ESTYMACJA PARAMETRÓW SZEREGU FOURIERA I ICH PRAKTYCZNE ZASTOSOWANIA
|
|
- Konrad Wojciechowski
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/, 0, s ESTYMACJA PARAMETRÓW SZEREGU FOURIERA I ICH PRAKTYCZNE ZASTOSOWANIA Sylwese Smolik Wyższa Szkoła Ifomayki i Ekoomii TWP w Olszyie sylwese_smolik@sggw.pl Seszczeie: Zawiska okesowe w szczególości sezoowe, popoue się opisywać piewszymi wyazami ozwiięcia fukci okesowe w szeeg Fouiea. Będziemy się zamować akimi zawiskami, kóych liczby e opisuące y dae się ozłożyć a zy składowe: edecę ozwoową f (), składik okesowy (w szczególości sezoowy) z () i składik losowy E. Zapisuemy e fak asępuąco: y = f() + z() + E dla =,,,. Paamey edu f () mogącego mieć óżą posać aaliyczą, wyzaczamy meodą śedich. Uzyskae owe puky empiycze (, z ) opisuemy modelem wahań okesowych w posaci sumy hamoik z = s+ A si( w+ θ) E, gdzie w= π / T. Oszacowaie = paameów ego modelu meodą amieszych kwadaów ma posać: sˆ = ; ˆ z θ = acg z cos( w) / z si( w) ; = = = A cos ˆ si( ) si ˆ = θ z w + θ z cos( w) = = dla =,,, < T /. Będą pzyoczoe pzykłady zasosowań. Słowa kluczowe: szeeg Fouiea, hamoiki, meoda amieszych kwadaów.
2 Esymaca paameów szeegu Fouiea 33 WSTĘP Badaąc pewe zawisko, dyspouemy zwykle ciągiem obsewaci (, y ) dla =,,,. Nie zamy edak fukci f () opisuące o zawisko. Załóżmy pzy ym, że zawisko es ciągłe, a więc fukcę f () ieskończoą ilość azy ( ) f (0) óżiczkowalą możemy ozwiąć w szeeg Maclauia: f () = x. Do = 0! opisu ego zawiska możemy wykozysać wielomia odpowiediego sopia. Esymacę paameów wielomiau meodą amieszych kwadaów opaowao, podae się błędy poszczególych paameów i dopasowaie modelu do daych empiyczych. Te aposszy model opisu es dopacoway do końca. Niesey, ak ak wiele iych modeli moooiczych, ie ozwiązue zawisk okesowych w szczególości sezoowych. Fukce okesowe popouemy ozwiać w szeeg Fouiea, oszacować ego piewsze paamey meodą amieszych kwadaów i do apoksymaci puków (, y ) bać aki wielomia ygoomeyczy, kóy zapewi dobe dopasowaie modelu podobie ak pzy wielomiaach algebaiczych. Podsawy eoeycze ego posępowaia są asępuące. ESTYMACJA PARAMETRÓW SUMY HARMONIK Jeżeli fukca f ( ) spełia w pzedziale < 0;T > wauki Diichlea, a poado es okesowa f ( ) = f( + T) o es ozwiala w szeeg a0 ygoomeyczy Fouiea f () = + ( acosw + bsi w) dla każdego. = Szeegowi Fouiea adamy wygodieszą w esymaci posać aaliyczą (wygodieszą w posługiwaiu się im): a b f () = s+ a + b cosw+ siw = = a + b a + b = = ( siθ cos cosθ si ) = s+ A w+ w = ( θ ) = s+ A si + w, gdzie w= π / T. Będziemy zamować się akimi pocesami, kóych liczby e opisuące y dae się ozłożyć a zy składowe: edecę ozwoową (ed) f ( ), składik okesowy (w szczególości sezoowy) z ( ) i składik losowy E. Zapiszemy e fak asępuąco: y = f() + z() + E dla =,,,. ()
3 34 Sylwese Smolik Należy podkeślić, że e sposób iepeowaia opiea się a założeiu, że wymieioe składowe szeegu czasowego są wyikiem działaia zech óżych kompleksów pzyczy działaących iezależie. Maąc ciąg puków empiyczych (, y ) dla =,,, obazuących pzebieg badaego zawiska poafimy wyzaczyć edecę ozwoową f (). Nawygodie es esymować e paamey meodą śedich. Tę zeową sumę liczb dodaich i uemych z ˆ( ) = y f E () opiszemy modelem wahań okesowych w posaci sumy hamoik: z = s+ Asi( w+ θ) E dla =,,,. (3) = Paamey hamoik esymuemy klasyczą meodą amieszych kwadaów, z (3) ozymuemy: GsA (,, θ, w) = E = z s Asi( w+ θ) = (mi) = = = (4) Waukiem koieczym isieia miimum fukci G (właściwie amiesze e waości) es zeowaie się e pochodych cząskowych. Dlaego G = z s Asi( w θ) ( ) 0; s + = = = G = z s A si( w+ θ) [ si( w+ θ) ] = 0 dla =,,, ; A = = G = z s A si( w + θ) [ A cos( w + θ) ] = 0 dla =,,, ; θ = = G = z si( ) si( ) si( ) s A w + θ A w + θ A w + θ w = Acos( w + θ) Acos( w + θ) A cos( + ) w θ = 0. Wykouąc uposzczeia, możeia, uwzględiaąc wszyskie ieesuące as zmiee, ozymuemy zw. układ ówań omalych odpowiadaący wpowadzoemu modelowi (3):
4 Esymaca paameów szeegu Fouiea 35
5 36 Sylwese Smolik Układ ówań (5) es badzo skomplikoway. Jego ozwiązywaie ozpocziemy od pzekszałceń i uposzczeń wysępuących w im sum, oaz zakładamy zaomość T będącą liczbą aualą. Kozysamy z J.M. Ryżyk i J.S. Gadsze Tablice całek, sum, szeegów i iloczyów. PWN Waszawa 964, s. 39 wzó.34. o + x x si kx = si x si cosec ; o + x x cos kx = cos x si cosec +. k = k = 0 Obliczamy S = si( kw + θ ) = cosθ sikw + siθ coskw = k k k = = = + kw = cosθk si kw si kw cos ec + + kw + siθk cos kw si kw cosec = (6) kw kw ( + ) kw ( + ) kw = si cosec si cosθk + cos siθk = kw kw ( + ) kw = si cos ec si + dla =,,,. θk k Nie ylko obliczyliśmy waość ego ypu sum, ale widzimy, że pzy = mt (z., gdy liczba wyazów szeegu czasowego wykozysywaa pzy esymaci modelu es wielokoością zaego okesu opisywaego pocesu), wedy kw mt k π si = si = si( mkπ ) = 0 (7) T kw oaz cos ec = = dla k < T. (8) k π k si si π T T Wioskuemy z ych ozważań, że pzy = mt i dla < T sumy S są ówe zeu. Podobie pzy = mt S = cos( kw + θ ) = cosθ coskw siθ sikw = k k k = = = kw kw ( + ) kw = si cos ec cos + θk i pzy esykci k<t są ówież ówe zeu. α + β α β Wiemy, że siα + si β = si cos. Jeżeli α β = w + θ o (9) α + β = kw + θk i
6 Esymaca paameów szeegu Fouiea 37 α = kw + w + θ + θ = ( k + ) w + ( θ + θ ); β = ( k ) w + ( θ θ ). 3 k k k S = si( kw+ θ ) cos( w+ θ ) = si ( k + ) w+ ( θ + θ ) + [ ] k k = = + si [( k ) w + ( θ θ )] = cos( θ + θ ) si( k + ) w + k k = = + si( θ + θ ) cos( k + ) w + cos( θ θ ) si( k ) w + k k = = + si( θk θ ) cos( k ) w. = Kozysaąc ze wzou (.34) w pacy pzyoczoe wcześie, ozymuemy: ( + ) w( k + ) w( k + ) w( k + ) S3 = cos( θk + θ) si si cos ec + ( + ) w( k + ) w( k + ) w( k + ) + si( θk + θ) cos si cos ec + ( + ) w( k ) w( k ) w( k ) + cos( θk θ) si si cosec + ( + ) w( k ) w( k ) w( k ) + si( θk θ) cos si cosec = w( k + ) w( k + ) ( + ) w( k + ) = si cosec si ( ) + θk + θ + w( k ) w( k ) ( + ) w( k ) + si cosec si + ( ). θk θ Gdy = mt, z. liczebość puków empiyczych es aualą wielokoością okesu pocesu, wedy: w( k + ) mt ( k + ) π si = si = si( k + ) mπ = 0 ; podobie T w( k ) mt( k ) π si = si = si( k ) mπ = 0. T Jeśli poado k < T / i < T / i k, o wk ( + ) k+ si = si 0 T π wk ( ) ( k ) π k, oaz si = si = si 0. T T Dlaego pzy wpowadzoych esykcach ( < T / ) sumy S 3 = 0. Pzy k = ozymuemy: (0)
7 38 Sylwese Smolik S = si( w + θ )cos( w + θ ) = si(w + θ ) = 3a = = = cos θ siw + si θ cosw = = = ( + )w w w = cos θ si si cos ec + ( + )w w w + si θ cos si cos ec = = si w si [ ( + ) w + θ ] cosecw = 0 S3a = 0. Z óżicy cosiusów wioskuemy: S4 = si( kw+ θk)si( w+ θ) = cos [( k ) w+ ( θk θ) ] + = = cos [( k + ) w + ( θ + θ )] = cos( θ θ ) cos( k ) w + k k = = si( θ θ ) si( k ) w cos( θ + θ ) cos( k + ) w+ k k = = + si( θk + θ ) si( k + ) w. = Kozysaąc ze wzou (.34) w pacy [] ozymuemy: ( + ) w( k ) ( k ) w ( k ) w S4 = cos( θk θ) cos si cos ec + ( + )( k w ) k ( w ) ( k w ) si( θk θ) si si cosec + ( + )( k+ w ) k ( + w ) ( k+ w ) cos( θk + θ) cos si cos ec + ( + )( k + ) w k ( + w ) ( k+ w ) + si( θk + θ) si si cosec = ( k ) w ( k ) w ( + )( k ) w = si cosec cos ( ) + θk θ + ( k + ) w ( k + ) w ( + )( k + ) w si cosec cos + ( + ). θk θ Gdy = mt; k,, m N i k, wedy: k ( w ) mtk ( ) π si = si = si( k ) mπ = 0 oaz T () ()
8 Esymaca paameów szeegu Fouiea 39 k ( + w ) mtk ( + ) π si = si = si( k + ) mπ = 0. Jeśli poado k < T / T ( k ) w ( k ) π ( k ) i < T/ o si = si = si π 0 i T T ( k + ) w ( k + ) π ( k + ) si = si = si π 0. T T Udowodioo więc, że pzy wpowadzoych założeiach S 4 = 0. Pzy k = ozymuemy: cos(w + θ ) S4a = si ( w+ θ) = = = = = cos(w + θ) = cos cos si si = θ w θ w = = = ( + )w w w = cos θ cos si cos ec si θ ( + )w w w si si cosec = si( w) cosec( w) cos [( + ) w+ θ ] =. Udowodioo, że pzy = mt i k, < T / (czyli < T / ) 0 dla k, S4 = (3) / dla k =. Układ ówań omalych (5) dla sumy hamoik pzy zaym T, gdy w= π / T, = mt, =,,, < T / pzymue posać: + ˆ ˆ ˆ ˆ = = sˆ A 0 A 0 A 0 A 0 z sˆ 0 + Aˆ 0 + Aˆ 0 + Aˆ Aˆ 0 = cosθ z cosw ˆ siθ z siw ˆ 3 = = sˆ 0 + Aˆ 0 + Aˆ 0 + Aˆ Aˆ 0 = cosθ z cos w ˆ siθ z si w ˆ 3 = = sˆ 0 + Aˆ 0 + Aˆ 0 + Aˆ Aˆ 0 = cosθ z cos w ˆ siθ z si w ˆ 3 = = ˆ sˆ 0 + A + Aˆ 0 + Aˆ Aˆ 0 = cosθ z siw ˆ + siθ z cosw ˆ 3 = = ˆ ˆ ˆ s 0 + A 0 + A + Aˆ Aˆ 0 = cosθ z si w ˆ + siθ z cosw ˆ 3 = = ˆ 0 ˆ 0 ˆ 0 ˆ 0 ˆ s + A + A + A + + A = cosθ z si w ˆ + siθ z cos w ˆ 3 = = (4)
9 330 Sylwese Smolik Pzy obece spawozdawczości, e dodakowe esykce a dae empiycze upaszaące zasadiczo układ ówań omalych (5) ie są badzo uciążliwe. Z układu (4) wyzaczamy oszacowaie poszukiwaych paameów modelu (3): ˆ ˆ s = z ; cos( ˆ )/ si( ˆ θ = acg z w z w) (5) = = = ˆ ˆ A cos si( ˆ ) si cos( ˆ = z w z w) dla,,, T / θ + θ = <. = = Wzoy (5) są pzydae szczególie pzy opisie zmieości sezoowe, zamy bowiem wedy T. Dla obsewaci miesięczych wˆ = π / T = π / = π /6, dla kwaalych wˆ = π /4 = π /. W pzypadku ede hamoiki zasosowao e w pacy [Smolik, 995]. Pzykład Waości kwaalych pzychodów opeacyych (w ys. zł) pewego biua uysyczego w laach kszałowały się asępuąco: Rok Kwaał Pzykład e ozwiązao w książce [Zeliaś, 004] s. 04. My opacuemy go iacze, sosuąc wpowadzoą wcześie eoię. Wyzaczymy ed liiowy i sezoowość opiszemy hamoiką. ˆ cov(, y) y y 4609, f = b0 + b + ε b = = = =,845; va( ) 4900, bˆ ˆ 0 = y b = 3,5,845, 5 = 95, 56. Czyli fˆ() =, ,56; z() = y ˆ f(). (6) Na wyzaczoych pukach ( z), dla =,,, 4 opisuemy hamoikę z = s+ Asi( w+ θ) + ε zgodie z wzoami (5), pzymuąc wˆ = π / T = π /4 = π / (dae kwaale). sˆ = z = 0,795/ 4 = 0,033 0 ; ˆ θ = acg z cos ˆ / si ˆ w z w = acg [ 3,86/( 66,005) ] = 0,43 ;
10 Esymaca paameów szeegu Fouiea 33 ( θ ˆ ˆ θ ) ˆ A= cos ˆ si si ˆ z w+ z cos w = 3, 98 4, 0. Osaeczie pzymuemy model: π y ˆ( ) =, ,6 4,0si 0,43 w ys. zł, dla =,, (7) Jego dopasowaie do daych empiyczych es asępuące: współczyik zbieżości ϕ = ( ˆ ) / y ( ) = 34,3507 /998,65 = 0,07. Współczyik deemiaci R = ϕ = 0,973 wyzaczoy model łumaczy 97,3% zmieości Y ; es o doby model. Pogoza kwaalych pzychodów opeacyych w 00. (w ys. zł) ma posać: y ˆ(5) = 5,87 ; y ˆ(6) = 67,57 ; y ˆ(7) = 86,7 ; y ˆ(8) = 77, 6. Różi się od podae w książce [Zeliaś, 004] s. 07. Gaficzy obaz ego zdazeia zamieszczoo a ys.. Rys.. Waości kwaalych pzychodów opeacyych w laach Źódło: obliczeia włase LITERATURA Bokowski B., Dudek H., Szczesy W. (004) Ekoomeia. Wybae zagadieia, PWN, Waszawa. Ryżyk J.M. I Gadsze J.S. (964) Tablice całek, sum, szeegów i iloczyów. PWN, Waszawa. Smolik S. (988) Wyzaczaie paameów fukci Gompeza. Pzegląd Saysyczy, 3, s
11 33 Sylwese Smolik Smolik S. (989) Wyzaczaie paameów kzywych popyu. Biuley Ifomacyy Akademii Roliczo-Techicze w Olszyie, N 7, s Smolik S. (995) Uposzczoa pocedua esymaci modelu wahań okesowych. Pzegląd Saysyczy, R. XLII, z. 3-4, s Smolik S. (997) Sezoowość w opisie pocesów oliczych. Wiadomości Saysycze, 4, s Smolik S. (003) Opis składowe okesowe w szeegu czasowym. Meody ilościowe w badaiach ekoomiczych III, Wydawicwo SGGW, Waszawa, s Smolik S. (003) Esymaca koiukuy w szeegu czasowym. Wydawicwo Akademii Ekoomicze im. Oskaa Laego we Wocławiu, Pace Naukowe N 988, s Smolik S. (005) Cykliczość w ozwou podukci zwiezęce w Polsce. Pzeszeoczasowe modelowaie i pogozowaie zawisk gospodaczych, Wydawicwo Akademii Ekoomicze w Kakowie, s Zeliaś A., Pawełek B., Waa S. (004) Pogozowaie ekoomicze, PWN, Waszawa. HOW TO ESTIMATE FOURIER SERIES PARAMETERS AND TO USE THEM IN PRACTICE Absac: Poposed is ideificaio of a peiodical pheomeo - ha of seasoal chaace i paicula - by meas of he fis ems of is peiodical fucio expaded io Fouie seies. We will opeae ove hose pheomea whee values y employed o ideify hem ca be facoised io hee compoes: a developme ed f (), a peiodical compoe (ha of seasoal chaace i paicula) z () ad a adom compoe E. Such a eve ca be ideified i he followig way: y = f() + z() + E dla =,,,. The paamees of he ed f () of ay aalyical fom ca be deemied by usig he mea value heoem. The deemied ew aalyical pois (, z ) we ideify by meas of a peiodical vaiaio model i is hamoic sum fom z = s+ A si( w+ θ ) E, gdzie w= π / T. = Esimaio of he model paamees made wih he use of he mehod of leas squaes has he followig fom: sˆ = ; ˆ z θ = acg z cos( w) / z si( w) ; = = = A cos ˆ si( ) si ˆ = θ z w θ z cos( w) dla,,, T /. + = < = = Applicaio examples ae peseed. Key wods: Fouie seies, hamoics, mehod of leas squaes.
Wytrzymałość śruby wysokość nakrętki
Wyzymałość śuby wysoość aęi Wpowazeie zej Wie Działająca w śubie siła osiowa jes pzeoszoa pzez zeń i zwoje gwiu. owouje ozciągaie lub ścisaie zeia śuby, zgiaie i ściaie zwojów gwiu oaz wywołuje acisi a
Bardziej szczegółowoAnaliza i prognozowanie szeregów czasowych
Analiza i pognozowanie szeegów czasowych Pojęcie szeegu czasowego Szeeg czasowy (chonologiczny, dynamiczny, ozwojowy) pezenuje ozwój wybanego zjawiska w czasie; zawiea waości zjawiska y w jednoskach czasu,,
Bardziej szczegółowoMMF ćwiczenia nr 1 - Równania różnicowe
MMF ćwiczeia - Rówaia óżicowe Rozwiązać ówaia óżicowe piewszego zędu: (a) y + y =, y = (b) y + y =!, y = Wsk Podzielić ówaie pzez! i podstawić z = y /( )! Rozwiązać ówaia óżicowe dugiego zędu: (a) + 6,
Bardziej szczegółowo, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x
Meody aeaycze w echologii aeriałów Uwaga: Proszę paięać, że a zajęciach obowiązuje akże zajoość oówioych w aeriałach przykładów!!! CAŁKOWANIE FUNKCJI WYMIERNYCH Fukcją wyierą azyway fukcję posaci P ( )
Bardziej szczegółowoAnaliza możliwości wykorzystania wybranych modeli wygładzania wykładniczego do prognozowania wartości WIG-u
Zbigiew Taapaa Aaliza możliwości wykozysaia wybaych modeli wygładzaia wykładiczego do pogozowaia waości WIG-u Wydział Cybeeyki Wojskowej Akademii Techiczej w Waszawie Seszczeie W aykule pzedsawioo aalizę
Bardziej szczegółowoD:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora.
D:\maerialy\Maemayka a GISIP I rok DOC\7 Pochode\8ADOC -wrz-5, 7: 89 Obliczaie graic fukcji w pukcie przy pomocy wzoru Taylora Wróćmy do wierdzeia Taylora (wzory (-( Tw Szczególie waża dla dalszych R rozważań
Bardziej szczegółowoZadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone
Zadaia z algebry liiowej - sem. I Liczby zespoloe Defiicja 1. Parę uporządkowaą liczb rzeczywistych x, y azywamy liczbą zespoloą i ozaczamy z = x, y. Zbiór wszystkich liczb zespoloych ozaczamy przez C
Bardziej szczegółowo3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej
3. Regresja liiowa 3.. Założeia dotyczące modelu regresji liiowej Aby moża było wykorzystać model regresji liiowej, muszą być spełioe astępujące założeia:. Relacja pomiędzy zmieą objaśiaą a zmieymi objaśiającymi
Bardziej szczegółowoWYBRANE DZIAŁY ANALIZY MATEMATYCZNEJ. Wykład 0 Wprowadzenie ( ) ( ) dy x dx ( )
Rówaia óżiczkowe zwyczaje Rówaie postaci: Wykład Wpowadzeie dy x dx ( x y ( x) ) = f () Gdzie f ( x y ) jest fukcją dwóch zmieych okeśloą i ciągłą w pewym obszaze płaskim D azywamy ówaiem óżiczkowym zwyczajym
Bardziej szczegółowoDYNAMIKA. Dynamika jest działem mechaniki zajmującym się badaniem ruchu ciał z uwzględnieniem sił działających na ciało i wywołujących ten ruch.
DYNMIK Daika jes działe echaiki zajując się badaie uchu ciał z uwzględieie sił działającch a ciało i wwołującch e uch. Daika opiea się a pawach Newoa, a w szczególości a dugi pawie (zwa pawe daiki). Moża
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n
Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam
Bardziej szczegółowoPROGNOZY I SYMULACJE
oecasig is he a of saig wha will happe, ad he explaiig wh i did. h. hafield 98 PROGNOZY I YMULAJE Kaaza hud Laskowska kosulacje: p. 00A śoda - czwaek - soa ieeowa: hp://kc.sd.pz.edu.pl/ WYKŁAD VIII zeegi
Bardziej szczegółowoModel Lesliego. Oznaczmy: 0 m i liczba potomstwa pojawiającego się co jednostkę czasu u osobnika z i-tej grupy wiekowej, i = 1,...
Model Lesliego Macierze Lesliego i Markowa K. Leśiak Wyodrębiamy w populaci k grup wiekowych. Po każde edostce czasu astępuą arodziy i zgoy oraz starzeie (przechodzeie do astępe grupy wiekowe). Chcemy
Bardziej szczegółowoTrzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w
Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to
Bardziej szczegółowoZarządzanie ryzykiem. Lista 3
Zaządzanie yzykiem Lisa 3 1. Oszacowano nasępujący ozkład pawdopodobieńswa dla sóp zwou z akcji A i B (Tabela 1). W chwili obecnej Akcja A ma waość ynkową 70, a akcja B 50 zł. Ile wynosi pięciopocenowa
Bardziej szczegółowoINSTRUMENTY DŁUŻNE. Rodzaje ryzyka inwestowania w obligacje Duracja i wypukłość obligacji Wrażliwość wyceny obligacji
INSTRUMENTY ŁUŻNE Rozaje yzyka iwesowaia w obligacje uacja i wypukłość obligacji Ważliwość wycey obligacji Ryzyko iwesycji w obligacje Ryzyko eiwesycyje możliwość uzyskaia iskiej sopy zwou z wypłacoych
Bardziej szczegółowoStatystyka Matematyczna Anna Janicka
Statystyka Matematycza Aa Jaicka wykład XIII, 30.05.06 STATYSTYKA BAYESOWSKA Pla a dzisiaj. Statystyka Bayesowska rozkłady a priori i a posteriori estymacja Bayesowska: Bayesowski Estymator Największej
Bardziej szczegółowoRÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 11
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD Szeregi potęgowe Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C jeżeli jest -krotie różiczkowala i jej -ta pochoda jest fukcją ciągłą. Defiicja Fukcja y = f () jest klasy C, jeżeli jest
Bardziej szczegółowoFunkcja generująca rozkład (p-two)
Fucja geerująca rozład (p-wo Defiicja: Fucją geerującą rozład (prawdopodobieńswo (FGP dla zmieej losowej przyjmującej warości całowie ieujeme, azywamy: [ ] g E P Twierdzeie: (o jedozaczości Jeśli i są
Bardziej szczegółowoVII MIĘDZYNARODOWA OLIMPIADA FIZYCZNA (1974). Zad. teoretyczne T3.
KOOF Szczeci: www.of.szc.pl VII MIĘDZYNAODOWA OLIMPIADA FIZYCZNA (1974). Zad. teoretycze T3. Źródło: Komitet Główy Olimpiady Fizyczej; Olimpiada Fizycza XXIII XXIV, WSiP Warszawa 1977 Autor: Waldemar Gorzkowski
Bardziej szczegółowoSygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.
Sygały pojęcie i klasyfikacja, meody opisu. Iformacja przekazywaa jes za pośredicwem sygałów, kóre przeoszą eergię. Sygał jes o fukcja czasowa dowolej wielkości o charakerze eergeyczym, w kórym moża wyróżić
Bardziej szczegółowoStatystyczne testy nieparametryczne
Saysycze esy ieparamerycze Tesami ieparameryczymi azywamy esy służące do weryfikaci hipoez ieparameryczych, hipoez iedoyczących warości iezaych paramerów populaci (choć czasem poęcie o ozacza hipoezy ie
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą
EKONOMETRIA Tema wykładu: Liiowy model ekoomeryczy (regresji z jedą zmieą objaśiającą Prowadzący: dr iż. Zbigiew TARAPATA e-mail: Zbigiew.Tarapaa Tarapaa@isi.wa..wa.edu.pl hp:// zbigiew.arapaa.akcja.pl/p_ekoomeria/
Bardziej szczegółowoZadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe
Zadaia z aalizy matematyczej - sem. I Szeregi liczbowe Defiicja szereg ciąg sum częściowyc. Szeregiem azywamy parę uporządkowaą a ) S ) ) ciągów gdzie: ciąg a ) ciąg S ) jest day jest ciągiem sum częściowych
Bardziej szczegółowoII.6. Wahadło proste.
II.6. Wahadło poste. Pzez wahadło poste ozumiemy uch oscylacyjny punktu mateialnego o masie m po dolnym łuku okęgu o pomieniu, w stałym polu gawitacyjnym g = constant. Fig. II.6.1. ozkład wektoa g pzyśpieszenia
Bardziej szczegółowoBeata Leska Zespół Szkół im. M. Konarskiego w Warszawie
www.awas.e Publikacje auczycieli eaa Leska Zespół Szkół i. M. Koaskiego w Waszawie O liczbach i wieloiaach eoulliego Paca opublikowaa w Ieeowy Sewisie Oświaowy AWANS.NET O LICZACH I WIELOMIANACH ERNOULLIEGO
Bardziej szczegółowoAtom (cząsteczka niepolarna) w polu elektrycznym
Dieektyki Dieektyki substancje, w któych nie występują swobodne nośniki ładunku eektycznego (izoatoy). Może być w nich wytwozone i utzymane bez stat enegii poe eektyczne. dieektyk Faaday Wpowadzenie do
Bardziej szczegółowoMetody Obliczeniowe w Nauce i Technice laboratorium
Marci Rociek Iformatyka, II rok Metody Obliczeiowe w Nauce i Techice laboratorium zestaw 1: iterpolacja Zadaie 1: Zaleźć wzór iterpolacyjy Lagrage a mając tablicę wartości: 3 5 6 y 1 3 5 6 Do rozwiązaia
Bardziej szczegółowoLaboratorium Półprzewodniki, Dielektryki i Magnetyki Ćwiczenie nr 10 Pomiary czasu życia nośników w półprzewodnikach
Laboaoium Półpzewodniki, Dielekyki i Magneyki Ćwiczenie n 10 Pomiay czasu życia nośników w półpzewodnikach I. Zagadnienia do pzygoowania: 1. Pojęcia: nośniki mniejszościowe i większościowe, ównowagowe
Bardziej szczegółowoTeoria. a k. Wskaźnik sumowania można oznaczać dowolną literą. Mamy np. a j = a i =
Zastosowaie symboli Σ i Π do zapisu sum i iloczyów Teoria Niech a, a 2,..., a będą dowolymi liczbami. Sumę a + a 2 +... + a zapisuje się zazwyczaj w postaci (czytaj: suma od k do a k ). Zak Σ to duża grecka
Bardziej szczegółowoWARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE
WARTOŚĆ PIENIĄDZA W CZASIE Czyiki wpływające a zmiaę watości pieiądza w czasie:. Spadek siły abywczej. 2. Możliwość iwestowaia. 3. Występowaie yzyka. 4. Pefeowaie bieżącej kosumpcji pzez człowieka. Watość
Bardziej szczegółowoSZEREGI LICZBOWE. s n = a 1 + a a n = a k. k=1. aq n = 1 qn+1 1 q. a k = s n + a k, k=n+1. s n = 0. a k lim n
SZEREGI LICZBOWE Z ciągu liczb a, a 2,... utwórzmy owy ciąg Przyjmijmy ozaczeia s = a + a 2 +... a = a k. k= k= a k = a + a 2 +... = s. Gdy graica k= a k jest liczbą, to mówimy, że szereg k= a k jest sumowaly
Bardziej szczegółowoSzereg czasowy z trendem. Model Holta. Stosujemy dwa równania rekurencyjne: I - słuy do wyznaczania wygładzonych wartoci szeregu czasowego w chwili t
zeeg czasow z edem. Model Hola. osujem dwa ówaia ekuecje: I - słu do wzaczaia wgładzoch waoci szeegu czasowego w chwili F = + ( )( + α α F ) II - słu do wzaczaia wgładzoch waoci pzosu edu w chwili = β
Bardziej szczegółowoO pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii
O pewych zastosowaiach rachuku różiczkowego fukcji dwóch zmieych w ekoomii 1 Wielkość wytwarzaego dochodu arodowego D zależa jest od wielkości produkcyjego majątku trwałego M i akładów pracy żywej Z Fukcję
Bardziej szczegółowoWykład 8. Prawo Hooke a
Wykład 8 Pawo Hooke a Pod działaiem apężeń ciało tałe zmieia wó kztałt. Z doświadczeń wyika, że eżeli wielkość apężeia et mieza od pewe watości, zwae gaicą pężytości, to odkztałceie et odwacale i po uuięciu
Bardziej szczegółowoDYNAMIKA KONSTRUKCJI
10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 1 10. 10. DYNAMIKA KONSTRUKCJI 10.1. Wprowadzenie Ogólne równanie dynamiki zapisujemy w posaci: M d C d Kd =P (10.1) Zapis powyższy oznacza, że równanie musi być spełnione w każdej
Bardziej szczegółowoWyznaczyć prędkości punktów A i B
Wyzaczaie prędkości i przyspieszeia puku ciała w ruchu płaskim (a) Wyzaczyć prędkości puków i Dae: rad/s; ε 0; 5 cm; 5 cm 48 mechaika echicza kiemayka 3 Wyzaczaie prędkości i przyspieszeia puku ciała w
Bardziej szczegółowoPODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy
Bardziej szczegółowoStatystyka Matematyczna Anna Janicka
Statystyka Matematycza Aa Jaicka wykład XIV, 06.06.06 STATYSTYKA BAYESOWSKA CD. Pla a dzisiaj. Statystyka Bayesowska rozkłady a priori i a posteriori estymacja Bayesowska: Bayesowski Estymator Największej
Bardziej szczegółowoZnajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek
Zajdowaie pozostałych pierwiastków liczby zespoloej, gdy zay jest jede pierwiastek 1 Wprowadzeie Okazuje się, że gdy zamy jede z pierwiastków stopia z liczby zespoloej z, to pozostałe pierwiastki możemy
Bardziej szczegółowom q κ (11.1) q ω (11.2) ω =,
OPIS RUCHU, DRGANIA WŁASNE TŁUMIONE Oga Kopacz, Adam Łodygowski, Kzysztof Tymbe, Michał Płotkowiak, Wojciech Pawłowski Konsutacje naukowe: pof. d hab. Jezy Rakowski Poznań 00/00.. Opis uchu OPIS RUCHU
Bardziej szczegółowoMetody Lagrange a i Hamiltona w Mechanice
Meody Lagrange a i Hamilona w Mechanice Mariusz Przybycień Wydział Fizyki i Informayki Sosowanej Akademia Górniczo-Hunicza Wykład 7 M. Przybycień (WFiIS AGH) Meody Lagrange a i Hamilona... Wykład 7 1 /
Bardziej szczegółowoBADANIE DYNAMICZNEGO TŁUMIKA DRGA
Ćwiczenie 3 BDNIE DYNMICZNEGO TŁUMIK DRGŃ. Cel ćwiczenia yłumienie dgań układu o częsości ezonansowej za pomocą dynamicznego łumika dgań oaz wyznaczenie zakesu częsości wymuszenia, w kóym łumik skuecznie
Bardziej szczegółowoc 2 + d2 c 2 + d i, 2
3. Wykład 3: Ciało liczb zespoloych. Twierdzeie 3.1. Niech C R. W zbiorze C określamy dodawaie: oraz możeie: a, b) + c, d) a + c, b + d) a, b) c, d) ac bd, ad + bc). Wówczas C, +, ) jest ciałem, w którym
Bardziej szczegółowoMetody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych
Metody badaia zbieżości/rozbieżości ciągów liczbowych Ryszard Rębowski 14 grudia 2017 1 Wstęp Kluczowe pytaie odoszące się do zagadieia badaia zachowaia się ciągu liczbowego sprowadza się do sposobu opisu
Bardziej szczegółowoWykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy
Bardziej szczegółowoO MIERNIKACH DOKŁADNOŚCI PROGNOZ EX POST W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH O SILNYM NATĘŻENIU SEZONOWOŚCI
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/, 0, s. 3 O MIERNIKACH DOKŁADNOŚCI PROGNOZ EX POST W PROGNOZOWANIU ZMIENNYCH O SILNYM NATĘŻENIU SEZONOWOŚCI Maia Szmuksa Zawadzka Sudium Maemayki Zachodniopomoski
Bardziej szczegółowo21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,
CAŁA RZYWOLINIOWA NIESIEROWANA rzywą o rówaiach parameryczych: = (), y = y(), a < < b, azywamy łukiem regularym (gładkim), gdy spełioe są asępujące waruki: a) fukcje () i y() mają ciągłe pochode, kóre
Bardziej szczegółowoPRZEMIANA ENERGII ELEKTRYCZNEJ W CIELE STAŁYM
PRZEMIANA ENERGII ELEKTRYCZNE W CIELE STAŁYM Anaizowane są skutki pzepływu pądu pzemiennego o natężeniu I pzez pzewodnik okągły o pomieniu. Pzyęto wstępne założenia upaszcząace: - kształt pądu est sinusoidany,
Bardziej szczegółowoC d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się:
Zadanie. Obliczyć przebieg napięcia na pojemności C w sanie przejściowym przebiegającym przy nasępującej sekwencji działania łączników: ) łączniki Si S są oware dla < 0, ) łącznik S zamyka się w chwili
Bardziej szczegółowoMETODA ZDYSKONTOWANYCH SALD WOLNYCH PRZEPŁYWÓW PIENIĘŻNYCH
METODA ZDYSONTOWANYCH SALD WOLNYCH PRZEPŁYWÓW PIENIĘŻNYCH W meodach dochodowych podsawową wielkością, kóa okeśla waość pzedsiębioswa są dochody jakie mogą być geneowane z powadzenia działalności gospodaczej
Bardziej szczegółowoRozmieszczenie liczb pierwszych
Rozmieszczeie liczb pierwszych Euler Pierwszy owoczesy wyik pochodzi od Eulera: TWIERDZENIE: Szereg p primes p est rozbieży. Szkic dowodu: Dla s > zachodzi rówość ( ) = s = i= ( + p s i ) + p 2s i +....
Bardziej szczegółowooraz I = 50Ω, przez który przepływają kluczowane na przemian prądy I + . W przypadku, gdy Robc > RGR
Laboaoium Pzyządów Półpzewodikowych 0091019 Ćwiczeie Właściwości dyamicze diod p- 1 CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczeia jes zapozaie się z pocesem pzełączaia diod p- oaz sposobem usalaia waości wybaych paameów,
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe. Lista nr 2. Literatura: N.M. Matwiejew, Metody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych.
Równania różniczkowe. Lisa nr 2. Lieraura: N.M. Mawiejew, Meody całkowania równań różniczkowych zwyczajnych. W. Krysicki, L. Włodarski, Analiza Maemayczna w Zadaniach, część II 1. Znaleźć ogólną posać
Bardziej szczegółowoCzas trwania obligacji (duration)
Czas rwaia obligacji (duraio) Do aalizy ryzyka wyikającego ze zmia sóp proceowych (szczególie ryzyka zmiay cey) wykorzysuje się pojęcie zw. średiego ermiu wykupu obligacji, zwaego rówież czasem rwaia obligacji
Bardziej szczegółowoModele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alia Gleska Istytut Matematyki WE PP 18 listopada 2017 1 Metoda aalitycza Metoda aalitycza przyjmujemy założeie, że zmiay zjawiska w czasie moża przedstawić jako fukcję zmieej czasowej
Bardziej szczegółowoANALIZA MATEMATYCZNA 1 (MAP 1024) LISTY ZADAŃ
ANALIZA MATEMATYCZNA (MAP 0) LISTY ZADAŃ Listy zadań przezaczoe są dla studetów którzy program matematyki szkoły poadgimazjalej zają jedyie a poziomie podstawowym Obejmują iezbęde do dalszej auki zagadieia
Bardziej szczegółowo(4) (b) m. (c) (d) sin α cos α = sin 2 k = sin k sin k. cos 2 m = cos m cos m. (g) (e)(f) sin 2 x + cos 2 x = 1. (h) (f) (i)
(3) (e) sin( θ) sin θ cos( θ) cos θ sin(θ + π/) cos θ cos(θ + π/) sin θ sin(θ π/) cos θ cos(θ π/) sin θ sin(θ ± π) sin θ cos(θ ± π) cos θ sin(θ ± π) sin θ cos(θ ± π) cos θ (f) cos x cos y (g) sin x sin
Bardziej szczegółowoPROJEKT: GNIAZDO POTOKOWE
POLITEHNIK POZNŃSK WYZIŁ UOWY MSZYN I ZZĄZNI ZZĄZNIE POUKJĄ GUP ZIM-Z3 POJEKT: GNIZO POTOKOWE WYKONWY: 1. TOMSZ PZYMUSIK 2. TOMSZ UTOWSKI POWZĄY: Mg iż. Maiola Ozechowska SPIS TEŚI OZZIŁ 1. Wpowadzeie.
Bardziej szczegółowoLOKALNA ANALIZA CZĘSTOTLIWOŚCIOWA SYGNAŁÓW. 1. Definicja 2. Okna 3. Transformacja Gabora. Spis treści
LOKALNA ANALIZA CZĘSOLIWOŚCIOWA SYGNAŁÓW. Deinicja. Okna 3. ransormacja Gabora Spis reści Analiza czasoo-częsoliościoa sygnału moy Ampliuda.. andrzej 35_m.av -. 3 4 5 6 7 8 9 D 4. 3.5 D 3. DW D3 D4.5..5
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO NR 394 PRACE KATEDRY EKONOMETRII I STATYSTYKI NR 15 2004 JÓZEF HOZER Uniwersye Szczeci ski ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA 1. PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA
Bardziej szczegółowoZadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.
Z adaie Niech,,, będą iezależymi zmieymi losowymi o idetyczym rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją. Wyzaczyć wariację zmieej losowej. Wskazówka: pokazać, że ma rozkład Γ, ODP: Zadaie Niech,,,
Bardziej szczegółowoX i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.
Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,
Bardziej szczegółowoFunkcje tworz ce skrypt do zada«
Fukcje tworz ce skrypt do zada«mateusz Rapicki, Piotr Suwara 20 maja 2012 1 Kombiatoryka Deicja 1 (dwumia Newtoa) dla liczb caªkowitych ieujemych, k to liczba k sposobów wybraia k elemetów z -elemetowego
Bardziej szczegółowoSymulacyjna analiza rentowności kredytów detalicznych. Testowanie warunków skrajnych
Bak i Kedy 43 (,, 84 www.bakikedy.bp.pl www.bakadcedi.bp.pl Symulacya aaliza eowości kedyów dealiczych. Tesowaie wauków skaych Paweł Siaka* Nadesłay: czewca. Zaakcepoway: maca. Seszczeie Obsewoway w osaich
Bardziej szczegółowoO trzech elementarnych nierównościach i ich zastosowaniach przy dowodzeniu innych nierówności
Edward Stachowski O trzech elemetarych ierówościach i ich zastosowaiach przy dowodzeiu iych ierówości Przy dowodzeiu ierówości stosujemy elemetare przejścia rówoważe, przeprowadzamy rozumowaie typu: jeżeli
Bardziej szczegółowoAnaliza matematyczna dla informatyków 4 Zajęcia 5
Aaliza matematycza dla iformatyków Zajęcia 5 Twiereie (auchy ego) Niech Ω bęie otwartym pobiorem oraz f : Ω fukcją holomorficzą Wtedy dla dowolego koturu całkowicie zawartego w Ω zachoi f(z) = 0 Zadaie
Bardziej szczegółowopodsumowanie (E) E l Eds 0 V jds
e-8.6.7 fale podsumowanie () Γ dl 1 ds ρ d S ε V D ds ρ d S ( ϕ ) 1 ρ ε D ρ D ρ V D ( D εε ) εε S jds V ρ d t j ρ t j σ podsumowanie (H) Bdl Γ μ S jds B μ j S Bds B ( B A) Hdl Γ S jds H j ( B μμ H ) ε
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością
Bardziej szczegółowozadań z pierwszej klasówki, 10 listopada 2016 r. zestaw A 2a n 9 = 3(a n 2) 2a n 9 = 3 (a n ) jest i ograniczony. Jest wiec a n 12 2a n 9 = g 12
Rozwiazaia zadań z pierwszej klasówki, 0 listopada 06 r zestaw A Ciag a ) jest zaday rekuryjie: a a, a + a a 9, a R, a
Bardziej szczegółowoGAL 80 zadań z liczb zespolonych
GAL 80 zadań z liczb zespolonych Postać algebraiczna liczby zespolonej 1 Sprowadź wyrażenia do postaci algebraicznej: (a) ( + i)(3 i) + ( + 31)(3 + 41), (b) (4 + 3i)(5 i) ( 6i), (5 + i)(7 6i) (c), 3 +
Bardziej szczegółowo29 Rozpraszanie na potencjale sferycznie symetrycznym - fale kuliste
9 Rozpaszanie na potencjae sfeycznie symetycznym - fae kuiste W ozdziae tym zajmiemy się ozpaszaniem na potencjae sfeycznie symettycznym V ). Da uchu o dodatniej enegii E = k /m adiane ównanie Schödingea
Bardziej szczegółowoCałka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona
Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Sr Całka nieoznaczona Całkowanie o operacja odwrona do liczenia pochodnych, zn.: f()d = F () F () = f() Z definicji oraz z abeli pochodnych funkcji elemenarnych od razu
Bardziej szczegółowoESTYMACJA PARAMETRÓW FUNKCJI REGRESJI METODĄ KLASYCZNĄ ORAZ METODAMI BOOTSTRAPOWYMI**
Góricwo i Geoiżyieria Rok 30 Zeszy 3/ 006 Dariusz Foszcz* ESTYMACJA PARAMETRÓW FUNKCJI REGRESJI METODĄ KLASYCZNĄ ORAZ METODAMI BOOTSTRAPOWYMI**. Wsęp W zmieiającej się rzeczywisości przebiegu procesów
Bardziej szczegółowoDEA podstawowe modele
Marek Miszczński KBO UŁ 2008 - Aaliza dach graiczch (EA) cz.2 (przkład aaliza damiki rakigi) EA podsawowe modele WPROWAZENIE Efekwość (produkwość) obieku gospodarczego o es defiiowaa ako sosuek sum ważoch
Bardziej szczegółowo+ ln = + ln n + 1 ln(n)
"Łatwo z domu rzeczywistości zajśd do lasu matematyki, ale ieliczi tylko umieją wrócid." Hugo Dyoizy Steihaus Niech (a ) będzie ieskooczoym ciągiem rzeczywistym. Def. Szeregiem = a azywamy parę ciągów
Bardziej szczegółowoXLI OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadanie doświadczalne
XLI OLIPIADA FIZYCZNA EAP I Zadanie doświadczalne ZADANIE D Pod działaniem sil zewnęznych ciała sale ulęgają odkszałceniom. Wyznacz zależność pomienia obszau syczniści szklanej soczewki z płyka szklana
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład VI: Metoda Mote Carlo 17 listopada 2014 Zastosowaie: przybliżoe całkowaie Prosta metoda Mote Carlo Przybliżoe obliczaie całki ozaczoej Rozważmy całkowalą fukcję f : [0, 1] R. Chcemy zaleźć przybliżoą
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Matematyka ubezpieczeń majątkowych 6..003 r. Zadaie. W kolejych okresach czasu t =,, 3, 4, 5 ubezpieczoy, charakteryzujący się parametrem ryzyka Λ, geeruje szkód. Dla daego Λ = λ zmiee N, N,..., N 5 są
Bardziej szczegółowoKorelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12
Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu
Bardziej szczegółowoWykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie
Bardziej szczegółowoMETODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński
Metody Numerycze METODY NUMERYCZNE dr iż. Mirosław Dziewoński e-mail: miroslaw.dziewoski@polsl.pl Pok. 151 Wykład /1 Metody Numerycze Aproksymacja fukcji jedej zmieej Wykład / Aproksymacja fukcji jedej
Bardziej szczegółowoJarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17
Egzami, 18.02.2017, godz. 9:00-11:30 Zadaie 1. (22 pukty) W każdym z zadań 1.1-1.10 podaj w postaci uproszczoej kresy zbioru oraz apisz, czy kresy ależą do zbioru (apisz TAK albo NIE, ewetualie T albo
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: x = 1 STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału Domiata (moda Liczba ajczęściej
Bardziej szczegółowoANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 mgr inż. Żanea Pruska Maeriał opracowany na podsawie lieraury przedmiou. Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X,
Bardziej szczegółowoMiary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla
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 70 1 3 7 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 w r a z z r o z s t a w i e n i e m o g
Bardziej szczegółowon n Weźmy f: 3 (x 1, x 2, x 3 ) (y 1, y 2, y 3 ) 3 Jeżeli zdefiniujemy funkcje pomocnicze f j : 3 (x 1, x 2, x 3 ) y j, dla j = 1,2,3, to
"Maemac ą jak Facuzi: cokolwiek im ię powie od azu pzekładają o a wój wła jęzk i wówcza aje ię o czmś zupełie im." Joha Wola Goehe Weźm : Jeżeli zdeiiujem ukcje pomocicze j : j dla j = o = dzie = Czli
Bardziej szczegółowoNiepewności pomiarowe
Niepewości pomiarowe Obserwacja, doświadczeie, pomiar Obserwacja zjawisk fizyczych polega a badaiu ych zjawisk w warukach auralych oraz a aalizie czyików i waruków, od kórych zjawiska e zależą. Waruki
Bardziej szczegółowoOptymalna alokacja kapitału w funduszach inwestycyjnych w przypadku dwóch stóp zwrotu
Opymalna aloacja apiału w funduzach inweycyjnych w pzypadu dwóch óp zwou Leze S Zaemba Leze Pęy Wpowadzenie W niniejzej pacy podobnie ja w publiacjach [5-6] popzedzających ozpawę dooą [7] óa je aualnie
Bardziej szczegółowo2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego. = f(x, t) dla x R, t > 0, (2.1)
Wykład 2 Sruna nieograniczona 2.1 Zagadnienie Cauchy ego dla równania jednorodnego Równanie gań sruny jednowymiarowej zapisać można w posaci 1 2 u c 2 2 u = f(x, ) dla x R, >, (2.1) 2 x2 gdzie u(x, ) oznacza
Bardziej szczegółowoMiary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla
Bardziej szczegółowoEstymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7
Metody probabilistycze i statystyka Estymacja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze
Bardziej szczegółowoDamian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.
Damia Doroba Ciągi. Graice, z których korzystamy. k. q.. 5. dla k > 0 dla k 0 0 dla k < 0 dla q > 0 dla q, ) dla q Nie istieje dla q ) e a, a > 0. Opis. Pierwsza z graic powia wydawać się oczywista. Jako
Bardziej szczegółowoSPECYFIKACJA ISTOTNYCH WARUNKÓW ZAMÓWIENIA
Z a m a w i a j» c y G D Y S K I O R O D E K S P O R T U I R E K R E A C J I J E D N O S T K A B U D E T O W A 8 1 5 3 8 G d y n i a, u l O l i m p i j s k a 5k 9 Z n a k s p r a w y G O S I R D Z P I
Bardziej szczegółowo"Liczby rządzą światem." Pitagoras
"Liczby rządzą światem." Pitagoras Def. Liczbą zespoloą azywamy liczbę postaci z= x +yi, gdzie x, y є oraz i = -1. Zbiór liczb zespoloych ozaczamy przez ={ x + yi: x, y є } Ozaczeia x= Re z częśd rzeczywista
Bardziej szczegółowoI. Metoda Klasyczna. Podstawy Elektrotechniki - Stany nieustalone. Zadanie k.1 Wyznaczyć prąd i w na wyłączniku. R RI E
Podsawy lkohnk - Sany nsalon. Moda Klasyzna Zadan k. Wyznazyć pąd w na wyłąznk. w? kładay ównana na podsaw sha. ównan haakysyzn: w d d w w d d d d d d p p p w Zadan k. Znalźć aką hwlę zas x aby spłnony
Bardziej szczegółowoZadania z Matematyka 2 - SIMR 2008/ szeregi zadania z rozwiązaniami. n 1. n n. ( 1) n n. n n + 4
Zadaia z Matematyka - SIMR 00/009 - szeregi zadaia z rozwiązaiami. Zbadać zbieżość szeregu Rozwiązaie: 0 4 4 + 6 0 : Dla dostateczie dużych 0 wyrazy szeregu są ieujeme 0 a = 4 4 + 6 0 0 Stosujemy kryterium
Bardziej szczegółowoKinetyczna teoria gazów. Zjawiska transportu : dyfuzja transport masy transport energii przewodnictwo cieplne transport pędu lepkość
Kieycza eoria gazów Zjawiska rasporu : dyfuzja raspor masy raspor eergii przewodicwo cieple raspor pędu lepkość Zjawiska rasporu - dyfuzja syuacja począkowa brak rówowagi proces wyrówywaia koceracji -
Bardziej szczegółowo