Ocena wpływu niepewności estymacji parametrów modeli czujników pomiarowych na wartości maksymalnych błędów dynamicznych
|
|
- Zuzanna Urbańska
- 5 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Polech rows Wydzł Iżyer Elerycze operowe edr oy ech Iforcyych Oce wpływ epewośc esyc prerów odel czów porowych wrośc sylych łędów dyczych Dr ż. rzyszof oczy rów 5.3.5
2 Pl wysąpe. Błędy w porch welośc słych w czse. Złoże eor sylych łędów dyczych 3. Procedr wyzcz łęd cłowo-wdrowego 4. eod wyzcz łęd ezwzględego 5. lgory esyc prerów odel czów porowych 6. eod wyzcze epewośc esyc prerów odel czów 7. Wy olczeń eryczych dl łęd ezwzględego 8. Wos
3 Złoże. Poęce wpływ edołdośc prry orolo-porowe wrośc dych porowych. eyczy odel cz zwer w lcz edo os w ow welo dowolego rzęd 3. Relzc lgory esyc prerów w dzedze częsolwośc 4. Relzc olczeń w progre hcd
4 Błąd syczy Przyrząd porowy y p -y w Σ Wzorzec przyrząd Błąd syczy Sche loowy łd defącego łąd syczy
5 Sygły dycze [ s] [ s] [ s] [] s Przyłdowe szły sygłów dyczych
6 Przyłdowe eody wyzcz łęd dyczego. Relzc wysze sochsyczego sp sp sp π π π E d U d U d U I U -wdo sygł sochsyczego - rsc wdow cz E -eerg sygł sochsyczego S. Soczows. Dyc error of esrg crc wh dely for sochsc sgls. Relzc wysze w posc sygł esowego B. S. Ry. Sple forls for dyc error ler esree syses y & & & τ dτ τ τ d
7 syle łędy dycze Sche loowy łd do wyzcz sylych łędów dyczych p p p d y τ τ τ w w w d y τ τ τ ] [ ] [ ] [ Δ y p p ] [ ] [ ] [ Δ y w w d y τ τ τ ] [ ] [ ] [ Δ y w p ] [ ] [ ] [ w p
8 Procedr wyzcz łę łędów w sylych - Wyór ryer łęd - Syez eyczych odel cz porowego ego wzorc - lz ogrczeń łdych sygł sylzący - lz osąglośc sygłów sylzących - Wyzczee szł sygł - Wyzczee wrośc łęd sylego
9 ryer łęd dyczego Błąd cłowo-wdrowy I y d Błąd ezwzględy D y
10 eyczy odel cz porowego p p p p p x x x B & x y p p C p p s s s s s p O p ] [ B p ] [ C
11 eyczy odel wzorc w w w w w x x x B & x y w w C w L L L L L L L l l c w d s d s d s d s p f s s π L L l l e p π L w ] [ B w ] [ C d d d d d L L L w O
12 odel cz wzorc x x B & x y C x x x w p w p w p B B B w p C C C
13 lerywe rozwąz wzorców. Flr dely w c π fc S π c π [ f ] c -współczy wzoce - czs opóźe f c - częsolwość odcęc. Flr cyfrowy h -współczy flr
14 szły sygłów
15 lz ogrczeń łdych sygł ogrczee pldy ϑ ogrczee prędośc rs ϑ x [ ] & x [ ]
16 Procedr wyzcz łęd cłowo-wdrowego I y d s - r zps w pęc s - relzowy es zps w pęc
17 Sche loowy lgory geeyczego
18 Operc reprodc
19 rzyżowe c Wr poprwośc rzyżow Wr poprwośc c α α α α x α α x α... ] [ α α
20 Procedr wyzcz łęd ezwzględego Przypde sygł weścowego z edy ogrczee D d RL L [ ] D Δ e C B C Δ [ ] e B R R R R 4 L R R R p L L p L sg{ } [ ] sg{ [ ]}
21 Procedr wyzcz łęd ezwzględego Przypde sygł weścowego z edy ogrczee
22 Procedr wyzcz łęd ezwzględego Przypde sygł weścowego z dwo ogrcze. Wyzczee sygł so o czse rw ϑ ϑ v f < ϑ v [ ] ϑ f < ϑδ v f < ϑ v[ ] f < ϑδ
23 Procedr wyzcz łęd ezwzględego Przypde sygł weścowego z dwo ogrcze. Wyzczee splo fc v z odpowedzą plsową v v τ τ dτ v [ ] Δ v [ ] [ ] for
24 Procedr wyzcz łęd ezwzględego Przypde sygł weścowego z dwo ogrcze 3. Wyzczee fc yp g-g v 3 sg{ v } v ] sg{ v } for 3[
25 Procedr wyzcz łęd ezwzględego Przypde sygł weścowego z dwo ogrcze 4. Wyzczee fc słe o wrośc w perwszy przedzle wroścch l w oleych przedzłch ϑ f v v 3 4 < f v v v < ϑ ϑ ϑδ f v v ] [ ] [ 3 4 < f E v v v < ϑδ ϑδ ] [ ] [ 3 3 4
26 Procedr wyzcz łęd ezwzględego Przypde sygł weścowego z dwo ogrcze 5. Wyzczee fc słe o wroścch ϑ l v 4 ϑ v 4 v ϑ v f < 5 4 ϑ ϑ v5[ ] v4[ ] f < ϑδ v f < ϑ 5 ϑ v [ ] f < ϑδ 5 ϑδ v5 v4 ϑ f < ϑ v ] v 5 [ 4 ϑ [ ] f < ϑδ
27 Procedr wyzcz łęd ezwzględego Przypde sygł weścowego z dwo ogrcze 6. Wyzczee sygł z dwo ogrcze 5 5 v τ dτ [ ] Δ v [ ] for
28 Procedr wyzcz łęd ezwzględego Przypde sygł weścowego z dwo ogrcze 7. Wyzczee przeeg czsowego łęd y τ τ dτ y[ ] Δ [ ] [ ] for 8. Wyzczee wrośc łęd ezwzględego D y D y[ ]
29 Esyc prerów odel czów porowych rsc operorow Φ ] exp[ θ θ θ gdze p s s s s s rsc wdow θ
30 Esyc prerów odel czów porowych gdze Repreryzc rsc wdowe Φ ] exp[ θ θ θ Λ θ ] [ Λ
31 Esyc prerów odel czów porowych exp[ Φ ] - lcz pów porowych o chrerysy częsolwoścowych Esyc prerów weor z poocą wżoe eody eszych wdrów P Σ P P Σ Y Re[ Λ ] Re[ Λ ] Re[ Λ ] P I[ Λ ] I[ Λ ] I[ Λ ] Re[ Λ Re[ Λ Re[ Λ I[ Λ I[ Λ I[ Λ ] ] ] ] ] ] Re[ Λ Re[ Λ LRe[ Λ I[ Λ I[ Λ I[ Λ ] ] ] ] ] ] P - cerz o wyrze x
32 Esyc prerów odel czów porowych Y Re[ exp Φ ] cos Φ Y I[ exp Φ ] s Φ Y - weor o wyrze Σ - cerz owrc o wyrze x wyzcz eodą oe Crlo Procedr wyzcz cerzy owrc Σ. Wyzczee weorów losowych ε rdo{ [ E σ ]} ε Φ rdo{ E Φ σ Φ]} E σ - rozłd orly Gss 4 - lcz losow oe Crlo 6
33 Esyc prerów odel czów porowych Powyższe weory wyzcze są z poocą lgory Box-ller - pleec w progre hcd ε : for for.... s whle s v rf v rf s v v x v l s s ε x v l s s ε E σ x ε E σ x
34 Esyc prerów odel czów porowych Wyzczee cerzy: ε ρ Φ Φ ε Φ Φ ρ gdze Φ Φ Φ gdze są esyor odchyle sdrdowego od średe weorów porowych Φ
35 Esyc prerów odel czów porowych Wyzczee cerzy V Φ Φ Φ Φ Φ Φ Φ Φ ] exp I[ ] exp I[ ] exp I[ ] exp I[ ] exp Re[ ] exp Re[ ] exp Re[ ] exp Re[ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ ρ L L L L L L V Wyzczee cerzy Σ V V - dg Σ Wyzczee weor prerów odel θ θ
36 Wyzczee epewośc esyc prerów odel Podsw prw BIP IEC IFCC ILC ISO IUPC IUPP d OIL. Evlo of esree d - Spplee o he Gde o he expresso of cery esree - Propgo of dsros sg oe Crlo ehod 8. Wyzczee weorów losowych ˆ ε ε - weor losowy z welowyrowego orlego rozłd Gss f E X Σ X exp [ X E X ] Σ [ X E X ] π 3 Σ o wrośc średe rówe zer cerzy owrc P Σ Σ P Σ Σ - cerz owrc o wyrch x X - weor o wrośc średe EX
37 Wyzczee epewośc esyc prerów odel. Wyzczee cerzy Σ ] [ dg J J R R Σ gdze epewośc wyzcze są podswe różcz zpełe olczoe dl R J cos ] exp Re[ Φ Φ R s ] exp I[ Φ Φ I s cos 4 Φ Φ Φ R JCG :8 GU 995 wh or correcos. Evlo of esree d - Gde o he expresso of cery esree 8 w oprc o wyycze ory Po przeszłcech orzyey cos s 4 Φ Φ Φ J
38 Wyzczee epewośc esyc prerów odel 3. Wyzczee weor X - eod deopozyc Cholesy'ego X X Σ - pleec w progre hcd X : for for for for.. rows Σ.. rows Σ X.. rows Σ V for Σ.... rows Σ V V X X V X V X
39 Wyzczee epewośc esyc prerów odel 4. Wyzczee cerzy o wyrze x θ Σˆ 5. Wyzczee cerzy owrc o wyrze x w oprc o cerz θˆ ˆ ˆ ˆ - θ θ θ Σ 5. Wyzczee epewośc esyc prerów odel o perws wdrowego z eleeów przeąe cerzy θ Σ ˆ Δ Δ Δ Δ Δ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ θ Δ Δ Δ Δ Δ
40 Przyłdy repreryzc odel czów porowych sτ s. odel cz -go rzęd τ Λ. odel celeroer β s s s ] [ Λ β τ β
41 Wy olczeń eryczych. Py porowe chrerysy częsolwoścowych rozprywego celeroer
42 Wy olczeń eryczych. Esyc prerów odel celeroer s s c β s θ c β E 4.95 σ 44.6 E Φ.54 σ Φ c V/s f 83. Hz β. 3. epewośc esyc prerów odel Δ 3 c.4v/s Δf 8. Hz Δβ 3.3
43 Wy olczeń eryczych 4. Wyzczee odpowedz plsowe dego celeroer ϑ 54.7V/ - ogrczee pldy sygł weścowego c - ogrczee prędośc rs sygł weścowego.s. - czs d rówy czsow sle sę odpowedz - wrość V/. Δ 6 s. - czs dysreyzc
44 Wy olczeń eryczych dl łęd ezwzględego 5. Sygł weścowy z edy ogrczee D Vs 6. Sygł weścowy z dwo ogrcze D 4.3 Vs
45 Wpływ epewośc esyc prerów wrośc łęd ezwzględego Uwzględee epewośc esyc prerów odel celeroer wpłyęło zwęszee sylego łęd ezwzględego o wrośc:.74% dl łęd D orz.69% dl łęd. D
46 Wos. wrośc sylych łędów dyczych czów porowych ą wpływ epewośc prerów ch odel. Esycę prerów eyczych odel czów porowych leży relzowć w oprc o oowązące reglce prwe 3. Isoe zczee wyelowe wpływ prerów weścowych lgoryów olczeowych zyse wy olczeń 4. Przedswoe eody repreryzc ą zsosowe w przypdch odel zwerących w lcz edo os w ow welo dowolego rzęd
47 Dzęę z wgę
2π Ciągi te są ortogonalne w kaŝdym przedziale < t 0, t 0 +T > o długości T =.
Obwody SLS prąd orsowgo SLS PO Obwody SLS prąd orsowgo o obwody SLS prcjąc w s soy przy pobdzch orsowych. Obwody zywy obwod prąd orsowgo OPO b obwod prąd odszłcogo OPO od sygł ssodgo. Mody posępow z OPO:
Bardziej szczegółowoInstytut Automatyki i Informatyki Stosowanej Politechniki Warszawskiej
Isttt Atomt Iformt Stosowe Poltech Wrszwse Algortm predce w wers ltcze z efetwm mechzmem względ ogrczeń wść Potr Mrs Pl prezetc. Wstęp. Algortm reglc predce 3. Uwzględe ogrczeń łoŝoch sgł sterąc 4. Uwzględe
Bardziej szczegółowo6. *21!" 4 % rezerwy matematycznej. oraz (ii) $ :;!" "+!"!4 oraz "" % & "!4! " )$!"!4 1 1!4 )$$$ " ' ""
Memy fow 09..000 r. 6. *!" ( orz ( 4 % rezerwy memycze $ :;!" "+!"!4 orz "" % & "!4! " $!"!4!4 $$$ " ' "" V w dowole chwl d e wzorem V 0 0. &! "! "" 4 < ; ;!" 4 $%: ; $% ; = > %4( $;% 7 4'8 A..85 B..90
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta
Bardziej szczegółowoδ δ δ 1 ε δ δ δ 1 ε ε δ δ δ ε ε = T T a b c 1 = T = T = T
M O D E L O W A N I E I N Y N I E R S K I E n r 4 7, I S S N 8 9 6-7 7 X M O D E L O W A N I E P A S Z C Z Y Z N B A Z O W Y C H K O R P U S W N A P O D S T A W I E P O M W S P R Z D N O C I O W Y C H
Bardziej szczegółowov = v i e i v 1 ] T v =
v U = e i,..., e n ) v = n v i e i i= e i i v T v = = v v n v n U v v v +q 3q +q +q b c d XY X +q Y 3q r +q = r 3q = r +q = r +q = r 3q = r +q = E = E +q + E 3q + E +q = k q r+q 3 + k 3q r 3q 3 b V = kq
Bardziej szczegółowoAnaliza obwodów elektrycznych z przebiegami stochastycznymi. Dariusz Grabowski
Aliz obwodów elekryczych z przebiegmi sochsyczymi Driusz Grbowski Pl wysąpiei Sochsycze modele sygłów Procesy sochsycze Przekszłcei procesów sochsyczych przez ukłdy liiowe Ciągłość i różiczkowlość sochsycz
Bardziej szczegółowoWIELORÓWNANIOWY MODEL LINIOWY. (MODEL REKURENCYJNY)
WIELORÓWNANIOW MODEL LINIOW. (MODEL REKURENCJN) W odelu wspu edoeruowe pow d e opóo e edogec. W prpdu sosue s progoowe łcuchowe. Błd progo wc s dl dego rów oddele logce w odelu edorówow. Prłd. Fr lecł
Bardziej szczegółowoZADANIA Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ dla I roku kierunku informatyka WSZiB
pro. dr hb. Stisłw Biłs ZADANIA Z ANALIZY MATEMATYCZNEJ I roku kieruku iormtyk WSZiB I. ELEMENTARNE WŁASNOŚCI FUNKCJI. Wyzczyć dziedzię ukcji: 5 7 log[ log 5 6. b c ] d. Wyzczyć przeciwdziedzię ukcji:
Bardziej szczegółowoź Ł Ą Ę Ź Ę Ę Ą Ę Ę Ę Ę Ę Ź Ą Ę Ą Ź Ę Ź Ó ć Ź Ó Ę Ź Ź ć ć Ę ć Ó Ó Ę Ę Ę Ę Ó Ę Ę ć Ć Ł Ó Ź ć ć ć Ę ć Ę Ł Ź Ź Ł ć ź ź Ę ć Ś Ą ć ć Ą ć Ś Ę Ź Ę Ź Ę ć Ó Ń Ę Ś Ę ź Ź Ę Ę Ć Ę Ń Ę Ę ć Ą Ę ć Ę ć Ę Ź Ę Ć Ę ź ć
Bardziej szczegółowoimpuls o profilu f(x ) rozchodzący się w kierunku x: harmoniczna fala bieżąca rozchodząca się w kierunku +x: cos
Rów Scrodgr Fucj flow wow rprcj jdo wrow pułp lroów fucj flow sońco sońco sud pocjłu o wodoru rów Scrodgr wprowd rową lro swobod lro w sońcoj sud pocjłu PRZYPOMNINI: Fl bżąc sojąc w pęj sru Hlld, Rsc,
Bardziej szczegółowokwartalna sprzeda elazek
Modele elowe MODELE NIELINIOWE Prłd. model low elow - orówe). Kwrl sred ele w lch 996-999 wosł: 4 5 6 7 8 9 4 45 5 57 6 64 68 65 68 67 69 7 7 7 75 Wc rogo rec wrł ro 999. Z wres wd, e red jes rosc lec
Bardziej szczegółowoę ą ę ó ń ń ń ó ń ó ó ń ź ą ę Ń ą ó ę ą ó ą ą ć ś ą ó ś ó ń ó ą Ń Ą ś ę ńś Ą ń ó ń ó ńś ó ś Ą ś ś ó ó ś ś ó ą ń ó ń Ę ń ć ńś ę ó ś ś Ę ń Ł ó ń ź ń ś ę
ń ę ś Ą Ń ó ę ą ń ą ś Ł ń ń ź ń ś ó ń ę ę ę Ń ą ą ń ą ź ą ź ń ć ę ó ó ę ś ą ść ńś ś ę ź ó ń ó ń ę ń ą ń ś ę ó ó Ę ó ń ę ń ó ń ń ń ą Ę ą ź ą ą ń ó ą ę ó ć ą ś ę ó ą ń ś ę ą ę ó ń ń ń ó ń ó ó ń ź ą ę Ń ą
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM DYNAMIKI MASZYN
LABORATORIUM DYNAMII MASZYN Ćwcz 5 IDENTYFIACJA OBIETU DYNAMICZNEO NA PODSTAWIE JEO LOARYTMICZNYCH CHARATERYSTY CZĘSTOTLIWOŚCIOWYCH. Cl ćwcz Orśl rów ruchu obtu dyczgo podtw go logrytczych chrtryty czętotlwoścowych,
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =
Bardziej szczegółowoć Ź Ę ź Ó ż ż Ś Ć Ś
Ż Ę Ę Ó Ę Ś ż ć Ź Ę ź Ó ż ż Ś Ć Ś Ż ć Ć ć Ś ć Ó Ń Ż ć Ć Ż Ą Ę Ż Ż Ż Ó Ż Ó Ó Ś Ż Ć Ę Ź ć ż Ó ÓĘ ż Ż Ó Ę Ż ż Ą Ą Ż Ś Ć ż Ź Ż ć ć Ś ć ż Ą Ś Ó ć Ź ć Ó Ó Ść ż Ó Ó Ć Ó Ó Ść ć Ś ć ż ć Ó Ó ć ć ć Ó ć Ó ć Ó ć Ó
Bardziej szczegółowo( ) Elementy rachunku prawdopodobieństwa. f( x) 1 F (x) f(x) - gęstość rozkładu prawdopodobieństwa X f( x) - dystrybuanta rozkładu.
Elementy rchunku prwdopodoeństw f 0 f() - gęstość rozkłdu prwdopodoeństw X f d P< < = f( d ) F = f( tdt ) - dystryunt rozkłdu E( X) = tf( t) dt - wrtość średn D ( X) = E( X ) E( X) - wrncj = f () F ()
Bardziej szczegółowoŻ Ę ć Ć ć ć Ą
Ś Ł Ż Ą Ż Ę ć Ć ć ć Ą ŚĘ Ż ź Ś Ż Ś Ś Ń Ę Ą Ś Ł Ś Ł Ż Ż ź ż Ą Ś Ż Ż Ś Ł Ą Ą Ó Ż Ż ż ć Ż ż ć ż Ó Ż ż ć ż ć ż Ą Ę ż Ó Ó ż ż Ó ć Ż ć Ż ć ć ź Ę Ę Ę ć Ż Ź Ż ż ć ż Ź Ę Ż ż ć Ś ć Ż Ę ż Ę ż ż ż Ż ż ż ż ż ĘŁ ż ż
Bardziej szczegółowoSpójne przestrzenie metryczne
lz Włd 5 d d Ćel cel@gedpl Spóe pzeszee ecze De Pzeszeń eczą ρ zw spóą eżel e d sę e pzedswć w psc s dwóc zów epsc wc złączc ρ - pzeszeń spó ~ we Icze es ze spó eżel dl dwlc pów czl see cągł c γ : : γ
Bardziej szczegółowoŃ Ł Ń Ó Ł Ę Ó Ó Ę ĘŚ Ó ÓŚ Ó Ę Ć Ó Ć Ę Ł Ó Ę Ć Ś Ż Ś Ś Ó Ó Ś Ń Ś Ó Ę Ę Ż Ć Ś Ó Ę Ó Ę Ę Ę Ę Ó Ś Ę Ę Ł Ć Ć Ś Ó Ę Ź Ę Ż Ź Ś Ź Ę Ę Ę Ó Ó Ó Ę Ę Ę Ę Ó Ę Ę Ć Ę Ć Ł Ź Ę Ę Ś Ń Ę Ć Ź Ó Ź Ó Ó Ę Ć Ć Ć Ź Ę Ę Ć Ę Ę
Bardziej szczegółowoŻ ć Ó Ś Ó ć Ę Ó Ś ź Ż Ż Ó Ż ź Ó ÓŚ Ć Ó ź Ó ź Ó Ź ć Ę Ó Ś Ż Ó Ó Ń Ą ź ź Ź Ś Ą Ą Ś Ą Ś ć ć ź ź Ó Ó Ę Ź Ą Ź Ę ĘŚ ć ź Ę Ę ź Ę ć Ś Ś Ę Ż Ż ć Ść ć ć Ń Ż Ś ć Ż Ż Ż Ż Ż Ó Ą Ę Ę Ę Ą Ż Ż Ż Ź Ż ć Ś Ż Ż Ż Ż Ż ć Ś
Bardziej szczegółowoq (s, z) = ( ) (λ T) ρc = q
M O D E L O W A N I E I N Y N I E R S K I E n r 4 7, I S S N 1 8 9 6-7 7 1 X W Y Z N A C Z A N I E O D K S Z T A C E T O W A R Z Y S Z Ą C Y C H H A R T O W A N I U P O W I E R Z C H N I O W Y M W I E
Bardziej szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus listopada 07r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowo( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości
Zadae. Nech Nech (, Y będze dwuwymarową zmeą losową o fukcj gęstośc 4 x + xy gdy x ( 0, y ( 0, f ( x, y = 0 w przecwym przypadku. S = + Y V Y E V S =. =. Wyzacz ( (A 0 (B (C (D (E 8 8 7 7 Zadae. Załóżmy,
Bardziej szczegółowov = v i e i v 1 ] T v = = v 1 v n v n ] a r +q = a a r 3q =
v U = e i,..., e n ) v = n v i e i i= e i i v T v = = v v n v v v v n 3q q q q r q = r 3q = E = E q E 3q E q = k q rq 3 k 3q r 3q 3 r q = k q rq 3 = kq 4 3 ) 4 q d b d c d d X d ± = d r = x y T d ± r ±
Bardziej szczegółowoUWAGI O ROZKŁADZIE FUNKCJI ZMIENNEJ LOSOWEJ.
L.Kowls - Uwg o rozłdz uc zm losow UWAI O ROZKŁADZIE UNKCJI ZMIENNEJ LOSOWEJ. - d zm losow cągł o gęstośc. Y g g - borlows tz. g - B BR dl B BR Wzczć gęstość g zm losow Y. Jśl g - ścśl mootocz różczowl
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD grudnia 2009
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 10 14 grudnia 2009 PARAMETRY POŁOŻENIA Przypomnienie: Model statystyczny pomiaru: wynik pomiaru X = µ + ε 1. ε jest zmienną losową 2. E(ε) = 0 pomiar nieobciążony, pomiar
Bardziej szczegółowoStatystyka Matematyczna Anna Janicka
Statystyka Matematyczna Anna Janicka wykład X, 9.05.206 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH II: PORÓWNYWANIE TESTÓW Plan na dzisiaj 0. Przypomnienie potrzebnych definicji. Porównywanie testów 2. Test jednostajnie
Bardziej szczegółowoGranica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywistej
Wydział Matematyki Stosowanej Zestaw zadań nr 3 Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie WEiP, energetyka, I rok Elżbieta Adamus 3 listopada 06r. Granica i ciągłość funkcji Granica funkcji rzeczywistej jednej
Bardziej szczegółowoZespół Szkół Technicznych. Badanie wyświetlaczy LCD
Zespół Szkół Technicznych Badanie wyświetlaczy LCD WYŚWIETLACZE LCD CZĘSC TEORETYCZNA ZALETY: ) mały pobór mocy, 2) ekonomiczność pod względem zużycia energii (pobór prądu przy 5V mniejszy niż 2mA), 3)
Bardziej szczegółowoNadokreślony Układ Równań
Mchł Pzos Istytut echolog Iforcyych Iżyer Ląoe Wyzł Iżyer Ląoe Poltech Kros Noreśloy Uł Róń Z oreśloy ułe loych róń lgebrczych y o czye sytuc, gy lczb loo ezleżych róń est ęsz ż yr przestrze (lczb zeych).
Bardziej szczegółowoó ę ą ż ż ś ść Ó Ś ż Ó Ś ę ą żć ó ż Ó ż Ó ó ó ż Ó ż ó ą ą Ą ś ą ż ó ó ż ę Ć ż ż ż Ó ó ó ó ę ż ę Ó ż ę ż Ó Ę Ó ó Óś Ś ść ę ć Ś ę ąć śó ą ę ęż ó ó ż Ś ż
Ó śó ą ę Ę śćś ść ę ą ś ó ą ó Ł Ó ż Ś ą ś Ó ą ć ó ż ść śó ą Óść ó ż ż ą Ś Ś ż Ó ą Ó ą Ć Ś ż ó ż ę ąś ó ć Ś Ó ó ś ś ś ó Ó ś Ź ż ą ó ą żą śó Ś Ó Ś ó Ś Ś ąś Ó ó ę ą ż ż ś ść Ó Ś ż Ó Ś ę ą żć ó ż Ó ż Ó ó ó
Bardziej szczegółowoń ń ś ń ę ę Ś ę Ż ę ę ś ń ę ż ń ęś ę ż ń ń Ą Ę ś ś ś ż Ż ś Ś ś ę ś Ś
ę ę Ą Ą ń Ó ś ś ś ń ń Ż ń Ą Ż śó ŚĆ ś ę ę ś ś ś Ż ś ść ń Ż Ś ń ń ś ń ę ę Ś ę Ż ę ę ś ń ę ż ń ęś ę ż ń ń Ą Ę ś ś ś ż Ż ś Ś ś ę ś Ś ę ę ś ń Ż Ż Ż ę ś ć Ą Ż Ż ś Ś Ą Ż ś Ś Ą Ż ś ś ś Ę Ą ę ń ś ę ż Ż ć Ś ń ę
Bardziej szczegółowoStatystyka aktuarialna i teoria ryzyka, rozkłady szkód
Statystyka aktuarialna i teoria ryzyka, rozkłady szkód Agata Boratyńska SGH, Warszawa Agata Boratyńska (SGH) SAiTR wykład 7 1 / 16 ROZKŁADY WARTOŚCI SZKÓD Podstawowe własności: rozkłady skupione na dodatniej
Bardziej szczegółowoma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji
Zadae. Zmea losowa (, Y, Z) ma rozkład ormaly z wartoścą oczekwaą E = EY =, EZ = 0 macerzą kowaracj. Oblczyć Var(( Y ) Z). (A) 5 (B) 7 (C) 6 Zadae. Zmee losowe,, K,,K P ( = ) = P( = ) =. Nech S =. Oblcz
Bardziej szczegółowoNumeryczne metody optymalizacji Optymalizacja w kierunku. informacje dodatkowe
Numeryczne metody optymalizacji Optymalizacja w kierunku informacje dodatkowe Numeryczne metody optymalizacji x F x = min x D x F(x) Problemy analityczne: 1. Nieliniowa złożona funkcja celu F i ograniczeń
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 3 CZĄSTECZKI WIELOATOMOWE ZWIĄZKI WĘGLA
WYKŁAD 3 ZĄSTEZKI WIELOATOMOWE ZWIĄZKI WĘGLA O : (s) O: (s) (s) (p z ) (p x ) (p y ) px py s 90 o? s 4 : (s) (s) (p x ) (p y ) (s) (s) (p x ) (p y ) (p z ) s pz px py s so : (s) s s.orbital MOLEKULARNY
Bardziej szczegółowoPrawdopodobieństwo i statystyka
Wykład II: Zmienne losowe i charakterystyki ich rozkładów 13 października 2014 Zmienne losowe Wartość oczekiwana Dystrybuanty Słowniczek teorii prawdopodobieństwa, cz. II Definicja zmiennej losowej i jej
Bardziej szczegółowoPodstawy robotyki. Wykład II. Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska
Podstawy robotyki Wykład II Ruch ciała sztywnego w przestrzeni euklidesowej Robert Muszyński Janusz Jakubiak Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechnika Wrocławska Preliminaria matematyczne
Bardziej szczegółowoElektrostatyka. Potencjał pola elektrycznego Prawo Gaussa
Elektrostatyka Potencjał pola elektrycznego Prawo Gaussa 1 Potencjał pola elektrycznego Energia potencjalna zależy od (ładunek próbny) i Q (ładunek który wytwarza pole), ale wielkość definiowana jako:
Bardziej szczegółowoŻ ś ćł ę ś ś ź ć ę ł ś ś ę ę ę ę ę łę ę ś ę Ś ę ę ł ę ę ę Ń ć Ś ć ę ś Ś Ź Ć ę ę Ę ę ś ę ł ę ę Ć ł ę ć ę ś ę ę ę ść ę ź ś ś ę Ć ę ę ę ł ć ź ę ć ś ł
Ą ł ł ś Ń ś ę Ź ł ę Ł ść ę ę ę ś ćź ł ę ś ć ę ś ę ę ę ę ś ęś ś Ż ś ćł ę ś ś ź ć ę ł ś ś ę ę ę ę ę łę ę ś ę Ś ę ę ł ę ę ę Ń ć Ś ć ę ś Ś Ź Ć ę ę Ę ę ś ę ł ę ę Ć ł ę ć ę ś ę ę ę ść ę ź ś ś ę Ć ę ę ę ł ć ź
Bardziej szczegółowoNr: 1. Metody obliczeniowe - Budownictwo semestr 2 - wykład nr 1. Metody obliczeniowe
Nr: Metody olczeowe - Budowctwo semestr - wyłd r Metody olczeowe Metody umerycze - sposoy rozwąz zd mtemtyczego z pomocą operc lczch t, y zde mogło yć rozwąze przez omputer. Rozwązywe ułdów rówń lowych.
Bardziej szczegółowoInstrukcja zarządzania systemem informatycznym przetwarzającym dane osobowe w Chorągwi Dolnośląskiej ZHP Spis treści
C h o r ą g i e w D o l n o l ą s k a Z H P Z a ł ą c z n i k 5 d o U c h w a ł y n r 2 2 / I X / 2 0 1 5 K o m e n d y C h o r ą g w i D o l n o 6 l ą s k i e j Z H P z d n i a 0 8. 0 62. 0 1 5 r. I n
Bardziej szczegółowobędzie próbką prostą z rozkładu normalnego ( 2
Zadae. eh K będze próbką prostą z rozkładu ormalego ( μ σ ) zaś: ( ) S gdze:. Iteresuje as względy błąd estymaj: σ R S. σ rzy wartość ozekwaa E R jest rówa ( ) (A).8 (B).9 (C). (D). (E). Zadae. eh K K
Bardziej szczegółowoRezonanse w deekscytacji molekuł mionowych i rozpraszanie elastyczne atomów mionowych helu. Wilhelm Czapliński Katedra Zastosowań Fizyki Jądrowej
ezonanse w deekscytacj moekuł monowych ozpaszane eastyczne atomów monowych heu Whem Czapńsk Kateda Zastosowań Fzyk Jądowej . ezonanse w deekscytacj moekuł monowych µ He ++ h ++ Heµ h J ν h p d t otacyjna
Bardziej szczegółowoCałkowanie numeryczne Zadanie: obliczyć przybliżenie całki (1) używając wartości funkcji f(x) w punktach równoodległych. Przyjmujemy (2) (3) (4) x n
lkowe_um- łkowe umercze Zde: olczć przlżee cłk ( ) d () użwjąc wrtośc ukcj () w puktc rówoodległc. Przjmujem (), gdze,,, () () tąd / (5) Metod prostokątów d / (6) gdze / / (7) -- :9: /6 lkowe_um- td. td.
Bardziej szczegółowoĘ ż Ł ś ą ł ść ó ą ż ę ł Ł ś ą ś Ż ż ż ń ż ł ś ń ż żę Ł ż ó ń ę ż ł ńó ó ł ń ą ż ę ż ą ą ż Ń ż ż ż óź ź ź ż Ę ż ś ż ł ó ń ż ć óź ż ę ż ż ńś ś ó ń ó ś
Ę Ł ś ą ł ść ą ę ł Ł ś ą ś Ż ł ś ę Ł ę ł ł ą ę ą ą Ń ź ź ź Ę ś ł ć Ź ę ś ś ś Ę ł ś ć Ę ś ł ś ą ź ą ą ą ą ą ą ą ą ś ą ęń ś ł ą ś Ł ś ś ź Ą ł ć ą ą Ę ą ś ź Ł ź ć ś ę ę ź ą Ż ć ć Ą ć ć ł ł ś ł ś ę ą łą ć
Bardziej szczegółowo( ) MECHANIKA BUDOWLI WZORY
CHNIK BUDOLI ZORY Uwgi: zor ujęt w rmki powinn bć opnown pmięciowo (więkzość z nich wmg jni zrozumini b j zpmiętć )! Pozotł wzor, jżi bęą potrzbn w trkci kookwium bęą pon rzm z trścią zni; jnk nż zwrócić
Bardziej szczegółowoAnaliza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas
Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y
Bardziej szczegółowoSpektroskopia mionów w badaniach wybranych materiałów magnetycznych. Piotr M. Zieliński NZ35 IFJ PAN
Spektroskopia mionów w badaniach wybranych materiałów magnetycznych Piotr M. Zieliński NZ35 IFJ PAN 1. Fundamenty spektroskopii mionów. Typowy eksperyment 3. Cel i obiekty badań 4. Przykłady otrzymanych
Bardziej szczegółowoTok sprawdzania nośności ścian obciążonych pionowo wg metody uproszczonej zgodnie z PN-EN 1996-3
To sprwdzi ośości ści ociążoyc pioowo wg eody uproszczoej zgodie z P- 996- UWAGA: ośość ści eży sprwdzć żdej odygcji, cy że gruość ści i wyrzyłość uru ścisie są ie se wszysic odygcjc..... 5. De: rodzje
Bardziej szczegółowoŁ Ś Ą ó ó ó ś ó ó ś ó ó ó ó ó Ó ś ó ś ó ó ś Ó ó Ó ś ó ś ó ó ó Ź ó ó ś ó ó ó ś ó ść ó ó ó Ą ó ś ó ó ó ś śó ó ó ź ó ó ś ó Ź ś ó ć ó ś Ę Ą ó ś óź ó ó ś ó ś Ę ó Ó ź ść ó ó ś ś ś Ó ó ź ó ś Ó ó ó ó ó ó ś Ó ó
Bardziej szczegółowoTeoria Sygnałów. II rok Geofizyki III rok Informatyki Stosowanej. Wykład 2. Układy liniowe i niezmienne w czasie (układy LTI) y[n] x[n]
Toi Sgłów II ok Goizki III ok Ioki Sosowj Wkłd Ukłd liiow i izi w czsi ukłd LTI Kilk uwg: LTI jpopulijsz odl ilcji LTI odl pocsów izczch [] Ukłd liiow [] gdzi ozcz sgł wjściow do ukłdu zś sgł wjściow.
Bardziej szczegółowoĆ Ź ć Ę ć Ę Ć Ź Ź Ć
Ź Ć Ć Ź ć Ę ć Ę Ć Ź Ź Ć Ł Ą Ę Ć ć ćź ć Ź Ź Ź Ź Ą Ć ć Ł Ł Ł Ę ć ć Ź Ą ć Ę ć Ź Ź Ź Ź ć Ź Ź ć Ź ć Ł ć Ą Ć Ć Ć ć Ź Ą Ź ć Ź Ł Ł Ć Ź Ą ć Ć ć ć ć ć Ć Ć ć Ć ć ć Ł Ę Ź ć Ć ć Ź Ź Ć Ź Ź ć ć Ź ć Ź Ź Ź Ą Ę Ń Ź Ć Ą
Bardziej szczegółowoX i T (X) = i=1. i + 1, X i+1 i + 1. Cov H0. ( X i. k 31 ) 1 Φ(1, 1818) 0, 12.
Zadae p (X p (X ( ( π 6 6 e 6 X m ( π 6 6 e 6 ( X C e m 6 X, gdze staªa C e zale»y od statystyk X (X,, X 6, a m jest w ksze od zera Zatem p (X/p (X jest emalej c fukcj statystyk T (X 6 X ªatwo pokaza,»e
Bardziej szczegółowoMatematyka ubezpieczeń majątkowych r.
Matematyka ubezpieczeń majątkowych 3..007 r. Zadanie. Każde z ryzyk pochodzących z pewnej populacji charakteryzuje się tym że przy danej wartości λ parametru ryzyka Λ rozkład wartości szkód z tego ryzyka
Bardziej szczegółowoMECHANIKA I WYTRZYMAŁOŚĆ MATERIAŁÓW
MECHANIKA I WYTRZYMAŁOŚĆ MATERIAŁÓW Materiały pomocnicze do wykładu (Inżynieria Środowiska) PWSZ w Elblągu dr hab. inż. Cezary Orlikowski Instytut Politechniczny MECHANIKA I WYTRZYMAŁOŚĆ MATERIAŁÓW MECHANIKA
Bardziej szczegółowo4.1. Lecture 4 & 5. Riemann. f(t)dt. a = t 0 <t 1 < <t n 1 <b= t n (4.1) , n [t i 1,t i ] t i t i 1 (i =1,...,n) f(ξ i )(t i t i 1 ) (4.
Lecture 4 & 5 4 4.1 Riemnn t f(t) [, b] (Riemnn ) f(t)dt [, b] n 1 t 1,...,t n 1 t 0
Bardziej szczegółowoElektrodynamika. Część 9. Potencjały i pola źródeł zmiennych w czasie. Ryszard Tanaś
Elektrodynamika Część 9 Potencjały i pola źródeł zmiennych w czasie Ryszard Tanaś Zakład Optyki Nieliniowej, UAM http://zon8.physd.amu.edu.pl/~tanas Spis treści 10 Potencjały i pola źródeł zmiennych w
Bardziej szczegółowo) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
Bardziej szczegółowoUkłady z regulatorami P, PI oraz PID
Układy z regulatorami P, PI oraz PID Sterowanie Procesami Ciągłymi 2016 Układ automatycznej regulacji y0( t) + _ ε () t ut () K R (s) yt () KO () s yt () y 0 (t) = 1(t) Postulaty, kryteria oceny jakości
Bardziej szczegółowoRegresja liniowa. (metoda najmniejszych kwadratów, metoda wyrównawcza, metoda Gaussa)
Regresj low (metod jmejszch kwdrtów, metod wrówwcz, metod Guss) stot metod postult Guss współczk prostej kostrukcj prostej teoretczej trsformcj fukcj elowch przkłd Regresj low czm poleg? Jeśl merzoe dwe
Bardziej szczegółowoć ć Ń Ę
ż ź ć ć Ń Ę ć Ś Ę Ś ć ć ż ć ż ż ż ć ć ć ż ź ć ż ż ż ż ć ż ż Ś ź ż ć Ą ż ż ż ż ż ż ź ć ż ć ż Ś ż ć ż ż Ą ż ż Ę ć Ż ż ć Ż ż ż ż ż ć ż ż ż ż ż ź ć ż ż ć ż ź Ś ż ż ć ż ż ż ż ć ćż ż ć ż ż ż ź ż ć ż ż ż Ś
Bardziej szczegółowoWykład 6: Reprezentacja informacji w układzie optycznym; układy liniowe w optyce; podstawy teorii dyfrakcji
Fotonika Wykład 6: Reprezentacja informacji w układzie optycznym; układy liniowe w optyce; podstawy teorii dyfrakcji Plan: pojęcie sygnału w optyce układy liniowe filtry liniowe, transformata Fouriera,
Bardziej szczegółowo( Shibata and Uchida 1986)
10 40 (http://home.hiroshima-u.ac.jp/hasc/news/3c279/index.html, Shibata and Uchida 1986) 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
Bardziej szczegółowoPrzekształcenie Laplace a i jego zastosowania
Przekzałcenie Laplace a i jego zaoowania Funkcje pecjalne i dyrybucje Funkcja koku jednokowego (nazywana również funkcją Heaviide a) ( ) gdy > gdy < ( ) gdy gdy > < ( ) ( ) f a e > < e a ( ) f f ( ) A
Bardziej szczegółowoWYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty
WYKŁADY Z RACHUNKU PRAWDOPODOBIEŃSTWA I wykład 4 Przekształcenia zmiennej losowej, momenty Agata Boratyńska Agata Boratyńska Rachunek prawdopodobieństwa, wykład 4 / 9 Przekształcenia zmiennej losowej X
Bardziej szczegółowor h SSE EKONOMETRIA - WZORY p pk Opracowała: Joanna Kisielińska 1 Metody doboru zmiennych Metoda Nowaka Metoda Hellwiga Metoda momentów
Opowł: Jo Kselńs EKONOMETRIA - WZORY Metod doou zmeh Metod Now * t I I I Metod Hellwg om L l l K p p pk h l l K p H l h pk Metod mometów e Regesj post Modele: MNK m s s Y X C s v Opowł: Jo Kselńs Współz:
Bardziej szczegółowoPrzykład 2. Stopa bezrobocia
Przykład 2 Stopa bezrobocia Stopa bezrobocia. Komentarz: model ekonometryczny stopy bezrobocia w Polsce jest modelem nieliniowym autoregresyjnym. Podobnie jak model podaŝy pieniądza zbudowany został w
Bardziej szczegółowoArkusz 6. Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni
Arkusz 6. Elementy geometrii analitycznej w przestrzeni Zadanie 6.1. Obliczyć długości podanych wektorów a) a = [, 4, 12] b) b = [, 5, 2 2 ] c) c = [ρ cos φ, ρ sin φ, h], ρ 0, φ, h R c) d = [ρ cos φ cos
Bardziej szczegółowoN(0, 1) ) = φ( 0, 3) = 1 φ(0, 3) = 1 0, 6179 = 0, 3821 < t α 1 e t dt α > 0. f g = fg. f = e t f = e t. U nas: g = t α 1 g = (α 1)t α 2
Zdnie X,..., X 5 N(6, 5 ) Y,..., Y 6 N(7, 5 ) X N(6, 5 6 ) Ȳ N(7, 5 6 ) Przy złożeniu niezleżności zmiennych mmy: X Ȳ N(, ) po stndryzcji otrzymmy: Ȳ X N(, ) Pr(Ȳ X < ) = Pr(Ȳ X < ) = φ(, 3) = φ(, 3) =,
Bardziej szczegółowobędą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x
Prawdopodobeństwo statystyka 8.0.007 r. Zadae. Nech,,, rozkładze z gęstoścą Oblczyć m E max będą ezależym zmeym losowym o tym samym { },,, { },,, gdy x > f ( x) = x. 0 gdy x 8 8 Prawdopodobeństwo statystyka
Bardziej szczegółowoÓ Ć Ó Ż Ó Ó Ó Ó Ż Ó Ę Ę Ę Ó Ź Ź Ę Ź Ź Ó Ź Ż Ó Ó Ę Ó Ń Ą Ó Ą Ź Ź Ó Ę Ź Ó Ż Ń Ź Ż Ż Ź Ę Ż Ł Ó Ź Ó Ń Ż Ę Ó Ź Ó Ż Ó Ć Ę Ó Ó Ó Ć Ż Ę Ę Ó ÓĘ Ż Ź Ż Ę Ó Ź Ź Ą Ó Ę Ź Ó Ź Ł Ń Ę Ę Ń Ó Ó Ę Ó Ó Ź Ż Ó Ó Ź Ź Ó Ó Ż Ó
Bardziej szczegółowoĘ Ą Ę Ł Ł Ę ż Ł ż Ą ż ż ż ć ż ć Ł ż Ę Ą Ę Ł ż Ó ć ŚĆ Ś Ś Ń ż ż Ż Ć Ń Ę Ę ÓĘ ć ż ż Ó Ę Ó ć ć ż ż ż ż ż Ą ć Ł ż Ó ć ć Ł Ś ć Ż Ź Ś ć ć ż Ę ż ć ć ż ć Ą ż Ś Ł Ł ż ć ż ć Ą ż ć Ś ż ż ż ć ć ć ć Ć ż ć ż ć ż ż ż
Bardziej szczegółowoREGRESJA LINIOWA Z UOGÓLNIONĄ MACIERZĄ KOWARIANCJI SKŁADNIKA LOSOWEGO. Aleksander Nosarzewski Ekonometria bayesowska, prowadzący: dr Andrzej Torój
1 REGRESJA LINIOWA Z UOGÓLNIONĄ MACIERZĄ KOWARIANCJI SKŁADNIKA LOSOWEGO Aleksander Nosarzewski Ekonometria bayesowska, prowadzący: dr Andrzej Torój 2 DOTYCHCZASOWE MODELE Regresja liniowa o postaci: y
Bardziej szczegółowoĘ Ę ŁĘ Ł Ł Ó Ż
ĄŁ Ł Ę Ę ŁĘ Ł Ł Ó Ż Ą Ó Ó Ó Ó Ó Ó Ó Ó Ż Ó ć Ę Ą Ę Ą Ę Ó Ó Ó Ż Ó Ę Ż Ż Ż Ó Ó Ó Ó Ó Ż Ż Ż Ó Ź Ó Ó ć Ż ć Ż ć Ą ć Ó Ó Ż Ź Ź ź ź ź ź Ą ź Ż Ź Ó Ź ź ć ź ć ź Ź Ż Ó ć ć Ó Ó Ż Ź Ó Ó Ż Ć Ź Ó Ż Ż Ż Ż Ż Ę Ł Ż Ą Ć Ó
Bardziej szczegółowoPodstawy praktycznych decyzji ekonomiczno- finansowych w przedsiębiorstwie
odswy pryczych decyzji eooiczo- fisowych w przedsiębiorswie l wyłdu - Wrość pieiądz w czsie 4 h - Efeywość projeów w iwesycyjych 3-4 h -Wżoy osz piłu u WACC h odswy pryczych decyzji eooiczo- fisowych w
Bardziej szczegółowoO PEWNEJ METODZIE FUNKCJI MODULUJĄ CYCH I JEJ ZASTOSOWANIU DO IDENTYFIKACJI RÓWNAŃ NOMOTO DLA OKRĘ TU KLASY MARINER
ZEZYTY NAUKOWE AKADEM MARYNARK WOJENNEJ ROK XLV NR 3 58 24 Hber Wsoc O PEWNEJ METODZE FUNKCJ MODULUJĄ CYCH JEJ ZATOOWANU DO DENTYFKACJ RÓWNAŃ NOMOTO DLA OKRĘ TU KLAY MARNER TREZCZENE W prc przedswoo pewą
Bardziej szczegółowoĆ Ę Ę ż ŁĄ
Ó Ń Ń Ń Ą Ę Ź ŚĘ Ś Ć Ę Ę ż ŁĄ ż Ą Ś Ą Ś ź ż ź Ś Ę Ę ź Ą Ę ż Ą ż ż ż Ą Ś ż ż ż ć ż ż ć ż ż ć ć ż ż Ą ż ż ż Ę Ę Ę ż Ś ż Ą Ę Ź Ą ż Ą Ę ż ż Ś ż ż ż ż Ł Ę ć ż Ś ż ż ż ż ż Ś Ę ż ż Ę Ę ż Ę ć ż ż ż Ś ż ż ć ż Ę
Bardziej szczegółowoĘ Ę ĘŚ Ą Ł Ę ł ł ś ą ź ż ź ą ż ć ąż ą ś ą
Ń Ę ł ó ó ł ż ć ó ś ą ą ż ą ą ń ł ś ś ąż ą Ę łó Ą Ę Ą Ó ą ż ą ł ą ź ć Ę ą ś ą ą Ł Ł ł ą Ą Ę Ą Ł ą ąż ą ż ć ą Ż ć ą Ę Ę ĘŚ Ą Ł Ę ł ł ś ą ź ż ź ą ż ć ąż ą ś ą ó ó ż ą ą ż ś ż Ę ź Ą ł ł ł ą ó ń ń Ę ż ż ń
Bardziej szczegółowoWnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 6 Woskowae statstcze dla korelacj regresj. Aalza korelacj Założee: zmea losowa dwuwmarowa X, Y) ma rozkład ormal o współczku korelacj ρ. X, Y cech adae rówocześe. X X X...
Bardziej szczegółowo2 p. d p. ( r y s. 4 ). dv dt
M O D E L O W A N I E I N Y N I E R S K I E n r 4 7, I S S N 1 8 9 6-7 7 1 X N U M E R Y C Z N Y O P I W Y S T R Z E L E N I A S I A T K I S P R O C E S U W A S P E K C I E I N T E R A K C J I D Y N A
Bardziej szczegółowoG d y n i a W y k o n a n i e p r a c p i e l g n a c y j- n o r e n o w a c y j n y c h n a o b i e k t a c h s p o r t o w y c h G C S o r a z d o s t a w a n a s i o n t r a w, n a w o z u i w i r u
Bardziej szczegółowo