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;)

AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW

AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW ADRESACI APLIKACJI. TO NIE JEST APLIKACJA DLA WSZYSTKICH. TA APLIKACJA JEST KIEROWANA DO AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW, KTÓRZY MAJĄC RZETELNĄ INFORMACJĘ PROWADZĄ PROCES WYCENY NIERUCHOMOŚCI W OPARCIU O PRZESŁANKI

Bardziej szczegółowo

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

Staże Ośrodka RENOWATOR

Staże Ośrodka RENOWATOR Staże Ośrodka RENOWATOR Badanie zależności ceny nieruchomości od położenia i innych cech Analiza Beata Kalinowska-Rybka W listopadzie 26r zbierałam informacje dotyczące nieruchomości, o następującej postaci:

Bardziej szczegółowo

AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW

AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW ADRESACI APLIKACJI. TO NIE JEST APLIKACJA DLA WSZYSTKICH. TA APLIKACJA JEST KIEROWANA DO AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW, KTÓRZY MAJĄC RZETELNĄ INFORMACJĘ PROWADZĄ PROCES WYCENY NIERUCHOMOŚCI W OPARCIU O PRZESŁANKI

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa

STATYSTYKA MATEMATYCZNA. rachunek prawdopodobieństwa STATYSTYKA MATEMATYCZNA rachunek prawdopodobieństwa treść Zdarzenia losowe pojęcie prawdopodobieństwa prawo wielkich liczb zmienne losowe rozkłady teoretyczne zmiennych losowych Zanim zajmiemy się wnioskowaniem

Bardziej szczegółowo

ANALIZA STAWEK CZYSZNU LOKALI UŻYTKOWYCH W POZNANIU W II POŁOWIE 2008R.

ANALIZA STAWEK CZYSZNU LOKALI UŻYTKOWYCH W POZNANIU W II POŁOWIE 2008R. ANALIZA STAWEK CZYSZNU LOKALI UŻYTKOWYCH W POZNANIU W II POŁOWIE 2008R. Badanie stawek czynszów lokali użytkowych uzyskiwanych w obrocie wolnorynkowym przeprowadzono na podstawie zebranych danych ofertowych.

Bardziej szczegółowo

Teoria błędów pomiarów geodezyjnych

Teoria błędów pomiarów geodezyjnych PodstawyGeodezji Teoria błędów pomiarów geodezyjnych mgr inŝ. Geodeta Tomasz Miszczak e-mail: tomasz@miszczak.waw.pl Wyniki pomiarów geodezyjnych będące obserwacjami (L1, L2,, Ln) nigdy nie są bezbłędne.

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

Program wycena masowa -OPARTA O METODĘ NAJWIĘKSZEJ ZALEŻNOŚCI PROF. Z. ADAMCZEWSKIEGO-

Program wycena masowa -OPARTA O METODĘ NAJWIĘKSZEJ ZALEŻNOŚCI PROF. Z. ADAMCZEWSKIEGO- Program wycena masowa -OPARTA O METODĘ NAJWIĘKSZEJ ZALEŻNOŚCI PROF. Z. ADAMCZEWSKIEGO- Programem tym możemy wycenić 200 nieruchomości naraz stosując jednolitość i obiektywność porówań. Tworzymy bazę nieruchomości

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

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

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 POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY PODSTAWOWY NR 2 KSWP 2 WARTOŚCI INNE NIś WARTOŚĆ RYNKOWA 1.1. Celem niniejszego standardu jest przedstawienie definicji wartości

Bardziej szczegółowo

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa

W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa W1. Wprowadzenie. Statystyka opisowa dr hab. Jerzy Nakielski Zakład Biofizyki i Morfogenezy Roślin Plan wykładu: 1. O co chodzi w statystyce 2. Etapy badania statystycznego 3. Zmienna losowa, rozkład

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA. dr Agnieszka Figaj

STATYSTYKA. dr Agnieszka Figaj STATYSTYKA OPISOWA dr Agnieszka Figaj Literatura B. Pułaska Turyna: Statystyka dla ekonomistów. Difin, Warszawa 2011 M. Sobczyk: Statystyka aspekty praktyczne i teoretyczne, Wyd. UMCS, Lublin 2006 J. Jóźwiak,

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

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Inteligentna analiza danych

Inteligentna analiza danych Numer indeksu 150946 Michał Moroz Imię i nazwisko Numer indeksu 150875 Grzegorz Graczyk Imię i nazwisko kierunek: Informatyka rok akademicki: 2010/2011 Inteligentna analiza danych Ćwiczenie I Wskaźniki

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

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

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

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

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

Podstawy ekonomii ELASTYCZNOŚCI W EKONOMII

Podstawy ekonomii ELASTYCZNOŚCI W EKONOMII Podstawy ekonomii ELASTYCZNOŚCI W EKONOMII Elastyczność krzyŝowa popytu Elastyczność dochodowa popytu Opracowanie: dr Tomasz Taraszkiewicz Elastyczność krzyŝowa popytu Elastyczność krzyŝowa popytu Elastyczność

Bardziej szczegółowo

18 Analiza kosztów i korzyści społeczno- ekonomicznych

18 Analiza kosztów i korzyści społeczno- ekonomicznych 18 Analiza kosztów i korzyści społeczno- ekonomicznych Spis treści 18.1 Metodyka analizy... 2 18.2 Analiza społeczno-ekonomicznych kosztów... 2 18.2.1 Odchylenia cenowe środków produkcji... 2 18.2.2 Odchylenia

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

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

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

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

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

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

XIII PODLASKIE FORUM GIS Rok mapy zderzenie tradycji z przyszłością Supraśl 2016

XIII PODLASKIE FORUM GIS Rok mapy zderzenie tradycji z przyszłością Supraśl 2016 XIII PODLASKIE FORUM GIS Rok mapy zderzenie tradycji z przyszłością Supraśl 2016 WSPÓŁCZESNA MAPA ŹRÓDŁEM INFORMACJI W ANALIZIE RYNKU NIERUCHOMOŚCI Łukasz Kolendo Katedra Geoinformacji i Gospodarki Przestrzennej

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

Regresja i Korelacja

Regresja i Korelacja Regresja i Korelacja Regresja i Korelacja W przyrodzie często obserwujemy związek między kilkoma cechami, np.: drzewa grubsze są z reguły wyższe, drewno iglaste o węższych słojach ma większą gęstość, impregnowane

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

WYŻSZA SZKOŁA MENEDŻERSKA W WARSZAWIE WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA W CIECHANOWIE KARTA PRZEDMIOTU - SYLABUS

WYŻSZA SZKOŁA MENEDŻERSKA W WARSZAWIE WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA W CIECHANOWIE KARTA PRZEDMIOTU - SYLABUS WYŻSZA SZKOŁA MENEDŻERSKA W WARSZAWIE WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA W CIECHANOWIE KARTA PRZEDMIOTU - SYLABUS Nazwa przedmiotu: Statystyka opisowa Profil 1 : ogólnoakademicki Cel przedmiotu: Zapoznanie studentów

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

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii. Wykład 5. Opis struktury zbiorowości 1. Miary asymetrii. 2. Miary koncentracji. Przykład Zbadano stawkę godzinową (w zł) pracowników dwóch branŝ, otrzymując następujące charakterysty ki liczbowe: Stawka

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

WYZNACZANIE CECH PUNKTOWYCH SYGNAŁÓW POMIAROWYCH

WYZNACZANIE CECH PUNKTOWYCH SYGNAŁÓW POMIAROWYCH PODSTAWY SYGNAŁÓW POMIAROWYCH I METROLOGII WYZNACZANIE CECH PUNKTOWYCH SYGNAŁÓW POMIAROWYCH WSTĘP TEORETYCZNY Sygnałem nazywamy przebieg dowolnej wielkości fizycznej mogącej być nośnikiem informacji Opis

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

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

Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych

Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych Rachunek prawdopodobieństwa projekt Ilustracja metody Monte Carlo obliczania całek oznaczonych Autorzy: Marta Rotkiel, Anna Konik, Bartłomiej Parowicz, Robert Rudak, Piotr Otręba Spis treści: Wstęp Cel

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

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

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

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

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

-materiały reklamowe- PROGRAM WYCENA NIERUCHOMOŚCI W PODEJŚCIU PORÓWNAWCZYM METODAMI NUMERYCZNYMI

-materiały reklamowe- PROGRAM WYCENA NIERUCHOMOŚCI W PODEJŚCIU PORÓWNAWCZYM METODAMI NUMERYCZNYMI -materiały reklamowe- PROGRAM WYCENA NIERUCHOMOŚCI W PODEJŚCIU PORÓWNAWCZYM METODAMI NUMERYCZNYMI ADRESACI APLIKACJI. To nie jest aplikacja dla wszystkich. Ta aplikacja jest kierowana do AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW,

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

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

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

Analiza metod prognozowania kursów akcji

Analiza metod prognozowania kursów akcji Analiza metod prognozowania kursów akcji Izabela Łabuś Wydział InŜynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok V Specjalność informatyka ekonomiczna Politechnika Częstochowska izulka184@o2.pl

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

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp

OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA. z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp tel.: +48 662 635 712 Liczba stron: 15 Data: 20.07.2010r OBLICZENIE PRZEPŁYWÓW MAKSYMALNYCH ROCZNYCH O OKREŚLONYM PRAWDOPODOBIEŃSTWIE PRZEWYŻSZENIA z wykorzystaniem programu obliczeniowego Q maxp DŁUGIE

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

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

Interpretacja krzywych sondowania elektrooporowego; zagadnienie niejednoznaczności interpretacji (program IX1D Interpex) Etapy wykonania:

Interpretacja krzywych sondowania elektrooporowego; zagadnienie niejednoznaczności interpretacji (program IX1D Interpex) Etapy wykonania: Interpretacja krzywych sondowania elektrooporowego; zagadnienie niejednoznaczności interpretacji (program IX1D Interpex) Etapy wykonania: 1. Opisać problem geologiczny, który naleŝy rozwiązać (rozpoznanie

Bardziej szczegółowo

Od pomysłu do przemysłu

Od pomysłu do przemysłu Od pomysłu do przemysłu czyli jak stworzyć logiczny projekt. Dariusz Kurcman Regionalny Ośrodek EFS w Kielcach Kielce, 05.02.2010 Czym jest projekt? Projekt to: spójna, logiczna, kompletna i w pełni dojrzała

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

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych

Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych Szeregi statystyczne Szczegółowy - gdzie materiał uporządkowany jest rosnąco lub malejąco Rozdzielczy - gdzie poszczególnym wariantom zmiennej przyporządkowane

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)

POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) NOTA INTERPETACYJNA NR 2 NI 2 ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA DOCHODOWEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI 1. WPROWADZENIE... 2 2. ZAKRES STOSOWANIA NOTY... 2 3. DEFINICJE... 2 4.

Bardziej szczegółowo

Wycena nieruchomości w podejściu porównawczym - complex. Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki

Wycena nieruchomości w podejściu porównawczym - complex. Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki Wycena nieruchomości w podejściu porównawczym - complex Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki Mimo skomplikowania metody szacowania nieruchomości program jest banalny w swojej obsłudze. Na początku

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

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

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych

Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012

Bardziej szczegółowo

WROCŁAW: WPŁYW WIELKOŚCI DZIAŁKI NA CENĘ 1M2 GRUNTU

WROCŁAW: WPŁYW WIELKOŚCI DZIAŁKI NA CENĘ 1M2 GRUNTU WROCŁAW: WPŁYW WIELKOŚCI DZIAŁKI NA CENĘ 1M2 GRUNTU Paweł Drelich Joanna Nogal CZĘŚĆ 2. ZAKRES ANALIZY: NIERUCHOMOŚCI NIEZABUDOWANE (GRUNTY), PRAWO WŁASNOŚCI OBSZAR MIASTA WROCŁAW ANALIZA OBEJMUJE OKRES

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

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

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014

Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014 Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014 WydziałPrawa, Administracji i Stosunków Miedzynarodowych

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

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

Definicja pochodnej cząstkowej

Definicja pochodnej cząstkowej 1 z 8 gdzie punkt wewnętrzny Definicja pochodnej cząstkowej JeŜeli iloraz ma granicę dla to granicę tę nazywamy pochodną cząstkową funkcji względem w punkcie. Oznaczenia: Pochodną cząstkową funkcji względem

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

ANALIZA HIERARCHICZNA PROBLEMU W SZACOWANIU RYZYKA PROJEKTU INFORMATYCZNEGO METODĄ PUNKTOWĄ. Joanna Bryndza

ANALIZA HIERARCHICZNA PROBLEMU W SZACOWANIU RYZYKA PROJEKTU INFORMATYCZNEGO METODĄ PUNKTOWĄ. Joanna Bryndza ANALIZA HIERARCHICZNA PROBLEMU W SZACOWANIU RYZYKA PROJEKTU INFORMATYCZNEGO METODĄ PUNKTOWĄ Joanna Bryndza Wprowadzenie Jednym z kluczowych problemów w szacowaniu poziomu ryzyka przedsięwzięcia informatycznego

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

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

... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem do celu...

... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem do celu... 4 Prognozowanie historyczne Prognozowanie - przewidywanie przyszłych zdarzeń w oparciu dane - podstawowy element w podejmowaniu decyzji... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem

Bardziej szczegółowo

POMIAR NAPIĘCIA STAŁEGO PRZYRZĄDAMI ANALOGOWYMI I CYFROWYMI. Cel ćwiczenia. Program ćwiczenia

POMIAR NAPIĘCIA STAŁEGO PRZYRZĄDAMI ANALOGOWYMI I CYFROWYMI. Cel ćwiczenia. Program ćwiczenia Pomiar napięć stałych 1 POMIA NAPIĘCIA STAŁEGO PZYZĄDAMI ANALOGOWYMI I CYFOWYMI Cel ćwiczenia Celem ćwiczenia jest poznanie: - parametrów typowych woltomierzy prądu stałego oraz z warunków poprawnej ich

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

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

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

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

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

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

Zarządzanie jakością. cią. Zarządzanie jakością - wykład 5. W. Prussak Kontrola w zarządzaniu jakością

Zarządzanie jakością. cią. Zarządzanie jakością - wykład 5. W. Prussak Kontrola w zarządzaniu jakością Jakość produktu Pojęcie i zasady zarządzania System zarządzania Planowanie Metody i narzędzia projakościowe Doskonalenie Zarządzanie. jakości cią Wykład 05/07 Statystyczna kontrola procesu (SPC) 5.1 inspekcyjna

Bardziej szczegółowo

Statystyka SYLABUS A. Informacje ogólne

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

Bardziej szczegółowo

Po co w ogóle prognozujemy?

Po co w ogóle prognozujemy? Po co w ogóle prognozujemy? Pojęcie prognozy: racjonalne, naukowe przewidywanie przyszłych zdarzeń stwierdzenie odnoszącym się do określonej przyszłości formułowanym z wykorzystaniem metod naukowym, weryfikowalnym

Bardziej szczegółowo

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych

Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych Analiza statystyczna w naukach przyrodniczych Po co statystyka? Człowiek otoczony jest różnymi zjawiskami i próbuje je poznać, dowiedzieć się w jaki sposób funkcjonują, jakie relacje między nimi zachodzą.

Bardziej szczegółowo

USTAWA O CENACH Dorota KRAM USTAWA o cenach. Art. 3. Art CENA Cena CENY towarów i usług uzgadniaj strony zawieraj ce umow ceny

USTAWA O CENACH Dorota KRAM USTAWA o cenach. Art. 3. Art CENA Cena CENY towarów i usług uzgadniaj strony zawieraj ce umow ceny PODSTAWY KOSZTORYSOWANIA mgr inŝ. Dorota KRAM z dnia 5 lipca 2001r. USTAWA O CENACH wprowadziła z dniem 12 grudnia 2001 r. zmiany w obowiązujących przepisach w sprawie kosztorysowania budowlanego. CENA

Bardziej szczegółowo

GRUNTY W STREFIE PODMIEJSKIEJ

GRUNTY W STREFIE PODMIEJSKIEJ GRUNTY W STREFIE PODMIEJSKIEJ POWIAT KRAKOWSKI I WIELICKI Ewelina Wójciak Instytut Analiz Monitor Rynku Nieruchomości MRN.pl jest zespołem analityków i doradców z uprawnieniami rzeczoznawców majątkowych,

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

Informacja o rynku lokali mieszkalnych w Szczecinie aktualizacja danych za II kwartał 2016 r. 1

Informacja o rynku lokali mieszkalnych w Szczecinie aktualizacja danych za II kwartał 2016 r. 1 Szczecin, 29 lipca 26 r. Marta Zaorska Anna Tomska Iwanow Wydział Statystyczno Dewizowy Informacja o rynku lokali mieszkalnych w Szczecinie aktualizacja danych za II kwartał 26 r. W II kw. 26 r. na szczecińskim

Bardziej szczegółowo

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik

MODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Jedna z najstarszych i najpopularniejszych metod modelowania Zależność między zbiorem zmiennych objaśniających, a zmienną ilościową nazywaną zmienną objaśnianą

Bardziej szczegółowo

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2016 r.

Informacja sygnalna. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 2016 r. Sierpień 216 r. Rynek nieruchomości mieszkaniowych w Katowicach oraz w niektórych miastach aglomeracji śląskiej II kwartał 216 r. NBP Oddział Okręgowy w Katowicach Katowice, 216 r. Synteza Synteza Informację

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

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej cechy. Średnia arytmetyczna suma wartości zmiennej wszystkich

Bardziej szczegółowo