Interdyscyplinarne seminaria
|
|
- Laura Skiba
- 4 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 26 II 2019, uaktualnione: 5 III 2019, 12 III 2019 Interdyscyplinarne seminaria semestr letni 2018/2019 Zajęcia: wt. 8:15-9:00 s. 3.11, bud. C-11 Prowadzący: prof. dr hab. Krzysztof Bogdan dr Damian Brzyski dr Adam Zagdański Zasady zaliczania kursu: ocena prezentacji: pierwsza prezentacja z waga 1/3, druga prezentacja z waga 2/3. Prezentacje oceniane są przez prowadzącego po zasięgnięciu opinii słuchaczy.
2 A. Pierwszy cykl prezentacji (prace magisterskie): Materiały do pierwszego cyklu prezentacji: [1] Goldstein, P., Strzelecki, P., Jak pisać prace dyplomowe z matematyki, 2015, [2] Halmos, P. R. How to write mathematics, Enseignement Math. (2) [3] Halmos, P. R., How to talk Mathematics, Notices of the AMS (1974) 21: Format: prezentacja ok. 10 minut, dyskusja ok. 5 minut. Terminy: : Witold Nawrot, Natalia Szulc : Dominika Sułot, Jonas Al.-Hadad, Agnieszka Zawadzka : Marcela Niemczyk, Mateusz Rzycki, Paweł Wyborski : Paweł Holewa, Bartosz Rzepkowski, Bartłomiej Nowak
3 B. Drugi cykl prezentacji (opracowanie wybranych procedur statystycznych): Procedura: Prezentacja: minut; Dyskusja, włączając posługiwanie się poprawną notacją matematyczną na tablicy i wypełnianie ankiety oceny prezentacji: 15 minut. Prezentację należy przygotować z tygodniowym wyprzedzeniem, i przedstawić opiekunowi tematu na konsultacjach przed prezentacją, żeby uwzględnić ewentualne wskazówki. Poniżej podane są tematy (w dwóch dwa blokach) z rozpisaniem na osoby i terminy, ze wskazaną literaturą. Blok I. Opiekun tematów: dr Damian Brzyski: 1. Regresja wieloraka: Witold Nawrot, [1] [2] [3] 2. Wybór istotnych zmiennych metodą Forward selection: Natalia Szulc, [1] [2] 3. Klasteryzacja danych metodą k-średnich: Mateusz Rzycki, [1] [2] 4. Analiza głównych składowych (PCA): Dominika Sułot, [1] [2] [3]
4 Blok II. Opiekun tematów: dr Adam Zagdański: 5. Wizualizacja szeregów czasowych: wykresy zwykłe i sezonowe, autokorelacja: Paweł Holewa, [1] Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice rozdz.2. [2] A.Zagdański, A.Suchwałko, Analiza i prognozowanie szeregów czasowych, PWN, rozdz Wprowadzenie do prognozowania szeregów czasowych (m.in.: metody naiwne, ocena dokładności prognoz, przedziały predykcyjne, podstawowe transformacje): Agnieszka Zawadzka, [1] Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, rozdz.3. [2] A.Zagdański, A.Suchwałko, Analiza i prognozowanie szeregów czasowych, PWN, rozdz.8.1 i Dekompozycja szeregów czasowych identyfikacja trendów długoterminowych i wahań sezonowych (sezonowości): Bartosz Rzepkowski, Bartłomiej Nowak, [1] Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, rozdz.6. [2] A.Zagdański, A.Suchwałko, Analiza i prognozowanie szeregów czasowych, PWN, rozdz.6. [3] Peter J. Brockwell, Richard A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, Springer, rozdz Prognozowanie szeregów na bazie dekompozycji: Paweł Wyborski, [1] Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, rozdz.6. [2] A.Zagdański, A.Suchwałko, Analiza i prognozowanie szeregów czasowych, PWN, rozdz Wprowadzenie do analizy finansowych szeregów czasowych: Jonas Al-Hadad, [1] R.Tsay. Analysis of Financial Time Series. John Wiley & Sons. [2] Tim Bollerslev, Ray Y. Chow and Kenneth F. Kroner, ARCH modelling in finance. A review of the theory and empirical evidence, Journal of Econometrics 52 (1992), Noorth-Holland [3] Tim Bollerslev, Robert F. Engle and Daniel B. Nelson. ARCH Models.
5 10. Modele ARIMA identyfikacja, diagnostyka i zastosowanie do prognozowania: Marcela Niemczyk, [1] Rob J Hyndman and George Athanasopoulos, Forecasting: Principles and Practice, rozdz.8. [2] A.Zagdański, A.Suchwałko, Analiza i prognozowanie szeregów czasowych, PWN, rozdz.7 i 8.3. [3] Peter J. Brockwell, Richard A. Davis, Introduction to Time Series and Forecasting, Springer, rozdz. 6
WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI
1 WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH Nazwa w języku angielskim ANALYSIS OF TIME SERIES Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Matematyka Specjalność (jeśli
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI
1 Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH Nazwa w języku angielskim ANALYSIS OF TIME SERIES Kierunek studiów (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 5 PROGNOZOWANIE
Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE Prognozowanie jest procesem przewidywania przyszłych zdarzeń. Obszary zastosowań prognozowania obejmują np. analizę danych giełdowych, przewidywanie zapotrzebowania na pracowników,
Bardziej szczegółowoCZĘŚĆ A. Literatura: Gomez V., Maravall A. (1996), Programs Tramo and Seats. Instructions for the User, Banco de Espana, Working Paper nr
CZĘŚĆ A ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH ( max 200 znaków) Stanisław Cichocki, Natalia Nehrebecka, Paweł Strawiński Prowadzący zajęcia dr Stanisław Cichocki, dr Natalia Nehrebecka, dr Paweł Stawiński 30 godz.
Bardziej szczegółowoMatematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej. Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r.
Matematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r. Historia kierunku Matematyka Stosowana utworzona w 2012 r. na WPPT (zespół z Centrum im. Hugona Steinhausa) studia
Bardziej szczegółowoWykłady specjalistyczne. oferowane na kierunku matematyka. w roku akademickim 2018/2019 (semestr zimowy) studia stacjonarne II stopnia, 2 rok
Wykłady specjalistyczne oferowane na kierunku matematyka w roku akademickim 2018/2019 (semestr zimowy) studia stacjonarne II stopnia, 2 rok 1. Applied Graph Theory (wykład prowadzony w j. angielskim na
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie
STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS wersja 9.2 i 9.3 Szkoła Główna Handlowa w Warszawie Spis treści Wprowadzenie... 6 1. Podstawowe informacje o systemie SAS... 9 1.1. Informacje ogólne... 9 1.2. Analityka...
Bardziej szczegółowoSylabus przedmiotu: Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Kierunek: Opis przedmiotu. prognoz. Dane podstawowe. Efekty i cele. Opis.
Sylabus przedmiotu: Specjalność: Prognozowanie i symulacja w przedsiębiorstwie Wszystkie specjalności Data wydruku: 23.01.2016 Dla rocznika: 2015/2016 Kierunek: Wydział: Zarządzanie i inżynieria produkcji
Bardziej szczegółowoKod Kod kursu Nazwa kursu Terminy Sala Bud. Tytuł Imię Nazwisko MATEMATYKA STOSOWANA
MATEMATYKA STOSOWANA sem. 1 T00-05a INT001341W Wstęp do inf. i program. cz 15:15-16:55 1.27 C-13 Dr hab. Janusz Szwabiński T00-04a INT001341L Wstęp do inf. i program. pn 15:15-16:55 4.04 C-11 Inż. Marta
Bardziej szczegółowoEkonomia II stopień ogólnoakademicki. stacjonarne wszystkie Katedra Matematyki Dr hab. Artur Maciąg. podstawowy. obowiązkowy polski.
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Z-EKO2-500 Nazwa modułu Ekonometria i prognozowanie procesów ekonomicznych Nazwa modułu w języku angielskim Econometrics and forecasting economics proceses Obowiązuje
Bardziej szczegółowoWykłady specjalistyczne. oferowane na kierunku matematyka. w roku akademickim 2019/2020 (semestr zimowy) studia stacjonarne II stopnia, 2 rok
Wykłady specjalistyczne oferowane na kierunku matematyka w roku akademickim 2019/2020 (semestr zimowy) studia stacjonarne II stopnia, 2 rok 1. Applied Graph Theory (wykład prowadzony w j. angielskim na
Bardziej szczegółowoSYLABUS. 4.Studia Kierunek studiów/specjalność Poziom kształcenia Forma studiów Ekonomia Studia pierwszego stopnia Studia stacjonarne i niestacjonarne
SYLABUS 1.Nazwa przedmiotu Prognozowanie i symulacje 2.Nazwa jednostki prowadzącej Katedra Metod Ilościowych i Informatyki przedmiot Gospodarczej 3.Kod przedmiotu E/I/A.16 4.Studia Kierunek studiów/specjalność
Bardziej szczegółowoModelowanie Rynków Finansowych
Modelowanie Rynków Finansowych Modelowanie zmienności, modele GARCH Zajęcia 6 Katarzyna Lada, Paweł Sakowski, Paweł Strawiński 23 marca, 2009 Literatura na dziś Engle (2001), The Use of ARCH/GARCH Models
Bardziej szczegółowoEGZAMIN POPRAWKOWY r.
UWAGI ORGANIZACYJNE: 1. Na egzaminach student musi mieć przy sobie legitymację studencką lub dowód osobisty. 2. Nieobecność na egzaminie należy bezzwłocznie usprawiedliwić u wykładowcy. 3. Egzaminy mogą
Bardziej szczegółowoSEMINARIA DYPLOMOWE - studia II stopnia kierunek: informatyka i ekonometria oraz matematyka
SEMINARIA DYPLOMOWE - studia II stopnia kierunek: informatyka i ekonometria oraz matematyka 2018-2019 Seminarium: Optymalizacja przydziału zasobów w terminach kolorowań grafów (MAT) Prowadzący: dr hab.
Bardziej szczegółowoSylabus Formularz opisu przedmiotu (formularz sylabusa) dla studiów I i II stopnia 1 wypełnia koordynator przedmiotu
Sylabus Formularz opisu przedmiotu (formularz sylabusa) dla studiów I i II stopnia 1 wypełnia koordynator przedmiotu A. Informacje ogólne Nazwa pola Nazwa przedmiotu Treść Analiza Szeregów Czasowych Jednostka
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w
WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Analiza danych ankietowych Nazwa w języku angielskim: Categorical Data Analysis Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Matematyka stosowana Specjalność
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU
Politechnika Białostocka Wydział Zarządzania Katedra Informatyki Gospodarczej i Logistyki Redaktor naukowy joanicjusz Nazarko PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM Cz. III Prognozowanie na podstawie
Bardziej szczegółowoKierunkowy Obowiązkowy Polski Semestr VI
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2015/2016 Z-ID-603 Prognozowanie i symulacje w przedsiębiorstwie Forecasting and
Bardziej szczegółowoZ-LOGN Ekonometria Econometrics. Przedmiot wspólny dla kierunku Obowiązkowy polski Semestr IV
bbbbkarta MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Z-LOGN1-0184 Ekonometria Econometrics Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE
Bardziej szczegółowoAnaliza autokorelacji
Analiza autokorelacji Oblicza się wartości współczynników korelacji między y t oraz y t-i (dla i=1,2,...,k), czyli współczynniki autokorelacji różnych rzędów. Bada się statystyczną istotność tych współczynników.
Bardziej szczegółowoEkonometria_FIRJK Arkusz1
Rok akademicki: Grupa przedmiotów Numer katalogowy: Nazwa przedmiotu 1) : łumaczenie nazwy na jęz. angielski 3) : Kierunek studiów 4) : Ekonometria Econometrics Ekonomia ECS 2) Koordynator przedmiotu 5)
Bardziej szczegółowoZagadnienie 1: Prognozowanie za pomocą modeli liniowych i kwadratowych przy wykorzystaniu Analizy regresji wielorakiej w programie STATISTICA
Zagadnienie 1: Prognozowanie za pomocą modeli liniowych i kwadratowych przy wykorzystaniu Analizy regresji wielorakiej w programie STATISTICA Zadanie 1 (Plik danych: Transport w Polsce (1990-2015)) Na
Bardziej szczegółowo3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu
3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu 1. Metody analizy własności szeregu czasowego obserwacji 1.1. Analiza wykresu szeregu czasowego 1.2. Analiza statystyk opisowych zmiennej prognozowanej
Bardziej szczegółowoprzedmiotu Nazwa Pierwsza studia drugiego stopnia
Nazwa przedmiotu K A R T A P R Z E D M I O T U ( S Y L L A B U S ) O p i s p r z e d m i o t u Kod przedmiotu EKONOMETRIA UTH/I/O/MT/zmi/ /C 1/ST/2(m)/1Z/C1.1.5 Język wykładowy ECONOMETRICS JĘZYK POLSKI
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH Nazwa w języku angielskim STATISTICAL DATA ANALYSIS Kierunek studiów (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE MODELU ARIMA DO ANALIZY SZEREGU CZASOWEGO
ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI RZESZOWSKIEJ 292, Elektrotechnika 34 RUTJEE, z. 34 (3/2015), lipiec-wrzesień 2015, s. 23-30 Wiesława MALSKA 1 Henryk WACHTA 2 WYKORZYSTANIE MODELU ARIMA DO ANALIZY SZEREGU
Bardziej szczegółowoegzamin oraz kolokwium
KARTA PRZEDMIOTU Kod przedmiotu E/FIRP/PSY w języku polskim Prognozowanie i symulacje Nazwa przedmiotu w języku angielskim Forecasting and simulation USYTUOWANIE PRZEDMIOTU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek
Bardziej szczegółowowprowadzenie do analizy szeregów czasowych
19 stycznia 2016 Wprowadzenie Prezentacja danych Dekompozycja Preprocessing Model predykcji ARIMA Dobór parametrów modelu ARIMA Podsumowanie Definicje i przykłady Definicje Szeregiem czasowym nazywamy
Bardziej szczegółowoWydział Matematyki Konsultacje pracowników w semestrze zimowym 2018/2019. Imię Nazwisko Termin Pokój Budynek
Mgr inż. Jonas Al-Hadad czw.: 15:15-16:45 6.06 C-11 Dr inż. Ireneusz Augustyniak Dr Joanna Balbus Mgr Michał Balcerek Dr Włodzimierz Bąk Mgr Joanna Bihun Prof. dr hab. inż. Krzysztof Bogdan Dr Kamil Bogus
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE CENY JEDNEGO METRA KWADRATOWEGO MIESZKANIA W POLSCE FORECASTING THE PRICE OF ONE SQUARE METRE OF A FLAT IN POLAND
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU PRZYRODNICZO-HUMANISTYCZNEGO W SIEDLCACH Nr 119 Seria: Administracja i Zarządzanie (46) 2018 pl ISSN 2082-5501 PROGNOZOWANIE CENY JEDNEGO METRA KWADRATOWEGO MIESZKANIA W POLSCE
Bardziej szczegółowoPo co w ogóle prognozujemy?
Po co w ogóle prognozujemy? Pojęcie prognozy: racjonalne, naukowe przewidywanie przyszłych zdarzeń stwierdzenie odnoszącym się do określonej przyszłości formułowanym z wykorzystaniem metod naukowym, weryfikowalnym
Bardziej szczegółowoPrognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu
Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Prognozowanie gospodarcze Kod przedmiotu 11.9-WZ-EkoP-PrG-S16 Wydział Kierunek Wydział Ekonomii i Zarządzania Ekonomia Profil
Bardziej szczegółowoNOWY PROGRAM STUDIÓW 2016/2017 SYLABUS PRZEDMIOTU AUTORSKIEGO: Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Część A
NOWY PROGRAM STUDIÓW 2016/2017 SYLABUS PRZEDMIOTU AUTORSKIEGO: Autor: 1. Dobromił Serwa 2. Tytuł przedmiotu Sygnatura (będzie nadana, po akceptacji przez Senacką Komisję Programową) Wprowadzenie do teorii
Bardziej szczegółowoNazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych. Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek:
Nazwa przedmiotu: Informatyczne systemy statystycznej obróbki danych I KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU Informatics systems for the statistical treatment of data Kierunek: Forma studiów Informatyka Stacjonarne
Bardziej szczegółowoEGZAMIN POPRAWKOWY r.
MAT001414W Analiza matematyczna 1.1 A dr. hab. inż. J. erafina 112 B00-14h Dr hab. inż. Jacek erafin 27 B00-14r Mgr Bogusław Merdas 28 B00-14i Dr Dorota molis 30 10:00 310/A2 B00-14j Dr Dorota dr J. Długosz
Bardziej szczegółowoOpisy przedmiotów do wyboru
Opisy przedmiotów do wyboru moduły specjalistyczne oferowane na stacjonarnych studiach II stopnia (magisterskich) dla 2 roku matematyki semestr letni, rok akademicki 2017/2018 Spis treści 1. Data mining
Bardziej szczegółowoEGZAMIN PODSTAWOWY r.
MAT001414W Analiza matematyczna 1.1 A dr. hab. inż. J. erafina 112 B00-14h Dr hab. inż. Jacek erafin 27 B00-14r Mgr Bogusław Merdas 28 B00-14i Dr Dorota molis 30 10:00 310/A2 B00-14j Dr Dorota dr J. Długosz
Bardziej szczegółowoSylabus. Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data
Sylabus Nazwa przedmiotu (w j. polskim i angielskim) Nazwisko i imię prowadzącego (stopień i tytuł naukowy) Zaawansowana analiza danych eksperymentalnych Advanced analysis of experimental data dr Grzegorz
Bardziej szczegółowoAnaliza metod prognozowania kursów akcji
Analiza metod prognozowania kursów akcji Izabela Łabuś Wydział InŜynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok V Specjalność informatyka ekonomiczna Politechnika Częstochowska izulka184@o2.pl
Bardziej szczegółowoI. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: MATEMATYKA STOSOWANA II 2. Kod przedmiotu: Ma2 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny 4. Kierunek: Mechatronika 5. Specjalność: Zastosowanie informatyki
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Inżynieria Biomedyczna Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy moduł specjalności informatyka medyczna Rodzaj zajęć: seminarium SEMINARIUM DYPLOMOWE Diploma Seminar Forma studiów: studia
Bardziej szczegółowoEkonometria dynamiczna i finansowa Kod przedmiotu
Ekonometria dynamiczna i finansowa - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Ekonometria dynamiczna i finansowa Kod przedmiotu 11.5-WK-IiED-EDF-W-S14_pNadGenMOT56 Wydział Kierunek Wydział Matematyki,
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU
WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: ANALIZA DANYCH ANKIETOWYCH Nazwa w języku angielskim: Categorical Data Analysis Kierunek studiów (jeśli dotyczy): MATEMATYKA I STATYSTYKA Specjalność
Bardziej szczegółowoMetody komputerowe statystyki Computer Methods in Statistics. Matematyka. Poziom kwalifikacji: II stopnia. Liczba godzin/tydzień: 2W, 3L
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Metody komputerowe statystyki Computer Methods in Statistics Matematyka Rodzaj przedmiotu: przedmiot obowiązkowy dla specjalności matematyka przemysłowa Rodzaj zajęć: wykład,
Bardziej szczegółowoKluczowe przedmioty dla studentów studiów licencjackich i magisterskich na WNE UW od roku 2017/2018. Studia I stopnia
Kluczowe przedmioty dla studentów studiów licencjackich i magisterskich na WNE UW od roku 2017/2018 Przedmioty kluczowe (na podstawie Szczegółowych Zasad Studiowania na Wydziale Nauk Ekonomicznych Uniwersytetu
Bardziej szczegółowoAnaliza sezonowości. Sezonowość może mieć charakter addytywny lub multiplikatywny
Analiza sezonowości Wiele zjawisk charakteryzuje się nie tylko trendem i wahaniami przypadkowymi, lecz także pewną sezonowością. Występowanie wahań sezonowych może mieć charakter kwartalny, miesięczny,
Bardziej szczegółowoDodatek 3. Wielowymiarowe modele GARCH model DCC-GARCH
Dodatek 3. Wielowymiarowe modele GARCH model DCC-GARCH MODELOWANIE POLSKIEJ GOSPODARKI z R MPGzR (dodatek 3) Modele MGARCH 1 / 11 Ogólna specykacja modelu MGARCH Ogólna posta dla N-wymiarowego procesu
Bardziej szczegółowoMODELE ARIMA W PROGNOZOWANIU SPRZEDAŻY***
ZAGADNIENIA TECHNICZNO-EKONOMICZNE Tom 48 Zeszyt 3 2003 Joanna Chrabołowska*, Joanicjusz Nazarko** MODELE ARIMA W PROGNOZOWANIU SPRZEDAŻY*** W artykule przedstawiono metodykę budowy modeli ARIMA oraz ich
Bardziej szczegółowoKurs: Seminarium dyplomowe WPPT PWr
Kurs: Seminarium dyplomowe WPPT PWr Kierunek: Fizyka Techniczna Specjalność: Fizyka komputerowa w nauce i technice Studia inżynierskie Rok ak. 2005/2006 Semestr zimowy Prowadzący kurs (1) Dr hab. inż.
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU
WYDZIAŁ MATEMATYKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Eksploracja Danych Nazwa w języku angielskim: Data Mining Kierunek studiów (jeśli dotyczy): MATEMATYKA I STATYSTYKA Stopień studiów i forma:
Bardziej szczegółowoArkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata. Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw
Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw Warszawa 2002 Recenzenci doc. dr. inż. Ryszard Mizera skład i Łamanie mgr. inż Ignacy Nyka PROJEKT OKŁADKI GrafComp,
Bardziej szczegółowoMetody Prognozowania
Wprowadzenie Ewa Bielińska 3 października 2007 Plan 1 Wprowadzenie Czym jest prognozowanie Historia 2 Ciągi czasowe Postępowanie prognostyczne i prognozowanie Predykcja długo- i krótko-terminowa Rodzaje
Bardziej szczegółowoPrognozowanie cen żywca wieprzowego z wykorzystaniem modeli zgodnych i zmiennych wyprzedzających
Mariusz Hamulczuk Katedra Ekonomiki Rolnictwa i Międzynarodowych Stosunków Gospodarczych SGGW Prognozowanie cen żywca wieprzowego z wykorzystaniem modeli zgodnych i zmiennych wyprzedzających Wstęp Prognozowanie
Bardziej szczegółowoWykłady specjalistyczne. (Matematyka w finansach i ekonomii; Matematyczne podstawy informatyki)
Wykłady specjalistyczne (Matematyka w finansach i ekonomii; Matematyczne podstawy informatyki) oferowane na stacjonarnych studiach I stopnia (dla 3 roku) w roku akademickim 2017/2018 (semestr zimowy) Spis
Bardziej szczegółowoRozdział 2 Wprowadzenie
Rozdział 2 Wprowadzenie Analiza szeregów czasowych zyskuje ostatnio coraz bardziej na znaczeniu i jest z niesłabnącym powodzeniem stosowana w wielu obszarach nauki, biznesu czy przemysłu. Podstawowym celem
Bardziej szczegółowo5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej
5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej 1. Model Sezonowości kwartalnej i autoregresji zmiennej prognozowanej (rząd istotnej autokorelacji K = 1) Szacowana postać: y = c Q + ρ y, t =
Bardziej szczegółowoSEMINARIA DYPLOMOWE - studia II stopnia kierunek: informatyka i ekonometria oraz matematyka
SEMINARIA DYPLOMOWE - studia II stopnia kierunek: informatyka i ekonometria oraz matematyka Seminarium: Optymalizacja przydziału zasobów w terminach kolorowań grafów (MAT) Prowadzący: dr hab. Ewa Drgas-Burchardt,
Bardziej szczegółowoWSHiG Karta przedmiotu/sylabus. Podstawy statystyki. Studia niestacjonarne - 8. Podstawy statystyki
WSHiG Karta przedmiotu/sylabus KIERUNEK SPECJALNOŚĆ TRYB STUDIÓW SEMESTR Turystyka i Rekreacja wszystkie specjalności Stacjonarny / niestacjonarny IV / I stopnia Nazwa przedmiotu Podstawy statystyki Wymiar
Bardziej szczegółowoDRZEWA REGRESYJNE I LASY LOSOWE JAKO
DRZEWA REGRESYJNE I LASY LOSOWE JAKO NARZĘDZIA PREDYKCJI SZEREGÓW CZASOWYCH Z WAHANIAMI SEZONOWYMI Grzegorz Dudek Instytut Informatyki Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska www.gdudek.el.pcz.pl
Bardziej szczegółowoZapraszamy do współpracy FACULTY OF ENGINEERING MANAGEMENT www.fem.put.poznan.pl Agnieszka Stachowiak agnieszka.stachowiak@put.poznan.pl Pokój 312 (obok czytelni) Dyżury: strona wydziałowa Materiały dydaktyczne:
Bardziej szczegółowoNabycie umiejętności wyznaczania i interpretowania metod opisu struktury zbiorowości statystycznej
Kod przedmiotu: PLPILA02-IEEKO-L-3p7-2012 Pozycja planu: B7 INFORMACJE O PRZEDMIOCIE A. Podstawowe dane 1 Nazwa przedmiotu tatystyka opisowa 2 Rodzaj przedmiotu Podstawowy/Obowiązkowy 2 Kierunek studiów
Bardziej szczegółowoPrognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody. Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB
Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB Plan prezentacji Wprowadzenie do prognozowania Metody
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK
1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 http://www.outcome-seo.pl/excel1.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodatek Solver jest dostępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jest
Bardziej szczegółowoEkonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006
Modele dynamiczne Paweł Cibis pcibis@o2.pl 27 kwietnia 2006 1 Wyodrębnianie tendencji rozwojowej 2 Etap I Wyodrębnienie tendencji rozwojowej Etap II Uwolnienie wyrazów szeregu empirycznego od trendu Etap
Bardziej szczegółowoWyższa Szkoła Hotelarstwa i Gastronomii w Poznaniu SYLABUS. Moduł (typ) przedmiotów:
Wyższa Szkoła Hotelarstwa i Gastronomii w Poznaniu SYLABUS Profil kształcenia: Ogólnoakademicki Stopień studiów: II Kierunek studiów: Turystyka i Rekreacja Specjalność: Hotelarstwo i Gastronomia, Obsługa
Bardziej szczegółowoOrganizacja i monitorowanie procesów magazynowych / Stanisław
Organizacja i monitorowanie procesów magazynowych / Stanisław KrzyŜaniak [et al.]. Poznań, 2013 Spis treści Przedmowa 11 1.1. Magazyn i magazynowanie 13 1.1.1. Magazyn i magazynowanie - podstawowe wiadomości
Bardziej szczegółowoDostawa oprogramowania. Nr sprawy: ZP /15
........ (pieczątka adresowa Oferenta) Zamawiający: Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa w Nowym Sączu, ul. Staszica,33-300 Nowy Sącz. Strona: z 5 Arkusz kalkulacyjny określający minimalne parametry techniczne
Bardziej szczegółowoEgzamin / zaliczenie na ocenę*
Zał. nr do ZW 33/01 WYDZIAŁ / STUDIUM KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Optymalizacja systemów Nazwa w języku angielskim System optimization Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Inżynieria Systemów
Bardziej szczegółowoPraktyczny Excel. Wykresy i grafika. w Excelu krok po kroku
Praktyczny Excel Wykresy i grafika w Excelu krok po kroku 5 1 NUMER PRAWNICZY przygotowany przez + OCHRONA DANYCH OSOBOWYCH profesjonalnie i kompleksowo 1 2 + GRATIS 20% GRATIS 30%, tel. 22 518 29 29,
Bardziej szczegółowoMiejsce egzaminu: Zespół Szkół Ponadgimnazjalnych Nr 3 w Pile, ul. Kilińskiego16, Termin egzaminu: 26 czerwca 2017r.
R.21.Projektowanie, urządzanie i pielęgnacja roślinnych obiektów architektury krajobrazu dla zawodu: 314202 - Technik architektury krajobrazu Termin egzaminu: 26 czerwca 2017r., świetlica u /minut 1 Amelia
Bardziej szczegółowoKod Kod kursu Nazwa kursu Terminy Sala Bud. Tytuł Imię Nazwisko MATEMATYKA I STATYSTYKA
MATEMATYKA I STATYSTYKA T00-03a INT001330W Technologie informacyjne śr 11:15-13:00 1.27 C-13 Dr inż. Andrzej Giniewicz T00-02b INT001330L Technologie informacyjne cz 18:55-20:35 4.04 C-11 Mgr Bartłomiej
Bardziej szczegółowoWYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU
WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH PROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: STATYSTYKA W MODELACH NIEZAWODNOŚCI I ANALIZIE PRZEŻYCIA Nazwa w języku angielskim: STATISTICS IN RELIABILITY MODELS AND
Bardziej szczegółowoEkonometria_EkonJK Arkusz1
Rok akademicki: Grupa przedmiotów Numer katalogowy: Nazwa przedmiotu 1) : łumaczenie nazwy na jęz. angielski 3) : Kierunek studiów 4) : Ekonometria Econometrics Ekonomia ECS 2) Koordynator przedmiotu 5)
Bardziej szczegółowoProcedura monitorowania realizacji podstawy programowej w Centrum Kształcenia Ustawicznego w Wyszkowie
Załącznik nr 1 Zarządzenie Nr 4/11/2017 z dnia 29 listopada 2017 r. Dyrektora CKU im. Jana Kochanowskiego w Wyszkowie Procedura monitorowania realizacji podstawy programowej w Centrum Kształcenia Ustawicznego
Bardziej szczegółowoKierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne
Wydział: Matematyki Stosowanej Kierunek: Matematyka Poziom studiów: Studia II stopnia Forma i tryb studiów: Stacjonarne Specjalność: Matematyka ubezpieczeniowa Rocznik: 2016/2017 Język wykładowy: Polski
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki.
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj
Bardziej szczegółowoKrakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 01/013 WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:
Bardziej szczegółowoKrakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 013/014 WydziałZarządzania i Komunikacji Społecznej Kierunek studiów:
Bardziej szczegółowolp. imię żeńskie liczba wystapień lp. imię męskie liczba wystapień JULIA JAKUB WIKTORIA MATEUSZ 10.
lp. imię żeńskie liczba wystapień lp. imię męskie liczba wystapień 2002 2002 1 JULIA 11.854 1 JAKUB 18.013 2 WIKTORIA 11.356 2 MATEUSZ 10.170 3 NATALIA 9.963 3 KACPER 10.046 4 ALEKSANDRA 9.176 4 MICHAŁ
Bardziej szczegółowoMODELE HARMONICZNE ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ W PROGNOZOWANIU SZEREGÓW CZASOWYCH Z LUKAMI SYSTEMATYCZNYMI
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIV/3, 2013, str. 81 90 MODELE HARMONICZNE ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ W PROGNOZOWANIU SZEREGÓW CZASOWYCH Z LUKAMI SYSTEMATYCZNYMI Maria Szmuksta Zawadzka, Jan
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna SYLABUS
Statystyka matematyczna nazwa przedmiotu SYLABUS B. Informacje szczegółowe Elementy składowe sylabusu Nazwa przedmiotu Statystyka matematyczna Kod przedmiotu 0600-FS1-2SM Nazwa jednostki prowadzącej Wydział
Bardziej szczegółowoPROGNOZA WYSTĄPIENIA WSTRZĄSU ZA POMOCĄ SZEREGÓW CZASOWYCH. 1. Wprowadzenie. Zdzisław Iwulski* Górnictwo i Geoinżynieria Rok 31 Zeszyt 3/1 2007
Górnictwo i Geoinżynieria Rok 31 Zeszyt 3/1 2007 Zdzisław Iwulski* PROGNOZA WYSTĄPIENIA WSTRZĄSU ZA POMOCĄ SZEREGÓW CZASOWYCH 1. Wprowadzenie Z szeregami czasowymi spotykamy się w inżynierii, geologii,
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 30
Zał. nr 4 do ZW WYDZIAŁ CHEMICZNY KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim Wstęp do statystyki praktycznej Nazwa w języku angielskim Intriduction to the Practice of Statistics Kierunek studiów (jeśli dotyczy):
Bardziej szczegółowoWykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium Liczba godzin zajęć zorganizowanych w Uczelni
Zał. nr do ZW 33/01 WYDZIAŁ PODSTAWOWYCH ROBLEMÓW TECHNIKI KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim TEORIA ESTYMACJI Nazwa w języku angielskim ESTIMATION THEORY Kierunek studiów (jeśli dotyczy): MATEMATYKA
Bardziej szczegółowoSEMINARIA DYPLOMOWE - studia II stopnia kierunek: informatyka i ekonometria oraz matematyka
SEMINARIA DYPLOMOWE - studia II stopnia kierunek: informatyka i ekonometria oraz matematyka Seminarium: Matematyka dyskretna (IiE+MAT) Prowadzący: prof. dr hab. Mieczysław Borowiecki Teoria grafów, hipergrafów
Bardziej szczegółowoWYKORZYSTANIE MODELI AUTOREGRESJI DO PROGNOZOWANIA SZEREGU CZASOWEGO ZWIĄZANEGO ZE SPRZEDAŻĄ ASORTYMENTU HUTNICZEGO
5/18 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2006, Rocznik 6, Nr 18 (1/2) ARCHIVES OF FOUNDRY Year 2006, Volume 6, N o 18 (1/2) PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 WYKORZYSTANIE MODELI AUTOREGRESJI DO PROGNOZOWANIA SZEREGU
Bardziej szczegółowoMetody matematyczne w analizie danych eksperymentalnych - sygnały, cz. 2
Metody matematyczne w analizie danych eksperymentalnych - sygnały, cz. 2 Dr hab. inż. Agnieszka Wyłomańska Faculty of Pure and Applied Mathematics Hugo Steinhaus Center Wrocław University of Science and
Bardziej szczegółowoNa poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy
Analiza dynami zjawisk Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy się w tej tematyce. Indywidualne indeksy dynamiki Indywidualne
Bardziej szczegółowoWydatki [zł] Wydatki 36,4 38, ,6 37,6 40, , ,5 33 Czas
Wydatki [zł] Zestaw zadań z Zastosowania metod progn. Zadanie 1 Dany jest następujący szereg czasowy: t 1 2 3 4 5 6 7 8 y t 11 14 13 18 17 25 26 28 Dokonaj jego dekompozycji na podstawowe składowe. Wykonaj
Bardziej szczegółowoPraktyczny Excel. Wykresy i grafika. w Excelu krok po kroku
Praktyczny Excel Wykresy i grafika w Excelu krok po kroku 5 1 NUMER PRAWNICZY przygotowany przez + OCHRONA DANYCH OSOBOWYCH profesjonalnie i kompleksowo 1 2 + GRATIS 20% GRATIS 30%, tel. 22 518 29 29,
Bardziej szczegółowoJoanicjusz Nazarko, Joanna Chrabołowska, Mikołaj Rybaczuk Politechnika Białostocka
PRACE NAUKOWE AKADEMII EKONOMICZNEJ WE WROCŁAWIU Nr 1022------------------------------------------------------------------------------------------ 2004 TAKSONOMIA 11 Klasyfikacja i analiza danych - teoria
Bardziej szczegółowoPrognozowanie liczby pacjentów poradni ortopedycznej
Zeszyty Naukowe Metody analizy danych Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie 876 Kraków 2011 Studia Doktoranckie Wydziału Zarządzania Prognozowanie liczby pacjentów poradni ortopedycznej 1. Wprowadzenie W
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. wyjaśnia podstawy budowy i obsługi komputera. przetwarza dokumenty w formie elektronicznej. nakład
1 3 4 6 7 8 8.0 Kod przedmiotu Nazwa przedmiotu Jednostka Punkty ECTS Język wykładowy polski Poziom przedmiotu podstawowy K_W01 3 wiedza Symbole efektów kształcenia K_U01 3 umiejętności K_K01 11 kompetencje
Bardziej szczegółowoEkonometria i prognozowanie Econometrics and prediction
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2013/2014 Ekonometria i prognozowanie Econometrics and prediction A. USYTUOWANIE
Bardziej szczegółowoTeoria opcji SYLABUS
Teoria opcji nazwa przedmiotu SYLABUS B. Informacje szczegółowe Elementy składowe sylabusu Opis Nazwa przedmiotu Teoria opcji Kod przedmiotu 0600-FS2-2TO Nazwa jednostki prowadzącej Wydział Matematyki
Bardziej szczegółowoOpis. Liczba godzin zajęć dydaktycznych z
Załącznik nr 5 do Uchwały nr 1202 Senatu UwB z dnia 29 lutego 2012 r. Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów
Bardziej szczegółowoANALITYK DANYCH Kto to jest analityk danych? Na czym polega praca analityka danych?
ANALITYK DANYCH Kto to jest analityk danych? Współczesny świat oraz nowoczesna gospodarka bazują w znacznej mierze na umiejętności analizy i opracowywania napływających danych. Działania te są niezbędne
Bardziej szczegółowoBADANIE KOINTEGRACJI POWIATOWYCH STÓP BEZROBOCIA W WOJEWÓDZTWIE ZACHODNIOPOMORSKIM
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Barbara Batóg Uniwersytet Szczeciński BADANIE KOINTEGRACJI POWIATOWYCH STÓP BEZROBOCIA W WOJEWÓDZTWIE ZACHODNIOPOMORSKIM Streszczenie W artykule
Bardziej szczegółowo