Służą opisowi oraz przewidywaniu przyszłego kształtowania się zależności gospodarczych.
|
|
|
- Wojciech Kosiński
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 MODEL EOOMERYCZY MODEL EOOMERYCZY DEFIICJA Modl konomtrczn jst równanm matmatcznm (lub układm równao), któr przdstawa zasadncz powązana loścow pomędz rozpatrwanm zjawskam konomcznm., uwzględnającm tlko stotn jj lmnt pomjającm mnj stotn. Modl konomtrczn jst sformalzowanm opsm badango fragmntu rzczwstośc konomcznj, uwzględnającm tlko stotn lmnt. LASYFIACJA MODELI EOOMERYCZYCH Zadana, jakm służą w praktc gospodarczj MODELE OPISOWE Służą opsow oraz przwdwanu przszłgo kształtowana sę zalżnośc gospodarczch. MODELE OPYMALIZACYJE Pozwalają na wbór optmalnj dczj spośród rozwązao dopuszczalnch. Wstępowan zmnnj losowj (składnka losowgo) MODELE DEERMIISYCZE Okrślają równana, w którch brak składnka losowgo oraz wstępują dokładn zwązk funkcjonaln (zmnna zalżna jst wnkm mnożna, dodawana, dzlna objaśnającch). MODELE SOCHASYCZE Stanową modl, w którch wstępuj zmnna losowa (składnk losow). W wększośc modl konomtrczn są modlam stochastcznm. Modl dtrmnstczn spotka sę wśród modl optmalzacjnch np. modl programowana lnowgo. Wartośc poznawcz Modl przcznowo-skutkow Zmnna zalżna stanow skutk oddzałwana zmnnch objaśnającch (nzalżnch). Modl smptomatczn n możm w modlu okrśld zalżnośc przczna-skutk, al badan zjawska wkazują slną zalżnośd. Modl autorgrsjn wśród zmnnch objaśnającch znajduj sę opóźnona czasowo zmnna objaśnana (auto rgrsja) Modl trndu (tndncj rozwojowj) modl, którgo zbór zmnnch objaśnającch stanow jdn zmnna czasowa. Lczba równao MODELE JEDORÓWAIOWE MODELE WIELORÓWAIOWE Modl prost Modl rkurncjn Modl łączn-współzalżn Por. Łaposka-Sobczak. (rd.), Opsow modl konomtrczn. Elmnt tor, przkład zadana., Wdawnctwo Unwrsttu Łódzkgo., Łódź, 998., s Zajęca. Matrał pomocncz do dwczo z Ekonomtr Strona z 7 mgr Emla Modranka modranka@un.lodz.pl
2 Uwzględnn czasu MODELE SAYCZE Modl w którch zalżnośc zachodzą w jdnj tj samj jdnostc czasu (np. modl na danch przkrojowch) MODELE DYAMICZE azwam modl w którch wstępuj opóźnona zmnna objaśnana, zmnna czasowa, lub jakakolwk funkcja trndu. Postad analtczna forma zwązku pomędz zmnną objaśnaną zmnnm objaśnającm MODEL LIIOWY Pomędz zmnnm w modlu zachodz zwązk lnow modl jst lnow względm paramtrów. Warunk lnowośc modlu względm paramtrów mus bd spłnon, kd chcm szacowad ch wartośd za pomocą lascznj Mtod ajmnjszch wadratów. MODEL IELIIOWY Modl lnow moż bd sprowadzaln do postac lnowj względm paramtrów lub n. Przkładowo modl potęgow, poprzz zlogartmowan. - potęgow - wkładncz - logartmczn JEDORÓWAIOWY, PRZYCZYOWO-SUOWY MODEL LIOWY Z WIELOMA ZMIEYMI OBJAŚIAJĄCYMI Modl z wloma zmnnm objaśnającm (rgrsja wloraka) Zmnna objaśnana: Subskrpt (ndks doln) Y... Y, (, ) t, t (, ) k k azwana równż zmnną zalżną, którj kształtowan jst objaśnan w danm równanu za pomocą funkcjngo zapsu zalżnośc. W modlach wlorównanowch nazwana zmnną ndognczną. Jśl dan stanową szrg przkrojow oznacza -tą (koljną) wartośd (ralzację) zmnnj objaśnanj lub zmnnj objaśnającj. łączna lczba obsrwacj szrgu przkrojowgo. Jśl zmnn w modlu stanową szrg czasow (obsrwacj uporządkowan wg czasu), wtd zamast ndksu wstawan jst subskrpt t oznaczając obsrwacj w koljnch jdnostkach czasu. łączna lczba obsrwacj szrgu czasowgo. Zmnn objaśnając t-r,, k Wraz woln równana Zmnna opóźnona o r okrsów Wśród zmnnch objaśnającch wróżna sę - zmnn opsując wlkośc konomczn, społczn tp. - zmnna czasowa t wrażająca zman zmnnj objaśnanj z okrsu na okrs - zmnna sztuczna (zro-jdnkowa) użwana w clu uwzględnna ntpowch obsrwacj, wahao szonowch zmnnj objaśnanj. W modlach przcznowo-skutkowch n posada ntrprtacj. W modlach tndncj rozwojowj wskazuj na wartośd obsrwacj poprzdzającj zakrs prób ( t= ) Zajęca. Matrał pomocncz do dwczo z Ekonomtr Strona z 7 mgr Emla Modranka modranka@un.lodz.pl
3 Paramtr strukturaln składnk losow,..., k Od wrazu wolngo do k-tgo paramtru stojącgo prz k-tj zmnnj objaśnającj. Od paramtrów strukturalnch zalż wartośd funkcj okrślającj kształtowan sę zmnnj objaśnanj. - pozom zmnnj Y, w przpadku, kd wartośc zmnnch objaśnającch są równ zro (najczęścj bz ntrprtacj) k Informują o l jdnostk wzrośn Y jśl wzrośn o jdnostkę prz pozostałch zmnnch objaśnającch na stałm pozom (ctrs parbus) Stanow zmnną losową. Przdstawa oddzałwan na zmnną objaśnaną wszstkch cznnków pomnętch w równanu. Odzwrcdla nwłaścw dobór postac analtcznj do faktcznch zalżnośc pomędz zmnnm. Objmuj nprzwdwalnośd dzałao podmotów konomcznch. Błąd moż wnkad z nadkwatnośc tor konom. Zawra takż błęd pomaru zmnnch. paramtr struktur stochastcznj modlu Są to paramtr dotcząc rozkładu odchlo losowch modlu: wartośd oczkwana odchlo losowch (składnka losowgo) warancja odchlo losowch współcznnk autokorlacj odchlo. Powższą postad równana rgrsj możm rozpsad na układ równao dla pojdnczch -tch obsrwacj: Równan rgrsj wlorakj w zaps macrzowm: = α+ξ kolumna jdnk w macrz zmnnch objaśnającch rprzntuj wraz woln Gdz: ;, α, ξ α ξ Wktor obsrwacj zmnnj objaśnanj Macrz obsrwacj zmnnch objaśnającch, kolumna złożona z jdnk odpowada stałj (wrazow wolnmu w modlu) Wktor paramtrów strukturalnch Wktor składnków losowch Zajęca. Matrał pomocncz do dwczo z Ekonomtr Strona 3 z 7 mgr Emla Modranka modranka@un.lodz.pl
4 Zajęca. Matrał pomocncz do dwczo z Ekonomtr Strona 4 z 7 mgr Emla Modranka modranka@un.lodz.pl PARAMERY MODELU SĄ IEZAE mogą bd wznaczon na podstaw danch statstcznch dotczącch obsrwacj poszczgólnch zmnnch w stnjącch warunkach konomcznch. WYZACZYD MOŻEMY JEDYIE OCEY PARAERÓW (wartośd stmatorów paramtrów) a n ch dokładn wartośc, z względu na chocażb wstępując zakłócn losow. MEODA ESYMACJI jst to sposób otrzmana stmatorów paramtrów. Istotą otrzmwana stmatorów paramtrów jst otrzman takch stmatorów, prz którch modl błb dobrz dopasowan do zbranch danch mprcznch. Jdną z mtod stmacj jst MEODA AJMIEJSZYCH WADRAÓW. WERYFIACJA MODELU polga na analz otrzmanch ocn paramtrów strukturalnch modlu oraz stopna dokładnośc dopasowana modlu do (oszacowao wartośc zmnnj objaśnanj). SZACOWAIE PARAMERÓW SRUURALYCH LASYCZA MEODA AJMIEJSZYCH WADRAÓW Ida mtod polga na wznacznu takch oszacowao paramtrów strukturalnch prz którch suma kwadratów rszt modlu (oszacowao składnka losowgo) osągn mnmum. mn )... ( k k Zaps macrzow: mn a) (Y a) (Y. SZACOWAIE PARAMERÓW SRUURALYCH W clu oszacowana paramtrów strukturalnch modlu nalż skorzstad z wzoru: ) ( α a - gdz: Wktor a zawra ocn (oszacowana) paramtrów strukturalnch: a a a. POSAĆ MODELU PO OSZACOWAIU PARAMERÓW Oszacowana paramtrów (wartośc lczbow) podstawam do wzoru k k Y...
5 ^ - oznacza wartośd oszacowaną 3. WYZACZAIE WAROŚCI EOREYCZYCH ZMIEEJ OBJAŚIAEJ Wznaczan są poprzz podstawn do wzoru oszacowao paramtrów oraz wartośc zmnnch objaśnającch. - wartośc tortczn zmnnj objaśnanj wartośc oszacowan na podstaw modlu. 4. WYZACZEIE RESZ MODELU Y Stanową różncę pomędz wartoścam rzczwstm zmnnj objaśnanj oraz wartoścam tortcznm Y Y 5. DOPASOWAIE MODELU DO DAYCH EMPIRYCZYCH Estmacja paramtrów struktur stochastcznj pozwala na wnoskowan o dobroc dopasowana modlu do danch mprcznch, są to Warancja składnka rsztowgo (rszt) (m szacujm, czl otrzmujm stmator warancj składnka losowgo) S S ( ( ) ) lub zaps macrzow S ( a ) Gdz lczbnośd prób, lczba paramtrów strukturalnch. Manownk można zapsad tż jako: -m- czl lczbnośd lczba zmnnch objaśnającch - Odchln standardow rszt lub błąd standardow rszt lub śrdn błąd modlu Intrprtacja: S S Przwdwan przz oszacowan równan (modl) wartośc (tortczn) zmnnj objaśnanj (Y), różną sę od wartośc mprcznch o (+/-) S [jdnostk] tj zmnnj. Współcznnk dtrmnacj Jst to stosunk zmnnośc objaśnonj przz modl do całkowtj zmnnośc zmnnj objaśnanj (wartośc mprcznch). Współcznnk dtrmnacj jst kwadratm współcznnka korlacj pomędz zmnną objaśnaną (wartoścam mprcznm) oraz sstmatczną częścą oszacowango równana (wartoścam tortcznm zmnnj objaśnanj). Współcznnk dtrmnacj jst tż kwadratm współcznnka korlacj wlorakj. Jst wlkośc nmanowaną *,+. Zajęca. Matrał pomocncz do dwczo z Ekonomtr Strona 5 z 7 mgr Emla Modranka modranka@un.lodz.pl
6 R ( ) ( ) ŷ - -ta wartośd tortczna zmnnj objaśnanj, - wartośd śrdna z wartośc rzczwstch (mprcznch) zmnnj objaśnanj Intrprtacja: Za pomocą modlu udało sę objaśnć R (w %) zmnnośc wartośc mprcznch zmnnj objaśnanj. Modl w R % objaśna kształtowan sę wartośc mprcznch zmnnj objaśnanj. Skorgowan współcznnk dtrmnacj Umożlwa porównan dopasowana modl do danch mprcznch jst odporn na wzrost lczb zmnnch objaśnającch. Wraz z wzrostm ch lczb w modlu rośn współcznnk dtrmnacj, skorgowan współcznnk dtrmnacj n raguj na lczbę zmnnch. Współcznnk zbżnośc R R, gdz: R R Intrprtacja: Za pomocą modlu n udało sę objaśnć (w %) zmnnośc wartośc mprcznch zmnnj objaśnanj. Modl w... % n objaśna kształtowan sę wartośc mprcznch zmnnj objaśnanj. Współcznnk zmnnośc rsztowj / losowj nformuj o tm, jaką częśd wartośc śrdnj zmnnj objaśnanj stanow odchln standardow rszt. Jśl wartośd współcznnka zmnnośc rsztowj jst mnjsza od % - błąd oszacowana jst rlatwn nwlk. Modl jst dostatczn dopasowan do wartośc mprcznch. Pozwala na porównan modl pod względm dopasowana do danch mprcznch. Intrprtacja W S Y Błąd standardow rszt stanow W % śrdngo pozomu zmnnj objaśnanj jst wększ/ mnjsz od %, co stanow o ndostatcznm/ dostatcznm dopasowanu modlu do danch mprcznch. 6. DOŁADOŚĆ SZACUU PARAMERÓW SRUURALYCH Mar dokładnośc szacunku nformują z jaką prczją udało sę zmrzd słę wpłwu poszczgólnch zmnnch objaśnającch na zmnną objaśnaną. Warancj szacunków (stmatorów) paramtru Warancj stmatorów(oszacowao) paramtrów znajdują sę na głównj przkątnj macrz warancjkowarancj oszacowao paramtrów: Zajęca. Matrał pomocncz do dwczo z Ekonomtr Strona 6 z 7 mgr Emla Modranka modranka@un.lodz.pl
7 D ( a) S ( ) - Poza główną przkątną znajdują sę kowarancj stmatorów paramtrów. Błąd śrdn szacunku (stmatora) paramtru D( a) D ( a) Intrprtacja: Szacując wartość paramtru α stojącgo prz zmnnj objaśnającj mlm sę śrdno o (+/-) [błąd szacunku paramtru] bz podawana jdnostk. WARUI SOSOWALOŚCI M Jśl chod jdn z warunków stosowalnośc n jst spłnon stmator M n stnj: WARUE I Szacowan równan rgrsj mus bd lnow - względm paramtrów (zmnnch zakłóco) WARUE II W prób n moż bd mnj obsrwacj (n) nż mam paramtrów strukturalnch do oszacowana () WARUE III olumn macrz muszą bd lnowo nzalżn (jst ch ). Gdb zmnna bła lnowo zalżna od nnj zmnnj objaśnającj, to zmnna n wnosła b do modlu nowch nformacj objaśnającch zmnnośd Y. W tm przpadku wstępowałab współlnowośd ścsła (wsoka wartośd współcznnka korlacj lnowj, w przpadku zalżnośc algbracznj zmnna oblczona błab na podstaw nnj zmnnj, współcznnk korlacj lnowj równ lub -) d zalżnośd lnowa pomędz zmnnm objaśnającm n jst wsoka wstępuj współlnowośd przblżona. raz każda zmnna wnos pwną nformację. Współlnowośd przblżona moż jdnak obnżd dokładnośd stmatora M. Zadan. EOOMERIA_dw_.ls a podstaw danch zamszczonch w arkuszu Zadan... Podać postać analtczną modlu konomtrczngo wlkośc produkcj w przmśl od lczb pracującch ogółm (ts. osób), przchodów fnansowch przdsęborstw (mln zł), wlkośc spożca ndwdualngo (mln zł), nakładów na środk trwał (mln zł), ksportu (mln zł).. Za pomocą opsanch klasfkacj scharaktrzować rodzaj modlu..3. a podstaw oblczń w program MS Ecl podać wartośc macrz: -,.4. Wznaczć wktor oszacowań paramtrów strukturalnch modlu..5. Dokonać ntrprtacj uzskanch oszacowań paramtrów.6. Wznaczć wartośc tortczn modlu..7. Wznaczć rszt modlu..8. Oblczć warancję oraz odchln standardow rszt modlu..9. Wznaczć błęd szacunku paramtrów strukturalnch. (rozwązan zadana po zajęcach na) Zajęca. Matrał pomocncz do dwczo z Ekonomtr Strona 7 z 7 mgr Emla Modranka modranka@un.lodz.pl
CZĘŚĆ 6. MODEL REGRESJI, TREND LINIOWY ESTYMACJA, WNIOSKOWANIE
CZĘŚĆ 6. MODEL REGRESJI, TREND LINIOWY ESTYMACJA, WNIOSKOWANIE Zadane 1. Na podstawe obserwacj dotczącch welkośc powerzchn ekspozcjnej (cecha X w m kw.) oraz welkośc dzennego obrotu punktu sprzedaż płtek
Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ
WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego
Pozycjonowanie bazujące na wielosensorowym filtrze Kalmana. Positioning based on the multi-sensor Kalman filter
Scntfc ournal Martm Unvrt of Szczcn Zzt Naukow Akadma Morka w Szczcn 8, 13(85) pp. 5 9 8, 13(85). 5 9 ozcjonowan bazując na wlonorowm fltrz Kalmana otonng bad on th mult-nor Kalman fltr otr Borkowk, anuz
Współczynnik korelacji liniowej oraz funkcja regresji liniowej dwóch zmiennych
Współcznnk korelacj lnowej oraz funkcja regresj lnowej dwóch zmennch S S r, cov współcznnk determnacj R r Współcznnk ndetermnacj ϕ r Zarówno współcznnk determnacj jak ndetermnacj po przemnożenu przez 00
Metody numeryczne. Różniczkowanie. Wykład nr 6. dr hab. Piotr Fronczak
Mtod numrczn Wład nr 6 Różnczowan dr ab. Potr Froncza Różnczowan numrczn Wzor różnczowana numrczngo znajdują zastosowan wtd, gd trzba wznaczć pocodn odpowdngo rzędu uncj, tóra orślona jst tablcą lub ma
przegrody (W ) Łukasz Nowak, Instytut Budownictwa, Politechnika Wrocławska, e-mail:lukasz.nowak@pwr.wroc.pl 1
1.4. Srawdzn moŝlwośc kondnsacj ary wodnj wwnątrz ścany zwnętrznj dla orawngo oraz dla odwrócongo układu warstw. Oblczn zawlgocna wysychana wlgoc. Srawdzn wykonujmy na odstaw skrytu Matrały do ćwczń z
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej
Rachunek prawdopodobeństwa statstka W 11: Analz zależnoścpomędz zmennm losowm Model regresj welokrotnej Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Model regresj lnowej Model regresj lnowej prostej
$y = XB KLASYCZNY MODEL REGRESJI LINIOWEJ Z WIELOMA ZMIENNYMI NIEZALEŻNYMI
KASYCZNY ODE REGRESJI INIOWEJ Z WIEOA ZIENNYI NIEZAEŻNYI. gdz: wtor obsrwacj a zmj Y, o wmarach ( macrz obsrwacj a zmch zalżch, o wmarach ( ( wtor paramtrów struturalch (wtor współczów, o wmarach (( wtor
Wykład 6. Klasyczny model regresji liniowej
Wkład 6 Klacz modl rgrj lowj Rgrja I rodzaju pokazuj jak zmają ę warukow wartośc oczkwa zmj zalżj w zalżośc od wartośc zmj zalżj. E X m Obraz gomtrcz tj fukcj to krzwa rgrj I rodzaju czl zbór puktów płazczz,
Natalia Nehrebecka. Wykład 2
Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad
Zad 2 Dynamika zatrudnienia mierzona indeksami łańcuchowymi w ostatnich pięciu latach kształtowały się następująco: Lata Indeksy ( w %)
Analza dnamk Zad. 1 Indeks lczb studującch studentów w województwe śląskm w kolejnch pęcu latach przedstawał sę następująco: Lata 1 2 3 4 5 Indeks jednopodstawowe z roku t = 1 100,0 115,7 161,4 250,8 195,9
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA. Wkład wstępn. Teora prawdopodobeństwa element kombnatork. Zmenne losowe ch rozkład 3. Populacje prób danch, estmacja parametrów 4. Testowane hpotez statstcznch 5. Test parametrczne
ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI
(Wpsue zdaąc przed rozpoczęcem prac) KOD ZDAJĄCEGO ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI CZĘŚĆ II (dla pozomu rozszerzonego) GRUDZIEŃ ROK 004 Czas prac 50 mnut Instrukca dla zdaącego. Proszę sprawdzć, cz zestaw zadań
( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) 2. r s. ( i. REGRESJA (jedna zmienna) e s = + Y b b X. x x x n x. cov( (kowariancja) = (współczynnik korelacji) = +
REGRESJA jda zma + prota rgrj zmj wzgldm. przlo wartoc paramtrów trukturalch cov r waga: a c cov kowaracja d r cov wpółczk korlacj Waracja rztowa. Nch gdz + wtd czl ozacza rd tadardow odchl od protj rgrj.
Weryfikacja modelu. ( ) Założenia Gaussa-Markowa. Związek pomiędzy zmienną objaśnianą a zmiennymi objaśniającymi ma charakter liniowy
Wryfkacja modlu. Założa Gaussa-Markowa Zwązk pomędzy zmą objaśaą a zmym objaśającym ma charaktr lowy x, x,, K x k Wartośc zmych objaśających są ustalo ( są losow ε. Składk losow dla poszczgólych wartośc
RACHUNEK NIEPEWNOŚCI POMIARU
Mędznarodowa Norma Ocen Nepewnośc Pomaru(Gude to Epresson of Uncertant n Measurements - Mędznarodowa Organzacja Normalzacjna ISO) RACHUNEK NIEPEWNOŚCI http://phscs.nst./gov/uncertant POMIARU Wrażane Nepewnośc
aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II
M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) GRY KONFLIKTOWE GRY -OSOBOWE O SUMIE WYPŁT ZERO I. DEFINICJE TWIERDZENI Konflktowe gr dwuosobowe opsuje macerz wpłat ( a ) [ ] mxn j,b j gdze: aj
gdzie E jest energią całkowitą cząstki. Postać równania Schrödingera dla stanu stacjonarnego Wprowadźmy do lewej i prawej strony równania Schrödingera
San sacjonarny cząsk San sacjonarny - San, w kórym ( r, ) ( r ), gęsość prawdopodobńswa znalzna cząsk cząsk w danym obszarz przsrzn n zalży od czasu. San sacjonarny js charakrysyczny dla sacjonarngo pola
W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.
Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas
KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Katarzyna Rosak-Lada Zajęca 3 1. Dobrod dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R 2 Dekompozycja warancj zmennej zależnej Współczynnk determnacj R 2 2. Zmenne
Jak zwiększyć efektywność i radość z wykonywanej pracy? Motywacja do pracy - badanie, szkolenie
Jak zwększyć fktywność radość z wykonywanj pracy? Motywacja do pracy - badan, szkoln czym sę zajmujmy? szkolna, symulacj Komunkacja, współpraca Cągł doskonaln Zarządzan zspołm Rozwój talntów motywacja
Klasyfkator lnowy Wstęp Klasyfkator lnowy jest najprostszym możlwym klasyfkatorem. Zakłada on lnową separację lnowy podzał dwóch klas mędzy sobą. Przedstawa to ponższy rysunek: 5 4 3 1 0-1 - -3-4 -5-5
Zadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane
Pienińskich Portali Turystycznych
Ofrta Pńskch Portal Turstczch b s z tu P w z c r st la m uj m C S ku z c t r k www.p.com www.szczawca.com www.czorszt.com facbook.com/p c a h Krótko o Pńskch Portalach Turstczch Pńsk Portal Turstcz został
UWAGI O ROZKŁADZIE FUNKCJI ZMIENNEJ LOSOWEJ.
L.Kowls - Uwg o rozłdz uc zm losow UWAI O ROZKŁADZIE UNKCJI ZMIENNEJ LOSOWEJ. - d zm losow cągł o gęstośc. Y g g - borlows tz. g - B BR dl B BR Wzczć gęstość g zm losow Y. Jśl g - ścśl mootocz różczowl
Zasady budowania prognoz ekonometrycznych
Zasad budowania prognoz ekonometrcznch Klasczne założenia teorii predkcji 1. Znajomość modelu kształtowania się zmiennej prognozowanej Znajomość postaci analitcznej wstępującch zależności międz zmiennmi
- Jeśli dany papier charakteryzuje się wskaźnikiem beta równym 1, to premia za ryzyko tego papieru wartościowego równa się wartości premii rynkowej.
Śrdni waŝony koszt kapitału (WACC) Spółki mogą korzystać z wilu dostępnych na rynku źródł finansowania: akcj zwykł, kapitał uprzywiljowany, krdyty bankow, obligacj, obligacj zaminn itd. W warunkach polskich
TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE
POLITHNIKA RZSZOWSKA Katedra Podstaw lektronk Instrkcja Nr4 F 00/003 sem. letn TRANZYSTOR IPOLARNY HARAKTRYSTYKI STATYZN elem ćwczena jest pomar charakterystyk statycznych tranzystora bpolarnego npn lb
Pomiar bezpośredni przyrządem wskazówkowym elektromechanicznym
. Rodzaj poiaru.. Poiar bezpośredni (prost) W przpadku poiaru pojednczej wielkości przrząde wskalowan w jej jednostkach wartość niedokładności ± określa graniczn błąd przrządu analogowego lub cfrowego
Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka
Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej
PODSTAWY EKSPLOATACJI
WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA m. Jarosława Dąbrowskgo LESŁAW BĘDKOWSKI, TADEUSZ DĄBROWSKI PODSTAWY EKSPLOATACJI CZĘŚĆ PODSTAWY DIAGNOSTYKI TECHNICZNEJ WARSZAWA Skrypt przznaczony jst dla studntów Wydzału
ANALIZA OBWODÓW DLA PRZEBIEGÓW SINUSOIDALNYCH METODĄ LICZB ZESPOLONYCH
ANAZA OBWODÓW DA PZBGÓW SNUSODANYH MTODĄ ZB ZSPOONYH. Wprowadzn. Wprowadź fnkcję zspoloną znnj rzczwstj (czas) o następjącj postac: F( t) F F j t j jt t+ Fnkcj tj przporządkj na płaszczźn zspolonj wktor
PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK
PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK Założena Nech oznacza ozom (warość) badanego zjawska (zmennej) w kolejnch momenach czasu T0, gdze T 0 0,1,..., n 1 oznacza worz szereg czasow. zbór numerów czasu. Cąg
METODY HODOWLANE - zagadnienia
METODY HODOWLANE METODY HODOWLANE - zaadninia. Matmatczn podtaw mtod odowlanc. Wartość cc ilościow i dfinic paramtrów ntcznc. Mtod zacowania paramtrów ntcznc 4. Wartość odowlana cc ilościow (ocna wartości
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.
PORÓWNANIE TEMPERATUR W HALI ZWIERZĄT WYZNACZONYCH NA PODSTAWIE BILANSU CIEPŁA OBLICZONEGO RÓśNYMI METODAMI
InŜynra Rolncza 6/005 Tadusz Głusk Katdra Mloracj Budownctwa Rolnczgo Akadma Rolncza w Lubln PORÓWNANIE TEMPERATUR W HALI ZWIERZĄT WYZNACZONYCH NA PODSTAWIE BILANSU CIEPŁA OBLICZONEGO RÓśNYMI METODAMI
termodynamika fenomenologiczna p, VT V, teoria kinetyczno-molekularna <v 2 > termodynamika statystyczna n(v) to jest długi czas, zachodzi
fzka statstczna stan makroskopow układ - skończon obszar przestrzenn (w szczególnośc zolowan) termodnamka fenomenologczna p, VT V, teora knetczno-molekularna termodnamka statstczna n(v) stan makroskopow
FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH
FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam
BADANIE WYBRANYCH STRUKTUR NIEZAWODNOŚCIOWYCH
ZAKŁAD EKSPLOATACJI SYSTEMÓW ELEKTOICZYCH ISTYTUT SYSTEMÓW ELEKTOICZYCH WYDZIAŁ ELEKTOIKI WOJSKOWA AKADEMIA TECHICZA ---------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ZASTOSOWANIE REGRESJI LOGISTYCZNEJ DO OKREŚLENIA PRAWDOPODOBIEŃSTWA SPRZEDAŻY ZASOBU MIESZKANIOWEGO
ZASTOSOWANIE REGRESJI LOGISTYCZNEJ DO OKREŚLENIA PRAWDOPODOBIEŃSTWA SPRZEDAŻY ZASOBU MIESZKANIOWEGO Łukasz MACH Strszczni: W artykul przdstawiono procs budowy modlu rgrsji logistycznj, którgo clm jst wspomagani
Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański
Natala Nehrebecka Darusz Szymańsk . Sprawy organzacyjne Zasady zalczena Ćwczena Lteratura. Czym zajmuje sę ekonometra? Model ekonometryczny 3. Model lnowy Postać modelu lnowego Zaps macerzowy modelu dl
Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 3 1. Dobroć dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R Dk Dekompozycja warancj zmennej zależnej ż Współczynnk determnacj R. Zmenne cągłe a
POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ MECHANICZNY TECHNOLOGICZNY Katedra Wytrzymałości Materiałów i Metod Komputerowych Mechaniki
POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ MECHANICZNY TECHNOLOGICZNY Katdra Wytrzymałośc Matrałów Mtod Komutrowych Mchank Rozrawa doktorska Tytuł: Analza wrażlwośc otymalzacja wolucyjna układów mchancznych
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych
Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,
Ile wynosi suma miar kątów wewnętrznych w pięciokącie?
1 Ile wynos suma mar kątów wewnętrznych w pęcokące? 1 Narysuj pęcokąt foremny 2 Połącz środek okręgu opsanego na tym pęcokące ze wszystkm werzchołkam pęcokąta 3 Oblcz kąty każdego z otrzymanych trójkątów
2009 ZARZĄDZANIE. LUTY 2009
Wybran zstawy gzaminacyjn kursu Matmatyka na Wydzial ZF Uniwrsyttu Ekonomiczngo w Wrocławiu w latach 009 06 Zstawy dotyczą trybu stacjonarngo Niktór zstawy zawirają kompltn rozwiązania Zakrs matriału w
( ) σ v. Adam Bodnar: Wytrzymałość Materiałów. Analiza płaskiego stanu naprężenia.
Adam Bdnar: Wtrzmałść Materiałów Analiza płaskieg stanu naprężenia 5 ANALIZA PŁASKIEGO STANU NAPRĘŻENIA 5 Naprężenia na dwlnej płaszczźnie Jak pamiętam płaski stan naprężenia w punkcie cechuje t że wektr
L6 - Obwody nieliniowe i optymalizacja obwodów
L6 - Obwody nlnow optymalzacja obwodów. Funkcj optymalzacj Tabla Zstawn najważnjszych funkcj optymalzacyjnych Matlaba [] Nazwa funkcj Rodzaj rozwązywango zadana Matmatyczny ops zadana fmnbnd Mnmalzacja
EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010
EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra
MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Kryteria oceniania odpowiedzi. Arkusz A II. Strona 1 z 5
MATEMATYKA POZIOM ROZSZERZONY Krytera ocenana odpowedz Arkusz A II Strona 1 z 5 Odpowedz Pytane 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Odpowedź D C C A B 153 135 232 333 Zad. 10. (0-3) Dana jest funkcja postac. Korzystając
dy dx stąd w przybliżeniu: y
Przykłady do funkcj nelnowych funkcj Törnqusta Proszę sprawdzć uzasadnć, które z podanych zdań są prawdzwe, a które fałszywe: Przykład 1. Mesęczne wydatk na warzywa (y, w jednostkach penężnych, jp) w zależnośc
OŚWIADCZENIE MAJĄTKOWE radnego gminy. (miejscowość)
OŚWIADCZENIE MAJĄTKOWE radnego gmny (mejscowość). dna Uwaga: 1. Osoba składająca ośwadczene obowązana jest do zgodnego z prawdą, starannego zupełnego wypełnena każdej z rubryk. 2. Jeżel poszczególne rubryk
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja
Materiały do wykładu 7 ze Statystyki
Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj
Wykład 4 Testy zgodności. dystrybuanta rozkładu populacji dystrybuanty rozkładów dwóch populacji rodzaj rozkładu wartości parametrów.
Wkład Test zgodności. Test zgodności służą do werikacji hipotez mówiącch, że a dstrbuanta rozkładu populacji ma określoną z gór postać unkcjną b dstrbuant rozkładów dwóch populacji nie różnią się w sposób
wydanie 3 / listopad 2015 znaków ewakuacji i ochrony przeciwpożarowej PN-EN ISO 7010 certyfikowanych pr zez C N B O P www.znaki-tdc.
Stosowani znaków wakuacji i ochron przciwpożarowj crtfikowanch pr zz C N B O P www.znaki-tdc.com wdani 3 / listopad 2015 AA 001 Wjści wakuacjn AA 010 Drzwi wakuacjn AA 009 Drzwi wakuacjn AA E001 E001 AA
Ekstrema funkcji dwóch zmiennych
Wkład z matematki inżnierskiej Ekstrema funkcji dwóch zmiennch JJ, IMiF UTP 18 JJ (JJ, IMiF UTP) EKSTREMA 18 1 / 47 Ekstrema lokalne DEFINICJA. Załóżm, że funkcja f (, ) jest określona w pewnm otoczeniu
SZTUCZNA INTELIGENCJA
SZTUCZNA INTELIGENCJA WYKŁAD 15. ALGORYTMY GENETYCZNE Częstochowa 014 Dr hab. nż. Grzegorz Dudek Wydzał Elektryczny Poltechnka Częstochowska TERMINOLOGIA allele wartośc, waranty genów, chromosom - (naczej
Rozwiązywanie belek prostych i przegubowych wyznaczanie reakcji i wykresów sił przekrojowych 6
ozwiązwanie beek prostch i przegubowch wznaczanie reakcji i wkresów sił przekrojowch 6 Obciążenie beki mogą stanowić sił skupione, moment skupione oraz obciążenia ciągłe q rs. 6.. s. 6. rzed przstąpieniem
E2. BADANIE OBWODÓW PRĄDU PRZEMIENNEGO
E. BADANE OBWODÓW PĄDU PZEMENNEGO ks opracowały: Jadwga Szydłowska Bożna Janowska-Dmoch Badać będzmy charakrysyk obwodów zawrających różn układy lmnów akch jak: opornk, cwka kondnsaor, połączonych z sobą
Uogólnione wektory własne
Uogólnion wktory własn m Dfinicja: Wktor nazywamy uogólnionym wktorm własnym rzędu m macirzy A do wartości własnj λ jśli ( A - I) m m- λ al ( A - λ I) Przykład: Znajdź uogólniony wktor własny rzędu do
Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A
Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe
; -1 x 1 spełnia powyższe warunki. Ale
Funkcje uwkłane Przkła.ozważm równane np. nech. Ptane Cz la owolneo [ ] stneje tak że? Nech. Wówczas unkcja - spełna powższe warunk. Ale spełna je także unkcja [ ] Q. Dokłaając warunek cąłośc unkcj [ ]
WPŁYW AKCESJI POLSKI DO UNII EUROPEJSKIEJ NA ROZWÓJ ROLNICTWA EKOLOGICZNEGO. Lidia Luty
74 LIDIA LUTY ROCZNIKI NAUKOWE EKONOMII ROLNICTWA I ROZWOJU OBSZARÓW WIEJSKICH, T. 11, z. 1, 214 WPŁYW AKCESJI POLSKI DO UNII EUROPEJSKIEJ NA ROZWÓJ ROLNICTWA EKOLOGICZNEGO Lda Lut Katedra Statstk Matematcznej
Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 2014 część 2 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,
ZASTOSOWANIE METODY GRAFÓW WIĄZAŃ DO MODELOWANIA PRACY ZESPOŁU PRĄDOTWÓRCZEGO W SIŁOWNI OKRĘTOWEJ
Chybowski L. Grzbiniak R. Matuszak Z. Maritim Acadmy zczcin Poland ZATOOWANIE METODY GRAFÓW WIĄZAŃ DO MODELOWANIA PRACY ZEPOŁU PRĄDOTWÓRCZEGO W IŁOWNI OKRĘTOWEJ ummary: Papr prsnts issus of application
x y x y y 2 1-1
Mtod komputrow : wrzsiń 5 Zadani. Obliczć u(.5) stosując intrpolację kwadratową Lagrang a dla danch z tabli. i i 5 u( i )..5. 5. 7. Zadani.Dlapunktów =, =, =obliczćfunkcjębazowąintrpolacjihrmitah, ().
Parametry zmiennej losowej
Eonometra Ćwczena Powtórzene wadomośc ze statysty SS EK Defncja Zmenną losową X nazywamy funcję odwzorowującą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbór lczb rzeczywstych, taą że przecwobraz dowolnego zboru
Analiza danych jakościowych
Analiza danych jakościowych Ccha ciągła a ccha dyskrtna! Ciągła kg Dyskrtna Cchy jakościow są to cchy, których jdnoznaczn i oczywist scharaktryzowani za pomocą liczb jst nimożliw lub bardzo utrudnion.
Ekonometryczne modele nieliniowe
Ekonomeryczne modele nelnowe Wykład 5 Progowe modele regrej Leraura Hanen B. E. 997 Inference n TAR Model, Sude n Nonlnear Dynamc and Economerc,. Tek na rone nerneowej wykładu Dodakowa leraura Hanen B.
; -1 x 1 spełnia powyższe warunki. Ale
AIB-Inormatka-Wkła - r Aam Ćmel cmel@.ah.eu.pl Funkcje uwkłane Przkła.ozważm równane np. nech. Ptane Cz la owolneo [] stneje tak że? Nech. Wówczas unkcja - spełna powższe warunk. Ale [ ] Q spełna je także
ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH
ANALIZA SZEREGÓW CZASWYCH Szereg czasow zbór warośc baanej cech lub warośc baanego zjawska zaobserwowanch w różnch momenach czasu uporząkowan chronologczne. Skłank szeregu czasowego:. enencja rozwojowa
Pierwiastki kwadratowe z liczby zespolonej
Pierwiastki kwadratowe z liczb zespolonej Pierwiastkiem kwadratowm z liczb w C nazwam każdą liczbę zespoloną z C, dla której z = w. Zbiór wszstkich pierwiastków oznaczam smbolem w. Innmi słow w = {z C
12. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH. z = x + y jest R 2, natomiast jej
1. FUNKCJE WIELU ZMIENNYCH 1.1. FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH Funkcją dwóch zmiennch określoną w zbiorze D R nazwam przporządkowanie każdej parze liczb () D dokładnie jednej liczb rzeczwistej z. Piszem prz tm
Analiza korelacji i regresji
Analza korelacj regresj Zad. Pewen zakład produkcyjny zatrudna pracownków fzycznych. Ich wydajność pracy (Y w szt./h) oraz mesęczne wynagrodzene (X w tys. zł) przedstawa ponższa tabela: Pracownk y x A
16, zbudowano test jednostajnie najmocniejszy dla weryfikacji hipotezy H
Zada Zakładając, ż zm losow,,, 6 są zalż mają rozkłady ormal ~ N( m, ),,, 6, zbudowao tst jdostaj ajmocjszy dla wryfkacj hpotzy H 0 : m 0 przy altratyw H : m 0 a pozom stotośc 0,05 W rzczywstośc okazało
Proces stochastyczny jako funkcja dwóch zmiennych. i niepusty podzbiór zbioru liczb rzeczywistych T. Proces stochastyczny jest to funkcja
POJĘCI PROCSU STOCHSTYCZNGO Przykład mpluda napęca gnrowango przz prądncę prądu zmnngo zalży od czynnków losowych moż być zapsana jako funkcja X sn c c - sała okrślająca częsolwość - zmnna losowa o rozkładz
ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH
ANALIZA ZEREGÓW CZAWYCH zereg czasow zbór warosc baanej cech lub warosc baanego zjawska zaobserwowanch w róznch momenach czasu uporzakowan chronologczne. klank szeregu czasowego:. enencja rozwojowa (ren)
Przykład 1 modelowania jednowymiarowego przepływu ciepła
Przykład 1 modlowania jdnowymiarowgo przpływu cipła 1. Modl przpływu przz ścianę wilowarstwową Ściana składa się trzch warstw o różnych grubościach wykonana z różnych matriałów. Na jdnj z ścian zwnętrznych
SZKOLENIE Świadectwo charakterystyki energetycznej budynku
SZKOLENIE Śwadctwo charatrysty nrgtycznj SZKOLENIE ŚWIADECTWO CHARAKTERYSTYKI ENERGETYCZNEJ BUDYNKU PN-B-02403:982 Oblczan szonowgo zapotrzbowana na cpło do ogrzwana wg Polsch Norm Strfa lmatyczna I II
Funkcja nieciągła. Typy nieciągłości funkcji. Autorzy: Anna Barbaszewska-Wiśniowska
Funkcja niciągła. Typy niciągłości funkcji Autorzy: Anna Barbaszwska-Wiśniowska 2018 Funkcja niciągła. Typy niciągłości funkcji Autor: Anna Barbaszwska-Wiśniowska DEFINICJA Dfinicja 1: Funkcja niciągła
Zestaw zadań 4: Przestrzenie wektorowe i podprzestrzenie. Liniowa niezależność. Sumy i sumy proste podprzestrzeni.
Zestaw zadań : Przestrzene wektorowe podprzestrzene. Lnowa nezależność. Sumy sumy proste podprzestrzen. () Wykazać, że V = C ze zwykłym dodawanem jako dodawanem wektorów operacją mnożena przez skalar :
SZEREG CZASOWY Y zjawisko badane w różnych okresach lub momentach czasu. Dynamika zjawiska to zmiana zjawiska w czasie. Przykład. Y średni kurs akcji
SZEREG CZASOWY Y zjawisko badane w różnch okresach lub momentach czasu. Dnamika zjawiska to zmiana zjawiska w czasie. Przkład. Y średni kurs akcji firm OPTMUS na giełdzie Okres: notowania od 1.03.2010
Zajęcia 2. Estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego
Zajęcia. Esmacja i werfikacja modelu ekonomercznego Celem zadania jes oszacowanie liniowego modelu opisującego wpłw z urski zagranicznej w danm kraju w zależności od wdaków na urskę zagraniczną i liczb
Termodynamika. Część 10. Elementy fizyki statystycznej klasyczny gaz doskonały. Janusz Brzychczyk, Instytut Fizyki UJ
Trodynaika Część 1 Elnty fizyki statystycznj klasyczny gaz doskonały Janusz Brzychczyk, Instytut Fizyki UJ Użytczn całki ax2 dx = 1 2 a x ax2 dx = 1 2a ax2 dx = a a x 2 ax2 dx = 1 4a a x 3 ax2 dx = 1 2a
= σ σ. 5. CML Capital Market Line, Rynkowa Linia Kapitału
5 CML Catal Market Lne, ynkowa Lna Katału Zbór ortolo o nalny odchylenu standardowy zbór eektywny ozważy ortolo złożone ze wszystkch aktywów stnejących na rynku Załóży, że jest ch N A * P H P Q P 3 * B
formularzy opisowych, ankiet lub innych dokumentów stanowi nieuporządkowany statystyczny, stanowi on podstawę dalszych
Zebran materał statstczn w forme sprawozdań, formularz opsowch, anket lub nnch dokumentów stanow neuporządkowan surow materał statstczn, neprzdatn jeszcze do bezpośrednej analz, porównań wnosków. Materał
Definicja: Wektor nazywamy uogólnionym wektorem własnym rzędu m macierzy A
Uogólnion wktory własnw Dfinicja: Wktor nazywamy uogólnionym wktorm własnym rzędu m macirzy A m do wartości własnj λ jśli ( A - I) m m- λ al ( A - λ I) Przykład: Znajdź uogólniony wktor własny rzędu do
ĆWICZENIE 5 BADANIE WYBRANYCH STRUKTUR NIEZAWODNOŚCIOWYCH
ĆWICZEIE 5 BADAIE WYBAYCH STUKTU IEZAWODOŚCIOWYCH Cl ćwczna: lustracja praktyczngo sposobu wyznaczana wybranych wskaźnków opsujących nzawodność typowych struktur nzawodnoścowych. Przdmot ćwczna: wrtualn
25. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU. y +y tgx=sinx
5. RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE PIERWSZEGO RZĘDU 5.1. Pojęcia wstępne. Klasfikacja równań i rozwiązań Rozróżniam dwa zasadnicze tp równań różniczkowch: równania różniczkowe zwczajne i równania różniczkowe cząstkowe.
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP I Zadania teoretyczne
XXX OLIPIADA FIZYCZNA TAP I Zadana teoretczne Nazwa zadana ZADANI T1 Na odstawe wsółczesnch badań wadomo że jądro atomowe może znajdować sę tlo w stanach o oreślonch energach odobne ja dobrze znan atom
Zapis informacji, systemy pozycyjne 1. Literatura Jerzy Grębosz, Symfonia C++ standard. Harvey M. Deitl, Paul J. Deitl, Arkana C++. Programowanie.
Zaps nformacj, systemy pozycyjne 1 Lteratura Jerzy Grębosz, Symfona C++ standard. Harvey M. Detl, Paul J. Detl, Arkana C++. Programowane. Zaps nformacj w komputerach Wszystke elementy danych przetwarzane
Motto. Czy to nie zabawne, że ci sami ludzie, którzy śmieją się z science fiction, słuchają prognoz pogody oraz ekonomistów? (K.
Motto Cz to nie zabawne, że ci sami ludzie, którz śmieją się z science fiction, słuchają prognoz pogod oraz ekonomistów? (K. Throop III) 1 Specfika szeregów czasowch Modele szeregów czasowch są alternatwą
Jak zwiększyć efektywność i radość z wykonywanej pracy? Motywacja do pracy - badanie, szkolenie
Jak zwększyć fktywność radość z wykonywanj pracy? Motywacja do pracy - badan, szkoln Osoba prowadząca badan zawodowo aktywator własna dzałalność gospodarcza Gtn Nobl Bank trnr wwnętrzny Konrad Dębkowsk
INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.
INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 1-2
Stanisław Cichocki Natalia Nehreecka Zajęcia - . Model liniow Postać modelu liniowego Zapis macierzow modelu liniowego. Estmacja modelu Przkład Wartość teoretczna (dopasowana) Reszt 3. MNK - przpadek wielu
Instrukcja dodawania reklamy
Istrukja dodawaa rklam b s tu P w r st la m uj m C S ku t r k www.p.om www.sawa.om www.orst.om fabook.om/p a h Krok 1 Rjstraja owgo użtkowka la m uj m 1. Whodm a jd trh portal, klkam a lk dodaj rklamę
METODY KOMPUTEROWE 10
MEODY KOMPUEROWE RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE CZĄSKOWE Poechnka Poznańska Mchał Płokowak Adam Łodgowsk Mchał PŁOKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Konsace nakowe dr nż. Wod Kąko Poznań 00/00 MEODY KOMPUEROWE 0 RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE