Przenoszenie niepewności
|
|
- Katarzyna Przybylska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Przenoszenie niepewności Uwaga wstępna: pojęcia niepewność pomiarowa i błąd pomiarow są stosowane wmiennie. Załóżm, że wielkość jest funkcją wielkości,,, dla którch niepewności (,, ) są znane (wnikają z dokładności urządzeń, oszacowania ekspermentatora, wcześniejszch obliczeń itp.). Jeżeli błęd te są niezależne i przpadkowe, to niepewność wznaczenia wielkości obliczam metodą Gaussa (MG): ( ) ( ) ( ) (1) Prz czm błąd ten jest nie większ, niż zwkła suma: Przkład: Niech będzie następującą funkcją zmiennch i. Zmierzono i, otrzmując wniki: i. Ile wnosi wznaczona wartość wraz z jej niepewnością? Rozwiązanie: ( ) ( ) ( ) ( ) ( ( ) ( ) ) ( ) Najlepszm przbliżeniem wartości jest: Niepewność wnosi: Zapisujem wnik w eleganckiej formie: ( ) 1
2 W pewnch przpadkach metoda ta bardzo się upraszcza: 1. Jeżeli ma postać sum i różnic:, to: ( ) ( ) ( ) ( ) 2. Jeżeli ma postać sum składników o takiej samej niepewności, czli: Wted: Stuacja taka wstępuje na przkład wted, gd na wadze o maksmalnm udźwigu 2 kg i dokładności ±, g mam odważć około 3 kg substancji. Załóżm, że odważliśm: - za pierwszm razem (1996, ±,) g, - za drugim razem (13,3 ±,) g. (Jak widać, rozdzielczość tej wagi jest równa,1 g, ale nas interesuje dokładność, która wnosi, g). Niepewność: Odważliśm zatem ( ) substancji. 3. Jeżeli ma postać ilocznu i ilorazu,, to: ( ) ( ) ( ) ( ) 2
3 Niepewności parametrów wznaczonch z równania kierunkowego prostej Często, gd zależność międz pewnmi parametrami jest liniowa ( ), fizczną interpretację ma współcznnik kierunkow ( ) lub wraz woln ( ) równania kierunkowego otrzmanej prostej. W takich przpadkach z ekspermentu otrzmujem (często dopiero po pewnch obliczeniach) dskretne wartości oraz odpowiadające im wartości. Naszm zadaniem jest znalezienie parametrów i (i ich niepewności: i ) równania prostej, która najlepiej aproksmuje punkt doświadczalne. Najczęściej użwa się w tm celu metod najmniejszch kwadratów. Zwkła metoda najmniejszch kwadratów (MNK) Arkusze kalkulacjne (np. MS Ecel) oferują funkcję pozwalającą na aproksmację punktów doświadczalnch linią prostą prz pomoc zwkłej metod najmniejszch kwadratów. W MS Ecelu jest to funkcja REGLINP zwracająca tablicę danch:,, (inaczej ), ( ),, i inne. Jak widać, otrzmujem w wniku nie tlko współcznnik kierunkow i wraz woln, ale również oszacowanie ich niepewności ( i ), współcznnik determinacji będąc miarą jakości korelacji * oraz oszacowanie niepewności wielkości na podstawie odchlenia standardowego. Tu pojawia się bardzo ważna uwaga: tak oszacowana niepewność ma niewiele wspólnego z rzeczwistmi niepewnościami tej wielkości otrzmanmi w doświadczeniu. Podobnie, i oszacowane tą metodą powinn budzić pewien niepokój, ponieważ nie uwzględniają rzeczwistch niepewności określonch w doświadczeniu dla poszczególnch punktów pomiarowch. Staje się to zrozumiałe, gd się spojrz na poniższe wkres: Wkres 1 Wkres 2 * Jednak nie należ mlić go ze współcznnikiem korelacji (Pearsona). Jest on określon w przeciwieństwie do współcznnika determinacji tlko dla zależności liniowch (wówczas zachodzi ) i przjmuje wartości od do, a jego znak jest zgodn ze znakiem współcznnika kierunkowego prostej. 3
4 Wkres przedstawiają dwa identczne zbior punktów zależności ( ), ale na wkresie 2 punkt te są obarczone większmi niepewnościami (przjęto brak niepewności ). Wznaczone metodą najmniejszch kwadratów współcznniki i są w obu przpadkach identczne, ale w drugim przpadku ich niepewności (i ) powinn bć WIĘKSZE, niż w pierwszm. Jednak zwkła metoda najmniejszch kwadratów (dostępna np. w arkuszu Ecel) w obu przpadkach poda TAKIE SAME wartości niepewności. Dzieje się tak dlatego, że są one szacowane na podstawie odchleń standardowch (czli na podstawie rozrzutu punktów ekspermentalnch, które na obu wkresach są jednakowe), a nie na podstawie rzeczwistch niepewności (i ) wnikającch z charakterstki aparatów i warunków ekspermentu. Jeśli znam błęd ekspermentalne (na podstawie znajomości aparatu i metodki pomiarowej), powinniśm ich użć do ocen niepewności wznaczonch parametrów. W tm celu niepewności otrzmane z Ecela ( ) powinn bć poprawione poprzez pomnożenie przez stosunek błędu do odchlenia standardowego obliczonego na podstawie różnic pomiędz wartościami obliczonmi a ekspermentalnmi. Ten ostatni parametr można otrzmać z funkcji REGLINP. (2) Zwkła metoda najmniejszch kwadratów zawodzi również wted, gd poszczególne punkt pomiarowe są obarczone różnmi niepewnościami. Rozważm poniższ przkład Wkres 3 Wkres 4 Oba powższe wkres przedstawiają dwa takie same zbior punktów ekspermentalnch wraz z niepewnościami. Dwa pomiar, tzn. prz = 3 oraz prz = 4, został wkonane z większą dokładnością, niż pozostałe. Przedstawiono też dwie propozcje przeprowadzenia przez te punkt prostej. Na wkresie 3 widzim aproksmację prz użciu zwkłej metod najmniejszch kwadratów w tm przpadku prosta nie przechodzi w odpowiedniej bliskości punktów wznaczonch z większą dokładnością (omija ich słupki błędów). Wdaje się zatem, że lepsze dopasowanie jest przedstawione na Wkresie 4. Został tu uwzględnion fakt, że pomiar wkonane z większą dokładnością są istotniejsze (mają większą wagę). 4
5 Podsumowując zwkła metoda najmniejszch kwadratów może bć uznana za odpowiednią, gd niepewności poszczególnch pomiarów są w przbliżeniu takie same. Dotcz to również stuacji, kied błęd ekspermentalne są nieznane w tm przpadku po prostu ze względów praktcznch zakładam równość niepewności dla wszstkich punktów ekspermentalnch. W przeciwnm wpadku (często zresztą spotkanm w praktce laboratorjnej), powinniśm zastosować ważoną metodę najmniejszch kwadratów (WMNK) Ważona metoda najmniejszch kwadratów (WMNK) Opisane wżej problem rozwiązuje ważona metoda najmniejszch kwadratów. Efekt jej zastosowania jest przedstawion na wkresie 4. Zostanie ona opisana poniżej w formie uwzględniającej ekspermentalne niepewności zarówno, jak i. Ważona metoda najmniejszch kwadratów opis jednego z wariantów. Wprowadzam wagi statstczne przpisane każdemu punktowi zależności ( ): ( ) ( ) ( ) ( ) (3) Gdzie: niepewność (wnikająca np. z dokładności urządzenia, wcześniejszch obliczeń metodą różniczki zupełnej itp.), dodatkowa niepewność wnikająca z przeniesienia błędu na (dzięki temu w wadze danego pomiaru uwzględniam również ), którą szacujem stosując metodę różniczki zupełnej dla równania (chwilowo zakładam, że ): współcznnik kierunkow prostej obliczon ze zwkłej metod najmniejszch kwadratów, niepewność (wnikająca np. z dokładności urządzenia, wcześniejszch obliczeń metodą różniczki zupełnej itp.) (4) Interpretacja wag statstcznch jest bardzo prosta: im dokładniej ustaliliśm położenie punktu o współrzędnch ( ) (czli im mniejsze jest i ), tm ważniejsz jest dan pomiar (czli tm większe ). Będziem stosować pewne uproszczenie w zapisie sum: gdzie liczba punktów pomiarowch. Najlepsze przbliżenia stałch i są określone wzorami:
6 ( )( ) ( )( ) ( )( ) ( )( ) Gdzie: ( ) ( ) ( ) Natomiast niepewności i są równe: Ważona metoda najmniejszch kwadratów przkład krok po kroku. Załóżm, że w pomiarach otrzmaliśm następując zbiór punktów i ich niepewności: Lp. Δ eksp Δ eksp 1 1,,3 4,3 2, 2 2,,3 6,7 2, 3 3,,3 8,1 1, 4 4,,2 11, 1,,,2 1, 1, 6 6,,1 17, 1, 2, 1, 1,,,, 1, 2, 3, 4,, 6, Wznaczam współcznnik kierunkow zwkłą metodą najmniejszch kwadratów (funkcja REGLINP w MS Ecel): Stosownie do podanch wżej wzorów liczm wagi, następnie wszstkie potrzebne sum (jest tu przdatna funkcja SUMA.ILOCZYNÓW w MS Ecel), parametr i oraz ich błęd: Lp. Δ eksp Δ pb w 1 2,,78,22 Σw = 2,9 Σw = 12,83 6 a = 2,69 Δa =,37
7 2 2,,78,22 3 1,,78,3 4 1,,2,4 1,,2,79 6 1,,26,94 Wnik: Σw = 37,28 Σw 2 = 63,93 Σw = 184,23 Δ = 2,84 b =,93 Δb = 1,7 Ze zwkłej metod najmniejszch kwadratów: UWAGA: Może się zdarzć, że błęd 2 oszacowane zwkłą metodą najmniejszch kwadratów będą większe, niż te wnikające 1 z metod ważonej. Dzieje się tak wted, gd rozrzut punktów ekspermentalnch wokół prostej (ich odchlenie standardowe) jest większ, niż określon przez ekspermentatora błąd mierzonej wielkości (wkres obok). Najprawdopodobniej oznacza to, że istnieją 1 dodatkowe, źródła błędów, nieprzewidziane przez ekspermentatora. W takim przpadku bardziej wiargodne oszacowanie otrzmujem ze zwkłej metod najmniejszch kwadratów i 7
8 Badanie istotności współcznnika regresji prostoliniowej Niejednokrotnie w trakcie laboratorium należ określić, cz pewien parametr wpłwa na wielkość mierzoną lub wznaczaną. Można się na przkład spodziewać, że przewodność roztworu zależ od temperatur, lecz nie zależ od głębokości zanurzenia termometru. Kied na pierwsz rzut oka niełatwo stwierdzić istnienie zależności, przeprowadza się test istotności współcznnika kierunkowego prostej. Stawiam hipotezę że współcznnik kierunkow prostej jest równ : Hipotezę Hipoteza zerowa: Hipoteza alternatwna: werfikujem za pomocą testu t-studenta następującej postaci: () Gdzie oraz to odpowiednio: współcznnik kierunkow prostej najlepiej aproksmującej punkt doświadczalne i błąd standardow tego współcznnika. Porównujem następnie wartość z wartością graniczną na wmaganm poziomie istotności (najczęściej ) i dla danej liczb stopni swobod (, gdzie jest liczbą pomiarów). Tę wartość odcztujem w tablicach rozkładu t-studenta. odrzucam hipotezę przjmujem hipotezę, stwierdzam, że zależność wstępuje, stwierdzam brak zależności Przkład: Weźm następując zbiór punktów doświadczalnch: Parametr prostej i ich błęd standardowe oraz współcznnik determinacji obliczono prz pomoc funkcji REGLINP w MS Ecelu Hipoteza zerowa: Hipoteza alternatwna: Obliczam: 8
9 Dobieram odpowiedni poziom istotności: jeżeli chcem sprawdzić hipotezę na poziomie ufności 9% (czli chcem mieć 9- procentową pewność, że zależność międz i wstępuje), to dobieram poziom istotności sprawdzim również, co się stanie, jeżeli będziem mniej rgorstczni i starcz nam 9% pewność; wówczas poziom istotności: W każdm przpadku liczba stopni swobod jest równa Odcztujem z tablic rozkładu t-studenta wartość na obu poziomach istotności: Z porównania z obliczoną wartością wnika, że: ponieważ, to na poziomie istotności, należ zaakceptować hipotezę o braku zależności międz i, ponieważ, to na poziomie istotności,1 odrzucam hipotezę zerową i stwierdzam, że zależność wstępuje. Dokładniejsze obliczenia wkazałb, że mam mniej więcej 92-procentową pewność, że zależ od (innmi słow, że wstępuje korelacja międz tmi wielkościami, czli że współcznnik kierunkow tej zależności jest różn od ). Uwaga: w tablicach rozkładu t-studenta dwojako definiuje się poziom istotności może on dotczć jedno- lub dwustronnego obszaru krtcznego. Ponieważ w obu przpadkach użwa się tego samego smbolu ( ), może to prowadzić do nieporozumień. Należ zawsze upewnić się, która definicja jest użwana w danch tablicach. W razie konieczności należ skorzstać z zależności: W powższm przkładzie testowano hipotez dwustronne (sprawdzano, cz współcznnik kierunkow jest różn od, prz czm mógł bć zarówno większ, jak i mniejsz od ), dlatego użto poziomu istotności dla obszaru dwustronnego. 9
10 Literatura: Talor, J. R., Wstęp do analiz błędu pomiarowego, PWN, Warszawa 211 Respondowski, R., Opracowanie wników pomiarów fizcznch, Wdawnictwo Politechniki Śląskiej, Gliwice 199 Czermiński, J., Iwasiewicz, A., Paszek, Z., Sikorski, A., Metod statstczne w doświadczalnictwie chemicznm, wd. II, PWN, Warszawa 1974 Inne polecane pozcje: Brandt, S., Analiza danch, PWN, Warszawa 22 Urbański, M.K., Opracowanie danch doświadczalnch (skrpt do przedmiotu prowadzonego na Wdziale Fizki PW), 1
Wykład 4 Testy zgodności. dystrybuanta rozkładu populacji dystrybuanty rozkładów dwóch populacji rodzaj rozkładu wartości parametrów.
Wkład Test zgodności. Test zgodności służą do werikacji hipotez mówiącch, że a dstrbuanta rozkładu populacji ma określoną z gór postać unkcjną b dstrbuant rozkładów dwóch populacji nie różnią się w sposób
Bardziej szczegółowoPrzedziały ufności i testy parametrów. Przedziały ufności dla średniej odpowiedzi. Interwały prognoz (dla przyszłych obserwacji)
Wkład 1: Prosta regresja liniowa Statstczn model regresji liniowej Dane dla prostej regresji liniowej Przedział ufności i test parametrów Przedział ufności dla średniej odpowiedzi Interwał prognoz (dla
Bardziej szczegółowoWektory. P. F. Góra. rok akademicki
Wektor P. F. Góra rok akademicki 009-0 Wektor zwiazan. Wektorem zwiazanm nazwam parę punktów. Jeżeli parę tę stanowią punkt,, wektor przez nie utworzon oznaczm. Graficznie koniec wektora oznaczam strzałką.
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe cząstkowe
Równania różniczkowe cząstkowe Definicja: Równaniem różniczkowm cząstkowm nazwam takie równanie różniczkowe w którm wstępuje co najmniej jedna pochodna cząstkowa niewiadomej funkcji dwóch lub więcej zmiennch
Bardziej szczegółowo12. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH. z = x + y jest R 2, natomiast jej
1. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH 1.1. FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH Funkcją dwóch zmiennch określoną w zbiorze D R nazwam przporządkowanie każdej parze liczb () D dokładnie jednej liczb rzeczwistej z. Piszem prz tm
Bardziej szczegółowoBadanie zależności cech
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i element kombinatorki. Zmienne losowe i ich rozkład 3. Populacje i prób danch, estmacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Test parametrczne (na przkładzie
Bardziej szczegółowoEkstrema funkcji dwóch zmiennych
Wkład z matematki inżnierskiej Ekstrema funkcji dwóch zmiennch JJ, IMiF UTP 18 JJ (JJ, IMiF UTP) EKSTREMA 18 1 / 47 Ekstrema lokalne DEFINICJA. Załóżm, że funkcja f (, ) jest określona w pewnm otoczeniu
Bardziej szczegółowoPomiar bezpośredni przyrządem wskazówkowym elektromechanicznym
. Rodzaj poiaru.. Poiar bezpośredni (prost) W przpadku poiaru pojednczej wielkości przrząde wskalowan w jej jednostkach wartość niedokładności ± określa graniczn błąd przrządu analogowego lub cfrowego
Bardziej szczegółowo25. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU. y +y tgx=sinx
5. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU 5.1. Pojęcia wstępne. Klasfikacja równań i rozwiązań Rozróżniam dwa zasadnicze tp równań różniczkowch: równania różniczkowe zwczajne i równania różniczkowe cząstkowe.
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe cząstkowe
Równania różniczkowe cząstkowe Definicja Równaniem różniczkowm cząstkowm nazwam takie równanie różniczkowe w którm wstępuje co najmniej jedna pochodna cząstkowa niewiadomej funkcji dwóch lub więcej zmiennch
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM PROMIENIOWANIE W MEDYCYNIE
LABORATORIUM PROMIENIOWANIE W MEDYCYNIE Ćw. nr 4 OSŁANIAJACE WŁAŚCIWOŚCI WARSTWY PODWÓJNEJ Nazwisko i Imię:... data:... ocena (teoria)... Grupa... Zespół... ocena końcowa... 1 Cel ćwiczenia Promieniowanie
Bardziej szczegółowoProgramowanie nieliniowe optymalizacja funkcji wielu zmiennych
Ekonomia matematczna II Ekonomia matematczna II Prowadząc ćwiczenia Programowanie nieliniowe optmalizacja unkcji wielu zmiennch Modele programowania liniowego często okazują się niewstarczające w modelowaniu
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 361 Badanie układu dwóch soczewek
Nazwisko... Data... Wdział... Imię... Dzień tg.... Godzina... Ćwiczenie 36 Badanie układu dwóch soczewek Wznaczenie ogniskowch soczewek metodą Bessela Odległość przedmiotu od ekranu (60 cm 0 cm) l Soczewka
Bardziej szczegółowoPochodna funkcji wykład 5
Pochodna funkcji wkład 5 dr Mariusz Grządziel 8 listopada 2010 Funkcja logistczna 40 Rozważm funkcję logistczną = f 0 (t) = 1+5e 0,5t Funkcja f może bć wkorzstana np. do modelowania wzrostu mas ziaren
Bardziej szczegółowoProjekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Materiał ddaktczne na zajęcia wrównawcze z matematki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Inżnieria Środowiska w ramach projektu Era inżniera pewna lokata na przszłość Projekt Era inżniera
Bardziej szczegółowoProjekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Materiał ddaktczne na zajęcia wrównawcze z matematki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Inżnieria i Gospodarka Wodna w ramach projektu Era inżniera pewna lokata na przszłość Projekt Era
Bardziej szczegółowoScenariusz lekcji matematyki z wykorzystaniem komputera
Scenariusz lekcji matematki z wkorzstaniem komputera Temat: Wpłw współcznników a i b na położenie wkresu funkcji liniowej. (Rsowanie wkresów prz użciu arkusza kalkulacjnego EXCEL.) Czas zajęć: 9 min Cele:
Bardziej szczegółowoMES polega na wyznaczaniu interesujących nas parametrów w skończonej ilości punktów. A co leży pomiędzy tymi punktami?
MES- 07 Interpolacja, wprowadzenie Interpolacja: po co nam to? Ptania MES polega na wznaczaniu interesującch nas parametrów w skończonej ilości punktów. A co leż pomiędz tmi punktami? Na razie rozpatrwaliśm
Bardziej szczegółowoInterpolacja. Układ. x exp. = y 1. = y 2. = y n
MES 07 lokaln Interpolacja. Układ Interpolacja, wprowadzenie Interpolacja: po co nam to? Ptania MES polega na wznaczaniu interesującch nas parametrów w skończonej ilości punktów. A co leż pomiędz tmi punktami?
Bardziej szczegółowoRÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 3
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 3 Równania różniczkowe liniowe Metoda przewidwań Metoda przewidwań całkowania równania niejednorodnego ' p( x) opiera się na następującm twierdzeniu. Twierdzenie f ( x) Suma
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych Hipoteza Test statystyczny Poziom istotności Testy jednostronne i dwustronne Testowanie równości wariancji test F-Fishera Testowanie równości wartości średnich test t-studenta
Bardziej szczegółowoMetody matematyczne w technologii materiałów Krzysztof Szyszkiewicz
Kinetka formalna jest działem kinetki chemicznej zajmującm się opisem przebiegu reakcji chemicznch za pomocą równao różniczkowch. W przpadku reakcji homogenicznch (w objętości), g skład jest jednorodn
Bardziej szczegółowoZmienne losowe typu ciągłego. Parametry zmiennych losowych. Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład III)
Zmienne losowe tpu ciągłego. Parametr zmiennch losowch. Izolda Gorgol wciąg z prezentacji (wkład III) Zmienna losowa tpu ciągłego Zmienna losowa X o ciągłej dstrbuancie F nazwa się zmienną losową tpu ciągłego,
Bardziej szczegółowoPierwiastki kwadratowe z liczby zespolonej
Pierwiastki kwadratowe z liczb zespolonej Pierwiastkiem kwadratowm z liczb w C nazwam każdą liczbę zespoloną z C, dla której z = w. Zbiór wszstkich pierwiastków oznaczam smbolem w. Innmi słow w = {z C
Bardziej szczegółowoĆ w i c z e n i e K 2 b
Akademia Górniczo Hutnicza Wdział Inżnierii Mechanicznej i Robotki Katedra Wtrzmałości, Zmęczenia Materiałów i Konstrukcji Nazwisko i Imię: Nazwisko i Imię: Wdział Górnictwa i Geoinżnierii Grupa nr: Ocena:
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie układu równań metodą przeciwnych współczynników
Rozwiązwanie układu równań metodą przeciwnch współcznników Sposob postępowania krok po kroku: I. przgotowanie równań. pozbwam się ułamków mnoŝąc kaŝd jednomian równania równań przez najmniejszą wspólną
Bardziej szczegółowoRównania różniczkowe
Równania różniczkowe I rzędu Andrzej Musielak Równania różniczkowe Równania różniczkowe I rzędu Równanie różniczkowe pierwszego rzędu to równanie w którm pojawia się zmienna x, funkcja tej zmiennej oraz
Bardziej szczegółowoKORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
Bardziej szczegółowoNiepewności pomiarów
Niepewności pomiarów Międzynarodowa Organizacja Normalizacyjna (ISO) w roku 1995 opublikowała normy dotyczące terminologii i sposobu określania niepewności pomiarów [1]. W roku 1999 normy zostały opublikowane
Bardziej szczegółowoZadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.
tel. 44 683 1 55 tel. kom. 64 566 811 e-mail: biuro@wszechwiedza.pl Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: gdzie: y t X t y t = 1 X 1
Bardziej szczegółowoRÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 5
RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 5 Równania różniczkowe rzędu drugiego Równania rzędu drugiego sprowadzalne do równań rzędu pierwszego Równanie różniczkowe rzędu drugiego postaci F ( x, ', ") 0 ( nie wstępuje
Bardziej szczegółowoAnaliza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817 Zadanie 1: wiek 7 8 9 1 11 11,5 12 13 14 14 15 16 17 18 18,5 19 wzrost 12 122 125 131 135 14 142 145 15 1 154 159 162 164 168 17 Wykres
Bardziej szczegółowoWykład 10. Funkcje wielu zmiennych
Wkład 1. Funkcje wielu zmiennch dr Mariusz Grządziel 6 maja 1 (ostatnie poprawki: 1 maja 1) Funkcje wielu zmiennch Przestrzeń dwuwmiarowa, oznaczana w literaturze matematcznej smbolem R, może bć utożsamiona
Bardziej szczegółowof x f y f, jest 4, mianowicie f = f xx f xy f yx
Zestaw 14 Pochodne wŝszch rzędów Niech będzie dana funkcja x f określona w pewnm obszarze D Przpuśćm Ŝe f x istnieją pochodne cząstkowe tej funkcji x x Pochodne cząstkowe tch pochodnch jeŝeli istnieją
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI
WYKŁAD 8 ANALIZA REGRESJI Regresja 1. Metoda najmniejszych kwadratów-regresja prostoliniowa 2. Regresja krzywoliniowa 3. Estymacja liniowej funkcji regresji 4. Testy istotności współczynnika regresji liniowej
Bardziej szczegółowoZADANIE 1 Poniżej znajduje się fragment wykresu funkcji y = f (x). ZADANIE 2 Na podstawie podanego wykresu funkcji f
IMIE I NAZWISKO ZADANIE Poniżej znajduje się fragment wkresu funkcji = f (). -7 -- - - 6 7 Dorsuj brakujac a część wkresu wiedzac, że dziedzina funkcji f jest przedział,, a wkres jest smetrczn względem
Bardziej szczegółowoMotto. Czy to nie zabawne, że ci sami ludzie, którzy śmieją się z science fiction, słuchają prognoz pogody oraz ekonomistów? (K.
Motto Cz to nie zabawne, że ci sami ludzie, którz śmieją się z science fiction, słuchają prognoz pogod oraz ekonomistów? (K. Throop III) 1 Specfika szeregów czasowch Modele szeregów czasowch są alternatwą
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 1-2
Stanisław Cichocki Natalia Nehreecka Zajęcia - . Model liniow Postać modelu liniowego Zapis macierzow modelu liniowego. Estmacja modelu Przkład Wartość teoretczna (dopasowana) Reszt 3. MNK - przpadek wielu
Bardziej szczegółowoRuch po równi pochyłej
Sławomir Jemielit Ruch po równi pochłej Z równi pochłej o kącie nachlenia do poziomu α zsuwa się ciało o masie m. Jakie jest przspieszenie ciała, jeśli współcznnik tarcia ciała o równię wnosi f? W jakich
Bardziej szczegółowoWprowadzenie 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 szczegółowoX Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9
Zadanie W celu sprawdzenia, czy pipeta jest obarczona błędem systematycznym stałym lub zmiennym wykonano szereg pomiarów przy różnych ustawieniach pipety. Wyznacz równanie regresji liniowej, które pozwoli
Bardziej szczegółowo3.2. Podstawowe własności funkcji. Funkcje cyklometryczne, hiperboliczne. Definicję funkcji f o dziedzinie X i przeciwdziedzinie Y mamy w 3A5.
WYKŁAD 7 3 Podstawowe własności unkcji Funkcje cklometrczne, hiperboliczne Deinicję unkcji o dziedzinie X i przeciwdziedzinie Y mam w 3A5 3A37 (Uwaga: dziedzina naturalna) Często się zdarza, że unkcja
Bardziej szczegółowoMATURA PRÓBNA 2 KLASA I LO
IMIE I NAZWISKO MATURA PRÓBNA KLASA I LO CZAS PRACY: 90 MIN. SUMA PUNKTÓW: 60 ZADANIE (5 PKT) Znajdź wszstkie funkcje liniowe określone na zbiorze ;, którch zbiorem wartości jest przedział ; 0. ZADANIE
Bardziej szczegółowoStatystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów dla studentów Ochrony Środowiska Teresa Jaworska-Gołąb 2017/18 Co czytać [1] H. Szydłowski, Pracownia fizyczna, PWN, Warszawa 1999. [2] A. Zięba, Analiza
Bardziej szczegółowoMES W ANALIZIE SPRĘŻYSTEJ UKŁADÓW PRĘTOWYCH
MES W ANAIZIE SPRĘŻYSEJ KŁADÓW PRĘOWYCH Przkład obliczeń Kratownice płaskie idia FEDOROWICZ Jan FEDOROWICZ Magdalena MROZEK Dawid MROZEK Gliwice r. - idia Fedorowicz Jan Fedorowicz Magdalena Mrozek Dawid
Bardziej szczegółowoRachunek różniczkowy funkcji jednej zmiennej
Rachunek różniczkow funkcji jednej zmiennej wkład z MATEMATYKI Budownictwo, studia niestacjonarne sem. I, rok ak. 2008/2009 Katedra Matematki Wdział Informatki Politechnika Białostocka 1 Iloraz różnicow
Bardziej szczegółowoAnaliza korelacyjna i regresyjna
Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Analiza korelacyjna i regresyjna Instrukcja do ćwiczenia nr 5 Zakład Miernictwa i Ochrony Atmosfery Wrocław, kwiecień 2014 Podstawy Metrologii i
Bardziej szczegółowoWstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński
Wstęp do teorii niepewności pomiaru Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński Podstawowe informacje: Strona Politechniki Śląskiej: www.polsl.pl Instytut Fizyki / strona własna Instytutu / Dydaktyka / I Pracownia
Bardziej szczegółowoDiagram relacji między zmiennymi (Scatter Diagram)
2. Należ pomśleć o definicji do zastosowania w następując sposób: Zastosowanie: Cz wszsc zgadzam się, co robić? Definicja: Cz wszsc zgadzam się co do znaczenia każdego słowa? 5.4 Diagram relacji międz
Bardziej szczegółowoZadania do rozdziału 10.
Zadania do rozdziału 0. Zad.0.. Jaką wsokość musi mieć pionowe zwierciadło ab osoba o wzroście.80 m mogła się w nim zobaczć cała. Załóżm, że ocz znajdują się 0 cm poniżej czubka głow. Ab prawidłowo rozwiązać
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI ZESTAW NR 17751 WYGENEROWANY AUTOMATYCZNIE W SERWISIE ZADANIA.INFO POZIOM PODSTAWOWY CZAS PRACY: 170 MINUT 1 Zadania zamknięte ZADANIE 1 (1 PKT) Rozważm treść następujacego
Bardziej szczegółowoZasady budowania prognoz ekonometrycznych
Zasad budowania prognoz ekonometrcznch Klasczne założenia teorii predkcji 1. Znajomość modelu kształtowania się zmiennej prognozowanej Znajomość postaci analitcznej wstępującch zależności międz zmiennmi
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.
# # Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl
Bardziej szczegółowoWykład Analiza jakościowa równań różniczkowych
Na podstawie książki J. Rusinka, Równania różniczkowe i różnicowe w zarządzaniu, Oficna Wdawnicza WSM, Warszawa 2005. 21 maja 2012 Definicja Stabilność Niech = F (x, ) będzie równaniem różniczkowm. Rozwiązanie
Bardziej szczegółowoVIII. ZBIÓR PRZYKŁADOWYCH ZADAŃ MATURALNYCH
VIII. ZBIÓR PRZYKŁADOWYCH ZADAŃ MATURALNYCH ZADANIA ZAMKNIĘTE Zadanie. ( pkt) 0 90 Liczba 9 jest równa 0 B. 00 C. 0 9 D. 700 7 Zadanie. 8 ( pkt) Liczba 9 jest równa B. 9 C. D. 5 Zadanie. ( pkt) Liczba
Bardziej szczegółowo3.3. UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH. Równanie liniowe z dwiema niewiadomymi. Równaniem liniowym z dwiema niewiadomymi x i y nazywamy równanie postaci
.. UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH Równanie liniowe z dwiema niewiadommi Równaniem liniowm z dwiema niewiadommi i nazwam równanie postaci A B C 0, gdzie A, B, C R i A B 0 m równania z dwiema niewiadommi nazwam
Bardziej szczegółowoĆWICZENIE 3 REZONANS AKUSTYCZNY
ĆWICZENIE 3 REZONANS AKUSTYCZNY W trakcie doświadczenia przeprowadzono sześć pomiarów rezonansu akustycznego: dla dwóch różnych gazów (powietrza i CO), pięć pomiarów dla powietrza oraz jeden pomiar dla
Bardziej szczegółowoPODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH Dr Benedykt R. Jany I Pracownia Fizyczna Ochrona Środowiska grupa F1 Rodzaje Pomiarów Pomiar bezpośredni - bezpośrednio
Bardziej szczegółowoMacierze normalne. D : Dowolną macierz kwadratową można zapisać w postaci A = B + ic gdzie ( ) B = A + A B = A + A = ( A + A)
Macierze normalne Twierdzenie: Macierz można zdiagonalizować za pomocą unitarnej transformacji podobieństwa wted i tlko wted gd jest normalna (AA A A). ( ) D : Dowolną macierz kwadratową można zapisać
Bardziej szczegółowoTeoria 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 szczegółowoMłodzieżowe Uniwersytety Matematyczne. Projekt współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego REGUŁA GULDINA
Młodzieżowe Uniwerstet Matematczne Projekt współfinansowan przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu połecznego REGUŁA GULDINA dr Bronisław Pabich Rzeszów marca 1 Projekt realizowan przez Uniwerstet
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie belek prostych i przegubowych wyznaczanie reakcji i wykresów sił przekrojowych 6
ozwiązwanie beek prostch i przegubowch wznaczanie reakcji i wkresów sił przekrojowch 6 Obciążenie beki mogą stanowić sił skupione, moment skupione oraz obciążenia ciągłe q rs. 6.. s. 6. rzed przstąpieniem
Bardziej szczegółowoOKREŚLANIE FUNKCJI CELU PRZY DOBORZE MASZYN ROLNICZYCH
InŜnieria Rolnicza 14/5 Zofia Hanusz *, Zbigniew Siarkowski **, * Katedra Zastosowań Matematki ** Katedra Maszn i Urządzeń Rolniczch Akademia Rolnicza w Lublinie OKREŚLANIE FUNKCJI CELU PRZY DOBORZE MASZYN
Bardziej szczegółowoStatystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów dla studentów ZMIN Teresa Jaworska-Gołąb 2017/18 Co czytać [1] I Pracownia fizyczna, Andrzej Magiera red., Oficyna Wydawnicza IMPULS, Kraków 2006; http://www.1pf.if.uj.edu.pl/materialy/zalecana-literatura
Bardziej szczegółowoWykład 3 Hipotezy statystyczne
Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza
Bardziej szczegółowo19. Wybrane układy regulacji Korekcja nieliniowa układów. Przykład K s 2. Rys Schemat blokowy układu oryginalnego
19. Wbrane układ regulacji Przkład 19.1 19.1. Korekcja nieliniowa układów w K s 2 Rs. 19.1. Schemat blokow układu orginalnego 1 Zbadać możliwość stabilizacji układu za pomocą nieliniowego prędkościowego
Bardziej szczegółowoparametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,
诲 瞴瞶 瞶 ƭ0 ƭ 瞰 parametrów strukturalnych modelu Y zmienna objaśniana, = + + + + + X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, α 0, α 1, α 2,,α k parametry strukturalne modelu, k+1 parametrów
Bardziej szczegółowoKlucz odpowiedzi i schemat punktowania do próbnego zestawu egzaminacyjnego z zakresu przedmiotów matematyczno-przyrodniczych
Klucz odpowiedzi i schemat punktowania do próbnego zestawu egzaminacjnego z zakresu przedmiotów matematczno-przrodniczch Z a d a n i a z a m k n i ę t e Numer zadania 3 4 5 6 7 8 9 0 3 4 5 6 7 8 9 0 3
Bardziej szczegółowoMetody prognozowania: Jakość prognoz Wprowadzenie (1) 6. Oszacowanie przypuszczalnej trafności prognozy
Metod prognozowania: Jakość prognoz Dr inż. Sebastian Skoczpiec ver. 03.2012 Wprowadzenie (1) 1. Sformułowanie zadania prognostcznego: 2. Określenie przesłanek prognostcznch: 3. Zebranie danch 4. Określenie
Bardziej szczegółowoRozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu
Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY PRZYKŁADOWY ZESTAW ZADAŃ NR 1. Czas pracy 150 minut
Miejsce na naklejkę z kodem szkoł OKE ŁÓDŹ CKE MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY MARZEC ROK 008 PRZYKŁADOWY ZESTAW ZADAŃ NR Czas prac 0 minut Instrukcja dla zdającego. Sprawdź, cz arkusz egzaminacjn zawiera
Bardziej szczegółowomatematyka Matura próbna
Gazeta Edukacja Sprawdź, cz zdasz! Egzamin maturaln matematka MTEMTYK zas prac: minut Matura próbna Maturzsto! Po raz pierwsz napiszesz obowiązkową maturę z matematki na poziomie podstawowm Rozwiąż zadania
Bardziej szczegółowoLiczby zespolone. Niech C = R 2. Zdefiniujmy dwa działania w C. Dodawanie + : C 2 C zdefiniowane jest przez
Liczb zespolone Ciało liczb zespolonch Niech C = R. Zdefiniujm dwa działania w C. Dodawanie + : C C zdefiniowane jest przez (, ) + (, ) = ( +, + ). Ćwiczenie. Obliczm (, ) + (, 0) =.................................................
Bardziej szczegółowoProjekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Materiał ddaktczne na zajęcia wrównawcze z matematki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Inżnieria Środowiska w ramach projektu Era inżniera pewna lokata na przszłość Projekt Era inżniera
Bardziej szczegółowolim = 0, gdzie d n oznacza najdłuższą przekątną prostokątów
9. CAŁKA POWÓJNA 9.. Całka podwójna w prostokącie Niech P będzie prostokątem opisanm na płaszczźnie OXY nierównościami: a < < b, c < < d, a f(,) funkcją określoną i ograniczoną w tm prostokącie. Prostokąt
Bardziej szczegółowoSprawdzenie narzędzi pomiarowych i wyznaczenie niepewności rozszerzonej typu A w pomiarach pośrednich
Podstawy Metrologii i Technik Eksperymentu Laboratorium Sprawdzenie narzędzi pomiarowych i wyznaczenie niepewności rozszerzonej typu A w pomiarach pośrednich Instrukcja do ćwiczenia nr 4 Zakład Miernictwa
Bardziej szczegółowoWSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH
WSKAZÓWKI DO WYKONANIA SPRAWOZDANIA Z WYRÓWNAWCZYCH ZAJĘĆ LABORATORYJNYCH Dobrze przygotowane sprawozdanie powinno zawierać następujące elementy: 1. Krótki wstęp - maksymalnie pół strony. W krótki i zwięzły
Bardziej szczegółowoRozwiązywanie belek prostych i przegubowych wyznaczanie reakcji i wykresów sił przekrojowych 4-5
ozwiązwanie beek prostch i przegubowch wznaczanie reakcji i wkresów sił przekrojowch - Obciążenie beki mogą stanowić sił skupione, moment skupione oraz obciążenia ciągłe q rs... s.. rzed przstąpieniem
Bardziej szczegółowoRealizacja funkcji przełączających
Realizacja funkcji przełączającch. Wprowadzenie teoretczne.. Podstawowe funkcje logiczne Funkcja logiczna NOT AND OR Zapis = x x = = x NAND NOR.2. Metoda minimalizacji funkcji metodą tablic Karnaugha Metoda
Bardziej szczegółowoHISTOGRAM. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH Liczba pomiarów - n. Liczba pomiarów - n k 0.5 N = N =
HISTOGRAM W pewnych przypadkach interesuje nas nie tylko określenie prawdziwej wartości mierzonej wielkości, ale także zbadanie całego rozkład prawdopodobieństwa wyników pomiarów. W takim przypadku wyniki
Bardziej szczegółowoStatystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów
Statystyczne Metody Opracowania Wyników Pomiarów dla studentów ZMIN Teresa Jaworska-Gołąb 2018/19 Co czytać [1] I Pracownia fizyczna, Andrzej Magiera red., Oficyna Wydawnicza IMPULS, Kraków 2006; http://www.1pf.if.uj.edu.pl/materialy/zalecana-literatura
Bardziej szczegółowoTemat: SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
Temat: SZCOWNIE NIEPEWNOŚCI POMIROWYCH - Jak oszacować niepewność pomiarów bezpośrednich? - Jak oszacować niepewność pomiarów pośrednich? - Jak oszacować niepewność przeciętną i standardową? - Jak zapisywać
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;
Bardziej szczegółowo) q przyłożona jest w punkcie o współrzędnej x = x + x. Przykład Łuk trójprzegubowy.
rzkład 0.. Łuk trójprzegubow. Rsunek 0.. przedstawia łuk trójprzegubow, którego oś ma kształt półokręgu (jest to łuk kołow ). Łuk obciążon jest ciężarem konstrukcji podwieszonej. Narsować wkres momentów
Bardziej szczegółowoWIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA Powtórka Powtórki Kowiariancja cov xy lub c xy - kierunek zależności Współczynnik korelacji liniowej Pearsona r siła liniowej zależności Istotność
Bardziej szczegółowoCałkowanie przez podstawianie i dwa zadania
Całkowanie przez podstawianie i dwa zadania Antoni Kościelski Funkcje dwóch zmiennch i podstawianie Dla funkcji dwóch zmiennch zachodzi następując wzór na całkowanie przez podstawianie: f(x(a, b), (a,
Bardziej szczegółowoWspółczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ
Współczynnik korelacji Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Własności współczynnika korelacji 1. Współczynnik korelacji jest liczbą niemianowaną 2. ϱ 1,
Bardziej szczegółowoPDF 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 szczegółowoFunkcje wielu zmiennych
Funkcje wielu zmiennch Wkres i warstwice funkcji wielu zmiennch. Przeglad powierzchni stopnia drugiego. Granice i ciagłość funkcji wielu zmiennch. Małgorzata Wrwas Katedra Matematki Wdział Informatki Politechnika
Bardziej szczegółowoWarsztat pracy matematyka
Warsztat prac matematka Izabela Bondecka-Krzkowska Marcin Borkowski Jęzk matematki Teoria Jednm z podstawowch pojęc matematki jest pojęcie zbioru. Teorię opisującą zbior nazwa sie teorią mnogości. Definicja
Bardziej szczegółowoW. Guzicki Zadanie 30 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzony 1
W. uzicki Zadanie 0 z Informatora Maturalnego poziom rozszerzon Zadanie 0. an jest sześcian (zobacz rsunek), którego krawędź ma długość 5. unkt i dzielą krawędzie i w stosunku :, to znacz, że 0. łaszczzna
Bardziej szczegółowoPrognozowanie i symulacje
Prognozowanie i smulacje Lepiej znać prawdę niedokładnie, niż dokładnie się mlić. J. M. Kenes dr Iwona Kowalska ikowalska@wz.uw.edu.pl Prognozowanie meod naiwne i średnie ruchome Meod naiwne poziom bez
Bardziej szczegółowoPRÓBNY EGZAMIN MATURALNY
PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY Z MATEMATYKI ZESTAW PRZYGOTOWANY PRZEZ SERWIS WWW.ZADANIA.INFO POZIOM PODSTAWOWY 6 KWIETNIA 0 CZAS PRACY: 70 MINUT Zadania zamknięte ZADANIE ( PKT.) Liczbę 5 7 zaokr aglam do liczb,6.
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM Z FIZYKI
LABORATORIUM Z FIZYKI LABORATORIUM Z FIZYKI I PRACOWNIA FIZYCZNA C w Gliwicach Gliwice, ul. Konarskiego 22, pokoje 52-54 Regulamin pracowni i organizacja zajęć Sprawozdanie (strona tytułowa, karta pomiarowa)
Bardziej szczegółowoProjekt Era inżyniera pewna lokata na przyszłość jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego
Materiał ddaktczne na zajęcia wrównawcze z matematki dla studentów pierwszego roku kierunku zamawianego Inżnieria i Gospodarka Wodna w ramach projektu Era inżniera pewna lokata na przszłość Projekt Era
Bardziej szczegółowoAdam Kirpsza Zastosowanie regresji logistycznej w studiach nad Unią Europejska. Anna Stankiewicz Izabela Słomska
Adam Kirpsza Zastosowanie regresji logistycznej w studiach nad Unią Europejska Anna Stankiewicz Izabela Słomska Wstęp- statystyka w politologii Rzadkie stosowanie narzędzi statystycznych Pisma Karla Poppera
Bardziej szczegółowoIdea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość
Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do statystyki dla. chemików testowanie hipotez
chemików testowanie hipotez Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl http://www.sites.google.com/site/chemomlab/
Bardziej szczegółowoDefinicja wartości bezwzględnej. x < x y. x =
1.9. WARTOŚĆ BEZWZGLĘDNA Definicja wartości bezwzględnej... gd... 0 =... gd... < 0 Własności wartości bezwzględnej 0 = = = n a n = a, gd n jest liczbą parzstą Przkład 1.9.1. Oblicz: a) b) c) 1 d) 0 e)
Bardziej szczegółowo