S88 Badanie rzutu kostką sześcienną

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "S88 Badanie rzutu kostką sześcienną"

Transkrypt

1 S88 Badanie rzutu kostką sześcienną Andrzej Kapanowski 29 lutego 2012 Streszczenie Celem ćwiczenia jest zbadanie rzutu kostką sześcienną. Dokument ma być pomocą przy przygotowywaniu opracowania z ćwiczenia wykonanego w I Pracowni Fizycznej w systemie składu dokumentów L A TEX. Stosowany jest zestaw pakietów i konwencji właściwych dla języka polskiego. 1 Wstęp teoretyczny 1.1 Sprawy formalne Wymagane części sprawozdania opisane są w regulaminie [1]. Sprawozdaniu musi towarzyszyć wypełniona strona administracyjna, do pobrania ze strony I Pracowni Fizycznej (IPF). Ponadto należy dołączyć kopię protokołu pomiarowego z podpisem asystenta. Opisy ćwiczeń znajdują się w skrypcie [2] i na stronach IPF. Zaleca się pisanie sprawozdania w edytorze tekstu, a nie ręcznie, przy czym można wykorzystać system L A TEX, MS Word, czy OpenOffice Writer. Wykresy można przygotować w programach Gnuplot, Grace, Origin, QtiPlot, ale też w innych programach pod warunkiem, że będą czytelne i prawidłowo opisane. Dopuszczalne są wykresy na papierze milimetrowym lub funkcyjnym. Wykresy powinny mieć format A4 (osobna kartka) lub mieć wielkość połowy strony A4 (wstawione do tekstu). Wykresy i tabele muszą być numerowane. 1

2 1.2 Opis teoretyczny rzutu kostką Definiujemy zmienną losową dyskretną X, która przyjmuje wartości x i od 1 do 6. Rozkład prawdopodobieństwa zmiennej losowej X ma postać p i = P(X = x i ) = 1/6 dla i = 1,...,6. (1) Określamy dystrybuantę zmiennej losowej X jako funkcję F(x) = P(X < x) dla x R. (2) Dystrybuantę dla rzutu kostką przedstawiono na rys. 1. Określamy wartość oczekiwaną zmiennej losowej dyskretnej X jako liczbę 6 E(X) = x i p i = 7/2. (3) Określamy wariancję zmiennej losowej X jako liczbę V (X) = E[X E(X)] 2 = E(X 2 ) E 2 (X) = 35/12. (4) 1.3 Estymacja punktowa Niech X i (i = 1,..., n) oznaczają zmienne losowe odpowiadające za wyniki poszczególnych pomiarów. Estymatorem wartości oczekiwanej jest średnia arytmetyczna X = 1 n X i. (5) n Estymatorem wariancji jest kwadrat odchylenia standardowego pojedyńczego pomiaru S1 2 = 1 n (X i n 1 X) 2. (6) Estymatorem wariancji średniej arytmetycznej jest kwadrat odchylenia standardowego średniej arytmetycznej 1 n S2 1 = 1 n(n 1) 2 Opis eksperymentu 2.1 Układ doświadczalny n (X i X) 2. (7) Układ doświadczalny składał się z kilku kostek sześciennych różnych producentów. 2

3 1 0.8 Prawdopodobienstwo x Rysunek 1: Dystrybuanta dla rzutu kostką. Rysunek (kostka.eps i kostka.pdf ) wykonany w programie Gnuplot. 3

4 2.2 Przebieg doświadczenia Wstępny plan pracy może być zapisany w zeszycie laboratoryjnym. W sprawozdaniu powinien być zapisany rzeczywisty przebieg doświadczenia (używamy czasu przeszłego). 1. Wykonano 100 rzutów kostką i zapisano wyniki. 2. Powtórzono poprzedni punkt z wykorzystaniem kostek innych producentów. 3 Opracowanie pomiarów Dla każdej kostki obliczamy średnią arytmetyczną, odchylenie standardowe pojedyńczego pomiaru i odchylenie standardowe średniej arytmetycznej. 4 Podsumowanie Warto zauważyć, że oczka na przeciwległych ścianach kostek występują w parach: 1-6, 2-5, 3-4. Można spotkać kostki z układami oczek w dwóch wariantach, będących swoimi lustrzanymi odbiciami. Jeżeli oczka na kostce są wykonane przez wydrążenia, to można się spodziewać nierównomiernego rozkładu masy kostki, a w związku z tym odchyleń systematycznych od wyników teoretycznych. A Kilka porad związanych z systemem L A TEX A.1 Polskie litery Dokument wykorzystuje pakiet polski, choć są również inne sposoby pisania po polsku w systemie L A TEX[3]. Do pisania dokumentów wielojęzycznych można wykorzystać pakiet babel. Możemy tworzyć dokument z polskimi literami wprowadzanymi z klawiatury dzięki pakietowi inputenc. Jeżeli jednak mamy nietypową klawiaturę często przenosimy się z systemu na system, lub inne problemy z kodowaniem polskich znaków, to polskie litery możemy w pakiecie polski uzyskać za pomocą tzw. notacji ciachowej. Przykładowo bieżący dokument jest napisany w tej notacji po to, aby mógł być czytelny w różnych systemach (zob. kod źródłowy w pliku s88.tex). Znak / jest zarezerwowany na potrzeby tworzenia 4

5 polskich liter, dlatego we wzorach matematycznych znak dzielenia uzyskujemy przez polecenie slash. W pakiecie babel polskie litery uzyskujemy za pomocą znaku cudzysłowu. A.2 Przetwarzanie dokumentu w systemie Linux 1. Plik źródłowy TEX (s88.tex) przygotowujemy w dowolnym edytorze. Jeżeli włączamy do pliku rysunki, to muszą być one w formacie EPS, np. kostka.eps. 2. Przetwarzamy plik TEX do postaci DVI. latex s88.tex Powstaje plik DVI (s88.dvi) i jeszcze kilka plików pomocniczych (LOG, AUX, TOC, LOF, LOT). Plik DVI możemy obejrzeć w środowisku graficznym za pomocą programu Xdvi. 3. Przetwarzamy plik DVI do PS (plik postskryptowy). dvips -o s88.ps s88.dvi Plik PS możemy obejrzeć w środowisku graficznym za pomocą GSview czy ghostview, lub też wydrukować. 4. Istnieje szereg programów dodatkowych, które wykonują wiele pożytecznych konwersji, np. zamianę dokumentu PS do PDF (s88.pdf ). ps2pdf s88.ps 5. Możemy bezpośrednio przetworzyć plik TEX do PDF, ale wtedy musimy dostarczyć rysunki w formacie PDF, np. kostka.pdf. pdflatex s88.tex B Korzystanie z programu Gnuplot w systemie Linux Rysunek do obecnego dokumentu powstał z pliku źródłowego kostka.gnu. set term postscript eps enhanced 22 set output "kostka.eps" # definicja funkcji - jest lamanie wiersza dystrybuanta(x) = ((x<1)? 0 : ) + ((x<2)? 0 : ) \ + ((x<3)? 0 : ) + ((x<4)? 0 : ) \ 5

6 + ((x<5)? 0 : ) + ((x<6)? 0 : ) unset key # nie bedzie opisow krzywych w rogu rysunku set xlabel "x" set ylabel "Prawdopodobienstwo" set title "" # tytul rysunku pusty set xrange [0:8] set yrange [0:1] plot dystrybuanta(x) with lines Przetwarzanie pliku GNU do EPS, a następnie do PDF ma postać gnuplot kostka.gnu epstopdf kostka.eps Literatura [1] Regulamin I Pracowni Fizycznej IF UJ. [2] A. Magiera (red.), I Pracownia Fizyczna. Instytut Fizyki, Uniwersytet Jagielloński, [3] A. Diller, L A TEXwiersz po wierszu, Helion,

Analizowanie danych. Katarzyna Grzelak. listopad 2014. K.Grzelak (IFD UW) 1 / 24

Analizowanie danych. Katarzyna Grzelak. listopad 2014. K.Grzelak (IFD UW) 1 / 24 Analizowanie danych Katarzyna Grzelak listopad 2014 K.Grzelak (IFD UW) 1 / 24 Wprowadzenie Programy do opracowywania danych doświadczalnych (rysowanie funkcji, punktów z błędami, dopasowywanie zależności

Bardziej szczegółowo

Zmienna losowa i jej rozkład Dystrybuanta zmiennej losowej Wartość oczekiwana zmiennej losowej

Zmienna losowa i jej rozkład Dystrybuanta zmiennej losowej Wartość oczekiwana zmiennej losowej Zmienna losowa i jej rozkład Dystrybuanta zmiennej losowej Wartość oczekiwana zmiennej losowej c Copyright by Ireneusz Krech ikrech@ap.krakow.pl Instytut Matematyki Uniwersytet Pedagogiczny im. KEN w Krakowie

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA Zadanie 0.1 Zmienna losowa X ma rozkład określony funkcją prawdopodobieństwa: x k 0 4 p k 1/3 1/6 1/ obliczyć EX, D X. (odp. 4/3;

Bardziej szczegółowo

Metody Przetwarzania Danych Meteorologicznych Ćwiczenia 01

Metody Przetwarzania Danych Meteorologicznych Ćwiczenia 01 Danych Meteorologicznych Sylwester Arabas (ćwiczenia do wykładu dra Krzysztofa Markowicza) Instytut Geofizyki, Wydział Fizyki Uniwersytetu Warszawskiego 3 października 2008 r. O prowadzącym Czym się zajmuję

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

Sieci Komputerowe 2 / Ćwiczenia 1

Sieci Komputerowe 2 / Ćwiczenia 1 Tematyka Sieci Komputerowe 2 / Ćwiczenia 1 Opracował: Konrad Kawecki Na ćwiczeniach przeanalizujemy opóźnienia transmisji w sieciach komputerowych. Na podstawie otrzymanych wyników

Bardziej szczegółowo

Rozkłady statystyk z próby

Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Przypuśćmy, że wykonujemy serię doświadczeń polegających na 4 krotnym rzucie symetryczną kostką do gry, obserwując liczbę wyrzuconych oczek Nr kolejny

Bardziej szczegółowo

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych dr inż. Adam Kisiel kisiel@if.pw.edu.pl pokój 117b (12b) 1 Materiały do wykładu Transparencje do wykładów: http://www.if.pw.edu.pl/~kisiel/kadd/kadd.html Literatura

Bardziej szczegółowo

WSKAZÓWKI DLA AUTORÓW REFERATÓW

WSKAZÓWKI DLA AUTORÓW REFERATÓW WSKAZÓWKI DLA AUTORÓW REFERATÓW Spis treści: I. Wymogi formalne... 2 II. WZÓR... 3 III. Bibliografia... 4 IV. Streszczenie... 5 V. Cytaty i przypisy... 6 VI. Tabele, rysunki, wzory... 7 1 I. Wymogi formalne

Bardziej szczegółowo

Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot

Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Laboratorium 10 Plan Wiele wykresów w jednym pliku (multiplot) Wykres na wykresie Wykresy

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych Hipoteza Test statystyczny Poziom istotności Testy jednostronne i dwustronne Testowanie równości wariancji test F-Fishera Testowanie równości wartości średnich test t-studenta

Bardziej szczegółowo

Pracownia wykorzystania zasobów internetowych

Pracownia wykorzystania zasobów internetowych Pracownia wykorzystania zasobów internetowych Dariusz Wardecki 17 kwietnia 2013 Spis treści 1 Tydzień pierwszy 2 1.1 Podstawowe komendy programu................... 2 1.2 Wyświetlanie danych.........................

Bardziej szczegółowo

KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU

KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU Uniwersytet Rzeszowski WYDZIAŁ KIERUNEK Matematyczno-Przyrodniczy Fizyka techniczna SPECJALNOŚĆ RODZAJ STUDIÓW stacjonarne, studia pierwszego stopnia KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU NAZWA PRZEDMIOTU WG PLANU

Bardziej szczegółowo

GNUPLOT Wprowadzenie. dr inż. Marzena Tefelska martef@if.pw.edu.pl Wydział Fizyki Politechnika Warszawska 2015

GNUPLOT Wprowadzenie. dr inż. Marzena Tefelska martef@if.pw.edu.pl Wydział Fizyki Politechnika Warszawska 2015 GNUPLOT Wprowadzenie dr inż. Marzena Tefelska martef@if.pw.edu.pl Wydział Fizyki Politechnika Warszawska 2015 http://www.gnuplot.info/ Program Gnuplot Rysuje wykresy w 2D lub 3D zdefiniowanych funkcji

Bardziej szczegółowo

Wartości x-ów : Wartości x ów można w Scilabie zdefiniować na kilka sposobów, wpisując odpowiednie polecenie na konsoli.

Wartości x-ów : Wartości x ów można w Scilabie zdefiniować na kilka sposobów, wpisując odpowiednie polecenie na konsoli. Notatki z sesji Scilaba Istnieje możliwość dokładnego zapisu przebiegu aktualnej sesji pracy ze Scilabem: polecenie diary('nazwa_pliku.txt') powoduje zapis do podanego pliku tekstowego wszystkich wpisywanych

Bardziej szczegółowo

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów

Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa. Diagnostyka i niezawodność robotów Instytut Politechniczny Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa Diagnostyka i niezawodność robotów Laboratorium nr 3 Generacja realizacji zmiennych losowych Prowadzący: mgr inż. Marcel Luzar Cele ćwiczenia: Generowanie

Bardziej szczegółowo

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie

Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki KATEDRA AUTOMATYKI PRACA MAGISTERSKA MARCIN SZPYRKA PRZYGOTOWANIE PRACY DYPLOMOWEJ

Bardziej szczegółowo

Rozkłady dwóch zmiennych losowych

Rozkłady dwóch zmiennych losowych Rozkłady dwóch zmiennych losowych Uogólnienie pojęć na rozkład dwóch zmiennych Dystrybuanta i gęstość prawdopodobieństwa Rozkład brzegowy Prawdopodobieństwo warunkowe Wartości średnie i odchylenia standardowe

Bardziej szczegółowo

Rozkłady zmiennych losowych

Rozkłady zmiennych losowych Rozkłady zmiennych losowych Wprowadzenie Badamy pewną zbiorowość czyli populację pod względem występowania jakiejś cechy. Pobieramy próbę i na podstawie tej próby wyznaczamy pewne charakterystyki. Jeśli

Bardziej szczegółowo

Wilkołazka. 12 października 2014

Wilkołazka. 12 października 2014 M. Katolicki Uniwersytet Lubelski 12 października 2014 Dzisiaj na zajęciach 1 Zakres przedmiotu Warunki zaliczenia Literatura 2 Instalacja Miktexa i TeXnicCenter Struktura dokumentu Zakres przedmiotu Zakres

Bardziej szczegółowo

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii.

Z Wikipedii, wolnej encyklopedii. Rozkład normalny Rozkład normalny jest niezwykle ważnym rozkładem prawdopodobieństwa w wielu dziedzinach. Nazywa się go także rozkładem Gaussa, w szczególności w fizyce i inżynierii. W zasadzie jest to

Bardziej szczegółowo

DOKŁADNOŚĆ POMIARU DŁUGOŚCI 1

DOKŁADNOŚĆ POMIARU DŁUGOŚCI 1 DOKŁADNOŚĆ POMIARU DŁUGOŚCI 1 I. ZAGADNIENIA TEORETYCZNE Niepewności pomiaru standardowa niepewność wyniku pomiaru wielkości mierzonej bezpośrednio i złożona niepewność standardowa. Przedstawianie wyników

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI MATEMATYKI, FIZYKI LUB BIOLOGII Z WYKORZYSTANIEM FILMU ROZKŁAD NORMALNY.

SCENARIUSZ LEKCJI MATEMATYKI, FIZYKI LUB BIOLOGII Z WYKORZYSTANIEM FILMU ROZKŁAD NORMALNY. SCENARIUSZ LEKCJI MATEMATYKI, FIZYKI LUB BIOLOGII Z WYKORZYSTANIEM FILMU ROZKŁAD NORMALNY. SPIS TREŚCI: I. Wprowadzenie. II. Części lekcji. 1. Część wstępna. 2. Część realizacji. 3. Część podsumowująca.

Bardziej szczegółowo

Wstęp 7 Rozdział 1. OpenOffice.ux.pl Writer środowisko pracy 9

Wstęp 7 Rozdział 1. OpenOffice.ux.pl Writer środowisko pracy 9 Wstęp 7 Rozdział 1. OpenOffice.ux.pl Writer środowisko pracy 9 Uruchamianie edytora OpenOffice.ux.pl Writer 9 Dostosowywanie środowiska pracy 11 Menu Widok 14 Ustawienia dokumentu 16 Rozdział 2. OpenOffice

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA TECHNICZNA Badanie możliwości wykorzystania języka AutoLISP i środowiska VisualLISP w systemie CAx

INFORMATYKA TECHNICZNA Badanie możliwości wykorzystania języka AutoLISP i środowiska VisualLISP w systemie CAx INFORMATYKA TECHNICZNA Badanie możliwości wykorzystania języka AutoLISP i środowiska VisualLISP w systemie CAx 1. WPROWADZENIE Program AutoCAD ma wielu użytkowników i zajmuje znaczące miejsce w graficznym

Bardziej szczegółowo

Skrypt 29. Statystyka. Opracowanie L2

Skrypt 29. Statystyka. Opracowanie L2 Projekt Innowacyjny program nauczania matematyki dla liceów ogólnokształcących współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Skrypt 29 Statystyka 1. Przypomnienie

Bardziej szczegółowo

a)dane są wartości zmiennej losowej: 2, 4, 2, 1, 1, 3, 2, 1. Obliczyć wartość średnią i wariancję.

a)dane są wartości zmiennej losowej: 2, 4, 2, 1, 1, 3, 2, 1. Obliczyć wartość średnią i wariancję. Zad Rozkład zmiennej losowej dyskretnej : a)dane są wartości zmiennej losowej: 2, 4, 2,,, 3, 2,. Obliczyć wartość średnią i wariancję. b)oceny z pracy klasowej w tabeli: Ocena 2 3 4 5 6 Liczba uczniów

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych

Bardziej szczegółowo

Pracownia fizyczna i elektroniczna (w tym komputerowa)

Pracownia fizyczna i elektroniczna (w tym komputerowa) Pracownia fizyczna i elektroniczna (w tym komputerowa) Zajęcia 1 Grzegorz Grzelak Zakład Czastek i Oddziaływań Fundamentalnych IFD UW e-mail: grzelak@fuw.edu.pl WWW: http://www.fuw.edu.pl/ grzelak 21 luty

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Wstęp do gnuplota. Dominik Perykasza. 1 Wstęp 2. 2 Rysowanie wykresów 2 2.1 Modyfikacja parametrów wykresu... 4 2.2 Modyfikowanie styli...

Wstęp do gnuplota. Dominik Perykasza. 1 Wstęp 2. 2 Rysowanie wykresów 2 2.1 Modyfikacja parametrów wykresu... 4 2.2 Modyfikowanie styli... Wstęp do gnuplota Dominik Perykasza Spis treści 1 Wstęp 2 2 Rysowanie wykresów 2 2.1 Modyfikacja parametrów wykresu................ 4 2.2 Modyfikowanie styli........................ 4 3 Definiowanie funkcji

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA DLA AUTORÓW. INFORMATION FOR AUTHORS (Tłumaczenie tytułu artykułu w języku angielskim.)

INSTRUKCJA DLA AUTORÓW. INFORMATION FOR AUTHORS (Tłumaczenie tytułu artykułu w języku angielskim.) XVII Sympozjum Modelowanie i Symulacja Systemów Pomiarowych 20-24 września 2009r., Krynica INSTRUKCJA DLA AUTORÓW Imię i nazwisko autora(-ów) 1) STRESZCZENIE Niniejsza instrukcja dotyczy sposobu przygotowania

Bardziej szczegółowo

Writer wzory matematyczne

Writer wzory matematyczne Writer wzory matematyczne Procesor Writer pracuje zazwyczaj w trybie WYSIWYG, podczas wpisywania wzorów matematycznych nie całkiem. Wzory wpisujemy w oknie edytora wzorów w postaci tekstu. Tekst ten jest

Bardziej szczegółowo

II WYKŁAD STATYSTYKA. 12/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

II WYKŁAD STATYSTYKA. 12/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 II WYKŁAD STATYSTYKA 12/03/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 2 Rachunek prawdopodobieństwa zdarzenia elementarne zdarzenia losowe zmienna losowa skokowa i ciągła prawdopodobieństwo i gęstość prawdopodobieństwa

Bardziej szczegółowo

Definicja 7.4 (Dystrybuanta zmiennej losowej). Dystrybuantą F zmiennej losowej X nazywamy funkcję: Własności dystrybuanty zmiennej losowej:

Definicja 7.4 (Dystrybuanta zmiennej losowej). Dystrybuantą F zmiennej losowej X nazywamy funkcję: Własności dystrybuanty zmiennej losowej: Definicja 7.4 (Dystrybuanta zmiennej losowej). Dystrybuantą F zmiennej losowej X nazywamy funkcję: F (t) P (X t) < t < Własności dystrybuanty zmiennej losowej: jest niemalejąca: 0 F (t) jest prawostronnie

Bardziej szczegółowo

Zofia Walczak. Styczeń 2014. 4. Krok czwarty tworzymy dokument... 3 Preambuła... 4

Zofia Walczak. Styczeń 2014. 4. Krok czwarty tworzymy dokument... 3 Preambuła... 4 Zofia Walczak L A TEX Wprowadzenie Styczeń 2014 Spis treści 1. Krok pierwszy instalacja systemu............................... 1 2. Krok drugi wybieramy edytor................................. 1 3. Krok

Bardziej szczegółowo

laboratoria 24 zaliczenie z oceną

laboratoria 24 zaliczenie z oceną Wydział: Psychologia Nazwa kierunku kształcenia: Psychologia Rodzaj przedmiotu: podstawowy Opiekun: dr Andrzej Tarłowski Poziom studiów (I lub II stopnia): Jednolite magisterskie Tryb studiów: Niestacjonarne

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka. Zmienne losowe. Aleksander Denisiuk. denisjuk@euh-e.edu.pl

Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka. Zmienne losowe. Aleksander Denisiuk. denisjuk@euh-e.edu.pl Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Zmienne losowe Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka p.

Bardziej szczegółowo

Liczby rzeczywiste, wyrażenia algebraiczne, równania i nierówności, statystyka, prawdopodobieństwo.

Liczby rzeczywiste, wyrażenia algebraiczne, równania i nierówności, statystyka, prawdopodobieństwo. Liczby rzeczywiste, wyrażenia algebraiczne, równania i nierówności, statystyka, prawdopodobieństwo. Zagadnienia szczegółowe: obliczanie wartości wyrażeń arytmetycznych; działania na pierwiastkach i potęgach;

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM. Pomiar poziomu mocy akustycznej w komorze pogłosowej. Instrukcja do zajęć laboratoryjnych

LABORATORIUM. Pomiar poziomu mocy akustycznej w komorze pogłosowej. Instrukcja do zajęć laboratoryjnych LABORATORIUM Pomiar poziomu mocy akustycznej w komorze pogłosowej Instrukcja do zajęć laboratoryjnych Kraków 2010 Spis treści 1. Wstęp...3 2. Wprowadzenie teoretyczne...4 2.1. Definicje terminów...4 2.2.

Bardziej szczegółowo

Mariusz Kaszubowski Katedra Statystyki Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska. Statystyka Mariusz Kaszubowski

Mariusz Kaszubowski Katedra Statystyki Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska. Statystyka Mariusz Kaszubowski Mariusz Kaszubowski Katedra Statystyki Wydział Zarządzania i Ekonomii Politechnika Gdańska Zmienna losowa i jej rozkład Statystyka matematyczna Podstawowe pojęcia Zmienna losowa (skokowa, ciągła) Rozkład

Bardziej szczegółowo

Zadanie Punkty Ocena

Zadanie Punkty Ocena Statystyka matematyczna Test przykładowy na zaliczenie laboratorium / ćwiczeń PROSZĘ NIE ODWRACAĆ KARTKI PRZED ROZPOCZĘCIEM TESTU! Wskazówki: 1. Wybierz zadania, za które w sumie możesz otrzymać 30 punktów

Bardziej szczegółowo

Dlaczego stosujemy edytory tekstu?

Dlaczego stosujemy edytory tekstu? Edytor tekstu Edytor tekstu program komputerowy służący do tworzenia, edycji i formatowania dokumentów tekstowych za pomocą komputera. Dlaczego stosujemy edytory tekstu? możemy poprawiać tekst możemy uzupełniać

Bardziej szczegółowo

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański

KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół

Bardziej szczegółowo

Zadania zestaw 1: Zadania zestaw 2

Zadania zestaw 1: Zadania zestaw 2 Zadania zestaw 1: Zadania zestaw 2 Zadania zestaw 3. 1 Rozkład zmiennej losowej skokowej X przedstawia tabela. x i m 0 n p i 0,4 0,3 0,3 a) Wyznacz m i n jeśli: są całkowite, m

Bardziej szczegółowo

Tematy lekcji informatyki klasa 4a luty/marzec 2013

Tematy lekcji informatyki klasa 4a luty/marzec 2013 Tematy lekcji informatyki klasa 4a luty/marzec 2013 temat 11. z podręcznika (str. 116-120) Jak uruchomić edytor tekstu MS Word 2007? ćwiczenia 2-5 (str. 117-120); Co to jest przycisk Office? W jaki sposób

Bardziej szczegółowo

Przykłady zastosowań funkcji tekstowych w arkuszu kalkulacyjnym

Przykłady zastosowań funkcji tekstowych w arkuszu kalkulacyjnym S t r o n a 1 Bożena Ignatowska Przykłady zastosowań funkcji tekstowych w arkuszu kalkulacyjnym Wprowadzenie W artykule zostaną omówione zagadnienia związane z wykorzystaniem funkcji tekstowych w arkuszu

Bardziej szczegółowo

Tom 6 Opis oprogramowania Część 8 Narzędzie do kontroli danych elementarnych, danych wynikowych oraz kontroli obmiaru do celów fakturowania

Tom 6 Opis oprogramowania Część 8 Narzędzie do kontroli danych elementarnych, danych wynikowych oraz kontroli obmiaru do celów fakturowania Część 8 Narzędzie do kontroli danych elementarnych, danych wynikowych oraz kontroli Diagnostyka stanu nawierzchni - DSN Generalna Dyrekcja Dróg Krajowych i Autostrad Warszawa, 21 maja 2012 Historia dokumentu

Bardziej szczegółowo

Analizy na podstawie danych sprawozdawczych - Moduł Analiz dla Banków Spółdzielczych

Analizy na podstawie danych sprawozdawczych - Moduł Analiz dla Banków Spółdzielczych Analizy na podstawie danych sprawozdawczych - Moduł Analiz dla Banków Spółdzielczych Kwiecień 2012 Wszelkie prawa zastrzeżone. Dokument może być reprodukowany lub przechowywany bez ograniczeń tylko w całości.

Bardziej szczegółowo

Podstawowe komendy i możliwości system składu drukarskiego L A TEX

Podstawowe komendy i możliwości system składu drukarskiego L A TEX Podstawowe komendy i możliwości system składu drukarskiego L A TEX Paweł Woźny Rafał Nowak Wrocław, 7 października 2007 Spis treści Rozdział 2. Podrozdział..................................... 2.. Podpodrozdział...............................

Bardziej szczegółowo

OKNO NA ŚWIAT - PRZECIWDZIAŁANIE WYKLUCZENIU CYFROWEMU W MIEŚCIE BRZEZINY

OKNO NA ŚWIAT - PRZECIWDZIAŁANIE WYKLUCZENIU CYFROWEMU W MIEŚCIE BRZEZINY Projekt OKNO NA ŚWIAT - PRZECIWDZIAŁANIE WYKLUCZENIU CYFROWEMU W MIEŚCIE BRZEZINY współfinansowany przez Unię Europejską ze środków Europejskiego Funduszu Rozwoju Regionalnego w ramach Programu Operacyjnego

Bardziej szczegółowo

7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej

7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej 7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej Definicja 1 n-elementowa losowa próba prosta nazywamy ciag n niezależnych zmiennych losowych o jednakowych rozkładach

Bardziej szczegółowo

O ŚREDNIEJ STATYSTYCZNEJ

O ŚREDNIEJ STATYSTYCZNEJ O ŚREDNIEJ STATYSTYCZNEJ Ryszard Zieliński XII Międzynarodowe Warsztaty dla Młodych Matematyków Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Kraków, 20 26 IX 2009 r. WYNIKI OBSERWACJI X 1, X 2,..., X n WYNIKI

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji

Bardziej szczegółowo

Uniwersytet Wirtualny VU2012

Uniwersytet Wirtualny VU2012 XII Konferencja Uniwersytet Wirtualny VU2012 M o d e l N a r z ę d z i a P r a k t y k a Andrzej ŻYŁAWSKI Warszawska Wyższa Szkoła Informatyki Marcin GODZIEMBA-MALISZEWSKI Instytut Technologii Eksploatacji

Bardziej szczegółowo

Aleksander Adamowski (s1869) zmienn ą losow ą T o rozkładzie wykładniczym o średniej 5 minut.

Aleksander Adamowski (s1869) zmienn ą losow ą T o rozkładzie wykładniczym o średniej 5 minut. Zadanie Statystyczna Analiza Danych - Zadania 6 Aleksander Adamowski (s869) W pewnym biurze czas losowo wybranej rozmowy telefonicznej jest zmienn ą losow ą T o rozkładzie wykładniczym o średniej 5 minut.

Bardziej szczegółowo

Pracownia fizyczna i elektroniczna dla Inżynierii Nanostruktur, (wersja instrukcji 29.1.2013a, T. Słupiński)

Pracownia fizyczna i elektroniczna dla Inżynierii Nanostruktur, (wersja instrukcji 29.1.2013a, T. Słupiński) Pracownia fizyczna i elektroniczna dla Inżynierii Nanostruktur, Wydział Fizyki UW (wersja instrukcji 29.1.2013a, T. Słupiński) Ćwiczenie 1 Wizualizacja wyników pomiarowych - pomiary napięcia i prądu elektrycznego

Bardziej szczegółowo

LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU

LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU LINIOWOŚĆ METODY OZNACZANIA ZAWARTOŚCI SUBSTANCJI NA PRZYKŁADZIE CHROMATOGRAFU Tomasz Demski, StatSoft Polska Sp. z o.o. Wprowadzenie Jednym z elementów walidacji metod pomiarowych jest sprawdzenie liniowości

Bardziej szczegółowo

Zadanie 9. Projektowanie stron dokumentu

Zadanie 9. Projektowanie stron dokumentu Zadanie 9. Projektowanie stron dokumentu Przygotowany dokument można: wydrukować i oprawić, zapisać jako strona sieci Web i opublikować w Internecie przekonwertować na format PDF i udostępnić w postaci

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA im. JANA DŁUGOSZA w CZĘSTOCHOWIE

AKADEMIA im. JANA DŁUGOSZA w CZĘSTOCHOWIE AKADEMIA im. JANA DŁUGOSZA w CZĘSTOCHOWIE Wydział Matematyczno-Przyrodniczy Kierunek: nazwa kierunku Specjalność: nazwa specjalności JAN KOWALSKI Nr albumu:. TYTUŁ PRACY Praca przygotowana w nazwa zakładu/katedry

Bardziej szczegółowo

R ozkład norm alny Bardzo często używany do modelowania symetrycznych rozkładów zmiennych losowych ciągłych

R ozkład norm alny Bardzo często używany do modelowania symetrycznych rozkładów zmiennych losowych ciągłych R ozkład norm alny Bardzo często używany do modelowania symetrycznych rozkładów zmiennych losowych ciągłych Przykłady: Błąd pomiarowy Wzrost, wydajność Temperatura ciała Zawartość różnych składników we

Bardziej szczegółowo

POLITECHNIKA OPOLSKA Wydział Mechaniczny. Praca Przejściowa Symulacyjna. Projekt nr : Tytuł projektu. Kierunek studiów: Mechatronika

POLITECHNIKA OPOLSKA Wydział Mechaniczny. Praca Przejściowa Symulacyjna. Projekt nr : Tytuł projektu. Kierunek studiów: Mechatronika POLITECHNIKA OPOLSKA Wydział Mechaniczny Praca Przejściowa Symulacyjna Projekt nr : Tytuł projektu. Kierunek studiów: Mechatronika Imię i Nazwisko:... Grupa: MTR 1st ST sem.6 Pnumer_grupy Data złożenia

Bardziej szczegółowo

Edytor tekstu OpenOffice Writer Podstawy

Edytor tekstu OpenOffice Writer Podstawy Edytor tekstu OpenOffice Writer Podstawy OpenOffice to darmowy zaawansowany pakiet biurowy, w skład którego wchodzą następujące programy: edytor tekstu Writer, arkusz kalkulacyjny Calc, program do tworzenia

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie z fizyki Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki oraz współczynnika załamania światła

Ćwiczenie z fizyki Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki oraz współczynnika załamania światła Ćwiczenie z fizyki Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki oraz współczynnika załamania światła Michał Łasica klasa IIId nr 13 22 grudnia 2006 1 1 Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki 1.1

Bardziej szczegółowo

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:

b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas: ROZWIĄZANIA I ODPOWIEDZI Zadanie A1. Można założyć, że przy losowaniu trzech kul jednocześnie kolejność ich wylosowania nie jest istotna. A więc: Ω = 20 3. a) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań

Bardziej szczegółowo

L A T E X- wprowadzenie

L A T E X- wprowadzenie L A T E X- wprowadzenie Katarzyna Grzelak październik 2009 K.Grzelak (IFD UW) 1 / 36 Najprostszy tekst w L A T E X u Zawartość przykładowego pliku zerowy.tex : \documentclass{article} \begin{document}

Bardziej szczegółowo

Przygotowywanie dokumentu do pracy

Przygotowywanie dokumentu do pracy Przygotowywanie dokumentu do pracy 1. Wczytywanie tekstu źródłowego (dostępne w menu Plik/Otwórz) Wczytując tekst, nie będący zapisany w rodzimym formacie programu (w tym przypadku MS Word) trzeba pamiętać,

Bardziej szczegółowo

Niezawodność diagnostyka systemów laboratorium. Ćwiczenie 2

Niezawodność diagnostyka systemów laboratorium. Ćwiczenie 2 dr inż. Jacek Jarnicki doc. PWr Niezawodność diagnostyka systemów laboratorium Ćwiczenie 2 1. Treść ćwiczenia Generowanie realizacji zmiennych losowych i prezentacja graficzna wyników losowania. Symulacja

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007

Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007 Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie Paweł Cibis pawel@cibis.pl 1 kwietnia 2007 1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja

Bardziej szczegółowo

Środowisko R Założenie normalności metody nieparametryczne Wykład R4; 4.06.07 Weryfikacja założenia o normalności rozkładu populacji

Środowisko R Założenie normalności metody nieparametryczne Wykład R4; 4.06.07 Weryfikacja założenia o normalności rozkładu populacji Środowisko R Założenie normalności metody nieparametryczne Wykład R4; 4.06.07 Weryfikacja założenia o normalności rozkładu populacji Dane są obserwacje x 1, x 2,..., x n. Czy można założyć, że x 1, x 2,...,

Bardziej szczegółowo

Matematyka 2. dr inż. Rajmund Stasiewicz

Matematyka 2. dr inż. Rajmund Stasiewicz Matematyka 2 dr inż. Rajmund Stasiewicz Skala ocen Punkty Ocena 0 50 2,0 51 60 3,0 61 70 3,5 71 80 4,0 81 90 4,5 91-5,0 Zwolnienie z egzaminu Ocena z egzaminu liczba punktów z ćwiczeń - 5 Warunki zaliczenia

Bardziej szczegółowo

SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD

SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD Dr inż. Jacek WARCHULSKI Dr inż. Marcin WARCHULSKI Mgr inż. Witold BUŻANTOWICZ Wojskowa Akademia Techniczna SPOSOBY POMIARU KĄTÓW W PROGRAMIE AutoCAD Streszczenie: W referacie przedstawiono możliwości

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE NR.6. Temat : Wyznaczanie drgań mechanicznych przekładni zębatych podczas badań odbiorczych

ĆWICZENIE NR.6. Temat : Wyznaczanie drgań mechanicznych przekładni zębatych podczas badań odbiorczych ĆWICZENIE NR.6 Temat : Wyznaczanie drgań mechanicznych przekładni zębatych podczas badań odbiorczych 1. Wstęp W nowoczesnych przekładniach zębatych dąży się do uzyskania małych gabarytów w stosunku do

Bardziej szczegółowo

Scilab - podstawy. Wersje instalacyjne programu Scilab mogą zostać pobrane ze strony

Scilab - podstawy. Wersje instalacyjne programu Scilab mogą zostać pobrane ze strony Scilab - podstawy Scilab jest środowiskiem numerycznym, programistycznym i numerycznym dostępnym za darmo z INRIA (Institut Nationale de Recherche en Informatique et Automatique). Jest programem podobnym

Bardziej szczegółowo

Imię Nazwisko, Imię Nazwisko 1 Uczelnia/Firma. Imię Nazwisko 2 Uczelnia/Firma. Tytuł artykułu

Imię Nazwisko, Imię Nazwisko 1 Uczelnia/Firma. Imię Nazwisko 2 Uczelnia/Firma. Tytuł artykułu Imię Nazwisko, Imię Nazwisko 1 Uczelnia/Firma Imię Nazwisko 2 Uczelnia/Firma Tytuł artykułu Tekst artykułu należy pisać przy użyciu edytora zgodnego z MS WORD 2003, 2007, 2010. Do pisania podstawowego

Bardziej szczegółowo

1. Przypisy, indeks i spisy.

1. Przypisy, indeks i spisy. 1. Przypisy, indeks i spisy. (Wstaw Odwołanie Przypis dolny - ) (Wstaw Odwołanie Indeks i spisy - ) Przypisy dolne i końcowe w drukowanych dokumentach umożliwiają umieszczanie w dokumencie objaśnień, komentarzy

Bardziej szczegółowo

Wstęp do poradnika metodycznego 5. 2. Przykładowy rozkład materiału 13 I rok nauczania...13 II rok nauczania...13 Rozkład materiału:...

Wstęp do poradnika metodycznego 5. 2. Przykładowy rozkład materiału 13 I rok nauczania...13 II rok nauczania...13 Rozkład materiału:... Spis treści Wstęp do poradnika metodycznego 5. Oprogramowanie wykorzystywane w podręczniku 7 Środowisko... 7 Narzędzia... 8. Przykładowy rozkład materiału 3 I rok nauczania...3 II rok nauczania...3 Rozkład

Bardziej szczegółowo

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE

III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE III. ZMIENNE LOSOWE JEDNOWYMIAROWE.. Zmienna losowa i pojęcie rozkładu prawdopodobieństwa W dotychczas rozpatrywanych przykładach każdemu zdarzeniu była przyporządkowana odpowiednia wartość liczbowa. Ta

Bardziej szczegółowo

Wykład 10 (12.05.08). Testowanie hipotez w rodzinie rozkładów normalnych przypadek nieznanego odchylenia standardowego

Wykład 10 (12.05.08). Testowanie hipotez w rodzinie rozkładów normalnych przypadek nieznanego odchylenia standardowego Wykład 10 (12.05.08). Testowanie hipotez w rodzinie rozkładów normalnych przypadek nieznanego odchylenia standardowego Przykład Cena metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybranych mieszkań w

Bardziej szczegółowo

Oświadczenie. Literatura. Treść pracy. Streszczenie. Spis treści. Strona tytułowa ZAŁĄCZNIKI RYSUNKÓW SPIS LITERATURY, TABEL, RYSUNKÓW OŚWIADCZENIE

Oświadczenie. Literatura. Treść pracy. Streszczenie. Spis treści. Strona tytułowa ZAŁĄCZNIKI RYSUNKÓW SPIS LITERATURY, TABEL, RYSUNKÓW OŚWIADCZENIE Strona tytułowa Spis treści STRONA TYTUŁOWA Streszczenie OŚWIADCZENIE Treść pracy SPIS LITERATURY, TABEL, RYSUNKÓW Literatura Oświadczenie SPIS LITERATURY, TABEL, RYSUNKÓW ZAŁĄCZNIKI Załącznik nr 1 do

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA W SELEKCJI

INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI - zagadnienia 1. Dane w pracy hodowlanej praca z dużym zbiorem danych (Excel) 2. Podstawy pracy z relacyjną bazą danych w programie MS Access 3. Systemy statystyczne

Bardziej szczegółowo

Wojewódzki Kuratoryjny Konkurs z Informatyki Etap szkolny

Wojewódzki Kuratoryjny Konkurs z Informatyki Etap szkolny Wojewódzki Kuratoryjny Konkurs z Informatyki Etap szkolny Listopad 2012 CZĘŚĆ PRAKTYCZNA CZAS PRACY 60 MINUT Instrukcja dla zdającego 1. Sprawdź, czy arkusz egzaminacyjny zawiera 5 stron i wszystkie polecenia

Bardziej szczegółowo

Koordynator. Dane osobowe studenta

Koordynator. Dane osobowe studenta Prowadzenie Elektronicznej Księgi Dyplomów w systemie USOS i archiwizacja elektronicznych wersji prac dyplomowych (uszczegółowienie procedury prowadzenia Elektronicznej Księgi Dyplomów opisanej w załączniku

Bardziej szczegółowo

Redagujemy wzory matematyczne, piszemy w. obcych językach j wstawiamy symbole. Technologia Informacyjna Lekcja 24

Redagujemy wzory matematyczne, piszemy w. obcych językach j wstawiamy symbole. Technologia Informacyjna Lekcja 24 Redagujemy wzory matematyczne, piszemy w obcych językach j i wstawiamy symbole Technologia Informacyjna Lekcja 24 Spacja Spacja nierozdzielająca (inaczej twarda), łączy na stałe e znaki i edytor przy dzieleniu

Bardziej szczegółowo

Warszawa, 15.02.2007

Warszawa, 15.02.2007 Warszawa, 15.02.2007 Prowadzenie Elektronicznej Księgi Dyplomów w systemie USOS i archiwizacja elektronicznych wersji prac dyplomowych (uszczegółowienie procedury prowadzenia Elektronicznej Księgi Dyplomów

Bardziej szczegółowo

Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot

Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot Wizualizacja danych 2D i 3D - Gnuplot dr hab. Bożena Woźna-Szcześniak Akademia im. Jan Długosza bwozna@gmail.com Laboratorium 7 Legenda - składania set key [ on off ] [ default ] [ [ at {pos:position}

Bardziej szczegółowo

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.

SCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie. SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:

Bardziej szczegółowo

OpenOffice.ux.pl 2.0. Æwiczenia praktyczne

OpenOffice.ux.pl 2.0. Æwiczenia praktyczne IDZ DO PRZYK ADOWY ROZDZIA SPIS TREŒCI KATALOG KSI EK KATALOG ONLINE ZAMÓW DRUKOWANY KATALOG OpenOffice.ux.pl 2.0. Æwiczenia praktyczne Autor: Maria Sokó³ ISBN: 83-246-0508-8 Format: A5, stron: 220 TWÓJ

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO TEORII BŁĘDÓW I NIEPEWNOŚCI POMIARU

WPROWADZENIE DO TEORII BŁĘDÓW I NIEPEWNOŚCI POMIARU Publikacja współfinansowana ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego WPROWADZENIE DO TEORII BŁĘDÓW I NIEPEWNOŚCI POMIARU 1. Błąd a niepewność pomiaru Pojęcia błędu i niepewności

Bardziej szczegółowo

Operatory zmiany sposobu przypisania standardowych strumieni >,<,>> Jeżeli pierwsze polecenie powiodło się to wykona drugie

Operatory zmiany sposobu przypisania standardowych strumieni >,<,>> Jeżeli pierwsze polecenie powiodło się to wykona drugie Linux Polecenia Opracował: Andrzej Nowak Operatory zmiany sposobu przypisania standardowych strumieni >,> Przykłady: 2> plik przypisuje standardowe wyjście błędów do pliku, 1>&2 przypisanie standardowe

Bardziej szczegółowo

Wykład 12: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe. Mieszanina rozkładów.

Wykład 12: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe. Mieszanina rozkładów. Rachunek prawdopodobieństwa MAP1181 Wydział PPT, MS, rok akad. 213/14, sem. zimowy Wykładowca: dr hab. Agnieszka Jurlewicz Wykład 12: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe. Mieszanina rozkładów.

Bardziej szczegółowo

ĆWICZENIE 4 ZASTOSOWANIE METOD I NARZĘDZI LOGIKI ROZMYTEJ DO KLASYFIKACJI DANYCH I APROKSYMACJI ODWZOROWAŃ STATYCZNYCH

ĆWICZENIE 4 ZASTOSOWANIE METOD I NARZĘDZI LOGIKI ROZMYTEJ DO KLASYFIKACJI DANYCH I APROKSYMACJI ODWZOROWAŃ STATYCZNYCH Politechnika Białostocka Wydział Elektryczny Katedra Automatyki i Elektroniki ĆWICZENIE 4 ZASTOSOWANIE METOD I NARZĘDZI LOGIKI ROZMYTEJ DO KLASYFIKACJI DANYCH I APROKSYMACJI ODWZOROWAŃ STATYCZNYCH Pracownia

Bardziej szczegółowo

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak

Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak Podstawy statystyki dla psychologów. Podręcznik akademicki. Wydanie drugie poprawione. Wiesław Szymczak Autor prezentuje spójny obraz najczęściej stosowanych metod statystycznych, dodatkowo omawiając takie

Bardziej szczegółowo

PREZENTACJE MULTIMEDIALNE cz.2

PREZENTACJE MULTIMEDIALNE cz.2 Wydział Elektryczny Katedra Elektrotechniki Teoretycznej i Metrologii Instrukcja do pracowni z przedmiotu Podstawy Informatyki Kod przedmiotu: TS1C 100 003 Ćwiczenie pt. PREZENTACJE MULTIMEDIALNE cz.2

Bardziej szczegółowo

Wykład 7: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe.

Wykład 7: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe. Rachunek prawdopodobieństwa MAP3040 WPPT FT, rok akad. 2010/11, sem. zimowy Wykładowca: dr hab. Agnieszka Jurlewicz Wykład 7: Warunkowa wartość oczekiwana. Rozkłady warunkowe. Warunkowa wartość oczekiwana.

Bardziej szczegółowo

Zmienne losowe, statystyki próbkowe. Wrocław, 2 marca 2015

Zmienne losowe, statystyki próbkowe. Wrocław, 2 marca 2015 Zmienne losowe, statystyki próbkowe Wrocław, 2 marca 2015 Zasady zaliczenia 2 kolokwia (każde po 20 punktów) projekt (20 punktów) aktywność Zasady zaliczenia 2 kolokwia (każde po 20 punktów) projekt (20

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących

Bardziej szczegółowo

Rozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26

Rozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26 Rozkład normalny Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26 Rozkład normalny Krzywa normalna, krzywa Gaussa, rozkład normalny Rozkłady liczebności wielu pomiarów fizycznych, biologicznych

Bardziej szczegółowo

Oszacowanie i rozkład t

Oszacowanie i rozkład t Oszacowanie i rozkład t Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Oszacowanie i rozkład t 1 / 31 Oszacowanie 1 Na podstawie danych z próby szacuje się wiele wartości w populacji, np.: jakie jest poparcie

Bardziej szczegółowo

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Spis treści 3 SPIS TREŚCI Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe

Bardziej szczegółowo