OPTYMALIZACJA KONSTRUKCJI NADWOZI POJAZDÓW SZYNOWYCH PRZY UśYCIU ALGORYTMÓW MES.

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "OPTYMALIZACJA KONSTRUKCJI NADWOZI POJAZDÓW SZYNOWYCH PRZY UśYCIU ALGORYTMÓW MES."

Transkrypt

1 prof. dr hab. Ŝ. Tadeusz Uhl AGH Katedra Robotyk Dyamk Maszy prof. dr hab. Ŝ. Adrzej Chudzkewcz PW Wydzał Trasportu mgr Ŝ. Ireeusz Łuczak EC Egeerg mgr Ŝ. Grzegorz Lasko AGH Katedra Robotyk Dyamk Maszy OPTYMALIZACJA KONSTRUKCJI NADWOZI POJAZDÓW SZYNOWYCH PRZY UśYCIU ALGORYTMÓW MES.. Wstęp W ramach zaprezetowaego artykułu przedstawoo metodę badań symulacyjych kostrukcj stalowej pojazdów szyowych przy uŝycu Metody Elemetów Skończoych. Wykorzystae przedstawoej procedury umoŝlwa usprawee przebegu projektowaa oraz redukcję lośc poprawek w poszczególych etapach projektu. Wzrastająca kokurecyjość ryku kolejowego, stawa przed producetam coraz wększe wymagaa. Koeczość obŝaa kosztów, skrócee czasu realzacj produkcj oraz podoszee estetyk pojazdów, muszą dodatkowo ść w parze ze zwększeem bezpeczeństwa pasaŝerów, komfortu trwałośc kostrukcj. Spełee tych wymagań adąŝae za wymagaam ryku, zatem zaczego zwększea akładów a badaa rozwój. Potrzeba rozwoju badań dyktowaa przez ryek jest zoretowaa w klku zasadczych kerukach 3 :. Redukcja koszów, poprawa moŝlwośc produkcyjych rozszerzee oferty; 2. Zwększee atrakcyjośc poprawa parametrów eksploatacyjych; 3. Poprawa bezpeczeństwa; 4. Poprawa jakośc współpracy ze środowskem - obŝee pozomu emtowaego hałasu spal. W warukach polskch moŝemy obserwować róweŝ wzrastający popyt a owe pojazdy szyowe, tak tramwaje pojazdy komukacj mejskej, jak a pojazdy do obsług l mędzymastowych, czy mędzyarodowych. W celu obŝea kosztów przyspeszea wykoaa zlecea, często: projekt, symulacje produkcja pojazdu są wykoywae jedocześe. Poza dobrą koordyacją tych prac wymaga to wprowadzea szeregu uproszczeń schematyzacj początkowych etapów dzałaa, oraz w marę moŝlwośc przewdywae późejszych problemów zapobegae m, juŝ w faze kocepcyjej. Przy jedoczesej koeczośc budowy pojazdów lekkch, w których własośc wytrzymałoścowe materałów kostrukcyjych są wykorzystae do maksmum, aleŝy wprowadzć w początkowej faze projektowej serę uproszczoych aalz optymalzujących główą kostrukcję pudła pojazdu, w celu zapewea, Ŝe ewetuale zmay projektowe po zakończeu pełych aalz umeryczych e będą zaburzać harmoogramu prac. Dodae tego etapu pozwala a ukęce kosztowych czasochłoych przeróbek w późejszych etapach projektowaa.

2 2. Lekke kostrukcje stalowe stosowae w budowe pojazdów szyowych a przykładze techolog Iterlockgu W projektowau pojazdów budyków coraz częścej czerpe sę wzory z atury; szkelety zwerząt, struktura kośc, czy póra ptaków staową edoścgoy wzór lekkch kostrukcj. Wyka to z tedecj tworzea struktur coraz lŝejszych, tak kostrukcyje jak estetycze. Dla zastosowań przemysłowych ozacza to, Ŝe lość lekkch materałów stosowaych w kostrukcjach mus być zwększaa, albo cęŝke materały muszą być formowae w lekke kostrukcje. Struktury przestrzee oraz owe techologe spajaa, grają rówe waŝą rolę, co lekke materały. Od swoch korze w przemyśle lotczym sprują cały przemysł tworzący środk trasportu. Nezmere waŝym aspektem stosowaa lekkch kostrukcj materałów jest róweŝ obŝee kosztów zwązaych z wydatkam eergetyczym w zwązku z obŝeem masy pojazdu. Jako Ŝe w tym samym momece wymagaa, co do bezpeczeństwa pasaŝerów róweŝ wzrastają, ska waga mus być połączoa z wysoką wytrzymałoścą. Dodatkowo, coraz częścej wymagaem jest, aby elemety pojazdu mogły zostać powtóre przetworzoe. Jedak lekke kostrukcje oferują zacze węcej Ŝ tylko obŝee eergochłoośc lepsze wykorzystae materałów. Mejsze lŝejsze elemety ruchome pozwalają a redukcje pozomu drgań, hałasu zuŝyca prowadc. W przypadku trasportu azemego dąŝee do stosowaa lekkch kostrukcj jest ajlepej wdocze w przemyśle samochodowym 2. Jedą z występujących w kolejctwe techolog budowy lekkch kostrukcj stalowych jest metoda Iterlockgu. Iterlockg jest techologą wykoywaa lekkch kostrukcj stalowych przy uŝycu odpowedo wycętych wyproflowaych elemetów, które astępe łączy sę techką spawaa. Główym załoŝeem techolog jest umoŝlwee prostego motaŝu elemetów dzęk uprzedemu wycęcu odpowedch kształtów w łączoych elemetach. Te sposób kostrukcj moŝa porówać do budowy przy pomocy klocków, które wzajeme sę przekają łączą sę ze sobą jedye dzęk sle tarca w połączeach. Tak sposób składaa połączeń poza tym, Ŝe umoŝlwa prostszy motaŝ poprawa róweŝ parametry kostrukcj, zwększa sztywość powoduje, Ŝe apręŝea powstałe przy spawau zacze spadają. Poza tym oczywstym jest, Ŝe połączee take w stosuku do stadardowego moŝe przeosć wększe obcąŝea ze względu a to, Ŝe oprócz łączącej spoy obcąŝee jest teŝ przeoszoe przez zachodzące a sebe wycęca w proflach. Techologa wykoywaa lekkch kostrukcj stalowych, zaa pod azwą terlockg została wprowadzoa w Polsce a baze dośwadczeń frmy LHB (obece ALSTOM Saltzgtter. Frma ta w techolog tej wykoywała w cągu klkuastu lat pudła stalowe pojazdów szyowych (główe tramwajów. Podobe zasady, jak przyjęte dla terlockgu w LHB wykorzystuje w swoch kostrukcjach lekkch pojazdów szyowych Bombarder. W chwl obecej w kraju zajduje sę w eksploatacj klka typów pojazdów, gdze techologa ta jest stosowaa. Są to pojazdy zarówo zagracze, jak polske: 805 NMo w Bydgoszczy, 6Nd (tramwaj Alstom-Kostal w Katowcach, 05N2k/2000 (tramwaj Alstom-Kostal w Warszawe Szczece.

3 Główą cechą techolog ( jedocześe jej ajwększą zaletą jest prostota motaŝu kostrukcj. Dodatkowym atutem jest brak moŝlwośc błędego zmotowaa elemetów: detale podzespołu pasują do sebe w jedej, prawdłowej pozycj, y sposób zmotowaa kostrukcj e jest moŝlwy. Koleją, e mej stotą cechą techolog jest moŝlwość stotej redukcj stosowaego dotychczas oprzyrządowaa. Przy techologach tradycyjych budowa p. ścay boczej pojazdu wymagał budowy przyrządu o welkośc budowaego elemetu odpowedej sztywośc, wyposaŝoego w precyzyje ustalae bazy. Rys. Modele przykładowych połączeń terlockowych W techolog terlockgu elemety bazowae są awzajem a sobe, co pozwala a prowadzee motaŝu a stole motaŝowym, przy czym osąga sę mejsze odchyłk wymarów połoŝea w zespole, Ŝ ma to mejsce przy stosowau ych techolog. Spawae elemetów łączoych w tej techolog powoduje mejsze odkształcea, są oe róweŝ mej zaleŝe od jakośc spo. Istota jest koeczość przygotowywaa detal za pomocą urządzeń NC zarówo do wycaa (wypalarka laserowa, jak do gęca elemetów (gętarka NC. Taka droga przygotowywaa detal pozwala a osągęce duŝej dokładośc zasadczo obŝa moŝlwośc popełea błędów przy motaŝu. Ograczoe są róweŝ koszty materałowe (zmejszoe odpady. Techologa terlockgu wymusza stosowae profl otwartych. Fakt te zakomce ułatwa koserwację atykorozyją kostrukcj, jak róweŝ kotrolę stau struktury. Stosowae tej techolog pozwala róweŝ a obŝee masy kostrukcj, co z kole skutkuje oszczędoścą palwa czy eerg. Zgode z daym (Advaced Techology Vehcles Program - Caada, a kaŝde 0% zmejszea wag pojazdu, astępuje 5% do 7% zmejszee zuŝyca palwa.

4 3. Proces projektowaa pojazdu szyowego badaa aalzy umerycze W celu sprawdzea czy owo projektowae kostrukcje pojazdów szyowych spełą stawae m wymagaa, kaŝdy z prototypów tak całych pojazdów jak wózków wagoowych mus być podday ser testów dyamczych statyczych, ekstremalych eksploatacyjych. Dodatkowo elemety poruszające sę rozłącze muszą zostać przetestowae dywduale. Karta ERRI B2 Rp7 opsuje charakter takch testów oraz wskazuje sposób ch zaadaptowaa do róŝych typów pojazdów tak, aby zostały spełoe waruk podobeństwa modelowego schemat testów był zgody z podstawowym załoŝeam karty. Posługując sę aalzam umeryczym moŝemy badać tak własośc wytrzymałoścowe pojazdu, jak róweŝ jego dyamkę, czyl współczyk komfortu, stablość ruchu, pozom drgań td. Modele welobryłowy do aalz dyamk oraz model elemetów skończoych do aalz wytrzymałośc, są budowae symultacze wraz z modelem geometryczym 3D. W poszczególych etapach projektowaa dokoywae są oblczea pośrede mające a celu take modelowae kostrukcj, które zapewłoby optymaly kształt ramy ośej tak dobór układu jezdego, który zapewałby optymale parametry dyamcze. Aalzy pośrede wykouje sę dla ajbardzej ewralgczych przypadków obcąŝea, czyl w przypadku aalz MES są to ekstremale obcąŝea w przestrze pasaŝerskej, czy przypadk ścskaa, atomast dla aalz dyamczych, przejazdy po małych łukach z duŝym prędkoścam. Przygotowae modelu MES polega a stworzeu obrazu geometryczego odpowedm doborze satk podzałowej. Rozkład satk jest uzaleŝoy od stopa skomplkowaa geometr oraz od wymagaej dokładośc. Zatem w mejscach połączeń spawaych oraz w puktach określoych jako ewralgcze gęstość satk zostaje odpowedo zwększoa. Model do oblczeń dyamk pojazdu welobryłowy, jest zbudoway z ser brył sztywych połączoych mędzy sobą węzam kematyczym oraz elemetam spręŝystym. W kolejym kroku zostają zastosowae waruk brzegowe odpowede ch pogrupowae w celu zachowaa moŝlwośc bezbłędego aalzowaa odpowedch wyków zgode z zastosowaym ozaczeam. Bardzo waŝym jest zachowae ujedolcoego porządku ozaczeń ze względu a to, Ŝe przy duŝej lośc aalz rośe ryzyko pomyłek. Falą fazą jest aalza wyków symulacj. Dokouje sę jej a podstawe porówaa otrzymaych wartośc apręŝeń przemeszczeń z dopuszczalym wartoścam dla materału kostrukcyjego. Dodatkowo koecza jest aalza jakoścowa zróŝcowaa wartośc apręŝeń w róŝych puktach kostrukcj. Ocea taka pozwala a określee czy kostrukcja jest przewymarowaa czy e występują przesztywea. Po określeu wosków pogrupowau wyków aleŝy akreślć dalsze cele badań oraz moŝlwe modyfkacje kostrukcj prowadzące do poprawy sytuacj, ewetuale (w przypadku, gdy kostrukcja jest poprawa ujęce wyków wosków w sprawozdaach.

5 Przeprowadzee tych aalz w celu uzyskaa warygodych zbeŝych z sytuacją rzeczywstą wyków wymaga stosukowo duŝych akładów pracy czasu. W sytuacj, kedy w faze kocepcyjej potrzebe jest załoŝee główych wymarów kostrukcj oraz dobrae przyajmej częśc elemetów pudła pojazdu, muszą zostać wykoae uproszczoe aalzy umerycze. Muszą oe bazować a prostych modelach w celu zapewea prostoty modelowaa oraz moŝlwe ajŝszego czasu oblczeń, ze względu a duŝą lość waratów koeczych do wyzaczea rozwązaa optymalego. ZałoŜea Projekt kocepcyjy Prace kostrukcyje Przygotowae Dokumet Optymalzacja Projekt roboczy Okres homologacj Dobór elemetów Aalzy umerycze Aalzy: - określee pozomu apręŝeń; - symulacje trwałośc; - dobór elemetów zaweszea; - aalzy dyamk; - poprawk Lokalzacja wykończea puktów projektu. Pukty kotrole Rys. 2 Realzacja celów projektu pojazdu szyowego Rys. 3 Wyk aalzy MES pojazdu szyowego

6 4. Optymalzacja, czyl uproszczoy model MES, waraty krytera ocey W celu optymalego doboru kostrukcj stalowej pojazdu szyowego w faze kocepcyjej aleŝy zbudować moŝlwe ajprostszy model, który będze mógł być aalzoway w bardzo krótkm czase. Zastosowao, zatem model belkowy, który pozwala a osągęce przyblŝoych wyków, atomast e wymaga duŝych akładów pracy. Jakkolwek zasadczo e stosuje sę tego typu podejśca do modelowaa kostrukcj zbudowaych z profl, jako Ŝe pomjamy w te sposób bardzo wele stotych zjawsk, takch jak a przykład zmaę rozkładu apręŝeń a połączeach, w zaleŝośc od ch rodzaju, czy sposób przeoszea obcąŝeń. Przykładowo dla elemetu węzła terlockowego przedstawoego a rysuku 4, w przypadku modelu powłokowego otrzymujemy peły rozkład apręŝeń, atomast dla modelu belkowego jedye apręŝea w pojedyczych węzłach. PoewaŜ lość aalz koeczych do określea optymalego doboru profl kostrukcyjych, jest a tyle duŝa, Ŝ epraktyczym byłoby aalzowae kaŝdego z rozwązań przez uŝytkowka, przy pomocy środowska Matlab zbudowao program, który pozwala a automatyczą zmaę parametrów modelu oraz aalzę pozomu apręŝeń, wartośc ugęca pudła oraz wykowej masy kostrukcj. Dzałae programu moŝa przedstawć w astępujących krokach: wczytae plku z modelem aalza lośc parametrów do optymalzacj; określee zakresu zmeośc profl; stworzee plków do aalz przeprowadzee symulacj; wczytae wyków badań stworzee macerzy wyków; dodae współczyków korekcyjych; oblczee macerzy współczyków Φ. prezetacja wyków. W zaleŝośc od złoŝoośc kostrukcj lośc róŝych grup profl wzrasta lość potrzebych aalz w przypadku oblczea pełego rozwązaa, dla grup własośc w zakrese [a,b] z dokładoścą l puktów aleŝy przeprowadzć l oblczeń. Czyl dla przykładu, borąc pod uwagę grubośc profl: osto, pasa adokeego, pasa podokeego, wręg, podłuŝc dachowych, słupków boczych, czyl sześcu własośc w zakrese pęcu puktów, musmy przeprowadzć aalz. MoŜa zmejszyć lość rozwązań stosując metodę gradetową, która startując od puktu środkowego poszukuje optymalego keruku poprawy do końca badaego zakresu w optymalym przypadku moŝe zamkąć sę w ( ( 3 / 2 czyl dla załoŝoych wartośc 456 aalz. Rys. 4 Aalza szczegółowa węzła terlockowego l przypadków,

7 Dodatkowo aleŝy przeprowadzć oblczea dla róŝych przypadków obcąŝeń, tak aby zostały spełoe waruk określoe w przepsach kolejowych dotyczących prób wytrzymałoścowych. W ajprostszym przypadku moŝa wząć pod uwagę a przykład obcąŝea ekstremale w przestrze pasaŝerskej oraz ścskae rozcągae w os sprzęgu. Przygotoway model elemetów skończoych ze zdefowaym warukam brzegowym określoym zakresam zmeośc parametrów profl zostaje przelczoy odpowedą lość razy w celu uzyskaa welowymarowych macerzy apręŝeń, mas odkształceń. Następe zgode z poŝszym rówaem, oblczoe wartośc zostają przekształcoe do pojedyczego współczyka Φ, którego mmum określa optymaly warat kostrukcj. W zaleŝośc od potrzeb uŝytkowka moŝa dodatkowo załoŝyć współczyk wagowe α, β, γ, które defują stopeń wpływu poszczególych zmeych a współczyk wykowy. Pozomy apręŝeń, przemeszczeń oraz masa badaego pojazdu e są uwzględae wprost, ale sprowadzae są do bezwymarowych współczyków poprzez podzelee ch przez wartość średą kokretej welkośc z pełego zakresu wyków. Uzyskujemy w te sposób współczyk, które mogą być połączoe w jedolty współczyk umoŝlwający łatwe porówae poszczególych waratów kostrukcj. Wzór przedstawoy poŝej pozwala a określee zastępczego współczyka Φ, w tym przypadku tylko dla dwóch waratów obcąŝea. W zaleŝośc od przyjętego sposobu rozumowaa moŝa rozszerzać lość aalz poprzez wprowadzae dodatkowych człoów przemaŝae ch przez sebe. Dodatkowo moŝa wprowadzć współczyk wagowe, które określają stopeń wpływu daego przypadku a całość aalzy. 2 * Φ m m m m γ δ δ β α γ δ δ β α gdze: α współczyk korekcyjy apręŝeń; β współczyk korekcyjy przemeszczeń; γ współczyk korekcyjy masy; apręŝea maksymale dla -tej aalzy; δ przemeszczea maksymale dla -tej aalzy; m masa pojazdu dla -tej aalzy. Φ wykowy współczyk;

8 5. Wyk optymalzacj Jako wyk aalz przy uŝycu programu do optymalzacj otrzymujemy macerze welowymarowe apręŝeń, ugęć, mas oraz fale macerz określającą zmeość współczyka Φ w zaleŝośc od poszczególych własośc. Przedstawee grafcze wyków aalzy e jest moŝlwe w prosty sposób dla przypadku, gdy optymalzowae są węcej Ŝ dwe własośc, ze względu a to, Ŝe powstała macerz jest macerzą - wymarową, gdze jest lczbą optymalzowaych własośc. Przedstawoe poŝej przykłady zawerają wyk aalzy dla uproszczoego belkowego modelu pudła pojazdu szyowego, dla dwóch optymalzowaych własośc w tym przypadku: pasa adokeego pasa podokeego, bez zma kształtu proflu, tylko w zakrese grubośc. Grubośc kształty pozostałych elemetów pozostają bez zma. Wzęto pod uwagę dwa przypadk obcąŝea: maksymale obcąŝee od pasaŝerów oraz ścskae a pozome sprzęgu z sła 200 kn. Posługując sę współczykam wagowym moŝa dowole modyfkować uzyskaą płaszczyzę Φ, w zaleŝośc od potrzeb załoŝoych współczyków bezpeczeństwa. Baza daych dotyczących stopa zróŝcowaa apręŝeń dla modelu uproszczoego (belkowego dokładego (płytowego, pozwala a określee, czy pozom apręŝeń w ewralgczych węzłach kostrukcj będze Ŝszy lub wyŝszy dla modelu dokładego. [kpa] [kpa] X [mm] Y [mm] X [mm] Y [mm] δ [mm] δ [mm] X [mm] Y [mm] X [mm] Y [mm] Rys. 5 Wyk optymalzacj dla pozomu apręŝeń odkształceń (X grubość proflu ; Y grubość proflu 2; - pozom apręŝeń; δ - pozom przemeszczeń

9 Współczyk Φ [/] Grubość proflu 2 [mm] Grubość proflu [mm] 6. Wosk Rys. 6 Wyk optymalzacj współczyk zborczy własośc Φ O le celowość stosowaa metod umeryczych do aalz projektowaa pojazdów szyowych jest sprawą bezdyskusyją, to ch zakres koeczość potwerdzaa częśc z ch badaam a obekce fzyczym często budz wele kotrowersj. Przedstawoy sposób usprawea procesu projektowaa poprzez zastosowae wstępych aalz optymalzacyjych a prostych modelach pozwala a: Ukęce zma gerujących w zaczącym stopu w kostrukcję ośą w bardzej zaawasowaych etapach projektu; Przyspeszee prac projektowych poprzez elmację okresu oczekwaa a szczegółowe aalzy umerycze weryfkujące poprawość rozwązań; Uzyskae kostrukcj zoptymalzowaej pod względem sztywośc, wytrzymałośc masy juŝ w początkowej faze prac; Ograczee kosztów czasu aalz umeryczych poprzez elmację częśc kroków w projektowau rekurecyjym (Projekt <-> Oblczea.

10 Lteratura [] Gausemeer J, Moehrger S., New Gudele for desg of mechatroc systems, VDI-2206, IFAC, [2] Uhl T., Współczese tredy rozwojowe w aalze modalej kostrukcj, w Wybrae zagadea Aalzy Modalej Kostrukcj, Wyd. Katedry Robotyk Dyamk Maszy AGH, Kraków, 2003, pp [3] T. Uhl,A Chudzkewcz - Aalytcal ad expermetal vestgato of low floor tram dyamcs, Iteratoal Joural o Vehcle System Dyamcs, vol. 25, 2002, 2 pp [4] Uhl T., Idetfcato of loads mechacal structures, Computer asssted Mechacs ad Egeerg Sceces, vol.9, o., 2002, pp [5] 7 Raport ERRI Komtetu B2 (ERRI B2/Rp7, wydae 8, Utrecht, kweceń 996 [6] red. J. Kslowsk, Dyamka układu mechaczego pojazd szyowy, Państwowe Wydawctwo Naukowe, Warszawa 982 [7] Chudzkewcz A., Elemety dagostyk pojazdów szyowych, Warszawa: Poltechka Warszawska ; Radom : Istytut Techolog Eksploatacj, 2002 [8] Adrzej Chudzkewcz, Tadeusz Uhl, Rozwój metod modelowaa badaa dyamk pojazdów szyowych w środowsku Matlab/Smlk, V Szkoła Aalzy Modalej, Kraków [9] Tadeusz Uhl, Adrzej Chudzkewcz, Komputerowo wspomagaa aalza dyamk pojazdów szyowych, II Krajoweaj Koferecja - Metody systemy komputerowe w badaach aukowych projektowau Ŝyerskm, Kraków 999 [0] R. Marczewsk, S. Płończak, J. Podemsk - Wagoy towarowe. Poradk techczy, WKŁ, Warszawa 978 [] Adams V. Askeaz A., Buldg Better Products wth Fte Elemet Aalyss, OWord Press 999 [2] Fraz Mller - Lghtweght costructo, Frauhofer magaze / [3] Imrch Korpaec - Major Projects of Jot Europea Ralway Research, Japa Ralway & Trasport Revew, March 996 Streszczee W treśc referatu zawarto ops procedury badań optymalzacyjych kostrukcj stalowej pudła pojazdu szyowego przy uŝycu oprogramowaa MSC Nastra oraz odrębego programu stworzoego w środowsku Matlab. Schemat oblczeń zobrazowao przykładam dla uproszczoego modelu belkowego pojazdu. Poadto zawarto ops Iterlockgu - techolog kostrukcj lekkch adwoz pojazdów azywaej. RAIL VEHICLES BODY CONSTRUCTION OPTIMIZATION USING FINITE ELEMENT METHOD ALGORITHMS. The objectve of ths paper s a descrpto of the procedure of vrtual prototypg test o tra bodes wth pressure o optmzato tests performed wth MSC Nastra ad separated program created Matlab. Calculato schematc was llustrated by example test performed o smplfed beam vehcle model. Moreover descrpto of the Iterlockg techology of lght vehcles body costructo was cluded.

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach

Bardziej szczegółowo

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej

Bardziej szczegółowo

Badania Maszyn CNC. Nr 2

Badania Maszyn CNC. Nr 2 Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby

Bardziej szczegółowo

GEODEZJA INŻYNIERYJNA SEMESTR 6 STUDIA NIESTACJONARNE

GEODEZJA INŻYNIERYJNA SEMESTR 6 STUDIA NIESTACJONARNE GEODEZJ INŻNIERJN SEMESTR 6 STUDI NIESTCJONRNE CZNNIKI WPŁWJĄCE N GEOMETRIĘ UDNKU/OIEKTU Zmaę geometr budyku mogą powodować m.: czyk atmosferycze, erówomere osadae płyty fudametowej mogące skutkować wychyleem

Bardziej szczegółowo

Analiza wyniku finansowego - analiza wstępna

Analiza wyniku finansowego - analiza wstępna Aalza wyku fasowego - aalza wstępa dr Potr Ls Welkość wyku fasowego determuje: etowość przedsęborstwa Welkość podatku dochodowego Welkość kaptałów własych Welkość dywded 1 Aalza wyku fasowego ma szczególe

Bardziej szczegółowo

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację. Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga

Bardziej szczegółowo

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych Cetrala Izba Pomarów Telekomukacyjych (P-1) Komputerowe staowsko do wzorcowaa geeratorów podstawy czasu w częstoścomerzach cyrowych Praca r 1300045 Warszawa, grudzeń 005 Komputerowe staowsko do wzorcowaa

Bardziej szczegółowo

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość

Bardziej szczegółowo

WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY

WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH Mara KLONOWSKA-MATYNIA Natala CENDROWSKA WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY Zarys treśc: Nejsze opracowae pośwęcoe zostało spółkom akcyjym, które

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki) Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ 9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego

Bardziej szczegółowo

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE BQR FMECA/FMEA Przed rozpoczęcem aalzy ależy przeprowadzć dekompozycję systemu a podsystemy elemety. W efekce dekompozycj uzyskuje sę klka pozomów: pozom systemu, pozomy podsystemów oraz pozom elemetów.

Bardziej szczegółowo

Opracowanie wyników pomiarów

Opracowanie wyników pomiarów Opracowae wków pomarów Praca w laboratorum fzczm polega a wkoau pomarów, ch terpretacj wcagęcem wosków. Ab dojść do właścwch wosków aleŝ szczególą uwagę zwrócć a poprawość wkoaa pomarów mmalzacj błędów

Bardziej szczegółowo

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach dr ż. Jolata Wojar Zakład Metod Iloścowych, Wydzał Ekoom Uwersytet Rzeszowsk Przestrzeo-czasowe zróżcowae stopa wykorzystaa techolog formacyjo- -telekomukacyjych w przedsęborstwach WPROWADZENIE W czasach,

Bardziej szczegółowo

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4 POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 INETYCJE LINIOE - ŁUŻEBNOŚĆ PRZEYŁU I BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI 1. PROADZENIE 1.1. Nejszy stadard przedstawa reguły

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA 5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często, że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też, oprócz lowych zadań decyzyjych, formułujemy także elowe

Bardziej szczegółowo

Wyrażanie niepewności pomiaru

Wyrażanie niepewności pomiaru Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway

Bardziej szczegółowo

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4 POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 YCENA ŁUŻEBNOŚCI PRZEYŁU I OKREŚLANIE KOTY YNAGRODZENIA ZA BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI PRZY INETYCJACH LINIOYCH 1.

Bardziej szczegółowo

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Wybrae zaadea badań operacyjych dr ż. Zbew Tarapata 3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też oprócz

Bardziej szczegółowo

Projekt 3 Analiza masowa

Projekt 3 Analiza masowa Wydzał Mechaczy Eergetyk Lotctwa Poltechk Warszawskej - Zakład Saolotów Śgłowców Projekt 3 Aalza asowa Nejszy projekt składa sę z dwóch częśc. Perwsza polega projekce wstępy wętrza kaby (kadłuba). Druga

Bardziej szczegółowo

WYBRANE MOŻLIWOŚCI WSPOMAGANIA INWESTYCJI

WYBRANE MOŻLIWOŚCI WSPOMAGANIA INWESTYCJI WYBRANE MOŻLIWOŚCI WSPOMAGANIA INWESTYCJI GIEŁDOWYCH PRZY UŻYCIU ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH mgr ż. Marc Klmek Katedra Iformatyk Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa m. Papeża Jaa Pawła II w Bałej Podlaskej Streszczee:

Bardziej szczegółowo

ρ (6) przy czym ρ ij to współczynnik korelacji, wyznaczany na podstawie następującej formuły: (7)

ρ (6) przy czym ρ ij to współczynnik korelacji, wyznaczany na podstawie następującej formuły: (7) PROCES ZARZĄDZANIA PORTFELEM PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH WSPOMAGANY PRZEZ ŚRODOWISKO AUTOMATÓW KOMÓRKOWYCH Ageszka ULFIK Streszczee: W pracy przedstawoo sposób zarządzaa portfelem paperów wartoścowych wspomagay

Bardziej szczegółowo

KARBOWNICZEK Dagmara doktorantka, mgr inż. ; LEJDA Kazimierz ; prof. dr hab. inż. Politechnika Rzeszowska, Katedra Silników Spalinowych i Transportu

KARBOWNICZEK Dagmara doktorantka, mgr inż. ; LEJDA Kazimierz ; prof. dr hab. inż. Politechnika Rzeszowska, Katedra Silników Spalinowych i Transportu НАЦІОНАЛЬНИЙ ТРАНСПОРТНИЙ УНІВЕРСИТЕТ 1 013 KARBOWNICZEK Dagmara doktoratka, mgr ż. ; LEJDA Kazmerz ; prof. dr hab. ż. oltechka Rzeszowska, Katedra Slków Spalowych Trasportu ANALIZA WSKAŹNIKA GŁĘBOKOŚCI

Bardziej szczegółowo

STANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM

STANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM STANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM Edward CHLEBUS, Joaa HELMAN, Mara ROSIENKIEWICZ, Paweł STEFANIAK Streszczee: Nejszy artykuł

Bardziej szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc

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

Olejowe śrubowe sprężarki powietrza. Seria R55-75kW

Olejowe śrubowe sprężarki powietrza. Seria R55-75kW Olejowe śrubowe sprężark powetrza Sera R55-75kW Nowy pozom ezawodośc, efektywośc wydajośc Śrubowe sprężark powetrza ser R frmy Igersoll Rad to połączee ajlepszych, sprawdzoych kostrukcj techolog z owym,

Bardziej szczegółowo

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży Gawlk L., Kasztelewcz Z., 2005 Zależość kosztów produkcj węgla w kopal węgla bruatego Ko od pozomu jego sprzedaży. Prace aukowe Istytutu Górctwa Poltechk Wrocławskej r 2. Wyd. Ofcya Wydawcza Poltechk Wrocławskej,

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w

Bardziej szczegółowo

SOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA

SOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA Załączk r do Regulamu I kokursu GIS PROGRAM PRIORYTETOWY: SOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA. Cel opracowaa Celem opracowaa jest spója metodyka oblczaa efektu ograczaa emsj gazów ceplaraych,

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

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym Pomary bezpośrede pośrede obarczoe błędem przypadkowym I. Szacowae wartośc przyblŝoej graczego błędu przypadkowego a przykładze bezpośredego pomaru apęca elem ćwczea jest oszacowae wartośc przyblŝoej graczego

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MORANA W ANALIZIE ROZKŁADU CEN NIERUCHOMOŚCI

STATYSTYKA MORANA W ANALIZIE ROZKŁADU CEN NIERUCHOMOŚCI METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/, 0, tr. 3 STATYSTYKA MORANA W ANALIZIE ROZKŁADU CEN NIERUCHOMOŚCI Dorota Kozoł-Kaczorek Katedra Ekoomk Rolcta Mędzyarodoych Stoukó Gopodarczych Szkoła

Bardziej szczegółowo

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu

Bardziej szczegółowo

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y J E Nr 2 2007 Aa ĆWIĄKAŁA-MAŁYS*, Woletta NOWAK* UOGÓLNIONA ANALIA WRAŻLIWOŚCI YSKU W PREDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW Przedstawoo ajważejsze elemety

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5 L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk

Bardziej szczegółowo

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej

PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,

Bardziej szczegółowo

Analiza danych pomiarowych

Analiza danych pomiarowych Materały pomoccze dla studetów Wydzału Chem UW Opracowała Ageszka Korgul. Aalza daych pomarowych wersja trzeca, uzupełoa Lteratura, Wstęp 3 R OZDZIAŁ SPRAWOZDANIE Z DOŚWIADCZENIA FIZYCZNEGO 4 Stałe elemety

Bardziej szczegółowo

ZARYS METODY OCENY TRWAŁOSCI I NIEZAWODNOSCI OBIEKTU Z UWZGLEDNIENIEM CZYNNIKA LUDZKIEGO I PŁASZCZYZNY LICZB ZESPOLONYCH

ZARYS METODY OCENY TRWAŁOSCI I NIEZAWODNOSCI OBIEKTU Z UWZGLEDNIENIEM CZYNNIKA LUDZKIEGO I PŁASZCZYZNY LICZB ZESPOLONYCH Zdzsław IDZIASZEK 1 Mechatrocs ad Avato Faculty Mltary Uversty of Techology, 00-908 Warsaw 49, Kalskego street r zdzaszek@wat.edu.pl Norbert GRZESIK Avato Faculty Polsh Ar Force Academy, 08-51 Dębl, Dywzjou

Bardziej szczegółowo

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej

Bardziej szczegółowo

WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW

WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW U podstaw wszystkch auk przyrodczych leży zasada: sprawdzaem wszelkej wedzy jest eksperymet, tz jedyą marą prawdy aukowej jest dośwadczee Fzyka, to auka

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE Marek Cecura, Jausz Zacharsk PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE CZĘŚĆ II STATYSTYKA OPISOWA Na prawach rękopsu Warszawa, wrzeseń 0 Data ostatej aktualzacj: czwartek, 0 paźdzerka

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

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego

Bardziej szczegółowo

Wiek statku a prawdopodobieństwo wystąpienia wypadku na morzu analiza współzależności

Wiek statku a prawdopodobieństwo wystąpienia wypadku na morzu analiza współzależności BOGALECKA Magda 1 Wek statku a prawdopodobeństwo wstąpea wpadku a morzu aalza współzależośc WSTĘP Obserwowa od blsko weku tesw rozwój trasportu morskego, oprócz lądowego powetrzego, jest kosekwecją wzmożoej

Bardziej szczegółowo

Współczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami

Współczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami Współczyk korelacj ragowej badae zależośc mędzy preferecjam Przemysław Grzegorzewsk Istytut Badań Systymowych PAN ul. Newelska 6 01-447 Warszawa E-mal: pgrzeg@bspa.waw.pl Pla referatu: Klasycze metody

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

PRZEDZIAŁOWE METODY ROZWIĄZYWANIA ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ NIELINIOWYCH MECHANIKI KONSTRUKCJI

PRZEDZIAŁOWE METODY ROZWIĄZYWANIA ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ NIELINIOWYCH MECHANIKI KONSTRUKCJI Adrzej POWNUK *) PRZEDZIAŁOWE METODY ROZWIĄZYWANIA ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ NIELINIOWYCH MECHANIKI KONSTRUKCJI. Wprowadzee Mechaka lowa staow jak dotąd podstawowy obszar zateresowań żyerskch. Isteje jedak

Bardziej szczegółowo

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym? Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)

Bardziej szczegółowo

ANALIZA INPUT - OUTPUT

ANALIZA INPUT - OUTPUT Aalza put - output Notatk S Dorosewcz J Staseńko Stroa z 28 SŁAWOMIR DOROSIEWICZ JUSTYNA STASIEŃKO ANALIZA INPUT - OUTPUT NOTATKI Istytut Ekoometr SGH Aalza put - output Notatk S Dorosewcz J Staseńko Stroa

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU

ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU Haa Dudek a, Moka Dybcak b a Katedra Ekoometr Iformatyk SGGW b studetka Mędzywydzałowego Studum Iformatyk Ekoometr e-mal: hdudek@mors.sggw.waw.pl ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU

Bardziej szczegółowo

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna TECHNIKUM ZESPÓŁ SZKÓŁ w KRZEPICACH PRACOWNIA EKONOMICZNA TEORIA ZADANIA dla klasy II Techkum Marek Kmeck Zespół Szkół Techkum w Krzepcach Wprowadzee do statystyk Lekcja Statystyka - określa zbór formacj

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH dr Mchał larsk I Pracowa Fzycza IF UJ, 9.0.06 Pomar Pomar zacowae wartośc prawdzwej Bezpośred (welkość fzycza merzoa jest

Bardziej szczegółowo

Modelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej

Modelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej Dr hab. ż. Ato Śwć, prof. adzw. Istytut Techologczych ystemów Iformacyych oltechka Lubelska ul. Nadbystrzycka 36, 2-68 Lubl e-mal: a.swc@pollub.pl Dr ż. Lech Mazurek aństwowa Wyższa zkoła Zawodowa w Chełme

Bardziej szczegółowo

Teraz wiesz i inwestujesz ANALIZA TECHNICZNA WPROWADZENIE

Teraz wiesz i inwestujesz ANALIZA TECHNICZNA WPROWADZENIE Teraz wesz westujesz ANALIZA TECHNICZNA WPROWADZENIE Natura ryków fasowych od początków swego stea przycąga ogromą lczbę westorów, których adrzędym celem jest odesee sukcesu westycyjego przez pomaŝae zawestowaych

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe. INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,

Bardziej szczegółowo

Ze względu na sposób zapisu wielkości błędu rozróżnia się błędy bezwzględne i względne.

Ze względu na sposób zapisu wielkości błędu rozróżnia się błędy bezwzględne i względne. Katedra Podsta Systemó Techczych - Podstay metrolog - Ćczee 3. Dokładość pomaró, yzaczae błędó pomaroych Stroa:. BŁĘDY POMIAROWE, PODSTAWOWE DEFINICJE Każdy yk pomaru bez określea dokładośc pomaru jest

Bardziej szczegółowo

Ryzyko inwestycji w spółki sektora TSL na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych

Ryzyko inwestycji w spółki sektora TSL na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych CZYŻYCKI Rafał 1 PURCZYŃSKI Ja Ryzyko westycj w spółk sektora TSL a Warszawskej Gełdze Paperów Wartoścowych WSTĘP Elemetem erozerwale zwązaym z dzałaloścą westorów a całym ryku kaptałowym jest epewość

Bardziej szczegółowo

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW

BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI POMIARÓW INSTYTUT FIZYKI WYDZIAŁ INŻYNIERII RODUKCJI I TECHNOLOGII MATERIAŁÓW OLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA RACOWNIA DETEKCJI ROMIENIOWANIA JĄDROWEGO Ć W I C Z E N I E N R J-6 BADANIE STATYSTYCZNEJ CZYSTOŚCI OMIARÓW

Bardziej szczegółowo

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe

Bardziej szczegółowo

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Katedra Ietycj Faoych Zarządzaa yzykem Aalza Zarządzae Portfelem cz. Dr Katarzya Kuzak Co to jet portfel? Portfel grupa aktyó (trumetó faoych, aktyó rzeczoych), które zotały yelekcjooae, którym ależy zarządzać

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby

Bardziej szczegółowo

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu

f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu METODA RÓŻIC SKOŃCZOYCH (omówee a przykładze rówań lowych) ech ( rówaa różczkowe zwyczaje lowe I-rz.) lub jedo II-rzędu f / / p( x) f / + q( x) f + r( x) a x b, f ( a) α, f ( b) β dea: a satce argumetu

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

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.

Bardziej szczegółowo

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake

Bardziej szczegółowo

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a. ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia optymalizacji kosztów w projektowaniu gazowych sieci rozdzielczych

Zagadnienia optymalizacji kosztów w projektowaniu gazowych sieci rozdzielczych Zagadea optymalzacj kosztów w projektowau gazowych sec rozdzelczych Autorzy: dr Ŝ. ech Dobrowolsk, m Ŝ. Wtold Maryka ( Ryek Eerg 6/200) Słowa kluczowe: rozdzelcza seć gazowa, stacje gazowe redukcyje, gazocąg

Bardziej szczegółowo

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego). TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu

Bardziej szczegółowo

1. Relacja preferencji

1. Relacja preferencji dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x

Bardziej szczegółowo

VIW20 koncepcja indeksu zmienności dla polskiego rynku akcyjnego 1

VIW20 koncepcja indeksu zmienności dla polskiego rynku akcyjnego 1 Dr Robert Ślepaczuk Katedra Bakowośc Fasów Wydzał Nauk Ekoomczych Uwersytet Warszawsk Grzegorz Zakrzewsk Po Kredytów Detalczych Departamet Ryzyka Kredytowego Polbak EFG VIW0 kocepcja deksu zmeośc dla polskego

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym. Wyzaczae oporu aczyowego kaplary w przepływe lamarym. I. Przebeg ćwczea. 1. Zamkąć zawór odcający przewody elastycze a astępe otworzyć zawór otwerający dopływ wody do przewodu kaplarego. 2. Ustawć zawór

Bardziej szczegółowo

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM ACTA UNIVERSITATIS WRATISLAVIENSIS No 37 PRZEGLĄD PRAWA I ADMINISTRACJI LXXX WROCŁAW 009 ANNA ĆWIĄKAŁA-MAŁYS WIOLETTA NOWAK Uwersytet Wrocławsk SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

Bardziej szczegółowo

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ], STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:

Bardziej szczegółowo

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki) Adrzej Kubaczyk Laboratorum Fzyk I Wydzał Fzyk Poltechka Warszawska OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradk do Laboratorum Fzyk) ROZDZIAŁ Wstęp W roku 995 z cjatywy Mędzyarodowego Komtetu Mar (CIPM) zostały

Bardziej szczegółowo

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH POLITECHNIKA Ł ÓDZKA TOMASZ W. WOJTATOWICZ METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH Wybrae zagadea ŁÓDŹ 998 Przedsłowe Specyfką teor pomarów jest jej wtóry charakter w stosuku do metod badawczych stosowaych

Bardziej szczegółowo

PRZYKŁADOWE TEMATY ZADAŃ PROJEKTOWYCH

PRZYKŁADOWE TEMATY ZADAŃ PROJEKTOWYCH PRZYKŁADOWE TEMATY ZADAŃ PROJEKTOWYCH Z PRZEDMIOTU EWOLUCYJNE METODY OPTYMALIZACJI. Rozwązać zadae zadaa załaduku (plecakowego z ograczeam a dopuszczale wymary oraz cężar []: a algorytmem symulowaego wyżarzaa.

Bardziej szczegółowo

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część

MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część WYKŁAD 5 MODELE OBIEKTÓW W -D część la wykładu: Kocepcja krzywej sklejaej Jedorode krzywe B-sklejae ejedorode krzywe B-sklejae owerzche Bezera, B-sklejae URBS 1. Kocepcja krzywej sklejaej Istotą z praktyczego

Bardziej szczegółowo

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja

Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja Szereg czasowe, modele DL ADL, rzyczyowość, egracja Szereg czasowy, o cąg realzacj zmeej losowej, owedzmy y, w kolejych okresach czasu: { y } T, co rówoważe możemy zasać: = 1 y = { y1, y,..., y T }. Najogólej

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

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze

Bardziej szczegółowo

Elementy arytmetyki komputerowej

Elementy arytmetyki komputerowej Elemety arytmetyk komputerowej cz. I Elemety systemów lczbowych /materał pomocczy do wykładu Iformatyka sem II/ Sps treśc. Wprowadzee.... Wstępe uwag o systemach lczbowych... 3. Przegląd wybraych systemów

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

PROJEKT BUDOWLANY WYKONAWCZY

PROJEKT BUDOWLANY WYKONAWCZY USŁUGI PROJEKTOWE I BUOWLANE JANUSZ BYSTRZYŃSKI BIAŁA POLASKA UL. BITTNERA 15 TEL. +48 083 344-36-29 PROJEKT BUOWLANY WYKONAWCZY Temat: REMONT KANAŁÓW SANITARNYCH W UL. GROTA ROWECKIEGO Adres obektu: Masto

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10) Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,

Bardziej szczegółowo

Predyktywne harmonogramowanie projektów informatycznych

Predyktywne harmonogramowanie projektów informatycznych Predyktywe harmoogramowae proektów formatyczych mgr Ŝ. Marc Klmek Istytut Iformatyk Państwowa WyŜsza Szkoła Zawodowa m. PapeŜa Jaa Pawła II w Bałe Podlaske Streszczee: W artykule przedstawoo problem predyktywego

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X

Lista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X Lsta 6 Kaml Matuszewsk 9..205 2 3 4 5 6 7 9 0 2 3 4 5 6 7 X X X X X X X X X X X X Zadae Lewa stroa: W delegacj możemy meć od do osób. Wyberamy ( k) osób a k sposobów wyberamy przewodczącego. k =.. węc

Bardziej szczegółowo

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta Józef Beluch Akadema Górczo-Hutcza w Krakowe płw wag współrzędch a wk trasformacj Helmerta . zór a trasformację współrzędch sposobem Helmerta: = c + b = d + a + a b () 2 2. Dwa modele wzaczea parametrów

Bardziej szczegółowo

Analiza spektralna stóp zwrotu z inwestycji w akcje

Analiza spektralna stóp zwrotu z inwestycji w akcje Nasz rye aptałowy, 003 r3, str. 38-43 Joaa Góra, Magdalea Osńsa Katedra Eoometr Statysty Uwersytet Mołaja Kopera w Toruu Aalza spetrala stóp zwrotu z westycj w acje. Wstęp Agregacja w eoom eoometr bywa

Bardziej szczegółowo

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7 6. Przez 0 losowo wybrayh d merzoo zas dojazdu do pray paa A uzyskują próbkę x,..., x 0. Wyk przedstawały sę astępująo: jest to próbka losowa z rozkładu 0 0 x 300, 944. x Zakładamy, że N ( µ, z ezaym parametram

Bardziej szczegółowo

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min

( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego

Bardziej szczegółowo

Podprzestrzenie macierzowe

Podprzestrzenie macierzowe Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0

Bardziej szczegółowo