METODY HODOWLANE - zagadnienia
|
|
- Bogumił Czajkowski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 METODY HODOWLANE
2 METODY HODOWLANE - zagadnena 1. Matematyczne podtawy metod odowlanyc. Wartość cecy loścowej defncje parametrów genetycznyc 3. Metody zacowana parametrów genetycznyc 4. Wartość odowlana cecy loścowej (ocena wartośc odowlanej na podtawe różnyc źródeł nformacj, porównane c dokładnośc) 5. Indek elekcyjny (łączene źródeł nformacj o wartośc odowlanej) 6. Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej (metody równoczenego porównana, metoda BLUP) 7. Selekcja potęp odowlany
3 Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej OCENA WARTOŚCI HODOWLANEJ: oparta na wartoścac fenotypowyc Prorytet: DOKŁADNOŚĆ oceny wartośc odowlanej!!! Najdokładnejze źródło nformacj: POTOMSTWO BĘDĄCE PÓŁRODZEŃSTWEM Kedy ocena buaja oparta na wydajnoścac jego córek (czyl potomtwa będącego półrodzeńtwem) ne będze dokładna? 1. newelka lczba córek. córk ą w klku tadac różnącyc ę warunkam cowu Matematyczne, z oceną wartośc odowlanej zwązane ą: Błąd loowy nedokładność oceny wynkająca z nedotatku nformacj Błąd ytematyczny nedokładność oceny, wynkająca z neznajomośc (neuwzględnena) truktury populacj
4 Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej Błąd loowy nedokładność oceny wynkająca z nedotatku nformacj Błąd ytematyczny nedokładność oceny, wynkająca z neznajomośc (neuwzględnena) truktury populacj Jak zmnmalzować błędy? Błąd loowy borąc możlwe lczną grupę córek Błąd ytematyczny??? Trzeba rozpoznać trukturę populacj wyelmnować z oceny ytematyczne wpływy środowka!!!
5 Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej Matematyczny op wydajnośc córek w zależnośc od truktury populacj - model klayfkacyjny Populacja ne dzel ę na tada Model: j gdze: j oberwacja j tego elementu w tej grupe ojcowkej, wartość średna populacj, efekt tej grupy ojcowkej, e j wpływ czynnków pecyfcznyc dla j tego elementu z tej grupy. e j Populacja dzel ę na tada Model: jk gdze: jk oberwacja k tego elementu w tym tadze oraz w j tej grupe ojcowkej efekt tego tada (grupy tado-rok-ezon, SRS), j efekt j tej grupy ojcowkej, e jk wpływ czynnków pecyfcznyc dla k tego elementu z tego tada oraz j tej grupy ojcowkej. j e jk
6 Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej Zależnośc mędzy wydajnoścam córek Populacja ne dzel ę na tada Loowe wpływy środowka Populacja dzel ę na tada Sytematyczne wpływy środowka C G 1 G G 1 G c c P 1 P P 1 P Wpółczynnk korelacj mędzy wydajnoścam córek t = r g t = r g + c
7 Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej Dokładność oceny buaja na podtawe wydajnośc córek Populacja ne dzel ę na tada Populacja dzel ę na tada j e j jk j e jk Loowe wpływy środowka t = r g Sytematyczne wpływy środowka t = r g + c Dokładność oceny wartośc odowlanej R r n 1 ( n 1) r g R r 1 ( n n 1)( r g c )
8 Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej Dokładność oceny buaja na podtawe wydajnośc córek Populacja ne dzel ę na tada Populacja dzel ę na tada R r n 1 ( n 1) r g R r 1 ( n n 1)( r g c ) jet tak a pownno być tak Jeśl córk ocenanego buaja ą w różnyc tadac, a my oblczamy dokładność wg wzoru z lewej uzykujemy wartość wyżzą nż faktyczna (czy oblczona wg wzoru z prawej). Rzeczywta dokładność jet nżza. Ne uwzględnając truktury populacj (tu: podzału na tada) popełnlśmy błąd ytematyczny
9 Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej Ne uwzględnając truktury populacj (np. podzału na tada), czyl zanedbując ytematyczne wpływy środowka (np. wpływ warunków tada na wydajnośc) popełnamy błąd ytematyczny Jak go unknąć?! 1. Metoda tacyjna (ujednolcene środowka). Metody matematyczne: a) kontruowane poprawek (na płeć, wek, długość laktacj tp.) b) ozacowane elmnacja tałyc wpływów środowka (tad, grup) z wydajnośc zwerząt
10 Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej Ocena wartośc odowlanej buaja na podtawe wydajnośc córek model: Bez podzału na tada j e j Podzał na tada (grupy SRS) model: jk j e jk Ocena wartośc odowlanej Gˆ b( P P) P Gˆ by P P P gdze to odcylene średnej wydajnośc córek od średnej populacj gdze Y oznacza odcylene średnej wydajnośc córek od średnej populacj poprawone na warunk tad (na efekt w modelu)
11 Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej Ocena buaja na podtawe wydajnośc córek z różnyc tad Model: Ocena: jk Gˆ by P j e jk ale JAK poprawć Y na efekt? b n 4 a n a wrzuć to na forum - Hmm Można np. wyrazć Y jako średne odcylene wydajnośc córek od średnc tad :) - Ale jeśl tado jet małe, a grupa córek w nm duża, to w dużym topnu ta średna tada jet przez ne zdetermnowana :( - No, a jezcze córk ą przeważne w tadac z matkam, to jet dodatkowe podobeńtwo genetyczne :(( - No tak A może oblczać odcylene wydajnośc córek od wydajnośc c róweśnc ze tada, córek nnyc buajów? :)) - Nezłe Proponuję nazwę: metoda Contemporary Comparon, metoda CC 8-) - Ne popuj ę :-P. Po polku: metoda RÓWNOCZESNEGO PORÓWNANIA
12 Metody równoczenego porównana Metoda CC (Contemporary Comparon): ocena na podtawe wydajnośc córek-perwatek, wyrażonyc jako odcylena od średnej wydajnośc c róweśnc z tyc amyc grup SRS: Y ( C w A ) w w n n C C n w to tzw. efektywna lczba córek C przecętna wydajność córek w -tej grupe SRS A średną wydajność róweśnc w tej grupe n C lczba córek, n R lczbę róweśnc w grupe SRS n R R Ocena Gˆ by P, b w w a, gdze w w
13 Metody równoczenego porównana Metoda CC toowana była w Europe. W Ameryce opracowano metodę HC (Herdmate Comparon): podtawą oceny bylo średne odcylene wydajnośc córek-perwatek ocenanego buaja od średnej wydajnośc wzytkc pozotałyc krów ze tada. Metody te dawały dokładną ocenę wartośc odowlanej buajów EFEKT? Dokładna ocena buajów Trafny wybór na ojców Potomtwo lepze genetyczne
14 Metody równoczenego porównana Dokładna ocena buajów Potomtwo lepze genetyczne Trafny wybór na ojców W efekce weloletnego toowana metod równoczenego porównana zaczęła ronąć z roku na rok średna wartość odowlana populacj; nazywa ę to trendem genetycznym Poneważ w odowl bydła touje ę mrożene naena ztuczną nemnację, ocenę wartośc odowlanej buaja można uzykać po welu latac od jego urodzena Jeśl wytąpł trend genetyczny, wtedy córk najlepzego nawet buaja wypadną blado w porównanu z dobrym (bo wartość odowlana populacj wzroła) róweśncam ocena taka będze obarczona błędem. Jak unknąć błędu? Uwzględnć trend genetyczny w ocene.
15 Dodatkowy efekt genetyczny w modelu Jak uwzględnć tnene trendu genetycznego w ocene wartośc odowlanej? Yyy dopaować model?! Populacja dzel ę na tada Populacja dzel ę na tada tneje trend genetyczny jk j e jk jkl a j jk e jkl a j efekt roku urodzena buaja
16 Dodatkowy efekt genetyczny w modelu W modelu jkl a j jk e jkl efekt a j to efekt roku urodzena buaja (pokazujący podobeńtwo genetyczne buajów urodzonyc w tym roku) Wartość odowlana buaja jet teraz umą efektu roku urodzena efektu ojcowkego: g jk a j jk Problem: a j to de facto średna wartość odowlana buajów urodzonyc w roku j. Słowem to dodatkowy efekt genetyczny w modelu. Też go trzeba ozacować. Na da ę tego zrobć metodam równoczenego porównana; dlatego ą to dzś metody toryczne. Z problemem dodatkowyc efektów genetycznyc radz obe obecne toowana metoda oceny wartośc odowlanej metoda BLUP
17 Elmnacja wpływów środowka w ocene wartośc odowlanej PODSUMOWANIE W ocene wartośc odowlanej oprócz błędu loowego można popełnć błąd ytematyczny Aby go zmnmalzować należy poznać trukturę populacj oprzeć ocenę na właścwym modelu klayfkacyjnym W ocene bydła mlecznego podzał populacj na grupy uwzględnono opracowując metody równoczenego porównana Weloletne toowane tyc metod powodowało wzrot wartośc odowlanej populacj w czae (trend genetyczny) Dopaowane modelu do ytuacj wymagało zatoowana nowyc metod, radzącyc obe z dodatkowym efektam genetycznym w modelu (BLUP)
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 szczegółowoW 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 szczegółowoż ć ż ń Ń Ż ń ń ć ż ż ć Ż
Ś Ą Ą Ł Ś Ł ż ć ż ń Ń Ż ń ń ć ż ż ć Ż ń Ż Ł ż ń ń ń Ę Ł Ż Ł Ł ż ż ć ń Ę ń ż Ć ń ŁĄ Ą ń ń Ć ć Ż ż Ń Ż Ż Ł ć Ę ń Ł ż Ś ć Ż ńę ń ż ń Ł Ż Ą ń ż Ź ż ć ż ń ć Ś Ż ń Ą ż Ą ć ć ńż Ś ń Ś Ż Ś ń ń Ł Ż Ł ż ń Ż Ś Ś
Bardziej szczegółowoBadanie 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 szczegółowoKONKURS NA NAJLEPSZEGO ANALITYKA/ZESPÓŁ ANALITYCZNY
KONKURS NA NAJLEPSZEGO ANALTYKA/ZESPÓŁ ANALTYCZNY Celem konkuru jet wyłonene najlepzego zepołu analtyków profejonalne zajmującego ę prognozowanem wkaźnków (zmennych) makroekonomcznych dla gopodark polkej.
Bardziej szczegółowoKURS 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 szczegółowoSZTUCZNA 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 szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoWeryfikacja 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 szczegółowowyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=
ESTYMATOR WARIANCJI I DYSPERSJI Ozaczmy: µ wartość oczekwaa rozkładu gauowkego wyków pomarów (wartość prawdzwa merzoej welkośc σ dyperja rozkładu wyków pomarów wyk er pomarów (,..., Stoując metodę ajwękzej
Bardziej szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoEkonometryczne modele nieliniowe
Ekonomeryczne modele nelnowe Wykład 5 Progowe modele regrej Leraura Hanen B. E. 997 Inference n TAR Model, Sude n Nonlnear Dynamc and Economerc,. Tek na rone nerneowej wykładu Dodakowa leraura Hanen B.
Bardziej szczegółowoKształtowanie 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) 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 szczegółowoZadanie 2. Dany jest szereg rozdzielczy przedziałowy, wyznaczyć następujące miary: 0 5 5 wariancja, odchylenie standardowe
Zadane 1. Dany jet zereg przedzałowy, wyznaczyć natępujące mary: x n średna arytmetyczna 1 10 warancja, odchylene tandardowe 15 domnanta 3 0 medana 4 35 kurtoza 5 0 6 15 Zadane. Dany jet zereg rozdzelczy
Bardziej szczegółowoSzacowanie wartości hodowlanej. Zarządzanie populacjami
Szacowanie wartości hodowlanej Zarządzanie populacjami wartość hodowlana = wartość cechy? Tak! Przy h 2 =1 ? wybitny ojciec = wybitne dzieci Tak, gdy cecha wysokoodziedziczalna. Wartość hodowlana genetycznie
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM PRZYRZĄDÓW I UKŁADÓW MOCY. Ćwiczenie 3 B. Stany dynamiczne Przetwornica impulsowa
90-924 Łódź, ul. Wólczańka 221/223, bud. B18 tel. (0)42 631 26 28 fak (0)42 636 03 27 e-mal ecretary@dmc.p.lodz.pl http://www.dmc.p.lodz.pl ABORATORIM PRZYRZĄDÓW I KŁADÓW MOCY Ćwczene 3 B Stany dynamczne
Bardziej szczegółowoBadania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa
Badana sondażowe Brak danych Konstrukcja wag Agneszka Zęba Zakład Badań Marketngowych Instytut Statystyk Demograf Szkoła Główna Handlowa 1 Błędy braku odpowedz Całkowty brak odpowedz (UNIT nonresponse)
Bardziej szczegółowoź ń ń
ń ź ń ń Ś Ł ń ń ż ź Ść ż Ść ż ż Ł ż ń ń Ę Ś Ś Ś Ę ń ż Ł Ś Ł ń Ś Ś ń ć Ść ż Ę ż Ć Ę ż ź ń Ł Ę Ę ź ż Ę Ś Ę ż ż ż Ę Ś ż ż ż Ść Ą ż ż ż Ę Ś Ę ż ż Ś ż ż ż Ś Ł ż ż ż Ę ż ż ż Ą Ę Ę ć ż ż ć ń Ą Ą ź Ę ńź ż Ę Ę
Bardziej szczegółowoNAFTA-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 szczegółowoObliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?
Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)
Bardziej szczegółowoOligopol 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 szczegółowoINFORMATYKA W SELEKCJI
INFORMATYKA W SELEKCJI INFORMATYKA W SELEKCJI - zagadnienia 1. Dane w pracy hodowlanej praca z dużym zbiorem danych (Excel) 2. Podstawy pracy z relacyjną bazą danych w programie MS Access 3. Systemy statystyczne
Bardziej szczegółowoÓ ć ź ź ę ń ę ź ń ę ć ź ć ę ę ć ń ć
Ą ę Ą Ó ÓŁ Ę ę ęć ń ę Ą ń Ł ć Ó ć ź ź ę ń ę ź ń ę ć ź ć ę ę ć ń ć ę Ę ń ęć ń ęć ęć ęć ć ć ć ć ć Ę ę ę ć ć ę ń ęć ń ęć ęć ęć ń ć ć ę ń ę ń ę ę ź ć ć ź ę ź ć ę ę ć ę ć ę ń ę ń ź ź ć ę ę ć ć ć ę ć ę ę ę ń
Bardziej szczegółowoModele 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 szczegółowoPortfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem
Katedra Ietycj Faoych Zarządzaa yzykem Aalza Zarządzae Portfelem cz. Dr Katarzya Kuzak Co to jet portfel? Portfel grupa aktyó (trumetó faoych, aktyó rzeczoych), które zotały yelekcjooae, którym ależy zarządzać
Bardziej szczegółowoZaawansowane metody numeryczne
Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x
Bardziej szczegółowoProjekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE
Inormatyka Podstawy Programowana 06/07 Projekt 6 6. ROZWIĄZYWANIE RÓWNAŃ NIELINIOWYCH CAŁKOWANIE NUMERYCZNE 6. Równana algebraczne. Poszukujemy rozwązana, czyl chcemy określć perwastk rzeczywste równana:
Bardziej szczegółowoProcedura 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 szczegółowość ś ń ś ś ź ś ć Ą ś Ą ś ń ś ń ń ń ń Ń ć ź ń ś ń ń Ń ć ń ś ś
Ł Ś ś Ą ś ć Ń ść ź ń ś ś ń Ę ńź ź ś ść ś ń ś ś ź ś ć Ą ś Ą ś ń ś ń ń ń ń Ń ć ź ń ś ń ń Ń ć ń ś ś ś ń ś Ń ź ź ś ć ź Ę ś ść ś ść ś Ń ń ń ś ść ć ś ń Ę ś Ń ś ść ś ś ś ś ś ś ń ś ć ś ś Ń ń ś ń Ą ń ś ń Ń Ę ś
Bardziej szczegółowo± 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 szczegółowof 4,3 m l 20 m 4 f l x x 2 y x l 2 4 4,3 20 x x ,86 x 0,043 x 2 y x 4 f l 2 x l 2 4 4, x dy dx tg y x ,86 0,086 x
f l Ry. 3. Rozpatrywany łuk parabolczny 4 f l x x 2 y x l 2 f m l 2 m y x 4 2 x x 2 2 2,86 x,43 x 2 tg y x dy 4 f l 2 x l 2 4 2 2 x 2 2,86,86 x Mechanka Budowl Projekty Zgodne ze poobem rozwązywana układów
Bardziej szczegółowoProste 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 szczegółowoPrawdopodobieństwo 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 szczegółowoSTARE 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 szczegółowoÓ Ą Ł Ń ń ć ń ń ć Ń Ń ń Ń ń Ń ć ć ć Ń ź ź
Ł Ą ń ń Ń ź Ą Ń Ń ź ń ń ń ń ź Ń ń Ń Ó Ą Ł Ń ń ć ń ń ć Ń Ń ń Ń ń Ń ć ć ć Ń ź ź ń ć ń Ń Ń ń ź ć ń Ń Ę ń Ń Ż Ń ń Ń ń Ń Ą Ń ć Ń Ń ź Ę ź ź ć ź ć ń ń ń ń ć ć ć Ń Ą ć Ą Ż Ó ć ń ć ń ć ć ź ź ć ć Ń Ń ć ń ń Ę ń ń
Bardziej szczegółowoAnaliza 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 szczegółowoć ż ć Ł ż Ę Ł Ę Ł ń Ę Ę ż ż ń ż
ń Ę ż ż ż Ę ż Ż Ż Ó Ż ż Ę Ę ż ż Ż ż ż Ę Ą Ę ć ż ć Ł ż Ę Ł Ę Ł ń Ę Ę ż ż ń ż Ń ń Ę ń ż Ę ń żć ż Ż ć Ę Ż Ł Ż ń Ę ż Ż Ę ć ń ć Ę Ó ń ń ń Ę ń Ń ź ż ż Ę Ż Ż ń ż ż ń ż ć ż ńż Ż Ż ź Ę Ż ż Ę ń Ż ż ź Ż Ż ć ż ń
Bardziej szczegółowoZaawansowane 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 szczegółowoProces 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 szczegółowoZjawiska 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 szczegółowoRENTA RODZINNA. Po kim może być przyznana renta rodzinna?
RENTA RODZINNA 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 Warunk nabywana prawa do renty rodznnej oraz jej wysokość określa ustawa z dna 17 grudna 1998 r. o emeryturach rentach z Funduszu Ubezpeczeń
Bardziej szczegółowoKwantowa natura promieniowania elektromagnetycznego
Efekt Comptona. Kwantowa natura promenowana elektromagnetycznego Zadane 1. Foton jest rozpraszany na swobodnym elektrone. Wyznaczyć zmanę długośc fal fotonu w wynku rozproszena. Poneważ układ foton swobodny
Bardziej szczegółowoHipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ
WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego
Bardziej szczegółowoStanisław 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 szczegółowoSYSTEM 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 szczegółowoZMIANY DEMOGRAFICZNE W POWIECIE WIELICKIM
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XII/2, 20, tr. 24 248 ZMIANY DEMOGRAFICZNE W POWIECIE WIELICKIM Lda Luty Katedra Statytyk Matematycznej Unwerytet Rolnczy w Krakowe e-mal: rrdutka@cyf-kr.edu.pl
Bardziej szczegółowoOcena wartości hodowlanej. Dr Agnieszka Suchecka
Ocena wartości hodowlanej Dr Agnieszka Suchecka Wartość hodowlana genetycznie uwarunkowane możliwości zwierzęcia do ujawnienia określonej produkcyjności oraz zdolność przekazywania ich potomstwu (wartość
Bardziej szczegółowoOKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE
OKRESOWA EMERYTURA KAPITAŁOWA ZE ŚRODKÓW ZGROMADZONYCH W OFE 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 Warunk nabywana prawa do okresowej emerytury kaptałowej ze środków zgromadzonych w otwartym
Bardziej szczegółowo1. Wstępna geometria skrzyżowania (wariant 1a)
. Wtępna geometra rzyżowana (warant a) 2. Strutura erunowa ruchu 3. Warun geometryczne Srzyżowane et zloalzowane w śródmeścu o newelm ruchu pezych. Pochylene podłużne na wlotach nr 3 ne przeracza 0,5%,
Bardziej szczegółowoŃ Ą Ń Ń Ń
ŁĄ Ń Ł ć ć ć Ę Ę Ą Ą Ę Ń Ą Ń Ń Ń Ń ć Ą Ź ć Ź ć Ź ć ź ź Ł Ą Ę ć ć Ę Ć Ć Ą ć Ć Ć Ł Ć Ź Ć Ą Ą Ą Ą ĄĄ Ć Ą Ą Ą ć Ć Ł Ć Ę Ć Ć Ę Ę Ć Ć Ę Ą Ć Ć Ń Ń Ć Ę Ć Ł Ć Ł Ą Ę Ź Ć Ł Ę Ł Ł Ł Ę Ę Ł Ę Ł Ć Ć Ą Ę Ł Ą Ć Ą Ź Ą Ę
Bardziej szczegółowoń ń ś ń ę ę Ś ę Ż ę ę ś ń ę ż ń ęś ę ż ń ń Ą Ę ś ś ś ż Ż ś Ś ś ę ś Ś
ę ę Ą Ą ń Ó ś ś ś ń ń Ż ń Ą Ż śó ŚĆ ś ę ę ś ś ś Ż ś ść ń Ż Ś ń ń ś ń ę ę Ś ę Ż ę ę ś ń ę ż ń ęś ę ż ń ń Ą Ę ś ś ś ż Ż ś Ś ś ę ś Ś ę ę ś ń Ż Ż Ż ę ś ć Ą Ż Ż ś Ś Ą Ż ś Ś Ą Ż ś ś ś Ę Ą ę ń ś ę ż Ż ć Ś ń ę
Bardziej szczegółowoć ć ć Ś ć Ż
Ę ć ć ć Ś ć Ż Ę Ś ŚĆ Ś ć ć ć Ś ć ć ć ć ć ć Ś Ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ś ć Ś Ż Ś Ę ć ć Ż ŚĆ ć ć ć ć ć Ż ć ć ć ć ć ć ć ź ć Ż ć ć ć ć ź ć ć ć ć ć ć ć Ć ć ć Ę ć ź ć ć ć ć ć ć ć Ę ź Ę ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć
Bardziej szczegółowoSztuczne sieci neuronowe. Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyki, p. 311
Sztuczne sec neuronowe Krzysztof A. Cyran POLITECHNIKA ŚLĄSKA Instytut Informatyk, p. 311 Wykład 6 PLAN: - Repetto (brevs) - Sec neuronowe z radalnym funkcjam bazowym Repetto W aspekce archtektury: zajmowalśmy
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Zajęcia 3
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 3 1. Dobroć dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R Dk Dekompozycja warancj zmennej zależnej ż Współczynnk determnacj R. Zmenne cągłe a
Bardziej szczegółowoStanisław 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 szczegółowoZarządzanie populacjami zwierząt. Ocena wartości hodowlanej Wykład 7
Zarządzanie populacjami zwierząt Ocena wartości odowlanej Wykład 7 Wartość fenotypowa Ceca ilościowa G GE E D I GE E E p E t,d,i addytywna, dominacyjna, interakcyjna (epistatyczna) część wartości genotypowej
Bardziej szczegółowoANALIZA 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 szczegółowo65120/ / / /200
. W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę
Bardziej szczegółowo5. 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 szczegółowoPraca hodowlana. Wartość użytkowa, wartość hodowlana i selekcja bydła
Praca hodowlana Wartość użytkowa, wartość hodowlana i selekcja bydła Duże zróżnicowanie, obserwowane w zakresie wydajności poszczególnych krów w obrębie rasy, zależy od wielu czynników genetycznych i środowiskowych.
Bardziej szczegółowoć Ę ć Ę ć Ę ż ź ż Ą ć Ą ż Ę Ę ć ż ź ż Ę ż ż Ą ż
Ń Ę Ę ć Ę ć Ę ć Ę ż ź ż Ą ć Ą ż Ę Ę ć ż ź ż Ę ż ż Ą ż Ę ż Ę ż ć ż Ę ż Ł ż ć ź Ę Ą ź ż Ź Ę ż Ę ź Ę ż ż ż ć ż ż ź ć Ę ż ż ż ż ź ć ż ż ć ź ż ć ź Ę ż Ę ć ź Ę ź ć Ę ź Ę Ą Ę ź ż ć ź ź ź Ę ż ć ć Ę Ę ż Ł ż ż ż
Bardziej szczegółowoTeoria 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 szczegółowoINSTYTUT LABORATORIUM ZAKŁAD TEORII KONSTRUKCJ Z TEORII MECHANIZMÓW I MASZYN MANIPULATORÓW MECHANIZMÓW I MASZYN
INSTYTUT KONSTRUKCJ MASZYN NR ĆW.: LABORATORIUM Z TEORII MECHANIZMÓW I MASZYN ZAKŁAD TEORII MECHANIZMÓW I MANIPULATORÓW TEMAT: Analza knematczna mechanzmów metodam numercznm. WPROWADZENIE Do wznaczana
Bardziej szczegółowoBadanie 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 szczegółowoZadane 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 szczegółowoKINEMATYKA MANIPULATORÓW
KIEMK MIULOÓW WOWDEIE. Manpulator obot można podzelć na zęść terująą mehanzną. Część mehanzna nazywana jet manpulatorem. punktu wdzena Mehank ta zęść jet najbardzej ntereująa. Manpulator zaadnzo można
Bardziej szczegółowoNatalia Nehrebecka. Wykład 2
Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad
Bardziej szczegółowoŁ ń Ż Ł ż Ą Ó Ś Ż ń ż ż ń ż Ń Ł Ą Ł Ą Ą Ą Ą ż
Ł Ł Ń Ń Ł ń Ż Ł ż Ą Ó Ś Ż ń ż ż ń ż Ń Ł Ą Ł Ą Ą Ą Ą ż Ł ń ż ż ż Ś Ż ŚĆ ż ń ź ż ć ń ż ż ż ć ż Ńż ń ż ć ż ć ż ż ż ć Ż Ś Ó ń ż ź ć ń ż ń ń ź Ą ż ż ń ż ć Ł ż ż ż ć ń ż Ż ż ż ć ń Ł Ś Ś Ł ź ć ż ń ż ż ć ń ń ż
Bardziej szczegółowoStanisław 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 szczegółowoń Ą ń Ę ż ż Ę ż ń ż Ę ż ń ż Ę Ę Ę ń ń ż ż Ę ż Ś ż ź
ń Ą ń Ę ż ż Ę ż ń ż Ę ż ń ż Ę Ę Ę ń ń ż ż Ę ż Ś ż ź ń ż ż ń ń ń ń Ę ż ż ż ż ż Ę ń Ę ż ż ż ńą ź ż ż ż Ę ń ż Ę ń ż ż ż ń ń ż ż ń Ę ź ż ż ż ż ń Ą ń Ę Ż ż ż ń Ł Ę ń ńń ż Ę ż ż ż ń Ę ż ż ńż ń ż ż Ś ż ń ż ż
Bardziej szczegółowo3 BADANIE WYDAJNOŚCI SPRĘŻARKI TŁOKOWEJ. 1. Wprowadzenie
3 BADANIE WYDAJNOŚCI SPRĘŻARKI TŁOKOWEJ. Wprowadzene Sprężarka jet podtawowym przykładem otwartego układu termodynamcznego. Jej zadanem jet medzy nnym podwyżzene cśnena gazu w celu: uzykane czynnka napędowego
Bardziej szczegółowo