Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak"

Transkrypt

1 Prognozowanie popytu mgr inż. Michał Adamczak

2 Plan prezentacji 1. Definicja prognozy 2. Klasyfikacja prognoz 3. Szereg czasowy 4. Metody prognozowania 4.1. Model naiwny 4.2. Modele średniej arytmetycznej Średnia arytmetyczna prosta Średnia arytmetyczna ruchoma Średnia arytmetyczna ruchoma ważona 4.3. Model Browna 4.4. Modele analityczne 4.5. Model wskaźników sezonowości

3 1. Definicja prognozy Prognozowaniem nazywamy oparte na naukowych podstawach przewidywanie kształtowania się zjawisk i procesów w przyszłości

4 2. Klasyfikacja prognoz Oparta o sposób wyrażania zmiennej: Zmienne ilościowe stan zmiennej wyrażony jest liczbą lub przedziałem liczb, np. sprzedaż telefonów komórkowych w przyszłym roku wzrośnie o 7%; Zmienne jakościowe stan zmiennej wyrażony jest w sposób opisowy, np. przychody firmy w kolejnym roku wzrosną

5 2. Klasyfikacja prognoz Na podstawie horyzontu czasowego na jaki obowiązuje prognoza: Prognozy krótkookresowe obejmują przedział czasu, w którym zachodzą tylko zmiany ilościowe; Prognozy średniookresowe obejmują przedział czasu, w którym zachodzą zmiany ilościowe oraz nieznaczne zmiany jakościowe; Prognozy długookresowe obejmują przedział czasu, w którym zachodzą zarówno zmiany ilościowe jak i jakościowe

6 2. Klasyfikacja prognoz Oparta na podstawie postawy prognosty wobec mechanizmów rozwojowych prognozowanego zjawiska: Postawa pasywna prognosta skupia się wyłącznie na zmianach ilościowych, bez wnikania w mechanizmy, które je powodują; będzie tak jak było dotychczas ; Postawa aktywna prognosta skupia się zarówno na zmianach ilościowych jak i jakościowych, bierze pod uwagę sytuację zewnętrzną

7 3. Szereg czasowy Szereg czasowy to zestawienie wartości zmiennych cechy według kryterium czasu. Miesiąc Popyt I 14 II 13 III 16 IV 22 V 17 VI 11 VII 8 VIII 19 IX 17 X 12 XI 7 XII Popyt I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII Popyt

8 4. Metody prognozowania Model Wintersa Model wskaźników sezonowości Modele analityczne Model Holta Model Browna Modele średniej arytmetycznej Model naiwny Modele ekonometryczne Metody heurystyczne Metody analogowe Metody scenariuszowe Symulacje Krótkookresowe Średniookresowe Długookresowe

9 4.1. Model naiwny Model naiwny opiera się o założenie, że prognoza na okres przyszły będzie równa zaobserwowanej wielkości w okresie poprzedzającym. - prognoza zjawiska na okres t - zaobserwowana wielkość zjawiska w okresie t

10 4.1. Model naiwny Tydzień Popyt Popyt

11 4.2. Modele średniej arytmetycznej Wyróżnia się trzy modele średniej arytmetycznej średnia arytmetyczna prosta średnia arytmetyczna ruchoma średnia arytmetyczna ruchoma ważona

12 Średnia arytmetyczna prosta - prognoza zjawiska na okres t - wielkość badanego zjawiska w okresie i k - liczba obserwowanych zjawisk

13 Średnia arytmetyczna prosta Tydzień Popyt , Popyt

14 Zadanie

15 Zadanie 1 Wyznacz prognozę dla okresu 13 na podstawie danych pochodzących z przedstawionego szeregu czasowego wykorzystując metodę średniej arytmetycznej. Tydzień Popyt

16 Średnia arytmetyczna ruchoma - prognoza zjawiska na okres t - wielkość badanego zjawiska w okresie i k - liczba elementów średniej ruchomej

17 Średnia arytmetyczna ruchoma Tydzień Popyt , , , Średnia arytmetyczna ruchoma 5 elementowa K = 5 Popyt

18 Zadanie

19 Zadanie 2 Wyznacz prognozę dla okresu 13 na podstawie danych pochodzących z przedstawionego szeregu czasowego wykorzystując metodę średniej ruchomej 3 oraz 5 okresowej. Tydzień Popyt

20 Średnia arytmetyczna ruchoma ważona - prognoza zjawiska na okres t - wielkość badanego zjawiska w okresie i K - liczba elementów średniej ruchomej - waga zmiennej prognozowanej w okresie i

21 Średnia arytmetyczna ruchoma Tydzień Popyt , , , ważona Średnia ruchoma ważona 3 elementowa I waga 0,2 II waga 0,3 III waga 0,5 Popyt

22 Zadanie

23 Zadanie 3 Wyznacz prognozę dla okresu 13 na podstawie danych pochodzących z przedstawionego szeregu czasowego wykorzystując metodę średniej ruchomej ważonej: 3 okresowej, wagi odpowiednio 0,1; 0,3; 0,6; 5 okresowej wagi odpowiednio 0,05; 0,1; 0,2 ; 0,25; 0,4. Tydzień Popyt

24 4.3. Model Browna Model Browna polega na wygładzaniu wykładniczym szeregu czasowego za pośrednictwem średniej ruchomej ważonej. Wagi wyznaczane są z funkcji wykładniczej. - prognoza zjawiska na okres t - wielkość badanego zjawiska w okresie t-1 - prognoza zjawiska w okresie t-1 - parametr modelu <0;1> = 0 stała prognoza = 1 model naiwny

25 4.3. Model Browna Tydzień Popyt Prognoza , , , , , , , , , , , , = 0, Prognoza Popyt

26 Zadanie

27 Zadanie 4 Wyznacz prognozę dla okresu 13 na podstawie danych pochodzących z przedstawionego szeregu czasowego wykorzystując metodę Browna. Przyjmij wartość współczynnika wygładzania 0,3. Tydzień Popyt

28 4.5. Modele analityczne Modele analityczne należą do modeli ekonometrycznych. Zmienną objaśniającą w tych modelach jest czas. Opierają się one o estymację parametrów a następnie wykorzystanie ich do prognozowania

29 4.5. Modele analityczne Najpopularniejsze modele analityczne to: Funkcja liniowa Funkcja wykładnicza Funkcja potęgowa Funkcja logarytmiczna Funkcja wielomianowa

30 Zadanie

31 Zadanie 5 Analizując popyt na wodę mineralną w pewnej hurtowni w postaci szeregu czasowego z miesiąca stycznia kierownik działu sprzedaży wyznaczył model w postaci funkcji liniowej o następującej postaci: t- numer kolejnego dnia roku Wyznacz prognozę popytu na wodę mineralną w opisanej hurtowni dla pierwszego dnia lutego. Zinterpretuj parametry wyznaczonego modelu

32 4.6. Model wskaźników sezonowości Model wskaźników sezonowości jest najczęściej stosowaną metodą w analizie sezonowości. Polega na wyznaczaniu sezonowości dla poszczególnych faz cyklu. - wskaźnik sezonowości dla okresu x - popyt w okresie x - popyt roczny

33 4.6. Model wskaźników sezonowości Okres obserwacji Rok 1 Rok 2 Rok 3 Rok 4 Q Q Q Q Rocznie Okres obserwacji Rok 1 Rok 2 Rok 3 Rok 4 ws śr Q1 0,21 0,22 0,22 0,23 0,22 Q2 0,29 0,28 0,28 0,28 0,28 Q3 0,14 0,16 0,17 0,18 0,16 Q4 0,36 0,34 0,33 0,33 0,34 Suma

34 popyt 4.6. Model wskaźników sezonowości Okres obserwacji Rok 5 Q1 242 Q2 308 Q3 176 Q4 374 Rocznie Q1 Q2 Q3 Q Rok 1 Rok 2 Rok 3 Rok 4 rok

35 Zadanie

36 Zadanie 6 Bazując na danych o sprzedaży klimatyzatorów w jednym z salonów firmowych producenta sprzętu wentylacyjnego sporządź prognozę sprzedaży dla poszczególnych kwartałów 5 roku. Dyrektor sprzedaży korzystając ze stworzonego przez siebie modelu prognostycznego obliczył roczny popyt w roku 5 na 115 sztuk. Okres obserwacji Rok 1 Rok 2 Rok 3 Rok 4 Q Q Q Q Rocznie

37 Dziękuję za uwagę

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

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 http://www.outcome-seo.pl/excel1.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodatek Solver jest dostępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jest

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

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

Bardziej szczegółowo

Analiza autokorelacji

Analiza autokorelacji Analiza autokorelacji Oblicza się wartości współczynników korelacji między y t oraz y t-i (dla i=1,2,...,k), czyli współczynniki autokorelacji różnych rzędów. Bada się statystyczną istotność tych współczynników.

Bardziej szczegółowo

3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie i symulacje

Prognozowanie i symulacje Prognozowanie i symulacje - Wykład (15 godzin) -Ćwiczenia przy komputerze (30 godzin) - Zaliczenie jedna ocena - Zasady zaliczenia i literatura dr Tadeusz RóŜański Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje

Bardziej szczegółowo

egzamin oraz kolokwium

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

23 Zagadnienia - Prognozowanie i symulacje

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

Bardziej szczegółowo

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

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

Bardziej szczegółowo

Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata. Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw

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

Bardziej szczegółowo

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy Analiza dynami zjawisk Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy się w tej tematyce. Indywidualne indeksy dynamiki Indywidualne

Bardziej szczegółowo

EKSPERT W DZIEDZINIE METOD PROGNOZOWANIA POPYTU

EKSPERT W DZIEDZINIE METOD PROGNOZOWANIA POPYTU 1 EKSPERT W DZIEDZINIE METOD PROGNOZOWANIA POPYTU TEST SPRAWDZAJĄY DWUSTOPNIOWY DOTYZĄY METOD PROGNOZOWANIA POPYTU Z PRZEDMIOTU GOSPODARKA ZAPASAMI I MAGAZYNEM DLA UZNIÓW KLAS II TEHNIKUM KSZTAŁĄYH SIĘ

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa

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

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński

PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne

Bardziej szczegółowo

Organizacja i monitorowanie procesów magazynowych / Stanisław

Organizacja i monitorowanie procesów magazynowych / Stanisław Organizacja i monitorowanie procesów magazynowych / Stanisław KrzyŜaniak [et al.]. Poznań, 2013 Spis treści Przedmowa 11 1.1. Magazyn i magazynowanie 13 1.1.1. Magazyn i magazynowanie - podstawowe wiadomości

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego

Bardziej szczegółowo

LOGISTYKA. Zapas: definicja. Zapasy: podział

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego. dr inż. Andrzej KIJ

Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego. dr inż. Andrzej KIJ Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego dr inż. Andrzej KIJ 1 Popyt rynkowy agregacja krzywych popytu P p2 p1 D1 q1 D2 q2 Q 2 Popyt rynkowy agregacja krzywych popytu P p2 p1 D1 +D2 D1 D2 q1

Bardziej szczegółowo

Poziom Obsługi Klienta

Poziom Obsługi Klienta Poziom Obsługi Klienta Zadanie 1. Na podstawie przedstawionego poniżej profilu popytu na telefony komórkowe marki X w salonie firmowym jednego z operatorów sieci telefonii komórkowej, obserwowanego w czasie

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie

Bardziej szczegółowo

A.Światkowski. Wroclaw University of Economics. Working paper

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy

Bardziej szczegółowo

Projekcja wyników ekonomicznych produkcji mleka na 2020 rok. Seminarium, IERiGŻ-PIB, r. mgr Konrad Jabłoński

Projekcja wyników ekonomicznych produkcji mleka na 2020 rok. Seminarium, IERiGŻ-PIB, r. mgr Konrad Jabłoński Projekcja wyników ekonomicznych produkcji mleka na 2020 rok Seminarium, IERiGŻ-PIB, 02.09.2016 r. mgr Konrad Jabłoński Plan prezentacji 1. Cel badań 2. Metodyka badań 3. Projekcja wyników ekonomicznych

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 13 WAHANIA SEZONOWE

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej

Statystyka opisowa. Wykład I. Elementy statystyki opisowej Statystyka opisowa. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Elementy statystyku opisowej 1 Elementy statystyku opisowej 2 3 Elementy statystyku opisowej Definicja Statystyka jest to nauka o

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Po co w ogóle prognozujemy?

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

Bardziej szczegółowo

APROKSYMACJA ZJAWISK RYNKOWYCH NARZĘDZIEM WSPOMAGAJĄCYM PODEJMOWANIE DECYZJI

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

Bardziej szczegółowo

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

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

Bardziej szczegółowo

Zakres pytań obowiązujący w roku akad. 2015/2016

Zakres pytań obowiązujący w roku akad. 2015/2016 Akademia Górniczo-Hutnicza IM. STANISŁAWA STASZICA W KRAKOWIE Wydział: Górnictwa i Geoinżynierii Rodzaj studiów: stacjonarne i niestacjonarne II stopnia Kierunek studiów: Zarządzanie i inżynieria produkcji

Bardziej szczegółowo

Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym

Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym Jednym z ważniejszych elementów każdej gospodarki jest system bankowy. Znaczenie

Bardziej szczegółowo

Zagadnienie 1: Prognozowanie za pomocą modeli liniowych i kwadratowych przy wykorzystaniu Analizy regresji wielorakiej w programie STATISTICA

Zagadnienie 1: Prognozowanie za pomocą modeli liniowych i kwadratowych przy wykorzystaniu Analizy regresji wielorakiej w programie STATISTICA Zagadnienie 1: Prognozowanie za pomocą modeli liniowych i kwadratowych przy wykorzystaniu Analizy regresji wielorakiej w programie STATISTICA Zadanie 1 (Plik danych: Transport w Polsce (1990-2015)) Na

Bardziej szczegółowo

PLAN WYNIKOWY. Program nauczania dla zawodu Technik logistyk, dopuszczony przez Dyrektora dnia...

PLAN WYNIKOWY. Program nauczania dla zawodu Technik logistyk, dopuszczony przez Dyrektora dnia... PLAN WYNIKOWY Przedmiot : Zapasy i magazynowanie Program nauczania dla zawodu Technik logistyk, dopuszczony przez Dyrektora dnia... Nr dopuszczenia: Liczba godzin: 60 godzin 2 godz/tyg Klasa I LOG Nauczyciel:

Bardziej szczegółowo

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: - Nazwa modułu: Statystyka opisowa i ekonomiczna Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE-1-205-n Punkty ECTS: 6 Wydział: Zarządzania Kierunek: Informatyka i Ekonometria Specjalność: - Poziom studiów: Studia I

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie przyszłego popytu (sprzedaży) Dr Rafał Zbyrowski Wydział Zarządzania UW

Prognozowanie przyszłego popytu (sprzedaży) Dr Rafał Zbyrowski Wydział Zarządzania UW Prognozowanie przyszłego popytu (sprzedaży) Dr Rafał Zbyrowski Wydział Zarządzania UW Istota prognozowania Podczas gry na lodowisku jadę tam, dokąd krążek zmierza, a nie tam, gdzie jest Wayne Gretzky (www.brandcenter.pl)

Bardziej szczegółowo

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży finansowej

Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży finansowej K. Czyczerska, A. Wiktorowicz UNIWERSYTET EKONOMICZNY WE WROCŁWIU Planowanie przychodów ze sprzedaży na przykładzie przedsiębiorstw z branży finansowej Słowa kluczowe: planowanie przychodów, metoda średniej

Bardziej szczegółowo

Prognoza sprawozdania finansowego Bilans

Prognoza sprawozdania finansowego Bilans Prognoza sprawozdania go Bilans 31.12.24 31.12.25 31.12.26 Wartości niematerialne i prawne Rzeczowe aktywa trwałe Długoterminowe Zapasy Należności Inwestycje 594 3474 3528 954 52119 54 12 759 693 2259

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody. Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody. Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB Plan prezentacji Wprowadzenie do prognozowania Metody

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie Szkolenie dla pracowników Urzędu Statystycznego nt. Wybrane metody statystyczne w analizach makroekonomicznych dr

Bardziej szczegółowo

Metody Prognozowania

Metody Prognozowania Wprowadzenie Ewa Bielińska 3 października 2007 Plan 1 Wprowadzenie Czym jest prognozowanie Historia 2 Ciągi czasowe Postępowanie prognostyczne i prognozowanie Predykcja długo- i krótko-terminowa Rodzaje

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Organizacja i monitorowanie procesów magazynowych

Organizacja i monitorowanie procesów magazynowych Organizacja i monitorowanie procesów magazynowych Autor: St. Krzyżaniak, A. Niemczyk, J. Majewski, P. Andrzejczyk Magazyn jest nieodzownym elementem systemu logistycznego. Bez prawidłowego funkcjonowania

Bardziej szczegółowo

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku

Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku Wykład z dnia 8 lub 15 października 2014 roku Istota i przedmiot statystyki oraz demografii. Prezentacja danych statystycznych Znaczenia słowa statystyka Znaczenie I - nazwa zbioru danych liczbowych prezentujących

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Maria Cieślak (red.): Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. PWN, Warszawa 2004 r.

Maria Cieślak (red.): Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. PWN, Warszawa 2004 r. Metody prognozowania: Wprowadzenie Dr inż. Sebastian a Skoczypiec Literatura: Maria Cieślak (red.): Prognozowanie gospodarcze. Metody i zastosowania. PWN, Warszawa 2004 r. Ryszard Tadeusiewiecz: Sieci

Bardziej szczegółowo

ANALIZA TECHNICZNA RYNKÓW FINANSOWYCH

ANALIZA TECHNICZNA RYNKÓW FINANSOWYCH POLITECHNIKA OPOLSKA WYDZIAŁ ZARZĄDZANIA I INŻYNIERII PRODUKCJI ANALIZA TECHNICZNA RYNKÓW FINANSOWYCH ARKADIUSZ SKOWRON OPOLE 2007 Arkadiusz Skowron Analiza techniczna rynków finansowych 1 ANALIZA TECHNICZNA

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY

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

Bardziej szczegółowo

Pakiet edukacyjny do nauki przedmiotów ścisłych i kształtowania postaw przedsiębiorczych

Pakiet edukacyjny do nauki przedmiotów ścisłych i kształtowania postaw przedsiębiorczych ZESPÓŁ SZKÓŁ HANDLOWO-EKONOMICZNYCH IM. MIKOŁAJA KOPERNIKA W BIAŁYMSTOKU Pakiet edukacyjny do nauki przedmiotów ścisłych i kształtowania postaw przedsiębiorczych Mój przedmiot matematyka spis scenariuszy

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

7. Funkcje elementarne i ich własności.

7. Funkcje elementarne i ich własności. Misztal Aleksandra, Herman Monika 7. Funkcje elementarne i ich własności. Definicja funkcji elementarnej Podstawowymi funkcjami elementarnymi nazywamy funkcje: stałe potęgowe, np. wykładnicze logarytmiczne

Bardziej szczegółowo

Indeksy dynamiki (o stałej i zmiennej podstawie)

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący

Bardziej szczegółowo

Regresja i Korelacja

Regresja i Korelacja Regresja i Korelacja Regresja i Korelacja W przyrodzie często obserwujemy związek między kilkoma cechami, np.: drzewa grubsze są z reguły wyższe, drewno iglaste o węższych słojach ma większą gęstość, impregnowane

Bardziej szczegółowo

Wiadomości ogólne o ekonometrii

Wiadomości ogólne o ekonometrii Wiadomości ogólne o ekonometrii Materiały zostały przygotowane w oparciu o podręcznik Ekonometria Wybrane Zagadnienia, którego autorami są: Bolesław Borkowski, Hanna Dudek oraz Wiesław Szczęsny. Ekonometria

Bardziej szczegółowo

Ruch jednostajnie zmienny prostoliniowy

Ruch jednostajnie zmienny prostoliniowy Ruch jednostajnie zmienny prostoliniowy Przyspieszenie w ruchu jednostajnie zmiennym prostoliniowym Jest to taki ruch, w którym wektor przyspieszenia jest stały, co do wartości (niezerowej), kierunku i

Bardziej szczegółowo

CZEŚĆ PIERWSZA. Wymagania na poszczególne oceny,,matematyka wokół nas Klasa III I. POTĘGI

CZEŚĆ PIERWSZA. Wymagania na poszczególne oceny,,matematyka wokół nas Klasa III I. POTĘGI Wymagania na poszczególne oceny,,matematyka wokół nas Klasa III CZEŚĆ PIERWSZA I. POTĘGI Zamienia potęgi o wykładniku całkowitym ujemnym na odpowiednie potęgi o wykładniku naturalnym. Oblicza wartości

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. Wykład VI. Analiza danych jakośiowych

Statystyka opisowa. Wykład VI. Analiza danych jakośiowych Statystyka opisowa. Wykład VI. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Rangowanie 1 Rangowanie 3 Rangowanie Badaniu statystycznemu czasami podlegają cechy niemierzalne jakościowe), np. kolor włosów, stopień

Bardziej szczegółowo

Wykład 5: Analiza dynamiki szeregów czasowych

Wykład 5: Analiza dynamiki szeregów czasowych Wykład 5: Analiza dynamiki szeregów czasowych ... poczynając od XIV wieku zegar czynił nas najpierw stróżów czasu, następnie ciułaczy czasu, i wreszcie obecnie - niewolników czasu. W trakcie tego procesu

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34

Statystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34 Statystyka Wykład 9 Magdalena Alama-Bućko 24 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia 2017 1 / 34 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia

Bardziej szczegółowo

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej

Bardziej szczegółowo

Analiza Zmian w czasie

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

Bardziej szczegółowo

Ekonometryczna analiza popytu na wodę

Ekonometryczna analiza popytu na wodę Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Ekonometryczna analiza popytu na wodę Jednym z czynników niezbędnych dla funkcjonowania gospodarstw domowych oraz realizacji wielu procesów technologicznych jest woda.

Bardziej szczegółowo

System prognozowania rynków energii

System prognozowania rynków energii System prognozowania rynków energii STERMEDIA Sp. z o. o. Software Development Grupa IT Kontrakt ul. Ostrowskiego13 Wrocław Poland tel.: 0 71 723 43 22 fax: 0 71 733 64 66 http://www.stermedia.eu Piotr

Bardziej szczegółowo

... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem do celu...

... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem do celu... 4 Prognozowanie historyczne Prognozowanie - przewidywanie przyszłych zdarzeń w oparciu dane - podstawowy element w podejmowaniu decyzji... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Spis treści 3 SPIS TREŚCI Spis treści 3 SPIS TREŚCI PRZEDMOWA... 1. WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE JAKO DYSCYPLINA MATEMATYCZNA... Metody statystyczne w analizie i prognozowaniu zjawisk ekonomicznych... Badania statystyczne podstawowe

Bardziej szczegółowo

Karta modułu przedmiotu

Karta modułu przedmiotu Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie Karta modułu przedmiotu 1 Informacje ogólne Kierunek studiów: Specjalność: Profil kształcenia: Forma studiów: Stopień kształcenia: Semestr: Nazwa przedmiotu

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych

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

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Szeregi czasowe 1 Szeregi czasowe 2 3 Szeregi czasowe Definicja 1 Szereg czasowy jest to proces stochastyczny z czasem dyskretnym

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE RENTOWNOŚCI PRODUKCJI WĘGLA KAMIENNEGO Z WYKORZYSTANIEM MODELU KOMPUTEROWEGO

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

Bardziej szczegółowo

Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3

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

Bardziej szczegółowo

NOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI

NOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) NOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI 1. WPROWADZENIE 1.1. Celem niniejszej noty jest przedstawienie uzgodnionych w środowisku

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada 1. Sprawy organizacyjne Zasady zaliczenia 2. Czym zajmuje się ekonometria? 3. Formy danych statystycznych 4. Model ekonometryczny 2 1. Sprawy

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie i symulacje

Prognozowanie i symulacje Prognozowanie i smulacje Lepiej znać prawdę niedokładnie, niż dokładnie się mlić. J. M. Kenes dr Iwona Kowalska ikowalska@wz.uw.edu.pl Prognozowanie meod naiwne i średnie ruchome Meod naiwne poziom bez

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu: Kierunek: Prognozowanie i symulacje Forecasting and simulations Zarządzanie i Inżynieria Produkcji Management and Engineering of Production Rodzaj przedmiotu: obowiązkowy Poziom studiów:

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA Z MATEMATYKI NA POSZCZEGÓLNE OCENY KLASYFIKACYJNE DLA UCZNIÓW KLAS TRZECICH. Sposoby sprawdzania wiedzy i umiejętności uczniów

WYMAGANIA Z MATEMATYKI NA POSZCZEGÓLNE OCENY KLASYFIKACYJNE DLA UCZNIÓW KLAS TRZECICH. Sposoby sprawdzania wiedzy i umiejętności uczniów WYMAGANIA Z MATEMATYKI NA POSZCZEGÓLNE OCENY KLASYFIKACYJNE DLA UCZNIÓW KLAS TRZECICH Sposoby sprawdzania wiedzy i umiejętności uczniów 1. Odpowiedzi ustne. 2. Sprawdziany pisemne. 3. Kartkówki. 4. Testy.

Bardziej szczegółowo

Microsoft Excel 2016 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, Spis treści

Microsoft Excel 2016 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, Spis treści Microsoft Excel 2016 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, 2017 Spis treści Wstęp O autorze xiii xviii 1 Podstawowe modelowanie arkusza 1 Odpowiedzi na pytania z początku

Bardziej szczegółowo

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 06.

Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015. Forma studiów: Stacjonarne Kod kierunku: 06. Państwowa Wyższa Szko la Zawodowa w Nowym Sa czu Karta przedmiotu Instytut Techniczny obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 201/201 Kierunek studiów: Zarządzanie i inżynieria

Bardziej szczegółowo

Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego

Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego Budowa sztucznych sieci neuronowych do prognozowania. Przykład jednostek uczestnictwa otwartego funduszu inwestycyjnego Dorota Witkowska Szkoła Główna Gospodarstwa Wiejskiego w Warszawie Wprowadzenie Sztuczne

Bardziej szczegółowo

Microsoft Excel 2013 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, Spis treści. Podziękowania

Microsoft Excel 2013 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, Spis treści. Podziękowania Microsoft Excel 2013 : analiza i modelowanie danych biznesowych / Wayne L. Winston. Warszawa, 2014 Spis treści Wstęp Podziękowania xiii xviii 1 Nazwy zakresów 1 Jak tworzyć nazwy zakresów? 2 Tworzenie

Bardziej szczegółowo

Microsoft Excel 2013: Analiza i modelowanie danych biznesowych

Microsoft Excel 2013: Analiza i modelowanie danych biznesowych Microsoft Excel 2013: Analiza i modelowanie danych biznesowych Wayne L. Winston Przekład: Janusz Machowski Marek Włodarz APN Promise Warszawa 2014 Spis treści Wstęp...................................................................

Bardziej szczegółowo

Wybór postaci analitycznej modelu ekonometrycznego

Wybór postaci analitycznej modelu ekonometrycznego Wybór postaci analitycznej modelu ekonometrycznego Wybór postaci analitycznej modelu ekonometrycznego jest jednym z najtrudniejszych etapów badań. Jest on szczególnie uciążliwy, gdy rozpatrujemy modele

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu

Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu Prognozowanie gospodarcze - opis przedmiotu Informacje ogólne Nazwa przedmiotu Prognozowanie gospodarcze Kod przedmiotu 11.9-WZ-EkoP-PrG-S16 Wydział Kierunek Wydział Ekonomii i Zarządzania Ekonomia Profil

Bardziej szczegółowo

ANALIZA REGRESJI SPSS

ANALIZA REGRESJI SPSS NLIZ REGRESJI SPSS Metody badań geografii społeczno-ekonomicznej KORELCJ REGRESJ O ile celem korelacji jest zmierzenie siły związku liniowego między (najczęściej dwoma) zmiennymi, o tyle w regresji związek

Bardziej szczegółowo

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego Część VII. Analiza szeregu czasowego 1 DEFINICJA SZEREGU CZASOWEGO Szeregiem czasowym nazywamy zbiór warości cechy w uporządkowanych chronologicznie różnych momenach (okresach) czasu. Oznaczając przez

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Dobór postaci analitycznej, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK. Paweł Cibis 23 marca 2006

Ekonometria. Dobór postaci analitycznej, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK. Paweł Cibis 23 marca 2006 , transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK Paweł Cibis pcibis@o2.pl 23 marca 2006 1 Miary dopasowania modelu do danych empirycznych Współczynnik determinacji Współczynnik zbieżności 2 3 Etapy transformacji

Bardziej szczegółowo

Zestawienie dochodów ogółem na zadania własne w działach klasyfikacji budŝetowej w wydziałach realizujących budŝet na rok 2014.

Zestawienie dochodów ogółem na zadania własne w działach klasyfikacji budŝetowej w wydziałach realizujących budŝet na rok 2014. 360 Zestawienie dochodów ogółem na zadania własne w działach klasyfikacji budŝetowej w wydziałach realizujących budŝet na rok 2014. 361 w zł WYDZIAŁ 020 600 630 700 710 16.000 2.426.700 73.000 3.031.600

Bardziej szczegółowo

reguła mnożenia ilustracja zbioru wyników doświadczenia za pomocą drzewa reguła dodawania definicja n! liczba permutacji zbioru n-elementowego

reguła mnożenia ilustracja zbioru wyników doświadczenia za pomocą drzewa reguła dodawania definicja n! liczba permutacji zbioru n-elementowego FUNKCJE LOGARYTMICZNE powtórzenie 4 godziny RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA 28 godz. Moduł - dział -temat Reguła mnożenia. Reguła dodawania Lp 1 2 reguła mnożenia ilustracja zbioru wyników doświadczenia za

Bardziej szczegółowo

Analiza metod prognozowania kursów akcji

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

Bardziej szczegółowo

Wycena nieruchomości w podejściu porównawczym - complex. Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki

Wycena nieruchomości w podejściu porównawczym - complex. Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki Wycena nieruchomości w podejściu porównawczym - complex Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki Mimo skomplikowania metody szacowania nieruchomości program jest banalny w swojej obsłudze. Na początku

Bardziej szczegółowo

Kierunkowy Obowiązkowy Polski Semestr VI

Kierunkowy Obowiązkowy Polski Semestr VI KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2015/2016 Z-ID-603 Prognozowanie i symulacje w przedsiębiorstwie Forecasting and

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 10 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia / 31

Statystyka. Wykład 8. Magdalena Alama-Bućko. 10 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia / 31 Statystyka Wykład 8 Magdalena Alama-Bućko 10 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 10 kwietnia 2017 1 / 31 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia

Bardziej szczegółowo

MINIMUM PROGRAMOWE DLA SŁUCHACZY CKU NR 1

MINIMUM PROGRAMOWE DLA SŁUCHACZY CKU NR 1 MINIMUM PROGRAMOWE DLA SŁUCHACZY CKU NR 1 Rozkład materiału nauczania wraz z celami kształcenia oraz osiągnięciami dla słuchaczy CKU Nr 1 ze specyficznymi potrzebami edukacyjnymi ( z podziałem na semestry

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.

Bardziej szczegółowo