WIELOMIANOWA GENERACJA DANYCH W ANALIZIE FALKOWEJ

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "WIELOMIANOWA GENERACJA DANYCH W ANALIZIE FALKOWEJ"

Transkrypt

1 Studia Ekoomicze. Zezyty Naukowe Uiwerytetu Ekoomiczego w Katowicach ISSN Nr Moika Hadaś-Dyduch Uiwerytet Ekoomiczy w Katowicach Wydział Ekoomii Katedra Metod Statytyczo-Matematyczych w Ekoomii moika.dyduch@ue.katowice.l WIELOMIANOWA GENERACJA DANYCH W ANALIZIE FALKOWEJ Strezczeie: Celem badaia jet ocea wływu zarooowaej metody geeracji dodatkowych elemetów zeregu a dokładość rogozy. Geerowae dodatkowe elemety zeregu łużą do wyzaczeia wółczyików z których wyzacza ię wółczyiki traformaty falkowej a ierwzym oziomie rozdzielczości falki. Celem ocey wielomiaowej metody rozzerzeia daych wykoao redykcję zeregu rezetującego toę bezrobocia ańtw trefy euro. Otrzymae wyiki zetawioo z bardziej trywialymi metodami geeracji dodatkowych elemetów w traformacie falkowej Słowa kluczowe: falki aaliza falkowa traformata falkowa redykcja. Wrowadzeie Koieczość rozzerzeia zeregu daych wejściowych do wyzaczeia wółczyików falkowych ojawia ię w rzyadku filtrów których długość L jet więkza od. Wyika to z tego że rzy obliczaiu wółczyików rozwiięcia falkowego dla otatich elemetów ygału kończoego filtr teoretyczie owiie wyjść oza ygał. Nie jet to możliwe. Itieją różorode ooby rozwiązaia tego roblemu. Jedym ze oobów jet zeregu. W zależości od zatoowaej metody rozzerzeia zeregów uzykujemy róże błędy redykcji. Celem artykułu jet ocea wływu zarooowaej metody geeracji dodatkowych elemetów zeregu a dokładość końcowej wartości rogozy zeregu.

2 Wielomiaowa geeracja daych w aalizie falkowej Zdefiiowaie falki Falka to fukcja f o atęujących właściwościach [Przelakowki ]: f L (R) czyli eergia f jet kończoa: f ( t) dt < wartość średia f wyoi zero tj. f ( t) dt = waruki te wymuzają co ajmiej kilka ocylacji F( ω) alteratywie do a) i b): d ω <. ω Waruki a) i b) oraz c) ą rówoważe jeśli f zaika zybciej iż 1 t dla t. Wśród odtawowych cech falek możemy wyróżić: ilie wyróżioa jet lokalizacja w czaie tj. fukcja jet lokala ośik (zbiór iezerowych wartości) jet zwarty (czyli domkięty i ograiczoy) i ieuty ośik jet rawie zwarty (widmo czętotliwościowe ma zwarty ośik) kztałt rzyomia gaące obudzeie ośrodka tj. falę z gaącymi amlitudami kolejych ocylacji oddalających ię od zaburzeia cetralego [Przelakowki ].. Rozzerzeie zeregu daych Szereg wejściowy daych zaiujemy jako: L 1 (1).1. Metoda wielomiaowa Główe zeregu daych metodą wielomiaową możemy zaiać atęująco: L + 1 () a krótkie zaiujemy jako koię dwóch ierwzych elemetów zeregu wejściowego tj.: 1 Całkowite zeregu wówcza ma otać: L

3 44 Moika Hadaś-Dyduch Zatem otrzymujemy owy zereg rozzerzoy odowiedio w touku do wejściowego zeregu: L L (3) Aby moża było rzytąić do wyzaczeia wółczyików traformaty falkowej ależy w ierwzej kolejości wyzaczyć brakujące elemety zeregu (3). Przyjmując że: = otrzymujemy rówaie z którego moża wyzaczyć otati elemet główego rozzerzeia zeregu: = Z wielomiau [zob. Nievergelt 1]: ( r) = + ( r [ 1]) + 3( r [ rzy warukach: mamy: Zatem: 1 ( r [ 1])( r [ ])( r [ ( 1) = ( ) = ( ) = + 1 ( 1) = ( ) = 1 ( + 1 ) = = = ( ) = = ( + 1) 1])( r [ ]) + 1]) ( + 1) 1 + k : = ( k) k [ + ] 1 (4) (5) (6) (7) (8) (9) (1) (11) (1) (13) (14)

4 Wielomiaowa geeracja daych w aalizie falkowej 45.. Metody alteratywe Przyjmujemy że: L 1 = 1 1 Wśród alteratywych zdecydowaie bardziej aiwych metod rozzerzeia zeregu daych wejściowych do wyzaczeia wółczyików falkowych moża m.i. zarooować atęujące ooby: metoda 1: 1443 L L 1 (15) metoda : 1443 L L 1 1 (16) metoda 3: (17) rozzerze ie zeregdaych metoda 4: L L L rozzerze ie 13 1 krótkie (18) Przykładowo dla zeregu cztero-elemetowego: 3 : = mamy: metoda 1: metoda :

5 46 Moika Hadaś-Dyduch metoda 3: metoda 4: krótkie krótkie 3. Aaliza emirycza Badaie rzerowadzoo dla zeregu czaowego rezetującego bezrobocie ańtw trefy euro. Dae dotyczą lat ((EA11- EA1-6 EA13-7 EA15-8 EA16- EA17-13 EA18-14 EA19) średia rocza tyiąc oób). Dae dotyczące liczby oób bezrobotych w trefie euro wykorzytae do imlemetacji obrao z bazy Eurotat Dae i daych Jak wyżej womiao badaie rzerowadzoo dla daych roczych czyli a zeregu 17-elemetowym. Aaliza rzedtawioa w tym artykule ma a celu wkazaie ajlezego rozzerzeia zeregu a małej róbie która daje ajmiejzy błąd redykcji. Celem urozczeia oiu aalizy dzielimy zereg a krótze zachodzące a iebie zeregi. Przyjmujemy ubiektywie odział a zeregi 4-elemetowe. Wówcza otrzymujemy 15 owych zeregów. Pierwzy zereg 4-elemetowy kłada ię z atęujących wartości: 14 ; 13 53; 1 48; 11 6 (19) Zatem w otaci ogólej dla zeregu (19) możemy zaiać: krótkie Dae krótkie

6 Wielomiaowa geeracja daych w aalizie falkowej 47 Wartości 8 9 ą rówe odowiedio 1 czyli Z waruków (6) i (7) mamy: =. Zatem wartość 4 wyzaczoa z owyżzego wzoru wyoi odowiedio: 4 = 3 4 = = 196 Z rzyrówaia waruków (8) (9) mamy: = Zatem wartość 7 wyzaczoa z owyżzego wzoru wyoi odowiedio: 7 = 1 = = Pozotaje wyzaczyć brakujące wartości tj. 6 i 5. Podtawiając za liczbę oraz za k odowiedio liczbę 5 oraz 6 wyzaczamy z wielomia oiaego rówaiem (4) brakujące wartości 6 i 5 rzyjmując rzy tym: = 3 1 = = = 6 Zatem: oraz 6 = 133. Potęując aalogiczie wyzaczamy rozzerzeia ozotałych zeregów. Natęie wyzaczamy odowiedie wółczyiki falkowe. 3.. Predykcja Aalizę i redykcję zeregów czaowych moża orządzić różymi iekowecjoalymi metodami [Barczak 13; Hadaś-Dyduch 13 15a 15b 16a 16b; Przybylka-Mazur 13; Jaiga-Ćmiel 1]. Moża rówież do aalizy zeregów alikować metody dotychcza toowae w iych dziedziach. metody rooowae rzez A. Bierackiego [9]. Tety o-

7 48 Moika Hadaś-Dyduch rówujące dokładość rogoz wyzaczoych a odtawie różych modeli omówioo w racy A. Przybylkiej-Mazur [15]. W obecej racy do redykcji alikowao dość roty model którego główe zaady oiao oiżej. Autorki model zatooway do badaia kłada ię z kilku zaadiczych etaów. W ierwzej kolejości celem uzykaia dokładiejzych rogoz wyjściowy zereg czaowy dzieli ię a miejze jedotki zeregowe. Podział zeregu a miejze jedotki jet ubiektywy. Jedakże wcześiejze badaia dowodzą że ajlezy jet atęujący odział: y1 y y3 y4 y y3 y4 y5 y3 y4 y5 y owy zereg 1 owy zereg owy zereg 3 4 y5 y6 y7 y 5 y6 y7 y8 6 y7 y8 y9 y7 y8 y9 y1 y 8 y9 y y1 y9 y y1 y y y1 y y13 y1 y y13 y14 y1 y13 y14 y15 y14 y15 y16 y17 y15 y16 y17 y y13 y14 y15 y16 owy zereg 14 owy zereg 15 y y Każdy zereg utworzoy z zeregu główego jet traktoway jako oddziely zereg czaowy. W tym rzyadku dla każdego utworzoego 4-elemetowego zeregu alikujemy jedą z metod rozzerzeia zeregów. Natęie obliczamy odowiedie elemety rozzerzeń a w kolejym etaie wyzaczamy wółczyiki falkowe ierwzego oziomu rozdzielczości a jeżeli w badaiach zachodzi taka otrzeba to drugiego oziomu rozdzielczości itd. Skuieie wółczyików falkowych każdego 4-elemetowego zeregu i odowiadających im wartości rzeczywitych oraz wółczyików odwrotej traformaty falkowej ozwala orzez uczeie ztuczej ieci euroowej wygeerować wółczyiki traformaty falkowej dla otatiego 4-elemtowego zeregu czyli zeregu zawierającego rogozowaą wartość. Porzez alikację algorytmu odwrotej traformaty falkowej otrzymuje ię wartości zukaej rogozy. 4. Wyiki badaia Dae uwzględioe w badaiu ą daymi roczymi zatem redykcja może być wykoywaa tylko i wyłączie z czętotliwością roczą. Z uwagi a liczebość zbioru wejściowego 18 oberwacji redykcję wykoao tylko a jede i dwa okrey do rzodu gdyż wydaje ię ieuzaadioe rogozowaie a tak małej róbie bez zeregów koitegrowaych z zeregiem rogozowaym a dłużzy okre. Predykcja miałaby e rzy uwzględieiu dodatkowych czyi-

8 Wielomiaowa geeracja daych w aalizie falkowej 49 ków wływających a oziom zmieej rogozowaej. Jedakże w badaiu takiego zagadieia ie odjęto gdyż celem było wyłoieie ajlezej metody geeracji dodatkowych elemetów zeregu w eie miimalizacji błędu rogozy. W zależości od zatoowaej metody rozzerzeia zeregów uzykujemy róże błędy redykcji. Jedakże jak okazują dae zawarte w tab. 1 ajwiękzym błędem ą obarczoe rogozy z zatoowaymi metodami m od 1 do 4. Najmiejzym błędem jet obarczoa redykcja z alikacją metody wielomiaowej. Tabela 1. Wyiki badaia Okre Metoda rozzerzeia redykcji I II III IV WIELOMIANOWA 1 rok 11% 95% 5% 9% 44% lata 41% 5% 45% % 45% Podumowaie Aaliza rzedtawioa w tym artykule miała a celu wkazaie ajlezego rozzerzeia zeregu od względem wływu a wyik redykcji z wykorzytaiem aalizy falkowej. Przerowadzoe badaia w oób jedozaczy okazują że ajleze wyiki w eie miimalizacji błędów redykcji uzykuje ię orzez zatoowaie do geeracji dodatkowych daych metody wielomiaowe. W artykule ie dokoao orówaia wyików redykcji z iymi modelami oieważ celem badaia ie jet ocea i wybór ajlezego modelu redykcji ale ocea oraz wybór ajlezej metody geeracji dodatkowych daych w roceie traformaty falkowej. Literatura Barczak S. (13) Zatoowaie teorii zarych ytemów do rzewidywaia rzyzłych ofert kładaych a aukcjach ierwzej cey orzez ryzmat modelu zarego GM(1) Studia Ekoomicze. Zezyty Naukowe Uiwerytetu Ekoomiczego w Katowicach r 146. Bieracki A. (9) Numerical Evaluatio of the Radom Walk Search Algorithm [w:] Ma-Machie Iteractio Sriger Berli Heidelberg Hadaś-Dyduch M. (13) Progozowaie zeregów czaowych w oarciu o wółczyiki traformaty falkowej otymalizowae rzez ztuczą ieć euroową [w:] A.S. Barczak (red.) Metody matematycze ekoometrycze i komuterowe w fiaach i ubezieczeiach 9 Wydawictwo Uiwerytetu Ekoomiczego w Katowicach Katowice

9 5 Moika Hadaś-Dyduch Hadaś-Dyduch M. (15a) Progozy itrumetów fiaowych geerowae wółczyikami falkowymi z m Studia Ekoomicze. Zezyty Naukowe Uiwerytetu Ekoomiczego w Katowicach r Hadaś-Dyduch M. (16a) Ecoometric-wavelet Predictio i Satial Aect [w:] M. Paież S. Śmiech (ed.) The 1 th Profeor Alekader Zelia Iteratioal Coferece o Modellig ad Forecatig of Socio-Ecoomic Pheomea. Coferece Proceedig Foudatio of the Cracow Uiverity of Ecoomic Cracow Hadaś-Dyduch M. (15b) Predictio of Wavelet Aalyi [w:] Fiacial maagemet of Firm ad Fiacial Ititutio Proceedig (Part I.) 1th Iteratioal Scietific Coferece VSB-Techical Uiverity of Otrava Faculty of Ecoomic Deartmet of Fiace Otrava Czech Reublic Hadaś-Dyduch M. (16b) Wygładzaie falkowe jako kluczowy itrumet w redykcji krótkookreowej/aligmet Wavelete a Mai Itrumet i the Short-Time Term Predictio Hradec Ecoomic Day. Double-blid eer reviewed roceedig of the iteratioal cietific coferece Hradec Ecoomic Day 16 Uiverity of Hradec Králové Executive deartmet Faculty of Iformatic ad Maagemet Deartmet Jaiga-Ćmiel A. (1) Progoza fluktuacji koiuktury goodarczej Polki i wybraych krajów Uii Euroejkiej w latach 7- [w:] J. Mika (red.) Metody i modele aaliz ilościowych w ekoomii i zarządzaiu cz Nievergelt Y. (1999) Wavelet Made Simle Birkhauer Boto MA. Przelakowki A. () Falkowe metody komreji daych obrazowych rozrawa habilitacyja Oficya Wydawicza Warzawa. 6. Przybylka-Mazur A. (13) Wybrae metody rogozowaia wkaźika iflacji [w:] W. Szkutik (red.) Wybrae aekty modelowaia tatytyczego i aaliz zagadień ryku kaitałowego oraz ryku racy w kocecji zarządzaia ryzykiem Wydawictwo Uiwerytetu Ekoomiczego w Katowicach Katowice. Przybylka-Mazur A. (15) Selected Tet Comarig the Accuracy of Iflatio Rate Forecat Cotructed by Differet Method Statitic i Traitio Vol. 15 No POLYNOMIAL GENERATION DATA WAVELET ANALYSIS Summary: The aim of the tudy i to ae the imact of the rooed method for the geeratio of additioal elemet erie o the accuracy of the forecat. Geerated a umber of additioal elemet are ued to determie the coefficiet of which are determied coefficiet of wavelet traform o the firt level of reolutio wavelet. I order to ae the olyomial method of data exteio made redictio erie reetig the uemloymet rate of the euro area. The reult obtaied with the more trivial method of geeratio of additioal elemet i the wavelet traform. Keyword: wavelet wavelet aalyi wavelet traform redictio.

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.

STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW. Statytycza ocea wyików pomiaru STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczeia jet: uświadomieie tudetom, że każdy wyik pomiaru obarczoy jet błędem o ie zawze zaej przyczyie i wartości,

Bardziej szczegółowo

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie

Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,

Bardziej szczegółowo

Wykład 10 Wnioskowanie o proporcjach

Wykład 10 Wnioskowanie o proporcjach Wykład 0 Wioskowaie o roorcjach. Wioskowaie o ojedyczej roorcji rzedziały ufości laowaie rozmiaru róby dla daego margiesu błędu test istotości dla ojedyczej roorcji Uwaga: Będziemy aalizować roorcje odobie

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do laboratorium 1

Wprowadzenie do laboratorium 1 Wprowadzeie do laboratorium 1 Etymacja jedorówaiowego modelu popytu a bilety loticze Etapy budowy modelu ekoometryczego Specyfikacja modelu Zebraie daych tatytyczych Etymacja parametrów modelu Weryfikacja

Bardziej szczegółowo

NA ODCINKACH SIECI DROGOWO-ULICZNEJ MIASTA W ASPEKCIE UPRASZCZANIA STRUKTURY TEJ SIECI

NA ODCINKACH SIECI DROGOWO-ULICZNEJ MIASTA W ASPEKCIE UPRASZCZANIA STRUKTURY TEJ SIECI PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 3 Traort 206 W Traortu RUCHU NA ODCINKACH SIECI DROGOWO-ULICZNEJ MIASTA W ASPEKCIE UPRASZCZANIA STRUKTURY TEJ SIECI dotarczoo: marzec 206 Strezczeie: ieci drogowo-uliczej

Bardziej szczegółowo

Definicja interpolacji

Definicja interpolacji INTERPOLACJA Defiicja iterpolacji Defiicja iterpolacji 3 Daa jest fukcja y = f (x), x[x 0, x ]. Zamy tablice wartości tej fukcji, czyli: f ( x ) y 0 0 f ( x ) y 1 1 Defiicja iterpolacji Wyzaczamy fukcję

Bardziej szczegółowo

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011

Egzamin maturalny z matematyki CZERWIEC 2011 Egzami maturaly z matematyki CZERWIEC 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Poziom podstawowy czerwiec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr

Bardziej szczegółowo

Estymacja przedziałowa

Estymacja przedziałowa Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze

Bardziej szczegółowo

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań

MATURA 2014 z WSiP. Zasady oceniania zadań MATURA 0 z WSiP Matematyka Poziom rozszerzoy Zasady oceiaia zadań Copyright by Wydawictwa Szkole i Pedagogicze sp z oo, Warszawa 0 Matematyka Poziom rozszerzoy Kartoteka testu Numer zadaia Sprawdzaa umiejętość

Bardziej szczegółowo

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2. Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,

Bardziej szczegółowo

WPŁYW ROZSZERZENIA PRÓBKI PRZY GENEROWANIU WSPÓŁCZYNNIKÓW FALKOWYCH SZEREGU NA TRAFNOŚĆ PROGNOZY

WPŁYW ROZSZERZENIA PRÓBKI PRZY GENEROWANIU WSPÓŁCZYNNIKÓW FALKOWYCH SZEREGU NA TRAFNOŚĆ PROGNOZY EKONOMETRIA ECONOMETRICS 4(46) 14 ISSN 157-866 Moia Hadaś-Dyduch Uiwersytet Eoomiczy w Katowicach e-mail: moia.dyduch@ue.atowice.pl WPŁYW ROZSZERZENIA PRÓBKI PRZY GENEROWANIU WSPÓŁCZYNNIKÓW FALKOWYCH SZEREGU

Bardziej szczegółowo

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii

O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii O pewych zastosowaiach rachuku różiczkowego fukcji dwóch zmieych w ekoomii 1 Wielkość wytwarzaego dochodu arodowego D zależa jest od wielkości produkcyjego majątku trwałego M i akładów pracy żywej Z Fukcję

Bardziej szczegółowo

W(s)= s 3 +7s 2 +10s+K

W(s)= s 3 +7s 2 +10s+K PRZYKŁAD (LINIE PIERWIASTKOWE) Tramitacja operatorowa otwartego układu regulacji z jedotkowym ujemym przęŝeiem zwrotym daa jet wzorem: G O K ( + )( + 5) a) Podaj obraz liii pierwiatkowych układu zamkiętego.

Bardziej szczegółowo

KADD Metoda najmniejszych kwadratów

KADD Metoda najmniejszych kwadratów Metoda ajmiejszych kwadratów Pomiary bezpośredie o rówej dokładości o różej dokładości średia ważoa Pomiary pośredie Zapis macierzowy Dopasowaie prostej Dopasowaie wielomiau dowolego stopia Dopasowaie

Bardziej szczegółowo

Porównanie dwu populacji

Porównanie dwu populacji Porówaie dwu populacji Porówaie dwóch rozkładów ormalych Założeia:. X ~ N( m, σ ), X ~ N( m, σ ), σ σ. parametry rozkładów ie ą zae. X, X ą iezależe. Ocea różicy między średimi m m m m x x (,...) H 0 :

Bardziej szczegółowo

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

Rekursja 2. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak Rekursja Materiały pomocicze do wykładu wykładowca: dr Magdalea Kacprzak Rozwiązywaie rówań rekurecyjych Jedorode liiowe rówaia rekurecyje Twierdzeie Niech k będzie ustaloą liczbą aturalą dodatią i iech

Bardziej szczegółowo

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.

Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień. Metoda aalizy hierarchii Saaty ego Ważym problemem podejmowaia decyzji optymalizowaej jest często występująca hierarchiczość zagadień. Istieje wiele heurystyczych podejść do rozwiązaia tego problemu, jedak

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny

Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny TEMATYKA: Regresja liiowa dla prostej i płaszczyzy Ćwiczeia r 5 DEFINICJE: Regresja: metoda statystycza pozwalająca a badaie związku pomiędzy wielkościami daych i przewidywaie a tej podstawie iezaych wartości

Bardziej szczegółowo

O liczbach naturalnych, których suma równa się iloczynowi

O 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 szczegółowo

Rynek funduszu inwestycyjnych RYNEK. Liczba FI działających w Polsce. Lokaty funduszy inwestycyjnych 2015-05-17. Liczba TFI i FI działających w Polsce

Rynek funduszu inwestycyjnych RYNEK. Liczba FI działających w Polsce. Lokaty funduszy inwestycyjnych 2015-05-17. Liczba TFI i FI działających w Polsce 199 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 1 3 4 5 6 7 8 9 1 15-5-17 11 1 13 Liczba TFI i FI działających w Polce yek uduzu iwetycyjych YNEK 7 6 5 4 3 1 416 364 71 79 313 194 81 94 11 11 144 6 1 1 1 3 7 1

Bardziej szczegółowo

METODY APROKSYMACJI MATEUSZ WAGA. Gimnazjum im. Jana Matejki w Zabierzowie

METODY APROKSYMACJI MATEUSZ WAGA. Gimnazjum im. Jana Matejki w Zabierzowie METODY APROKSYMACJI MATEUSZ WAGA Gimazjum im. Jaa Matejki w Zabierzowie SPIS TREŚCI 1 WSTĘP... 2 2 MODEL MATEMATYCZNY... 3 3 UOGÓLNIENIE MODELU MATEMATYCZNEG... 6 4 MODEL INFORMATYCZNY... 7 5 PRZYKŁADY

Bardziej szczegółowo

MACIERZE STOCHASTYCZNE

MACIERZE STOCHASTYCZNE MACIERZE STOCHASTYCZNE p ij - prawdopodobieństwo przejścia od stau i do stau j w jedym (dowolym) kroku, [p ij ]- macierz prawdopodobieństw przejść (w jedym kroku), Własości macierzy prawdopodobieństw przejść:

Bardziej szczegółowo

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii. TESTY LOSOWOŚCI Badaie losowości próby - test serii. W wielu zagadieiach wioskowaia statystyczego istotym założeiem jest losowość próby. Prostym testem do weryfikacji tej własości jest test serii. 1 Dla

Bardziej szczegółowo

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem)

D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badania operacyjne (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assignment Problem) D. Miszczyńska, M.Miszczyński KBO UŁ, Badaia operacyje (wykład 6 _ZP) [1] ZAGADNIENIE PRZYDZIAŁU (ZP) (Assigmet Problem) Bliskim "krewiakiem" ZT (w sesie podobieństwa modelu decyzyjego) jest zagadieie

Bardziej szczegółowo

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH

ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH ZJAZD ESTYMACJA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oa oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej estymatorem,

Bardziej szczegółowo

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates)

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates) Struktura czasowa stóp procetowych (term structure of iterest rates) Wysokość rykowych stóp procetowych Na ryku istieje wiele różorodych stóp procetowych. Poziom rykowej stopy procetowej (lub omialej stopy,

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum

MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturalny wraz ze schematem oceniania dla klasy II Liceum MATEMATYKA (poziom podstawowy) przykładowy arkusz maturaly wraz ze schematem oceiaia dla klasy II Liceum Propozycja zadań maturalych sprawdzających opaowaie wiadomości i umiejętości matematyczych z zakresu

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA

Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA Ćwiczeie ETYMACJA TATYTYCZNA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej

Bardziej szczegółowo

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa

WERSJA TESTU A. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. LX Egzamin dla Aktuariuszy z 28 maja 2012 r. Część I. Matematyka finansowa Matematyka fiasowa 8.05.0 r. Komisja Egzamiacyja dla Aktuariuszy LX Egzami dla Aktuariuszy z 8 maja 0 r. Część I Matematyka fiasowa WERJA EU A Imię i azwisko osoby egzamiowaej:... Czas egzamiu: 00 miut

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz

Bardziej szczegółowo

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora

Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora Aaliza wyików symulacji i rzeczywistego pomiaru zmia apięcia ładowaego kodesatora Adrzej Skowroński Symulacja umożliwia am przeprowadzeie wirtualego eksperymetu. Nie kostruując jeszcze fizyczego urządzeia

Bardziej szczegółowo

n n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc

n n X n = σ σ = n n n Ponieważ zmienna losowa standaryzowana ma rozkład normalny N(0, 1), więc 5.3. Zagadieia estymacji 87 Rozważmy teraz dokładiej zagadieie szacowaia wartości oczekiwaej m zmieej losowej X o rozkładzie ormalym N(m, F), w którym odchyleie stadardowe F jest zae. Niech X, X,..., X

Bardziej szczegółowo

Optymalizacja sieci powiązań układu nadrzędnego grupy kopalń ze względu na koszty transportu

Optymalizacja sieci powiązań układu nadrzędnego grupy kopalń ze względu na koszty transportu dr hab. iż. KRYSTIAN KALINOWSKI WSIiZ w Bielsku Białej, Politechika Śląska dr iż. ROMAN KAULA Politechika Śląska Optymalizacja sieci powiązań układu adrzędego grupy kopalń ze względu a koszty trasportu

Bardziej szczegółowo

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek

Znajdowanie pozostałych pierwiastków liczby zespolonej, gdy znany jest jeden pierwiastek Zajdowaie pozostałych pierwiastków liczby zespoloej, gdy zay jest jede pierwiastek 1 Wprowadzeie Okazuje się, że gdy zamy jede z pierwiastków stopia z liczby zespoloej z, to pozostałe pierwiastki możemy

Bardziej szczegółowo

Ekonometria Mirosław Wójciak

Ekonometria Mirosław Wójciak Ekoometria Mirosław Wójciak Literatura obowiązkowa Barczak A, ST. Biolik J, Podstawy Ekoometrii, Wydawictwo AE Katowice, Katowice 1998 Dziechciarz J. Ekoometria Metody, przykłady, zadaia (wyd. ) Kukuła

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi.

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2012/13. Ciągi. Jarosław Wróblewski Aaliza Matematycza 1A, zima 2012/13 Ciągi. Ćwiczeia 5.11.2012: zad. 140-173 Kolokwium r 5, 6.11.2012: materiał z zad. 1-173 Ćwiczeia 12.11.2012: zad. 174-190 13.11.2012: zajęcia czwartkowe

Bardziej szczegółowo

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D.

Arkusz ćwiczeniowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE. W zadaniach od 1. do 21. wybierz i zaznacz poprawną odpowiedź. 1 C. 3 D. Arkusz ćwiczeiowy z matematyki Poziom podstawowy ZADANIA ZAMKNIĘTE W zadaiach od. do. wybierz i zazacz poprawą odpowiedź. Zadaie. ( pkt) Liczbę moża przedstawić w postaci A. 8. C. 4 8 D. 4 Zadaie. ( pkt)

Bardziej szczegółowo

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1,

1 Zmienne losowe. Własności dystrybuanty F (x) = P (X < x): F1. 0 F (x) 1 dla każdego x R, F2. lim F (x) = 0 oraz lim F (x) = 1, 1 Zmiee loowe Właości dytrybuaty F x = X < x: F1. 0 F x 1 dla każdego x R, F2. lim F x = 0 oraz lim F x = 1, x x + F3. F jet fukcją iemalejącą, F4. lim x x 0 F x = F x 0 dla każdego x R, F5. a X < b =

Bardziej szczegółowo

Scenariusz lekcji: Kombinatoryka utrwalenie wiadomości

Scenariusz lekcji: Kombinatoryka utrwalenie wiadomości Sceariusz lekcji: Kombiatoryka utrwaleie wiadomości 1 1. Cele lekcji a) Wiadomości Uczeń: za pojęcia: permutacja, wariacja i kombiacja, zdarzeie losowe, prawdopodobieństwo, za iezbęde wzory. b) Umiejętości

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy

Bardziej szczegółowo

Zatem przyszła wartość kapitału po 1 okresie kapitalizacji wynosi

Zatem przyszła wartość kapitału po 1 okresie kapitalizacji wynosi Zatem rzyszła wartość kaitału o okresie kaitalizacji wyosi m k m* E Z E( m r) 2 Wielkość K iterretujemy jako umowa włatę, zastęującą w rówoważy sosób, w sesie kaitalizacji rostej, m włat w wysokości E

Bardziej szczegółowo

PODSTAWOWE ZAGADNIENIA METODOLOGICZNE

PODSTAWOWE ZAGADNIENIA METODOLOGICZNE PODSTAWOWE ZAGADNIENIA METODOLOGICZNE. Wprowadzeie W ekoomii i aukach o zarządzaiu obserwuje się tedecję do ilościowego opisu zależości miedzy zjawiskami ekoomiczymi. Umożliwia to - zobiektywizowaie i

Bardziej szczegółowo

Klasyfikacja inwestycji materialnych ze względu na ich cel:

Klasyfikacja inwestycji materialnych ze względu na ich cel: Metodologia obliczeia powyższych wartości Klasyfikacja iwestycji materialych ze względu a ich cel: mające a celu odtworzeie środków trwałych lub ich wymiaę w celu obiżeia kosztów produkcji, rozwojowe:

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna A1, zima 2011/12. Kresy zbiorów. x Z M R Kresy zbiorów. Ćwiczeia 21.11.2011: zad. 197-229 Kolokwium r 7, 22.11.2011: materiał z zad. 1-249 Defiicja: Zbiór Z R azywamy ograiczoym z góry, jeżeli M R x Z x M. Każdą liczbę rzeczywistą M R spełiającą

Bardziej szczegółowo

ESTYMACJA POZIOMU ZAKŁÓCENIA W SZEREGACH CZASOWYCH PRZY POMOCY FILTRU MEDIANOWEGO

ESTYMACJA POZIOMU ZAKŁÓCENIA W SZEREGACH CZASOWYCH PRZY POMOCY FILTRU MEDIANOWEGO POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE MIC JOURNALS No 80 Electrical Egieerig 04 Grzegorz MIKOŁAJCZAK* Jaub PĘKSIŃSKI* ESTYMACJA POZIOMU ZAKŁÓCENIA W SZEREGACH CZASOWYCH PRZY POMOCY FILTRU MEDIANOWEGO

Bardziej szczegółowo

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7

Estymacja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 7 Metody probabilistycze i statystyka Estymacja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze

Bardziej szczegółowo

Analiza popytu na alkohol w Polsce z zastosowaniem modelu korekty błędem AIDS

Analiza popytu na alkohol w Polsce z zastosowaniem modelu korekty błędem AIDS Ekoomia Meedżerska 2011, r 10, s. 161 172 Jacek Wolak *, Grzegorz Pociejewski ** Aaliza popytu a alkohol w Polsce z zastosowaiem modelu korekty błędem AIDS 1. Wprowadzeie Okres trasformacji, zapoczątkoway

Bardziej szczegółowo

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU

MINIMALIZACJA PUSTYCH PRZEBIEGÓW PRZEZ ŚRODKI TRANSPORTU Przedmiot: Iformatyka w logistyce Forma: Laboratorium Temat: Zadaie 2. Automatyzacja obsługi usług logistyczych z wykorzystaiem zaawasowaych fukcji oprogramowaia Excel. Miimalizacja pustych przebiegów

Bardziej szczegółowo

INWESTYCJE MATERIALNE

INWESTYCJE MATERIALNE OCENA EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI INWESTCJE: proces wydatkowaia środków a aktywa, z których moża oczekiwać dochodów pieiężych w późiejszym okresie. Każde przedsiębiorstwo posiada pewą liczbę możliwych projektów

Bardziej szczegółowo

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)

Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I) Elemety statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezetacji (wykład I) Populacja statystycza, badaie statystycze Statystyka matematycza zajmuje się opisywaiem i aalizą zjawisk masowych za pomocą metod

Bardziej szczegółowo

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy Klucz odpowiedzi do zadań zamkiętych oraz schematy oceiaia zadań otwartych Matematyka CZERWIEC 0 Schemat oceiaia Klucz puktowaia zadań zamkiętych Nr zad Odp 5 6 8 9 0 5 6 8 9 0 5 6 B C C B C C A A B B

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka Wnioskowanie statystyczne. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 Rachek rawdoodobieństwa i statystyka Wioskowaie statystycze. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, ok407 ada@agh.ed.l Estymacja arametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego arametr jest estymator

Bardziej szczegółowo

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego

Elementy rach. macierzowego Materiały pomocnicze do MES Strona 1 z 7. Elementy rachunku macierzowego Elemety rach macierzowego Materiały pomocicze do MES Stroa z 7 Elemety rachuku macierzowego Przedstawioe poiżej iformacje staowią krótkie przypomieie elemetów rachuku macierzowego iezbęde dla zrozumieia

Bardziej szczegółowo

This copy is for personal use only - distribution prohibited.

This copy is for personal use only - distribution prohibited. ZESZYTY NAUKOWE WSOWL - - - - - Nr 1 (159) 11 Włodzimierz KUPICZ Staiław NIZIŃSKI ETODA DIAGNOZOWANIA SILNIKÓW SPALINOWYCH W WARUNKACH TRAKCYJNYCH W pracy przedtawioo ową metodę diagozowaia ilika paliowego

Bardziej szczegółowo

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ

WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ INSTYTUT ELEKTROENERGETYKI ZAKŁAD ELEKTROWNI I GOSPODARKI ELEKTROENERGETYCZNEJ LABORATORIUM RACHUNEK EKONOMICZNY W ELEKTROENERGETYCE INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA

Bardziej szczegółowo

PROGNOZY INSTRUMENTÓW FINANSOWYCH GENEROWANE WSPÓŁCZYNNIKAMI FALKOWYMI Z ROZSZERZENIEM

PROGNOZY INSTRUMENTÓW FINANSOWYCH GENEROWANE WSPÓŁCZYNNIKAMI FALKOWYMI Z ROZSZERZENIEM Studia Eoomicze Zeszyty Nauowe Uiwersytetu Eoomiczego w Katowicach ISSN 283-8611 Nr 227 215 Moia Hadaś-Dyduch Uiwersytet Eoomiczy w Katowicach Wydział Eoomii Katedra Metod Statystyczo-Matematyczych w Eoomii

Bardziej szczegółowo

I. Podzielność liczb całkowitych

I. Podzielność liczb całkowitych I Podzielość liczb całkowitych Liczba a = 57 przy dzieleiu przez pewą liczbę dodatią całkowitą b daje iloraz k = 3 i resztę r Zaleźć dzieik b oraz resztę r a = 57 = 3 b + r, 0 r b Stąd 5 r b 8, 3 więc

Bardziej szczegółowo

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH

UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH Ekoeergetyka Matematyka. Wykład 4. UKŁADY RÓWNAŃ LINOWYCH Defiicja (Układ rówań liiowych, rozwiązaie układu rówań) Układem m rówań liiowych z iewiadomymi,,,, gdzie m, azywamy układ rówań postaci: a a a

Bardziej szczegółowo

Analiza dokładności pomiaru, względnego rozkładu egzytancji widmowej źródeł światła, dokonanego przy użyciu spektroradiometru kompaktowego

Analiza dokładności pomiaru, względnego rozkładu egzytancji widmowej źródeł światła, dokonanego przy użyciu spektroradiometru kompaktowego doi:1.15199/48.215.4.38 Eugeiusz CZECH 1, Zbigiew JAROZEWCZ 2,3, Przemysław TABAKA 4, rea FRYC 5 Politechika Białostocka, Wydział Elektryczy, Katedra Elektrotechiki Teoretyczej i Metrologii (1), stytut

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8

Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8 Część I Statystyka opisowa () Statystyka opisowa 24 maja 2010 1 / 8 Niech x 1, x 2,..., x będą wyikami pomiarów, p. temperatury, ciśieia, poziomu rzeki, wielkości ploów itp. Przykład 1: wyiki pomiarów

Bardziej szczegółowo

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12

Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12 Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu

Bardziej szczegółowo

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych

Metody badania zbieżności/rozbieżności ciągów liczbowych Metody badaia zbieżości/rozbieżości ciągów liczbowych Ryszard Rębowski 14 grudia 2017 1 Wstęp Kluczowe pytaie odoszące się do zagadieia badaia zachowaia się ciągu liczbowego sprowadza się do sposobu opisu

Bardziej szczegółowo

Numeryczny opis zjawiska zaniku

Numeryczny opis zjawiska zaniku FOTON 8, iosa 05 7 Numeryczy opis zjawiska zaiku Jerzy Giter ydział Fizyki U Postawieie problemu wielu zagadieiach z różych działów fizyki spotykamy się z astępującym problemem: zmiay w czasie t pewej

Bardziej szczegółowo

Rozkłady statystyk z próby

Rozkłady statystyk z próby METODY PROBABILISTYCZE I STATYSTYKA WYKŁAD 0: ROZKŁADY STATYSTYK Z PRÓBY. PRZEDZIAŁY UFOŚCI. Rozkłady tatytyk z róby Statytyką azyway zieą loową, będącą fkcją zieych loowych,,..., taowiących róbę. Statytyka

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD nr 2. to przekształcenie (1.4) zwane jest przekształceniem całkowym Laplace a

WYKŁAD nr 2. to przekształcenie (1.4) zwane jest przekształceniem całkowym Laplace a WYKŁAD r. Elemey rachuku operaorowego Podawą rachuku operaorowego je zw. przekzałceie Laplace a, mające poać przekzałceia całkowego, przyporządkowujące fukcjom pewe owe fukcje, iego argumeu. Mówi ię, że

Bardziej szczegółowo

Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa

Statystyka i rachunek prawdopodobieństwa Statystyka i rachuek prawdopodobieństwa Filip A. Wudarski 22 maja 2013 1 Wstęp Defiicja 1. Statystyka matematycza opisuje i aalizuje zjawiska masowe przy użyciu metod rachuku prawdopodobieństwa. Defiicja

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu. Rachuek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystycza aaliza daych jakościowych Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok 407 ada@agh.edu.pl Wprowadzeie Rozróżia się dwa typy daych jakościowych: Nomiale jeśli opisują

Bardziej szczegółowo

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.

Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy. MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,

Bardziej szczegółowo

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych oraz schematy oceniania zadań otwartych. Matematyka. Poziom podstawowy Klucz odpowiedzi do zadań zamkiętych oraz schematy oceiaia zadań otwartych Matematyka CZERWIEC 0 Klucz puktowaia zadań zamkiętych Nr zad Odp 5 6 8 9 0 5 6 8 9 0 5 6 B C C B C C A A B B C A B A A A B D

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2 STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest

Bardziej szczegółowo

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa

1 Dwuwymiarowa zmienna losowa 1 Dwuwymiarowa zmiea loowa 1.1 Dwuwymiarowa zmiea loowa kokowa X = x i, Y = y k = p ik przy czym i, k N oraz p ik = 1; i k p i = X = x i = p ik dla i N; p k = Y = y k = p ik dla k N; k i F 1 x = p i dla

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH

STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH TATYTYKA I ANALIZA DANYCH Zad. Z pewej partii włókie weły wylosowao dwie próbki włókie, a w każdej z ich zmierzoo średicę włókie różymi metodami. Otrzymao astępujące wyiki: I próbka: 50; średia średica

Bardziej szczegółowo

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej 3. Regresja liiowa 3.. Założeia dotyczące modelu regresji liiowej Aby moża było wykorzystać model regresji liiowej, muszą być spełioe astępujące założeia:. Relacja pomiędzy zmieą objaśiaą a zmieymi objaśiającymi

Bardziej szczegółowo

EUROELEKTRA Ogólnopolska Olimpiada Wiedzy Elektrycznej i Elektronicznej Rok szkolny 2016/2017 Zadania z elektrotechniki na zawody II stopnia

EUROELEKTRA Ogólnopolska Olimpiada Wiedzy Elektrycznej i Elektronicznej Rok szkolny 2016/2017 Zadania z elektrotechniki na zawody II stopnia EUROELEKTRA Ogóloolka Olimiada Wiedzy Elektryczej i Elektroiczej Rok zkoly 016/017 Zadaia z elektrotechiki a zawody II toia Itrukcja dla zdającego 1. Cza trwaia zawodów: 10 miut.. II toień olimiady zawiera

Bardziej szczegółowo

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)

Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności) IV. Estymacja parametrów Estymacja: Puktowa (ocea, błędy szacuku Przedziałowa (przedział ufości Załóżmy, że rozkład zmieej losowej X w populacji geeralej jest opisay dystrybuatą F(x;α, gdzie α jest iezaym

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1A, zima 2014/15. n = Rozwiązanie: Stosując wzór na wartość współczynnika dwumianowego otrzymujemy 12. Dowieść, że istieje ieskończeie wiele par liczb aturalych k < spełiających rówaie ( ) ( ) k. k k +1 Stosując wzór a wartość współczyika dwumiaowego otrzymujemy ( ) ( )!! oraz k k! ( k)! k +1 (k +1)!

Bardziej szczegółowo

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej

Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej Wykład 11 (14.05.07). Przedziały ufości dla średiej Przykład Cea metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybraych mieszkań w mieście A: 3,75; 3,89; 5,09; 3,77; 3,53; 2,82; 3,16; 2,79; 4,34; 3,61;

Bardziej szczegółowo

Elementy modelowania matematycznego

Elementy modelowania matematycznego Elemety modelowaia matematyczego Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Modelowaie daych (ilościowe): Metody statystycze: estymacja parametrów modelu,

Bardziej szczegółowo

Egzaminy. na wyższe uczelnie 2003. zadania

Egzaminy. na wyższe uczelnie 2003. zadania zadaia Egzamiy wstępe a wyższe uczelie 003 I. Akademia Ekoomicza we Wrocławiu. Rozwiąż układ rówań Æ_ -9 y - 5 _ y = 5 _ -9 _. Dla jakiej wartości parametru a suma kwadratów rozwiązań rzeczywistych rówaia

Bardziej szczegółowo

ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO

ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO Agieszka Jakubowska ROZDZIAŁ 5 WPŁYW SYSTEMU OPODATKOWANIA DOCHODU NA EFEKTYWNOŚĆ PROCESU DECYZYJNEGO. Wstęp Skąplikowaie współczesego życia gospodarczego powoduje, iż do sterowaia procesem zarządzaia

Bardziej szczegółowo

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2012 POZIOM PODSTAWOWY CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY

EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI MAJ 2012 POZIOM PODSTAWOWY CZĘŚĆ I WYBRANE: Czas pracy: 75 minut. Liczba punktów do uzyskania: 20 WPISUJE ZDAJĄCY Cetrala Komisja Egzamiacyja Arkusz zawiera iformacje prawie chroioe do mometu rozpoczęcia egzamiu. Układ graficzy CKE 2010 KOD WPISUJE ZDAJĄCY PESEL Miejsce a aklejkę z kodem EGZAMIN MATURALNY Z INFORMATYKI

Bardziej szczegółowo

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 Statystyka i Opracowaie Daych W7. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok407 ada@agh.edu.pl Estymacja parametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego parametru jest estymator obliczoy a podstawie

Bardziej szczegółowo

Metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych

Metody oceny efektywności projektów inwestycyjnych Opracował: Leszek Jug Wydział Ekoomiczy, ALMAMER Szkoła Wyższa Meody ocey efekywości projeków iwesycyjych Niezbędym warukiem urzymywaia się firmy a ryku jes zarówo skuecze bieżące zarządzaie jak i podejmowaie

Bardziej szczegółowo

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice laboratorium

Metody Obliczeniowe w Nauce i Technice laboratorium Marci Rociek Iformatyka, II rok Metody Obliczeiowe w Nauce i Techice laboratorium zestaw 1: iterpolacja Zadaie 1: Zaleźć wzór iterpolacyjy Lagrage a mając tablicę wartości: 3 5 6 y 1 3 5 6 Do rozwiązaia

Bardziej szczegółowo

Computer Aided Cooperation (CAC) Systemy wspomagania kooperacji i innowacji w procesach produkcji

Computer Aided Cooperation (CAC) Systemy wspomagania kooperacji i innowacji w procesach produkcji AKADEMIA TECHNICZNO-HUMANISTYCZNA W BIELSKU-BIAŁEJ dr iż. Aleksader MOCZAŁA Computer Aided Cooperatio (CAC) Systemy wspomagaia kooperacji i iowacji w procesach produkcji PLAN Wprowadzeie Wprowadzeie Uwarukowaia

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fiasowy gospodarki Zajęcia r 5 Matematyka fiasowa Wartość pieiądza w czasie 1 złoty posiaday dzisiaj jest wart więcej iż 1 złoty posiaday w przyszłości, p. za rok. Powody: Suma posiadaa dzisiaj

Bardziej szczegółowo

PRZYKŁADY ROZWIAZAŃ STACJONARNEGO RÓWNANIA SCHRӦDINGERA. Ruch cząstki nieograniczony z klasycznego punktu widzenia. mamy do rozwiązania równanie 0,,

PRZYKŁADY ROZWIAZAŃ STACJONARNEGO RÓWNANIA SCHRӦDINGERA. Ruch cząstki nieograniczony z klasycznego punktu widzenia. mamy do rozwiązania równanie 0,, PRZYKŁADY ROZWIAZAŃ STACJONARNEGO RÓWNANIA SCHRӦDINGERA Ruch cząstki ieograiczoy z klasyczego puktu widzeia W tym przypadku V = cost, przejmiemy V ( x ) = 0, cząstka porusza się wzdłuż osi x. Rozwiązujemy

Bardziej szczegółowo

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe

Bardziej szczegółowo

W wielu przypadkach zadanie teorii sprężystości daje się zredukować do dwóch

W wielu przypadkach zadanie teorii sprężystości daje się zredukować do dwóch Wykład 5 PŁASKI ZADANI TORII SPRĘŻYSTOŚCI Płaski sta arężeia W wielu rzyadkach zadaie teorii srężystości daje się zredukować do dwóch wymiarów Przykładem może być cieka tarcza obciążoa siłami działającymi

Bardziej szczegółowo

Parametryzacja rozwiązań układu równań

Parametryzacja rozwiązań układu równań Parametryzacja rozwiązań układu rówań Przykład: ozwiąż układy rówań: / 2 2 6 2 5 2 6 2 5 //( / / 2 2 9 2 2 4 4 2 ) / 4 2 2 5 2 4 2 2 Korzystając z postaci schodkowej (środkowa macierz) i stosując podstawiaie

Bardziej szczegółowo

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń

MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń MIANO ROZTWORU TITRANTA Aaliza saysycza wyików ozaczeń Esymaory pukowe Średia arymeycza x jes o suma wyików w serii podzieloa przez ich liczbę: gdzie: x i - wyik poszczególego ozaczeia - liczba pomiarów

Bardziej szczegółowo

Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja

Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja Iwestycja Wykład Celowo wydatkowae środki firmy skierowae a powiększeie jej dochodów w przyszłości. Iwestycje w wyiku użycia środków fiasowych tworzą lub powiększają majątek rzeczowy, majątek fiasowy i

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ

INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ LABORATORIUM OCHRONY ŚRODOWISKA - SYSTEM ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ - INSTRUKCJA NR 06- POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ 1. Cel istrukcji Celem istrukcji jest określeie metodyki postępowaia w celu

Bardziej szczegółowo

Lista 6. Estymacja punktowa

Lista 6. Estymacja punktowa Estymacja puktowa Lista 6 Model metoda mometów, rozkład ciągły. Zadaie. Metodą mometów zaleźć estymator iezaego parametru a w populacji jedostajej a odciku [a, a +. Czy jest to estymator ieobciążoy i zgody?

Bardziej szczegółowo

Laboratorium Metrologii I Nr ćwicz. Opracowanie serii wyników pomiaru 4

Laboratorium Metrologii I Nr ćwicz. Opracowanie serii wyników pomiaru 4 Laboratorium Metrologii I olitechika Rzeszowska Zakład Metrologii i Systemów omiarowych Laboratorium Metrologii I Grua Nr ćwicz. Oracowaie serii wyików omiaru 4... kierowik...... 4... Data Ocea I. Cel

Bardziej szczegółowo

Kombinatoryka. Karolina Lewalska 23 marca 2017

Kombinatoryka. Karolina Lewalska 23 marca 2017 Kombiatoryka Karolia Lewalska 23 marca 2017 Zadaie 1 Ile istieje liczb aturalych sześciocyfrowych? Ile istieje liczb sześciocyfrowych takich, w których cyfra setek to sześć? 9 10 10 10 10 10 Pierwszą cyfrę

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 4 ze Statystyki

Materiały do wykładu 4 ze Statystyki Materiały do wykładu 4 ze Statytyki CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (dok.) 1. miary położeia - wykład 2 2. miary zmieości (dyperji, rozprozeia) - wykład 3 3. miary aymetrii (kośości) 4.

Bardziej szczegółowo