KURS STATYSTYKA. Lekcja 7 Analiza dynamiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE. Strona 1
|
|
- Błażej Radosław Czajka
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 KURS STATYSTYKA Lekcja 7 Aaliza damiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE Sroa
2 Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (lko jeda jes prawdziwa). Paie Szereg damicz o: a) ciąg prędkości zmia b) ciąg warości Y zależ od zmieej X c) ciąg warości w czasie d) ograiczo ciąg warości Paie Do obliczeia średiego poziomu zjawiska w czasie wkorzsujem zw.: a) średią harmoiczą b) średią chroologiczą c) średią geomerczą d) średią armeczą Paie 3 Przros względe (w %) względem p. o sałej podsawie liczm ze wzorów: a), 3,...,, b), 3,...,,, c) d) 3,,...,,,,...,, 3 Sroa
3 Sroa 3 Paie 4 Średie empo zmia liczm korzsając ze wzoru: a) g Y b) g Y c) g Y d) g Y Paie 5 Ideks zespołowe służą do: a) badaia średich zmia kilku zjawisk a raz b) badaia odchleń kilku zjawisk a raz c) badaia damiki zmia kilku zjawisk a raz d) badaia wariacjch zmia kilku zjawisk a raz
4 Paie 6 Agregaow ideks warości o: a) I w q q 0 p p 0 b) c) d) I I I w w w qp qp 0 qp qp qp qp 0 Paie 7 Tred o: a) iloraz pomiędz warościami empirczmi, a szacowami b) szbkie, iessemacze zmia w jakimś zjawisku, w długim przedziale czasu i majce jakieś przcz główe c) sum pomiędz warościami empirczmi, a szacowami d) powole, ssemacze zmia w jakimś zjawisku, w długim przedziale czasu i mające jakieś przcz główe Paie 8 Do wodrębieia redu jako ajprosszą meodę sosujem p. meodę średich ruchomch, zwaą : a) meodą mechaiczą b) meodą echiczą - powolą c) meodą echiczą - szbką d) meodą ekspresową Sroa 4
5 Paie 9 Odchleie sadardowe składika reszowego ma asępując wzór: a) S z ˆ S z ˆ k b) S z ˆ k c) S z ˆ k d) Paie 0 Współczik zbieżości wzaczam ze wzoru: a) b) c) d) ks z i ks z i ks z i ks z i Sroa 5
6 Część : ZADANIA Część podsawowe wskaźiki Zadaie W poiższej abeli zgrupowao liczbę zgłoszoch skarg przez klieów pewej sieci komórkowej w ciągu jedego roku, uzskując asępujące wiki: Miesiąc Ilość skarg gru- 6 s- 3 lu- 77 mar- 34 kwi- maj- cze- 5 lip- 4 sie- wrz- paź- 8 lis- 34 a) Wzacz średi poziom skarg w zeszłm roku, przros absolue i względe względem skarg w paździeriku. b) Wzacz przros absolue i względe łańcuchowe. c) Oblicz średie empo zmia skarg orzmwach przez klieów. Sroa 6
7 Zadaie W poiższej abelce przedsawioo dae doczące ilości zakupioch losów w jedej z kolekur w Krakowie w przeciągu pół roku: Miesiąc ilość losów gru- 89 s- 44 lu- 64 mar- 40 kwi- 5 maj- 30 Wzacz średi poziom zakupioch losów, przros absolue i względe względem losów w kwieiu. Wzacz przros absolue i względe łańcuchowe, a akże oblicz średie empo zmia zakupioch losów. Oblicz ideks względem zakupioch losów w maju i ideks łańcuchowe. Zadaie 3 W poiższej abeli przedsawioo ideks jedopodsawowe o podsawie =4 związae z ilością błędów w ciągu 4 la popełiach przez sudeów a egzamiie z maemaki: laa 3 4 ideks 96% 0% 90% 00% Wiedząc, że liczba błędów w roku 3 wosiła 800 s. oblicz liczbę błędów w poszczególch laach i średie rocze empo popełiaia błędów przez sudeów. Sroa 7
8 Zadaie 4 Damika zmia zachorowań a grpę w pewej rodziie jes daa prz pomoc ideksów łańcuchowch. Miesiące Ideks zachorowań a grpę łańcuchowe -,03,0,05,0 0,96 Zamień ideks łańcuchowe a ideks jedopodsawowe o podsawie: a) = b) =3 Zadaie 5 a) Jedopodsawowe ideks o podsawie =3 wzaczoo asępująco: Ideks 0% 93% 00% 05% 5% 40% 90% Zamień je a jedopodsawowe ideks o podsawie =6. b) Jedopodsawowe ideks o podsawie = wzaczoo asępująco: Ideks 05% 00% 0% 00% 0% 60% 94% Zamień je a jedopodsawowe ideks o podsawie =5. Sroa 8
9 Zadaie 6 W oparciu o dae z abelki, kóre przedsawiają ideks łańcuchowe pewej cech wzacz przros względe jedopodsawowe o podsawie =5, oblicz średie empo zmia produkcji i zmiaę produkcji międz laami i 5: laa Ideks łańcuchowe -,5 0,95,3,6,3,09 Jakiej produkcji ależ oczekiwać w roku =8, jeśli przjmiem empo przrosu i o, że w roku wosi oa 500? Sroa 9
10 Część ideks ce, ilości i warości Zadaie Tabela poiżej przesawia dae doczące ilości i ce sprzedach owoców w pewej hurowi w dwóch osaich laach: Ilość sprzedaż Ce Towar Jabłka Gruszki Pomarańcze Kaki Pomelo Przjmując za okres bazow rok 0, a za okres bada rok 0 oceń damikę zmia warości sprzedaż w ej hurowi i wpłw, jaki miał a ią zmia ilości sprzedaż, jak i ce. Zadaie Tabela poiżej przesawia dae doczące ilości i ce sprzedach apojów w pewej hurowi w dwóch osaich laach: Ilość sprzedaż Ce Towar ekar sok kawa herbaa woda Przjmując za okres bazow rok 0, a za okres bada rok 0 oceń damikę zmia warości sprzedaż w ej hurowi i wpłw, jaki miał a ią zmia ilości sprzedaż, jak i ce. Sroa 0
11 Zadaie 3 Obro różmi owarami w roku 0 w sklepie MAX zebrao w abeli: Towar odzież owoce kosmeki Obro w miuach 0,3 0,7 Wiadomo, że cea odzież w porówaiu z rokiem poprzedim zmalała o 0%, owoców wzrosła o 30%, a kosmeków pozosała bez zmia. Łącze obro w poprzedim roku wosił,4 ml zł. Jaki wpłw a damikę warości sprzedaż w m sklepie miał ce, a jaki ilość sprzedaż? Zadaie 4 Dokoaj aaliz zmia damiki produkcji w pewm przedsiębiorswie w sosuku do roku 0 mając dae w abeli z roku 0: Towar Odzież Obuwie Dodaki Warość produkcji Ideks ilości idwiduale,, 0,8 Ideks ce idwiduale, 0,8,4 Zadaie 5 Dae w abeli przedsawiają zużcie prądu w rzech gospodarswach domowch w 0 roku: Rodzi Odzież Obuwie Dodaki Warość zużcia prądu Ideks ilości idwiduale,,0 0,8 Ideks ce idwiduale 0,8 0,6,6 Dokoaj aaliz zmia damiki zużcia prądu w sosuku do roku 0. Zadaie 6 Obro różmi owarami w roku w sklepie spożwczm zebrao w abeli: Towar pieczwo owoce abiał Obro w miuach 0,5 0,6 Wiadomo, że cea pieczwa w porówaiu z rokiem poprzedim zmalała o 8%, owoców wzrosła o 0%, a abiału pozosała bez zmia. Łącze obro w poprzedim roku wosił 3, ml zł. Jaki wpłw a damikę warości sprzedaż w m sklepie miał ce, a jaki ilość sprzedaż? Sroa
12 Część 3 red Zadaie W poiższej abeli przedsawioo odseki zakupioch pralek pewej firm w pięciu laach: Sczeń,3 7, 7,3 7, 8, Lu,5 4,7 5,3 5,3 6,6 Marzec 3,4 5,5 9, 4,4 5,5 Kwiecień 5 4,8 7, 3,3, Maj 4,6 4,9 4, 5,3 5 Czerwiec 6, 3,3 6,5 9,8 Lipiec,8 4, 5,8 3,5 3,8 Sierpień 0, 3, 6,3 6,9 4,9 Wrzesień 4, 5,3 6,7 5,3 3,9 Paździerik, 6 4,4 7,3 5,5 Lisopad,6 5, 3,8 8,9 4,4 Grudzień 9, 8,7 9,9 0 9 Oblicz średie ruchome. Sroa
13 Zadaie Wzacz liiową fukcję redu dla dach z abeli: a) Sczeń Lu 3 Marzec 3 Kwiecień 43 Maj Czerwiec 3 Lipiec 4 Sierpień 4 Wrzesień Paździerik 43 Lisopad 7 Grudzień 36 Sroa 3
14 b) Sczeń 36 Lu 44 Marzec 87 Kwiecień 45 Maj 35 Czerwiec Lipiec 86 Sierpień 4 Wrzesień 7 Paździerik 33 Lisopad 75 Grudzień 33 Sroa 4
15 Zadaie 3 Na podsawie dach z abeli oszacuj wkoae błęd prz wzaczaiu fukcji redu: a) Sczeń 33 Lu Marzec 34 Kwiecień Maj 64 Czerwiec 3 Lipiec Sierpień 46 Wrzesień 5 Paździerik 3 Lisopad 3 Grudzień 66 Sroa 5
16 b) Sczeń 43 Lu 66 Marzec 3 Kwiecień 4 Maj 67 Czerwiec 3 Lipiec 4 Sierpień 3 Wrzesień 7 Paździerik 48 Lisopad 3 Grudzień 38 KONIEC Sroa 6
ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.) WYGŁADZANIE szeregu czasowego
D. Miszczńska,M.Miszczński, Maeriał do wkładu 6 ze Saski, 009/0 [] ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.). szereg czasow, chroologicz (momeów, okresów). średi poziom zjawiska w czasie (średia armecza, średia
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE. mgr Żaneta Pruska. Katedra Systemów Logistycznych.
PROGNOZOWANIE Kaedra Ssemów Logisczch mgr Żaea Pruska zaea_pruska@wp.pl zaea.pruska@wsl.com.pl PROJEKT 0 pk. (grup 4-osobowe) Projek: Wersja w Wordzie Powia zawierać opis projeku z zasosowaiem eapów progozowaia.
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE. mgr Żaneta Pruska. Katedra Systemów Logistycznych.
PROGNOZOWANIE Kaedra Ssemów Logisczch mgr Żaea Pruska zaea_pruska@wp.pl zaea.pruska@wsl.com.pl PROJEKT 5 pk. (grup 4-osobowe) Projek: Wersja w Wordzie Powia zawierać opis projeku z zasosowaiem eapów progozowaia.
Bardziej szczegółowoMetody statystyczne w naukach biologicznych
Meod sascze w aukach biologiczch 6-6- Wkład: Szeregi czasowe i progozowaie Aaliza damiki iesie ze sobą ową jakość. Pozwala oa zbadać rozkład cech sasczej w czasie. Szeregi damicze przedsawiają kszałowaie
Bardziej szczegółowoPROGNOZY I SYMULACJE
orecasig is he ar of saig wha will happe, ad he explaiig wh i did. Ch. Chafield (986 PROGNOZY I YMULACJE Kaarza Chud Laskowska kosulacje: p. 400A środa -4 czwarek -4 sroa iereowa: hp://kc.sd.prz.edu.pl/
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 3. tel.: (061)
Ćwiczeia 3 mgr iż.. Mara Krueger mara.krueger@edu.wsl.com.pl mara.krueger@ilim.poza.pl el.: (06 850 49 57 Meod progozowaia krókoermiowego sał poziom red sezoowość Y Y Y Czas Czas Czas Model aiw Modele
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 szczegółowoEfektywność projektów inwestycyjnych. Statyczne i dynamiczne metody oceny projektów inwestycyjnych
Efekywość projeków iwesycyjych Saycze i dyamicze meody ocey projeków iwesycyjych Źródła fiasowaia Iwesycje Rzeczowe Powiększeie mająku rwałego firmy, zysk spodzieway w dłuższym horyzocie czasowym. Fiasowe
Bardziej szczegółowoDEA podstawowe modele
Marek Miszczński KBO UŁ 2008 - Aaliza dach graiczch (EA) cz.2 (przkład aaliza damiki rakigi) EA podsawowe modele WPROWAZENIE Efekwość (produkwość) obieku gospodarczego o es defiiowaa ako sosuek sum ważoch
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 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 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 szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n
Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam
Bardziej szczegółowoPrognozowanie i symulacje
Progozowaie i smulacje Ramow pla wkładu. Wprowadzeie w przedmio. rafość dopuszczalość i błąd progoz 3. Progozowaie a podsawie szeregów czasowch 4. Progozowaie a podsawie modelu ekoomerczego 5. Heurscze
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: x = 1 STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału Domiata (moda Liczba ajczęściej
Bardziej szczegółowoTRANZYSTORY POLOWE JFET I MOSFET
POLTECHNKA RZEZOWKA Kaedra Podsaw Elekroiki srukcja Nr5 F 00/003 sem. lei TRANZYTORY POLOWE JFET MOFET Cel ćwiczeia: Pomiar podsawowych charakerysyk i wyzaczeie paramerów określających właściwości razysora
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 szczegółowoSTATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY Q i = x lmi + i mi 1 4 j h m i mi x = 1 x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału
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 szczegółowoWolumen - część II Budynki Urzędu Gminy Kulesze Kościelne i Ochotniczej Straży Pożarnej Grodzkie Nowe w grupie taryfowej G
Wolumen opracowany na podstawie faktur z ostatnich 12 miesięcy Tabela nr 1 Styczeń 2016 G11 2 całodobowo 1,661 2 Zużycie energii 1,661 Tabela nr 2 Luty 2016 G11 2 całodobowo 1,459 2 Zużycie energii 1,459
Bardziej szczegółowoFINANSE PRZEDSIĘBIORSTW konwersatorium, 21 godzin, zaliczenie pisemne, zadania + interpretacje
mgr Joaa Sikora jsikora@ wsb.gda.pl joaasikora@wordpress.com FINANS PRZDSIĘBIORSTW kowersaorium, 21 godzi, zaliczeie piseme, zadaia + ierpreacje Treści programowe Wprowadzeie do fiasów korporacyjych podsawowe
Bardziej szczegółowoPrognozowanie na podstawie szeregów czasowych.
Progozowaie a podsawie szeregów czasowch. Sładowe szeregów czasowch. Szereg czasow sładowa ssemacza sładowa przpadowa red sał poziom sładowa oresowa wahaia clicze wahaia sezoowe Tred (edecja rozwojowa
Bardziej szczegółowoWygładzanie metodą średnich ruchomych w procesach stałych
Wgładzanie meodą średnich ruchomch w procesach sałch Cel ćwiczenia. Przgoowanie procedur Średniej Ruchomej (dla ruchomego okna danch); 2. apisanie procedur do obliczenia sandardowego błędu esmacji;. Wizualizacja
Bardziej szczegółowoErlanga. Znajdziemy rozkład czasów oczekiwania na n-te zdarzenie. Łączny czas oczekiwania. na n zdarzeń dany jest przez: = u-v i t 2.
Rozład Erlaga Zajdziem rozład czasów oczeiwaia a -e zdarzeie. Łącz czas oczeiwaia a zdarzeń da jes przez: M. Przbcień Rachue prawdopodobieńswa i sasa ( (- gdzie E ; λ λ exp λ Podobie zajdujem: E ( ; E(
Bardziej szczegółowoOcena 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 szczegółowoTest oszczędności energii w zastosowaniu dodatku ceramicznego do farb Insuladd
Test oszczędności energii w zastosowaniu dodatku ceramicznego do farb Insuladd Insuladd oszczędza energię dzień po dniu przez cały rok! Korzystanie z dodatku ceramicznego Insuladd w dowolnym obszarze kraju
Bardziej szczegółowoAnaliza opłacalności inwestycji logistycznej Wyszczególnienie
inwesycji logisycznej Wyszczególnienie Laa Dane w ys. zł 2 3 4 5 6 7 8 Przedsięwzięcie I Program rozwoju łańcucha (kanału) dysrybucji przewiduje realizację inwesycji cenrum dysrybucyjnego. Do oceny przyjęo
Bardziej szczegółowo2017 r. STOPA BEZROBOCIA r. STOPA BEZROBOCIA
2017 r. STOPA BEZROBOCIA GUS dokonał korekty stopy bezrobocia za okres od grudnia 2016 r. do sierpnia 2017 r., wynikającej na podstawie badań prowadzonych przez przedsiębiorstwa według stanu na 31 grudnia
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA wykład 1. Ciągi. Pierwsze 2 ciągi są rosnące (do nieskończoności), zaś 3-i ciąg jest zbieŝny do zera. co oznaczamy przez
MATEMATYKA wkład Ciągi,, 2, 3, 4,,, 3, 5, 7, 9,,,,,,,,, są przkładami ciągów 2 4 6 8 Pierwsze 2 ciągi są rosące (do ieskończoości), zaś 3-i ciąg jes zbieŝ do zera co ozaczam przez lim a ch 2-óch ciągów,
Bardziej szczegółowoODCZYT STANU WODY NA RZECE DRWĘCY mierzone dla posterunku Nowe Miasto Lubawskie
598 3 grudnia 2010r. - 239 597 2 grudzień 2010r. - 236 596 1 grudzień 2010r. - 238 595 30 listopad 2010r. - 242 594 29 listopad 2010t. - 265 593 28 listopad 2010r. - 256 592 27 listopad 2010r. - 251 591
Bardziej szczegółowoStatystyka Wzory I. Analiza struktury
Uiwersytet Ekooiczy w Katowicach Wzory I. Aaliza struktury 1. Miary tedecji cetralej (średie, przecięte Średia arytetycza Dla sz. ważoego Dla sz. ważoego dla z. ciągłej Dla szeregu wyliczającego: dla zieej
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa - dodatek
Statystyka opisowa - dodatek. *Jak obliczyć statystyki opisowe w dużych daych? Liczeie statystyk opisowych w dużych daych może sprawiać problemy. Dla przykładu zauważmy, że aiwa implemetacja średiej arytmetyczej
Bardziej szczegółowoORGANIZATOR SPORTU DZIECI I MŁODZIEŻY W ŚRODOWISKU WIEJSKIM
Imię i nazwisko PLAN ZADAŃ NA MIESIĄC styczeń 2015 1. Zorganizowanie imprez (podać planowany termin, miejsce, liczbę osób) 2. Prowadzenie zajęć pozalekcyjnych, treningów dla dzieci i młodzieży 3. Współpraca
Bardziej szczegółowoBielecki Jakub Kawka Marcin Porczyk Krzysztof Węgrzyn Bartosz. Zbiorcze bazy danych
Bielecki Jakub Kawka Marci Porczk Krzsztof Węgrz Bartosz Zbiorcze baz dach Marzec 2006 Spis treści. Opis działalości bizesowej firm... 3 2. Omówieie struktur orgaizacjej... 4 3. Opis obszaru bizesowego...
Bardziej szczegółowoPunkty na połączeniu z systemami przesyłowymi - Kondratki i Mallnow. zakresu zdolności przerywanej. PLN/MWh/h 2,0859 2,0859 0,6902 0,6902
Publikacja NC TAR PUBLIKACJA ZGODNIE Z ART. 29 KODEKSU NC TAR PUBLIKACJA PRZED COROCZNĄ AUKCJĄ ZDOLNOŚCI ROCZNEJ - 1 LIPCA 2019 Dokument publikacyjny, spełniający wymogi art. 29 kodeksu NC TAR Przedstawione
Bardziej szczegółowot - kwantyl rozkładu t-studenta rzędu p o f stopniach swobody
ZJAZD ANALIZA DANYCH CIĄGŁYCH ramach zajęć będą badae próbki pochodzące z poplacji w kórych badaa cecha ma rozkład ormaly N(μ σ). Na zajęciach będą: - wyzaczae przedziały fości dla warości średiej i wariacji
Bardziej szczegółowoANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK SZEREG CZASOWY
D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [] ANALZA DYNAMK ZJAWSK. szereg czasow, chronologiczn (momenów, okresów) 2. średni oziom zjawiska w czasie (średnia armeczna, średnia chronologiczna)
Bardziej szczegółowoMiary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.
MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,
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 szczegółowoRaport miesięczny MOMO S.A. za sierpień 2016 r.
Raport miesięczny MOMO S.A. za sierpień r. Warszawa, dn. 15 wrzesień roku 1/7 1) Informacje na temat wystąpienia tendencji i zdarzeń w otoczeniu rynkowym emitenta, które w ocenie emitenta mogą mieć w przyszłości
Bardziej szczegółowoE k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny
E k o n o m e r i a S r o n a Nieliniowy model ekonomeryczny Jednorównaniowy model ekonomeryczny ma posać = f( X, X,, X k, ε ) gdzie: zmienna objaśniana, X, X,, X k zmienne objaśniające, ε - składnik losowy,
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 szczegółowoMIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń
MIANO ROZTWORU TITRANTA Aaliza saysycza wyików ozaczeń Esymaory pukowe Średia arymeycza x jes o suma wyików w serii podzieloa przez ich liczbę: gdzie: x i - wyik poszczególego ozaczeia - liczba pomiarów
Bardziej szczegółowoRaport miesięczny MOMO S.A. za luty 2015 r.
Raport miesięczny MOMO S.A. za luty 2015 r. Warszawa, dn. 15 marca 2015 roku 1/7 1) Tendencje i zdarzenia w otoczeniu rynkowym Emitenta. Brak zdarzeń. 2) Zestawienie raportów bieżących udostępnionych od
Bardziej szczegółowoWykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy
Bardziej szczegółowoponiedziałek wtorek środa czwartek piątek
241 Czas Pracy od 08.08.2016 do 12.08.2016 08.08.2016 09.08.2016 10.08.2016 11.08.2016 12.08.2016 Hanna przybyszewskiego 0:00 0:00 0:00 0:00 7:00 Czyżewska 32:00 5 ketlinga 0:00 11:00 18:00 7:00 9:00 13:00
Bardziej szczegółowo. Dla każdego etapu t znamy funkcję transformacji stanu (funkcja przejścia):
D Miszczńska, M Miszczński, KBO UŁ, Eleme programowaia damiczego Eleme PROGRAMOWANIA DYNAMICZNEGO (PD) Rozważam -eapow proces deczj: eap eap 2 eap - eap sa począkow 2 deczja x x x 2 x Sa procesu a począek
Bardziej szczegółowoPrezentacja wyników rok Warszawa, 28 marca 2017 r.
Prezentacja wyników rok 2016 Warszawa, 28 marca 2017 r. Polska i świat Internauci w Polsce 3 Źródło: E-commerce w Polsce 2016 Raport Gemius dla e-commerce Polska TIM.pl statystyki [1 I 31 XII 2016] 1 726
Bardziej szczegółowoPublikacja informacji, o których mowa w art. 29 NC TAR 1, dla roku gazowego 2019/2020
Publikacja informacji, o których mowa w art. 29 NC TAR 1, dla roku gazowego 2019/2020 1. Ceny bazowe dla punktów połączeń międzysystemowych oraz punktów innych niż międzysystemowe, co do których zastosowanie
Bardziej szczegółowoPaździernik Data Dzień tygodnia Szczęśliwy numerek [Wybierz inny miesiąc]
Szczęśliwe numerki 2014/2015 Wybierz miesiąc: Wrzesień Październik Listopad Grudzień Styczeń Luty Marzec Kwiecień Maj Czerwiec Wrzesień 10 wrzesień 2014 Środa 16 11 wrzesień 2014 Czwartek 17 12 wrzesień
Bardziej szczegółowolicencjat Pytania teoretyczne:
Plan wykładu: 1. Wiadomości ogólne. 2. Model ekonomeryczny i jego elemeny 3. Meody doboru zmiennych do modelu ekonomerycznego. 4. Szacownie paramerów srukuralnych MNK. Weryfikacja modelu KMNK 6. Prognozowanie
Bardziej szczegółowoD:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora.
D:\maerialy\Maemayka a GISIP I rok DOC\7 Pochode\8ADOC -wrz-5, 7: 89 Obliczaie graic fukcji w pukcie przy pomocy wzoru Taylora Wróćmy do wierdzeia Taylora (wzory (-( Tw Szczególie waża dla dalszych R rozważań
Bardziej szczegółowoCzas trwania obligacji (duration)
Czas rwaia obligacji (duraio) Do aalizy ryzyka wyikającego ze zmia sóp proceowych (szczególie ryzyka zmiay cey) wykorzysuje się pojęcie zw. średiego ermiu wykupu obligacji, zwaego rówież czasem rwaia obligacji
Bardziej szczegółowoROK 2007 Sprawozdanie o rynku pracy - - - - - - - - - - Styczeń 2007 - - - - - - - - - -
ROK Sprawozdanie o rynku pracy - - - - - - - - - - Styczeń - - - - - - - - - - - ukończenia / lat - powyżej roku życia - powyżej roku życia - powyżej roku życia - - - - - - - - - - Luty - - - - - - - -
Bardziej szczegółowoIV SEKTOR - HARMONOGRAM WYWOZU ODPADÓW WIELKOGABARYTOWYCH Z BUDYNKÓW WIELORODZINNYCH NA 2015 ROK
STYCZEŃ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 Żydowce 14 Śmierdnica,Zdunowo 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 Żydowce 28 Śmierdnica,Zdunowo 29 30 31 LUTY 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Żydowce 11 Śmierdnica,Zdunowo
Bardziej szczegółowoWykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie
Bardziej szczegółowoPublikacja informacji, o których mowa w art. 29 NC TAR 1, dla roku gazowego 2019/2020
Publikacja informacji, o których mowa w art. 29 NC TAR 1, dla roku gazowego 2019/2020 1. Ceny bazowe dla punktów połączeń międzysystemowych oraz punktów innych niż międzysystemowe, co do których zastosowanie
Bardziej szczegółowoAnaliza rynku projekt
Analiza rynku projek A. Układ projeku 1. Srona yułowa Tema Auor 2. Spis reści 3. Treść projeku 1 B. Treść projeku 1. Wsęp Po co? Na co? Dlaczego? Dlaczego robię badania? Jakimi meodami? Dla Kogo o jes
Bardziej szczegółowoESTYMACJA PARAMETRÓW FUNKCJI REGRESJI METODĄ KLASYCZNĄ ORAZ METODAMI BOOTSTRAPOWYMI**
Góricwo i Geoiżyieria Rok 30 Zeszy 3/ 006 Dariusz Foszcz* ESTYMACJA PARAMETRÓW FUNKCJI REGRESJI METODĄ KLASYCZNĄ ORAZ METODAMI BOOTSTRAPOWYMI**. Wsęp W zmieiającej się rzeczywisości przebiegu procesów
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 szczegółowoZadania z analizy matematycznej - sem. I Szeregi liczbowe
Zadaia z aalizy matematyczej - sem. I Szeregi liczbowe Defiicja szereg ciąg sum częściowyc. Szeregiem azywamy parę uporządkowaą a ) S ) ) ciągów gdzie: ciąg a ) ciąg S ) jest day jest ciągiem sum częściowych
Bardziej szczegółowo1. Element nienaprawialny, badania niezawodności. Model matematyczny elementu - dodatnia zmienna losowa T, określająca czas życia elementu
Badaia iezawodościowe i saysycza aaliza ich wyików. Eleme ieaprawialy, badaia iezawodości Model maemayczy elemeu - dodaia zmiea losowa T, określająca czas życia elemeu Opis zmieej losowej - rozkład, lub
Bardziej szczegółowoObligacja i jej cena wewnętrzna
Obligacja i jej cea wewęrza Obligacja jes o isrume fiasowy (papier warościowy), w kórym jeda sroa, zwaa emieem obligacji, swierdza, że jes dłużikiem drugiej sroy, zwaej obligaariuszem (jes o właściciel
Bardziej szczegółowoĆwiczenie 3. H 1 : p p 0 H 3 : p > p 0. b) dla małej próby statystykę testową oblicza się za pomocą wzoru:
Ćwiczeie ERYFIKACJA IPOTEZ Tesowaie hipoez: Zakładamy że wszyskie hipoezy będą weryfikowae a poziomie isoości α.. eryfikacja hipoezy o wskaźik srkry jedej zmieej losowej dyskreej Rozparjemy próbkę elemeową
Bardziej szczegółowoPODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK
PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK Założena Nech oznacza ozom (warość) badanego zjawska (zmennej) w kolejnch momenach czasu T0, gdze T 0 0,1,..., n 1 oznacza worz szereg czasow. zbór numerów czasu. Cąg
Bardziej szczegółowoSygnały pojęcie i klasyfikacja, metody opisu.
Sygały pojęcie i klasyfikacja, meody opisu. Iformacja przekazywaa jes za pośredicwem sygałów, kóre przeoszą eergię. Sygał jes o fukcja czasowa dowolej wielkości o charakerze eergeyczym, w kórym moża wyróżić
Bardziej szczegółowoMetody oceny efektywności projektów inwestycyjnych
Opracował: Leszek Jug Wydział Ekoomiczy, ALMAMER Szkoła Wyższa Meody ocey efekywości projeków iwesycyjych Niezbędym warukiem urzymywaia się firmy a ryku jes zarówo skuecze bieżące zarządzaie jak i podejmowaie
Bardziej szczegółowoINSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ
LABORATORIUM OCHRONY ŚRODOWISKA - SYSTEM ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ - INSTRUKCJA NR 06- POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ 1. Cel istrukcji Celem istrukcji jest określeie metodyki postępowaia w celu
Bardziej szczegółowoKURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS EKONOMETRIA Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonomerycznego ZADANIE DOMOWE www.erapez.pl Srona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (ylko jedna jes prawdziwa). Pyanie 1 Kóre z poniższych
Bardziej szczegółowoSzereg czasowy z trendem. Model Holta. Stosujemy dwa równania rekurencyjne: I - słuy do wyznaczania wygładzonych wartoci szeregu czasowego w chwili t
zeeg czasow z edem. Model Hola. osujem dwa ówaia ekuecje: I - słu do wzaczaia wgładzoch waoci szeegu czasowego w chwili F = + ( )( + α α F ) II - słu do wzaczaia wgładzoch waoci pzosu edu w chwili = β
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 szczegółowoPROGNOZY I SYMULACJE
oecasig is he a of saig wha will happe, ad he explaiig wh i did. h. hafield 98 PROGNOZY I YMULAJE Kaaza hud Laskowska kosulacje: p. 00A śoda - czwaek - soa ieeowa: hp://kc.sd.pz.edu.pl/ WYKŁAD VIII zeegi
Bardziej szczegółowo21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,
CAŁA RZYWOLINIOWA NIESIEROWANA rzywą o rówaiach parameryczych: = (), y = y(), a < < b, azywamy łukiem regularym (gładkim), gdy spełioe są asępujące waruki: a) fukcje () i y() mają ciągłe pochode, kóre
Bardziej szczegółowoDane modelu - parametry
Dae modelu - paramer ˆ Ozaczea zmech a0 ax ax - osz w s. zł Budowa modelu: x - welość producj w seach o x - welość zarudea w osobach Meoda MNK Dae: x x 34 9 0 60 34 9 0 60 35 3 7 35 3 7 X T 0 9 3 4 5 3
Bardziej szczegółowo( 3 ) Kondensator o pojemności C naładowany do różnicy potencjałów U posiada ładunek: q = C U. ( 4 ) Eliminując U z równania (3) i (4) otrzymamy: =
ROZŁADOWANIE KONDENSATORA I. el ćwiczenia: wyznaczenie zależności napięcia (i/lub prądu I ) rozładowania kondensaora w funkcji czasu : = (), wyznaczanie sałej czasowej τ =. II. Przyrządy: III. Lieraura:
Bardziej szczegółowoBadanie funktorów logicznych TTL - ćwiczenie 1
adanie funkorów logicznych TTL - ćwiczenie 1 1. Cel ćwiczenia Zapoznanie się z podsawowymi srukurami funkorów logicznych realizowanych w echnice TTL (Transisor Transisor Logic), ich podsawowymi paramerami
Bardziej szczegółowoKURS MATURA PODSTAWOWA
KURS MATURA PODSTAWOWA LEKCJA 5 Ciągi ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa 1 Część 1: TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie 1 Piąty wyraz ciągu liczbowego o wzorze a a) 5 b)
Bardziej szczegółowoPROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński
Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXIV Egzamin dla Aktuariuszy z 17 stycznia 2005 r.
Komisja Egzamiacyja dla Akuariuszy XXXIV Egzami dla Akuariuszy z 17 syczia 2005 r. Część I Maemayka fiasowa Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... WERSJA TESTU A Czas egzamiu: 100 miu 1 1. Day jes ieskończoy
Bardziej szczegółowoFunkcjonowanie w praktyce przepisów regulujących transgraniczną opiekę medyczną - statystyki
Funkcjonowanie w praktyce przepisów regulujących transgraniczną opiekę medyczną - statystyki Departament Współpracy Międzynarodowej Centrala NFZ 8 sierpnia 216 r. 1 Inne instytucje 2 PROCES ZWROTU KOSZTÓW
Bardziej szczegółowoMatematyka finansowa 08.10.2007 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIII Egzamin dla Aktuariuszy z 8 października 2007 r.
Matematyka fiasowa 08.10.2007 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy XLIII Egzami dla Aktuariuszy z 8 paździerika 2007 r. Część I Matematyka fiasowa WERSJA TESTU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:...
Bardziej szczegółowoPOLITECHNIKA ŚLĄSKA, WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY, INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI I INFORMATYKI. Wykresy w Excelu TOMASZ ADRIKOWSKI GLIWICE,
POLITECHNIKA ŚLĄSKA, WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY, INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI I INFORMATYKI Wykresy w Excelu TOMASZ ADRIKOWSKI GLIWICE, -- EXCEL Wykresy. Kolumę A, B wypełić serią daych: miesiąc, średia temperatura.
Bardziej szczegółowo, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x
Meody aeaycze w echologii aeriałów Uwaga: Proszę paięać, że a zajęciach obowiązuje akże zajoość oówioych w aeriałach przykładów!!! CAŁKOWANIE FUNKCJI WYMIERNYCH Fukcją wyierą azyway fukcję posaci P ( )
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 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 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 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 szczegółowoCechy szeregów czasowych
energecznch Cech szeregów czasowch Rozdział Modelowanie szeregów czasowch 7 proces deerminisczn proces kórego warość może bć preczjnie określona w dowolnm czasie =T+τ = a +b T T+τ czas = sin(ω) T T+τ czas
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 szczegółowoWymiar czasu pracy w kwartałach 2018r. pełny etat
Informacja o ze w 2018r. Warszawski Uniwersytet Medyczny poszczególnych ów etatów Zgodnie z Instrukcją w sprawie zasad ewidencjonowania i rozliczania (załącznik nr 1 do Zarządzenia Kanclerza nr 380/2013
Bardziej szczegółowoSzereg geometryczny. 5. b) b n = 4n 2 (b 1 = 2, r = 4) lub b n = 10 (b 1 = 10, r = 0). 2. jest równa 1 x dla x = 1+ Zad. 3:
Szereg geometryczy Zad : Suma wszystkich wyrazów ieskończoego ciągu geometryczego jest rówa 4, a suma trzech początkowych wyrazów wyosi a) Zbadaj mootoiczość ciągu sum częściowych tego ciągu geometryczego
Bardziej szczegółowopakiet openair { Narzędzie do analizy danych dotyczących zanieczyszczeń powietrza Autor: mgr inż. Adriana Szulecka Kraków, r.
pakiet openair { arzędzie do analizy danych dotyczących zanieczyszczeń powietrza Autor: mgr inż. Adriana zulecka Kraków, 21.12.215 r. projekt openair Został utworzony przez Kolegium Badań nad Środowiskiem
Bardziej szczegółowoPolitechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych
Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II
Bardziej szczegółowoStatystyka Inżynierska
aysyka Iżyierska dr hab. iż. Jacek Tarasik AG WFiI 4 Wykład 5 TETOWANIE IPOTEZ TATYTYCZNYC ipoezy saysycze ipoezą saysyczą azywamy każde przypszczeie doyczące iezaego rozkład o prawdziwości lb fałszywości
Bardziej szczegółowoZajęcia 2. Estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego
Zajęcia. Esmacja i werfikacja modelu ekonomercznego Celem zadania jes oszacowanie liniowego modelu opisującego wpłw z urski zagranicznej w danm kraju w zależności od wdaków na urskę zagraniczną i liczb
Bardziej szczegółowoKrzywe na płaszczyźnie.
Krzwe na płaszczźnie. Współrzędne paramerczne i biegunowe. Współrzędne biegunowe. Dan jes punk O, zwan biegunem, kór sanowi począek półprosej, zwanej półosią. Dowoln punk P na płaszczźnie można opisać
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 szczegółowoPROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE mgr Żanea Pruska Ćwiczenia 2 Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X, wyrażona w ysiącach wyprodukowanych i dosarczonych szuk firmie Bea,
Bardziej szczegółowo4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ
4. MODELE ZALEŻNE OD ZDARZEŃ 4.. Wrowadzeie W sysemach zależych od zdarzeń wyzwalaie określoego zachowaia się układu jes iicjowae rzez dyskree zdarzeia. Modelowaie akich syuacji ma a celu symulacyją aalizę
Bardziej szczegółowoPODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA
PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA FILIP RACIBORSKI FILIP.RACIBORSKI@WUM.EDU.PL ZAKŁAD PROFILAKTYKI ZAGROŻEŃ ŚRODOWISKOWYCH I ALERGOLOGII WUM ZADANIE 1 Z populacji wyborców pobrao próbkę 1000 osób i okazało
Bardziej szczegółowo