Nowy System KPI. Prezes Urzędu Komunikacji Elektronicznej

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Nowy System KPI. Prezes Urzędu Komunikacji Elektronicznej"

Transkrypt

1 Nowy System KPI Prezes Urzędu Komunikacji Elektronicznej Warszawa, styczeń 2014

2 Spis treści: 1. Porozumienie TP - UKE, system wskaźników KPI Nowy System KPI - założenia systemu Ocena poziomu jakości świadczenia usług Ocena niedyskryminacji, ocena krótko i długookresowa opis stosowanych testów statystycznych Ocena niedyskryminacji interpretacja wyników testów niedyskryminacji Pozostałe analizy w zakresie Nowego Systemu KPI Informacje dodatkowe dotyczące Nowego Systemu KPI S t r o n a

3 1. Porozumienie TP - UKE, system wskaźników KPI Podpisane 22 października 2009 roku Porozumienie pomiędzy Telekomunikacją Polską S.A. a Prezesem UKE stanowiło zobowiązanie operatora zasiedziałego do podjęcia szeregu działań mających na celu poprawę współpracy pomiędzy TP a operatorami alternatywnymi, zapewnienie stabilnych i przewidywalnych warunków funkcjonowania rynku telekomunikacyjnego w Polsce, a także podjęcie inwestycji w nowoczesną infrastrukturę telekomunikacyjną. Na mocy porozumienia, TP zobowiązała się do prawidłowego wykonywania wszystkich nałożonych na nią obowiązków regulacyjnych. Najważniejszą jednak deklaracją ze strony operatora zasiedziałego było zapewnienie o przestrzeganiu zasady niedyskryminacji względem operatorów alternatywnych, własnego przedsiębiorstwa (części detalicznej) oraz spółek zależnych (w szczególności względem PTK Centertel). W szczególności poziom obsługi operatorów alternatywnych mierzony jest wskaźnikami KPI, które stanowią zespół kluczowych indeksów pokazujących jakość realizacji procesów biznesowych przez część hurtową TP świadczonych na rzecz operatorów alternatywnych (Porozumienie TP-UKE) Na potrzeby mierzenia poziomu obsługi operatorów alternatywnych przez TP oraz realizacji zasady niedyskryminacji został opracowany system KPI, który działał od początku trwania Porozumienia. Jednakże obserwacja hurtowego rynku telekomunikacyjnego pokazywała, że zachodzą na nim dynamiczne zmiany, które musiały znaleźć odzwierciedlenie w systemie KPI. W związku z tym po dwóch latach obowiązywania Porozumienia nastąpił przegląd systemu KPI. Efektem prac Zespołu TP i UKE było przygotowanie nowego systemu KPI, który zaczął formalnie funkcjonować od grudnia 2011 roku. Wyniki z systemu raportowane są w cyklach miesięcznych (dla rynku) i kwartalnych dla UKE i stanowią niepowtarzalne źródło informacji dla Regulatora oraz otoczenia biznesowego na temat jakości świadczonych usług hurtowych przez TP oraz przestrzeganiu zasady niedyskryminacji. 2. Nowy System KPI - założenia systemu Lista wskaźników w Nowym Systemie KPI (NSKPI) została wypracowana wspólnie przez TP, przy ścisłej współpracy z UKE. NSKPI obejmuje wszystkie Oferty Regulowane. W systemie wyróżnionych zostało 36 wskaźników taktycznych oraz 30 wskaźników dodatkowych, zgrupowanych według poszczególnych usług, których one dotyczą (WLR, BSA, LLU, LL, ROI, itd.). Wskaźniki dodatkowe wprowadzono dla wybranych wskaźników taktycznych celem uszczegółowienia dziedziny zdarzeń, pomiarów oraz dokładniejszego monitoringu. Wśród wskaźników w NSKPI znajdują się wskaźniki mierzące m.in. terminowość realizacji usług, poziomy awarii oraz czas ich naprawy. Kalkulacja wskaźników efektywności służy kontroli oraz monitorowaniu w czasie stopnia realizacji celów biznesowych określonych przez poziomy referencyjne wyznaczane dla wskaźników taktycznych. W Nowym Systemie wskaźniki zostały przeprojektowane w taki sposób, aby każdy proces mógł być opomiarowany dla strony hurtowej (dla operatorów alternatywnych Hurtu TP) oraz dla części detalicznej - Detalu TP, dzięki czemu możliwe jest dokonanie rzetelnej oceny niedyskryminacji. Dla każdego wskaźnika opracowana jest szczegółowa metryka zawierająca podstawowe informacje, między innymi: definicję wskaźnika, procesy i typy usług objęte opomiarowaniem, 3 S t r o n a

4 algorytm i szczegółowe wytyczne do kalkulacji, różnice (jeśli występują) w sposobie wyliczenia lub w przebiegu procesu dla Detalu TP i Hurtu TP, dodatkowe informacje o częstotliwości raportowania wyników, informacje o tym czy wskaźnik podlega porównaniu w ocenie niedyskryminacji, dla niektórych wskaźników dołączone są do metryki załączniki systemowe lub załączniki z kodami wyjścia/odrzutu. Nowy System zakłada ocenę wyników KPI w dwóch wymiarach: poprzez ocenę poziomu jakości świadczonych usług na rzecz Hurtu TP i Detalu TP oraz poprzez ocenę niedyskryminacji Hurtu TP względem Detalu TP. Graficzna ocena wyników KPI dla danego okresu przedstawiona jest za pomocą tzw. sygnalizacji świetlnej. Światło zielone oznacza: w ocenie poziomu jakości świadczonych usług poziom jakości wykonania usługi osiąga dopuszczalną wartość, w ocenie niedyskryminacji (równoważności wydajności procesów) nie występują przesłanki do istnienia dyskryminacji w poziomie obsługi Hurtu TP względem Detalu TP, światło czerwone zaś: w ocenie poziomu jakości świadczonych usług poziom jakości wykonania usługi spadł poniżej dopuszczalnego minimum, w ocenie niedyskryminacji (równoważności wydajności procesów) - występują przesłanki do istnienia dyskryminacji w poziomie obsługi Hurtu TP względem Detalu TP. Zestawienie wszystkich wskaźników w Nowym Systemie KPI w podziale na grupy usługowe wraz z informacją o poziomie referencyjnym 1, startowym 2 i tolerancji (dopuszczalnym odchyleniu) 3 w ocenie poziomu jakości świadczenia usług oraz ze wskazaniem czy dany wskaźnik podlega ocenie w pomiarze niedyskryminacji względem Detalu TP zawiera załącznik nr 1. 1 Wartość referencyjna to wartość do którego powinno dążyć wykonanie dla danego KPI, ustalona najczęściej na podstawie danych historycznych; 2 W przypadku wskaźników, które w założeniu charakteryzują się trendem to najmniejsza dopuszczalna wartość ; 3 W przypadku wskaźników, których wartości mają tendencję do losowej oscylacji, przyjęto pewną wartość tolerancji, która definiowana jest jako największe dopuszczalne odchylenie od wartości referencyjnej. 4 S t r o n a

5 Nowy System KPI jest systemem otwartym, który ewoluuje wraz ze zmianami na rynku i zmianami w usługach i procesach. 2.1 Ocena poziomu jakości świadczenia usług Na potrzeby monitorowania poziomu jakości świadczenia usług przez TP, dla każdego wskaźnika taktycznego, zostały wyznaczone wartości referencyjne, bazujące na danych historycznych. Dodatkowo dla niektórych wskaźników KPI założono akceptowalny maksymalny poziom odchylenia od poziomu referencyjnego w postaci wartości startowej lub wartości tolerancji. W przypadku wskaźników, które w założeniu charakteryzują się trendem, najmniejszą dopuszczalną wartość wskaźnika określa wartość startowa. Z kolei w przypadku wskaźników, których wartości mają tendencję do losowej oscylacji, przyjęto pewną wartość tolerancji, która definiowana jest jako największe dopuszczalne odchylenie od wartości referencyjnej. Takie podejście do ustalenia poziomów wykonania wskaźników efektywności jest zdecydowanie bardziej elastyczne (także w związku z możliwością wprowadzania zmian w wartościach poziomów odniesienia wraz ze zmianami w procesach biznesowych opisywanych przez dany wskaźnik, w czasie) w stosunku do starego systemu KPI, gdzie przyjęto, że wskaźniki mają przyjmować wartość 100% bądź 0, bez względu na zmiany zachodzące w otoczeniu biznesowym. Wśród raportowanych wskaźników występują stymulanty i destymulanty. Stymulanty to wskaźniki, których pożądana wartość jest jak najwyższa (najczęściej 100%). Destymulanty to wskaźniki, których pożądana wartość jest jak najniższa (najczęściej 0,00). Jeśli wynik KPI za analizowany okres utrzymuje się na dopuszczalnym poziomie, ocena jego wykonania jest pozytywna i zapala się światło zielone; w przeciwnym razie zapali się światło czerwone. Światło szare oznacza natomiast, że w danym okresie nie wystąpiły zdarzenia opisywane przez wskaźnik, bądź strony uzgodniły czasowe wyłączenie wskaźnika z oceny. Poniżej przykład (dane nierzeczywiste). Dla KPI 1, dla którego poziom referencyjny wynosi 100%, a maksymalne dopuszczalne odchylenie 0,5 p.p. Wyniki KPI Kod KPI Nazwa KPI styczeń luty marzec KPI 1 Terminowość usługi A 99,80% 100,00% 99,30% 5 S t r o n a

6 Wynik dla KPI 1 w styczniu wprawdzie nie osiągnął poziomu referencyjnego, ale nie przekroczył maksymalnego dopuszczalnego odchylenia (w tym przypadku 0,5 p.p.), w lutym osiągnął wymagany poziom referencyjny, zaś w marcu spadł poniżej minimalnej dopuszczalnej wartości dla tego KPI. Wyniki dla KPI 1 obrazuje powyższy wykres. Sygnalizacja Świetlna dla KPI1 w analizowanym kwartale dla oceny jakości świadczenia usług będzie wyglądała następująco: Ocena poziomu jakości świadczenia usług Kod KPI Nazwa KPI styczeń luty marzec KPI 1 Terminowość usługi A 2.2 Ocena niedyskryminacji, ocena krótko i długookresowa opis stosowanych testów statystycznych Do oceny niedyskryminacji wykorzystywane są testy statystyczne. Pierwszy (test krótkookresowy) opiera się na danych z pojedynczego miesiąca, drugi (test długookresowy) przeprowadzany jest w oparciu o dane z kilku miesięcy. Obydwa testy mają na celu sprawdzenie, czy wartość, która jest obserwowana (wartość statystyki) jest typowa, czy też nietypowa dla danego procesu. Zastosowanie testów opiera się na założeniu, że zdarzenia obsługujące Hurt (operatorów), Detal TP oraz PTK są względem siebie niezależne. W praktyce oznacza to, że procesy, których dotyczą zdarzenia są anonimizowane. Co więcej, w Systemie KPI stosuje się zasadę Equivalence of Output, a zatem ewentualne różnice w procesach są pomijane. Testy mają na celu odpowiedź na pytanie, czy pojawiają się przesłanki do istnienia dyskryminacji w obsłudze zdarzeń dla Detalu TP względem Hurtu TP. Aby zobrazować ten problem, posłużymy się hipotetycznym przykładem. Zgodnie z danymi na Błąd! Nie można odnaleźć źródła odwołania. w pięciu z sześciu miesięcy raportowych Detal TP osiągnął wynik lepszy od Hurtu TP dla danego KPI, zaś w maju poziom wskaźnika dla Hurtu był wyższy 4. Czy na podstawie Błąd! Nie można odnaleźć źródła odwołania. możemy stwierdzić występowanie potencjalnej dyskryminacji Hurtu TP względem Detalu TP lub też nie? Z pewnością w maju Hurt nie był dyskryminowany, gdyż osiągnął wynik lepszy od Detalu. Czy jednak w pozostałych miesiącach, gdy Hurt TP osiągnął niższe wartości możemy mówić o przesłankach dyskryminacji jakościowej? Wartości procentowe wskaźników nie oddają skali procesu po stronie Detalu TP oraz Hurtu TP. Może się bowiem okazać, iż do tego 4 Przyjmujemy, że podany w przykładzie wskaźnik jest stymulantem. 6 S t r o n a

7 samego KPI systematycznie kwalifikuje się kilkakrotnie więcej zdarzeń, po stronie Detalu TP, niż Hurtu lub na odwrót. W rezultacie łączne wyniki dla danego wskaźnika mogą się znacznie różnić od wyników dla poszczególnych stron. Należy więc przyjrzeć się całościowo każdemu procesowi opisanemu przez KPI, przed wyciąganiem wniosków o potencjalnej dyskryminacji. Rysunek 1 Hipotetyczne wyniki dla danego KPI za dane miesiące w podziale na Detal TP oraz Hurt TP Źródło: UKE Algorytmy przeprowadzania testów długookresowych i krótkookresowych opierają się na tej samej idei, zaś różnią się zasięgiem czasowym badanych zdarzeń. Przebieg testu krótkookresowego można podzielić na 3 etapy. Etap 1. Utworzenie łącznego zbioru procesu obsługi dla Detalu TP oraz Hurtu TP. Łączny zbiór jest otrzymywany poprzez sumowanie zbiorów zdarzeń poprawnych oraz niepoprawnych po stronie Hurtu oraz Detalu TP. Przykład takiego łączenia zbiorów przedstawia Rysunek 2. 7 S t r o n a

8 Rysunek 2 Połączenie procesu dla Detalu TP i Hurtu TP w ramach danego KPI. W tym przypadku wskaźnik dla Hurtu TP wynosi 66,67% (2/3), zaś dla Detalu TP 83,33% (5/6). Różnica w poziomach obsługi wynosi 66,67% - 83,33% = -16 p.p. Źródło: UKE Etap 2. Symulacje losowego podziału łącznego zbioru zdarzeń na dwa podzbiory oraz obliczenie różnic wyników. Łączny zbiór zdarzeń jest losowo dzielony na dwa podzbiory odpowiadające dwóm badanym stronom Hurtowi TP oraz Detalowi TP o liczebnościach oryginalnych zbiorów zdarzeń dla tych stron. Następnie obliczane są wartości zasymulowanych wskaźników oraz różnice wartości między Hurtem TP a Detalem TP. Operacja ta powtarzana jest odpowiednią liczbę razy (np. kilka tysięcy), tak aby uzyskać wiarygodny rozkład zasymulowanych różnic wartości wskaźnika. Przykład pojedynczej operacji przedstawia Rysunek 3. Rysunek 3 Symulacja podziału łącznego procesu pomiędzy Hurt TP oraz Detal TP. W tym przykładzie wskaźnik dla Hurtu TP wynosi 100% (3/3), zaś wskaźnik dla Detalu TP wynosi 66,67% (4/6). Różnica w poziomach obsługi wynosi 100% - 66,67% = 33,33 p.p. Źródło: UKE 8 S t r o n a

9 Etap 3. Porównanie otrzymanego rozkładu różnic z raportową różnicą wyników między Hurtem TP a Detalem TP. Przy założonym poziomie istotności 5, obliczona różnica w raportowanych wynikach porównywana jest z otrzymanym rozkładem. Jeżeli różnica w raportowanych wynikach zawiera się w przedziale (tzw. przedział ufności) rozkładu określonym przez poziom istotności, nie istnieją przesłanki do występowania dyskryminacji Hurtu TP względem Detalu TP. Analogicznie, jeśli różnica nie zawiera się w przedziale, istnieją przesłanki do występowania dyskryminacji Hurtu TP względem Detalu TP. Algorytm przeprowadzania testu długookresowego opiera się na takich samych zasadach, z tą zmianą, że porównywanymi miarami nie są różnice w wartościach KPI między Hurtem TP i Detalem TP, lecz średnie różnice z miesięcy branych do długiego okresu. 2.3 Ocena niedyskryminacji interpretacja wyników testów niedyskryminacji Celem przeprowadzanych testów niedyskryminacji jest uzyskanie odpowiedzi na następujące pytania: 1. Czy różnice w poziomach obsługi pomiędzy Hurtem TP a Detalem TP mogą być uznane za typowe dla danego procesu? 2. Czy występujące różnice są nietypowe 6 na rzecz Detalu TP, a co za tym idzie czy mogą dostarczać przesłanek do istnienia dyskryminacji? Celem testów nie jest natomiast jednoznaczne stwierdzenia występowania bądź nie zjawiska dyskryminacji na poziomie danej usługi, gdyż wymagałoby to poszerzenia analiz. Testy niedyskryminacji (krótkookresowy i długookresowy) mają następującą budowę: Hipoteza zerowa zakłada, że nie ma przesłanek do istnienia dyskryminacji w poziomie obsługi. Hipoteza alternatywna zakłada, że występują przesłanki do istnienia dyskryminacji w poziomie obsługi. Wynikiem testu jest jedna z niżej wymienionych sytuacji: Hipoteza zerowa zostaje odrzucona na rzecz hipotezy alternatywnej. Oznacza to, że występują przesłanki do istnienia dyskryminacji w poziomie obsługi. W raporcie niedyskryminacji przy badanej usłudze zapala się czerwone światło. 5 istotności to maksymalne ryzyko błędu jakie można zaakceptować podczas badania. Im większy poziom istotności, tym węższy przedział, w którym znajduje się rzeczywista różnica wyników dla całego procesu, ale również większa szansa na popełnienie błędu. 6 Znaczenie słów typowe i nietypowe zależy od rodzaju testu. W przypadku testu krótkookresowego o typowości możemy mówić np. gdy wykonanie dla Hurtu TP jest wyraźnie niższe, niż przeciętne wykonanie danej usługi. W przypadku testu długookresowego typowość oznacza np. stałą przewagę w wykonaniu dla Detalu TP względem Hurtu TP w czasie lub wyraźne pozytywne odchylenia w wykonaniu na rzecz Detalu TP w badanym okresie. 9 S t r o n a

10 Nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej. Oznacza to, że nie można stwierdzić, że występują przesłanki do istnienia dyskryminacji w poziomie obsługi. Zgodnie z teorią statystyki nie oznacza to natomiast, że hipotezę zerową przyjmujemy. W raporcie niedyskryminacji przy badanej usłudze zapala się zielone światło. Analogicznie, jak w przypadku oceny poziomu jakości świadczonych usług, obrazowo wyniki prezentowane będą poprzez zapalenie świateł odpowiedniego koloru w odniesieniu do każdego, podlegającego ocenie niedyskryminacji, wskaźnika. 3. Pozostałe analizy w zakresie Nowego Systemu KPI W ramach kwartalnej analizy przeprowadzona będzie również analiza czasów względnych. Analiza ta bada i porównuje rzeczywiste rozkłady zdarzeń zaliczanych do dziedziny poszczególnych wskaźników czasów względnych dla Hurtu TP i Detalu. Ocenie, czy występują istotne różnice, podlega porównanie rozkładów w danym okresie czasu pomiędzy Hurtem TP a Detalem TP. Raport z wykonania dla Nowego Systemu KPI wzbogacą także porównania poziomu jakości świadczonych przez TP usług pomiędzy operatorami alternatywnymi w odniesieniu do czterech grup usług (nowy wskaźnik zagregowany): dla usług głosowych; dla szerokopasmowych usług internetowych; dla usług infrastrukturalnych; dla usługi LLU. W agregacji, dla poszczególnych grup, nie są uwzględniane KPI dotyczące czasów względnych. Wskaźniki będące destymulantami normalizujemy tak, aby zamienić je na stymulanty (na zasadzie 100-wykonanie wskaźnika będącego destymulantem). Następnie wyliczana jest średnia z tych wskaźników, które są agregowane w danej grupie, po czym obliczamy odchylenie od średniej dla danego operatora, dla danego KPI, w danym miesiącu. Kolejnym krokiem jest obliczenie średniego odchylenia od średniej rynkowej dla danego operatora alternatywnego w danym miesiącu (wynik uzyskujemy dzieląc sumę średnich odchyleń dla danego operatora alternatywnego w danym miesiącu przez liczbę KPI obliczanych dla niego w danym miesiącu) - to jest wartość zagregowanego wskaźnika. Od metody wykorzystywanej w starym systemie KPI wyliczanie wskaźnika zagregowanego różni się przede wszystkim tym, że przy standaryzacji nie brane jest pod uwagę odchylenie standardowe, które jest bardzo wrażliwe na obserwacje odstające. Porównanie wartości wskaźnika zagregowanego pomiędzy operatorami alternatywnymi pokazuje w jakim stopniu poziom obsługi danego operatora alternatywnego, mierzony wskaźnikiem zagregowanym, różni się od przeciętnego poziomu obsługi wszystkich operatorów alternatywnych (dla których obliczono wartości KPI dla danego okresu). 10 S t r o n a

11 4. Informacje dodatkowe dotyczące Nowego Systemu KPI Nowy System KPI powstał po ponad rocznych, intensywnych pracach zespołów roboczych TP i UKE. Podlegał wielokrotnie audytom zewnętrznym celem weryfikacji poprawności funkcjonowania całego systemu, jak i poprawności mierzenia poszczególnych KPI. TP raportuje wyniki według. wymagań Nowego Systemu KPI począwszy od grudnia 2011 roku. Wyniki są prezentowane zarówno Regulatorowi, jak i każdemu operatorowi alternatywnemu w postaci raportów z wynikami KPI dla usług które w danym okresie zamawiał w TP. Nowy System KPI jest systemem otwartym, który będzie ewoluował wraz ze zmianami na rynku i zmianami w usługach i procesach. Będzie też narzędziem wskazywanym w decyzjach ustalających znaczącą pozycję rynkową TP na rynkach hurtowych jako realizacja obowiązku niedyskryminacji. Bieżące monitorowanie wskaźników będzie miało odzwierciedlenie w informacji prezentowanej przez Regulatora w kwartalnych raportach KPI. Dotychczasowe doświadczenia zebrane w czasie budowania i rozwoju systemu KPI pokazują, że informacje które system gromadzi są bardzo istotnym źródłem wiedzy zarówno dla UKE przy projektowaniu decyzji regulacyjnych, jak i dla przedsiębiorców do podejmowania decyzji biznesowych. opracowanie: Agnieszka Gładysz Departament Strategii i Analiz Rynku Telekomunikacyjnego, Wydział Analiz Hurtowych a.gladysz@uke.gov.pl Iwona Mazur-Żmuda Departament Strategii i Analiz Rynku Telekomunikacyjnego, Wydział Analiz Hurtowych i.mazur-zmuda@uke.gov.pl Marcin Juchnowicz Departament Strategii i Analiz Rynku Telekomunikacyjnego, Wydział Analiz Hurtowych m.juchnowicz@uke.gov.pl 11 S t r o n a

12 Załącznik 1. Zestawienie wskaźników w Nowym Systemie KPI w podziale na grupy usługowe wraz z informacją o poziomie startowym, referencyjnym i dopuszczalnym odchyleniu w ocenie poziomu jakości świadczenia usług oraz ze wskazaniem czy dany wskaźnik podlega ocenie w pomiarze niedyskryminacji względem Detalu TP Usługa głosowa WLR/POTS/ISDN Ocena poziomu jakości świadczenia usług Ocena niedyskryminacji Kod KPI Nazwa KPI startowy referencyjny Dopuszczalne odchylenie UG1 Terminowość migracji usług głosowych - 100,00% 0,30 p.p. tak UG2 Liczba odrzutów technicznych na 100 zamówień usług głosowych - - Do 30 zdarzeń-2 odrzuty; powyżej 30 zdarzeń 6,67% tak UG3 Terminowość naprawy awarii usług głosowych - 90,00% 2,30 p.p. tak UG3.1 Terminowość naprawy zwykłych awarii usług głosowych nd nd nd nd UG3.2 Terminowość naprawy priorytetowych awarii usług głosowych nd nd nd nd UG3.3 Terminowość naprawy awarii ISDN PRA nd nd nd nd UG4 Względny czas naprawy zwykłych awarii usług głosowych - 100,00% 0,00 p.p. nie UG5 Względny czas naprawy priorytetowych awarii usług głosowych - 100,00% 0,00 p.p. nie UG6 Liczba awarii na 100 usług głosowych 1,35 1,28 - tak Terminowość dostarczania nowych usług głosowych UG7-100,00% powyżej 100 zdarzeń 1% tak Względem Detalu TP Usługa internetowa BSA/NEO Ocena poziomu jakości świadczenia usług Ocena niedyskryminacji UI1 UI2 Kod KPI UI1.1 Nazwa KPI startowy referencyjny Dopuszczalne odchylenie Terminowość dostarczania/migracji internetowych usług szerokopasmowych - 100,00% 0,20 p.p. tak Terminowość dostarczania internetowych usług szerokopasmowych (ŁAA) nd nd nd nd Terminowość dostarczania internetowych usług UI1.2 szerokopasmowych (ŁAN z PA) nd nd nd nd UI1.3 Terminowość migracji internetowych usług szerokopasmowych nd nd nd nd UI2.1 Liczba odrzutów technicznych internetowych usług szerokopasmowych na 100 zamówień 0,00 6,70 0,00 p.p tak Liczba odrzutów technicznych internetowych usług szerokopasmowych na 100 zamówień (<= 2M) nd nd nd nd Względem Detalu TP 1 S t r o n a

13 UI3 UI4 UI5 UI6 UI2.2 UI2.3 UI2.4 UI2.5 UI5.1 UI5.2 Liczba odrzutów technicznych internetowych usług szerokopasmowych na 100 zamówień (2< oraz <=6M) nd nd nd nd Liczba odrzutów technicznych internetowych usług szerokopasmowych na 100 zamówień (6< oraz <=10M) nd nd nd nd Liczba odrzutów technicznych internetowych usług szerokopasmowych na 100 zamówień (10< oraz <=20M) nd nd nd nd Liczba odrzutów technicznych internetowych usług szerokopasmowych na 100 zamówień (powyżej 20M) nd nd nd nd Względny czas technicznego dostarczania internetowych usług szerokopasmowych (ŁAA) - 100,00% 0,00 p.p. nie Względny czas technicznego dostarczania internetowych usług szerokopasmowych (ŁAN z PA) - 100,00% 0,00 p.p. nie Terminowość naprawy awarii internetowych usług szerokopasmowych - 96,00% 2,80 p.p. tak Terminowość naprawy zwykłych awarii internetowych usług szerokopasmowych nd nd nd nd Terminowość naprawy priorytetowych awarii internetowych usług szerokopasmowych nd nd nd nd Względny czas naprawy zwykłych awarii internetowych usług szerokopasmowych - 100,00% 0,00 p.p. nie SOR SOR SOR Względny czas naprawy priorytetowych awarii internetowych UI7 usług szerokopasmowych nie UI8 Liczba awarii na 100 internetowych usług szerokopasmowych 1,67 1,6 - tak UI9 UI10 Terminowość realizacji zamówień na zmianę prędkości internetowych usług szerokopasmowych 99,20% 99,70% 0,00 p.p. tak Liczba odrzutów technicznych na zmianę prędkości internetowych usług szerokopasmowych na 100 zamówień - 6,00 1,80 tak Usługa LLU Ocena poziomu jakości świadczenia usług Ocena niedyskryminacji 2 S t r o n a

14 Kod KPI Nazwa KPI startowy referencyjny Dopuszczalne odchylenie LLU1 Terminowość dostarczania LLU - 100,00% 0,20 p.p. nie LLU1.1 Terminowość dostarczania usług LLU (ŁAA) nd nd nd nd LLU1.2 Terminowość dostarczania usług LLU (ŁAN z PA ) nd nd nd nd LLU2 Liczba odrzutów technicznych na 100 zamówień LLU - 3,80 1,94 nie LLU3 Terminowość naprawy awarii LLU - 95,00% 1,00 p.p. nie LLU4 Liczba awarii na 100 usług LLU 1,20 1,00 - nie Względem Detalu TP Infrastruktura kolokacyjna Ocena poziomu jakości świadczenia usług Ocena niedyskryminacji IK1 IK2 IK3 IK4 Kod KPI Nazwa KPI startowy referencyjny Dopuszczalne odchylenie Terminowość realizacji zamówień na IC - 100,00% powyżej 100 zdarzeń 1% nie IK1.1 Terminowość realizacji zamówień na modyfikację WŁM nd nd nd nd IK1.2 Terminowość realizacji zamówień na usługi IC (zamówienia na PSS) nd nd nd nd Terminowość realizacji zamówień na infrastrukturę LLU PDK i Splittery - 100,00% IK2.1 Terminowość realizacji zamówień na LLU - PDK nd nd nd nd powyżej 100 zdarzeń 1% nie IK2.2 Terminowość realizacji zamówień na Splittery nd nd nd nd Terminowość realizacji zamówień na infrastrukturę LLU - KK i KKLW - 100,00% powyżej 100 zdarzeń 1% nie Terminowość realizacji zamówień na Kabel Korespondencyjny (KK) IK3.1 nd nd nd nd Terminowość realizacji zamówień na Kabel Korespondencyjny do IK3.2 Lokalizacji Wyniesionej (KKLW) nd nd nd nd Terminowość realizacji zamówień na infrastrukturę BSA - 100,00% powyżej 100 zdarzeń 1% nie IK4.1 Terminowość realizacji zamówień na budowę/rozbudowę PDU nd nd nd nd Względem Detalu TP 3 S t r o n a

15 IK4.2 Terminowość migracji pomiędzy PDU nd nd nd nd Usługa RLLO/LL Ocena poziomu jakości świadczenia usług Ocena niedyskryminacji Kod KPI Nazwa KPI startowy referencyjny Dopuszczalne odchylenie DZŁ1 Terminowość realizacji zamówień na usługę RLLO/LL - 100,00% 3,50 p.p. tak DZŁ2 Terminowość naprawy awarii RLLO/LL 93,70% 98,00% 0 p.p. tak Liczba awarii na 100 usług RLLO/ LL Q DZŁ3-2,21 - tak Względem Detalu TP ROI/Dzierżawa kanalizacji Ocena poziomu jakości świadczenia usług Ocena niedyskryminacji Kod KPI Nazwa KPI startowy referencyjny Dopuszczalne odchylenie DZK1 Terminowość realizacji zamówień na ROI/dzierżawę kanalizacji - 100,00% 0,50 p.p. tak Względem Detalu TP Inne Ocena poziomu jakości świadczenia usług Ocena niedyskryminacji UOI1 UOI2 Kod KPI Nazwa KPI startowy referencyjny Dopuszczalne odchylenie Terminowość udzielania odpowiedzi dla usług infrastrukturalnych RLLO/LL i ROI/dzierżawa kanalizacji - 100,00% 0,30 p.p. tak UOI1.1 Terminowość udzielania odpowiedzi na zamówienie RLLO/LL nd nd nd nd UOI1.2 Terminowość udzielania odpowiedzi na zamówienie ROI/dzierżawa kanalizacji nd nd nd nd Terminowość udzielania odpowiedzi (dla usług infrastrukturalnych BSA, IC, projekty techniczne) - 100,00% powyżej 100 zdarzeń 1% nie Terminowość opiniowania projektów technicznych na UOI2.1 Infrastrukturę Kolokacyjną nd nd nd nd UOI2.2 Terminowość udzielania odpowiedzi na zamówienie IC nd nd nd nd Względem Detalu TP 4 S t r o n a

16 UOI3 UOI2.3 Terminowość udzielania odpowiedzi na zamówienie BSA poziom infrastruktury nd nd nd nd Terminowość udzielania odpowiedzi na zamówienie LLU poziom infrastruktury - 100,00% Terminowość udzielania odpowiedzi na WTF dla usług masowych powyżej 100 zdarzeń 1% nie UOM1-100,00% powyżej 100 zdarzeń 1% nie UOM1.1 Terminowość realizacji WTF na ŁAA (BSA) nd nd nd nd UOM1.2 Terminowość realizacji WTF na ŁAN nd nd nd nd Terminowość udzielania odpowiedzi na WTF dla usługi LLU powyżej 100 zdarzeń 1% nie UOM2-100,00% Terminowość realizacji migracji międzyoperatorskiej w ramach tej TMM1 samej usługi - 100,00% 0,30 p.p. nie TZN1 Terminowość podpisywania umów na podstawie ofert ramowych - 100,00% - nie 5 S t r o n a

Wykaz wskaźników NSKPI potwierdzony i ustalony z UKE w ramach prac nad Nowym Systemem KPI

Wykaz wskaźników NSKPI potwierdzony i ustalony z UKE w ramach prac nad Nowym Systemem KPI Wykaz wskaźników NSKPI potwierdzony i ustalony z UKE w ramach prac nad Nowym Systemem KPI Zestawienie wszystkich wskaźników KPI obowiązujących w NS KPI Usługa Głosowa UG1 UG2 UG3 UG3.1 UG3.2 UG3.3 UG4

Bardziej szczegółowo

Komentarze do KPI. KPI 11 - Terminowość udzielania odpowiedzi na zamówienie ROI Terminowość 99,87%.

Komentarze do KPI. KPI 11 - Terminowość udzielania odpowiedzi na zamówienie ROI Terminowość 99,87%. Telekomunikacja Polska S.A. ul. Twarda 18 00-105 Warszawa Realizacja Załącznika nr 5 do Porozumienia TP - UKE z dnia 22.10.2009 Miesiąc sprawozdawczy: Listopad 2009 Raport KPI Wartość wskaźników dla Rynku

Bardziej szczegółowo

Analiza kwartalnego raportu KPI, Q2 2010 r. Warszawa, 14 września 2010

Analiza kwartalnego raportu KPI, Q2 2010 r. Warszawa, 14 września 2010 Analiza kwartalnego raportu KPI, Q2 2010 r. Warszawa, 14 września 2010 Spis Treści 1. Średnie wartości wskaźników KPI 2. Podziałwskaźników ze względu na udziały 2.1 Udziały trendów rozwojowych 2.2 Udziały

Bardziej szczegółowo

Karta równoważności Warszawa, 30 Marca 2009

Karta równoważności Warszawa, 30 Marca 2009 Karta równoważności Warszawa, 30 Marca 2009 Karta Równoważności propozycja TP SA ADRESACI: CELE: Rozwój rynku telekomunikacyjnego poprzez poprawę współpracy międzyoperatorskiej Zapewnienie wszystkim Operatorom

Bardziej szczegółowo

Prezentacja wskaźnik usług ug hurtowych i detalicznych. Wrzesień 2008

Prezentacja wskaźnik usług ug hurtowych i detalicznych. Wrzesień 2008 Prezentacja wskaźnik ników w jakości usług ug hurtowych i detalicznych Wrzesień 2008 Warszawa, 4 listopada 2008 Celem niniejszej prezentacji jest przedstawienie rzeczywistego poziomu obsługi usług ug hurtowych

Bardziej szczegółowo

Warszawa, 21 stycznia 2010 r. Proces TTM Hurt

Warszawa, 21 stycznia 2010 r. Proces TTM Hurt Warszawa, 21 stycznia 2010 r. Proces TTM Hurt Proces TTM proces rozwoju i dostarczania usług Proces Time To Market (TTM) to proces przygotowania i wdrożenia oferty rynkowej; obejmuje etapy planowania/projektowania,

Bardziej szczegółowo

KPI 60 - Sprawność realizacji procesu dostarczania usług szerokopasmowych (BSA) o najwyŝszej przepustowości 66,67% 75,56%

KPI 60 - Sprawność realizacji procesu dostarczania usług szerokopasmowych (BSA) o najwyŝszej przepustowości 66,67% 75,56% Telekomunikacja Polska S.A. - Domena Hurt ul. Twarda 18 00-105 Warszawa Realizacja Załącznika nr 5 do Porozumienia TP - UKE z dnia 22.10.2009 Miesiąc sprawozdawczy: Wrzesień 2012 Raport KPI Wartość wskaźników

Bardziej szczegółowo

Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty

Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty Kontekstowe wskaźniki efektywności nauczania - warsztaty Przygotowała: Aleksandra Jasińska (a.jasinska@ibe.edu.pl) wykorzystując materiały Zespołu EWD Czy dobrze uczymy? Metody oceny efektywności nauczania

Bardziej szczegółowo

PARAMETRY JAKOŚCIOWE USŁUG WSKAŹNIKI KPI

PARAMETRY JAKOŚCIOWE USŁUG WSKAŹNIKI KPI PARAMETRY JAKOŚCIOWE USŁUG WSKAŹNIKI KPI 1. Informacje ogólne 1. Wielkopolska Sieć Szerokopasmowa S.A. (WSS S.A.), w ramach Projektu WSS (projekt dotyczący Budowy Wielkopolskiej Sieci Szerokopasmowej ),

Bardziej szczegółowo

EWD EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA

EWD EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA EWD EWD EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA Jest narzędziem statystycznym, używanym do analizy wyników sprawdzianu w ewaluacji pracy szkół, Pozwala na wyciągnięcie wniosków dotyczących efektywności nauczania oraz

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

SYSTEM KPI W SIECI SSPW WWM

SYSTEM KPI W SIECI SSPW WWM SYSTEM W SIECI SSPW WWM 1. Założenia ogólne systemu Poza pomiarem podstawowych w zakresie jakości świadczonych usług ORSS realizował będzie zasadę niedyskryminacji, która również podlegać będzie monitorowaniu

Bardziej szczegółowo

URZĄD KOMUNIKACJI ELEKTRONICZNEJ

URZĄD KOMUNIKACJI ELEKTRONICZNEJ URZĄD KOMUNIKACJI ELEKTRONICZNEJ Analiza cen usług dostępu szerokopasmowego świadczonych w ramach umów BSA przez operatorów Analiza ma na celu porównanie ofert poszczególnych operatorów telekomunikacyjnych

Bardziej szczegółowo

Raport o penetracji rynku telefonii ruchomej w Polsce

Raport o penetracji rynku telefonii ruchomej w Polsce + Raport o penetracji rynku telefonii ruchomej w Polsce Prezes Urzędu Komunikacji Elektronicznej Warszawa, październik 2012 r. 1. Cel i zakres analizy...3 2. Urząd Komunikacji Elektronicznej dane zbierane

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25

Testowanie hipotez. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25 Testowanie hipotez Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Testowanie hipotez 1 / 25 Testowanie hipotez Aby porównać ze sobą dwie statystyki z próby stosuje się testy istotności. Mówią one o tym czy uzyskane

Bardziej szczegółowo

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03 Wydział Matematyki Testy zgodności Wykład 03 Testy zgodności W testach zgodności badamy postać rozkładu teoretycznego zmiennej losowej skokowej lub ciągłej. Weryfikują one stawiane przez badaczy hipotezy

Bardziej szczegółowo

RAPORT WSKAŹNIK EDUKACYJNEJ WARTOŚCI DODANEJ PO EGZAMINIE GIMNAZJALNYM W ROKU SZKOLNYM 2012/2013

RAPORT WSKAŹNIK EDUKACYJNEJ WARTOŚCI DODANEJ PO EGZAMINIE GIMNAZJALNYM W ROKU SZKOLNYM 2012/2013 RAPORT WSKAŹNIK EDUKACYJNEJ WARTOŚCI DODANEJ PO EGZAMINIE GIMNAZJALNYM W ROKU SZKOLNYM 2012/2013 ZESPÓŁ SZKÓŁ NR 14 W BYDGOSZCZY GIMNAZJUM NR 37 INTEGRACYJNE Opracowanie A. Tarczyńska- Pajor na podstawie

Bardziej szczegółowo

KOMISJA EUROPEJSKA. Bruksela, dnia r. C(2015) 4176 final

KOMISJA EUROPEJSKA. Bruksela, dnia r. C(2015) 4176 final KOMISJA EUROPEJSKA Bruksela, dnia 12.6.2015 r. C(2015) 4176 final Urząd Komunikacji Elektronicznej (UKE) ul. Kasprzaka 18/20 01-211 Warszawa Polska Do wiadomości: Prezes Magdalena Gaj Faks: +48 229849253

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego

Bardziej szczegółowo

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? W pliku zalezne_10.sta znajdują się dwie zmienne: czasu biegu przed rozpoczęciem cyklu treningowego (zmienna 1) oraz czasu biegu po zakończeniu

Bardziej szczegółowo

Podstawowe definicje statystyczne

Podstawowe definicje statystyczne Podstawowe definicje statystyczne 1. Definicje podstawowych wskaźników statystycznych Do opisu wyników surowych (w punktach, w skali procentowej) stosuje się następujące wskaźniki statystyczne: wynik minimalny

Bardziej szczegółowo

Analiza wariancji - ANOVA

Analiza wariancji - ANOVA Analiza wariancji - ANOVA Analiza wariancji jest metodą pozwalającą na podział zmienności zaobserwowanej wśród wyników eksperymentalnych na oddzielne części. Każdą z tych części możemy przypisać oddzielnemu

Bardziej szczegółowo

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15

VI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 VI WYKŁAD STATYSTYKA 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 6 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności, zasady

Bardziej szczegółowo

Analiza praktyk zarządczych i ich efektów w zakładach opieki zdrowotnej Województwa Opolskiego ROK 2008 STRESZCZENIE.

Analiza praktyk zarządczych i ich efektów w zakładach opieki zdrowotnej Województwa Opolskiego ROK 2008 STRESZCZENIE. Analiza praktyk zarządczych i ich efektów w zakładach opieki zdrowotnej Województwa Opolskiego ROK 2008 STRESZCZENIE Marcin Kautsch Opracowanie dla Urzędu Marszałkowskiego Województwa Opolskiego Kraków,

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy

Bardziej szczegółowo

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE

WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących

Bardziej szczegółowo

EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA

EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA ŚLĄSKIE TECHNICZNE ZAKŁADY NAUKOWE EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA ANALIZA 1. INFORMACJE OGÓLNE. Wskaźnik EWD i wyniki egzaminacyjne rozpatrywane są wspólnie. W ten sposób dają nam one pełniejszy obraz pracy

Bardziej szczegółowo

Testy nieparametryczne

Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne Testy nieparametryczne możemy stosować, gdy nie są spełnione założenia wymagane dla testów parametrycznych. Stosujemy je również, gdy dane można uporządkować według określonych kryteriów

Bardziej szczegółowo

166 Wstęp do statystyki matematycznej

166 Wstęp do statystyki matematycznej 166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych.

Testowanie hipotez statystycznych. Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie

Bardziej szczegółowo

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu II Modele tendencji czasowej w prognozowaniu 1 Składniki szeregu czasowego W teorii szeregów czasowych wyróżnia się zwykle następujące składowe szeregu czasowego: a) składowa systematyczna; b) składowa

Bardziej szczegółowo

Analiza sezonowości. Sezonowość może mieć charakter addytywny lub multiplikatywny

Analiza sezonowości. Sezonowość może mieć charakter addytywny lub multiplikatywny Analiza sezonowości Wiele zjawisk charakteryzuje się nie tylko trendem i wahaniami przypadkowymi, lecz także pewną sezonowością. Występowanie wahań sezonowych może mieć charakter kwartalny, miesięczny,

Bardziej szczegółowo

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wprowadzenie W przypadku danych mających charakter liczbowy do ich charakterystyki można wykorzystać tak zwane STATYSTYKI OPISOWE. Za pomocą statystyk opisowych można

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 8 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI WERYFIKACJA HIPOTEZ Hipoteza statystyczna jakiekolwiek przypuszczenie dotyczące populacji generalnej- jej poszczególnych

Bardziej szczegółowo

OFERTA RAMOWA. Łódź, 11 kwietnia 2013 r.

OFERTA RAMOWA. Łódź, 11 kwietnia 2013 r. OFERTA RAMOWA o dostępie telekomunikacyjnym do infrastruktury telekomunikacyjnej wybudowanej przez Jednostki Samorządu Terytorialnego z udziałem środków pomocowych UE Łódź, 11 kwietnia 2013 r. Obowiązki

Bardziej szczegółowo

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński

Analiza wariancji. dr Janusz Górczyński Analiza wariancji dr Janusz Górczyński Wprowadzenie Powiedzmy, że badamy pewną populację π, w której cecha Y ma rozkład N o średniej m i odchyleniu standardowym σ. Powiedzmy dalej, że istnieje pewien czynnik

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2012

ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2012 ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2012 OPRACOWAŁY: ANNA ANWAJLER MARZENA KACZOR DOROTA LIS 1 WSTĘP W analizie wykorzystywany będzie model szacowania EWD.

Bardziej szczegółowo

TTM Nemo nowe synchronizacje usług szerokopasmowych. Warszawa, 28.07.2011 r.

TTM Nemo nowe synchronizacje usług szerokopasmowych. Warszawa, 28.07.2011 r. TTM Nemo nowe synchronizacje usług szerokopasmowych 1 Warszawa, 28.07.2011 r. Stanowisko UKE w sprawie Procesu TTM (1/2) W dniu 14 lipca 2011 r. TP złożyła wniosek o zbadanie czy w związku z planowanym

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją jako prawdziwą

Bardziej szczegółowo

Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji

Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji Walidacja metod analitycznych Raport z walidacji Małgorzata Jakubowska Katedra Chemii Analitycznej WIMiC AGH Walidacja metod analitycznych (według ISO) to proces ustalania parametrów charakteryzujących

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 5 dr inż. Anna Skowrońska-Szmer zima 2017/2018 Hipotezy 2 Hipoteza zerowa (H 0 )- hipoteza o wartości jednego (lub wielu) parametru populacji. Traktujemy ją

Bardziej szczegółowo

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X.

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH X - cecha populacji, θ parametr rozkładu cechy X. Wysuwamy hipotezy: zerową (podstawową H ( θ = θ i alternatywną H, która ma jedną z

Bardziej szczegółowo

Z powaŝaniem, Telekomunikacja Polska Zespół Raportowania KPI 23 kwietnia 2010

Z powaŝaniem, Telekomunikacja Polska Zespół Raportowania KPI 23 kwietnia 2010 Począwszy od Raportu KPI za marzec 2010 zmieniamy wygląd raportu i do juŝ istniejących 55 KPI dodajemy 8 nowych wskaźników. Definicje n/w wskaźników zostały uzgodnione wspólnie z Urzędem Komunikacji Elektronicznej.

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )

Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( ) Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału

Bardziej szczegółowo

Obowiązki nakładane na przedsiębiorców o pozycji znaczącej. Rzecz o terapii. cbke.prawo.uni.wroc.pl

Obowiązki nakładane na przedsiębiorców o pozycji znaczącej. Rzecz o terapii. cbke.prawo.uni.wroc.pl Rzecz o terapii Warunki skuteczności: 1. adekwatność; 2. proporcjonalność; 4. konsekwencja; 3. aspekt psychologiczny; Rynki detaliczne najważniejszy problem regulacyjny: poziome wiązanie usług przez operatora

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje

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

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych

Bardziej szczegółowo

Porównywanie populacji

Porównywanie populacji 3 Porównywanie populacji 2 Porównywanie populacji Tendencja centralna Jednostki (w grupie) według pewnej zmiennej porównuje się w ten sposób, że dokonuje się komparacji ich wartości, osiągniętych w tej

Bardziej szczegółowo

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe

Bardziej szczegółowo

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28

Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28 Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2013

ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2013 ANALIZA WYNIKÓW NAUCZANIA W GIMNAZJUM NR 3 Z ZASTOSOWANIEM KALKULATORA EWD 100 ROK 2013 OPRACOWAŁY: ANNA ANWAJLER MARZENA KACZOR DOROTA LIS 1 WSTĘP W analizie wykorzystywany będzie model szacowania EWD.

Bardziej szczegółowo

Podstawowe finansowe wskaźniki KPI

Podstawowe finansowe wskaźniki KPI Podstawowe finansowe wskaźniki KPI 1. Istota wskaźników KPI Według definicji - KPI (Key Performance Indicators) to kluczowe wskaźniki danej organizacji używane w procesie pomiaru osiągania jej celów. Zastosowanie

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1

Weryfikacja hipotez statystycznych. KG (CC) Statystyka 26 V / 1 Weryfikacja hipotez statystycznych KG (CC) Statystyka 26 V 2009 1 / 1 Sformułowanie problemu Weryfikacja hipotez statystycznych jest drugą (po estymacji) metodą uogólniania wyników uzyskanych w próbie

Bardziej szczegółowo

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

Bardziej szczegółowo

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1.

Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii. Zadanie 1. Zadania ze statystyki cz. 8 I rok socjologii Zadanie 1. W potocznej opinii pokutuje przekonanie, że lepsi z matematyki są chłopcy niż dziewczęta. Chcąc zweryfikować tę opinię, przeprowadzono badanie w

Bardziej szczegółowo

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wprowadzenie Na poprzednim wykładzie wprowadzone zostały statystyki opisowe nazywane miarami położenia (średnia, mediana, kwartyle, minimum i maksimum, modalna oraz

Bardziej szczegółowo

Analiza wyników egzaminacyjnych 2013

Analiza wyników egzaminacyjnych 2013 Analiza wyników egzaminacyjnych 2013 z wykorzystaniem wskaźników edukacyjnej wartości dodanej (EWD) 1. Zestawienie ogólne wskaźników EWD dla egzaminu 2013 Wskaźniki EWD dla tegorocznego egzaminu gimnazjalnego

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

Dlaczego należy uwzględniać zarówno wynik maturalny jak i wskaźnik EWD?

Dlaczego należy uwzględniać zarówno wynik maturalny jak i wskaźnik EWD? EWD co to jest? Metoda EWD to zestaw technik statystycznych pozwalających oszacować wkład szkoły w końcowe wyniki egzaminacyjne. Wkład ten nazywamy właśnie edukacyjną wartością dodaną. EWD jest egzaminacyjnym

Bardziej szczegółowo

Copyright by Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2000, 2008

Copyright by Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2000, 2008 Redaktor: Alicja Zagrodzka Korekta: Krystyna Chludzińska Projekt okładki: Katarzyna Juras Copyright by Wydawnictwo Naukowe Scholar, Warszawa 2000, 2008 ISBN 978-83-7383-296-1 Wydawnictwo Naukowe Scholar

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

KPI 60 - Sprawność realizacji procesu dostarczania usług szerokopasmowych (BSA) o najwyŝszej przepustowości 76,67% 100,00%

KPI 60 - Sprawność realizacji procesu dostarczania usług szerokopasmowych (BSA) o najwyŝszej przepustowości 76,67% 100,00% Telekomunikacja Polska S.A. ul. Twarda 18 00-105 Warszawa Realizacja Załącznika nr 5 do Porozumienia TP - UKE z dnia 22.10.2009 Miesiąc sprawozdawczy: Lipiec 2010 Raport KPI Wartość wskaźników dla Rynku

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 9

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 9 Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Wykład 9 1 1. Dodatkowe założenie KMRL 2. Testowanie hipotez prostych Rozkład estymatora b Testowanie hipotez prostych przy użyciu statystyki t 3. Przedziały ufności

Bardziej szczegółowo

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności

Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Wyniki badań reprezentatywnych są zawsze stwierdzeniami hipotetycznymi, o określonych granicach niepewności Statystyka indukcyjna pozwala kontrolować i oszacować ryzyko popełnienia błędu statystycznego

Bardziej szczegółowo

1.1 CHARAKTERYSTYKA USŁUGI ORAZ OSOBY ODPOWIEDZIALNE IMIĘ I NAZWISKO STANOWISKO IMIĘ I NAZWISKO IMIĘ I NAZWISKO STANOWISKO. DZIAŁ nr 1.

1.1 CHARAKTERYSTYKA USŁUGI ORAZ OSOBY ODPOWIEDZIALNE IMIĘ I NAZWISKO STANOWISKO IMIĘ I NAZWISKO IMIĘ I NAZWISKO STANOWISKO. DZIAŁ nr 1. 1. NAZWA USŁUGI 1.1 CHARAKTERYSTYKA USŁUGI ORAZ OSOBY ODPOWIEDZIALNE Identyfikator usługi Nazwa usługi Cele świadczenia usługi Celem świadczenia usługi jest. Właściciel usługi Realizujący usługę Sponsor

Bardziej szczegółowo

Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby

Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby Porównanie wyników grupy w odniesieniu do norm Test t dla jednej próby 1. Wstęp teoretyczny Prezentowane badanie dotyczy analizy wyników uzyskanych podczas badania grupy rodziców pod kątem wpływu ich przekonań

Bardziej szczegółowo

Zmienność wiatru w okresie wieloletnim

Zmienność wiatru w okresie wieloletnim Warsztaty: Prognozowanie produktywności farm wiatrowych PSEW, Warszawa 5.02.2015 Zmienność wiatru w okresie wieloletnim Dr Marcin Zientara DCAD / Stermedia Sp. z o.o. Zmienność wiatru w różnych skalach

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI

LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI LABORATORIUM 9 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI 1. Test dla dwóch średnich P.G. 2. Testy dla wskaźnika struktury 3. Testy dla wariancji DECYZJE Obszar krytyczny od pozostałej

Bardziej szczegółowo

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy Analiza dynami zjawisk Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy się w tej tematyce. Indywidualne indeksy dynamiki Indywidualne

Bardziej szczegółowo

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW

ODRZUCANIE WYNIKÓW POJEDYNCZYCH POMIARÓW ODRZUCANIE WYNIKÓW OJEDYNCZYCH OMIARÓW W praktyce pomiarowej zdarzają się sytuacje gdy jeden z pomiarów odstaje od pozostałych. Jeżeli wykorzystamy fakt, że wyniki pomiarów są zmienną losową opisywaną

Bardziej szczegółowo

Porozumienie Prezes UKE TP i jego skutki inwestycyjne. Anna Streżyńska, Prezes Urzędu Komunikacji Elektronicznej. Warszawa,

Porozumienie Prezes UKE TP i jego skutki inwestycyjne. Anna Streżyńska, Prezes Urzędu Komunikacji Elektronicznej. Warszawa, Porozumienie Prezes UKE TP i jego skutki inwestycyjne Anna Streżyńska, Prezes Urzędu Komunikacji Elektronicznej Warszawa, 3011 Swoimi działaniami UKE poprawia świadomość konsumentów oraz zmienia rynek

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Analiza Danych

Statystyka i Analiza Danych Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania analizy wariancji w opracowywaniu wyników badań empirycznych Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki -

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

Informacje, o których mowa w art. 110w ust. 4 u.o.i.f., tj.:

Informacje, o których mowa w art. 110w ust. 4 u.o.i.f., tj.: INFORMACJE UJAWNIANE PRZEZ PEKAO INVESTMENT BANKING S.A. ZGODNIE Z ART. 110w UST.5 USTAWY Z DNIA 29 LIPCA 2005 R. O OBROCIE INSTRUMENTAMI FINANSOWYMI Stan na dzień 13/04/2017 Na podstawie art. 110w ust.

Bardziej szczegółowo

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa Weryfikacja hipotez statystycznych Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o prawdziwości lub fałszywości którego wnioskuje się na podstawie

Bardziej szczegółowo

U W A G I Polskiej Izby Informatyki i Telekomunikacji [PIIT] do propozycji zmian do procedury testu MS/PS

U W A G I Polskiej Izby Informatyki i Telekomunikacji [PIIT] do propozycji zmian do procedury testu MS/PS U W A G I Polskiej Izby Informatyki i Telekomunikacji [PIIT] do propozycji zmian do procedury testu MS/PS Celem procedury opisanych poniżej jest zapewnienie maksymalnej transparentności oraz skuteczności

Bardziej szczegółowo

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem. Teoria błędów Wskutek niedoskonałości przyrządów, jak również niedoskonałości organów zmysłów wszystkie pomiary są dokonywane z określonym stopniem dokładności. Nie otrzymujemy prawidłowych wartości mierzonej

Bardziej szczegółowo

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów: Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,

Bardziej szczegółowo

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość

Idea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33 Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 19 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca 2018 1 / 33 Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności (rozproszenia,

Bardziej szczegółowo

Zmienne zależne i niezależne

Zmienne zależne i niezależne Analiza kanoniczna Motywacja (1) 2 Często w badaniach spotykamy problemy badawcze, w których szukamy zakresu i kierunku zależności pomiędzy zbiorami zmiennych: { X i Jak oceniać takie 1, X 2,..., X p }

Bardziej szczegółowo

Analiza cen usług stacjonarnego dostępu do Internetu w Polsce

Analiza cen usług stacjonarnego dostępu do Internetu w Polsce Analiza cen usług stacjonarnego dostępu do Internetu w Polsce Warszawa, kwiecień 2018 Spis treści Wstęp... 2 1. Cel i zakres analizy... 4 2. Informacje ogólne... 4 3. Metodologia... 5 3.1. Metoda kalkulacji

Bardziej szczegółowo

Hipotezy statystyczne

Hipotezy statystyczne Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu badanej cechy populacji, o którego prawdziwości lub fałszywości wnioskuje się na podstawie pobranej

Bardziej szczegółowo

Dopasowywanie modelu do danych

Dopasowywanie modelu do danych Tematyka wykładu dopasowanie modelu trendu do danych; wybrane rodzaje modeli trendu i ich właściwości; dopasowanie modeli do danych za pomocą narzędzi wykresów liniowych (wykresów rozrzutu) programu STATISTICA;

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja parametrów w strategiach inwestycyjnych dla event-driven tradingu dla odczytu Australia Employment Change

Optymalizacja parametrów w strategiach inwestycyjnych dla event-driven tradingu dla odczytu Australia Employment Change Raport 4/2015 Optymalizacja parametrów w strategiach inwestycyjnych dla event-driven tradingu dla odczytu Australia Employment Change autor: Michał Osmoła INIME Instytut nauk informatycznych i matematycznych

Bardziej szczegółowo

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd. Wnioskowanie statystyczne obejmujące metody pozwalające na uogólnianie wyników z próby na nieznane wartości parametrów oraz szacowanie błędów tego uogólnienia. Przewidujemy nieznaną wartości parametru

Bardziej szczegółowo

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss

Bardziej szczegółowo

ZS 14 Rok szkolny 2013/2014

ZS 14 Rok szkolny 2013/2014 Edukacyjna Wartość Dodana ZS 14 Rok szkolny 2013/2014 Pojęcie: Edukacyjna wartość dodana Edukacyjną wartość dodaną można zdefiniować jako przyrost wiedzy uczniów w wyniku danego procesu edukacyjnego. Innymi

Bardziej szczegółowo

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)

Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 Testowanie hipotez Estymacja parametrów WSTĘP 1. Testowanie hipotez Błędy związane z testowaniem hipotez Etapy testowana hipotez Testowanie wielokrotne 2. Estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

SYSTEM KPI W SIECI SSPW WM

SYSTEM KPI W SIECI SSPW WM SYSTEM KPI W SIECI SSPW WM 1. Założenia ogólne systemu Poza pomiarem podstawowych KPI w zakresie jakości świadczonych usług ORSS realizował będzie zasadę niedyskryminacji, która również podlegać będzie

Bardziej szczegółowo

Test wskaźnika C/Z (P/E)

Test wskaźnika C/Z (P/E) % Test wskaźnika C/Z (P/E) W poprzednim materiale przedstawiliśmy Państwu teoretyczny zarys informacji dotyczący wskaźnika Cena/Zysk. W tym artykule zwrócimy uwagę na praktyczne zastosowania tego wskaźnika,

Bardziej szczegółowo

ŚLĄSKIE TECHNICZNE ZAKŁADY NAUKOWE EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA

ŚLĄSKIE TECHNICZNE ZAKŁADY NAUKOWE EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA ŚLĄSKIE TECHNICZNE ZAKŁADY NAUKOWE EDUKACYJNA WARTOŚĆ DODANA ANALIZA 2014_2016 INTERPRETACJA WYNIKÓW W ŚLĄSKICH TECHNICZNYCH ZAKŁADACH NAUKOWYCH Metoda EWD to zestaw technik statystycznych pozwalających

Bardziej szczegółowo

P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe?

P: Czy studiujący i niestudiujący preferują inne sklepy internetowe? 2 Test niezależności chi-kwadrat stosuje się (między innymi) w celu sprawdzenia czy pomiędzy zmiennymi istnieje związek/zależność. Stosujemy go w sytuacji, kiedy zmienna zależna mierzona jest na skali

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2 STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;

Bardziej szczegółowo