Bielecki Jakub Kawka Marcin Porczyk Krzysztof Węgrzyn Bartosz. Zbiorcze bazy danych
|
|
- Ryszard Bednarczyk
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Bielecki Jakub Kawka Marci Porczk Krzsztof Węgrz Bartosz Zbiorcze baz dach Marzec 2006
2 Spis treści. Opis działalości bizesowej firm Omówieie struktur orgaizacjej Opis obszaru bizesowego Wbrae problem deczje Metod/modele matematcze/ekoomicze przdate w procesie podejmowaia deczji... 8 Idetfikacja struktur szeregu czasowego... 8 Aaliza tredu... 8 Aaliza sezoowości... 9 Aaliza koszkowa Źródła dach/iformacji wewętrzch i/lub zewętrzch iezbędch dla procesu podejmowaia deczji... 2 Zewętrze źródła dach... 2 Badaia rku... 2 Wwiad gospodarcz... 2 Moitorowaie dostawców... 2 Wewętrze źródła dach Schemat kocepcj aplikacji Model ER dach wsokiego poziomu
3 . Opis działalości bizesowej firm Firma, którą będziem się zajmować, to hurtowia marmurów, graitów, pomików, agrobków itp. Nasza firma zajduje się a obrzeżach miasta prz cmetarzu. Dotchczas zajmowała się sprzedażą pomików i agrobków. Niedawo zaczęła sprowadzać marmur z Chi. Towar okazał się bć świetm produktem, któr sprzedaje się jak ciepłe bułeczki i firma zaczie się rozrosła. Zaczęła sprowadzać rówież marmur z Wietamu i Idii. Gama produktów rozrosła się tak, że prowadzeie księgi sprzedaż w zwkłm zeszcie okazało się iemożliwe, zwróciła się oa do as z prośbą o sstem iformatcz. Dodatkowo firma postaowiła otworzć filie w ich miastach, co dodatkowo utrudiło komuikację i poprawe działaie firm. Firma w swojej ofercie ma móstwo produktów, które różią się ie tlko azwą, ale także wmiarami. Każd produkt ma swoją ściśle określoą grupę, są p: pomiki, agrobki, ale rówież rozet, marmur, grait. Poieważ marmur i grait sprowadza się z różch krajów, rozróżiam p. marmur z Chi i marmur z Wietamu. Nasza firma wbudowała sobie wielki magaz do składowaia produktów. Przedstawiciele w swoich miastach mają, tlko iewielki zapas produktów (do bieżącej sprzedaż) i jeśli potrzebują więcej, składają zamówieie i wielki tir dostarcza zamówio towar a miejsce i a czas. W każdm przedstawicielstwie są pracowic dzieląc się a poszczególe grup. Jedi mogą składać zamówieie, ii mogą sprzedawać detaliczie, a jeszcze ii pracują w magazie. Sprzedaż dużej partii jakiegoś produktu ie zdarza się zbt często, atomiast ilość małch trasakcji jest dość spora. Sstem musi a bieżąco moitorować zawartość magazów, zarówo główego jak i u poszczególch przedstawicieli. W razie wczerpwaia się zapasów, iformuje o tm odpowiedie osob i oe decdują, któr towar zamówić. Sstem ie wbiera tego sam, poieważ trasport jest dość kosztow i trasport tlko jedego produktu jest ieopłacal. 3
4 2. Omówieie struktur orgaizacjej Na rsuku przedstawioa została struktura orgaizacji. Pokazaa oa została poprzez diagram ecji. Na specjalą uwagę zasługuje fakt, iż przedstawiciel może mieć pod sobą kilka magazów. Uzaliśm, że dzieje się tak wted jeśli mam przedstawicieli w dwóch blisko położoch miastach (p. Kraków i Katowice) i możliwm jest b jede przedstawiciel korzstał z magazu drugiego. Dodatkowm atutem tego rozwiązaia jest fakt, iż ie otrzmujem krotości ecji przedstawiciel-magaz przedstawiciela -, która jest z atur podejrzaa, a warto rozróżić magaz od przedstawiciela. 4
5 3. Opis obszaru bizesowego Wraz z rozwojem firm (powstaiem wielu osobch filii w różch miastach) problem zarządzaia staje się coraz większ. Przesłaie raportów ze sprzedaż musi zostać zastąpioe przez sstem iformatcz, któr będzie bardzo ułatwiał te proces. Sstem ów, a podstawie zebrach dach z długiego okresu, będzie rówież wspomagał podejmowaie deczji dotczącch strategii prowadzeia firm. Poiżej umieszczo został schemat pokazując przepłw iformacji w obrębie firm. Nasi przedstawiciele w kokretch sklepach firmowch będą korzstać z małch sstemów księgowo- fiasowch, z którch dae będą kierowae do główego sstemu w dziale sprzedaż. Tam będą agregowae, poddawae aalizie oraz wkorzstwae przez pracowików różch działów (sprzedaż, zaopatrzeia, promocji) do celów wspomagaia kokretch deczji (opisach w kolejm pukcie). Sstem będzie także przechowwał dae pozskae od klietów. Ich 5
6 dae persoale (służące do kwalifikacji ich do kokretej grup klietów), preferecje kupowach bądź pożądach produktów oraz opiie o aszej dotchczasowej działalości. Wszstkie te dae, przedstawioe w odpowiediej formie, wraz z wliczeiami oraz aszm zespołem aalitków, pozwolą wprowadzić efektwą strategie w aszej firmie. 4. Wbrae problem deczje. co ajbardziej opłaca się sprzedawać: marmur, grait, agrobki, parapet, blat kuchee itp. A tm samm a sprzedaż jakich produktów powiiśm położć ajwiększ acisk? a. mierzoe parametr: wielkość sprzedaż (liczba poszczególch sprzedach produktów) 2. za ile sprzedawać a. W jaki sposób obserwować kokurecję? Jakie metod stosować, b jak ajszbciej zareagować a posuięcie kokurecji? Ce powi bć atrakcje w stosuku do ich dstrbutorów, jedak ie powi spadać poiżej poziomu, któr reprezetuje jakość aszego towaru. Jaki jest te poziom? b. mierzoe parametr: ceiki takich samch produktów u kokurecji w zależości od położeia sklepu i miesiąca sprzedaż. 3. atrakcjość ofert a. Jak zachęcić klieta do wboru właśie aszej ofert? b. mierzoe parametr: zajomość aszej marki a rku, jej reom oraz przwiązaie do iej klietów. 4. do jakich grup klietów kierujem aszą ofertę a. Jakie ofert (katalogi) przgotować dla poszczególch grup: i. idwidualch (domki jedorodzie z ogrodami) ii. firm kamieiarskie, posadzkowe, arażacji wętrz itp. b. mierzoe parametr: liczba klietów aszej firm w poszczególch grupach oraz procetow wkład każdej grup w przchód firm dzięki temu uzskujem wiedzę a jakie grup kierować ofertę i reklamę 5. sezoowość rku kamieiarskiego 6
7 a. Jaką ofertę stosować w poszczególch miesiącach roku? O ile zwiększać zamówieia a towar w lato, kied popt a tego tpu produkt jest ajwiększ? b. mierzoe parametr: badaie ce produktów a rku w poszczególch miesiącach, pomiar ilości sprzedawach produktów 6. kokurecja a. Jak skuteczie przekoać klieta, że asza firma jest ajlepsza i że to właśie am powiie zaufać? Dlaczego asza oferta jest atrakcjiejsza od ofert kokurecji? b. mierzoe parametr: poziom sprzedaż produktów u kokurecji w stosuku do aszego poziomu sprzedaż w przeciągu okresów czasu różej długości Najważiejszmi z ich będą dla as:. Ustaleie kto jest ajlepszm klietem i ajgorszm - a podstawie zamówień ustaleie jakie grup klietów przoszą ajwiększe zski, a które grup miej. Prowadzeie aaliz klietów pod kątem wieku klieta, wkształceia, regiou, tpu klieta i ich ilości zakupioch produktów. metoda aaliza tredu (tedecji rozwojowej) 2. Jakie produkt dobrze się sprzedają razem (p. parapet z blatami kuchemi). Na podstawie tch dach tworzm różego rodzaju promocje i upust zachęcające klietów do zakupów właśie u as metoda korelacja i aaliza reguł asocjacjch 3. Jak ustalać ceę produktu (w zależości od okresu roku) metoda aaliza szeregów czasowch (tred / ckl ) 7
8 5. Metod/modele matematcze/ekoomicze przdate w procesie podejmowaia deczji Idetfikacja struktur szeregu czasowego Szeregi czasowe opisuje się zazwczaj za pomocą dwóch składików: tredu i sezoowości. Tred to składik liiow bądź ieliiow, wskazując kieruek i damikę zmia wartości zmiech (p. sprzedaż czerwoego marmuru gatuku X z Wietamu rośie wkładiczo od 3 miesięc). Sezoowość formalie opisuje to samo co tred, o sezoowości mówim jedak wted, gd określoe zmia zachodzą w sstematczch odcikach czasu (p. sprzedaż parapetów rośie wiosą i latem, spada zaś jesieią i zimą). Aaliza tredu Dla tredu stale rosącego lub malejącego, itp. ogólie mootoiczego aaliza jest oczwista. W im wpadku ależ ajpierw wgładzić szereg czasow. Możem to zrobić stosując średią ruchomą. W tm celu każd z elemetów szeregu zastępujem średią 2+ sąsiedich wartości, czli wliczam średią z daego elemetu, elemetów poprzedich i elemetów astępch. W zależości od potrzeb możem użć zwkłej średiej, średiej ważoej lub media. Jeśli mootoiczość szeregu psuł pojedcze oderwae obserwacje (obserwacje odstające), to zastosowaie media skuteczie go wgładzi. Gd otrzmam szereg mootoicz, możem go aproksmować za pomocą fukcji liiowej. 8
9 Aaliza sezoowości Sezoowość możem wkrć badając stosuek kilku szeregów. Pierwsz z ich, azwijm go A, wraża p. sprzedaż produktu X w fukcji czasu w całm badam okresie. Drugi szereg, ozaczm go jako B, będzie wrażał sprzedaż produktu X w pewm podokresie p. tlko w miesiącach zimowch, a szereg C tlko w miesiącach letich. Wliczam średią szeregu A: A = A A t= t A także aalogiczie szeregu B: B = B B t= t i C: C = C C t= t gdzie: A, B, C to liczba obserwacji brach pod uwagę, a t to wartość t-ej obserwacji. Iteresujące as wskaźiki zmia sezoowch otrzmujem, korzstając z ilorazów średich: O O ZIMA LATO = = B C A A A A 9
10 Aaliza koszkowa Te tp aaliz pozwala a badaie powiązań pomiędz produktami kupowami przez poszczególch klietów. Istote są tutaj dae z kas lub rachuków, czli tzw. koszk zakupów kokretch klietów. Fizczie możem to skojarzć z wózkiem w supermarkecie albo koszkiem w sklepie iteretowm. W tm drugim przpadku często po wbraiu produktu klietowi ukazuje się iformacja klieci kupując te produkt często wbierają rówież..., jest to właśie wik zastosowaia aaliz koszkowej. Wobraźm sobie arkusz, w którm kolum reprezetują produkt dostępe w aszej firmie, wiersze zaś odpowiadają kolejm trasakcjom. Każda sprzedaż jest odzwierciedlaa w arkuszu poprzez dopisaie owego wiersza. W każdej kolumie zazacza się cz da produkt został w tej trasakcji kupio. Algortm przegląda tabelę badając poziom wsparcia dla poszczególch produktów. Wsparcie to prawdopodobieństwo, że w pojedczej trasakcji kupioo produkt A, produkt B, itd. Następie bada się wsparcie dla par produktów, czli p. prawdopodobieństwo, że w pojedczej trasakcji kupioo produkt A i C. Aalogiczie moża sprawdzać trójki, czwórki, etc. produktów. Możem teraz odrzucić wszstkie produkt, które ie przekroczł zadaego, iteresującego as poziomu wsparcia. Koleja badaa własość to poziom zaufaia, czli prawdopodobieństwo warukowe, że w trasakcji, w której kupioo produkt A, kupioo rówież produkt C. Trzecia z szukach wartości to poziom korelacji. Dla produktów A i C poziom korelacji obliczm dzieląc poziom wsparcia par A i C przez pierwiastek kwadratow z iloczu poziomu wsparcia dla A i poziomu wsparcia dla C. 0
11 trasakcje produkt A B C D E F 00 tak ie tak ie ie tak 002 tak tak ie ie ie ie 003 ie ie ie tak tak ie 004 tak ie tak tak ie tak 005 ie ie tak ie tak tak W powższej tabeli poziom wsparcia dla produktu A wosi 60%, dla produktu B 20% itd., dla par produktów A i C poziom wsparcia to 40% (parę produktów A i C kupioo w 2 a 5 trasakcji). Poziom zaufaia dla reguł, że kupo produktu A powoduje rówież kupo produktu C wosi 66% (klieci kupując A w 2/3 przpadków kupili rówież C). Poziom korelacji dla produktów A i C: 0,4 0,6 0,6 = 2 3 Algortm zachowuje wiki dla produktów, które przekroczł zada poziom wsparcia, poziom zaufaia lub poziom korelacji. Efektem działaia algortm są reguł asocjacji p. Jeżeli kliet kupuje produkt A i C, to ajczęściej kupi rówież produkt F.
12 6. Źródła dach/iformacji wewętrzch i/lub zewętrzch iezbędch dla procesu podejmowaia deczji Zewętrze źródła dach Badaia rku Istotm elemetem strategii firm, zwłaszcza prz ustalaiu ce a produkt i budowaiu sieci dstrbucji są iformacje o sprzedaż produktów aszej firm a tle wrobów kokurecji. Oczwiście ależ tu wziąć pod uwagę wielkość i damikę sprzedaż w poszczególch miastach/regioach, ofertę kokuretów ogólopolskich i lokale firm. Te ostatie posiadają wpracowae przez wiele lat zaufaie klietów, ale ich ce są zwkle iekokurecje w stosuku do aszch. Wwiad gospodarcz Waże jest pozskaie iformacji o strategii działaia firm z tej samej braż. Obiektem aszch badań będą duże firm (takie jak asza) prowadzące działalość w wielu miastach lub plaujące taką działalość. Nie możem pozwolić się zaskoczć promocjami lub dużą kampaią reklamową kokurecji. Poieważ w tej braż duże zamówieia są rzadkością, ależ moitorować rek iwestcji. Nikt ie zamawia hurtowo agrobków, ale świetm odbiorcą kamieia jest p. budując się kościół albo stacja metra. Moitorowaie dostawców Kamień sprowadza jest główie z Azji (Chi, Idie, Wietam). Z jedej stro zaczie obiża to koszt wdobcia, ale z drugiej bardzo utrudia kotrolę ad dostawcami. Koiecze są badaia jakości produktu od poszczególch dostawców. Podsumowując, iteresuje as jakość i cea surowca, a także koszt trasportu. 2
13 Wewętrze źródła dach Dae o sprzedaż poszczególch produktów, tredach (rosącch, malejącch), korelacji pomiędz sprzedażą produktów, staie zapasów w magazie cetralm i magazach w ich miastach, wielkość zamówień od poszczególch dostawców, możliwości trasportu, rezerw. Także dae pozwalające a oceę przedstawicieli firm i poszczególch oddziałów, p. porówaie sprzedaż w różch miastach. 3
14 7. Schemat kocepcj aplikacji Przedstawiciele hadlowi Dział zaopatrzeia Magaz Dae o kokurecji Iformacje o potecjalch klietach Przetwarzaie dach o trasakcjach Przetwarzaie dach logistczch (o staie magazów, kosztach trasportu itp..) Przetwarzaie dach zewętrzch Zbiorcze przetwarzaie dach Aaliza dach Moduł prezetacje Wspomagaie deczji strategiczch Iformowaie o potecjalch grupach docelowch Wstawiaie oce jakości dostawcom Określaie margiesów egocjacjch Progozowaie zapotrzebowaia a powierzchie magazową Zarząd Dział promocji Dział zaopatrzeia Dział sprzedaż Magaz 4
15 8. Model ER dach wsokiego poziomu Przedstawiciel Regio Potecjal odbiorca Iformacje dotczące przedstawiciela hadlowego Zaludieie, bezrobocie, średi dochód a mieszkańca, stopień aktwości kokurecji, ilość cmetarz, itp. Dae o plaowaej budowie lub przetargu a dostawę dużej ilości kamieia p. kościół, stacja metra, pozwalające a ustawieie odpowiediej ofert i wczesiejsze zaopatrzeie magazów Trasport Zamówieie Dae o zrealizowam zamówieiu, ilość, kwota, rodzaj produktów, czas realizacji, itp.. Profil klieta Produkt Iformacje o produkcie, takie jak cea, wmiar, pochodzeie, rok wprowadzeia a rek, itp.. Dae o podwkoawcach którm zlecam trasport: lokalizacja, cea za kilometr, zdolość przewozowa, czas oczekiwaia. Magaz Dae dotczące magazu: położeie, pojemość, koszt składowaia, możliwości poszerzeia Dae opisujące klieta: historia zamówień, klasa (idwidual/ korporacj), zamożość, skłoość do targowaia, szase a odejście do kokurecji. Producet Dae o producecie: lokalizacja, ce, czas realizacji zamówieia, iformacje o kokurecji z którą współpracuje. 5
Michał Gruca ZASADY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW
Michał Gruca ZASADY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW 1. Wstęp Pomiarem jest procesem pozawczm, któr umożliwia odwzorowaie właściwości fizczch obiektów w dziedziie liczb. Sam proces pomiarow jest ciągiem czości
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA I ANALIZA DANYCH
TATYTYKA I ANALIZA DANYCH Zad. Z pewej partii włókie weły wylosowao dwie próbki włókie, a w każdej z ich zmierzoo średicę włókie różymi metodami. Otrzymao astępujące wyiki: I próbka: 50; średia średica
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 5 ITERACYJNY ALGORYTM LS. IDENTYFIKACJA OBIEKTÓW NIESTACJONARNYCH ALGORYTM Z WYKŁADNICZYM ZAPOMINANIEM.
Kompterowe Sstem Idetfikacji Laboratorim Ćwiczeie 5 IERACYJY ALGORY LS. IDEYFIKACJA OBIEKÓW IESACJOARYCH ALGORY Z WYKŁADICZY ZAPOIAIE. gr iż. Piotr Bros, bros@agh.ed.pl Kraków 26 Kompterowe Sstem Idetfikacji
Bardziej szczegółowoOptymalizacja sieci powiązań układu nadrzędnego grupy kopalń ze względu na koszty transportu
dr hab. iż. KRYSTIAN KALINOWSKI WSIiZ w Bielsku Białej, Politechika Śląska dr iż. ROMAN KAULA Politechika Śląska Optymalizacja sieci powiązań układu adrzędego grupy kopalń ze względu a koszty trasportu
Bardziej szczegółowoOCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE. Definicja: Popyt to ilość dobra, jaką nabywcy gotowi są zakupić przy różnych poziomach ceny.
OCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE Defiicja: Pop o ilość dobra, jaką abwc goowi są zakupić prz różch poziomach ce. Deermia popu: (a) Cea daego dobra (b) Ilość i ce dóbr subsucjch (zw. kokurecjch) (c) Ilość
Bardziej szczegółowoElementy modelowania matematycznego
Elemety modelowaia matematyczego Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Modelowaie daych (ilościowe): Metody statystycze: estymacja parametrów modelu,
Bardziej szczegółowoJak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?
Jak obliczać podstawowe wskaźiki statystycze? Przeprowadzoe egzamiy zewętrze dostarczają iformacji o tym, jak ucziowie w poszczególych latach opaowali umiejętości i wiadomości określoe w stadardach wymagań
Bardziej szczegółowoDEA podstawowe modele
Marek Miszczński KBO UŁ 2008 - Aaliza dach graiczch (EA) cz.2 (przkład aaliza damiki rakigi) EA podsawowe modele WPROWAZENIE Efekwość (produkwość) obieku gospodarczego o es defiiowaa ako sosuek sum ważoch
Bardziej szczegółowoMINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU
Przedmiot: Iformatyka w logistyce Forma: Laboratorium Temat: Zadaie 2. Automatyzacja obsługi usług logistyczych z wykorzystaiem zaawasowaych fukcji oprogramowaia Excel. Miimalizacja pustych przebiegów
Bardziej szczegółowoMetoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.
Metoda aalizy hierarchii Saaty ego Ważym problemem podejmowaia decyzji optymalizowaej jest często występująca hierarchiczość zagadień. Istieje wiele heurystyczych podejść do rozwiązaia tego problemu, jedak
Bardziej szczegółowoPOLITECHNIKA OPOLSKA
POLITCHIKA OPOLSKA ISTYTUT AUTOMATYKI I IFOMATYKI LABOATOIUM MTOLOII LKTOICZJ 7. KOMPSATOY U P U. KOMPSATOY APIĘCIA STAŁO.. Wstęp... Zasada pomiaru metodą kompesacyją. Metoda kompesacyja pomiaru apięcia
Bardziej szczegółowoMetrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,
Bardziej szczegółowoPrzykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego
Przkładowe zadaia dla poziomu rozszerzoego Zadaie. ( pkt W baku w pierwszm roku oszczędzaia stopa procetowa bła rówa p%, a w drugim roku bła o % iższa. Po dwóch latach, prz roczej kapitalizacji odsetek,
Bardziej szczegółowoZnajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek
Zajdowaie pozostałych pierwiastków liczby zespoloej, gdy zay jest jede pierwiastek 1 Wprowadzeie Okazuje się, że gdy zamy jede z pierwiastków stopia z liczby zespoloej z, to pozostałe pierwiastki możemy
Bardziej szczegółowoZeszyty naukowe nr 9
Zeszyty aukowe r 9 Wyższej Szkoły Ekoomiczej w Bochi 2011 Piotr Fijałkowski Model zależości otowań giełdowych a przykładzie otowań ołowiu i spółki Orzeł Biały S.A. Streszczeie Niiejsza praca opisuje próbę
Bardziej szczegółowoRachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.
Rachuek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystycza aaliza daych jakościowych Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok 407 ada@agh.edu.pl Wprowadzeie Rozróżia się dwa typy daych jakościowych: Nomiale jeśli opisują
Bardziej szczegółowoOcena dopasowania modelu do danych empirycznych
Ocea dopasowaia modelu do dach empirczch Po oszacowaiu parametrów modelu ależ zbadać, cz zbudowa model dobrze opisuje badae zależości. Jeśli okaże się, że rozbieżość międz otrzmam modelem a dami empirczmi
Bardziej szczegółowoCOLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871
COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH Kieruek: Fiase i rachukowość Robert Bąkowski Nr albumu: 9871 Projekt: Badaie statystycze cey baryłki ropy aftowej i wartości dolara
Bardziej szczegółowoPODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy
Bardziej szczegółowoCałkowanie przez podstawianie i dwa zadania
Całkowanie przez podstawianie i dwa zadania Antoni Kościelski Funkcje dwóch zmiennch i podstawianie Dla funkcji dwóch zmiennch zachodzi następując wzór na całkowanie przez podstawianie: f(x(a, b), (a,
Bardziej szczegółowoInstrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy transportowe cd, Problem komiwojażera
Istrukcja do ćwiczeń laboratoryjych z przedmiotu: Badaia operacyje Temat ćwiczeia: Problemy trasportowe cd Problem komiwojażera Zachodiopomorski Uiwersytet Techologiczy Wydział Iżyierii Mechaiczej i Mechatroiki
Bardziej szczegółowo3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń
3 Wkład III: Waruki optmalości dla zadań bez ograiczeń Podae poiże waruki optmalości dla są uogólieiem powszechie zach waruków dla fukci ede zmiee (zerowaie się pierwsze pochode i lokala wpukłość) 3 Twierdzeie
Bardziej szczegółowoSiemens. The future moving in.
Ogrzewaczy wody marki Siemes zae są a rykach całego świata. Ich powstawaiu towarzyszą ambite cele: stale poszukujemy iowacyjych, przyszłościowych rozwiązań techologiczych, służących poprawie jakości życia.
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 3 Parametrycze testy istotości ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie Statystykę moża rozumieć jako: a) próbkę
Bardziej szczegółowo116 MECHANIK NR 3/2015
6 MECHANIK NR 3/05 Rafał KLUZ Ja JAWORSKI Tomasz TRZEPIECIŃSKI 3 błąd pozcjoowaia robota, motaż, staowisko motażowe, robotzacja robot positioig error, assembl, assembl stad, robotisatio DOKŁADNOŚĆ POZYCJONOWANIA
Bardziej szczegółowoJak skutecznie reklamować towary konsumpcyjne
K Stowarzyszeie Kosumetów Polskich Jak skuteczie reklamować towary kosumpcyje HALO, KONSUMENT! Chcesz pozać swoje praw a? Szukasz pomoc y? ZADZWOŃ DO INFOLINII KONSUMENCKIEJ BEZPŁATNY TELEFON 0 800 800
Bardziej szczegółowoBADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI
StatSoft Polska, tel. () 484300, (60) 445, ifo@statsoft.pl, www.statsoft.pl BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI ZA POMOCĄ ANALIZY ROZKŁADÓW Agieszka Pasztyła Akademia Ekoomicza w Krakowie, Katedra Statystyki;
Bardziej szczegółowoMiary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla
Bardziej szczegółowoMiary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla
Bardziej szczegółowoArtykuł techniczny CVM-NET4+ Zgodny z normami dotyczącymi efektywności energetycznej
1 Artykuł techiczy Joatha Azañó Dział ds. Zarządzaia Eergią i Jakości Sieci CVM-ET4+ Zgody z ormami dotyczącymi efektywości eergetyczej owy wielokaałowy aalizator sieci i poboru eergii Obeca sytuacja Obece
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Z WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW
INSTYTUT MASZYN I URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Politechika Śląska w Gliwicach INSTRUKCJA DO ĆWICZEŃ LABORATORYJNYCH Z WYTRZYMAŁOŚCI MATERIAŁÓW BADANIE ODKSZTAŁCEŃ SPRĘŻYNY ŚRUBOWEJ Opracował: Dr iż. Grzegorz
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 7 Analiza dynamiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 7 Aaliza damiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE www.erapez.pl Sroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (lko jeda jes prawdziwa). Paie Szereg damicz o: a) ciąg prędkości
Bardziej szczegółowoParametryczne Testy Istotności
Parametrycze Testy Istotości Wzory Parametrycze testy istotości schemat postępowaia pukt po pukcie Formułujemy hipotezę główą H odośie jakiegoś parametru w populacji geeralej Hipoteza H ma ajczęściej postać
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa - dodatek
Statystyka opisowa - dodatek. *Jak obliczyć statystyki opisowe w dużych daych? Liczeie statystyk opisowych w dużych daych może sprawiać problemy. Dla przykładu zauważmy, że aiwa implemetacja średiej arytmetyczej
Bardziej szczegółowoKonspekt lekcji (Kółko matematyczne, kółko przedsiębiorczości)
Kospekt lekcji (Kółko matematycze, kółko przedsiębiorczości) Łukasz Godzia Temat: Paradoks skąpej wdowy. O procecie składaym ogólie. Czas lekcji 45 miut Cele ogóle: Uczeń: Umie obliczyć procet składay
Bardziej szczegółowoMiary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.
MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,
Bardziej szczegółowoElementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)
Elemety statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezetacji (wykład I) Populacja statystycza, badaie statystycze Statystyka matematycza zajmuje się opisywaiem i aalizą zjawisk masowych za pomocą metod
Bardziej szczegółowoANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.) WYGŁADZANIE szeregu czasowego
D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [] ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.). szereg czasow, chroologicz (momeów, okresów). średi poziom zjawiska w czasie (średia armecza, średia
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa 06.10.2008 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLVII Egzamin dla Aktuariuszy z 6 października 2008 r.
Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy XLVII Egzami dla Aktuariuszy z 6 paździerika 2008 r. Część I Matematyka fiasowa WERSJA TESTU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... Czas egzamiu: 00 miut . Kredytobiorca
Bardziej szczegółowoMateriał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012
Materiał ćwiczeiowy z matematyki Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr zad 3 5 6 7 8 9 0
Bardziej szczegółowoNAUKA. 2. Nie jest równoodległościowa:
rtkuł recezowa: O badaiu ziekształceń modeli trasormacji map a podstawie elips Tissota Długości, pola kąt Streszczeie: O badaiu ziekształceń modeli trasormacji map a podstawie elips Tissota. W artkule
Bardziej szczegółowoa n 7 a jest ciągiem arytmetycznym.
ZADANIA MATURALNE - CIĄGI LICZBOWE - POZIOM PODSTAWOWY Opracowała mgr Dauta Brzezińska Zad.1. ( pkt) Ciąg a określoy jest wzorem 5.Wyzacz liczbę ujemych wyrazów tego ciągu. Zad.. ( 6 pkt) a Day jest ciąg
Bardziej szczegółowoALGORYTM OPTYMALIZACJI PARAMETRÓW EKSPLOATACYJNYCH ŚRODKÓW TRANSPORTU
Łukasz WOJCIECHOWSKI, Tadeusz CISOWSKI, Piotr GRZEGORCZYK ALGORYTM OPTYMALIZACJI PARAMETRÓW EKSPLOATACYJNYCH ŚRODKÓW TRANSPORTU Streszczeie W artykule zaprezetowao algorytm wyzaczaia optymalych parametrów
Bardziej szczegółowoKADD Metoda najmniejszych kwadratów
Metoda ajmiejszych kwadratów Pomiary bezpośredie o rówej dokładości o różej dokładości średia ważoa Pomiary pośredie Zapis macierzowy Dopasowaie prostej Dopasowaie wielomiau dowolego stopia Dopasowaie
Bardziej szczegółowoUwarunkowania rozwojowe województw w Polsce analiza statystyczno-ekonometryczna
3 MAŁGORZATA STEC Dr Małgorzata Stec Zakład Statystyki i Ekoometrii Uiwersytet Rzeszowski Uwarukowaia rozwojowe województw w Polsce aaliza statystyczo-ekoometrycza WPROWADZENIE Rozwój społeczo-gospodarczy
Bardziej szczegółowoArkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.
Arkusz ćwiczeiowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE W zadaiach od. do. wybierz i zazacz poprawą odpowiedź. Zadaie. ( pkt) Liczbę moża przedstawić w postaci A. 8. C. 4 8 D. 4 Zadaie. ( pkt)
Bardziej szczegółowoPolitechnika Poznańska
Politechika Pozańska Temat: Laboratorium z termodyamiki Aaliza składu spali powstałych przy spalaiu paliw gazowych oraz pomiar ich prędkości przepływu za pomocą Dopplerowskiego Aemometru Laserowego (LDA)
Bardziej szczegółowoPOMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne
D o u ż y t k u w e w ę t r z e g o Katedra Iżyierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego POMIARY WARSZTATOWE Ćwiczeia laboratoryje Opracowaie: Urszula Goik, Maciej Kabziński Kraków, 2015 1 SUWMIARKI Suwmiarka
Bardziej szczegółowoELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA
NIWERSYTET TECHNOLOGICZNO-PRZYRODNICZY W BYDGOSZCZY WYDZIAŁ INŻYNIERII MECHANICZNEJ INSTYTT EKSPLOATACJI MASZYN I TRANSPORT ZAKŁAD STEROWANIA ELEKTROTECHNIKA I ELEKTRONIKA ĆWICZENIE: E13 BADANIE ELEMENTÓW
Bardziej szczegółowoKOMPETENCJE EKSPERTÓW W INFORMATYCZNYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI
KOMPETENCJE EKSPERTÓW W INFORMATYCZNYM SYSTEMIE WSPOMAGANIA DECYZJI Ryszard Budziński, Marta Fukacz, Jarosław Becker, Uiwersytet Szczeciński, Wydział Nauk Ekoomiczych i Zarządzaia, Istytut Iformatyki w
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 szczegółowoMinimalizacja kosztów
Minimalizacja kosztów 1. (na wkładzie) Firma genealogiczna Korzenie produkuje dobro korzstając z jednego nakładu x użwając funkcji produkcji f(x) = x. (a) Ile jednostek x jest potrzebnch do wprodukowania
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: x = 1 STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału Domiata (moda Liczba ajczęściej
Bardziej szczegółowoWp³yw wdro enia Zintegrowanego Systemu Informatycznego na przewagê konkurencyjn¹ Grupy LOTOS SA
Wp³yw wdro eia Zitegrowaego Systemu Iformatyczego a przewagê kokurecyj¹ Grupy LOTOS SA Warszawa, 22 listopada 2004 r. Tadeusz Rogaczewski, Szef Biura Zarz¹dzaia Iformatyk¹ Warszawa, 22 listopada 2004 r.
Bardziej szczegółowoZadania domowe z Analizy Matematycznej III - czȩść 2 (funkcje wielu zmiennych)
Zadaia domowe z AM III dla grup E7 (semestr zimow 07/08) Czȩść Zadaia domowe z Aaliz Matematczej III - czȩść (fukcje wielu zmiech) Zadaie. Obliczć graice lub wkazać że ie istiej a: (a) () (00) (b) + ()
Bardziej szczegółowo3. Funkcje elementarne
3. Fukcje elemetare Fukcjami elemetarymi będziemy azywać fukcję tożsamościową x x, fukcję wykładiczą, fukcje trygoometrycze oraz wszystkie fukcje, jakie moża otrzymać z wyżej wymieioych drogą astępujących
Bardziej szczegółowoFUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH
FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam
Bardziej szczegółowoWykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja
Iwestycja Wykład Celowo wydatkowae środki firmy skierowae a powiększeie jej dochodów w przyszłości. Iwestycje w wyiku użycia środków fiasowych tworzą lub powiększają majątek rzeczowy, majątek fiasowy i
Bardziej szczegółowo14. RACHUNEK BŁĘDÓW *
4. RACHUNEK BŁĘDÓW * Błędy, które pojawiają się w czasie doświadczeia mogą mieć włase źródła. Są imi błędy związae z błędą kalibracją torów pomiarowych, szumy, czas reagowaia przyrządu, ograiczeia kostrukcyje,
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY Q i = x lmi + i mi 1 4 j h m i mi x = 1 x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału
Bardziej szczegółowo(x 1 y 1 ) (x n y n ) 2. 1<j<m x i y i. x2 y 2 gdy x 1 = y 1 x 2 y 2 + x 1 + y 1 gdy x 1 = y 1. gdy x, y, 0 nie są współliniowe
. Metrka Zadaie.. Pokazać, że metrka jest fukcją ieujemą. Zadaie.2. Odowodić, że poiższe wzor defiiuja metrki. a) (metrka euklidesowa) X = R. d e (, ) := ( ) 2 +... + ( ) 2 b) (metrka taksówkowa) X = R
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest
Bardziej szczegółowoKluczowy aspekt wyszukiwania informacji:
Wyszukiwaieiformacjitoproceswyszukiwaiawpewymzbiorze tychwszystkichdokumetów,którepoświęcoesąwskazaemuw kweredzietematowi(przedmiotowi)lubzawierająiezbędedla Wg M. A. Kłopotka: użytkowikafaktyiiformacje.
Bardziej szczegółowoPROGNOZY I SYMULACJE
orecasig is he ar of saig wha will happe, ad he explaiig wh i did. Ch. Chafield (986 PROGNOZY I YMULACJE Kaarza Chud Laskowska kosulacje: p. 400A środa -4 czwarek -4 sroa iereowa: hp://kc.sd.prz.edu.pl/
Bardziej szczegółowoLaboratorium Sensorów i Pomiarów Wielkości Nieelektrycznych. Ćwiczenie nr 1
1. Cel ćwiczeia: Laboratorium Sesorów i Pomiarów Wielkości Nieelektryczych Ćwiczeie r 1 Pomiary ciśieia Celem ćwiczeia jest zapozaie się z kostrukcją i działaiem czujików ciśieia. W trakcie zajęć laboratoryjych
Bardziej szczegółowoZasady budowania prognoz ekonometrycznych
Zasad budowania prognoz ekonometrcznch Klasczne założenia teorii predkcji 1. Znajomość modelu kształtowania się zmiennej prognozowanej Znajomość postaci analitcznej wstępującch zależności międz zmiennmi
Bardziej szczegółowoSiłownie ORC sposobem na wykorzystanie energii ze źródeł niskotemperaturowych.
Siłowie ORC sposobem a wykorzystaie eergii ze źródeł iskotemperaturowych. Autor: prof. dr hab. Władysław Nowak, Aleksadra Borsukiewicz-Gozdur, Zachodiopomorski Uiwersytet Techologiczy w Szczeciie, Katedra
Bardziej szczegółowoModele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alia Gleska Istytut Matematyki WE PP 18 listopada 2017 1 Metoda aalitycza Metoda aalitycza przyjmujemy założeie, że zmiay zjawiska w czasie moża przedstawić jako fukcję zmieej czasowej
Bardziej szczegółowoEgzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011
Egzami maturaly z matematyki CZERWIEC 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Poziom podstawowy czerwiec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI
Miejsce a aklejkę z kodem szkoły dysleksja MIN-R_P-072 EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ ROK 2007 POZIOM ROZSZERZONY CZĘŚĆ I Czas pracy 90 miut Istrukcja dla zdającego. Sprawdź, czy arkusz egzamiacyjy
Bardziej szczegółowoMec Me han a ik i a a o gólna Wyp W a yp dko dk w o a w do d w o o w l o ne n g e o g o ukł uk a ł du du sił.
echaika ogóla Wkład r 2 Wpadkowa dowolego układu sił. ówowaga. odzaje sił i obciążeń. odzaje ustrojów prętowch. Wzaczaie reakcji. Wpadkowa układu sił rówoległch rzłożeie układu zerowego (układ sił rówoważącch
Bardziej szczegółowoWERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa
Matematyka fiasowa 8.05.0 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy LX Egzami dla Aktuariuszy z 8 maja 0 r. Część I Matematyka fiasowa WERJA EU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... Czas egzamiu: 00 miut
Bardziej szczegółowoSystem finansowy gospodarki
System fiasowy gospodarki Zajęcia r 5 Matematyka fiasowa Wartość pieiądza w czasie 1 złoty posiaday dzisiaj jest wart więcej iż 1 złoty posiaday w przyszłości, p. za rok. Powody: Suma posiadaa dzisiaj
Bardziej szczegółowoEGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2011 POZIOM ROZSZERZONY WYBRANE: CZĘŚĆ I. Czas pracy: 90 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY
Cetrala Komisja Egzamiacyja Arkusz zawiera iformacje prawie chroioe do mometu rozpoczęcia egzamiu. Układ graficzy CKE 2010 KOD WISUJE ZDAJĄCY ESEL Miejsce a aklejkę z kodem EGZAMIN MATURALNY Z INORMATYKI
Bardziej szczegółowoRÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 3
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 3 Równania różniczkowe liniowe Metoda przewidwań Metoda przewidwań całkowania równania niejednorodnego ' p( x) opiera się na następującm twierdzeniu. Twierdzenie f ( x) Suma
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe cząstkowe
Równania różniczkowe cząstkowe Definicja: Równaniem różniczkowm cząstkowm nazwam takie równanie różniczkowe w którm wstępuje co najmniej jedna pochodna cząstkowa niewiadomej funkcji dwóch lub więcej zmiennch
Bardziej szczegółowoO liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi
O liczbach aturalych, których suma rówa się iloczyowi Lew Kurladczyk i Adrzej Nowicki Toruń UMK, 10 listopada 1998 r. Liczby aturale 1, 2, 3 posiadają szczególą własość. Ich suma rówa się iloczyowi: Podobą
Bardziej szczegółowo1.3. Największa liczba naturalna (bez znaku) zapisana w dwóch bajtach to a) b) 210 c) d) 32767
Egzami maturaly z iformatyki Zadaie. (0 pkt) Każdy z puktów tego zadaia zawiera stwierdzeie lub pytaie. Zazacz (otaczając odpowiedią literę kółkiem) właściwą kotyuację zdaia lub poprawą odpowiedź. W każdym
Bardziej szczegółowoTrzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w
Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to
Bardziej szczegółowoANALIZA SKORELOWANIA WYNIKÓW POMIAROWYCH W OCENACH STANU ZAGROŻEŃ HAŁASOWYCH ŚRODOWISKA
SYSTEMY WSPOMAGANIA W INŻYNIERII PRODUKCJI Środowisko i Bezpieczeństwo w Iżyierii Produkcji 2013 5 ANALIZA SKORELOWANIA WYNIKÓW POMIAROWYCH W OCENACH STANU ZAGROŻEŃ HAŁASOWYCH ŚRODOWISKA 5.1 WPROWADZENIE
Bardziej szczegółowoSKRYPT Z MATEMATYKI. Wstęp do matematyki. Rafał Filipów Piotr Szuca
Publikacja współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego SKRYPT Z MATEMATYKI Wstęp do matematki Rafał Filipów Piotr Szuca Publikacja współfinansowana przez Unię Europejską
Bardziej szczegółowoPoziom rozszerzony. 5. Ciągi. Uczeń:
PIOTR LUDWIKOWSKI Materiał z wykładu z aalizy dla uczestików koerecji Podstawa programowa z kometarzami Tom 6 Edukacja matematycza i techicza w szkole podstawowej, gimazjum i liceum matematyka, zajęcia
Bardziej szczegółowo. Dla każdego etapu t znamy funkcję transformacji stanu (funkcja przejścia):
D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego Eleme PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO (PD) Rozważam -eapow proces deczj: eap eap 2 eap - eap sa począkow 2 deczja x x x 2 x Sa procesu a począek
Bardziej szczegółowoprofi-air 250 / 400 touch Nowoczesne centrale rekuperacyjne do wentylacji pomieszczeń mieszkalnych
profi-air 250 / 400 touch Nowoczese cetrale rekuperacyje do wetylacji pomieszczeń mieszkalych SYSTEMY ODWADNIAJĄ CE SYSTEMY ELEKTRYCZNE INSTALACJE WEWNĘTRZNE PRODUKTY DLA PRZEMYSŁU Nowoczesa techologia
Bardziej szczegółowoZestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g.
Zadaia przykładowe z rozwiązaiami Zadaie Dokoao pomiaru masy ciała 8 szczurów laboratoryjych. Uzyskao astępujące wyiki w gramach: 70, 80, 60, 90, 0, 00, 85, 95. Wyzaczyć przeciętą masę ciała wśród zbadaych
Bardziej szczegółowoDotknąć przed zakupem
TECHNIKA MATERIAŁY TECHNOLOGIE NR 2(4) VIII 2015 odwiedź as a www.torys.lubli.pl www.torys.eu Drodzy Czytelicy, Wkraczamy w powakacyją pełię sezou. Trudo jedozaczie stwierdzić, jaka obecie koiuktura jest
Bardziej szczegółowoWektory. P. F. Góra. rok akademicki
Wektor P. F. Góra rok akademicki 009-0 Wektor zwiazan. Wektorem zwiazanm nazwam parę punktów. Jeżeli parę tę stanowią punkt,, wektor przez nie utworzon oznaczm. Graficznie koniec wektora oznaczam strzałką.
Bardziej szczegółowoMateriały do wykładu 7 ze Statystyki
Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj
Bardziej szczegółowo8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych
8. Optymalizacja decyzji iwestycyjych 8. Wprowadzeie W wielu różych sytuacjach, w tym rówież w czasie wyboru iwestycji do realizacji, podejmujemy decyzje. Sytuacje takie azywae są sytuacjami decyzyjymi.
Bardziej szczegółowoEkstrema funkcji dwóch zmiennych
Wkład z matematki inżnierskiej Ekstrema funkcji dwóch zmiennch JJ, IMiF UTP 18 JJ (JJ, IMiF UTP) EKSTREMA 18 1 / 47 Ekstrema lokalne DEFINICJA. Załóżm, że funkcja f (, ) jest określona w pewnm otoczeniu
Bardziej szczegółowoTwoja firma. Podręcznik użytkownika. Aplikacja Grupa. V edycja, kwiecień 2013
Twoja firma Podręczik użytkowika Aplikacja Grupa V edycja, kwiecień 2013 Spis treści I. INFORMACJE WSTĘPNE I LOGOWANIE...3 I.1. Wstęp i defiicje...3 I.2. Iformacja o możliwości korzystaia z systemu Aplikacja
Bardziej szczegółowo12. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH. z = x + y jest R 2, natomiast jej
1. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH 1.1. FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH Funkcją dwóch zmiennch określoną w zbiorze D R nazwam przporządkowanie każdej parze liczb () D dokładnie jednej liczb rzeczwistej z. Piszem prz tm
Bardziej szczegółowoSTATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.
Statytycza ocea wyików pomiaru STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczeia jet: uświadomieie tudetom, że każdy wyik pomiaru obarczoy jet błędem o ie zawze zaej przyczyie i wartości,
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe
Równania różniczkowe I rzędu Andrzej Musielak Równania różniczkowe Równania różniczkowe I rzędu Równanie różniczkowe pierwszego rzędu to równanie w którm pojawia się zmienna x, funkcja tej zmiennej oraz
Bardziej szczegółowoĆwiczenie: Test chi 2 i miary na nim oparte.
Ćwiczeie: Test chi 2 i miary a im oparte. Zadaie (MS EXCEL) Czy istieje zależość między płcią a paleiem papierosów? 1. W arkuszu Excel utworzyć dwie tabele 2. Uzupełić wartości w tabeli z daymi obserwowaymi
Bardziej szczegółowoV OGÓLNOPOLSKI KONKURS Z FIZYKI Fizyka się liczy I Etap ZADANIA 27 lutego 2013r.
V OGÓLNOPOLSKI KONKURS Z FIZYKI Fizka się licz I Etap ZDNI 7 lutego 3r.. Dwa pociski wstrzeloo jeocześie w tę saą stroę z wóch puktów oległch o o. Pierwsz pocisk wstrzeloo z prękością o po kąte α. Z jaką
Bardziej szczegółowoEkonometria Mirosław Wójciak
Ekoometria Mirosław Wójciak Literatura obowiązkowa Barczak A, ST. Biolik J, Podstawy Ekoometrii, Wydawictwo AE Katowice, Katowice 1998 Dziechciarz J. Ekoometria Metody, przykłady, zadaia (wyd. ) Kukuła
Bardziej szczegółowoKonica Minolta Optimized Print Services (OPS) Oszczędzaj czas. Poprawiaj efektywność. Stabilizuj koszty. OPS firmy Konica Minolta
Koica Miolta Optimized Prit Services (OPS) Oszczędzaj czas. Poprawiaj efektywość. Stabilizuj koszty. OPS firmy Koica Miolta Optimized Prit Services OPS Najlepszą metodą przewidywaia przyszłości jest jej
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA
Ćwiczeie ETYMACJA TATYTYCZNA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej
Bardziej szczegółowoScenariusz lekcji matematyki z wykorzystaniem komputera
Scenariusz lekcji matematki z wkorzstaniem komputera Temat: Wpłw współcznników a i b na położenie wkresu funkcji liniowej. (Rsowanie wkresów prz użciu arkusza kalkulacjnego EXCEL.) Czas zajęć: 9 min Cele:
Bardziej szczegółowo