Wskaźniki niezawodności, ryzyka i oczekiwanej efektywności eksploatacji obiektów technicznych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Wskaźniki niezawodności, ryzyka i oczekiwanej efektywności eksploatacji obiektów technicznych"

Transkrypt

1 Wskaźnk nezawodnośc, ryzyka oczekwanej efektywnośc eksploatacj 95 ZAGADNENA EKSPLOATACJ MASZYN Zeszyt 1 (149) 2007 OLGERD DOWNAROWCZ * Wskaźnk nezawodnośc, ryzyka oczekwanej efektywnośc eksploatacj obektów techncznych Słowa kluczowe Obekty technczne, eksploatacja, nezawodność, ryzyko, efektywność. Key-words Physcal assets, operaton and mantenance, dependablty, rsk, effcency. Streszczene W mędzynarodowej norme termnologcznej nezawodność obektu zdefnowano jako zespół właścwośc, które opsują gotowość obektu wpływające na ną neuszkadzalność, obsługwalność zapewnene środków obsług. Defncja ta jest uzupełnona uwagą, że termn nezawodność jest stosowany tylko do ogólnego nelczbowego opsu [5, s. 4]. Prowadz to m.n. do wymagana, by przedmotem prac analtyczno-projektowych był ne tylko sam pojedynczy obekt, ale system eksploatacj tego obektu (system dzałań eksploatacyjnych), w tym nezawodność tego systemu. Zamerzenem autora nnejszego artykułu było wypracowane defncj loścowego wskaźnka nezawodnośc systemu eksploatacj obektu oraz wypracowane defncj wskaźnków pochodnych. 1. Wprowadzene Według normy termnologcznej PN-93/N [5, s. 4] nezawodność obektu 1 to zespół właścwośc, które opsują gotowość obektu wpływające * Poltechnka Gdańska, ul. Narutowcza 11/12, Gdańsk., tel. (058) , e-mal: olgerd.downarowcz@neostrada.pl 1 lekroć mowa o obekce, chodz o technczny obekt eksploatacj. nne obekty zostały odpowedno nazwane.

2 96 O. Downarowcz na ną neuszkadzalność 2, obsługwalność zapewnene środków obsług. Defncja ta została uzupełnona uwagą, że termn nezawodność jest używany tylko do ogólnego nelczbowego opsu [5]. To, że defnując nezawodność posłużono sę cecham, których wartośc, każdej z osobna, bez wększych trudnośc, są opsywane lczbowo (loścowo), szczególne zachęca do podjęca próby opsu lczbowego nezawodnośc obektu eksploatacj. Blższe zajęce sę pojęcem nezawodnośc, w zastosowanu do analzy eksploatacj projektowana techncznego, prowadz do wymagana, by przedmotem tych prac był ne tylko sam pojedynczy obekt, ale system eksploatacj tego obektu (system dzałań eksploatacyjnych), w tym nezawodność tego systemu. Zamerzenem autora nnejszego opracowana było wypracowane defncj loścowego wskaźnka nezawodnośc systemu eksploatacj obektu oraz wypracowane defncj wskaźnków pochodnych, którym okazały sę wskaźnk ryzyka szansy eksploatacj, wartość oczekwana wynku eksploatacj oraz wartość oczekwana efektywnośc eksploatacj. Zdefnowane tych wskaźnków ma umożlwć, ułatwć uwarygodnć dokonywane ocen systemów eksploatacj obektów w ch projektowanu, doborze, wartoścowanu funkcjonowanu, do wykorzystana w zarządzanu przedsęborstwem. 2. Model systemu eksploatacj Zdefnowane wskaźnka nezawodnośc systemu eksploatacj obektu wymaga przede wszystkm określena przedmotu pomaru reprezentatywnego systemu eksploatacj. Będze to system formalny, model znamenny tym, że w skład tego systemu, poza samym obektem, wchodzą prawdopodobne zdarzena dzałana eksploatacyjne oraz zachodzące mędzy nm prawdopodobne relacje. Występują one w takm złożenu, że bez nadmaru wyczerpują składowe opsu nezawodnośc obektu, przy czym perwsze zdarzene dotyczy obektu uznanego za zdatny, zaś ostatne zdarzene obektu po określonej obsłudze, mającej podtrzymać albo przywrócć temu obektow perwotną zdatność. Skład tego systemu przedstawa tabela 1, a jego strukturę, strukturę sekwencj zdarzeń dzałań, przedstawa rysunek 1. Jest to model o charakterze drzewa (graf) rozłączne alternatywnych dzałań eksploatacyjnych, uwzględnający prawdopodobeństwa, wartośc wynk tych dzałań. 2 Cechę neuszkadzalnośc obektu techncznego autor zalcza do własnośc tego obektu [3, s. 13].

3 Wskaźnk nezawodnośc, ryzyka oczekwanej efektywnośc eksploatacj 97 Tabela 1. Cechy obektu odpowadające m elementy modelu systemu eksploatacj tego obektu (wg rys. 1) Table 1. The features of the object as element of the model concernng the system of the physcal assets operaton and mantenance (ac. fg. 1) Cecha obektu Zdarzena Dzałana Symbol Ops Gotowość 1) 1-2 O1s Obsługa przygotowawcza: przegląd, uruchomene obektu skuteczne 1-11 O1n Obsługa przygotowawcza: przegląd, uruchamane obektu neskuteczne Neuszkadzalność 2) 2-3 Us Użytkowane obektu (wykonane zadana operacyjnego) skuteczne 2-8 Un Użytkowane obektu (newykonane zadana operacyjnego) neskuteczne 3-4 O2s Obsługa zakończenowa: unerucho-mene obektu, przegląd skuteczne Obsługwalność 3) 3-5 O2n Obsługa zakończenowa: unerucha-mane obektu, przegląd neskuteczne 5-6 O2E Obsługa technczna obektu: naprawa 8-9 O3E Obsługa technczna obektu: naprawa O4E Obsługa przygotowawcza obektu: naprawa 5-7 O2Z Obsługa obektu zaslana: naprawa Zapewnene środków 8-10 O3Z Obsługa obektu zaslana: naprawa obsług 4) O4Z Obsługa obektu zaslana: naprawa 1) Gotowość (dyspozycyjność) obektu techncznego jest właścwoścą odnoszącą sę do zdolnośc byca zdatnym (nekedy podkreśla sę: gdy występuje potrzeba jego użytkowana) do wypełnana określonych funkcj (użytkowana), przy zapewnenu zaslana tego obektu. Jest to także nazwa statystycznego wskaźnka udzału czasu zdatnośc obektu techncznego w czase jego eksploatacj bądź udzału lczby pomyślnych prób zdatnośc (np. uruchomeń pojazdów) w lczbe prób podjętych (częstość zdarzeń lub stanów) [3, 5]. 2) Neuszkadzalność obektu techncznego jest własnoścą odnoszącą sę do zdolnośc do zachowana stanu zdatnośc (wypełnana określonych funkcj) w określonym przedzale czasu w określonych warunkach jego użytkowana. Mernkem neuszkadzalnośc obektu techncznego jest prawdopodobeństwo zachowana tej zdatnośc w określonym przedzale czasu w określonych warunkach użytkowana tego obektu, a także średn czas do uszkodzena obektu użytkowanego w określonych warunkach [3, 5]. Jako wskaźnk neuszkadzalnośc stosowane są m.n. take welkośc pochodne, jak np. lczba włączeń, efekt użytkowana obektu. 3) Obsługwalność obektu (naprawalność, podatność na obsługę) jest właścwoścą stanowącą o jego podatnośc na obsługę. Mernkem tej podatnośc może być prawdopodobeństwo ukończena określonej obsług w określonym czase określonych warunkach, średn czas trwana tej obsług, jej pracochłonność, a także określona przez konstruktora lczba tzw. jednostek remontowych [3, 5]. 4) Zapewnene sł środków obsług obektu oznacza zdolność organzacj do zapewnena tych sł środków do nezbędnej obsług tego obektu (na żądane), w określonych warunkach, przy określonych zasadach jego eksploatacj. Mernk tej zdolnośc mogą być różne, np. czas funkcjonowana obektu po przerwanu jego zaslana, czas reakcj pogotowa techncznego, czas oczekwana na częśc wymenne [3, 5].

4 98 O. Downarowcz Rys. 1. Model systemu eksploatacj obektu. Struktura analtyczna a prawdopodobeństwo wystąpena śceżk, b wartość oczekwana wystąpena śceżk Fg. 1. Model of the operaton and mantenance of the object. Analytcal structure a the path appearance probablty, b the expected value of the path appearance

5 Wskaźnk nezawodnośc, ryzyka oczekwanej efektywnośc eksploatacj 99 Ops każdego dzałana składa sę z trzech elementów: nazwy-symbolu dzałana, prawdopodobeństwa skutecznego dzałana z założena, zdetermnowanej wartośc efektu/kosztu (straty) dzałana z założena. Prowadząc oblczena odnośne do poszczególnych śceżek zdarzeń/dzałań dochodz sę do następujących wynków: prawdopodobeństwa wystąpena określonej śceżk, wartośc oczekwanej wystąpena określonej śceżk, co w konsekwencj umożlwa wyznaczene: wartośc oczekwanej wynku eksploatacj, mary nezawodnośc systemu eksploatacj obektu, mary ryzyka eksploatacj obektu, wartośc oczekwanej (mary) efektywnośc eksploatacj obektu. Tabela 2. Oznaczena śceżek zdarzeń/dzałań zastosowane w modelu częśc rachunkowej Table 2. The sgns of the trajectores concernng the events/actvtes appled n the model and calculatons V V V V Śceżk zdarzeń/dzałań Prawdopodobeństwa skutecznośc dzałań P, P 1-4 P, P 1-6 P, P 1-7 P V, P 1-9 P V, P 1-10 P V, P 1-12 P V, P 1-13 Wartośc dzałań W, W 1-4 W, W 1-6 W, W 1-7 W V, W 1-9 W V, W 1-10 W V, W 1-12 W V, W Wskaźnk ryzyka dzałana Pojęce ryzyka jest zwązane z sytuacją decyzyjną (dzałanem), w której wystąpene nepożądanych (nebezpecznych) zdarzeń przyjmuje sę jako prawdopodobne o znanym (oszacowanym, założonym) prawdopodobeństwe. Ryzyko to nazwa stanu prześwadczena decydenta o prawdopodobeństwe wystąpena określonego nepożądanego zdarzena nepożądanych konsekwencj wystąpena tego zdarzena szkody [3]. Poneważ dzałana eksploatacyjne ne są wolne od ryzyka, zasadne jest poszukwane wskaźnka ryzyka tych dzałań. Za wskaźnk ryzyka norma przyjmuje kombnację 3 prawdopodobeństwa wystąpena określonego nepożądanego zdarzena nepożądanych konsekwencj 3 To wskazane na kombnację, bez jednoznacznego wyjaśnena na czym ona ma polegać, oznacza dopuszczene do pewnej swobody w nterpretacj tego termnu. W badanach jakoścowych stosowane są tabele do kojarzeń prawdopodobeństwo szkody cężkość szkody. W badanach loścowych stosowane są loczyny prawdopodobeństwo szkody cężkość szkody [np. 1, 2, 3].

6 100 O. Downarowcz wystąpena tego zdarzena [3, 6]. Celem wyznaczena mary ryzyka proponuje sę tu przyjęce wskaźnka będącego różncą zdetermnowanej wartośc zamerzonego efektu decyzj wartośc oczekwanej skutków tej ryzykownej decyzj [3]: w ujęcu bezwzględnym: ryzyko (bezwzględne) = E [P E (1 P) S] = (1 P)(E + S) (1) w ujęcu względnym, odnesone do jednostk E: ryzyko (względne) = (1 P)(1 + S/E) (2) gdze: P prawdopodobeństwo osągnęca efektu E, E zdetermnowana wartość zamerzonego efektu, S zdetermnowana wartość (bezwzględna) określonej szkody, w jednostkach opsu efektu E. Szczególne przypadk sytuacj decyzyjnych to, na przykład: wystąpene zdarzena nepożądanego uznawane za nemal neprawdopodobne: P 1 ryzyko 0 wystąpene zdarzena nepożądanego uznawane za nemal pewne: P 0 ryzyko (E+S) wystąpene newystąpene zdarzena nepożądanego uznawanego za równe prawdopodobne: P = 0,5 ryzyko = 0,5 (E+S) Pojęce ryzyka wąże sę z prawdopodobeństwem nepowodzena, wystąpena zdarzena nepożądanego, straty, przegranej, natomast z prawdopodobeństwem powodzena, wystąpena zdarzena pożądanego, zysku, wygranej wąże sę pojęce szansy. Współzależność welkośc odpowadających tym pojęcom ma jednocześne postać wskaźnka oczekwanej efektywnośc dzałana: Szansa dzalana P E = (3) Ryzyko dzalana (1 P)(E + S) 4. Wskaźnk nezawodnośc systemu eksploatacj Nejako przez analogę do stoty defncj neuszkadzalnośc obektu, tj. odnoszena stanów pożądanych do stanów możlwych, poszukwanym właścwym

7 Wskaźnk nezawodnośc, ryzyka oczekwanej efektywnośc eksploatacj 101 wskaźnkem nezawodnośc systemu eksploatacj obektu może być welkość pochodząca z odnesena wartośc oczekwanej wynku eksploatacj do wartośc skutecznego użytkowana obektu eksploatacj, czyl odnesene wynku rzeczywstego do dealnego (zdetermnowanego). Obe wartośc spełnają warunek odwzorowana modelu-systemu eksploatacj obektu. Mara nezawodnośc systemu pochodz z wylczeń wymagających przygotowana następujących danych, wśród których wartośc dzałań (efekty/koszty/straty) są wartoścam zdetermnowanym, opsującym poszczególne zdarzena: P O1n prawdopodobeństwo tego, że obsługa 1. będze neskuteczna, P O1s prawdopodobeństwo tego, że obsługa 1. będze skuteczna, P O2n prawdopodobeństwo tego, że obsługa 2. będze neskuteczna, P O2s prawdopodobeństwo tego, że obsługa 2. będze skuteczna, P O2E prawdopodobeństwo tego, że obsługa 2. obektu eksploatacj będze neskuteczna, P O2Z prawdopodobeństwo tego, że obsługa 2. obektu zaslana będze neskuteczna, P O3E prawdopodobeństwo tego, że obsługa 3. będze dotyczyć obektu eksploatacj, P O3Z prawdopodobeństwo tego, że obsługa 3. będze dotyczyć obektu zaslana, P O4E prawdopodobeństwo tego, że obsługa 4. będze dotyczyć obektu eksploatacj, P O4Z prawdopodobeństwo tego, że obsługa 4. będze dotyczyć obektu zaslana, P Un prawdopodobeństwo tego, że użytkowane (wykonane zadana) będze neskuteczne, P Us prawdopodobeństwo tego, że użytkowane (wykonane zadana) będze skuteczne, W O1n wartość obsług 1. neskutecznej, W O1s wartość obsług 1. skutecznej, W O2n wartość obsług 2. neskutecznej, W O2s wartość obsług 2. skutecznej, W O2E wartość neskutecznej obsług 2. obektu eksploatacj, W O2Z wartość skutecznej obsług 2. obektu zaslana, W O3E wartość obsług 3. obektu eksploatacj, W O3Z wartość obsług 3. obektu zaslana, W O4E wartość obsług 4. obektu eksploatacj, W O4Z wartość obsług 4. obektu zaslana, W Un wartość neskutecznego użytkowana (wykonana zadana), W Us wartość skutecznego użytkowana (wykonana zadana). Wyżej wymenone prawdopodobeństwa spełnają ponższy warunek: P O1s + P O1n = P O2s + P O2n = P O2E + P O2Z = P O3E + P O3Z = P O4E + P O4Z = P Us +P Un = 1 (4)

8 102 O. Downarowcz Wyjaśnając pojęce skutecznośc dzałań, obsługa obektu będze uznana za skuteczną, jeśl czas jej wykonana będze newększy nż zadany; a użytkowane obektu (wykonane zadana operacyjnego) będze uznane za skuteczne, jeśl ne zostane przerwane na czas dłuższy nż zadany. Perwsze oblczena odnoszą sę do poszczególnych śceżek dotyczą prawdopodobeństwa wystąpena danej śceżk, na przykład P 1-4 oraz dotyczą wartośc oczekwanej tego wystąpena, na przykład W 1-4 : śceżka : P = P 1 4 = P O1s P Us P O2s W = W 1 4 = P O1s W O1s + P O1s P Us W Us + P O1s P Us P O2s W O2s śceżka : P = P 1 6 = P O1s P Us P O2n P O2E W = W 1 6 = P O1s W O1s + P O1s P Us W Us + P O1s P Us P O2n W O2n + + P O1s P Us P O2n P O2E W O2E śceżka : P = P 1 7 = P O1s P Us P O2n P O2Z W = W 1 7 = P O1s W O1s + P O1s P Us W Us + P O1s P Us P O2n W O2n + + P O1s P Us P O2n P O2Z W O2Z śceżka V: P V = P 1 9 = P O1s P Un P O3E W V = W 1 9 = P O1s W O1s + P O1s P Un W Un + P O1s P Un P O3E W O3E śceżka V: P V = P 1 10 = P O1s P Un P O3Z W V = W 1 10 = P O1s W O1s + P O1s P Un W Un + P O1s P Un P O3Z W O3Z śceżka V: P V = P 1 12 = P O1n P O4E W V = W 1 12 = P O1n W O1n + P O1n P O4E W O4E śceżka V: P V = P 1 13 = P O1n P O4Z W V = W 1 13 = P O1n W O1n + P O1n P O4Z W O4Z Najważnejszym welkoścam nezbędnym do sformułowana wskaźnków służących do opsu oceny nezawodnośc obektu eksploatacj (systemu eksploatacj) są: prawdopodobeństwo osągnęca zamerzonego efektu użytkowego (wykonana zadana), wartość współczynnka wykorzystana okresu zaangażowana użytkowego obektu eksploatacj: P, 100 P [%] (5) wartość oczekwana wystąpena -tej śceżk ( =,, V): W (6)

9 Wskaźnk nezawodnośc, ryzyka oczekwanej efektywnośc eksploatacj 103 wartość oczekwana efektu użytkowego eksploatacj: wartość oczekwana wynku eksploatacj: W (7) V P (8) W nezawodność systemu eksploatacj jako odnesene wartośc oczekwanej wynku eksploatacj do wartośc skutecznego użytkowana obektu eksploatacj: V P W W Us (9) 5. Wskaźnk ryzyka eksploatacj Przedstawony model systemu eksploatacj obektu służy także sformułowanu wskaźnków wyznaczenu mar ryzyka tej eksploatacj. Są to: perwszy element opsu oceny ryzyka eksploatacj prawdopodobeństwo neosągnęca zamerzonego efektu eksploatacj: 1 P (10) 100 (1 P ) [%] (11) drug element opsu oceny ryzyka eksploatacj wartość ryzyka, w ujęcu bezwzględnym: V W P W (12) Us trzec element opsu oceny ryzyka eksploatacj wartość ryzyka, w ujęcu względnym, odnoszonym do jednostk oczekwanego efektu użytkowego: W V Us P W W (13)

10 104 O. Downarowcz 6. ntegracja wskaźnków oczekwana efektywność eksploatacj W konsekwencj wyżej przyjętych sformułowań zasadne jest zaproponowane wskaźnka oczekwanej efektywnośc eksploatacj obektu: Szansa eksploatacj Ryzyko eksploatacj 7. Podsumowane = W Us V P W = 1 WUs = = 1: ( 1) (14) V V WUs P W 1 V P W P W Nowe analtyczne sformułowana wskaźnków nezawodnośc, ryzyka efektywnośc eksploatacj obektów mają być pomocne we współczesnym zarządzanu technką, zwłaszcza technką o znaczącej wartośc znaczących kosztach jej eksploatacj. W tabel 3 zestawono wynk przykładowej próby analtycznej przeprowadzonej w trzech warantach danych: odnesena (bazowych), zwększonej nezawodnośc obektu eksploatacj, zwększonej straty. Tabela 3. Wynk przykładowych oblczeń mar wskaźnków eksploatacj obektu Table 3. The results of the exemplfed calculaton the calues concernng the physycal asstes operaton and manternace Wskaźnk Prawdopodobeństwo neosągnęca zamerzonego efektu użytkowego (wzór 10, 11) Nezawodność systemu Warant wg zboru danych odnesena (rys.1) Warant, jak, ze zwększenem nezawodnośc obektu (P O1s, P Us, P O2s : 0,85 0,95; W O1s, W O2s : ) Warant, jak, ze zwększenem strat (W Un : W O1n : ) 0,39 0,14 0,39 0,44 0,59 0,36 eksploatacj (wzór 9) Ryzyko eksploatacj, bezwzględne (wzór 12) * Ryzyko eksploatacj, względne 0,97 0,65 1,10 (wzór 13) Wartość oczekwana wynku eksploatacj (wzór 8) * Wartość oczekwana efektywnośc eksploatacj (wzór 14) 0,79 1,43 0,57 * W jednostkach efektu użytkowana obektu eksploatacj, w tym w jednostkach penężnych.

11 Wskaźnk nezawodnośc, ryzyka oczekwanej efektywnośc eksploatacj 105 Wynk te potwerdzają stnene stotnej różncy mędzy nezawodnoścą obektu a nezawodnoścą systemu eksploatacj tego obektu, stąd ważną różncę mędzy ujęcem obektowym, odnoszącym sę do samego obektu eksploatacj, a ujęcem systemowym, odnoszącym sę do całego systemu eksploatacj. Wykazana wrażlwość modelu rachunkowego systemu eksploatacj obektu przemawa za warygodnoścą tego modelu, co czyn go pożądanym narzędzem analzy projektowana systemów eksploatacj obektów. Systemy eksploatacj obektów pownny charakteryzować sę pozomem mar wskaźnków eksploatacj, jak to zostało podane w tabel 4. Zwraca tam uwagę termn wartość akceptowana. Wyznaczene tej wartośc stanow szczególną decyzję w zarządzanu eksploatacj obektów techncznych. Tabela 4. Pożądane mary wskaźnków eksploatacj obektów Table 4. The desred values of the ndces concernng the physcal assets operaton and mantenance Wskaźnk Prawdopodobeństwo neosągnęca zamerzonego efektu użytkowego (wzór 10, 11) Nezawodność systemu eksploatacj (wzór 9) Ryzyko eksploatacj, bezwzględne (wzór 12) Ryzyko eksploatacj, względne (wzór 13) Wartość oczekwana wynku eksploatacj (wzór 8) Wartość oczekwana efektywnośc eksploatacj (wzór 14) Mary pożądane Możlwe najmnejsze, mnejsze od wartośc akceptowanej Możlwe najwększa, wększa od wartośc akceptowanej Możlwe najmnejsze, mnejsze od wartośc akceptowanej Możlwe najmnejsze, mnejsze od wartośc akceptowanej Możlwe najwększa, wększa od wartośc akceptowanej Możlwe najwększa, znaczne wększa od jednośc, wększa od wartośc akceptowanej Oczywstym warunkem przydatnośc przedstawonych wskaźnków jest dysponowane odpowednm zasobam nformacj ch przygotowane do analzy, co wąże sę z możlwoścam potrzebam systemu zarządzana w przedsęborstwe. Jak dotychczas an możlwośc ne bywają wyczerpane, an potrzeby zaspokojone. Praca wpłynęła do Redakcj r. Lteratura [1] Bezpeczeństwo funkcjonalne elektrycznych/elektroncznych/programowalnych elektroncznych systemów zwązanych z bezpeczeństwem. Część 4: Defncje skrótowce. PN-EN :2004.

12 106 O. Downarowcz [2] Bezpeczeństwo funkcjonalne elektrycznych/elektroncznych/programowalnych elektroncznych systemów zwązanych z bezpeczeństwem. Część 5: Przykłady metod określana pozomów nenaruszalnośc bezpeczeństwa. PN-EN :2005. [3] Downarowcz O.: System eksploatacj. Zarządzane zasobam technk. Gdańsk-Radom: Poltechnka Gdańska, nstytut Technolog Eksploatacj PB, [4] Maszyny. Bezpeczeństwo. Zasady oceny ryzyka. PN-EN 1050:1999. [5] Słownk termnologczny elektryk. Nezawodność. Jakość usług. PN-93/N [6] Systemy kosmonautyk. Analza ryzyka. PN-EN SO 17666:2004. [7] Systemy zarządzana bezpeczeństwem hgeną pracy. Ogólne wytyczne do oceny ryzyka zawodowego. PN-N-18002:2000. [8] Zarządzane nezawodnoścą. Przewodnk zastosowań. Analza ryzyka w systemach techncznych. PN-EC :1999. [9] Zarządzane ryzykem przedsęwzęca. Wytyczne stosowana. PN-EC 62198:2005. The dependablty, rsk and expected effcency as measurng ndces of the physcal assets operaton and mantenance Summary The nternatonal termnologcal standard defnes the term dependablty of an tem as a verbal (qualtatve) descrbed unt of the avalablty, relablty, mantanablty and mantenance support performance of ths tem. The defnton s completed wth remark that the term dependablty s used to general verbal descrpton only and ts value s non-numercal. However these four features values are expressed by numbers. Hence author had to result n so defnton of the dependablty, whch allows to presentng ts value as a number (quanttatve). As a subject of nterest author adopted a system of operaton and mantenance of the physcal assets. Ths paper shows how ths problem was solved.

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

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA

5. OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA . OPTYMALIZACJA GRAFOWO-SIECIOWA Defncja grafu Pod pojęcem grafu G rozumemy następującą dwójkę uporządkowaną (defncja grafu Berge a): (.) G W,U gdze: W zbór werzchołków grafu, U zbór łuków grafu, U W W,

Bardziej szczegółowo

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych) Statystyka - nauka zajmująca sę metodam badana przedmotów zjawsk w ch masowych przejawach ch loścową lub jakoścową analzą z punktu wdzena nauk, do której zakresu należą.

Bardziej szczegółowo

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.

METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów. Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)

Bardziej szczegółowo

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.

Bardziej szczegółowo

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem WARSZTATY 2003 z cyklu Zagrożena naturalne w górnctwe Mat. Symp. str. 461 466 Elżbeta PILECKA, Małgorzata SZCZEPAŃSKA Instytut Gospodark Surowcam Mneralnym Energą PAN, Kraków Analza ryzyka jako nstrument

Bardziej szczegółowo

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości Podstawowe pojęca procesu pomarowego kreślene jakośc poznana rzeczywstośc Δ zmerzone rzeczywste 17 9 Zalety stosowana elektrycznych przyrządów 1/ 1. możlwość budowy czujnków zamenających werne każdą welkość

Bardziej szczegółowo

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda

BADANIA OPERACYJNE. Podejmowanie decyzji w warunkach niepewności. dr Adam Sojda BADANIA OPERACYJNE Podejmowane decyzj w warunkach nepewnośc dr Adam Sojda Teora podejmowana decyzj gry z naturą Wynk dzałana zależy ne tylko od tego, jaką podejmujemy decyzję, ale równeż od tego, jak wystąp

Bardziej szczegółowo

BADANIE PROCESU EKSPLOATACJI W ASPEKCIE NIEZAWODNOŚCIOWO- EKONOMICZNYM

BADANIE PROCESU EKSPLOATACJI W ASPEKCIE NIEZAWODNOŚCIOWO- EKONOMICZNYM ZAKŁAD EKSPLOATACJI SYSTEMÓW ELEKTRONICZNYCH INSTYTUT SYSTEMÓW ELEKTRONICZNYCH WYDZIAŁ ELEKTRONIKI WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Bardziej szczegółowo

BADANIE NIEZAWODNOŚCI DIAGNOZ

BADANIE NIEZAWODNOŚCI DIAGNOZ ZAKŁA EKSOATACJI SYSTEMÓW EEKTOICZYCH ISTYTUT SYSTEMÓW EEKTOICZYCH WYZIAŁ EEKTOIKI WOJSKOWA AKAEMIA TECHICZA -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Bardziej szczegółowo

Rezerwowanie jako metoda zwiększenia gotowości i niezawodności floty pojazdów

Rezerwowanie jako metoda zwiększenia gotowości i niezawodności floty pojazdów LOREC Augustyn Krzysztof SZKODA Macej Rezerwowane jako metoda zwększena gotowośc nezawodnośc floty WSTĘP W procesach transportowych stotną rolę odgrywa problematyka zapewnena cągłośc procesów przewozowych.

Bardziej szczegółowo

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH Potr Mchalsk Węzeł Centralny OŻK-SB 25.12.2013 rok ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH Celem ponższej analzy jest odpowedź na pytane: czy wykształcene radnych

Bardziej szczegółowo

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4. Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można

Bardziej szczegółowo

POJAZDY SZYNOWE 2/2014

POJAZDY SZYNOWE 2/2014 ANALIZA PRZYCZYN I SKUTKÓW USZKODZEŃ (FMEA) W ZASTOSOWANIU DO POJAZDÓW SZYNOWYCH dr nż. Macej Szkoda, mgr nż. Grzegorz Kaczor Poltechnka Krakowska, Instytut Pojazdów Szynowych al. Jana Pawła II 37, 31-864

Bardziej szczegółowo

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA

KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj

Bardziej szczegółowo

Pattern Classification

Pattern Classification attern Classfcaton All materals n these sldes were taken from attern Classfcaton nd ed by R. O. Duda,. E. Hart and D. G. Stork, John Wley & Sons, 000 wth the permsson of the authors and the publsher Chapter

Bardziej szczegółowo

POJAZDY SZYNOWE 3/2014

POJAZDY SZYNOWE 3/2014 POJAZDY SZYNOWE 3/4 ANALIZA GOTOWOŚCI I NIEZAWODNOŚCI TABORU KOLEJOWEGO Z UWZGLĘDNIENIEM REZERWY EKSPLOATACYJNEJ dr nż. Macej Szkoda, mgr nż. Augustyn Krzysztof Lorenc Poltechnka Krakowska, Wydzał Mechanczny,

Bardziej szczegółowo

Laboratorium ochrony danych

Laboratorium ochrony danych Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz

Bardziej szczegółowo

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4 Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =

Bardziej szczegółowo

6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO

6. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO Różnce mędzy obserwacjam statystycznym ruchu kolejowego a samochodowego 7. ROŻNICE MIĘDZY OBSERWACJAMI STATYSTYCZNYMI RUCHU KOLEJOWEGO A SAMOCHODOWEGO.. Obserwacje odstępów mędzy kolejnym wjazdam na stację

Bardziej szczegółowo

Ryzyko inwestycji. Ryzyko jest to niebezpieczeństwo niezrealizowania celu, założonego przy podejmowaniu określonej decyzji. 3.

Ryzyko inwestycji. Ryzyko jest to niebezpieczeństwo niezrealizowania celu, założonego przy podejmowaniu określonej decyzji. 3. PZEDMIIOT : EFEKTYWNOŚĆ SYSTEMÓW IINFOMTYCZNYCH 3. 3. Istota, defncje rodzaje ryzyka Elementem towarzyszącym każdej decyzj, w tym decyzj nwestycyjnej, jest ryzyko. Wynka to z faktu, że decyzje operają

Bardziej szczegółowo

STEROWANIE GOTOWOŒCI W SYSTEMACH EKSPLOATACJI ŒRODKÓW TRANSPORTU

STEROWANIE GOTOWOŒCI W SYSTEMACH EKSPLOATACJI ŒRODKÓW TRANSPORTU UNIWERSYTET TECHNOLOGICZNO-PRZYRODNICZY IM. JANA I JÊDRZEJA ŒNIADECKICH W BYDGOSZCZY ROZPRAWY NR 68 Klaudusz Mgawa STEROWANIE GOWOŒCI W SYSTEMACH EKSPLOATACJI ŒRODKÓW TRANSPORTU BYDGOSZCZ 23 REDAKTOR NACZELNY

Bardziej szczegółowo

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Automatyki Poltechnka Gdańska Wydzał Elektrotechnk Automatyk Katedra Automatyk Kazmerz T. Kosmowsk k.kosmowsk@ely.pg.gda.pl Wprowadzene do przedmotu Nezawodność dagnostyka Aktualne zagadnena nezawodnośc Przedmot:

Bardziej szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka Inżynierska Statystyka Inżynerska dr hab. nż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE Zmenna losowa, Funkcja rozkładu, Funkcja gęstośc, Dystrybuanta, Charakterystyk zmennej, Funkcje

Bardziej szczegółowo

WikiWS For Business Sharks

WikiWS For Business Sharks WkWS For Busness Sharks Ops zadana konkursowego Zadane Opracowane algorytmu automatyczne przetwarzającego zdjęce odręczne narysowanego dagramu na tablcy lub kartce do postac wektorowej zapsanej w formace

Bardziej szczegółowo

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc

Bardziej szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja) Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz

Bardziej szczegółowo

2012-10-11. Definicje ogólne

2012-10-11. Definicje ogólne 0-0- Defncje ogólne Logstyka nauka o przepływe surowców produktów gotowych rodowód wojskowy Utrzyywane zapasów koszty zwązane.n. z zarożene kaptału Brak w dostawach koszty zwązane.n. z przestoje w produkcj

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w

Bardziej szczegółowo

Ocena nieuszkadzalności, gotowości i podatności utrzymaniowej kolejowych systemów przestawczych

Ocena nieuszkadzalności, gotowości i podatności utrzymaniowej kolejowych systemów przestawczych Dr nż. Macej Szkoda Poltechnka Krakowska Wydzał Mechanczny Al. Jana Pawła II 37, 3-864 Kraków, Polska E-mal: macek@m8.mech.pk.edu.pl Ocena neuszkadzalnośc, gotowośc podatnośc utrzymanowej kolejowych systemów

Bardziej szczegółowo

KONCEPCJA ZASTOSOWANIA ALGORYTMU FAKTORYZACJI DO OCENY NIEZAWODNOŚCI CIĄGÓW KOMUNIKACYJNYCH

KONCEPCJA ZASTOSOWANIA ALGORYTMU FAKTORYZACJI DO OCENY NIEZAWODNOŚCI CIĄGÓW KOMUNIKACYJNYCH 2-2007 POBLEMY ESPLOATACJI 29 obert PILCH, Jan SZYBA Akadema Górnczo-Hutncza, raków ONCEPCJA ZASTOSOWANIA ALGOYTMU FATOYZACJI DO OCENY NIEZAWODNOŚCI CIĄGÓW OMUNIACYJNYCH Słowa kluczowe Nezawodność układów

Bardziej szczegółowo

Procedura normalizacji

Procedura normalizacji Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny

Bardziej szczegółowo

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.

Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie. Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane

Bardziej szczegółowo

BADANIE NIEZAWODNOŚCI DIAGNOZ

BADANIE NIEZAWODNOŚCI DIAGNOZ ZAKŁA EKSPLOATACJI SYSTEMÓW ELEKTROICZYCH ISTYTUT SYSTEMÓW ELEKTROICZYCH WYZIAŁ ELEKTROIKI WOJSKOWA AKAEMIA TECHICZA -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVI/3, 2015, str. 248 257 ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ Sławomr

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów akustycznych wnętrz.

Pomiary parametrów akustycznych wnętrz. Pomary parametrów akustycznych wnętrz. Ocena obektywna wnętrz pod względem akustycznym dokonywana jest na podstawe wartośc następujących parametrów: czasu pogłosu, wczesnego czasu pogłosu ED, wskaźnków

Bardziej szczegółowo

STATYSTYCZNA ANALIZA WYNIKÓW POMIARÓW

STATYSTYCZNA ANALIZA WYNIKÓW POMIARÓW Zakład Metrolog Systemów Pomarowych P o l t e c h n k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 4 60-965 POZAŃ (budynek Centrum Mechatronk, Bomechank anonżyner) www.zmsp.mt.put.poznan.pl tel. +48 61 665 5 70 fax

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju

Bardziej szczegółowo

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ)

ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymanie Systemu Kopii Zapasowych (USKZ) Załącznk nr 1C do Umowy nr.. z dna.2014 r. ZAŁĄCZNIK NR 1C KARTA USŁUGI Utrzymane Systemu Kop Zapasowych (USKZ) 1 INFORMACJE DOTYCZĄCE USŁUGI 1.1 CEL USŁUGI: W ramach Usług Usługodawca zobowązany jest

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie lokalizacji obiektu logistycznego z zastosowaniem metody wyważonego środka ciężkości studium przypadku

Wyznaczanie lokalizacji obiektu logistycznego z zastosowaniem metody wyważonego środka ciężkości studium przypadku B u l e t y n WAT Vo l. LXI, Nr 3, 2012 Wyznaczane lokalzacj obektu logstycznego z zastosowanem metody wyważonego środka cężkośc studum przypadku Emla Kuczyńska, Jarosław Zółkowsk Wojskowa Akadema Technczna,

Bardziej szczegółowo

Zadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane

Bardziej szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

Proces narodzin i śmierci Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do

Bardziej szczegółowo

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO

WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI NA NIEPEWNOŚĆ WYNIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO Walenty OWIECZKO WPŁYW PARAMETRÓW DYSKRETYZACJI A IEPEWOŚĆ WYIKÓW POMIARU OBIEKTÓW OBRAZU CYFROWEGO STRESZCZEIE W artykule przedstaono ynk analzy nepenośc pomaru ybranych cech obektu obrazu cyfroego. Wyznaczono

Bardziej szczegółowo

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH

PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH PODSTAWA WYMIARU ORAZ WYSOKOŚĆ EMERYTURY USTALANEJ NA DOTYCHCZASOWYCH ZASADACH Z a k ł a d U b e z p e c z e ń S p o ł e c z n y c h Wprowadzene Nnejsza ulotka adresowana jest zarówno do osób dopero ubegających

Bardziej szczegółowo

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ   Autor: Joanna Wójcik Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA

Bardziej szczegółowo

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego

Zmodyfikowana technika programowania dynamicznego Zmodyfkowana technka programowana dynamcznego Lech Madeysk 1, Zygmunt Mazur 2 Poltechnka Wrocławska, Wydzał Informatyk Zarządzana, Wydzałowy Zakład Informatyk Wybrzeże Wyspańskego 27, 50-370 Wrocław Streszczene.

Bardziej szczegółowo

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np. Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych

Zarządzanie ryzykiem w przedsiębiorstwie i jego wpływ na analizę opłacalności przedsięwzięć inwestycyjnych dr nż Andrze Chylńsk Katedra Bankowośc Fnansów Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawe Zarządzane ryzykem w rzedsęborstwe ego wływ na analzę ołacalnośc rzedsęwzęć nwestycynych w w w e - f n a n s e c o m

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy

Bardziej szczegółowo

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru Pomary fzyczne - dokonywane tylko ze skończoną dokładnoścą. Powodem - nedoskonałość przyrządów pomarowych neprecyzyjność naszych zmysłów borących udzał w obserwacjach. Podawane samego tylko wynku pomaru

Bardziej szczegółowo

Analiza i diagnoza sytuacji finansowej wybranych branż notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w latach

Analiza i diagnoza sytuacji finansowej wybranych branż notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w latach Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Analza dagnoza sytuacj fnansowej wybranych branż notowanych na Warszawskej Gełdze Paperów Wartoścowych w latach 997-998 W artykule podjęta została próba analzy dagnozy

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer

Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer Statystyka Opsowa 2014 część 2 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane

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

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne

Bardziej szczegółowo

WSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH

WSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH Metrologa Wspomagana Komputerowo - Zegrze, 9-22 05.997 WSPOMAGANE KOMPUTEROWO POMIARY CZĘSTOTLIWOŚCI CHWILOWEJ SYGNAŁÓW IMPULSOWYCH dr nż. Jan Ryszard Jask, dr nż. Elgusz Pawłowsk POLITECHNIKA lubelska

Bardziej szczegółowo

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych dr nż. Zbgnew Tarapata: Optymalzacja decyzj nwestycyjnych, cz.ii 8. Optymalzacja decyzj nwestycyjnych W rozdzale 8, część I przedstawono elementarne nformacje dotyczące metod oceny decyzj nwestycyjnych.

Bardziej szczegółowo

TESTY EGZAMINACYJNE ZDOLNOŚCI- AUTORSKA KONCEPCJA ANALIZY ZADAŃ NA WYOBRAŹNIĘ PRZESTRZENNĄ

TESTY EGZAMINACYJNE ZDOLNOŚCI- AUTORSKA KONCEPCJA ANALIZY ZADAŃ NA WYOBRAŹNIĘ PRZESTRZENNĄ Mara HELENOWSKA-PESCHKE, Bożena KOTARSKA-LEWANDOWSKA, Katarzyna PRZYŁUCKA Poltechnka Gdańska TESTY EGZAMINACYJNE ZDOLNOŚCI- AUTORSKA KONCEPCJA ANALIZY ZADAŃ NA WYOBRAŹNIĘ PRZESTRZENNĄ STRESZCZENIE W referace

Bardziej szczegółowo

Eksploatacyjne aspekty

Eksploatacyjne aspekty IJAKOŚĆ ZA GRANICĄ Eksploatacyjne aspekty oceny jakośc Jerzy SZKODA Ustalane wartośc wag preferencyjnych ma charakter ndywdualny. System eksploatacyjnej oceny jakośc Rzeczywsta jakość ujawna sę dopero

Bardziej szczegółowo

SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ

SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ AMI, zma 010/011 mgr Krzysztof Rykaczewsk System zalczeń Wydzał Matematyk Informatyk UMK SYSTEM ZALICZEŃ ĆWICZEŃ z Analzy Matematycznej I, 010/011 (na podst. L.G., K.L., J.M., K.R.) Nnejszy dokument dotyczy

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa 2014 część 1. Katarzyna Lubnauer

Statystyka Opisowa 2014 część 1. Katarzyna Lubnauer Statystyka Opsowa 2014 część 1 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,

Bardziej szczegółowo

I. Elementy analizy matematycznej

I. Elementy analizy matematycznej WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem

Bardziej szczegółowo

Model oceny ryzyka w działalności firmy logistycznej - uwagi metodyczne

Model oceny ryzyka w działalności firmy logistycznej - uwagi metodyczne Magdalena OSIŃSKA Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu Model oceny ryzyka w dzałalnośc frmy logstycznej - uwag metodyczne WSTĘP Logstyka w cągu ostatnch 2. lat stała sę bardzo rozbudowaną dzedzną dzałalnośc

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo geometryczne

Prawdopodobieństwo geometryczne Prawdopodobeństwo geometryczne Przykład: Przestrzeń zdarzeń elementarnych określona jest przez zestaw punktów (x, y) na płaszczyźne wypełna wnętrze kwadratu [0 x ; 0 y ]. Znajdź p-stwo, że dowolny punkt

Bardziej szczegółowo

Badanie współzaleŝności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej. Badanie zaleŝności dwóch cech ilościowych. Analiza regresji prostej

Badanie współzaleŝności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej. Badanie zaleŝności dwóch cech ilościowych. Analiza regresji prostej Badane współzaleŝnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Badane zaleŝnośc dwóch cech loścowych. Analza regresj prostej Kody znaków: Ŝółte wyróŝnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

WYBRANE METODY TWORZENIA STRATEGII ZRÓWNOWAŻONEGO TRANSPORTU MIEJSKIEGO SELECTED METHODS FOR DEVELOPING SUSTAINABLE URBAN TRANS- PORT STRATEGIES

WYBRANE METODY TWORZENIA STRATEGII ZRÓWNOWAŻONEGO TRANSPORTU MIEJSKIEGO SELECTED METHODS FOR DEVELOPING SUSTAINABLE URBAN TRANS- PORT STRATEGIES Zbgnew SKROBACKI WYBRANE METODY TWORZENIA STRATEGII ZRÓWNOWAŻONEGO TRANSPORTU MIEJSKIEGO SELECTED METHODS FOR DEVELOPING SUSTAINABLE URBAN TRANS- PORT STRATEGIES W artykule przedstawone systemowe podejśce

Bardziej szczegółowo

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej

Bardziej szczegółowo

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym

Bardziej szczegółowo

Proste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie

Proste modele ze złożonym zachowaniem czyli o chaosie Proste modele ze złożonym zachowanem czyl o chaose 29 kwetna 2014 Komputer jest narzędzem coraz częścej stosowanym przez naukowców do ukazywana skrzętne ukrywanych przez naturę tajemnc. Symulacja, obok

Bardziej szczegółowo

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca

Bardziej szczegółowo

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych

Funkcje i charakterystyki zmiennych losowych Funkcje charakterystyk zmennych losowych Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Funkcje zmennych losowych

Bardziej szczegółowo

Dotyczy: opinii PKPP lewiatan do projektow dwoch rozporzqdzen z 27 marca 2012 (pismo P-PAA/137/622/2012)

Dotyczy: opinii PKPP lewiatan do projektow dwoch rozporzqdzen z 27 marca 2012 (pismo P-PAA/137/622/2012) 30/04! 2012 PON 13: 30! t FAX 22 55 99 910 PKPP Lewatan _..~._. _., _. _ :. _._..... _.. ~._..:.l._.... _. '. _-'-'-'"." -.-.---.. ----.---.-.~.....----------.. LEWATAN Pol~ka KonfederacJa Pracodawcow

Bardziej szczegółowo

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego.

RUCH OBROTOWY Można opisać ruch obrotowy ze stałym przyspieszeniem ε poprzez analogię do ruchu postępowego jednostajnie zmiennego. RUCH OBROTOWY Można opsać ruch obrotowy ze stałym przyspeszenem ε poprzez analogę do ruchu postępowego jednostajne zmennego. Ruch postępowy a const. v v at s s v t at Ruch obrotowy const. t t t Dla ruchu

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012 ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW (88)/01 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANIE ASOWEGO OENTU BEZWŁADNOŚCI WZGLĘDE OSI PIONOWEJ DLA SAOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWIE WZORU EPIRYCZNEGO 1. Wstęp asowy moment

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 ZESZYTY NAUKOWE NSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANE MASOWEGO MOMENTU BEZWŁADNOŚC WZGLĘDEM OS PODŁUŻNEJ DLA SAMOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWE WZORÓW DOŚWADCZALNYCH 1. Wstęp

Bardziej szczegółowo

A O n RZECZPOSPOLITA POLSKA. Gospodarki Narodowej. Warszawa, dnia2/stycznia 2014

A O n RZECZPOSPOLITA POLSKA. Gospodarki Narodowej. Warszawa, dnia2/stycznia 2014 Warszawa, dna2/styczna 2014 r, RZECZPOSPOLITA POLSKA MINISTERSTWO ADMINISTRACJI I CYFRYZACJI PODSEKRETARZ STANU Małgorzata Olsze wska BM-WP 005.6. 20 14 Pan Marek Zółkowsk Przewodnczący Komsj Gospodark

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4 St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA W PRZESIEWACZACH WIELOPOKŁADOWYCH

OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA W PRZESIEWACZACH WIELOPOKŁADOWYCH Prace Naukowe Instytutu Górnctwa Nr 136 Poltechnk Wrocławskej Nr 136 Studa Materały Nr 43 2013 Jerzy MALEWSKI* Marta BASZCZYŃSKA** przesewane, jakość produktów, optymalzacja OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA

Bardziej szczegółowo

NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz

NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII Tadeusz Kwlosz Instytut Nafty Gazu, Oddzał Krosno Zastosowane metody statystycznej do oszacowana zapasu strategcznego PMG, z uwzględnenem nepewnośc wyznaczena parametrów

Bardziej szczegółowo

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne ś POLITECHNIKA POZNAŃSKA INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA PROWADZĄCY: mgr nż. Łukasz Amanowcz Systemy Ochrony Powetrza Ćwczena Laboratoryjne 2 TEMAT ĆWICZENIA: Oznaczane lczbowego rozkładu lnowych projekcyjnych

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE RUCHU LOTNICZEGO W REJONIE LOTNISKA Z UWZGLĘDNIENIEM ASPEKTU BEZPIECZEŃSTWA

MODELOWANIE RUCHU LOTNICZEGO W REJONIE LOTNISKA Z UWZGLĘDNIENIEM ASPEKTU BEZPIECZEŃSTWA Badana Operacyjne Systemowe zastosowana (ISBN 83-87674-72-9) MODELOWANIE RUCHU LOTNICZEGO W REJONIE LOTNISKA Z UWZGLĘDNIENIEM ASPEKTU BEZPIECZEŃSTWA Jacek Skorupsk Poltechnka Warszawska Wydzał Transportu,

Bardziej szczegółowo

Komórkowy model sterowania ruchem pojazdów w sieci ulic.

Komórkowy model sterowania ruchem pojazdów w sieci ulic. Komórkowy model sterowana ruchem pojazdów w sec ulc. Autor: Macej Krysztofak Promotor: dr n ż. Marusz Kaczmarek 1 Plan prezentacj: 1. Wprowadzene 2. Cel pracy 3. Podsumowane 2 Wprowadzene Sygnalzacja śwetlna

Bardziej szczegółowo

Analiza modyfikacji systemów bonus-malus w ubezpieczeniach komunikacyjnych AC na przykładzie wybranego zakładu ubezpieczeń

Analiza modyfikacji systemów bonus-malus w ubezpieczeniach komunikacyjnych AC na przykładzie wybranego zakładu ubezpieczeń Analza modyfkacj systemów bonus-malus Ewa Łazuka Klauda Stępkowska Analza modyfkacj systemów bonus-malus w ubezpeczenach komunkacyjnych AC na przykładze wybranego zakładu ubezpeczeń Tematyka przedstawonego

Bardziej szczegółowo

OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS

OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE OPTIMAL INVESTMENT STRATEGY FUNDAMENTAL ANALYSIS ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Sera: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905 Adranna MASTALERZ-KODZIS Unwersytet Ekonomczny w Katowcach OPTYMALNE STRATEGIE INWESTYCYJNE PODEJŚCIE FUNDAMENTALNE

Bardziej szczegółowo

Sprawozdanie powinno zawierać:

Sprawozdanie powinno zawierać: Sprawozdane pownno zawerać: 1. wypełnoną stronę tytułową (gotowa do ćw. nr 0 na strone drugej, do pozostałych ćwczeń zameszczona na strone 3), 2. krótk ops celu dośwadczena, 3. krótk ops metody pomaru,

Bardziej szczegółowo

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu

Karta (sylabus) modułu/przedmiotu Karta (sylabus) modułu/przedmotu Budownctwo (Nazwa kerunku studów) Studa I Stopna Przedmot: Kerowane procesem nwestycyjnym Management of constructon process Rok: III Semestr: 5 MK_48 Rodzaje zajęć lczba

Bardziej szczegółowo

Dr inż. Robert Smusz Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Termodynamiki

Dr inż. Robert Smusz Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa Katedra Termodynamiki Dr nż. Robert Smusz Poltechnka Rzeszowska m. I. Łukasewcza Wydzał Budowy Maszyn Lotnctwa Katedra Termodynamk Projekt jest współfnansowany w ramach programu polskej pomocy zagrancznej Mnsterstwa Spraw Zagrancznych

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE METODY DEA W KLASYFIKACJI FUNDUSZY INWESTYCYJNYCH

ZASTOSOWANIE METODY DEA W KLASYFIKACJI FUNDUSZY INWESTYCYJNYCH PRZEGLĄD STATYSTYCZNY R. LVI ZESZYT 3-4 2009 ANNA ZAMOJSKA ZASTOSOWANIE METODY DEA W KLASYFIKACJI FUNDUSZY INWESTYCYJNYCH 1. WSTĘP Analza ocena wynków osąganyc przez fundusze nwestycyjne jest jednym z

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 3 INTERPRETACJA PARADOKSU ALLAISA ZA POMOCĄ MODELU KONFIGURALNIE WAŻONEJ UŻYTECZNOŚCI

ROZDZIAŁ 3 INTERPRETACJA PARADOKSU ALLAISA ZA POMOCĄ MODELU KONFIGURALNIE WAŻONEJ UŻYTECZNOŚCI Elżbeta Babula Anna Blajer-Gołębewska ROZDZIAŁ 3 INTERPRETACJA PARADOKSU ALLAISA ZA POMOCĄ MODELU KONFIGURALNIE WAŻONEJ UŻYTECZNOŚCI Wprowadzene Jednym z podstawowych założeń ekonom jest postulat racjonalnośc

Bardziej szczegółowo

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją

Oligopol dynamiczny. Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencji ilościowej jako gra jednokrotna z pełną i doskonalej informacją Olgopol dynamczny Rozpatrzmy model sekwencyjnej konkurencj loścowej jako gra jednokrotna z pełną doskonalej nformacją (1934) Dwa okresy: t=0, 1 tzn. frma 2 podejmując decyzję zna decyzję frmy 1 Q=q 1 +q

Bardziej szczegółowo

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru Pomary fzyczne - dokonywane tylko ze skończoną dokładnoścą. Powodem - nedoskonałość przyrządów pomarowych neprecyzyjność naszych zmysłów borących udzał w obserwacjach. Podawane samego tylko wynku pomaru

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE NR x(xx) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Metody wymiarowania obszaru manewrowego statku oparte na badaniach rzeczywistych

ZESZYTY NAUKOWE NR x(xx) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Metody wymiarowania obszaru manewrowego statku oparte na badaniach rzeczywistych ISSN 009-069 ZESZYTY NUKOWE NR () KDEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE IV MIĘDZYNRODOW KONFERENCJ NUKOWO-TECHNICZN E X P L O - S H I P 0 0 6 Paweł Zalewsk, Jakub Montewka Metody wymarowana obszaru manewrowego

Bardziej szczegółowo

Ł Ś Ą ó ó ó ś ó ó ś ó ó ó ó ó Ó ś ó ś ó ó ś Ó ó Ó ś ó ś ó ó ó Ź ó ó ś ó ó ó ś ó ść ó ó ó Ą ó ś ó ó ó ś śó ó ó ź ó ó ś ó Ź ś ó ć ó ś Ę Ą ó ś óź ó ó ś ó ś Ę ó Ó ź ść ó ó ś ś ś Ó ó ź ó ś Ó ó ó ó ó ó ś Ó ó

Bardziej szczegółowo

Zapytanie ofertowe nr 4/2016/Młodzi (dotyczy zamówienia na usługę ochrony)

Zapytanie ofertowe nr 4/2016/Młodzi (dotyczy zamówienia na usługę ochrony) Fundacja na Rzecz Rozwoju Młodzeży Młodz Młodym ul. Katedralna 4 50-328 Wrocław tel. 882 021 007 mlodzmlodym@archdecezja.wroc.pl, www.sdm2016.wroclaw.pl Wrocław, 24 maja 2016 r. Zapytane ofertowe nr 4/2016/Młodz

Bardziej szczegółowo