. Zbigniew Szklarski Katedra Elektroniki, paw. C-1, pok.321
Wkład 7: Bła stwna c.. D nż. Zbgnew Sklask Kateda Elektonk, paw. C-1, pok.1 skla@agh.edu.pl http://lae.uc.agh.edu.pl/z.sklask/..17 Wdał nfoatk, Elektonk Telekounkacj - Telenfoatka 1 6..17 Wdał nfoatk,
Bardziej szczegółowoĄ ś Ę ń ń ń Ć ś ć Ę Ę ż ę ę ż ż ż ź ć ż Ę ś ż ż ż ń ź ż ę Ą ę ę Ć ż ć Ę Ę ż Ó ś ż ż ż ś ż ź ć Ą ś ź ę Ę ń śł ż ę ż ń Ą Ó ń Ę Ż Ę ę ę ż ć ż ń ś ń Ć ń ć żę ś Ę ń ę ś Ę Ę ż ćż ć ę ż Ę ż ś Ę ń ć ś ż Ą ń ż
Bardziej szczegółowoHipotezy 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 szczegółowoq (s, z) = ( ) (λ T) ρc = q
M O D E L O W A N I E I N Y N I E R S K I E n r 4 7, I S S N 1 8 9 6-7 7 1 X W Y Z N A C Z A N I E O D K S Z T A C E T O W A R Z Y S Z Ą C Y C H H A R T O W A N I U P O W I E R Z C H N I O W Y M W I E
Bardziej szczegółowoĘ ć ń ż ć Ń ń ż ć ć ń ż ć ń ź ń Ę Ń ń ń ż ć ż ć ć Ń ż ć ń ć ż ń ż ć ć Ń ż ć Ń ż Ń Ń Ń ż ż Ń ż ż Ń ń ź Ń ń Ń ń ń Ą ń ń ź ń Ń Ń ć Ę ż Ń ż ć ć ć Ę ńż ń Ą ć ć Ę ż ż ć ż ć Ń ż Ń ż Ń ż ż ń ć ń Ń ń Ę ż Ł Ń ż
Bardziej szczegółowoĄ Ż Ł ś ż ńż ż ż ś ź ź ć ź ś ń ż ć ź ź ź ż ź ś ź ń ź Ę ż ź ź ź ż ż ś ń ż ż ś ż ź ż ź źń ż ż ż ź ś ś ż ś ż ż Ż Ł ń ż ś ż ń ź ź ż żń ść ż ż ń ń ń ń ń ż ś ź ż ń ż ś ń ż ć ż ś ż ż ć ń ż ż ź ż ć ż ż ś ż ż ć
Bardziej szczegółowo0 ( 1 ) Q = Q T W + Q W + Q P C + Q P R + Q K T + Q G K + Q D M =
M O D E L O W A N I E I N Y N I E R S K I E n r 4 7, I S S N 1 8 9 6-7 7 1 X O P T Y M A L I Z A C J A K O N S T R U K C J I F O R M Y W T R Y S K O W E J P O D K Ą T E M E F E K T Y W N O C I C H O D
Bardziej szczegółowohttp://www.viamoda.edu.pl/rekrutacja/studia-podyplomowe_s_37.html
O Strona 1/288 01-07-2016 09:00:13 F Strona 2/288 01-07-2016 09:00:13 E Strona 3/288 01-07-2016 09:00:13 R Strona 4/288 01-07-2016 09:00:13 T Strona 5/288 01-07-2016 09:00:13 A Strona 6/288 01-07-2016
Bardziej szczegółowoSPECYFIKACJA ISTOTNYCH WARUNKÓW ZAMÓWIENIA
Z n a k s p r a w y G C S D Z P I 2 7 1 0 2 02 0 1 5 S P E C Y F I K A C J A I S T O T N Y C H W A R U N K Ó W Z A M Ó W I E N I A U s ł u g a d r u k o w a n i a d l a p o t r z e b G d y s k i e g o
Bardziej szczegółowoć ć Ą Ą Ę ć ń ć Ę ć ć Ę Ń Ą ćń ć ć Ą ź ń ć ć ć ć ć Ę ń ńć ć ć Ń ń ć ć ć ć ć ć ć ń ć ź ń ć ć ć ć ć ć ć ć ń ń ń ń ć Ę Ń ÓŁ ź ń ń ź ń Ś ć Ą Ę Ą ń Ń ń Ń Ń ź Ę ć Ń Ą Ą ŚĆ ń ź ń Ą ć ń ć Ą ń Ę ń ń ć ń Ą ź ć Ę
Bardziej szczegółowoWładcy Skandynawii opracował
W Ł~ D C Y S K~ N D Y N~ W I I K R Ó L O W I E D ~ N I IW. K J S O L D U N G O W I E 1 K R Ó L O W I E D ~ N I IW. K J S O L D U N G O W I E 2 Władcy Skandynawii G E N E~ L O G I~ K R Ó L Ó W D~ N O R
Bardziej szczegółowoż ń ęą ą ąą ą ą ń ą ż ń ż ń ęą ą ą ą ą ń ę ę ę ż ń ęą ą ą ą ą ń ą ą ą ą ź ń ż ń ęą ą ą ą ą ń ą ą ą ą ź ń ż ń ęą ą ą ą ą ń ą ą ą ą ź ń o o o o o o o ż ń ęą ą ą ą ź ś ść ż ś ść ń ę ą ą ę ą ą ż ń ęą
Bardziej szczegółowo) 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 szczegółowoŚ Ł Ó Ó ć ć Ń ć Ą ć ć Ń Ń Ł Ńź Ą Ą Ł Ś Ń Ó Ó ź ć ć ć ć ć Ł Ż Ą Ł Ł Ś Ń Ó ć ć Ń Ą Ą ć ć ć Ś Ń ć ć Ą Ą ź ć Ś Ą Ą Ó ć Ą Ń ź Ą ć Ą ź Ą ź Ń ć ź ć Ą ź ć ć ć Ą ź ź ź Ą ź ź Ą Ą ź ź Ś Ś ć Ł ć ź Ą Ą ź Ą ć Ś ź
Bardziej szczegółowody dx stąd w przybliżeniu: y
Przykłady do funkcj nelnowych funkcj Törnqusta Proszę sprawdzć uzasadnć, które z podanych zdań są prawdzwe, a które fałszywe: Przykład 1. Mesęczne wydatk na warzywa (y, w jednostkach penężnych, jp) w zależnośc
Bardziej szczegółowoŚ ć Ó Ś Ó Ą Ł Ą Ź Ź Ó ć ć Ó Ź Ą Ą Ś Ą Ł Ó Ł Ń Ź Ź ź Ź ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ć Ą Ź ź ć ć ć ź Ą Ź Ą Ó Ó Ą Ń Ź ć ź ć ć ć Ą ź Ó ć Ą Ą ć ć ź Ó ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ł Ź Ź ć ć ź ź ć ć ć ć ć ć Ó
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 szczegółowoRozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Gdyński Ośrodek Sportu i Rekreacji jednostka budżetowa Rozdział 2.
Z n a k s p r a w y G O S I R D Z P I 2 7 1 03 3 2 0 1 4 S P E C Y F I K A C J A I S T O T N Y C H W A R U N K Ó W Z A M Ó W I E N I A f U d o s t p n i e n i e t e l e b i m ó w i n a g ł o n i e n i
Bardziej szczegółowoInstrukcja obiegu i kontroli dokumentów powodujących skutki finansowo-gospodarcze w ZHP Spis treści
C h o r ą g i e w D o l n o l ą s k a Z H P U c h w a ł a n r 2 1 / I X / 2 0 1 5 K o m e n d y C h o r ą g w i D o l n o 6 l ą s k i e j Z H P z d n i a 2 10. 5. 2 0 1 5 r. w s p r a w i e I n s t r u
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 11 1 1. Testowane hpotez łącznych 2. Testy dagnostyczne Testowane prawdłowośc formy funkcyjnej: test RESET Testowane normalnośc składnków losowych: test Jarque-Berra
Bardziej szczegółowoGrupa obrotów. - grupa symetrii kuli, R - wszystkie możliwe obroty o dowolne kąty wokół osi przechodzących przez środek kuli
Grupa obrotów - grupa smetr kul R - wsstke możlwe obrot o dowolne kąt wokół os prechodącch pre środek kul nacej O 3 grupa obrotów właścwch - grupa cągła - każd obrót określa sę pre podane os l kąta obrotu
Bardziej szczegółowo= 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 szczegółowoRozdział 1. Nazwa i adres Zamawiającego Gdyński Ośrodek Sportu i Rekreacji jednostka budżetowa Rozdział 2.
Z n a k s p r a w y G O S I R D Z P I 2 7 1 0 2 32 0 1 4 S P E C Y F I K A C J A I S T O T N Y C H W A R U N K Ó W Z A M Ó W I E N I A f O b s ł u g a o p e r a t o r s k a u r a w i s a m o j e z d n
Bardziej szczegółowo( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
Bardziej szczegółowoń ż ń ń ź ć ż ń ż ń ć ć ń ć ń ć ć Ź ń ć Ź ć ń ń ć ż ń ż ćź Ę ż ń ń ć ć ć ż ż ń ń Ę ć ć ń ż Ś Ś Ó Ź ń Ó ź Ś Ź Ę ż ń ż ź Ś ż ż ń ć ń ż ż ń Ż Ń Ź ż ż ć ć ż ć ń ż ż ń ń ń ć ń ż ć ź ć ń Ś Ę Ę ż Ę ń Ź ń Ó ż
Bardziej szczegółowoĄ Ł ń Ł ś ś Ą ś Ę Ś ś ź Ę ń Ę Ę ń ź Ę ź ś ń ś ś Ś ś ń Ó Ó ś ś ś Ę ś ń Ę Ó Ę ś ś Ą Ź Ę ń ś ś Ó ść ś ś ń Ę Ł Ą ź Ę ś Ś ś Ą Ą Ó ń ś ś Ę Ź ń Ę Ó Ę Ź ź ś ś ś śń ś ń Ó Ł Ł Ą ś ś Ę ś Ę Ę Ó ś ś Ę Ł ń Ó ś ś Ę Ó
Bardziej szczegółowoSprawozdanie powinno zawierać:
Sprawozdane pownno zawerać: 1. wypełnoną stronę tytułową (gotowa do ćw. nr 0 na strone drugej, do pozostałych ćwczeń zameszczona na strone 3), 2. krótk ops celu dośwadczena, 3. krótk ops metody pomaru,
Bardziej szczegółowoMazurskie Centrum Kongresowo-Wypoczynkowe "Zamek - Ryn" Sp. z o.o. / ul. Plac Wolności 2,, Ryn; Tel , fax ,
R E G U L A M I N X I I I O G Ó L N O P O L S K I K O N K U R S M Ł O D Y C H T A L E N T Ó W S Z T U K I K U L I N A R N E J l A r t d e l a c u i s i n e M a r t e l l 2 0 1 5 K o n k u r s j e s t n
Bardziej szczegółowoń Ż Ż Ż ź Ś ź ń ŚĆ ć ń Ę ć Ć ń Ę ć ń ć ć Ż Ę Ę Ś ń Ó ć Ę Ć ć ć Ę Ę Ż ń ć ć Ś ń Ę ć ń Ś Ś ć ź Ś ŹĆ Ż Ś Ż ć ć ć ć ć ć ń ć ć ń ć ć Ś Ć ń Ś Ą ć ć ć ć ć ć ń ć ń ć Ć ć ń ć Ą ń ć ć Ę Ś ć ń ź ń Ć Ć ń ć ć ć Ś ć
Bardziej szczegółowoNiniejsza wersja jest wersją elektroniczną Krajowej Oceny Technicznej CNBOP-PIB nr CNBOP-PIB-KOT-2017/ wydanie 1, wydanej w formie
ń ń ż Ä Ä ż ń Ę Ę ľ Ä ŕ ż ń ř ő ő Ę ż ż ń Ę Ź ř ý ż É ż Ę ń ń ń Ę ľ ż Ż ń ż ż ż Ę ż ć ć ý ż Ę ż ż ý ć Ę ż ć ć ż Ę Ę Ę ż ż ć ź Ą Ł Ł Ł Ł ľ Ł Ł Ł ź ý ľ ż Ł ż Ł ń ý ż ż Ł Ł ý ľ Ł ż Ł Á Ż Ż Ł Ę Ź ż ż ż Á ż
Bardziej szczegółowoż Ą Ź Ą Ż ź ż ć Ą ż ź ć ź Ś ż ź ć ż ĄĄ ż ż ź ż ć ć Ę ć ż ć Ś ć ć ź ż ż ć ż ć Ę ć Ę Ę ż ż Ę ć Ś ż ć ż ć ż Ą ź ż źć ż ż ż ż ź ź ż ć ć ż ć ż ć ć ż Ę ć ź ć ć ż ć ć ż ć ć ć ć ż Źć ź ż ć ć Ę Ą Ę ć ź Ę Ę ż Ę
Bardziej szczegółowoGdyńskim Ośrodkiem Sportu i Rekreacji jednostką budżetową Zamawiającym Wykonawcą
W Z Ó R U M O W Y n r 1 4 k J Bk 2 0 Z a ł» c z n i k n r 5 z a w a r t a w G d y n i w d n i u 1 4 ro ku p o m i 2 0d z y G d y s k i m O r o d k i e m S p o r t u i R e k r e a c j ei d n o s t k» b
Bardziej szczegółowoS.A RAPORT ROCZNY Za 2013 rok
O P E R A T O R T E L E K O M U N I K A C Y J N Y R A P O R T R O C Z N Y Z A 2 0 1 3 R O K Y u r e c o S. A. z s i e d z i b t w O l e ~ n i c y O l e ~ n i c a, 6 m a j a 2 0 14 r. S p i s t r e ~ c
Bardziej szczegółowoŻ Ł Ź Ą Ó ź ź ć ć ć ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ą ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ć ć ć ć Ś ź ć ć ć ć ć ć ć ć Ą Ą Ż Ł Ą ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć
Bardziej szczegółowoFINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3
FINANSOWE SZEREGI CZASOWE WYKŁAD 3 dr Tomasz Wójowcz Wydzał Zarządzana AGH 3800 3300 800 300 800 300 800 0 0 30 40 50 60 70 Kraków 0 Tomasz Wójowcz, WZ AGH Kraków przypomnene MA(q): gdze ε są d(0,σ ).
Bardziej szczegółowoMarkowa. ZałoŜenia schematu Gaussa-
ZałoŜena scheatu Gaussa- Markowa I. Model jest nezennczy ze względu na obserwacje: f f f3... fl f, czyl y f (x, ε) II. Model jest lnowy względe paraetrów. y βo + β x +ε Funkcja a być lnowa względe paraetrów
Bardziej szczegółowogdzie E jest energią całkowitą cząstki. Postać równania Schrödingera dla stanu stacjonarnego Wprowadźmy do lewej i prawej strony równania Schrödingera
San sacjonarny cząsk San sacjonarny - San, w kórym ( r, ) ( r ), gęsość prawdopodobńswa znalzna cząsk cząsk w danym obszarz przsrzn n zalży od czasu. San sacjonarny js charakrysyczny dla sacjonarngo pola
Bardziej szczegółowo9 6 6 0, 4 m 2 ), S t r o n a 1 z 1 1
O p i s p r z e d m i o t u z a m ó w i e n i a - z a k r e s c z y n n o c i f U s ł u g i s p r z» t a n i a o b i e k t ó w G d y s k i e g o O r o d k a S p o r t u i R e ks r e a c j i I S t a d i
Bardziej szczegółowoInstrukcja zarządzania systemem informatycznym przetwarzającym dane osobowe w Chorągwi Dolnośląskiej ZHP Spis treści
C h o r ą g i e w D o l n o l ą s k a Z H P Z a ł ą c z n i k 5 d o U c h w a ł y n r 2 2 / I X / 2 0 1 5 K o m e n d y C h o r ą g w i D o l n o 6 l ą s k i e j Z H P z d n i a 0 8. 0 62. 0 1 5 r. I n
Bardziej szczegółowoż ć ż ń ń ć ść ń ść ść ż ć ż ć ść ś ź ś ń ż ść ż ć ś ż ż Ź ć Ę Ę ć ń ć ż ń ć ż ć ść Ź ż ć ż ść ń ż ść ż Ź ć ż ść Ę ść ć ś Ę ż ż ć ś ń ć ż ć ć ść ś ś ń ć ż ść ś ż ć ż ść ć ś Ę ć ż ć ć ś ż ź ć ść ś ć ć ż
Bardziej szczegółowoĄ ć ć ć ć Ź Ź ź ź Ę Ł Ń Ą ź Ł Ę Ę Ń Ń Ź Ź ć Ę Ę Ś ź ć ć ć ć Ź ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ź ć ć ć ć ć Ź ć ć Ć ć Ę Ą Ś Ń Ń ź Ń Ź ź ć ć ć Ą Ą ć ź ź ć Ę ć ź Ą ć Ń Ę Ę Ę Ę ć Ą Ę ć ź Ó ć ć Ń Ę Ń Ń ć Ś Ą Ę ć Ś ć Ń
Bardziej szczegółowoŹ Ć Ą ć Ą ż Ć Ł Ł Ł Ą ć Ź ż ń ć ń ż ż ż ż Ź Ź Ą ż Ć ż ż ż ż ż Ą Ą Ć Ź ż ć ż ż Ą Ź Ą ż ż ć ż Ć Ą Ą ż Ą ź ż Ą ż Ź ż Ą ż ż ż ć Ąć ć Ą ć ż Ć Ą Ź Ą ż ż Ą ż Ą Ą ĄĄ Ą ż ż Ą Ć ż Ą ż ż ż ć Ą Ą Ł ż Ć ć ĄĄ Ą ć Ą
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =
Bardziej szczegółowoę Ę ę ę ó ó Ę ę ś ś Ę ę Ę ń Ę Ę ó Ę ó ę ę Ę ń ęś ś ę ść Ę ó Ą ś ę ę ęę ę ę ń ę ę Ę ś Ł ę ę ę ć ś ę ś Ę ę ś ś ś Ą ś ę ę ń ó ę ć ś ń ó ó Ą ę ń ęę ś ś ś Ę ś ś ę ś ś ę ń ń Ę ĄĄ Ł Śę ó ń ś ń Ę ó ś ś ę ś Ę ś
Bardziej szczegółowoEkonometryczne modele nieliniowe. Wykład 7 Modele łagodnego przejścia, sieci neuronowe w ekonometrii
Ekonomerycne modele nieliniowe Wykład 7 Modele łagodnego prejścia, sieci neuronowe w ekonomerii Lieraura Timo Teräsvira, Specificaion, Esimaion, and Evaluaion of Smooh Transiion Auoregressive Models, Journal
Bardziej szczegółowoĄ Ą Ż Ż ś Ś ś ń ń Ę Ż Ę ś Ż ś Ę ś ź ń ź ś ś Ó ś ś Ż Ś ń Ę Ę Ą Ż Ę ś ś Ę ś Ę ś ść Ż Ć ź Ę ń Ć Ż Ę ź ś Ź Ż ź ś Ę ś śń Ż ś ń Ż ń Ą Ż Ż Ę ś ź ŻŻ ś ś ń Ż ń Ó ś Ż ń Ż ś Ę ń Ż Ż Ę ń Ż Ę Ż ź ś ń ś Ę ś ś Ż ń Ś
Bardziej szczegółowo