Po co w ogóle prognozujemy?

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Po co w ogóle prognozujemy?"

Transkrypt

1

2 Po co w ogóle prognozujemy?

3 Pojęcie prognozy: racjonalne, naukowe przewidywanie przyszłych zdarzeń stwierdzenie odnoszącym się do określonej przyszłości formułowanym z wykorzystaniem metod naukowym, weryfikowalnym empirycznie, niepewnym, ale akceptowalnym Prognozowanie to sztuka przewidywania przyszłości... i uzasadniania, dlaczego owe przewidywania się nie sprawdzają.

4 Prognozowanie w przedsiębiorstwie

5 Typy prognoz (kryterium czasu) prognozowanie Prognozy długoterminowe wybiegają kilka lat w przyszłość Prognozy średnioterminowe 3 miesiące do 2 lat Prognozy krótkoterminowe kilka tygodni

6 Metody prognozowania Metody prognozowania ilościowe /statystyczne jakościowe projekcyjne przyczynowo skutkowe

7 Schemat powstawania prognoz jakościowych

8 pytania 1. Dlaczego prognozy są wykorzystywane w zarządzaniu operacyjnym? Wszystkie plany i decyzje są wykonywane w przyszłości, jeżeli planujemy na poziomie operacyjnym to musimy znać okoliczności, w których nasze plany zostaną zweryfikowanie. 2. Prognozowanie jest wyspecjalizowana funkcją wykorzystującą techniki matematyczne dla projekcji danych historycznych. Czy uważasz że to stwierdzenie jest prawdziwe? 3. Jakie znasz podejścia do prognozowania? NIE subiektywne, przyczynowe, projekcyjne

9 Prognozowanie oparte na osądach

10 Intuicja osobista Metoda delficka Prognozowanie oparte na sądzie Panele dyskusyjne Analogie historyczne Badania rynku

11 Zadanie 1 Porównaj metody oparte na osądzie. Przedstaw odpowiedź w formie tabeli. METODA DOKŁADNOŚĆ W OKRESIE KOSZT INTUICJA OSOBISTA PANELE DYSKUSYJNE BADANIA RYNKU ANALOGIE HISTORYCZNE METODA DELFICKA KRÓTKIM ŚREDNIM DŁUGIM mała mała do średniej mała mała do dobrej słaba słaba niski niski bardzo dobra dobra średnia wysoki mała średnia do bardzo dobrej średnia do dobrej średnia do bardzo dobrej średnia do dobrej średnia do bardzo dobrej średni średni do wysokiego

12 Szeregi czasowe

13 Ogólna postać szeregu czasowego

14 Szereg czasowy Składowa przypadkowa składowa systematyczna trend stały poziom składowa okresowa wahania sezonowe wahania cykliczne

15 Prognozowanie na podstawie szeregów czasowych Trend (tendencja rozwojowa) - długookresowa skłonność do jednokierunkowych zmian (wzrostu lub spadku) wartości zmiennej badanej. Jest konsekwencją działania stałych czynników np. w przypadku sprzedaży - liczba potencjalnych klientów, ich dochody lub preferencje. Może być wyznaczony gdy mamy długi ciąg obserwacji. Stały (przeciętny poziom) - występuje gdy w szeregu czasowym nie ma trendu, zaś wartości badanej zmiennej oscylują wokół pewnego stałego poziomu. Wahania cykliczne - długookresowe wahania wokół trendu lub stałego poziomu. W ekonomii najczęściej związane z cyklem koniunkturalnym gospodarki. Wahania sezonowe - wahania wokół trendu lub stałego poziomu. Wahania te maj skłonności do powtarzania się w określonym czasie nie przekraczającym jednego roku, odzwierciedlaj wpływ pogody lub kalendarza na działalności gospodarczej.

16 Jak wygląda szereg czasowy?

17 Jak wygląda szereg czasowy?

18 Dekompozycja szeregów czasowych zadanie 2 nazwij krzywe na poniższym rysunku

19 Dekompozycja szeregów czasowych

20 Stały poziom

21 trend

22 Stały poziom + wahania sezonowe

23 Podstawowy model Wartość rzeczywista Przypadkowe zakłócenie

24 Zakłócenia nakładające się na podstawowy trend

25 Ze względu na występowanie zakłóceń prognozy zawsze mają błędy. Mamy wtedy do czynienia z różnicą pomiędzy prognozą a wartością rzeczywistą. Jeżeli w nasze prognozie w czasie t prognozujemy popyt F t a w rzeczywistości popyt okazuje się być na poziomie D t w naszej prognozie wystąpił błąd E t E t =D t -F t Średni błąd= σ E t n

26 Inne metody prognozowania Prognozowanie przyczynowe: Poszukuje przyczyn lub związków, które można wykorzystać w prognozie (dane zewnętrzne) regresja liniowa współczynnik determinacji Prognozowanie projekcyjne: Bada historyczne dane dotyczące popytu i wykorzystuje je do prognozowania przyszłości (dane wewnętrzne) średnie zwykłe średnie ruchome wygładzenie wykładnicze model sezonowości i trendu

27 PROCES to seria kroków i działań, która przetwarza dostarczone przez dostawców wejścia w odbierane przez klientów wyjścia G. Eckers, Rewolucja SIX SIGMA, s 45. Charakterystyka procesu: jest zbiorem powiązanych działań, posiada określone wejście i wyjście, wykonywany jest przez jednostki organizacyjne usytuowane w różnych obszarach struktury organizacyjnej przedsiębiorstwa, proces składa się z działań (funkcji) w wyniku których powstaje wartość dla klienta, posiada wewnętrzną strukturę działań, proces powinien być mierzalny, proces powinien być ciągle doskonalony, procesowi podlega obiekt działania (np. informacje, surowce, itp.), odbiorcami efektów procesu są klienci wewnętrzni oraz zewnętrzni, w procesie wykorzystywane są różne zasoby, a w tym ludzkie i techniczne.

28 Schemat procesu Co mogę powiedzieć na temat tego procesu?

29 Typy procesu PROCES GŁÓWNY ZESPÓŁ MIĘDZYFUNKCYJNYCH DZIAŁAŃ, LUB KROKÓW, KTÓRE W SPOSÓB ISTOSTNY, BEZPOŚREDNIO LUB POŚREDNIO, WPŁYWAJĄ NA REALIZACJĘ CELÓW BIZNESOWYCH KLUCZOWE PODPROCESY SKŁADAJĄ SIĘ NA SUMĘ PROCES GŁÓWNEGO PROCESY POMOCNICZE POŚREDNIO WPŁYWAJA NA ZADOWOLENIE KLIENTA, ALE MAJĄ ISTOTNE ZNACZENIE DLA FIRMY, UMOŻLIWIAJĄC JEJ REALIZOWANIE PODSTAWOWYCH ZADAŃ. G. Eckers, Rewolucja SIX SIGMA, s 46-48

30 WŁAŚCICIELE PROCESU Posiada wiedzę na temat podprocesu wystarczającą by być postrzeganym jako ekspert w danej dziedzinie. Ma zdolności przywódcze Rozumie i szanuje zasady zarządzania procesami biznesowymi Doświadcza negatywnych skutków gdy proces nie przebiega właściwie Szanuje osoby zaangażowane w poprzednie i kolejne procesy

31 narzędzie używane przez zespół do zidentyfikowania wszystkich elementów procesu przed rozpoczęciem jego realizacji zgodnie z przyjętymi zasadami i wobec uzgodnionych kryteriów Czym jest SIPOC? rezultat zastosowania diagramu SIPOC podpowiada zespołowi, by rozważył w procesie wpływ i zaangażowanie Po co korzystamy dostawców, wejść z SIPOC? i składowych procesu nad poprawą którego zespół pracuje, rezultatów procesu oraz klientów.

32 S dostawca (ang. supplier), podmiot, który dostarcza informacje, zasoby do realizowanego procesu. I wejście (ang. input), informacje, zasoby dostarczane przez dostawcę. P proces (ang. process), powiązane czynności przekształcające wejście w wyjście. O wyjście (ang. output), informacje, zasoby dostarczane przez proces. C klient (ang. customer), podmiot, który otrzymuje efekt wyjściowy.

33 1. Nazwa procesu Np. zarządzanie kadrami. 2. Właściciel (nazwa!?) procesu ODPOWIEDZIALNY ZA PROCES 3. Cel procesu (np. zapewnić i doskonalić kompetencje i motywację pracowników firmy). KARTA PROCESU 4. Zadanie(a) i mierniki mierzalne aspekty związane z celem (np. zwiększenie o 5% liczby godzin szkoleń, przypadających na jednego pracownika w stosunku do roku...) W zależności od specyfiki procesu, przyjąć można jedno lub kilka zadań 5. Metoda i częstotliwość monitorowania Jak będzie wyglądało monitorowanie procesu: pomiar, porównywanie, zliczanie, przeglądanie zapisów, kontrola wzrokowa. W jakich odstępach czasu proces ma być monitorowany oraz kto to monitorowanie prowadzi 6. Metoda analizy wyników np. wykres, diagram, tabela, omówienie na zebraniu 7. Dokumenty stanowiące podstawę realizacji Dokumenty występujące w formie elektronicznej oznaczane mogą być w formie hiperłącza, co zapewnia błyskawiczny do nich dostęp. 8. Wykorzystywane formularze Jeśli stosowane formularze mają formę elektroniczną, można je również przyporządkować za pomocą nazwy (hiperłącza) do odpowiedniego procesu. 9. Powstające zapisy 10. Uwagi

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

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

Bardziej szczegółowo

Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego. dr inż. Andrzej KIJ

Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego. dr inż. Andrzej KIJ Istota funkcjonowania przedsiębiorstwa produkcyjnego dr inż. Andrzej KIJ 1 Popyt rynkowy agregacja krzywych popytu P p2 p1 D1 q1 D2 q2 Q 2 Popyt rynkowy agregacja krzywych popytu P p2 p1 D1 +D2 D1 D2 q1

Bardziej szczegółowo

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy Analiza dynami zjawisk Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy się w tej tematyce. Indywidualne indeksy dynamiki Indywidualne

Bardziej szczegółowo

Historia norm ISO serii 9000

Historia norm ISO serii 9000 Historia norm ISO serii 9000 15.XII.2000 Nowelizacja norm ISO serii 9000 1996 Normy PN-ISO serii 9000 1994 Aktualizacja norm ISO serii 9000 1993 Normy PN-EN serii 29000 1987 Normy ISO serii 9000 1979 Brytyjska

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE

Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE Prognozowanie jest procesem przewidywania przyszłych zdarzeń. Obszary zastosowań prognozowania obejmują np. analizę danych giełdowych, przewidywanie zapotrzebowania na pracowników,

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 12 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 12 czerwca / 30

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 12 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 12 czerwca / 30 Statystyka Wykład 13 Magdalena Alama-Bućko 12 czerwca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 12 czerwca 2017 1 / 30 Co wpływa na zmiany wartości danej cechy w czasie? W najbardziej ogólnym przypadku, na

Bardziej szczegółowo

Zapraszamy do współpracy FACULTY OF ENGINEERING MANAGEMENT www.fem.put.poznan.pl Agnieszka Stachowiak agnieszka.stachowiak@put.poznan.pl Pokój 312 (obok czytelni) Dyżury: strona wydziałowa Materiały dydaktyczne:

Bardziej szczegółowo

Ekonometria. Modele dynamiczne. Paweł Cibis 27 kwietnia 2006

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 18 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 18 czerwca / 36

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 18 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 18 czerwca / 36 Statystyka Wykład 13 Magdalena Alama-Bućko 18 czerwca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 18 czerwca 2018 1 / 36 Agregatowy (zespołowy) indeks wartości określonego zespołu produktów np. jak zmianiała

Bardziej szczegółowo

Analiza autokorelacji

Analiza autokorelacji Analiza autokorelacji Oblicza się wartości współczynników korelacji między y t oraz y t-i (dla i=1,2,...,k), czyli współczynniki autokorelacji różnych rzędów. Bada się statystyczną istotność tych współczynników.

Bardziej szczegółowo

Prognoza sprawozdania finansowego Bilans

Prognoza sprawozdania finansowego Bilans Prognoza sprawozdania go Bilans 31.12.24 31.12.25 31.12.26 Wartości niematerialne i prawne Rzeczowe aktywa trwałe Długoterminowe Zapasy Należności Inwestycje 594 3474 3528 954 52119 54 12 759 693 2259

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak

Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak Prognozowanie popytu mgr inż. Michał Adamczak Plan prezentacji 1. Definicja prognozy 2. Klasyfikacja prognoz 3. Szereg czasowy 4. Metody prognozowania 4.1. Model naiwny 4.2. Modele średniej arytmetycznej

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM Z FIZYKI

LABORATORIUM Z FIZYKI LABORATORIUM Z FIZYKI LABORATORIUM Z FIZYKI I PRACOWNIA FIZYCZNA C w Gliwicach Gliwice, ul. Konarskiego 22, pokoje 52-54 Regulamin pracowni i organizacja zajęć Sprawozdanie (strona tytułowa, karta pomiarowa)

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

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

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY

PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY Joanna Chrabołowska Joanicjusz Nazarko PROGNOZOWANIE PRZYCHODÓW ZE SPRZEDAŻY NA PRZYKŁADZIE PRZEDSIĘBIORSTWA HANDLOWEGO TYPU CASH & CARRY Wprowadzenie Wśród wielu prognoz szczególną rolę w zarządzaniu

Bardziej szczegółowo

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 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

Bardziej szczegółowo

Analiza metod prognozowania kursów akcji

Analiza metod prognozowania kursów akcji Analiza metod prognozowania kursów akcji Izabela Łabuś Wydział InŜynierii Mechanicznej i Informatyki Kierunek informatyka, Rok V Specjalność informatyka ekonomiczna Politechnika Częstochowska izulka184@o2.pl

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody. Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody. Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych - uwarunkowania i metody Sylwia Grudkowska NBP Mariusz Hamulczuk IERIGś-PIB Plan prezentacji Wprowadzenie do prognozowania Metody

Bardziej szczegółowo

Organizacja i monitorowanie procesów magazynowych / Stanisław

Organizacja i monitorowanie procesów magazynowych / Stanisław Organizacja i monitorowanie procesów magazynowych / Stanisław KrzyŜaniak [et al.]. Poznań, 2013 Spis treści Przedmowa 11 1.1. Magazyn i magazynowanie 13 1.1.1. Magazyn i magazynowanie - podstawowe wiadomości

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. e-mail:e.kozlovski@pollub.pl Spis treści Szeregi czasowe 1 Szeregi czasowe 2 3 Szeregi czasowe Definicja 1 Szereg czasowy jest to proces stochastyczny z czasem dyskretnym

Bardziej szczegółowo

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących

Bardziej szczegółowo

Analiza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka

Analiza współzależności zjawisk. dr Marta Kuc-Czarnecka Analiza współzależności zjawisk dr Marta Kuc-Czarnecka Wprowadzenie Prawidłowości statystyczne mają swoje przyczyny, w związku z tym dla poznania całokształtu badanego zjawiska potrzebna jest analiza z

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia 13 WAHANIA SEZONOWE

Ćwiczenia 13 WAHANIA SEZONOWE Ćwiczenia 3 WAHANIA SEZONOWE Wyrównanie szeregu czasowego (wyodrębnienie czystego trendu) mechanicznie Zadanie. Badano spożycie owoców i przetworów (yt) (w kg) w latach według kwartałów: kwartał lata 009

Bardziej szczegółowo

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

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

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

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

Bardziej szczegółowo

Spis treści. Przedmowa

Spis treści. Przedmowa Spis treści Przedmowa 1.1. Magazyn i magazynowanie 1.1.1. Magazyn i magazynowanie - podstawowe wiadomości 1.1.2. Funkcje i zadania magazynów 1.1.3. Rodzaje magazynów 1.1.4. Rodzaje zapasów 1.1.5. Warunki

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie i symulacje

Prognozowanie i symulacje Prognozowanie i symulacje - Wykład (15 godzin) -Ćwiczenia przy komputerze (30 godzin) - Zaliczenie jedna ocena - Zasady zaliczenia i literatura dr Tadeusz RóŜański Helena Gaspars Prognozowanie i symulacje

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie i inżynieria jakości / Adam Hamrol. Warszawa, Spis treści

Zarządzanie i inżynieria jakości / Adam Hamrol. Warszawa, Spis treści Zarządzanie i inżynieria jakości / Adam Hamrol. Warszawa, 2017 Spis treści Wprowadzenie 11 1. O inżynierii jakości i zarządzaniu jakością 11 2. Zakres i układ książki 14 3. Komentarz terminologiczny 17

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 1 AUTOR: MARTYNA MALAK 1 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE 2 http://www.outcome-seo.pl/excel1.xls DODATEK SOLVER WERSJE EXCELA 5.0, 95, 97, 2000, 2002/XP i 2003. 3 Dodatek Solver jest dostępny w menu Narzędzia. Jeżeli Solver nie jest

Bardziej szczegółowo

3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu

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

Bardziej szczegółowo

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

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

Bardziej szczegółowo

POLITYKA JAKOŚCI. Polityka jakości to formalna i ogólna deklaracja firmy, jak zamierza traktować sprawy zarządzania jakością.

POLITYKA JAKOŚCI. Polityka jakości to formalna i ogólna deklaracja firmy, jak zamierza traktować sprawy zarządzania jakością. POLITYKA JAKOŚCI Polityka jakości jest zestawem nadrzędnych celów, zamiarów oraz orientacji organizacji na jakość. Stanowi ona dowód na to, że przedsiębiorca wie, czego chce i kieruje swoim przedsiębiorstwem

Bardziej szczegółowo

Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński

Wstęp do teorii niepewności pomiaru. Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński Wstęp do teorii niepewności pomiaru Danuta J. Michczyńska Adam Michczyński Podstawowe informacje: Strona Politechniki Śląskiej: www.polsl.pl Instytut Fizyki / strona własna Instytutu / Dydaktyka / I Pracownia

Bardziej szczegółowo

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

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

Bardziej szczegółowo

Analiza sezonowości. Sezonowość może mieć charakter addytywny lub multiplikatywny

Analiza sezonowości. Sezonowość może mieć charakter addytywny lub multiplikatywny Analiza sezonowości Wiele zjawisk charakteryzuje się nie tylko trendem i wahaniami przypadkowymi, lecz także pewną sezonowością. Występowanie wahań sezonowych może mieć charakter kwartalny, miesięczny,

Bardziej szczegółowo

Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym

Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym Jacek Batóg Uniwersytet Szczeciński Barometr Finansów Banków (BaFiB) propozycja badania koniunktury w sektorze bankowym Jednym z ważniejszych elementów każdej gospodarki jest system bankowy. Znaczenie

Bardziej szczegółowo

istocie dziedzina zajmująca się poszukiwaniem zależności na podstawie prowadzenia doświadczeń jest o wiele starsza: tak na przykład matematycy

istocie dziedzina zajmująca się poszukiwaniem zależności na podstawie prowadzenia doświadczeń jest o wiele starsza: tak na przykład matematycy MODEL REGRESJI LINIOWEJ. METODA NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW Analiza regresji zajmuje się badaniem zależności pomiędzy interesującymi nas wielkościami (zmiennymi), mające na celu konstrukcję modelu, który dobrze

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDZANIE RYZYKIEM W LABORATORIUM BADAWCZYM W ASPEKCIE NOWELIZACJI NORMY PN-EN ISO/ IEC 17025:

ZARZĄDZANIE RYZYKIEM W LABORATORIUM BADAWCZYM W ASPEKCIE NOWELIZACJI NORMY PN-EN ISO/ IEC 17025: ZARZĄDZANIE RYZYKIEM W LABORATORIUM BADAWCZYM W ASPEKCIE NOWELIZACJI NORMY PN-EN ISO/ IEC 17025:2018-02 DR INŻ. AGNIESZKA WIŚNIEWSKA DOCTUS SZKOLENIA I DORADZTWO e-mail: biuro@doctus.edu.pl tel. +48 514

Bardziej szczegółowo

... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem do celu...

... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem do celu... 4 Prognozowanie historyczne Prognozowanie - przewidywanie przyszłych zdarzeń w oparciu dane - podstawowy element w podejmowaniu decyzji... prognozowanie nie jest celem samym w sobie a jedynie narzędziem

Bardziej szczegółowo

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej

Bardziej szczegółowo

Struktura terminowa rynku obligacji

Struktura terminowa rynku obligacji Krzywa dochodowości pomaga w inwestowaniu w obligacje Struktura terminowa rynku obligacji Wskazuje, które obligacje są atrakcyjne a których unikać Obrazuje aktualną sytuację na rynku długu i zmiany w czasie

Bardziej szczegółowo

PAWEŁ SZOŁTYSEK WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH

PAWEŁ SZOŁTYSEK WYDZIAŁ NAUK EKONOMICZNYCH PROGNOZA WIELKOŚCI ZUŻYCIA CIEPŁA DOSTARCZANEGO PRZEZ FIRMĘ FORTUM DLA CELÓW CENTRALNEGO OGRZEWANIA W ROKU 2013 DLA BUDYNKÓW WSPÓLNOTY MIESZKANIOWEJ PRZY UL. GAJOWEJ 14-16, 20-24 WE WROCŁAWIU PAWEŁ SZOŁTYSEK

Bardziej szczegółowo

Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata. Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw

Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata. Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw Arkadiusz Manikowski Zbigniew Tarapata Prognozowanie i symulacja rozwoju przedsiębiorstw Warszawa 2002 Recenzenci doc. dr. inż. Ryszard Mizera skład i Łamanie mgr. inż Ignacy Nyka PROJEKT OKŁADKI GrafComp,

Bardziej szczegółowo

23 Zagadnienia - Prognozowanie i symulacje

23 Zagadnienia - Prognozowanie i symulacje 1. WYJAŚNIJ POJĘCIE PROGNOZY I OMÓW PODSTAWOWE PEŁNIONE PRZEZ PROGNOZĘ FUNKCJE. Prognoza - jest to sąd dotyczący przyszłej wartości pewnego zjawiska o następujących właściwościach: jest sformułowany w

Bardziej szczegółowo

LOGISTYKA. Zapas: definicja. Zapasy: podział

LOGISTYKA. Zapas: definicja. Zapasy: podział LOGISTYKA Zapasy Zapas: definicja Zapas to określona ilość dóbr znajdująca się w rozpatrywanym systemie logistycznym, bieżąco nie wykorzystywana, a przeznaczona do późniejszego przetworzenia lub sprzedaży.

Bardziej szczegółowo

Wykład 7. Opis współzaleŝności zjawisk. 1. Wprowadzenie.

Wykład 7. Opis współzaleŝności zjawisk. 1. Wprowadzenie. Wykład 7. Opis współzaleŝności zjawisk 1. Wprowadzenie. 2. Prezentacja materiału statystycznego. Rodzaje współzaleŝności zjawisk 1. WspółzaleŜność funkcyjna określonym wartościom jednej zmiennej jest ściśle

Bardziej szczegółowo

Rynek Budowlany-J.Deszcz 2013-03-02

Rynek Budowlany-J.Deszcz 2013-03-02 Politechnika Śląska w Gliwicach Wydział Budownictwa Katedra Procesów Budowlanych Badania i analizy rynku w działalności przedsiębiorstwa budowlanego. Potrzeby badań rynku na etapie planowania biznesu Kim

Bardziej szczegółowo

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki.

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Statystyka opisowa. Zarządzanie. niestacjonarne. I stopnia. dr Agnieszka Strzelecka. ogólnoakademicki. Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj

Bardziej szczegółowo

ANALIZA SPRZEDAŻY: - struktura

ANALIZA SPRZEDAŻY: - struktura KOŁO NAUKOWE CONTROLLINGU UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI ANALIZA SPRZEDAŻY: - struktura - koncentracja - kompleksowa analiza - dynamika Spis treści Wstęp 3 Analiza struktury 4 Analiza koncentracji 7 Kompleksowa

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 2. Problemy makroekonomii i wielkości makroekonomiczne

WYKŁAD 2. Problemy makroekonomii i wielkości makroekonomiczne WYKŁAD 2 Problemy makroekonomii i wielkości makroekonomiczne PLAN WYKŁADU Przedmiot makroekonomii Wzrost gospodarczy stagnacja wahania koniunktury Inflacja bezrobocie Krzywa Phillipsa (inflacja a bezrobocie)

Bardziej szczegółowo

Z-ZIP2-1067złd Gospodarka magazynowa Warehouse management. Specjalnościowy Obowiązkowy Polski Semestr drugi

Z-ZIP2-1067złd Gospodarka magazynowa Warehouse management. Specjalnościowy Obowiązkowy Polski Semestr drugi KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2015/2016 Z-ZIP2-1067złd Gospodarka magazynowa Warehouse management A. USYTUOWANIE

Bardziej szczegółowo

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek ZADANIA statystyka opisowa i CTG 1. Dokonano pomiaru stężenia jonów azotanowych w wodzie μg/ml 1 0.51 0.51 0.51 0.50 0.51 0.49 0.52 0.53 0.50 0.47 0.51 0.52 0.53 0.48 0.59 0.50 0.52 0.49 0.49 0.50 0.49

Bardziej szczegółowo

Analiza dynamiki zjawisk STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 28 września 2018

Analiza dynamiki zjawisk STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 28 września 2018 STATYSTYKA OPISOWA Dr Alina Gleska Instytut Matematyki WE PP 28 września 2018 1 Pojęcie szeregów czasowych i ich składowych SZEREGIEM CZASOWYM nazywamy tablicę, która zawiera ciag wartości cechy uporzadkowanych

Bardziej szczegółowo

Projekt okładki: Aleksandra Olszewska Redakcja: Leszek Plak Copyright by: Wydawnictwo Placet 2008

Projekt okładki: Aleksandra Olszewska Redakcja: Leszek Plak Copyright by: Wydawnictwo Placet 2008 Projekt okładki: Aleksandra Olszewska Redakcja: Leszek Plak Copyright by: Wydawnictwo Placet 2008 Wszelkie prawa zastrzeżone. Publikacja ani jej części nie mogą być w żadnej formie i za pomocą jakichkolwiek

Bardziej szczegółowo

Statystyka matematyczna i ekonometria

Statystyka matematyczna i ekonometria Statystyka matematyczna i ekonometria Wykład 9 Anna Skowrońska-Szmer lato 2016/2017 Ekonometria (Gładysz B., Mercik J., Modelowanie ekonometryczne. Studium przypadku, Wydawnictwo PWr., Wrocław 2004.) 2

Bardziej szczegółowo

SYLABUS. 4.Studia Kierunek studiów/specjalność Poziom kształcenia Forma studiów Ekonomia Studia pierwszego stopnia Studia stacjonarne i niestacjonarne

SYLABUS. 4.Studia Kierunek studiów/specjalność Poziom kształcenia Forma studiów Ekonomia Studia pierwszego stopnia Studia stacjonarne i niestacjonarne SYLABUS 1.Nazwa przedmiotu Prognozowanie i symulacje 2.Nazwa jednostki prowadzącej Katedra Metod Ilościowych i Informatyki przedmiot Gospodarczej 3.Kod przedmiotu E/I/A.16 4.Studia Kierunek studiów/specjalność

Bardziej szczegółowo

ZARZĄDCZE MIARY OBSZARU IT

ZARZĄDCZE MIARY OBSZARU IT ZARZĄDCZE MIARY OBSZARU IT KOSZTA, EFEKTYWNOŚĆ, WYDAJNOŚĆ, RYZYKO XVII Forum Teleinformatyki mgr inż. Michał BIJATA, doktorant, Wydział Cybernetyki WAT Michal.Bijat a@wat.edu.pl, Michal@Bijata.com 23 września

Bardziej szczegółowo

PROCES. PROCES to seria kroków i działań, która przetwarza dostarczone przez dostawców wejścia w odbierane przez klientów wyjścia

PROCES. PROCES to seria kroków i działań, która przetwarza dostarczone przez dostawców wejścia w odbierane przez klientów wyjścia Mapowanie procesów Agenda Proces i charakterystyka procesu Mapy i mapowanie procesów Notacja a modelowanie Charakterystyka notacji graficznych Charakterystyka wybranych notacji BPMN Przykład PROCES PROCES

Bardziej szczegółowo

Prognozy analogowe.metody heurystyczne.

Prognozy analogowe.metody heurystyczne. Notatki do wykładu 1009 Prognozy analogowe.metody heurystyczne. - metody analogowe - metody heurystyczne -- burza mózgów -- metoda delficka M. Cieślak (red. Nauk) Prognozowanie Gospodarcze. Metody i zastosowania.

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego Przykład. Firma usługowa świadcząca usługi doradcze w ostatnich kwartałach (t) odnotowała wynik finansowy (yt - tys. zł), obsługując liczbę klientów (x1t)

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych

Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych Prognozowanie cen surowców w rolnych na podstawie szeregów w czasowych Mariusz Hamulczuk Pułtusk 06.12.1011 Wprowadzenie Przewidywanie a prognozowanie Metoda prognozowania rodzaje metod i prognoz Czy moŝna

Bardziej szczegółowo

ANALIZA ABC/XYZ. Zajęcia Nr 5

ANALIZA ABC/XYZ. Zajęcia Nr 5 ANALIZA ABC/XYZ Zajęcia Nr 5 ANALIZY Analiza ABC XYZ CVA kryterium przyporządkowania: udział w wartości sprzedaży, udział w ilości sprzedaży) ILOŚCIOWA/WARTOŚCIOWA stopień regularności zapotrzebowania

Bardziej szczegółowo

WSHiG Karta przedmiotu/sylabus. Podstawy statystyki. Studia niestacjonarne - 8. Podstawy statystyki

WSHiG Karta przedmiotu/sylabus. Podstawy statystyki. Studia niestacjonarne - 8. Podstawy statystyki WSHiG Karta przedmiotu/sylabus KIERUNEK SPECJALNOŚĆ TRYB STUDIÓW SEMESTR Turystyka i Rekreacja wszystkie specjalności Stacjonarny / niestacjonarny IV / I stopnia Nazwa przedmiotu Podstawy statystyki Wymiar

Bardziej szczegółowo

Analiza współzależności zjawisk

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.

Bardziej szczegółowo

PO PROSTU JAKOŚĆ. PODRĘCZNIK ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ. Autor: JAN M. MYSZEWSKI

PO PROSTU JAKOŚĆ. PODRĘCZNIK ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ. Autor: JAN M. MYSZEWSKI PO PROSTU JAKOŚĆ. PODRĘCZNIK ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ Autor: JAN M. MYSZEWSKI WSTĘP CZĘŚĆ I FUNDAMENTY ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ 1. Istota jakości 1.1. W poszukiwaniu znaczenia pojęcia "jakość" 1.2. Struktura jakości

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych

Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych dla studentów Chemii (2018) Autor prezentacji :dr hab. Paweł Korecki dr Szymon Godlewski e-mail: szymon.godlewski@uj.edu.pl

Bardziej szczegółowo

DOSKONALENIE SYSTEMU JAKOŚCI Z WYKORZYSTANIEM MODELU PDCA

DOSKONALENIE SYSTEMU JAKOŚCI Z WYKORZYSTANIEM MODELU PDCA Koncepcje zarządzania jakością. Doświadczenia i perspektywy., red. Sikora T., Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie, Kraków 2008, ss. 17-22 Urszula Balon Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie DOSKONALENIE SYSTEMU

Bardziej szczegółowo

7. Zastosowanie wybranych modeli nieliniowych w badaniach ekonomicznych. 14. Decyzje produkcyjne i cenowe na rynku konkurencji doskonałej i monopolu

7. Zastosowanie wybranych modeli nieliniowych w badaniach ekonomicznych. 14. Decyzje produkcyjne i cenowe na rynku konkurencji doskonałej i monopolu Zagadnienia na egzamin magisterski na kierunku Ekonomia 1. Znaczenie wnioskowania statystycznego w weryfikacji hipotez 2. Organizacja doboru próby do badań 3. Rozkłady zmiennej losowej 4. Zasady analizy

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie rozmytych map kognitywnych do badania scenariuszy rozwoju jednostek naukowo-dydaktycznych

Zastosowanie rozmytych map kognitywnych do badania scenariuszy rozwoju jednostek naukowo-dydaktycznych Konferencja Systemy Czasu Rzeczywistego 2012 Kraków, 10-12 września 2012 Zastosowanie rozmytych map kognitywnych do badania scenariuszy rozwoju jednostek naukowo-dydaktycznych Piotr Szwed AGH University

Bardziej szczegółowo

Analiza współzależności dwóch cech I

Analiza współzależności dwóch cech I Analiza współzależności dwóch cech I Współzależność dwóch cech W tym rozdziale pokażemy metody stosowane dla potrzeb wykrywania zależności lub współzależności między dwiema cechami. W celu wykrycia tych

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie efektywnością procesów w SSC/BPO

Zarządzanie efektywnością procesów w SSC/BPO Zarządzanie efektywnością procesów w SSC/BPO Praktyczny warsztat Terminy: Kraków, 12 13 grudnia 2018 Poznań, 26 27 lutego 2019 Wrocław, 9 10 kwietnia 2019 Kontakt Katarzyna Pudelska tel. +48 510 201 305

Bardziej szczegółowo

Dojrzałość procesowa subiektywnie i obiektywnie

Dojrzałość procesowa subiektywnie i obiektywnie Tytuł slajdu Dojrzałość procesowa subiektywnie i obiektywnie wnioski z ogólnopolskiego badania dojrzałości procesowej 2016 Łukasz Tartanus 24/11/2016 Kontekst badanie dojrzałości procesowej Raport podsumowujący

Bardziej szczegółowo

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 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

Bardziej szczegółowo

PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY STUDIUM PRZYPADKU

PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY STUDIUM PRZYPADKU PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY STUDIUM PRZYPADKU prof. dr hab. Andrzej Sokołowski 2 W tym opracowaniu przedstawiony zostanie przebieg procesu poszukiwania modelu prognostycznego wykorzystującego jedynie przeszłe

Bardziej szczegółowo

Poziom Obsługi Klienta

Poziom Obsługi Klienta Poziom Obsługi Klienta Zadanie 1. Na podstawie przedstawionego poniżej profilu popytu na telefony komórkowe marki X w salonie firmowym jednego z operatorów sieci telefonii komórkowej, obserwowanego w czasie

Bardziej szczegółowo

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

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 =

Bardziej szczegółowo

Sylabus przedmiotu: Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Kierunek: Opis przedmiotu. prognoz. Dane podstawowe. Efekty i cele. Opis.

Sylabus przedmiotu: Data wydruku: Dla rocznika: 2015/2016. Kierunek: Opis przedmiotu. prognoz. Dane podstawowe. Efekty i cele. Opis. Sylabus przedmiotu: Specjalność: Prognozowanie i symulacja w przedsiębiorstwie Wszystkie specjalności Data wydruku: 23.01.2016 Dla rocznika: 2015/2016 Kierunek: Wydział: Zarządzanie i inżynieria produkcji

Bardziej szczegółowo

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne

Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne Statystyka opisowa SYLABUS A. Informacje ogólne Elementy składowe sylabusu Nazwa jednostki prowadzącej kierunek Nazwa kierunku studiów Poziom kształcenia Profil studiów Forma studiów Kod Język Rodzaj Rok

Bardziej szczegółowo

KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU

KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU Uniwersytet Rzeszowski WYDZIAŁ KIERUNEK Matematyczno-Przyrodniczy Fizyka techniczna SPECJALNOŚĆ RODZAJ STUDIÓW stacjonarne, studia pierwszego stopnia KARTA INFORMACYJNA PRZEDMIOTU NAZWA PRZEDMIOTU WG PLANU

Bardziej szczegółowo

Definicja testu psychologicznego

Definicja testu psychologicznego Definicja testu psychologicznego Badanie testowe to taka sytuacja, w której osoba badana uczestniczy dobrowolnie, świadoma celu jakim jest jej ocena. Jest to sytuacja tworzona specjalnie dla celów diagnostycznych,

Bardziej szczegółowo

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2

t y x y'y x'x y'x x-x śr (x-x śr)^2 Na podstawie:w.samuelson, S.Marks Ekonomia menedżerska Zadanie 1 W przedsiębiorstwie toczy się dyskusja na temat wpływu reklamy na wielkość. Dział marketingu uważa, że reklama daje wysoce pozytywne efekty,

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie jakością wg norm serii ISO 9000:2000 cz.1 system, kierownictwo i zasoby

Zarządzanie jakością wg norm serii ISO 9000:2000 cz.1 system, kierownictwo i zasoby Jakub Wierciak Zagadnienia jakości i niezawodności w projektowaniu Zarządzanie jakością wg norm serii ISO 9000:2000 cz.1 system, kierownictwo i zasoby System zarządzania jakością (ISO 9000:2000) System

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI

PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI MARCIN FOLTYŃSKI PODSTAWY LOGISTYKI ZARZĄDZANIE ZAPASAMI WŁAŚCIWIE PO CO ZAPASY?! Zasadniczą przyczyną utrzymywania zapasów jest występowanie nieciągłości w przepływach materiałów i towarów. MIEJSCA UTRZYMYWANIA ZAPASÓW

Bardziej szczegółowo

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych

Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych INSTYTUT TELEKOMUNIKACJI ZAKŁAD RADIOKOMUNIKACJI Instrukcja laboratoryjna z przedmiotu Podstawy Telekomunikacji Sposoby opisu i modelowania zakłóceń kanałowych Warszawa 2010r. 1. Cel ćwiczeń: Celem ćwiczeń

Bardziej szczegółowo

Analiza Zmian w czasie

Analiza Zmian w czasie Statystyka Opisowa z Demografią oraz Biostatystyka Analiza Zmian w czasie Aleksander Denisiuk denisjuk@euh-e.edu.pl Elblaska Uczelnia Humanistyczno-Ekonomiczna ul. Lotnicza 2 82-300 Elblag oraz Biostatystyka

Bardziej szczegółowo

Marketing dr Grzegorz Mazurek

Marketing dr Grzegorz Mazurek Marketing dr Grzegorz Mazurek Orientacja rynkowa jako podstawa marketingu Orientacja przedsiębiorstwa określa co jest głównym przedmiotem uwagi i punktem wyjścia w kształtowaniu działalności przedsiębiorstwa.

Bardziej szczegółowo

Metody matematyczne w analizie danych eksperymentalnych - sygnały, cz. 2

Metody matematyczne w analizie danych eksperymentalnych - sygnały, cz. 2 Metody matematyczne w analizie danych eksperymentalnych - sygnały, cz. 2 Dr hab. inż. Agnieszka Wyłomańska Faculty of Pure and Applied Mathematics Hugo Steinhaus Center Wrocław University of Science and

Bardziej szczegółowo

DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE:

DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: DOKUMENT INFORMACYJNY COMARCH BUSINESS INTELLIGENCE: DATAMINING 1 S t r o n a WSTĘP Czyli jak zastąpić wróżenie z fusów i przysłowiowego nosa, statystyką i modelami ekonometrycznymi. Niniejszy dokument,

Bardziej szczegółowo

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego

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

Bardziej szczegółowo

Rozdział 2 Wprowadzenie

Rozdział 2 Wprowadzenie Rozdział 2 Wprowadzenie Analiza szeregów czasowych zyskuje ostatnio coraz bardziej na znaczeniu i jest z niesłabnącym powodzeniem stosowana w wielu obszarach nauki, biznesu czy przemysłu. Podstawowym celem

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia do próbnych matur z poziomu podstawowego.

Zagadnienia do próbnych matur z poziomu podstawowego. Zagadnienia do próbnych matur z poziomu podstawowego. Wiadomości: 1. opisuje budowę i funkcje organizmu człowieka: a. opisuje budowę organizmu człowieka lub nazywa elementy budowy przedstawione na ilustracji,

Bardziej szczegółowo

METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH

METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH METODY I TECHNIKI BADAŃ SPOŁECZNYCH Schemat poznania naukowego TEORIE dedukcja PRZEWIDYWANIA Świat konstrukcji teoret Świat faktów empirycznych Budowanie teorii Sprawdzanie FAKTY FAKTY ETAPY PROCESU BADAWCZEGO

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA EKONOMICZNA

STATYSTYKA EKONOMICZNA STATYSTYKA EKONOMICZNA Analiza statystyczna w ocenie działalności przedsiębiorstwa Opracowano na podstawie : E. Nowak, Metody statystyczne w analizie działalności przedsiębiorstwa, PWN, Warszawa 2001 Dr

Bardziej szczegółowo

Jak analiza regresji może zwiększyć efektywność normowania czasu pracy?

Jak analiza regresji może zwiększyć efektywność normowania czasu pracy? Jak analiza regresji może zwiększyć efektywność normowania czasu pracy? Jedną z najbardziej rozpowszechnionych metod ustalania norm czasu pracy jest chronometraż. Norma zostaje określona po przeprowadzeniu

Bardziej szczegółowo

ISO 9001:2015 przegląd wymagań

ISO 9001:2015 przegląd wymagań ISO 9001:2015 przegląd wymagań dr Inż. Tomasz Greber (www.greber.com.pl) Normy systemowe - historia MIL-Q-9858 (1959 r.) ANSI-N 45-2 (1971 r.) BS 4891 (1972 r.) PN-N 18001 ISO 14001 BS 5750 (1979 r.) EN

Bardziej szczegółowo

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: - Nazwa modułu: Statystyka opisowa i ekonomiczna Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE-1-205-n Punkty ECTS: 6 Wydział: Zarządzania Kierunek: Informatyka i Ekonometria Specjalność: - Poziom studiów: Studia I

Bardziej szczegółowo

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 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

Bardziej szczegółowo

Prognozowanie przyszłego popytu (sprzedaży) Dr Rafał Zbyrowski Wydział Zarządzania UW

Prognozowanie przyszłego popytu (sprzedaży) Dr Rafał Zbyrowski Wydział Zarządzania UW Prognozowanie przyszłego popytu (sprzedaży) Dr Rafał Zbyrowski Wydział Zarządzania UW Istota prognozowania Podczas gry na lodowisku jadę tam, dokąd krążek zmierza, a nie tam, gdzie jest Wayne Gretzky (www.brandcenter.pl)

Bardziej szczegółowo

Zarządzanie projektami. Wykład 2 Zarządzanie projektem

Zarządzanie projektami. Wykład 2 Zarządzanie projektem Zarządzanie projektami Wykład 2 Zarządzanie projektem Plan wykładu Definicja zarzadzania projektami Typy podejść do zarządzania projektami Cykl życia projektu/cykl zarządzania projektem Grupy procesów

Bardziej szczegółowo