y Y : r R ; n Dobór zmiennych objaśniających do modelu ekonometrycznego Oznaczenia: Y - zmienna objaśniana, Postać macierzowa:

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "y Y : r R ; n Dobór zmiennych objaśniających do modelu ekonometrycznego Oznaczenia: Y - zmienna objaśniana, Postać macierzowa:"

Transkrypt

1 Dobó zec objaśającc do odeu eooetczego Ozaczea Y - zea objaśaa,,.,, - potecjae zee objaśające. Postać acezowa Y,. Współcz oeacj R, R, gdze ;,.,, ; ;,.,,,

2 Postuat dotczące zec objaśającc Wso pozo zeośc zec objaśającc. Zee,,., pow bć słabo soeowae ędz sobą a jedocześe se soeowae ze zeą Y. Pozo zeośc Zee objaśające,,., pow caatezować sę odpowedo wso pozoe zeośc ezo współcze zeośc gdze S v S,, da,,.,. Ktcz pozo zeośc v jest czbą z zaesu,5;,. Ze zbou potecjac zec objaśającc euje te, da tóc współcz zeośc e pzeacza wbaej watośc tczej v. Ba współowośc Metod dobou zec objaśającc etoda pojeośc foacjej, etoda gafowa, etoda aaz współczów oeacj.

3 Metoda pojeośc foacjej. czba potecjac zec objaśającc pozostałc po usuęcu zec o zbt s pozoe zeośc. Zbó potecjac zec objaśającc,,., zawea epustc podzboów. Każd podzbó z tej odz ueuje w pew poządu. Nec ozacza ue wbaego podzbou. Idwduaa pojeość foacja zeej eeete podzbou będącej Itegaa pojeość foacja podzbou Itegaą pojeość foacją wzacza sę da wszstc podzboów zbou,,.,. Podzbó o ajwęszej watośc tegaego wsaźa pojeośc foacjej wzacza zee objaśające ajepsze w sese pojeośc foacjej.

4 Pzład W pewej fe pzepowadzoo badaa dotczące wdajośc pac ające a ceu zbudowae odeu eooetczego opsującego wdajość pac. W gupe potecjac zec objaśającc zaazł sę zee - teccze uzbojee pac; - śede ocze płace pacowów; - stat czasu pac z pzcz ogazacjo tecczc. Macez weto oeacj R,84,8,84,79,8,79 R,5,64, W t pzładze wstępują potecjae zee objaśające, stąd aeż wzaczć tegae pojeośc foacje da 7 podzboów potecjac zec objaśającc. Lsta podzboów 4 ; 5 ; 6 ; 7 ; ; Podzbó Idwdua wsaź pojeośc foacjej,5,7 Itega wsaź pojeośc foacjej,7 Podzbó,4 Podzbó,4

5 Podzbó ; 4 Idwduae wsaź pojeośc foacjej,5,64 4,5 4,,84,84 Itega wsaź pojeośc foacjej 4 4 4,7 Podzbó ; 5 Idwduae wsaź pojeośc foacjej,5, 5, 5, 4,8,8 Itega wsaź pojeośc foacjej 5 5 5,7 Podzbó ; 6 Idwduae wsaź pojeośc foacjej,64, 6,8 6, 4,79,79 Itega wsaź pojeośc foacjej 6 6 6,4 Podzbó ; ; 7 Idwduae wsaź pojeośc foacjej,5,64 7, 7,,84,8,84,79,,79,8 7, Itega wsaź pojeośc foacjej ,7 Itegaa pojeość foacja jest ajwęsza da podzbou ue 6 co ozacza, że ajepsz w sese pojeośc foacjej ze objaśając są zee,.

6 Metoda gafowa.. Wzacza watość tczą współcza oeacj.. W acez oeacj poędz potecja ze objaśając R zastępuje zea wszste eeet spełające waue j twoząc acez R.. Na baze acez R buduje sę gaf. Wezcoła gafu są potecjae zee objaśające, atoast awędze odpowadają ezeow eeeto acez R. Możwe do otzaa gaf to a jede gaf spój, w tó ażd wezcołe jest połączo awędza z wezcołe; b węcej ż jede podgafów spójc, tóe e posadają wspóc awędz; c gaf ub gaf spóje oaz gaf ub gaf zeowe bez awędz; d gaf zeowe. 4. Do zec objaśającc zacza sę a zee, tóe twozą gaf zeowe, b zee o asaej czbe awędz wbae z ażdego podgafu spójego; jeże w da podgafe jest węcej ż jeda zea o taej saej asaej czbe awędz, to wbea sę spośód tc zec ajsej soeowaą ze zeą objaśaą.

7 Pzład Weto acez oeacj,,9,,7,87,8,8,9,,45,,,7,,,,,,5,7, R,78,,8,7,9,54, R Watość tcza współcza oeacj 5,, 5,9,7 5,7 Macez R,9,87,9,45,5,7 R Gaf

8 Metoda aaz współczów oeacj Etap pac. Wzaczee watośc tczej współcza oeacj,. Wbó z gup potecjac zec objaśającc zeej ajsej soeowaej ze zeą objaśaą,. Eacja ze zbou potecjac zec objaśającc wszstc zec soeowac ze zeą wbaą w puce, 4. Powtazae oów, do wczepaa zbou potecjac zec objaśającc. Pzład acez oeacj weto oeacja etoda gafowa. Wbea zeą,. Euje zee, 4, 6,. Z pozostałc zec, 5, 7 wbea ajsej soeowaą ze zeą objaśaą R cz zeą 5, 4. Euje zeą 7, poeważ jest soeowaa z 5 współcz oeacj z acez R wos,9, 5. Pozostała to zea ją jao ajsej soeowaą wbea do gup zec objaśającc, 6. Zbó potecjac zec objaśającc został wczepa oec etod. 7. Rezutat zee objaśające wbae etodą aaz współczów oeacj to zee, 5,

K N. y y n. ) k=1,2,...k. x k. k x nk. x = 1.1

K N. y y n. ) k=1,2,...k. x k. k x nk. x = 1.1 . Wbó zmiech objaśiającch.. Ozaczeia Będziem a azie ozważać mode jedoówaiow. smbo K opis iczba zmiech objaśiającch iczba obsewacji (iczba watości ażdej ze zmiech, wstępującch w modeu) zmiea objaśiaa. Jej

Bardziej szczegółowo

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3

i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3 35 Iterpoaca Herte a 3 f ( x f ( x,,, 3, 4 f ( x,,, 3 f ( x,, 3 f ( x, 4 f ( x 33,5,698,87,5!, 34,83,785,9,3 36,598,877,95 38,475,97 4,447 Na podstawe wzoru (38 ay zate 87,, 5, L4 ( t 335, +, 698t+ t(

Bardziej szczegółowo

Indukcja matematyczna

Indukcja matematyczna Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya

Bardziej szczegółowo

Ż ż Ł ż ż ż Ż Ś ż ż ż Ł Ż Ż ć ż Ż Ż Ż Ń Ż Ź ż Ź Ź ż Ż ż ż Ż Ł Ż Ł Ż ż Ż ż Ż Ż Ń Ą Ż Ń Ż Ń ć ż Ż ź Ś ć Ł Ł Ź Ż Ż ż Ł ż Ż Ł Ż Ł ź ć ż Ż Ż ż ż Ó ż Ł Ż ć Ż Ż Ę Ż Ż Ż ż Ż ż ż Ś ż Ż ż ż ź Ż Ń ć Ż ż Ż Ż ż ż ż

Bardziej szczegółowo

Ś Ł Ą Ś Ś ź Ś ń ż ż Ó ż ż Ś Ł ż ń ń ń ż ń Ś ń ć ŚĘ Ó Ł Ę Ł Ś Ę Ę ń ń ń ń ń Ź ń ń ń ń ń ż ń ń ń ń ń Ę ż ż ć Ść ń ń ż Ń ż ż ń ń Ś Ą ń Ś ń ń ż Ó ż Ź ń ż ń Ś Ń Ó ż Ł ż Ą ź ź Ś Ł ć Ś ć ż ź ż ć ć Ę Ó Ś Ó ż ż

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ś ź ń ź ź ź Ś Ł Ę Ę Ś ż Ś ń Ą Ś Ą Ł ż ż ń ż ć ż ż ż ź ż ć ź Ę Ę ń ć ż Ł ń ż ż ż Ś ż Ś ż ż ż ż ż ż ż ń ń ż ż ż ć ż ń ż ń ź ż ć ż ż ć ń ż Ę Ę ć ń Ę ż ż ń ń ź Ę ź ż ń ż ń ź ż ż ż ń ż ż ż ż ż ż ż ż ń ń

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ś Ę ź ń ź ź Ś Ę Ę Ś Ą Ś Ę Ż Ł ń Ę Ś ć ć ń ć ń ń ń ź ń Ę ź ń ń ń ź ź Ś ź ź ć ń ń ń ń Ś ć Ś ń ń Ś ź ń Ę ń Ś ź ź ź ź ź Ę Ę Ę Ś ń Ś ć ń ń ń ń ń ń Ę ń ń ń ń ć ń ń ń ń ć ń Ś ć Ł ń ń ń ć ń ć ź ń ź ć ń ń ć

Bardziej szczegółowo

Dobór zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometrycznego

Dobór zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometrycznego Dobó zmiennych objaśniających do liniowego modelu ekonometycznego Wstępnym zadaniem pzy budowie modelu ekonometycznego jest okeślenie zmiennych objaśniających. Kyteium wybou powinna być meytoyczna znajomość

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

Ę Ć Ę Ó Ą ź Ó Ń Ń Ć Ó Ó Ł Ź Ł Ą Ł ć Ł ć Ź Ź ź Ń Ń Ź ć ć Ó Ą ź ć ć Ż ć ć Ź ć Ą ź Ł Ł Ę ć ć Ł Ś ć Ź ć Ł ć ć ć Ż Ó Ś Ł ć ź ć Ć ć ź ć Ź Ź Ł ć ć ć ź ź Ż Ą ź Ł ć ć ć Ó Ś Ć Ń ć Ń ć ć ź ć ć ć ć Ą Ł Ń ć Ł ć Ę Ą

Bardziej szczegółowo

Ć ń ń Ę Ó ń Ę ć ć ź Ę ć Ź ć ń ń ń ń ć ń ń ń Ę ć Ą Ę Ź ć ć ń Ą ź Ó ź ń Ę ć ć ń Ó Ą Ą ź ź Ę Ć Ę ć Ó ź Ą ć ć Ę ź ć Ź ć Ę ć Ź Ź ć ć ć ć Ł Ę ć Ć Ę Ź ć Ż Ę ń Ź Ę ć ń ć ń Ź Ź ń Ę ń ć Ó Ó Ź ć ń Ź ń Ż ć ź ź Ą Ć

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ń Ń Ś Ń Ń ź Ń Ą Ż Ł Ę Ł Ś Ą Ą Ś Ł Ń Ś Ą Ń ć Ą Ą Ą Ą Ł Ś Ę Ś Ń Ż Ż Ś Ć Ź ć Ę Ś Ą Ź Ś Ś Ś Ś Ż Ś Ź Ą Ż Ć Ą Ś Ź Ż Ź Ź Ź Ś Ą ć Ś Ść Ś Ść Ż Ź Ź ć Ź Ź Ź Ż Ż Ź Ś Ś Ż Ż ć Ź Ż Ż ć Ś Ś Ą Ź ć Ś ć ć Ś Ś ć Ż Ż Ą

Bardziej szczegółowo

Ą Ą ć Ż ć ć ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ą ć ć Ą ć ć Ó Ź ć Ą ć ć ć ć ć Ą ć ć Ą Ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ą ć Ą Ż ć Ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ż ć ć Ż ć ć ć ć ć Ą ź ć Ę ć ć ć ć Ź ć ć ź ć ć ć

Bardziej szczegółowo

Ą Ą Ą ń ż Ę Ż ż ń ż ć ż ż ć Ń Ż ż ż Ź Ą ń Ż Ę Ń ż Ą ń ż ć Ź ć ć ż ć ż ć ż Ż ż ż ż ć ż ń ż ć ń ż ż ż ć ć ń ń ż ć ż ćż ż ż ń ż ń ż ż Ę ż Ę Ą ż ż Ęć ż ż Ę ż ć ć ć ż ń ź ń ń Ź ż Ę Ę ń Ź Ź ć Ż ć ź ż ż ż ź Ę

Bardziej szczegółowo

Ę Ę Ń ć Ź ć Ź Ń Ę Ó Ź Ę Ź Ń Ń ć Ź ź Ą Ź ć Ę Ą Ę Ź Ź Ź Ę Ź Ą Ź Ź Ą Ó Ó Ź Ą ć Ń Ą ć ć ć Ż Ą Ą Ż Ą Ą Ą ć Ź Ź Ę Ą Ą Ę Ź Ń ź Ś ź Ż Ż Ż Ą ć Ś Ą ć Ą Ż Ń Ż Ą Ź Ź ć Ń Ś Ń Ź Ź Ą Ź Ż Ą ź ć ć Ę Ź Ź Ź ź Ę ź Ę Ń Ź Ę

Bardziej szczegółowo

Ł Ł Ś Ł Ń Ń Ł Ę ć ć Ż ć Ż Ę ć ć ć Ę Ę ć Ż ź Ż ć Ż Ą Ę Ę Ż Ę ź Ś ć ć Ę ź Ą ć Ł Ę Ę ź Ż ć ć Ę Ę Ż Ż ć Ż Ę ć Ę Ę ć ź Ą ć ć ć Ę ć ć ź ć ć ź ć Ś Ż ć ć Ż ć Ż ć Ż ć ź Ż Ż Ę Ę ź Ę ć Ż Ż Ę Ż Ę Ż Ą ć ć ć Ż ź Ż ć

Bardziej szczegółowo

ć ź ć ź ć ć Ź ć ć ć ć ź ć ć ź ć ć Ź Ł ć ć ć Ż ć Ż ć ć Ź ź Ć Ą Ź Ż Ż Ź Ż Ć Ł Ł Ź Ź ź Ą ź Ą Ć Ź Ł Ź ć Ź ćź Ź Ź Ą Ź ć Ź ć Ł ć Ł ć ć Ł ć Ą ć ć ć ź ź ć ć ć ć ź ć ć ć ź ć ć ć ć ć ć ć ć Ł Ź ć ź ć Ą ć ć Ą Ć

Bardziej szczegółowo

Ż Ę ć Ć ć ć Ą

Ż Ę ć Ć ć ć Ą Ś Ł Ż Ą Ż Ę ć Ć ć ć Ą ŚĘ Ż ź Ś Ż Ś Ś Ń Ę Ą Ś Ł Ś Ł Ż Ż ź ż Ą Ś Ż Ż Ś Ł Ą Ą Ó Ż Ż ż ć Ż ż ć ż Ó Ż ż ć ż ć ż Ą Ę ż Ó Ó ż ż Ó ć Ż ć Ż ć ć ź Ę Ę Ę ć Ż Ź Ż ż ć ż Ź Ę Ż ż ć Ś ć Ż Ę ż Ę ż ż ż Ż ż ż ż ż ĘŁ ż ż

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

(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 szczegółowo

Dobór zmiennych do modelu ekonometrycznego

Dobór zmiennych do modelu ekonometrycznego Dobó zmiennych do modelu ekonometycznego Metody dobou zmiennych do modelu ekonometycznego opate na teście F Model zedukowany ya 0 +a x+a x+.+a x Model pełny ya 0 +a x+a x+.+a x +a + x + + +a k x k Częściowy

Bardziej szczegółowo

Ś ć Ś Ę Ś Ś Ś Ś Ę Ę

Ś ć Ś Ę Ś Ś Ś Ś Ę Ę Ł Ś Ę ź Ż Ż ź ź Ż Ś Ż Ś Ł Ś ć Ś Ę Ś Ś Ś Ś Ę Ę Ś Ę Ń Ę ć ć Ę Ś Ę Ś Ę Ś Ś Ś ŚĘ ć Ś Ś Ś Ś ŚĘ Ł Ś Ł ź Ę ź ź ź ź Ń Ś Ś Ń ź ć ź ź ź ź ź ź Ś ź Ż ź Ń ź Ś ź ź ć Ę ź Ę Ę Ś Ę Ę Ł ź ź Ę ć Ś Ś Ł Ś Ę Ś Ł Ł Ś ć Ł ź Ł

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 1

METODY KOMPUTEROWE 1 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN MTODA ULRA Mcał PŁOTKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Kosultacje aukowe dr z. Wtold Kąkol Pozań 00/00 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN Metod umercze MN pozwalają a ormułowae matematczc

Bardziej szczegółowo

Równania dynamiki maszyn prądu stałego w jednostkach względnych Jako podstawę analizy przyjmijmy równania obwodu twornika:

Równania dynamiki maszyn prądu stałego w jednostkach względnych Jako podstawę analizy przyjmijmy równania obwodu twornika: óaa ya aszy pą sałego jeosach zgęych Jao posaę aazy pzyjjy óaa obo oa: obo zbzea: ( ) e ( ) aość sły eeoooyczej yającej z oboó a: e oe yozoy aszye: M e Bazo ygoy jes zaps óań jeosach zgęych. Jao eośc oesea

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI

Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Laboatoum Metod tatystyczych ĆWICZENIE WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Oacowała: Katazya tąo Weyfkaca hotez Hoteza statystycza to dowole zyuszczee dotyczące ozkładu oulac. Wyóżamy hotezy: aametycze

Bardziej szczegółowo

Ć Ź ć Ę ć Ę Ć Ź Ź Ć

Ć Ź ć Ę ć Ę Ć Ź Ź Ć Ź Ć Ć Ź ć Ę ć Ę Ć Ź Ź Ć Ł Ą Ę Ć ć ćź ć Ź Ź Ź Ź Ą Ć ć Ł Ł Ł Ę ć ć Ź Ą ć Ę ć Ź Ź Ź Ź ć Ź Ź ć Ź ć Ł ć Ą Ć Ć Ć ć Ź Ą Ź ć Ź Ł Ł Ć Ź Ą ć Ć ć ć ć ć Ć Ć ć Ć ć ć Ł Ę Ź ć Ć ć Ź Ź Ć Ź Ź ć ć Ź ć Ź Ź Ź Ą Ę Ń Ź Ć Ą

Bardziej szczegółowo

ś ś ź ć ć ż ż ść ź ś Ę ś ż ś ź ś Ę ż ż ć ś ś ź

ś ś ź ć ć ż ż ść ź ś Ę ś ż ś ź ś Ę ż ż ć ś ś ź ż Ś Ż ś ś ś ćż ć ś ś ż ż ż ś ś ź ć ć ż ż ść ź ś Ę ś ż ś ź ś Ę ż ż ć ś ś ź ś ż ż ż ż ść Ź ś ż ż ś ś ś ść ć Ń ż ś ś ś Ł ś ś ś Ź ż ś ż ż ś ść ś ść ś Ż ś ż ż ś ś Ń ś ś ś ż ś ś ś ś ś Ń ś ś ś ś ś ś ś ś Ń ś ż

Bardziej szczegółowo

ć ć Ń Ę

ć ć Ń Ę ż ź ć ć Ń Ę ć Ś Ę Ś ć ć ż ć ż ż ż ć ć ć ż ź ć ż ż ż ż ć ż ż Ś ź ż ć Ą ż ż ż ż ż ż ź ć ż ć ż Ś ż ć ż ż Ą ż ż Ę ć Ż ż ć Ż ż ż ż ż ć ż ż ż ż ż ź ć ż ż ć ż ź Ś ż ż ć ż ż ż ż ć ćż ż ć ż ż ż ź ż ć ż ż ż Ś

Bardziej szczegółowo

14. Zasady zachowania dla punktu i układu punktów materialnych: pędu, krętu, energii, zasada d Alemberta.

14. Zasady zachowania dla punktu i układu punktów materialnych: pędu, krętu, energii, zasada d Alemberta. 4. Zasad achowaa da puktu układu puktów ateach: pędu, kętu, eeg, asada d ebeta. υ p = pęd (ość uchu puktu ateaego υ F d ( υ = F pochoda wgęde casu pędu ówa jest se dałającej a da pukt v v t2 ( υ2 υ = t

Bardziej szczegółowo

Tablice wzorów Przygotował: Mateusz Szczygieł

Tablice wzorów Przygotował: Mateusz Szczygieł Tablce zoó Pzygotoał: Mateusz Szczygeł DKATORFIASOWY.COM.PL . Oczekaa stoa zotu - adoodobeństo zaśca daego zdazea ożla do zealzoaa stoa zotu. Waaca aaca stoy zotu oczekaa stoa zotu [ ] 3. Odchylee stadadoe

Bardziej szczegółowo

ć ć ć ć Ń Ę Ś Ę Ę ć Ę ć Ń

ć ć ć ć Ń Ę Ś Ę Ę ć Ę ć Ń Ź Ź Ó Ń Ó ź ć Ź ć ć ć ć Ń Ę Ś Ę Ę ć Ę ć Ń Ź ć Ź Ę Ę ć ć ź Ę Ę Ź ć Ó Ó Ś Ó Ń ŚĆ Ę Ś Ó ćć Ó Ś Ę Ś Ę Ę Ś Ś ć Ę Ó Ę Ó Ę Ń Ć Ś Ś Ś Ś Ó ŚĆ Ó ć Ń Ń Ó Ę Ó Ó Ó Ś Ę Ć Ó ć ć Ó ź Ę ć ć Ź ć ć ć ć ć ź ć Ź ć Ć ć ć Ś

Bardziej szczegółowo

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas

Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y

Bardziej szczegółowo

Rezonanse w deekscytacji molekuł mionowych i rozpraszanie elastyczne atomów mionowych helu. Wilhelm Czapliński Katedra Zastosowań Fizyki Jądrowej

Rezonanse w deekscytacji molekuł mionowych i rozpraszanie elastyczne atomów mionowych helu. Wilhelm Czapliński Katedra Zastosowań Fizyki Jądrowej ezonanse w deekscytacj moekuł monowych ozpaszane eastyczne atomów monowych heu Whem Czapńsk Kateda Zastosowań Fzyk Jądowej . ezonanse w deekscytacj moekuł monowych µ He ++ h ++ Heµ h J ν h p d t otacyjna

Bardziej szczegółowo

Równania rekurencyjne

Równania rekurencyjne Rówaa reurecyje Ja stosować do przelczaa obetów obatoryczych? zaleźć zwąze reurecyjy, oblczyć la początowych wartośc, odgadąć ogóly wzór, tóry astępe udowaday stosując ducję ateatyczą. W etórych przypadach,

Bardziej szczegółowo

Dane modelu - parametry

Dane 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

Ł Ą Ń

Ł Ą Ń Ł Ą Ń Ł Ł ź ź Ż Ż Ą Ł ź ź Ł Ź Ż Ź ź Ż Ż Ż ź Ć Ą ź Ł Ć Ż Ż Ż Ź Ć ź Ń Ż Ż Ć Ć ź Ż Ć ź Ź Ć Ć ź Ź Ć Ź Ż ź Ź Ż Ć ź Ń Ź Ć Ć ź Ż Ź Ź Ż Ć Ź Ż Ż Ż Ż Ż Ń Ą Ź ź Ć Ż Ż Ż Ż Ż ź Ż Ż Ź ź Ć Ć Ź Ż Ł Ą Ń ź Ń Ż Ć Ą Ź Ą

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 10 KORELACJA

Ćwiczenia 10 KORELACJA Ćwczea 0 KORELACJA Zadae W odażu przeprowadzom przed wboram prezdecm aazowao poparce da addatów A B W zaprezetowao w tabe: Y addat X płeć A B M 0 40 K 0 30 00 a Naeż prawdzć cz wbór addata a prezdeta zaeż

Bardziej szczegółowo

ż ć Ę ż ż ż Ń Ł ż ż ż ż ż ż ż ż

ż ć Ę ż ż ż Ń Ł ż ż ż ż ż ż ż ż ż ć Ę ż ż ż Ń Ł ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż Ń ż ż Ń Ń Ń ż ć ż ż ć ż ż ż ć Ą Ń ż ć ć ż ż ż ż ć ćż ż Ń Ń Ł ż Ń Ń Ń ć Ń ć ć Ń ż Ń Ń ż ż ż ć Ń ć ż ć ć ć ć Ń ż Ń Ń ć Ń Ę ż Ń ż ż ż Ł ż ć ż ć ż ż ż ż ć ć ż ż ć ź ż ż

Bardziej szczegółowo

Ó Ś

Ó Ś Ł ć ć Ż Ó Ś Ł Ż Ż ć Ż ć Ż Ż Ą Ż ć Ż ć ć Ż ć ć Ł Ź Ź ć Ż Ż Ż Ż Ż Ż Ż Ż Ź Ł Ł Ż ć Ą ć ć Ź Ż Ź Ż Ś Ł Ą Ą Ą Ł Ą Ś ć Ł Ż Ż ć Ż ć Ń Ś Ż ć ź ć Ą Ł ź Ż ć ź Ł ć Ż ć ć ć Ą Ś Ł Ń Ć Ł ŚĆ Ś Ó Ż Ą ź Ą Ą Ą ź Ś Ś Ł Ź

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa Wzory

Statystyka Opisowa Wzory tatystyka Opsowa Wzory zereg rozdzelczy: x - wartośc cechy - lczebośc wartośc cechy - lczebość całej zborowośc Wskaźk atężea przy rysowau wykresu szeregu rozdzelczego przedzałowego o erówych przedzałach:

Bardziej szczegółowo

Rama płaska metoda elementów skończonych.

Rama płaska metoda elementów skończonych. Pzyład. Rama płasa metoda elementów sończonych. M p l A, EJ P p l A, EJ l A, EJ l l,5 l. Dysetyzacja Podział na elementy i węzły x st. sw. M 5 P Z X, M, V, H 7, M, H Y, V Element amy płasiej węzły, x stopni

Bardziej szczegółowo

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE

ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE L.Kowals Zmee losowe welowmarowe ( ΩS P ZMIENNE LOSOWE WIELOWMIAROWE - ustaloa przestrzeń probablstcza. (... - zmea losowa - wmarowa (wetor losow cąg losow. : Ω R (fuca borelowsa P : Β R [0 - rozład zmee

Bardziej szczegółowo

Ł Ł ŹŁ Ó Ź Ł Ł Ó Ł Ł Ń Ż

Ł Ł ŹŁ Ó Ź Ł Ł Ó Ł Ł Ń Ż Ł ć Ł Ó Ó Ó ć Ó Ś Ó Ł Ł ŹŁ Ó Ź Ł Ł Ó Ł Ł Ń Ż Ż ŹŁ Ł Ź Ł Ń Ż ŹŁ ŻŁ Ź Ń Ł Ł Ł Ż Ł ć ć ć Ź ć ć ć Ł Ź Ł ć Ź Ź ć ź ć Ź ć ć ć Ż ć ć ć ć ć ć Ź ć Ó Ł Ó Ń ź ć Ź ć Ż ć ćż ć Ó Ł Ł ć ć ć ć ć ć ź Ź ć ć Ś Ć Ł Ó Ł ć

Bardziej szczegółowo

Ś Ś Ś Ś Ś Ś Ę Ą Ę ŚĘ Ę Ś ń Ę Ę Ą Ł Ż Ń Ł ć Ą ć Ł Ę Ó ć Ź ć ź ń Ń ń Ś Ą Ę Ł Ę Ą Ę ń ć ń Ź ć ń ć ń Ś ń ŚĆ ć ź Ł Ę Ę Ś Ę Ę Ę ń ŚĘ Ń Ę Ę ń ŚĘ Ę Ę Ś Ś ć ń Ę ń Ś Ę ć ć Ę Ę ć ź ć ń Ę Ń ń ć Ł Ę Ę Ę Ę ć Ę ć ć ź

Bardziej szczegółowo

LISTA OBECNOŚCI EGZAMINY USTNE JĘZYK WŁOSKI B2/C1 9.03.2015 R. PWP Kształcenie zawodowe na neofilologiach KUL na potrzeby rynku pracy

LISTA OBECNOŚCI EGZAMINY USTNE JĘZYK WŁOSKI B2/C1 9.03.2015 R. PWP Kształcenie zawodowe na neofilologiach KUL na potrzeby rynku pracy JĘZYK WŁOSKI B2/C1 9.03.2015 R. 8 14.00-14.50 9 14.30-15.20 10 15.00-15.50 JĘZYK WŁOSKI B2/C1 10.03.2015 R. 8 14.00-14.50 9 14.30-15.20 10 15.00-15.50 JĘZYK WŁOSKI B2/C1 14.03.2015 R. 1 8.30-9.20 2 9.00-9.50

Bardziej szczegółowo

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych Iormaa - Wład 9 - dr Bogda Ćmel cmelbog@ma.ag.edu.pl Racue różczow ucj welu zmec Z uwag a prosoę zapsu ławe erpreacje gracze ograczm sę jede do ucj lub zmec. Naurale uogólea wprowadzac pojęć a ucje zmec

Bardziej szczegółowo

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:

Bardziej szczegółowo

Miary statystyczne. Katowice 2014

Miary statystyczne. Katowice 2014 Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących

Bardziej szczegółowo

EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI WIELOLETNICH

EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI WIELOLETNICH Please cte ths atcle as: Mae Łayga, Macej Tacz, Efetywość westycj weloletch, Scetfc Reseach of the sttute of Mathematcs a Comute Scece,, Volume, ssue, ages 7-. The webste: htt://www.amcm.cz.l/ Pace Nauowe

Bardziej szczegółowo

Ą Ś Ś ż Ż ć Ś Ż Ś Ń Ó Ż ć Ź ć ć Ż Ź Ś Ą Ą Ż Ś Ą ĘĄ Ś Ę ŚĘ Ę Ó Ś Ą ć Ś ź Ś ż Ż Ź ć ć ć Ą ć ć Ź ć ć ć ć Ś ć Ż ć ć Ą ć Ż ć Ż ć Ż Ż Ż ć Ż ć Ż ć Ż ż ź Ą ż ć Ż Ź Ż Ś Ż Ś Ą ż Ą Ż ź Ż ż ć Ż Ż Ą Ś Ź ć Ś ż Ź ż Ł

Bardziej szczegółowo

ń ń ż ń ń ę ó ó ń Ćż ń ń ę ę ę ę Ż Ć ę

ń ń ż ń ń ę ó ó ń Ćż ń ń ę ę ę ę Ż Ć ę ó ż ż ó ż ć Ę ó ż ó ó ó ó ń ę ę ż ń ó Ę ó ż ęż ę ń ę Ę ż Ę ę Ż ń ę ęż ę ę ę ń Ć ń ń ń ń ń ń ż ń ń ę ó ó ń Ćż ń ń ę ę ę ę Ż Ć ę ę ó ę ó ó Ć ę ę Ż ę ó ż ę ę ó ę ń ń ę ó Ż Ć ę Ł Ć ę Ć ż ę ó ę ż ę ę Ę ęć Ź

Bardziej szczegółowo

LINIA PRZESYŁOWA PRĄDU STAŁEGO

LINIA PRZESYŁOWA PRĄDU STAŁEGO oitechnia Białostoca Wydział Eetyczny Kateda Eetotechnii Teoetycznej i Metoogii nstucja do zajęć aboatoyjnych Tytuł ćwiczenia LNA RZEYŁOWA RĄD TAŁEGO Nume ćwiczenia E Auto: mg inŝ. Łuasz Zaniewsi Białysto

Bardziej szczegółowo

Ż Ł Ę Ę Ś Ł

Ż Ł Ę Ę Ś Ł Ż Ł Ę Ę Ś Ł Ż ć Ż Ż Ż Ź Ż ź ć Ż ć ć Ź Ź ć Ż Ż ć Ż Ż Ę Ś Ź Ż Ź ź ź Ż Ś Ś ć Ż Ś Ż ź ć ć Ś Ś Ż Ż Ź Ż Ś ź Ś ć Ż ć ź Ź ć ć ć Ż ć ć Ż ź ź ź Ż ć ź Ź ć ć ć Ż ć ć Ż ź ź ź Ś Ś Ż Ł Ż Ż Ż Ż Ż ź Ż Ż ć Ż ć Ż Ż Ż Ź ć

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Wnioskowanie 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 szczegółowo

Załącznik 3.1.2.a Test C.1 Ogólna ocena stanu chemicznego JCWPd wg danych z 2012 r. w podziale na 161 JCWPd

Załącznik 3.1.2.a Test C.1 Ogólna ocena stanu chemicznego JCWPd wg danych z 2012 r. w podziale na 161 JCWPd Załącznik 3.1.2.a Test C.1 Ogólna ocena JCWPd wg w podziale na 161 JCWPd Monitoring oraz ocena jednolitych części wód podziemnych w dorzeczach w latach 2012 2014 Nr JCWPd wziętych do JCWPd wg, w których

Bardziej szczegółowo

Regresja REGRESJA

Regresja REGRESJA Regresja 39. REGRESJA.. Regresja perwszego rodzaju Nech (, będze dwuwyarową zeą losową, dla które steje kowaracja. Nech E( y ozacza warukową wartość oczekwaą zdefowaą dla przypadku zeych losowych typu

Bardziej szczegółowo

Indukcja elektromagnetyczna Indukcyjność Drgania w obwodach elektrycznych

Indukcja elektromagnetyczna Indukcyjność Drgania w obwodach elektrycznych ndukcja eektomagnetyczna ndukcyjność Dgana w obwodach eektycznych Pawo ndukcj eektomagnetycznej Faadaya > d zewnętzne poe magnetyczne skeowane za płaszczyznę ysunku o watośc osnącej w funkcj czasu. ds

Bardziej szczegółowo

Ł Ł ć

Ł Ł ć Ą Ł Ł Ł Ś Ł Ś Ć Ł Ł ć ź ć ż ć ź ź Ą Ś ż ć Ż ż Ą Ż Ś ćż Ą ż Ż ć Ś ć ć ć Ł Ą ź ź Ł Ż Ź ć ć ć Ż Ś ż ż ć Ł ć ź ż ż ż ć Ą ź ż ć ż ż ż ź ż Ą Ż Ż ż Ż Ą ż ć ź ż ź ć Ż Ł ż Ś ć Ż ć ć ż ć Ć ć ć ć ć ż ć Ż Ł Ł Ż Ź

Bardziej szczegółowo

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej

Bardziej szczegółowo

STATYSTYCZNY OPIS UKŁADU CZĄSTEK

STATYSTYCZNY OPIS UKŁADU CZĄSTEK WYKŁAD 6 STATYSTYCZNY OPIS UKŁADU CZĄSTK Zespół statcz moża opisać: ) Klasczie pzestzeń fazowa P ( P PN, q, q q N) q Każda kofiguacja N cząstek zespołu statczego opisaa jest puktem w pzestzei fazowej.

Bardziej szczegółowo

Spójne przestrzenie metryczne

Spójne przestrzenie metryczne Spóe pzeszee ecze De. Pzeszeń eczą zw spóą eżel e d sę e pzedswć w posc s dwóc zoów epsc owc ozłączc. - pzeszeń spó ~ owe Icze es zoe spó eżel dl dowolc pów czl see cągł c : : = = see dog łącząc Tw. ągł

Bardziej szczegółowo

Ń Ą Ę Ł Ł Ł Ł ź Ł Ł Ł Ł Ł Ł ź Ł Ł Ł Ł Ś Ś źć Ą ź ź ć ź ć Ś ć Ą ć Ż ć ć Ę ć Ą Ł Ł Ł ź Ś Ą ź Ą Ą Ł Ś Ą Ż Ą Ł Ł ć Ż Ś ź Ó ź Ó ć Ć ź Ś ć Ł ć ć ć ć ć ć Ą Ą Ą Ł Ą ć ć ć ć Ą Ł ź ć ćź ć ć ź Ś ć ć Ą Ą Ą ć Ą ć Ż

Bardziej szczegółowo

ć ć ć ć ć ć ć źć ć ć ć ć ć ć ź Ś ź ć ć ć Ż ć Ę ć ć ć ć ć ć Ę Ę ć ć ć Ż ź ź ź ć ć ć ć ć Ś ć ć ć ć ć Ż ćż ć ć ć ć ć ć Ż ć ć ć ć ź ć ź Ę ć ć ź ć ć Ś Ż ć ć ć Ą Ż ć ć ć Ę ć ć Ż ć ć ć Ś ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć

Bardziej szczegółowo

$y = XB KLASYCZNY MODEL REGRESJI LINIOWEJ Z WIELOMA ZMIENNYMI NIEZALEŻNYMI

$y = XB KLASYCZNY MODEL REGRESJI LINIOWEJ Z WIELOMA ZMIENNYMI NIEZALEŻNYMI KASYCZNY ODE REGRESJI INIOWEJ Z WIEOA ZIENNYI NIEZAEŻNYI. gdz: wtor obsrwacj a zmj Y, o wmarach ( macrz obsrwacj a zmch zalżch, o wmarach ( ( wtor paramtrów struturalch (wtor współczów, o wmarach (( wtor

Bardziej szczegółowo

ć ć Ę ż Ą ż ż Ź ć Ę Ą ż Ą ć ż ć ć ż ż ć Ę ż ż ć ż ć

ć ć Ę ż Ą ż ż Ź ć Ę Ą ż Ą ć ż ć ć ż ż ć Ę ż ż ć ż ć ć ć Ł ć ć ć Ę ż Ą ż ż Ź ć Ę Ą ż Ą ć ż ć ć ż ż ć Ę ż ż ć ż ć ż ćż Ń ż ż ż ż ż ż ż ż Ź ż ż ż ć ć ż Ę Ń ć ż Ą ż Ś ż ż ć ć Ź ć ć ż ż Ź ż ć Ę Ń Ź ż ć ć ż Ń Ł ć ć ć Ż ż ć ć ż Ź ż Ę Ą ż ż ćż ż ż ć ż ż ż ć ć ż

Bardziej szczegółowo

Marii. Skłodowskiej-Curie. Ekspozycja-warsztaty Lekcje

Marii. Skłodowskiej-Curie. Ekspozycja-warsztaty Lekcje Epyj-y Lj M.--.-v.f L M 2011 j- Epyj-y p L M NR (b M) p Mé, Uy P-D, Uy. P M j- Uy P 11 Oy. y yp M j- phą ąż Lj M j- Ib hv, yj p E EDP 2003. Zję M j- ą ć Mé. L M 386, v Dv L 92290 hây-mby - FRANJA (33)

Bardziej szczegółowo

Ś Ś Ł ć Ś ć Ś ć Ż Ż Ż Ę ć Ż Ś Ś Ś Ś Ś ć Ę Ł Ń ć ć Ź ć Ś Ż Ż Ą Ż Ż Ę Ś ć Ł Ż Ż Ż Ę Ś Ś Ś Ś Ż Ż Ę Ż Ż Ś Ż ŚĘ Ż ć Ż ć Ł Ę Ż Ń Ń ć ć Ż Ż Ż Ń Ę Ę Ź Ż Ż Ż ź Ż Ż Ę ź Ż Ń Ę Ż Ł Ż Ż Ł Ż ź Ś Ś ź Ę ź Ś Ę ź Ż ć Ż

Bardziej szczegółowo

Przetwarzanie danych meteorologicznych

Przetwarzanie danych meteorologicznych Sps teśc I Rozważaa ogóle 5 Pzetwazae daych meteoologczych Notat z wyładu pokhamaa Wyoała: Alesada Kadaś I Iomacja odowae 5 I Poces pzetwazaa daych 5 I Aalza 6 I Syteza 7 I3 Edycja wzualzacja 7 I3 Dae

Bardziej szczegółowo

Ę Ł Ź Ć

Ę Ł Ź Ć Ó ź Ś Ź Ś Ę Ł Ź Ć Ó Ó ź ć Ź Ś ź ź Ó Ó ć ć ć ć Ó ć Ę ź Ó Ń Ż Ć ź ź ć Ś ź Ż ź Ź ć ć ć ć ć ć ć Ć ć ć ć ć Ć ć ć ć Ó Ó Ł ź ź Ź ć Ó Ó Ś Ź Ź Ż Ź Ż ć ź ć Ż Ź Ź Ż ź ć Ę ć ź ć Ż ć Ó Ź Ł Ś Ó ć Ł Ł ć Ć Ż Ł Ź ć Ź ć

Bardziej szczegółowo

ć ż ź ć ć Ń ć ż ż ż ż ż ć ż ż ć ż Ź ż ż ż ż ź ź ż ż ń ż ćż ż ź ć ń ć Ń Ą ż ń ż ż ż ż ć ż ć ż ż Ń ż ż ń ż ć ż ń ż ń ż Ź ż ż ń ż ć ć ź ż ż ż ź ż ń ź ż ń ż Ń ć Ą Ę ż ż ć ń ć ż ż ń ż ż ż ć ć ć ń ż Ź ć ż ć

Bardziej szczegółowo

Ś ź ź Ś Ś Ź ć ź Ń ź Ś Ś ć ć Ź Ś ź Ź Ź Ń ź Ś ć Ł ź ź ć Ś ć ć ć ć Ś ź ź Ź Ń ź ź Ś ć Ś ź ć ź ź ć ź ź ć Ł Ź ź ź ź ź ź ć ź ź ć ź ć ć Ź ź ź Ń ź ź ć ź ź ć Ń Ś Ś Ź Ń Ś ź ć Ś ź ź ź ć Ś Ź Ń ź ź Ś ć Ź ź ć ć ź Ł ć

Bardziej szczegółowo

16. Pole magnetyczne, indukcja. Wybór i opracowanie Marek Chmielewski

16. Pole magnetyczne, indukcja. Wybór i opracowanie Marek Chmielewski 6. Poe magnetczne, nukcja Wbó opacowane Maek meewsk 6.. Znaeźć nukcje poa magnetcznego w oegłośc o neskończone ługego pzewonka wacowego o pomenu pzekoju popzecznego a w któm płne pą I. 6.. Wznaczć nukcję

Bardziej szczegółowo

Ł ń ż Ó Ę ń ż Ą Ż Ż Ż ń ż ż ń ć ż Ł ć ć ć ż Ż ż Ó ż Ż ń ż ć ż ć Ż ż Ż ć ż ć ć Ż ń ż Ó ż ć Ż ć Ó ż ć ż Ó ń ż ź ń Ź ć ż ć ż Ż Ź ż Ł ż ż Ł ń Ą ż Ó ćż ż Ż ń ż ć ż ć Ż ż ć Ż ć Ż ć ż Ó Ó ż ć ć Ń ć ż ć ć ż ń

Bardziej szczegółowo

Chemia Teoretyczna I (6).

Chemia Teoretyczna I (6). Chemia Teoretycza I (6). NajwaŜiejsze rówaia róŝiczkowe drugiego rzędu o stałych współczyikach w chemii i fizyce cząstka w jedowymiarowej studi potecjału Cząstka w jedowymiarowej studi potecjału Przez

Bardziej szczegółowo

ń ż ń ń ź ć ż ń ż ń ć ć ń ć ń ć ć Ź ń ć Ź ć ń ń ć ż ń ż ćź Ę ż ń ń ć ć ć ż ż ń ń Ę ć ć ń ż Ś Ś Ó Ź ń Ó ź Ś Ź Ę ż ń ż ź Ś ż ż ń ć ń ż ż ń Ż Ń Ź ż ż ć ć ż ć ń ż ż ń ń ń ć ń ż ć ź ć ń Ś Ę Ę ż Ę ń Ź ń Ó ż

Bardziej szczegółowo

PRZEMIANA ENERGII ELEKTRYCZNEJ W CIELE STAŁYM

PRZEMIANA ENERGII ELEKTRYCZNEJ W CIELE STAŁYM PRZEMIANA ENERGII ELEKTRYCZNE W CIELE STAŁYM Anaizowane są skutki pzepływu pądu pzemiennego o natężeniu I pzez pzewodnik okągły o pomieniu. Pzyęto wstępne założenia upaszcząace: - kształt pądu est sinusoidany,

Bardziej szczegółowo

ź ż ć ć Ę ż ż ż ż ż ż ż ć ż ź Ę ć ż ż ż Ę ż ż ż ż ż ż ż ź ź ż ż ć ź ź ż ź ź ć ź ż ź ć ź ź ć ź Ę ź ż ź ż ć Ę ż ż ż ć ż ż ż ź ż ż ż ż ż ż ż ć ć ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż ć ć ć ć ć ć Ę ż Ę ż ż

Bardziej szczegółowo

Wielokryteriowa optymalizacja dyskretna (WOD)

Wielokryteriowa optymalizacja dyskretna (WOD) D Mszczyńsa, MMszczyńs, KBO UŁ - Weloyteowa optyalzaca dysetna (WOD) ; wybane etody Weloyteowa optyalzaca dysetna (WOD) Poble WOD spowadza sę do wsazana nalepsze decyz 1 w dysetny n-eleentowy zboze decyz

Bardziej szczegółowo

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu

Agenda. Politechnika Poznańska WMRiT ZST. Piotr Sawicki Optymalizacja w transporcie 1. Kluczowe elementy wykładu Poltechka Pozańska WMRT ZST Tytuł: 05 Lokalzaca obektów. Model PoPr Zastosowae prograowaa lowego Autor: Potr SAWICKI Zakład Systeów Trasportowych WMRT PP potr.sawck@put.poza.pl www.put.poza.pl/~potr.sawck

Bardziej szczegółowo