Zastosowanie strategii ewolucyjnej w prognozowaniu tendencji zmian kursu akcji
|
|
- Kinga Klimek
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 BIULETYN INSTYTUTU AUTOMATYKI I ROBOTYKI NR 31, 2011 Zastosowane strateg ewoucyjnej w prognozowanu tendencj zman kursu akcj Krzysztof MURAWSKI 1, Monka MURAWSKA 2 1 Instytut Teenformatyk Automatyk WAT, 2 u. Gen. S. Kaskego 2, Warszawa k.murawsk@ta.wat.edu.p, monka.murawska@wat.edu.p STRESZCZENIE: W artykue wyznaczono tendencj zman kursu akcj, notowana hstoryczne. a ewoucyjna poprawne dopasowane, kodowanego w genotype, poszukwanych kursu akcj do notowanych na g ze paperów w genotyp zmodyfkowano, by u wyznaczane tendencj zman kursu (prognozy). Sposób prognozowana zweryfkowano da trzynastu wybranych, których dane uzyskano z G y Paperów W obczena ewoucyjne, stratega ewoucyjna, prognozowane. 1. Wprowadzene A jest m How can computers be made to do what needs to be done, wthout beng tod exacty how to do t?. ne obecne metody sztucznej udzeena na ne odpowedz. Przedmotem prac opracowane sposobu prognozowana tendencj zman kursu akcj (ZKA) wart (SGPW)., (ES). Zastosowane agorytmów sztucznej ntegencj w badanu jest znane w ekonom [4]. Pubkowane prace rozszerzenem kasycznego, w którym rzewd, wyznacza parametry modeu ekonometrycznego n trendu [14] ub. Mode buduje na podstawe danych 95
2 Krzysztof Murawsk, Monka Murawska archwanych [12], [16]. Zwyke, tak jak w [4], [10], [15], za zmany kursu akcj z. poszukwane anaog w n trendu wydzeanym arbtrane okresam. O wraz z teor ekonom wedz z praktyk budowy modeu ekonometrycznego. W zmennych modeu,,, sec neuronowe [23] oraz agorytmy ewoucyjne [1], [12]. modeu formanego zbudowanego na podstawe danych archwanych do przewdywana trudne. T przewdywana ZKA wynka z, czy w zgromadzonych danych kurs akcj oraz czy one. przewdywana tendencj zman kursu akcj. Tak jak w [12] n hstorycznych notowa kursu akcj. e utworzono n zancjowanych osowo obserwacj, które zakodowano w strukturze nazywanej genotypem. Perwszych n-t eementów genotypu odpowada znanym kursu akcj, y prognoz. Zakres prognozy parametrem agorytmu. Kuczowe da generowanej prognozy y wyznaczana. to ewoucyjn. Warto c eementów genotypu w nej na drodze poszukwana osowego. charakter zman roces poszukwana kontroowano przy wykorzystanu funkcj przystosowana. W koejnych teracjach agorytmu ewoucyjnego ona te na (osobnk, nstancje genotypu), znanym om kursu akcj. wynkem Operatory te na wszystke zmenne genotypu (obserwacje przetwarzana osobnków z dynamczne: p a mutacj. jest zarówno przy starce agorytmu, jak w trakce jego nstancje genotypu podega kontroowanej jedyne Wynkem jest n dopasowanych kursu akcj oraz t prognoz. 96 Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/2011
3 Zastosowane strateg ewoucyjnej w prognozowanu tendencj zman kursu akcj 2. Obczena ewoucyjne Perwsze pubkacje na temat (EA) [1] [6]. Ich efektem metody: programowane ewoucyjne (EP) [7]; stratega ewoucyjna (ES) [8]; agorytm genetyczny (GA) [9]. EA Ich w poszukwane a zadana w wynku ewoucj. C, ewoucyjne /ub do/od jest efektem reazacj weu teracj agorytmu poszukwana. Ne wynka on, tak jak w kasycznym, z wykonana w formane zdefnowanych rachunków. Ta uznawana jest zarówno za wad zaet. jest wyznaczene. Pod tym EA ne zadana, którego mode jest ub neznany. W obczenach ewoucyjnych poszukwane parametry zadana koduje, kodowane bnarne, kodowane rzeczywste oraz kodowane w postac drzew. Innym sposobem kodowana jest kodowane ogarytmczne. W sposób stotny skraca ono przetwarzanych ów bnarnych, ae do samej de nowego. 7] [19]. genotyp). przez w procese sztucznej ewoucj. Proces ten jest tym sprawnejszy, m epej zreazowany jest generator zmennej osowej. ten, który charakteryzuje w reazowanym cykczne procese poszukwana. w pojedynczym cyku 7] [9], [18], [19]. R otrzymane w sposób ewoucyjny cyku poszukwana jest seekcja osobnków. W agorytme ewoucyjnym jej zada (popuacj) wygenerowanych GA, rys. 1 w ceu wskazana osobnków przeznaczonych do reprodukcj. Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/
4 Krzysztof Murawsk, Monka Murawska Seekcja osobnków do modyfkacj Seekcja osobnków do koejnego cyku obcze Procedure GA; begn t:=0; Incjazuj_popuacj _pocz tkow P(t); Obcz_warto c_przystosowana P(t); Whe zatrzymaj <> True Do begn t:=t+1; Metoda_seekcj P(t); Utwórz_popuacj _dzec P (t); Obcz_warto c_przystosowana P (t); P(t) := Metoda_seekcj (P(t),P (t)); zatrzymaj:= Warunek_zatrzymana P(t); end; end; Rys. 1. Podstawowy agorytm genetyczny 3. Koncepcja prognozowana tendencj zman kursu akcj 3.1. Poszukwane ewoucyjn (nstancje) najbardzej perspektywczne, to znaczy o najepszych ach funkcj przystosowana. zadana. sposobu kodowana parametrów oraz metody przeszukwana przestrzen dopuszczanych, brzm: czy EA wyznacz? uje formanego dowodu, odpowedz poszukwano na drodze eksperymentu. m V y przez [v 1,..,v n-1,v n ] reprezentuje n dyskretnych znanych w c kursu akcj uzyskanych na koejnych SGPW. P zapsany jako [p 1,..,p n-1,p n ] jest kursu akcj. P badano ex post O V, P n 1 v p. (1) Poszukwane ewoucyjne, O V, P e rr, (2) gdze e rr. Za take P 2) da e 0. Rezutat rr 98 Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/2011
5 Zastosowane strateg ewoucyjnej w prognozowanu tendencj zman kursu akcj na rys. 2. Przypadek pokazany na rys kursu akcj z koejnych SGPW. O V, P da 2000 teracj ewoucyjnego agorytmu poszukwana przy rozmarze 0, a) b) Rys. 2. W ftracj donoprzepustowej (b) 25 rzeczywstej krzywej kursu wyznaczonej na podstawe uzyskanych dyskretnych zakodowanych w genotype jest epej wdoczne po wykonanu ftracj donoprzepustowej, faek, rys. 2b Prognozowane tendencj zman kursu akcj prognoz, na kurs akcj w równym stopnu 3.1 obserwacj P przez [p 1,..,p (n-t),,p n ], gdze (n t) czba obserwacj t obserwacj ne podega ocene stanow. 3. Rys. 3 danych kodowanych w postac czb rzeczywstych, co znaczne upraszcza jego Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/
6 Krzysztof Murawsk, Monka Murawska zgodnej z opsem wektora V eementów wektora P wyosowano z R +. W praktyce, strateg ewoucyjnej k nstancj P. To oznacza na popuacj dopuszczanych {P 1,..,P k }. nstancje wraz z ch podega operacjom, mutacj, seekcj oraz ocene. Mutacja -tego eementu wektora P zgodne z wzorem: gdze: 1 a x 0 p -ty eement wektora d g M p, x, d, g 1 a x p a x f d, g, (3) gdy x T M w przecwnym przypadku P ; f, g x zmenna osowa,1 (4) d, ; 0 prawdopodo- -tego eementu wektora P ; d, g d 0 g d ; T próg mutacj, np. 0,01. M Czynno no ej pary,, 1,, n, j modyfkowany eement P P 1,, P k. z -tego eementu wektora wektora : gdze: p r p gdze 1,, k, r P, gdze r zmenna osowa r 1,, k / K r p p, y 1 b y r p b y p p w wektorze P na -. Zman,, (5) 1 gdy y TK b y (6) 0 w przecwnym przypadku -ty eement wektora P na jest podczas ; r -ty eement wyosowanego wektora P ; y zmenna osowa,1 0 k -tego eementu wektora P ; T K, np. 0, Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/2011
7 Zastosowane strateg ewoucyjnej w prognozowanu tendencj zman kursu akcj no go -tego eementu wektora 1,, k, r 1,, k /. Wektory P 1,, P k podega Ceem oceny wskazane najepej dopasowanych do wzorca zakodowanego w V., tym mnejsza funkcj O V, P. W no z wzoru: da którego osowano przystosowana, O n V P Obczena przeprowadzano 1,, k Eementy v, da których n t n, t, v p. (7) 1. P y do sprawdzena popraw- obserwacj zman kursu akcj. ych ych to do konstrukcj warunku stopu agorytmu. Obczena ewoucyjne o 1,, mn k O V, P é rr, gdze é rr nstancj. W poszukwane ewoucyjne zatrzymywano NumOfGen). (8) 4. W prognozowana tendencj zman kursów akcj z punktu trzecego. Da ytworzono y 365 zakres prognozy t ustaono arbtrane. Prognozowane prowadzono w oparcu o wektor 335 obserwacj. Da nch wyznaczano funkcj przystosowana. Po e trzydze ne ocene. W ewoucyjnego poszukwane. Za rezutat poszukwana przyjmowano tego osobnka, który najmnejsz funkcj przystosowana. Tendencje zman kursu akcj wyznaczano po wykonanu ftracj donoprzepustowej (fakowej). Podczas w Warszawe. Wyznaczane. Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/
8 Krzysztof Murawsk, Monka Murawska Perwsze Druge Interpretacja ZakProgn zakres prognozy NumOfGen czba teracj agorytmu PopSze rozmar popuacj rodzceskej MustStay Otrzymane rezutaty eksperymentów zawarto w tab Do zapsu uzyskanych wynków + wzrostowa tendencja zman kursu akcj; - tendencja zman kursu akcj; o tendencja zman kursu akcj; bd go ustaena tendencj zman. Tab. 1 a perwszego warantu Dane Tendencje zman kursu akcj Wart. funk. oceny BUDIMEX KERNEL KRUSZWICA LPP MILLENNIUM PEKAO PKNORLEN PKOBP POLLENAE TUEUROPA UNICREDIT YWIEC Dane rzeczywste Dane rzeczywste Prognoza Dane rzeczywste bd Dane rzeczywste bd Dane rzeczywste bd Dane rzeczywste Prognoza Dane rzeczywste Prognoza bd Dane rzeczywste Dane rzeczywste Dane rzeczywste - o - - Prognoza Dane rzeczywste Prognoza Dane rzeczywste bd bd Dane rzeczywste o Prognoza trzyna wyznaczonym tendencjam zman kursu akcj. W jednym wyznaczona prognoza a. 102 Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/2011
9 Zastosowane strateg ewoucyjnej w prognozowanu tendencj zman kursu akcj W jednym przypadku uzyskana prognoza a a, a w prognozy w jednym jej segmentów. Wybrane przypadk wyznaczonych tendencj zman kursu akcj zaprezentowano na rys. 4. a) BUDIMEX b) PKOBP c) KRUSZWICA d) TUEUROPA e) PEKAO Rys. 4. Wyznaczone tendencje zman kursu akcj Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/
10 Krzysztof Murawsk, Monka Murawska Eksperyment wykonano powtórne, rodzceskej ze 100 do 500. obszaru przestrzen dop Uzyskane wynk podano w tab. dwóch segmentów. Tab. 2 Dane Tendencje zman kursu akcj Wart. funk. oceny BUDIMEX Dane rzeczywste o bd Prognoza Dane rzeczywste Prognoza KERNEL Dane rzeczywste + - o o Prognoza KRUSZWICA Dane rzeczywste + o Prognoza + o LPP Dane rzeczywste MILLENNIUM Dane rzeczywste PEKAO Dane rzeczywste PKNORLEN Dane rzeczywste Prognoza + o - + o PKOBP Dane rzeczywste Prognoza POLLENAE Dane rzeczywste Prognoza TUEUROPA Dane rzeczywste Prognoza UNICREDIT Dane rzeczywste Prognoza YWIEC Dane rzeczywste o + Prognoza do wzorca w jego, w porównanu do wynków perwszego eksperymentu mnejsza czba e tendencje zman kursu akcj. do f) wyznaczonych tendencj 104 Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/2011
11 Zastosowane strateg ewoucyjnej w prognozowanu tendencj zman kursu akcj zman kursu akcj podano na rys. 5. Przeprowadzone eksperymenty u ono o ych tendencj zman. a) PKNORLEN b) POLLENAE c) KRUSZWICA d) LPP e) MILLENNIUM f) PEKAO Rys. 5. Wyznaczone tendencje zmany kursu akcj Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/
12 Krzysztof Murawsk, Monka Murawska Ek uruchomono wytworzony skrypt. Poszczegóne próby przeprowadzono przy zmennej osowej. Do przeprowadzena testu. 3. Tab. 3. Rezutat badana pow zman kursu Frma Dane Tendencja zman kursu akcj Dane rzeczywste Prognoza Dane rzeczywste Prognoza Dane rzeczywste Prognoza Dane rzeczywste Prognoza Rys. 6 zman kursu akcj Na podstawe uzyskanych wynków Sposób jednak p a konstrukcja agorytmu a taka przy koejnych uruchomenach agorytmu. Jest to zdecydowane pozytywny objaw by prognozowanych zman kursu akcj. Tak wynk u by jednoznaczne wnoskowane. W konsekwencj utrudnone. Uzyskane prognozy zustrowano na rys Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/2011
13 Zastosowane strateg ewoucyjnej w prognozowanu tendencj zman kursu akcj 5. Wnosk W artykue przedstawono prognozowana tendencj zman kursów akcj. Prognozowane przeprowadzono, r y przetwarzana e strateg ewoucyjnej. P prognozy zbadano da trzynastu notowanych na GPW. Wykonane eksperymenty a konstrukcja genotypu stratega ewoucyjna mo wyznacza obserwacje równe ub bske. genotyp zmodyfkowano w ceu wyznaczana prognozy. przetwarzana pozostawono bez zman. zmodyfkowan wyznacz akcj. Pommo to, przypadków stratega ewoucyjna poprawne prognoz tendencje zman kursu akcj. Lteratura [1] ABOUELDAHAB T., FAKHRELDIN M., Predcton of Stock Market Indces usng Hybrd Genetc Agorthm/ Partce Swarm Optmzaton wth Perturbaton Term, Internatona Conference on swarm ntegence, ICSI [2] BLEDSOE W.W., The use of boogca concepts n the anaytca study of systems, ORSA TIMS Natona Meetng, [3] BOX G. E. P., Evoutonary operaton: A method for ncreasng ndustra productvty, Journa of Roya Statstca Socety C, Vo. 6, No. 2, 1957, pp [4] BRABAZON A., O'NEILL M., MARINGE D. G., Natura Computng n Computatona Fnance, Tom 3. Sprnger-Verag, Bern Hedeberg 2010, pp [5] BREMERMANN H.J., Optmzaton through evouton and recombnaton, Sef- Organzng Systems 1962, edted M.C. Yovtts et a., Spartan Books, Washngton, D.C. pp [6] EIBEN E.A., VAN KEMENADE C.H.M., KOK J.N., Orgy n the Computer: Mut Parent Reproducton n Genetc Agorthm, Thrd European Conference on Artfca Lfe, [7] FOGEL L.J., OWENS A.J., WALSH M.J., Artfca Integence Through Smuated Evouton, Wey J., [8] FRASER A.S., Smuaton of genetc systems by automatc dgta computers, Austraan Journa of Boogca Scence, [9] FRIEDMAN G.J., Dgta smuaton of an evoutonary process, Genera Systems Yearbook, Vo. 4, 1959, pp Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/
14 Krzysztof Murawsk, Monka Murawska [10] HAUPT R., HAUPT S.E., Practca Genetc Agorthms, John Wey & Sons, [11] HOLLAND J.H., Adaptaton n Natura and Artfca Systems, The Unversty of Mchgan Press, [12] MARKOWSKA-KACZMAR U., KWASNICKA H., SZCZEPKOWSKI M., Genetc Agorthm as a Too for Stock Market Modeng, Artfca Integence and Soft Computng ICAISC 2008 Lecture Notes n Computer Scence, Vo. 5097/2008, pp , DOI: / _44 [13] MURPHY J., Anaza technczna rynków fnansowych, WIG PRESS, [14] MURAWSKA M.,, Akredytacj Kerunków Ekonomcznych, [15] MURAWSKA M., perspektywa mnonego dwudzestoeca, Prace ISBN/ISSN: ISNN , 2011, pp [16] MURAWSKA M.,, Now, 2011, pp [17] MURAWSKI K., Segmentacja obrazów rastrowych z wykorzystanem strateg ewoucyjnych, praca doktorska, WAT, [18] MURAWSKI K., Obczena ewoucyjne geneza zastosowane, Buetyn IAR, 15/2001, str [19] REACHENBERG I., Evoutonstratege: optmerung technscher systeme nach prnzpen der boogschen evouton. Frommann Hozboog, [20] Anaza technczna wprowadzene, Sera: Reuters, Wydawnctwo Woters Kuwer Poska Ofcyna, 2001, ISBN: [21] SAM M., MANI G., Fnanca forecastng usng genetc agorthms, Apped Artfca Integence, Vo. 10, No. 6, 1996, pp [22] Waveet Toobox User s Gude, The Mathworks Inc., [23] WITKOWSKA D., Appcaton of artfca neura networks to stock prce predcton, Journa of Apped Computer Scence, Vo. 7, No. 1, 1999, pp [24] YOVITS G.T., JACOBI G.T., GOLDSTEIN G.D. (ED.), Sef-organzng systems, Spartan Books, 1962, pp Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/2011
15 Zastosowane strateg ewoucyjnej w prognozowanu tendencj zman kursu akcj Appcaton of evoutonary strateges n predctng stock prce trends ABSTRACT: The trend of stock prce s determned n the paper usng an evoutonary strategy and hstorca quotatons. On the bass of experments t has been shown that the evoutonary strategy enabes correct matchng of coded n a genotype sought sequence of shares prce to the vaue of sted securtes. The genotype has been modfed to aow determnaton of the future exchange rate trends (forecasts). The method of forecastng was verfed for thrteen seected companes whose data was obtaned from the Stock Exchange n Warsaw. KEYWORDS: evoutonary computaton, trend ne market, predcton Pra Buetyn Instytutu Automatyk Robotyk, 31/
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej
Bardziej szczegółowoKOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO JAKOŚĆ MIERZONA WARTOŚCIĄ WSPÓŁCZYNNIKA R 2 (K)
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Mchał Kolupa Poltechnka Radomska w Radomu Joanna Plebanak Szkoła Główna Handlowa w Warszawe KOINCYDENTNOŚĆ MODELU EKONOMETRYCZNEGO A JEGO
Bardziej szczegółowoĆw. 2. Wyznaczanie wartości średniego współczynnika tarcia i sprawności śrub złącznych oraz uzyskanego przez nie zacisku dla określonego momentu.
Laboratorum z Podstaw Konstrukcj aszyn - - Ćw.. Wyznaczane wartośc średnego współczynnka tarca sprawnośc śrub złącznych oraz uzyskanego przez ne zacsku da okreśonego momentu.. Podstawowe wadomośc pojęca.
Bardziej szczegółowoNeural networks. Krótka historia 2004-05-30. - rozpoznawanie znaków alfanumerycznych.
Neural networks Lecture Notes n Pattern Recognton by W.Dzwnel Krótka hstora McCulloch Ptts (1943) - perwszy matematyczny ops dzalana neuronu przetwarzana przez nego danych. Proste neurony, które mogly
Bardziej szczegółowoWPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO
Walenty OWIECZKO WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI A IEPEWOŚĆ WYIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO STRESZCZEIE W artykule przedstaono ynk analzy nepenośc pomaru ybranych cech obektu obrazu cyfroego. Wyznaczono
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,
Bardziej szczegółowoOPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905 Adranna MASTALERZ-KODZIS Unwersytet Ekonomczny w Katowcach OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE
Bardziej szczegółowoWielokategorialne systemy uczące się i ich zastosowanie w bioinformatyce. Rafał Grodzicki
Welokategoralne systemy uząe sę h zastosowane w bonformatye Rafał Grodzk Welokategoralny system uząy sę (multlabel learnng system) Zbór danyh weśowyh: d X = R Zbór klas (kategor): { 2 } =...Q Zbór uząy:
Bardziej szczegółowoWERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH
SCRIPTA COMENIANA LESNENSIA PWSZ m. J. A. Komeńskego w Leszne R o k 0 0 8, n r 6 TOMASZ ŚWIST* WERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH
Bardziej szczegółowoZastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej w doborze spó³ek do portfela inwestycyjnego Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej...
Adam Waszkowsk * Adam Waszkowsk Zastosowane welowymarowej analzy porównawczej w doborze spó³ek do portfela nwestycyjnego Zastosowane welowymarowej analzy porównawczej... Wstêp Na warszawskej Ge³dze Paperów
Bardziej szczegółowoKONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE
Adranna Mastalerz-Kodzs Unwersytet Ekonomczny w Katowcach KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE Wprowadzene W dzałalnośc nstytucj fnansowych, takch
Bardziej szczegółowoModel referencyjny systemu informacyjnego monitorowania procesu nabywania kompetencji
Mode referencyjny systemu nformacyjnego montorowana procesu nabywana ompetencj AUTOREFERAT ROZPRAWY DOKTORSKIEJ mgr nż. Magdaena Manowsa Promotor: dr hab. Emma Kusztna Recenzenc: dr hab. n.t. Bożena Śmałowsa
Bardziej szczegółowo) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
Bardziej szczegółowoŁ Ł ÓŁ Ń óń Ł Ę Ę ó ą ść ó ń ś ą ą Ę Ęą ó ś ś ś ąś ą ą ą Ł Ł ą ą Ę ą ó ą ść ó ś Ę ą óź ś ń Ś Ę ą ą ść ó ń ś ą ó ś ą Ł Ęś Ń Ę ó ą ść ó Ń ś ą ź ś ść Ś ą Ą ń Ł ĘŚ ĘĄ ą ś ó ś ą ą ą ó ś ść ś ó ą ą Ą ź ó ą ść
Bardziej szczegółowoWikiWS For Business Sharks
WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace
Bardziej szczegółowoĄ Ś Ś ż Ż ć Ś Ż Ś Ń Ó Ż ć Ź ć ć Ż Ź Ś Ą Ą Ż Ś Ą ĘĄ Ś Ę ŚĘ Ę Ó Ś Ą ć Ś ź Ś ż Ż Ź ć ć ć Ą ć ć Ź ć ć ć ć Ś ć Ż ć ć Ą ć Ż ć Ż ć Ż Ż Ż ć Ż ć Ż ć Ż ż ź Ą ż ć Ż Ź Ż Ś Ż Ś Ą ż Ą Ż ź Ż ż ć Ż Ż Ą Ś Ź ć Ś ż Ź ż Ł
Bardziej szczegółowoSELEKCJA: JAK JEDNA POPULACJA (STRATEGIA) WYPIERA INNĄ
W stronę bolog: dnama oulacj Martn. owa Evolutonar Dnamcs elna Press 6 SELEKCJ: JK JED POPULCJ (STRTEGI) WYPIER IĄ Model determnstczn ( a ) ( b ) : Dodając stronam mam a b czl średne dostosowane (ftness).
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Wykład 2
Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad
Bardziej szczegółowoKRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA
KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany
Bardziej szczegółowoProblemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA
Problemy jednoczesnego testowana welu hpotez statystycznych ch zastosowana w analze mkromacerzy DNA Konrad Furmańczyk Katedra Zastosowań Matematyk SGGW Plan referatu Testowane w analze mkromacerzy DNA
Bardziej szczegółowoZadanie 1. Udowodnij, że CAUS PRAM. Załóżmy przetwarzanie przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu historii hv i zachodzi zatem:
Zadane 1 Udowodnj, że CAUS PRAM Załóżmy przetwarzane przyczynowo spójne. Dla każdego obrazu hstor hv zachodz zatem: O OW O OW x X p j o O o1 o2 o1 o2 o1 j o2 ( o1 = w( x) v o2 = r( x) v) o1 o2 ( o1 o o2)
Bardziej szczegółowoSZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH
Grzegorz PRZEKOTA ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Zarys treśc: W pracy podjęto problem dentyfkacj cykl gełdowych.
Bardziej szczegółowoFOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin., Oeconomica 2015, 321(80)3, 5 14
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Fola Pomer. Unv. Technol. Stetn., Oeconomca 215, 321(8)3, 5 14 Agneszka BARCZAK POMIAR WAHAŃ SEZONOWYCH RUCHU PASAŻERSKIEGO NA PRZYKŁADZIE PORTU LOTNICZEGO
Bardziej szczegółowoBADANIE POTENCJALNEGO POLA ELEKTRYCZNEGO
BADANIE POTENCJALNEGO POLA ELEKTRYCZNEGO I. Ce ćwczena: zapoznane z metodą wyznaczana n ekwpotencjanych poa eektrycznego da róŝnych układów eektrod. przy zastosowanu wanny eektrotycznej. II. Przyrządy:
Bardziej szczegółowoO PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH
Mateusz Baryła Unwersytet Ekonomczny w Krakowe O PEWNYM MODELU POZWALAJĄCYM IDENTYFIKOWAĆ K NAJBARDZIEJ PODEJRZANYCH REKORDÓW W ZBIORZE DANYCH KSIĘGOWYCH W PROCESIE WYKRYWANIA OSZUSTW FINANSOWYCH Wprowadzene
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 17. ALGORYTMY EWOLUCYJNE Częstochowa 2014 Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska KODOWANIE BINARNE Problem różnych struktur przestrzeni
Bardziej szczegółowoSargent Opens Sonairte Farmers' Market
Sargent Opens Sonairte Farmers' Market 31 March, 2008 1V8VIZSV7EVKIRX8(1MRMWXIVSJ7XEXIEXXLI(ITEVXQIRXSJ%KVMGYPXYVI *MWLIVMIWERH*SSHTIVJSVQIHXLISJJMGMEPSTIRMRKSJXLI7SREMVXI*EVQIVW 1EVOIXMR0E]XS[R'S1IEXL
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez dla wielu populacji
Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w
Bardziej szczegółowo9 konkurs ICT Objective: 9.11 FET Proactive Neuro-bio. 9 konkurs ICT
Dzeń Informacyjny ICT dla podmotów zanteresowanych uczestnctwem w mędzynarodowych projektach B+R w ramach 7 Programu Ramowego: 9 konkurs ICT Warszawa, 31.01.2012 9 konkurs ICT Objectve: 9.11 FET Proactve
Bardziej szczegółowoAlgorytm Genetyczny. zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych
Algorytm Genetyczny zastosowanie do procesów rozmieszczenia stacji raportujących w sieciach komórkowych Dlaczego Algorytmy Inspirowane Naturą? Rozwój nowych technologii: złożone problemy obliczeniowe w
Bardziej szczegółowoPrawdziwa ortofotomapa
Prawdzwa ortofotomapa klasyczna a prawdzwa ortofotomapa mnmalzacja przesunęć obektów wystających martwych pól na klasycznej ortofotomape wpływ rodzaju modelu na wynk ortorektyfkacj budynków stratege opracowana
Bardziej szczegółowoSystem Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik
Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA
Bardziej szczegółowoWielokryterialny Trójwymiarowy Problem Pakowania
Łukasz Kacprzak, Jarosław Rudy, Domnk Żelazny Instytut Informatyk, Automatyk Robotyk, Poltechnka Wrocławska Welokryteralny Trójwymarowy Problem Pakowana 1. Wstęp Problemy pakowana należą do klasy NP-trudnych
Bardziej szczegółowoPaństwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Raciborzu
Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Racborzu KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmotu: Termnologa ekonomczna prawncza 2. Kod przedmotu: FGB-23 3. Okres ważnośc karty: 2015-2018 4. Forma kształcena: studa perwszego
Bardziej szczegółowoMinimalizacja globalna. Algorytmy genetyczne i ewolucyjne.
Mnmalzacja globalna Algorytmy genetyczne ewolucyjne. Lnearyzacja nelnowego operatora g prowadz do przyblżonych metod rozwązywana zagadnena odwrotnego. Wynk takej nwersj jest slne uzależnony od wyboru modelu
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010
EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra
Bardziej szczegółowoPORÓWNANIE METOD PROSTYCH ORAZ METODY REGRESJI HEDONICZNEJ DO KONSTRUOWANIA INDEKSÓW CEN MIESZKAŃ
PORÓWNANIE METOD PROSTYCH ORAZ METODY REGRESJI HEDONICZNEJ DO KONSTRUOWANIA INDEKSÓW CEN MIESZKAŃ Radosław Trojanek Katedra Inwestycj Neruchomośc Unwersytet Ekonomczny w Poznanu e-mal: r.trojanek@ue.poznan.pl
Bardziej szczegółowoINDEKSOWANIE TABEL DLA RÓŻNYCH GĘSTOŚCI GRUP ZAPYTAŃ SQL (NA PRZYKŁADZIE ORACLE 11G)
STUDIA INFORMATICA 2014 Volume 35 Number 2 (116) Radosław BOROŃSKI, Grzegorz BOCEWICZ Poltechnka Koszalńska, Wydzał Elektronk Informatyk INDEKSOWANIE TABEL DLA RÓŻNYCH GĘSTOŚCI GRUP ZAPYTAŃ SQL (NA PRZYKŁADZIE
Bardziej szczegółowoPrzykład 5.1. Kratownica dwukrotnie statycznie niewyznaczalna
rzykład.. Kratownca dwukrotne statyczne newyznaczana oecene: korzystaąc z metody sł wyznaczyć sły w prętach ponższe kratowncy. const Rozwązane zadana rozpoczynamy od obczena stopna statyczne newyznaczanośc
Bardziej szczegółowoModelowanie charakterystyki przy œciskaniu oraz w³aœciwoœci u ytkowe hiperelastycznych materia³ów poliuretanowych stosowanych w budowie maszyn
544 POLIMERY 8, 53, nr 7 8 AA BOZKOWSKA ), KAMIL BABSKI ), JERZY OSIÑSKI ), PIOTR AH ) Modelowane charakterystyk przy œcskanu oraz w³aœcwoœc u ytkowe hperelastycznych matera³ów poluretanowych stosowanych
Bardziej szczegółowobanków detalicznych Metody oceny efektywnoœci operacyjnej
Metody oceny efektywnoœc operacyjnej banków detalcznych Danuta Skora, mgr, doktorantka Wydza³u Nauk Ekonomcznych, Dyrektor Regonu jednego z najwêkszych banków detalcznych Adran Kulczyck, mgr, doktorant
Bardziej szczegółowoWAE Jarosław Arabas Pełny schemat algorytmu ewolucyjnego
WAE Jarosław Arabas Pełny schemat algorytmu ewolucyjnego Algorytm ewolucyjny algorytm ewolucyjny inicjuj P 0 {P 0 1, P 0 2... P 0 μ } t 0 H P 0 while! stop for (i 1: λ) if (a< p c ) O t i mutation(crossover
Bardziej szczegółowoBADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM
Zeszyty Problemowe Maszyny Elektryczne Nr 88/2010 13 Potr Bogusz Marusz Korkosz Jan Prokop POLITECHNIKA RZESZOWSKA Wydzał Elektrotechnk Informatyk BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje
Bardziej szczegółowoAnaliza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009
Mara Konopka Katedra Ekonomk Organzacj Przedsęborstw Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego w Warszawe Analza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Wstęp Polska prywatyzacja
Bardziej szczegółowo( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X
Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO DO OPRACOWANIA STRATEGII REDUKCJI EMISJI GAZÓW
ZASTOSOWANIE PROGRAOWANIA DYNAICZNEGO DO OPRACOWANIA STRATEGII REDUKCJI EISJI GAZÓW ANDRZEJ KAŁUSZKO Instytut Bada Systemowych Streszczene W pracy opsano zadane efektywnego przydzału ogranczonych rodków
Bardziej szczegółowoDywersyfikacja portfela poprzez inwestycje alternatywne. Prowadzący: Jerzy Nikorowski, Superfund TFI.
Dywersyfkacja ortfela orzez nwestycje alternatywne. Prowadzący: Jerzy Nkorowsk, Suerfund TFI. Część I. 1) Czym jest dywersyfkacja Jest to technka zarządzana ryzykem nwestycyjnym, która zakłada osadane
Bardziej szczegółowoLaboratorium ochrony danych
Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz
Bardziej szczegółowoMetoda prądów obwodowych
Metod prądów owodowyh Zmenmy wszystke rzezywste źródł prądowe n npęowe, Tworzymy kłd równń lnowyh opsjąyh poszzególne owody. Dowolną seć lnową skłdjąą sę z elementów skponyh możn opsć z pomoą kłd równń
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Dariusz Szymański
Natala Nehrebecka Darusz Szymańsk . Sprawy organzacyjne Zasady zalczena Ćwczena Lteratura. Czym zajmuje sę ekonometra? Model ekonometryczny 3. Model lnowy Postać modelu lnowego Zaps macerzowy modelu dl
Bardziej szczegółowoORGANIZACJA ZAJĘĆ OPTYMALIZACJA GLOBALNA WSTĘP PLAN WYKŁADU. Wykładowca dr inż. Agnieszka Bołtuć, pokój 304, e-mail: aboltuc@ii.uwb.edu.
ORGANIZACJA ZAJĘĆ Wykładowca dr nż. Agneszka Bołtuć, pokój 304, e-mal: aboltuc@.uwb.edu.pl Lczba godzn forma zajęć: 15 godzn wykładu oraz 15 godzn laboratorum 15 godzn projektu Konsultacje: ponedzałk 9:30-11:00,
Bardziej szczegółowoANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO
Artur Zaborsk Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Wprowadzene Od ukazana
Bardziej szczegółowoRACJONALIZACJA PROCESU EKSPLOATACYJNEGO SYSTEMÓW MONITORINGU WIZYJNEGO STOSOWANYCH NA PRZEJAZDACH KOLEJOWYCH
RACE NAUKOWE OLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. Transport 6 olitechnika Warszawska, RACJONALIZACJA ROCESU EKSLOATACYJNEGO SYSTEMÓW MONITORINGU WIZYJNEGO STOSOWANYCH NA RZEJAZDACH KOLEJOWYCH dostarczono: Streszczenie
Bardziej szczegółowoOPTYMALIZACJA ALGORYTMÓW WYZNACZANIA RUCHU CIECZY LEPKIEJ METODĄ SZTUCZNEJ ŚCIŚLIWOŚCI
MODELOWANIE INśYNIERSKIE ISSN 1896-771X 36, s. 187-192, Glwce 2008 OPTYMALIZACJA ALGORYTMÓW WYZNACZANIA RUCHU CIECZY LEPKIEJ METODĄ SZTUCZNEJ ŚCIŚLIWOŚCI ZBIGNIEW KOSMA, BOGDAN NOGA Instytut Mechank Stosowane,
Bardziej szczegółowoA O n RZECZPOSPOLITA POLSKA. Gospodarki Narodowej. Warszawa, dnia2/stycznia 2014
Warszawa, dna2/styczna 2014 r, RZECZPOSPOLITA POLSKA MINISTERSTWO ADMINISTRACJI I CYFRYZACJI PODSEKRETARZ STANU Małgorzata Olsze wska BM-WP 005.6. 20 14 Pan Marek Zółkowsk Przewodnczący Komsj Gospodark
Bardziej szczegółowoZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO
ZESZYTY AUKOWE UIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO R 394 PRACE KATEDRY EKOOMETRII I STATYSTYKI R 5 004 SEBASTIA GAT Unwersytet Szczec sk KRYTERIA BUDOWY PORTFELI PAPIERÓW WARTO CIOWYCH W OKRESIE BESSY A GIEŁDA
Bardziej szczegółowoOcena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak
Ocena jakoścowo-cenowych strateg konkurowana w polskm handlu produktam rolno-spożywczym dr Iwona Szczepanak Ekonomczne, społeczne nstytucjonalne czynnk wzrostu w sektorze rolno-spożywczym w Europe Cechocnek,
Bardziej szczegółowo1d 18. 4a 4b 5 3d*** 4e*** 3b. 5a 5d. 5b 4c 8b 8g 3a. 8c ** 8n 9b 9e** 9a. 9p 9q* 9m 9o 9k 9d 9h 9 9j. 18a. 9r 9f. 1f 11b. 11c ** 1i* 11 11a 2b 10n
Zasłony 1 1a 18 4a 4b 5 3d* 3e* 5c 4e* 3b 5b 4c 8b 3 4 3c 4d 8g 3a 8 e a f d 8h 5a 5d 8c 1c 18a 6b 6d 6c 7 7d 7e 6a 7f 7e 7b 8j 8i 6 7b 8k 8m 8l 8n 9b 9c 9i 9e 9a 9m 9o 9k 9d 9h 9 9j 9r 9f 9g 9l 9n 1 11j
Bardziej szczegółowoĄ ś Ę ń ń ń Ć ś ć Ę Ę ż ę ę ż ż ż ź ć ż Ę ś ż ż ż ń ź ż ę Ą ę ę Ć ż ć Ę Ę ż Ó ś ż ż ż ś ż ź ć Ą ś ź ę Ę ń śł ż ę ż ń Ą Ó ń Ę Ż Ę ę ę ż ć ż ń ś ń Ć ń ć żę ś Ę ń ę ś Ę Ę ż ćż ć ę ż Ę ż ś Ę ń ć ś ż Ą ń ż
Bardziej szczegółowoAPLIKACJA METODY BADAŃ WŁASNOŚCI DYNAMICZNYCH ZAWIESZEŃ POJAZDÓW SAMOCHODOWYCH O DMC POWYŻEJ 3,5 TONY W PROGRAMIE LABVIEW
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 015 Sera: TRANSPORT z. 86 Nr kol. 196 Jan WARCZEK, Kaml BRONCEL APLIKACJA METODY BADAŃ WŁASNOŚCI DYNAMICZNYCH ZAWIESZEŃ POJAZDÓW SAMOCHODOWYCH O DMC POWYŻEJ 3,5 TONY
Bardziej szczegółowoOBLICZANIE 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 szczegółowoMODELOWANIE LICZBY SZKÓD W UBEZPIECZENIACH KOMUNIKACYJNYCH W PRZYPADKU WYSTĘPOWANIA DUŻEJ LICZBY ZER, Z WYKORZYSTANIEM PROCEDURY KROSWALIDACJI
Alcja Wolny-Domnak Unwersytet Ekonomczny w Katowcach MODELOWANIE LICZBY SZKÓD W UBEZPIECZENIACH KOMUNIKACYJNYCH W PRZYPADKU WYSTĘPOWANIA DUŻEJ LICZBY ZER, Z WYKORZYSTANIEM PROCEDURY KROSWALIDACJI Wprowadzene
Bardziej szczegółowoEvaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model
Jadwga LAL-JADZIAK Unwersytet Zelonogórsk Instytut etrolog Elektrycznej Elżbeta KAWECKA Unwersytet Zelonogórsk Instytut Informatyk Elektronk Ocena dokładnośc estymacj funkcj korelacyjnych z użycem modelu
Bardziej szczegółowo6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO
Różnce mędzy obserwacjam statystycznym ruchu kolejowego a samochodowego 7. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO.. Obserwacje odstępów mędzy kolejnym wjazdam na stację
Bardziej szczegółowoKRYTERIA WYBORU ARCHITEKTURY SIECI NEURONOWYCH - FINANSOWE CZY BŁ DU PROGNOZY
KRYTERIA WYBORU ARCHITEKTURY SIECI NEURONOWYCH - FINANSOWE CZY BŁDU PROGNOZY HENRYK MARJAK Zachodnopomorsk Unwersytet Technologczny w Szczecne Streszczene Klasyczne podejce do zastosowana sec neuronowych
Bardziej szczegółowoAPROKSYMACJA QUASIJEDNOSTAJNA
POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 73 Electrcal Engneerng 213 Jan PURCZYŃSKI* APROKSYMACJA QUASIJEDNOSTAJNA W pracy wykorzystano metodę aproksymacj średnokwadratowej welomanowej, przy
Bardziej szczegółowoSYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 15. ANALIZA DANYCH WYKRYWANIE OBSERWACJI. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska
SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 15. ANALIZA DANYCH WYKRYWANIE OBSERWACJI ODSTAJĄCYCH, UZUPEŁNIANIE BRAKUJĄCYCH DANYCH Częstochowa 2014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska WYKRYWANIE
Bardziej szczegółowoANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI PRACY
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36, T. 1 Barbara Batóg *, Jacek Batóg ** Unwersytet Szczecńsk ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI
Bardziej szczegółowoO F E R T A H o t e l Z A M E K R Y N * * * * T a m, g d z i e b łł k i t j e z i o r p r z e p l a t a s ił z s o c z y s t z i e l e n i t r a w, a r a d o s n e t r e l e p t a z m i a r o w y m s z
Bardziej szczegółowo3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO
3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STŁEGO I PRZEMIENNEGO 3.1. Cel zakres ćwczena Celem ćwczena jest zapoznane sę z podstawowym właścwoścam łuku elektrycznego palącego sę swobodne, w powetrzu o cśnentmosferycznym.
Bardziej szczegółowoo Puchar Pytii - Wybory Prezydenckie 2015
Centrum Ba. d ań I oścowych nad Po tyką Unhversytetu Jage o ń s k e go Protokół obrad Kaptuły Konkursu o Puchar Pyt - Wybory Prezydencke 2015 Na posedzenu w dnu 2 czerwca 2015 roku na Wydzae Matematyk
Bardziej szczegółowoMINISTER EDUKACJI NARODOWEJ
4 MINISTER EDUKACJI NARODOWEJ DWST WPZN 423189/BSZI13 Warszawa, 2013 -Q-4 Pan Marek Mchalak Rzecznk Praw Dzecka Szanowny Pane, w odpowedz na Pana wystąpene z dna 28 czerwca 2013 r. (znak: ZEW/500127-1/2013/MP),
Bardziej szczegółowoKształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu
PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMYSŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju
Bardziej szczegółowoMiary 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 szczegółowoSZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 18. ALGORYTMY EWOLUCYJNE - ZASTOSOWANIA Częstochowa 2014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska ZADANIE ZAŁADUNKU Zadane załadunku plecakowe
Bardziej szczegółowoA C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009.
A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009 Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu Katedra Ekonometr Statystyk Elżbeta
Bardziej szczegółowoPrzykład 4.1. Belka dwukrotnie statycznie niewyznaczalna o stałej sztywności zginania
Przykład.. Beka dwukrotne statyczne newyznaczana o stałej sztywnośc zgnana Poecene: korzystając z metody sł sporządzć wykresy sł przekrojowych da ponŝszej bek. Wyznaczyć ugęce oraz wzgędną zmanę kąta w
Bardziej szczegółowoBADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20
Darusz Letkowsk Unwersytet Łódzk BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG0 Wprowadzene Teora wyboru efektywnego portfela nwestycyjnego zaproponowana przez H. Markowtza oraz jej rozwnęca
Bardziej szczegółowoWykład Turbina parowa kondensacyjna
Wykład 9 Maszyny ceplne turbna parowa Entropa Równane Claususa-Clapeyrona granca równowag az Dośwadczena W. Domnk Wydzał Fzyk UW ermodynamka 08/09 /5 urbna parowa kondensacyjna W. Domnk Wydzał Fzyk UW
Bardziej szczegółowoKrzysztof Borowski Zastosowanie metody wideł cenowych w analizie technicznej
Krzysztof Borowsk Zastosowane metody wdeł cenowych w analze technczne Wprowadzene Metoda wdeł cenowych została perwszy raz ogłoszona przez Alana Andrewsa 1 w roku 1960. Trzy lne wchodzące w skład metody
Bardziej szczegółowoSTARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU
Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc
Bardziej szczegółowoProgramowanie wielokryterialne
Prgramwane welkryteralne. Pdstawwe defncje znaczena. Matematyczny mdel sytuacj decyzyjnej Załóżmy, że decydent dknując wybru decyzj dpuszczalnej x = [ x,..., xn ] D keruje sę szeregem kryterów f,..., f.
Bardziej szczegółowoModele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.
Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB
Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe
Bardziej szczegółowoKształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu
PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju
Bardziej szczegółowoWPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH
Ćwczene nr 1 Statystyczne metody wspomagana decyzj Teora decyzj statystycznych WPROWADZENIE DO TEORII DECYZJI STATYSTYCZNYCH Problem decyzyjny decyzja pocągająca za sobą korzyść lub stratę. Proces decyzyjny
Bardziej szczegółowoPRÓBY EKSPLOATACYJNE KOMPOZYTOWYCH WSTAWEK HAMULCOWYCH TOWAROWEGO
PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 112 Transport 2016 Piotr Wasilewski FRIMATRAIL Frenoplast S.A. PRÓBY EKSPLOATACYJNE KOMPOZYTOWYCH WSTAWEK HAMULCOWYCH TYPU K TOWAROWEGO : Streszczenie: Dane zbierane
Bardziej szczegółowoWybrane referencje w cenach specjalnych dla Warsztatów Niezależnych. Oferta ważna od do
Filtry cząstek stałych FAP - Motaquip 1 1611321080 EM;RURA FAP PSA 787,00 2 1611321180 EM;RURA FAP PSA 607 787,00 3 1611321280 EM;RURA FAP PSA 406 R 787,00 4 1611321380 EM;RURA FAP PSA 787,00 5 1611321480
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =
Bardziej szczegółowoδ δ δ 1 ε δ δ δ 1 ε ε δ δ δ ε ε = T T a b c 1 = T = T = T
M O D E L O W A N I E I N Y N I E R S K I E n r 4 7, I S S N 8 9 6-7 7 X M O D E L O W A N I E P A S Z C Z Y Z N B A Z O W Y C H K O R P U S W N A P O D S T A W I E P O M W S P R Z D N O C I O W Y C H
Bardziej szczegółowoComputer maintenance managing systems (CMMs) in mining machinery and equipment exploitation
Scen fc Journals Mar me Unversty of Szczecn Zeszyty Naukoe Akadema Morska Szczecne 2009, 19(91) pp. 10 15 2009, 19(91) s. 10 15 Computer mantenance managng systems (CMMs) n mnng machnery and equpment explotaton
Bardziej szczegółowoNajlepsze odpowiedzi Najlepsze odpowiedzi p. 1/7
Najlepsze odpowedz Rozgrzewka A B C X 1,4 2,12 0,9 Y 3,0 1,2 0,1 Z 1,12 1,0 5,3 Rozgrzewka L P A 0,0 0,0 B -2,1 1,-2 C 1,-2-2,1 Rozgrzewka L P A 0,0 0,0 B -2,1 1,-2 Gracz drug gra L C 1,-2-2,1 Rozgrzewka
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do Sieci Neuronowych Sieci rekurencyjne
Wprowadzene do Sec Neuronowych Sec rekurencyjne M. Czoków, J. Persa 2010-12-07 1 Powtórzene Konstrukcja autoasocjatora Hopfelda 1.1 Konstrukcja Danych jest m obrazów wzorcowych ξ 1..ξ m, gdze każdy pojedynczy
Bardziej szczegółowoI. Elementy analizy matematycznej
WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem
Bardziej szczegółowoZASADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERSKIE
Zasady wyznazana depozytów zabezpezaąyh po wprowadzenu do obrotu op w rela lent-buro malerse ZAADY WYZNACZANIA DEPOZYTÓW ZABEZPIECZAJĄCYCH PO WPROWADZENIU DO OBROTU OPCJI W RELACJI KLIENT-BIURO MAKLERKIE
Bardziej szczegółowoZapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.
Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane
Bardziej szczegółowo