Metody obliczeniowe - Budownictwo semestr 4 - wykład nr 3. Metody obliczeniowe. wykład nr 3. interpolacja i aproksymacja funkcji model regresji
|
|
- Karol Nowicki
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Metod obliczeiowe wkład r 3 iterpolacja i aproksmacja fkcji model regresji
2 Jeśli i = f( i )(i=,,) dla pewej fkcji f() to mówim iż fkcja g() iterpolje fkcję f() w węzłach i (i=,,) 3 Zadaie Iterpolacji Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3,5,5 (, ), Dach jest + pktów (węzłowch) (, ),,(, ) poszkjem takiej fkcji g()w obrębie fkcji pewej staloej klas dla której g( i )= i (i=,,), mówim wówczas iż fkcja g() iterpolje wartości i w węzłach i (i=,,) Przbliżeie fkcji skomplikowaej fkcją prostszą
3 3 Iterpolacja wielomiaowa Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Najprostsz przpadek iterpolacja liiowa - zadaie iterpolacji dla dwóch pktów (, ),(, ) rozwiązaiem w klasie wielomiaów pierwszego stopia jest fkcja liiowa, której wkres przechodzi przez pkt (, ),(, ) 4,5 4 (, ) 3,5 3,5,5 (, ),5 (, ) 3 4 5
4 Iterpolacja wielomiaowa Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 4 Wzaczaie współczików wielomia iterpolacjego poprzez rozwiązaie kład rówań liiowch a a a a a a a a a a a a p... ) ( a a a ,5,5, (, )
5 5 Iterpolacja wielomiaowa Zjawisko Rgego, wzrost stopia wielomia Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r ,5 3,5 3 3,5,5,5,5,5,
6 6 Kbicze fkcje sklejae Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 określeie fkcji sklejach 3 stopia (cbic splie) zachowaa ciągłość fkcji i jej pochodch do stopia włączie wkres wielomiaów stopia co ajwżej 3 f( 4 ) f( 3 ) f() f( ) f( ) drgie pochode rówe f( ) 3 4
7 7 Fkcje sklejae (splie) Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Kostrkcja fkcji sklejaej Dach + pktów węzłowch (,f( )),,(,f( )) w każdm podprzedziale [ i-, i ] (i=,...,) określam wielomia s i () stopia k wartości w węzłach zewętrzch spełiają warek iterpolacji : s f, s f wartości drgich pochodch w węzłach zewętrzch spełiają warek atralości :,,,, s s w węzłach wewętrzch wartości fkcji, wartości pierwszch pochodch i wartości drgich pochodch są rówe są rówe :,,..., s s f i i i i i i,,,,,,..., s s i,,...,,, i i i i s s i gd stopień wielomia k =3 fkcje sklejae azwać będziem kbiczmi fkcjami sklejami. Wówczas 3,,..., s a b c d i i i i i i i i i i i i i do wzaczeia łączie 4 współczików - iewiadomch
8 8 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Kbicze fkcje sklejae, a wielomia 4 4 3,5 3,5 3 3,5,5,5,5,5, fkcja sklejaa wielomia iterpoljąc fkcja sklejaa wielomia iterpoljąc
9 9 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Iterpolacja fkcji wiel zmiech Iterpolacja dwliiowa - rozszerzeie iterpolacji liiowej. Iterpolacja fkcji dwóch zmiech. złożeie dwóch iterpolacji liiowch. przeprowadza się dwie iterpolacje liiowe dla jedego kierk (p. wzdłż osi OX w kładzie kartezjańskim), astępie dla tak zskach wartości przeprowadza się iterpolację liiową dla drgiego kierk (osi OY). Iterpoljem wartość fkcji w pkcie P iterpolacja liiowa wzdłż osi OX: iterpolacja liiowa wzdłż osi OY:
10 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Iterpolacja fkcji wiel zmiech Iterpolacja dwliiowa - rozszerzeie iterpolacji liiowej. Iterpolacja fkcji dwóch zmiech. Iterpolacja powierzchie -go stopia (kwadrki) powierzchie bikbicze powierzchie sklejae
11 Krzwe Béziera Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Pierre Bézier - fracski iżier firm Realt, Pal de Castelja - iżier firm Citroë.
12 Krzwe Béziera Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 krzwa wielomiaowa (Pierre Bézier 97) powszechie stosowae w programach do projektowaia iżierskiego - programach CAD-owskich Najczęściej żwae są krzwe trzeciego stopia leżące a płaszczźie. Defiijąc krzwą trzeciego stopia określam 4 pkt (tzw. pkt kotrole) A, B, C i D, którch położeie wzacza przebieg krzwej. Krzwa ma swój początek w pkcie A i skierowaa jest w stroę pkt B. Następie zmierza w stroę pkt D dochodząc do iego od stro pkt C. Odciek AB jest stcz do krzwej w pkcie A, atomiast odciek CD jest stcz w pkcie D Krzwą Béziera trzeciego stopia określa astępjące rówaie: P(t)= A( t) 3 +3Bt( t) + 3Ct ( t)+ Dt 3 dla t. Czli: P (t)= A ( t) 3 + 3B t( t) + 3C t ( t) + D t 3 P (t)= A ( t) 3 + 3B t( t) + 3C t ( t) + D t 3 Krzwa ma swój początek w pkcie A (t = ) i koiec w pkcie D (t = ).
13 3 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Płat Béziera defiiowaie ograicza się do wskazaia siatki pktów kotrolch Każda siatka pktów kotrolch defiijąca płat Bèziera posiada wiersz i m kolm. Szczególm przpadkiem płata Bèziera jest postać bikbicza (płat jest 3 stopia w ob kierkach, mam 6 pktów kotrolch).
14 4 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Zadaie aproksmacji fkcji daa jest fkcja (jedej zmieej) f() określoa a przedziale [a,b] fkcja f() może bć zadaa w postaci dskretej (zbior pktów) {( i,f( i ))} i=,..., wzor aalitczego Zadaie aproksmacji: ależ dobrać taką fkcję aproksmjącą F() spośród fkcji określoej klas tak ab fkcja F() możliwie dokładie przbliżała przebieg fkcji (w oparci o staloe krterim) aproksmowaej f() w określom przedziale F f F
15 5 Zadaie aproksmacji fkcji Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 f miimalizacja sm kwadratów tch odległości 3 4 f m i f mi i i
16 6 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Metoda ajmiejszch kwadratów Mając da zbiór fkcji bazowch {,, } m i siatkę pktów i, f i i przbliżam fkcję f() fkcją aproksmjącą postaci, c c c Określam współcziki c,...,c tak, b wrażeie: (przpadek dskret): bło jak ajmiejsze g,..., Metoda słżąca rozwiązai zadaia aproksmacji średiokwadratowej Metoda Najmiejszch Kwadratów (Gass Legedre, 86) f g k k m i k f g i i
17 Układ rówań ma dokładie jedo rozwiązaie jeśli {,, } jest liiowo iezależ Dla dowolch fkcji f(),g() prz daej siatce węzłów {,, } iloczem skalarm azwać będziem wrażeie Metoda ajmiejszch kwadratów Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 7 j f c i j j i i,...,,, ) ( ) ( :, i m i i g f g f f f f c c c,,,,,,,,,,,, i i c i g Wzaczeie fkcji aproksmjącej jako kombiacji liiowej fkcji bazowch sprowadza się do rozwiązaia kład rówań (wzaczeia współczików c,,c )
18 8 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Metoda ajmiejszch kwadratów - przkład dae są wiki pomiarów: f() ależ zaleźć fkcję aproksmjącą postaci: f()= c + c (fkcje bazowe: =, = ) f() () () <f, >= = -. <f, >=-.-.9*3-.6*4+.6*6+.9*7=.7 <, >= 5, <, >= =, <, >= = otrzmjem kład rówań: 5 c c. c.7 c ,5 =,553 -,54,5 -, ,5 - -,5
19 9 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Model regresji - wprowadzeie dae są dae ekspermetale, wiki pomiarów celem pomiarów wkrcie i opisaie za pomocą fkcji aalitczch zależości =f(,..., ) miedz iezależmi parametrami (zmiemi objaśiającmi),..., oraz parametrem od ich zależm (zmieą objaśiaą) wkrcie istieia zależości korelacja staleie postaci fkcji która ją opisje regresja zadaie wzaczeia model regresji polega a wzaczei kokretej zależości fkcjej p. regresja jedowmiarowa: zależość fkcja =f() jedowmiarowa regresja liiowa: zależość fkcja = a +a zbadai arzędziami rachk prawdopodobieństwa jakości wzaczoego model regresji
20 Model regresji - wprowadzeie Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 dae parametr, poszkiwaa zależość fkcja: = a + a próbka r poszkiwa model regresji wkres rozrzt 4 4 współczik korelacji,
21 Model regresji - wprowadzeie Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 dae parametr, poszkiwaa zależość fkcja: = a + a próbka r wkres rozrzt - empircza liia regresji 4 =,967 współczik korelacji,
22 Model regresji - wprowadzeie Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 dae parametr, poszkiwaa zależość fkcja: = a +a próbka r model regresji wkres rozrzt 4 współczik korelacji =,
23 3 Model regresji - wprowadzeie Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 dae parametr, poszkiwaa zależość fkcja: = a +a próbka r model regresji wkres rozrzt - empircz model regresji =, ,5385 współczik korelacji =,
24 4 Korelacja liiowa Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Dae dwie zmiee losowe X, Y reprezetjące parametr współczik korelacji liiowej mierz siłę zależości międz zmiemi X, oraz Y tworzącmi dwwmiarową zmieą losową przjmje wartości z przedział [-,] im wartość współczika bliższa krańcom przedział, tm związek korelacj siliejsz współczik Pearsoa współczik korelacji liiowej w próbie (zależ od liczebości prób) 3 r i i i i i i i i i i i i i i i,5,5,5,5,5,5
25 5 Model regresji liiowej Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Dwie zmiee X,Y : poszkjem zależości liiowej pomiędz zmiemi X i Y:,5 b b,5,5 i b b, i,..., i i,5,5,5 -,5 Metoda ajmiejszch kwadratów - metoda estmacji parametrów model regresji wzaczeie takich parametrów b, b że sma kwadratów odchleń (SSE) pomiędz rzeczwistmi a teoretczmi wartościami zmieej Y jest ajmiejsza SSE i ( i ( i )) i ( i b b i ) mi
26 6 Regresja liiowa badaie jakości wzaczoego model Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 współczik determiacji (R ) iformje jaka część zmieej Y jest wjaśioa poprzez oszacowae rówaie regresji przez zaobserwowae w próbie zmia wartości zmiech objaśiającch przjmje wartości z zakres od do, gd R = : dae leżą dokładie a liii" regresji (zmieość jest wjaśioa w %); R = : regresja iczego ie wjaśia, dae są ieskorelowae;,9 R < : bardzo dobre,,8 R <,9 : dopasowaie dobre,,7 R <,8 : dopasowaie zadawalające w iektórch zastosowaiach.
27 7 Próbka Próbka Regresja liiowa 4 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r liia regresji wzaczoa a podstawie próbki
28 8 Regresja liiowa Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Próbka Próbka teoretcza liia regresji (odosząca się do poplacji geeralej): empircze rówaie regresji (rówaie regresji w próbce): b b liia regresji wzaczoa a podstawie próbki aproksmjąc teoretczą prostą regresji za pomocą empirczego rówaia, wzaczam współcziki b,b dla kokretej prób
29 9 Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Regresja liiowa werfikacja statstcza test istotości dla parametrów regresji aaliza reszt (reszt wi mieć rozkład ormal) Y =.98 -=.8 = X wzaczeie obszar (pasa) fości przjmjąc określo poziom fości p=- (p. p=,95) obszarem fości azwam obszar w którm z prawdopodobieństwem rówm poziomowi fości zajdje się iezaa teoretcza liia regresji
30 % 3 Regresja liiowa - przkład Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Dokoao aaliz próbek grt, mierząc a różch głębokościach procetową zawartość piask aaliza prz żci MS Ecel 8 Nr próbki % zawartości głębokość [cm] piask w próbce [cm]
31 % 3 Regresja liiowa - przkład Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Dokoao aaliz próbek grt, mierząc a różch głębokościach procetową zawartość piask aaliza prz żci MS Ecel 8 Nr próbki % zawartości głębokość [cm] piask w próbce = -, ,6 R² =, [cm]
32 3 Regresja liiowa przkład Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Dokoao aaliz próbek grt, badao zależość dwóch parametrów stopia plastczości i spójości grt (zależość wzaczoo w oparci 7 prób i prób) 4 stopień plastczości - spójość = 3,787-8, + 5,9 R² =, ,,4,6,8,,4-5 - = -3, ,799 R² =,85 7 prób
33 33 Regresja liiowa przkład Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Dokoao aaliz próbek grt, badao zależość dwóch parametrów stopia plastczości i spójości grt (zależość wzaczoo w oparci 7 prób i prób) stopień plastczości - spójość = -44, ,3 R² =,348 5,,5,3,35,4,45,5,55,6 prób
34 34 Fkcje SciLaba Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 iterp() obliczeie wartości iterpoljącej fkcji sklejaej iterpd(), iterp3d() iterpolacja fkcjami sklejami iterpl() rozwiązaie zadaia iterpolacji liiowej a płaszczźie lsq() rozwiązaie rówaia postaci AX=B metodą ajmiejszch kwadratów lsq_splie() aproksmacja średiokwadratowa sześcieą fkcją sklejaą liear_iterp() rozwiązaie zadaia -wmiarowej iterpolacji liiowej spli(), splid(), spli3d() obliczeie współczików fkcji sklejaej, iterpoljącej podae pkt węzłowe regli(), regress() wzaczeie współczików regresji liiowej
35 35 Podsmowaie Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Aproksmacja i iterpolacja, pojęcie model regresji Zadaie iterpolacji iterpolacja wielomiaowa wzór Lagrage a, postać macierz Lagrage a, wzór Lagrage a dla węzłów rówoodległch, wzór Iterpolacj Newtoa. Fkcje sklejae własości fkcji sklejach 3 stopia (cbic splie) Krzwa Béziera Aproksmacja ogóla postać zadaia aproksmacji. Zadaie aproksmacji liiowej pojęcie fkcji bazowch, postać rozwiązaia kład rówań liiowch adokreślo wgładzaie fkcji Zadaie aproksmacji średiokwadratowej: metoda ajmiejszch kwadratów ilocz skalar fkcji, fkcje ortogoale, własości wielomiaów Czebszewa. Zadaie aproksmacji jedostajej: sformłowaie zadaia Twierdzeie Weierstrassa
36 36 Podsmowaie Metod obliczeiowe - Bdowictwo semestr 4 - wkład r 3 Aproksmacja i iterpolacja, pojęcie model regresji Model regresji opisaie problem, podstawowe pojęcia statstki: poplacja geerala, jedostka statstcza, cech statstcze, próbka, badaie częściowe, pojęcie zmieej losowej i jej realizacji, teoretcza liia regresji, a empircze rówaie regresji, badaie korelacji a podstawie realizacji prób, sposób wzaczeia rówaia regresji metodą ajmiejszch kwadratów miar jakości przjętego model regresji wariacja resztkowa współczik determiacji werfikacja statstcza przjętego model regresji obszar fości i predkcji Modele ieliiowe regresji sprowadzaie do model liiowego
Ocena dopasowania modelu do danych empirycznych
Ocea dopasowaia modelu do dach empirczch Po oszacowaiu parametrów modelu ależ zbadać, cz zbudowa model dobrze opisuje badae zależości. Jeśli okaże się, że rozbieżość międz otrzmam modelem a dami empirczmi
Bardziej szczegółowoPrzykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego
Przkładowe zadaia dla poziomu rozszerzoego Zadaie. ( pkt W baku w pierwszm roku oszczędzaia stopa procetowa bła rówa p%, a w drugim roku bła o % iższa. Po dwóch latach, prz roczej kapitalizacji odsetek,
Bardziej szczegółowoMetody obliczeniowe - Budownictwo semestr 2 - wykład nr 3 Nr: 1 Metody obliczeniowe wykład nr 3 aproksymacja i interpolacja pojęcie modelu regresji
Nr: Metod oblczeowe - Budowctwo semestr - wkład r 3 Metod oblczeowe wkład r 3 aproksmacja terpolacja pojęce modelu regresj Nr: Metod oblczeowe - Budowctwo semestr - wkład r 3 Aproksmacja daa jest ukcja
Bardziej szczegółowoĆwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny
TEMATYKA: Regresja liiowa dla prostej i płaszczyzy Ćwiczeia r 5 DEFINICJE: Regresja: metoda statystycza pozwalająca a badaie związku pomiędzy wielkościami daych i przewidywaie a tej podstawie iezaych wartości
Bardziej szczegółowoWykład 2b. Podstawowe zadania identyfikacji. Wybór optymalnego modelu
Wkład b. odstawowe zadaia idetfikaci. Wbór optmalego model Wiki: wioski i hipotez metod proektowaia metod zarządzaia algortm sterowaia metod diagostcze odiesieie wików do obiekt Efekt: owa wiedza owe obiekt
Bardziej szczegółowoZADANIA ZAMKNIĘTE. Zadanie 1. (1 pkt) Wartość wyrażenia. b dla a 2 3 i b 2 3 jest równa A B. 5 C. 6 D Zadanie 2.
Zachęcam do samodzielej prac z arkuszem diagostczm. Pozaj swoje moce i słabe stro, a astępie popracuj ad słabmi. Żczę przjemego rozwiązwaia zadań. Zadaie. ( pkt) Wartość wrażeia a ZADANIA ZAMKNIĘTE b dla
Bardziej szczegółowoZadania domowe z Analizy Matematycznej III - czȩść 2 (funkcje wielu zmiennych)
Zadaia domowe z AM III dla grup E7 (semestr zimow 07/08) Czȩść Zadaia domowe z Aaliz Matematczej III - czȩść (fukcje wielu zmiech) Zadaie. Obliczć graice lub wkazać że ie istiej a: (a) () (00) (b) + ()
Bardziej szczegółowoMETODY NUMERYCZNE dr inż. Mirosław Dziewoński
Metody Numerycze METODY NUMERYCZNE dr iż. Mirosław Dziewoński e-mail: miroslaw.dziewoski@polsl.pl Pok. 151 Wykład /1 Metody Numerycze Aproksymacja fukcji jedej zmieej Wykład / Aproksymacja fukcji jedej
Bardziej szczegółowoWersja najbardziej zaawansowana. Zestaw nr 1: Ciągi liczbowe własności i granica
Wersja ajbardziej zaawasowaa. Zestaw r : Ciągi liczbowe własości i graica.. Niech a dla.... Sprawdzić cz a jest ciągiem mootoiczm artmetczm... Sprawdzić cz astępując ciąg jest ciągiem geometrczm. Wpisać
Bardziej szczegółowoKADD Metoda najmniejszych kwadratów
Metoda ajmiejszych kwadratów Pomiary bezpośredie o rówej dokładości o różej dokładości średia ważoa Pomiary pośredie Zapis macierzowy Dopasowaie prostej Dopasowaie wielomiau dowolego stopia Dopasowaie
Bardziej szczegółowo(x 1 y 1 ) (x n y n ) 2. 1<j<m x i y i. x2 y 2 gdy x 1 = y 1 x 2 y 2 + x 1 + y 1 gdy x 1 = y 1. gdy x, y, 0 nie są współliniowe
. Metrka Zadaie.. Pokazać, że metrka jest fukcją ieujemą. Zadaie.2. Odowodić, że poiższe wzor defiiuja metrki. a) (metrka euklidesowa) X = R. d e (, ) := ( ) 2 +... + ( ) 2 b) (metrka taksówkowa) X = R
Bardziej szczegółowoDefinicja interpolacji
INTERPOLACJA Defiicja iterpolacji Defiicja iterpolacji 3 Daa jest fukcja y = f (x), x[x 0, x ]. Zamy tablice wartości tej fukcji, czyli: f ( x ) y 0 0 f ( x ) y 1 1 Defiicja iterpolacji Wyzaczamy fukcję
Bardziej szczegółowo3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej
3. Regresja liiowa 3.. Założeia dotyczące modelu regresji liiowej Aby moża było wykorzystać model regresji liiowej, muszą być spełioe astępujące założeia:. Relacja pomiędzy zmieą objaśiaą a zmieymi objaśiającymi
Bardziej szczegółowoKorelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12
Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu
Bardziej szczegółowoMateriały dydaktyczne. Matematyka. Semestr III. Ćwiczenia
Materiał ddaktcze Matematka Semestr III Ćwiczeia Akademia Morska w Szczeciie, ul Wał Chrobrego -, 7-5 Szczeci CIII RÓWNANIE RÓŻNICZKOWE O ZMIENNYCH ROZDZIELONYCH RÓWNANIA JEDNORODNE Rówaia różiczkowe o
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 5 ITERACYJNY ALGORYTM LS. IDENTYFIKACJA OBIEKTÓW NIESTACJONARNYCH ALGORYTM Z WYKŁADNICZYM ZAPOMINANIEM.
Kompterowe Sstem Idetfikacji Laboratorim Ćwiczeie 5 IERACYJY ALGORY LS. IDEYFIKACJA OBIEKÓW IESACJOARYCH ALGORY Z WYKŁADICZY ZAPOIAIE. gr iż. Piotr Bros, bros@agh.ed.pl Kraków 26 Kompterowe Sstem Idetfikacji
Bardziej szczegółowoTrzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w
Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to
Bardziej szczegółowoMichał Gruca ZASADY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW
Michał Gruca ZASADY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW 1. Wstęp Pomiarem jest procesem pozawczm, któr umożliwia odwzorowaie właściwości fizczch obiektów w dziedziie liczb. Sam proces pomiarow jest ciągiem czości
Bardziej szczegółowoInternetowe Kółko Matematyczne 2004/2005
Iteretowe Kółko Matematycze 2004/2005 http://www.mat.ui.toru.pl/~kolka/ Zadaia dla szkoły średiej Zestaw I (20 IX) Zadaie 1. Daa jest liczba całkowita dodatia. Co jest większe:! czy 2 2? Zadaie 2. Udowodij,
Bardziej szczegółowoInformatyka Stosowana-egzamin z Analizy Matematycznej Każde zadanie należy rozwiązać na oddzielnej, podpisanej kartce!
Iformatyka Stosowaa-egzami z Aalizy Matematyczej Każde zadaie ależy rozwiązać a oddzielej, podpisaej kartce! y, Daa jest fukcja f (, + y, a) zbadać ciągłość tej fukcji f b) obliczyć (,) (, (, (,) c) zbadać,
Bardziej szczegółowoParametryczne Testy Istotności
Parametrycze Testy Istotości Wzory Parametrycze testy istotości schemat postępowaia pukt po pukcie Formułujemy hipotezę główą H odośie jakiegoś parametru w populacji geeralej Hipoteza H ma ajczęściej postać
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8
Część I Statystyka opisowa () Statystyka opisowa 24 maja 2010 1 / 8 Niech x 1, x 2,..., x będą wyikami pomiarów, p. temperatury, ciśieia, poziomu rzeki, wielkości ploów itp. Przykład 1: wyiki pomiarów
Bardziej szczegółowoAPROKSYMACJA I INTERPOLACJA. funkcja f jest zbyt skomplikowana; użycie f w dalszej analizie problemu jest trudne
APROKSYMACJA I INTERPOLACJA Przybliżeie fucji f(x) przez ią fucję g(x) fucja f jest zbyt sompliowaa; użycie f w dalszej aalizie problemu jest trude fucja f jest zaa tylo tabelaryczie; wymagaa jest zajomość
Bardziej szczegółowoRozkład normalny (Gaussa)
Rozład ormal (Gaussa Wprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowch. Rozważm pomiar wielości, tór jest zaburza przez losowch efetów o wielości ε ażd, zarówo zaiżającch ja i zawżającch
Bardziej szczegółowoRozkład normalny (Gaussa)
Rozład ormal (Gaussa Wprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowch. Rozważm pomiar wielości, tór jest zaburza przez losowch efetów o wielości ε ażd, zarówo zaiżającch ja i zawżającch
Bardziej szczegółowoJarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17
Egzami, 18.02.2017, godz. 9:00-11:30 Zadaie 1. (22 pukty) W każdym z zadań 1.1-1.10 podaj w postaci uproszczoej kresy zbioru oraz apisz, czy kresy ależą do zbioru (apisz TAK albo NIE, ewetualie T albo
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA I ANALIZA DANYCH
TATYTYKA I ANALIZA DANYCH Zad. Z pewej partii włókie weły wylosowao dwie próbki włókie, a w każdej z ich zmierzoo średicę włókie różymi metodami. Otrzymao astępujące wyiki: I próbka: 50; średia średica
Bardziej szczegółowoMetody Obliczeniowe w Nauce i Technice laboratorium
Marci Rociek Iformatyka, II rok Metody Obliczeiowe w Nauce i Techice laboratorium zestaw 1: iterpolacja Zadaie 1: Zaleźć wzór iterpolacyjy Lagrage a mając tablicę wartości: 3 5 6 y 1 3 5 6 Do rozwiązaia
Bardziej szczegółowoArkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.
Arkusz ćwiczeiowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE W zadaiach od. do. wybierz i zazacz poprawą odpowiedź. Zadaie. ( pkt) Liczbę moża przedstawić w postaci A. 8. C. 4 8 D. 4 Zadaie. ( pkt)
Bardziej szczegółowoPierwiastki z liczby zespolonej. Autorzy: Agnieszka Kowalik
Pierwiastki z liczby zespoloej Autorzy: Agieszka Kowalik 09 Pierwiastki z liczby zespoloej Autor: Agieszka Kowalik DEFINICJA Defiicja : Pierwiastek z liczby zespoloej Niech będzie liczbą aturalą. Pierwiastkiem
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum
MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturaly wraz ze schematem oceiaia dla klasy II Liceum Propozycja zadań maturalych sprawdzających opaowaie wiadomości i umiejętości matematyczych z zakresu
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą
EKONOMETRIA Tema wykładu: Liiowy model ekoomeryczy (regresji z jedą zmieą objaśiającą Prowadzący: dr iż. Zbigiew TARAPATA e-mail: Zbigiew.Tarapaa Tarapaa@isi.wa..wa.edu.pl hp:// zbigiew.arapaa.akcja.pl/p_ekoomeria/
Bardziej szczegółowo3. Wykład III: Warunki optymalności dla zadań bez ograniczeń
3 Wkład III: Waruki optmalości dla zadań bez ograiczeń Podae poiże waruki optmalości dla są uogólieiem powszechie zach waruków dla fukci ede zmiee (zerowaie się pierwsze pochode i lokala wpukłość) 3 Twierdzeie
Bardziej szczegółowoMetody numeryczne Laboratorium 5 Info
Metody umerycze Laboratorium 5 Ifo Aproksymacja - proces określaia rozwiązań przybliżoych a podstawie rozwiązań zaych, które są bliskie rozwiązaiom dokładym w ściśle sprecyzowaym sesie. Metoda ajmiejszych
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 7. MODELE OBIEKTÓW 3-D3 część Koncepcja krzywej sklejanej. Plan wykładu:
WYKŁAD 7 MODELE OIEKTÓW -D cęść Pla wkład: Kocepcja krwej sklejaej Jedorode krwe -sklejae ejedorode krwe -sklejae Powerche eera, -sklejae URS. Kocepcja krwej sklejaej Istotą praktcego pkt wdea wadą krwej
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA. Wykład wstępy. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 3. Zmiee losowe 4. Populacje i próby daych 5. Testowaie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test 8. Test
Bardziej szczegółowobędą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu jednostajnego na przedziale ( 0,
Zadaie iech X, X,, X 6 będą iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale ( 0, ), a Y, Y,, Y6 iezależymi zmieymi losowymi z rozkładu jedostajego a przedziale ( 0, ), gdzie, są iezaymi
Bardziej szczegółowoMATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań
MATURA 0 z WSiP Matematyka Poziom rozszerzoy Zasady oceiaia zadań Copyright by Wydawictwa Szkole i Pedagogicze sp z oo, Warszawa 0 Matematyka Poziom rozszerzoy Kartoteka testu Numer zadaia Sprawdzaa umiejętość
Bardziej szczegółowoZnajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek
Zajdowaie pozostałych pierwiastków liczby zespoloej, gdy zay jest jede pierwiastek 1 Wprowadzeie Okazuje się, że gdy zamy jede z pierwiastków stopia z liczby zespoloej z, to pozostałe pierwiastki możemy
Bardziej 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 szczegółowo4. Aproksymacja Wprowadzenie (4.1) aproksymowana aproksymującej przybliżającej błędami aproksymacji przybliżenia
4. Aproksymacja Wprowadzeie (4.1) Aproksymacja ozacza przybliżaie fukcji y= f x za pomocą prostszej, ależącej do określoej klasy fukcji y=f x. Przyczyy strosowaia aproksymacji: - fukcja aproksymowaa y=
Bardziej szczegółowoANALIZA KORELACJI IREGRESJILINIOWEJ
ANALIZA KORELACJI IREGRESJILINIOWEJ 1. ZALEŻNOŚCI STOCHASTYCZNE Badajac zjawiska o charakterze masowym, w tym szczególie zjawiska spo leczo-ekoomicze, stwierdzamy, że każde z ich jest uwarukowae dzia laiem
Bardziej szczegółowoRekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak
Rekursja Materiały pomocicze do wykładu wykładowca: dr Magdalea Kacprzak Rozwiązywaie rówań rekurecyjych Jedorode liiowe rówaia rekurecyje Twierdzeie Niech k będzie ustaloą liczbą aturalą dodatią i iech
Bardziej szczegółowoPRZEDZIAŁY UFNOŚCI. Niech θ - nieznany parametr rozkładu cechy X. Niech α będzie liczbą z przedziału (0, 1).
TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 RZEDZIAŁY UFNOŚCI Niech θ - iezay parametr rozkład cechy. Niech będzie liczbą z przedział 0,. Jeśli istieją statystyki, U i U ; U U ; których rozkład zależy od θ oraz U θ
Bardziej szczegółowoPodprzestrzenie macierzowe
Podprzestrzeie macierzowe Defiicja: Zakresem macierzy AŒ mâ azywamy podprzestrzeń R(A) przestrzei m geerowaą przez zakres fukcji ( ) : m f x = Ax ( A) { Ax x } = Defiicja: Zakresem macierzy A Œ âm azywamy
Bardziej szczegółowoPodprzestrzenie macierzowe
Podprzestrzeie macierzowe Defiicja: Zakresem macierzy AŒ mâ azywamy podprzestrzeń R(A) przestrzei m geerowaą przez zakres fukcji : m f x = Ax RAAx x Defiicja: Zakresem macierzy A Œ âm azywamy podprzestrzeń
Bardziej szczegółowoP π n π. Równanie ogólne płaszczyzny w E 3. Dane: n=[a,b,c] Wówczas: P 0 P=[x-x 0,y-y 0,z-z 0 ] Równanie (1) nazywamy równaniem ogólnym płaszczyzny
Rówaie ogóle płaszczyzy w E 3. ae: P π i π o =[A,B,C] P (,y,z ) Wówczas: P P=[-,y-y,z-z ] P π PP PP= o o Rówaie () azywamy rówaiem ogólym płaszczyzy A(- )+B(y-y )+C(z-z )= ( ) A+By+Cz+= Przykład
Bardziej szczegółowoOCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE. Definicja: Popyt to ilość dobra, jaką nabywcy gotowi są zakupić przy różnych poziomach ceny.
OCENA POPYTU POPYT POJĘCIA WSTĘPNE Defiicja: Pop o ilość dobra, jaką abwc goowi są zakupić prz różch poziomach ce. Deermia popu: (a) Cea daego dobra (b) Ilość i ce dóbr subsucjch (zw. kokurecjch) (c) Ilość
Bardziej szczegółowoAnaliza numeryczna. Stanisław Lewanowicz. Aproksymacja funkcji
http://www.ii.ui.wroc.pl/ sle/teachig/a-apr.pdf Aaliza umerycza Staisław Lewaowicz Grudzień 007 r. Aproksymacja fukcji Pojęcia wstępe Defiicja. Przestrzeń liiową X (ad ciałem liczb rzeczywistych R) azywamy
Bardziej szczegółowoFUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH
FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam
Bardziej szczegółowoRównania liniowe rzędu drugiego stałych współczynnikach
Rówaia liiowe rzędu drugiego stałyh współzyikah Rówaiem różizkowym zwyzajym liiowym drugiego rzędu azywamy rówaie postai p( t) y q( t) y r( t), (1) gdzie p( t), q( t), r( t ) są daymi fukjami Rówaie to,
Bardziej szczegółowomatematyka inżynierska
matematka iżierska wkład dla studetów Wdziału Mechaiczego Politechiki Wrocławskiej część Wiktor Stefurak Wrocław 5 r. Spis rzecz Fukcje dskrete... 8. Dskretzacja... 9.. Próbkowaie..... Kwatzacja... Iterpolacja....
Bardziej szczegółowoθx θ 1, dla 0 < x < 1, 0, poza tym,
Zadaie 1. Niech X 1,..., X 8 będzie próbą z rozkładu ormalego z wartością oczekiwaą θ i wariacją 1. Niezay parametr θ jest z kolei zmieą losową o rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją 1.
Bardziej szczegółowoLista 6. Estymacja punktowa
Estymacja puktowa Lista 6 Model metoda mometów, rozkład ciągły. Zadaie. Metodą mometów zaleźć estymator iezaego parametru a w populacji jedostajej a odciku [a, a +. Czy jest to estymator ieobciążoy i zgody?
Bardziej szczegółowoRelacje rekurencyjne. będzie następująco zdefiniowanym ciągiem:
Relacje rekurecyje Defiicja: Niech =,,,... będzie astępująco zdefiiowaym ciągiem: () = r, = r,..., k = rk, gdzie r, r,..., r k są skalarami, () dla k, = a + a +... + ak k, gdzie a, a,..., ak są skalarami.
Bardziej szczegółowo3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 2. Zmiee losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby daych, estymacja parametrów 4. Testowaie hipotez 5. Testy parametrycze 6. Testy
Bardziej szczegółowoCiągi i szeregi liczbowe. Ciągi nieskończone.
Ciągi i szeregi liczbowe W zbiorze liczb X jest określoa pewa fukcja f, jeŝeli kaŝdej liczbie x ze zbioru X jest przporządkowaa dokładie jeda liczba pewego zbioru liczb Y Przporządkowaie to zapisujem w
Bardziej szczegółowoWyższe momenty zmiennej losowej
Wyższe momety zmieej losowej Deiicja: Mometem m rzędu azywamy wartość oczeiwaą ucji h( dla dysretej zm. losowej oraz ucji h( dla ciągłej zm. losowej: m E P m E ( d Deiicja: Mometem cetralym µ rzędu dla
Bardziej szczegółowon k n k ( ) k ) P r s r s m n m n r s r s x y x y M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka
Wyższe momety zmieej losowej Deiicja: Mometem m rzędu azywamy wartość oczeiwaą ucji h() dla dysretej zm. losowej oraz ucji h() dla ciągłej zm. losowej: m E P m E ( ) d Deiicja: Mometem cetralym µ rzędu
Bardziej szczegółowoĆwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA
Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz
Bardziej szczegółowoALGEBRA LINIOWA Informatyka 2015/2016 Kazimierz Jezuita. ZADANIA - Seria 1. Znaleźć wzór na ogólny wyraz ciągu opisanego relacją rekurencyjną: x
Iformatyka 05/06 Kazimierz Jezuita ZADANIA - Seria. Relacja rekurecyja kowecja sumacyja suma ciągu geometryczego. Zaleźć wzór a ogóly wyraz ciągu opisaego relacją rekurecyją: x sprowadzając problem do
Bardziej szczegółowoUKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH
Ekoeergetyka Matematyka. Wykład 4. UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH Defiicja (Układ rówań liiowych, rozwiązaie układu rówań) Układem m rówań liiowych z iewiadomymi,,,, gdzie m, azywamy układ rówań postaci: a a a
Bardziej szczegółowoZadania z algebry liniowej - sem. I Liczby zespolone
Zadaia z algebry liiowej - sem. I Liczby zespoloe Defiicja 1. Parę uporządkowaą liczb rzeczywistych x, y azywamy liczbą zespoloą i ozaczamy z = x, y. Zbiór wszystkich liczb zespoloych ozaczamy przez C
Bardziej szczegółowo2.27. Oblicz wartość wyrażenia 3 a Wykaż, że jeżeli x i y są liczbami dodatnimi oraz x+ y =16, to ( 1+
MATURA z matematki w roku,, fragmet Liza log log log log log 7 log 8 jest: 7 A iewmiera, B ałkowita, C kwadratem liz aturalej, D większa od 7 : B 7 Oliz wartość wrażeia a wiedzą, że a a 7 Wskazówka: Zauważ,
Bardziej szczegółowoLaboratorium Sensorów i Pomiarów Wielkości Nieelektrycznych. Ćwiczenie nr 1
1. Cel ćwiczeia: Laboratorium Sesorów i Pomiarów Wielkości Nieelektryczych Ćwiczeie r 1 Pomiary ciśieia Celem ćwiczeia jest zapozaie się z kostrukcją i działaiem czujików ciśieia. W trakcie zajęć laboratoryjych
Bardziej szczegółowoEgzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011
Egzami maturaly z matematyki CZERWIEC 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Poziom podstawowy czerwiec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr
Bardziej szczegółowoElementy modelowania matematycznego
Elemety modelowaia matematyczego Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Modelowaie daych (ilościowe): Metody statystycze: estymacja parametrów modelu,
Bardziej szczegółowoMateriały dydaktyczne. Matematyka. Semestr II
Projekt współfiasowa ze środków Uii Europejskiej w ramach Europejskiego Fuduszu Społeczego Materiał ddaktcze Matematka Semestr II Ćwiczeia Projekt Rozwój i promocja kieruków techiczch w Akademii Morskiej
Bardziej szczegółowoPoziom rozszerzony. 5. Ciągi. Uczeń:
PIOTR LUDWIKOWSKI Materiał z wykładu z aalizy dla uczestików koerecji Podstawa programowa z kometarzami Tom 6 Edukacja matematycza i techicza w szkole podstawowej, gimazjum i liceum matematyka, zajęcia
Bardziej szczegółowox R, (1) Ogólnie równanie o jednej niewiadomej x można przedstawić w postaci
Metody rozwiązywaia rówań ieliiowyc i ic układów Rozwiązywaie rówań ieliiowyc Ogólie rówaie o jedej iewiadomej moża przedstawić w postaci 0 R gdzie jest wystarczająco regularą ukcją. Naszym celem ie jest
Bardziej szczegółowo1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o
1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady
Bardziej szczegółowoWnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 6 Woskowae statstcze dla korelacj regresj. Aalza korelacj Założee: zmea losowa dwuwmarowa X, Y) ma rozkład ormal o współczku korelacj ρ. X, Y cech adae rówocześe. X X X...
Bardziej szczegółowoMetrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,
Bardziej szczegółowoPODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy
Bardziej szczegółowoWprowadzenie. metody elementów skończonych
Metody komputerowe Wprowadzeie Podstawy fizycze i matematycze metody elemetów skończoych Literatura O.C.Ziekiewicz: Metoda elemetów skończoych. Arkady, Warszawa 972. Rakowski G., acprzyk Z.: Metoda elemetów
Bardziej szczegółowoKatalog wymagań programowych z matematyki od absolwenta II klasy (poziom rozszerzony).
Katalog wymagań programowych z matematyki od absolweta II klasy (poziom rozszerzoy). LICZBY RZECZYWISTE Na poziomie wymagań koieczych lub podstawowych a oceę dopuszczającą () lub dostateczą (3) uczeń wykorzystać
Bardziej szczegółowoEkonomia matematyczna 2-2
Ekoomia matematycza - Fukcja produkcji Defiicja Efektywym przekształceiem techologiczym azywamy odwzorowaie (iekiedy wielowartościowe), które kazdemu wektorowi akładów R przyporządkowuje zbiór wektorów
Bardziej szczegółowoLUBELSKA PRÓBA PRZED MATURĄ 2015 poziom podstawowy. Liczba punktów Wyznaczenie pierwszej współrzędnej wierzchołka paraboli: x.
LUBELSKA PRÓBA PRZED MATURĄ 05 poziom podstawowy ZESTAW A ZADANIA ZAMKNIĘTE 5 6 7 8 9 0 5 6 7 8 9 0 A B D D A D B D A B C D C B A C A C B C A B D C ZADANIA OTWARTE KRÓTKIEJ ODPOWIEDZI zadaia 5 6 7 puktów
Bardziej szczegółowoWykład 11. a, b G a b = b a,
Wykład 11 Grupy Grupą azywamy strukturę algebraiczą złożoą z iepustego zbioru G i działaia biarego które spełia własości: (i) Działaie jest łącze czyli a b c G a (b c) = (a b) c. (ii) Działaie posiada
Bardziej szczegółowoX i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.
Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,
Bardziej szczegółowoMateriał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012
Materiał ćwiczeiowy z matematyki Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr zad 3 5 6 7 8 9 0
Bardziej szczegółowoKongruencje Wykład 4. Kongruencje kwadratowe symbole Legendre a i Jac
Kogruecje kwadratowe symbole Legedre a i Jacobiego Kogruecje Wykład 4 Defiicja 1 Kogruecję w ostaci x a (mod m), gdzie a m, azywamy kogruecją kwadratową; jej bardziej ogóla ostać ax + bx + c może zostać
Bardziej szczegółowoPOLITECHNIKA OPOLSKA
POLITCHIKA OPOLSKA ISTYTUT AUTOMATYKI I IFOMATYKI LABOATOIUM MTOLOII LKTOICZJ 7. KOMPSATOY U P U. KOMPSATOY APIĘCIA STAŁO.. Wstęp... Zasada pomiaru metodą kompesacyją. Metoda kompesacyja pomiaru apięcia
Bardziej szczegółowoKURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 3 Parametrycze testy istotości ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie Statystykę moża rozumieć jako: a) próbkę
Bardziej szczegółowo1 Twierdzenia o granicznym przejściu pod znakiem całki
1 Twierdzeia o graiczym przejściu pod zakiem całki Ozaczeia: R + = [0, ) R + = [0, ] (X, M, µ), gdzie M jest σ-ciałem podzbiorów X oraz µ: M R + - zbiór mierzaly, to zaczy M Twierdzeie 1.1. Jeżeli dae
Bardziej szczegółowoMec Me han a ik i a a o gólna Wyp W a yp dko dk w o a w do d w o o w l o ne n g e o g o ukł uk a ł du du sił.
echaika ogóla Wkład r 2 Wpadkowa dowolego układu sił. ówowaga. odzaje sił i obciążeń. odzaje ustrojów prętowch. Wzaczaie reakcji. Wpadkowa układu sił rówoległch rzłożeie układu zerowego (układ sił rówoważącch
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Cayleya-Hamiltona
Twierdzeie Cayleya-Hamiltoa Twierdzeie (Cayleya-Hamiltoa): Każda macierz kwadratowa spełia swoje włase rówaie charakterystycze. D: Chcemy pokazać, że jeśli wielomiaem charakterystyczym macierzy A jest
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością
Bardziej szczegółowoMiary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla
Bardziej szczegółowoJarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy
12. Dowieść, że istieje ieskończeie wiele par liczb aturalych k < spełiających rówaie ( ) ( ) k. k k +1 Stosując wzór a wartość współczyika dwumiaowego otrzymujemy ( ) ( )!! oraz k k! ( k)! k +1 (k +1)!
Bardziej szczegółowoPłaskie układy obciąŝeń. Opis analityczny wielkości podstawowych. wersory. mechanika techniczna i wytrzymałość materiałów 1 statyka 2
Opis aalitcz wielkości podstawowch wersor e x, e Opis aalitcz wielkości podstawowch współrzęde puktów A( x A, B( x B, A B ) ) Opis aalitcz wielkości podstawowch współrzęde puktów A( x A, B( x B, A B )
Bardziej szczegółowoMiary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla
Bardziej szczegółowoWzór Taylora. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski
Wzór Taylora Szeregi potęgowe Matematyka Studium doktorackie KAE SGH Semestr leti 8/9 R. Łochowski Graica fukcji w pukcie Niech f: R D R, R oraz istieje ciąg puktów D, Fukcja f ma w pukcie graicę dowolego
Bardziej szczegółowoIdentyfikacja i modelowanie struktur i procesów biologicznych
Idetyfikacja i modelowaie struktur i procesów biologiczych Laboratorium 4: Modele regresyje mgr iż. Urszula Smyczyńska AGH Akademia Góriczo-Huticza Aaliza regresji Aaliza regresji jest bardzo szeroka dziedzią,
Bardziej szczegółowoModele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alia Gleska Istytut Matematyki WE PP 18 listopada 2017 1 Metoda aalitycza Metoda aalitycza przyjmujemy założeie, że zmiay zjawiska w czasie moża przedstawić jako fukcję zmieej czasowej
Bardziej 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 szczegółowoStatystyka matematyczna. Wykład II. Estymacja punktowa
Statystyka matematycza. Wykład II. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 dyskretych Rozkłady zmieeych losowych ciągłych 2 3 4 Rozkład zmieej losowej dyskretej dyskretych Rozkłady zmieeych losowych
Bardziej szczegółowoParametryzacja rozwiązań układu równań
Parametryzacja rozwiązań układu rówań Przykład: ozwiąż układy rówań: / 2 2 6 2 5 2 6 2 5 //( / / 2 2 9 2 2 4 4 2 ) / 4 2 2 5 2 4 2 2 Korzystając z postaci schodkowej (środkowa macierz) i stosując podstawiaie
Bardziej szczegółowoKlucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy
Klucz odpowiedzi do zadań zamkiętych oraz schematy oceiaia zadań otwartych Matematyka CZERWIEC 0 Schemat oceiaia Klucz puktowaia zadań zamkiętych Nr zad Odp 5 6 8 9 0 5 6 8 9 0 5 6 B C C B C C A A B B
Bardziej szczegółowo