Ocena możliwości zastosowania rozkładu normalnego do opisu wybranych parametrów ruchu drogowego w miastach na przykładzie Radomia

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Ocena możliwości zastosowania rozkładu normalnego do opisu wybranych parametrów ruchu drogowego w miastach na przykładzie Radomia"

Transkrypt

1 Marzea Dębowska-Mróz, Ewa Feresztaj-Galardos, Reata Krajewska, Adrzej Rogowski Ocea możliwości zastosowaia rozkładu ormalego do opisu wybraych parametrów drogowego w miastach a przykładzie Radomia JEL: O18 DO: /atest Data zgłoszeia: Data akceptacji: W artykule omówioo podstawowe zagadieia dotyczące pomiarów atężeia. Wskazao a istote problemy wyikające z koieczości realizacji takich pomiarów w odiesieiu do całego obszaru miejskiego. Poadto istotym zagadieiem poruszoym w artykule jest rówież możliwość wykorzystaia rozkładu ormalego do opisu w aspekcie ilościowym atężeia drogowego w miastach a przykładzie Radomia. Słowa kluczowe: parametry drogowego, pomiary atężeia, rozkład atężeia. Wstęp Aktywość uczestików każdego systemu trasportowego jest rozproszoa w czasie i przestrzei oraz charakteryzuje dużą zmieością czasową i przestrzeą. Wyróżić moża specyficze okresy tego zróżicowaia w postaci: ierówomierości czasowej (szczyty komuikacyje), ierówomierości przestrzeej (zróżicowaie struktury kierukowej), zróżicowaia rodzajowego użytkowików systemu trasportowego (p. struktura rodzajowa pojazdów). Podstawowym źródłem iformacji o aktywości uczestików drogowego mogą być pomiary i badaia drogowego [4,8]. Dostarczają oe daych do wielu aaliz, rozważań i decyzji podejmowaych przy okazji zadań związaych z plaowaiem, zarządzaiem i projektowaiem poszczególych elemetów układu komuikacyjego fukcjoującego w całym systemie trasportowym [,3]. Na podstawie aalizy wyików z pomiarów i badań, oprócz uzyskaych daych a temat wielkości i specyfiki, otrzymujemy rówież zbiór iformacji a temat zjawisk towarzyszących działalości człowieka oraz preferecjach z tym związaych. Zakres prowadzoych aktualie w Polsce badań i aaliz oraz ich wykorzystaie są bardzo zróżicowae i zależą od celów ich przeprowadzeia. Podstawowym celem pomiarów i badań jest uzyskaie istotych wielkości charakteryzujących fukcjoowaie systemu trasportowego oraz o istote zachowaia komuikacyjych, które moża przypisać do poszczególych elemetów sytemu trasportowego []. Podstawowe cele badań moża określić astępująco [4,8]: pozaie i opisaie praw rządzących ruchem, dostarczaie daych do aalizy potrzeb ruchowych i tedecji zmia dla obszarów objętych studiami komuikacyjymi, dostarczaie daych do projektowaia i eksploatacji poszczególych elemetów i urządzeń układu komuikacyjego, aaliza jako zjawiska socjologiczego. Uzyskae dae staowią podstawę liczych opracowań o zróżicowaym charakterze [,5]: studia trasportowe (do plaowaia systemów trasportu miejskiego i zamiejskiego wraz ze sprawdzaiem progoz), aalizy ekoomicze, projektowaie dróg i ulic, orgaizacja, utrzymaie dróg, studia wypadkowości, studia wpływu rozwoju gospodarczego tereu a ruch, określaie hałasu drogowego, ie - związae z ochroą środowiska, zużyciem eergii i modelowaiem. 1 Zaczeie aalizy rozkładu atężeia drogowego w układzie komuikacyjym miasta Najczęściej wykoywae pomiary dotyczą określeia atężeia drogowego. Wykoując te pomiary aalizuje się rówież strukturę rodzajową i kierukową. Natężaie charakteryzują jego wartość, rozkład, wahaia czasowo-przestrzee, struktura rodzajowa i kierukowa. Uzyskae dae umożliwiają [,8]: określeia rozkładu a sieci drogowej, określeia obciążeia tras drogowych, określeia wykorzystaia przepustowości przekrojów drogowych, określeia obciążeia awierzchi, określeia tedecji występujących w użytkowaiu dróg, określeia zmia wielkości, określeia progoz ruchowych i kalibracji modeli. Wykoywae pomiary atężeia mogą być podstawą do wykoaia zróżicowaych zadań (rys. 1). 390 AUTOBUSY 1/018

2 dae obejmujące pomiary z trzech di pomiarowych ( środa; czwartek, dzień targowy, sobota) w godz do z przerwami między godziami: 10-11, 13-14, co daje 450 potoków (po 6 dla każdego puktu pomiarowego). Mierzoo atężeia 15-miutowe, co daje 44 pomiary dla każdego potoku w jedym diu pomiarowym. Dla tak uzyskaych wartości zweryfikowao hipotezę, że rozkład 15-miutowych atężeń moża opisać rozkładem ormalym. Uzyskae wielkości atężeń wahają się od 0 do 47 poj./15 mi, przy czym miimale atężeia wahają się od 0 do 76 poj./mi, maksymale od 5 do 47 poj./mi, rozstęp od 5 do 30 poj./15 mi. Średie atężeie w odcikach 15- miutowych waha się od,1 do 345,1 poj., odchyleie stadardowe od 1,3 do 76,1 poj., współczyik zmieości od 8,4 do 115,1%, odchyleie ćwiartkowe od 1,0 do 14,5 poj. Rys. 1. Zakres zadań możliwych do rozwiązaia w oparciu o pomiar atężaia drogowego, [Spławińska s. 5]. Natężeie określa się jako wielkość potoku pojazdów lub pojedyczego strumieia obserwowaego w daym przekroju drogi, usytuowaym a odciku między skrzyżowaiami lub a wlocie skrzyżowaia, która jest wyrażoa liczbą pojazdów rzeczywistych (pieszych) lub umowych przejeżdżających rozważay przekrój drogi w określoej jedostce czasu. Najczęściej stosowaą jedostką czasu jest godzia. W oparciu o uzyskae wyiki pomiarów atężeia wykoywae są aalizy dotyczące rozkładu atężeia a sieci drogowej wybraego obszaru. Jest szczególie istote do zrealizowaia zadaie w odiesieiu do układu komuikacyjego każdego miasta. Jedocześie duża liczba istiejących elemetów składowych układu komuikacyjego w miastach często uiemożliwia wykoaie kompletych czasowo i przestrzeie pomiarów ze względu a czasochłoość, pracochłoość i koszty takiego zadaia. Brakuje często rówież czasu a ich wykoaie. Pojawia się zatem pytaie jak moża zdobyć iezbęde dae do przygotowywaych do rozwiązaia zróżicowaych zadań trasportowych. Jak w oparciu o wyiki wcześiej zrealizowaych pomiarów atężeia drogowego, często wyrywkowych w czasie i w przestrzei, moża określić szczegółowy rozkład atężeia ruch oraz jego zmieość a całej sieci trasportowej daego miasta. Pomocą w rozwiązaiu tego problemu mogą okazać się metody aalizy staystyczej. Aaliza statystycza potoków Aalizie statystyczej poddao wyiki pomiarów atężeia w Radomiu wykoae w ramach projektu Zitegrowae plaowaie trasportu zrówoważoego miejskiego Radomskiego Obszaru Fukcjoalego (wyiki pomiarów zawiera [1]). Wykorzystao dae pomiarowe z 75 puktów pomiarowych dla których istiały komplete.1 Aparat statystyczy Do weryfikacji hipotezy o rozkładzie ormalym (hipoteza złożoa) wykorzystao 10 testów statystyczych (Tab. 1) wykorzystując, jeśli istiały, modyfikacje testów dla hipotez złożoych. Weryfikacji dokoao a poziomie istotości α = 0,05. Wyróżioo 5 grup testów: a) grupa test Shapiro Wilka (S-W) oparty a statystykach pozycyjych, b) grupa test Eppsa Pulleya (E-P) oparty a fukcjach charakterystyczych, c) grupa test Kołmogorowa Lillieforsa (K-L), d) grupa V testy oparte a statystyce Cramera vo Misesa; modyfikowae testy: Cramera vo Misesa, Watsoa, Adersoa Darliga, e) grupa V testy kierukowe: kurtozy (K) i asymetrii (AS). Jest oczywistym, że ie zawsze uzyskiwao zgodość wszystkich testów co do odrzuceia hipotezy bądź braku podstaw do jej odrzuceia (zbiorcze wyiki dla każdego z testów zamieszczoo w tabeli 1). Przyjęto astępującą procedurę: a) odrzucao ( automatyczie ) hipotezę o ormalości rozkładu jeśli co ajwyżej dla trzech testów ie było podstaw do odrzuceia hipotezy (chyba że trzy testy z trzech grup spośród grup V ie dawały podstaw do odrzuceia hipotezy), b) przyjmowao ( automatyczie ) hipotezę o ormalości rozkładu jeśli co ajmiej dla siedmiu testów ie było podstaw do odrzuceia hipotezy (chyba że trzy testy z trzech grup spośród grup V dawały odrzuceia hipotezy), c) w pozostałych przypadkach decyzje podejmowao idywidualie (jedą z decyzji mogło być stwierdzeia hipoteza ierozstrzygięta ).. Wyiki testów W wyiku przyjętej procedury stwierdzoo brak podstaw do odrzuceia hipotezy, że rozkład 15-miutowych atężeń moża opisać rozkładem ormalym w 37 przypadkach (7,7%), odrzucoo hipotezę w 98 przypadkach (1,8%) i 5 przypadkach (5,6%) stwierdzoo, że wyiki testów ie pozwalają a rozstrzygięcie o odrzuceiu lub braku podstaw do odrzuceia hipotezy. W 9 przypadkach w wyiku zastosowaia procedury z pkt c) stwierdzoo brak podstaw do odrzuceia hipotezy, w 1 odrzucoo hipotezę. W tabeli przedstawioo liczbę badaych potoków, dla których dla testów jedocześie ( = 0, 1,,...,10) ie było podstaw do odrzuceia hipotezy. Zwróćmy uwagę, że w 53,1% przypadków wszystkie testy ie dawały odrzuceia hipotezy a dodatkowo w 11,3% tylko jede z 10 testów dawał podstawę do odrzuceia hipotezy (zwykle był to jede z testów kierukowych). AUTOBUSY 1/

3 Tab. 1. Statystyki testowe, obszary krytycze (α=0,0)i zbiorcze wyiki testów dla 450 hipotez statystyczych [opracowaie włase a podstawie [7]) Ozaczeie statystyka testowa grupa Shapiro Wilka (S-W) W = [ 1 a i+1(x i+1 X i )] (X i X ) grupa Eppsa Pulleya (E-P) T EP = k 1 + ( (X j X k ) e S k= j=1 e (X j X ) 4S ) Nazwa testu grupa Kołmogorowa Lillieforsa (K-L), D 1 = D ( 0,01 + 0,85 ) D = max ( i 1 i F(x i ), F(x i ) i 1 ) K grupa V testy kierukowe kurtozy (K) asymetrii (AS) G 1 = 1 S 4 (X i X ) 4 = 1 S 3 (X i X ) 3 j=1 szacowae x, s obszar krytyczy [0,56; + ) [4,016; + ) ( ; 0,56] (0;,01] ( ; 9,44] [0,373; + ) [0,134; + ) A 117 [6,5%] 104 (3,1%) 101 (,4%) 99 (%) 137 (30,4%) Cramera vo Misesa W = W (1 + 1 ) Grupa V testy oparte a statystyce Cramera vo Misesa Adersoa Darliga Watsoa U = U (1 + 1 ) A = 1 [(i 1) l F(x i ) + ( i + 1) l(1 F(x i ))] A 1 = (A 0,7 3,6 ) (1 + statystyka testowa W U = W = (F(X i ) i 1 ) (( 1 8 F(X i ) ) 0,5) = A ( ) szacowae x, s szacowae x, s szacowae x, s szacowae x, s szacowae x, s obszar krytyczy [0,16; + ) [0,117; + ) [0,787; + ) [0,75; + ) [0,751; + ) A 11 (4,9%) 107 (3,8%) 10 (6,7%) 13 (7,3%) 136 (30,%) A liczba i odsetek [%] hipotez odrzucoych A 4 A 5 = A ( ) Tab.., dla których dla testów jedocześie ( = 0, 1,,...,10) ie było podstaw do odrzuceia hipotezy o ormalości rozkładu iedających odrzuceia hipotezy i udział procetowy iedających odrzuceia hipotezy i udział procetowy iedających odrzuceia hipotezy i udział procetowy 0 30 (6,7%) 4 15 (3,3%) 8 17 (3,8%) 1 34 (7,6%) 5 11 (,4%) 9 51 (11,3%) 0 (4,4%) 6 9 (,0%) (53,1%) 3 13 (,9%) 7 11 (,4%) 450 (100%) Choć blisko w 73% potoków, ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy, że rozkład 15-miutowych atężeń moża opisać rozkładem ormalym (z których w poad 73% przypadków ie było podstaw do odrzuceia hipotezy dla wszystkich 10 testów), to szczególie iteresujące jest, jak rozkładał sie wyik testów w poszczególych puktach pomiarowych. Czy we wszystkich potokach w puktach pomiarowych wyiki testów były zgode (tz. dla wszystkich potoków ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy, hipotezę ależy odrzucić, hipotezę ależy odrzucić dla potoków w diu targowym itp.). Zestawieie takie podaje tabela 3. Zwróćmy uwagę, że istieje teoretyczie 8 układów (liczba potoków dla których: ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy wyik ierozstrzygięty hipotezę ależy odrzucić. W przypadku aalizowaych puktów pomiarowych zaobserwowao 1 takich układów. Dla jedego puktu pomiarowego dla wszystkich potoków ależy odrzucić hipotezę, dla jedego puktu weryfikacja ierozstrzygięta w przypadku jedego potoku (4 testy ie dają podstaw do odrzuceia hipotezy) w pięciu hipotezę ależy odrzucić. Zwróćmy uwagę, że jeszcze dla 4 puktów pomiarowych liczba potoków dla których ie ma podstaw do odrzuceia hipotezy jest miejsza iż 3. Z wyjątkiem przypadku z wiersza 10 tabeli 3 (dla którego wyosi od 41, do 44,5 pojazdów) średie 15-miutowe atężeie waha się od,1 do 7,4 pojazdów (hipotezę o rozkładzie Poissoa ależy rówież odrzucić). Nie jest to jedak cecha wyróżiająca, gdyż dla siedmiu puktów pomiarowych dla co ajmiej trzech potoków (od 3 do 5) ie było podstaw do odrzuceia hipotezy, pomimo że średie atężeie było a tym samym lub zbliżoym poziomie. W 17 puktach pomiarowych dla wszystkich 6 potoków 15-miutowe atężeia moża opisać rozkładem ormalym. Średie atężeie 15-miutowe dla potoków waha się od 0,9 do 345,1 pojazdów, odchyleie stadardowe od 8,8 do 68,9 pojazdów, kwartyl doly wyosi 79,, mediaa 109, a kwartyl góry 13,3 pojazdy. 3 z tych puktów, to pukty pomiarowe usytuowae a obrzeżach miasta. Dla 15 puktów pomiarowych zaistiała sytuacja, że dla dokładie jedego potoku ależy odrzucić hipotezę. Uwzględiając jeszcze przypadek, gdy dla dokładie jedego potoku wyik testowaia jest ierozstrzygięty a dla 5 brak podstaw do odrzuceia hipotezy (we wszystkich takich czterech przypadkach w dla 4 z pośród 10 testów ie było podstaw do odrzuceia hipotezy) liczba puktów pomiarowych, dla których zaistiała taka sytuacja wyosi 19 (5,3%). Gdyby ie tak duża liczba puktów pomiarowych moża by przypuszczać, że astąpiły błędy pomiarowe (choć wszystkie osoby dokoujące pomiarów zostały przeszkoloe, to tylko część z ich miała doświadczeie wykoując wcześiej wielokrotie tego typu pomiary pracowicy i studeci UTH). Średie atężeie 15-miutowe dla potoków waha się od 11,5 do 06,9 pojazdów, odchyleie stadardowe od 3,8 do 6,4 pojazdów, kwartyl doly wyosi 57,, mediaa 97,9 a kwartyl góry 138, pojazdy. Jedak tylko dla jedego puktu pomiarowego średie atężeie jest miejsze od 17 pojazdów, dla pozostałych jest co ajmiej rówe 38 pojzadów (kwartyl doly wzrasta wtedy do 66,3 a ajiższa wartość odchyleia stadardowego do 8,5, ie parametry zmieiają sie ieistotie). Pukt te leży a obrzeżach miasta (jeszcze 7 puktów pomiarowych zlokalizowaa a obrzeżach miasta). Dla 8 puktów pomiarowych odrzucao hipotezę dla potoku mierzoego w środę (przy czym w 5 przypadkach były to pukty zlokalizowae a obrzeżach miasta), 8 razy w czwartek (dzień targowy) i 3 razy w sobotę. 39 AUTOBUSY 1/018

4 Spośród 6 puktów pomiarowych, w których dla trzech potoków ie było podstaw do odrzuceia hipotezy i dla 3 hipotezę ależało odrzucić (średie atężeie waha się od 13, do 19,7 pojazdów) tylko jede zajduje się a obrzeżach miasta. Dla pięciu puktów potoki (łączie 6) iespełiające hipotezy był potokami mierzoym w sobotę (w tym oba potoki w przypadku puktu zlokalizowaego a obrzeżach miasta, dla tego puktu 3 potok był potokiem mierzoym w diu targowym czwartek). Rówież w przypadku 5 puktów pomiarowych potoki iespełiające hipotezy (łączie 8) mierzoe były w środę (w tym w trzech puktach potoki w obu kierukach). Pozostałe 4 potoki mierzoe były w diu targowym (czwartek, po jedym potoku a pukt). Wśród 4 puktów pomiarowych, dla których dla 4 potoków ie było podstaw do odrzuceia hipotezy (wiersze 4 i 5 tabeli 3) zajdują się pukty pomiarowe zlokalizowae zarówo a obrzeżach miasta jak i a główych arteriach (skrzyżowaiach). Średie atężeie jest bardzo zróżicowae (od 3,6 do 314,4 pojazdów, odchyleie stadardowe od do 6,9, kwartyl doly 4,3, mediaa 94, kwartyl góry 139,). Trudo też zaleźć jakąś prawidłowość jeśli chodzi o dzień tygodia. W 1 puktach pomiarowych odrzucoo hipotezę dla potoku mierzoego w pierwszym diu pomiarowym (środę) i w 0 puktach tylko w jedym z dwu kieruków. Puktami, w których dla potoków ie było podstaw do odrzuceia hipotezy były: pukt a miejskim odciku DK7 (średie atężeie 18 i 139 pojazdów) oraz dwa pukty pomiarowe w obrębie jedego z główych skrzyżowań w mieście Wierzbicka-Wjazdowa (średie atężeie 106,9; 195,5; 19 i 178,8 pojazdów). W czterastu puktach odrzucoo hipotezę dla potoków mierzoych w dzień targowy (czwartek), przy czym tylko jede raz dla obu kieruków (a wzmiakowaym wyżej miejskim odciku DK7; więc dla dziesięciu puktów była zgodość wyików testowaia dla obu kieruków). Natomiast dla pomiarów dokoywaych w sobotę wyik egatywy dla hipotezy uzyskao dla 9 puktów pomiarowych, w tym dla jedego w obu kierukach (jest to jede z wyżej wzmiakowaych puktów a skrzyżowaiu Wierzbicka-Wjazdowa; skrzyżowaie to ma dość specyficzy układ pasów ; ozacza to rówież, że dla 15 puktów pomiarowych uzyskao zgodość testowaia dla potoków mierzoych w sobotę dla obu kieruków). Tab. 3. Liczba puktów pomiarowych, dla których dla ustaloej liczby potoków odrzucoo i ie odrzucoo hipotezy o ormalości rozkładu Lp. w pukcie pomiarowym dla których: ie ma podstaw wyiki testów ie hipotezę odrzucoo do odrzuceia hipotezy pozwalają a rozstrzygięcie Liczba puktów pomiarowych i udział procetowy ,7% ,3% ,0% ,0% ,0% ,3% ,0% ,3% ,3% ,3% ,3% ,3% Spośród 75 puktów pomiarowych 0 puktów zlokalizowaych było a obrzeżach gmiy miasta Radom. Moża więc uzać, że ruch w tych puktach ie był ruchem stricte miejskim ruch do i z Radomia oraz ruch trazytowy. 6 z tych puktów zlokalizowae było a drogach krajowych, 4 a drogach wojewódzkich o istotym zaczeiu międzyregioalym. Średie 15-miutowe atężeie dla potoków dla tych 10 puktów pomiarowych waha się od 8,1 do 06,9 pojazdów, odchyleie stadardowe od 8,5 do 58,4, mediaa od 6,0 do 0,0, rozstęp od 34 do 7 pojazdów, współczyik zmieości od11,3% do 38,0% a łącza liczba pojazdów (dla 11 godzi pomiarowych) od 135 do 9105 pojazdów średia z trzech di pomiarowych dla obu kieruków od 3033 do pojazdów. Wartość ajwyższą zaobserwowao a DK7 a pukcie pomiarowym a miejskim odciku DK7 zaobserwowao poad 3 tys. pojazdów, drogi DK9 poad 1 tys. (5,7 tys. a odciku pozamiejskim) a drogi DK1 15,5 tys. (9,8 tys. a odciku pozamiejskim). Dla tych 10 puktów pomiarowych tylko dla 6 mierzoych potoków (10%) ależało odrzucić hipotezę o ormalości rozkładu, dla (3,3%) wioskowaie uzao za ierozstrzygięte, a w 5 przypadkach (86,7%) ie było podstaw do odrzuceia hipotezy. Tylko w jedym z tych puktów dla 4 potoków ie było podstaw do odrzuceia hipotezy (1 odrzucoo i 1 brak rozstrzygięcia), w pozostałych puktach dla co ajmiej 5 potoków (a 6 badaych) ie było podstaw do odrzuceia hipotezy. Spośród 6 potoków dla których odrzucoo hipotezę i dla których brak rozstrzygięcia 7 potoków mierzoo w pierwszym diu pomiarowym (środa) a jede w drugim diu pomiarowym. Zdecydowaie iaczej wygląda sytuacja dla pozostałych 10 puktów pomiarowych zlokalizowaych a obrzeżach gmiy. W tym przypadku aż w 45% badaych potoków (7 potoków) ależało odrzucić hipotezę tj. 7,6% wszystkich potoków dla których odrzucoo hipotezę, gdy pukty te staowią 13,3% puktów pomiarowych; zwróćmy uwagę, że spośród 98 potoków dla których odrzucoo hipotezę 40 (40,8%) mierzoo pierwszego dia pomiarowego, 35, (35,7%) drugiego dia pomiarowego a 3 (3,5%) trzeciego dia pomiarowego tak więc 7 potoków z ww. puktów pomiarowych staowi 67,5% wszystkich potoków z pierwszego dia pomiarowego, dla których odrzucoo hipotezę), w 10% (6 potoków) wioskowaie ierozstrzygięte i w 45% (7 potoków) ie było podstaw do odrzuceia hipotezy. Średie 15- miutowe atężeia są zdecydowaie iższe (wahają się od,1 do 17,5 pojazdów, odchyleie stadardowe od 1,3 do 9,0, mediaa od,0 do 17,0, odchyleie ćwiartkowe od 1,0 do 15,0, rozstęp od 5 do 46 pojazdów, współczyik zmieości od 4,6% do 115,1%, a łącza liczba pojazdów dla 11 godzi pomiarowych od 93 do 769 średia z trzech di pomiarowych od 79 do 1375 dla obu kieruków). Podsumowaie Progozowaie od wielu lat jest istotym elemetem badań dotyczących systemów trasportowych. Wyika to z zaiteresowaia dostępością do możliwości przewidywaia występujących wielkości p. atężeia, jego rozkładu przestrzeego i czasowego bez koieczości wykoywaia czasochłoych i pracochłoych pomiarów a astępie aalizy otrzymaych wyików, które rówież wymagają czasu do ich opracowaia. Pojawia się zatem potrzeba wykorzystaia dostępych metod z zakresu aalizy statystyczej. Krótkotermiowe progozowaie a podstawie daych przeszłych o atężeiu ależy do dyamiczie rozwijających się problemów badawczych. Przedstawioe w artykule aalizy pokazują, że istieje możliwość progozowaia wielkości i specyfiki rozkładu atężeia w oparciu o aalizę statystyczą potoków. Bibliografia 1. Ciszewski T., Dębowska-Mróz M., Feresztaj-Galardos E., Grad B., Krajewska R., Łukasik Z., Rogowski A., Wojciechowski W. 014, Aaliza przemieszczeń i preferecji komuikacyjych a obszarze ROF opracowaie zespołu UTH Radom (umowa NR 1/KM4/014 z dia 1 maja 014 r. między STK Oddział w Krakowie a UTH w Radomiu) w ramach projektu Zitegrowae plaowaie trasportu zrówoważoego miejskiego Radomskiego Obszaru Fukcjoalego (umowa MPU-/330/4/014 z dia AUTOBUSY 1/

5 r. między Miejską Pracowią Urbaistyczą w Radomiu a STK Oddział w Krakowie), materiał iepublikoway.. Dębowska-Mróz M., Wójcik E., Kacprzak M., Aaliza rozkładu atężeia w układzie uliczym Radomia, Logistyka 3/01, s Dębowska-Mróz M., Rogowski A., Aaliza zmia atężeia drogowego a wybraych ciągach komuikacyjych w Radomiu, Techika Trasportu Szyowego koleje, tramwaje, metro 10 (013), s , SSN Gaca S., Suchorzewski W., Tracz M., żyieria drogowego. Teoria i praktyka, WKiŁ Warszawa Pamuła T, Król A., Statystyczy model moitorowaia drogowego, ZN Politechiki Śląskiej, Seria Trasport z 65, Spławińska M., Charakterystyki zmieości atężeń i ich wpływ a eksploatację wybraych obiektów drogowych, Rozprawa doktorska, Politechika Krakowska, Wydział żyierii Lądowej, Rogowski A., Podstawy metod probabilistyczych w trasporcie, Uiwersytet Techologiczo-Humaistyczy im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu, Wydawictwo 01, SSN Tracz M. (red.), Pomiary i badaia drogowego, WKiŁ Warszawa Assessmet of the possibilities of usig the ormal distributio to the descriptio of select parameters of the road traffic i cities o the example of Radom The article discusses the basic issues related to traffic volume. Sigificat problems resultig from the ecessity of such measuremets i relatio to the etire urba area were poited out. Moreover, a importat issue raised i the article is also the possibility of usig the ormal distributio to describe the volume of road traffic i cities o the example of Radom. Keywords: traffic parameters, traffic volume measuremets, traffic flow distributio. Autorzy: dr iż. Marzea Dębowska-Mróz Uiwersytet Techologiczo-Humaistyczy im. K. Pułaskiego w Radomiu, Wydział Trasportu i Elektrotechiki, m.mroz@uthrad.pl, tel dr Ewa Feresztaj-Galardos Uiwersytet Techologiczo- Humaistyczy im. K. Pułaskiego w Radomiu, Wydział Trasportu i Elektrotechiki, e.feresztaj@uthrad.pl, tel dr Reata Krajewska Uiwersytet Techologiczo-Humaistyczy im. K. Pułaskiego w Radomiu, Wydział Trasportu i Elektrotechiki, r.krajewska@uthrad.pl, tel dr hab. iż. Adrzej Rogowski Uiwersytet Techologiczo- Humaistyczy im. K. Pułaskiego w Radomiu, Wydział Trasportu i Elektrotechiki, a.rogowski@uthrad.pl, tel AUTOBUSY 1/018

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

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o 1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady

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

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej). Cetrale miary położeia Średia; Moda (domiata) Mediaa Kwatyle (kwartyle, decyle, cetyle) Moda (Mo, D) wartość cechy występującej ajczęściej (ajlicziej). Mediaa (Me, M) dzieli uporządkoway szereg liczbowy

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

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE.  Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 3 Parametrycze testy istotości ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie Statystykę moża rozumieć jako: a) próbkę

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

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

Statystyczny opis danych - parametry

Statystyczny opis danych - parametry Statystyczy opis daych - parametry Ozaczeia żółty owe pojęcie czerwoy, podkreśleie uwaga * materiał adobowiązkowy Aa Rajfura, Matematyka i statystyka matematycza a kieruku Rolictwo SGGW Zagadieia. Idea

Bardziej szczegółowo

Zestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g.

Zestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g. Zadaia przykładowe z rozwiązaiami Zadaie Dokoao pomiaru masy ciała 8 szczurów laboratoryjych. Uzyskao astępujące wyiki w gramach: 70, 80, 60, 90, 0, 00, 85, 95. Wyzaczyć przeciętą masę ciała wśród zbadaych

Bardziej szczegółowo

BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI

BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI StatSoft Polska, tel. () 484300, (60) 445, ifo@statsoft.pl, www.statsoft.pl BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI ZA POMOCĄ ANALIZY ROZKŁADÓW Agieszka Pasztyła Akademia Ekoomicza w Krakowie, Katedra Statystyki;

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym) Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych (w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym) Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli

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

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

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

2. INNE ROZKŁADY DYSKRETNE

2. INNE ROZKŁADY DYSKRETNE Ie rozkłady dyskrete 9. INNE ROZKŁADY DYSKRETNE.. Rozkład dwumiaowy - kotyuacja Przypomijmy sobie pojęcie rozkładu dwumiaowego prawdopodobieństwa k sukcesów w próbach Beroulli ego: P k k k k = p q m =

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

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

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?

Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne? Jak obliczać podstawowe wskaźiki statystycze? Przeprowadzoe egzamiy zewętrze dostarczają iformacji o tym, jak ucziowie w poszczególych latach opaowali umiejętości i wiadomości określoe w stadardach wymagań

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

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli doświadczeie,

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15

Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15 Testowaie hipotez ZałoŜeia będące przedmiotem weryfikacji azywamy hipotezami statystyczymi. KaŜde przypuszczeie ma swoją alteratywę. Jeśli postawimy hipotezę, Ŝe średica pia jedoroczych drzew owej odmiay

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

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste

Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste Statystyka opisowa Miary statystycze: 1. miary położeia a) średia z próby x = 1 x = 1 x = 1 x i - szereg wyliczający x i i - szereg rozdzielczy puktowy x i i - szereg rozdzielczy przedziałowy, gdzie x

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

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

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej

Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej Opracowaie daych pomiarowych dla studetów realizujących program Pracowi Fizyczej Pomiar Działaie mające a celu wyzaczeie wielkości mierzoej.. Do pomiarów stosuje się przyrządy pomiarowe proste lub złożoe.

Bardziej szczegółowo

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w

Trzeba pokazać, że dla każdego c 0 c Mc 0. ) = oraz det( ) det( ) det( ) jest macierzą idempotentną? Proszę odpowiedzieć w Zad Dae są astępujące macierze: A =, B, C, D, E 0. 0 = = = = 0 Wykoaj astępujące działaia: a) AB, BA, C+E, DE b) tr(a), tr(ed), tr(b) c) det(a), det(c), det(e) d) A -, C Jeśli działaia są iewykoale, to

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA

ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością

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

Parametryczne Testy Istotności

Parametryczne Testy Istotności Parametrycze Testy Istotości Wzory Parametrycze testy istotości schemat postępowaia pukt po pukcie Formułujemy hipotezę główą H odośie jakiegoś parametru w populacji geeralej Hipoteza H ma ajczęściej postać

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański Katedra Chemii Fizyczej i Fizykochemii Polimerów WPROWADZENIE DO STATYSTYCZNEJ OCENY WYNIKÓW DOŚWIADCZEŃ 1. BŁĄD I STATYSTYKA błąd systematyczy, błąd przypadkowy,

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

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska

Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska Statystyka Katarzya Chudy Laskowska http://kc.sd.prz.edu.pl/ WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Celem aalizy statystyczej ie jest zwykle tylko opisaie (prezetacja) posiadaych daych, czyli tzw. próby statystyczej.

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3

L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 L.Kowalski zadaia ze statystyki matematyczej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 Zadaie 3. Cecha X populacji ma rozkład N m,. Z populacji tej pobrao próbę 7 elemetową i otrzymao wyiki x7 = 9, 3, s7 =, 5 a Na poziomie

Bardziej szczegółowo

ALGORYTM OPTYMALIZACJI PARAMETRÓW EKSPLOATACYJNYCH ŚRODKÓW TRANSPORTU

ALGORYTM OPTYMALIZACJI PARAMETRÓW EKSPLOATACYJNYCH ŚRODKÓW TRANSPORTU Łukasz WOJCIECHOWSKI, Tadeusz CISOWSKI, Piotr GRZEGORCZYK ALGORYTM OPTYMALIZACJI PARAMETRÓW EKSPLOATACYJNYCH ŚRODKÓW TRANSPORTU Streszczeie W artykule zaprezetowao algorytm wyzaczaia optymalych parametrów

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia

Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia Pla wykładu Aaliza daych Wykład : Statystyka opisowa. Małgorzata Krętowska Wydział Iformatyki Politechika Białostocka. Statystyka opisowa.. Estymacja puktowa. Własości estymatorów.. Rozkłady statystyk

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

SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN

SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZAŁĄCZNIK B GENERALNA DYREKCJA DRÓG PUBLICZNYCH Biuro Studiów Sieci Drogowej SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN WYTYCZNE STOSOWANIA - ZAŁĄCZNIK B ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona

Ćwiczenie nr 14. Porównanie doświadczalnego rozkładu liczby zliczeń w zadanym przedziale czasu z rozkładem Poissona Ćwiczeie r 4 Porówaie doświadczalego rozkładu liczby zliczeń w zadaym przedziale czasu z rozkładem Poissoa Studeta obowiązuje zajomość: Podstawowych zagadień z rachuku prawdopodobieństwa, Zajomość rozkładów

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś

STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr inż Krzysztof Bryś 1 STATYSTYKA OPISOWA I PROJEKTOWANIE EKSPERYMENTU dr iż Krzysztof Bryś Pojȩcia wstȩpe populacja - ca ly zbiór badaych przedmiotów lub wartości. próba - skończoy podzbiór populacji podlegaj acy badaiu.

Bardziej szczegółowo

2.1. Studium przypadku 1

2.1. Studium przypadku 1 Uogóliaie wyików Filip Chybalski.. Studium przypadku Opis problemu Przedsiębiorstwo ŚRUBEX zajmuje się produkcją wyrobów metalowych i w jego szerokim asortymecie domiują różego rodzaju śrubki i wkręty.

Bardziej szczegółowo

COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871

COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871 COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH Kieruek: Fiase i rachukowość Robert Bąkowski Nr albumu: 9871 Projekt: Badaie statystycze cey baryłki ropy aftowej i wartości dolara

Bardziej szczegółowo

Analiza potencjału energetycznego depozytów mułów węglowych

Analiza potencjału energetycznego depozytów mułów węglowych zaiteresowaia wykorzystaiem tej metody w odiesieiu do iych droboziaristych materiałów odpadowych ze wzbogacaia węgla kamieego ależy poszukiwać owych, skutecziej działających odczyików. Zdecydowaie miej

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

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk

Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk Statystyka powtórzeie (I semestr) Rafał M. Frąk TEORIA Statystyka Statystyka zajmuje się badaiem procesu zbieraia oraz iterpretacji daych liczbowych lub jakościowych. Przedmiotem statystyki są metody badaia

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 kontroli poziomów emisji pola elektromagnetycznego w środowisku

Metody kontroli poziomów emisji pola elektromagnetycznego w środowisku Metody kotroli poziomów emisji pola elektromagetyczego w środowisku Paweł Bieńkowski Pracowia Ochroy Środowiska elektromagetyczego, ITTA, Politechika Wrocławska Pawel.biekowski@pwr.wroc.pl Wstęp Dyamiczy

Bardziej szczegółowo

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17

Jarosław Wróblewski Analiza Matematyczna 1, zima 2016/17 Egzami, 18.02.2017, godz. 9:00-11:30 Zadaie 1. (22 pukty) W każdym z zadań 1.1-1.10 podaj w postaci uproszczoej kresy zbioru oraz apisz, czy kresy ależą do zbioru (apisz TAK albo NIE, ewetualie T albo

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SKORELOWANIA WYNIKÓW POMIAROWYCH W OCENACH STANU ZAGROŻEŃ HAŁASOWYCH ŚRODOWISKA

ANALIZA SKORELOWANIA WYNIKÓW POMIAROWYCH W OCENACH STANU ZAGROŻEŃ HAŁASOWYCH ŚRODOWISKA SYSTEMY WSPOMAGANIA W INŻYNIERII PRODUKCJI Środowisko i Bezpieczeństwo w Iżyierii Produkcji 2013 5 ANALIZA SKORELOWANIA WYNIKÓW POMIAROWYCH W OCENACH STANU ZAGROŻEŃ HAŁASOWYCH ŚRODOWISKA 5.1 WPROWADZENIE

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

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

ZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Analiza dokładności wskazań obiektów nawodnych. Accuracy Analysis of Sea Objects

ZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Analiza dokładności wskazań obiektów nawodnych. Accuracy Analysis of Sea Objects ISSN 1733-8670 ZESZYTY NAUKOWE NR 11(83) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE IV MIĘDZYNARODOWA KONFERENCJA NAUKOWO-TECHNICZNA E X P L O - S H I P 2 0 0 6 Adrzej Burzyński Aaliza dokładości wskazań obiektów

Bardziej szczegółowo

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej

3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 2. Zmiee losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby daych, estymacja parametrów 4. Testowaie hipotez 5. Testy parametrycze 6. Testy

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa - dodatek

Statystyka opisowa - dodatek Statystyka opisowa - dodatek. *Jak obliczyć statystyki opisowe w dużych daych? Liczeie statystyk opisowych w dużych daych może sprawiać problemy. Dla przykładu zauważmy, że aiwa implemetacja średiej arytmetyczej

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

ROZPORZĄDZENIE MINISTRA NAUKI I SZKOLNICTWA WYŻSZEGO 1) z dnia 21 października 2011 r.

ROZPORZĄDZENIE MINISTRA NAUKI I SZKOLNICTWA WYŻSZEGO 1) z dnia 21 października 2011 r. Dzieik Ustaw Nr 251 14617 Poz. 1508 1508 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA NAUKI I SZKOLNICTWA WYŻSZEGO 1) z dia 21 paździerika 2011 r. w sprawie sposobu podziału i trybu przekazywaia podmiotowej dotacji a dofiasowaie

Bardziej szczegółowo

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy przydziału

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy przydziału Istrukcja do ćwiczeń laboratoryjych z przediotu: Badaia operacyje Teat ćwiczeia: Probley przydziału Zachodiopoorski Uiwersytet Techologiczy Wydział Iżyierii Mechaiczej i Mechatroiki Szczeci 20 Opracował:

Bardziej szczegółowo

Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu

Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu Wykład r 2 Statystyka opisowa część 2 Pla wykładu 1. Uwagi wstępe 2. Miary tedecji cetralej 2.1. Wartości średie 2.2. Miary pozycyje 2.3. Domiata 3. Miary rozproszeia 4. Miary asymetrii 5. Miary kocetracji

Bardziej szczegółowo

Projekt z dnia 24.05.2012 r. Wersja 0.5 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA GOSPODARKI 1) z dnia..

Projekt z dnia 24.05.2012 r. Wersja 0.5 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA GOSPODARKI 1) z dnia.. Projekt z dia 24.05.2012 r. Wersja 0.5 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA GOSPODARKI 1) z dia.. w sprawie szczegółowego zakresu obowiązku uzyskaia i przedstawieia do umorzeia świadectw efektywości eergetyczej i uiszczaia

Bardziej szczegółowo

BADANIE DRGAŃ WYMUSZONYCH PRZY POMOCY WAHADŁA POHLA

BADANIE DRGAŃ WYMUSZONYCH PRZY POMOCY WAHADŁA POHLA I PRACOWNIA FIZYCZNA, INSTYTUT FIZYKI UMK, TORUŃ Istrukcja do ćwiczeia r 3 BADANIE DRGAŃ WYMUSZONYCH PRZY POMOCY WAHADŁA POHLA. Cel ćwiczeia Celem ćwiczeia jest pozaie szeregu zjawisk związaych z drgaiami

Bardziej szczegółowo

Uwarunkowania rozwojowe województw w Polsce analiza statystyczno-ekonometryczna

Uwarunkowania rozwojowe województw w Polsce analiza statystyczno-ekonometryczna 3 MAŁGORZATA STEC Dr Małgorzata Stec Zakład Statystyki i Ekoometrii Uiwersytet Rzeszowski Uwarukowaia rozwojowe województw w Polsce aaliza statystyczo-ekoometrycza WPROWADZENIE Rozwój społeczo-gospodarczy

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

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

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym

Lista 5. Odp. 1. xf(x)dx = xdx = 1 2 E [X] = 1. Pr(X > 3/4) E [X] 3/4 = 2 3. Zadanie 3. Zmienne losowe X i (i = 1, 2, 3, 4) są niezależne o tym samym Lista 5 Zadaia a zastosowaie ierówosci Markowa i Czebyszewa. Zadaie 1. Niech zmiea losowa X ma rozkład jedostajy a odciku [0, 1]. Korzystając z ierówości Markowa oszacować od góry prawdopodobieństwo, że

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

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

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia

ZSTA LMO Zadania na ćwiczenia ZSTA LMO Zadaia a ćwiczeia Efektywość estymatorów ieobciążoych Zadaie 1. Zakładamy, że badaa cecha X populacji ma rozkład Poissoa πλ, gdzie λ > 0 jest parametrem. Poadto, iech X = X 1, X,..., X będzie

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

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) n2 2

Metoda łączona. Wykład 7 Dwie niezależne próby. Standardowy błąd dla różnicy dwóch średnich. Metoda zwykła (niełączona) n2 2 Wykład 7 Dwie iezależe próby Często porówujemy wartości pewej zmieej w dwóch populacjach. Przykłady: Grupa zabiegowa i kotrola Lekarstwo a placebo Pacjeci biorący dwa podobe lekarstwa Mężczyźi a kobiety

Bardziej szczegółowo

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4

ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4 Agata Boratyńska Statystyka aktuariala... 1 ZADANIA NA ĆWICZENIA 3 I 4 1. Wygeeruj szkody dla polis z kolejych lat wg rozkładu P (N = 1) = 0, 1 P (N = 0) = 0, 9, gdzie N jest liczbą szkód z jedej polisy.

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM METROLOGII

LABORATORIUM METROLOGII AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Cetrum Iżyierii Ruchu Morskiego LABORATORIUM METROLOGII Ćwiczeie 5 Aaliza statystycza wyików pomiarów pozycji GNSS Szczeci, 010 Zespół wykoawczy: Dr iż. Paweł Zalewski Mgr

Bardziej szczegółowo

BARBARA DUTKA. Instytut Mechaniki Górotworu PAN, ul. Reymonta 27; Kraków. Streszczenie

BARBARA DUTKA. Instytut Mechaniki Górotworu PAN, ul. Reymonta 27; Kraków. Streszczenie Prace Istytutu Mechaiki Górotworu PAN Tom 19, r 2, czerwiec 2017, s. 35-42 Istytut Mechaiki Górotworu PAN Opis statystyczy wyików pomiarów metaoośości i wskaźika itesywości desorpcji prowadzoych w latach

Bardziej szczegółowo

Przejście światła przez pryzmat i z

Przejście światła przez pryzmat i z I. Z pracowi fizyczej. Przejście światła przez pryzmat - cz. II 1. Przejście światła przez pryzmat. Kąt odchyleia. W paragrafie 8.10 trzeciego tomu e-podręczika opisao bieg światła moochromatyczego w pryzmacie.

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

TRANSFORMACJA DO UKŁADU 2000 A PROBLEM ZGODNOŚCI Z PRG

TRANSFORMACJA DO UKŁADU 2000 A PROBLEM ZGODNOŚCI Z PRG Tomasz ŚWIĘTOŃ 1 TRANSFORMACJA DO UKŁADU 2000 A ROBLEM ZGODNOŚCI Z RG Na mocy rozporządzeia Rady Miistrów w sprawie aństwowego Systemu Odiesień rzestrzeych już 31 grudia 2009 roku upływa termi wykoaia

Bardziej szczegółowo

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy transportowe cd, Problem komiwojażera

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy transportowe cd, Problem komiwojażera Istrukcja do ćwiczeń laboratoryjych z przedmiotu: Badaia operacyje Temat ćwiczeia: Problemy trasportowe cd Problem komiwojażera Zachodiopomorski Uiwersytet Techologiczy Wydział Iżyierii Mechaiczej i Mechatroiki

Bardziej szczegółowo

Przemysław Jaśko Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

Przemysław Jaśko Wydział Ekonomii i Stosunków Międzynarodowych, Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie MODELE SCORINGU KREDYTOWEGO Z WYKORZYSTANIEM NARZĘDZI DATA MINING ANALIZA PORÓWNAWCZA Przemysław Jaśko Wydział Ekoomii i Stosuków Międzyarodowych, Uiwersytet Ekoomiczy w Krakowie 1 WROWADZENIE Modele aplikacyjego

Bardziej szczegółowo

Artykuł techniczny CVM-NET4+ Zgodny z normami dotyczącymi efektywności energetycznej

Artykuł techniczny CVM-NET4+ Zgodny z normami dotyczącymi efektywności energetycznej 1 Artykuł techiczy Joatha Azañó Dział ds. Zarządzaia Eergią i Jakości Sieci CVM-ET4+ Zgody z ormami dotyczącymi efektywości eergetyczej owy wielokaałowy aalizator sieci i poboru eergii Obeca sytuacja Obece

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

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

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyka matematyczna dla leśników Statystyka matematycza dla leśików Wydział Leśy Kieruek leśictwo Studia Stacjoare I Stopia Rok akademicki 0/0 Wykład 5 Testy statystycze Ogóle zasady testowaia hipotez statystyczych, rodzaje hipotez, rodzaje

Bardziej szczegółowo

DZIENNIK USTAW RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ

DZIENNIK USTAW RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ DZIENNIK USTAW RZECZYPOSPOLITEJ POLSKIEJ Warszawa, dia 24 kwietia 2017 r. Poz. 822 ROZPORZĄDZENIE MINISTRA NAUKI I SZKOLNICTWA WYŻSZEGO 1) z dia 11 kwietia 2017 r. w sprawie sposobu podziału i trybu przekazywaia

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

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA. Wykład wstępy. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 3. Zmiee losowe 4. Populacje i próby daych 5. Testowaie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test 8. Test

Bardziej szczegółowo

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów

1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów 1 Testy statystycze Podczas sprawdzaia hipotez statystyczych moga¾ wystapić ¾ dwa rodzaje b ¾edów. Prawdopodobieństwo b ¾edu polegajacego ¾ a odrzuceiu hipotezy zerowej (H 0 ), gdy jest oa prawdziwa, czyli

Bardziej szczegółowo

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,.

Zadanie 2 Niech,,, będą niezależnymi zmiennymi losowymi o identycznym rozkładzie,. Z adaie Niech,,, będą iezależymi zmieymi losowymi o idetyczym rozkładzie ormalym z wartością oczekiwaą 0 i wariacją. Wyzaczyć wariację zmieej losowej. Wskazówka: pokazać, że ma rozkład Γ, ODP: Zadaie Niech,,,

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA

PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA FILIP RACIBORSKI FILIP.RACIBORSKI@WUM.EDU.PL ZAKŁAD PROFILAKTYKI ZAGROŻEŃ ŚRODOWISKOWYCH I ALERGOLOGII WUM ZADANIE 1 Z populacji wyborców pobrao próbkę 1000 osób i okazało

Bardziej szczegółowo

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych

8. Optymalizacja decyzji inwestycyjnych 8. Optymalizacja decyzji iwestycyjych 8. Wprowadzeie W wielu różych sytuacjach, w tym rówież w czasie wyboru iwestycji do realizacji, podejmujemy decyzje. Sytuacje takie azywae są sytuacjami decyzyjymi.

Bardziej szczegółowo

Wpływ religijności na ukształtowanie postawy wobec eutanazji The impact of religiosity on the formation of attitudes toward euthanasia

Wpływ religijności na ukształtowanie postawy wobec eutanazji The impact of religiosity on the formation of attitudes toward euthanasia Ewelia Majka, Katarzya Kociuba-Adamczuk, Mariola Bałos Wpływ religijości a ukształtowaie postawy wobec eutaazji The impact of religiosity o the formatio of attitudes toward euthaasia Ewelia Majka 1, Katarzya

Bardziej szczegółowo

Estymacja parametrów populacji

Estymacja parametrów populacji Estymacja parametrów populacji Estymacja parametrów populacji Estymacja polega a szacowaiu wartości parametrów rozkładu lub postaci samego rozkładu zmieej losowej, a podstawie próby statystyczej. Estymacje

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

14. RACHUNEK BŁĘDÓW *

14. RACHUNEK BŁĘDÓW * 4. RACHUNEK BŁĘDÓW * Błędy, które pojawiają się w czasie doświadczeia mogą mieć włase źródła. Są imi błędy związae z błędą kalibracją torów pomiarowych, szumy, czas reagowaia przyrządu, ograiczeia kostrukcyje,

Bardziej szczegółowo

Materiał ćwiczeniowy z matematyki marzec 2012

Materiał ćwiczeniowy z matematyki marzec 2012 Materiał ćwiczeiowy z matematyki marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych dla iewidomych POZIOM PODSTAWOWY Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr zad 3 4 6 7

Bardziej szczegółowo

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych

Wokół testu Studenta 1. Wprowadzenie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaniu hipotez dotyczących rozkładów normalnych Wokół testu Studeta Wprowadzeie Rozkłady prawdopodobieństwa występujące w testowaiu hipotez dotyczących rozkładów ormalych Rozkład ormaly N(µ, σ, µ R, σ > 0 gęstość: f(x σ (x µ π e σ Niech a R \ {0}, b

Bardziej szczegółowo

1. Metoda zdyskontowanych przyszłych przepływów pieniężnych

1. Metoda zdyskontowanych przyszłych przepływów pieniężnych Iwetta Budzik-Nowodzińska SZACOWANIE WARTOŚCI DOCHODOWEJ PRZEDSIĘBIORSTWA STUDIUM PRZYPADKU Wprowadzeie Dochodowe metody wycey wartości przedsiębiorstw są postrzegae, jako ajbardziej efektywe sposoby określaia

Bardziej szczegółowo

Histogram: Dystrybuanta:

Histogram: Dystrybuanta: Zadaie. Szereg rozdzielczy (przyjmujemy przedziały klasowe o długości 0): x0 xi i środek i*środek i_sk częstości częstości skumulowae 5 5 8 0 60 8 0,6 0,6 5 5 9 0 70 7 0,8 0, 5 5 5 0 600 0, 0,6 5 55 8

Bardziej szczegółowo

16 Przedziały ufności

16 Przedziały ufności 16 Przedziały ufości zapis wyiku pomiaru: sugeruje, że rozkład błędów jest symetryczy; θ ± u(θ) iterpretacja statystycza przedziału [θ u(θ), θ + u(θ)] zależy od rozkładu błędów: P (Θ [θ u(θ), θ + u(θ)])

Bardziej szczegółowo

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