Załącznik 1.1. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości wybranych pokładów węgla w KWK Murcki (opróbowanie wiertnicze i górnicze)
|
|
- Sylwia Witek
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZAŁĄCZNIKI
2 SPIS ZAŁĄCZNIKÓW Załącznik 1.1. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości wybranych pokładów węgla w KWK Murcki (opróbowanie wiertnicze i górnicze) Załącznik 1.2. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości oraz wartości opałowej w wybranych pokładach węgla w KWK Murcki (opróbowanie wiertnicze i górnicze) Załącznik 1.3. Lokalizacja punktów pomiaru zawartości siarki i popiołu w wybranych pokładach węgla KWK Murcki (opróbowanie wiertnicze i górnicze) Załącznik 1.4. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości oraz zawartości siarki w pokładach 207, 209 oraz 301 KWK Piast (opróbowanie wiertnicze i górnicze) Załącznik 1.5. Lokalizacja punktów pomiaru zawartości popiołu i wartości opałowej w pokładach 207, 209 oraz 301 KWK Piast (opróbowanie wiertnicze i górnicze) Załącznik 1.6. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości oraz parametrów jakościowych pokładu 209 w obszarach złożowych Wisła Północ i Wisła I - Wisła II (opróbowanie wiertnicze) Załącznik 1.7. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości oraz parametrów jakościowych pokładów 352 i 405/1 w KWK Brzeszcze (opróbowanie górnicze) Załącznik 1.8. Lokalizacja punktów pomiaru miąższości oraz parametrów jakościowych węgla pokładów 118 i 209 w KWK Janina (opróbowanie wiertnicze i górnicze) Załącznik 2. Parametry statystyczne miąższości, zawartości siarki, zawartości popiołu i wartości opałowej pokładów węgla kamiennego w wybranych złożach GZW Załącznik 3.1. Histogramy miąższości, zawartości siarki, zawartości popiołu i wartości opałowej pokładów węgla w złożach KWK Murcki i KWK Piast Załącznik 3.2. Histogramy miąższości, zawartości siarki, zawartości popiołu i wartości opałowej pokładów węgla w złożach KWK Murcki oraz Wisła Północ i Wisła I-II
3 Załącznik 3.3. Histogramy miąższości, zawartości siarki, zawartości popiołu i wartości opałowej pokładów węgla w złożach KWK Janina i KWK Brzeszcze Załącznik 4.1. Parametry modeli teoretycznych dopasowanych do semiwariogramów bezwzględnych miąższości pokładów i zawartości siarki całkowitej w węglu; wyniki weryfikacji poprawności dopasowania modeli teoretycznych za pomocą testu krzyżowego Załącznik 4.2. Parametry modeli teoretycznych dopasowanych do semiwariogramów bezwzględnych zawartości popiołu w węglu i wartości opałowej; wyniki weryfikacji poprawności dopasowania modeli teoretycznych za pomocą testu krzyżowego Załącznik 5.1. Semiwariogramy bezwzględne i modele geostatystyczne miąższości wybranych pokładów węgla kamiennego dla danych z rozpoznania wiertniczego i górniczego Załącznik 5.2. Semiwariogramy bezwzględne i modele geostatystyczne zawartości siarki całkowitej w wybranych pokładach węgla kamiennego dla danych z rozpoznania wiertniczego i górniczego Załącznik 5.3. Semiwariogramy bezwzględne i modele geostatystyczne zawartości popiołu w wybranych pokładach węgla kamiennego dla danych z rozpoznania wiertniczego i górniczego Załącznik 5.4. Semiwariogramy bezwzględne i modele geostatystyczne wartości opalowej węgla kamiennego w wybranych pokładach GZW dla danych z rozpoznania wiertniczego i górniczego Załącznik 6. Zestawienie parametrów modeli teoretycznych dopasowanych do semiwariogramów względnych miąższości i podstawowych parametrów jakościowych węgla kamiennego wybranych pokładów GZW dla danych z rozpoznania wiertniczego i górniczego Załącznik 7. Semiwariogramy relatywne oraz modele teoretyczne miąższości i podstawowych parametrów jakościowych węgla kamiennego wybranych pokładów GZW dla danych z rozpoznania wiertniczego i górniczego Załącznik 8. Wybrane semiwariogramy kierunkowe dla kierunku maksymalnej i minimalnej zmienności miąższości pokładów, zawartości siarki i popiołu w węglu oraz wartości opałowej węgla kamiennego Załącznik Semiwariogramy: wskaźnikowe I i krzyżowe zmiennych IxU dla 9 wartości progowych oraz semiwariogram po transformacji jednostajnej U dla miąższości, zawartości siarki i popiołu oraz wartości opałowej w wybranych pokładach złóż KWK Murcki i KWK Piast
4 Załącznik Tabelaryczna ocena dokładności interpolacji miąższości (M) i zawartości siarki (S t d ) przy zastosowaniu wytypowanych interpolatorów liniowych i nieliniowych (sieć interpolacji 250x250m) Załącznik Tabelaryczna ocena dokładności interpolacji zawartości popiołu (A d ) i wartości opałowej (Q i d ) przy zastosowaniu wytypowanych interpolatorów liniowych i nieliniowych (sieć interpolacji 250x250m) Załącznik 11A-D. Mapy izoliniowe: A - miąższości (KWK Murcki, pokład 334/2), B - zawartości siarki (KWK Piast, pokład 207), C - zawartości popiołu (KWK Murcki, pokład 330) i D - zawartości popiołu (KWK Piast, pokład 207) przy zastosowaniu wytypowanych metod interpolacji Załącznik 12. Wyniki porównania interpolacji metodą krigingu zwyczajnego punktowego przed i po zastosowaniu korekty efektu wygładzenia metodą Yamamoto dla dwóch wariantów badania Załącznik Mapy izoliniowe prognozowanych i rzeczywistych błędów interpolacji zawartości popiołu [A d ] (A) i siarki [S t d ] (B) w pokładzie 330 KWK Murcki Załącznik Mapy izoliniowe prognozowanych i rzeczywistych błędów interpolacji zawartości popiołu [A d ] (A) i siarki [S t d ] (B) w pokładzie 334/2 KWK Murcki Załącznik Mapy izoliniowe prognozowanych i rzeczywistych błędów interpolacji zawartości popiołu [A d ] (A) i siarki [S t d ] (B) w pokładzie 207 KWK Piast Załącznik 14. Tabelaryczne porównanie prognozowanych błędów krigingu σ KR i rzeczywistych błędów interpolacji ε AR miąższości pokładów (M), zawartości siarki (S d t ) i popiołu (A d ) oraz wartości opałowej węgla (Q d i ) w wytypowanych pokładach Załącznik 15. Porównanie rozmieszczenia przestrzennego względnych błędów prognozowanych: krigingu σ KR i interpolacji Yamamoto s 0R na tle rzeczywistych absolutnych błędów względnych ε AR zawartości popiołu w pokładzie 330 (KWK Murcki ) Załącznik A. Lokalizacja punktów opróbowania górniczego i wiertniczego na tle bloków obliczeniowych i okręgów zliczania danych; B. Zależność wartości względnych rzeczywistych błędów szacowania średnich wartości miąższości ε AR (M) dla 4 wariantów rozmiarów bloków obliczeniowych (2.0x2.0, 1.0x1.0, 0.5x0.5 i 0.2x0.2km) od ilości punktów opróbowania N uwzględnionych w szacowaniu metodą krigingu zwyczajnego (KWK Murcki, miąższość pokładów 330 i 334/2) Załącznik A. Lokalizacja punktów opróbowania górniczego i wiertniczego na tle bloków obliczeniowych i okręgów zliczania danych; B. Zależność wartości względnych rzeczywistych błędów szacowania średnich zawartości siarki ε AR (S t d )
5 dla 4 wariantów rozmiarów bloków obliczeniowych (2.0x2.0, 1.0x1.0, 0.5x0.5 i 0.2x0.2km) od ilości punktów opróbowania N uwzględnionych w szacowaniu metodą krigingu zwyczajnego (zawartość siarki S t d, KWK Murcki : pokłady 330 i 334/2, KWK Piast : pokład 207) Załącznik A. Lokalizacja punktów opróbowania górniczego i wiertniczego na tle bloków obliczeniowych i okręgów zliczania danych; B. Zależność wartości względnych rzeczywistych błędów szacowania średnich zawartości popiołu ε AR (A d ) dla 4 wariantów rozmiarów bloków obliczeniowych (2.0x2.0, 1.0x1.0, 0.5x0.5 i 0.2x0.2km) od ilości punktów opróbowania N uwzględnionych w szacowaniu metodą krigingu zwyczajnego (zawartość popiołu A d, KWK Murcki : pokłady 330 i 334/2, KWK Piast : pokład 207) Załącznik 19. Zestawienie średnich oszacowanych wartości parametru, błędów względnych i bezwzględnych krigingu oraz rzeczywistych względnych błędów interpolacji dla 4 wariantów rozmiarów bloków obliczeniowych (2.0x2.0, 1.0x1.0, 0.5x0.5 i 0.2x0.2km) i różnych wariantów ilości punktów opróbowania N uwzględnionych w szacowaniu metodą krigingu zwyczajnego (zawartość siarki S d t, KWK Murcki, pokład 330) Załącznik 20. Zestawienie wartości średnich rzeczywistych błędów interpolacji zawartości siarki i popiołu (względnych absolutnych i absolutnych) w pokładach 330, 334/2 (KWK Murcki ) i 207 (KWK Piast ) i wartości parametrów modeli geostatystycznych dla 4 wariantów rozmiarów bloków obliczeniowych (2.0x2.0, 1.0x1.0, 0.5x0.5 i 0.2x0.2 km) Załącznik 21. Zależność wartości względnych rzeczywistych błędów szacowania średnich wartości miąższości ear dla 4 wariantów rozmiarów bloków obliczeniowych (2.0x2.0, 1.0x1.0, 0.5x0.5 i 0.2x0.2km) od ilości punktów opróbowania N uwzględnionych w szacowaniu metodami krigingu zwyczajnego, indykatorowego i probabilistycznego (KWK Murcki, miąższość pokładu 330) Załącznik 22. Mapy izoliniowe miąższości pokładu 209 w obszarach złożowych Wisła I-II i Wisła Północ wykonane odpowiednio na podstawie danych wiertniczych zlokalizowanych w obszarze Wisła Północ (A), Wisła I-II (B) i łącznie w obu obszarach złożowych (C) metodą krigingu zwyczajnego; mapy izoliniowe błędów interpolacji wykreślone na podstawie wartości rzeczywistych względnych błędów interpolacji w punktach testowych zlokalizowanych w obszarach objętych ekstrapolacją (metoda minimalnej krzywizny) Załącznik 23. Parametry modeli teoretycznych dopasowanych do semiwariogramów uśrednionych i kierunkowych miąższości pokładów i parametrów jakościowych pokładów 206/1-2 i 207 (KWK Piast ) oraz 405/1 (KWK Brzeszcze ) Załącznik 24. Badanie zależności pomiędzy wykształceniem pokładu 207 (KWK Piast, ściany ) a strukturą zmienności parametrów pokładu: A) Lokalizacja punktów pomiaru miąższości oraz parametrów jakościowych oraz linii przekrojowych B) Przekroje przez pokład 207 wzdłuż Chodników ścianowych C) Semiwariogramy izotropowe i kierunkowe parametrów złożowych Załącznik 25.
6 Badanie zależności pomiędzy wykształceniem pokładu 207 (KWK Piast, ściany 338, 339) a strukturą zmienności parametrów pokładu: A) Lokalizacja punktów pomiaru miąższości oraz linii przekrojowych B) Przekroje przez pokład 207 wzdłuż chodników ścianowych C) Semiwariogramy izotropowe i kierunkowe parametrów złożowych Załącznik 26. Badanie zależności pomiędzy wykształceniem pokładu 206/1-2 (KWK Piast, ściany ) a strukturą zmienności parametrów pokładu: A) Lokalizacja punktów pomiaru miąższości i parametrów jakościowych oraz linii przekrojowych B) Przekroje przez pokład 206/1-2 wzdłuż chodników ścianowych C) Semiwariogramy izotropowe i kierunkowe parametrów złożowych Załącznik 27. Badanie zależności pomiędzy wykształceniem pokładu 405/1 (KWK Brzeszcze, ściana 107) a strukturą zmienności parametrów pokładu: A) Lokalizacja punktów pomiaru miąższości i linii przekrojowych B) Przekroje przez pokład 405/1 w rejonie ściany 107 C) Semiwariogramy izotropowe i kierunkowe parametrów złożowych
7
8
9
10
11
12
13
14
15 Parametr Złoże / pokład / zbiór danych N x Me Min Max q L q U s 2 s g 1 g 2 v Murcki 318 OW 80 1,34 1,20 0,10 3,90 0,88 1,80 0,56 0,75 0,69 0,53 56,0 Murcki 318 WG 612 2,20 2,20 0,40 5,00 1,60 2,50 0,59 0,77 0,33-0,04 34,9 Murcki 330 OW 68 1,32 1,10 0,20 4,30 0,55 2,00 0,91 0,96 0,97 0,56 72,3 Murcki 330 WG 801 1,92 1,85 0,86 3,20 1,70 2,10 0,11 0,33 0,83 1,44 17,4 Murcki 333/1 OW 104 0,81 0,70 0,10 2,75 0,50 1,00 0,25 0,50 1,33 2,12 61,7 Murcki 333/1 WG 93 1,09 1,10 0,60 2,80 1,00 1,20 0,07 0,26 3,81 23,73 23,5 Murcki 334/2 OW 106 1,28 1,30 0,30 2,50 0,90 1,60 0,23 0,48 0,12-0,56 37,5 Murcki 334/2 WG ,68 1,70 1,00 2,37 1,59 1,78 0,03 0,17 0,21 1,25 10,1 Murcki 341/2 WG 49 1,15 1,44 0,12 1,80 0,70 1,59 0,24 0,49-0,26-1,51 42,7 Murcki 342/2 OW 226 1,33 1,32 0,95 2,10 1,25 1,40 0,02 0,13 1,78 9,18 9,5 Murcki 349 OW 81 1,16 1,00 0,20 3,60 0,60 1,60 0,50 0,71 0,79 0,27 61,1 Murcki 349 WG 547 1,82 1,94 0,30 2,32 1,50 2,04 0,11 0,33-1,34 2,21 18,2 Wisła 209 OW 70 4,46 4,40 0,75 8,80 3,70 5,20 2,20 1,48 0,28 0,76 33,2 Wisła I-II 209 OW 42 4,15 4,05 0,75 7,20 3,70 4,80 1,65 1,28-0,01 1,45 31,0 Wisła PN 209 OW 29 4,95 4,93 1,50 8,80 4,00 5,95 2,63 1,62 0,15 0,20 32,7 Piast 206/1 2 OW 25 2,87 2,80 1,50 4,80 2,20 3,44 0,82 0,91 0,33-0,56 31,6 Piast 207 OW 64 2,87 2,95 0,20 4,00 2,70 3,10 0,26 0,51-2,41 11,30 17,9 Piast 209 OW 56 4,54 4,45 1,60 7,30 3,36 6,00 2,26 1,50-0,06-0,96 33,1 Piast 301 OW 43 0,99 1,00 0,55 1,60 0,80 1,20 0,08 0,27 0,32-0,62 27,8 Janina 118 OW 108 3,24 3,40 0,80 4,55 2,75 3,89 0,68 0,82-0,67 0,07 25,4 Janina 209 OW 22 1,90 1,80 0,80 3,90 1,20 2,50 0,72 0,85 0,56-0,30 44,4 Brzeszcze 352 WG 58 1,41 1,43 1,14 1,58 1,35 1,48 0,01 0,09-0,69 0,57 6,2 Murcki 330 OW 32 0,99 0,91 0,40 2,32 0,74 1,18 0,21 0,45 1,41 2,24 45,7 Murcki 330 WG 84 0,82 0,81 0,31 1,97 0,58 1,03 0,11 0,33 0,71 1,08 39,6 Murcki 334/2 OW 61 0,85 0,76 0,21 3,34 0,47 1,09 0,27 0,52 2,08 7,63 61,0 Murcki 334/2 WG 108 0,83 0,76 0,15 3,59 0,54 1,02 0,20 0,45 2,39 12,02 54,4 Murcki 349 OW 39 0,75 0,67 0,32 2,09 0,49 0,83 0,17 0,41 1,74 2,96 54,8 Murcki 349 WG 91 0,86 0,85 0,20 2,04 0,61 1,04 0,12 0,35 0,89 1,48 40,2 Wisła 209 OW 42 0,72 0,66 0,13 2,27 0,37 0,93 0,21 0,46 1,65 3,80 63,6 Wisła I-II 209 OW 29 0,63 0,52 0,13 2,18 0,35 0,87 0,18 0,43 1,84 5,06 68,1 Wisła PN 209 OW 13 0,93 0,77 0,37 2,27 0,67 1,13 0,22 0,47 1,98 5,16 50,7 Piast 206/1 2 OW 24 1,08 1,04 0,56 2,15 0,74 1,31 0,17 0,42 0,70 0,22 38,5 Piast 206/1 2 WG 132 1,00 0,93 0,50 1,76 0,82 1,19 0,07 0,26 0,52-0,11 26,3 Piast 207 OW 52 1,43 1,38 0,61 2,99 1,08 1,69 0,21 0,46 0,80 1,27 32,0 Piast 207 WG 263 1,33 1,28 0,64 2,70 1,12 1,49 0,10 0,32 1,02 2,32 23,9 Piast 209 OW 51 1,12 1,04 0,34 3,02 0,78 1,28 0,25 0,50 1,67 3,96 44,3 Piast 301 OW 38 0,94 0,86 0,24 2,25 0,71 1,05 0,17 0,41 1,13 1,93 43,3 Brzeszcze 405/1 WG (przygotowawcze) 50 0,96 0,72 0,29 3,60 0,46 1,37 0,49 0,70 1,80 3,65 72,6 Brzeszcze 405/1 WG (eksploatacyjne) 74 1,00 0,86 0,30 2,47 0,63 1,39 0,22 0,47 1,00 0,60 46,8 Janina 118 OW 74 1,75 1,69 0,19 5,24 0,87 2,35 1,07 1,04 0,79 0,75 59,4 Janina 118 WG 246 1,75 1,49 0,31 5,48 1,00 2,26 1,08 1,04 1,32 1,58 59,6 Janina 209 OW 22 1,40 1,20 0,60 2,78 0,88 1,81 0,42 0,65 0,68-0,60 46,4 MIĄŻSZOŚĆ [m] ZAWAROŚĆ SIARKI ZAWARTOŚĆ POPIOŁU WARTOŚĆ OPAŁOWA [kj/kg] Brzeszcze 352 WG 47 0,35 0,33 0,23 0,84 0,28 0,36 0,01 0,11 2,69 9,49 31,4 Murcki 330 OW 36 17,39 16,26 5,05 33,09 11,51 24,04 60,58 7,78 0,38-0,93 44,7 Murcki 330 WG 85 17,69 17,91 4,76 34,99 13,12 22,80 45,09 6,72 0,07-0,53 38,0 Murcki 334/2 OW 71 13,79 9,87 4,16 63,78 6,95 18,04 113,37 10,65 2,60 8,68 77,2 Murcki 334/2 WG ,54 9,52 3,27 28,21 6,46 15,35 43,00 6,56 0,97-0,12 56,8 Murcki 349 OW 40 17,54 16,87 2,81 43,49 10,25 21,70 87,54 9,36 1,09 1,51 53,3 Murcki 349 WG 90 11,56 9,33 2,89 48,33 6,82 13,93 57,64 7,59 2,14 6,20 65,7 Wisła 209 OW 54 16,38 14,87 9,11 36,90 12,61 19,06 31,21 5,59 1,71 3,91 34,1 Wisła I-II 209 OW 32 15,62 14,68 9,11 26,49 12,68 18,93 17,25 4,15 0,72 0,14 26,6 Wisła PN 209 OW 23 17,23 14,96 10,04 36,90 11,99 20,52 50,29 7,09 1,68 2,64 41,2 Piast 206/1 2 OW 25 13,40 12,74 7,51 19,33 10,54 16,93 13,61 3,69 0,25-1,16 27,5 Piast 206/1 2 WG 132 7,84 6,95 3,27 28,46 5,50 9,32 12,91 3,59 2,34 8,64 45,8 Piast 207 OW 60 12,46 11,70 6,19 29,03 9,54 14,13 16,93 4,11 1,69 4,58 33,0 Piast 207 WG 264 8,76 8,36 4,77 25,14 7,26 9,79 5,88 2,42 2,23 9,39 27,7 Piast 209 OW 54 13,73 12,16 5,79 54,67 10,61 14,28 46,12 6,79 4,42 25,23 49,5 Piast 301 OW 38 20,68 20,77 6,98 43,93 12,87 24,00 71,71 8,47 0,82 1,02 40,9 Brzeszcze 405/1 WG (eksploatacyjne) 60 15,24 13,20 5,30 41,18 10,00 18,59 53,68 7,33 1,55 2,80 48,1 Janina 118 OW 77 12,70 10,74 4,70 35,24 8,38 15,53 34,83 5,90 1,51 2,82 46,5 Janina 118 WG 247 6,23 4,78 2,07 32,36 3,83 7,32 17,46 4,18 2,95 11,49 67,1 Janina 209 OW 22 17,64 13,87 9,83 34,02 12,10 22,08 59,57 7,72 1,08-0,07 43,8 Brzeszcze 352 WG 57 8,59 7,70 3,88 21,85 6,24 9,90 12,14 3,48 1,80 3,78 40,6 Murcki 330 OW ,27-1,21 11,9 Murcki 330 WG ,16-0,61 10,0 Murcki 334/2 OW ,66 8,54 13,7 Murcki 334/2 WG ,04 0,37 7,8 Murcki 349 OW ,88 1,69 13,9 Murcki 349 WG ,56 9,41 9,8 Wisła 209 OW ,78 4,16 7,6 Wisła I-II 209 OW ,85 0,26 5,9 Wisła PN 209 OW ,89 3,58 9,6 Piast 206/1 2 OW ,46-0,28 6,7 Piast 206/1 2 WG ,91 5,88 5,3 Piast 207 OW ,94 1,74 5,8 Piast 207 WG ,51 2,60 4,1 Piast 209 OW ,81 21,69 9,3 Piast 301 OW ,64 1,15 12,1 Brzeszcze 405/1 WG (eksploatacyjne) ,50 2,37 10,9 Janina 118 OW ,90 1,88 8,5 Janina 118 WG ,56 6,83 5,7 Janina 209 OW ,12 0,34 10,1 Brzeszcze 352 WG ,61 3,57 4,6 Załącznik 2 Parametry statystyczne miąższości, zawartości siarki, zawartości popiołu i wartości opałowej pokładów węgla kamiennego w wybranych złożach GZW Objaśnienia: OW zbiór danych z otworów wiertniczych, WG zbiór danych z wyrobisk górniczych, N liczba danych; parametry statystyczne: x - średnia arytmetyczna, Me mediana, Min wartość minimalna, Max wartość maksymalna, q L dolny kwartyl, q U górny kwartyl, s 2 wariancja, s odchylenie standardowe, g 1 współczynnik asymetrii [-], g 2 współczynnik ekscesu [-], v współczynnik zmienności
16
17
18
19 Parametr Złoże Pokład Miąższość M [m] Zawartość siarki całkowitej St d Murcki /1 334/2 Zbiór danych Typ semiwariogramu Model Parametry modelu w Test krzyżowy Regresja liniowa N r (z*-z) C 0 C a [m] ε s ε b 1 b 0 Model Test krzyżowy dla losowy modelu losowego S 2 ε s ε r (z*-z) Regresja liniowa b 1 b 0 OW IC sferyczny 0,20 0, ,4 0,00 0,92 0,69 0,45 0,74 0,56 0,00 0,73 0,64 0,35 0,87 WG V liniowy 0,10 0, ,5 0,03 0,92 0,89 0,76 0,53 0,59 0,02 0,48 0,86 0,72 0,63 OW IC sferyczny 0,04 1, ,3 0,01 1,00 0,78 0,61 0,54 0,91 0,06 0,66 0,72 0,47 0,77 WG IC sferyczny 0,01 0, ,5 0,01 1,00 0,88 0,78 0,42 0,11 0,01 0,48 0,87 0,75 0,48 OW IC sferyczny 0,15 0, ,6-0,04 0,97 0,55 0,31 0,54 0,25-0,04 0,81 0,51 0,28 0,56 WG - losowy ,07-0,02 0,85 0,38 0,18 0,88 OW IC gaussa 0,15 0, ,6 0,04 0,95 0,57 0,36 0,84 0,23 0,04 0,78 0,57 0,36 0,84 WG V sferyczny 0,01 0, ,4 0,00 1,07 0,79 0,64 0,60 0,03 0,00 0,49 0,77 0,62 0,63 342/2 WG IC sferyczny 0,01 0, ,9-0,02 0,98 0,44 0,23 1,03 0,02-0,02 0,76 0,44 0,22 1, OW IC sferyczny 0,10 0, ,3 0,01 1,01 0,75 0,53 0,55 0,50 0,03 0,69 0,68 0,47 0,64 WG IC sferyczny 0,01 0, ,8 0,01 1,01 0,93 0,87 0,25 0,11 0,02 0,41 0,90 0,78 0,41 Wisła* OW V sferyczny 1,00 2, ,8 0,00 1,04 0,52 0,34 2,96 2,20 0,00 0,78 0,56 0,35 2,91 Wisła I-II 209 OW IC sferyczny 1,10 1, ,7 0,04 1,00 0,40 0,22 3,30 1,65 0,05 0,88 0,39 0,21 3,34 Wisła Północ Piast Janina OW IC sferyczny 1,10 2, ,5 0,02 1,00 0,52 0,33 3,34 2,63 0,03 0,76 0,59 0,33 3,36 206/1 2 OW IC sferyczny 0,55 0, ,9 0,05 0,90 0,50 0,25 2,21 0,82 0,04 0,84 0,43 0,19 2, OW IC sferyczny 0,10 0, ,3 0,01 1,05 0,60 0,39 1,75 0,26 0,01 0,81 0,52 0,33 1, OW IC gaussa 0,50 5, ,7 0,01 0,95 0,81 0,72 1,34 2,26 0,09 0,54 0,82 0,66 1, OW IC gaussa 0,06 0, ,5 0,02 1,02 0,32 0,17 0,83 0,08 0,02 0,86 0,38 0,20 0, OW IC gaussa 0,62 0, ,3 0,01 1,01 0,16 0,07 3,02 0,68 0,01 0,96 0,16 0,07 3, OW - losowy ,72 0,01 0,09-0,72-0,23 1,69 Brzeszcze 352 WG V sferyczny 0,00 0, ,9 0,00 0,96 0,74 0,58 0,59 0,01 0,11 0,68 0,57 0,34 0,94 Murcki /2 349 OW IC sferyczny 0,06 0, ,3 0,02 1,00 0,67 0,50 0,51 0,21 0,04 0,64 0,71 0,48 0,54 WG IC sferyczny 0,06 0, ,0-0,02 0,98 0,53 0,31 0,57 0,11-0,02 0,82 0,48 0,27 0,59 OW IC liniowy 0,21 0, ,5 0,01 1,00 0,33 0,15 0,73 0,27 0,02 0,91 0,31 0,14 0,74 WG IC liniowy 0,16 0, ,9 0,01 1,00 0,28 0,13 0,73 0,20 0,01 0,93 0,26 0,11 0,75 OW V gaussa 0,10 0, ,3 0,00 0,96 0,56 0,32 0,51 0,17 0,00 0,78 0,56 0,29 0,53 WG IC sferyczny 0,10 0, ,1-0,01 1,00 0,17 0,07 0,80 0,12-0,02 0,96 0,17 0,07 0,80 Wisła* OW V liniowy 0,13 0, ,8-0,07 0,99 0,10 0,04 0,62 0,21-0,08 0,81 0,13 0,05 0, Wisła I-II OW - losowy ,18-0,14 1,01-0,05-0,02 0,57 Piast 206/ /1 2 WG IC gaussa 0,05 0, ,0 0,01 1,02 0,49 0,30 0,70 0,07 0,02 0,82 0,50 0,31 0,69 Piast Brzeszcze 207 OW IC sferyczny 0,16 0, ,3 0,00 1,00 0,27 0,13 1,24 0,21 0,01 0,93 0,27 0,13 1,25 WG IC sferyczny 0,08 0, ,0-0,03 1,02 0,35 0,19 1,07 0,10-0,03 0,92 0,33 0,18 1, OW IC gaussa 0,18 0, ,0-0,04 0,97 0,43 0,21 0,86 0,25-0,05 0,83 0,45 0,21 0, OW IC sferyczny 0,09 0, ,6-0,01 1,03 0,37 0,21 0,74 0,17-0,01 0,89 0,34 0,19 0,76 405/1 ** Janina 118 WG (przygot.) IC sferyczny 0,33 0, ,0 0,01 1,14 0,15 0,07 0,90 0,49-0,01 1,00 0,12 0,06 0,90 WG (ekspl.) V sferyczny 0,15 0, ,0 0,08 1,12 0,10 0,04 1,00 0,22 0,11 0,97 0,06 0,20 1, WG V gaussa 0,01 0, ,3-0,09 0,95 0,07 0,02 0,33 0,01-0,11 0,98-0,05-0,01 0,34 OW IC gaussa 0,60 0, ,3 0,01 1,06 0,53 0,37 1,11 1,07 0,03 0,79 0,57 0,40 1,09 WG V sferyczny 0,85 0, ,0 0,01 1,01 0,29 0,14 1,51 1,08 0,02 0,92 0,30 0,14 1,52 ZAŁĄCZNIK 4.1. Parametry modeli teoretycznych dopasowanych do semiwariogramów bezwzględnych miąższości pokładów i zawartości siarki całkowitej w węglu; wyniki weryfikacji poprawności dopasowania modeli teoretycznych za pomocą testu krzyżowego Objaśnienia: OW zbiór danych z otworów wiertniczych, WG zbiór danych z wyrobisk górniczych, V klasyczny semiwariogram Matherona, IC semiwariogram typu Inverted Covariance; parametry testu krzyżowego (procedura Cross-Validation): ε, średnia i odchylenie standardowe różnic między oceną i rzeczywistą wartością parametru w punktach pomiarów odniesionych do błędu krigingu, r(z*-z) wartość współczynnika korelacji pomiędzy oszacowanymi i rzeczywistymi wartościami parametru w punktach opróbowania; w N - udział procentowy składnika nielosowego w całkowitej zmienności parametru, a zasięg semiwariogramu, C 0 wariancja zmienności lokalnej, C wariancja zmienności przestrzennej; S 2 wariancja empiryczna (model losowy), b 0, b 1 wyraz wolny i współczynnik kierunkowy prostej w liniowym modelu regresji: y=b 0 +b 1 x * obliczenia wykonane dla połączonego zbioru danych z obszarów złożowych Wisła Północ i Wisła I-II, ** zawartość siarki dla stanu roboczego, d - parametry jakościowe określone dla stanu powietrzno-suchego s ε -
20 Parametr Złoże Pokład Zawartość popiołu A d Wartość opałowa Qi d [kj/kg] Murcki /2 349 Zbiór danych Typ semiwariogramu Model Parametry modelu w Test krzyżowy Regresja liniowa N r(z*-z) C 0 C a [m] ε s ε b 1 b 0 Model Test krzyżowy dla losowy modelu losowego S 2 ε s ε r(z*-z) Regresja liniowa b 1 b 0 OW V sferyczny ,5 0,01 1,03 0,69 0,50 8,7 60,6 0,04 0,75 0,58 0,38 11,1 WG V sferyczny ,3 0,01 1,02 0,64 0,43 10,2 45,1 0,03 0,75 0,60 0,39 11,1 OW V liniowy ,3-0,06 1,12 0,19 0,08 12,2 113,4-0,09 0,96 0,12 0,04 12,2 WG IC sferyczny ,0 0,05 1,01 0,51 0,32 8,2 43,0 0,07 0,85 0,46 0,29 8,7 OW V sferyczny ,3 0,05 1,05-0,08-0,03 18,6 87,5 0,09 1,00-0,02-0,01 18,5 WG IC sferyczny ,3 0,02 1,03 0,57 0,37 7,4 57,6 0,02 0,79 0,55 0,32 8,0 Wisła* 209 OW IC sferyczny ,5-0,01 1,02 0,25 0,13 14,2 31,2-0,02 0,96 0,21 0,11 14,5 Piast 206/1 2 WG IC sferyczny 8,6 5, ,9 0,01 1,00 0,28 0,13 6,9 12,9 0,03 0,95 0,18 0,07 7,4 207 Brzeszcze 405/1 ** Janina Murcki OW V sferyczny 11 4, ,0-0,05 0,99 0,41 0,19 9,9 16,9-0,07 0,85 0,43 0,19 9,8 WG IC sferyczny 5 1, ,1 0,00 1,02 0,20 0,10 7,9 5,9 0,00 0,96 0,20 0,10 7,9 209 OW IC sferyczny ,0-0,04 1,00-0,12-0,04 13,9 46,1-0,05 1,04-0,15-0,05 14,1 301 OW IC sferyczny ,2-0,06 0,97 0,35 0,18 16,4 71,7-0,08 0,90 0,34 0,17 16,4 WG (przygot.) IC sferyczny ,5 0,03 1,00 0,37 0,20 12,4 53,7 0,04 0,94 0,23 0,11 13,9 WG IC gaussa 11 3, ,1 0,02 0,96 0,00 0,00 8,7 12,1 0,04 1,00-0,06-0,02 8,9 118 WG V sferyczny 16 4, ,0 0,02 1,01 0,11 0,05 6,0 17,5 0,02 0,98 0,10 0,04 6,0 209 OW IC gaussa ,7-0,03 0,95 0,61 0,39 10,7 59,6-0,01 0,77 0,57 0,36 11, /2 349 OW V sferyczny ,0 0,00 1,03 0,82 0, ,04 0,63 0,73 0, WG IC sferyczny ,1-0,01 0,99 0,59 0, ,03 0,79 0,56 0, OW - losowy ,06 1,00-0,05-0, WG IC sferyczny ,6-0,06 0,98 0,41 0, ,08 0,89 0,37 0, OW V sferyczny ,5-0,04 1,06 0,22 0, ,08 0,93 0,25 0, WG IC sferyczny ,4-0,02 1,09 0,53 0, ,03 0,82 0,49 0, Wisła* 209 OW IC sferyczny ,9 0,01 0,97 0,38 0, ,03 0,93 0,24 0, Piast Brzeszcze Janina 206/1 2 WG IC sferyczny ,5-0,01 1,00 0,22 0, ,01 0,95 0,17 0, OW IC sferyczny ,2 0,08 0,94 0,37 0, ,10 0,88 0,36 0, WG IC sferyczny ,5-0,07 0,96 0,38 0, ,08 0,89 0,37 0, OW IC sferyczny ,5 0,06 0,94 0,38 0, ,09 0,88 0,37 0, /1 ** WG (przygot.) V sferyczny ,0 0,00 1,08 0,43 0, ,03 0,91 0,34 0, WG V sferyczny ,4 0,00 1,06 0,08 0, ,01 1,00-0,06-0, OW IC sferyczny ,0-0,02 1,02 0,09 0, ,03 0,98 0,07 0, WG IC gaussa ,2-0,02 1,02 0,17 0, ,01 0,96 0,17 0, OW IC gaussa ,7 0,02 1,05 0,56 0, ,01 0,79 0,54 0, ZAŁĄCZNIK 4.2. Parametry modeli teoretycznych dopasowanych do semiwariogramów bezwzględnych zawartości popiołu w węglu i wartości opałowej; wyniki weryfikacji poprawności dopasowania modeli teoretycznych za pomocą testu krzyżowego Objaśnienia: OW zbiór danych z otworów wiertniczych, WG zbiór danych z wyrobisk górniczych, V klasyczny semiwariogram Matherona, IC semiwariogram typu Inverted Covariance; parametry testu krzyżowego (procedura Cross-Validation): ε, średnia i odchylenie standardowe różnic między oceną i rzeczywistą wartością parametru w punktach pomiarów odniesionych do błędu krigingu, r(z*-z) wartość współczynnika korelacji pomiędzy oszacowanymi i rzeczywistymi wartościami parametru w punktach opróbowania; w N - udział procentowy składnika nielosowego w całkowitej zmienności parametru, a zasięg semiwariogramu, C 0 wariancja zmienności lokalnej, C wariancja zmienności przestrzennej; S 2 wariancja empiryczna (model losowy), b 0, b 1 wyraz wolny i współczynnik kierunkowy prostej w liniowym modelu regresji: y=b 0 +b 1 x * obliczenia wykonane dla połączonego zbioru danych z obszarów złożowych Wisła Północ i Wisła I-II ; ** parametry jakościowe określone dla stanu roboczego, d - parametry jakościowe określone dla stanu powietrzno-suchego s ε -
21
22
23
24
25 Parametr Złoże Pokład Zbiór danych Miąższość M [m] Zawartość siarki St d Zawartość popiołu A d Wartość opałowa Qi d [kj/kg] Model geostatystyczny C 0R [-] Parametry modelu OW sferyczny 0,05 0, ,7 0, WG sferyczny 0, ,1 0,89 OW sferyczny 0,015 0, ,6 0, WG sferyczny 0,002 0, ,8 0,88 333/1 OW sferyczny 0,2 0, ,0 0,55 Murcki OW gaussa 0,08 0, ,2 0,57 334/2 WG sferyczny 0,002 0, ,3 0,79 341/2 WG gaussa 0,005 0, ,5 0,91 342/2 WG sferyczny 0,004 0, ,6 0,44 OW sferyczny 0,1 0, ,8 0, WG sferyczny 0,001 0, ,2 0,93 Wisła* OW sferyczny 0,055 0, ,3 0,52 Wisła Północ 209 OW sferyczny 0,05 0, ,7 0,39 Wisła I-Wisła II OW sferyczny 0,01 0, ,3 0, OW liniowy 0,01 0, ,8 0,61 Piast 301 OW gaussa 0,055 0, ,2 0,32 Janina 118 OW gaussa 0,06 0, ,3 0,16 OW sferyczny 0,06 0, ,6 0, WG sferyczny 0,08 0, ,0 0,53 Murcki 334/2 OW liniowy 0,22 0, ,0 0,33 WG sferyczny 0,13 0, ,9 0,25 OW gaussa 0,18 0, ,6 0, WG sferyczny 0,13 0, ,6 0,18 OW sferyczny 0,065 0, ,1 0, Piast WG sferyczny 0,025 0, ,3 0, OW gaussa 0,1 0, ,0 0,40 WG (przygotowawcze) gaussa 0,35 0, ,3 0,13 Brzeszcze 405/1** WG (eksploatacyjne) sferyczny 0,15 0, ,0 0,10 OW gaussa 0,12 0, ,0 0,51 Janina 118 WG gaussa 0,28 0, ,1 0,29 OW sferyczny 0,03 0, ,9 0, WG sferyczny 0,045 0, ,5 0,64 OW liniowy 0,55 0, ,4 0,14 Murcki 334/2 WG liniowy 0,18 0, ,5 0,50 OW sferyczny 0,195 0, ,8-0, WG sferyczny 0,2 0, ,0 0,55 Wisła* 209 OW gaussa 0,08 0, ,7 0,21 206/1 2 WG sferyczny 0,14 0, ,0 0,26 Piast OW liniowy 0,08 0, ,5 0, WG sferyczny 0,05 0, ,4 0,20 Brzeszcze 405/1** WG (przygotowawcze) sferyczny 0,13 0, ,7 0,35 Janina 118 WG sferyczny 0,3 0, ,3 0,12 OW sferyczny 0 0, ,0 0, WG liniowy 0,005 0, ,3 0,59 Murcki OW sferyczny 0,008 0, ,0 0, WG sferyczny 0,004 0, ,7 0,53 OW sferyczny 0,001 0, ,7 0,29 Piast 207 WG liniowy 0,001 0, ,0 0,38 Brzeszcze 405/1** WG (przygotowawcze) sferyczny 0,007 0, ,0 0,43 Janina 118 WG gaussa 0,0025 0, ,3 0,17 C R [-] a [m] w N r(z*-z) ZAŁĄCZNIK 6 Zestawienie parametrów modeli teoretycznych dopasowanych do semiwariogramów względnych miąższości i podstawowych parametrów jakościowych węgla kamiennego wybranych pokładów GZW dla danych z rozpoznania wiertniczego i górniczego Objaśnienia: OW zbiór danych z otworów wiertniczych, WG zbiór danych z wyrobisk górniczych, C 0R - relatywna wariancja losowego składnika zmienności parametru, C R relatywna wariancja nielosowego składnika zmienności parametru, a - zasięg semiwariogramu, w N maksymalny udział nielosowego składnika zmienności, r(z*-z) współczynnik korelacji liniowej pomiędzy oszacowaną i rzeczywistą wartością parametru w punktach opróbowania * obliczenia wykonane dla połączonego zbioru danych z obszarów złożowych Wisła Północ i Wisła I-II ; ** parametry jakościowe określone dla stanu roboczego węgla, d - parametry jakościowe określone dla stanu powietrzno-suchego
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38 Metoda interpolacji Złoże / pokład Parametr Wariant badania (zbiór podstawowy/zbiór testowy) ε AR Min / Max OK IK PK YC MC ID Sh RB ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max r(z*-z) Murcki 330 M [m] Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 12,4 0,6 / 114,3 35,0 0,1 / 170,9 0,989 0,085 24,9 0,0 / 205,6 37,1 0,1 / 126,6 0,962 0,077 11,7 0,1 / 94,7 37,4 0,0 / 133,8 0,980 0,082 10,3 0,0 / 52,5 43,0 0,0 / 221,0 0,992 0,132 6,3 0,1 / 26,8 38,1 0,1 / 196,9 0,994 0,058 69,3 1,9 / 401,9 18,0 0,0 / 53,0 0,950 0,049 3,0 0,0 / 22,2 45,9 0,1 / 212,4 0,998 0,239 21,6 0,2 / 168,5 34,9 0,1 / 154,9 0,967 0,076 Murcki 334/2 M [m] Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 27,5 0,7 / 385,2 0,697 12,3 0,0 / 46,8 0,113 24,3 0,2 / 371,0 11,7 0,0 / 44,8 0,755 0,166 10,8 0,1 / 238,4 15,1 0,0 / 63,6 0,953 0,141 7,0 0,0 / 174,7 16,5 0,0 / 82,4 0,992 0,144 6,1 0,1 / 75,1 17,3 0,0 / 145,7 0,977 0,135 29,2 0,3 / 336,6 17,5 0,0 / 45,6 0,866 0,191 4,5 0,0 / 158,6 18,1 0,0 / 197,7 0,987 0,145 14,8 0,6 / 324,9 13,8 0,0 / 75,7 0,911 0,151 Murcki 349 M [m] Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 21,8 0,0 / 319,9 13,6 0,0 / 232,2 0,947 0,662 29,4 0,6 / 379,2 13,9 0,0 / 260,2 0,886 0,649 11,6 0,1 / 177,8 16,8 0,0 / 238,9 0,971 0,634 10,1 0,0 / 55,7 18,5 0,0 / 234,8 0,991 0,551 8,8 0,0 / 178,4 18,7 0,0 / 260,6 0,988 0,571 50,4 0,0 / 419,1 23,1 0,0 / 284,7 0,910 0,547 7,0 0,0 / 117,8 17,4 0,0 / 237,0 0,987 0,547 18,4 0,0 / 296,4 14,5 0,0 / 229,6 0,956 0,661 Murcki 330 S t d Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 17,9 1,2 / 75,7 35,0 0,4 / 191,0 0,914 0,337 20,5 0,1 / 78,9 35,5 0,2 / 171,7 0,871 0,347 6,7 0,2 / 38,1 35,4 1,7 / 230,9 0,988 0,293 5,8 0,0 / 25,4 34,7 0,3 / 244,9 0,992 0,293 4,4 0,1 / 37,4 31,5 0,2 / 214,1 0,989 0,408 18,8 0,3 / 82,3 42,8 1,6 / 195,7 0,945 0,351 1,7 0,0 / 10,5 34,0 0,9 / 205,0 0,999 0,336 13,6 0,9 / 61,6 33,9 0,4 / 207,1 0,949 0,364 Murcki 334/2 S t d Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 45,7 0,2 / 187,4 48,6 0,1 / 389,5 0,628-0,026 39,2 0,2 / 151,3 51,0 0,2 / 397,7 0,679-0,050 20,6 0,3 / 78,6 49,7 0,0 / 359,8 0,809-0,047 7,8 0,3 / 38,0 53,6 0,3 / 357,5 0,993 0,017 5,8 0,0 / 46,8 54,6 0,0 / 345,6 0,994-0,047 35,8 0,2 / 210,7 50,6 0,4 / 439,1 0,927-0,174 2,5 0,0 / 15,4 57,4 0,1 / 334,6 0,999-0,040 21,3 0,0 / 94,1 50,9 1,2 / 367,5 0,942 0,014 Murcki 349 S t d Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 30,9 1,2 / 87,1 36,7 2,1 / 180,2 0,732 0,137 28,4 0,9 / 91,2 35,4 0,0 / 182,4 0,771 0,105 8,7 0,0 / 64,8 34,8 1,1 / 212,6 0,984 0,069 5,9 0,1 / 30,5 35,6 2,5 / 224,7 0,993-0,108 5,5 0,3 / 31,6 35,8 0,0 / 246,1 0,992-0,040 23,2 0,1 / 82,8 35,5 0,0 / 233,2 0,947-0,175 2,0 0,0 / 11,3 48,1 0,4 / 277,2 0,999-0,110 19,7 0,3 / 90,6 35,2 0,3 / 219,3 0,921-0,099 Piast 207 S t d Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 23,0 0,7 / 101,5 18,0 0,4 / 96,8 0,652 0,388 11,5 0,4 / 43,1 20,2 0,1 / 102,3 0,823 0,232 5,1 0,2 / 41,7 27,7 0,0 / 104,9 0,972 0,288 3,2 0,0 / 17,2 30,9 0,1 / 118,2 0,995 0,233 2,3 0,0 / 13,2 29,5 0,2 / 116,2 0,996 0,266 16,5 0,0 / 55,6 19,8 0,0 / 110,4 0,951 0,398 0,8 0,0 / 3,7 30,5 0,2 / 112,7 0,999 0,268 11,4 0,1 / 56,6 24,0 0,1 / 90,5 0,948 0,299 Wariant I (OW / OW) 54,8 0,0 / 499,6 0, ,7 0,1 / 42,0 0,992 11,0 0,4 / 122,6 0,857 53,7 0,2 / 482,5 0,899 4,6 0,1 / 33,1 0,997 32,6 0,1 / 326,0 0,910 Janina 118 S t d Wariant II (OW / WG) 82,2 0,2 / 505,7 0, ,7 0,6 / 595,8 0,022 88,8 0,2 / 522,2 0,008 71,4 0,5 / 426,6 0,026 98,1 0,3 / 604,8 0,032 87,1 0,6 / 533,5 0,001 ZAŁĄCZNIK Tabelaryczna ocena dokładności interpolacji miąższości (M) i zawartości siarki (S t d ) przy zastosowaniu wytypowanych interpolatorów liniowych i nieliniowych (sieć interpolacji 250x250m) Objaśnienia: OW punkty opróbowania złoża w otworach wiertniczych, WG punkty opróbowania złoża w wyrobiskach górniczych, OK kriging zwyczajny punktowy, IK kriging indykatorowy, PK kriging probabilistyczny, YC kriging zwyczajny z korektą Yamamoto, MC metoda minimalnej krzywizny, ID metoda odwrotnej odległości, Sh zmodyfikowana metoda Shepard a, RB - metoda radialnych funkcji bazowych, ε AR - średni rzeczywisty względny błąd interpolacji, Min minimalny rzeczywisty względny błąd interpolacji, Max maksymalny rzeczywisty względny błąd interpolacji, r(z*-z) współczynnik korelacji liniowej między oszacowaną i rzeczywistą wartością parametru w punkcie opróbowania
39 Metoda interpolacji Złoże / pokład Parametr Wariant badania (zbiór podstawowy/zbiór testowy) ε AR Min / Max OK IK PK YC MC ID Sh RB ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max ε AR r(z*-z) Min / Max r(z*-z) Murcki 330 A d Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 12,4 0,3 / 53,4 47,0 0,2 / 369,2 0,965 0,417 16,6 0,2 / 90,2 47,7 3,2 / 367,7 0,917 0,332 6,3 0,1 / 36,9 43,9 0,9 / 347,3 0,988 0,475 7,6 0,3 / 25,9 41,6 0,7 / 349,9 0,991 0,535 3,7 0,1 / 13,9 40,9 0,6 / 333,7 0,996 0,526 23,5 0,9 / 115,1 44,6 0,5 / 310,2 0,967 0,405 1,0 0,0 / 3,7 49,1 0,3 / 449,0 1,000 0,410 10,8 0,1 / 46,2 46,9 0,6 / 368,1 0,968 0,442 Murcki 334/2 A d Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 42,9 1,0 / 149,0 59,9 0,4 / 259,6 0,670 0,124 42,6 0,3 / 190,1 61,7 1,7 / 305,4 0,629 0,081 15,4 0,4 / 110,0 75,6 1,0 / 490,7 0,871 0,046 10,4 0,1 / 72,6 78,5 1,4 / 464,4 0,965 0,084 10,4 0,0 / 117,0 84,6 1,1 / 496,5 0,927 0,069 42,1 0,4 / 145,1 65,1 3,7 / 296,9 0,842 0,242 4,1 0,0 / 27,8 86,4 2,4 / 614,3 0,993 0,050 24,7 0,5 / 126,9 70,4 0,1 / 337,1 0,898 0,065 Murcki 349 A d Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 42,6 0,0 / 229,8 120,1 1,2 / 510,0 0,731 0,268 32,5 0,2 / 132,8 123,7 0,1 / 534,9 0,637 0,246 11,6 0,7 / 119,3 123,6 3,0 / 391,0 0,985 0,316 8,9 0,0 / 45,0 108,7 0,8 / 372,2 0,992 0,285 5,6 0,1 / 33,2 128,1 4,7 / 526,6 0,994 0,312 31,8 0,5 / 224,7 114,2 0,1 / 435,1 0,950 0,166 2,3 0,0 / 13,7 155,2 1,2 / 860,5 0,999 0,167 24,9 2,2 / 95,3 120,1 3,0 / 405,8 0,918 0,326 Piast 207 A d Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 17,2 0,8 / 68,9 53,0 0,2 / 238,6 0,749 0,311 17,2 0,9 / 71,9 49,7 0,9 / 229,8 0,796 0,285 5,3 0,2 / 34,8 60,0 0,3 / 297,3 0,955 0,290 3,5 0,1 / 12,3 67,0 0,2 / 387,1 0,993 0,277 2,3 0,0 / 16,4 69,8 1,3 / 401,4 0,994 0,284 15,2 0,1 / 67,1 52,7 1,3 / 219,6 0,962 0,247 0,9 0,0 / 8,5 66,3 0,9 / 371,0 0,999 0,242 9,7 0,2 / 48,9 59,9 0,5 / 324,4 0,939 0,296 Murcki 330 Q i d [kj/kg] Wariant I (OW / OW) 0,8 0,0 / 3,5 0,997 2,5 0,0 / 10,7 0,965 1,5 0,1 / 7,8 0,989 1,2 0,0 / 6,7 0,992 0,8 0,0 / 2,7 0,996 4,7 0,2 / 12,7 0,973 0,2 0,0 / 0,9 1,00 2,1 0,0 / 10,2 0,978 Wariant II (OW / WG) 8,9 0,0 / 31,4 0,481 8,4 0,0 / 35,1 0,384 8,1 0,0 / 35,0 0,422 8,9 0,0 / 31,4 0,452 8,3 0,2 / 33,4 0,448 7,8 0,2 / 30,4 0,394 9,0 0,0 / 34,0 0,376 8,3 0,0 / 33,8 0,396 Murcki 349 Q i d [kj/kg] Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 8,7 0,0 / 52,3 12,1 0,1 / 99,5 0,716 0,117 7,5 0,4 / 50,2 11,5 0,0 / 91, 0,839 0,261 3,1 0,0 / 28,5 12,2 0,1 / 88,7 0,963 0,209 1,5 0,0 / 5,6 12,1 0,1 / 99,5 0,993 0,228 1,2 0,0 / 4,2 13,1 0,6 / 82,0 0,995 0,267 6,3 0,2 / 40,1 10,6 0,7 / 98,1 0,945 0,032 0,4 0,0 / 1,4 17,3 0,0 / 97,8 0,999 0,100 5,2 0,2 / 26,0 12,4 0,9 / 87,1 0,928 0,233 Piast 207 Q i d [kj/kg] Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 3,4 0,2 / 20,1 3,2 0,0 / 25,5 0,679 0,305 2,3 0,0 / 12,3 3,3 0,0 / 24,8 0,865 0,296 1,1 0,0 / 11,8 3,1 0,0 / 25,3 0,952 0,349 0,5 0,0 / 2,9 3,7 0,0 / 25,0 0,993 0,271 0,4 0,0 / 2,5 3,7 0,0 / 25,5 0,994 0,315 2,7 0,1 / 11,3 2,8 0,0 / 23,4 0,960 0,268 0,1 0,0 / 0,5 3,4 0,0 / 24,3 1,00 0,291 1,7 0,1 / 9,7 3,3 0,0 / 26,1 0,940 0,323 Janina 118 Q i d [kj/kg] Wariant I (OW / OW) Wariant II (OW / WG) 5,4 0,0 / 32,7 4,2 0,0 / 40,7 0, , ,2 0,0 / 5,1 6,3 0,1 / 47,5 0,983 0,142 1,2 0,0 / 6,4 6,3 0,1 / 50,0 0,986 0,136 4,8 0,1 / 33,4 4,3 0,0 / 43,8 0,875 0,196 0,7 0,0 / 5,7 6,5 0 / 47,4 0,994 0,165 3,4 0,1 / 20,4 4,9 0,0 / 43,0 0,898 0,179 ZAŁĄCZNIK Tabelaryczna ocena dokładności interpolacji zawartości popiołu (A d ) i wartości opałowej (Q i d ) przy zastosowaniu wytypowanych interpolatorów liniowych i nieliniowych (sieć interpolacji 250x250m) Objaśnienia: OW punkty opróbowania złoża w otworach wiertniczych, WG punkty opróbowania złoża w wyrobiskach górniczych, OK kriging zwyczajny punktowy, IK kriging indykatorowy, PK kriging probabilistyczny, YC kriging zwyczajny z korektą Yamamoto, MC metoda minimalnej krzywizny, ID metoda odwrotnej odległości, Sh zmodyfikowana metoda Shepard a, RB - metoda radialnych funkcji bazowych, ε AR - średni rzeczywisty względny błąd interpolacji, Min minimalny rzeczywisty względny błąd interpolacji, Max maksymalny rzeczywisty względny błąd interpolacji, r(z*-z) współczynnik korelacji liniowej między oszacowaną i rzeczywistą wartością parametru w punkcie opróbowania
40
41
42
43
44 Metoda interpolacji Parametr Złoże Pokład MIĄŻSZOŚĆ M [m] Murcki 334/ Murcki 334/2 ZAWARTOŚĆ SIARKI 349 S d t Piast 207 Janina ZAWARTOŚĆ Murcki 334/2 POPIOŁU A d 349 Piast Murcki WARTOŚĆ 349 OPAŁOWA Q d i [kj/kg] Piast 207 Janina 118 Wariant OK badania (zbiór testowy) ε AR Min / Max 40,8 0,7 / 730,7 29,8 0,2 / 163,8 12,4 0,6 / 114,3 35,0 0,1 / 170,9 27,5 0,7 / 385,2 12,3 0,0 / 46,8 21,8 0,0 / 319,9 13,6 0,0 / 232,2 17,9 1,2 / 75,7 35,0 0,4 / 191,0 45,7 0,2 / 187,4 48,6 0,1 / 389,5 30,9 1,2 / 87,1 36,7 2,1 / 180,2 23,0 0,7 / 101,5 18,0 0,4 / 96,8 54,8 0,0 / 499,6 82,2 0,2 / 505,7 12,4 0,3 / 53,4 47,0 0,2 / 369,2 42,9 1,0 / 149,0 59,9 0,4 / 259,6 42,6 0,0 / 229,8 120,1 1,2 / 510,0 17,2 0,8 / 68,9 53,0 0,2 / 238,6 0,8 0,0 / 3,5 8,9 0,0 / 31,4 8,7 0,0 / 52,3 12,1 0,1 / 99,5 3,4 0,2 / 20,1 3,2 0,0 / 25,5 5,4 0,0 / 32,7 4,2 0,0 / 40,7 r(z*-z) 0,908 0,122 0,989 0,085 0,697 0,113 0,947 0,662 0,914 0,337 0,628-0,026 0,732 0,137 0,652 0,388 0,687 0,028 0,965 0,417 0,670 0,124 0,731 0,269 0,749 0,311 0,997 0,481 0,716 0,117 0,679 0,305 0,604 0,157 YC ε AR Min / Max 12,8 0,1 / 226,6 30,8 0,1 / 180,2 10,3 0,0 / 52,5 43,0 0,0 / 221,0 7,0 0,0 / 174,7 16,5 0,0 / 82,4 10,1 0,0 / 55,7 18,5 0,0 / 234,8 5,8 0,0 / 25,4 34,7 0,3 / 244,9 7,8 0,3 / 38,0 53,6 0,3 / 357,5 5,9 0,1 / 30,5 35,6 2,5 / 224,7 3,2 0,0 / 17,2 30,9 0,1 / 118,2 7,7 0,1 / 42,0 92,7 0,6 / 595,8 7,6 0,3 / 25,9 41,6 0,7 / 349,9 10,4 0,1 / 72,6 78,5 1,4 / 464,4 8,9 0,0 / 45,0 108,7 0,8 / 372,2 3,5 0,1 / 12,3 67,0 0,2 / 387,1 1,2 0,0 / 6,7 8,9 0,0 / 31,4 1,5 0,0 / 5,6 12,1 0,1 / 99,5 0,5 0,0 / 2,9 3,7 0,0 / 25,0 1,2 0,0 / 5,1 6,3 0,1 / 47,5 r(z*-z) 0,985 0,273 0,992 0,132 0,992 0,144 0,991 0,551 0,992 0,293 0,993 0,017 0,993-0,108 0,995 0,233 0,992 0,022 0,991 0,535 0,965 0,084 0,992 0,285 0,993 0,277 0,992 0,452 0,993 0,228 0,993 0,271 0,983 0,142 w N (OW) 71,4 96,3 51,6 85,3 79,3 25,5 58,3 27,3 61,3 87,5 53,3 33,3 29,0 100,0 38,5 29,2 25,0 ZAŁĄCZNIK 12 Wyniki porównania interpolacji metodą krigingu zwyczajnego punktowego przed i po zastosowaniu korekty efektu wygładzenia metodą Yamamoto dla dwóch wariantów badania Objaśnienia: OK kriging zwyczajny punktowy, YC kriging zwyczajny punktowy po korekcie efektu wygładzenia metodą Yamamoto, Wariant I zbiór podstawowy i testowy interpolacji stanowiły dane z otworów wiertniczych (OW), Wariant II zbiór podstawowy interpolacji stanowiły dane z otworów wiertniczych, zbiór testowy stanowiły punkty opróbowania pokładów w wyrobiskach górniczych (WG), ε AR - średni rzeczywisty względny błąd interpolacji, Min minimalny rzeczywisty względny błąd interpolacji, Max maksymalny rzeczywisty względny błąd interpolacji, r(z*-z) współczynnik korelacji liniowej między oszacowaną i rzeczywistą wartością parametru w punktach opróbowania
45
46
47
48 Parametr Złoże / pokład Wariant badania (zbiór testowy) σ KR q L / q U Błąd interpolacji ε AR q L / q U r(ε AR -σ KR ) ε AR <σ KR 1σ KR 2σ KR 3σ KR w N M [m] M [m] M [m] S t d S t d S t d S t d S t d A d A d A d A d Q i d kj/kg] Q i d kj/kg] Q i d kj/kg] Q i d kj/kg] Murcki 330 Murcki 334/2 Murcki 349 Murcki 330 Murcki 334/2 Murcki 349 Piast 207 Janina 118 Murcki 330 Murcki 334/2 Murcki 349 Piast 207 Murcki 330 Murcki 349 Piast 207 Janina ,3 29,4 / 96,5 23,6 17,8 / 26,7 34,5 27,3 / 37,7 27,9 24,0 / 25,3 51,7 27,4 / 66,2 27,3 21,3 / 28,1 38,4 30,4 / 44,6 41,5 36,0 / 45,6 61,9 49,9 / 73,1 73,2 66,6 / 79,8 51,0 42,2 / 61,1 57,9 57,2 / 58,6 32,1 29,7 / 35,5 32,5 30,5 / 34,5 57,9 35,1 / 81,1 50,5 33,0 / 76,1 35,3 23,8 / 44,4 25,3 18,8 / 30,9 78,2 64,6 / 92,1 83,1 74,5 / 81,7 56,0 46,7 / 64,7 51,1 47,9 / 54,4 31,6 29,2 / 34,1 30,1 26,4 / 34,0 3,1 2,7 / 3,5 5,4 4,8 / 5,9 12,6 12,2 / 13,1 13,7 13,2 / 14,0 5,7 5,5 / 5,8 5,6 5,6 / 5,7 8,5 8,3 / 8,7 8,7 8,6 / 8,9 54,8 11,3 / 56,8 35,0 16,8 / 46,9 31,7 9,7 / 31,6 12,3 3,6 / 9,6 43,6 13,0 / 47,3 13,6 4,1 / 15,8 32,3 11,8 / 47,0 35,0 5,6 / 44,1 55,1 20,0 / 65,0 48,6 15,2 / 56,1 36,4 14,4 / 49,6 36,7 21,4 / 46,6 29,0 13,8 / 37,1 18,0 6,4 / 24,6 54,8 16,4 / 52,4 82,2 24,6 / 110,3 32,4 12,1 / 44,5 47,0 12,5 / 47,3 54,9 18,0 / 86,9 59,9 23,4 / 80,2 61,8 12,7 / 82,2 120,1 44,1 / 179,9 22,1 9,2 / 29,0 53,0 30,2 / 73,7 0,8 0,4 / 1,0 8,3 3,8 / 11,6 8,7 3,3 / 8,9 12,2 9,2 / 14,8 3,4 1,4 / 4,5 3,2 1,0 / 4,3 5,4 1,4 / 7,2 4,2 1,2 / 4,6 brak 91,2 100,0 100,0 brak 45,4 67,3 75,0 brak 80,2 94,3 96,2 0,581 94,4 100,0 100,0 brak 88,9 98,8 98,8 0,570 94,6 98,7 99,2 0,066 87,5 100,0 100,0 0,125 75,0 88,1 95,2 0,075 72,1 91,8 100,0 brak 82,4 91,7 95,4 brak 71,8 97,4 97,4 brak 92,3 97,8 97,8 brak 76,9 98,1 98,1 brak 85,9 97,7 99,6 0,253 70,3 90,5 93,2 0,362 53,3 66,7 70,3 0,253 91,7 100,0 100,0 0,103 50,6 71,8 78,8 brak 77,5 98,6 100,0 brak 74,1 91,7 94,4 0,092 70,0 92,5 97,5 brak 27,8 53,3 64,4 brak 85,0 95,0 98,3 brak 28,0 57,6 74,6 0, ,0 100,0 100,0 0,147 36,9 70,2 84,5 0,476 90,0 92,5 95,0 0,230 65,9 98,9 98,9 0,296 82,5 96,5 98,2 brak 82,9 98,1 99,2 0,263 85,7 94,8 97,4 brak 90,7 97,2 98,0 96,3 51,6 85,3 79,3 25,5 58,3 27,3 61,3 87,5 53,3 33,3 29,0 100,0 38,5 29,2 25,0 ZAŁĄCZNIK NR 14 Tabelaryczne porównanie prognozowanych błędów krigingu σ KR i rzeczywistych błędów interpolacji ε AR miąższości pokładów (M), zawartości siarki (S t d ) i popiołu (A d ) oraz wartości opałowej węgla (Q i d ) w wytypowanych pokładach Objaśnienia: badania przeprowadzone dla zbioru danych z otworów wiertniczych przy wykorzystaniu procedury Cross-Validation; porównanie błędów prognozowanych na podstawie otworów wiertniczych z błędami rzeczywistymi w punktach opróbowania wyrobisk górniczych, rozmiar sieci interpolacji 250x250m; σ KR - średni prognozowany względny błąd interpolacji; ε AR - średni rzeczywisty względny błąd interpolacji; q L kwartyl dolny wartości błędu; q U kwartyl górny wartości błędu; r(ε AR -σ KR ) współczynnik korelacji liniowej między rzeczywistymi i prognozowanymi błędami interpolacji, w N wskaźnik maksymalnego udziału nielosowego składnika w zmienności parametru
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58 Rozmiar bloku [km] 2.0x x x x x x x x0.2 Zbiór danych N z* σ K σ KR ε AR Rozmiar bloku [km] Zbiór danych Obszar I Obszar III WG WG OW x OW WG WG OW x OW WG WG OW x OW WG WG OW x OW Obszar II WG Obszar IV WG OW x OW WG WG OW x OW WG WG OW x OW WG OW WG x OW N z* σ K σ KR ε AR ZAŁĄCZNIK 19 Zestawienie średnich oszacowanych wartości parametru, błędów względnych i bezwzględnych krigingu oraz rzeczywistych względnych błędów interpolacji dla 4 wariantów rozmiarów bloków obliczeniowych (2.0x2.0, 1.0x1.0, 0.5x0.5 i 0.2x0.2km) i różnych wariantów ilości punktów opróbowania N uwzględnionych w szacowaniu metodą krigingu zwyczajnego (zawartość siarki S d t, KWK Murcki, pokład 330) Objaśnienia: OW zbiór danych z otworów wiertniczych, WG - zbiór danych z wyrobisk górniczych, N liczba punktów opróbowania uwzględniona w szacowaniu, 3 ilość punktów opróbowania znajdująca się wewnątrz koła zliczania danych, z* - średnia oszacowana wartość parametru w bloku obliczeniowym, σ K błąd bezwzględny krigingu, σ KR - błąd względny krigingu, ε AR rzeczywisty względny błąd interpolacji
59 Parametr ZAWARTOŚĆ SIARKI S t d ZAWARTOŚĆ POPIOŁU A d ZAŁĄCZNIK NR 20 Rozmiar bloku d [m] Pokład C 0 [% 2 ] C 0 +C (blok) [% 2 ] C (blok) [% 2 ] C [% 2 ] w N (blok) w N ε AR(blok) ε A(blok) Zestawienie wartości średnich rzeczywistych błędów interpolacji zawartości siarki i popiołu (względnych absolutnych i absolutnych) w pokładach 330, 334/2 (KWK Murcki ) i 207 (KWK Piast ) i wartości parametrów modeli geostatystycznych dla 4 wariantów rozmiarów bloków obliczeniowych (2.0x2.0, 1.0x1.0, 0.5x0.5 i 0.2x0.2 km) Objaśnienia: d długość boku bloku obliczeniowego, ε AR(blok) średni rzeczywisty absolutny względny błąd interpolacji w blokach, A(blok) ε średnia różnic między oszacowaną i rzeczywistą średnią wartością parametru w bloku obliczeniowym, C 0 wariancja zmienności lokalnej parametru, C wariancja zmienności przestrzennej, C (blok) wariancja zmienności przestrzennej odpowiadająca rozmiarowi bloku obliczeniowego, w N (blok) - wskaźnik udziału składnika nielosowego odpowiadający rozmiarowi bloku obliczeniowego, w N wskaźnik maksymalnego udziału składnika nielosowego
Modelowanie złóż kopalin stałych geostatystycznymi metodami 2D i 3D
Modelowanie złóż kopalin stałych geostatystycznymi metodami 2D i 3D Jacek Mucha Monika Wasilewska Błaszczyk AGH Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska Katedra Geologii Złożowej i Górniczej Podstawowe
Bardziej szczegółowoJacek Mucha, Monika Wasilewska-Błaszczyk, Tomasz Sekuła
Jacek Mucha, Monika Wasilewska-Błaszczyk, Tomasz Sekuła DOKŁADNOŚĆ GEOSTATYSTYCZNEJ PROGNOZY WIELKOŚCI ZASOBÓW WĘGLA WE WSTĘPNYCH ETAPACH ROZPOZNANIA ZŁOŻA ACCURACY OF THE GEOSTATISTICAL PREDICTION OF
Bardziej szczegółowoGeostatystyka nieparametryczna w dokumentowaniu złóż
WARSZTATY 2007 z cyklu: Zagrożenia naturalne w górnictwie Materiały Warsztatów str. 339 352 Jacek MUCHA, Monika WASILEWSKA Akademia Górniczo-Hutnicza, Zakład Geologii Złożowej i Górniczej, Kraków Geostatystyka
Bardziej szczegółowoKriging jako metoda interpolacji parametrów opisujących jakość węgla kamiennego w pokładach GZW
WARSZTATY 005 z cyklu: Zagrożenia naturalne w górnictwie Mat. Symp. str. 34 354 Monika WASILEWSKA, Jacek MUCHA Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków Kriging jako metoda interpolacji parametrów opisujących
Bardziej szczegółowoPrognozowanie wielkości błędów interpolacji parametrów złożowych pokładów węgla kamiennego GZW
WARSZTATY 2005 z cyklu: Zagrożenia naturalne w górnictwie Mat. Symp. str. 311 324 Jacek MUCHA, Monika WASILEWSKA Akademia Górniczo-Hutnicza, Kraków Prognozowanie wielkości błędów interpolacji parametrów
Bardziej szczegółowoINFOBAZY 2014 VII KRAJOWA KONFERENCJA NAUKOWA INSPIRACJA - INTEGRACJA - IMPLEMENTACJA
Centrum Informatyczne TASK Politechnika Gdańska Instytut Oceanologii Polskiej Akademii Nauk (IO PAN) INFOBAZY 2014 VII KRAJOWA KONFERENCJA NAUKOWA INSPIRACJA - INTEGRACJA - IMPLEMENTACJA Gdańsk Sopot,
Bardziej szczegółowoWPŁYW DOBORU INTERPOLATORA ORAZ POPRAWEK DO ALGORYTMÓW OBLICZENIOWYCH (POST-PROCESSING) NA DOKŁADNOŚĆ SZACOWANIA PARAMETRU ZŁOŻOWEGO
WPŁYW DOBORU INTERPOLATORA ORAZ POPRAWEK DO ALGORYTMÓW OBLICZENIOWYCH (POST-PROCESSING) NA DOKŁADNOŚĆ SZACOWANIA PARAMETRU ZŁOŻOWEGO THE INFLUENCE OF INTERPOLATION ALGORITHMS CHOICE AND POST-PROCESSING
Bardziej szczegółowoBadanie zmienności i niejednorodności zawartości popiołu i siarki w pokładzie 308 KWK Ziemowit
Zeszyty Naukowe Instytutu Gospodarki Surowcami Mineralnymi i Energią Polskiej Akademii Nauk rok 2016, nr 96, s. 229 240 Martyna PASZEK*, Justyna AUGUŚCIK*, Jacek MUCHA** Badanie zmienności i niejednorodności
Bardziej szczegółowoWYZNACZANIE PÓL ANOMALII GEOCHEMICZNYCH METODĄ KRIGINGU INDYKATOROWEGO
WYZNACZANE PÓL ANOMAL GEOCHEMCZNYCH METODĄ KRGNGU NDYKATOROWEGO (na przykładzie zawartości Zn w dolomitach kruszconośnych NE części obrzeżenia GZW) Jacek Mucha, Monika Wasilewska, Bożena Strzelska Smakowska,
Bardziej szczegółowoWIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA Powtórka Powtórki Kowiariancja cov xy lub c xy - kierunek zależności Współczynnik korelacji liniowej Pearsona r siła liniowej zależności Istotność
Bardziej szczegółowoSpis 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 szczegółowoSTATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
Bardziej szczegółowoTablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Bardziej szczegółowoKORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
Bardziej szczegółowoMETODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Bardziej szczegółowoROZPORZĄDZENIE MINISTRA ŚRODOWISKA. w sprawie dokumentacji geologicznej złoża kopaliny
www.nowepgg.pl Wortal prawa geologicznego i górniczego 1/6 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ŚRODOWISKA z dnia 22 grudnia 2011 r. w sprawie dokumentacji geologicznej złoża kopaliny (Dz. U. nr 291, poz. 1712) Na
Bardziej szczegółowoAnaliza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
Bardziej szczegółowo3. 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 szczegółowoSzczegółowy 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 szczegółowoSIEDEM GRZECHÓW GŁÓWNYCH (?) DOKUMENTOWANIA JAKOŚCI I ZASOBÓW ZŁÓŻ
Jacek MUCHA, Monika WASILEWSKA Zakład Geologii Złożowej i Górniczej WGGiOŚ AGH SIEDEM GZECHÓW GŁÓWNYCH (?) DOKUMENTOWANIA JAKOŚCI I ZASOBÓW ZŁÓŻ STESZCZENIE Przedstawiono typowe mankamenty i niedostatki
Bardziej szczegółowoGeostatystyczne badania struktury zmienności parametrów jakościowych węgla w Górnośląskim Zagłębiu Węglowym
68 PRZEGLĄD GÓRNICZY 2014 UKD Geostatystyczne badania struktury zmienności parametrów jakościowych węgla w Górnośląskim Zagłębiu Węglowym Geostatistical studies of variability structure of coal quality
Bardziej szczegółowoInteligentna analiza danych
Numer indeksu 150946 Michał Moroz Imię i nazwisko Numer indeksu 150875 Grzegorz Graczyk Imię i nazwisko kierunek: Informatyka rok akademicki: 2010/2011 Inteligentna analiza danych Ćwiczenie I Wskaźniki
Bardziej szczegółowoZAAWANSOWANE TECHNIKI GEOSTATYSTYCZNE WE WSTĘPNYM ETAPIE PROJEKTOWANIA ZAGOSPODAROWANIA ZŁOŻA
ZAAWANSOWANE TECHNIKI GEOSTATYSTYCZNE WE WSTĘPNYM ETAPIE PROJEKTOWANIA ZAGOSPODAROWANIA ZŁOŻA ADVANCED GEOSTATISTICAL TECHNIQUES IN THE PRELIMINARY STAGE OF THE DESIGN OF DEPOSIT DEVELOPMENT Monika Wasilewska-Błaszczyk,
Bardziej szczegółowoSzczegółowy 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 szczegółowoPodstawowe pojęcia. Własności próby. Cechy statystyczne dzielimy na
Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony zbiór jednostek, które
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
Bardziej szczegółowo5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej
5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej 1. Model Sezonowości kwartalnej i autoregresji zmiennej prognozowanej (rząd istotnej autokorelacji K = 1) Szacowana postać: y = c Q + ρ y, t =
Bardziej szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoMODELE LINIOWE. Dr Wioleta Drobik
MODELE LINIOWE Dr Wioleta Drobik MODELE LINIOWE Jedna z najstarszych i najpopularniejszych metod modelowania Zależność między zbiorem zmiennych objaśniających, a zmienną ilościową nazywaną zmienną objaśnianą
Bardziej szczegółowoZamiana punktowych danych wilgotności objętościowej gleby na rozkłady powierzchniowe
Ewa Borecka-Stefańska, Amadeusz Walczak, Anna Daniel, Małgorzata Dawid, Grzegorz Janik Instytut Kształtowania i Ochrony Środowiska Centrum Kształcenia na Odległość Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
Bardziej szczegółowoTeledetekcja w ochronie środowiska Wykład V
Teledetekcja w ochronie środowiska Wykład V Rodzaje danych spektralnych Wyróżniamy: Dane multispektralne (kilka kanałów) Dane hiperspektralne (do kilkuset kanałów) Dane ultraspektralne (tysiące kanłów)
Bardziej szczegółowoRozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu
Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka
Statystyka opisowa. Wykład V. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 Prosta regresji cechy Y względem cech X 1,..., X k. 2 3 Wyznaczamy zależność cechy Y od cech X 1, X 2,..., X k postaci Y = α 0 +
Bardziej szczegółowoMIEĆ MIEDŹ, CZYLI JAK SZACOWANO ZASOBY ZŁOŻA MIEDZI WCZORAJ I DZISIAJ NA PRZYKŁADZIE ZŁOŻA Cu-Ag SIEROSZOWICE
MIEĆ MIEDŹ, CZYLI JAK SZACOWANO ZASOBY ZŁOŻA MIEDZI WCZORAJ I DZISIAJ NA PRZYKŁADZIE ZŁOŻA Cu-Ag SIEROSZOWICE RESOURCES ESTIMATION YESTERDAY AND TODAYS ON THE EXAMPLE OF Cu-Ag SIEROSZOWICE DEPOSIT Adam
Bardziej szczegółowoPODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH Dr Benedykt R. Jany I Pracownia Fizyczna Ochrona Środowiska grupa F1 Rodzaje Pomiarów Pomiar bezpośredni - bezpośrednio
Bardziej szczegółowoWykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy
Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 19 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca 2018 1 / 33 Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności (rozproszenia,
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
Bardziej szczegółowoweryfikacja hipotez dotyczących parametrów populacji (średnia, wariancja)
PODSTAWY STATYSTYKI. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5. Testy parametryczne (na
Bardziej szczegółowoMetoda najmniejszych kwadratów
Model ekonometryczny Wykształcenie a zarobki Hipoteza badawcza: Istnieje zależność między poziomem wykształcenia a wysokością zarobków Wykształcenie a zarobki Hipoteza badawcza: Istnieje zależność między
Bardziej szczegółowoPlan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii
Plan wykładu Statystyka opisowa Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii Statystyka matematyczna Podstawy estymacji Testowanie hipotez statystycznych Żródła Korzystałam z ksiażek:
Bardziej szczegółowoKARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański
KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół
Bardziej szczegółowo7.4 Automatyczne stawianie prognoz
szeregów czasowych za pomocą pakietu SPSS Następnie korzystamy z menu DANE WYBIERZ OBSERWACJE i wybieramy opcję WSZYSTKIE OBSERWACJE (wówczas wszystkie obserwacje są aktywne). Wreszcie wybieramy z menu
Bardziej szczegółowoLISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów
LISTA 4 1.Na pewnym obszarze dokonano 40 pomiarów grubości warstwy piasku otrzymując w m.: 54, 58, 64, 69, 61, 56, 41, 48, 56, 61, 70, 55, 46, 57, 70, 55, 47, 62, 55, 60, 54,57,65,60,53,54, 49,58,62,59,55,50,58,
Bardziej szczegółowoPsychometria PLAN NAJBLIŻSZYCH WYKŁADÓW. Co wyniki testu mówią nam o samym teście? A. Rzetelność pomiaru testem. TEN SLAJD JUŻ ZNAMY
definicja rzetelności błąd pomiaru: systematyczny i losowy Psychometria Co wyniki testu mówią nam o samym teście? A. Rzetelność pomiaru testem. rozkład X + błąd losowy rozkład X rozkład X + błąd systematyczny
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
Bardziej szczegółowoMiary zmienności STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 6 marca 2018
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 6 marca 2018 1 MIARY ZMIENNOŚCI (inaczej: rozproszenia, rozrzutu, zróżnicowania, dyspersji) informuja o zróżnicowaniu jednostek zbiorowości
Bardziej szczegółowoMetody Ilościowe w Socjologii
Metody Ilościowe w Socjologii wykład 2 i 3 EKONOMETRIA dr inż. Maciej Wolny AGENDA I. Ekonometria podstawowe definicje II. Etapy budowy modelu ekonometrycznego III. Wybrane metody doboru zmiennych do modelu
Bardziej szczegółowoWPŁYW DRENAŻU NA EFEKTYWNOŚĆ ODMETANOWANIA W KOPALNI WĘGLA**
Górnictwo i Geoinżynieria Rok 30 Zeszyt 1 2006 Stanisław Nawrat*, Zbigniew Kuczera*, Sebastian Napieraj* WPŁYW DRENAŻU NA EFEKTYWNOŚĆ ODMETANOWANIA W KOPALNI WĘGLA** 1. Wprowadzenie Eksploatacja pokładów
Bardziej szczegółowoMiary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej
Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej cechy. Średnia arytmetyczna suma wartości zmiennej wszystkich
Bardziej szczegółowoJAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE
JAK WYZNACZA SIĘ PARAMETRY WALIDACYJNE 1 Dokładność i poprawność Dr hab. inż. Piotr KONIECZKA Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska ul. G. Narutowicza 11/12 80-233 GDAŃSK e-mail:
Bardziej szczegółowoTeoria błędów. Wszystkie wartości wielkości fizycznych obarczone są pewnym błędem.
Teoria błędów Wskutek niedoskonałości przyrządów, jak również niedoskonałości organów zmysłów wszystkie pomiary są dokonywane z określonym stopniem dokładności. Nie otrzymujemy prawidłowych wartości mierzonej
Bardziej szczegółowoAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska Zakład Geologii Złożowej i Górniczej
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica Wydział Geologii, Geofizyki i Ochrony Środowiska Zakład Geologii Złożowej i Górniczej Rozprawa doktorska STRUKTURA ZMIENNOŚCI PARAMETRÓW ZŁÓŻ WĘGLA KAMIENNEGO
Bardziej szczegółowoBadania eksperymentalne
Badania eksperymentalne Analiza CONJOINT mgr Agnieszka Zięba Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Najpopularniejsze sposoby oceny wyników eksperymentu w schematach
Bardziej szczegółowoGeostatystyczna analiza parametrów złoża węgla brunatnego w funkcji postępów projektowanej eksploatacji
gospodarka surowcami mineralnymi mineral resources management 2015 Volume 31 Issue 3 Pages 77 92 DOI 10.1515/gospo-2015-0023 Monika Wasilewska-Błaszczyk*, Wojciech Naworyta** Geostatystyczna analiza parametrów
Bardziej szczegółowoPROGNOZA JEDNODNIOWA STĘŻENIA METANU NA WYLOCIE Z REJONU ŚCIANY N-6 W POKŁADZIE 330 W KWK K3
SYSTEMY WSPOMAGANIA W INŻYNIERII PRODUKCJI 24 PROGNOZA JEDNODNIOWA STĘŻENIA METANU NA WYLOCIE Z REJONU ŚCIANY N-6 W POKŁADZIE 33 W KWK K3. WSTĘP Zagrożenie metanowe jest jednym z najpowszechniej występujących
Bardziej szczegółowoMiary statystyczne w badaniach pedagogicznych
Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych Szeregi statystyczne Szczegółowy - gdzie materiał uporządkowany jest rosnąco lub malejąco Rozdzielczy - gdzie poszczególnym wariantom zmiennej przyporządkowane
Bardziej szczegółowoROZPORZĄDZENIE MINISTRA ŚRODOWISKA 1) z dnia 6 lipca 2005 r.
ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ŚRODOWISKA 1) z dnia 6 lipca 2005 r. w sprawie szczegółowych wymagań, jakim powinny odpowiadać dokumentacje geologiczne złóż kopalin (Dz. U. Nr 136, poz. 1151 z dnia 25 lipca 2005
Bardziej szczegółowoEkonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007
Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie Paweł Cibis pawel@cibis.pl 1 kwietnia 2007 1 Współczynnik zmienności Współczynnik zmienności wzory Współczynnik zmienności funkcje 2 Korelacja
Bardziej szczegółowoStatystyka 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 szczegółowoMatematyka do liceów i techników Szczegółowy rozkład materiału Zakres podstawowy
Matematyka do liceów i techników Szczegółowy rozkład materiału Zakres podstawowy Wariant nr (klasa I 4 godz., klasa II godz., klasa III godz.) Klasa I 7 tygodni 4 godziny = 48 godzin Lp. Tematyka zajęć
Bardziej szczegółowoRozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26
Rozkład normalny Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26 Rozkład normalny Krzywa normalna, krzywa Gaussa, rozkład normalny Rozkłady liczebności wielu pomiarów fizycznych, biologicznych
Bardziej szczegółowoDOKŁADNOŚĆ POMIARU DŁUGOŚCI 1
DOKŁADNOŚĆ POMIARU DŁUGOŚCI 1 I. ZAGADNIENIA TEORETYCZNE Niepewności pomiaru standardowa niepewność wyniku pomiaru wielkości mierzonej bezpośrednio i złożona niepewność standardowa. Przedstawianie wyników
Bardziej szczegółowo1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa
1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej
Bardziej szczegółowoZawartość. Zawartość
Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.05 2011 Zawartość Zawartość 1. Rozkład normalny... 3 2. Rozkład normalny standardowy... 5 3. Obliczanie prawdopodobieństw dla zmiennych o rozkładzie norm. z parametrami
Bardziej szczegółowoStatystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści
Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, 2018 Spis treści Przedmowa 13 O Autorach 15 Przedmowa od Tłumacza 17 1. Wprowadzenie i statystyka opisowa 19 1.1.
Bardziej szczegółowoPodstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych Dr inż. Marcin Zieliński I Pracownia Fizyczna dla Biotechnologii, wtorek 8:00-10:45 Konsultacje Zakład Fizyki Jądrowej
Bardziej szczegółowoPrzykład 2. Stopa bezrobocia
Przykład 2 Stopa bezrobocia Stopa bezrobocia. Komentarz: model ekonometryczny stopy bezrobocia w Polsce jest modelem nieliniowym autoregresyjnym. Podobnie jak model podaŝy pieniądza zbudowany został w
Bardziej szczegółowoPopulacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu
Bardziej szczegółowoGOSPODARKA ZŁÓŻ SUROWCÓW MINERALNYCH i ICH OCHRONA
GOSPODARKA ZŁÓŻ SUROWCÓW MINERALNYCH i ICH OCHRONA Prowadzący: Mgr inż. Bartosz Papiernik Konspekt opracowali w postaci prezentacji PowerPoint M.Hajto i B.Papiernik. Na podstawie materiałów opracowanych
Bardziej szczegółowoAnaliza i monitoring środowiska
Analiza i monitoring środowiska CHC 017003L (opracował W. Zierkiewicz) Ćwiczenie 1: Analiza statystyczna wyników pomiarów. 1. WSTĘP Otrzymany w wyniku przeprowadzonej analizy ilościowej wynik pomiaru zawartości
Bardziej szczegółowoRÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych
Bardziej szczegółowoBarbara NAMYSŁOWSKA-WILCZYŃSKA*
Barbara NAMYSŁOWSKA-WILCZYŃSKA* geostatystyczna analiza obszarowo-czasowa 3D, modelowanie, szacowanie, prognozowanie, wariogram izotropowy, wariogram kierunkowy, kriging zwyczajny blokowy, parametry klimatyczne
Bardziej szczegółowoMATeMAtyka zakres podstawowy
MATeMAtyka zakres podstawowy Proponowany rozkład materiału kl. I (100 h) 1. Liczby rzeczywiste 15 1. Liczby naturalne 1 2. Liczby całkowite. Liczby wymierne 1 1.1, 1.2 3. Liczby niewymierne 1 1.3 4. Rozwinięcie
Bardziej szczegółowot y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2
Na podstawie:w.samuelson, S.Marks Ekonomia menedżerska Zadanie 1 W przedsiębiorstwie toczy się dyskusja na temat wpływu reklamy na wielkość. Dział marketingu uważa, że reklama daje wysoce pozytywne efekty,
Bardziej szczegółowoZadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1
Zadanie 1 a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1 b) W naszym przypadku populacja są inżynierowie w Tajlandii. Czy można jednak przypuszczać, że na zarobki kobiet-inżynierów
Bardziej szczegółowoZAKRES PODSTAWOWY. Proponowany rozkład materiału kl. I (100 h)
ZAKRES PODSTAWOWY Proponowany rozkład materiału kl. I (00 h). Liczby rzeczywiste. Liczby naturalne. Liczby całkowite. Liczby wymierne. Liczby niewymierne 4. Rozwinięcie dziesiętne liczby rzeczywistej 5.
Bardziej szczegółowoWeryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych
Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów stat. Hipoteza statystyczna Dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej
Bardziej szczegółowoDOKŁADNOŚĆ POMIARU DŁUGOŚCI
1a DOKŁADNOŚĆ POMIARU DŁUGOŚCI 1. ZAGADNIENIA TEORETYCZNE: sposoby wyznaczania niepewności pomiaru standardowa niepewność wyniku pomiaru wielkości mierzonej bezpośrednio i złożona niepewność standardowa;
Bardziej szczegółowoNarzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski
Narzędzia statystyczne i ekonometryczne Wykład 1 dr Paweł Baranowski Informacje organizacyjne Wydział Ek-Soc, pok. B-109 pawel@baranowski.edu.pl Strona: baranowski.edu.pl (w tym materiały) Konsultacje:
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ
MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ Opracowała: Milena Suliga Wszystkie pliki pomocnicze wymienione w treści
Bardziej szczegółowoEkonometria. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator KMNK. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej
Ekonometria Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator Jakub Mućk Katedra Ekonomii Ilościowej Jakub Mućk Ekonometria Wykład 1 Estymator 1 / 16 Agenda 1 Literatura Zaliczenie przedmiotu 2 Model
Bardziej szczegółowoPropozycja szczegółowego rozkładu materiału dla 4-letniego technikum, zakres podstawowy. Klasa I (60 h)
Propozycja szczegółowego rozkładu materiału dla 4-letniego technikum, zakres podstawowy (według podręczników z serii MATeMAtyka) Temat Klasa I (60 h) Liczba godzin 1. Liczby rzeczywiste 15 1. Liczby naturalne
Bardziej szczegółowoImię, nazwisko i tytuł/stopień KOORDYNATORA (-ÓW) kursu/przedmiotu zatwierdzającego protokoły w systemie USOS Jacek Marcinkiewicz, mgr
SYLLABUS na rok akademicki 010/011 Tryb studiów Studia stacjonarne Kierunek studiów Ekonomia Poziom studiów Pierwszego stopnia Rok studiów/ semestr /4 Specjalność Bez specjalności Kod katedry/zakładu w
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA3 Mathematics3. Elektrotechnika. I stopień ogólnoakademicki. studia stacjonarne. Katedra Matematyki dr Zdzisław Piasta
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/13 MATEMATYKA3 Mathematics3 A. USYTUOWANIE MODUŁU W SYSTEMIE STUDIÓW Kierunek
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA narzędzie do opracowywania i interpretacji wyników pomiarów
STATYSTYKA MATEMATYCZNA narzędzie do opracowywania i interpretacji wyników pomiarów Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Statystyka matematyczna - część matematyki
Bardziej szczegółowo5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE Model klasyczny Gulliksena Wynik otrzymany i prawdziwy Błąd pomiaru Rzetelność pomiaru testem Standardowy błąd pomiaru Błąd estymacji wyniku prawdziwego Teoria Odpowiadania
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do teorii prognozowania
Wprowadzenie do teorii prognozowania I Pojęcia: 1. Prognoza i zmienna prognozowana (przedmiot prognozy). Prognoza punktowa i przedziałowa. 2. Okres prognozy i horyzont prognozy. Prognozy krótkoterminowe
Bardziej szczegółowoWPŁYW ZMIENNOŚCI DOBOWEJ NATĘŻEŃ RUCHU NA AUTOSTRADACH I DROGACH EKSPRESOWYCH NA POZIOM HAŁASU DROGOWEGO
III Międzynarodowa Konferencja Naukowo Techniczna TRANSEIA WPŁYW ZMIENNOŚCI DOBOWEJ NATĘŻEŃ RUCHU NA AUTOSTRADACH I DROGACH EKSPRESOWYCH NA POZIOM HAŁASU DROGOWEGO Malwina SPŁAWIŃSKA, Piotr BUCZEK Politechnika
Bardziej szczegółowoNiejednorodność złóż w świetle badań geostatystycznych
62 PRZEGLĄD GÓRNICZY 2014 UKD 622.33: 622.1: 550.8: 622.33.167/.168 Niejednorodność złóż w świetle badań geostatystycznych Heterogeneity of mineral deposits in the light of geostatistical studies Dr inż.
Bardziej szczegółowoTREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr 341[02]/MEN/2008.05.20. klasa 3 TE
TREŚCI NAUCZANIA z przedmiotu pracowania ekonomiczno - informatyczna na podstawie programu nr [0]/MEN/008.05.0 klasa TE LP TREŚCI NAUCZANIA NAZWA JEDNOSTKI DYDAKTYCZNEJ Lekcja organizacyjna Zapoznanie
Bardziej szczegółowoZJAZD 4. gdzie E(x) jest wartością oczekiwaną x
ZJAZD 4 KORELACJA, BADANIE NIEZALEŻNOŚCI, ANALIZA REGRESJI Analiza korelacji i regresji jest działem statystyki zajmującym się badaniem zależności i związków pomiędzy rozkładami dwu lub więcej badanych
Bardziej szczegółowoStatystyka. 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 szczegółowoEkonometria. Dobór postaci analitycznej, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK. Paweł Cibis 9 marca 2007
, transformacja liniowa i estymacja modelu KMNK Paweł Cibis pawel@cibis.pl 9 marca 2007 1 Miary dopasowania modelu do danych empirycznych Współczynnik determinacji Współczynnik zbieżności Skorygowany R
Bardziej szczegółowoWycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne
Matematyka finansowa - 8 Wycena papierów wartościowych - instrumenty pochodne W ujęciu probabilistycznym cena akcji w momencie t jest zmienną losową P t o pewnym (zwykle nieznanym) rozkładzie prawdopodobieństwa,
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne
Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język Rodzaj Rok
Bardziej szczegółowoStatystyka i Analiza Danych
Warsztaty Statystyka i Analiza Danych Gdańsk, 20-22 lutego 2014 Zastosowania wybranych technik regresyjnych do modelowania współzależności zjawisk Janusz Wątroba StatSoft Polska Centrum Zastosowań Matematyki
Bardziej szczegółowoK wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.
Sprawdzian 2. Zadanie 1. Za pomocą KMNK oszacowano następującą funkcję produkcji: Gdzie: P wartość produkcji, w tys. jp (jednostek pieniężnych) K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys.
Bardziej szczegółowo