SZCZEGÓLNE CHARAKTERYSTYKI NIEZWODNO CIOWE SZEREGOWYCH SYSTEMÓW MECHATRONICZNYCH ZBIGNIEW MATUSZAK

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "SZCZEGÓLNE CHARAKTERYSTYKI NIEZWODNO CIOWE SZEREGOWYCH SYSTEMÓW MECHATRONICZNYCH ZBIGNIEW MATUSZAK"

Transkrypt

1 SZCZEGÓLNE CHARAKERYSYKI NIEZWODNOCIOWE SZEREGOWYCH SYSEMÓW MECHARONICZNYCH ZBIGNIEW MAUSZAK Sreszczee W pracy scharakeryzowao podsawowe rozkłady uszkodze elemeów wchodzcych w skład urzdze mecharoczych: wykładczy Webulla ormay logarymo-ormay. Rozparzoo pewe szczegóe przypadk gdy czasy zdaoc elemeów sysemu mecharoczego maj powysze czery rozkłady a sam sysem urzdzea mecharoczego worz rzy elemey o srukurze szeregowej róych ypach rozkładów czasów zdaoc elemeów. Kolejo elemeów e ma zaczea. W kocowej czc przedsawoo przypadek gdy w syseme o srukurze szeregowej pracuj czery elemey kórych czasy zdaoc maj róe ypy rozkładów. Słowa kluczowe: rozkłady uszkodze elemeów sysem mecharoczy rozkłady uszkodze sysemów weloelemeowych. Wprowadzee Połczee elemeów mechaczych elekryczych elekroczych peumayczych w jede spójy dzałajcy sysem echczy w osach laach azywae jes urzdzeem sysemem mecharoczym. Kady z ych elemeów charakeryzuje s specyczym charakerem rwało- c uszkadzaoc ezawodoc. Nezawodo urzdze elemeów składowych urzdzea mecharoczego opsuj modele maemaycze rozkłady zmeych losowych a szczegółowej charakerysyk ezawodocowe kóre w bezpored sposób wpływaj a charakerysyk ezawodocowe urzdzea mecharoczego w kórego skład wchodz. Najczcej sosowae modele maemaycze w badaach ezawodocowych urzdze echczych o ake rozkłady zmeych losowych jak: wykładczy Webulla ormay logarymo-ormay ormay ucy w zerze gamma dwumaowy Beroullego Possoa hpergeomeryczy geomeryczy oraz procesy: Possoa ormay Markowa sem-markowa. Rozkłady s modelam probablsyczym aomas procesy sochasyczym [6] [7] [8] [9] []. Poewa w opse ajławej moa posługwa s modelam ajprosszym ajczcej spoykaym w dalszej czc aalzy przyjo e elemey rozparywaych sysemów mecharoczych maj rozkład wykładczy Webulla ormay lub logarymo-ormay. Welolee badaa eksploaacyje dospe bazy o uszkodzeach elemeów urzdze echczych wskazuj e okreloym elemeom urzdzeom moa przypsa charakerysycze dla ch rozkłady charakerysyk ezawodocowych abela. Rówe ypowe rodzaje uszkodze charakeryzuj s okreloym rozkładam charakerysyk ezawodocowych [] [] [4] [5] abela.

2 Sudes & Proceedgs o Polsh Assocao or Kowledge Maageme Nr abela. ukcje esywoc uszkodze wybraych elemeów urzdze Eleme urzdzee drobe elemey gumowe p. uszczeea membray elemey urzdzea uszkodzoe przez czyk zewrze elemey elekrocze urzdzea z domujc lczb elemeów ruchomych ródło: Opracowae włase. Rozkład ukcj esywoc uszkodze Webulla Wykładczy Wykładczy Webulla abela. ukcje esywoc uszkodze dla ypowych rodzajów uszkodze Rodzaj uszkodzea kaasrocze sarzeowe bardzo woe zuyce szybke zuyce zuyce korozyje ródło: Opracowae włase. Rozkład ukcj esywoc uszkodze Wykładczy Webulla gamma Wykładczy Normay logarymo-ormay Gamma W prezeowaej aalze załooo e urzdzee mecharocze składa s z elemeów. Czas zdaoc -ego elemeu jes zme losow τ o rozkładze okreloym aspujcym charakerysykam: ezawodoc elemeu R P{ τ }... gsoc prawdopodobeswa czasu zdaoc elemeu d... d esywoc uszkodze elemeu d [ R ]... d R oczekwaym czasem zdaoc elemeu E [ τ ] R d W dalszej czc opracowaa scharakeryzowao czery rozkłady a aspe przedsawoo wybrae charakerysyk ezawodocowe mesza kompozycj elemeów urzdze mecharoczych. W prezeowaym maerale ograczoo s do przedsawea rozkładów mesza dla dwóch elemeów.

3 78 Szczegóe charakerysyk ezawodocowe szeregowych sysemów mecharoczych. Charakerysyka rozkładów ezawodoc Rozkład wykładczy Rozkład wykładczy jes przyday do badaa ezawodoc akch urzdze kórych uszkodzea s wykem oddzaływaa obce udarowych ak zwaych bodców skokowych. Rozkład wykładczy moe by zasosoway do badaa ezawodoc urzdze elemeów gdy: zmay sau echczego wykajce z ch uszkodzea s eodwracae pozom wyrzymałoc odporoc a zuyce jes sały co ozacza brak uszkodze powsałych w wyku sarzea pochodzcych od wymusze kumulujcych s uszkodzea s wykem zewrzych lub wewrzych udarowych oddzaływa przypadkowych bodców skokowych. Charakerysyk czasu zdaoc τ... elemeu s aspujce : ezawodo elemeu R e 5 gso prawdopodobeswa czasu zdaoc elemeu esywo uszkodze elemeu oczekway czas zdaoc elemeu Rozkład Webulla e E [ τ ] cos Rozkład Webulla opsuje czas poprawej pracy akch urzdze w kórych wyspujce uszkodzea s ezalee kade z uszkodze powoduje ura sau zdaoc urzdzea co ozacza e obeky e musz posada szeregow srukur ezawodocow kade urzdzee składa s z wysarczajco duej lczby jedorodych elemeów. β... Eleme ma rozkład Webulla o paramerach przyjmuj posa : ezawodo elemeu [ β ] R exp gso prawdopodobeswa czasu zdaoc elemeu esywo uszkodze elemeu [ β ] β exp β gdy jego charakerysyk 9

4 Sudes & Proceedgs o Polsh Assocao or Kowledge Maageme Nr oczekway czas zdaoc elemeu E [ τ ] Γ β. Szczegóym przypadkem rozkładu Webulla jes rozkład Raylegha w kórym paramer. Rozkład ormay Rozkład ormay jes modelem ezawodocowym dowoego obeku echczego w kórym zachodz uszkodzea wykajce z procesów sarzea w ym rówe zuyca. Jes przyday gdy zmea losowa m opsywaa zaley od welu zjawsk przyczy z kórych ada e moe by uzaa za domujc. τ Czas zdaoc elemeu ma rozkład ormay gdy gso prawdopodobeswa ma posa exp < < π a jego dysrybuaa x exp dx < < π 4 przy czym jes oczekwaym czasem zdaoc elemeu a jego waracj. Rozkład ormay jes okreloy dla wszyskch R aomas zmea losowa τ okrelajca czas zdaoc elemeu przyjmuje jedye waroc eujeme. Moa godz s a ak eadekwao modelu gdy prawdopodobeswa s pomjae małe e wksze bł- P{ τ < } dy pomarowe. W celu prosszego wygodejszego zapsu charakerysyk czasu zdaoc elemeu o rozkładze ormaym skorzysao z charakerysyk rozkładu ormaego N o gsoc prawdopodobeswa dysrybuace exp R π x exp dx R. π Moa wówczas charakerysyk elemeów sysemu zapsa w posac: gso prawdopodobeswa czasu zdaoc elemeu R 5 6 7

5 Szczegóe charakerysyk ezawodocowe szeregowych sysemów mecharoczych 8 ezawodo elemeu R 8 esywo uszkodze elemeu 9 W przypadku gdy e moa przyj załoea e prawdopodobeswa { } < P τ s pomjae małe aley posłuy s rozkładem ormaym ucym w kórym czas poprawej pracy elemeu przyjmuje ylko waroc eujeme. τ W ym przypadku charakerysyk ezawodocowe elemeów maj posa: gso prawdopodobeswa czasu zdaoc elemeu ezawodo elemeu R esywo uszkodze elemeu. Rozkład logarymo-ormay Rozkład logarymo-ormay w eor ezawodoc charakeryzuje a podsawe bada empryczych wyrzymało elemeów mealowych a zmczee wyrzymałoc meal poddaych długorwałym apreom a ake realzacje czasu poprawej pracy elemeów elekroczych. Czas pracy elemeu τ ma rozkład logarymo-ormay gdy zmea losowa Y τ ma rozkład ormay z parameram N. Korzysajc z gsoc prawdopodobeswa dysry-

6 Sudes & Proceedgs o Polsh Assocao or Kowledge Maageme Nr 45 8 buay rozkładu ormaego N charakerysyk ezawodocowe elemeu o rozkładze logarymo-ormaym moa zapsa w posac: gso prawdopodobeswa czasu zdaoc elemeu exp > π ezawodo elemeu R 4 esywo uszkodze elemeu oczekway czas zdaoc elemeu [ ] τ exp E 6 W urzdzeach mecharoczych wyspuj elemey o róym rozkładze uszkodze. W dalszej czc przedsawoo charakerysyk dla rzech elemeów o róych rozkładach. Ze wzgldu a spoyka ajczcej szeregow srukur ezawodocow elemeów ych urzdze rozparywao elemey o akej zaleoc Elemey worzce sysem echczy urzdzea mecharoczego s ezalee o zaczy τ e pracuj uszkadzaj s ezalee od sebe. Zaem zmee losowe dla... opsujce czasy zdaoc elemeów sysemu s ezalee. Sa -ego elemeu sysemu moa okrel za pomoc ukcj gdy y eleme jes zday w chwl x gdy y eleme jes ezday w chwl. 7 Sa wszyskch elemeów sysemu moa wówczas okrel za pomoc wekora zerojedykowego [ x... ]. x x x 8 Sa sysemu jes opsay przez ukcj Φ ϕ ϕ[ x... ] [x] x x 9 przy czym ukcja a moe przyjmowa ylko dwe waroc zero jede gdy sysem w chwl jes zday Φ gdy sysem w chwl jes ezday. W zborze wekorów zero-jedykowych przyjmuje s czcowy porzdek: x [ x ] x... x < [ x ' '... '] x' x x 5

7 8 Szczegóe charakerysyk ezawodocowe szeregowych sysemów mecharoczych jeel dla wszyskch jes x x '. Rozparywae sysemy s mooocze z. e ukcja ϕ x okrelajca sa sysemu jes emalejca w sese wyej przyjego porzdku. Ozacza o e dla dowoych x x' spełoy jes waruek: ϕ x < x' x ϕ x' Moooczo sysemu umolwa rozbce zboru saów sysemu X{x} a dwa podzbory: X {x : ϕ x} zbór saów zdaoc sysemu X {x : ϕ x } zbór saów ezdaoc sysemu. Ozaczajc przez τ zme losow okrelajc czas bezawaryjej pracy urzdzea mecharoczego poszukwae s aspujce charakerysyk ezawodocowe: ezawodo sysemu prawdopodobeswo bezawaryjej pracy sysemu do chwl R P{ τ } gso prawdopodobeswa czasu bezawaryjej pracy sysemu d d 4 esywo uszkodze sysemu d [ R ] d R 5 oczekway czas pracy sysemu [ τ ] R d. E 6 Prawdopodobeswo bezawaryjej pracy urzdzea mecharoczego moa zapsa w posac R P{ τ } P{ x} x X 7 Gdze: Px R x x jes prawdopodobeswem ego e sysem zajduje s w sae x. przyjo 8 W dalszych rozwaaach bdze okrelaa srukur ezawodocowa sysemu co ozacza e okrelay bdze zbór saów zdaoc sysemu X kórych elemey pracuj do perwszego uszkodzea.

8 Sudes & Proceedgs o Polsh Assocao or Kowledge Maageme Nr Charakerysyk rozkładów sysemów szeregowych rzyelemeowych Poej rozparzoo pewe szczegóe przypadk gdy czasy zdaoc elemeów sysemu maj rozkłady omówoe w poprzedm rozdzale a sam sysem urzdzea mecharoczego worz rzy elemey o srukurze szeregowej róych ypach rozkładów czasów zdaoc elemeów. Kolejo elemeów e ma zaczea. Perwszy eleme ma czas zdaoc o rozkładze wykładczym z paramerem drug β rozkład Webulla z parameram a rzec rozkład ormay z parameram przy P τ < czym prawdopodobeswo { } posa: ezawodo sysemu jes pomjae małe. Charakerysyk sysemu przyjmuj exp[ β ] R gso prawdopodobeswa czasu zdaoc sysemu exp β β esywo uszkodze sysemu [ ] [ ] [ β 4 Jeel rzec eleme ma czas zdaoc o rozkładze ormaym ucym w zerze o charakerysyk sysemu przyjmuj posa: ezawodo sysemu R exp [ β ] gso prawdopodobeswa czasu zdaoc sysemu esywo uszkodze exp [ ] [ β β ] β 44 Perwszy eleme ma czas zdaoc o rozkładze wykładczym z paramerem drug β rozkład Webulla z parameram a rzec rozkład logarymo-ormay z parameram. Charakerysyk sysemu przyjmuj posa: ezawodo sysemu [ β ] R exp >

9 Szczegóe charakerysyk ezawodocowe szeregowych sysemów mecharoczych 84 gso prawdopodobeswa czasu zdaoc sysemu [ ] [ ] exp β β 46 esywo uszkodze sysemu. β 47 Perwszy eleme ma czas zdaoc o rozkładze wykładczym z paramerem drug rozkład ormay z parameram przy czym prawdopodobeswo { } τ < P jes pomjae małe a rzec rozkład logarymo-ormay z parameram. Charakerysyk sysemu przyjmuj posa: ezawodo sysemu e R 48 gso prawdopodobeswa czasu zdaoc sysemu [ ] e 49 esywo uszkodze sysemu 5 Jeel drug eleme ma czas zdaoc o rozkładze ormaym ucym w zerze z parameram o charakerysyk sysemu maj posa: ezawodo sysemu e R 5 gso prawdopodobeswa czasu zdaoc sysemu [ ] e 5 esywo uszkodze sysemu 5 Perwszy eleme ma czas zdaoc o rozkładze Webulla z parameram β drug

10 85 rozkład ormay z parameram małym prawdopodobeswem { } τ < P a rzec rozkład logarymo-ormay z parameram. Charakerysyk sysemu przyjmuj wówczas posa: ezawodo sysemu [ ] exp β R 54 gso prawdopodobeswa czasu zdaoc sysemu [ ] [ ] exp β β 55 esywo uszkodze sysemu β 56 Jeel drug eleme ma czas zdaoc o rozkładze ormaym ucym w zerze o charakerysyk sysemu maj posa: ezawodo sysemu β e R > 57 gso prawdopodobeswa czasu zdaoc sysemu [ ] [ ] β β β e e 58 esywo uszkodze sysemu β 59 Poej przedsawoo jeszcze przypadek gdy w syseme o srukurze szeregowej pracuj czery elemey kórych czasy zdaoc maj róe ypy rozkładów. Dla perwszego elemeu jego czas zdaoc bdze zme losow o rozkładze wykładczym z paramerem dla drugego o rozkładze Webulla z parameram β dla rzecego o rozkładze ormaym z parameram małym prawdopodobeswem { } τ < P a dla Sudes & Proceedgs o Polsh Assocao or Kowledge Maageme Nr 45

11 86 Szczegóe charakerysyk ezawodocowe szeregowych sysemów mecharoczych czwarego o rozkładze logarymo-ormaym z parameram 4 4. Kolejo wymeoych elemeów e ma zaczea. Charakerysyk ezawodocowe sysemu przyjmuj wówczas posa: ezawodo sysemu R β 4 exp[ ] 4 gso prawdopodobeswa czasu zdaoc sysemu [ β 4 e β esywo uszkodze sysemu ] β W przypadku sysemów lczejszych czeroelemeowe pospuje s aalogcze posługujc s przedsawo meodolog. Moa rówe dokoa dekompozycj sysemu o wkszej lczbe elemeów a podsysemy rzy lub czeroelemeowe kóre jako owe obeky ake worz szeregow srukur ezawodocow. Jako uzupełee moa przyoczy aalz -elemeowego sysemu o rówoległej srukurze ezawodocowej. Sosowae s e same ozaczea kóre okreloe zosały wczeej. Załooo e elemey s ezalee a sysem mecharoczy pracuje bezawaryje do chwl uszkodzea s wszyskch elemeów. W akm przypadku charakerysyk przyjmuj posa: dysrybuaa czasu zdaoc sysemu ezawodo sysemu P τ { τ < } P{ τ < τ <... < } R gso prawdopodobeswa czasu zdaoc sysemu esywo uszkodze sysemu j j j j j 66 Oczekway czas zdaoc sysemu o rówoległej srukurze ezawodocowej jes rówy j

12 Sudes & Proceedgs o Polsh Assocao or Kowledge Maageme Nr E [ τ ] d 67 Oczekway czas zdaoc sysemu rzadko moa oblczy w jawej posac. Nawe dla prosych rozkładów oczekway czas zdaoc sysemu jes do skomplkoway. W szczegóym przypadku wszyske elemey sysemu mog me jedakowe rozkłady czasu zdaoc. Zachodz o zwykle wedy gdy klka elemeów speła jed sam ukcj. Dla jej spełea wysarcza jede eleme dlaego pozosałe elemey saow rezerw gorc w akej... syuacj ajczcej dla. Wówczas dla sysemu o srukurze rówoległej złooej z jedakowych elemeów charakerysyk ezawodocowe maj posa: dysrybuaa czasu zdaoc sysemu ezawodo sysemu R gso prawdopodobeswa czasu zdaoc sysemu esywo uszkodze sysemu oczekway czas pracy sysemu 4. Uwag kocowe [ R ] E [ τ ] [ ] d. 7 W klasyczych problemach eor ezawodoc wyzaczau charakerysyk probablsyczych ezawodoc obeków owarzyszy poszukwae modelu rozkładu czasu zdaoc badaego obeku. Najczcej jako model rozkładu czasu zdaoc obeku przyjmuje s rozkłady ajprossze opsae wczeej w opracowau. W urzdzeach mecharoczych wyspuj rówe sysemy o srukurze szeregoworówoległej. W wkszoc opracowa doyczcych ezawodoc ych sysemów wprowadza s pojce cek mmaej lub maksymaego przekroju. A {... } Zbór elemeów akego sysemu k azyway jes mmacek gdy: sysem jes zday jel zdae s wszyske elemey z ego zboru ezalee od sau pozosałych elemeów ade podzbór zboru A e ma ej własoc. Kadej mmaej cece odpowada graczy sa sysemu e w kórym uszkodzee dowoego elemeu powoduje uszkodzee sysemu.

13 88 Szczegóe charakerysyk ezawodocowe szeregowych sysemów mecharoczych Zborem wszyskch mmaych ceek jes { A A...A } m Aj e wszyske elemey mmaej cek ezawodo sysemu moa wyraz wzorem: R m P A j j. Zdarzee polegajce a ym A s zdae ozacza s sam ler j. Wówczas m P A P A Ak < k m A A A... P A A... A P k j m < k< j 7 Kade z prawdopodobesw po prawej sroe powyszej zaleoc moa okrel jako: P A A... A R R...R s s s s l 74 s gdze s... sl A A... A s s wskakam elemeów worzcych mmae cek cek e mog me czc wspóe wówczas kady eleme uwzglda s jede raz. B { j j... j } Zbór elemeów l azyway jes mmaym przekrojem gdy: sysem jes ezday jel ezdae s wszyske elemey z ego zboru ezalee od sau pozosałych elemeów ade podzbór zboru B e ma ej własoc. { B B...B } Zborem wszyskch mmaych przekrojów jes s. Zdarzee polegajce B. a ym e wszyske elemey przekroju B s ezdae ozacza s sam ler Wówczas dysrybuaa czasu zdaoc sysemu ma posa: m P B j j m P B P B Bk < k m B B B... P B B... B P k j m < k< j 75 Z powyszego wzoru moa orzyma oszacowae prawdopodobeswa uszkodzea sysemu z dowo zada z góry dokładoc. W szczegóym przypadku: s B P B B P B P k < k 76 Nerówo a daje a ogół dosaecze dokłade oszacowae dysrybuay czasu zdaoc sysemu. Przy badau duych złooych obeków mecharoczych moe s okaza e ade z wymeoych rozkładów e jes wysarczajco dobrym modelem rozkładu czasu zdaoc obeku. Przyczy ego jes sumowae s welu róych srume uszkodze elemeów badaego obeku z kórych kady moe me zupełe e charakerysyk probablsycze. W akm przypadku zaleca s poszerzee lczby waraów model maemayczych czasu zdaoc o meszay rozkładów lub kompozycje rozkładów []. Zagadea e s bardzo złooe eresujce lecz wykraczaj zacze poza zakres ejszego opracowaa ze wzgldu a swoj objo mmo powsały a baze zaprezeowaej aalzy. s

14 Sudes & Proceedgs o Polsh Assocao or Kowledge Maageme Nr [] Chybowsk L.M. Mauszak Z.R.: Examples o Dsrbuo o echcal Objec ad Sysem Up-Saes. Rsk Qualy ad Relably VSB echcal Uversy o Osrava Osrava 7 s [] Mauszak Z.: Charakerysyk ezawodocowe weloelemeowych srukur meszaych odawaych. Colleco o research papers o he Balc Assocao o Mechacal Egeerg Expers No 4 Mechacal Egeerg o he Balc Rego Kagrad Sae echcal Uversy Kagrad 4 p [] Mauszak Z.: Charakerysyk ezawodocowe klkuelemeowych sysemów echczych o srukurze szeregowej rówoległej o róych rozkładach czasów zdaoc. Colleco o research papers o he Balc Assocao o Mechacal Egeerg Expers No 4 Mechacal Egeerg o he Balc Rego Kagrad Sae echcal Uversy Kagrad 4 pp [4] Mauszak Z.: Seleced saey models o elemes ad sysems he ege room. Ieraoal Scec Joural Problems o appled mechacs. Georga Commee o Ieraoal ederao or he Maches ad Mechacs bls Gruzja 4 No 4/4 s. 9. [5] Nowakowsk.: Bazy wedzy w badaach ezawodoc maszy. Maerały Koerecj Naukowej "Meody dowadczae w budowe eksploaacj maszy roboczych echologczych oraz rodków rasporu" Wyd. Polechk Wrocławskej Wrocław-Szklarska Porba 99 s [6] Praewska M. red.: Nezawodo urzdze elekroczych. WKŁ Warszawa 987. [7] Rausad M. Høylad A.: Sysem Relably heory: Models Sascal Mehods ad Applcaos. Secod edo. New Jersey: Wley Ierscece 4. [8] Saleh J. H. Maras K.: Relably: How much s worh? Beyod s esmao or predco he e prese value o relably. Relably Egeerg ad Sysem Saey Vol. 9 6 pp [9] Soskow B.S.: Nezawodo elemeów urzdze auomayk. WN Warszawa 97. [] Wayska-ok K. Jawsk J. Nezawodo sysemów echczych. PWN Warszawa 99.

15 9 Szczegóe charakerysyk ezawodocowe szeregowych sysemów mecharoczych PARICULAR RELIABILIY CHARACERISICS O SERIAL MECHARONICS SYSEMS Summary he paper preses basc alures dsrbuos o mecharocs devces compoes: expoeal Webull ormal log-ormal. Some parcular cases whe up sae me o sysem compoes have our lsed dsrbuos are cosdered. hree compoes ha have seral srucure ad dere ypes o dsrbuo o compoes up sae me buld mecharoc devce sysem. Order o elemes s eglgble. Case whe seral srucure sysem operae our elemes ha have dere up sae me s preseed he ed o he paper. Keywords: compoes alures dsrbuos mecharocs sysem mul-compoe sysems alures dsrbuos Akadema Morska w Szczece Isyu Eksploaacj Słow Okrowych ul. Wały Chrobrego Szczec e-mal: z.mauszak@am.szczec.pl

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe

Niezawodność. systemów nienaprawialnych. 1. Analiza systemów w nienaprawialnych. 2. System nienaprawialny przykładowe Nezawoość sysemów eaprawalych. Aalza sysemów w eaprawalych. Sysemy eaprawale - przykłaowe srukury ezawooścowe 3. Sysemy eaprawale - przykłay aalzy. Aalza sysemów w eaprawalych Sysem eaprawaly jes o sysem

Bardziej szczegółowo

Niezawodność i diagnostyka Kierunek AiR, sem. V, rok. ak. 2010/11 STRUKTURY I MIARY PROBABILISTYCZNE SYSTEMÓW METODA DRZEWA (STANÓW) NIEZDATNOŚCI

Niezawodność i diagnostyka Kierunek AiR, sem. V, rok. ak. 2010/11 STRUKTURY I MIARY PROBABILISTYCZNE SYSTEMÓW METODA DRZEWA (STANÓW) NIEZDATNOŚCI Nezawodość dagosyka Keruek, sem. V, rok. ak. 00/ STUKTUY I MIY POILISTYCZNE SYSTEMÓW METOD DZEW STNÓW NIEZDTNOŚCI. Srukury obeków złożoych ch rerezeace Wsółczese obeky sysemy echcze, a szczególe wększe

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce. Metody probablstycze statystyka Wykład 7: Statystyka opsowa. Rozkłady prawdopodobestwa wystpujce w statystyce. Podstawowe pojca Populacja geerala - zbór elemetów majcy przyajmej jed włacwo wspól dla wszystkch

Bardziej szczegółowo

ANALIZA ASYMPTOTYCZNA WYKŁADNICZEJ SIECI ZAWODNYCH SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH

ANALIZA ASYMPTOTYCZNA WYKŁADNICZEJ SIECI ZAWODNYCH SYSTEMÓW KOLEJKOWYCH STUDIA INFORMATICA 1 Volume 33 Number 3A (17) Mchał MATAŁYCKI Polechka Częsochowska, Isyu Maemayk Swaosław STATKIEWICZ Grodzeńsk Uwersye Pańswowy ANALIZA ASYMPTOTYCZNA WYKŁADNICZEJ SIECI ZAWODNYCH SYSTEMÓW

Bardziej szczegółowo

Miary statystyczne. Katowice 2014

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

Bardziej szczegółowo

Wskaźniki niezawodności środków transportu szynowego

Wskaźniki niezawodności środków transportu szynowego SZKODA Macej Wskaźk ezawodośc środków rasporu szyowego Ocea ezawodośc, Wskaźk ezawodoścowe, Środk rasporu szyowego Sreszczee Arykuł doyczy wskaźków ezawodośc środków rasporu szyowego. Pod względem ezawodoścowym

Bardziej szczegółowo

OBIEKT. złożony (system)

OBIEKT. złożony (system) II. Nezawodość elemeów sysemów (J. Paska) Poęca podsawowe OBIEKT rakue sę ako poęce perwoe, określaące w zależośc od porzeb: epodzely eleme (bez uwzględea ego srukury wewęrze), zbór elemeów worzących sysem.

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby

Bardziej szczegółowo

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH

ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ZMIENNA LOSOWA Defcja. Zmeą losową jest fukcja: X: E -> R która każdemu zdarzeu elemetaremu E przypsuje lczbę rzeczywstą e X ( e) R DYSTRYBUANTA Dystrybuatą zmeej losowej X

Bardziej szczegółowo

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki: Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,

Bardziej szczegółowo

Politechnika Opolska. Skrypt Nr 237 ISSN 1427-9932 (wersja elektroniczna) Ewald Macha. Niezawodność maszyn

Politechnika Opolska. Skrypt Nr 237 ISSN 1427-9932 (wersja elektroniczna) Ewald Macha. Niezawodność maszyn Polechka Opolska Skrp Nr 37 ISSN 47-993 (wersja elekrocza) Ewald Macha Nezawodość masz Opole 3 Sps reśc Przedmowa 5 Wkaz ważejszch ozaczeń 6. Podsawowe pojęca eor ezawodośc 7.. Pojęca ezawodośc...7.. Defcja

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta

Bardziej szczegółowo

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET

TRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET POLTECHNKA RZEZOWKA Kaedra Podsaw Elekroiki srukcja Nr5 F 00/003 sem. lei TRANZYTORY POLOWE JFET MOFET Cel ćwiczeia: Pomiar podsawowych charakerysyk i wyzaczeie paramerów określających właściwości razysora

Bardziej szczegółowo

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki Poliechnika Gdańska Wydział Elekroechniki i Auomayki Kaedra Inżynierii Sysemów Serowania Podsawy Auomayki Repeyorium z Podsaw auomayki Zadania do ćwiczeń ermin T15 Opracowanie: Kazimierz Duzinkiewicz,

Bardziej szczegółowo

2. Wprowadzenie. Obiekt

2. Wprowadzenie. Obiekt POLITECHNIKA WARSZAWSKA Insyu Elekroenergeyki, Zakład Elekrowni i Gospodarki Elekroenergeycznej Bezpieczeńswo elekroenergeyczne i niezawodność zasilania laoraorium opracował: prof. dr ha. inż. Józef Paska,

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n

Matematyka 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 szczegółowo

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam

Bardziej szczegółowo

. Wtedy E V U jest równa

. Wtedy E V U jest równa Prawdopodobeństwo statystyka 7.0.0r. Zadae Dwuwymarowa zmea losowa Y ma rozkład cągły o gęstośc gdy ( ) 0 y f ( y) 0 w przecwym przypadku. Nech U Y V Y. Wtedy E V U jest rówa 8 7 5 7 8 8 5 Prawdopodobeństwo

Bardziej szczegółowo

(liniowy model popytu), a > 0; b < 0

(liniowy model popytu), a > 0; b < 0 MODELE EKONOMERYCZNE Model eoomercz o ops sochasczej zależośc adaego zjawsa eoomczego od czów szałującch go, wrażo w posac rówośc lu uładu rówośc. Jeśl p. rozparujem zjawso popu a oreślo owar lu grupę

Bardziej szczegółowo

ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach

ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach ROZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Kaowicach WYZNAZANIE PARAMETRÓW FUNKJI PEŁZANIA DREWNA W UJĘIU LOSOWYM * Kamil PAWLIK Poliechnika

Bardziej szczegółowo

Sygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.

Sygnały 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 szczegółowo

Analiza Matematyczna I.1

Analiza Matematyczna I.1 Aalza Matematycza I. Sera, Potr Nayar Zadae. Nech a k >, k =,..., b d lczbam rzeczywstym o tym samym zaku. Udowodj,»e prawdzwa jest erówo± + a + a... + a + a + a +... + a. Czy zaªo»ee,»e lczby a k maj

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r.

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. Maemayka ubezpeczeń mająkowych 7.05.00 r. Zadane. Pewne ryzyko generuje jedną szkodę z prawdopodobeńswem q, zaś zero szkód z prawdopodobeńswem ( q). Ubezpeczycel pokrywa nadwyżkę szkody ponad udzał własny

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x Prawdopodobeństwo statystyka 8.0.007 r. Zadae. Nech,,, rozkładze z gęstoścą Oblczyć m E max będą ezależym zmeym losowym o tym samym { },,, { },,, gdy x > f ( x) = x. 0 gdy x 8 8 Prawdopodobeństwo statystyka

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee

Bardziej szczegółowo

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.

EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą. Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy,

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84 Zadae. Zmea losowa X ma rozkład logarytmczo-ormaly LN (, ), gdze E ( X e X e) 4. Wyzacz. EX (A) 0,9 (B) 0,86 (C),8 (D),95 (E) 0,84 Zadae. Nech X, X,, X0, Y, Y,, Y0 będą ezależym zmeym losowym. Zmee X,

Bardziej szczegółowo

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości Zadae. Nech Nech (, Y będze dwuwymarową zmeą losową o fukcj gęstośc 4 x + xy gdy x ( 0, y ( 0, f ( x, y = 0 w przecwym przypadku. S = + Y V Y E V S =. =. Wyzacz ( (A 0 (B (C (D (E 8 8 7 7 Zadae. Załóżmy,

Bardziej szczegółowo

Matematyka II. x 3 jest funkcja

Matematyka II. x 3 jest funkcja Maemayka II WYKLD. Całka eozaczoa. Rachuek całkowy. Twerdzea o całkach eozaczoych. Całkowae wybraych klas fukcj. Całkowae fukcj wymerych. Całkowae fukcj rygoomeryczych.. Defcja fukcj perwoej. Fukcję F

Bardziej szczegółowo

XXXV Konferencja Statystyka Matematyczna

XXXV Konferencja Statystyka Matematyczna XXXV Konferencja Saysyka Maeayczna MODEL OTOWOŚCI SYSTEMU TECHNICZNEO Karol J. ANDRZEJCZAK karol.andrzejczak@pu.poznan.pl Polechnka Poznańska hp://www.pu.poznan.pl/ PRORAM REERATU 1. WPROWADZENIE 2. ORMALIZACJA

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE

VI. TWIERDZENIA GRANICZNE VI. TWIERDZENIA GRANICZNE 6.. Wprowadzee Twerdzea gracze dotyczą własośc graczych cągów zmeych losowych dzelą sę a:! twerdzea lokale opsują zbeżośc cągu fukcj prawdopodobeństwa w przypadku cągu {X } zmeych

Bardziej szczegółowo

Wybór najlepszych prognostycznych modeli zmienności finansowych szeregów czasowych za pomocą testów statystycznych

Wybór najlepszych prognostycznych modeli zmienności finansowych szeregów czasowych za pomocą testów statystycznych UNIWERSYTET EKONOMICZNY W POZNANIU WYDZIAŁ INFORMATYKI I GOSPODARKI ELEKTRONICZNEJ Wybór ajlepszych progosyczych model zmeośc fasowych szeregów czasowych za pomocą esów saysyczych Elza Buszkowska Promoor:

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE - zadania powtórzeniowe

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE - zadania powtórzeniowe PROGNOZOWANIE I SYMULACJE - zadana powórzenowe Zadana I. Na podsawe danych z la 88- zbudowano model: y = + 3, 5 s = szuk, R =,3 opsujcy lczb sprzedawanych arówek w yscach szuk w pewnej frme. Wyznaczy prognoz

Bardziej szczegółowo

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja Szereg czasowe, modele DL ADL, rzyczyowość, egracja Szereg czasowy, o cąg realzacj zmeej losowej, owedzmy y, w kolejych okresach czasu: { y } T, co rówoważe możemy zasać: = 1 y = { y1, y,..., y T }. Najogólej

Bardziej szczegółowo

SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM

SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM Arur MACIĄG Sreszczee: W pracy przedsawoo echk aalzy szeregów czasowych w zasosowau do plaowaa progozowaa produkcj w przewórswe spożywczym.

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10) Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej Rachek prawdopodobeńswa saysyka maemaycza Esymacja przedzałowa paramerów srkralych zborowośc geeralej Częso zachodz syacja, że koecze jes zbadae ogół poplacj pod pewym kąem p. średa oce z pewego przedmo.

Bardziej szczegółowo

CZYNNIKOWY MODEL ZARZĄDZANIA PORTFELEM OBLIGACJI

CZYNNIKOWY MODEL ZARZĄDZANIA PORTFELEM OBLIGACJI Zeszyy Naukowe Wydzału Iorayczych echk Zarządzaa Wyższej Szkoły Iorayk Sosowaej Zarządzaa Współczese robley Zarządzaa Nr /0 CZYNNIKOWY MOE ZARZĄZANIA OREEM OBIGACJI Adrzej Jakubowsk Isyu Badań Syseowych

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej

Bardziej szczegółowo

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE 4.. Rozkład zmeej losowej dwuwymarowej Defcja 4.. Uporządkowaą parę (X, Y) azywamy zmeą losową dwuwymarową, jeśl każda ze zmeych X Y jest zmeą losową. Defcja 4.. Fukcję

Bardziej szczegółowo

Wpływ redukcji poziomu szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów 161

Wpływ redukcji poziomu szumu losowego metodą najbliższych sąsiadów 161 Kaarzya Zeug-Żebro WPŁYW REDUKCJI POZIOMU SZUMU LOSOWEGO MEODĄ NAJBLIŻSZYCH SĄSIADÓW NA WAROŚĆ NAJWIĘKSZEGO WYKŁADNIKA LAPUNOWA Wprowazee W aalze szeregów czasowych zakłaa sę, że w aych moża wyorębć skłak

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE TECHNOLOGII WYTWARZANIA ODLEWÓW

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE TECHNOLOGII WYTWARZANIA ODLEWÓW KOMPUEROWE WSPOMAGANIE ECHNOLOGII WYWARZANIA ODLEWÓW Jausz LELIO Mchał SZUCKI Paweł ŻAK Faculy of Foudry Egeerg Deparme of Foudry Processes Egeerg AGH Uversy of Scece ad echology Krakow I KLIEN CAD CAE

Bardziej szczegółowo

REZERWOWANIE W SYSTEMACH DYNAMICZNEGO POZYCJONOWANIA STATKÓW WSPIERAJĄCYCH EKSPLORACJĘ DNA MORSKIEGO

REZERWOWANIE W SYSTEMACH DYNAMICZNEGO POZYCJONOWANIA STATKÓW WSPIERAJĄCYCH EKSPLORACJĘ DNA MORSKIEGO REZERWOWANIE W SYSTEMACH DYNAMICZNEGO POZYCJONOWANIA STATKÓW WSPIERAJĄCYCH EKSPLORACJĘ DNA MORSKIEGO Leszek CHYBOWSKI, Gzegoz NICEWICZ Pzedsiębioswo Amaoskie Pee Döhle, Hambug, Niemcy Isyu Nauk Podsawowych

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze

Bardziej szczegółowo

PROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE

PROBLEM ODWROTNY DLA RÓWNANIA PARABOLICZNEGO W PRZESTRZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAROWEJ THE INVERSE PARABOLIC PROBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE JAN KOOŃSKI POBLEM ODWOTNY DLA ÓWNANIA PAABOLICZNEGO W PZESTZENI NIESKOŃCZENIE WYMIAOWEJ THE INVESE PAABOLIC POBLEM IN THE INFINITE DIMENSIONAL SPACE S r e s z c z e n e A b s r a c W arykule skonsruowano

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby

Bardziej szczegółowo

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II

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

Bardziej szczegółowo

13. DWA MODELE POTOKU RUCHU (TEORIOKOLEJKOWE)(wg Wocha,1998)

13. DWA MODELE POTOKU RUCHU (TEORIOKOLEJKOWE)(wg Wocha,1998) 3. Dwa modele pooku ruchu (eorokolejkowe) 3. DWA MODELE POTOKU RUCHU (TEORIOKOLEJKOWE)(wg Wocha,998) 3.. Model Hagha Isneje wele prac z la powojennych, w kórych wysępują próby modelowana kolejek ruchowych

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów do pomiaru częstotliwości średniej sygnałów o małej stromości zboczy w obecności zakłóceń

Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów do pomiaru częstotliwości średniej sygnałów o małej stromości zboczy w obecności zakłóceń Zasosowae meody ajmejszych kwadraów do pomaru częsolwośc średej sygałów o małej sromośc zboczy w obecośc zakłóceń Elgusz PAWŁOWSKI, Darusz ŚWISULSKI Podsawowe meody pomaru częsolwośc Zlczae okresów w zadaym

Bardziej szczegółowo

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2

będzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2 Zadae. eh K będze próbką prostą z rozkładu ormalego ( μ σ ) zaś: ( ) S gdze:. Iteresuje as względy błąd estymaj: σ R S. σ rzy wartość ozekwaa E R jest rówa ( ) (A).8 (B).9 (C). (D). (E). Zadae. eh K K

Bardziej szczegółowo

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego. Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak

Wykład FIZYKA I. 2. Kinematyka punktu materialnego.  Dr hab. inż. Władysław Artur Woźniak Dr hab. iż. Władysław Arur Woźiak Wykład FIZYKA I. Kiemayka puku maerialego Dr hab. iż. Władysław Arur Woźiak Isyu Fizyki Poliechiki Wrocławskiej hp://www.if.pwr.wroc.pl/~woziak/fizyka1.hml Dr hab. iż.

Bardziej szczegółowo

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE BQR FMECA/FMEA Przed rozpoczęcem aalzy ależy przeprowadzć dekompozycję systemu a podsystemy elemety. W efekce dekompozycj uzyskuje sę klka pozomów: pozom systemu, pozomy podsystemów oraz pozom elemetów.

Bardziej szczegółowo

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:

Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona: Zadae. W kolejych okresach czasu t =, ubezpeczoy, charakteryzujący sę parametrem ryzyka Λ, geeruje N t szkód. Dla daego Λ = λ zmee N, N są warukowo ezależe mają (brzegowe) rozkłady Possoa: k λ Pr( N t

Bardziej szczegółowo

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA

ZESZYTY 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 szczegółowo

This copy is for personal use only - distribution prohibited.

This copy is for personal use only - distribution prohibited. ZESZYTY NAUKOWE WSOWL - Ths copy s for persoal se oly - dsrbo prohbed. - Ths copy s for persoal se oly - dsrbo prohbed. - Ths copy s for persoal se oly - dsrbo prohbed. - Ths copy s for persoal se oly

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIESTWA wybrane zagadnienia

RACHUNEK PRAWDOPODOBIESTWA wybrane zagadnienia L.Kowals Wybrae zagadea z rachuu prawdopodobestwa RACHUNEK PRAWDOPODOBIESTWA wybrae zagadea PRAWDOPODOBIESTWO Przyład Rozpatrzmy jao dowadczee losowe jedoroty rzut szece ost. Choca e potrafmy przewdze

Bardziej szczegółowo

POMIAR PARAMETRÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH METODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU

POMIAR PARAMETRÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH METODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU Pomiar paramerów sygnałów napięciowych. POMIAR PARAMERÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH MEODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZEWARZANIA SYGNAŁU Cel ćwiczenia Poznanie warunków prawidłowego wyznaczania elemenarnych paramerów

Bardziej szczegółowo

1. Element nienaprawialny, badania niezawodności. Model matematyczny elementu - dodatnia zmienna losowa T, określająca czas życia elementu

1. Element nienaprawialny, badania niezawodności. Model matematyczny elementu - dodatnia zmienna losowa T, określająca czas życia elementu Badaia iezawodościowe i saysycza aaliza ich wyików. Eleme ieaprawialy, badaia iezawodości Model maemayczy elemeu - dodaia zmiea losowa T, określająca czas życia elemeu Opis zmieej losowej - rozkład, lub

Bardziej szczegółowo

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM ACTA UNIVERSITATIS WRATISLAVIENSIS No 37 PRZEGLĄD PRAWA I ADMINISTRACJI LXXX WROCŁAW 009 ANNA ĆWIĄKAŁA-MAŁYS WIOLETTA NOWAK Uwersytet Wrocławsk SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

Bardziej szczegółowo

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski

Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski Różczkowae fukcj rzeczywstych welu zmeych rzeczywstych Matematyka Studum doktoracke KAE SGH Semestr let 8/9 R. Łochowsk Pochoda fukcj jedej zmeej e spojrzee Nech f : ( α, β ) R, α, β R, α < β Fukcja f

Bardziej szczegółowo

Zmiana bazy i macierz przejścia

Zmiana bazy i macierz przejścia Auomaya Roboya Algebra -Wyład - dr Adam Ćmel cmel@agh.edu.pl Zmaa bazy macerz prześca Nech V będze wymarową przesrzeą lową ad całem K. Nech Be e będze bazą przesrze V. Rozważmy ową bazę B e... e. Oczywśce

Bardziej szczegółowo

ψ przedstawia zależność

ψ przedstawia zależność Ruch falowy 4-4 Ruch falowy Ruch falowy polega na rozchodzeniu się zaburzenia (odkszałcenia) w ośrodku sprężysym Wielkość zaburzenia jes, podobnie jak w przypadku drgań, funkcją czasu () Zaburzenie rozchodzi

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji Zadae. Zmea losowa (, Y, Z) ma rozkład ormaly z wartoścą oczekwaą E = EY =, EZ = 0 macerzą kowaracj. Oblczyć Var(( Y ) Z). (A) 5 (B) 7 (C) 6 Zadae. Zmee losowe,, K,,K P ( = ) = P( = ) =. Nech S =. Oblcz

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA i ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN i URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH

POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA i ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN i URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH POLIECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA i ENERGEYKI INSYU MASZYN i URZĄDZEŃ ENERGEYCZNYCH IDENYFIKACJA PARAMERÓW RANSMIANCJI Laboraorium auomayki (A ) Opracował: Sprawdził: Zawierdził:

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ,,, ~ B, β ( β β ( ( Γ( β Γ + f ( Γ ( + ( + β + ( + β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β + β β β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E ( Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β β + β Metoda mometów polega a przyrówau

Bardziej szczegółowo

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0 Obliczanie wraŝliwości w dziedzinie czasu... 1 OBLICZANIE WRAśLIWOŚCI W DZIEDZINIE CZASU Meoda układu dołączonego do obliczenia wraŝliwości układu dynamicznego w dziedzinie czasu. Wyznaczane będą zmiany

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y J E Nr 2 2007 Aa ĆWIĄKAŁA-MAŁYS*, Woletta NOWAK* UOGÓLNIONA ANALIA WRAŻLIWOŚCI YSKU W PREDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW Przedstawoo ajważejsze elemety

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości Prawdopodobeństwo statystyka 4.0.00 r. Zadae Nech... będą ezależym zmeym losowym z rozkładu o gęstośc θ f ( x) = θ xe gdy x > 0. Estymujemy dodat parametr θ wykorzystując estymator ajwększej warogodośc

Bardziej szczegółowo

PLANOWANIE I WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W BADANIACH ROLNICZYCH

PLANOWANIE I WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W BADANIACH ROLNICZYCH INSTYTUT HODOWLI I AKLIMATYZACJI ROLIN PLANOWANIE I WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W BADANIACH ROLNICZYCH MATERIAY SZKOLENIOWE Dr hab. Zbgew Laudask, prof. adzw. Katedra Bometr Wydza Rolctwa Bolog SGGW Warszawa

Bardziej szczegółowo

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

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

Bardziej szczegółowo

Funkcja generująca rozkład (p-two)

Funkcja 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 szczegółowo

Pojęcia podstawowe 1

Pojęcia podstawowe 1 Tomasz Lubera Pojęcia podsawowe aa + bb + dd + pp + rr + ss + Kineyka chemiczna dział chemii fizycznej zajmujący się przebiegiem reakcji chemicznych w czasie, ich mechanizmami oraz wpływem różnych czynników

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów. Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Rzucamy symetryczą moetą ta długo aż dóch olejych rzutach pojaą sę resz. Oblcz artość oczeaą lczby yoaych rzutó. (A) 7 (B) 8 (C) 9 (D) (E) 6 Wsazóa: jeśl rzuce umer

Bardziej szczegółowo

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y

Bardziej szczegółowo

Eksploracja danych. KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1. Wojciech Waloszek. Teresa Zawadzka.

Eksploracja danych. KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1. Wojciech Waloszek. Teresa Zawadzka. Eksploracja danych KLASYFIKACJA I REGRESJA cz. 1 Wojciech Waloszek wowal@ei.pg.gda.pl Teresa Zawadzka egra@ei.pg.gda.pl Kaedra Inżyrii Oprogramowania Wydział Elekroniki, Telekomunikacji i Informayki Poliechnika

Bardziej szczegółowo

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

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

Bardziej szczegółowo

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych Iormaa - Wład 9 - dr Bogda Ćmel cmelbog@ma.ag.edu.pl Racue różczow ucj welu zmec Z uwag a prosoę zapsu ławe erpreacje gracze ograczm sę jede do ucj lub zmec. Naurale uogólea wprowadzac pojęć a ucje zmec

Bardziej szczegółowo

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ker. MTR Programowane w MATLABe Laboraorum Ćw. Zasosowane bbloecznych funkcj MATLABa do numerycznego rozwązywana równań różnczkowych. Wprowadzene Układy równań różnczkowych zwyczajnych perwszego rzędu

Bardziej szczegółowo

1. WSTĘP. METODA EULERA 1 1. WSTĘP. METODA EULERA

1. WSTĘP. METODA EULERA 1 1. WSTĘP. METODA EULERA . WSTĘP. MTODA ULRA. WSTĘP. MTODA ULRA Wprowadzee Mowacja pozawaa meod umerczc:. Rozwązwae bardzo dużc kosrukcj o złożoej geomer welu sopac swobod powżej mloa prz różorodm zacowau maerałów.. Śwadome wkorzswae

Bardziej szczegółowo

ELEKTROTECHNIKA. Obwody elektryczne. Elementy obwodu elektrycznego. Elementy obwodu elektrycznego. Elementy obwodu elektrycznego.

ELEKTROTECHNIKA. Obwody elektryczne. Elementy obwodu elektrycznego. Elementy obwodu elektrycznego. Elementy obwodu elektrycznego. ELEKOEHNK Q Q rąd elerycy płye w obwode amęym Źródło eerg Wyład Obwody eleryce Zespół elemeów prewodących prąd, awerający pryajmej jedą drogę amęą dla prepływ prąd W elemeach obwod elerycego achodą procesy

Bardziej szczegółowo

i i i = (ii) TAK sprawdzamy (i) (i) NIE

i i i = (ii) TAK sprawdzamy (i) (i) NIE Egzam uaruszy z aźdzera 009 r. Maemaya Fasowa Zadae ( ) a a& a ( Da) a&& ( Ia) a a&& D I a a&& a a ( ) && ( ) 0 a a a 0 ( ) a 4 0 ( ) a () K srawdzamy () ( ) a& a ( ) a ( ) a&& a&& ( ) a&& ( ) a&& () NIE

Bardziej szczegółowo

Immunizacja portfela

Immunizacja portfela Immuzaja porfela Sraega mmuzaj porfelowej [Redgo 9] polega a sworzeu porfela srumeów sało upoowh spełająego dwa waru: - spade e srumeów fasowh wwoła wzrosem sóp spo jes w peł reompesowa przez wzros dohodów

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej szczegółowo

KRYTERIUM OCENY EFEKTYWNOŚCI INWESTYCYJNEJ OFE, SYSTEM MOTYWACYJNY PTE ORAZ MINIMALNY WYMÓG KAPITAŁOWY DLA PTE PROPOZYCJE ROZWIĄZAŃ

KRYTERIUM OCENY EFEKTYWNOŚCI INWESTYCYJNEJ OFE, SYSTEM MOTYWACYJNY PTE ORAZ MINIMALNY WYMÓG KAPITAŁOWY DLA PTE PROPOZYCJE ROZWIĄZAŃ KRYTERIU OCENY EFEKTYWNOŚCI INWESTYCYJNEJ OFE, SYSTE OTYWACYJNY PTE ORAZ INIALNY WYÓG KAPITAŁOWY DLA PTE PROPOZYCJE ROZWIĄZAŃ Urząd Komsj Nadzoru Fasowego Warszawa 0 DEPARTAENT NADZORU INWESTYCJI EERYTALNYCH

Bardziej szczegółowo

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym? Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)

Bardziej szczegółowo

21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,

21. 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 szczegółowo

4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ

4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ 4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ 4.. Wrowadzeie W sysemach zależych od zdarzeń wyzwalaie określoego zachowaia się układu jes iicjowae rzez dyskree zdarzeia. Modelowaie akich syuacji ma a celu symulacyją aalizę

Bardziej szczegółowo

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne Mary położea Średa arytmetycza Klasycze Średa harmocza Średa geometrycza Mary położea e Modala Kwartyl perwszy Pozycyje Medaa (kwartyl drug) Kwatyle Kwartyl trzec Decyle Średa arytmetycza = + +... + 2

Bardziej szczegółowo

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH POLITECHNIKA Ł ÓDZKA TOMASZ W. WOJTATOWICZ METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH Wybrae zagadea ŁÓDŹ 998 Przedsłowe Specyfką teor pomarów jest jej wtóry charakter w stosuku do metod badawczych stosowaych

Bardziej szczegółowo

Regresja REGRESJA

Regresja REGRESJA Regresja 39. REGRESJA.. Regresja perwszego rodzaju Nech (, będze dwuwyarową zeą losową, dla które steje kowaracja. Nech E( y ozacza warukową wartość oczekwaą zdefowaą dla przypadku zeych losowych typu

Bardziej szczegółowo