Typowe błędy w analizie rynku nieruchomości przy uŝyciu metod statystycznych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Typowe błędy w analizie rynku nieruchomości przy uŝyciu metod statystycznych"

Transkrypt

1 Typowe błędy w analizie rynku nieruchomości przy uŝyciu metod statystycznych Sebastian Kokot XXI Krajowa Konferencja Rzeczoznawców Majątkowych, Międzyzdroje 2012

2 Rzetelnie wykonana analiza rynku nieruchomości powinna być elementem, czy teŝ etapem kaŝdej wyceny nieruchomości, w szczególności takiej, w której oszacowaniu podlega wartość rynkowa nieruchomości. Trudności przeprowadzenia analizy rynku w sposób prawidłowy pojawiają się juŝ na etapie pozyskiwania i gromadzenia danych.

3 Wynikają one z następujących względów metodologicznych, technicznych i prawnych: trudność dostępu do danych, ograniczona wiarygodność danych, brak jednolitych, precyzyjnych definicji, niejednorodność danych, opisywanie nieruchomości przez róŝne rodzaje cech statystycznych, subiektywne postrzeganie cech nieruchomości przez uczestników rynku, a nawet działających na nim profesjonalistów,

4 brak moŝliwości uchwycenia specyficznych okoliczności transakcji, asymetria informacji na rynku nieruchomości, obserwacje w czasie są dokonywane na róŝnych obiektach, mała ilość transakcji w krótkich okresach czasu, wysokie nakłady związane z pozyskaniem danych.

5 Celem referatu jest zwrócenie uwagi na pewne aspekty związane z analizą danych zebranych w toku badania rynku, a więc przy załoŝeniu, Ŝe ww. trudności zostały pokonane i dysponujemy kompletem reprezentatywnych, jednorodnych i wiarygodnych danych liczbowych z poddawanego analizie rynku lokalnego. Okazuje się bowiem, Ŝe nawet na tym etapie moŝna popełnić błędy, które w konsekwencji doprowadzą do nieprawidłowych wniosków.

6 Metody statystyczne znajdują zastosowanie tam, gdzie mamy do czynienia ze zjawiskami masowymi. Zjawisko masowe to takie zjawisko, które często występuje. Częstość występowania moŝe być tu utoŝsamiana zarówno z wystarczająco duŝą liczbą obserwowanych jednostek (obiektów) jak i duŝą liczbą regularnie następujących po sobie obserwacji tego samego obiektu.

7 JeŜeli na podstawie obserwacji takiego zjawiska moŝemy wyciągnąć określony wniosek cechujący je mamy do czynienia z tzw. prawidłowością statystyczną. Inaczej mówiąc - prawidłowość statystyczna to jednoznaczny wniosek wynikający z obserwacji procesów masowych, czyli kształtowanych przez określony zespół warunków, obserwowanych w duŝej liczbie, masie przypadków. O występowaniu prawidłowości statystycznej w sferze ekonomii (a więc teŝ na rynku nieruchomości) mówimy zatem wówczas gdy w duŝej masie przypadków powtarzają się efekty działań ludzkich. Tak teŝ dzieje się na rynku nieruchomości.

8 Identyfikacji, analizom i diagnozom prawidłowości statystycznych słuŝy cały zestaw zarówno prostych jak bardziej zaawansowanych metod. Powodzenie stosowania metod statystycznych jest jednak uwarunkowane spełnieniem określonych warunków. Bez ich spełnienia nawet najdoskonalsze metody nie doprowadzą do satysfakcjonujących wniosków, ba mogą wręcz doprowadzić do wniosków błędnych.

9 Główne warunki stosowania metod statystycznych to: badana prawidłowość jest stała, badane zjawiska są mierzalne, spośród czynników wpływających na kształtowanie się badanego zjawiska moŝna wyodrębnić podzbiór czynników istotnych, istnieją odpowiednie dane statystyczne o badanych zjawiskach.

10 Do podstawowych błędów spotykanych w analizach rynku nieruchomości dokonywanych przy uŝyciu metod statystycznych zaliczyć naleŝy: I. Stosowanie metod statystycznych w sytuacji, gdy de facto w analizowanym zjawisku brak jest podstaw do identyfikacji prawidłowości statystycznych. II. Analiza dotyczy prawidłowości podlegającej istotnej zmianie lub zmianom. III. Miary statystyczne wykorzystywane w ramach analizy zostały źle dobrane.

11 I. Brak jest podstaw do identyfikacji prawidłowości statystycznych Za pomocą metod statystycznych moŝna zarówno zidentyfikować istnienie prawidłowości statystycznej jak i je bliŝej rozpoznać. Jednak stosowanie metod statystycznych tam, Jednak stosowanie metod statystycznych tam, gdzie w rzeczywistości, z róŝnych powodów nie występują prawidłowości statystyczne jest nieprawidłowe, a uzyskane wyniki są obarczone błędami dyskwalifikującymi.

12 I. Brak jest podstaw do identyfikacji prawidłowości statystycznych Warunkiem koniecznym ujawnienia się prawidłowości jest to, by badane zjawisko nosiło znamiona zjawiska masowego. Jeśli analizowane w ramach badanego zjawiska zdarzenia na lokalnym rynku nie wystąpiły w dostatecznej liczbie, nie naleŝy wnioskować o zjawiskach rynku nieruchomości na podstawie metod statystycznych, gdyŝ prawdopodobieństwo zbieŝności obliczonych miar z prawdziwymi charakterystykami takiego rynku jest zbyt małe.

13 I. Brak jest podstaw do identyfikacji prawidłowości statystycznych Innym przypadkiem będzie sytuacja, w której mimo, Ŝe dysponujemy dostatecznie licznym zbiorem obserwacji, prawidłowość statystyczna po prostu nie występuje. Jako potencjalne tego przyczyny naleŝy wskazać zafałszowanie danych, niedoskonałości rynku nieruchomości i w konsekwencji podejmowanie decyzji przez uczestników rynku w warunkach braku rzetelnej informacji, zróŝnicowane postrzeganie walorów nieruchomości przez kupujących.

14 I. Brak jest podstaw do identyfikacji prawidłowości statystycznych W efekcie spotykamy sytuacje, w których teoretycznie podobne nieruchomości uzyskują bardzo zróŝnicowane ceny lub stawki czynszu. Trudno wówczas wnioskować o typowym poziomie cen, ruchach cenowych itp.

15 II. Prawidłowość podlega istotnej zmianie lub zmianom Jednym z warunków stosowania metod statystycznych jest to, by badana prawidłowość była stała. Na rynku nieruchomości zachodzą zmiany w zakresie prawidłowości dotyczących róŝnych zjawisk. Np. moda na określoną lokalizację moŝe trwać dziesięciolecia, natomiast notowane w obrocie ceny mogą w tym czasie ulegać intensywnym wzrostom i spadkom. Podstawowy błąd popełniany przez analityków rynku polega na tym, Ŝe zbyt późno orientują się oni, iŝ badana przez nich prawidłowość przestała istnieć i obecnie mają do czynienia z nową prawidłowością.

16 II. Prawidłowość podlega istotnej zmianie lub zmianom cena [zł/m2] Prawidłowść I Prawidłowość II Cały okres jako jedna prawidłowość kolejne kwartały

17 III Zły dobór miar statystycznych Trzeci przypadek dotyczy sytuacji, w której prawidłowość statystyczna rzeczywiście istnieje i jest stała, lecz miary statystyczne słuŝące jej identyfikacji, analizie i diagnozie zostały nieumiejętnie dobrane. KaŜda miara statystyczna, czy szerzej metoda ma swoją specyfikę, na którą składają się z jednej strony załoŝenia jej stosowania, a z drugiej interpretacja.

18 III Zły dobór miar statystycznych Przykład 1. W toku analiz rynkowych zebrano na lokalnym rynku następujące informacje o cenach rynkowych działek budowlanych w 38-miu transakcjach (w zł/1m2): 75, 76, 76, 77, 79, 80, 80, 80, 80, 80, 80, 81, 81, 81, 81, 82, 82, 82, 82, 82, 86, 87, 87, 87, 88, 88, 92, 93, 94, 94, 95, 95, 107, 110, 122, 124, 135, 140.

19 III Zły dobór miar statystycznych Wszystkie działki nie róŝniły się bardzo znacząco pod względem takich cech jak lokalizacja ogólna, uzbrojenie, dostępność komunikacyjna, sąsiedztwo, i wszystkie transakcje miały miejsce nie dawniej jak 6 miesiący temu, a w tym czasie nie odntotowano teŝ na lokalnym zmian cen w czasie. Nie stwierdzono równieŝ Ŝadnych dodatkowych uwarunkowań i okoliczności mogących mieć wpływ na uzyskane ceny. Pytanie: jaki jest przeciętny poziom cen jednostkowych działek budowlanych na lokalnym rynku?

20 III Zły dobór miar statystycznych Średnia arytmetyczna wynosi 90,03 zł/m2. Czy rzeczywiście przedstawia ona typowy poziom cen? Inne średnie: mediana dominanta

21 III Zły dobór miar statystycznych

22 III Zły dobór miar statystycznych

23 III Zły dobór miar statystycznych Obliczone dla prezentowanego przykładu miary te wynoszą: M = 82 D = 80

24 III Zły dobór miar statystycznych Przykład 2. Badano zaleŝność między cenami transakcyjnymi działek budowlanych a ich powierzchniami: l.p. cena pow. l.p. cena pow. l.p. cena pow. l.p. cena pow

25 III Zły dobór miar statystycznych Podstawową i najczęściej stosowaną miarą siły związku między zmiennymi jest współczynnik korelacji liniowej Pearsona. r = -0,59 Dla omawianego przykładu nie jest to miara adekwatna, gdyŝ rozpatrywany związek ma charakter nieliniowy.

26 III Zły dobór miar statystycznych

27 III Zły dobór miar statystycznych W analizach zjawisk rynkowych dość często spotykamy związki nieliniowe. Badając je naleŝy stosować miary korelacji odpowiednie dla związków nieliniowych, np. stosunek korelacyjny Pearsona. e xy = 2 S ( x S 2 j ) ( x) gdzie: S 2 ( x) - wariancja cechy zaleŝnej, 2 S ( x j )- wariancja średnich warunkowych cechy zaleŝnej.

28 III Zły dobór miar statystycznych W jego wyznaczeniu pomocna jest tablica korelacyjna Pow: Cena: Środki przedziałów , , , , , ,00 nj y j 1066,57 797,33 746,00 768,00 680,00 680,00 n i x j

29 III Zły dobór miar statystycznych Dla omawianego przykładu wartość stosunku korelacyjnego wynosi: e = 0,70 Wynika z tego, Ŝe rozpatrywana zaleŝność uzyskiwanych cen od powierzchni działek budowlanych na badanym rynku lokalnym jest silniejsza niŝ wskazywałby na to współczynnik korelacji liniowej.

30 Wnioski Przedstawione w artykule przykłady dowodzą, Ŝe zastosowanie metod statystycznych w analizach rynku nieruchomości w sposób nieumiejętny moŝe prowadzić do błędnych wniosków. W szczególności wykorzystując te metody naleŝy zwrócić uwagę na to, czy prawidłowość statystyczna rzeczywiście występuje i jest stabilna oraz właściwy dobór miar statystycznych, odpowiedni do właściwości badanych prawidłowości.

31 Dziękuję za uwagę;)

Zarządzanie ryzykiem. Opracował: Dr inŝ. Tomasz Zieliński

Zarządzanie ryzykiem. Opracował: Dr inŝ. Tomasz Zieliński Zarządzanie ryzykiem Opracował: Dr inŝ. Tomasz Zieliński I. OGÓLNE INFORMACJE O PRZEDMIOCIE Cel przedmiotu: Celem przedmiotu jest zaprezentowanie studentom podstawowych pojęć z zakresu ryzyka w działalności

Bardziej szczegółowo

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY PODSTAWOWY NR 3 1. Wprowadzenie KSWP 3 OPERAT SZACUNKOWY Z uwagi na kluczową rolę, jaką spełnia operat szacunkowy w przekazywaniu wyników

Bardziej szczegółowo

Rynek mieszkaniowy - Wrocław

Rynek mieszkaniowy - Wrocław Rynek mieszkaniowy - Wrocław W minionym półroczu w serwisie ogłoszeniowym Domiporta.pl znajdowało się ponad 27 tys. aktualnych ofert sprzedaŝy mieszkań z Wrocławia. Większość z nich była ogłoszeniami z

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

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący

Bardziej szczegółowo

OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów

OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów Tomasz Gruszczyk Informatyka i Ekonometria I rok, nr indeksu: 156012 Sopot, styczeń

Bardziej szczegółowo

Popyt rynkowy. Wyprowadzenie funkcji popytu z funkcji uŝyteczności

Popyt rynkowy. Wyprowadzenie funkcji popytu z funkcji uŝyteczności Popyt rynkowy Wyprowadzenie funkcji popytu z funkcji uŝyteczności Zadanie 1 (*) Jak zwykle w tego typu zadaniach darujmy sobie tworzenie sztucznych przykładów i będziemy analizować wybór między dwoma dobrami

Bardziej szczegółowo

Parametry statystyczne

Parametry statystyczne I. MIARY POŁOŻENIA charakteryzują średni lub typowy poziom wartości cechy, wokół nich skupiają się wszystkie pozostałe wartości analizowanej cechy. I.1. Średnia arytmetyczna x = x 1 + x + + x n n = 1 n

Bardziej szczegółowo

Analiza rynku nieruchomości gruntowych w gminie Koszyce, powiat proszowicki, woj. małopolskie czerwiec 2013

Analiza rynku nieruchomości gruntowych w gminie Koszyce, powiat proszowicki, woj. małopolskie czerwiec 2013 Analiza rynku nieruchomości gruntowych w gminie Koszyce, powiat proszowicki, woj. małopolskie czerwiec 2013 W gminie Koszyce w ostatnich latach [od lipca 2010 roku] odnotowano 118 transakcje gruntami [w

Bardziej szczegółowo

Niepewność metody FMEA. Wprowadzenie 2005-12-28

Niepewność metody FMEA. Wprowadzenie 2005-12-28 5-1-8 Niepewność metody FMEA Wprowadzenie Doskonalenie produkcji metodą kolejnych kroków odbywa się na drodze analizowania przyczyn niedociągnięć, znajdowania miejsc powstawania wad, oceny ich skutków,

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 1: Terminologia badań statystycznych dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka (1) Statystyka to nauka zajmująca się zbieraniem, badaniem

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie Geobazy w analizie przestrzennej. Jarosław Jasiewicz IPIG Wojciech Jaszczyk MPU

Zastosowanie Geobazy w analizie przestrzennej. Jarosław Jasiewicz IPIG Wojciech Jaszczyk MPU Zastosowanie Geobazy w analizie przestrzennej Jarosław Jasiewicz IPIG Wojciech Jaszczyk MPU Co to jest geobaza? Geobaza (ang. Geodatabase) to geograficzna baza danych, umoŝliwia przechowywanie danych geograficznych

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

APROKSYMACJA ZJAWISK RYNKOWYCH NARZĘDZIEM WSPOMAGAJĄCYM PODEJMOWANIE DECYZJI

APROKSYMACJA ZJAWISK RYNKOWYCH NARZĘDZIEM WSPOMAGAJĄCYM PODEJMOWANIE DECYZJI APROKSYMACJA ZJAWISK RYNKOWYCH NARZĘDZIEM WSPOMAGAJĄCYM PODEJMOWANIE DECYZJI Łukasz MACH Streszczenie: W artykule przedstawiono wybrane aspekty prognozowania czynników istotnie określających sytuację na

Bardziej szczegółowo

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału

4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału 4.2. Statystyczne opracowanie zebranego materiału Zebrany i pogrupowany materiał badawczy należy poddać analizie statystycznej w celu dokonania pełnej i szczegółowej charakterystyki interesujących badacza

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

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY PODSTAWOWY NR 1 KSWP 1

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY PODSTAWOWY NR 1 KSWP 1 1. Wprowadzenie POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY PODSTAWOWY NR 1 KSWP 1 WARTOŚĆ RYNKOWA I WARTOŚĆ ODTWORZENIOWA 1.1. Celem niniejszego standardu jest przedstawienie definicji

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

Badania ankietowe w procesie tworzenia LPR

Badania ankietowe w procesie tworzenia LPR Badania ankietowe w procesie tworzenia LPR podstawowe załoŝenia, najczęstsze problemy Adam Stańczyk Kujawsko-Pomorskie Biuro Planowania Przestrzennego i Regionalnego we Włocławku - Oddział w Bydgoszczy

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie symulacyjne granicy minimalnej w portfelu Markowitza

Wyznaczanie symulacyjne granicy minimalnej w portfelu Markowitza Wyznaczanie symulacyjne granicy minimalnej w portfelu Markowitza Łukasz Kanar UNIWERSYTET WARSZAWSKI WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH WARSZAWA 2008 1. Portfel Markowitza Dany jest pewien portfel n 1 spółek giełdowych.

Bardziej szczegółowo

RYNEK PIERWOTNY LOKALI MIESZKALNYCH W CENTRUM POZNANIA W OKRESIE 01.2012-04.2014

RYNEK PIERWOTNY LOKALI MIESZKALNYCH W CENTRUM POZNANIA W OKRESIE 01.2012-04.2014 There are no translations available LOKALE MIESZKALNE Badaniem został objęty lokalny rynek nieruchomości lokalowych o funkcji mieszkalnej w zakresie transakcji przeprowadzonych na ryku pierwotnym, z przynależnym

Bardziej szczegółowo

Analiza Współzależności

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język Rodzaj Rok

Bardziej szczegółowo

Józef Myrczek, Justyna Partyka Bank Spółdzielczy w Katowicach, Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej

Józef Myrczek, Justyna Partyka Bank Spółdzielczy w Katowicach, Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej Józef Myrczek, Justyna Partyka Bank Spółdzielczy w Katowicach, Akademia Techniczno-Humanistyczna w Bielsku-Białej Analiza wraŝliwości Banków Spółdzielczych na dokapitalizowanie w kontekście wzrostu akcji

Bardziej szczegółowo

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH

ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH 1 ALGORYTMICZNA I STATYSTYCZNA ANALIZA DANYCH WFAiS UJ, Informatyka Stosowana II stopień studiów 2 Wnioskowanie statystyczne dla zmiennych numerycznych Porównywanie dwóch średnich Boot-strapping Analiza

Bardziej szczegółowo

Nr sprawy: BDG-II-281-17-PC/09 Warszawa dn. 29 października 2009 r.

Nr sprawy: BDG-II-281-17-PC/09 Warszawa dn. 29 października 2009 r. Nr sprawy: BDG-II-281-17-PC/09 Warszawa dn. 29 października 2009 r. Treść zapytań wraz z wyjaśnieniami do SIWZ W związku ze złoŝeniem pytań dotyczących treści specyfikacji istotnych warunków zamówienia,

Bardziej szczegółowo

Ceny gruntów zurbanizowanych a lokalny poziom zamożności

Ceny gruntów zurbanizowanych a lokalny poziom zamożności Ceny gruntów zurbanizowanych a lokalny poziom zamożności Raport Warszawa - Kraków, 30 września 2015 Spis treści Wstęp... 2 1. Metodologia... 2 1.1. Dane... 2 1.1.1. Transakcje... 2 1.1.2. Lokalny poziom

Bardziej szczegółowo

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH

REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH REPREZENTACJA LICZBY, BŁĘDY, ALGORYTMY W OBLICZENIACH Transport, studia I stopnia rok akademicki 2012/2013 Instytut L-5, Wydział Inżynierii Lądowej, Politechnika Krakowska Adam Wosatko Ewa Pabisek Pojęcie

Bardziej szczegółowo

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Zamówień Publicznych ul. Szamocka 3, 5, 01-748 Warszawa tel: 22 667 17 04, faks: 22 667 17 33

Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Zamówień Publicznych ul. Szamocka 3, 5, 01-748 Warszawa tel: 22 667 17 04, faks: 22 667 17 33 Zakład Ubezpieczeń Społecznych Departament Zamówień Publicznych ul. Szamocka 3, 5, 01-748 Warszawa tel: 22 667 17 04, faks: 22 667 17 33 993200/370/IN-402/2012 Warszawa, dnia 22.05.2012 r. Informacja dla

Bardziej szczegółowo

Rynek mieszkaniowy - Warszawa

Rynek mieszkaniowy - Warszawa Rynek mieszkaniowy - Warszawa W pierwszym półroczu w serwisie ogłoszeniowym Domiporta.pl znajdowało się prawie 28 tys. aktualnych ofert sprzedaŝy mieszkań w Warszawie. Z rynku wtórnego pochodziło 65,6%,

Bardziej szczegółowo

III KRAKOWSKIE FORUM WYNAGRODZEŃ. Problemy ze stosowaniem przeglądów płacowych w firmie

III KRAKOWSKIE FORUM WYNAGRODZEŃ. Problemy ze stosowaniem przeglądów płacowych w firmie III KRAKOWSKIE FORUM WYNAGRODZEŃ Problemy ze stosowaniem przeglądów płacowych w firmie Kraków, 16.05.2008 r. Medicover w liczbach MEDICOVER to zintegrowana organizacja opieki zdrowotnej działająca na rynku

Bardziej szczegółowo

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku Istota i przedmiot statystyki oraz demografii. Prezentacja danych statystycznych Znaczenia słowa statystyka Znaczenie I - nazwa zbioru danych liczbowych prezentujących

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie się cen m 2 mieszkania we Wrocławiu w krótkim okresie

Kształtowanie się cen m 2 mieszkania we Wrocławiu w krótkim okresie Kształtowanie się cen m 2 mieszkania we Wrocławiu w krótkim okresie Projekt prognostyczny ElŜbieta Bulak Piotr Olszewski Michał Tomanek Tomasz Witka IV ZI gr. 13. Wrocław 2007 I. Sformułowanie zadania

Bardziej szczegółowo

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013 Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 01/01 Wydział Prawa, Administracji i Stosunków Miedzynarodowych Kierunek

Bardziej szczegółowo

POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY PODSTAWOWY NR 2 KSWP 2 WARTOŚCI INNE NIś WARTOŚĆ RYNKOWA

POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY PODSTAWOWY NR 2 KSWP 2 WARTOŚCI INNE NIś WARTOŚĆ RYNKOWA POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY PODSTAWOWY NR 2 KSWP 2 WARTOŚCI INNE NIś WARTOŚĆ RYNKOWA 1. WPROWADZENIE... 2 2. ZAKRES STOSOWANIA STANDARDU... 3 3. DEFINICJE WARTOŚCI NIERYNKOWYCH

Bardziej szczegółowo

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W PRZEDSIĘBIORSTWIE

KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W PRZEDSIĘBIORSTWIE KOMPUTEROWE WSPOMAGANIE ZARZĄDZANIA PROJEKTAMI W PRZEDSIĘBIORSTWIE Seweryn SPAŁEK Streszczenie: Zarządzanie projektami staje się coraz bardziej powszechne w przedsiębiorstwach produkcyjnych, handlowych

Bardziej szczegółowo

Graficzna prezentacja danych statystycznych

Graficzna prezentacja danych statystycznych Szkolenie dla pracowników Urzędu Statystycznego nt. Wybrane metody statystyczne w analizach makroekonomicznych Katowice, 12 i 26 czerwca 2014 r. Dopasowanie narzędzia do typu zmiennej Dobór narzędzia do

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

PROFIL STANOWISKA PRACY (THOMAS JOB) Księgowa/Księgowy ANALIZA PROFILU OSOBOWEGO Pani XY oraz Pani YZ PRZYKŁADOWY RAPORT PORÓWNAWCZY:

PROFIL STANOWISKA PRACY (THOMAS JOB) Księgowa/Księgowy ANALIZA PROFILU OSOBOWEGO Pani XY oraz Pani YZ PRZYKŁADOWY RAPORT PORÓWNAWCZY: MATERIAŁ DO DYSPOZYCJI KLIENTA PRZYKŁADOWY RAPORT PORÓWNAWCZY: PROFIL STANOWISKA PRACY (THOMAS JOB) Księgowa/Księgowy ANALIZA PROFILU OSOBOWEGO Pani XY oraz Pani YZ Warszawa, październik 2014 roku PANI

Bardziej szczegółowo

Wycena nieruchomości za pomocą wyboru wielokryterialnego w warunkach niepewności rozmytej oraz klasycznie: metodą pp i kcś

Wycena nieruchomości za pomocą wyboru wielokryterialnego w warunkach niepewności rozmytej oraz klasycznie: metodą pp i kcś Wycena nieruchomości za pomocą wyboru wielokryterialnego w warunkach niepewności rozmytej oraz klasycznie: metodą pp i kcś Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki Wybór wielokryterialny jako jadna z metod

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF 120 I. Ogólne informacje o przedmiocie Cel przedmiotu: Opanowanie podstaw teoretycznych, poznanie przykładów zastosowań metod statystycznych.

Bardziej szczegółowo

Zadania statystyka semestr 6TUZ

Zadania statystyka semestr 6TUZ Zadania statystyka semestr 6TUZ Zad.1. W pewnym liceum, wśród uczniów 30 osobowej klasy (kaŝdy uczeń pochodzi z innej rodziny), zebrano dane na temat posiadanego rodzeństwa. Wyniki badań przedstawiono

Bardziej szczegółowo

Janusz Wywiał Katedra Statystyki Akademia Ekonomiczna w Katowicach

Janusz Wywiał Katedra Statystyki Akademia Ekonomiczna w Katowicach Janusz Wywiał Katedra Statystyki Akademia Ekonomiczna w Katowicac Analiza dokładności ocen wartości średnic cec małyc firm W niniejszej pracy przedstawiono na odpowiednim materiale statystycznym praktyczny

Bardziej szczegółowo

Rozkład materiału nauczania

Rozkład materiału nauczania Dział/l.p. Ilość godz. Typ szkoły: TECHNIKUM Zawód: TECHNIK USŁUG FRYZJERSKICH Rok szkolny 2015/2016 Przedmiot: MATEMATYKA Klasa: III 2 godz/tyg 30 = 60 godzin Rozkład materiału nauczania Temat I. LOGARYTMY

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

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

Bardziej szczegółowo

Kontrakty terminowe. This presentation or any of its parts cannot be used without prior written permission of Dom Inwestycyjny BRE Banku S..A.

Kontrakty terminowe. This presentation or any of its parts cannot be used without prior written permission of Dom Inwestycyjny BRE Banku S..A. Kontrakty terminowe Slide 1 Podstawowe zagadnienia podstawowe informacje o kontraktach zasady notowania, depozyty zabezpieczające, przykłady wykorzystania kontraktów, ryzyko związane z inwestycjami w kontrakty,

Bardziej szczegółowo

Badania ilościowe w ewaluacji - do czego potrzebna jest nam statystyka? cz. I

Badania ilościowe w ewaluacji - do czego potrzebna jest nam statystyka? cz. I POSTAW NA JAKOŚĆ CYKL TEKSTÓW Z ZAKRESU EWALUACJI PROJEKTÓW SPOŁECZNYCH Lidia Kuczmierowska Badania ilościowe w ewaluacji - do czego potrzebna jest nam statystyka? cz. I /008 Artykuł powstał w ramach projektu

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie Propensity Score do poprawy wnioskowań z wyników badań marketingowych.

Wykorzystanie Propensity Score do poprawy wnioskowań z wyników badań marketingowych. SESJA: II Respondent jako dobro rzadkie. TEMAT Wykorzystanie Propensity Score do poprawy wnioskowań z wyników badań marketingowych. OPRACOWANY PRZEZ LILIANĘ STOŁOWSKĄ LECHA KOMENDANTA WŁODZIMIERZA DAAB

Bardziej szczegółowo

Informacja dodatkowa. - w zakresie wyceny środków trwałych - rozliczenia kosztów zakupu materiałów - wyceny zapasu produkcji w toku

Informacja dodatkowa. - w zakresie wyceny środków trwałych - rozliczenia kosztów zakupu materiałów - wyceny zapasu produkcji w toku Informacja dodatkowa I. W czwartym kwartale 2007r przy sporządzeniu skonsolidowanego sprawozdania finansowego dokonano zmian w stosowanych zasadach (polityki) rachunkowości przechodząc na międzynarodowe

Bardziej szczegółowo

Materiały dodatkowe do ww. szkolenia zatytułowane: NajpowaŜniejsze błędy popełniane przy udzielaniu zamówień publicznych

Materiały dodatkowe do ww. szkolenia zatytułowane: NajpowaŜniejsze błędy popełniane przy udzielaniu zamówień publicznych Szkolenie: "Błędy zamówień publicznych doświadczenia praktyczne w projektach POIiŚ". 7 października 2010 r., godz. 9-15.30, SALA NR 1 Materiały dodatkowe do ww. szkolenia zatytułowane: NajpowaŜniejsze

Bardziej szczegółowo

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie: ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość

Bardziej szczegółowo

Marek Masztalerz Katedra Rachunkowości Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu METODY ROZLICZANIA KOSZTÓW DZIAŁALNOŚCI POMOCNICZNEJ. 1.

Marek Masztalerz Katedra Rachunkowości Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu METODY ROZLICZANIA KOSZTÓW DZIAŁALNOŚCI POMOCNICZNEJ. 1. Marek Masztalerz Katedra Rachunkowości Uniwersytet Ekonomiczny w Poznaniu METODY ROZLICZANIA KOSZTÓW DZIAŁALNOŚCI POMOCNICZNEJ 1. Wstęp Celem artykułu jest prezentacja i porównanie róŝnych metod rozliczania

Bardziej szczegółowo

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

Sposoby prezentacji problemów w statystyce S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki

Bardziej szczegółowo

Egzamin ze statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne. TEMAT C grupa 1 Czerwiec 2007

Egzamin ze statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne. TEMAT C grupa 1 Czerwiec 2007 Egzamin ze statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne TEMAT C grupa 1 Czerwiec 2007 (imię, nazwisko, nr albumu).. Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, naleŝy przyjąć poziom istotności 0,01 i

Bardziej szczegółowo

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski

Sterowanie procesem i jego zdolność. Zbigniew Wiśniewski Sterowanie procesem i jego zdolność Zbigniew Wiśniewski Wybór cech do kart kontrolnych Zaleca się aby w pierwszej kolejności były brane pod uwagę cechy dotyczące funkcjonowania wyrobu lub świadczenia usługi

Bardziej szczegółowo

Statystyczne metody analizy danych

Statystyczne metody analizy danych Statystyczne metody analizy danych Statystyka opisowa Wykład I-III Agnieszka Nowak - Brzezińska Definicje Statystyka (ang.statistics) - to nauka zajmująca się zbieraniem, prezentowaniem i analizowaniem

Bardziej szczegółowo

Projekt z dnia 2 listopada 2009 r. ROZPORZĄDZENIE RADY MINISTRÓW z dnia 2009 r. w sprawie szczególnego trybu i warunków wprowadzania do obrotu giełdowego praw majątkowych Na podstawie art. 13 ustawy z

Bardziej szczegółowo

SPIS TREŚCI. Do Czytelnika... 7

SPIS TREŚCI. Do Czytelnika... 7 SPIS TREŚCI Do Czytelnika.................................................. 7 Rozdział I. Wprowadzenie do analizy statystycznej.............. 11 1.1. Informacje ogólne..........................................

Bardziej szczegółowo

Przygotowywanie strategii PR: analiza wstępna

Przygotowywanie strategii PR: analiza wstępna Przygotowywanie strategii PR: analiza wstępna Autor: Anna Miotk, PR Manager, ITBC Communication Skuteczne działania public relations opierają się na przemyślanej strategii, proponują taktykę, czyli narzędzia,

Bardziej szczegółowo

RAPORT Kondycja trzeciego sektora w powiecie świdnickim w 2011 roku

RAPORT Kondycja trzeciego sektora w powiecie świdnickim w 2011 roku RAPORT Kondycja trzeciego sektora w powiecie w 2011 roku Trzecim sektorem nazywane są organizacje pozarządowe. Określenie to wywodzi się z podziału państwa na trzy główne sektory: 1. Państwowy 2. Rynkowy

Bardziej szczegółowo

BADANIA WSTĘPNE DOTYCZĄCE OCENY ROZWIĄZĄŃ INFORMATYCZNYCH PRZEZ KADRĘ KIEROWNICZĄ

BADANIA WSTĘPNE DOTYCZĄCE OCENY ROZWIĄZĄŃ INFORMATYCZNYCH PRZEZ KADRĘ KIEROWNICZĄ BADANIA WSTĘPNE DOTYCZĄCE OCENY ROZWIĄZĄŃ INFORMATYCZNYCH PRZEZ KADRĘ KIEROWNICZĄ Helena Dudycz Wprowadzenie Podstawą kaŝdej trafnie podjętej decyzji jest pozyskana, przetworzona i odpowiednio zaprezentowana

Bardziej szczegółowo

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne Matematyka. Poznać, zrozumieć Kształcenie w zakresie podstawowym. Klasa 3 Poniżej podajemy umiejętności, jakie powinien zdobyć uczeń z każdego

Bardziej szczegółowo

EWD nowym elementem wizerunku szkoły

EWD nowym elementem wizerunku szkoły EWD nowym elementem wizerunku szkoły Tadeusz Marczewski MCDN ODN Kraków Kraków, 19.10.2011 r. Pochodzenie slajdów, ilustracji, czy komentarzy słownych: bezpośrednie lub adaptacja: -materiałów ze strony

Bardziej szczegółowo

Problemy praktyczne związane z wyceną nieruchomości

Problemy praktyczne związane z wyceną nieruchomości Tomasz Kotrasiński, Wojtek Nurek Problemy praktyczne związane z wyceną nieruchomości 5 grudnia 2013, Poznań SPECYFIKA WYCENY NIERUCHOMOŚCI DLA JEDNOSTEK SAMORZĄDU I INNYCH INSTYTUCJI PUBLICZNYCH Masowa

Bardziej szczegółowo

Nieruchomości gruntowych niezabudowanych nr 180/9, 180/10, 180/11, 180/12. LOKALIZACJA: Lędowo woj. pomorskie pow. gdański ul.

Nieruchomości gruntowych niezabudowanych nr 180/9, 180/10, 180/11, 180/12. LOKALIZACJA: Lędowo woj. pomorskie pow. gdański ul. OPERAT SZACUNKOWY Nieruchomości gruntowych niezabudowanych nr LOKALIZACJA: Lędowo woj. pomorskie pow. gdański ul. Jesionowa - 2014 2 O P E R A T S Z A C U N K O W Y NIERUCHOMOŚCI - DZIAŁKI NIEZABUDOWANE

Bardziej szczegółowo

Czy moŝna zarobić na rekomendacjach maklerskich? czyli słów kilka o trafności i skuteczności rekomendacji giełdowych

Czy moŝna zarobić na rekomendacjach maklerskich? czyli słów kilka o trafności i skuteczności rekomendacji giełdowych Czy moŝna zarobić na rekomendacjach maklerskich? czyli słów kilka o trafności i skuteczności rekomendacji giełdowych Prezentację przygotował Piotr Cieślak Analityk SII Co to jest rekomendacja? Rekomendacja

Bardziej szczegółowo

STABILNOŚĆ WYBRANYCH PRAWIDŁOWOŚCI OPISUJĄCYCH OBRÓT MIESZKANIAMI W WYBRANYM SEGMENCIE NA PRZYKŁADZIE SZCZECIŃSKIEGO RYNKU

STABILNOŚĆ WYBRANYCH PRAWIDŁOWOŚCI OPISUJĄCYCH OBRÓT MIESZKANIAMI W WYBRANYM SEGMENCIE NA PRZYKŁADZIE SZCZECIŃSKIEGO RYNKU STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Iwona Foryś Uniwersytet Szczeciński STABILNOŚĆ WYBRANYCH PRAWIDŁOWOŚCI OPISUJĄCYCH OBRÓT MIESZKANIAMI W WYBRANYM SEGMENCIE NA PRZYKŁADZIE

Bardziej szczegółowo

Jak uniknąć błędów w komunikowaniu zmian

Jak uniknąć błędów w komunikowaniu zmian Jak uniknąć błędów w komunikowaniu zmian Roman Rostek Zmiany w firmie wymagają intensywnej komunikacji z pracownikami. Zapotrzebowanie pracowników na informacje i ich chęć dialogu znacznie się wtedy zwiększają.

Bardziej szczegółowo

Zarządzenie Nr 71/2010 Burmistrza Miasta Czeladź. z dnia 28 kwietnia 2010r.

Zarządzenie Nr 71/2010 Burmistrza Miasta Czeladź. z dnia 28 kwietnia 2010r. Zarządzenie Nr 71/2010 Burmistrza Miasta Czeladź z dnia 28 kwietnia 2010r. w sprawie : wprowadzenia procedury Identyfikacji zagroŝeń oraz oceny ryzyka zawodowego na stanowiskach pracy w Urzędzie Miasta

Bardziej szczegółowo

Przykład 1 ceny mieszkań

Przykład 1 ceny mieszkań Przykład ceny mieszkań Przykład ceny mieszkań Model ekonometryczny zaleŝności ceny mieszkań od metraŝu - naleŝy do klasy modeli nieliniowych. - weryfikację empiryczną modelu przeprowadzono na przykładzie

Bardziej szczegółowo

MINISTER INFRASTRUKTURY

MINISTER INFRASTRUKTURY KOMUNIKAT MINISTRA INFRASTRUKTURY 1) z dnia 04 stycznia 2010 r. w sprawie uzgodnienia standardu zawodowego rzeczoznawców majątkowych Wycena dla zabezpieczenia wierzytelności Na podstawie art. 175 ust.

Bardziej szczegółowo

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp. Sprawdzian 2. Zadanie 1. Za pomocą KMNK oszacowano następującą funkcję produkcji: Gdzie: P wartość produkcji, w tys. jp (jednostek pieniężnych) K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys.

Bardziej szczegółowo

Klasyfikator. ˆp(k x) = 1 K. I(ρ(x,x i ) ρ(x,x (K) ))I(y i =k),k =1,...,L,

Klasyfikator. ˆp(k x) = 1 K. I(ρ(x,x i ) ρ(x,x (K) ))I(y i =k),k =1,...,L, Klasyfikator Jedną z najistotniejszych nieparametrycznych metod klasyfikacji jest metoda K-najbliższych sąsiadów, oznaczana przez K-NN. W metodzie tej zaliczamy rozpoznawany obiekt do tej klasy, do której

Bardziej szczegółowo

Statystyczne sterowanie procesem

Statystyczne sterowanie procesem Statystyczne sterowanie procesem SPC (ang. Statistical Process Control) Trzy filary SPC: 1. sporządzenie dokładnego diagramu procesu produkcji; 2. pobieranie losowych próbek (w regularnych odstępach czasu

Bardziej szczegółowo

Analiza rynku, wybrane elementy przydatne. majątkowego

Analiza rynku, wybrane elementy przydatne. majątkowego 2010-20112011 Analiza rynku, wybrane elementy przydatne w czynnościach rzeczoznawcy majątkowego Rynek lokalny rynek miasta i gminy Łódź na prawach powiatu. Łódź to miasto liczące ok 745 tysięcy mieszkańców

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Plan wynikowy i przedmiotowy system oceniania

Plan wynikowy i przedmiotowy system oceniania Plan wynikowy i przedmiotowy system oceniania Przedmiot: Pracownia ekonomiczna Klasa II Technikum Ekonomiczne Nr programu nauczania: 341[02]/MEN/2008.05.20 (technik ekonomista) Podręcznik: R. Seidel, S.

Bardziej szczegółowo

Polskie prawo nakazuje stosowanie metod ekonometrycznych w wycenie konsekwencje art. 157 ugn.

Polskie prawo nakazuje stosowanie metod ekonometrycznych w wycenie konsekwencje art. 157 ugn. Krzysztof Głębicki, Lucyna Michalec Polskie prawo nakazuje stosowanie metod ekonometrycznych w wycenie konsekwencje art. 157 ugn. Rozdział I Dlaczego w wycenie nie należy stosować metody regresji? Do napisania

Bardziej szczegółowo

Kryteria selekcji dobrych praktyk w ramach projektu Doświadczania wdraŝania Regionalnych Strategii Innowacji

Kryteria selekcji dobrych praktyk w ramach projektu Doświadczania wdraŝania Regionalnych Strategii Innowacji Kryteria selekcji dobrych praktyk w ramach projektu Doświadczania wdraŝania Regionalnych Strategii Innowacji Bogdan Piasecki Instytut Badań nad Przedsiębiorczością i Rozwojem Ekonomicznym (EEDRI) przy

Bardziej szczegółowo

NOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI

NOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) NOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI 1. WPROWADZENIE...2 2. PRZEDMIOT I ZAKRES STOSOWANIA NOTY...2 3. ZAŁOŻENIA OGÓLNE

Bardziej szczegółowo

Mieczysław Prystupa. WYCENA NIERUCHOMOŚCI I PRZEDSIĘBIORSTW w podejściu kosztowym

Mieczysław Prystupa. WYCENA NIERUCHOMOŚCI I PRZEDSIĘBIORSTW w podejściu kosztowym Mieczysław Prystupa WYCENA NIERUCHOMOŚCI I PRZEDSIĘBIORSTW w podejściu kosztowym Warszawa 2012 Recenzenci prof. zw. dr hab. Stanisław Kasiewicz prof. nadzw. dr hab. Elżbieta Mączyńska Korekta Paulina Chmielak

Bardziej szczegółowo

Nieruchomości jako środki trwałe: co nowego w rachunkowości i podatkach. Prowadzenie: Piotr Rybicki. Katowice, 28 czerwca 2012

Nieruchomości jako środki trwałe: co nowego w rachunkowości i podatkach. Prowadzenie: Piotr Rybicki. Katowice, 28 czerwca 2012 Nieruchomości jako środki trwałe: co nowego w rachunkowości i podatkach Prowadzenie: Piotr Rybicki Katowice, 28 czerwca 2012 Dlaczego organy skarbowe tak bardzo interesują się nieruchomościami? Dlaczego:

Bardziej szczegółowo

ZMIDEX analiza zdolności prognostycznej

ZMIDEX analiza zdolności prognostycznej ZMIDEX analiza zdolności prognostycznej 1 KURS ZAMKNIECIA WIG 40000 45000 50000 55000 ZMIDEX, a poziom indeksu ZMIDEX vs. WIG Regresja Liniowa (KMRL) Istotny dodatni związek ZMIDEX-u ze wszystkimi badanymi

Bardziej szczegółowo

Zawartość. Zawartość

Zawartość. Zawartość Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.20 2011 Zawartość Zawartość 1. Tworzenie szeregu rozdzielczego przedziałowego (klasowego)... 3 2. Podstawowy opis struktury... 3 3. Opis rozkładu jednej cechy szereg

Bardziej szczegółowo

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem

Bardziej szczegółowo

znaczenie gospodarcze sektora kultury

znaczenie gospodarcze sektora kultury znaczenie gospodarcze sektora kultury wstęp do analizy problemu streszczenie Instytut Badań Strukturalnych Piotr Lewandowski Jakub Mućk Łukasz Skrok Warszawa 2010 Raport prezentuje rezultaty badania, którego

Bardziej szczegółowo

Analiza wpływu czynników miko i makroekonomicznych na rynek nieruchomości.

Analiza wpływu czynników miko i makroekonomicznych na rynek nieruchomości. TEMATYKA PRAC DYPLOMOWYCH INŻYNIERSKICH studia stacjonarne pierwszego stopnia ROK AKADEMICKI REALIZACJI PRACY 2015/2016 Katedra Gospodarki Nieruchomościami i Rozwoju Regionalnego Doradztwo na rynku Promotor

Bardziej szczegółowo

Wielkość dziennego obrotu w tys. zł. (y) Liczba ekspedientek (x) 6 2 4 5,5 6,6

Wielkość dziennego obrotu w tys. zł. (y) Liczba ekspedientek (x) 6 2 4 5,5 6,6 Zad. 1. Zbadano wydajność odmiany pomidorów na 100 poletkach doświadczalnych. W wyniku przeliczeń otrzymano przeciętną wydajność na w tonach na hektar x=30 i s 2 x =7. Przyjmując, że rozkład plonów pomidora

Bardziej szczegółowo

SPRAWDZIAN NR 1 ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342

SPRAWDZIAN NR 1 ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342 TECHNIKI ANALITYCZNE W BIZNESIE SPRAWDZIAN NR 1 Autor pracy ROBERT KOPERCZAK, ID studenta : k4342 Kraków, 22 Grudnia 2009 2 Spis treści 1 Zadanie 1... 3 1.1 Szereg rozdzielczy wag kobiałek.... 4 1.2 Histogram

Bardziej szczegółowo

SYLABUS. Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii

SYLABUS. Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii Rzeszów, 1 październik 014 r. SYLABUS Nazwa przedmiotu Statystyka i demografia Nazwa jednostki prowadzącej przedmiot Wydział Socjologiczno-Historyczny Katedra Politologii Kod przedmiotu MK_8 Studia Kierunek

Bardziej szczegółowo

Pomiar kapitału ludzkiego wyzwania i szanse dla ZKL

Pomiar kapitału ludzkiego wyzwania i szanse dla ZKL Pomiar kapitału ludzkiego wyzwania i szanse dla ZKL dr Łukasz Sienkiewicz Instytut Kapitału Ludzkiego Seminarium naukowe Pomiar kapitału ludzkiego wyzwania i szanse dla zarządzania organizacją Warszawa,

Bardziej szczegółowo

Pojęcie korelacji. Korelacja (współzależność cech) określa wzajemne powiązania pomiędzy wybranymi zmiennymi.

Pojęcie korelacji. Korelacja (współzależność cech) określa wzajemne powiązania pomiędzy wybranymi zmiennymi. Pojęcie korelacji Korelacja (współzależność cech) określa wzajemne powiązania pomiędzy wybranymi zmiennymi. Charakteryzując korelację dwóch cech podajemy dwa czynniki: kierunek oraz siłę. Korelacyjne wykresy

Bardziej szczegółowo

NAKŁADY, KOSZTY, PROCEDURY, EBM, A PRAWA PACJENTA

NAKŁADY, KOSZTY, PROCEDURY, EBM, A PRAWA PACJENTA NAKŁADY, KOSZTY, PROCEDURY, EBM, A PRAWA PACJENTA Dr n. med. Krzysztof Kuszewski Narodowy Instytut Zdrowia Publicznego 11. 04. 2008 RÓWNOWAGA EKONOMICZNA NIE MOśESZ WYDAĆ WIĘCEJ NIś MASZ Wpływy muszą pokryć

Bardziej szczegółowo

oferta raportów specjalistycznych Centrum AMRON

oferta raportów specjalistycznych Centrum AMRON oferta raportów specjalistycznych Centrum AMRON wrzesień 2014 Centrum AMRON jest jednostką organizacyjną Centrum Prawa Bankowego i Informacji Sp. z o.o. powołaną do obsługi i administrowania Systemem Analiz

Bardziej szczegółowo

Materiały wykładowe (fragmenty)

Materiały wykładowe (fragmenty) Materiały wykładowe (fragmenty) 1 Robert Susmaga Instytut Informatyki ul. Piotrowo 2 Poznań kontakt mail owy Robert.Susmaga@CS.PUT.Poznan.PL kontakt osobisty Centrum Wykładowe, blok informatyki, pok. 7

Bardziej szczegółowo

To szkolna "zmora" wszystkich uczestników procesu edukacji - dzieci, rodziców, wychowawców. Czym jest, jak sobie z nią poradzić? OBJAWY I DEFINICJA

To szkolna zmora wszystkich uczestników procesu edukacji - dzieci, rodziców, wychowawców. Czym jest, jak sobie z nią poradzić? OBJAWY I DEFINICJA To szkolna "zmora" wszystkich uczestników procesu edukacji - dzieci, rodziców, wychowawców. Czym jest, jak sobie z nią poradzić? OBJAWY I DEFINICJA Rodzicu, zauwaŝyłeś, Ŝe Twoje dziecko ma problem z prawidłowym

Bardziej szczegółowo

TREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr 341[02]/MEN/2008.05.20. klasa 3 TE

TREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr 341[02]/MEN/2008.05.20. klasa 3 TE TREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr [0]/MEN/008.05.0 klasa TE LP TREŚCI NAUCZANIA NAZWA JEDNOSTKI DYDAKTYCZNEJ Lekcja organizacyjna Zapoznanie

Bardziej szczegółowo

Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU

Analiza danych. http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Analiza danych Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Różne aspekty analizy danych Reprezentacja graficzna danych Metody statystyczne: estymacja parametrów

Bardziej szczegółowo

K O M E N T A R Z D O S T A N D A R D U VI. 1.

K O M E N T A R Z D O S T A N D A R D U VI. 1. K O M E N T A R Z D O S T A N D A R D U VI. 1. WYCENA MASZYN I URZĄDZEŃ TRWALE ZWIĄZANYCH Z NIERUCHOMOŚCIĄ 1. Przedmiot wyceny, uŝyte pojęcia. Pojęcia środki techniczne oraz maszyny i urządzenia oraz relacje

Bardziej szczegółowo

NOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI

NOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) NOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI 1. WPROWADZENIE 1.1. Celem niniejszej noty jest przedstawienie uzgodnionych w środowisku

Bardziej szczegółowo