BADANIA ZALEŻNOŚCI GRUBOŚCI POWIERZCHNIOWEJ WARSTWY KOMPOZYTOWEJ OD WIELKOŚCI ODLEWU I RODZAJU WKŁADKI KOMPOZYTUJĄCEJ

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "BADANIA ZALEŻNOŚCI GRUBOŚCI POWIERZCHNIOWEJ WARSTWY KOMPOZYTOWEJ OD WIELKOŚCI ODLEWU I RODZAJU WKŁADKI KOMPOZYTUJĄCEJ"

Transkrypt

1 /5 Archves of Foundry, Year 005, Volume 5, 5 Archwum Odlewnctwa, Rok 005, Rocznk 5, Nr 5 PAN Katowce PL ISSN BADANIA ZALEŻNOŚCI GRUBOŚCI POWIERZCHNIOWEJ WARSTWY KOMPOZYTOWEJ OD WIELKOŚCI ODLEWU I RODZAJU WKŁADKI KOMPOZYTUJĄCEJ C. BARON, J. GAWROŃSKI Zakład Odlewnctwa, Instytut Materałów Inżynerskch Bomedycznych, Wydzał Mechanczny Technologczny, Poltechnka Śląska ul. Towarowa 7, Glwce, Polska STRESZCZENIE Praca przedstawa badana powerzchnowe warstwy kompozytowe na odlewe stalwnym. Dotyczą one wskazana czynnków, które w stotnym stopnu wpływały zarówno na grubość akość powstałego kompozytu. Zbadano grubośc warstwy kompozytowe na trzech rodzaach kul o średncach odpowedno 00, 80, 60 [mm] trzech gruboścach wkładek z żelazochromu (, 3, 5 [mm]). Stosuąc narzędza statystyk eksperymentalne przeprowadzono analzę danych zebranych w dośwadczenu. Key words: castng, composte, cast alloy layer.. PRZEBIEG DOŚWIADCZENIA Badana modelowe polegały na wytworzenu powerzchnowe warstwy stopowe na trzech kulach o różnych średncach (00, 80, 60 [mm]). Powerzchnowa warstwa stopowa powstała z przetopena wkładk kompozytuące umeszczone na wewnętrzne strone formy paskowe. Jako materału na wkładkę użyto żelazochrom o zarnstośc ponże 0,3 [mm] składze chemcznym podanym w tabel, natomast grubośc wkładek wynosły, 3, 5 [mm]. mgr nż., czeslaw.baron@polsl.pl prof. zw. dr nż., ozef.gawronsk@polsl.pl

2 6 Tabela Skład chemczny żelazochromu Table Chemcal consttuton of ferrochromum Produkt Cr C S* P* S* T FeCr HC ,5 0,03 0,05 0,05 * Zawartość ma. Jako materał bazowy zastosowano stalwo nskowęglowe GP40GR o temperaturach charakterystycznych T L C, T S C składze chemcznym podanym w tabel. Tabela Skład chemczny stalwa Table Chemcal consttuton of cast steel Produkt C Mn S P* S* Stalwo nskowęglowe 0,3-0,4 0,4-0,9 0,-0,5 0,04 0,04 * Zawartość ma. W wynku dośwadczena powstała powerzchnowa warstwa kompozytowa charakteryzuąca sę zwększoną twardoścą, średno trzykrotne wększą od materału bazowego oraz równomernym rozłożenem perwastków stopowych w kompozyce. Analza chemczna stężena oraz rozłożena chromu w powerzchnowe warstwe kompozytowe potwerdzła, że dwukerunkowa dyfuza dąży do wyrównana potencałów składu chemcznego. Wynk pomarów grubośc powstałe powerzchnowe warstwy kompozytowe przedstawaą tabele 3 4 Tabela 3 Grubość warstwy kompozytowe dla kul o średncy 00, 80, 60 [mm] Table 3 The thckness of the composte layer for the balls wth the dameter 00, 80, 60 [mm] Kula o średncy 00 [mm] Kula o średncy 80 [mm] Kula 3 o średncy 60 [mm] Grubość warstwy kompozytowe w [mm] 8,6 6,5 6,9 0, 7, 6,3 8,3 4,7 3, 7,8 6, 3 6, 5,9 5, 8,3 4,7 3, 6,5 4,6 6,9 4,,9 8,7 4,8,9 6,7 5,,3 6,7 6,9 4,8 8,4 7, 3,7 6,5 6,,8 7, 6,7 5,4 7,6 8, 6,

3 7 Tabela 4 Grubość warstwy kompozytowe dla wkładek o welkośc, 3, 5 [mm] Table 4 The thckness of the composte layer for the composte pads wth the thckness, 3, 5 [mm] Wkładka o grubośc [mm] Wkładka o grubośc 3[mm] Wkładka o grubośc 5[mm] Grubość kompozytu w [mm] 6,7 8,3 8,6 8,4 6,5 0, 6,5 6,9 8,3 7, 8,7 7,8 7,6 6,7 6, 6,9 4,7 6,5 7, 4 7, 6, 4, 4,7 6,7 4,8 6, 8, 5, 5,9 4,8 3, 6,9 3,7,6 6,3,8,9 3, 5,4,9 3 6,,3 5,. ANALIZA DANYCH Analzę danych zebranych w dośwadczenu umeszczonych w tabelach 3 4 przeprowadzono stosuąc narzędza statystyk eksperymentalne. Celem analzy było stwerdzene czy stnee wpływ rodzau kul (średncy), bądź rodzau wkładk (grubośc) na grubość powstałe warstwy kompozytowe. W perwsze częśc dośwadczena dotyczące rodzau kul postawono następuące hpotezy: H 0 : brak wpływu rodzau kul na grubość warstwy kompozytowe H : stnee wpływ rodzau kul na grubość warstwy kompozytowe Druga część dośwadczena dotyczyła zbadana ewentualnego wpływu rodzau wkładk na grubość warstwy kompozytowe, czyl przeprowadzono weryfkacę następuących hpotez: H 0 : brak wpływu rodzau wkładk na grubość warstwy kompozytowe H : stnee wpływ rodzau wkładk na grubość warstwy kompozytowe Do weryfkac postawonych hpotez wykorzystano test analzy waranc ako edne z metod badana wpływu pewnych czynnków, które można dowolne regulować

4 8 w toku eksperymentu, na kształtowane sę wartośc badanych cech merzalnych. Badane wpływu rodzau kul wkładk na kształtowane sę grubośc kompozytu przy założenu normalnośc ego rozkładu przeprowadzono przez porównane poszczególne waranc wynkaące z dzałana danego czynnka oraz waranc resztowe merzące błąd losowy. Problem polegał węc na porównanu trzech różnych obektów eksperymentalnych będących trzema rodzaam kul w perwsze częśc dośwadczena oraz trzema rodzaam wkładk w druge częśc dośwadczena w oparcu o 45 ednostek eksperymentalnych opsywanych za pomocą cechy będące gruboścą kompozytu. W celu przeprowadzena wnoskowana statystycznego wykorzystano test analzy waranc przy klasyfkac poedyncze. Został on przeprowadzony według schematu uętego w postac tablcy analzy waranc: źródło zmennośc Suma kwadratów Stopne swobody Średn kwadrat Mędzy k nsob populacam nsob n k- Vob (obektam) k Wewnątrz obektów (składnk losowy) ns e k n n-k V e nse n k gdze: n n k n n dla =,,3,...,k gdze n k n k lość obektów eksperymentalnych n lość ednostek eksperymentalnych n lość ednostek eksperymentalnych dla tego obektu eksperymentalnego W teśce wykorzystana została statystyka V F V ob e która przy założenu prawdzwośc hpotezy H 0 ma rozkład F Snedecora o k n k stopnach swobody. Obszar krytyczny est postac: P F F

5 9 Do sprawdzena konecznego dla testu analzy waranc założena o ednakowych warancach we wszystkch badanych grupach wykorzystano w pracy test ednorodnośc welu waranc Barletta. Jest on oparty na pewne statystyce, która ma rozkład asymptotyczny. Zbeżność do rozkładu est bardzo szybka węc można stosować rozkład nawet dla małych prób. Służy on weryfkac hpotez postac: H 0 : = =... = k H : ne wszystke warance są równe Z wynków k prób o lczebnoścach n oblczane są następuące welkośc: sˆ ~ s n n k c 3 n k,303 n sˆ k k n n k k n k log ~ s n log sˆ c Statystyka ma przy założenu prawdzwośc hpotezy H 0 rozkład asymptotyczny z k stopnam swobody. Wartość krytyczną odczytywana est z tablcy dla ustalonego z góry pozomu stotnośc dla odpowedne lczby k stopn swobody w tak sposób by zachodzło P. Analza wpływu rodzau kul na grubość kompozytu Test analzy ednorodnośc waranc 4 5 7,64, ,89, 53

6 ,0, 6 3 ~ s 4 7,6,38 36,6, 79 3 c, , ,5 9,69,03, 5,99 dla stopn swobody oraz pozomu stotnośc 0,05 Ze względu na nerówność, 5,99 ne ma podstaw do odrzucena hpotezy H 0 czyl ne stwerdzono różne waranc grubośc kompozytu przy różne średncy kul. Zatem zostało spełnone założene koneczne dla przeprowadzena testu analzy waranc o ednorodnośc waranc. Test analzy waranc W przypadku weryfkac hpotez dotyczących badana wpływu rodzau kul na grubość kompozytu otrzymano następuącą tablcę analzy waranc: źródło zmennośc Suma kwadratów Stopne swobody Średn kwadrat Mędzy populacam (obektam) 98,68 49,34 Wewnątrz obektów (składnk losowy) 75,3 4,79 Wartość statystyk F wynosła: F 7,54 Odczytana z tablc dla 4 stopn swobody oraz pozomu stotnośc 0,05 wartość krytyczna wynosła: 3, F

7 Ze względu na nerówność 7,54 3, F F hpotezę H 0 należy odrzucć czyl stwerdzono stotny wpływ rodzau kul na grubość kompozytu. Dodatkowo przeprowadzono w tym przypadku test luk Tukeya aby potwerdzć dodatkową hpotezę, ż zastosowane wszystkch trzech kul spowodowało powstane stotnych różnc w gruboścach kompozytu. Perwszy etap procesu podzału badanych obektów na stotne różnące sę grupy to uporządkowane średnch obektowych:... k W celu określena czy stneące różnce mędzy grupam są stotne stosowany test oparty est na funkc testowe t V c e Wartość granczna t odczytywana est z tablc Studenta dla n k stopn swobody. Jeżel różnca est wększa od półprzedzału ufnośc L t V c e to luka ta uważana est za stotną. Metoda ta umożlwa wyodrębnene szeregu gru p wśród badanych obektów. W przypadku analzy grubośc warstwy kompozytu ze względu na rodza użyte kul otrzymano półprzedzał ufnośc postac:,79 L,0 0,987 5 gdze welkość,0 została odczytana z tablc dla 4 stopn swobody przyętego pozomu stotnośc 0,05. Ze względu na nerównośc:

8 ,75,88 3 0,987 0,987 wykazano stotne różnce pomędzy gruboścam warstw kompozytu odpowadaącym wszystkm trzem rodzaom kul.. Analza wpływu rodzau wkładk na grubość kompozytu Test analzy ednorodnośc waranc 4 5 6,8, ,85 4, ,4 3, 7 3 ~ s 4 34,0 65,5 5,07 3, 6 3 c, , ,56,77,03, 44 5,99 dla stopn swobody oraz pozomu stotnośc 0,05 Ze względu na nerówność,44 5,99 ne ma podstaw do odrzucena hpotezy H 0 czyl ne stwerdzono różne waranc grubośc kompozytu przy różne grubośc wkładk. Zatem zostało spełnone założene koneczne dla przeprowadzena testu analzy waranc o ednorodnośc waranc.

9 3 Test analzy waranc W przypadku weryfkac hpotez dotyczących badana wpływu rodzau wkładk na grubość kompozytu otrzymano następuącą tablcę analzy waranc: źródło zmennośc Suma kwadratów Stopne swobody Średn kwadrat Mędzy populacam (obektam),3,6 Wewnątrz obektów (składnk losowy) 5,59 4 3,609 Wartość statystyk F wynosła: F 3,09 Odczytana z tablc dla 4 stopn swobody oraz pozomu stotnośc 0,05 wartość krytyczna wynosła: 3, F 3,09 3, F Ze względu na nerówność F ne ma podstaw do odrzucena hpotezy H 0 czyl ne stwerdzono stotnego wpływu rodzau wkładk na grubość kompozytu. 3. WNIOSKI. Badana wykazały, że welkość odlewu ma wpływ na grubość powstałe powerzchnowe warstwy kompozytowe na pozome stotnośc 0,05.. Ustalono w wynku opracowana dośwadczena, że pozom stotnośc 0,05 okazał sę newystarczaący do zaakceptowana hpotezy o stotnym wpływe rodzau wkładk na grubość powerzchnowe warstwy kompozytowe. 3. W dalszych badanach statystycznych należy ustalć pozom stotnośc, dla którego rodza wkładk będze mał wpływ na grubość powstałego powerzchnowego kompozytu stopowego zweryfkować badaną hpotezę ponowne na baze kolenych dośwadczeń.

10 4 Część badań wykonano dzęk dofnansowanu przez Komtet Badań Naukowych (proekt badawczy KBN nr 3T08 B 03 7) LITERATURA [] J. GAWROŃSKI, J. MARCINKOWSKA, J. SZAJNAR, M. CHOLEWA, P. WRÓBEL, Stopowe warstwy kompozytowe na odlewach stalwnych. Krzepnęce metal stopów Nr4, 995 [] C. BARON, J. GAWROŃSKI, Wyznaczane grubośc warstw kompozytowych na odlewach rozważana teoretyczne, DOKSEM, Słowaca-Raecke Teplce,- November 003 s.5- [3] C. BARON, Kompozyty powerzchnowe ako materały o zwększone wytrzymałośc, III Sympozum Doktorancke, 3-4 czerwca 004 Lubln [4] J. GAWROŃSKI, C. BARON, Wyznaczane grubośc warstw kompozytowych metodą dyskretyzac, VI Mędzynarodowa Konferenca, Zawska Powerzchnowe w Procesach Odlewnczych, 7-9 czerwca 004 Kołobrzeg [5] P. WRÓBEL, Uszlachetnane powerzchn odlewów stalwnych kompozytową warstwą stopową w procese odlewana, Praca Doktorska, Glwce 004 [6] W. FELLER, Wstęp do rachunku prawdopodobeństwa, PWN, Warszawa 966 [7] W. OKTABA, Elementy statystyk matematyczne metodyka dośwadczalnctwa, PWN, Warszawa 980 THE EXAMINATION OF THE DEPENDENCE BETWEEN THE THICKNESS OF SURFACE COMPOSITE LAYER AND THE SIZE OF CAST AND THE KIND OF COMPOSITE PAD SUMMARY The studes over surface composte layer are presented n ths work. They have been done n search of factors, whch nfluence the thckness and qualty of composte. The thckness of composte formed on the three knds of balls (sze 00, 80, 60 [mm]) and the three knds of pads from ferrochromum (thckness, 3, 5 [mm]) have been eamned. The tools of epermental statstcs have done the analyss of data. Recenzował prof. Jan Szanar

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w

Bardziej szczegółowo

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.

W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np. Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup

Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT

Bardziej szczegółowo

EMPIRYCZNE WYZNACZENIE PRAWDOPODOBIEŃSTW POWSTAWANIA WARSTWY KOMPOZYTOWEJ

EMPIRYCZNE WYZNACZENIE PRAWDOPODOBIEŃSTW POWSTAWANIA WARSTWY KOMPOZYTOWEJ /4 Archives of Foundry, Year 24, Volume 4, 4 Archiwum Odlewnictwa, Rok 24, Rocznik 4, Nr 4 AN Katowice L ISSN 642-53 EMIRYCZNE WYZNACZENIE RAWDOODOBIEŃSTW OWSTAWANIA WARSTWY KOMOZYTOWEJ C. BARON, J. GAWROŃSKI

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4 St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających

Bardziej szczegółowo

65120/ / / /200

65120/ / / /200 . W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę

Bardziej szczegółowo

brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej.

brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej. Paca domowa 9. W pewnym bowaze zanstalowano dwa automaty do napełnana butelek. Ilość pwa nalewana pzez pewszy est zmenną losową o ozkładze N( m,, a lość pwa dozowana pzez dug automat est zmenną losową

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 11 1 1. Testowane hpotez łącznych 2. Testy dagnostyczne Testowane prawdłowośc formy funkcyjnej: test RESET Testowane normalnośc składnków losowych: test Jarque-Berra

Bardziej szczegółowo

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4

) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4 Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =

Bardziej szczegółowo

Nieparametryczne Testy Istotności

Nieparametryczne Testy Istotności Neparametryczne Testy Istotnośc Wzory Neparametryczne testy stotnośc schemat postępowana punkt po punkce Formułujemy hpotezę główną odnoszącą sę do: zgodnośc populacj generalnej z jakmś rozkładem, lub:

Bardziej szczegółowo

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego). TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu

Bardziej szczegółowo

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej

Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WARIANCJI (ANOVA) Spis treści

ANALIZA WARIANCJI (ANOVA) Spis treści ANALIZA WARIANCJI (ANOVA) Sps treśc. JEDNOCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI.... DWUCZYNNIKOWA ANALIZA WARIANCJI... 8 3. TESTY ZAŁOŻEŃ W ANALIZIE WARIANCJI... 3 3.. Test normalnośc... 4 3. Test Bartleta ednorodnośc

Bardziej szczegółowo

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja)

Analiza danych OGÓLNY SCHEMAT. http://zajecia.jakubw.pl/ Dane treningowe (znana decyzja) Klasyfikator. Dane testowe (znana decyzja) Analza danych Dane trenngowe testowe. Algorytm k najblższych sąsadów. Jakub Wróblewsk jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajeca.jakubw.pl/ OGÓLNY SCHEMAT Mamy dany zbór danych podzelony na klasy decyzyjne, oraz

Bardziej szczegółowo

Współczynnik przenikania ciepła U v. 4.00

Współczynnik przenikania ciepła U v. 4.00 Współczynnk przenkana cepła U v. 4.00 1 WYMAGANIA Maksymalne wartośc współczynnków przenkana cepła U dla ścan, stropów, stropodachów, oken drzw balkonowych podano w załącznku do Rozporządzena Mnstra Infrastruktury

Bardziej szczegółowo

Procedura normalizacji

Procedura normalizacji Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA

Problemy jednoczesnego testowania wielu hipotez statystycznych i ich zastosowania w analizie mikromacierzy DNA Problemy jednoczesnego testowana welu hpotez statystycznych ch zastosowana w analze mkromacerzy DNA Konrad Furmańczyk Katedra Zastosowań Matematyk SGGW Plan referatu Testowane w analze mkromacerzy DNA

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej

Bardziej szczegółowo

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010

Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010 Egzamn ze statystyk/ Studa Lcencjacke Stacjonarne/ Termn /czerwec 2010 Uwaga: Przy rozwązywanu zadań, jeśl to koneczne, naleŝy przyjąć pozom stotnośc 0,01 współczynnk ufnośc 0,99 Zadane 1 PonŜsze zestawene

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA. Ops teoretyczny do ćwczena zameszczony jest na strone www.wtc.wat.edu.pl w dzale DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABORATORYJNE.. Ops układu pomarowego

Bardziej szczegółowo

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A

Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe

Bardziej szczegółowo

OBRÓBKA CIEPLNA STOPOWYCH KOMPOZYTÓW POWIERZCHNIOWYCH

OBRÓBKA CIEPLNA STOPOWYCH KOMPOZYTÓW POWIERZCHNIOWYCH 1/22 Archives of Foundry, Year 2006, Volume 6, 22 Archiwum Odlewnictwa, Rok 2006, Rocznik 6, Nr 22 PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 OBRÓBKA CIEPLNA STOPOWYCH KOMPOZYTÓW POWIERZCHNIOWYCH C. BARON 1, J. GAWROŃSKI

Bardziej szczegółowo

Dobór zmiennych objaśniających

Dobór zmiennych objaśniających Dobór zmennych objaśnających Metoda grafowa: Należy tak rozpąć graf na werzchołkach opsujących poszczególne zmenne, aby występowały w nm wyłączne łuk symbolzujące stotne korelacje pomędzy zmennym opsującym.

Bardziej szczegółowo

KOMPOZYTOWE WARSTWY STOPOWE C Cr Mn NA ODLEWACH STALIWNYCH. Katedra Odlewnictwa Wydziału Mechanicznego Technologicznego Politechniki Śląskiej 2

KOMPOZYTOWE WARSTWY STOPOWE C Cr Mn NA ODLEWACH STALIWNYCH. Katedra Odlewnictwa Wydziału Mechanicznego Technologicznego Politechniki Śląskiej 2 50/44 Solidification of Metals and Alloys, Year 2000, Volume 2, Book No. 44 Krzepnięcie Metali i Stopów, Rok 2000, Rocznik 2, Nr 44 PAN Katowice PL ISSN 0208-9386 KOMPOZYTOWE WARSTWY STOPOWE C Cr Mn NA

Bardziej szczegółowo

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem WARSZTATY 2003 z cyklu Zagrożena naturalne w górnctwe Mat. Symp. str. 461 466 Elżbeta PILECKA, Małgorzata SZCZEPAŃSKA Instytut Gospodark Surowcam Mneralnym Energą PAN, Kraków Analza ryzyka jako nstrument

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 ZESZYTY NAUKOWE NSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANE MASOWEGO MOMENTU BEZWŁADNOŚC WZGLĘDEM OS PODŁUŻNEJ DLA SAMOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWE WZORÓW DOŚWADCZALNYCH 1. Wstęp

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności

Statystyka matematyczna. Wykład V. Parametryczne testy istotności Statystyka matematyczna. Wykład V. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści 1 Weryfikacja hipotezy o równości wartości średnich w dwóch populacjach 2 3 Weryfikacja hipotezy o równości wartości średnich

Bardziej szczegółowo

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH Potr Mchalsk Węzeł Centralny OŻK-SB 25.12.2013 rok ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH Celem ponższej analzy jest odpowedź na pytane: czy wykształcene radnych

Bardziej szczegółowo

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I

Wykład 2: Uczenie nadzorowane sieci neuronowych - I Wykład 2: Uczene nadzorowane sec neuronowych - I Algorytmy uczena sec neuronowych Na sposób dzałana sec ma wpływ e topologa oraz funkconowane poszczególnych neuronów. Z reguły topologę sec uznae sę za

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10 Natala Nehrebecka Stansław Cchock Wykład 10 1 1. Testy dagnostyczne 2. Testowane prawdłowośc formy funkcyjnej modelu 3. Testowane normalnośc składnków losowych 4. Testowane stablnośc parametrów 5. Testowane

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO

ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Artur Zaborsk Unwersytet Ekonomczny we Wrocławu ANALIZA PREFERENCJI SŁUCHACZY UNIWERSYTETU TRZECIEGO WIEKU Z WYKORZYSTANIEM WYBRANYCH METOD NIESYMETRYCZNEGO SKALOWANIA WIELOWYMIAROWEGO Wprowadzene Od ukazana

Bardziej szczegółowo

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch

Za: Stanisław Latoś, Niwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwiczenia z geodezji II [red.] J. Beluch Za: Stansław Latoś, Nwelacja trygonometryczna, [w:] Ćwczena z geodezj II [red.] J. eluch 6.1. Ogólne zasady nwelacj trygonometrycznej. Wprowadzene Nwelacja trygonometryczna, zwana równeż trygonometrycznym

Bardziej szczegółowo

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X

( ) ( ) 2. Zadanie 1. są niezależnymi zmiennymi losowymi o. oraz. rozkładach normalnych, przy czym EX. i σ są nieznane. 1 Niech X Prawdopodobeństwo statystyka.. r. Zadane. Zakładamy, że,,,,, 5 są nezależnym zmennym losowym o rozkładach normalnych, przy czym E = μ Var = σ dla =,,, oraz E = μ Var = 3σ dla =,, 5. Parametry μ, μ σ są

Bardziej szczegółowo

ROZKŁAD WIELKOŚCI WYDZIELEŃ GRAFITU W GRUBYM ODLEWIE ŻELIWNYM

ROZKŁAD WIELKOŚCI WYDZIELEŃ GRAFITU W GRUBYM ODLEWIE ŻELIWNYM 49/15 Archives of Foundry, Year 2005, Volume 5, 15 Archiwum Odlewnictwa, Rok 2005, Rocznik 5, Nr 15 PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 ROZKŁAD WIELKOŚCI WYDZIELEŃ GRAFITU W GRUBYM ODLEWIE ŻELIWNYM J. SUCHOŃ

Bardziej szczegółowo

STATYSTYCZNA ANALIZA WYNIKÓW POMIARÓW

STATYSTYCZNA ANALIZA WYNIKÓW POMIARÓW Zakład Metrolog Systemów Pomarowych P o l t e c h n k a P o z n ańska ul. Jana Pawła II 4 60-965 POZAŃ (budynek Centrum Mechatronk, Bomechank anonżyner) www.zmsp.mt.put.poznan.pl tel. +48 61 665 5 70 fax

Bardziej szczegółowo

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU

STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc

Bardziej szczegółowo

Parametry zmiennej losowej

Parametry zmiennej losowej Eonometra Ćwczena Powtórzene wadomośc ze statysty SS EK Defncja Zmenną losową X nazywamy funcję odwzorowującą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbór lczb rzeczywstych, taą że przecwobraz dowolnego zboru

Bardziej szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

Proces narodzin i śmierci Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do

Bardziej szczegółowo

WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM

WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM 2/1 Archives of Foundry, Year 200, Volume, 1 Archiwum Odlewnictwa, Rok 200, Rocznik, Nr 1 PAN Katowice PL ISSN 1642-308 WPŁYW SZYBKOŚCI STYGNIĘCIA NA WŁASNOŚCI TERMOFIZYCZNE STALIWA W STANIE STAŁYM D.

Bardziej szczegółowo

Badanie współzaleŝności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej. Badanie zaleŝności dwóch cech ilościowych. Analiza regresji prostej

Badanie współzaleŝności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej. Badanie zaleŝności dwóch cech ilościowych. Analiza regresji prostej Badane współzaleŝnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Badane zaleŝnośc dwóch cech loścowych. Analza regresj prostej Kody znaków: Ŝółte wyróŝnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz

Bardziej szczegółowo

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

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

Bardziej szczegółowo

Regresja liniowa i nieliniowa

Regresja liniowa i nieliniowa Metody prognozowana: Regresja lnowa nelnowa Dr nż. Sebastan Skoczypec Zmenna losowa Zmenna losowa X zmenna, która w wynku pewnego dośwadczena przyjmuje z pewnym prawdopodobeństwem wartość z określonego

Bardziej szczegółowo

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],

STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ], STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:

Bardziej szczegółowo

Zadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane

Bardziej szczegółowo

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik

System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ   Autor: Joanna Wójcik Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA

Bardziej szczegółowo

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)

Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych) Statystyka - nauka zajmująca sę metodam badana przedmotów zjawsk w ch masowych przejawach ch loścową lub jakoścową analzą z punktu wdzena nauk, do której zakresu należą.

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie symulatora ChemCad do modelowania złożonych układów reakcyjnych procesów petrochemicznych

Zastosowanie symulatora ChemCad do modelowania złożonych układów reakcyjnych procesów petrochemicznych NAFTA-GAZ styczeń 2011 ROK LXVII Anna Rembesa-Śmszek Instytut Nafty Gazu, Kraków Andrzej Wyczesany Poltechnka Krakowska, Kraków Zastosowane symulatora ChemCad do modelowana złożonych układów reakcyjnych

Bardziej szczegółowo

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1

KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1 KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje

Bardziej szczegółowo

Praktyczne wykorzystanie zależności między twardością Brinella a wytrzymałością stali konstrukcyjnych

Praktyczne wykorzystanie zależności między twardością Brinella a wytrzymałością stali konstrukcyjnych Wydzał Budownctwa Lądowego Wodnego Katedra Konstrukcj Metalowych Praktyczne wykorzystane zależnośc mędzy twardoścą Brnella a wytrzymałoścą stal konstrukcyjnych - korzyśc realzacj projektu GRANT PLUS -

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =

Bardziej szczegółowo

Testowanie hipotez statystycznych. Wnioskowanie statystyczne

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

Bardziej szczegółowo

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY SIGMA KWADRAT CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystycznych Statystyka i demografia PROJEKT DOFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW NARODOWEGO BANKU POLSKIEGO URZĄD STATYSTYCZNY

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju

Bardziej szczegółowo

PROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE

PROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE PROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE Janusz Wątroba, StatSoft Polska Sp. z o.o. W nemal wszystkch dzedznach badań emprycznych mamy do czynena ze złożonoścą zjawsk procesów.

Bardziej szczegółowo

Analiza regresji modele ekonometryczne

Analiza regresji modele ekonometryczne Analza regresj modele ekonometryczne Klasyczny model regresj lnowej - przypadek jednej zmennej objaśnającej. Rozpatrzmy klasyczne zagadnene zależnośc pomędzy konsumpcją a dochodam. Uważa sę, że: - zależność

Bardziej szczegółowo

BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM

BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM Zeszyty Problemowe Maszyny Elektryczne Nr 88/2010 13 Potr Bogusz Marusz Korkosz Jan Prokop POLITECHNIKA RZESZOWSKA Wydzał Elektrotechnk Informatyk BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10) Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna dla leśników

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

Bardziej szczegółowo

Ocena precyzji badań międzylaboratoryjnych metodą odporną "S-algorytm"

Ocena precyzji badań międzylaboratoryjnych metodą odporną S-algorytm Eugen T.VOLODARSKY, Zygmunt L.WARSZA Naodowy Unwesytet Technczny Ukany -Poltechnka Kowska (), Pzemysłowy Instytut Automatyk Pomaów (PIAP) Waszawa () do:.599/48.5..4 Ocena pecyz badań mędzylaboatoynych

Bardziej szczegółowo

WSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO

WSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO WSKAŹNIK OCENY SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO Dagmara KARBOWNICZEK 1, Kazmerz LEJDA, Ruch cała człoweka w samochodze podczas wypadku drogowego zależy od sztywnośc nadwoza

Bardziej szczegółowo

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne

Instrukcja do ćwiczeń laboratoryjnych z przedmiotu: Badania operacyjne. Temat ćwiczenia: Problemy rozkroju materiałowego, zagadnienia dualne Instrukca do ćwczeń laboratorynych z przedmotu: Badana operacyne Temat ćwczena: Problemy rozkrou materałowego, zagadnena dualne Zachodnopomorsk Unwersytet Technologczny Wydzał Inżyner Mechanczne Mechatronk

Bardziej szczegółowo

Trzecie laboratoria komputerowe ze Staty Testy

Trzecie laboratoria komputerowe ze Staty Testy Trzece laboratora komputerowe ze Staty Testy Korzystać będzemy z danych dane_3.dta. Chcemy (jak zwykle ) oszacować model zarobków. Tym razem nteresująca nas postać modelu to: p0 = β + β pd0 + β pl08 +

Bardziej szczegółowo

1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń:

1.1. Uprość opis zdarzeń: 1.2. Uprościć opis zdarzeń: a) A B A Uprościć opis zdarzeń: 1.4. Uprościć opis zdarzeń: .. Uprość ops zdarzeń: a) A B, A \ B b) ( A B) ( A' B).. Uproścć ops zdarzeń: a) A B A b) A B, ( A B) ( B C).. Uproścć ops zdarzeń: a) A B A B b) A B C ( A B) ( B C).4. Uproścć ops zdarzeń: a) A B, A B

Bardziej szczegółowo

Przykład 5.1. Kratownica dwukrotnie statycznie niewyznaczalna

Przykład 5.1. Kratownica dwukrotnie statycznie niewyznaczalna rzykład.. Kratownca dwukrotne statyczne newyznaczana oecene: korzystaąc z metody sł wyznaczyć sły w prętach ponższe kratowncy. const Rozwązane zadana rozpoczynamy od obczena stopna statyczne newyznaczanośc

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012 ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW (88)/01 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANIE ASOWEGO OENTU BEZWŁADNOŚCI WZGLĘDE OSI PIONOWEJ DLA SAOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWIE WZORU EPIRYCZNEGO 1. Wstęp asowy moment

Bardziej szczegółowo

EMPIRYCZNA OCENA MOCY TESTÓW DLA WIELU WARIANCJI

EMPIRYCZNA OCENA MOCY TESTÓW DLA WIELU WARIANCJI PRZEGLĄD STATYSTYCZNY R. LVI ZESZYT 3-4 009 SABINA DENKOWSKA, KAMIL FIJOREK, MARCIN SALAMAGA, ANDRZEJ SOKOŁOWSKI EMPIRYCZNA OCENA MOCY TESTÓW DLA WIELU WARIANCJI 1. WPROWADZENIE Testy dla welu warancj

Bardziej szczegółowo

Sztuczne sieci neuronowe

Sztuczne sieci neuronowe Sztuczne sec neuronowe Jerzy Stefanowsk Plan wykładu 1. Wprowadzene 2. Model sztucznego neuronu. 3. Topologe sec neuronowych 4. Reguły uczena sec neuronowych. 5. Klasyfkaca sec neuronowych. 6. Sec warstwowe

Bardziej szczegółowo

Regulacje i sądownictwo przeszkody w konkurencji między firmami w Europie Środkowej i Wschodniej

Regulacje i sądownictwo przeszkody w konkurencji między firmami w Europie Środkowej i Wschodniej Łukasz Goczek * Regulacje sądownctwo przeszkody w konkurencj mędzy frmam w Europe Środkowej Wschodnej Wstęp Celem artykułu jest analza przeszkód dla konkurencj pomędzy frmam w Europe Środkowej Wschodnej.

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna. Wykład IV. Weryfikacja hipotez statystycznych

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych

Bardziej szczegółowo

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM).

Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Problem plecakowy (KNAPSACK PROBLEM). Zagadnene optymalzac zwane problemem plecakowym swą nazwę wzęło z analog do sytuac praktyczne podobne do problemu pakowana plecaka. Chodz o to, by zapakować maksymalne

Bardziej szczegółowo

1. Komfort cieplny pomieszczeń

1. Komfort cieplny pomieszczeń 1. Komfort ceplny pomeszczeń Przy określanu warunków panuących w pomeszczenu używa sę zwykle dwóch poęć: mkroklmat komfort ceplny. Przez poęce mkroklmatu wnętrz rozume sę zespół wszystkch parametrów fzycznych

Bardziej szczegółowo

ODPORNOŚĆ NA ZUŻYCIE CIERNE KOMPOZYTÓW WARSTWOWYCH NA BAZIE STOPÓW ŻELAZA

ODPORNOŚĆ NA ZUŻYCIE CIERNE KOMPOZYTÓW WARSTWOWYCH NA BAZIE STOPÓW ŻELAZA KOMPOZYTY (COMPOSITES) 6(6)3 Czesław Baron 1, Józef Gawroński 2 Politechnika Śląska, Wydział Mechaniczny Technologiczny, Instytut Materiałów Inżynierskich i Biomedycznych, Zakład Odlewnictwa, ul. Towarowa

Bardziej szczegółowo

Analiza korelacji i regresji

Analiza korelacji i regresji Analza korelacj regresj Zad. Pewen zakład produkcyjny zatrudna pracownków fzycznych. Ich wydajność pracy (Y w szt./h) oraz mesęczne wynagrodzene (X w tys. zł) przedstawa ponższa tabela: Pracownk y x A

Bardziej szczegółowo

Część teoretyczna IZOLACYJNOŚĆ AKUSTYCZNA PRZEGRÓD

Część teoretyczna IZOLACYJNOŚĆ AKUSTYCZNA PRZEGRÓD Część teoretyczna ZOLACYJNOŚĆ AKUSTYCZNA PRZEGRÓD Energa dźwęku padającego na przegrodę będze częścowo odbta, częścowo pochłonęta, a ch stosunek będze zależał od stosunku mpedancj akustycznej materału

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

Natalia Nehrebecka. Wykład 2 Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad

Bardziej szczegółowo

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki

METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW. dr hab. inż. Mariusz B. Bogacki Metody Planowana Eksperymentów Rozdzał 1. Strona 1 z 14 METODY PLANOWANIA EKSPERYMENTÓW dr hab. nż. Marusz B. Bogack Marusz.Bogack@put.poznan.pl www.fct.put.poznan.pl/cv23.htm Marusz B. Bogack 1 Metody

Bardziej szczegółowo

Grupowanie dokumentów XML ze względu na ich strukturę, z wykorzystaniem XQuery

Grupowanie dokumentów XML ze względu na ich strukturę, z wykorzystaniem XQuery Rozdzał 44 Grupowane dokumentów XML ze względu na ch strukturę, z wykorzystanem XQuery Streszczene. Popularność ęzyka XML oraz ego powszechne użyce spowodowały rozwó systemów przechowuących dokumenty XML.

Bardziej szczegółowo

ANALIZA ODDZIAŁYWANIA SYSTEMU ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ NA STABILIZACJĘ WYBRANYCH WŁAŚCIWOŚCI WALCÓW HUTNICZYCH

ANALIZA ODDZIAŁYWANIA SYSTEMU ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ NA STABILIZACJĘ WYBRANYCH WŁAŚCIWOŚCI WALCÓW HUTNICZYCH 54/19 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2006, Rocznik 6, Nr 19 Archives of Foundry Year 2006, Volume 6, Book 19 PAN - Katowice PL ISSN 1642-5308 ANALIZA ODDZIAŁYWANIA SYSTEMU ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ NA STABILIZACJĘ

Bardziej szczegółowo

OPTYMALIZACJA PARAMETRÓW OBRÓBKI CIEPLNEJ SILUMINU ALSi17

OPTYMALIZACJA PARAMETRÓW OBRÓBKI CIEPLNEJ SILUMINU ALSi17 71/2 Archives of Foundry, Year 2001, Volume 1, 1 (2/2) Archiwum Odlewnictwa, Rok 2001, Rocznik 1, Nr 1 (2/2) PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 OPTYMALIZACJA PARAMETRÓW OBRÓBKI CIEPLNEJ SILUMINU ALSi17 J.

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Interpretacja parametrów przy zmennych objaśnających cągłych Semelastyczność 2. Zastosowane modelu potęgowego Model potęgowy 3. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne

Bardziej szczegółowo

Badania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa

Badania sondażowe. Braki danych Konstrukcja wag. Agnieszka Zięba. Zakład Badań Marketingowych Instytut Statystyki i Demografii Szkoła Główna Handlowa Badana sondażowe Brak danych Konstrukcja wag Agneszka Zęba Zakład Badań Marketngowych Instytut Statystyk Demograf Szkoła Główna Handlowa 1 Błędy braku odpowedz Całkowty brak odpowedz (UNIT nonresponse)

Bardziej szczegółowo

Ocena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak

Ocena jakościowo-cenowych strategii konkurowania w polskim handlu produktami rolno-spożywczymi. dr Iwona Szczepaniak Ocena jakoścowo-cenowych strateg konkurowana w polskm handlu produktam rolno-spożywczym dr Iwona Szczepanak Ekonomczne, społeczne nstytucjonalne czynnk wzrostu w sektorze rolno-spożywczym w Europe Cechocnek,

Bardziej szczegółowo

Metoda COYU i metoda Bennetta. Empiryczne porównanie decyzji dotyczących wyrównania odmian roślin uprawnych

Metoda COYU i metoda Bennetta. Empiryczne porównanie decyzji dotyczących wyrównania odmian roślin uprawnych NR 64 BIULETYN INSTYTUTU HODOWLI I AKLIMATYZACJI ROŚLIN 0 BOGNA ZAWIEJA WIESŁAW PILARCZYK, BOGNA KOWALCZYK Katedra Metod Matematycznych Statystycznych, Unwersytet Przyrodnczy, Poznań Centralny Ośrodek

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane

Bardziej szczegółowo

Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016

Testy post-hoc. Wrocław, 6 czerwca 2016 Testy post-hoc Wrocław, 6 czerwca 2016 Testy post-hoc 1 metoda LSD 2 metoda Duncana 3 metoda Dunneta 4 metoda kontrastów 5 matoda Newman-Keuls 6 metoda Tukeya Metoda LSD Metoda Least Significant Difference

Bardziej szczegółowo

EKSPERYMENTALNE MODELOWANIE STYGNIĘCIA ODLEWU W FORMIE

EKSPERYMENTALNE MODELOWANIE STYGNIĘCIA ODLEWU W FORMIE 64/14 Archives of Foundry, Year 2004, Volume 4, 14 Archiwum Odlewnictwa, Rok 2004, Rocznik 4, Nr 14 PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 EKSPERYMENTALNE MODELOWANIE STYGNIĘCIA ODLEWU W FORMIE A. STUDNICKI 1

Bardziej szczegółowo

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych

Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analiza zagadnień różniczkowych 1. Układy równań liniowych Zaawansowane metody numeryczne Komputerowa analza zagadneń różnczkowych 1. Układy równań lnowych P. F. Góra http://th-www.f.uj.edu.pl/zfs/gora/ semestr letn 2006/07 Podstawowe fakty Równane Ax = b, x,

Bardziej szczegółowo

METODOLOGIA DEA W BUDOWIE MODELU OCENY EKOEFEKTYWNOŚCI TECHNOLOGII

METODOLOGIA DEA W BUDOWIE MODELU OCENY EKOEFEKTYWNOŚCI TECHNOLOGII ZADANIE 3.. NORMALIZACJA ŚRODOWISKOWYCH, EKONOMICZNYCH I SPOŁECZNYCH KRYTERIÓW OCENY EKOEFEKTYWNOŚCI TECHNOLOGII METODOLOGIA DEA W BUDOWIE MODELU OCENY EKOEFEKTYWNOŚCI TECHNOLOGII Autorzy: dr Mrosław Wócak

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO ANALIZY KORELACJI I REGRESJI

WPROWADZENIE DO ANALIZY KORELACJI I REGRESJI WPROWADZENIE DO ANALIZY KORELACJI I REGRESJI dr Janusz Wątroba, StatSoft Polska Sp. z o.o. Prezentowany artykuł pośwęcony jest wybranym zagadnenom analzy korelacj regresj. Po przedstawenu najważnejszych

Bardziej szczegółowo

MONITOROWANIE PRODUKCJI I KONTROLA JAKOŚCI STALIWA ZA POMOCĄ PROGRAMU KOMPUTEROWEGO

MONITOROWANIE PRODUKCJI I KONTROLA JAKOŚCI STALIWA ZA POMOCĄ PROGRAMU KOMPUTEROWEGO 50/17 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2005, Rocznik 5, Nr 17 Archives of Foundry Year 2005, Volume 5, Book 17 PAN - Katowice PL ISSN 1642-5308 MONITOROWANIE PRODUKCJI I KONTROLA JAKOŚCI STALIWA ZA POMOCĄ PROGRAMU

Bardziej szczegółowo

Grupowanie. Wprowadzenie. Metody hierarchiczne. Modele mieszane (mixture models) Metody najmniejszych kwadratów. Zastosowania

Grupowanie. Wprowadzenie. Metody hierarchiczne. Modele mieszane (mixture models) Metody najmniejszych kwadratów. Zastosowania Grupowane Wprowadzene Metody herarchczne Modele meszane (mxture models) Metoda Expectaton-maxmzaton (EM) Metody namneszych kwadratów Krytera akośc grupowana Algorytm k-średnch Zastosowana Statstcal Pattern

Bardziej szczegółowo

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI

ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI (Wpsue zdaąc przed rozpoczęcem prac) KOD ZDAJĄCEGO ZESTAW ZADAŃ Z INFORMATYKI CZĘŚĆ II (dla pozomu rozszerzonego) GRUDZIEŃ ROK 004 Czas prac 50 mnut Instrukca dla zdaącego. Proszę sprawdzć, cz zestaw zadań

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga

Bardziej szczegółowo

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ

ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ METODY ILOŚCIOWE W BADANIACH EKONOMICZNYCH Tom XVI/3, 2015, str. 248 257 ANALIZA PORÓWNAWCZA WYNIKÓW UZYSKANYCH ZA POMOCĄ MIAR SYNTETYCZNYCH: M ORAZ PRZY ZASTOSOWANIU METODY UNITARYZACJI ZEROWANEJ Sławomr

Bardziej szczegółowo

Rozwiązania (lub wskazówki do rozwiązań) większości zadań ze skryptu STATYSTYKA: MATERIAŁY POMOCNICZE DO ZAJĘĆ oraz EGZAMINÓW Z LAT

Rozwiązania (lub wskazówki do rozwiązań) większości zadań ze skryptu STATYSTYKA: MATERIAŁY POMOCNICZE DO ZAJĘĆ oraz EGZAMINÓW Z LAT Rozwązana (lub wskazówk do rozwązań) wększośc zadań ze skryptu STATYSTYKA: MATERIAŁY POMOCNICZE DO ZAJĘĆ oraz EGZAMINÓW Z LAT 01-014 ZMIENNA LOSOWA I JEJ ROZKŁAD Zadane 1/ str. 4 a/ zmenna może przyjmować

Bardziej szczegółowo