2.8. WYTĘŻENIE Wprowadzenie. , przez następujące stany mechaniczne (rys. 1): Rys. 1. granicę sprężystości, R

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "2.8. WYTĘŻENIE Wprowadzenie. , przez następujące stany mechaniczne (rys. 1): Rys. 1. granicę sprężystości, R"

Transkrypt

1 .8. WYTĘŻENIE.8.. Wrowadzee Wytężeem azywamy sta mechaczy cała będący astęstwem zma jego właścwośc fzyczych struturalych sowodowaych obcążeem go słam zewętrzym. W rzyadu materału eobcążoego zmay tae e wystęują zatem jego wytężee jest rówe zeru. Oreślee stau mechaczego w dowolym uce cała jeśl zaa jest w tym uce macerz arężeń jest łatwe tylo w rzyadu rostego rozcągaa edy to zaś ozostałe elemety macerzy arężeń są rówe zeru. Z wyresu rozcągaa stal męej wya że ut cała zajdujący sę w tam jedoosowym stae arężeń rzechodz w trace zwęszaa arężea rzez astęujące stay mechacze (rys. ): lowo-srężysty H elowo-srężysty srężysto-lastyczy lastyczy e H < < s m s e ys. a rzy m osąga sta szczący gdyż w tam rzyadu sójość medzy utam materalym zostae zerwaa. Powyżej H ozacza gracę roorcjoalośc (stosowalośc rawa HOOKE A) s gracę srężystośc e gracę lastyczośc m gracę wytrzymałośc. Staem ebezeczym (graczym) azywamy ta sta w tórym zachodzą jaoścowe zmay właścwośc materału czyl astęuje rzejśce od jedego stau mechaczego do drugego. Narężea oreślające stay ebezecze ozaczać będzemy symbolem gdze { H s e m } gdyż w zależośc od rodzaju materału ostrucj róże stay gracze mogą oazać sę ebezecze. W owyższych rozważaach marą wytężea materału oreślającą jego sta mechaczy jest wartość arężea rozcągającego czyl

2 m ( w) zaś marą wytężea ebezeczego jest graca () ( w eb ) a węc m () Należy zazaczyć że e wszyste materały rzechodzą rzez wszyste wyżej wymeoe stay mechacze. N. materał ruchy e osąga stau lastyczego zaś sta szczący jest bls staow lowo-srężystemu. W rzyadu welu materałów sta lastyczy tóremu towarzyszą duże odształcea trwałe jest staem szczącym z owodu emożośc sełaa waruów użytowaa. Poeważ róba osowego rozcągaa jest łatwa do rzerowadzea zaś jej wy są zae w rzyadu welu materałów zatem w rzyadu aalzy wytężea materału jedoosowy sta arężeń wyorzystujemy jao stadardowy dobrze ozay sta odesea. Należy jeda zazaczyć że w realych ostrucjach wystęuje o rzado..8.. Hotezy wytężeowe Oreślee stau mechaczego utu materalego w rzyadu ogólym (złożoym stae arężeń) jest z uwag a różorodość macerzy arężeń róży wływ oszczególych elemetów tej macerzy a sta mechaczy utu materalego różorodość materałów ch właścwośc mechaczych a taże trudośc w realzacj odowedch dośwadczeń ratycze emożlwe. Dlatego też oreślee stau mechaczego utu materalego w rzyadu ogólym e ma do dzś rozwązaa uzysaego a drodze rozważań teoretyczych. Hotezy wytężeowe oreślają rytera (mary) osągęca stau ebezeczego w rzyadu złożoych staów arężeń. Należy odreślć że hotezy wytężeowe e mają odstaw w aalze stau arężea lecz oarte są główe a aalze uogóleu wyów rzerowadzoych dośwadczeń. Uogólając rozważaa rzedstawoe we wrowadzeu rzyjmemy że sta mechaczy cała w ażdym jego uce oreśla tesor (macerz) arężeń zaś marą wytężea tóra oreśla ryterum osągęca stau ebezeczego w rzyadu weloosowego stau arężeń jest fucja sładowych tesora arężeń ( w) f ( ) m () rzy czym ostać tej fucj wya z hotezy wytężeowej. Przy formułowau hotez wytężeowych wyorzystuje sę ajczęścej arężea główe wówczas mara wytężea rzyjmuje astęującą rostszą ostać ( w) f ( ) m (4) Należy odreślć że mara wytężea jest ezależa od rodzaju stau arężeń (rosty czy też złożoy). Aby ażdy ut ostrucj zajdował sę w stae bezeczym mus być sełoy astęujący warue:

3 ( w) ( ) m m w eb (5) gdze m ( w eb ) ozacza marę wytężea ebezeczego tórą berzemy z rostego rozcągaa. Marą oddalea rozważaego utu od stau ebezeczego oreśla wsółczy bezeczeństwa ( eb ) ( ) m w s (6) m w Isteje wele hotez wytężeowych; ożej zostaą omówoe dwe tóre dotyczą materałów o właścwoścach srężysto-lastyczych są dobrze otwerdzoe badaam eserymetalym. Hoteza COULOMBA-TESCI-GUESTA (CTG) masymalego arężea styczego O wytężeu materału w daym uce decyduje masymala bezwzględa wartość ajwęszego arężea styczego ezależe od rodzaju stau arężeń. Mara wytężea w weloosowym stae arężeń (or. D..8) m ( w) CTG ma (7) Mara wytężea w jedoosowym stae arężeń ( ) m ( w) CTG ma (8) Poeważ stay ebezecze w rzyadu rostego rozcągaa (jedoosowy sta arężeń) zachodzą gdy a węc m ( w eb ) (9) CTG Zatem warue bezeczej racy ostrucj (5) oreśla w ażdym jej uce erówość ma () rówoważa astęującym trzem erówoścom:

4 () W trójwymarowej rzestrze arężeń główych zwaej rzestrzeą HAIGHA-BECKEA owyższe erówośc wyzaczają rzestrzeń ograczoa esończee długm graastosłuem o os rówo achyloej do os uładu odesea o rzeroju orzeczym w ształce sześcoąta foremego zaś w rzestrze dwuwymarowej obszar ograczoy sześcoątem (rys. ). ys. Hoteza HUBEA-MISESA-HENCKY EGO (HMH) eerg odształcea ostacowego O wytężeu materału w daym uce decyduje lość agromadzoej eerg odształcea ostacowego ezależe od rodzaju stau arężeń. Mara wytężea w rzestrzeym stae arężeń (or. D..) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] 6 E u w m f HMH () Mara wytężea w jedoosowym stae arężeń ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] 6 E E u w m f HMH () Poeważ stay ebezecze w rzyadu rostego rozcągaa (jedoosowy sta arężeń) zachodzą gdy a węc

5 (4) E E ( ) m w eb HMH Zatem warue bezeczej racy ostrucj (5) oreśla w ażdym jej uce erówość [( ) ( ) ( ) ] 6E E (5) lub [( ) ( ) ( ) ] (6) czy też ( ) ( ) ( ) (7) W trójwymarowej rzestrze HAIGHA-BECKEA erówość (7) wyzacza rzestrzeń ograczoa esończee długm walcem o os rówo achyloej do os uładu odesea o rzeroju orzeczym w ształce oła zaś w rzestrze dwuwymarowej obszar ograczoy elsą (rys. ). ys..8.. Porówae hotez Na rys. 4 rzedstawoo wy badań dośwadczalych rzerowadzoych rzez LODEGO a róbach rurowych wyoaych ze stal () medz (o) oddaych jedoczesemu rozcągau cśeu wewętrzemu aż do osągęca stau lastyczego. Wdać że uty wyzaczoe eserymetale zajdują sę oza obszarem sześcoąta oreśloego rzez hotezę CTG ale woół rawędz elsy wyającej z hotezy HMH. Potwerdza to fat ż hoteza HMH dobrze oreśla marę wytężea w rzyadu materałów srężysto-lastyczych.

6 ys Narężee zastęcze (zreduowae) Jeśl uorządujemy arężea główe w olejośc od ajwęszego do ajmejszego czyl > > to erówość () rzyjme astęującą ostać: (8) Aalzując ostać owyższej erówośc oraz erówośc (7) zauważamy że odoszą oe złożoy (weloosowy) sta arężeń (stroy lewe) do jedoosowego stau arężeń (stroy rawe). Zatem lewe stroy tych erówośc moża terretować jao arężea zreduowae (zastęcze). Narężea te mają ostać o według hotezy CTG o (9) według hotezy HMH ( ) ( ) ( ) o () W rzyadu łasego stau arężeń oreśloego macerzą z [ ] () z arężea główe wyoszą ± 4 z ()

7 Ja łatwo srawdzć arężea zreduowae oreśloe wzoram (9) () rzyjmą w tam rzyadu astęującą ostać: według hotezy CTG () o 4 z według hotezy HMH (4) o z.8.5. Teora wytężeowa MOHA Do ocey wytężea materałów ruchych tach ja. żelwo ameń cegła beto t. e moża wyorzystać hotez wytężeowych CTG HMH. W rzyadu tach materałów wyorzystujemy teorę wytężeową Mohra. Jeśl sta arężea w materale oreślają arężea główe rzy czym > > to zwęszając roorcjoale te arężea możemy osągąć jede ze staów ebezeczych. W rzyadu taego stau arysujmy ajwęsze z ół MOHA K. Weźmy astęe oleje stay arężeń (oleje arężea główe) owtórzmy owyższe ostęowae. Otrzymamy w te sosób ewa rodzę ół MOHA tóre odowadają staom ebezeczym w rzyadu różych wyjścowych staów arężeń. Narysujmy teraz obwedę tych ół (rys. 5) rzy czym jej ształt będze zależeć od materału zatem jest jego ewą charaterystyą. ys. 5 Gdy mamy taą obwedę to w rzyadu dowolego stau arężeń możemy wyzaczyć arężea główe a astęe zwęszać je ta aby odowadające m ajwęsze oło MOHA było stycze do obwed. Otrzymae w te sosób arężea s s gdze s jest wsółczyem bezeczeństwa są arężeam rzy tórych osągęty zostaje sta ebezeczy. Wya z tego że do wyzaczea stau ebezeczego e jest otrzeba żada hoteza. Jedyym roblemem jest wyzaczee obwed rodzy ół MOHA. ozważmy teraz materał w rzyadu tórego wytrzymałość a ścsae jest węsza od wytrzymałośc a rozcągae czyl >. Przy rostym rozcągau c r

8 (5) r zaś rzy rostym ścsau c (6) W tam rzyadu odowede oła MOHA rzedstawa rys. 6 a tórym arosymacja obwed jest rostą styczą do obu ół. ys. 6 Jeśl mamy ewe sta arężeń wyrażoy rzez arężea główe to możąc te arężea rzez wsółczy s możemy dorowadzć do sytuacj w rzyadu tórej ajwęsze oło MOHA K odowadające arężeom s s będze stycze do rostej (rys. 7). ys. 7 Jeśl z utu styczośc orowadzmy rostą rówoległą do os arężeń ormalych to z odobeństwa trójątów (rys. 7) wya że gdze BE AD (7) BC AC r BE c AD r BC AC c (8)

9 Podstawając (8) do (7) otrzymujemy o rzeształceach astęujące wyrażee: r r r s (9) c c sąd r s () gdze r () c Bezecza raca ostrucj będze mała mejsce wówczas gdy w ażdym uce materału warue te ocąga za sobą astęującą erówość: r s () o r () gdze o (4) jest arężeem zastęczym według teor MOHA. W rzyadu materałów charateryzującym sę tym że mamy w osewecj arężee zastęcze wg teor MOHA (4) staje sę arężeem zastęczym wg hotezy CTG (9). Przyłady Przyład. Oreślć w rzyadu tórego z trzech rzedstawoych a rys. P.a-c staów arężeń otrzymamy ajwęsze arężee zreduowae według hotezy CTG. c r ys. P.

10 Dae: rzyade a: 8MPa MPa MPa rzyade b: 6MPa MPa rzyade c: 75MPa MPa Szuae: o ozwązae Oblczamy arężea zreduowae według hotezy CTG rzyade a: 8 7MPa o 6 ( ) rzyade b: 7MPa o rzyade c: MPa o Najwęsze arężee zreduowae otrzymujemy w rzyadu stau arężeń rzedstawoego a rys. P.c. Przyład. W rzyadu macerzy arężeń w uce A [ ] [MPa] wyzaczyć arężee zastęcze według hotez CTG HMH a astęe oreślć sta mechaczy utu. Dae: H s e MPa 4MPa MPa Szuae: o sta mechaczy utu ozwązae Kro. Oblczamy arężea główe MPa 5MPa MPa Kro. Oblczamy arężea zastęcze według hotezy CTG o ( ) 54MPa według hotezy HMH o ( ) ( ) ( ) ( 5) ( 5 ) ( ) MPa Kro. Oreślamy sta mechaczy utu A według hotezy CTG 4 MPa < 54MPa < MPa sta srężysto lastyczy s o e według hotezy HMH

11 MPa < MPa < 4MPa sta elowo-srężysty H o s Przyład. W rzyadu macerzy arężeń w uce A bel zgaej orzecze [ ] 5 5 [MPa] wyzaczyć arężee zastęcze według hotez CTG HMH a astęe oreślć sta mechaczy utu. Dae: H s e MPa 4MPa MPa Szuae: o sta mechaczy utu ozwązae Kro. Oblczamy arężea zastęcze według hotezy CTG wzór () o 4 z 4 ( 5) MPa według hotezy HM wzór (4) o z ( 5) 7MPa Kro. Oreślamy sta mechaczy utu A według hotezy CTG MPa < MPa < 4MPa sta elowo-srężysty H o s według hotezy HMH 7MPa < MPa sta lowo-srężysty (moża stosować rawo HOOKE A. < o H Przyład 4. Oblczyć arężee zastęcze według hotez CTG HMH w uce A ajbardzej wytężoego rzeroju bel o schemace statyczym obcążeu ja a rys. P4.. ys. P4. Dae: P l b h Szuae: o ozwązae Kro. Wyzaczamy charaterysty geometrycze rzeroju.

12 bh b h A bh I y Sy z 4 Kro. Sorządzamy wyresy sł rzerojowych (rys. P4.) ys. P4. Kro. Oreślamy ajbardzej wytężoy rzerój (w rozważaym rzyładze jest to mejsce utwerdzea bel) gdze N P T P M y Pl Kro 4. Wyzaczamy rozłady arężeń ormalych styczych N A M P bh Pl y ( N) ( M) z z z Iy bh TS 6P h y ( ) T z biy bh 4 oraz sorządzamy ch wyresy (rys. P4.). ys. P4. Kro 5. Oblczamy wartośc arężeń ormalych styczych w uce A (ołowe wysoośc) rzeroju bel (rys. P4.). ( z ) A P bh

13 A z z ( z ) P bh Kro 5. Oblczamy arężee zastęcze w uce A według hotezy CTG wzór () A P P P o 4 z bh bh bh według hotezy HMH wzór (4) P bh A P P P 7 o z. 78 bh bh bh 4 Uwaga. Warto zauważyć ze masymale arężee rozcągające tóre wystęuje w uce B rzeroju (w jego srajym górym włóe) w rzyadu bel o długośc l 5h wyos B h P 5Ph h P z ( ) bh bh bh czyl jest zacze węsze od arężea zreduowaego w odu wysoośc bel. P bh Przyład 5. W uce A ostrucj daa jest macerz arężeń ja w rzyładze. Oblczyć wsółczy bezeczeństwa s jeśl ostrucja wyoaa jest z żelwa w rzyadu tórego r mr c mc. P bh Dae: 5MPa MPa mr mc Szuae: s Uwaga. W rzyadu materału ruchego jam jest żelwo musmy sorzystać z teor MOHA ozwązae Poeważ wzór () r c zatem wzór (4) o.455 w osewecj wzór () ( ) 7MPa s r 5. 7

14 DODATKI D. Gęstość eerg wewętrzej Gęstość eerg wewętrzej (eerg odształcea srężystego) oreśla zależość u ε [J/m ] (D..) Jeśl tesory arężeń odształceń ε rzedstawmy w ostac δ δ s s δ s δ δ (D..) ε ε ε δ ε ε ε e ε ε δ e δ e ε ε ε δ δ ε ε (D..) gdze s jest dewatorem arężeń e dewatorem odształceń δ asjatorem arężeń ε δ asjatorem odształceń (asjatory zwae są też tesoram ulstym bądź zotroowym) to odstawając (D..) (D..) do (D..) otrzymujemy u ( s δ )( e ε δ ) ( s e s ε δ δ e δ ε δ ) ( se εs e εδ ) se ε uf uv (D..4) gdze u f se (D..5) ozacza eergę odształcea ostacowego atomast uv ε (D..6) eergę odształcea objętoścowego. Dewatory arężeń odształceń łączy zależość

15 s E e e s E (D..7) ozwalająca wyrazć eergę odształcea ostacowego (D..5) rzez sładowe tesora arężeń u f ss E E E E E E ( δ )( δ ) ( δ δ δ δ ) ( δ ) ( ) ( ) ( ) E 6E (D..8) Po rozwęcu uorządowau owyższej formuły dostajemy wyrażee oreślające ostać eerg odształcea ostacowego: w uładze O u f 6E 6E 6E 6E ( ) ( ) [ 6( )] [( ) ( ) ( ) 6( )] (D..9) w uładze Oyz ( y z y yz z ) u f [( ) ( ) ( ) 6( )] y y z z y z yz (D..) 6E w uładze os główych O ( ) Wetor arężea [( ) ( ) ( ) ] u f (D..) 6E D. Estremale arężea stycze rzyorządoway łaszczyźe o ormalej j j rozłożyć a sładową ormalą styczą (rys. D..) rzy czym moża

16 (D..) ys. D.. gdze (D..) Poeważ j zatem w uładze os główych gdze mamy j (D..) Podstawając (D..) do (D..) a wy do (D..) otrzymujemy ( ) (D..4) Należy zauważyć że sładowe wetora ormalego musza sełać warue (D..5) Estremale wartośc arężea styczego wyzaczymy metodą możów LAGANGE A tóra olega a wyzaczeu estremum fucj (D..4) rzy dodatowym waruu (D..5). Wrowadzamy w tym celu fucję LAGANGE A w ostac ( ) ( ) ( ) ( ) F (D..6) gdze jest możem LAGANGE A szuamy waruów a stee jej estremów względem zmeych czyl

17 ( ) [ ] ( ) [ ] ( ) [ ] F F F F (D..7) Aalzując uład rówań (D..7) rzy uwzględeu rówaa (D..4) otrzymujemy astęujące teresujące as rozwązaa a maowce: ± ± ± ± ± ± (D..8) Z (D..8) wya że wartośc estremale arężea stycze osągają a łaszczyzach rzechodzących rzez jedą z os główych a do ozostałych achyloych od ątem 45 o (rys. D..). ys. D.. Jeśl uorządujemy arężea główe w olejośc od ajwęszego do ajmejszego czyl > > to z (D..8) wya że ma (D..9) Zagadea a egzam. Zdefować omówć wytężee materału oraz mary wytężea.. Zdefować omówć hotezę C-T-G; wyrowadzć wzór oreślający arężee zastęcze w rzyadu łasego stau arężea.. Zdefować omówć hotezę H-M-H; wyrowadzć wzór oreślający arężee zastęcze w rzyadu łasego stau arężea.

18 4. Omówć teorę wytężeową Mohra. Dodate. Koło Mohra (atrz.)

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

Dokonajmy zestawienia wszystkich równań teorii sprężystości. 1. Różniczkowe równania równowagi (warunki Naviera)

Dokonajmy zestawienia wszystkich równań teorii sprężystości. 1. Różniczkowe równania równowagi (warunki Naviera) Wyład 4 Blas rówań teor srężystośc Dooamy zestawea wszystch rówań teor srężystośc Gra rówań. Różczowe rówaa rówowag (war Navera Lczba rówań Lczba ewadomych X 6 (. Zwąz geometrycze (rówaa Cachy ego ( 6

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

T. Hofman, Wykłady z Termodynamiki technicznej i chemicznej, Wydział Chemiczny PW, kierunek: Technologia chemiczna, sem.

T. Hofman, Wykłady z Termodynamiki technicznej i chemicznej, Wydział Chemiczny PW, kierunek: Technologia chemiczna, sem. . Hofma Wyłady z ermodyam techczej chemczej Wydzał Chemczy PW erue: echologa chemcza sem.3 215/216 WYKŁAD 3-4. D. Blase reatorów chemczych E. II zasada termodyam F. Kosewecje zasad termodyam D. BILANE

Bardziej szczegółowo

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe

Bardziej szczegółowo

ZAJĘCIA NR 3. loga. i nosi nazwę entropii informacyjnej źródła informacji. p. oznacza, Ŝe to co po im występuje naleŝy sumować biorąc za i

ZAJĘCIA NR 3. loga. i nosi nazwę entropii informacyjnej źródła informacji. p. oznacza, Ŝe to co po im występuje naleŝy sumować biorąc za i ZAJĘCIA NR Dzsaj omówmy o etro, redudacj, średej długośc słowa odowego o algorytme Huffmaa zajdowaa odu otymalego (od ewym względam; aby dowedzeć sę jam doczeaj do ońca). etro JeŜel źródło moŝe adawać

Bardziej szczegółowo

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya

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

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

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ,,, ~ 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

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ

ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ Podstawowe pojęca rachuu prawdopodobeństwa: zdarzee losowe, zdarzee elemetare, prawdopodobeństwo, zbór zdarzeń elemetarych. Def. Nech E będze zborem

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 4 Nieparametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 4 Nieparametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE.  Strona 1 KURS STATYSTYKA Lecja 4 Nearametrycze testy stotośc ZADANIE DOMOWE www.etraez.l Stroa 1 Część 1: TEST Zazacz orawą odowedź (tylo jeda jest rawdzwa). Pytae 1 W testach earametryczych a) Oblczamy statystyę

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

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

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X PERMUTACJE Permutacą zboru -elemetowego X azywamy dowolą wzaeme edozaczą fucę f : X X f : X X Przyład permutac X = { a, b, c, d } f (a) = d, f (b) = a, f (c) = c, f (d) = b a b c d Zaps permutac w postac

Bardziej szczegółowo

W wielu przypadkach zadanie teorii sprężystości daje się zredukować do dwóch

W wielu przypadkach zadanie teorii sprężystości daje się zredukować do dwóch Wykład 5 PŁASKI ZADANI TORII SPRĘŻYSTOŚCI Płaski sta arężeia W wielu rzyadkach zadaie teorii srężystości daje się zredukować do dwóch wymiarów Przykładem może być cieka tarcza obciążoa siłami działającymi

Bardziej szczegółowo

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015

Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015 Lsta 6 Kaml Matuszews 6 lstopada 5 4 5 6 7 8 9 4 5 X X X X X X X X X X X D X X N Gdze X-spsae, D-Delarowae, N-edelarowae. Zadae Zadae jest westą odpowedego pomalowaa. Weźmy sobe szachowcę x, poumerujmy

Bardziej szczegółowo

F - wypadkowa sił działających na cząstkę.

F - wypadkowa sił działających na cząstkę. PRAWA ZACHOWAIA Podstawowe termny Cała tworzące uład mechanczny oddzałują mędzy sobą z całam nenależącym do uładu za omocą: Sł wewnętrznych Sł zewnętrznych - Sł dzałających na dane cało ze strony nnych

Bardziej szczegółowo

5. Obiegi wielostopniowe (kaskadowe). Metoda obliczania obiegów kaskadowych.

5. Obiegi wielostopniowe (kaskadowe). Metoda obliczania obiegów kaskadowych. . Chrw, Pdtawy Krge, wyład 8.. Obeg weltwe (aadwe). etda blczaa begów aadwych. W ażdym, dwle mlwaym begu rgeczym mża wyróżć te, w tórych wytwarzaa jet mc chłdcza rzez realzację jedyczeg rceu termdyamczeg.

Bardziej szczegółowo

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2 Pojęce przedzału ufośc Przyład: Rozważmy pewe rzad proces (tz. ta tórego lczba zajść podlega rozładow Possoa). W cągu pewego czasu zaobserwowao =3 tae zdarzea. Oceć możlwy przedzał lczby zdarzeń tego typu

Bardziej szczegółowo

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI

SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI KIERUNEK STUDIÓW: ZARZĄDZANIE PRZEDMIOT: METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU (MATERIAŁ POMOCNICZY PRZEDMIOT PODSTAWOWY ) Łódź Sps treśc Moduł Wprowadzee do metod loścowych w

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

Funkcja wiarogodności

Funkcja wiarogodności Fukca warogodośc Defca: Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x; θ. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; θ f ( x ; θ L Uwaga: Fukca warogodośc to e to samo co łącza

Bardziej szczegółowo

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy

Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy Wyład 7 Przestrzeie metrycze zwarte Defiicja 8 (przestrzei zwartej i zbioru zwartego Przestrzeń metryczą ( ρ X azywamy zwartą jeśli ażdy ciąg elemetów tej przestrzei posiada podciąg zbieży (do putu tej

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

Równania rekurencyjne

Równania rekurencyjne Rówaa reurecyje Ja stosować do przelczaa obetów obatoryczych? zaleźć zwąze reurecyjy, oblczyć la początowych wartośc, odgadąć ogóly wzór, tóry astępe udowaday stosując ducję ateatyczą. W etórych przypadach,

Bardziej szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka Inżynierska Statystyka Iżyerska dr hab. ż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład 3 DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE, PODSTAWY ESTYMACJI Dwuwymarowa, dyskreta fukcja rozkładu rawdoodobeństwa, Rozkłady brzegowe

Bardziej szczegółowo

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE PODSTAWOWYCH CZŁONÓW LINIOWYCH UKŁADÓW AUTOMATYKI

CHARAKTERYSTYKI CZĘSTOTLIWOŚCIOWE PODSTAWOWYCH CZŁONÓW LINIOWYCH UKŁADÓW AUTOMATYKI CHARAKERYSYKI CZĘSOLIWOŚCIOWE PODSAWOWYCH CZŁONÓW LINIOWYCH UKŁADÓW AUOMAYKI Do podstawowych form opisu dyamii elemetów automatyi (oprócz rówań różiczowych zaliczamy trasmitację operatorową s oraz trasmitację

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

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3 35 Iterpoaca Herte a 3 f ( x f ( x,,, 3, 4 f ( x,,, 3 f ( x,, 3 f ( x, 4 f ( x 33,5,698,87,5!, 34,83,785,9,3 36,598,877,95 38,475,97 4,447 Na podstawe wzoru (38 ay zate 87,, 5, L4 ( t 335, +, 698t+ t(

Bardziej szczegółowo

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.

Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982. Wyłady z Aalzy rzeczywstej zespoloej w Matematyce stosowaej Lteratura W Rud: Podstawy aalzy matematyczej, PWN, Warszawa, 1982 W Rud: Aalza rzeczywsta zespoloa, PZWS, Warszawa, 1986 W Szabat: Wstęp do aalzy

Bardziej szczegółowo

Sterowanie optymalne statkiem w obszarze ze zmiennym prądem problem czasooptymalnej marszruty. Zenon Zwierzewicz

Sterowanie optymalne statkiem w obszarze ze zmiennym prądem problem czasooptymalnej marszruty. Zenon Zwierzewicz Sterowae otymale statem w obszarze ze zmeym rądem roblem czasootymalej marszrty Zeo Zwerzewcz Szczec Zeo Zwerzewcz Sterowae otymale statem w obszarze ze zmeym rądem roblem czasootymalej marszrty W artyle

Bardziej szczegółowo

TERMODYNAMIKA PROCESOWA I TECHNICZNA. Wykład XI Równowaga fazowa w układach wieloskładnikowych

TERMODYNAMIKA PROCESOWA I TECHNICZNA. Wykład XI Równowaga fazowa w układach wieloskładnikowych TERMODYNAMIKA PROCESOWA I TECHNICZNA Wyład XI Rówowaa azowa w uładach welosładowych RÓWNOWAGA FAZOWA Uwa wstęe Zaadee rówowa azowej ma udametale zaczee w ose welu rocesów odbywających sę z udzałem dwu

Bardziej szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz

Bardziej szczegółowo

Wykład 8: Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady Bernoulliego (dwumianowy), Pascala, Poissona. Przybliżenie Poissona rozkładu dwumianowego.

Wykład 8: Zmienne losowe dyskretne. Rozkłady Bernoulliego (dwumianowy), Pascala, Poissona. Przybliżenie Poissona rozkładu dwumianowego. Rachue rawdoodobieństwa MAP064 Wydział Eletroii, ro aad. 008/09, sem. leti Wyładowca: dr hab. A. Jurlewicz Wyład 8: Zmiee losowe dysrete. Rozłady Beroulliego (dwumiaowy), Pascala, Poissoa. Przybliżeie

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

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW INSTYTUT FIZYKI WYDZIAŁ INŻYNIERII RODUKCJI I TECHNOLOGII MATERIAŁÓW OLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA RACOWNIA DETEKCJI ROMIENIOWANIA JĄDROWEGO Ć W I C Z E N I E N R J-6 BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI OMIARÓW

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ 9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego

Bardziej szczegółowo

Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; }

Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; } Idea: Wyzaczamy ameszy elemet w cągu tablcy zameamy go mescam z elemetem perwszym, astępe z pozostałego cągu wyberamy elemet ameszy ustawamy go a druge mesce tablcy zmeamy, td. Realzaca w C++ vod seleca

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

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

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.

Bardziej szczegółowo

Reprezentacje grup symetrii. g s

Reprezentacje grup symetrii. g s erezentace ru ymetr Teora rerezentac dea: oeracom ymetr rzyać oeratory dzałaące w rzetrzen func zwązać z nm funce, tóre oeratory te rzerowadzaą w ebe odobne a zb. untów odcza oerac ymetr rozważmy rzeztałcene

Bardziej szczegółowo

Reprezentacja krzywych...

Reprezentacja krzywych... Reprezeacja rzywych... Reprezeacja przy pomocy fcj dwóch zmeych rzywe płase płase - jedej: albo z z f x y x [ x x2] y [ y y2] f x y g x x [ x x2] Wady: rzywe óre dla pewych x y mogą przyjmować wele warośc

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 1

METODY KOMPUTEROWE 1 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN MTODA ULRA Mcał PŁOTKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Kosultacje aukowe dr z. Wtold Kąkol Pozań 00/00 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN Metod umercze MN pozwalają a ormułowae matematczc

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

Paliwa stałe, ciekłe i gazowe

Paliwa stałe, ciekłe i gazowe Palwa stałe, cekłe gazowe Podstawowe właścwośc alw gazowych Wydzał Eergetyk Palw Katedra Techolog Palw Gaz Gaz doskoały jest to hotetyczy gaz, którego droby e rzycągają sę wzajeme, są eskończee małe sztywe

Bardziej szczegółowo

J. Wyrwał, Wykłady z mechaniki materiałów METODA SIŁ Wprowadzenie

J. Wyrwał, Wykłady z mechaniki materiałów METODA SIŁ Wprowadzenie J. Wyrwał Wykłady z mechak materałów.. ETODA SIŁ... Wprowadzee etoda sł est prostą metodą rozwązywaa (obczaa reakc podporowych oraz wyzaczaa sł przekroowych) statycze ewyzaczaych (zewętrze wewętrze) układów

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

PROBLEMY MODELOWANIA MATEMATYCZNEGO PRĄDNIC SYNCHRONICZNYCH WZBUDZANYCH MAGNESAMI TRWAŁYMI

PROBLEMY MODELOWANIA MATEMATYCZNEGO PRĄDNIC SYNCHRONICZNYCH WZBUDZANYCH MAGNESAMI TRWAŁYMI Taeusz J. SOBCZYK PROBEMY MODEOWANIA MATEMATYCZNEGO PRĄDNIC SYNCHRONICZNYCH WZBUDZANYCH MAGNESAMI TRWAŁYMI STERSZCZENIE W racy rzestawoo etoyę tworzea tzw. obwoowych oel ateatyczych aszy sychroczych wzbuzaych

Bardziej szczegółowo

Analiza spektralna stóp zwrotu z inwestycji w akcje

Analiza spektralna stóp zwrotu z inwestycji w akcje Nasz rye aptałowy, 003 r3, str. 38-43 Joaa Góra, Magdalea Osńsa Katedra Eoometr Statysty Uwersytet Mołaja Kopera w Toruu Aalza spetrala stóp zwrotu z westycj w acje. Wstęp Agregacja w eoom eoometr bywa

Bardziej szczegółowo

KOMBINATORYKA. Oznaczenia. } oznacza zbiór o elementach a, a2,..., an. Kolejność wypisania elementów zbioru nie odgrywa roli.

KOMBINATORYKA. Oznaczenia. } oznacza zbiór o elementach a, a2,..., an. Kolejność wypisania elementów zbioru nie odgrywa roli. KOMBINATORYKA Kombiatoryą azywamy dział matematyi zajmujący się zbiorami sończoymi oraz relacjami między imi. Kombiatorya w szczególości zajmuje się wyzaczaiem liczby elemetów zbiorów sończoych utworzoych

Bardziej szczegółowo

Metody probabilistyczne Rozwiązania zadań

Metody probabilistyczne Rozwiązania zadań Metody robabilistyczne Rozwiązania zadań 6. Momenty zmiennych losowych 8.11.2018 Zadanie 1. Poaż, że jeśli X Bn, to EX n. Odowiedź: X rzyjmuje wartości w zbiorze {0, 1,..., n} z rawdoodobieństwami zadanymi

Bardziej szczegółowo

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych Automatya i Robotya Aaliza Wyład dr Adam Ćmiel cmiel@agh.edu.pl Rachue różiczowy fucji wielu zmieych W olejych wyładach uogólimy pojęcia rachuu różiczowego i całowego fucji jedej zmieej a przypade fucji

Bardziej szczegółowo

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12

Kier. MTR Programowanie w MATLABie Laboratorium Ćw. 12 Ker. MTR Programowane w MATLABe Laboratorum Ćw. Analza statystyczna grafczna danych pomarowych. Wprowadzene MATLAB dysponuje weloma funcjam umożlwającym przeprowadzene analzy statystycznej pomarów, czy

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

Estymacja przedziałowa

Estymacja przedziałowa Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze

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

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

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

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

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

APROKSYMACJA I INTERPOLACJA. funkcja f jest zbyt skomplikowana; użycie f w dalszej analizie problemu jest trudne

APROKSYMACJA I INTERPOLACJA. funkcja f jest zbyt skomplikowana; użycie f w dalszej analizie problemu jest trudne APROKSYMACJA I INTERPOLACJA Przybliżeie fucji f(x) przez ią fucję g(x) fucja f jest zbyt sompliowaa; użycie f w dalszej aalizie problemu jest trude fucja f jest zaa tylo tabelaryczie; wymagaa jest zajomość

Bardziej szczegółowo

3. Kinematyka podstawowe pojęcia i wielkości

3. Kinematyka podstawowe pojęcia i wielkości 3. Kinematya odstawowe ojęcia i wielości Kinematya zajmuje się oisem ruchu ciał. Ruch ciała oisujemy w ten sosób, że odajemy ołożenie tego ciała w ażdej chwili względem wybranego uładu wsółrzędnych. Porawny

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

Bajki kombinatoryczne

Bajki kombinatoryczne Artyuł powstał a podstawe odczytu pod tym samym tytułem, wygłoszoego podczas XXXVI Szoły Matematy Poglądowej Pomysł czy rachue? w Grzegorzewcach, styczeń 006. Baj ombatorycze Joaa JASZUŃSKA, Warszawa Ja

Bardziej szczegółowo

Politechnika Poznańska

Politechnika Poznańska Aradusz Atcza Poltecha Pozańsa Wydzał Budowy Maszy Zarządzaa N u m e r y c z e w e r y f o w a e r o z w ą - z a e r ó w a a r u c h u o j e d y m s t o p u s w o b o d y Autor: Aradusz Atcza Promotor:

Bardziej szczegółowo

Materiały do ćwiczeń 2 Zmienna losowa dyskretna Rozkład zmiennej losowej dyskretnej Powtarzanie doświadczeń

Materiały do ćwiczeń 2 Zmienna losowa dyskretna Rozkład zmiennej losowej dyskretnej Powtarzanie doświadczeń Materały do ćwczeń Zmea losowa dysreta Rozład zmeej losowej dysretej Powtarzae dośwadczeń Przygotował: Dr ż Wojcech Artchowcz Katedra Hydrotech PG Zma 4/5 ZMIEA LOSOWA DYSKRETA I JEJ ROZKŁAD PRAWDOPODOBIEŃSTWA

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 : Podstawowe prawa, twierdzenia i reguły Teorii Obwodów

Wykład 3 : Podstawowe prawa, twierdzenia i reguły Teorii Obwodów OBWODY SYNAŁY Wyład 3 : Podstawowe prawa, twierdzeia i reguły Teorii Obwodów 3. PODSTAWOWE PAWA TWEDZENA TEO OBWODÓW 3.. SCHEMAT DEOWY OBWOD Schematem ideowym obwodu (siecią) azywamy graficze przedstawieie

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY I ZASTOSOWANIA RACHUNKU TENSOROWEGO

PODSTAWY I ZASTOSOWANIA RACHUNKU TENSOROWEGO PRACE PP FR REPOR /007 Jaa Ostrowsa - Maceewsa PODAWY ZAOOWANA RACHUNKU ENOROWEGO (Wyład a tudach Dotoracch w PP PAN) NYU PODAWOWYCH PROBLEMÓW ECHNK POLKEJ AKADEM NAUK WARZAWA 007 BN 978-8-89687-0-9 N

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

Identyfikacja i ocena ryzyka wykonania planu produkcji w przedsiębiorstwie górniczym

Identyfikacja i ocena ryzyka wykonania planu produkcji w przedsiębiorstwie górniczym Prof. dr hab. ż. HENRYK PRZYBYŁA, dr hab. ż. STANISŁAW KOWALIK Poltecha Śląsa, Glwce Idetyfacja ocea ryzya wyoaa plau producj w przedsęborstwe górczym Artyuł opował prof. dr hab. ż. Adrzej Karbow. Wprowadzee

Bardziej szczegółowo

Szymon Skibicki, Katedra Budownictwa Ogólnego. 1. Zestawienie sił działających na połączenie. 2. Połączenie jest dwucięte:

Szymon Skibicki, Katedra Budownictwa Ogólnego. 1. Zestawienie sił działających na połączenie. 2. Połączenie jest dwucięte: Szymo Sb, Katedra Budowtwa Ogólego Przyład oblzea połązee słupa z udametem (rys.), obążoego słam wg putu. Słup wyoao z drewa lasy GLh, śruby stalowe średy 0mm(lasa 5.8). Sróty: EK5 P-E 995--:00AC:006A:008

Bardziej szczegółowo

Wykład 11. a, b G a b = b a,

Wykład 11. a, b G a b = b a, Wykład 11 Grupy Grupą azywamy strukturę algebraiczą złożoą z iepustego zbioru G i działaia biarego które spełia własości: (i) Działaie jest łącze czyli a b c G a (b c) = (a b) c. (ii) Działaie posiada

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna i algebra liniowa

Analiza matematyczna i algebra liniowa Aaliza matematycza i algebra liiowa Materiały pomocicze dla studetów do wyładów Rachue różiczowy ucji wielu zmieych. Pochode cząstowe i ich iterpretacja eoomicza. Estrema loale. Metoda ajmiejszych wadratów.

Bardziej szczegółowo

Spis treści ZŁOŻONOŚĆ OBLICZEŃ 5 ELEMENTY TEORII ZŁOŻONOŚCI OBLICZENIOWEJ I PROBLEM DZIELNIKÓW 5

Spis treści ZŁOŻONOŚĆ OBLICZEŃ 5 ELEMENTY TEORII ZŁOŻONOŚCI OBLICZENIOWEJ I PROBLEM DZIELNIKÓW 5 Ss treśc SPIS TREŚCI WYKŁAD 5 ZŁOŻONOŚĆ OBLICZEŃ 5 ELEMENTY TEORII ZŁOŻONOŚCI OBLICZENIOWEJ I PROBLEM DZIELNIKÓW 5 WYKŁAD 9 TESTY PIERWSZOŚCI I LICZBY PSEUDOPIERWSZE 9 LICZBY PSEUDOPIERWSZE EULERA WYKŁAD

Bardziej szczegółowo

Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej

Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej Podstawy matematy fasowej ubezpeczeowej oreślea, wzory, przyłady, zadaa z rozwązaam KIELCE 2 SPIS TREŚCI WSTEP... 7 STOPA ZWROTU...... 9 2 RACHUNEK CZASU W MATEMATYCE FINANSOWEJ. 0 2. DOKŁADNA LICZBA DNI

Bardziej szczegółowo

Badanie energetyczne płaskiego kolektora słonecznego

Badanie energetyczne płaskiego kolektora słonecznego Katedra Slnów Salnowych Pojazdów ATH ZAKŁAD TERMODYNAMIKI Badane energetyczne łasego oletora słonecznego - 1 - rowadzene yorzystane energ celnej romenowana słonecznego do celów ogrzewana, chłodzena oraz

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Laboatoum Metod tatystyczych ĆWICZENIE WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Oacowała: Katazya tąo Weyfkaca hotez Hoteza statystycza to dowole zyuszczee dotyczące ozkładu oulac. Wyóżamy hotezy: aametycze

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODOŚCI PEARSOA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: a stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz alulacyjy do programu Calc paietu Ope Office, iezbędy podczas

Bardziej szczegółowo

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a. ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy

Bardziej szczegółowo

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2 Permutacje { 2,,..., } Defcja: Permutacją zboru lczb azywamy dowolą różowartoścową fukcję określoą a tym zborze o wartoścach w tym zborze. Uwaga: Lczba wszystkch permutacj wyos! Permutacje zapsujemy w

Bardziej szczegółowo

Modele wartości pieniądza w czasie

Modele wartości pieniądza w czasie Joaa Ceślak, Paula Bawej Modele wartośc peądza w czase Podstawowe pojęca ozaczea Kaptał (ag. prcpal), kaptał początkowy, wartośd początkowa westycj - peądze jake zostały wpłacoe a początku westycj (a początku

Bardziej szczegółowo

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi O liczbach aturalych, których suma rówa się iloczyowi Lew Kurladczyk i Adrzej Nowicki Toruń UMK, 10 listopada 1998 r. Liczby aturale 1, 2, 3 posiadają szczególą własość. Ich suma rówa się iloczyowi: Podobą

Bardziej szczegółowo

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację. Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.

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

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Znajdowanie 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 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

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

Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym)

Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym) Badaa Operacye (dualośc w programowau lowym) Zadae programowaa lowego (PL) w postac stadardowe a maksmum () c x = max, podczas gdy spełoe są erówośc () ax = b ( m ), x 0 ( ) Zadae programowaa lowego (PL)

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

UWAGI O BILANSIE MASY I PĘDU W GRADIENTOWEJ TERMOMECHANICE

UWAGI O BILANSIE MASY I PĘDU W GRADIENTOWEJ TERMOMECHANICE ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZEZYT 15/2015 Komsa Iżyer Budowlae Oddzał Polse Aadem Nau w Katowcach UWAGI O BILANIE MAY I PĘDU W GRADIENTOWEJ TERMOMECHANICE Ja KUBIK Wydzał Budowctwa Archtetury, Poltecha

Bardziej szczegółowo

Wyk lad 8 Zasadnicze twierdzenie algebry. Poj. ecie pierścienia

Wyk lad 8 Zasadnicze twierdzenie algebry. Poj. ecie pierścienia Wy lad 8 Zasadicze twierdzeie algebry. Poj ecie pierścieia 1 Zasadicze twierdzeie algebry i jego dowód Defiicja 8.1. f: C C postaci Wielomiaem o wspó lczyiach zespoloych azywamy fucj e f(x) = a x + a 1

Bardziej szczegółowo

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Katedra Ietycj Faoych Zarządzaa yzykem Aalza Zarządzae Portfelem cz. Dr Katarzya Kuzak Co to jet portfel? Portfel grupa aktyó (trumetó faoych, aktyó rzeczoych), które zotały yelekcjooae, którym ależy zarządzać

Bardziej szczegółowo