Analiza rynku projekt
|
|
|
- Zofia Milewska
- 9 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Analiza rynku projek A. Układ projeku 1. Srona yułowa Tema Auor 2. Spis reści 3. Treść projeku 1 B. Treść projeku 1. Wsęp Po co? Na co? Dlaczego? Dlaczego robię badania? Jakimi meodami? Dla Kogo o jes porzebne? Jaki jes cel prowadzenia analizy? 2
2 2. Króka charakerysyka rynku pracy w Polsce (obieku będącego przedmioem badań) Podsawowe definicje charakeryzujące dany rynek, krókie omówienie srony podażowej i popyowej wybranego rynku, charakerysyka asorymenowa rynku (produkmix) Dane źródłowe w posaci abelarycznej. Tabela odpowiednio opisana: yuł + źródło. Ilusracja danych w posaci wykresu. Wykres odpowiednio opisany: yuł + źródło. Króka analiza danych źródłowych: długość szeregu czasowego, jego zmienność, pozyywny (negaywny) kierunek zmian, ip Badanie dynamiki rynku pracy w Polsce (obieku będącego przedmioem badań) Krókie omówienie meody badawczej. Zesawienie abelaryczne mierników dynamiki: odchylenia bezwzględne (prose i łańcuchowe), wskaźniki dynamiki (prose i łańcuchowe), ednioroczny przyros (+) lub spadek (-) poziomu badanego parameru rynku. Wykresy obrazujące kszałowanie się wskaźników dynamiki. 4
3 4. Prognozowanie liczby bezrobonych w Polsce (parameru obieku będącego przedmioem badań) 4.1 Predykcja na podsawie edniorocznego wzrosu (spadku) 4.2 Predykcja na podsawie modeli adapacyjnych 4.3 Predykcja na podsawie modeli endencji rozwojowej 4.4 Analiza błędów dopasowania oraz wybór meody predykcji Punky 4.1 do 4.3 Meoda badawcza, rozparywane modele, meody uzyskania wyników. Zesawienie wyników (abela(e) + wykresy). Pk. 4.4 Analiza saysyczna i inżynierska rozparywanych meod predykcji, osaeczny wybór meody wraz z uzasadnieniem, końcowe wyniki prognozowania Zakończenie 2 3 zdaniowe sreszczenie pracy. Zesawienie osaecznych wyników prognozowania. Wnioski wynikające z przedsawionej prognozy oraz wpływ wyników prognozowania na zjawiska współowarzyszące 6
4 ANALIZA SYTUACJI PRZEDSIEBIORSTWA PROGNOZY STRATEGICZNE PLANOWANIE MARKETINGOWE TAKTYCZNE PLANOWANIE MARKETINGOWE OPERACYJNE PLANOWANIE MARKETINGOWE REALIZACJA I KONTROLA PROCES ZARZĄDZANIA MARKETINGOWEGO 7 ^ w = a + b * b = ( )* ( ) i ( ) i w i 2 w a = w b * R = ( )* ( ) 2 ( ) * ( ) i i w i w i w w 2 8
5 Tabela 1. Dane rzeczywise - kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach w i [ys.] 3,00 3,00 3,50 3,70 4,00 4,80 6,00 Źródło: biuleyn informacyjny firmy X, 2002 r. 9 Wykres 1. Kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach ,00 w [ys.] 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 2, Źródło: opracowanie własne na podsawie danych z abeli 1 10
![2000 2001 w i [ys.] 3,00 3,00 3,50 3,70 4,00 4,80 6,00 Źródło: biuleyn informacyjny firmy X, 2002 r. 9 Wykres 1.](/docs-images/44/14295819/images/page_5.jpg "Kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach 1995-2001 8,00 w [ys.")
6 Tabela 2. Sposób obliczania paramerów i warości liniowego modelu regresyjnego opisującego kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach Lp. i w i i - w i - w ( i - ) * (w i - w ) ( i - ) 2 (w i - w ) 2 w^liniowy ,00-3,00-1,00 3,00 9,00 1,00 2, ,00-2,00-1,00 2,00 4,00 1,00 3, ,50-1,00-0,50 0,50 1,00 0,25 3, ,70 0,00-0,30 0,00 0,00 0,09 4, ,00 1,00 0,00 0,00 1,00 0,00 4, ,80 2,00 0,80 1,60 4,00 0,64 4, ,00 3,00 2,00 6,00 9,00 4,00 5, , , ,81 Suma 28,00 28,00 0,00 0,00 13,10 28,00 6,98 Średnia 4,00 4,00 Źródło: opracowanie własne b= 0,4679 a= 2,1286 R= 0, Wykres 2. Kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach wraz z prognozą na laa według liniowego modelu regresyjnego 8,00 w [ys.] 7,00 6,00 5,00 4,00 wi w^liniowy 3,00 2, Źródło: opracowanie własne na podsawie danych z abeli 2 12
7 Funkcja wykładnicza b< y=a*b^x b> b=1 4 a ,5-1 -0,5 0 0,5 1 1, Tabela 3. Sposób obliczania paramerów i warości wykładniczego modelu regresyjnego opisującego kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach Lp. i w i w* i i - w i * - w * ( i - )*(w i * - w *) ( i - ) 2 (w i * - w *) 2 w^ wykładniczy ,00 0,4771-3,0000-0,1126 0,3378 9,0000 0,0127 2, ,00 0,4771-2,0000-0,1126 0,2252 4,0000 0,0127 3, ,50 0,5441-1,0000-0,0456 0,0456 1,0000 0,0021 3, ,70 0,5682 0,0000-0,0215 0,0000 0,0000 0,0005 3, ,00 0,6021 1,0000 0,0124 0,0124 1,0000 0,0002 4, ,80 0,6812 2,0000 0,0915 0,1831 4,0000 0,0084 4, ,00 0,7782 3,0000 0,1884 0,5653 9,0000 0,0355 5, , , ,6407 Suma 28 28,00 4,128 0,0000 0,0000 1, ,0000 0,0719 Średnia 4 4,00 0,5897 Źródło: opracowanie własne b*= 0,0489 b= 1, a*= 0,3941 a= 2, R= 0,
8 Wykres 3. Kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach wraz z prognozą na laa według wykładniczego modelu regresyjnego 8,00 w [ys.] 7,00 6,00 5,00 4,00 wi w^wykładniczy 3,00 2, Źródło: opracowanie własne na podsawie danych z abeli 3 15 Funkcja hiperboliczna ,5-1 -0,5 0 0,5 1 1,
9 Tabela 4. Sposób obliczania paramerów i warości hiperbolicznego modelu regresyjnego opisującego kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach Lp. i w i i * i * - * w i - w ( i * - *) * (w i - w ) ( i * - *) 2 (w i - w ) 2 w^hiperboliczny ,00 1,0000 0,6296-1,0000-0,6296 0,3964 1,0000 2, ,00 0,5000 0,1296-1,0000-0,1296 0,0168 1,0000 3, ,50 0,3333-0,0371-0,5000 0,0185 0,0014 0,2500 4, ,70 0,2500-0,1204-0,3000 0,0361 0,0145 0,0900 4, ,00 0,2000-0,1704 0,0000 0,0000 0,0290 0,0000 4, ,80 0,1667-0,2037 0,8000-0,1630 0,0415 0,6400 4, ,00 0,1429-0,2276 2,0000-0,4551 0,0518 4,0000 4, , , ,65 Suma 28 28,00 2,5929 0,0000 0,0000-1,3226 0,5514 6,9800 Średnia 4 4,00 0,3704 Źródło: opracowanie własne b= -2, a= 4, R= -0, Wykres 4. Kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach wraz z prognozą na laa według hiperbolicznego modelu regresyjnego 8,00 w [ys.] 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 wi w^hiperboliczny 2, Źródło: opracowanie własne na podsawie danych z abeli 4 18
10 Tabela 5 Sposób obliczania paramerów i warości hiperbolicznego (2) modelu regresyjnego opisującego kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach Lp. i w i i * w i * i * - * w i * - w * ( i * - *)(w i * - w * ) ( i * - * ) 2 (w i * - w * ) 2 w^hiperboliczny ,00 1,0000 0,3333 0,6296 0,0694 0,0437 0,3964 0,0048 2, ,00 0,5000 0,3333 0,1296 0,0694 0,0090 0,0168 0,0048 3, ,50 0,3333 0,2857-0,0371 0,0218-0,0008 0,0014 0,0005 3, ,70 0,2500 0,2703-0,1204 0,0063-0,0008 0,0145 0,0000 4, ,00 0,2000 0,2500-0,1704-0,0140 0,0024 0,0290 0,0002 4, ,80 0,1667 0,2083-0,2037-0,0556 0,0113 0,0415 0,0031 4, ,00 0,1429 0,1667-0,2276-0,0973 0,0221 0,0518 0,0095 4, , , ,52 Suma 28 28,00 2,5929 1,8477 0,0000 0,0000 0,0870 0,5514 0,0229 Średnia 4 4,00 0,3704 0,2640 Źródło: opracowanie własne b * = 0, b= 0, a * = 0, a= 4, R= 0, Wykres 5. Kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach wraz z prognozą na laa według hiperbolicznego (2) modelu regresyjnego 8,00 w [ys.] 7,00 6,00 5,00 4,00 3,00 wi w^hiperboliczny 2 2, Źródło: opracowanie własne na podsawie danych z abeli 5 20
11 ,5-1 -0,5 0 0,5 1 1, Tabela 6. Sposób obliczania paramerów i warości poęgowego modelu regresyjnego opisującego kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach Lp. i w i i * w i * i * - * w i * - w * ( i * - *) * (w i * - w *) ( i * - *) 2 (w i * - w *) 2 w^poęgowy ,00 0,0000 0,4771-0,5289-0,1126 0,0595 0,2798 0,0127 2, ,00 0,3010 0,4771-0,2279-0,1126 0,0257 0,0519 0,0127 3, ,50 0,4771 0,5441-0,0518-0,0456 0,0024 0,0027 0,0021 3, ,70 0,6021 0,5682 0,0731-0,0215-0,0016 0,0053 0,0005 4, ,00 0,6990 0,6021 0,1701 0,0124 0,0021 0,0289 0,0002 4, ,80 0,7782 0,6812 0,2492 0,0915 0,0228 0,0621 0,0084 4, ,00 0,8451 0,7782 0,3162 0,1884 0,0596 0,1000 0,0355 4, , , ,51 Suma 28 28,00 3,7024 4,1280 0,0000 0,0000 0,1705 0,5307 0,0719 Średnia 4 4,00 0,5289 0,5897 Źródło: opracowanie własne b= 0,3212 a*= 0,4198 a= 2,6290 R= 0,
12 Wykres 6. Kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach wraz z prognozą na laa według poęgowego modelu regresyjnego 8,00 w [ys.] 7,00 6,00 5,00 4,00 wi w^poęgowy 3,00 2, Źródło: opracowanie własne na podsawie danych z abeli ,2 0,4 0,6 0,8 1 1,2 1,4 1,6 1,
13 Tabela 7. Sposób obliczania paramerów i warości logarymicznego modelu regresyjnego opisującego kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach Lp. i w i i * i * - * w i - w ( i * - *) * (w i - w ) ( i * - *) 2 (w i - w ) 2 w^logarymiczny ,00 0,0000-0,5289-1,0000 0,5289 0,2798 1,0000 2, ,00 0,3010-0,2279-1,0000 0,2279 0,0519 1,0000 3, ,50 0,4771-0,0518-0,5000 0,0259 0,0027 0,2500 3, ,70 0,6021 0,0731-0,3000-0,0219 0,0053 0,0900 4, ,00 0,6990 0,1701 0,0000 0,0000 0,0289 0,0000 4, ,80 0,7782 0,2492 0,8000 0,1994 0,0621 0,6400 4, ,00 0,8451 0,3162 2,0000 0,6324 0,1000 4,0000 4, , , ,41 Suma 28 28,00 3,7024 0,0000 0,0000 1,5925 0,5307 6,9800 Średnia 4 4,00 0,5289 Źródło: opracowanie własne b= 3,0006 a= 2,4129 R= 0, Wykres 7. Kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach wraz z prognozą na laa według logarymicznego modelu regresyjnego 8,00 w [ys.] 7,00 6,00 5,00 4,00 wi 3,00 w^logarymiczny 2, Źródło: opracowanie własne na podsawie danych z abeli 7 26
14 Tabela 8. Zbiorcze zesawienie modeli regresyjnych obrazujących kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach MODEL Jedno ska WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI liniowy w= 2, ,4679 * [ys.] 0,9371 wykładniczy w= 2,4779 * 1,1192 [ys.] 0,9648 hiperboliczny w= 4,8885-2,3987 / [ys.] -0,6742 hiperboliczny II w= ( 4,8653 * ) / ( 0, ) [ys.] 0,7739 poęgowy w= 2,6290 * 0,3212 [ys.] 0,8725 logarymiczny w= 2, ,0006 *log () [ys.] 0,8274 Źródło: opracowanie własne POSTAĆ FUNKCJI w - liczba zarudnionych, [ys.] = Tabela 9. Zesawienie prognozowanego zarudnienia w firmie X na laa według wybranych modeli regresyjnych Model liniowy wykladniczy hiperboliczny hiperboliczny 2 poęgowy logarymiczny ,87 6,10 4,59 4,44 5,13 5, ,34 6,83 4,62 4,48 5,33 5, ,81 7,64 4,65 4,52 5,51 5, ,28 8,55 4,67 4,55 5,68 5, ,74 9,57 4,69 4,57 5,84 5, ,21 10,71 4,70 4,59 5,99 5,76 Źródło: opracowanie własne 28
![] 0,8725 logarymiczny w= 2,4129 + 3,0006 *log () [ys.] 0,8274 Źródło: opracowanie własne POSTAĆ FUNKCJI w - liczba zarudnionych, [ys.] =-1994 27 Tabela 9.](/docs-images/44/14295819/images/page_14.jpg "Zesawienie prognozowanego zarudnienia w firmie X na laa 2002-2007 według wybranych modeli regresyjnych Model liniowy wykladniczy hiperboliczny hiperboliczny 2 poęgowy logarymiczny 2 002 5,87 6,10")
15 Wykres 8. Kszałowanie się liczby zarudnionych w firmie X w laach wraz z prognozą na laa według wybranych modeli regresyjnych 8,00 w [ys.] 7,00 6,00 5,00 4,00 wi w^logarymiczny 3,00 w^liniowy w^wykładniczy w^hiperboliczny w^hiperboliczny 2 w^poęgowy w^logarymiczny 2, Źródło: opracowanie własne na podsawie danych z abel Tabela 10 Korelacja, zależność a współczynnik korelacji R Korelacja Zależność < 0,20 Słaba Prawie nieznacząca 0,2 0,4 Niska Wyraźna, lecz mała 0,4 0,7 Umiarkowana Isona 0,7 0,9 Wysoka Znaczna 0,9 1,0 Bardzo wysoka Bardzo pewna Źródło: opracowanie własne na podsawie lieraury przedmiou 30
16 Obliczenie błędów dopasowania W celu oszacowania dokładności dopasowania poszczególnych modeli do danych rzeczywisych oblicza się nasępujące miary dopasowania szeregu eoreycznego do szeregu empirycznego: błąd edni ME: gdzie: y y ( ) n 1 ME = n = 1 ˆ y y dane rzeczywise (empiryczne) szeregu czasowego, ˆ dane eoreyczne szeregu czasowego, n długość szeregu czasowego, edni błąd procenowy MPE: 1 MPE = n 1 ( ) y y ˆ y n = *100% (1) (2) gdzie: wszyskie oznaczenia jak we wzorze (1), edni błąd bezwzględny MAE: n 1 MAE = y y ˆ n = 1 (3) gdzie: wszyskie oznaczenia jak we wzorze (1), 31 edni bezwzględny błąd procenowy MAPE: 1 MAPE = n n = 1 y y y ˆ * gdzie: wszyskie oznaczenia jak we wzorze (1), edni błąd kwadraowy MSE: n 1 ( y y ˆ ) MSE = n = 1 gdzie: wszyskie oznaczenia jak we wzorze (1), 2 współczynnik Theila I 2 : I ( y y ˆ ) n 2 = 1 = n = 1 gdzie: wszyskie oznaczenia jak we wzorze (1). y % (4) (5) (6) 32
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE. mgr Żaneta Pruska. Ćwiczenia 2 Zadanie 1
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE mgr Żanea Pruska Ćwiczenia 2 Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X, wyrażona w ysiącach wyprodukowanych i dosarczonych szuk firmie Bea,
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA / Ćwiczenia 1 mgr inż. Żanea Pruska Maeriał opracowany na podsawie lieraury przedmiou. Zadanie 1 Firma Alfa jes jednym z głównych dosawców firmy Bea. Ilość produku X,
Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk Krzywa wieża w Pizie 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 y 4,9642 4,9644 4,9656 4,9667 4,9673 4,9688 4,9696 4,9698 4,9713 4,9717 4,9725 4,9742 4,9757 Szeregiem czasowym nazywamy
Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk
Wykład 6 Badanie dynamiki zjawisk TREND WYODRĘBNIANIE SKŁADNIKÓW SZEREGU CZASOWEGO 1. FUNKCJA TRENDU METODA ANALITYCZNA 2. ŚREDNIE RUCHOME METODA WYRÓWNYWANIA MECHANICZNEGO średnie ruchome zwykłe średnie
E k o n o m e t r i a S t r o n a 1. Nieliniowy model ekonometryczny
E k o n o m e r i a S r o n a Nieliniowy model ekonomeryczny Jednorównaniowy model ekonomeryczny ma posać = f( X, X,, X k, ε ) gdzie: zmienna objaśniana, X, X,, X k zmienne objaśniające, ε - składnik losowy,
PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH 2008 2010
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Chrisian Lis PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA PREDYKCJA PRZEWOZÓW PASAŻERÓW W ŻEGLUDZE PROMOWEJ NA BAŁTYKU W LATACH 2008 2010 Wprowadzenie Przedmioem
PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński
Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne
5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej
5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej 1. Model Sezonowości kwartalnej i autoregresji zmiennej prognozowanej (rząd istotnej autokorelacji K = 1) Szacowana postać: y = c Q + ρ y, t =
Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych
Poliechnika Częsochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informayki Sprawozdanie #2 z przedmiou: Prognozowanie w sysemach mulimedialnych Andrzej Siwczyński Andrzej Rezler Informayka Rok V, Grupa IO II
PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 15 Barbara Baóg Iwona Foryś PROGNOZOWANIE ZUŻYCIA CIEPŁEJ I ZIMNEJ WODY W SPÓŁDZIELCZYCH ZASOBACH MIESZKANIOWYCH Wsęp Koszy dosarczenia wody
Kombinowanie prognoz. - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz. - podstawowe metody kombinowania prognoz
Noaki do wykładu 005 Kombinowanie prognoz - dlaczego należy kombinować prognozy? - obejmowanie prognoz - podsawowe meody kombinowania prognoz - przykłady kombinowania prognoz gospodarki polskiej - zalecenia
Dendrochronologia Tworzenie chronologii
Dendrochronologia Dendrochronologia jes nauką wykorzysującą słoje przyrosu rocznego drzew do określania wieku (daowania) obieków drewnianych (budynki, przedmioy). Analizy różnych paramerów słojów przyrosu
Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD
Prognozowanie średniego miesięcznego kursu kupna USD Kaarzyna Halicka Poliechnika Białosocka, Wydział Zarządzania, Kaedra Informayki Gospodarczej i Logisyki, e-mail: k.halicka@pb.edu.pl Jusyna Godlewska
Ewa Dziawgo Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu. Analiza wrażliwości modelu wyceny opcji złożonych
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 7 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu
Analiza współzależności zjawisk
Analiza współzależności zjawisk Informacje ogólne Jednostki tworzące zbiorowość statystyczną charakteryzowane są zazwyczaj za pomocą wielu cech zmiennych, które nierzadko pozostają ze sobą w pewnym związku.
Kobiety w przedsiębiorstwach usługowych prognozy nieliniowe
Pior Srożek * Kobiey w przedsiębiorswach usługowych prognozy nieliniowe Wsęp W dzisiejszym świecie procesy społeczno-gospodarcze zachodzą bardzo dynamicznie. W związku z ym bardzo zmienił się sereoypowy
Wprowadzenie do teorii prognozowania
Wprowadzenie do teorii prognozowania I Pojęcia: 1. Prognoza i zmienna prognozowana (przedmiot prognozy). Prognoza punktowa i przedziałowa. 2. Okres prognozy i horyzont prognozy. Prognozy krótkoterminowe
Copyright by Politechnika Białostocka, Białystok 2017
Recenzenci: dr hab. Sanisław Łobejko, prof. SGH prof. dr hab. Doroa Wikowska Redakor naukowy: Joanicjusz Nazarko Auorzy: Ewa Chodakowska Kaarzyna Halicka Arkadiusz Jurczuk Joanicjusz Nazarko Redakor wydawnicwa:
RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE
RACHUNEK EFEKTYWNOŚCI INWESTYCJI METODY ZŁOŻONE DYNAMICZNE PYTANIA KONTROLNE Czym charakeryzują się wskaźniki saycznej meody oceny projeku inwesycyjnego Dla kórego wskaźnika wyliczamy średnią księgową
licencjat Pytania teoretyczne:
Plan wykładu: 1. Wiadomości ogólne. 2. Model ekonomeryczny i jego elemeny 3. Meody doboru zmiennych do modelu ekonomerycznego. 4. Szacownie paramerów srukuralnych MNK. Weryfikacja modelu KMNK 6. Prognozowanie
POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA i ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN i URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH
POLIECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA i ENERGEYKI INSYU MASZYN i URZĄDZEŃ ENERGEYCZNYCH IDENYFIKACJA PARAMERÓW RANSMIANCJI Laboraorium auomayki (A ) Opracował: Sprawdził: Zawierdził:
4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej
4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej 1. Średnia w próbie uczącej Własności: y = y = 1 N y = y t = 1, 2, T s = s = 1 N 1 y y R = 0 v = s 1 +, 2. Przykład. Miesięczna sprzedaż żelazek (szt.)
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA
1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: mgr inż. ŻANETA PRUSKA DODATEK SOLVER 2 Sprawdzić czy w zakładce Dane znajduję się Solver 1. Kliknij przycisk Microsof Office, a nasępnie kliknij przycisk Opcje
KURS EKONOMETRIA. Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS EKONOMETRIA Lekcja 1 Wprowadzenie do modelowania ekonomerycznego ZADANIE DOMOWE www.erapez.pl Srona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowiedź (ylko jedna jes prawdziwa). Pyanie 1 Kóre z poniższych
3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu
3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu 1. Metody analizy własności szeregu czasowego obserwacji 1.1. Analiza wykresu szeregu czasowego 1.2. Analiza statystyk opisowych zmiennej prognozowanej
Strukturalne podejście w prognozowaniu produktu krajowego brutto w ujęciu regionalnym
Jacek Baóg Uniwersye Szczeciński Srukuralne podejście w prognozowaniu produku krajowego bruo w ujęciu regionalnym Znajomość poziomu i dynamiki produku krajowego bruo wyworzonego w poszczególnych regionach
Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006
Modele dynamiczne Paweł Cibis pcibis@o2.pl 27 kwietnia 2006 1 Wyodrębnianie tendencji rozwojowej 2 Etap I Wyodrębnienie tendencji rozwojowej Etap II Uwolnienie wyrazów szeregu empirycznego od trendu Etap
Metody badania wpływu zmian kursu walutowego na wskaźnik inflacji
Agnieszka Przybylska-Mazur * Meody badania wpływu zmian kursu waluowego na wskaźnik inflacji Wsęp Do oceny łącznego efeku przenoszenia zmian czynników zewnęrznych, akich jak zmiany cen zewnęrznych (szoki
3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu
II Modele tendencji czasowej w prognozowaniu 1 Składniki szeregu czasowego W teorii szeregów czasowych wyróżnia się zwykle następujące składowe szeregu czasowego: a) składowa systematyczna; b) składowa
Ocena płynności wybranymi metodami szacowania osadu 1
Bogdan Ludwiczak Wprowadzenie Ocena płynności wybranymi meodami szacowania osadu W ubiegłym roku zaszły znaczące zmiany doyczące pomiaru i zarządzania ryzykiem bankowym. Są one konsekwencją nowowprowadzonych
WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH
SaSof Polska, el. 12 428 43 00, 601 41 41 51, info@sasof.pl, www.sasof.pl WYKORZYSTANIE STATISTICA DATA MINER DO PROGNOZOWANIA W KRAJOWYM DEPOZYCIE PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH Joanna Maych, Krajowy Depozy Papierów
Metody prognozowania: Szeregi czasowe. Dr inż. Sebastian Skoczypiec. ver Co to jest szereg czasowy?
Meody prognozowania: Szeregi czasowe Dr inż. Sebasian Skoczypiec ver. 11.20.2009 Co o jes szereg czasowy? Szereg czasowy: uporządkowany zbiór warości badanej cechy lub warości określonego zjawiska, zaobserwowanych
POMIAR PARAMETRÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH METODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU
Pomiar paramerów sygnałów napięciowych. POMIAR PARAMERÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH MEODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZEWARZANIA SYGNAŁU Cel ćwiczenia Poznanie warunków prawidłowego wyznaczania elemenarnych paramerów
Analiza opłacalności inwestycji logistycznej Wyszczególnienie
inwesycji logisycznej Wyszczególnienie Laa Dane w ys. zł 2 3 4 5 6 7 8 Przedsięwzięcie I Program rozwoju łańcucha (kanału) dysrybucji przewiduje realizację inwesycji cenrum dysrybucyjnego. Do oceny przyjęo
PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK
1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 hp://www.oucome-seo.pl/excel2.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodaek Solver jes dosępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jes dosępny
BEZRYZYKOWNE BONY I LOKATY BANKOWE ALTERNATYWĄ DLA PRZYSZŁYCH EMERYTÓW. W tym krótkim i matematycznie bardzo prostym artykule pragnę osiągnąc 3 cele:
1 BEZRYZYKOWNE BONY I LOKATY BANKOWE ALTERNATYWĄ DLA PRZYSZŁYCH EMERYTÓW Leszek S. Zaremba (Polish Open Universiy) W ym krókim i maemaycznie bardzo prosym arykule pragnę osiągnąc cele: (a) pokazac że kupowanie
PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 3. mgr Dawid Doliński
Ćwiczenia 3 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne
ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XIII/3, 202, sr. 253 26 ESTYMACJA KRZYWEJ DOCHODOWOŚCI STÓP PROCENTOWYCH DLA POLSKI Adam Waszkowski Kaedra Ekonomiki Rolnicwa i Międzynarodowych Sosunków
Prognoza scenariuszowa poziomu oraz struktury sektorowej i zawodowej popytu na pracę w województwie łódzkim na lata
Projek Kapiał ludzki i społeczny jako czynniki rozwoju regionu łódzkiego współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Prognoza scenariuszowa poziomu oraz srukury
ZASTOSOWANIE WYBRANYCH MODELI ADAPTACYJNYCH W PROGNOZOWANIU BRAKUJĄCYCH DANYCH W SZEREGACH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ DLA LUK NIESYSTEMATYCZNYCH
METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XV/4, 214, sr. 181 194 ZASTOSOWANIE WYBRANYCH MODELI ADAPTACYJNYCH W PROGNOZOWANIU BRAKUJĄCYCH DANYCH W SZEREGACH ZE ZŁOŻONĄ SEZONOWOŚCIĄ DLA LUK NIESYSTEMATYCZNYCH
( ) ( ) ( τ) ( t) = 0
Obliczanie wraŝliwości w dziedzinie czasu... 1 OBLICZANIE WRAśLIWOŚCI W DZIEDZINIE CZASU Meoda układu dołączonego do obliczenia wraŝliwości układu dynamicznego w dziedzinie czasu. Wyznaczane będą zmiany
Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu
Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność
ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA EXCEL AUTOR: MARTYNA KUPCZYK ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA EXCEL AUTOR: MARTYNA KUPCZYK
1 ANALIZA, PROGNOZOWANIE I SYMULACJA 2 POBRAĆ Z INTERNETU Plaforma WSL on-line Nazwisko prowadzącego Maryna Kupczyk Folder z nazwą przedmiou - Analiza, prognozowanie i symulacja Plik o nazwie Baza do ćwiczeń
Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania. Podstawy Automatyki
Poliechnika Gdańska Wydział Elekroechniki i Auomayki Kaedra Inżynierii Sysemów Serowania Podsawy Auomayki Repeyorium z Podsaw auomayki Zadania do ćwiczeń ermin T15 Opracowanie: Kazimierz Duzinkiewicz,
Analiza danych DRZEWA DECYZYJNE. Drzewa decyzyjne. Entropia. http://zajecia.jakubw.pl/ test 1 dopełnienie testu 1
Analiza danych Drzewa decyzyjne. Enropia. Jakub Wróblewski jakubw@pjwsk.edu.pl hp://zajecia.jakubw.pl/ DRZEWA DECYZYJNE Meoda reprezenacji wiedzy (modelowania ablic decyzyjnych). Pozwala na przejrzysy
Zajęcia 2. Estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego
Zajęcia. Esmacja i werfikacja modelu ekonomercznego Celem zadania jes oszacowanie liniowego modelu opisującego wpłw z urski zagranicznej w danm kraju w zależności od wdaków na urskę zagraniczną i liczb
Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna
Regresja wieloraka Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna zmienna niezależna (można zobrazować
Dobór przekroju żyły powrotnej w kablach elektroenergetycznych
Dobór przekroju żyły powronej w kablach elekroenergeycznych Franciszek pyra, ZPBE Energopomiar Elekryka, Gliwice Marian Urbańczyk, Insyu Fizyki Poliechnika Śląska, Gliwice. Wsęp Zagadnienie poprawnego
1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu
kwaralnych z la 2000-217 z la 2010-2017.. Szereg sezonowy ma charaker danych model z klasy ARIMA/SARIMA i model eksrapolacyjny oraz d prognoz z ych modeli. 1. Szereg niesezonowy 1.1. Opis szeregu Analizowany
Prognozowanie i symulacje
Prognozowanie i smulacje Lepiej znać prawdę niedokładnie, niż dokładnie się mlić. J. M. Kenes dr Iwona Kowalska ikowalska@wz.uw.edu.pl Prognozowanie meod naiwne i średnie ruchome Meod naiwne poziom bez
Metody analizy i prognozowania szeregów czasowych
Meody analizy i prognozowania szeregów czasowych Wsęp 1. Modele szeregów czasowych 2. Modele ARMA i procedura Boxa-Jenkinsa 3. Modele rendów deerminisycznych i sochasycznych 4. Meody dekompozycji szeregów
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie
Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie Szkolenie dla pracowników Urzędu Statystycznego nt. Wybrane metody statystyczne w analizach makroekonomicznych dr
Indeksy dynamiki (o stałej i zmiennej podstawie)
Indeksy dynamiki (o stałej i zmiennej podstawie) Proste indeksy dynamiki określają tempo zmian pojedynczego szeregu czasowego. Wyodrębnia się dwa podstawowe typy indeksów: indeksy o stałej podstawie; indeksy
Wskazówki projektowe do obliczania nośności i maksymalnego zanurzenia statku rybackiego na wstępnym etapie projektowania
CEPOWSKI omasz 1 Wskazówki projekowe do obliczania nośności i maksymalnego zanurzenia saku rybackiego na wsępnym eapie projekowania WSĘP Celem podjęych badań było opracowanie wskazówek projekowych do wyznaczania
Zagadnienie 1: Prognozowanie za pomocą modeli liniowych i kwadratowych przy wykorzystaniu Analizy regresji wielorakiej w programie STATISTICA
Zagadnienie 1: Prognozowanie za pomocą modeli liniowych i kwadratowych przy wykorzystaniu Analizy regresji wielorakiej w programie STATISTICA Zadanie 1 (Plik danych: Transport w Polsce (1990-2015)) Na
Wygładzanie metodą średnich ruchomych w procesach stałych
Wgładzanie meodą średnich ruchomch w procesach sałch Cel ćwiczenia. Przgoowanie procedur Średniej Ruchomej (dla ruchomego okna danch); 2. apisanie procedur do obliczenia sandardowego błędu esmacji;. Wizualizacja
Wydatki [zł] Wydatki 36,4 38, ,6 37,6 40, , ,5 33 Czas
![Wydatki [zł] Wydatki 36,4 38, ,6 37,6 40, , ,5 33 Czas](/thumbs/57/40241660.jpg "Wydatki [zł] Wydatki 36,4 38, ,6 37,6 40, , ,5 33 Czas")
Wydatki [zł] Zestaw zadań z Zastosowania metod progn. Zadanie 1 Dany jest następujący szereg czasowy: t 1 2 3 4 5 6 7 8 y t 11 14 13 18 17 25 26 28 Dokonaj jego dekompozycji na podstawowe składowe. Wykonaj
OBLICZANIE TERMINU REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ BUDOWLANYCH METODĄ CCPM NA PODSTAWIE MULTIPLIKATYWNEGO MODELU CZASU TRWANIA CZYNNOŚCI
Dane bibliograficzne o arykule: hp://mieczyslaw_polonski.users.sggw.pl/mppublikacje Mieczysław POŁOŃSKI 1 OBLICZANIE TERMIN REALIZACJI PRZEDSIĘWZIĘĆ BDOWLANYCH METODĄ CCPM NA PODSTAWIE MLTIPLIKATYWNEGO
PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM
PROGNOZOWANIE W ZARZĄDZANIU PRZEDSIĘBIORSTWEM prof. dr hab. Paweł Dimann 1 Znaczenie prognoz w zarządzaniu firmą Zarządzanie firmą jes nieusannym procesem podejmowania decyzji, kóry może być zdefiniowany
WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE
Wnioskowanie saysyczne w ekonomerycznej analizie procesu produkcyjnego / WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W EKONOMETRYCZNEJ ANAIZIE PROCESU PRODUKCYJNEGO Maeriał pomocniczy: proszę przejrzeć srony www.cyf-kr.edu.pl/~eomazur/zadl4.hml
Egzamin ze statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne. TEMAT C grupa 1 Czerwiec 2007
Egzamin ze statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne TEMAT C grupa 1 Czerwiec 2007 (imię, nazwisko, nr albumu).. Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, naleŝy przyjąć poziom istotności 0,01 i
dr Bartłomiej Rokicki Katedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW
Kaedra Makroekonomii i Teorii Handlu Zagranicznego Wydział Nauk Ekonomicznych UW Sposoby usalania płac w gospodarce Jednym z głównych powodów, dla kórych na rynku pracy obserwujemy poziom bezrobocia wyższy
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA
ZESZYTY NAUKOWE UNIWERSYTETU SZCZECI SKIEGO NR 394 PRACE KATEDRY EKONOMETRII I STATYSTYKI NR 15 2004 JÓZEF HOZER Uniwersye Szczeci ski ODPOWIED NA PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA 1. PYTANIE PROFESORA RAUTSKAUKASA
OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów
OTWARTE FUNDUSZE EMERYTALNE W POLSCE Struktura funduszy emerytalnych pod względem liczby członków oraz wielkości aktywów Tomasz Gruszczyk Informatyka i Ekonometria I rok, nr indeksu: 156012 Sopot, styczeń
Efekty agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA
Joanna Górka * Efeky agregacji czasowej szeregów finansowych a modele klasy Sign RCA Wsęp Wprowadzenie losowego parameru do modelu auoregresyjnego zwiększa możliwości aplikacyjne ego modelu, gdyż pozwala
PROGNOZOWANIE. Ćwiczenia 2. mgr Dawid Doliński
Ćwiczenia 2 mgr Dawid Doliński Modele szeregów czasowych sały poziom rend sezonowość Y Y Y Czas Czas Czas Modele naiwny Modele średniej arymeycznej Model Browna Modele ARMA Model Hola Modele analiyczne
Efektywność projektów inwestycyjnych. Statyczne i dynamiczne metody oceny projektów inwestycyjnych
Efekywość projeków iwesycyjych Saycze i dyamicze meody ocey projeków iwesycyjych Źródła fiasowaia Iwesycje Rzeczowe Powiększeie mająku rwałego firmy, zysk spodzieway w dłuższym horyzocie czasowym. Fiasowe
Projekcja wyników ekonomicznych produkcji mleka na 2020 rok. Seminarium, IERiGŻ-PIB, r. mgr Konrad Jabłoński
Projekcja wyników ekonomicznych produkcji mleka na 2020 rok Seminarium, IERiGŻ-PIB, 02.09.2016 r. mgr Konrad Jabłoński Plan prezentacji 1. Cel badań 2. Metodyka badań 3. Projekcja wyników ekonomicznych
Analiza popytu. Ekonometria. Metody i analiza problemów ekonomicznych. (pod red. Krzysztofa Jajugi), Wydawnictwo AE Wrocław, 1999.
Analiza popyu Eonomeria. Meody i analiza problemów eonomicznych (pod red. Krzyszofa Jajugi) Wydawnicwo AE Wrocław 1999. Popy P = f ( X X... X ε ) 1 2 m Zmienne onrolowane: np.: cena (C) nałady na relamę
Struktura sektorowa finansowania wydatków na B+R w krajach strefy euro
Rozdział i. Srukura sekorowa finansowania wydaków na B+R w krajach srefy euro Rober W. Włodarczyk 1 Sreszczenie W arykule podjęo próbę oceny srukury sekorowej (sekor przedsiębiorsw, sekor rządowy, sekor
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 2007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Pior Fiszeder Uniwersye Mikołaja Kopernika
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODEE EKONOMETRYCZNE X Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 4 6 września 007 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Joanna Małgorzaa andmesser Szkoła Główna
PREDYKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WYKORZYSTANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WYBRANE MODELE EKONOMETRYCZNE I PERCEPTRON WIELOWARSTWOWY
B A D A N I A O P E R A C J N E I D E C Z J E Nr 2004 Aleksandra MAUSZEWSKA Doroa WIKOWSKA PREDKCJA KURSU EURO/DOLAR Z WKORZSANIEM PROGNOZ INDEKSU GIEŁDOWEGO: WBRANE MODELE EKONOMERCZNE I PERCEPRON WIELOWARSWOW
MODELE PROGNOSTYCZNE SPRZEDAśY ENERGII ELEKTRYCZNEJ ODBIORCOM WIEJSKIM OPARTE NA WYMIARZE FRAKTALNYM, LOGISTYCZNE I KRZYśOWANIA HEURYSTYCZNEGO
InŜynieria Rolnicza 11/2006 Małgorzaa Trojanowska Kaedra Energeyki Rolniczej Akademia Rolnicza w Krakowie MODELE PROGNOSTYCZNE SPRZEDAśY ENERGII ELEKTRYCZNEJ ODBIORCOM WIEJSKIM OPARTE NA WYMIARZE FRAKTALNYM,
Analiza i prognozowanie szeregów czasowych
Analiza i pognozowanie szeegów czasowych Pojęcie szeegu czasowego Szeeg czasowy (chonologiczny, dynamiczny, ozwojowy) pezenuje ozwój wybanego zjawiska w czasie; zawiea waości zjawiska y w jednoskach czasu,,
EKONOMETRIA wykład 2. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.
EKONOMERIA wykład Prof. dr hab. Eugeniusz Ganar eganar@mail.wz.uw.edu.pl Przedziały ufności Dla paramerów srukuralnych modelu: P bˆ j S( bˆ z prawdopodobieńswem parameru b bˆ S( bˆ, ( m j j j, ( m j b
WAHANIA NATĘśEŃ RUCHU DROGOWEGO NA SIECI DRÓG MIEJSKICH
dr hab. inŝ. Kazimierz Kłosek Prof. nzw. Poliechniki Śląskiej, Kierownik Kaedry Dróg i Mosów dr inŝ. Anna Olma Wydział Budownicwa Poliechniki Śląskiej Gliwice, Polska WAHANIA NATĘśEŃ RUCHU DROGOWEGO NA
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. ma złożony rozkład Poissona. W tabeli poniżej podano rozkład prawdopodobieństwa ( )
Zadanie. Zmienna losowa: X = Y +... + Y N ma złożony rozkład Poissona. W abeli poniżej podano rozkład prawdopodobieńswa składnika sumy Y. W ejże abeli podano akże obliczone dla k = 0... 4 prawdopodobieńswa
LABORATORIUM PODSTAW ELEKTRONIKI PROSTOWNIKI
ZESPÓŁ LABORATORIÓW TELEMATYKI TRANSPORTU ZAKŁAD TELEKOMUNIKJI W TRANSPORCIE WYDZIAŁ TRANSPORTU POLITECHNIKI WARSZAWSKIEJ LABORATORIUM PODSTAW ELEKTRONIKI INSTRUKCJA DO ĆWICZENIA NR 5 PROSTOWNIKI DO UŻYTKU
Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego
Część VII. Analiza szeregu czasowego 1 DEFINICJA SZEREGU CZASOWEGO Szeregiem czasowym nazywamy zbiór warości cechy w uporządkowanych chronologicznie różnych momenach (okresach) czasu. Oznaczając przez
Zarządzanie Projektami. Wykład 3 Techniki sieciowe (część 1)
Zarządzanie Projekami Wykład 3 Techniki sieciowe (część ) Przedsięwzięcie wieloczynnościowe Przedsięwzięcie wieloczynnościowe skończona liczba wzajemnie ze sobą powiązanych czynności (eapów). Powiązania
MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH
Krzyszof Pionek Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu Wsęp MODELOWANIE EFEKTU DŹWIGNI W FINANSOWYCH SZEREGACH CZASOWYCH Nowoczesne echniki zarządzania ryzykiem rynkowym
Jerzy Czesław Ossowski Politechnika Gdańska. Dynamika wzrostu gospodarczego a stopy procentowe w Polsce w latach
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolskie Seminarium Naukowe, 6 8 września 2005 w Toruniu Kaedra Ekonomerii i Saysyki, Uniwersye Mikołaja Kopernika w Toruniu Poliechnika Gdańska Dynamika wzrosu
METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH
METODY STATYSTYCZNE W FINANSACH Krzyszof Jajuga Akademia Ekonomiczna we Wrocławiu, Kaedra Inwesycji Finansowych i Ubezpieczeń Wprowadzenie W osanich kilkunasu laach na świecie obserwuje się dynamiczny
Wykład 4 Związki i zależności
Wykład 4 Związki i zależności Rozważmy: Dane z dwiema lub więcej zmiennymi Zagadnienia do omówienia: Zmienne objaśniające i zmienne odpowiedzi Wykres punktowy Korelacja Prosta regresji Słownictwo: Zmienna
Matematyka finansowa 20.03.2006 r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXVIII Egzamin dla Aktuariuszy z 20 marca 2006 r.
Komisja Egzaminacyjna dla Akuariuszy XXXVIII Egzamin dla Akuariuszy z 20 marca 2006 r. Część I Maemayka finansowa WERSJA TESTU A Imię i nazwisko osoby egzaminowanej:... Czas egzaminu: 100 minu 1 1. Ile
Propozycja modelu prognostycznego dla wartości jednostek rozrachunkowych OFE. 1. Wstęp
1 Sugerowany przypis: Chybalski F., Propozycja modelu prognostycznego dla wartości jednostek rozrachunkowych OFE, Przegląd Statystyczny, nr 3/2006, Dom Wydawniczy Elipsa, Warszawa 2006, s. 73-82 Propozycja
"Potęga matematyki polega na pomijaniu wszystkich myśli zbędnych i cudownej oszczędności operacji myślowych. Ernst Mach. IV. Funkcja wykładnicza
"Poęga maemayki polega na pomijaniu wszyskich myśli zbędnych i cudownej oszczędności operacji myślowych. Erns Mach IV. Funkcja wykładnicza Def. Funkcją wykładniczą nazywamy funkcję posaci f = a, gdzie
TWIERDZENIE FRISCHA-WAUGHA-STONE A A PYTANIE RUTKAUSKASA
Uniwersye Szczecińsi TWIERDZENIE FRISCHA-WAUGHA-STONE A A PYTANIE RUTKAUSKASA Zagadnienia, óre zosaną uaj poruszone, przedsawiono m.in. w pracach [], [2], [3], [4], [5], [6]. Konferencje i seminaria nauowe
ZASTOSOWANIE MODELI EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA SKŁONNOŚCI
Zasosowanie modeli ekonomerycznych do badania skłonności STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 2 39 MARIUSZ DOSZYŃ Uniwersye Szczeciński ZASTOSOWANIE MODELI EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA
STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2
STATYSTYKA Rafał Kucharski Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND Finanse i Rachunkowość rok 2 Analiza dynamiki Szereg czasowy: y 1 y 2... y n 1 y n. y t poziom (wartość) badanego zjawiska w
SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE
SYMULACYJNA ANALIZA PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ I CIEPŁA Z ODNAWIALNYCH NOŚNIKÓW W POLSCE Janusz Sowiński, Rober Tomaszewski, Arur Wacharczyk Insyu Elekroenergeyki Poliechnika Częsochowska Aky prawne
Po co w ogóle prognozujemy?
Po co w ogóle prognozujemy? Pojęcie prognozy: racjonalne, naukowe przewidywanie przyszłych zdarzeń stwierdzenie odnoszącym się do określonej przyszłości formułowanym z wykorzystaniem metod naukowym, weryfikowalnym
EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI MODERNIZACYJNYCH. dr inż. Robert Stachniewicz
EFEKTYWNOŚĆ INWESTYCJI MODERNIZACYJNYCH dr inż. Rober Sachniewicz METODY OCENY EFEKTYWNOŚCI PROJEKTÓW INWESTYCYJNYCH Jednymi z licznych celów i zadań przedsiębiorswa są: - wzros warości przedsiębiorswa
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS
FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Sein., Oeconomica 2014, 313(76)3, 137 146 Maria Szmuksa-Zawadzka, Jan Zawadzki MODELE WYRÓWNYWANIA WYKŁADNICZEGO W PROGNOZOWANIU
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
Ocena efektywności procedury Congruent Specyfication dla małych prób
243 Zeszyy Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej we Wrocławiu Nr 20/2011 Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu Ocena efekywności procedury Congruen Specyficaion dla małych prób Sreszczenie. Procedura specyfikacji
Spis treści. Summaries
Spis reści Wsęp.............................................................. 7 Ireneusz Kuropka: Przydaność wybranych modeli umieralności do prognozowania naężenia zgonów w Polsce.............................