PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK"

Transkrypt

1 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE

2 2

3 DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i Dodatek Solver jest dostępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jest dostępny w menu Narzędzia, należy kliknąć w tymże menu opcję Dodatki. Otworzy sie wtedy okno, w którym należy zaznaczyć opcję Dodatek Solver i kliknąć OK.

4 DODATEK SOLVER EXCEL Sprawdzić czy w zakładce Dane znajduję się Solver 1. Kliknij przycisk Microsoft Office, a następnie kliknij przycisk Opcje programu Excel. 2. Kliknij pozycję Dodatki, a następnie w polu Zarządzaj wybierz pozycję Dodatki programu Excel. 3. Kliknij przycisk Przejdź. 4. W polu Dostępne dodatki zaznacz pole wyboru Solver, a następnie kliknij przycisk OK. Porada: jeśli pozycja Solver nie jest wyświetlana w polu Dostępne dodatki, kliknij przycisk Przeglądaj, aby odnaleźć ten dodatek. Jeśli zostanie wyświetlony monit informujący, że dodatek Solver nie został zainstalowany na komputerze, kliknij przycisk Tak, aby go zainstalować. Po załadowaniu dodatku Solver polecenie Solver będzie dostępne w grupie Analiza na karcie Dane.

5 DODATEK SOLVER EXCEL Kliknij kartę Plik, a następnie kliknij pozycję Opcje. 2. Kliknij pozycję Dodatki, a następnie w polu Zarządzaj wybierz pozycję Dodatki programu Excel. 3. Kliknij pozycję Przejdź. 4. W polu Dostępne dodatki zaznacz pole wyboru Solver, a następnie kliknij przycisk OK. Porada Jeśli pozycja Solver nie jest wyświetlana w polu Dostępne dodatki, należy kliknąć przycisk Przeglądaj, aby odnaleźć ten dodatek. Jeśli zostanie wyświetlony monit informujący, że dodatek Solver nie został zainstalowany na komputerze, kliknij przycisk Tak, aby go zainstalować. 5. Po załadowaniu dodatku Solver polecenie Solver będzie dostępne w grupie Analiza na karcie Dane.

6 DEFINICJA PROGNOZOWANIA 6 Prognozowanie oparte na naukowych podstawach przewidywanie kształtowania się zjawisk i procesów w przyszłości, którego celem jest zmniejszenie ryzyka w procesie podejmowania decyzji. 1, 2 Określenie naukowe podstawy oznacza, że przy prognozowaniu korzysta się z dorobku nauki - z metod matematycznych, statystycznych oraz ogólnej metodologii postępowania w procesie prognozowania E. Nowak, Ogólne zagadnienia prognozowania, [w:] Prognozowanie gospodarcze. Metody, modele, zastosowania, przykłady., E. Nowak (red.), Agencja Wydawnicza Placet, Warszawa 1998, s P. Dittmann, Prognozowanie w przedsiębiorstwie. Metody i ich zastosowanie., Oficyna a Wolters Kluwer business, Kraków 2008, s M. Cieślak, Wprowadzenie, [w:] Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania., M. Cieślak (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2004, s.18.

7 SZEREG CZASOWY 7 Szereg czasowy uporządkowany zbiór obserwacji statystycznych (zbiór stanów zmiennych), które charakteryzują zmiany poziomu określonego zjawiska w czasie. t lata Sprzedaż produktu X (w tys. szt.) , , , , , , , , ,0

8 METODY PROGNOZOWANIA KRÓTKOTERMINOWEGO 8 stały poziom trend sezonowość Model naiwny, Modele średniej arytmetycznej, Model Browna Model Holta Modele analityczne Model wskaźników sezonowości Model Wintersa

9 WYGŁADZANIE WYKŁADNICZE 9 Stała aktualizacja prognoz wraz z napływem nowych informacji o zaobserwowanych wartościach prognozowanej zmiennej oraz o trafności wcześniejszych prognoz. Przyszłe wartości zmiennej ustalane na podstawie średniej ważonej dotychczasowych obserwacji, przy czym wagi maleją wraz z wiekiem.

10 MODEL BROWNA 10 Model Browna może być zastosowany, gdy w szeregu czasowym występuje: stały (przeciętny) poziom zmiennej prognozowanej, wahania przypadkowe. Wzór na obliczanie prognozy na jeden okres w przód y * t y t1 ( 1) y * t1 * y t y t1 * y t1 - prognoza zjawiska na okres t - wielkość badanego zjawiska w okresie t-1 - prognoza zjawiska (wartość wygładzania wykładniczego) w okresie t-1 - parametr modelu stała wygładzania o wartości z przedziału [0,1]

11 MODEL BROWNA 11 y * t y t1 * ( 1) yt 1 - stała wygładzania waga przypisana ostatniej najświeższej obserwacji α przyjmuje wartości z przedziału [0,1] 0 stała prognoza 1 model naiwny * * y t y t 1 * y t y t 1

12 produkcja [tys. szt.] 12 MODEL BROWNA Porównanie prognoz otrzymanych przy pomocy wygładzania wykładniczego dla różnych wartości stałej α kwartał rzeczywista ilość wyprodukowanego produktu X model Browna, 0,05 model Browna, 0,5 model Browna, 0,8

13 MODEL BROWNA 13 W przypadku prostego modelu wygładzania wykładniczego niezbędne do wyznaczenia prognozy jest ustalenie wartości początkowej. Zazwyczaj przyjmuje się: pierwszą wartość rzeczywistą zmiennej prognozowanej lub średnią arytmetyczną rzeczywistych wartości zmiennej z przyjętej próbki wstępnej Przykład: Okres Wartość zmiennej - obserwacje Prognoza =( )/

14 MODEL BROWNA 14 y * t y t1 * ( 1) yt 1 Przykład dla α =0,5 : Okres Wartość zmiennej - obserwacje Prognoza ( )/3 = ,5*120+(1-0,5)*120= ,5*123+(1-0,5)*120=121, ,5*117+(1-0,5)*121,5=119,

15 ZADANIE 1 15 Kwartał t Ilość wyprodukowanego produktu X [tys. szt.] Firma Alfa jest jednym z głównych dostawców firmy Beta. Ilość produktu X, wyrażona w tysiącach wyprodukowanych i dostarczonych sztuk firmie Beta, w poszczególnych kwartałach, począwszy od I kwartału 2009 roku kształtowała się następująco: 1) Stwórz model prognostyczny oraz wyznacz prognozę na I kwartał 2012 roku korzystając z modelu Browna. 2) Stwórz wykres. 3) Oceń trafność prognozy korzystając ze średniego kwadratowego błędu prognozy oraz średniego względnego błędu prognozy.

16 ZADANIE ) Stwórz model prognostyczny oraz wyznacz prognozę na I kwartał 2012 roku korzystając z modelu Browna. Kwartał t Ilość wyprodukowanego produktu X [tys. szt.]

17 ZADANIE ) Stwórz wykres. Kwartał t Ilość wyprodukowanego produktu X [tys. szt.]

18 ZADANIE ) Oceń trafność prognozy korzystając ze średniego kwadratowego błędu prognozy oraz średniego względnego błędu prognozy. Kwartał t Ilość wyprodukowanego produktu X [tys. szt.]

19 TRAFNOŚĆ PROGNOZY 19 Trafność prognozy określa się po upływie czasu, na który prognoza była wyznaczona. Stopień trafności prognozy ilościowej mierzy się za pomocą błędów ex post. 1 1 M. Cieślak, Organizacja procesu prognostycznego, [w:] Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania., M. Cieślak (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2004, s.48.

20 MIERNIKI TRAFNOŚCI PROGNOZY 20 Błędy prognoz ex post: 1) Średni kwadratowy (standardowy) błąd prognozy ex post Informuje o przeciętnym odchyleniu prognoz od wartości rzeczywistych w całym przedziale weryfikacji. n liczba obserwacji w szeregu czasowym

21 MIERNIKI TRAFNOŚCI PROGNOZY 21 2) Średni względny błąd prognozy ex post Informuje nas jaki procent rzeczywistych wartości zmiennej, stanowiło przeciętne bezwzględne odchylenie prognoz od danych rzeczywistych w rozpatrywanym przedziale weryfikacji. 1 n n t1 y t y y t * t 100

22 ZADANIE 2 22 Miesiące Rzeczywista Ilość wysyłek Prognozy ilości wysyłek Rzeczywiste ilości wysyłek niewielkiej firmy kurierskiej oraz ich prognozy (wyznaczone modelem naiwnym) w kolejnych miesiącach 2011 roku kształtowały się następująco: 1) Wyznacz wielkość odchylenia standardowego. 2) Wyznacz wielkość współczynnika zmienności. 3) Oceń trafność prognozy ex post wykorzystując średni kwadratowy (standardowy) błąd prognozy ex post oraz średni względny błąd prognozy ex post.

23 ZADANIE ) Wyznacz wielkość odchylenia standardowego. Miesiące Rzeczywista Ilość wysyłek Prognozy ilości wysyłek

24 MIERNIKI JAKOŚCI MODELU PROGNOSTYCZNEGO ODCHYLENIE STANDARDOWE 24 Wartość odchylenia standardowego informuje o tym, jakie są przeciętne odchylenia wartości rzeczywistych zmiennej prognozowanej od teoretycznych. Im mniejsza jest wartość tego miernika, tym lepsza jakość modelu. s 1 n 1 n t1 y t y 2 0,5 n - liczba obserwacji w szeregu czasowym m - liczba zmiennych objaśniających (nie uwzględniając wyrazu wolnego) y 1 n n t1 y t M. Cieślak, Organizacja procesu prognostycznego, [w:] Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania., M. Cieślak (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2004, s.45.

25 ZADANIE ) Wyznacz wielkość współczynnika zmienności. Miesiące Rzeczywista Ilość wysyłek Prognozy ilości wysyłek

26 MIERNIKI JAKOŚCI MODELU PROGNOSTYCZNEGO WSPÓŁCZYNNIK WYRAZISTOŚCI 26 Współczynnik wyrazistości (zmienności) informuje, jaką część średniej wartości Y stanowi jej odchylenie standardowe reszt. Jest więc charakterystyką zmienności losowej. Model jest tym lepszy, im mniejsza jest wartość współczynnika wyrazistości. s odchylenie standardowe M. Cieślak, Organizacja procesu prognostycznego, [w:] Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania., M. Cieślak (red.), Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 2004, s.45.

27 ZADANIE ) Oceń trafność prognozy ex post wykorzystując średni kwadratowy (standardowy) błąd prognozy ex post oraz średni względny błąd prognozy ex post. Miesiące Rzeczywista Ilość wysyłek Prognozy ilości wysyłek

28 MIERNIKI TRAFNOŚCI PROGNOZY 28 Błędy prognoz ex post: 1) Średni kwadratowy (standardowy) błąd prognozy ex post Informuje o przeciętnym odchyleniu prognoz od wartości rzeczywistych w całym przedziale weryfikacji. n liczba obserwacji w szeregu czasowym

29 MIERNIKI TRAFNOŚCI PROGNOZY 29 2) Średni względny błąd prognozy ex post Informuje nas jaki procent rzeczywistych wartości zmiennej, stanowiło przeciętne bezwzględne odchylenie prognoz od danych rzeczywistych w rozpatrywanym przedziale weryfikacji. 1 n n t1 y t y y t * t 100

30 POZNAŃ UL. E. ESTKOWSKIEGO 6 Rektorat tel Dziekanat tel Księgowość tel Kadry tel fax DZIĘKUJEMY ZA UWAGĘ

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: mgr inż. ŻANETA PRUSKA DODATEK SOLVER 2 Sprawdzić czy w zakładce Dane znajduję się Solver 1. Kliknij przycisk Microsof Office, a nasępnie kliknij przycisk Opcje

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 hp://www.oucome-seo.pl/excel2.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodaek Solver jes dosępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jes dosępny

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006 Modele dynamiczne Paweł Cibis pcibis@o2.pl 27 kwietnia 2006 1 Wyodrębnianie tendencji rozwojowej 2 Etap I Wyodrębnienie tendencji rozwojowej Etap II Uwolnienie wyrazów szeregu empirycznego od trendu Etap

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak

Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak Prognozowanie popytu mgr inż. Michał Adamczak Plan prezentacji 1. Definicja prognozy 2. Klasyfikacja prognoz 3. Szereg czasowy 4. Metody prognozowania 4.1. Model naiwny 4.2. Modele średniej arytmetycznej

Bardziej szczegółowo

Wydatki [zł] Wydatki 36,4 38, ,6 37,6 40, , ,5 33 Czas

Wydatki [zł] Wydatki 36,4 38, ,6 37,6 40, , ,5 33 Czas Wydatki [zł] Zestaw zadań z Zastosowania metod progn. Zadanie 1 Dany jest następujący szereg czasowy: t 1 2 3 4 5 6 7 8 y t 11 14 13 18 17 25 26 28 Dokonaj jego dekompozycji na podstawowe składowe. Wykonaj

Bardziej szczegółowo

SYLABUS. 4.Studia Kierunek studiów/specjalność Poziom kształcenia Forma studiów Ekonomia Studia pierwszego stopnia Studia stacjonarne i niestacjonarne

SYLABUS. 4.Studia Kierunek studiów/specjalność Poziom kształcenia Forma studiów Ekonomia Studia pierwszego stopnia Studia stacjonarne i niestacjonarne SYLABUS 1.Nazwa przedmiotu Prognozowanie i symulacje 2.Nazwa jednostki prowadzącej Katedra Metod Ilościowych i Informatyki przedmiot Gospodarczej 3.Kod przedmiotu E/I/A.16 4.Studia Kierunek studiów/specjalność

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do teorii prognozowania

Wprowadzenie do teorii prognozowania Wprowadzenie do teorii prognozowania I Pojęcia: 1. Prognoza i zmienna prognozowana (przedmiot prognozy). Prognoza punktowa i przedziałowa. 2. Okres prognozy i horyzont prognozy. Prognozy krótkoterminowe

Bardziej szczegółowo

egzamin oraz kolokwium

egzamin oraz kolokwium KARTA PRZEDMIOTU Kod przedmiotu E/FIRP/PSY w języku polskim Prognozowanie i symulacje Nazwa przedmiotu w języku angielskim Forecasting and simulation USYTUOWANIE PRZEDMIOTU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek

Bardziej szczegółowo

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu II Modele tendencji czasowej w prognozowaniu 1 Składniki szeregu czasowego W teorii szeregów czasowych wyróżnia się zwykle następujące składowe szeregu czasowego: a) składowa systematyczna; b) składowa

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI

PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI WŁAŚCIWIE PO CO ZAPASY?! Zasadniczą przyczyną utrzymywania zapasów jest występowanie nieciągłości w przepływach materiałów i towarów. MIEJSCA UTRZYMYWANIA ZAPASÓW

Bardziej szczegółowo

23 Zagadnienia - Prognozowanie i symulacje

23 Zagadnienia - Prognozowanie i symulacje 1. WYJAŚNIJ POJĘCIE PROGNOZY I OMÓW PODSTAWOWE PEŁNIONE PRZEZ PROGNOZĘ FUNKCJE. Prognoza - jest to sąd dotyczący przyszłej wartości pewnego zjawiska o następujących właściwościach: jest sformułowany w

Bardziej szczegółowo

Indeksy dynamiki (o stałej i zmiennej podstawie)

Indeksy dynamiki (o stałej i zmiennej podstawie) Indeksy dynamiki (o stałej i zmiennej podstawie) Proste indeksy dynamiki określają tempo zmian pojedynczego szeregu czasowego. Wyodrębnia się dwa podstawowe typy indeksów: indeksy o stałej podstawie; indeksy

Bardziej szczegółowo

3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu

3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu 3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu 1. Metody analizy własności szeregu czasowego obserwacji 1.1. Analiza wykresu szeregu czasowego 1.2. Analiza statystyk opisowych zmiennej prognozowanej

Bardziej szczegółowo

maj 2014 Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa St. II stop., sem. I

maj 2014 Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa St. II stop., sem. I Politechnika Gdańska Wydział Oceanotechniki i Okrętownictwa St. II stop., sem. I Podstawy teorii optymalizacji Wykład 12 M. H. Ghaemi maj 2014 Podstawy teorii optymalizacji Oceanotechnika, II stop., sem.

Bardziej szczegółowo

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych 3.1. Estymacja parametrów i ocena dopasowania modeli z jedną zmienną 23. Właściciel komisu w celu zbadania

Bardziej szczegółowo

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA EXCEL AUTOR: MARTYNA KUPCZYK ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA EXCEL AUTOR: MARTYNA KUPCZYK

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA EXCEL AUTOR: MARTYNA KUPCZYK ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA EXCEL AUTOR: MARTYNA KUPCZYK 1 ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA 2 POBRAĆ Z INTERNETU Plaforma WSL on-line Nazwisko prowadzącego Maryna Kupczyk Folder z nazwą przedmiou - Analiza, prognozowanie i symulacja Plik o nazwie Baza do ćwiczeń

Bardziej szczegółowo

Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata. Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw

Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata. Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw Warszawa 2002 Recenzenci doc. dr. inż. Ryszard Mizera skład i Łamanie mgr. inż Ignacy Nyka PROJEKT OKŁADKI GrafComp,

Bardziej szczegółowo

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 mgr inż. Żanea Pruska Maeriał opracowany na podsawie lieraury przedmiou. Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X,

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego Przykład. Firma usługowa świadcząca usługi doradcze w ostatnich kwartałach (t) odnotowała wynik finansowy (yt - tys. zł), obsługując liczbę klientów (x1t)

Bardziej szczegółowo

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA WARUNKI ZALICZENIA. AUTOR: mgr inż. MARTYNA KUPCZYK ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA WARUNKI ZALICZENIA

ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA WARUNKI ZALICZENIA. AUTOR: mgr inż. MARTYNA KUPCZYK ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA WARUNKI ZALICZENIA 1 ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA AUTOR: mgr inż. MARTYNA KUPCZYK DANE KONTAKTOWE 2 mgr inż. Martyna Kupczyk Katedra Systemów Logistycznych Pokój nr 115A (I piętro) e-mail: martyna.kupczyk@wsl.com.pl

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY

PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY Joanna Chrabołowska Joanicjusz Nazarko PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘBIORSTWA HANDLOWEGO TYPU CASH & CARRY Wprowadzenie Wśród wielu prognoz szczególną rolę w zarządzaniu

Bardziej szczegółowo

LOGISTYKA. Zapas: definicja. Zapasy: podział

LOGISTYKA. Zapas: definicja. Zapasy: podział LOGISTYKA Zapasy Zapas: definicja Zapas to określona ilość dóbr znajdująca się w rozpatrywanym systemie logistycznym, bieżąco nie wykorzystywana, a przeznaczona do późniejszego przetworzenia lub sprzedaży.

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1

PROGNOZOWANIE 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 szczegółowo

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, 诲 瞴瞶 瞶 ƭ0 ƭ 瞰 parametrów strukturalnych modelu Y zmienna objaśniana, = + + + + + X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających, α 0, α 1, α 2,,α k parametry strukturalne modelu, k+1 parametrów

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE POPYTU NIEZALEŻNEGO JAKO ELEMENT WSPOMAGAJĄCY PLANOWANIE POTRZEB MATERIAŁOWYCH W ZAKŁADACH PRODUKCYJNYCH

PROGNOZOWANIE POPYTU NIEZALEŻNEGO JAKO ELEMENT WSPOMAGAJĄCY PLANOWANIE POTRZEB MATERIAŁOWYCH W ZAKŁADACH PRODUKCYJNYCH SYSTEMY WSPOMAGANIA W INŻYNIERII PRODUKCJI Wspomaganie Zarządzania Systemami Produkcyjnymi 2013 8 PROGNOZOWANIE POPYTU NIEZALEŻNEGO JAKO ELEMENT WSPOMAGAJĄCY PLANOWANIE POTRZEB MATERIAŁOWYCH W ZAKŁADACH

Bardziej szczegółowo

=B8*E8 ( F9:F11 F12 =SUMA(F8:F11)

=B8*E8 ( F9:F11 F12 =SUMA(F8:F11) Microsoft EXCEL - SOLVER 2. Elementy optymalizacji z wykorzystaniem dodatku Microsoft Excel Solver Cele Po ukończeniu tego laboratorium słuchacze potrafią korzystając z dodatku Solver: formułować funkcję

Bardziej szczegółowo

KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU

KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU Uniwersytet Rzeszowski WYDZIAŁ KIERUNEK Matematyczno-Przyrodniczy Fizyka techniczna SPECJALNOŚĆ RODZAJ STUDIÓW stacjonarne, studia pierwszego stopnia KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU NAZWA PRZEDMIOTU WG PLANU

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji

Bardziej szczegółowo

Excel - użycie dodatku Solver

Excel - użycie dodatku Solver PWSZ w Głogowie Excel - użycie dodatku Solver Dodatek Solver jest narzędziem używanym do numerycznej optymalizacji nieliniowej (szukanie minimum funkcji) oraz rozwiązywania równań nieliniowych. Przed pierwszym

Bardziej szczegółowo

Propozycja modelu prognostycznego dla wartości jednostek rozrachunkowych OFE. 1. Wstęp

Propozycja modelu prognostycznego dla wartości jednostek rozrachunkowych OFE. 1. Wstęp 1 Sugerowany przypis: Chybalski F., Propozycja modelu prognostycznego dla wartości jednostek rozrachunkowych OFE, Przegląd Statystyczny, nr 3/2006, Dom Wydawniczy Elipsa, Warszawa 2006, s. 73-82 Propozycja

Bardziej szczegółowo

Case nr 3. Zaawansowana Eksploracja Danych (Specj. TPD) Szeregi czasowe i prognozowanie

Case nr 3. Zaawansowana Eksploracja Danych (Specj. TPD) Szeregi czasowe i prognozowanie Case nr 3. Zaawansowana Eksploracja Danych (Specj. TPD) Szeregi czasowe i prognozowanie Jerzy Stefanowski, Instytut Informatyki Politechnika Poznańska 2010/11. Cel studium przypadku: Studium poświęcone

Bardziej szczegółowo

APROKSYMACJA ZJAWISK RYNKOWYCH NARZĘDZIEM WSPOMAGAJĄCYM PODEJMOWANIE DECYZJI

APROKSYMACJA ZJAWISK RYNKOWYCH NARZĘDZIEM WSPOMAGAJĄCYM PODEJMOWANIE DECYZJI APROKSYMACJA ZJAWISK RYNKOWYCH NARZĘDZIEM WSPOMAGAJĄCYM PODEJMOWANIE DECYZJI Łukasz MACH Streszczenie: W artykule przedstawiono wybrane aspekty prognozowania czynników istotnie określających sytuację na

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007

Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007 Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie Paweł Cibis pawel@cibis.pl 1 kwietnia 2007 1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja

Bardziej szczegółowo

Dobór wartości początkowych w modelu wyrównywania wykładniczego Browna a wyniki prognozowania

Dobór wartości początkowych w modelu wyrównywania wykładniczego Browna a wyniki prognozowania Zeszyty Naukowe nr 797 Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie 2008 Katedra Statystyki Dobór wartości początkowych w modelu wyrównywania wykładniczego Browna a wyniki prognozowania 1. Wprowadzenie Metoda

Bardziej szczegółowo

Analiza Statystyczna

Analiza Statystyczna Lekcja 5. Strona 1 z 12 Analiza Statystyczna Do analizy statystycznej wykorzystać można wbudowany w MS Excel pakiet Analysis Toolpak. Jest on instalowany w programie Excel jako pakiet dodatkowy. Oznacza

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki

Bardziej szczegółowo

Case nr 3. Zaawansowana Eksploracja Danych (Specj. TPD) Szeregi czasowe i prognozowanie

Case nr 3. Zaawansowana Eksploracja Danych (Specj. TPD) Szeregi czasowe i prognozowanie Case nr 3. Zaawansowana Eksploracja Danych (Specj. TPD) Szeregi czasowe i prognozowanie Jerzy Stefanowski, Instytut Informatyki Politechnika Poznańska - 2011 aktualizacja dla edycji 2013/14. Cel studium

Bardziej szczegółowo

Instrukcja ustawienia autorespondera (odpowiedzi automatycznych) dla pracowników posiadających konto pocztowe Microsoft Outlook Exchange

Instrukcja ustawienia autorespondera (odpowiedzi automatycznych) dla pracowników posiadających konto pocztowe Microsoft Outlook Exchange Instrukcja ustawienia autorespondera (odpowiedzi automatycznych) dla pracowników posiadających konto pocztowe Microsoft Outlook Exchange UWAGA! Osoby nie posiadające konta pocztowego Microsoft Outlook

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 13 WAHANIA SEZONOWE

Ćwiczenia 13 WAHANIA SEZONOWE Ćwiczenia 3 WAHANIA SEZONOWE Wyrównanie szeregu czasowego (wyodrębnienie czystego trendu) mechanicznie Zadanie. Badano spożycie owoców i przetworów (yt) (w kg) w latach według kwartałów: kwartał lata 009

Bardziej szczegółowo

Analiza Zmian w czasie

Analiza Zmian w czasie Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Analiza Zmian w czasie Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński

PROGNOZOWANIE. 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 szczegółowo

PROGNOZOWANIE RENTOWNOŚCI PRODUKCJI WĘGLA KAMIENNEGO Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOMPUTEROWEGO

PROGNOZOWANIE RENTOWNOŚCI PRODUKCJI WĘGLA KAMIENNEGO Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOMPUTEROWEGO PROGNOZOWANIE RENTOWNOŚCI PRODUKCJI WĘGLA KAMIENNEGO Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOMPUTEROWEGO Jolanta BIJAŃSKA, Krzysztof WODARSKI Streszczenie: W artykule przedstawiono model komputerowy, który został opracowany

Bardziej szczegółowo

Symulacyjne metody wyceny opcji amerykańskich

Symulacyjne metody wyceny opcji amerykańskich Metody wyceny Piotr Małecki promotor: dr hab. Rafał Weron Instytut Matematyki i Informatyki Politechniki Wrocławskiej Wrocław, 0 lipca 009 Metody wyceny Drzewko S 0 S t S t S 3 t S t St St 3 S t St St

Bardziej szczegółowo

Dodatek Solver Teoria Dodatek Solver jest częścią zestawu poleceń czasami zwaną narzędziami analizy typu co-jśli (analiza typu co, jeśli?

Dodatek Solver Teoria Dodatek Solver jest częścią zestawu poleceń czasami zwaną narzędziami analizy typu co-jśli (analiza typu co, jeśli? Dodatek Solver Teoria Dodatek Solver jest częścią zestawu poleceń czasami zwaną narzędziami analizy typu co-jśli (analiza typu co, jeśli? : Proces zmieniania wartości w komórkach w celu sprawdzenia, jak

Bardziej szczegółowo

Problemy techniczne. 3. Udostępnić folder nadrzędny do folderu z danymi (czyli folder Finanse Optivum) operatorom programu na końcówkach roboczych.

Problemy techniczne. 3. Udostępnić folder nadrzędny do folderu z danymi (czyli folder Finanse Optivum) operatorom programu na końcówkach roboczych. Problemy techniczne Jak udostępnić dane sieciowo w programach z pakietu Finanse Optivum praca w trybie współużytkowania Programy z pakietu Finanse Optivum mogą pracować na wspólnej bazie danych. Baza ta

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie programów matematycznych

Rozwiązywanie programów matematycznych Rozwiązywanie programów matematycznych Program matematyczny składa się z następujących elementów: 1. Zmiennych decyzyjnych:,,, 2. Funkcji celu, funkcji-kryterium, która informuje o jakości rozwiązania

Bardziej szczegółowo

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie: ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość

Bardziej szczegółowo

Projekt okładki: Aleksandra Olszewska. Redakcja: Leszek Plak. Copyright: Wydawnictwo Placet Wydanie ebook. Wydawca

Projekt okładki: Aleksandra Olszewska. Redakcja: Leszek Plak. Copyright: Wydawnictwo Placet Wydanie ebook. Wydawca 1 Projekt okładki: Aleksandra Olszewska Redakcja: Leszek Plak Copyright: Wydawnictwo Placet 2011 Wydanie ebook Wszelkie prawa zastrzeżone. Publikacja ani jej części nie mogą być w żadnej formie i za pomocą

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF 120 I. Ogólne informacje o przedmiocie Cel przedmiotu: Opanowanie podstaw teoretycznych, poznanie przykładów zastosowań metod statystycznych.

Bardziej szczegółowo

Zad.2. Korelacja - szukanie zależności.

Zad.2. Korelacja - szukanie zależności. Ćw. III. MSExcel obliczenia zarządcze Spis zagadnień: Funkcje statystyczne Funkcje finansowe Tworzenie prognoz Scenariusze >>>Otwórz plik: excel_02.xls> przejdź do arkusza

Bardziej szczegółowo

Dopasowywanie modelu do danych

Dopasowywanie modelu do danych Tematyka wykładu dopasowanie modelu trendu do danych; wybrane rodzaje modeli trendu i ich właściwości; dopasowanie modeli do danych za pomocą narzędzi wykresów liniowych (wykresów rozrzutu) programu STATISTICA;

Bardziej szczegółowo

A.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper

A.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper A.Światkowski Wroclaw University of Economics Working paper 1 Planowanie sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstwa z branży deweloperskiej Cel pracy: Zaplanowanie sprzedaży spółki na rok 2012 Słowa kluczowe:

Bardziej szczegółowo

UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki

UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki UE we Wrocławiu, WEZiT w Jeleniej Górze Katedra Ekonometrii i Informatyki http://keii.ue.wroc.pl Prognozowanie procesów gospodarczych prowadzący: dr inż. Tomasz Bartłomowicz tomasz.bartlomowicz@ue.wroc.pl

Bardziej szczegółowo

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

Zajęcia 1. Statystyki opisowe Zajęcia 1. Statystyki opisowe 1. Znajdź dane dotyczące liczby mieszkańców w polskich województwach. Dla tych danych oblicz: a) Średnią, b) Medianę, c) Dominantę, d) Wariancję, e) Odchylenie standardowe,

Bardziej szczegółowo

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.

Teoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem. Teoria błędów Wskutek niedoskonałości przyrządów, jak również niedoskonałości organów zmysłów wszystkie pomiary są dokonywane z określonym stopniem dokładności. Nie otrzymujemy prawidłowych wartości mierzonej

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16

Spis treści. Przedmowa... XI. Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar... 1. Rozdział 2. Pomiar: liczby i obliczenia liczbowe... 16 Spis treści Przedmowa.......................... XI Rozdział 1. Pomiar: jednostki miar................. 1 1.1. Wielkości fizyczne i pozafizyczne.................. 1 1.2. Spójne układy miar. Układ SI i jego

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU

PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU Politechnika Białostocka Wydział Zarządzania Katedra Informatyki Gospodarczej i Logistyki Redaktor naukowy joanicjusz Nazarko PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM Cz. III Prognozowanie na podstawie

Bardziej szczegółowo

KOSZTY. Ćwiczenie 1 1 W menu Widok kliknij polecenie Arkusz zasobów.

KOSZTY. Ćwiczenie 1 1 W menu Widok kliknij polecenie Arkusz zasobów. IV. Koszty KOSZTY W każdym projekcie niezbędne jest śledzenie jego kosztów realizacji poszczególnych zadań jak i całego projektu. Konieczne jest zawsze sprawdzenie, czy projekt pozostaje w ramach budżetu.

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SPRZEDAŻY: - rozproszenia

ANALIZA SPRZEDAŻY: - rozproszenia KOŁO NAUKOWE CONTROLLINGU UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI ANALIZA SPRZEDAŻY: - rozproszenia - koncentracji - sezonowości Spis treści Wstęp... 3 Analiza rozproszenia sprzedaży... 4 Analiza koncentracji sprzedaży...

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych Mariusz Hamulczuk Pułtusk 06.12.1011 Wprowadzenie Przewidywanie a prognozowanie Metoda prognozowania rodzaje metod i prognoz Czy moŝna

Bardziej szczegółowo

Płace Optivum. 1. Zainstalować serwer SQL (Microsoft SQL Server 2008 R2) oraz program Płace Optivum.

Płace Optivum. 1. Zainstalować serwer SQL (Microsoft SQL Server 2008 R2) oraz program Płace Optivum. Płace Optivum Jak przenieść dane programu Płace Optivum na nowy komputer? Aby kontynuować pracę z programem Płace Optivum na nowym komputerze, należy na starym komputerze wykonać kopię zapasową bazy danych

Bardziej szczegółowo

KRÓTKOOKRESOWE PROGNOZOWANIE CENY EKSPORTOWEJ WĘGLA ROSYJSKIEGO W PORTACH BAŁTYCKICH. Sławomir Śmiech, Monika Papież

KRÓTKOOKRESOWE PROGNOZOWANIE CENY EKSPORTOWEJ WĘGLA ROSYJSKIEGO W PORTACH BAŁTYCKICH. Sławomir Śmiech, Monika Papież KRÓTKOOKRESOWE PROGNOZOWANIE CENY EKSPORTOWEJ WĘGLA ROSYJSKIEGO W PORTACH BAŁTYCKICH Sławomir Śmiech, Monika Papież email: smiechs@uek.krakow.pl papiezm@uek.krakow.pl Plan prezentacji Wprowadzenie Ceny

Bardziej szczegółowo

Instrukcja użytkownika programu

Instrukcja użytkownika programu Instrukcja użytkownika programu Autorem części wzorów (metody przybliżone dla trendu wykładniczego i potęgowego) jest prof. zw. dr hab. inż. Jan Purczyński z Katedry Metod Ilościowych Uniwersytetu Szczecińskiego.

Bardziej szczegółowo

Analiza metod prognozowania kursów akcji

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

Bardziej szczegółowo

Memeo Instant Backup Podręcznik Szybkiego Startu

Memeo Instant Backup Podręcznik Szybkiego Startu Wprowadzenie Memeo Instant Backup pozwala w łatwy sposób chronić dane przed zagrożeniami cyfrowego świata. Aplikacja regularnie i automatycznie tworzy kopie zapasowe ważnych plików znajdujących się na

Bardziej szczegółowo

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO

KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO KURS PRAWDOPODOBIEŃSTWO Lekcja 6 Ciągłe zmienne losowe ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko jedna jest prawdziwa). Pytanie 1 Zmienna losowa ciągła jest

Bardziej szczegółowo

Podręczna pomoc Microsoft Excel 2007

Podręczna pomoc Microsoft Excel 2007 Podręczna pomoc Microsoft Excel 2007 Klawisze skrótów... 1 Podstawowe funkcje... 2 Narzędzie Szukaj wyniku... 3 Aktywowanie dodatków... 4 Narzędzie Solver (dodatek)... 6 Narzędzie Tabela przestawna...

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych. Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka Stankiewicza Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Wykład tutora na bazie wykładu prof. Marka tankiewicza Po co zajęcia w I Pracowni Fizycznej? 1. Obserwacja zjawisk i efektów

Bardziej szczegółowo

MS Excell 2007 Kurs podstawowy Filtrowanie raportu tabeli przestawnej

MS Excell 2007 Kurs podstawowy Filtrowanie raportu tabeli przestawnej MS Excell 2007 Kurs podstawowy Filtrowanie raportu tabeli przestawnej prowadzi: dr inż. Tomasz Bartuś Kraków: 2008 04 04 Przygotowywanie danych źródłowych Poniżej przedstawiono zalecenia umożliwiające

Bardziej szczegółowo

Instrukcja instalacji certyfikatu w systemie Windows

Instrukcja instalacji certyfikatu w systemie Windows Instrukcja instalacji certyfikatu w systemie Windows Spis treści 1. Informacje ogólne... 3 2. Sprawdzenie poprawności działania podpisu elektronicznego w systemie WINDOWS... 3 Przygotowanie stanowiska

Bardziej szczegółowo

Tabele przestawne tabelą przestawną. Sprzedawcy, Kwartały, Wartości. Dane/Raport tabeli przestawnej i wykresu przestawnego.

Tabele przestawne tabelą przestawną. Sprzedawcy, Kwartały, Wartości. Dane/Raport tabeli przestawnej i wykresu przestawnego. Tabele przestawne Niekiedy istnieje potrzeba dokonania podsumowania zawartości bazy danych w formie dodatkowej tabeli. Tabelę taką, podsumowującą wybrane pola bazy danych, nazywamy tabelą przestawną. Zasady

Bardziej szczegółowo

Ekonometria_FIRJK Arkusz1

Ekonometria_FIRJK Arkusz1 Rok akademicki: Grupa przedmiotów Numer katalogowy: Nazwa przedmiotu 1) : łumaczenie nazwy na jęz. angielski 3) : Kierunek studiów 4) : Ekonometria Econometrics Ekonomia ECS 2) Koordynator przedmiotu 5)

Bardziej szczegółowo

FAQ. Kwiecień 2010. Generator Wniosków Płatniczych (GWP) Wersja 1.0

FAQ. Kwiecień 2010. Generator Wniosków Płatniczych (GWP) Wersja 1.0 Kwiecień 2010 Generator Wniosków Płatniczych (GWP) Historia dokumentu: Wersja Data ostatniej modyfikacji 1.0 26.04.2010 r. 2 S t r o n a Pytania i odpowiedzi do generatora wniosków płatniczych: 1. [GWP]

Bardziej szczegółowo

Przy dokonywaniu analiz ekonomicznych, np. sprzedażowych, bardzo

Przy dokonywaniu analiz ekonomicznych, np. sprzedażowych, bardzo Sprawdź, jak możesz przewidzieć wartość sprzedaży w nadchodzących okresach Prognozowanie w Excelu Systemy informatyczne w zarządzaniu 13/01 Przy dokonywaniu analiz ekonomicznych, np. sprzedażowych, bardzo

Bardziej szczegółowo

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp. Sprawdzian 2. Zadanie 1. Za pomocą KMNK oszacowano następującą funkcję produkcji: Gdzie: P wartość produkcji, w tys. jp (jednostek pieniężnych) K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys.

Bardziej szczegółowo

Kadry Optivum, Płace Optivum. Jak przenieść dane na nowy komputer?

Kadry Optivum, Płace Optivum. Jak przenieść dane na nowy komputer? Kadry Optivum, Płace Optivum Jak przenieść dane na nowy komputer? Aby kontynuować pracę z programem Kadry Optivum lub Płace Optivum (lub z obydwoma programami pracującymi na wspólnej bazie danych) na nowym

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa

Spis treści. Przedmowa Spis treści Przedmowa 1.1. Magazyn i magazynowanie 1.1.1. Magazyn i magazynowanie - podstawowe wiadomości 1.1.2. Funkcje i zadania magazynów 1.1.3. Rodzaje magazynów 1.1.4. Rodzaje zapasów 1.1.5. Warunki

Bardziej szczegółowo

Płace Optivum. Jak naliczyć pracownikowi administracji i obsługi ekwiwalent za niewykorzystany urlop?

Płace Optivum. Jak naliczyć pracownikowi administracji i obsługi ekwiwalent za niewykorzystany urlop? Płace Optivum Jak naliczyć pracownikowi administracji i obsługi ekwiwalent za niewykorzystany urlop? Ekwiwalent za urlop ustala się na podstawie rozporządzenia Ministra Pracy i Polityki Socjalnej z dnia

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 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 szczegółowo

Po co w ogóle prognozujemy?

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

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA OBSŁUGI PLATFORMY E-LEARNINGOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY LOGISTYKI W POZNANIU WERSJA DLA STUDENTÓW

INSTRUKCJA OBSŁUGI PLATFORMY E-LEARNINGOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY LOGISTYKI W POZNANIU WERSJA DLA STUDENTÓW 1 INSTRUKCJA OBSŁUGI PLATFORMY E-LEARNINGOWEJ WYŻSZEJ SZKOŁY LOGISTYKI W POZNANIU WERSJA DLA STUDENTÓW AUTOR: MICHAŁ ADAMCZAK PIOTR CYPLIK SPIS TREŚCI 2 Logowanie do platformy Zapisywanie się do modułów

Bardziej szczegółowo

FAQ: 00000003/PL Data: 14/06/2007 Konfiguracja współpracy programów PC Access i Microsoft Excel ze sterownikiem S7-200

FAQ: 00000003/PL Data: 14/06/2007 Konfiguracja współpracy programów PC Access i Microsoft Excel ze sterownikiem S7-200 Za pomocą oprogramowania PC Access oraz programu Microsoft Excel moŝliwa jest prosta wizualizacja programów wykonywanych na sterowniku SIMATIC S7-200. PC Access umoŝliwia podgląd wartości zmiennych oraz

Bardziej szczegółowo

Magazyn Optivum. Jak przeprowadzić inwentaryzację na zakończenie roku?

Magazyn Optivum. Jak przeprowadzić inwentaryzację na zakończenie roku? Magazyn Optivum Jak przeprowadzić inwentaryzację na zakończenie roku? Aby w programie Magazyn Optivum przeprowadzić inwentaryzację na zakończenie roku, należy wykonać następujące czynności: 1. Przeprowadzić

Bardziej szczegółowo

Ekonometria ćwiczenia 3. Prowadzący: Sebastian Czarnota

Ekonometria ćwiczenia 3. Prowadzący: Sebastian Czarnota Ekonometria ćwiczenia 3 Prowadzący: Sebastian Czarnota Strona - niezbędnik http://sebastianczarnota.com/sgh/ Normalność rozkładu składnika losowego Brak normalności rozkładu nie odbija się na jakości otrzymywanych

Bardziej szczegółowo

Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Excel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego

Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Excel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego Przykład wykorzystania dodatku SOLVER 1 w arkuszu Ecel do rozwiązywania zadań programowania matematycznego Firma produkująca samochody zaciągnęła kredyt inwestycyjny w wysokości mln zł na zainstalowanie

Bardziej szczegółowo

Połączenia. Obsługiwane systemy operacyjne. Instalowanie drukarki przy użyciu dysku CD Oprogramowanie i dokumentacja

Połączenia. Obsługiwane systemy operacyjne. Instalowanie drukarki przy użyciu dysku CD Oprogramowanie i dokumentacja Strona 1 z 6 Połączenia Obsługiwane systemy operacyjne Korzystając z dysku CD z oprogramowaniem, można zainstalować oprogramowanie drukarki w następujących systemach operacyjnych: Windows 8.1 Windows Server

Bardziej szczegółowo

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo

Bardziej szczegółowo

Podręcznik instalacji i konfiguracji aplikacji 7 Office Ship Control dla Microsoft Office 2007 i 2010. Siódemka S.A. Warszawa, dnia 06.02.20112r.

Podręcznik instalacji i konfiguracji aplikacji 7 Office Ship Control dla Microsoft Office 2007 i 2010. Siódemka S.A. Warszawa, dnia 06.02.20112r. Podręcznik instalacji i konfiguracji aplikacji 7 Office Ship Control dla Microsoft Office 2007 i 2010 Siódemka S.A. Warszawa, dnia 06.02.20112r. 1 Spis treści: 1. Przed instalacją aplikacji 7 Office Ship

Bardziej szczegółowo

Kadry Optivum. Jak wykonać eksport danych do SIO z programu Kadry Optivum?

Kadry Optivum. Jak wykonać eksport danych do SIO z programu Kadry Optivum? Kadry Optivum Jak wykonać eksport danych do SIO z programu Kadry Optivum? Aby wyeksportować dane z programu Kadry Optivum do SIO, należy wykonać następujące czynności: 1. Pobrać i zainstalować najnowsze

Bardziej szczegółowo

PAWEŁ SZOŁTYSEK WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH

PAWEŁ SZOŁTYSEK WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH PROGNOZA WIELKOŚCI ZUŻYCIA CIEPŁA DOSTARCZANEGO PRZEZ FIRMĘ FORTUM DLA CELÓW CENTRALNEGO OGRZEWANIA W ROKU 2013 DLA BUDYNKÓW WSPÓLNOTY MIESZKANIOWEJ PRZY UL. GAJOWEJ 14-16, 20-24 WE WROCŁAWIU PAWEŁ SZOŁTYSEK

Bardziej szczegółowo

Korzystanie z poczty e-mail i Internetu

Korzystanie z poczty e-mail i Internetu Korzystanie z poczty e-mail i Internetu Jesteś nowym użytkownikiem systemu Windows 7? Wiele elementów odpowiada funkcjom znanym z poprzednich wersji systemu Windows, możesz jednak potrzebować pomocy, aby

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia na egzamin poprawkowy z matematyki - klasa I 1. Liczby rzeczywiste

Zagadnienia na egzamin poprawkowy z matematyki - klasa I 1. Liczby rzeczywiste Zagadnienia na egzamin poprawkowy z matematyki - klasa I 1. Liczby rzeczywiste Liczby naturalne Liczby całkowite. Liczby wymierne Liczby niewymierne Rozwinięcie dziesiętne liczby rzeczywistej Pierwiastek

Bardziej szczegółowo

Formatowanie tekstu przy uz yciu stylo w

Formatowanie tekstu przy uz yciu stylo w Formatowanie tekstu przy uz yciu stylo w Czy stosowanie wciąż tego samego formatowania albo zmienianie koloru, rozmiaru lub rodzaju czcionki w celu wyróżnienia tekstu należy do często wykonywanych czynności?

Bardziej szczegółowo

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów:

W kolejnym kroku należy ustalić liczbę przedziałów k. W tym celu należy wykorzystać jeden ze wzorów: Na dzisiejszym wykładzie omówimy najważniejsze charakterystyki liczbowe występujące w statystyce opisowej. Poszczególne wzory będziemy podawać w miarę potrzeby w trzech postaciach: dla szeregu szczegółowego,

Bardziej szczegółowo

O LICZBIE ABONENTÓW TELEFONII KOMÓRKOWEJ W POLSCE ZDANIEM TRZECH STATYSTYKÓW

O LICZBIE ABONENTÓW TELEFONII KOMÓRKOWEJ W POLSCE ZDANIEM TRZECH STATYSTYKÓW Rafał Czyżycki, Marcin Hundert, Rafał Klóska Wydział Zarządzania i Ekonomiki Usług Uniwersytet Szczeciński O LICZBIE ABONENTÓW TELEFONII KOMÓRKOWEJ W POLSCE ZDANIEM TRZECH STATYSTYKÓW Wprowadzenie Poruszana

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRYCZNA PROGNOZA ODPŁYWÓW Z BEZROBOCIA

EKONOMETRYCZNA PROGNOZA ODPŁYWÓW Z BEZROBOCIA EKONOMETRYCZNA PROGNOZA ODPŁYWÓW Z BEZROBOCIA W OPARCIU O KONCEPCJĘ FUNKCJI DOPASOWAŃ Adam Kowol 2 1. Sformułowanie zadania prognostycznego Celem niniejszej pracy jest próba prognozy kształtowania się

Bardziej szczegółowo

Wykorzystanie metod wygładzania wykładniczego do prognozowania kursu sprzedaży EUR

Wykorzystanie metod wygładzania wykładniczego do prognozowania kursu sprzedaży EUR Wykorzystanie metod wygładzania wykładniczego do prognozowania kursu sprzedaży EUR Katarzyna Halicka Politechnika Białostocka, Wydział Zarządzania, Katedra Informatyki Gospodarczej i Logistyki, e-mail:

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej

Ekonometria. Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej Paweł Cibis pawel@cibis.pl 23 lutego 2007 1 Regresja liniowa 2 wzory funkcje 3 Korelacja liniowa

Bardziej szczegółowo

MS EXCEL KURS DLA ZAAWANSOWANYCH Z WYKORZYSTANIEM VBA

MS EXCEL KURS DLA ZAAWANSOWANYCH Z WYKORZYSTANIEM VBA COGNITY Praktyczne Skuteczne Szkolenia i Konsultacje tel. 12 421 87 54 biuro@cognity.pl www.cognity.pl MS EXCEL KURS DLA ZAAWANSOWANYCH Z WYKORZYSTANIEM VBA C O G N I T Y SZKOLENIE MS EXCEL KURS ZAAWANSOWANYCH

Bardziej szczegółowo

Problemy techniczne. Jak zainstalować i zarejestrować program Optivum?

Problemy techniczne. Jak zainstalować i zarejestrować program Optivum? Problemy techniczne Jak zainstalować i zarejestrować program Optivum? Pliki instalacyjne programów Optivum, na które została zakupiona licencja, pobiera się poprzez Internet, z serwisu firmy VULCAN, po

Bardziej szczegółowo