Rozproszone systemy teleinformatyczne: inteligencja, autonomia, racjonalność i bezpieczeństwo kooperacji
|
|
- Kinga Zych
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Rozprozone yemy elenformayczne: nelgencja, auonoma, racjonalność bezpeczeńwo kooperacj Jerzy Konork Polechnka Gdańka, Wydzał ET dr nż. 984 P PAN Warzawa dr hab. nż. PG 2007 > 00 amodzelnych >25 wpółau. prac opublk. w wyd. mędzynarod kerownk 4 kraj mędzynarod. projeków naukowych, kerownk zadana w 3 projekach wpółred. 2 omów pec. wyd. Telecomm. J., ały czł. komeów progr. >20 mędzynar konf. n. ec kompuer. lczne wykłady zaprozone w 2 krajach zanereowana: yemy rozprozone, badana operacyjne, zaoowana eor ger w ecach bezprzewodowych J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
2 Paradygmay projekowana analzy yemów (ele)nformaycznych auonoma urządzeń cenralzacja (opymalzacja) nekooperaywność (ndywdualna racjonalność, zgodność moywacyjna) P2P, prookoły weloagenowe, ot, rado kognywne, ec ad hoc, enorowe, komórkowe, meh, elf-x, DS ndywdualne defnowane użyecznośc (racjonalność) dążene do jej makymalzacj (nekooperaywność) rozprozene (ynchronzacja, bezpeczeńwo) nelgencja urządzeń Wyśledzć momen horyczny, w kórym lczydło doęgło Rozumu, je równe rudno jak ów, co małpę przemenł w człoweka. [S. Lem 98] J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
3 Roung: najańzy ranzy A:2 3 c A D - c A B D B:3 c A C D c A B D c A D - c A C D D:2 C: Jednokowe kozy ranzyu F 2 =2 F 3 = F =4 u F F 2 F 3 F F 2 F cenralzacja: np. "mnożene" macerzy mn plu rozprozene: np. zaada opymalnośc c A D = mn{c B + c A B D, c C + c A C D } nekooperaywność: ne da ę zrealzować! deklarowane kozy jednokowe c użyeczność u = ( c ) k: T k F k ( ) = c makymalzuje użyecznośc węzłów przepływ k dopłaca węzłow koz jednokowy = c(t k ()) c(t k (, )) [Fegenbaum e al. 2005] J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
4 Główne podejśca A Bezpeczeńwo kooperacj: uczcwy (kooperaywny) agen v. racjonalny nruz - Gapowcz: udzał w konumpcj zaobów bez udzału w kozach - Pra Drogowy: łamane zaad doępu do zaobów - Fałzywy Radowóz: uzurpacja przywlejów doępu do zaobów Modyfkacja raeg uczcwego agena ogranczająca użyeczność racjonalnego nruza bez naruzana włanej. Gra nekooperaywna: predykcja wynku nerakcj racjonalnych agenów & mechanzmy zgodnośc moywacyjnej ch użyecznośc celów globalnych. B Równowaga Domnacj We have alway known ha heedle elf-nere wa bad moral; we know now ha bad economc. [FDR 933] J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk A B Równowaga Przyłaczana
5 Syem repuacyjny v. Gapowcze ACK (B,C,D) rep B,C,D + := r(l) (moywacja H) raa l przekoków H: przekaz GAP: przekaz elekywny p(l) (mnmalzacja wydaku energ) Emoc GAP / Emoc H Erep H / Erep GAP Emoc GAP / Emoc H ER agenów --00 różna hghly lczba moble GAP aon - varou #Free Rder --varou różne raegy a..d parameer a.. d Erep H / Erep GAP RR 0, l = r( l) = a l, l >, l = b p( l) = cl, 0 < l d 0, l > d H je raegą przyłaczającą (zakazany regon ne zoaje naruzony nezależne od lczby GAP) r() = 0 p(l) = con. dla l >. [J.K. 20] J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
6 Równowaga Naha A Bez dodakowych mechanzmów moywacyjnych ne neje nawe prookół zapewnający domnację H. [Zhong e al. 2007] Mnej (lecz dalej bardzo) przekonująca predykcja wynku gry: B Równowaga Naha (NE) je NE gdy W(x) = Z(x) ^ Z 2 (x) ^ arg max u ( z, Na ogół nezbędna je wpólna wedza agenów o racjonalnośc funkcjach użyecznośc (założene dość lne). z S ) J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
7 Operaor v. Gapowcze: pokua nadużyca zadane (doarczene pakeu) Należy zapewnć NE przy = H. W { +, } u + lub u H = GAP koz koz = c = 0 Model nezawodnośc nerakcj agenów Przy = H dla każdego agena opłacalne je: (R) przyjęce konraku φ u + φ V E H, H (ZM) wybór H w warunkach konraku u V E H, H W, H - = V, H v ( ) u c v c u - φ φ W punkce NE = H, przy równych kozach nezawodnośc end-o-end, dłużze ray ą zawze ańze dla Operaora! [Feldman e al. 2007] J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
8 NE nformacja agena Werje NE zależą od rodzaju nformacj doępnej w grze. Sraega agena je funkcją X S poadanej nformacj. Jeśl każdy agen poada nformację prywaną, a wpólna wedza doyczy jedyne jej charakeryyk probablycznych, o NE równowaga bayeowka (BE). je BE, gdy ( x) arg max z S E u x ( x, z, ( x )) x X W yemach elenformaycznych pojęce BE je przydane, gdy x opuje lokalne warunk ruchowe, konfgurację prookołu, jakość ranmj, fazy rywalzacj o zaoby, percepcję jakośc uług, an zalana, lokalzację p. J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
9 Aukcja pama dla Praów Drogowych H: andardowy MAC PR: agreywny bddng: dummy frame, DFS eon: QoS frame frame bddng: frame, DFS eon: frame aon ' bd aon ' bd me aon 2' bd aon 2' bd aon 3' bd aon 3' bd E u x z N ( F ( σ ( z) ) + aon 3 ar recevng ACK, learn ha won raega agena je funkcją X S odwzorowującą długość ranferu ruchu na długość ekwencj lcyującej użyeczność u = ranfer - ekwencja lcyująca x prywana nformacja agena, dyrybuana F(x) wpólna wedza N ( x, z, σ ) = z ( x y + Λy) df ( σ 0 ( y)) Symeryczny BE: dla x X rodzna z dających makmum pokrywa ę z funkcją σ. J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
10 Aukcja pama: raega BE W punkce BE:. [J.K. 2009] 20 F ( x) = Λ = 0.5 x x ( x) = y exp N ( v) dv N Λ µ ( y) dy F µ F 0 y x e N = 3 N = 6 0 N = 2 x lambda= x Nenucyjna lcyacja w BE: 20 Λ = - możlwa powyżej warośc ranferu! 0 - orożnejza przy dużej lczbe rywalzujących acj! - bardzej agreywna przy wzrośce Λ, lecz bez wpływu na Eu! J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk % wykorzyana pama w SBE F ( x) = 0.5 x e N
11 mxne wybór ec Rozzerzene S na (S ) mky: je mxne, gdy arg max E u z ( S ) ( z, ) Przy welu aymerycznych NE ymeryczny mxne je bardzej przekonywującą koncepcją rozwązana gry. A B mxne = 2 / 3 *+ / 3 * aon WLAN daa PHY raec clen ermnal acje.. N WLAN M daa PHY raec M M aon N Gra "wybór ec" <{..N}, {H, PR}, u> poada wele NE z jednakową lczbą PR = K unkalny mxne, zależny od K. [J.K. 2009] H: andardowy MAC, równomerny wybór ec PR: agreywny MAC, preferencja dla zybkch ec J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk u u (H..H ) cena anarch! przepływność nekooperaywna? N
12 Możlwa je auonomczna korelacja raeg agenów! Zewnęrzny mechanzm louje r S S N, każdemu agenow rekomenduje r. Agen we włanym neree przyjmuje rekomendację. Π ( S... SN ) je CE, gdy r arg max E u ( z, NE równowaga korelowana (CE). Gra "wybór ec" <{..N}, {H, PR}, u> poada unkalny ymeryczny CE, zależny od K ławy do rozprozonej mplemenacj. [J.K. 2009] CE CE wybór ec z S u (H..H ) Π( r ) ) u mxne przepływność nekooperaywna (!) N J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
13 Uczene NE: czy można? Analza nropekywna wynkowa poać NE nekedy b. komplkowane. Czy proe prookoły / urządzena o porafą? Czy NE można ę "nauczyć" w grze weloeapowej, j.? EEE 802. DCF rob o bezwedne! + = ω (, u) ;...;(, u) ) DFS backoff DATA SFS ACK + = / max 2 P P ucc, coll, ( ( ) ) = + u gdze +ℵ ℵ zum u ( ) = α P ucc ( ) β P ( ), coll, Gra "DCF" <{..N}, [0.. max ], u> poada NE, do kórego ww. chema je zbeżny! arg max u( z, + Po odpowednm przekalowanu:, j. DCF je chemaem - najlepzej odpowedz! z [Lee e al. 2007] J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk )
14 Uczene NE: czy waro? baza adreów agena prefky rozmar [0, ) baza adreów agena 2 ufky rozmar [0, ) u = rozmar przerzen adreowej u, u 2 Jedyny NE = (0, 0) daje najgorzy możlwy wynk! Jak ę go uczyć chema najgorzej odpowedz?! NE J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
15 Fałzywe Radowozy w EDCA DSCP' AC' AC' Aplkacja EEE 802. DSCP pake P z polem klay ruchu WT z algorymem EDCA kolejk AC AC ramka DATA z polem AC H: deklaracja rzeczywej klay ruchu FR: deklaracja klay ruchu odwzorowanej na wyżzą kaegorę doępu Warygodna groźba wykryca FR: emja DSSAT przez neuayfakcjonowane acje H peneracja zawarośc zagłuzane ramek Użyeczność acj : u ( ) = a ( ) ex ( ) {,0,} DSSAT daa - wymagana acj - doępne pamo narażene na wykryce FR - gra "EDCA" <{..N}, {H, FR}, u> - pożądany NE: "równowaga ayfakcj", j. u(*) = - ne zawze dopuzczalny przez a( ) J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
16 + Weloeapowa gra EDCA: chema uczena 2-progowy wybór raeg w funkcj ruchomej średnej włanej użyecznośc: = U - Jeżel - a( ) dopuzcza *, - P2 < 0 < P, - arbracja H / FR je uczcwa, o ω gwaranuje oągalność * z dowolnego anu (, U) w kończonej lczbe eapów.???: ω je NE gry weloeapowej <{..N, Ω, U>, j. FR je neefekywny lub nezkodlwy. [J.K. & Szo 202] arbracja H / FR H P P2 U + + = U P, P2 (, U ) ) J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk = - acje generują Voce be-effor - wyoke wymagana acj b-e 2 powodują uporczywe aak FR f, u U uly #aacker # FR ( ) (, U) VO aon k + BE aon 3..5 = ω(, U) BE aon k
17 Podumowane Predykcje punków pracy w paradygmace nekooperaywnośc częo mnej opymyczne, przeważne mnej nucyjne znaczne mocnejze (zgodność moywacyjna).! Dobre raege nropekcja, chemay uczena, ewolucja, akwzycja? Cena anarch, gnorancj, koegzyencj z agenam neracjonalnym? Dzękuję za uwagę, jekon@e.pg.gda.pl J. Konork: KSTT refera plenarny, Gdańk
Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A
Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe
Bardziej szczegółowoZAJĘCIA X. Zasada największej wiarygodności
ZAJĘCIA X Zasada najwększej warygodnośc Funkcja warygodnośc Estymacja wg zasady maksymalzacj warygodnośc Rodzna estymatorów ML Przypadk szczególne WPROWADZEIE Komputerowa dentyfkacja obektów Przyjęce na
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 szczegółowoProces narodzin i śmierci
Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do
Bardziej szczegółowoAnaliza regresji modele ekonometryczne
Analza regresj modele ekonometryczne Klasyczny model regresj lnowej - przypadek jednej zmennej objaśnającej. Rozpatrzmy klasyczne zagadnene zależnośc pomędzy konsumpcją a dochodam. Uważa sę, że: - zależność
Bardziej szczegółowoTechnika Próżniowa. Przyszłość zależy od dobrego wyboru produktu. Wydanie Specjalne.
Technika Próżniowa Przyszłość zależy od dobrego wyboru produktu Wydanie Specjalne www.piab.com P6040 Dane techniczne Przepływ podciśnienia Opatentowana technologia COAX. Dostępna z trójstopniowym wkładem
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 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 szczegółowoEKONOMIA MENEDŻERSKA. Wykład 3 Funkcje produkcji 1 FUNKCJE PRODUKCJI. ANALIZA KOSZTÓW I KORZYŚCI SKALI. MINIMALIZACJA KOSZTÓW PRODUKCJI.
EONOMIA MENEDŻERSA Wykład 3 Funkcje rodukcj 1 FUNCJE PRODUCJI. ANAIZA OSZTÓW I ORZYŚCI SAI. MINIMAIZACJA OSZTÓW PRODUCJI. 1. FUNCJE PRODUCJI: JEDNO- I WIEOCZYNNIOWE Funkcja rodukcj określa zależność zdolnośc
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 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 szczegółowoPomiary jakości w dostępie do Internetu
DEBATA 16.05.2011 Regulacje w zakresie przejrzystości umów oraz poziomu jakości świadczonych usług stymulatorem rozwoju rynku usług telekomunikacyjnych Pomiary jakości w dostępie do Internetu Robert Kowalik
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne
Bardziej szczegółowoSZTUCZNA 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 szczegółowoBADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda
BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp
Bardziej szczegółowoAnaliza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)
Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz
Bardziej szczegółowoEkonometryczne modele nieliniowe
Ekonomeryczne modele nelnowe Wykład 5 Progowe modele regrej Leraura Hanen B. E. 997 Inference n TAR Model, Sude n Nonlnear Dynamc and Economerc,. Tek na rone nerneowej wykładu Dodakowa leraura Hanen B.
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Maemayka ubezpeczeń mająkowych 7.05.00 r. Zadane. Pewne ryzyko generuje jedną szkodę z prawdopodobeńswem q, zaś zero szkód z prawdopodobeńswem ( q). Ubezpeczycel pokrywa nadwyżkę szkody ponad udzał własny
Bardziej szczegółowoPrognozowanie cen detalicznych żywności w Polsce
Prognozowane cen dealcznych żywnośc w Polsce Marusz Hamulczuk IERGŻ - PIB Kaarzyna Herel NBP Co dlaczego prognozujemy Krókookresowe prognozy cen dealcznych Ceny dealczne (ndywdualne produky, agregay) Isone
Bardziej szczegółowoInformacja - pojęcie abstrakcyjne Dane: konkretna reprezentacja informacji. 3 "Podstawy informatyki", Tadeusz Wilusz 2004
Współczesna technologa systemu nformacyjnego wedza wedza Podstawy nformatyk nformacja nformacja nformacja Temat 02 Maszynowa reprezentacja nformacj wykłady 2 3 źródło nformacj (nadawca nformacj) IBM Compatble
Bardziej szczegółowoKrzysztof Piontek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa dla opcji na WIG20
Akademia Ekonomiczna im. Oskara Langego we Wrocławiu Wydział Zarządzania i Informayki Kaedra Inwesycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Krzyszof Pionek Weryfikacja modeli Blacka-Scholesa oraz AR-GARCH
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 szczegółowoPortfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem
Katedra Ietycj Faoych Zarządzaa yzykem Aalza Zarządzae Portfelem cz. Dr Katarzya Kuzak Co to jet portfel? Portfel grupa aktyó (trumetó faoych, aktyó rzeczoych), które zotały yelekcjooae, którym ależy zarządzać
Bardziej szczegółowoDr inż. Robert Smusz Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Termodynamiki
Dr nż. Robert Smusz Poltechnka Rzeszowska m. I. Łukasewcza Wydzał Budowy Maszyn Lotnctwa Katedra Termodynamk Projekt jest współfnansowany w ramach programu polskej pomocy zagrancznej Mnsterstwa Spraw Zagrancznych
Bardziej szczegółowoWiedza i umiejętności wykazane poniżej są niezbędnym do nauczania biologii i będą kształtowane przez cały etap edukacyjny w gimnazjum.
K l a s a 1 B i o l o g i a j a k o n a u k a o ż yc i u. Z d r o w i e c z ł o w i e k a a ś r o d o w i s k o Wiedza i umiejętności wykazane poniżej są niezbędnym do nauczania biologii i będą kształtowane
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane
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 szczegółowoα i = n i /n β i = V i /V α i = β i γ i = m i /m
Ćwczene nr 2 Stechometra reakcj zgazowana A. Część perwsza: powtórzene koncentracje stężena 1. Stężene Stężene jest stosunkem lośc substancj rozpuszczonej do całkowtej lośc rozpuszczalnka. Sposoby wyrażena
Bardziej szczegółowoEstymacja kosztów łamania systemu kryptograficznego
Estymacja kosztów łamania systemu kryptograficznego p. 1/?? Estymacja kosztów łamania systemu kryptograficznego Andrzej Chmielowiec andrzej.chmielowiec@cmmsigma.eu Centrum Modelowania Matematycznego Sigma
Bardziej szczegółowoZadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane
Bardziej szczegółowo!!" % & $ ( # # ( ( # ( ( TalentowiSKO talenty dodajemy, mnoīymy, potċgujemy. e-mail: TalentowiSKO@bankbps.pl tel. +48 22 53 95 231 TalentowiSKO.
!!" #$ % &!! "! # $ %! "! # # # % & '( ( '( ) $ "! $ $ "! #'$ ( * ( $ # +, - ( ( ( (( (# $ (#. (. $ ( ' ( $ ( '. ' ( / ( # ( ( ( $(## ( 0 $ '( $ $ $ $ (# ( ( (# * ' / ( $ #)$ & " 0 ) ( (... (. % *. / (.()
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Interakcje 2. Przyblżane model nelnowych 3. Założena KMRL 1. Interakcje 2. Przyblżane model nelnowych 3. Założena KMRL W standardowym modelu lnowym zakładamy,
Bardziej szczegółowo1. SPRAWDZENIE WYSTEPOWANIA RYZYKA KONDENSACJI POWIERZCHNIOWEJ ORAZ KONDENSACJI MIĘDZYWARSTWOWEJ W ŚCIANIE ZEWNĘTRZNEJ
Ćwczene nr 1 cz.3 Dyfuzja pary wodnej zachodz w kerunku od środowska o wyższej temperaturze do środowska chłodnejszego. Para wodna dyfundująca przez przegrody budowlane w okrese zmowym napotyka na coraz
Bardziej szczegółowoBadania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa
Badana sondażowe Brak danych Konstrukcja wag Agneszka Zęba Zakład Badań Marketngowych Instytut Statystyk Demograf Szkoła Główna Handlowa 1 Błędy braku odpowedz Całkowty brak odpowedz (UNIT nonresponse)
Bardziej szczegółowoAlgorytm I. Obliczanie wymaganej powierzchni absorpcji
Algorytm I. Oblcne wymgnej powerchn bsorpcj Wsp. prewodnośc olcj λ Zewnętrny wsp. wnn cepł α Prerój ew. olcj d Prerój wew. olcj d Grubość olcj d r Wsp. prenn cepł r α d π d + * ln λ d + α d Wsp. prenn
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10
Natala Nehrebecka Stansław Cchock Wykład 10 1 1. Testy dagnostyczne 2. Testowane prawdłowośc formy funkcyjnej modelu 3. Testowane normalnośc składnków losowych 4. Testowane stablnośc parametrów 5. Testowane
Bardziej szczegółowoEU - TEMPUS Wspólny Projekt Europejski : Zaawansowany program nauczania Inteligentne Systemy Transportowe. (TransITS) Profesor Kenneth Asp
EU - TEMPUS Wspólny Projekt Europejski : Zaawansowany program nauczania Inteligentne Systemy Transportowe (ITS) za pomocą ICT (TransITS) Profesor Kenneth Asp Lider projektu Uniwersytet Linköping Szwecja
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 szczegółowoOŚWIADCZENIE MAJĄTKOWE radnego gminy. (miejscowość)
OŚWIADCZENIE MAJĄTKOWE radnego gmny (mejscowość). dna Uwaga: 1. Osoba składająca ośwadczene obowązana jest do zgodnego z prawdą, starannego zupełnego wypełnena każdej z rubryk. 2. Jeżel poszczególne rubryk
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 szczegółowoZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ)
Załącznk nr 1C do Umowy nr.. z dna.2014 r. ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymane Systemu Kop Zapasowych (USKZ) 1 INFORMACJE DOTYCZĄCE USŁUGI 1.1 CEL USŁUGI: W ramach Usług Usługodawca zobowązany jest
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 . Zmenne dyskretne Kontrasty: efekty progowe, kontrasty w odchylenach Interakcje. Przyblżane model nelnowych Stosowane do zmennych dyskretnych o uporządkowanych
Bardziej szczegółowoDobór zmiennych objaśniających
Dobór zmennych objaśnających Metoda grafowa: Należy tak rozpąć graf na werzchołkach opsujących poszczególne zmenne, aby występowały w nm wyłączne łuk symbolzujące stotne korelacje pomędzy zmennym opsującym.
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy
Bardziej szczegółowoHipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ
WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego
Bardziej szczegółowoProcedura normalizacji
Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny
Bardziej szczegółowo5. ANALIZA NOŚNOŚCI ELEMENTÓW śelbetowych
5. ANALIZA NOŚNOŚCI ELEMENTÓW śelbetowych ZAŁOśENIA : - I strefa wiatrowa teren zabudowany - 3 strefa śniegowa - strefa przemarzania 1.00 m - spadek połaci dachu α = 14.00 = 25.0 % - wysokość ściany (
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 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 szczegółowoKlasyfkator lnowy Wstęp Klasyfkator lnowy jest najprostszym możlwym klasyfkatorem. Zakłada on lnową separację lnowy podzał dwóch klas mędzy sobą. Przedstawa to ponższy rysunek: 5 4 3 1 0-1 - -3-4 -5-5
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 szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych
Bardziej szczegółowoPokazać, że wyżej zdefiniowana struktura algebraiczna jest przestrzenią wektorową nad ciałem
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar : C C C, (z, v) z v := z v jest przestrzeną lnową nad całem lczb zespolonych
Bardziej szczegółowoBadanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej
Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.
Bardziej szczegółowoPortfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego
Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa
Bardziej szczegółowody dx stąd w przybliżeniu: y
Przykłady do funkcj nelnowych funkcj Törnqusta Proszę sprawdzć uzasadnć, które z podanych zdań są prawdzwe, a które fałszywe: Przykład 1. Mesęczne wydatk na warzywa (y, w jednostkach penężnych, jp) w zależnośc
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 szczegółowo5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA
. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,
Bardziej szczegółowo9 6 6 0, 4 m 2 ), S t r o n a 1 z 1 1
O p i s p r z e d m i o t u z a m ó w i e n i a - z a k r e s c z y n n o c i f U s ł u g i s p r z» t a n i a o b i e k t ó w G d y s k i e g o O r o d k a S p o r t u i R e ks r e a c j i I S t a d i
Bardziej szczegółowoGdyńskim Ośrodkiem Sportu i Rekreacji jednostka budżetowa
W Z Ó R U M O W Y z a w a r t a w G d y n i w d n i u 2 0 1 4 r po m i d z y G d y s k i m O r o d k i e m S p o r t u i R e k r e a c j i j e d n o s t k a b u d e t o w a ( 8 1-5 3 8 G d y n i a ), l
Bardziej szczegółowoŃ ŚŻÓ Ń Ą Ł Ł Ł Ą Ą Ł Ś Ż Ż Ó ć Ź ń Ę Ż ć ń ń Ś Ś Ś Ś Ś ń ń ń ć ć Ł ń Ż ć ć Ż ć ć ć Ż ń Ż Ż ć Ż Ż Ż ć Ż ć ć Ż ć Ż ć ń ć Ż ź ć ć ć ć Ż Ż Ż Ż Ż ń Ż Ą Ż Ż ń Ł ć Ę Ę ń Ę Ś Ś Ż ć Ż ń ć ć Ż Ż ć Ą Ż ć ć ć ź Ż
Bardziej szczegółowoOligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją
Olgopol dynamczny Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencj loścowej jako gra jednokrotna z pełną doskonalej nformacją (1934) Dwa okresy: t=0, 1 tzn. frma 2 podejmując decyzję zna decyzję frmy 1 Q=q 1 +q
Bardziej szczegółowo8 6 / m S t a n d a r d w y m a g a ń e g z a m i n m i s t r z o w s k i dla zawodu E L E K T R Y K K o d z k l a s y f i k a c j i z a w o d ó w i s p e c j a l n o ś c i d l a p o t r z e b r y n k
Bardziej szczegółowoSYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ
AMI, zma 010/011 mgr Krzysztof Rykaczewsk System zalczeń Wydzał Matematyk Informatyk UMK SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ z Analzy Matematycznej I, 010/011 (na podst. L.G., K.L., J.M., K.R.) Nnejszy dokument dotyczy
Bardziej szczegółowop Z(G). (G : Z({x i })),
3. Wykład 3: p-grupy twerdzena Sylowa. Defncja 3.1. Nech (G, ) będze grupą. Grupę G nazywamy p-grupą, jeżel G = dla pewnej lczby perwszej p oraz k N. Twerdzene 3.1. Nech (G, ) będze p-grupą. Wówczas W
Bardziej szczegółowoModelowanie i obliczenia techniczne. Metody numeryczne w modelowaniu: Optymalizacja
Modelowane oblczena technczne Metody numeryczne w modelowanu: Optymalzacja Zadane optymalzacj Optymalzacja to ulepszane lub poprawa jakośc danego rozwązana, projektu, opracowana. Celem optymalzacj jest
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej
Rachunek prawdopodobeństwa statstka W 11: Analz zależnoścpomędz zmennm losowm Model regresj welokrotnej Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Model regresj lnowej Model regresj lnowej prostej
Bardziej szczegółowoWykład 15 Elektrostatyka
Wykład 5 Elektostatyka Obecne wadome są cztey fundamentalne oddzaływana: slne, elektomagnetyczne, słabe gawtacyjne. Slne słabe oddzaływana odgywają decydującą ole w budowe jąde atomowych cząstek elementanych.
Bardziej szczegółowoDOBÓR SERWOSILNIKA POSUWU
DOBÓR SERWOSILNIKA POSUWU Rysunek 1 przedstawa schemat knematyczny napędu jednej os urządzena. Fp Fw mc l Sp Serwoslnk Rys. 1. Schemat knematyczny serwonapędu: przełożene przekładn pasowej, S p skok śruby
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2
STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2 Wybrane litery alfabetu greckiego α alfa β beta Γ γ gamma δ delta ɛ, ε epsilon η eta Θ θ theta
Bardziej szczegółowoWSHiG Karta przedmiotu/sylabus. Studia stacjonarne 15 w Studia niestacjonarne 8 w Studia stacjonarne 45 ćw Studia niestacjonarne 12 ćw
WSHG Karta przedmotu/sylabus KIERUNEK SPECJALNOŚĆ TRYB STUDIÓW SEMESTR Turystyka Rekreacja Obsługa Ruchu Turystycznego Stacjonarny / nestacjonarny VI / I stopna Nazwa przedmotu Analza turystycznego ORT_MKK_S_21
Bardziej szczegółowoA C T A U N I V E R S I T A T I S L O D Z I E N S I S FOLIA OECONOMICA 259, 2011. Anna Szymańska *
A C T A U N I V E R S I T A T I S L O D Z I E N S I S FOLIA OECONOMICA 59, * WPŁYW TYPU ROZKŁADU WIELKOŚCI SZKÓD NA WARTOŚĆ SKŁADKI NETTO W UBEZPIECZENIACH KOMUNIKACYJNYCH OC. TEORETYCZNE ZASADY KALKULACJI
Bardziej szczegółowoZestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :
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 szczegółowoPołącz sprzęt AGD z przyszłością. Skrócona instrukcja obsługi
Połącz sprzęt G z przyszłoścą. Skrócona nstrukcja obsług 1 Przyszłość zaczyna sę od teraz w Twom domu! Wspanale, że korzystasz z Home onnect * Gratulujemy sprzętu G jutra, który już dzś ułatw codzenne
Bardziej szczegółowoProblem nośności granicznej płyt żelbetowych w ujęciu aktualnych przepisów normowych. Prof. dr hab. inż. Piotr Konderla, Politechnika Wrocławska
Proble nośnośc grancznej płt żelbetowch w ujęcu aktualnch przepsów norowch Prof. dr hab. nż. Potr Konderla Poltechnka Wrocławska 1. Wprowadzene Przedote analz jest płta żelbetowa zbrojona ortogonalne paraetrzowana
Bardziej szczegółowou u u( x) u, x METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH i METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH
METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH, METODA ELEMENTÓW BRZEGOWYCH METODA ELEMENTÓW SKOŃCZONYCH Szkc rozwązana równana Possona w przestrzen dwuwymarowe. Równane Possona to równae różnczkowe cząstkowe opsuące wele
Bardziej szczegółowoWSHiG Karta przedmiotu/sylabus. Studia stacjonarne 15 w Studia niestacjonarne 8 w Studia stacjonarne 45 ćw Studia niestacjonarne 12 ćw
WSHG Karta przedmotu/sylabus KIERUNEK SPECJALNOŚĆ TRYB STUDIÓW SEMESTR Turystyka Rekreacja Obsługa Ruchu Turystycznego Stacjonarny / nestacjonarny VI / I stopna Nazwa przedmotu Analza ORT_MKK_S_21 ORT_MKK_NST_21
Bardziej szczegółowoMacierze hamiltonianu kp
Macere halonanu p acer H a, dla wranego, war 44 lu 88 jeśl were jao u n r uncje s>; X>, Y>, Z>, cl uncje ransorujące sę według repreenacj grp weora alowego Γ j. worące aę aej repreenacj - o ora najardej
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 szczegółowo-Macierz gęstości: stany czyste i mieszane (przykłady) -równanie ruchu dla macierzy gęstości -granica klasyczna rozkładów kwantowych
WYKŁAD 4 dla zanteresowanych -Macerz gęstośc: stany czyste meszane (przykłady) -równane ruchu dla macerzy gęstośc -granca klasyczna rozkładów kwantowych Macerz gęstośc (przypomnene z poprzednch wykładów)
Bardziej szczegółowoTeoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka
Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej
Bardziej szczegółowoA4 Klub Polska Audi A4 B6 - sprężyny przód (FWD/Quattro) Numer Kolory Weight Range 1BA / 1BR 1BE / 1BV
Audi A4 B6 - sprężyny przód E0 411 105 BA żółty niebieski różowy 3 E0 411 105 BB żółty niebieski różowy różowy 4 E0 411 105 BC żółty zielony różowy 5 E0 411 105 BD żółty zielony różowy różowy 6 E0 411
Bardziej szczegółowoZałącznk do UchwaĘ Senatu 40/S 120 3 STUDIOW PODYPLOMOWYCH EKONOMII IINFORMATYKI W KRAKOWIE PODSTAWA PRAWNA Ustawa zdnat7 pca2005 r. Prawo o szkolnctwe wyższym (Dz. U. Nr 164,poz.1365,z poźn. zm.). Rozpor2ądzene
Bardziej szczegółowoFinanse ubezpieczeń społecznych
Finane ubezpieczeń połecznych Wykład 6. Reparycyjne ubezpieczenia emeryalno-renowe Avering 1994, Wiśniewki 1999 Kryeria oceniające rzeelność planu emeryalnego ze względu na poób kapializacji: 1. Kryerium
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 szczegółowoPodczas zajęć będziemy zajmować się głownie procesami ergodycznymi zdefiniowanymi na przestrzeniach ciągłych.
Trochę teorii W celu przeprowadzenia rygorystycznej ekonometrycznej analizy szeregu finansowego będziemy traktowali obserwowany ciąg danych (x 1, x 2,..., x T ) jako realizację pewnego procesu stochastycznego.
Bardziej szczegółowoF u l l H D, I P S D, I P F u l l H D, I P 5 M P,
Z a ł» c z n i k n r 6 d o S p e c y f i k a c j i I s t o t n y c h W a r u n k ó w Z a m ó w i e n i a Z n a k s p r a w yg O S I R D Z P I 2 7 1 02 4 2 0 1 5 W Z Ó R U M O W Y z a w a r t a w G d y
Bardziej szczegółowoPlan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup
Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT
Bardziej szczegółowoAlgorytm FA. Zastosowanie w zadanich optymalizacji z ograniczeniami dla ciągłych dziedzin poszukiwań
Algorytm FA Metaheurystyczna metoda poszukwań (Xn-She Yang, 2008), nsprowana przez: zachowana społeczne zjawsko bolumnescencj robaczków śwetojańskch (śwetlków) Zastosowane w zadanch optymalzacj z ogranczenam
Bardziej szczegółowoKonstrukcja gier sprawiedliwych i niesprawiedliwych poprzez. określanie prawdopodobieństwa.
Fundacja Centrum Edukacj Obyatelskej, ul. Noakoskego 10, 00-666 Warszaa, e-mal: ceo@ceo.org.l; Akadema ucznoska, Tel. 22 825 04 96, e-mal: au@ceo.org.l; ęcej nformacj:.akademaucznoska.l 1 Konstrukcja ger
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 szczegółowoSPECYFIKACJA ISTOTNYCH WARUNKÓW ZAMÓWIENIA
Z n a k s p r a w y G C S D Z P I 2 7 1 0 1 12 0 1 5 S P E C Y F I K A C J A I S T O T N Y C H W A R U N K Ó W Z A M Ó W I E N I A D o s t a w a ( u d o s t p n i e n i e ) a g r e g a t u p r» d o t w
Bardziej szczegółowoPIERWIASTKI W UKŁADZIE OKRESOWYM
PIERWIASTKI W UKŁADZIE OKRESOWYM 1 Układ okresowy Co można odczytać z układu okresowego? - konfigurację elektronową - podział na bloki - podział na grupy i okresy - podział na metale i niemetale - trendy
Bardziej szczegółowo