Stochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Stochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych"

Transkrypt

1 PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych Projekt jest wykonywany z wykorzystaniem pakietu statystycznego STATISTICA. Praca odbywa się w grupach 2-3 osobowych. Aby zaliczyć projekt, należy dostarczyć wydrukowane sprawozdanie z wynikami przeprowadzonej analizy nie później niż do dnia 15 grudnia 2014 r. Niedostarczenie sprawozdania w terminie skutkuje uzyskaniem 0 punktów za projekt i taka też liczba jest brana pod uwagę przy wyliczaniu oceny końcowej. Sprawozdanie powinno być podpisane imionami i nazwiskami, numerami indeksów autorów oraz numerem grupy ćwiczeniowej. Dane do analizy znajdują się w pliku turbiny.xlsx i pochodzą ze strony: Zawierają informacje na temat kluczowych parametrów różnych modeli turbin wiatrowych wykorzystywanych w farmach wiatrowych. Dane zawierają 963 przypadki (różne modele) opisane przez 5 zmiennych (parametry): Celem jest: Manufacturer producent turbiny; Model model turbiny; Power (kw) moc nominalna turbiny; Diameter (m) średnica turbiny; Availability dostępność na rynku: 1. Analiza koncentracji, rozrzutu i struktury danych dla zmiennych Power i Diameter. 2. Analiza i porównanie koncentracji i rozproszenia tych samych zmiennych, ale w kategoriach określonych przez zmienną Availability. Analiza struktury danych w kategoriach poprzez wykonanie skategoryzowanych wykresów pudełkowych (na podstawie mediany i kwartyli) i skategoryzowanych histogramów. a. Kategoria I: turbiny wycofane z produkcji (Old), b. Kategoria II: turbiny aktualnie produkowane (Under production), c. Kategoria III: turbiny znajdujące się dopiero w budowie (Under dev.). 3. Wskazanie nazw 3 producentów, których turbiny są najliczniej reprezentowane w załączonych danych na podstawie histogramu przedstawiającego liczbę turbin wykonanych przez każdego producenta (nazwy producentów = kategorie określone w zmiennej Manufacturer) 4. Zilustrowanie zależności pomiędzy mocą turbiny a jej średnicą przy pomocy wykresu rozrzutu. Określenie równania dla prostej regresji. Wyniki otrzymane w każdym z punktów należy skomentować. Analizę koncentracji danych wykonuje się poprzez wyliczenie: Wartości średnich; Przedziałów ufności dla wartości oczekiwanej; Minimalnych i maksymalnych wartości zmiennych; Mediany i kwartyli (Q 1 i Q 3); Analizy rozrzutu/rozproszenia danych przez wyliczenie: a. Miar zmienności, czyli np. rozstępu, wariancji, odchylenia standardowego; Analizy struktury zbioru danych poprzez wykonanie: b. Histogramów (rozkłady empiryczne); c. Wykresów pudełkowych ilustrujących rozmieszczenie danych wokół mediany lub wokół średniej.

2 Zależności pomiędzy zmiennymi dobrze ilustrują wykresy rozproszenia. STAISTICA wylicza dla każdego wykresu rozproszenia równanie prostej regresji opisujące zależność liniową występującą pomiędzy zmiennymi. Aby wykonać powyższe zadania, należy się zapoznać z instrukcją opisaną w kolejnych punktach. 1. Importowanie danych z arkuszy xlsx do pakietu STATISTICA. W menu głównym STATISTIKI należy wejść w Plik/Otwórz: Wybrać odpowiedni plik i następnie zaznaczyć Import wybranego arkusza: Zaznaczyć arkusz, który zawiera dane (w przypadku pliku turbiny.xlsx arkusz ten nazywa się dane ) i potwierdzić wybór wciskając OK. Pojawia się okno, w którym należy zaznaczyć, żeby program wziął nazwy zmiennych z 1 wiersza i potwierdzić wybór przyciskiem OK: Może się pojawić okno, w którym należy wskazać, aby program wczytywał tekst jako etykiety tekstowe:

3 Prawidłowo wczytane dane powinny wyglądać następująco: Statystyki opisowe Do analizy koncentracji i rozrzutu wykorzystujemy parametry statystyki opisowej. Aby je wyliczyć dla wybranej zmiennej należy wybrać z menu głównego STATISTIKI Statystyka/Statystyki podstawowe i tabele: W wyniku tego działania pojawia się okno, w którym należy wybrać Statystyki opisowe, a wybór potwierdzić wciskając OK:

4 Wyświetla się nowe okno, w którym należy wskazać zmienną, dla której chcemy wyznaczyć parametry statystyki opisowej. Wyboru zmiennej dokonuje się poprzez wciśnięcie przycisku Zmienne, znajdującego się w lewym górnym rogu tego okna: Interesujące nas zmienne należy wybrać z listy zmiennych (można na raz wybrać kilka), a wybór potwierdzić wciskając OK:

5 W zakładce Więcej dokonujemy wyboru interesujących nas parametrów statystyki opisowej i aby uzyskać wynik wciskamy przycisk Statystyki: W wyniku tej operacji powinno się wyświetlić okno z wyznaczonymi wartościami wskazanych przez nas parametrów:

6 Aby wrócić do okna ze Statystykami opisowymi należy powiększyć zminimalizowane okno znajdujące się w lewym dolnym rogu ekranu: W oknie tym w zakładce Podstawowe znajdują się przyciski służące do generowania Histogramu i wykresu pudełkowego (nazwany jako Wykres ramka-wąsy):

7 Po wciśnięciu przycisku Histogram wyświetlą się histogramy dla wybranych zmiennych. Natomiast w związku z tym, że występuje kilka rodzajów wykresów pudełkowych, przed ich wyświetleniem należy wskazać typ wykresu pudełkowego, jaki ma zostać wygenerowany. Dokonuje się tego w zakładce Opcje:

8 Po wyborze opcji należy wrócić do zakładki Podstawowe i wcisnąć przycisk Wykres ramka-wąsy. Najlepiej zrobić to wybierając każdą zmienną osobno. Histogramy i wykresy pudełkowe skategoryzowane Aby móc porównać strukturę danych w różnych kategoriach pomocne są wykresy skategoryzowane. Wykonuje się je z poziomu okna Statystyki opisowe, wchodząc do zakładki W. skategoryzowane: W celu wykonania skategoryzowanych histogramów należy wcisnąć przycisk Histogramy skategoryzowane, a następnie wskazać przynajmniej jedną zmienną grupującą, czyli tą która zawiera informację o kategoriach (np. zmienną Availability):

9 Po wciśnięciu OK, pokazuje się okienko, w którym należy dokonać wyboru kodów zmiennej grupującej: Jeśli interesują nas wszystkie kategorie, wciskamy przycisk Wszystko, a następnie zatwierdzamy wybór OK: W wyniku tego działania pojawią się histogramy dla każdej kategorii określonej przez zmienną grupującą, w tym przypadku przez zmienną Availability. W taki sam sposób wykonujemy wykresy pudełkowe, pamiętając o odpowiednim ustaleniu opcji wykresu w zakładce Opcje. Wyznaczanie parametrów tylko dla wybranej kategorii Aby wyliczyć parametry statystyki opisowej dla wybranej kategorii (na przykład tylko dla kategorii Under production, określonej w zmiennej Availability), przy wyznaczaniu parametrów statystyki opisowej należy skorzystać z przycisku Select cases:

10 Po wciśnięciu tego przycisku należy zaznaczyć opcje Włącz warunki selekcji, oraz zdefiniować przypadki, które mają być poddane analizie poprzez wpisanie odpowiedniego warunku. Na rysunku przedstawionym poniżej warunek jest opisany jako: v5 = Under production, co oznacza, że interesują nas tylko te przypadki, dla których zmienna numer 5 (variable 5) przyjmuje wartość Under production :

11 Po wciśnięciu przycisku OK, następuje powrót do okna Statystyki podstawowe, w którym przycisk Select cases zostaje podświetlony na niebiesko, co oznacza, że zostały określone warunki selekcji przypadków. Po wyznaczeniu wszystkich interesujących nas parametrów statystyki opisowej dla kategorii Under production, wciskając ponownie przycisk Select cases możemy zmienić kategorię na inną, odpowiednio definiując interesujące nas przypadki. Ustalenie najliczniejszej kategorii Najbardziej liczną kategorię można wskazać na różne sposoby, jednym z nich jest wykonanie histogramu dla zmiennej, która zawiera informacje o kategoriach, czyli np. aby wskazać, który producent produkuje najwięcej turbin, należy wykonać histogram dla zmiennej Manufacturer. Aby to zrobić wybieramy z menu głównego Wykresy/Histogramy:

12 Pojawia się okno Histogramy 2W, w którym musimy dokonać wyboru zmiennej, a także określić kody, dla których powstanie histogram (kodami będą nazwy producentów). Należy również odznaczyć dopasowanie rozkładu normalnego, ponieważ histogram będzie wykonywany dla kategorii cechy jakościowej Po wciśnięciu OK pojawia się histogram przedstawiający liczebność turbin wykonywanych przez kolejnych producentów. Najechanie kursorem na wybrany słupek umożliwi nam odczytanie producenta, na którego dana liczebność przypada. Wykres rozrzutu W celu zilustrowania zależności pomiędzy zmiennymi, np. pomiędzy średnicą a mocą, wykonuje się wykres rozrzutu. Wykres ten wykonuje się wybierając w menu głównym Wykresy/Wykresy rozrzutu: Pojawia się okno Wykres rozrzutu 2W, w którym poprzez naciśnięcie przycisku Zmienne należy określić zmienne X i Y, czyli np. Diameter i Power:

13 Po zatwierdzeniu wyboru zmiennych poprzez OK, wciskamy jeszcze raz OK w oknie Wykresy rozrzutu 2W, uzyskując w ten sposób wykres rozrzutu ukazujący zależność pomiędzy wybranymi zmiennymi: Nad tym wykresem znajduje się równanie opisujące czerwoną prostą, dopasowaną do zmienności danych, nazywaną prostą regresji.

Podstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica

Podstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica Podstawowe operacje i rodzaje analiz dostępne w pakiecie Statistica 1. Zarządzanie danymi. Pierwszą czynnością w pracy z pakietem Statistica jest zazwyczaj wprowadzenie danych do arkusza. Oprócz możliwości

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej

Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej Wprowadzenie do analizy dyskryminacyjnej Analiza dyskryminacyjna to zespół metod statystycznych używanych w celu znalezienia funkcji dyskryminacyjnej, która możliwie najlepiej charakteryzuje bądź rozdziela

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Laboratorium II: Analiza opisowa. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2014/2015 Analiza danych pomiarowych

Spis treści. Laboratorium II: Analiza opisowa. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2014/2015 Analiza danych pomiarowych 1 Laboratorium II: Analiza opisowa Spis treści Laboratorium II: Analiza opisowa...1 Wiadomości ogólne...2 1. Zarządzanie danymi....2 1.2 Scalanie danych....2 1.2 Sprawdzanie danych....3 1.3 Sortowanie

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej

LABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej LABORATORIUM 3 Przygotowanie pliku (nazwy zmiennych, export plików.xlsx, selekcja przypadków); Graficzna prezentacja danych: Histogramy (skategoryzowane) i 3-wymiarowe; Wykresy ramka wąsy; Wykresy powierzchniowe;

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych

Spis treści. Laboratorium III: Testy statystyczne. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych 1 Laboratorium III: Testy statystyczne Spis treści Laboratorium III: Testy statystyczne... 1 Wiadomości ogólne... 2 1. Krótkie przypomnienie wiadomości na temat testów statystycznych... 2 1.1. Weryfikacja

Bardziej szczegółowo

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1)

Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wykład 4: Statystyki opisowe (część 1) Wprowadzenie W przypadku danych mających charakter liczbowy do ich charakterystyki można wykorzystać tak zwane STATYSTYKI OPISOWE. Za pomocą statystyk opisowych można

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE DANYMI W STATISTICA

ZARZĄDZANIE DANYMI W STATISTICA Wprowadzenie do STATISTICA Krzysztof Regulski AGH, WIMiIP ZARZĄDZANIE DANYMI W STATISTICA 1) Zastosowanie: STATISTICA umożliwia w zakresie zarządzania danymi m.in.: scalanie plików sprawdzanie danych sortowanie

Bardziej szczegółowo

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2)

Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wprowadzenie Na poprzednim wykładzie wprowadzone zostały statystyki opisowe nazywane miarami położenia (średnia, mediana, kwartyle, minimum i maksimum, modalna oraz

Bardziej szczegółowo

Instrukcja obsługi programu Do-Exp

Instrukcja obsługi programu Do-Exp Instrukcja obsługi programu Do-Exp Autor: Wojciech Stark. Program został utworzony w ramach pracy dyplomowej na Wydziale Chemicznym Politechniki Warszawskiej. Instrukcja dotyczy programu Do-Exp w wersji

Bardziej szczegółowo

Opracowywanie wyników doświadczeń

Opracowywanie wyników doświadczeń Podstawy statystyki medycznej Laboratorium Zajęcia 6 Statistica Opracowywanie wyników doświadczeń Niniejsza instrukcja zawiera przykłady opracowywania doświadczeń jednoczynnikowy i wieloczynnikowych w

Bardziej szczegółowo

Analiza Statystyczna

Analiza Statystyczna Lekcja 5. Strona 1 z 12 Analiza Statystyczna Do analizy statystycznej wykorzystać można wbudowany w MS Excel pakiet Analysis Toolpak. Jest on instalowany w programie Excel jako pakiet dodatkowy. Oznacza

Bardziej szczegółowo

2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych.

2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych. Laboratorium z ekonometrii (GRETL) 2. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Podstawowe operacje na danych. 2.1 Zaimportuj dane z pliku zatrudnienie.csv z przecinkiem jako separatorem danych i kropką jako

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;

Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; LABORATORIUM 4 Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; dwie zmienne zależne mierzalne małe próby duże próby rozkład normalny

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

STATYSTYKA - 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 szczegółowo

Zadanie Tworzenie próbki z rozkładu logarytmiczno normalnego LN(5, 2) Plot Probability Distributions

Zadanie Tworzenie próbki z rozkładu logarytmiczno normalnego LN(5, 2) Plot Probability Distributions Zadanie 1. 1 Wygenerować 200 elementowa próbkę z rozkładu logarytmiczno-normalnego o parametrach LN(5,2). Utworzyć dla tej próbki: - szereg rozdzielczy - histogramy liczebności i częstości - histogramy

Bardziej szczegółowo

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych?

Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? Jak sprawdzić normalność rozkładu w teście dla prób zależnych? W pliku zalezne_10.sta znajdują się dwie zmienne: czasu biegu przed rozpoczęciem cyklu treningowego (zmienna 1) oraz czasu biegu po zakończeniu

Bardziej szczegółowo

ROZLICZENIE PRODUKCJI

ROZLICZENIE PRODUKCJI ROZLICZENIE PRODUKCJI Instrukcja Użytkownika do systemu mrp711 Wrocław 2012 rok Produkcja - kooperacja Spis treści Produkcja - kooperacja... 2 Zlecenie produkcyjne zlecenie kooperacji... 3 1. Zlecenie

Bardziej szczegółowo

Spis treści. LaboratoriumV: Podstawy korelacji i regresji. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2014/2015 Analiza danych pomiarowych

Spis treści. LaboratoriumV: Podstawy korelacji i regresji. Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2014/2015 Analiza danych pomiarowych 1 LaboratoriumV: Podstawy korelacji i regresji Spis treści Laboratorium V: Podstawy korelacji i regresji...1 Wiadomości ogólne...2 1. Wstęp teoretyczny....2 1.1 Korelacja....2 1.2 Funkcja regresji....5

Bardziej szczegółowo

1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych.

1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych. Laboratorium z ekonometrii (GRETL) 1. Wprowadzenie do oprogramowania gretl. Wprowadzanie danych. Okno startowe: Póki nie wczytamy jakiejś bazy danych (lub nie stworzymy własnej), mamy dostęp tylko do dwóch

Bardziej szczegółowo

Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy)

Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy) Wykład 3. Metody opisu danych (statystyki opisowe, tabele liczności, wykresy ramkowe i histogramy) Co na dzisiejszym wykładzie: definicje, sposoby wyznaczania i interpretacja STATYSTYK OPISOWYCH prezentacja

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych;

STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych; STATYSTYKA OPISOWA Przykłady problemów statystycznych: - badanie opinii publicznej na temat preferencji wyborczych; - badanie skuteczności nowego leku; - badanie stopnia zanieczyszczenia gleb metalami

Bardziej szczegółowo

PRZYGOTOWANIE ŚRODKA PDF

PRZYGOTOWANIE ŚRODKA PDF PRZYGOTOWANIE ŚRODKA PDF Następnie przechodzimy do najważniejszych elementów systemu. Pierwszym z nich jest Edytor, w którym oznaczamy strukturę oraz uzupełniamy elementy, które nie zostały pobrane z wgrywanego

Bardziej szczegółowo

Niestandardowa tabela częstości

Niestandardowa tabela częstości raportowanie Niestandardowa tabela częstości Przemysław Budzewski Predictive Solutions Do czego dążymy W Generalnym Sondażu Społecznym USA w 1991 roku badaniu poddano respondentów należących do szeregu

Bardziej szczegółowo

Ć w i c z e n i e 3 : W i z u a l i z a c j a d a n y c h - w y k r e s y S t r o n a 1

Ć w i c z e n i e 3 : W i z u a l i z a c j a d a n y c h - w y k r e s y S t r o n a 1 Ć w i c z e n i e 3 : W i z u a l i z a c j a d a n y c h - w y k r e s y S t r o n a 1 Zadanie 1. Tworzenie wykresów zmiennych jakościowych wyrażonych w skali nominalnej i porządkowej. Utworzyć wykres

Bardziej szczegółowo

Jak korzystać z Excela?

Jak korzystać z Excela? 1 Jak korzystać z Excela? 1. Dane liczbowe, wprowadzone (zaimportowane) do arkusza kalkulacyjnego w Excelu mogą przyjmować różne kategorie, np. ogólne, liczbowe, walutowe, księgowe, naukowe, itd. Jeśli

Bardziej szczegółowo

Tabele przestawne tabelą przestawną. Sprzedawcy, Kwartały, Wartości. Dane/Raport tabeli przestawnej i wykresu przestawnego.

Tabele przestawne tabelą przestawną. Sprzedawcy, Kwartały, Wartości. Dane/Raport tabeli przestawnej i wykresu przestawnego. Tabele przestawne Niekiedy istnieje potrzeba dokonania podsumowania zawartości bazy danych w formie dodatkowej tabeli. Tabelę taką, podsumowującą wybrane pola bazy danych, nazywamy tabelą przestawną. Zasady

Bardziej szczegółowo

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com) Prezentacja materiału statystycznego Szeroko rozumiane modelowanie i prognozowanie jest zwykle kluczowym celem analizy danych. Aby zbudować model wyjaśniający relacje pomiędzy różnymi aspektami rozważanego

Bardziej szczegółowo

Wykład 3: Statystyki opisowe - miary położenia, miary zmienności, miary asymetrii

Wykład 3: Statystyki opisowe - miary położenia, miary zmienności, miary asymetrii Wykład 3: Statystyki opisowe - miary położenia, miary zmienności, miary asymetrii Wprowadzenie W przypadku danych liczbowych do ich charakterystyki można wykorzystać tak zwane STATYSTYKI OPISOWE. Za pomocą

Bardziej szczegółowo

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak

-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak Wzory dla szeregu szczegółowego: Wzory dla szeregu rozdzielczego punktowego: ->Średnia arytmetyczna ważona -> Średnia arytmetyczna (5) ->Średnia harmoniczna (1) ->Średnia harmoniczna (6) (2) ->Średnia

Bardziej szczegółowo

Podstawy statystyki medycznej Laboratorium. Zajęcia 5 wprowadzenie do programu Statistica

Podstawy statystyki medycznej Laboratorium. Zajęcia 5 wprowadzenie do programu Statistica Podstawy statystyki medycznej Laboratorium Zajęcia 5 wprowadzenie do programu Statistica Program STATISTICA uruchamia się klikając na przycisk Start w systemie Windows, a następnie na pozycję STATISTICA

Bardziej szczegółowo

Tworzenie tabeli przestawnej krok po kroku

Tworzenie tabeli przestawnej krok po kroku Tabele przestawne Arkusz kalkulacyjny jest narzędziem przeznaczonym do zapisu, przechowywania i analizy danych. Jeśli w arkuszu zamierzamy gromadzić dane o osobach i cechach je opisujących (np. skąd pochodzą,

Bardziej szczegółowo

Grupowanie materiału statystycznego

Grupowanie materiału statystycznego Grupowanie materiału statystycznego Materiał liczbowy, otrzymany w wyniku przeprowadzonej obserwacji statystycznej lub pomiaru, należy odpowiednio usystematyzować i pogrupować. Doskonale nadają się do

Bardziej szczegółowo

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance)

Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance) ANOVA Analizy wariancji ANOVA (analysis of variance) jest to metoda równoczesnego badania istotności różnic między wieloma średnimi z prób pochodzących z wielu populacji (grup). Model jednoczynnikowy analiza

Bardziej szczegółowo

author: Andrzej Dudek

author: Andrzej Dudek Edytor wprowadzone polecenia zostają w oknie edytora I mogą być uruchamiana poprzez CTRL+R lub Run (tylko zaznaczone linie, z wyświetlaniem wykonywanych linii kodu) lub poprzez Source (zawsze całość, bez

Bardziej szczegółowo

3.7. Wykresy czyli popatrzmy na statystyki

3.7. Wykresy czyli popatrzmy na statystyki 3.7. Wykresy czyli popatrzmy na statystyki Współczesne edytory tekstu umożliwiają umieszczanie w dokumentach prostych wykresów, służących do graficznej reprezentacji jakiś danych. Najprostszym sposobem

Bardziej szczegółowo

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie: ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość

Bardziej szczegółowo

Dokumentacja eksploatacyjna systemu SOVAT dla użytkownika zewnętrznego (pracownik jednostki)

Dokumentacja eksploatacyjna systemu SOVAT dla użytkownika zewnętrznego (pracownik jednostki) Projekt: Wykonanie, dostawa i wdrożenie systemu informatycznego obsługującego konsolidację rozliczeń podatku VAT w Gminie Miejskiej Kraków (SOVAT) Dokumentacja eksploatacyjna systemu SOVAT dla użytkownika

Bardziej szczegółowo

Sposoby prezentacji problemów w statystyce

Sposoby prezentacji problemów w statystyce S t r o n a 1 Dr Anna Rybak Instytut Informatyki Uniwersytet w Białymstoku Sposoby prezentacji problemów w statystyce Wprowadzenie W artykule zostaną zaprezentowane podstawowe zagadnienia z zakresu statystyki

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY)

STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) STATYSTYKA OPISOWA. LICZBOWE CHARAKTERYSTYKI(MIARY) Dla opisania rozkładu badanej zmiennej, korzystamy z pewnych charakterystyk liczbowych. Dzielimy je na cztery grupy.. Określenie przeciętnej wartości

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 4. Arkusz kalkulacyjny i programy do obliczeń statystycznych

Ćwiczenia nr 4. Arkusz kalkulacyjny i programy do obliczeń statystycznych Ćwiczenia nr 4 Arkusz kalkulacyjny i programy do obliczeń statystycznych Arkusz kalkulacyjny składa się z komórek powstałych z przecięcia wierszy, oznaczających zwykle przypadki, z kolumnami, oznaczającymi

Bardziej szczegółowo

Otwórz R. Zmień katalog roboczy za pomocą File/Change Dir. Wczytaj plik przypisując go obiektowi o nazwie students:

Otwórz R. Zmień katalog roboczy za pomocą File/Change Dir. Wczytaj plik przypisując go obiektowi o nazwie students: 1. Wczytywanie danych do programu R Otwórz R. Zmień katalog roboczy za pomocą File/Change Dir. Wczytaj plik przypisując go obiektowi o nazwie students: > students

Bardziej szczegółowo

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze

Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze - ćwiczenia ĆWICZENIA Piotr Ciskowski ramka-wąsy przykład 1. krwinki czerwone Stanisz W eksperymencie farmakologicznym analizowano oddziaływanie pewnego preparatu

Bardziej szczegółowo

TABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE

TABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE TABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE 1. Tabele wykonane w Excelu na pierwszych ćwiczeniach Wielkość prób samce samice wiosna/lato 12 6 jesień 6 7 zima 10 9 Średni ciężar osobnika SD ciężaru osobnika samce

Bardziej szczegółowo

Instrukcja obsługi dla rachunków elektronicznych generowanych z programu RUMsoft

Instrukcja obsługi dla rachunków elektronicznych generowanych z programu RUMsoft Instrukcja obsługi dla rachunków elektronicznych generowanych z programu RUMsoft W programie RUMsoft dodano możliwość generowania rachunków elektronicznych oraz ich wydruków wraz z fakturami. Poniżej znajduje

Bardziej szczegółowo

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie.

Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą w oddzielnej kolumnie. STATISTICA INSTRUKCJA - 1 I. Wprowadzanie danych Podstawowe / Nowy / Arkusz Dane dotyczące wartości zmiennej (cechy) wprowadzamy w jednej kolumnie. W przypadku większej liczby zmiennych wprowadzamy każdą

Bardziej szczegółowo

RF-graph 1.2 POMOC PROGRAMU

RF-graph 1.2 POMOC PROGRAMU RF-graph 1.2 POMOC PROGRAMU Spis treśći 1. Komunikacja...3 1.1. Połączenie...3 1.2. Rozłączenie...3 1.3. Problemy z połączeniem...3 1.4. Ustawienia transmisji...4 2. Wykresy...4 2.1. Rysowanie siatek...4

Bardziej szczegółowo

Przy wykonywaniu rozliczeń obowiązują pewne zasady, do których nie zastosowanie się będzie skutkowało odrzuceniem raportów ze strony NFZ:

Przy wykonywaniu rozliczeń obowiązują pewne zasady, do których nie zastosowanie się będzie skutkowało odrzuceniem raportów ze strony NFZ: WAŻNE INFORMACJE Przy wykonywaniu rozliczeń obowiązują pewne zasady, do których nie zastosowanie się będzie skutkowało odrzuceniem raportów ze strony NFZ: w województwach, w których obowiązuje szyfrowanie

Bardziej szczegółowo

Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VI: Testy nieparametryczne

Inżynieria biomedyczna, I rok, semestr letni 2013/2014 Analiza danych pomiarowych. Laboratorium VI: Testy nieparametryczne 1 Laboratorium VI: Testy nieparametryczne Spis treści Laboratorium VI: Testy nieparametryczne... 1 Testy nieparametryczne... 2 1. Tablica wielorozdzielcza... 3 2. Test χ 2 niezależności zmiennych... 3

Bardziej szczegółowo

1. Opis okna podstawowego programu TPrezenter.

1. Opis okna podstawowego programu TPrezenter. OPIS PROGRAMU TPREZENTER. Program TPrezenter przeznaczony jest do pełnej graficznej prezentacji danych bieżących lub archiwalnych dla systemów serii AL154. Umożliwia wygodną i dokładną analizę na monitorze

Bardziej szczegółowo

POMIARY WIDEO W PROGRAMIE COACH 5

POMIARY WIDEO W PROGRAMIE COACH 5 POMIARY WIDEO W PROGRAMIE COACH 5 Otrzymywanie informacji o położeniu zarejestrowanych na cyfrowym filmie wideo drobin odbywa się z wykorzystaniem oprogramowania do pomiarów wideo będącego częścią oprogramowania

Bardziej szczegółowo

Podstawy tworzenia prezentacji w programie Microsoft PowerPoint 2007

Podstawy tworzenia prezentacji w programie Microsoft PowerPoint 2007 Podstawy tworzenia prezentacji w programie Microsoft PowerPoint 2007 opracowanie: mgr Monika Pskit 1. Rozpoczęcie pracy z programem Microsoft PowerPoint 2007. 2. Umieszczanie tekstów i obrazów na slajdach.

Bardziej szczegółowo

Instrukcja uŝytkowania programu

Instrukcja uŝytkowania programu PN Instrukcja uŝytkowania programu PIXEL Zakład Informatyki Stosowanej Bydgoszcz Poznań 2 Spis treści SPIS TREŚCI...2 1. URUCHOMIENIE PROGRAMU...3 2. LOGOWANIE OPERATORA DO PROGRAMU...3 3. OKNO GŁÓWNE

Bardziej szczegółowo

Jak przekształcać zmienne jakościowe?

Jak przekształcać zmienne jakościowe? Data Preparation Jak przekształcać zmienne jakościowe? Marta Płonka Predictive Solutions W ostatnim artykule zobaczyliśmy, jak sprawdzić, czy między wybranymi przez nas predyktorami a zmienną przewidywaną

Bardziej szczegółowo

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski

Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 3. I. Wymiarowanie

Ćwiczenie 3. I. Wymiarowanie Ćwiczenie 3 I. Wymiarowanie AutoCAD oferuje duże możliwości wymiarowania rysunków, poniżej zostaną przedstawione podstawowe sposoby wymiarowania rysunku za pomocą różnych narzędzi. 1. WYMIAROWANIE LINIOWE

Bardziej szczegółowo

Wirtualny Dziennik - INSTRUKCJA DLA RODZICÓW

Wirtualny Dziennik - INSTRUKCJA DLA RODZICÓW Wirtualny Dziennik - INSTRUKCJA DLA RODZICÓW Wstęp Moduł dla rodziców to grupa opcji umożliwiająca podgląd większości elementów związanych z uczęszczaniem dziecka do szkoły. W szczególności dostępne są

Bardziej szczegółowo

Instrukcja użytkownika OPERATORA Akademickiego Systemu Archiwizacji Prac

Instrukcja użytkownika OPERATORA Akademickiego Systemu Archiwizacji Prac Instrukcja użytkownika OPERATORA Akademickiego Systemu Archiwizacji Prac Akademicki System Archiwizacji Prac (ASAP) to nowoczesne, elektroniczne archiwum prac dyplomowych zintegrowane z systemem antyplagiatowym

Bardziej szczegółowo

UMOWY INSTRUKCJA STANOWISKOWA

UMOWY INSTRUKCJA STANOWISKOWA UMOWY INSTRUKCJA STANOWISKOWA Klawisze skrótów: F7 wywołanie zapytania (% - zastępuje wiele znaków _ - zastępuje jeden znak F8 wyszukanie według podanych kryteriów (system rozróżnia małe i wielkie litery)

Bardziej szczegółowo

Instrukcja użytkownika Platforma Walutowa

Instrukcja użytkownika Platforma Walutowa Instrukcja użytkownika Platforma Walutowa Radomsko, Sierpień 2018 r. 1. Wstęp Platforma Walutowa ESBANK jest aplikacją internetową służącą do przeprowadzania transakcji walutowych. Do prawidłowego działania

Bardziej szczegółowo

fa x. ( ) SPIS TREŚCI

fa x. ( ) SPIS TREŚCI f a x.( + 4 8 1 2 ) 2 6 1 1 5 7 5 I N S T R U K C J A O B S Ł U G I P L A T F O T M Y E -L E A R N I N G O W E J O C H R O N A M E D Y C Z N A. P L h t t p : / / S Z K O L E N I A. O C H R O N A M E D

Bardziej szczegółowo

Instrukcja użytkownika OPERATORA Akademickiego Systemu Archiwizacji Prac

Instrukcja użytkownika OPERATORA Akademickiego Systemu Archiwizacji Prac Instrukcja użytkownika OPERATORA Akademickiego Systemu Archiwizacji Prac Akademicki System Archiwizacji Prac (ASAP) to nowoczesne, elektroniczne archiwum prac dyplomowych zintegrowane z systemem antyplagiatowym

Bardziej szczegółowo

Instrukcja użytkownika WYKŁADOWCY AKADEMICKIEGO SYSTEMU ARCHIWIZACJI PRAC

Instrukcja użytkownika WYKŁADOWCY AKADEMICKIEGO SYSTEMU ARCHIWIZACJI PRAC Instrukcja użytkownika WYKŁADOWCY AKADEMICKIEGO SYSTEMU ARCHIWIZACJI PRAC 1. Logowanie do systemu ASAP Logowanie do systemu ASAP odbywa się poprzez zalogowanie się do systemu dziekanatowego (ehms). Po

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41

Statystyka. 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 szczegółowo

Zadanie 1. Plik Nowy Kod. lub naciskając ikonę Nowy kod (jak na rysunku) Tworzymy bibliotekę o nazwie lab wpisując instrukcję

Zadanie 1. Plik Nowy Kod. lub naciskając ikonę Nowy kod (jak na rysunku) Tworzymy bibliotekę o nazwie lab wpisując instrukcję Zadanie 1 Plik Nowy Kod lub naciskając ikonę Nowy kod (jak na rysunku) Tworzymy bibliotekę o nazwie lab wpisując instrukcję libname nazwa biblioteki lokalizacja na dysku ; np. libname lab 'N:\sas2007\';

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA. SIMPLE.HCM Proces obsługi Kartoteki Pracownika, Kartoteki Przełożonego oraz Raportów kadrowo-płacowych

INSTRUKCJA. SIMPLE.HCM Proces obsługi Kartoteki Pracownika, Kartoteki Przełożonego oraz Raportów kadrowo-płacowych INSTRUKCJA SIMPLE.HCM Proces obsługi Kartoteki Pracownika, Kartoteki Przełożonego oraz Raportów kadrowo-płacowych SPIS TREŚCI 1. KARTOTEKA PRACOWNIKA... 2 2. KARTOTEKA PRZEŁOŻONEGO... 3 3. LISTA RAPORTÓW

Bardziej szczegółowo

I Tworzenie prezentacji za pomocą szablonu w programie Power-Point. 1. Wybieramy z górnego menu polecenie Nowy a następnie Utwórz z szablonu

I Tworzenie prezentacji za pomocą szablonu w programie Power-Point. 1. Wybieramy z górnego menu polecenie Nowy a następnie Utwórz z szablonu I Tworzenie prezentacji za pomocą szablonu w programie Power-Point 1. Wybieramy z górnego menu polecenie Nowy a następnie Utwórz z szablonu 2. Po wybraniu szablonu ukaŝe się nam ekran jak poniŝej 3. Następnie

Bardziej szczegółowo

TABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE

TABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE TABELE I WYKRESY W EXCELU I ACCESSIE Adresowanie w Excelu A B C D 1 A1 $B1 C$1 $D$1 2 3 A B C D 1 15 =A1 2 =$A1 3 =A$1 4 =$A$1 Przesunąć w dół, w bok i w dół i bok Przekopiować w dół, w bok i w dół i bok

Bardziej szczegółowo

Zadanie Wstaw wykres i dokonaj jego edycji dla poniższych danych. 8a 3,54 8b 5,25 8c 4,21 8d 4,85

Zadanie Wstaw wykres i dokonaj jego edycji dla poniższych danych. 8a 3,54 8b 5,25 8c 4,21 8d 4,85 Zadanie Wstaw wykres i dokonaj jego edycji dla poniższych danych Klasa Średnia 8a 3,54 8b 5,25 8c 4,21 8d 4,85 Do wstawienia wykresu w edytorze tekstu nie potrzebujemy mieć wykonanej tabeli jest ona tylko

Bardziej szczegółowo

Instrukcja. importu dokumentów. z programu Fakt do programu Płatnik. oraz. przesyłania danych do ZUS. przy pomocy programu Płatnik

Instrukcja. importu dokumentów. z programu Fakt do programu Płatnik. oraz. przesyłania danych do ZUS. przy pomocy programu Płatnik Fakt Dystrybucja, Instrukcja z dnia 06.2010 Instrukcja importu dokumentów z programu Fakt do programu Płatnik oraz przesyłania danych do ZUS przy pomocy programu Płatnik 1/22 1 Eksport danych z Programu

Bardziej szczegółowo

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek ZADANIA statystyka opisowa i CTG 1. Dokonano pomiaru stężenia jonów azotanowych w wodzie μg/ml 1 0.51 0.51 0.51 0.50 0.51 0.49 0.52 0.53 0.50 0.47 0.51 0.52 0.53 0.48 0.59 0.50 0.52 0.49 0.49 0.50 0.49

Bardziej szczegółowo

System Informatyczny Oddziału Wojewódzkiego NFZ

System Informatyczny Oddziału Wojewódzkiego NFZ System Informatyczny Oddziału Wojewódzkiego NFZ Publikator informacji o postępowaniach w sprawie zawarcia umów o udzielanie świadczeń opieki zdrowotnej. Katowice, luty 2018 Spis treści 1 WSTĘP... 3 2 PRACA

Bardziej szczegółowo

Abacus Tychy, ul. Pod Lasem 20 tel

Abacus Tychy, ul. Pod Lasem 20  tel Abacus Tychy, ul. Pod Lasem 20 www.abacus.tychy.pl adam.lazarski@abacus.tychy.pl tel. 601 411 384 Tychy 2014 Program komputerowy PAW, PUNKTOWA ANALIZA WARTOŚCIOWANIA STANOWISK PRACY jest narzędziem wspomagającym

Bardziej szczegółowo

Co to jest arkusz kalkulacyjny?

Co to jest arkusz kalkulacyjny? Co to jest arkusz kalkulacyjny? Arkusz kalkulacyjny jest programem służącym do wykonywania obliczeń matematycznych. Za jego pomocą możemy również w czytelny sposób, wykonane obliczenia przedstawić w postaci

Bardziej szczegółowo

Temat: Graficzna ilustracja danych - wykresy

Temat: Graficzna ilustracja danych - wykresy technologia informacyjna (semestr 5 / LO nr 1) Lekcja numer 15 Temat: Graficzna ilustracja danych - wykresy Jedną z najczęściej wykorzystywanych funkcji arkusza kalkulacyjnego jest graficzna prezentacja

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA

Statystyka opisowa PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA Statystyka opisowa PRZEDMIOT: PODSTAWY STATYSTYKI PROWADZĄCY: DR LUDMIŁA ZA JĄC -LAMPARSKA Statystyka opisowa = procedury statystyczne stosowane do opisu właściwości próby (rzadziej populacji) Pojęcia:

Bardziej szczegółowo

Tworzenie szablonów użytkownika

Tworzenie szablonów użytkownika Poradnik Inżyniera Nr 40 Aktualizacja: 12/2018 Tworzenie szablonów użytkownika Program: Plik powiązany: Stratygrafia 3D - karty otworów Demo_manual_40.gsg Głównym celem niniejszego Przewodnika Inżyniera

Bardziej szczegółowo

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

1 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 szczegółowo

Instrukcja użytkownika Platformy Walutowej

Instrukcja użytkownika Platformy Walutowej Instrukcja użytkownika Platformy Walutowej Metryka dokumentu Wersja Data Zmiany 1.0 2017-03-27 Wersja inicjalna dokumentu 1.1 2017-03-28 Opisanie logowania dwuetapowego, drobne poprawki językowe 1.2 2018-06-18

Bardziej szczegółowo

ERGODESIGN - Podręcznik użytkownika. Wersja 1.0 Warszawa 2010

ERGODESIGN - Podręcznik użytkownika. Wersja 1.0 Warszawa 2010 ERGODESIGN - Podręcznik użytkownika Wersja 1.0 Warszawa 2010 Spis treści Wstęp...3 Organizacja menu nawigacja...3 Górne menu nawigacyjne...3 Lewe menu robocze...4 Przestrzeń robocza...5 Stopka...5 Obsługa

Bardziej szczegółowo

Diagnoza Szkolna Pearsona. Instrukcja obsługi

Diagnoza Szkolna Pearsona. Instrukcja obsługi Diagnoza Szkolna Pearsona Instrukcja obsługi 1. Logowanie Aby skorzystać z systemu Diagnoza Szkolna Pearsona należy najpierw wejść na stronę diagnoza.pearson.pl i wybrać przycisk Logowanie. Następnie należy

Bardziej szczegółowo

DODAWANIE ARTYKUŁÓW DO STRONY INTERNETOWEJ

DODAWANIE ARTYKUŁÓW DO STRONY INTERNETOWEJ DODAWANIE ARTYKUŁÓW DO STRONY INTERNETOWEJ Aby dodać artykuł musimy się zalogować. W tym celu wchodzimy na stronę http://sp1.brzesckujawski.pl/3/administrator/, wprowadzamy swoje dane: Nazwę użytkownika,

Bardziej szczegółowo

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW

Założenia do analizy wariancji. dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW Założenia do analizy wariancji dr Anna Rajfura Kat. Doświadczalnictwa i Bioinformatyki SGGW anna_rajfura@sggw.pl Zagadnienia 1. Normalność rozkładu cechy Testy: chi-kwadrat zgodności, Shapiro-Wilka, Kołmogorowa-Smirnowa

Bardziej szczegółowo

Instrukcja użytkownika NAUCZYCIELA AKADEMICKIEGO SYSTEMU ARCHIWIZACJI PRAC

Instrukcja użytkownika NAUCZYCIELA AKADEMICKIEGO SYSTEMU ARCHIWIZACJI PRAC Instrukcja użytkownika NAUCZYCIELA AKADEMICKIEGO SYSTEMU ARCHIWIZACJI PRAC 1. Logowanie do systemu ASAP Logowanie do systemu ASAP odbywa się na stronie www. asap.pwsz-ns.edu.pl W pola login i hasło znajdujące

Bardziej szczegółowo

Arkusz Optivum. Jak eksportować do SIO dane z Arkusza Optivum?

Arkusz Optivum. Jak eksportować do SIO dane z Arkusza Optivum? Arkusz Optivum Jak eksportować do SIO dane z Arkusza Optivum? W celu eksportowania danych z Arkusza Optivum do SIO należy wykonać następujące czynności: 1. W programie Arkusz Optivum zaktualizować arkusz

Bardziej szczegółowo

Przy wykonywaniu rozliczeń obowiązują pewne zasady, do których nie zastosowanie się będzie skutkowało odrzuceniem raportów ze strony NFZ:

Przy wykonywaniu rozliczeń obowiązują pewne zasady, do których nie zastosowanie się będzie skutkowało odrzuceniem raportów ze strony NFZ: WAŻNE INFORMACJE Przy wykonywaniu rozliczeń obowiązują pewne zasady, do których nie zastosowanie się będzie skutkowało odrzuceniem raportów ze strony NFZ: w województwach, w których obowiązuje szyfrowanie

Bardziej szczegółowo

unikupon.pl Unikupon PC Instrukcja obsługi

unikupon.pl Unikupon PC Instrukcja obsługi unikupon.pl Unikupon PC Instrukcja obsługi Spis treści 1. Uruchamianie programu...3 1.1 Logowanie...3 2. Korzystanie z menu programu...4 3. Doładowanie online...5 4. Sprzedaż kuponu...6 5. Zamówienia...8

Bardziej szczegółowo

Instrukcja Użytkownika (Nauczyciel Akademicki) Akademickiego Systemu Archiwizacji Prac

Instrukcja Użytkownika (Nauczyciel Akademicki) Akademickiego Systemu Archiwizacji Prac Instrukcja Użytkownika (Nauczyciel Akademicki) Akademickiego Systemu Archiwizacji Prac Akademicki System Archiwizacji Prac (ASAP) to nowoczesne, elektroniczne archiwum prac dyplomowych zintegrowane z systemem

Bardziej szczegółowo

Jak zrobić zakupy w sklepie ARTiSPA poradnik dla początkujących internautów

Jak zrobić zakupy w sklepie ARTiSPA poradnik dla początkujących internautów Jak zrobić zakupy w sklepie ARTiSPA poradnik dla początkujących internautów Sklep.artispa.pl posiada klasyczny koszyk, znany także z innych rozwiązań internetowej sprzedaży. Koszyk wyświetla się w prawym

Bardziej szczegółowo

Regresja linearyzowalna

Regresja linearyzowalna 1 z 5 2007-05-09 23:22 Medycyna Praktyczna - portal dla lekarzy Regresja linearyzowalna mgr Andrzej Stanisz z Zakładu Biostatystyki i Informatyki Medycznej Collegium Medicum UJ w Krakowie Data utworzenia:

Bardziej szczegółowo

Spis treści Szybki start... 4 Podstawowe informacje opis okien... 6 Tworzenie, zapisywanie oraz otwieranie pliku... 23

Spis treści Szybki start... 4 Podstawowe informacje opis okien... 6 Tworzenie, zapisywanie oraz otwieranie pliku... 23 Spis treści Szybki start... 4 Podstawowe informacje opis okien... 6 Plik... 7 Okna... 8 Aktywny scenariusz... 9 Oblicz scenariusz... 10 Lista zmiennych... 11 Wartości zmiennych... 12 Lista scenariuszy/lista

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33

Statystyka. 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 szczegółowo

Wyniki operacji w programie

Wyniki operacji w programie R O Z D Z I A Ł 6 Wyniki operacji w programie Dowiesz się jak: Przeglądać wyniki przeprowadzonych operacji Zatwierdzać i wycofywać przeprowadzane operacje Przeglądać listy środków w centrach kosztów i

Bardziej szczegółowo

Przed rozpoczęciem pracy otwórz nowy plik (Ctrl +N) wykorzystując szablon acadiso.dwt

Przed rozpoczęciem pracy otwórz nowy plik (Ctrl +N) wykorzystując szablon acadiso.dwt Przed rozpoczęciem pracy otwórz nowy plik (Ctrl +N) wykorzystując szablon acadiso.dwt Zadanie: Utwórz szablon rysunkowy składający się z: - warstw - tabelki rysunkowej w postaci bloku (według wzoru poniżej)

Bardziej szczegółowo

UONET+ moduł Dziennik

UONET+ moduł Dziennik UONET+ moduł Dziennik Jak modyfikować czcionkę na świadectwach, aby poprawnie drukowały się oceny opisowe uczniów? Przygotowując w systemie UONET+ świadectwa dla uczniów klas I-III szkoły podstawowej,

Bardziej szczegółowo

7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej

7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej 7. Estymacja parametrów w modelu normalnym(14.04.2008) Pojęcie losowej próby prostej Definicja 1 n-elementowa losowa próba prosta nazywamy ciag n niezależnych zmiennych losowych o jednakowych rozkładach

Bardziej szczegółowo

Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna

Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna Regresja wieloraka Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna zmienna niezależna (można zobrazować

Bardziej szczegółowo

Szkoła z przyszłością. Zastosowanie pojęć analizy statystycznej do opracowania pomiarów promieniowania jonizującego

Szkoła z przyszłością. Zastosowanie pojęć analizy statystycznej do opracowania pomiarów promieniowania jonizującego Szkoła z przyszłością szkolenie współfinansowane przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Narodowe Centrum Badań Jądrowych, ul. Andrzeja Sołtana 7, 05-400 Otwock-Świerk ĆWICZENIE

Bardziej szczegółowo

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:

1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,

Bardziej szczegółowo