WYBRANE ASPEKTY WYMIAROWANIA PROCESU KONFEKCJONOWANIA W PRZEDSIĘBIORSTWIE DYSTRYBUCYJNYM
|
|
- Kazimierz Dąbrowski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 117 Transport 017 Andrzej Ratkiewicz, Kinga Kosińska Politechnika Warszawska, Wydział Transportu WYBRANE ASPEKTY WYMIAROWANIA PROCESU KONFEKCJONOWANIA W PRZEDSIĘBIORSTWIE DYSTRYBUCYJNYM Rękopis dostarczono: czerwiec 017 Streszczenie: W artykule przedstawiono koncepcję wymiarowania procesu konfekcjonowania. Określono pracochłonność procesu jako podstawę do jego wymiarowania. Dla wybranego podprocesu wyznaczono jego pracochłonność przy użyciu narzędzi MTM, a następnie empirycznie, z zastosowaniem metodyki określenia minimalnej liczebności próby. Słowa kluczowe: wymiarowanie procesów, usługi dodawania wartości, minimalna liczebność próby. 1. WPROWADZENIE Duże zróżnicowanie zamówień klientów prowadzi do konieczności uelastyczniania profilu działalności przedsiębiorstw, w szczególności przedsiębiorstw dystrybucyjnych. Najczęściej spotykanym elementem przedsiębiorstwa dystrybucyjnego jest magazyn dystrybucyjny. Magazyn dystrybucyjny, inaczej magazyn handlowy, czyli wg [1] zapewniający rozdział oraz ciągłość zaopatrzenia materiałowego i konsumpcji, w którym spełniane są głównie funkcje rozdziału, komisjonowania, transportu wewnętrznego i pakowania. Magazyn, będący przedmiotem zawartych w niniejszym opracowaniu badań spełnia ww. funkcje. W celu zaspokojenia potrzeb klientów, poza wykonywaniem podstawowych usług wchodzących w zakres magazynowania, przedsiębiorstwa coraz częściej decydują się uzupełniać swoją ofertę o tzw. usługi dodawania wartości (VAS Value Added Services). Pozwalają one na bardziej kompleksową i dostosowaną do klienta obsługę magazynowanych ładunków. W skład usług dodawania wartości (inaczej nazywanych usługami dodanymi lub wg [4] dodatkowymi) wchodzi m.in. konfekcjonowanie. Konfekcjonowanie wg [5] to zamiana opakowania towaru lub wybranych cech informacyjnych opakowania bez zmiany cech użytkowych towaru (np. etykietowanie, pakowanie w paczki świąteczne, łączenie w zestawy promocyjne) realizowana z zastosowaniem odpowiednich środków technicznych i operacji. Projektowanie magazynu dystrybucyjnego realizującego proces konfekcjonowania musi zawierać elementy ukształtowania oraz wymiarowania tego procesu. Wymiarowanie
2 304 Andrzej Ratkiewicz, Kinga Kosińska procesu, będące przedmiotem niniejszego artykułu, polega wg [] w pierwszym rzędzie na ustaleniu liczby ludzi i (lub) urządzeń, potrzebnych do realizacji tego procesu. Wspomniana liczba ludzi jest iloczynem pracochłonności wymiarowanego procesu oraz czasu dysponowanego. Natomiast pracochłonność procesu (inaczej: czas potrzebny do jego realizacji) jest sumą czasów wszystkich czynności elementarnych składających się na dany proces. Określenie pracochłonności procesu stanowi zatem podstawowy etap wymiarowania. Pracochłonność procesu może być oszacowana na dwa sposoby: 1) empirycznie, per analogiam na podstawie obserwacji statystycznych realizacji istniejących procesów o zbliżonym charakterze (w sytuacji idealnej procesów identycznych do badanego) poprzez pomiar czasu trwania całego procesu lub pojedynczych czynności elementarnych; ) przy użyciu metod z rodziny MTM (ang. Measuring Time Methods lub Methods Time Measurement) w oparciu o opracowane uprzednio wartości czasów trwania o charakterze wzorca dla poszczególnych czynności elementarnych. W niniejszym artykule przedstawiono badania określające na oba ww. sposoby pracochłonność wybranego podprocesu konfekcjonowania.. OKREŚLENIE PRACOCHŁONNOŚCI PROCESU Przykładowym procesem stanowiącym obszar badań będzie często występujący w ramach realizacji konfekcjonowania w danym przedsiębiorstwie proces pakowania i foliowania czasopisma i zabawki. W p..1 określona zostanie minimalna liczebność próby, w p.. wyznaczona zostanie miarodajna empiryczna wartość pracochłonności procesu, w p..3 pracochłonność procesu zostanie określona przy pomocy narzędzia MTM..1. OKREŚLENIE MINIMALNEJ LICZEBNOŚCI PRÓBY Przyjmuje się [3], że minimalną liczebnością próby, przy której maksymalny błąd szacunku nie przekroczy ustalonej wartości d, jest wielkość n t ˆ (1) d gdzie: n minimalna liczebność próby; n0 liczebność próby początkowej; ˆ wariancja obliczona dla próby początkowej;
3 Wybrane aspekty wymiarowania procesu konfekcjonowania w przedsiębiorstwie 305 tα wartość odczytana z tablic rozkładu t Studenta dla przyjętego współczynnika ufności 1 α oraz dla n0 1 stopni swobody w taki sposób, że P( tα < t < tα ) = 1 α () Wartość ˆ wyznacza się (dla liczebności próby początkowej n0 30) w oparciu o wzór: n0 1 ˆ ( x k x) (3) n 1 0 k 1 gdzie: x średnia arytmetyczna obliczona dla próby początkowej; 1 n 0 x x k (4) n 0 k 1 W warunkach badanego przedsiębiorstwa niemożliwe okazało się zarejestrowanie procesu pakowania i foliowania czasopisma i zabawki w postaci filmu video. Dlatego zastosowano pomiar chronometrażu procesu przy użyciu stopera cyfrowego. Wartości pomiaru czasu pakowania i foliowania czasopisma i zabawki, stanowiącego próbę początkową, przedstawiono w tablicy 1. Próba początkowa Tablica 1 Nr pomiaru Wartość pomiaru [s] 7,1 15,4 0,07 1,70 0,60 15,34 4,39 0,45,00 16,14 Przyjęto następujące założenia: współczynnik ufności 1 α = 0,999, zatem α = 0,001; d0 (założona wielkość maksymalnego błędu, który można popełnić przy ustaleniu liczebności próby) równy jest 0,5, zatem w mianowniku wzoru (1) wystąpi liczba 0,5 Następnie dla ww. założeń na podstawie zawartości Tablicy 1 przeprowadzono obliczenia zgodnie ze wzorami (1) (5), uzyskując n = 39, OKREŚLENIE EMPIRYCZNEJ PRACOCHŁONNOŚCI PROCESU Literatura przedmiotu nie wskazuje jednoznacznie, czy otrzymana w wyniku postępowania przeprowadzonego w p..1 liczebność próby uwzględnia próbę początkową, czy też jej nie uwzględnia. Dlatego przeprowadzono próbę uzupełniającą w liczebności 40
4 306 Andrzej Ratkiewicz, Kinga Kosińska dodatkowych pomiarów w warunkach identycznych, jak dla próby początkowej. Wyniki przedstawiono w Tablicy. Próba uzupełniająca Tablica Nr pomiaru Wartość pomiaru [s] 19,68 17,56,3 15,3 19,47 15,89 18,36 3,7 17,15, Nr pomiaru Wartość pomiaru [s] 15,37 14,17 0,0 30,4 30,11 4,67 19,73 0,87 3,81 16,8 Nr pomiaru Wartość pomiaru [s] 19,8 19,81 13,33 13,16 0,89 30,80 1,8 18,84 19,54 13,54 Nr pomiaru Wartość pomiaru [s] 16,7 18,6 3,90 8,67 0,56 14,55 0,55 17,3 16,87 0,97 Następnie zgodnie z (4) wyznaczono średnią arytmetyczną wartość czasu pakowania i foliowania czasopisma i zabawki dla pomiarów nr 1 50 z Tablic 1. Otrzymano wynik 19,96 s. Należy zauważyć, że wartość pomiaru, najbliższa otrzymanej wartości średniej, występuje dla pomiaru nr 3 i wynosi 0,0 s..3. OKREŚLENIE PRACOCHŁONNOŚCI PROCESU NARZĘDZIEM MTM ORAZ ZESTAWIENIE PRACOCHŁONNOŚCI Następnie, na podstawie metod oraz przykładów zawartych w [], przeprowadzono określenie pracochłonności procesu pakowania i foliowania czasopisma i zabawki przy użyciu narzędzia MTM. W Tablicy 3 przedstawiono czasy czynności elementarnych określonych wg narzędzia MTM oraz odpowiednie czasy zmierzone empirycznie dla pomiaru o wartości czasu najbardziej zbliżonej do średniej. Zestawienie czynności elementarnych oraz czasów ich wykonania Tablica 3 Czas wykonania czynności [s] Różnica wg narzędzia zmierzony % L.p. Czynność MTM empirycznie 1 Skierowanie wzroku 0,36 0,39-7,69 Sięgnięcie po folię na odległość l = 5 cm 0,50 1,05-5,00 3 Uchwycenie folii 0,36 0,38-5,6 4 Ruch ręką na odległość l = 5 cm 0,14 0,1-31,43 5 Skomplikowane uchwycenie folii (w celu rozsunięcia jej brzegów) 0,36 0,73-50,68 6 Dokładne zwolnienie uchwytu 1,08 1,1-3,57 7 Skierowanie wzroku 0,36 0,38-5,6
5 Wybrane aspekty wymiarowania procesu konfekcjonowania w przedsiębiorstwie Sięgnięcie po czasopismo na odległość l = 30 cm 0,58 1,01-4,97 9 Uchwycenie czasopisma 0,36 0,39-7,69 10 Wsunięcie czasopisma do folii 0,7 1,41-48,94 11 Skierowanie wzroku 0,36 0,39-7,69 1 Sięgnięcie po zabawkę na odległość l = 50 cm 0,83 1,73-5,14 13 Uchwycenie zabawki 0,36 0,59-38,98 14 Wsunięcie zabawki do folii 0,76 1,06-8,68 15 Ruch ręką na odległość l = 30 cm 0,58 1,01-4,97 16 Oderwanie naklejki zabezpieczającej klej 0,68 0,89-3,15 17 Ruch ręką na odległość l = 45 cm 0,76 1,44-47,50 18 Uchwycenie pakietu od góry 0,36 0,47-3,40 19 Zaklejenie pakietu 1,69 1,71-1,05 0 Obrócenie i pochylenie ciała 1,30 1,39-6,76 1 Umieszczenie pakietu w kartonie 0,54 0,74-7,03 Wyprostowanie i obrócenie ciała 1,51 1,53-1,18 SUMA 14,54 0,0-7,35 3. WNIOSKI Dla tego samego procesu procentowa różnica czasu jego trwania określonego empirycznie oraz czasu wyznaczonego wg narzędzia MTM wynosi 100% (0,0 14,544)/ 0,0 = 7,35% (wg tablicy 3 dla pomiaru najbliższego wartości średniej arytmetycznej) lub 100% (19,96 14,544)/19,96 = 7,19% (dla wartości średniej arytmetycznej). Otrzymana różnica jest nieakceptowalna, a w dodatku nie może być w omawianym przypadku wyjaśniona czynnikami uznawanymi za wpływające na czasy czynności elementarnych (niedostateczne oświetlenie, nadmierny hałas, uwarunkowania pracowników itp.) ani błędem pomiaru. Wstępna analiza wartości zawartych w kolumnie Różnica % Tablicy 3 nie daje podstaw do wnioskowania na temat związku typu lub stopnia skomplikowania czynności z występującą dla niej różnicą procentową. Zasadne zatem stają się dalsze badania w zakresie wymiarowania procesu konfekcjonowania. Bibliografia [1] Fijałkowski J.: Technologia magazynowania, OWPW, Warszawa 1995 [] Fijałkowski J.: Transport wewnętrzny w systemach logistycznych, OWPW, Warszawa 003 [3] Jóżwiak J., Podgórski J.: Statystyka od podstaw, PWE, Warszawa 000 [4] Mindur M.: Logistyka. Infrastruktura techniczna na świecie, Wydawnictwo Instytutu Technologii Eksploatacji, Warszawa-Radom 008 [5] Ratkiewicz A.: Procedura suboptymalizacji stref funkcjonalno - przestrzennych, Logistyka nr 4/01, ILiM, Poznań 01, s. 69
6 308 Andrzej Ratkiewicz, Kinga Kosińska SELECTED ASPECTS OF THE KITTING PROCESS DIMENSIONING IN DISTRIBUTION COMPANY Summary: This paper presents a conception of dimensioning of the kitting process. The workload of process was determined as a base for its dimensioning. For the selected subprocess there was defined its workload with use of MTM instrument and then empirically, with use of methodology of definement the minimum sample size. Keywords: process dimensioning, value added services, minimum sample size.
Rozkłady statystyk z próby
Rozkłady statystyk z próby Rozkłady statystyk z próby Przypuśćmy, że wykonujemy serię doświadczeń polegających na 4 krotnym rzucie symetryczną kostką do gry, obserwując liczbę wyrzuconych oczek Nr kolejny
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
Statystyka. #6 Analiza wariancji. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2015/ / 14
Statystyka #6 Analiza wariancji Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2015/2016 1 / 14 Analiza wariancji 2 / 14 Analiza wariancji Analiza wariancji jest techniką badania wyników,
Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3
Sterowanie wielkością zamówienia w Excelu - cz. 3 21.06.2005 r. 4. Planowanie eksperymentów symulacyjnych Podczas tego etapu ważne jest określenie typu rozkładu badanej charakterystyki. Dzięki tej informacji
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4. Testowanie hipotez Estymacja parametrów
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 4 Testowanie hipotez Estymacja parametrów WSTĘP 1. Testowanie hipotez Błędy związane z testowaniem hipotez Etapy testowana hipotez Testowanie wielokrotne 2. Estymacja parametrów
Wnioskowanie statystyczne. Statystyka w 5
Wnioskowanie statystyczne tatystyka w 5 Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających
Technologia transportu wewnętrznego I
Opis przedmiotu: Technologia transportu wewnętrznego I Kod przedmiotu Nazwa przedmiotu TR.NIP618 Technologia transportu wewnętrznego I Wersja przedmiotu 2013/14 A. Usytuowanie przedmiotu w systemie studiów
ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA WYBRANYCH PARAMETRÓW
ESTYMACJA PRZEDZIAŁOWA WYBRANYCH PARAMETRÓW POPULACJI Szkic wykładu Wprowadzenie 1 Wprowadzenie 2 3 4 Przypomnienie dotychczasowych rozważań Przedziałem ufności nazywamy przedział losowy, o którym przypuszczamy
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA 1. Wykład wstępny. Teoria prawdopodobieństwa i elementy kombinatoryki 2. Zmienne losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby danych, estymacja parametrów 4. Testowanie hipotez 5.
KURS STATYSTYKA. Lekcja 2 Przedziały ufności i estymacja przedziałowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KUR TATYTYKA Lekcja Przedziały ufności i estymacja przedziałowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl trona 1 Część 1: TET Zaznacz poprawną odpowiedź (tylko jedna jest prawdziwa). Pytanie 1 We wnioskowaniu statystycznym
Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:
Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji Test zgodności Chi-kwadrat Sprawdza się za jego pomocą ZGODNOŚĆ ROZKŁADU EMPIRYCZNEGO Z PRÓBY Z ROZKŁADEM HIPOTETYCZNYM
Statystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 03/04 Wykład 5 Testy statystyczne Ogólne zasady testowania hipotez statystycznych, rodzaje
Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0
Nazwa przedmiotu: Kierunek: Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics Inżynieria materiałowa Materials Engineering Rodzaj przedmiotu: Poziom studiów: forma studiów: obowiązkowy studia
Estymacja punktowa i przedziałowa
Temat: Estymacja punktowa i przedziałowa Kody znaków: żółte wyróżnienie nowe pojęcie czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnienia 1. Statystyczny opis próby. Idea estymacji punktowej pojęcie estymatora
Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne
Testowanie hipotez statystycznych Wnioskowanie statystyczne Hipoteza statystyczna to dowolne przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Hipotezy
Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta
Weryfikacja hipotez statystycznych testy t Studenta JERZY STEFANOWSKI Marek Kubiak Instytut Informatyki Politechnika Poznańska Standardowy schemat postępowania (znane σ) Założenia: X ma rozkład normalny
Ćw. 2: Analiza błędów i niepewności pomiarowych
Wydział: EAIiE Kierunek: Imię i nazwisko (e mail): Rok:. (200/20) Grupa: Zespół: Data wykonania: Zaliczenie: Podpis prowadzącego: Uwagi: LABORATORIUM METROLOGII Ćw. 2: Analiza błędów i niepewności pomiarowych
Estymacja parametrów rozkładu cechy
Estymacja parametrów rozkładu cechy Estymujemy parametr θ rozkładu cechy X Próba: X 1, X 2,..., X n Estymator punktowy jest funkcją próby ˆθ = ˆθX 1, X 2,..., X n przybliżającą wartość parametru θ Przedział
LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2
LABORATORIUM 6 ESTYMACJA cz. 2 TEORIA ESTYMACJI I 1. ODRZUCANIE WYNIKÓW WĄTPLIWYCH PRÓBA P (m) (m-elementowa) Obliczenie: ; s bez wyników wątpliwych Odrzucenie wyników z poza przedziału: 3s PRÓBA LOSOWA
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 8 Magdalena Alama-Bućko 7 maja 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 7 maja 2018 1 / 19 Przypomnijmy najpierw omówione na poprzednim wykładzie postaci przedziałów
Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.
Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407 adan@agh.edu.pl Hipotezy i Testy statystyczne Każde
Rozkłady statystyk z próby. Statystyka
Rozkłady statystyk z próby tatystyka Rozkłady statystyk z próby Próba losowa pobrana z populacji stanowi realizacje zmiennej losowej jak ciąg zmiennych losowych (X, X,... X ) niezależnych i mających ten
Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym
Wiesława MALSKA Politechnika Rzeszowska, Polska Anna KOZIOROWSKA Uniwersytet Rzeszowski, Polska Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym Wstęp Wnioskowanie statystyczne
Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r
Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów Wrocław, 18.03.2016r Plan wykładu: 1. Testowanie hipotez 2. Etapy testowania hipotez 3. Błędy 4. Testowanie wielokrotne 5. Estymacja parametrów
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory
Statystyka i opracowanie danych Podstawy wnioskowania statystycznego. Prawo wielkich liczb. Centralne twierdzenie graniczne. Estymacja i estymatory Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adrian@tempus.metal.agh.edu.pl
Zawartość. Zawartość
Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.05 2011 Zawartość Zawartość 1. Rozkład normalny... 3 2. Rozkład normalny standardowy... 5 3. Obliczanie prawdopodobieństw dla zmiennych o rozkładzie norm. z parametrami
KARTA KURSU. (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Kod Punktacja ECTS* 3. Dr hab. Tadeusz Sozański
KARTA KURSU (do zastosowania w roku akademickim 2015/16) Nazwa Statystyka 2 Nazwa w j. ang. Statistics 2 Kod Punktacja ECTS* 3 Koordynator Dr hab. Tadeusz Sozański (koordynator, konwersatorium) Zespół
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO. Wykład 2
STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład Parametry przedziałowe rozkładów ciągłych określane na podstawie próby (przedziały ufności) Przedział ufności dla średniej s X t( α;n 1),X + t( α;n 1) n s n t (α;
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA
RACHUNEK PRAWDOPODOBIEŃSTWA I STATYSTYKA MATEMATYCZNA LISTA 10 1.Dokonano 8 pomiarów pewnej odległości (w m) i otrzymano: 201, 195, 207, 203, 191, 208, 198, 210. Wiedząc,że błąd pomiaru ma rozkład normalny
Statystyka. #5 Testowanie hipotez statystycznych. Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik. rok akademicki 2016/ / 28
Statystyka #5 Testowanie hipotez statystycznych Aneta Dzik-Walczak Małgorzata Kalbarczyk-Stęclik rok akademicki 2016/2017 1 / 28 Testowanie hipotez statystycznych 2 / 28 Testowanie hipotez statystycznych
LABORATORIUM Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz.
LABORATORIUM 4 1. Populacja Generalna (PG) 2. Próba (P n ) 3. Kryterium 3σ 4. Błąd Średniej Arytmetycznej 5. Estymatory 6. Teoria Estymacji (cz. I) WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE (STATISTICAL INFERENCE) Populacja
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3. Populacje i próby danych
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 Populacje i próby danych POPULACJA I PRÓBA DANYCH POPULACJA population Obserwacje dla wszystkich osobników danego gatunku / rasy PRÓBA DANYCH sample Obserwacje dotyczące
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez. Statystyka
Wnioskowanie statystyczne Weryfikacja hipotez Statystyka Co nazywamy hipotezą Każde stwierdzenie o parametrach rozkładu lub rozkładzie zmiennej losowej w populacji nazywać będziemy hipotezą statystyczną
Wykład 3 Hipotezy statystyczne
Wykład 3 Hipotezy statystyczne Hipotezą statystyczną nazywamy każde przypuszczenie dotyczące nieznanego rozkładu obserwowanej zmiennej losowej (cechy populacji generalnej) Hipoteza zerowa (H 0 ) jest hipoteza
Oszacowanie i rozkład t
Oszacowanie i rozkład t Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Oszacowanie i rozkład t 1 / 31 Oszacowanie 1 Na podstawie danych z próby szacuje się wiele wartości w populacji, np.: jakie jest poparcie
Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi
Odchudzamy serię danych, czyli jak wykryć i usunąć wyniki obarczone błędami grubymi Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska D syst D śr m 1 3 5 2 4 6 śr j D 1
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych
dr Piotr Sulewski POMORSKA AKADEMIA PEDAGOGICZNA W SŁUPSKU KATEDRA INFORMATYKI I STATYSTYKI Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych Wprowadzenie Obecnie bardzo
WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II
WYKŁAD 5 TEORIA ESTYMACJI II Teoria estymacji (wyznaczanie przedziałów ufności, błąd badania statystycznego, poziom ufności, minimalna liczba pomiarów). PRÓBA Próba powinna być reprezentacyjna tj. jak
LISTA 4. 7.Przy sporządzaniu skali magnetometru dokonano 10 niezależnych pomiarów
LISTA 4 1.Na pewnym obszarze dokonano 40 pomiarów grubości warstwy piasku otrzymując w m.: 54, 58, 64, 69, 61, 56, 41, 48, 56, 61, 70, 55, 46, 57, 70, 55, 47, 62, 55, 60, 54,57,65,60,53,54, 49,58,62,59,55,50,58,
12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 2. Kod przedmiotu: RPiS 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego:
Kolokwium ze statystyki matematycznej
Kolokwium ze statystyki matematycznej 28.05.2011 Zadanie 1 Niech X będzie zmienną losową z rozkładu o gęstości dla, gdzie 0 jest nieznanym parametrem. Na podstawie pojedynczej obserwacji weryfikujemy hipotezę
Statystyka matematyczna. dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt
Statystyka matematyczna dr Katarzyna Góral-Radziszewska Katedra Genetyki i Ogólnej Hodowli Zwierząt Zasady zaliczenia przedmiotu: część wykładowa Maksymalna liczba punktów do zdobycia 40. Egzamin będzie
ORGANIZACJA LINII KOMPLETACYJNEJ DLA ZRÓŻNICOWANEJ WYDAJNOŚCI PRACOWNIKÓW I OKREŚLONEJ STRUKTURY ZLECEŃ
PRACE NAUKOWE POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ z. 117 Transport 2017 Andrzej Ratkiewicz, Paulina Majewska Politechnika Warszawska, Wydział Transportu ORGANIZACJA LINII KOMPLETACYJNEJ DLA ZRÓŻNICOWANEJ WYDAJNOŚCI
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
, a ilość poziomów czynnika A., b ilość poziomów czynnika B. gdzie
Test Scheffego, gdzie (1) n to ilość powtórzeń (pomiarów) w jednej grupie (zabiegu) Test NIR Istnieje wiele testów dla porównań wielokrotnych opartych o najmniejszą istotna różnicę między średnimi (NIR).
PARAMETRY, WŁAŚCIWOŚCI I FUNKCJE NIEZAWODNOŚCIOWE NAPOWIETRZNYCH LINII DYSTRYBUCYJNYCH 110 KV
Elektroenergetyczne linie napowietrzne i kablowe wysokich i najwyższych napięć PARAMETRY, WŁAŚCIWOŚCI I FUNKCJE NIEZAWODNOŚCIOWE NAPOWIETRZNYCH LINII DYSTRYBUCYJNYCH 110 KV Wisła, 18-19 października 2017
STATYSTYKA wykład 5-6
TATYTYKA wykład 5-6 Twierdzenia graniczne Rozkłady statystyk z próby Wanda Olech Twierdzenia graniczne Jeżeli rozpatrujemy ciąg zmiennych losowych {X ; X ;...; X n }, to zdarza się, że ich rozkłady przy
I.1.1. Technik logistyk 342[04]
I.1.1. Technik logistyk 342[04] Do egzaminu zostało zgłoszonych: 777 Przystąpiło łącznie: 588 przystąpiło: 584 przystąpiło: 578 ETAP PISEMNY ETAP PRAKTYCZNY zdało: 492 (84,2%) zdało: 325 (56,2%) DYPLOM
Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1
Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT Anna Rajfura 1 Przykład wprowadzający Wiadomo, że 40% owoców ulega uszkodzeniu podczas pakowania automatycznego.
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH
RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH Piotr Konieczka Katedra Chemii Analitycznej Wydział Chemiczny Politechnika Gdańska Równoważność metod??? 2 Zgodność wyników analitycznych otrzymanych z wykorzystaniem porównywanych
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE
5. WNIOSKOWANIE PSYCHOMETRYCZNE Model klasyczny Gulliksena Wynik otrzymany i prawdziwy Błąd pomiaru Rzetelność pomiaru testem Standardowy błąd pomiaru Błąd estymacji wyniku prawdziwego Teoria Odpowiadania
Estymacja parametro w 1
Estymacja parametro w 1 1 Estymacja punktowa: średniej, odchylenia standardowego i frakcji µ - średnia populacji h średnia z próby jest estymatorem średniej populacji = - standardowy błąd estymacji średniej
Statystyka. Zadanie 1.
Statystyka Zadanie 1. W przedsiębiorstwie Statexport pracuje 100 pracowników fizycznych i 25 umysłowych. Typowy wiek pracownika fizycznego kształtuje się w przedziale od 30 do 40 lat. Średnia wieku pracowników
Testowanie hipotez statystycznych.
Statystyka Wykład 10 Wrocław, 22 grudnia 2011 Testowanie hipotez statystycznych Definicja. Hipotezą statystyczną nazywamy stwierdzenie dotyczące parametrów populacji. Definicja. Dwie komplementarne w problemie
Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT. Anna Rajfura 1
Temat: BADANIE ZGODNOŚCI ROZKŁADU CECHY (EMPIRYCZNEGO) Z ROZKŁADEM TEORETYCZNYM TEST CHI-KWADRAT Anna Rajfura 1 Przykład wprowadzający Wiadomo, Ŝe 40% owoców ulega uszkodzeniu podczas pakowania automatycznego.
Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe a w badaniach jednorodności wariancji
Wydawnictwo UR 2016 ISSN 2080-9069 ISSN 2450-9221 online Edukacja Technika Informatyka nr 4/18/2016 www.eti.rzeszow.pl DOI: 10.15584/eti.2016.4.48 WIESŁAWA MALSKA Wykorzystanie testu Levene a i testu Browna-Forsythe
Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/
Matematyka z el. statystyki, # 6 /Geodezja i kartografia II/ Uniwersytet Przyrodniczy w Lublinie Katedra Zastosowań Matematyki i Informatyki ul. Głęboka 28, bud. CIW, p. 221 e-mail: zdzislaw.otachel@up.lublin.pl
Pobieranie prób i rozkład z próby
Pobieranie prób i rozkład z próby Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Pobieranie prób i rozkład z próby 1 / 15 Populacja i próba Populacja dowolnie określony zespół przedmiotów, obserwacji, osób itp.
Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych
Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych Prowadząca: dr inż. Hanna Zbroszczyk e-mail: gos@if.pw.edu.pl tel: +48 22 234 58 51 konsultacje: poniedziałek, 10-11, środa: 11-12 www: http://www.if.pw.edu.pl/~gos/students/kadd
WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
WYKŁAD 8 TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH Było: Estymacja parametrów rozkładu teoretycznego punktowa przedziałowa Przykład. Cecha X masa owocu pewnej odmiany. ZałoŜenie: cecha X ma w populacji rozkład
TESTOWANIE HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH
TETOWANIE HIPOTEZ TATYTYCZNYCH HIPOTEZA TATYTYCZNA przypuszczenie co do rozkładu populacji generalnej (jego postaci funkcyjnej lub wartości parametrów). Prawdziwość tego przypuszczenia jest oceniana na
Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska
Porównanie modeli statystycznych Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska Jaka jest miara podobieństwa? Aby porównywać rozkłady prawdopodobieństwa dwóch modeli statystycznych możemy użyć: metryki dywergencji
12. Przynależność do grupy przedmiotów: Blok przedmiotów matematycznych
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU Z1-PU7 WYDANIE N1 Strona 1 z 5 1. Nazwa przedmiotu: Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna 2. Kod przedmiotu: RPiS 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego:
Zadania ze statystyki, cz.6
Zadania ze statystyki, cz.6 Zad.1 Proszę wskazać, jaką część pola pod krzywą normalną wyznaczają wartości Z rozkładu dystrybuanty rozkładu normalnego: - Z > 1,25 - Z > 2,23 - Z < -1,23 - Z > -1,16 - Z
Sylabus przedmiotu/modułu. Język polski Kierunek studiów, dla którego przedmiot jest oferowany
Sylabus przedmiotu/modułu Nazwa przedmiotu/modułu kształcenia Nazwa w języku angielskim Język wykładowy Warsztaty logistyczne Logistics workshop Język polski Kierunek studiów, dla którego przedmiot jest
Statystyka. Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez. Wykład III ( )
Statystyka Rozkład prawdopodobieństwa Testowanie hipotez Wykład III (04.01.2016) Rozkład t-studenta Rozkład T jest rozkładem pomocniczym we wnioskowaniu statystycznym; stosuje się go wyznaczenia przedziału
PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu ] Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Projektowanie systemów i procesów Logistyka stacjonarne II stopnia
Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych
Statystyka matematyczna. Wykład IV. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 2 3 Definicja 1 Hipoteza statystyczna jest to przypuszczenie dotyczące rozkładu (wielkości parametru lub rodzaju) zmiennej
Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015
Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Inżynierii Lądowej obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015 Kierunek studiów: Transport Forma sudiów:
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji
Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych Wydział Informatyki Politechniki
Elektrotechnika II [ Laboratorium Grupa 1 ] 2016/2017 Zimowy. [ Laboratorium Grupa 2 ] 2016/2017 Zimowy
Elektrotechnika II [ Laboratorium Grupa ] 206/207 Zimowy Lp Numer indeksu Pkt Kol Suma Popr Ocena Data Uwagi 97574 6 7 Db + 2 9758 ++0,9 5 7,9 Db + 3 99555 0,9+0,9 2,8 Dst + 4 97595 0,8++ 0 2,8 Dst + 5
166 Wstęp do statystyki matematycznej
166 Wstęp do statystyki matematycznej Etap trzeci realizacji procesu analizy danych statystycznych w zasadzie powinien rozwiązać nasz zasadniczy problem związany z identyfikacją cechy populacji generalnej
TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.
TESTY NIEPARAMETRYCZNE 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa. Standardowe testy równości średnich wymagają aby badane zmienne losowe
Wykład Centralne twierdzenie graniczne. Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu
Wykład 11-12 Centralne twierdzenie graniczne Statystyka matematyczna: Estymacja parametrów rozkładu Centralne twierdzenie graniczne (CTG) (Central Limit Theorem - CLT) Centralne twierdzenie graniczne (Lindenberga-Levy'ego)
Statystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.
Rozkład Gaussa i test χ2
Rozkład Gaussa jest scharakteryzowany dwoma parametramiwartością oczekiwaną rozkładu μ oraz dyspersją σ: METODA 2 (dokładna) polega na zmianie zmiennych i na obliczeniu pk jako różnicy całek ze standaryzowanego
Wykład 9 Wnioskowanie o średnich
Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Rozkład t (Studenta) Wnioskowanie dla jednej populacji: Test i przedziały ufności dla jednej próby Test i przedziały ufności dla par Porównanie dwóch populacji: Test i
Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 2014/2015
Politechnika Krakowska im. Tadeusza Kościuszki Karta przedmiotu Wydział Inżynierii Lądowej obowiązuje studentów rozpoczynających studia w roku akademickim 201/2015 Kierunek studiów: Transport Forma sudiów:
Współczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ
Współczynnik korelacji Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Własności współczynnika korelacji 1. Współczynnik korelacji jest liczbą niemianowaną 2. ϱ 1,
Wprowadzenie do statystyki dla. chemików testowanie hipotez
chemików testowanie hipotez Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl http://www.sites.google.com/site/chemomlab/
Metody Statystyczne. Metody Statystyczne
#7 1 Czy straszenie jest bardziej skuteczne niż zachęcanie? Przykład 5.2. s.197 Grupa straszona: 8,5,8,7 M 1 =7 Grupa zachęcana: 1, 1, 2,4 M 2 =2 Średnia ogólna M=(M1+M2)/2= 4,5 Wnioskowanie statystyczne
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII
METODY STATYSTYCZNE W BIOLOGII 1. Wykład wstępny 2. Populacje i próby danych 3. Testowanie hipotez i estymacja parametrów 4. Planowanie eksperymentów biologicznych 5. Najczęściej wykorzystywane testy statystyczne
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności statystycznych Dr inż. Marcin Zieliński I Pracownia Fizyczna dla Biotechnologii, wtorek 8:00-10:45 Konsultacje Zakład Fizyki Jądrowej
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
STATYSTYKA WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE ESTYMACJA oszacowanie z pewną dokładnością wartości opisującej rozkład badanej cechy statystycznej. WERYFIKACJA HIPOTEZ sprawdzanie słuszności przypuszczeń dotyczących
Porównanie dwóch rozkładów normalnych
Porównanie dwóch rozkładów normalnych Założenia: 1. X 1 N(µ 1, σ 2 1), X 2 N(µ 2, σ 2 2) 2. X 1, X 2 są niezależne Ocena µ 1 µ 2 oraz σ 2 1/σ 2 2. Próby: X 11,..., X 1n1 ; X 21,..., X 2n2 X 1, varx 1,
Statystyka matematyczna
Statystyka matematyczna Wykład 9 i 10 Magdalena Alama-Bućko 14 i 21 maja 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka matematyczna 14 i 21 maja 2018 1 / 25 Hipotezy statystyczne Hipoteza statystyczna nazywamy
b) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań jest co najwyżej jedno o dawce 15 mg. Wówczas:
ROZWIĄZANIA I ODPOWIEDZI Zadanie A1. Można założyć, że przy losowaniu trzech kul jednocześnie kolejność ich wylosowania nie jest istotna. A więc: Ω = 20 3. a) Niech: - wśród trzech wylosowanych opakowań
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
Estymacja przedziałowa
Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Uniwersytet Zielonogórski Metody analizy danych ćwiczenia Estymacja przedziałowa Program ćwiczeń obejmuje następująca zadania: 1. Dom handlowy prowadzący
BADANIE POWTARZALNOŚCI PRZYRZĄDU POMIAROWEGO
Zakład Metrologii i Systemów Pomiarowych P o l i t e c h n i k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 24 60-965 POZNAŃ (budynek Centrum Mechatroniki, Biomechaniki i Nanoinżynierii) www.zmisp.mt.put.poznan.pl
Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd.
# # Prawdopodobieństwo i rozkład normalny cd. Michał Daszykowski, Ivana Stanimirova Instytut Chemii Uniwersytet Śląski w Katowicach Ul. Szkolna 9 40-006 Katowice E-mail: www: mdaszyk@us.edu.pl istanimi@us.edu.pl
Zamiana punktowych danych wilgotności objętościowej gleby na rozkłady powierzchniowe
Ewa Borecka-Stefańska, Amadeusz Walczak, Anna Daniel, Małgorzata Dawid, Grzegorz Janik Instytut Kształtowania i Ochrony Środowiska Centrum Kształcenia na Odległość Uniwersytet Przyrodniczy we Wrocławiu
OCENA PARAMETRÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ DOSTARCZANEJ ODBIORCOM WIEJSKIM NA PODSTAWIE WYNIKÓW BADAŃ
OCENA PARAMETRÓW JAKOŚCI ENERGII ELEKTRYCZNEJ DOSTARCZANEJ ODBIORCOM WIEJSKIM NA PODSTAWIE WYNIKÓW BADAŃ Jerzy Niebrzydowski, Grzegorz Hołdyński Politechnika Białostocka Streszczenie W referacie przedstawiono
Statystyka opisowa. Wykład VI. Analiza danych jakośiowych
Statystyka opisowa. Wykład VI. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Rangowanie 1 Rangowanie 3 Rangowanie Badaniu statystycznemu czasami podlegają cechy niemierzalne jakościowe), np. kolor włosów, stopień
Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu
31 marca 2014 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś
Statystyka w analizie i planowaniu eksperymentu
29 marca 2011 Przestrzeń statystyczna - podstawowe zadania statystyki Zdarzeniom losowym określonym na pewnej przestrzeni zdarzeń elementarnych Ω można zazwyczaj na wiele różnych sposobów przypisać jakieś
Przypadek praktyczny: Company 4 Marketing Services
Przypadek praktyczny: Company 4 Marketing Services Skuteczne rozwiązanie usprawniające kompletację zamówień w magazynie firmy Company 4 Marketing Services Lokalizacja: Niemcy Mecalux wyposażył magazyn