MIARY NIEZAWODNOŚ CIOWEJ I STRUKTURALNEJ ISTOTNOŚ CI ELEMENTÓW
|
|
- Barbara Tomczak
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 ZESZYTY NAUKOWE AKADEM MARYNARK WOJENNEJ ROK XLV NR 3 (66) 6 Agata Załęska-Foral Akadema Maryark Wojeej MARY NEZAWODNOŚ COWEJ STRUKTURALNEJ STOTNOŚ C ELEMENTÓW STRESZCZENE W artykule zdefowao wyzaczoo strukturalą ezawodoścową stotość elemetów dla obektów o różyc strukturac ezawodoścowyc. Zdefowao także stotość zdarzeń bazowyc w drzewac zdarzeń (uszkodzeń). WSTĘP Zapewee ezawodośc bezpeczego dzałaa dużyc złożoyc systemów ma ogrome zaczee w aalze systemów. Aby poprawć ezawodość systemu ależy zaleźć odpowedź a pytae które elemety mają ajwększy wpływ a jego ezawodość. W systemac koeretyc ektóre elemety są bardzej stote od yc w określau sprawośc systemu. Elemet połączoy szeregowo z resztą systemu mus być co ajmej tak samo zaczący jak każdy y. stotą sprawą dla projektata czy aaltyka ezawodoścowego jest zatem zajomość stotośc poszczególyc elemetów systemu. W tym celu musmy zać odpowedą marę wpływu elemetu a ezawodość całego systemu. Od 96 roku wprowadzoo wele różyc defcj mar stotośc elemetów. Struktura systemu Zakładamy że w sese ezawodoścowym obekt (system) składa sę z elemetów. Nec { } C... ozacza zbór elemetów systemu. 37
2 Agata Załęska-Foral Zakładamy róweż że zbór staów k-tego elemetu jest uporządkowaym zborem S k { } k C przy czym lczbę przyporządkowujemy staow ezdatośc a lczbę staow zdatośc elemetu. Fukcję : S... S S azywamy fukcją struktury systemu lub strukturą systemu. Fukcja ta przyporządkowuje staom elemetów sta systemu przy czym S... S { x ( x x... x ) : xk S k k C}. Sta elemetu k w cwl t jest opsay zmeą losową X k (t) która przyjmuje wartośc ze zboru S k. Sta S(t) całego systemu w czase t jest całkowce wyzaczoy przez stay jego elemetów poprzez strukturę : S( t) ( X( t)) X( t) ( X ( t) X ( t)... X ( t)). Elemet azywamy pasywym dla struktury jeśl jest stała w x ; to zaczy że dla każdego ( x) x ) x... x x... x zacodz ( ) ( x) ( x); ( + przy czym x) (... x x... x ); ( x + x) (... x x... x ). ( x + ym słowy elemet jest pasywy jeśl jego sta e ma wpływu a sta systemu. Systemy zawerające co ajmej jede elemet pasywy azywamy redukowalym. Fukcja struktury jest emalejąca wtedy tylko wtedy gdy ( x) ( x) są fukcjam emalejącym oraz ( x) ( x) dla każdego ( x). Moża wykazać [] że dla każdej struktury zacodz astępujący wzór: ( x) x ( x) + ( x ) ( x). () 38 Zeszyty Naukowe AMW
3 Mary ezawodoścowej strukturalej stotośc elemetów Przykład. Nec ( x x ) x + x xx będze strukturą rówoległą złożoą z dwóc elemetów. Wzór przyjmuje w tym wypadku astępującą postać: ( x x ) x ( x ) + x ( x ) + x ( x ) x + x ( x ) x x ( x ) ( x ( x x ( x ) ) + ) + + x + x x x. Struktury koerete W pracy ograczymy sę do rozpatrywaa struktur które są fukcjam emalejącym. Struktury take azywamy mootoczym. Ne będzemy rozważać struktur któryc sta e zależy od stau c elemetów. Mówmy że system jest koerety jeśl jego struktura jest mootocza eredukowala. Jeżel system ma strukturę koeretą to ( ) oraz ( ). Podzbór P C systemu ( C ) azywa sę śceżką systemu (śceżką zdatośc systemu) gdy przy zdatośc wszystkc elemetów ależącyc do tego zboru system jest w stae zdatośc. Śceżkę azywamy mmalą gdy e zawera żadej ej śceżk jako podzboru właścwego. Śceżkę P azywamy krytyczą ze względu a elemet C gdy P {} e jest śceżką. Ozacza to że utrata zdatośc przez -ty elemet systemu zdatego dlatego że zdate są wyłącze elemety tworzące daą śceżkę powoduje utratę zdatośc przez system. Każda mmala śceżka jest krytycza ze względu a dowoly swój elemet. Podzbór K C systemu ( C ) azywa sę cęcem gdy w astępstwe ezdatośc wszystkc elemetów z K system jest ezdaty. Cęce azywamy mmalym jeżel e zawera żadego ego cęca jako podzboru właścwego. Strukturą mmalej śceżk P j j... p azywamy fukcję barą określoą wzorem π ( x) x P j. () Struktura mmalej śceżk przyjmuje wartość gdy wszystke jej elemety są zdate wartość w przecwym przypadku. 3 (66) 6 39
4 Agata Załęska-Foral Strukturą mmalego cęca określoą wzorem κ ( x) C x K j K j j... k azywamy fukcję barą (3) gdze symbol C jest skrótem zapsu astępującyc dzałań: C x xc x ( x ) ( x )( x Struktura mmalego cęca przyjmuje wartość gdy ezdate są wszystke elemety tworzące cęce a wartość w pozostałyc przypadkac. Strukturę systemu moża przedstawć za pomocą struktur jej mmalyc śceżek ). ( x) C p j π j ( x) (4) co odpowada rówoległej strukturze utworzoej z mmalyc śceżek. Moża ją też przedstawć za pomocą struktur mmalyc cęć ( x) κ ( x) k j j (5) co odpowada szeregowej strukturze utworzoej z mmalyc cęć. Drzewa zdarzeń (uszkodzeń ) Rozważmy alteratywe do poprzedc przedstawee struktury koeretej zwae drzewem zdarzeń (uszkodzeń). Metoda drzewa uszkodzeń polega a dekompozycj zdarzea (p. uszkodzea obektu) a elemety łańcuca przyczyowo-skutkowego w tak sposób że u podstawy drzewa uszkodzeń zajdują sę zdarzea elemetare które mogą być przyczyą zdarzea staowącego werzcołek drzewa. Drzewo uszkodzeń umożlwa zaobserwowae zwązku mędzy uszkodzeem systemu a jego przyczyam. Jeżel zamy prawdopodobeństwa uszkodzeń elemetów systemu możemy oblczyć jego ezawodość. 4 Zeszyty Naukowe AMW
5 Mary ezawodoścowej strukturalej stotośc elemetów Kostruowae drzewa uszkodzeń rozpoczya sę od zdarzea szczytowego z zastosowaem bramek logczyc AND OR oraz zdarzeń bazowyc reprezetującyc uszkodzea sprzętu lub błędy człoweka. Sygał wyjścowy pojaw sę a bramce AND wtedy gdy a wejścu podae zostaą wszystke sygały p. obekt jest uszkodzoy jeśl wszystke elemety obektu są uszkodzoe. Sygał pojaw sę a bramce OR gdy a wejścu poday zostae co ajmej jede sygał p. obekt zostae uszkodzoy jeżel co ajmej jede elemet obektu jest uszkodzoy. Drzewo zdarzeń ozacza dzałae a zdarzeac a zatem w aalze drzewa uszkodzeń wykorzystuje sę algebrę Boola. Cęcem dla drzewa zdarzeń jest zbór zdarzeń bazowyc któryc wystąpee powoduje wystąpee zdarzea szczytowego. Cęce jest mmale jeżel e może być zredukowae powoduje wystąpee zdarzea szczytowego. Cęce jest krytycze dla zdarzea bazowego jeżel każde cęce mmale zawera. Jeżel zdarzee szczytowe ozacza uszkodzee systemu (drzewo uszkodzeń) a zdarzea bazowe odpowadają uszkodzeom elemetów wówczas defcja cęca jest detycza z defcją cęca dla struktury koeretej. W aalze drzew zdarzeń wykorzystuje sę pojęce dualego drzewa zdarzeń. Jedym z powodów aby to zrobć jest fakt że mmale śceżk daego drzewa są mmalym cęcam drzewa dualego. Śceżką azywamy zbór zdarzeń któryc ewystąpee spowoduje że e zajdze zdarzee szczytowe. STOTNOŚĆ STRUKTURALNA ELEMENTÓW W daym systeme koeretym ektóre elemety są bardzej stote od yc w określau sprawośc systemu. Jak stoty jest elemet w określeu czy system jest zdaty czy e? Po perwsze załóżmy że zamy sta wszystkc pozostałyc elemetów ( x). Wtedy jeżel ( x) a ( x) to zaczy jeżel ( x) ( x) (6) możemy przyjąć że elemet jest bardzej stoty ż jeżel ( x ) ( x) (7) lub ( x ) ( x). (8) 3 (66) 6 4
6 Agata Załęska-Foral W perwszym przypadku sta elemetu określa czy system jest sprawy czy e atomast w przypadkac (7) (8) sta elemetu jest bez zaczea. Gdy zacodz (6) wektor ( x) azywamy wektorem śceżk krytyczej dla. Całkowtą lczbę wektorów śceżek krytyczyc dla elemetu ozaczamy astępująco ( ) [ ( x ) ( x )]. (9) ( x ) Poższy wzór określa możlwy pomar strukturalej stotośc elemetu : ( ) ( ) [ ( x) ( x)]. () { x x } Stąd dla daej struktury możemy uporządkować elemety systemu według strukturalej stotośc poprzez uporządkowae wartośc ( )... ( ). Przykł ad. Nec będze strukturą progową z 3. Wtedy ( ) poeważ wśród czterec możlwośc: () () () () są dwe śceżk krytycze dla elemetu perwszego maowce () (). Symetrycze ( ) (3). Przykł ad 3. Nec x) x ( x C ). Wtedy ( x3 3 ( ) Zeszyty Naukowe AMW
7 Mary ezawodoścowej strukturalej stotośc elemetów poeważ wśród czterec możlwośc: () () () () są trzy śceżk krytycze dla elemetu perwszego () () (). Dla elemetu drugego ( ) 4 poeważ wśród czterec możlwośc: () () () () jest tylko jeda śceżka krytycza dla elemetu drugego maowce (). Symetrycze ( 3). 4 Zauważmy że elemet perwszy jest wyraźe bardzej stoty ż elemet drug czy trzec. Jest to zgode z oczekwaam poeważ elemet perwszy jest połączoy szeregowo z resztą systemu. STRUKTURALNE UPORZĄDKOWANE ZDARZEŃ BAZOWYCH W DRZEWACH ZDARZEŃ W poprzedej częśc określlśmy strukturalą stotość elemetów w strukturac koeretyc. Podobą marę stotośc dla zdarzeń bazowyc możemy zdefować dla drzew zdarzeń. Mara ta jest ezależa od prawdopodobeństw zdarzeń bazowyc. Nec y gdy wystąp zdarzee oraz y w przecwym przypadku. Wektor y ( y y... y ) jest wektorem rezultatów zdarzeń bazowyc. Określmy fukcję ψ ( y) : gdy zajdze zdarzee szczytowe w przecwym przypadku. Załóżmy że żade ze zdarzeń bazowyc e jest pasywe. Jeżel zdarzee bazowe odpowada uszkodzeu elemetu a zdarzee szczytowe uszkodzeu systemu wtedy y odpowada x gdze x ozacza że elemet jest zdaty. Fukcja ψ (y) odpowada zatem ( x) gdze jest fukcją struktury. 3 (66) 6 43
8 Agata Załęska-Foral Podobe jak dla struktur koeretyc także dla drzewa uszkodzeń rozpatrujemy stotość zdarzeń bazowyc. Nec () ozacza lczbę cęć krytyczyc dla elemetu. stotość zdarzea w drzewe zdarzeń określa wzór ( ) ( ) : ( ) () gdze ozacza lczbę zdarzeń bazowyc w daym drzewe zdarzeń. Nec Y ( Y Y... Y ) będze losowym wektorem rezultatów zdarzeń bazowyc. Aby wylczyć () załóżmy że Y... są statystycze ezależe oraz E ( Y ) E( Y ). Wtedy ( ) E[ ψ ( Y) ψ ( Y)]. () NEZAWODNOŚCOWA STOTNOŚĆ ELEMENTÓW Do tej pory rozpatrywalśmy mary dla któryc ocea stotośc operała sę tylko a zajomośc struktury systemu. Do określea ezawodoścowej stotośc każdego elemetu potrzeba jest e tylko zajomość struktury systemu ale także ezawodośc poszczególyc jej elemetów. Załóżmy że system jego elemety są zdefowae przez bare zmee losowe. Nec X... będą ezależym zmeym losowym takm że: oraz X P elemet jest zdaty w ustaloej cwl elemet jest ezdaty w ustaloej cwl k k [ X k]: r ( r ) dla k ;... t t gdze r ozacza ezawodość elemetu. Wtedy P X ] r E( X ). (3) [ 44 Zeszyty Naukowe AMW
9 Mary ezawodoścowej strukturalej stotośc elemetów Wyka stąd że ezawodość systemu moża wyzaczyć tylko wówczas gdy zamy łączy rozkład wektora X ( X... X ) określającego sta elemetów systemu oraz strukturę systemu. Maowce P [ ( X) ] E( ( X)). (4) W przypadku gdy elemety są ezależe (tz. ezależe są składowe wektora X opsujące sta poszczególyc elemetów) ezawodość systemu możemy przedstawć jako fukcję ezawodośc jego elemetów czyl (r) (5) gdze (r) ozacza ezawodość struktury. Jeżel używać zapsu (r). r... r r będzemy Z prawa dekompozycj struktury [] wyka możlwość zapsaa ezawodośc struktury w postac: ( r ) r( r) + ( r ) ( r) dla.... (6) Brbaum (969) jako perwszy wprowadzł ezawodoścową stotość elemetów. Mara ta wyraża sę wzorem [5]: ( r) [ ( r)] ( ) :.... (7) r [ r ] W przypadku gdy ezae są ezawodośc elemetów otrzymujemy wzór opsujący stotość strukturalą: ( r) ( ) r r... r.... Czasam wygodej jest stosować uormowaą marę stotośc ezawodoścowej dla zboru elemetów: ( ) ( ) ( j) S j... 3 (66) 6 45
10 Agata Załęska-Foral Rówoważą defcją stotośc ezawodoścowej jest lub precyzyjej ( ) : ( r) ( r) (8) () E[ ( X ) ( X) ] :. (9) Dla systemu koeretego w którym ezawodość każdego elemetu jest lczbą ależącą do przedzału ( ) stotość ezawodoścowa elemetu róweż zawera sę w przedzale ( ). Z (9) wyka że [ ( X) ( ) ]. ( ) P X () Rzeczywśce r) ( r) E[ ( X) ( X) ] ( X) ( X) ( ) ( P[ ]. Ze wzoru () woskujemy że () moża terpretować jako prawdopodobeństwo przebywaa systemu w takm stae w który jest o esprawy jeśl elemet jest esprawy. Przykł ad 4. Załóżmy że ezawodośc elemetów zostały uporządkowae w sposób emalejący czyl r r... r. ) System o strukturze szeregowej: Jeżel (r ) to r ( ) r j j ( r) r oraz ( ) ()... ( ) zatem elemet o ajmejszej ezawodośc jest ajstotejszy dla całego systemu. 46 Zeszyty Naukowe AMW
11 Mary ezawodoścowej strukturalej stotośc elemetów ) System o strukturze rówoległej: Jeżel ( r ) C r to ( r) ( ) ( r ) r j j oraz ( ) ()... ( ) a zatem elemet o ajwększej ezawodośc jest dla całego systemu ajstotejszy. 3) System progowy z 3 : Dla z 3 ( r ) r r + r r3 + r r3 r r r3. Zatem ( ) r + r r3 r ( ) r r 3 + r3 r 3 ( 3) r + r. r r Jeżel r dla 3 to ( 3) () () czyl elemet o ajwyższej ezawodośc jest ajstotejszy dla całego systemu. Jeżel r dla 3 to ( ) () (3) czyl elemet o ajższej ezawodośc jest dla tego systemu ajstotejszy. 4) Ogóle dla systemu progowego k z (system uszkadza sę jeśl co ajmej k elemetów jest uszkodzoyc) mamy x x x x ( r) r Lr ( r ) L( r ) x: x + x x > k x x x x ( ) r Lr ( r ) L( r ) r x: x x + x x > k a stotość strukturala: 3 (66) 6 47
12 Agata Załęska-Foral ( )! ( ) k ( k )!( k)!. 5) System o strukturze ( x) ( x C x ) x3 dla którego ( r) [( rr )( r3)] lub ( r ) r r + r3r r r3. Zatem ( ) r r r3 ( ) r r r3 ( 3) r r. Jeżel r dla 3 to ( 3) () (). Jeżel (3) jest róweż ajwększa. r dla 3 to Ze wzoru (8) wyka że () e zależy od ezawodośc elemetu tz. zawode ezawode elemety mają taką samą stotość. Dlatego też Rab Czerkesow w 98 roku wprowadzl marę określającą wpływ daego elemetu a ezawodość całego systemu: ( ) r ( ).... R Cz Łatwo zauważyć że dla systemów o elemetac carakteryzującyc sę wysoką ezawodoścą ( r ) mara ta ma praktycze take samo zaczee jak (). Bardzej aturale wydaje sę zatem wprowadzee astępującej defcj: RCz ( ) ( r ) ( ).... m wększą ezawodość ma elemet tym mejszy wpływ a zawodość systemu. Marę krytyczej stotośc wprowadzł w 975 roku Lambert: L ( r ) ( ) ( ). ( r) 48 Zeszyty Naukowe AMW
13 Mary ezawodoścowej strukturalej stotośc elemetów Mara ta jak wdać róż sę od sę od R Cz () tylko stałym możkem [ ( r)]. W 97 roku Vesely a w 975 roku Fussell wprowadzl marę stotośc ezawodoścowej: V F ( r) ( ) ( r) gdze ( r) jest prawdopodobeństwem uszkodzea systemu jeśl wszystke elemety mmalego cęca zawerającego elemet są uszkodzoe. e mary stotośc ezawodoścowej zapropoował Natvg ( ). Wszystke operają sę a de że ajstotejszym elemetem systemu jest te którego uszkodzee z ajwększym prawdopodobeństwem zmejsza czas uszkodzea systemu. Mary stotośc Natvga zostały uogóloe a systemy aprawale. Jedakże wzory aaltycze moża otrzymać tylko dla bardzo prostyc systemów aprawalyc. Dla systemów złożoyc musmy korzystać z metod statystyczyc. WNOSK Mary ezawodoścowej stotośc elemetów zostały wprowadzoe dla prostyc systemów dla któryc aaltyczy sposób wylczea () e staow problemu. Natomast dla systemów bardzo złożoyc lub dla przypadków bardzej realstyczyc (zależe aprawale elemety czasy zdatośc elemetów emające rozkładu wykładczego) e moża c stosować. Mara Brbauma () stała sę jedak puktem wyjśca dla przyszłyc poszukwań bardzej dogodyc defcj stotośc ezawodoścowej elemetów systemów. Mary stotośc elemetów opsae w pracy zostały wprowadzoe dla systemów eaprawalyc z ezależym elemetam. Metody aaltycze są oparte a zasadze wyzaczaa mmalyc cęć. W przypadku systemów rzeczywstyc z aprawalym zależym elemetam metody aaltycze są praktycze emożlwe do zastosowaa. 3 (66) 6 49
14 Agata Załęska-Foral BBLOGRAFA [] Barlow R. E. Prosca F. mportace of system compoets ad fault tree evets Stoc. Proc. Appl. 975 No 3 pp [] Barlow R. E. Prosca F. Matematcal Teory of Relablty Jo Wley & Sos New York 965. [3] Barlow R. E. Prosca F. Statstcal Teory of Relablty ad Lfe Testg Jo Wley & Sos New York 97. [4] Bobrowsk D. Modele metody aaltycze w teor ezawodośc Warszawa 985. [5] Kowaleko. N. Kuzecow N. J. Pegg P. A. Matematcal Teory of Relablty of Tme Depedet Systems wt Practcal Applcatos Jo Wley & Sos Ltd. Eglad 997. [6] Załęska-Foral A. Kostruowae badae probablstyczyc model ezawodośc eodawalyc złożoyc obektów tecczyc rozprawa doktorska Gdya 998. [7] Załęska-Foral A. Structural ad relablty mportace of compoets of te systems 3rd Safety ad Relablty teratoal Coferece KONBN 3 Gdya May Vol. pp. 7. ABSTRACT Te paper defes ad determes te structural mportace of te compoets for te systems of varous structures. t also defes te relablty mportace of te compoets for some structures of systems ad te evet tree mportace of te basc evets. Some llustratg examples are preseted. Recezet prof. dr ab. Krzysztof S. Kołowrock 5 Zeszyty Naukowe AMW
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby
Bardziej szczegółowo. Wtedy E V U jest równa
Prawdopodobeństwo statystyka 7.0.0r. Zadae Dwuwymarowa zmea losowa Y ma rozkład cągły o gęstośc gdy ( ) 0 y f ( y) 0 w przecwym przypadku. Nech U Y V Y. Wtedy E V U jest rówa 8 7 5 7 8 8 5 Prawdopodobeństwo
Bardziej szczegółowoN ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.
3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy
Bardziej szczegółowoWspółczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami
Współczyk korelacj ragowej badae zależośc mędzy preferecjam Przemysław Grzegorzewsk Istytut Badań Systymowych PAN ul. Newelska 6 01-447 Warszawa E-mal: pgrzeg@bspa.waw.pl Pla referatu: Klasycze metody
Bardziej szczegółowoPŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej
PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,
Bardziej szczegółowoW zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =
4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,
Bardziej szczegółowoPOPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1
POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.
Bardziej szczegółowoELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI
ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI Opracował: M. Kweselewcz Zadeh (978) wprowadzł pojęce rozkładu możlwośc jako rozmyte ograczee, kóre odzaływuje w sposób elastyczy a wartośc przypsae daej zmeej. Defcja. Nech
Bardziej szczegółowobędą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x
Prawdopodobeństwo statystyka 8.0.007 r. Zadae. Nech,,, rozkładze z gęstoścą Oblczyć m E max będą ezależym zmeym losowym o tym samym { },,, { },,, gdy x > f ( x) = x. 0 gdy x 8 8 Prawdopodobeństwo statystyka
Bardziej szczegółowoma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m
Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee
Bardziej szczegółowoPodstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)
Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?
Bardziej szczegółowo( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości
Zadae. Nech Nech (, Y będze dwuwymarową zmeą losową o fukcj gęstośc 4 x + xy gdy x ( 0, y ( 0, f ( x, y = 0 w przecwym przypadku. S = + Y V Y E V S =. =. Wyzacz ( (A 0 (B (C (D (E 8 8 7 7 Zadae. Załóżmy,
Bardziej szczegółowoOBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B
OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość
Bardziej szczegółowobędą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości
Prawdopodobeństwo statystyka 4.0.00 r. Zadae Nech... będą ezależym zmeym losowym z rozkładu o gęstośc θ f ( x) = θ xe gdy x > 0. Estymujemy dodat parametr θ wykorzystując estymator ajwększej warogodośc
Bardziej szczegółowoMatematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa
Matematyka dyskreta 10. Fukcja Möbusa Defcja 10.1 Nech (P, ) będze zborem uporządkowaym. Mówmy, że zbór uporządkoway P jest lokale skończoy, jeśl każdy podzał [a, b] P jest skończoy, a, b P Uwaga 10.1
Bardziej szczegółowoW zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =
4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,
Bardziej szczegółowoma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji
Zadae. Zmea losowa (, Y, Z) ma rozkład ormaly z wartoścą oczekwaą E = EY =, EZ = 0 macerzą kowaracj. Oblczyć Var(( Y ) Z). (A) 5 (B) 7 (C) 6 Zadae. Zmee losowe,, K,,K P ( = ) = P( = ) =. Nech S =. Oblcz
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8
Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja
Bardziej szczegółowoPermutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2
Permutacje { 2,,..., } Defcja: Permutacją zboru lczb azywamy dowolą różowartoścową fukcję określoą a tym zborze o wartoścach w tym zborze. Uwaga: Lczba wszystkch permutacj wyos! Permutacje zapsujemy w
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze
Bardziej szczegółowoTESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).
TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu
Bardziej szczegółowoWyrażanie niepewności pomiaru
Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway
Bardziej szczegółowo5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA
5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często, że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też, oprócz lowych zadań decyzyjych, formułujemy także elowe
Bardziej szczegółowoROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH
ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ZMIENNA LOSOWA Defcja. Zmeą losową jest fukcja: X: E -> R która każdemu zdarzeu elemetaremu E przypsuje lczbę rzeczywstą e X ( e) R DYSTRYBUANTA Dystrybuatą zmeej losowej X
Bardziej szczegółowoKONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny
KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych
Bardziej szczegółowoW loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:
Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,
Bardziej szczegółowoElementy arytmetyki komputerowej
Elemety arytmetyk komputerowej cz. I Elemety systemów lczbowych /materał pomocczy do wykładu Iformatyka sem II/ Sps treśc. Wprowadzee.... Wstępe uwag o systemach lczbowych... 3. Przegląd wybraych systemów
Bardziej szczegółowoFINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.
ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy
Bardziej szczegółowo[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7
6. Przez 0 losowo wybrayh d merzoo zas dojazdu do pray paa A uzyskują próbkę x,..., x 0. Wyk przedstawały sę astępująo: jest to próbka losowa z rozkładu 0 0 x 300, 944. x Zakładamy, że N ( µ, z ezaym parametram
Bardziej szczegółowoStatystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych
dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby
Bardziej szczegółowoopisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn
ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.
Bardziej szczegółowoStanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5
Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja
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 szczegółowoPERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X
PERMUTACJE Permutacą zboru -elemetowego X azywamy dowolą wzaeme edozaczą fucę f : X X f : X X Przyład permutac X = { a, b, c, d } f (a) = d, f (b) = a, f (c) = c, f (d) = b a b c d Zaps permutac w postac
Bardziej szczegółowo3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA
Wybrae zaadea badań operacyjych dr ż. Zbew Tarapata 3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też oprócz
Bardziej szczegółowoStatystyczne charakterystyki liczbowe szeregu
Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc
Bardziej szczegółowoJEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:
Bardziej szczegółowoEKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.
Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy,
Bardziej szczegółowoZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ
ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ Podstawowe pojęca rachuu prawdopodobeństwa: zdarzee losowe, zdarzee elemetare, prawdopodobeństwo, zbór zdarzeń elemetarych. Def. Nech E będze zborem
Bardziej szczegółowoŚrednia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne
Mary położea Średa arytmetycza Klasycze Średa harmocza Średa geometrycza Mary położea e Modala Kwartyl perwszy Pozycyje Medaa (kwartyl drug) Kwatyle Kwartyl trzec Decyle Średa arytmetycza = + +... + 2
Bardziej szczegółowoUOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie
B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y J E Nr 2 2007 Aa ĆWIĄKAŁA-MAŁYS*, Woletta NOWAK* UOGÓLNIONA ANALIA WRAŻLIWOŚCI YSKU W PREDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW Przedstawoo ajważejsze elemety
Bardziej szczegółowoAnaliza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas
Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y
Bardziej szczegółowoWykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.
Wyłady z Aalzy rzeczywstej zespoloej w Matematyce stosowaej Lteratura W Rud: Podstawy aalzy matematyczej, PWN, Warszawa, 1982 W Rud: Aalza rzeczywsta zespoloa, PZWS, Warszawa, 1986 W Szabat: Wstęp do aalzy
Bardziej szczegółowoMonika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu
Bardziej szczegółowo1. Relacja preferencji
dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x
Bardziej szczegółowo( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min
Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego
Bardziej szczegółowoIV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE
IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE 4.. Rozkład zmeej losowej dwuwymarowej Defcja 4.. Uporządkowaą parę (X, Y) azywamy zmeą losową dwuwymarową, jeśl każda ze zmeych X Y jest zmeą losową. Defcja 4.. Fukcję
Bardziej szczegółowoRóżniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski
Różczkowae fukcj rzeczywstych welu zmeych rzeczywstych Matematyka Studum doktoracke KAE SGH Semestr let 8/9 R. Łochowsk Pochoda fukcj jedej zmeej e spojrzee Nech f : ( α, β ) R, α, β R, α < β Fukcja f
Bardziej szczegółowoStatystyka Inżynierska
Statystyka Iżyerska dr hab. ż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład 3 DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE, PODSTAWY ESTYMACJI Dwuwymarowa, dyskreta fukcja rozkładu rawdoodobeństwa, Rozkłady brzegowe
Bardziej szczegółowoPlanowanie eksperymentu pomiarowego I
POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak
Bardziej szczegółowoZadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84
Zadae. Zmea losowa X ma rozkład logarytmczo-ormaly LN (, ), gdze E ( X e X e) 4. Wyzacz. EX (A) 0,9 (B) 0,86 (C),8 (D),95 (E) 0,84 Zadae. Nech X, X,, X0, Y, Y,, Y0 będą ezależym zmeym losowym. Zmee X,
Bardziej szczegółowoMiary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej
Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej
Bardziej szczegółowoLista 6. Kamil Matuszewski X X X X X X X X X X X X
Lsta 6 Kaml Matuszewsk 9..205 2 3 4 5 6 7 9 0 2 3 4 5 6 7 X X X X X X X X X X X X Zadae Lewa stroa: W delegacj możemy meć od do osób. Wyberamy ( k) osób a k sposobów wyberamy przewodczącego. k =.. węc
Bardziej szczegółowoSTATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt
STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake
Bardziej 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 szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:
Zadae. W kolejych okresach czasu t =, ubezpeczoy, charakteryzujący sę parametrem ryzyka Λ, geeruje N t szkód. Dla daego Λ = λ zmee N, N są warukowo ezależe mają (brzegowe) rozkłady Possoa: k λ Pr( N t
Bardziej szczegółowoWstęp do prawdopodobieństwa. Dr Krzysztof Piontek. Literatura:
Studum podyplomowe altyk Fasowy Wstęp do prawdopodobeństwa Lteratura: Ostasewcz S., Rusak Z., Sedlecka U.: Statystyka elemety teor zadaa, kadema Ekoomcza we Wrocławu 998. mr czel: Statystyka w zarządzau,
Bardziej szczegółowoTablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)
Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,
Bardziej szczegółowoNiezawodność i diagnostyka Kierunek AiR, sem. V, rok. ak. 2010/11 STRUKTURY I MIARY PROBABILISTYCZNE SYSTEMÓW METODA DRZEWA (STANÓW) NIEZDATNOŚCI
Nezawodość dagosyka Keruek, sem. V, rok. ak. 00/ STUKTUY I MIY POILISTYCZNE SYSTEMÓW METOD DZEW STNÓW NIEZDTNOŚCI. Srukury obeków złożoych ch rerezeace Wsółczese obeky sysemy echcze, a szczególe wększe
Bardziej szczegółowoSPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI
SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI KIERUNEK STUDIÓW: ZARZĄDZANIE PRZEDMIOT: METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU (MATERIAŁ POMOCNICZY PRZEDMIOT PODSTAWOWY ) Łódź Sps treśc Moduł Wprowadzee do metod loścowych w
Bardziej szczegółowoWykład 11. a, b G a b = b a,
Wykład 11 Grupy Grupą azywamy strukturę algebraiczą złożoą z iepustego zbioru G i działaia biarego które spełia własości: (i) Działaie jest łącze czyli a b c G a (b c) = (a b) c. (ii) Działaie posiada
Bardziej szczegółowoWYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ
9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego
Bardziej szczegółowoWSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW
WSTĘP METODY OPRACOWANIA I ANALIZY WYNIKÓW POMIARÓW U podstaw wszystkch auk przyrodczych leży zasada: sprawdzaem wszelkej wedzy jest eksperymet, tz jedyą marą prawdy aukowej jest dośwadczee Fzyka, to auka
Bardziej szczegółowoMatematyczny opis ryzyka
Aalza ryzyka kosztowego robót remotowo-budowlaych w warukach epełe formac Mgr ż Mchał Bętkowsk dr ż Adrze Powuk Wydzał Budowctwa Poltechka Śląska w Glwcach MchalBetkowsk@polslpl AdrzePowuk@polslpl Streszczee
Bardziej szczegółowoPomiary parametrów napięć i prądów przemiennych
Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach
Bardziej szczegółowoPodstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki
tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga
Bardziej szczegółowoIndukcja matematyczna
Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya
Bardziej szczegółowoTARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA
Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej
Bardziej szczegółowoMODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część
WYKŁAD 5 MODELE OBIEKTÓW W -D część la wykładu: Kocepcja krzywej sklejaej Jedorode krzywe B-sklejae ejedorode krzywe B-sklejae owerzche Bezera, B-sklejae URBS 1. Kocepcja krzywej sklejaej Istotą z praktyczego
Bardziej szczegółowoZAGADNIENIE TRANSPORTOWE
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w
Bardziej szczegółowoBadania niezawodnościowe i statystyczna analiza ich wyników
Badaa ezawodoścowe statystycza aalza ch wyków. Co to są badaa ezawodoścowe jak sę je przeprowadza?. Metody prezetacj opsu daych pochodzących z eksperymetu 3. Sposoby wyzaczaa rozkładu zmeej losowej a podstawe
Bardziej szczegółowoFunkcja wiarogodności
Fukca warogodośc Defca: Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x; θ. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; θ f ( x ; θ L Uwaga: Fukca warogodośc to e to samo co łącza
Bardziej szczegółowoLaboratorium z Biomechatroniki Ćwiczenie 3 Wyznaczanie położenia środka masy ciała człowieka za pomocą dźwigni jednostronnej
Wydzał: Mechaczy Techologczy Keruek: Grupa dzekańska: Semestr: perwszy Dzeń laboratorum: Godza: Laboratorum z Bomechatrok Ćwczee 3 Wyzaczae położea środka masy cała człoweka za pomocą dźwg jedostroej 1.
Bardziej szczegółowoO liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi
O liczbach aturalych, których suma rówa się iloczyowi Lew Kurladczyk i Adrzej Nowicki Toruń UMK, 10 listopada 1998 r. Liczby aturale 1, 2, 3 posiadają szczególą własość. Ich suma rówa się iloczyowi: Podobą
Bardziej szczegółowoJego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.
Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.
Bardziej szczegółowoMETODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH
POLITECHNIKA Ł ÓDZKA TOMASZ W. WOJTATOWICZ METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH Wybrae zagadea ŁÓDŹ 998 Przedsłowe Specyfką teor pomarów jest jej wtóry charakter w stosuku do metod badawczych stosowaych
Bardziej szczegółowoStatystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 014 część 3 Katarzya Lubauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzau Admr D. Aczel. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucja Kowalsk. 4. Statystyka opsowa, Meczysław
Bardziej szczegółowoPodstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów
Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego
Bardziej szczegółowoBadania operacyjne. Algorytm simpleks. Organizacja zajęć. Zaliczenie. Literatura. Program zajęć
Algorytm smpleks adaa operacyje Wykład adaa operacyje dr hab. ż. Joaa Józefowska, prof.pp Istytut Iformatyk Orgazacja zajęć 5 godz wykładów dr hab. ż. J. Józefowska, prof. PP Obecość a laboratorach jest
Bardziej szczegółowoRegresja REGRESJA
Regresja 39. REGRESJA.. Regresja perwszego rodzaju Nech (, będze dwuwyarową zeą losową, dla które steje kowaracja. Nech E( y ozacza warukową wartość oczekwaą zdefowaą dla przypadku zeych losowych typu
Bardziej szczegółowoTwierdzenie Bezouta i liczby zespolone Javier de Lucas. Rozwi azanie 2. Z twierdzenia dzielenia wielomianów, mamy, że
Twerdzene Bezouta lczby zespolone Javer de Lucas Ćwczene 1 Ustal dla których a, b R można podzelć f 1 X) = X 4 3X 2 + ax b przez f 2 X) = X 2 3X+2 Oblcz a b Z 5 jeżel zak ladamy, że f 1 f 2 s a welomanam
Bardziej szczegółowoLaboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI
Laboatoum Metod tatystyczych ĆWICZENIE WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Oacowała: Katazya tąo Weyfkaca hotez Hoteza statystycza to dowole zyuszczee dotyczące ozkładu oulac. Wyóżamy hotezy: aametycze
Bardziej szczegółowoSOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA
Załączk r do Regulamu I kokursu GIS PROGRAM PRIORYTETOWY: SOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA. Cel opracowaa Celem opracowaa jest spója metodyka oblczaa efektu ograczaa emsj gazów ceplaraych,
Bardziej szczegółowoBQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE
BQR FMECA/FMEA Przed rozpoczęcem aalzy ależy przeprowadzć dekompozycję systemu a podsystemy elemety. W efekce dekompozycj uzyskuje sę klka pozomów: pozom systemu, pozomy podsystemów oraz pozom elemetów.
Bardziej szczegółowoRelacyjny model danych. Relacyjny model danych
Pla rozdzału Relacyjy model daych Relacyjy model daych - pojęca podstawowe Ograczea w modelu relacyjym Algebra relacj - podstawowe operacje projekcja selekcja połączee operatory mogoścowe Algebra relacj
Bardziej szczegółowoMiary statystyczne. Katowice 2014
Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących
Bardziej szczegółowoZe względu na sposób zapisu wielkości błędu rozróżnia się błędy bezwzględne i względne.
Katedra Podsta Systemó Techczych - Podstay metrolog - Ćczee 3. Dokładość pomaró, yzaczae błędó pomaroych Stroa:. BŁĘDY POMIAROWE, PODSTAWOWE DEFINICJE Każdy yk pomaru bez określea dokładośc pomaru jest
Bardziej szczegółowoAnaliza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A
Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe
Bardziej szczegółowoSystem finansowy gospodarki
System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym
Bardziej szczegółowoPodprzestrzenie macierzowe
Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0
Bardziej szczegółowoL.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH
L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze
Bardziej szczegółowoL.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5
L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk
Bardziej szczegółowoKALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA
KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA Potr Koeczka Katedra Chem Aaltyczej Wydzał Chemczy Poltechka Gdańska S w S C -? C w Sygał - astępstwo kosekwecja przeprowadzoego pomaru główy obekt zateresowań aaltyka. Cel
Bardziej szczegółowoZadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.
Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Rzucamy symetryczą moetą ta długo aż dóch olejych rzutach pojaą sę resz. Oblcz artość oczeaą lczby yoaych rzutó. (A) 7 (B) 8 (C) 9 (D) (E) 6 Wsazóa: jeśl rzuce umer
Bardziej szczegółowoOKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)
Adrzej Kubaczyk Laboratorum Fzyk I Wydzał Fzyk Poltechka Warszawska OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradk do Laboratorum Fzyk) ROZDZIAŁ Wstęp W roku 995 z cjatywy Mędzyarodowego Komtetu Mar (CIPM) zostały
Bardziej szczegółowoPRZEDZIAŁOWE METODY ROZWIĄZYWANIA ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ NIELINIOWYCH MECHANIKI KONSTRUKCJI
Adrzej POWNUK *) PRZEDZIAŁOWE METODY ROZWIĄZYWANIA ALGEBRAICZNYCH RÓWNAŃ NIELINIOWYCH MECHANIKI KONSTRUKCJI. Wprowadzee Mechaka lowa staow jak dotąd podstawowy obszar zateresowań żyerskch. Isteje jedak
Bardziej szczegółowoPodstawy teorii falek (Wavelets)
Podstawy teor falek (Wavelets) Ψ(). Transformaca Haara (97).. Przykład pewne metody zapsu obrazu Transformaca Haara Przykład zapsu obrazu -D Podstawy matematyczne transformac Algorytmy rozkładana funkc
Bardziej szczegółowoO testowaniu jednorodności współczynników zmienności
NR 6/7/ BIULETYN INSTYTUTU HODOWLI I AKLIMATYZACJI ROŚLIN 003 STANISŁAW CZAJKA ZYGMUNT KACZMAREK Katedra Metod Matematyczych Statystyczych Akadem Rolczej, Pozań Istytut Geetyk Rośl PAN, Pozań O testowau
Bardziej szczegółowoNieporządki Ten materiał zostanie przerobiony na ćwiczeniach
Wykład 3. wrtualy, materał zostae przeroboy a ćwczewach A.Mckewcz, Reduta Ordoa : A przecw m sterczy bała, wąska, zaostrzoa, Jak głaz bodzący morze, reduta Ordoa. Sześć tylko mała armat;(...) (...) Harmaty
Bardziej szczegółowo