Wybór formuły normalizacyjnej w analizie porównawczej obiektów wielocechowych
|
|
- Władysław Baranowski
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Wybór formuły ormalzacye w aalze porówawcze obektów welocechowych Marta Jarocka Poltechka Bałostocka, Wydzał Zarządzaa, Katedra Iformatyk Gospodarcze Logstyk e-mal: m.arocka@pb.edu.pl DOI: /.em Streszczee Normalzaca cech dagostyczych est stotym etapem każde aalzy porówawcze obektów welocechowych. W lteraturze prezetowaych est wele procedur trasformac ormalzacye w zwązku z tym badacz często sto przed koeczoścą wyboru ede z ch. W artykule dokoao zestawea metod ormalzac zmeych oraz dokoao ch selekc. W procese welowymarowe ocey porówawcze autorka zaleca stosowae formuły utaryzac zerowe. Poadto, w pracy podęto próbę aalzy wpływu zmay procedury trasformac ormalzacye a wyk porządkowaa lowego. W wyku przeprowadzoego eksperymetu badawczego okazało sę, że zmaa formuły ormowaa charakterystyk porówywaych obektów może powodować modyfkacę rezultatów badań, która e wyka ze zmay struktury daych. Słowa kluczowe ormalzaca, obekty welocechowe, porządkowae lowe Wstęp Aalza porówawcza obektów charakteryzuących sę weloma cecham est stota z puktu wdzea podmotów społeczo-gospodarczych, orgaów poltyk państwowe czy admstrac. Rezultat poprawe przeprowadzoych badań porówawczych staow źródło użytecze formac do ocey trafośc podemowaych decyz. Do geerowaa wyków aalzy porówawcze służy mędzy ym welowymarowa aalza porówawcza (Paek, Zwerzchowsk, 2013; Balck 2013), Ecoomcs ad Maagemet 1/
2 Marta Jarocka która zalazła zastosowae mędzy ym w badaach efektywośc przedsęborstw, edostek admstracyych oraz ych stytuc. Metody welowymarowe aalzy porówawcze stosowae są mędzy ym w ekoom, zarządzau, psycholog, bolog demograf. Ideą welowymarowe aalzy porówawcze est kostrukca wskaźka sytetyczego, odzwercedlaącego kryterum wartoścowaa porówywalych obektów welowymarowych. Procedura ego kostrukc, czyl metoda porządkowaa lowego, determowaa est weloma czykam. Zależy oa od charakteru zmeych dagostyczych skal ch pomaru, sposobu ustalaa systemu wag oraz od procedury ormalzacye formuły agregac zmeych (rys. 1). Charakter cech dagostyczych Sposób różcowaa wag cech Metoda porządkowaa lowego Skala pomaru cech dagostyczych Sposób agregac cech dagostyczych Sposób ormalzac cech dagostyczych Rys. 1. Determaty metody porządkowaa lowego Źródło: opracowae włase. Realzaca zadaa welowymarowe aalzy porówawcze, akm est lowe uporządkowae obektów welocechowych, est przedsęwzęcem, w którym badacz mus podąć decyze zwązae z wyborem poszczególych procedur a każdym ego etape. Od zestawu metod arzędz zależy bowem rezultat aalzy porówawcze. Poadto, eśl badaa porówawcze są przeprowadzae cyklcze, e zaleca 114 Ecoomcs ad Maagemet 1/2015
3 Wybór formuły ormalzacye w aalze porówawcze obektów welocechowych sę zmay przyętych stosowaych procedur badawczych. Modyfkaca metodyk aalzy porówawcze może bowem prowadzć do uzyskaa erzetelych eporówywalych wyków przeprowadzaych aalz. Na przykład, zmaa sposobu ormalzac cech dagostyczych może spowodować zmay pozyc stytuc w rakgu, które ekoecze spowodowae są wzrostem lub spadkem ch defowae poprzez krytera ocey akośc (Dębkowska, Jarocka, 2013). Problem te zauważa mędzy ym Ch. Tofalls, który wskazue, ż zmaa metody ormalzac daych w The Tmes Hgher/QS World Uversty Rakgs stote wpłyęła a ch wyk, powoduąc a przykład awas Uwersytetu w Zurchu z 112 pozyc w 2006 roku a 9 mesce w roku astępym (Tofalls, 2012). Celem artykułu est zbadae wpływu zmay procedury ormalzac zmeych dagostyczych a wyk porządkowaa lowego obektów welocechowych. 1. Normalzaca cech dagostyczych Pod poęcem ormalzac krye sę uedolcae, stadaryzaca wartośc cech z puktu wdzea określoego kryterum (Borys, 1978). Główym celem tego rodzau trasformac est spełee postulatu addytywośc, czyl doprowadzee cech o różych maach do ch porówywalośc (Borys, 1980; Kurkewcz., 1991; Pawełek, 2008). Jego realzaca możlwa est dzęk zastosowau formuły, które ogóla postać wyrażoa est wzorem (Walesak, 2011): z = bx + a, (b>0) (1) W welowymarowych aalzach statystyczych wybór formuły ormalzacye determoway est skalą pomaru zmeych (Jauga, Walesak, 2000) oraz charakterystykam ch rozkładu takm, ak: średa arytmetycza, odchylee stadardowe oraz rozstęp wyzaczoy dla zormalzowaych wartośc zmeych (Walesak, 2011). Formuły ormalzacye będące szczególym przypadkam wzoru 1 oraz skale pomaru zmeych, w zależośc od etapu przeprowadzaa omawae procedury, przedstawoo w tab. 1. Podstawowe statystyk rozkładu wartośc zmeych po ormalzac uęto w tab. 2. Ecoomcs ad Maagemet 1/
4 Marta Jarocka Tab. 1. Formuły ormalzacye Typ Nazwa formuły Formuła 0 Bez ormalzac - 1 Stadaryzaca z ( x x ) s Stadaryzaca Webera Utaryzaca Utaryzaca zerowa Utaryzaca w przedzale [-1; 1] z ( x Me ) 1, 4826MAD z z ( x x ) / r ( x z [ x m{ x }] z x x s ) max x r x Skale pomaru zmeych przed ormalzacą lorazowa (lub) przedzałowa lorazowa (lub) przedzałowa lorazowa (lub) przedzałowa lorazowa (lub) przedzałowa lorazowa (lub) przedzałowa lorazowa (lub) przedzałowa lorazowa - po ormalzac przedzałowa przedzałowa przedzałowa przedzałowa przedzałowa lorazowa 7 z x r lorazowa lorazowa 8 z x max { x } lorazowa lorazowa Przekształcea lorazowe x x lorazowa lorazowa 9 z 10 z x x 1 lorazowa lorazowa 11 z x 2 x 1 lorazowa lorazowa Źródło: (Walesak, 2011, s. 19). 116 Ecoomcs ad Maagemet 1/2015
5 Wybór formuły ormalzacye w aalze porówawcze obektów welocechowych Tab. 2. Charakterystyk rozkładu wartośc zmeych po ormalzac Formuła Średa arytmetycza* Odchylee stadardowe* Rozstęp ( x x ) s 0 1 r s ( x Me ) 1, 4826MAD ( x x ) r 0 1 r 1, 4826MAD 0 s r 1 [ [ x m{ x} ] r x m{ x} ] r s r 1 ( x x ) max x x 0 s max x x r max x x x s x s 1 r s x r x r s r x max { x} x max { x } s max { x } r max { x } x x 1 s x r x 1 1 x x s x r x 2 1 x x 2 1 x x 2 1 s x 2 1 r x *Dla stadaryzac Webera: medaa medaowe odchylee bezwzględe. x, s, r - średa arytmetycza, odchylee stadardowe, rozstęp dla -te zmee. Źródło: (Walesak, 2011, s. 20). Poza formułam przedstawoym w tab. 1 w lteraturze przedmotu wyróża sę grupę metod ormalzac, która obemue ragowae zmeych (Kurkewcz., 1991). Polega oo a zastąpeu realzac cech ch ragam, wykaącym z uszeregowaa obserwac. Ecoomcs ad Maagemet 1/
6 Marta Jarocka 2. Wybór formuły ormalzacye do aalzy porówawcze obektów welocechowych W badaach empryczych wybór procedury ormalzacye w główe merze determoway est skalą pomaru zmeych. W zwązku z tym, że w aalze porówawcze obektów welocechowych aczęśce przyętą skalą pomaru cech kryteralych est skala lorazowa, selekc waratów przekształceń ormalzacyych dokoao spośród formuł przedstawoych w tab. 3. Dodatkowo, przy ch wyborze uwzględoo astępuące postulaty (Kukuła, 2000): pozbawee ma, w których wyrażoe są cechy; sprowadzee rzędu welkośc zmeych do stau porówywalośc; rówość długośc przedzałów zmeośc wartośc wszystkch cech uormowaych (stałość rozstępu) oraz rówość dole góre gracy ch przedzału zmeośc; możlwość ormowaa cech przymuących wartośc dodate ueme lub tylko ueme; możlwość ormowaa cech przymuących wartość rówą zeru; euemość wartośc cech uormowaych; stee prostych formuł w ramach dae formuły ormalzacye uedolcaących charakter zmeych. Zestawee porówawcze formuł ormalzacyych w zależośc od spełaych przez e postulatów zaprezetowao w tab. 3. Wszystke przedstawoe w tab. 3 formuły spełaą perwsze dwe wymagae własośc ormowaa. Z puktu wdzea celu statystycze aalzy porówawcze wygode est żądać dodatkowo, aby wartośc zormalzowaych cech były eueme (Borys, 1978). Poadto, w aalzach porówawczych zaleca sę wybór takch procedur, które daą stable przedzały zmeośc zmeych uormowaych (Kukuła, 2000). Zatem, w procese ocey porówawcze obektów welocechowych ako formułę ormalzac cech kryteralych autorka propoue stosowae formuły utaryzac zerowe. Istote est astępe e kosekwete stosowae, gdyż zmaa procedury trasformac zmeych w welu wypadkach powodue modyfkacę wyków badań, które e są zwązae ze zmaą struktury daych. 118 Ecoomcs ad Maagemet 1/2015
7 Wybór formuły ormalzacye w aalze porówawcze obektów welocechowych Tab. 3. Zestawee porówawcze formuł ormalzacyych w zależośc od spełaych przez e postulatów Nazwa formuły Formuła Postulaty Stadaryzaca z ( x x ) / s Utaryzaca z ( x x ) / r Utaryzaca zerowa Przekształcea lorazowe z [ x m{ x }/ r z x z x / s z x / r z x z x / x z x / max{ x} / m { x} / x z x / 2 x Źródło: opracowae włase a podstawe (Walesak, 2011, s. 19; Kukuła, 2000, s ). 3. Zmaa procedury ormalzacye e kosekwece W celu aalzy wpływu zmay procedury ormalzacye a wyk aalzy porówawcze przeprowadzoo eksperymet badawczy, w którym zbadao wrażlwość rakgu 88 polskch uczel akademckch Perspektyw Rzeczpospolte a zmay formuły ormowaa. Badae polegało a utworzeu porówau ośmu rakgów szkół wyższych, w budowe których realzace 33 cech kryteralych poddao e procedurze ormalzac. Poadto, w celu zestawea otrzymaych rezultatów, pozostałe etapy budowy rakgów przebegały zgode z metodyką kostrukc opublkowaego w 2012 roku rakgu polskch uczel. Formuły ormalzacye, które zastosowao w metodyce kostrukc poszczególych lst rakgowych przedstawoo w tab. 4. Ecoomcs ad Maagemet 1/
8 Marta Jarocka Tab. 4. Ozaczea rakgów uczel wraz z wykorzystaym w ch budowe formułam ormalzacyym Rakg Nazwa formuły ormalzacye Formuła ormalzacya R0 Przekształcee lorazowe wykorzystae w kostrukc rakgu Perspektyw Rzeczpospolte z x / max{ x} Ozaczee formuły F0 Rs Stadaryzaca z ( x x ) / s F1 Ru Utaryzaca z ( x x ) / r F2 Ruz Utaryzaca zerowa z [ x m{ x} / r F3 Rp1 z x / s F4 Rp2 Rp3 Przekształcea lorazowe z x / r z x / x F5 F6 Rp4 Źródło: opracowae włase. z x / x 1 F7 Z wykorzystaem przedstawoych w tab. 4 formuł ormalzac zmeych wylczoo sedem rakgów uczel. Ich wyk zestawoo z lstą rakgową Perspektyw Rzeczpospolte (R0). Rezultaty zaprezetowao w tab. 5. Tab. 5. Pozyce uczel w rakgach kostruowaych z wykorzystaem e formuły ormalzacye Uczela Pozyca uczel w daym rakgu R0 Rs Ru Ruz Rp1 Rp2 Rp3 Rp4 U U U U U U U U Ecoomcs ad Maagemet 1/2015
9 cd. Tab. 5. Wybór formuły ormalzacye w aalze porówawcze obektów welocechowych U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U Ecoomcs ad Maagemet 1/
10 Marta Jarocka cd. Tab. 5. U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U U W tabel wyróżoo lokaty uczel, których pozyca uległa zmae w stosuku do rakgu Perspektyw Rzeczpospolte. Źródło: opracowae włase. 122 Ecoomcs ad Maagemet 1/2015
11 Wybór formuły ormalzacye w aalze porówawcze obektów welocechowych Już a podstawe pobeże aalzy wyków poszczególych rakgów moża woskować, ż wybór procedury ormalzacye w procese ch kostrukc wpływa a rezultat uzyskaych oce. W celu przeprowadzea szczegółowe aalzy zma w przypsaych ragach uczel, w zależośc od przyęte formuły trasformac cech kryteralych, oblczoo współczyk korelac rag Spearmaa mędzy lokatam stytuc w wyzaczoych lstach rakgowych, których wartośc podao w tab. 6. Tab. 6. Wartośc współczyków korelac rag Spearmaa mędzy wykam rakgów skostruowaych z wykorzystaem e formuły ormalzacye Rakg R0 Rs Ru Ruz Rp1 Rp2 Rp3 Rp4 R0 1 0,9983 0,9995 0,9995 0,9983 0,9995 0,9792 0,9792 Rs 1 0,9976 0, ,9976 0,9790 0,9790 Ru 1 1 0, ,9795 0,9795 Ruz 1 0, ,9795 0,9795 Rp1 1 0,9976 0,9790 0,9790 Rp2 1 0,9795 0,9795 Rp3 1 1 Źródło: opracowae włase z wykorzystaem programu STATISTICA, wszystke współczyk korelac są stote z prawdopodobeństwem <0,05. Wysoke wartośc współczyków korelac rag Spearmaa, których wartośc oscyluą w przedzale 0,979 1 śwadczą o slym skorelowau wyków lst rakgowych. Poadto, w wypadku rakgów Ru, Ruz oraz Rp2 otrzymao detycze rezultaty porządkowaa lowego. To samo moża powedzeć o wykach uporządkowań Rp3 Rp4 oraz Rs Rp1. Zatem 100% zgodość wyków oce uczel uzyskao w przypadku rakgów, w których budowe wykorzystao astępuące formuły ormalzacye: utaryzacę (F3), utaryzacę zerową (F4) przekształcee lorazowe z podstawą ormalzac rówą rozstępow (F5); stadaryzacę (F1) przekształcee lorazowe z podstawą ormalzac rówą odchyleu stadardowemu (F4); przekształcee lorazowe z podstawą ormalzac rówą średe (F6) przekształcee lorazowe z podstawą ormalzac rówą sume (F7). Pommo wysokego stopa skorelowaa pozostałych wyków uporządkowań, pozyce uczel w poszczególych rakgach ulegaą zmae (tab. 6). W celu aalzy odchyleń lokat szkół wyższych dokoao zestawea lczb stytuc, których Ecoomcs ad Maagemet 1/
12 Marta Jarocka pozyca uległa zmae w stosuku do ch mesca w rakgu Perspektyw Rzeczpospolte. Tab. 7. Lczba procet uczel w rakgach skostruowaych z wykorzystaem e formuły ormalzacye, których pozyca uległa zmae w stosuku do R0 Lczba przesuęć Rs, Rp1 Ru, Ruz, Rp2 Rp3, Rp4 pozyc uczel w rakgu Lczba uczel Procet uczel [%] Lczba uczel Procet uczel [%] Lczba uczel Procet uczel [%] , , , , , , , , , , , , , , , , ,1 Źródło: opracowae włase. Śledząc zmay pozyc rakgowych, moża zauważyć, że ameszą ch lczbę zaotowao w przypadku rakgów R2, R3, R5. Ozacza to, że zamaa formuły ormalzacye z przekształcea lorazowego z podstawą ormalzac rówą maksymale wartośc cechy (F0) a utaryzacę (F2), utaryzacę zerową (F3) lub przekształcee lorazowe wykorzystuące wartość rozstępu (F5) przyczya sę do ezaczych roszad w wyku rakgu, w porówau do pozostałych aalzowaych typów przekształceń. W wypadku 61 uczel zmaa ta e wpłyęła a modyfkacę rezultatów klasyfkac, a tylko 8 stytuc przesuęła sę maksymale o 2 lub 3 lokaty. Nawększe zmay w pozycach szkół wyższych astąpły w wyku zastąpea formuły ormalzacye stosowae w kostrukc rakgu Perspektyw Rzeczpospolte (F0) wzoram przekształcea lorazowego ozaczoym F6 F7. Necałe 7 uczel utrzymało swoą pozycę w rakgu, około Ecoomcs ad Maagemet 1/2015
13 Wybór formuły ormalzacye w aalze porówawcze obektów welocechowych szkół przesuęło sę w klasyfkac o 1-4 mesca, zaś pozostałe 27 oceaych stytuc uplasowało sę o 5-24 lokat że bądź wyże a lśce rakgowe. Podsumowae Z przeprowadzoego w artykule eksperymetu badawczego wyka, ż zmaa procedury trasformac zmeych może powodować modyfkacę wyków aalzy porówawcze obektów welocechowych, która e wyka ze zmay struktury daych. Modyfkaca metodyk rakgu uczel w ramach etapu doprowadzaa cech dagostyczych do ch wzaeme porówywalośc przyczyła sę do zmay pozyc uczel a lśce rakgowe, co e było zwązae ze zmaą akośc ch dzałalośc. Jeśl zatem orgazace publkuące wyk aalz porówawczych decyduą sę a zmaę formuły ormalzacye, powy zastąpć ą taką postacą, która e zmea ostateczego wyku prowadzoe przez ch ewaluac. Poadto, w procese ocey porówawcze obektów charakteryzuących sę weloma cecham autorka rekomedue stosowae formuły utaryzac zerowe, gdyż speła oa wszystke zaprezetowae w tab. 3 postulaty. Lteratura 1. Balck A. (2013), Statystycza aalza welowymarowa e zastosowaa społeczoekoomcze, Wydawctwo Uwersytetu Gdańskego, Gdańsk 2. Borys T. (1978), Metody ormowaa cech w statystyczych badaach porówawczych, Przegląd Statystyczy 3, s Borys T. (1980), Elemety teor akośc, Wydawctwo Naukowe PWN, Warszawa 4. Dębkowska K., Jarocka M. (2013), The mpact of the methods of the data ormalzato o the result of lear orderg, Acta Uverstats Lodzess. Fola Oecoomka 286, s Jauga K., Walesak M. (2000), Stadardsato of data set uder dfferet measuremet scales, : Decker R., Gaul W. (eds.), Classfcato ad formato processg at the tur of the mlleum, Sprger-Verlag, Berl, Hedelherg, s Kukuła K. (2000), Metoda utaryzac zerowe, Wydawctwo Naukowe PWN, Warszawa 7. Kurkewcz J., Pocecha J., Zaąc K. (1991), Metody welowymarowe aalzy porówawcze w badaach rozwou demografczego, Szkoła Główa Hadlowa, Istytut Statystyk Demograf, Moografe Opracowaa 336, Warszawa Ecoomcs ad Maagemet 1/
14 Marta Jarocka 8. Paek T., Zwerzchowsk J. (2013), Statystycze metody welowymarowe aalzy porówawcze: teora zastosowaa, Szkoła Główa Hadlowa - Ofcya Wydawcza, Warszawa 9. Pawełek B. (2008), Metody ormalzac zmeych w badaach porówawczych złożoych zawsk ekoomczych, Wydawctwo Uwersytetu Ekoomczego, Kraków 10. Stroa teretowa portalu edukacyego Perspektywy z wykam rakgu uczel akademckch 2012, [ ] 11. Tofalls Ch. (2012), A dfferet approach to uversty rakgs, Hgher Educato 63 (1), s Walesak M. (2011), Uogóloa mara odległośc GDM w statystycze aalze welowymarowe z wykorzystaem programu R, Wydawctwo Uwersytetu Ekoomczego, Wrocław The choce of a formula of the data ormalzato the comparatve aalyss of multvarate obects Abstract The data ormalzato s oe of the stages of the comparatve aalyss of multvarate obects. I the lterature, there are may procedures of the ormalzato of the varables. Therefore the researchers have to choose oe of them. The artcle presets the lst of the most popular methods of the data ormalzato. Accordg to the author, I the process of multdmesoal comparatve aalyss the formula of the utzato wth zero mmum should be used. Moreover, the artcle presets the aalyss the mpact of chages of the formula of the data ormalzato o the result of the lear orderg. By the realzato of a research expermet t was oted that the choce of ormalzato formula flueces the result of lear orderg. Keywords ormalzato, multvarate obects, lear orderg Author formato Marta Jarocka Balystok Uversty of Techology Weska 45a, Bałystok, Polad e-mal: m.arocka@pb.edu.pl 126 Ecoomcs ad Maagemet 1/2015
Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych
dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby
Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej
Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej
Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)
Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski
PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH dr Mchał larsk I Pracowa Fzycza IF UJ, 9.0.06 Pomar Pomar zacowae wartośc prawdzwej Bezpośred (welkość fzycza merzoa jest
OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B
OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość
Portfel złożony z wielu papierów wartościowych
Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe
Wyrażanie niepewności pomiaru
Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway
Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów
Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego
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,
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Istytut Iżyer Ruchu Morskego Zakład Urządzeń Nawgacyjych Istrukcja r 0 Wzory do oblczeń statystyczych w ćwczeach z radoawgacj Szczec 006 Istrukcja r 0: Wzory do oblczeń statystyczych
Matematyczny opis ryzyka
Aalza ryzyka kosztowego robót remotowo-budowlaych w warukach epełe formac Mgr ż Mchał Bętkowsk dr ż Adrze Powuk Wydzał Budowctwa Poltechka Śląska w Glwcach MchalBetkowsk@polslpl AdrzePowuk@polslpl Streszczee
UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie
B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y J E Nr 2 2007 Aa ĆWIĄKAŁA-MAŁYS*, Woletta NOWAK* UOGÓLNIONA ANALIA WRAŻLIWOŚCI YSKU W PREDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW Przedstawoo ajważejsze elemety
L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5
L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk
Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach
dr ż. Jolata Wojar Zakład Metod Iloścowych, Wydzał Ekoom Uwersytet Rzeszowsk Przestrzeo-czasowe zróżcowae stopa wykorzystaa techolog formacyjo- -telekomukacyjych w przedsęborstwach WPROWADZENIE W czasach,
Planowanie eksperymentu pomiarowego I
POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak
ρ (6) przy czym ρ ij to współczynnik korelacji, wyznaczany na podstawie następującej formuły: (7)
PROCES ZARZĄDZANIA PORTFELEM PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH WSPOMAGANY PRZEZ ŚRODOWISKO AUTOMATÓW KOMÓRKOWYCH Ageszka ULFIK Streszczee: W pracy przedstawoo sposób zarządzaa portfelem paperów wartoścowych wspomagay
Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu
Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc
Badania Maszyn CNC. Nr 2
Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w
Laboratorium Metod Statystycznych ĆWICZENIE 2 WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI
Laboatoum Metod tatystyczych ĆWICZENIE WERYFIKACJA HIPOTEZ I ANALIZA WARIANCJI Oacowała: Katazya tąo Weyfkaca hotez Hoteza statystycza to dowole zyuszczee dotyczące ozkładu oulac. Wyóżamy hotezy: aametycze
Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu
DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu
Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.
Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.
Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 014 część 3 Katarzya Lubauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzau Admr D. Aczel. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucja Kowalsk. 4. Statystyka opsowa, Meczysław
Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?
Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)
L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH
L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze
Miary statystyczne. Katowice 2014
Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących
Podprzestrzenie macierzowe
Podprzestrzee macerzowe werdzee: Dla dwóch macerzy A B o tych samych wymarach zachodz: ( ) ( ) wersz a) R A R B A ~ B Dowód: wersz a) A ~ B stee P taka że PA B 3 0 A 4 3 0 0 E A B 0 0 0 E B 3 6 4 0 0 0
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INSTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 2016
PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 06 CEL ĆWICZEŃ. Obserwacja zjawsk efektów fzyczych. Doskoalee umejętośc
Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna
TECHNIKUM ZESPÓŁ SZKÓŁ w KRZEPICACH PRACOWNIA EKONOMICZNA TEORIA ZADANIA dla klasy II Techkum Marek Kmeck Zespół Szkół Techkum w Krzepcach Wprowadzee do statystyk Lekcja Statystyka - określa zbór formacj
O testowaniu jednorodności współczynników zmienności
NR 6/7/ BIULETYN INSTYTUTU HODOWLI I AKLIMATYZACJI ROŚLIN 003 STANISŁAW CZAJKA ZYGMUNT KACZMAREK Katedra Metod Matematyczych Statystyczych Akadem Rolczej, Pozań Istytut Geetyk Rośl PAN, Pozań O testowau
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
[ ] WSPÓŁCZYNNIK EKSCESU WEKTORA LOSOWEGO. Wprowadzenie. Katarzyna Budny =, (1)
Katarzya Budy Uwersytet Ekoomczy w Krakowe WSPÓŁCZYNNIK EKSCESU WEKTORA LOSOWEGO Wprowadzee Jedą z podstawowych mar spłaszczea czy też kocetrac rozkładu zmee losowe edowymarowe wokół średe est kurtoza
SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM
ACTA UNIVERSITATIS WRATISLAVIENSIS No 37 PRZEGLĄD PRAWA I ADMINISTRACJI LXXX WROCŁAW 009 ANNA ĆWIĄKAŁA-MAŁYS WIOLETTA NOWAK Uwersytet Wrocławsk SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa
Analiza wyniku finansowego - analiza wstępna
Aalza wyku fasowego - aalza wstępa dr Potr Ls Welkość wyku fasowego determuje: etowość przedsęborstwa Welkość podatku dochodowego Welkość kaptałów własych Welkość dywded 1 Aalza wyku fasowego ma szczególe
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
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8
Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja
TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA
Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej
Materiały do wykładu 7 ze Statystyki
Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj
ANALIZA ROZWOJU SYSTEMU OPIEKI ZDROWOTNEJ W ŚWIETLE POSTĘPUJĄCEGO PROCESU STARZENIA SIĘ SPOŁECZEŃSTWA W POLSCE W LATACH
Studa Ekoomcze. Zeszyty Naukowe Uwersytetu Ekoomczego w Katowcach ISSN 083-86 Nr 335 07 Iformatyka Ekoometra 9 Moka Mśkewcz-Nawrocka Uwersytet Ekoomczy w Katowcach Wydzał Zarządzaa Katedra Statystyk, Ekoometr
FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.
ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy
PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1
Statystyka opsowa Statystyka zajmuje sę zasadam metodam uogólaa wyków otrzymaych z próby losowej a całą populację (czyl zborowość, z której została pobraa próba). Take postępowae azywamy woskowaem statystyczym.
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 5 Szereg rozdzelczy przedzałowy (dae pogrupowae) (stosujemy w przypadku dużej lczby epowtarzających sę daych) Przedzał (w ; w + ) Środek x& Lczebość Lczebość skumulowaa s
Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; }
Idea: Wyzaczamy ameszy elemet w cągu tablcy zameamy go mescam z elemetem perwszym, astępe z pozostałego cągu wyberamy elemet ameszy ustawamy go a druge mesce tablcy zmeamy, td. Realzaca w C++ vod seleca
Modelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej
Dr hab. ż. Ato Śwć, prof. adzw. Istytut Techologczych ystemów Iformacyych oltechka Lubelska ul. Nadbystrzycka 36, 2-68 Lubl e-mal: a.swc@pollub.pl Dr ż. Lech Mazurek aństwowa Wyższa zkoła Zawodowa w Chełme
Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1
Metoda Mote-Carlo e zagadea Metoda Mote-Carlo Są przypadk kedy zamast wykoać jakś eksperymet chcelbyśmy symulować jego wyk używając komputera geeratora lczb (pseudolosowych. Wększość bblotek programów
KARBOWNICZEK Dagmara doktorantka, mgr inż. ; LEJDA Kazimierz ; prof. dr hab. inż. Politechnika Rzeszowska, Katedra Silników Spalinowych i Transportu
НАЦІОНАЛЬНИЙ ТРАНСПОРТНИЙ УНІВЕРСИТЕТ 1 013 KARBOWNICZEK Dagmara doktoratka, mgr ż. ; LEJDA Kazmerz ; prof. dr hab. ż. oltechka Rzeszowska, Katedra Slków Spalowych Trasportu ANALIZA WSKAŹNIKA GŁĘBOKOŚCI
POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1
POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. I Pracownia IF UJ Marzec 2017
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Marzec 07 PODRĘCZNIKI Wstęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawctwo Naukowe PWN Warszawa 999
Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna
Aalza zależośc Rodzaje zależośc mędzy zmeym występujące w praktyce: Fukcyja wraz ze zmaą wartośc jedej zmeej astępuje ścśle określoa zmaa wartośc drugej zmeej (p. w fzyce: spadek swobody gt s ) tochastycza
Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.
Metody probablstycze statystyka Wykład 7: Statystyka opsowa. Rozkłady prawdopodobestwa wystpujce w statystyce. Podstawowe pojca Populacja geerala - zbór elemetów majcy przyajmej jed włacwo wspól dla wszystkch
KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA
KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA Potr Koeczka Katedra Chem Aaltyczej Wydzał Chemczy Poltechka Gdańska S w S C -? C w Sygał - astępstwo kosekwecja przeprowadzoego pomaru główy obekt zateresowań aaltyka. Cel
KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny
KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych
( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min
Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego
ANALIZA KORELACJI DEFINICJA ZALEŻNOŚCI KORELACYJNEJ, RODZAJE ZALEŻNOŚCI KORELACYJNYCH KLASYFIKACJA METOD ANALIZY ZALEŻNOŚCI STATYSTYCZNYCH
AALIZA KORELACJI DEFIICJA ZALEŻOŚCI KORELACYJEJ, Zależośd korelacyja (statystycza) występuje wtedy, gdy określoym wartoścom jedej zmeej są przyporządkowae pewe średe wartośc drugej zmeej e moża wyzaczyd
MATERIAŁY I STUDIA. Efektywność sektora publicznego na poziomie samorządu lokalnego. Zesz y t nr 242. Barbara Karbownik, Grzegorz Kula
MATERAŁY STUDA Zesz y t r 242 Efektywość sektora publczego a pozome samorządu lokalego Barbara Karbowk, Grzegorz Kula Warszawa 2009 Barbara Karbowk Narodowy Bak Polsk, barbara.karbowk@bp.pl Grzegorz Kula
Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych
Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach
ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE
ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE Cel Przedstawee wybraych testów statystyczych zasad wyboru właścwego testu przeprowadzea go oraz terpretac wyów. Wprowadzee teoretycze Testem statystyczym azywamy metodę
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej
Rachek prawdopodobeńswa saysyka maemaycza Esymacja przedzałowa paramerów srkralych zborowośc geeralej Częso zachodz syacja, że koecze jes zbadae ogół poplacj pod pewym kąem p. średa oce z pewego przedmo.
Badania operacyjne. Algorytm simpleks. Organizacja zajęć. Zaliczenie. Literatura. Program zajęć
Algorytm smpleks adaa operacyje Wykład adaa operacyje dr hab. ż. Joaa Józefowska, prof.pp Istytut Iformatyk Orgazacja zajęć 5 godz wykładów dr hab. ż. J. Józefowska, prof. PP Obecość a laboratorach jest
PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE
Marek Cecura, Jausz Zacharsk PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE CZĘŚĆ II STATYSTYKA OPISOWA Na prawach rękopsu Warszawa, wrzeseń 0 Data ostatej aktualzacj: czwartek, 0 paźdzerka
WYBRANE MIARY OCENY STOPNIA DYWERSYFIKACJI PORTFELI INWESTYCYJNYCH
Studa Ekoomcze. Zeszyty Naukowe Uwersytetu Ekoomczego w Katowcach ISSN 2083-86 Nr 340 207 Iformatyka Ekoometra 0 Agata Gluzcka Uwersytet Ekoomczy w Katowcach Wydzał Iformatyk Komukacj Katedra Badań Operacyjych
Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży
Gawlk L., Kasztelewcz Z., 2005 Zależość kosztów produkcj węgla w kopal węgla bruatego Ko od pozomu jego sprzedaży. Prace aukowe Istytutu Górctwa Poltechk Wrocławskej r 2. Wyd. Ofcya Wydawcza Poltechk Wrocławskej,
ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m
Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee
Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka
Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej
N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.
3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy
WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY
ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH Mara KLONOWSKA-MATYNIA Natala CENDROWSKA WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY Zarys treśc: Nejsze opracowae pośwęcoe zostało spółkom akcyjym, które
Analiza niepewności pomiarów Definicje
Teora pomarów Aalza epewośc pomarów Defce Dr hab. ż. Paweł Mada www.pmada.zt.ed.pl Podstawowa defca Nepewość pomar to parametr zwązay z wykem pomar, charakteryzący rozrzt wartośc, który w zasadoy sposób
1. Relacja preferencji
dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x
STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt
STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake
ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI
ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI Opracował: M. Kweselewcz Zadeh (978) wprowadzł pojęce rozkładu możlwośc jako rozmyte ograczee, kóre odzaływuje w sposób elastyczy a wartośc przypsae daej zmeej. Defcja. Nech
ROZWÓJ DEMOGRAFICZNY WOJEWÓDZTW POLSKI DEMOGRAPHIC DEVELOPMENT OF POLISH PROVINCES. Wstęp
STOWARZYSZENIE EKONOMISTÓW Rozwó ROLNICTWA demografczy I AGROBIZNESU woewódzw Polsk Roczk Naukowe om XV zeszy 4 237 Lda Luy Uwersye Rolczy m. Hugoa Kołłąaa w Krakowe ROZWÓJ DEMOGRAFICZNY WOJEWÓDZTW POLSKI
ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU
Haa Dudek a, Moka Dybcak b a Katedra Ekoometr Iformatyk SGGW b studetka Mędzywydzałowego Studum Iformatyk Ekoometr e-mal: hdudek@mors.sggw.waw.pl ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU
Badania Operacyjne (dualnośc w programowaniu liniowym)
Badaa Operacye (dualośc w programowau lowym) Zadae programowaa lowego (PL) w postac stadardowe a maksmum () c x = max, podczas gdy spełoe są erówośc () ax = b ( m ), x 0 ( ) Zadae programowaa lowego (PL)
f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu
METODA RÓŻIC SKOŃCZOYCH (omówee a przykładze rówań lowych) ech ( rówaa różczkowe zwyczaje lowe I-rz.) lub jedo II-rzędu f / / p( x) f / + q( x) f + r( x) a x b, f ( a) α, f ( b) β dea: a satce argumetu
Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych
Cetrala Izba Pomarów Telekomukacyjych (P-1) Komputerowe staowsko do wzorcowaa geeratorów podstawy czasu w częstoścomerzach cyrowych Praca r 1300045 Warszawa, grudzeń 005 Komputerowe staowsko do wzorcowaa
Modelowanie i Analiza Danych Przestrzennych
Modelowae Aalza Daych Przestrzeych Wykład 8 Adrze Leśak Katedra Geoformatyk Iformatyk Stosowae Akadema Górczo-Hutcza w Krakowe Jaką postać ma warogram daych z tredem? Moża o wylczyć teoretycze prostego
Współczynnik korelacji rangowej badanie zależności między preferencjami
Współczyk korelacj ragowej badae zależośc mędzy preferecjam Przemysław Grzegorzewsk Istytut Badań Systymowych PAN ul. Newelska 6 01-447 Warszawa E-mal: pgrzeg@bspa.waw.pl Pla referatu: Klasycze metody
ANALIZA INPUT - OUTPUT
Aalza put - output Notatk S Dorosewcz J Staseńko Stroa z 28 SŁAWOMIR DOROSIEWICZ JUSTYNA STASIEŃKO ANALIZA INPUT - OUTPUT NOTATKI Istytut Ekoometr SGH Aalza put - output Notatk S Dorosewcz J Staseńko Stroa
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5
Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja
W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =
4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,
MODEL PROPORCJONALNEGO HAZARDU COXA PRZY RÓŻNYCH SPOSOBACH KODOWANIA ZMIENNYCH
PRZEGLĄD STATYSTYCZNY R. LVI ZESZYT 2 2009 IWONA MARKOWICZ, BEATA STOLORZ MODEL PROPORCJONALNEGO HAZARDU COXA PRZY RÓŻNYCH SPOSOBACH KODOWANIA ZMIENNYCH. WSTĘP Metody aalzy przeżyca są coraz częścej stosowae
STANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM
STANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM Edward CHLEBUS, Joaa HELMAN, Mara ROSIENKIEWICZ, Paweł STEFANIAK Streszczee: Nejszy artykuł
WRAŻLIWOŚĆ WYNIKU TECHNICZNEGO ZAKŁADU UBEZPIECZEŃ NA ZMIANĘ POZIOMU REZERWY SZKODOWEJ
Aca Woy WRAŻLIWOŚĆ WYNIKU TECHNICZNEGO ZAKŁADU UBEZPIECZEŃ NA ZMIANĘ POZIOMU REZERWY SZKODOWEJ Wstęp Załad ubezpeczeń est zobgoway do tworzea fuduszu ubezpeczeowego sładaącego sę z rezerw techczo-ubezpeczeowych
[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7
6. Przez 0 losowo wybrayh d merzoo zas dojazdu do pray paa A uzyskują próbkę x,..., x 0. Wyk przedstawały sę astępująo: jest to próbka losowa z rozkładu 0 0 x 300, 944. x Zakładamy, że N ( µ, z ezaym parametram
IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE
IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE 4.. Rozkład zmeej losowej dwuwymarowej Defcja 4.. Uporządkowaą parę (X, Y) azywamy zmeą losową dwuwymarową, jeśl każda ze zmeych X Y jest zmeą losową. Defcja 4.. Fukcję
Statystyka Matematyczna Anna Janicka
Statystyka Matematycza Aa Jacka wykład II, 3.05.016 PORÓWNANIE WIĘCEJ NIŻ DWÓCH POPULACJI TESTY NIEPARAMETRYCZNE Pla a dzsaj 1. Porówywae węcej ż dwóch populacj test jedoczykowej aalzy waracj (ANOVA).
PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X
PERMUTACJE Permutacą zboru -elemetowego X azywamy dowolą wzaeme edozaczą fucę f : X X f : X X Przyład permutac X = { a, b, c, d } f (a) = d, f (b) = a, f (c) = c, f (d) = b a b c d Zaps permutac w postac
METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównanie obiektów przy ocenie wielokryterialnej. Ranking obiektów.
Opracowane: Dorota Mszczyńska METODA UNITARYZACJI ZEROWANEJ Porównane obektów przy ocene welokryteralnej. Rankng obektów. Porównane wybranych obektów (warantów decyzyjnych) ze względu na różne cechy (krytera)
OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)
Adrzej Kubaczyk Laboratorum Fzyk I Wydzał Fzyk Poltechka Warszawska OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradk do Laboratorum Fzyk) ROZDZIAŁ Wstęp W roku 995 z cjatywy Mędzyarodowego Komtetu Mar (CIPM) zostały
POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4
POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 INETYCJE LINIOE - ŁUŻEBNOŚĆ PRZEYŁU I BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI 1. PROADZENIE 1.1. Nejszy stadard przedstawa reguły
Liniowe relacje między zmiennymi
Lowe relacje mędzy zmeym Marta Zalewska Zakład Proflaktyk ZagrożeńŚrodowskowych Alergolog Ocea lowych relacj mędzy zmeym Metoda korelacj - określee rodzaju sły zależośc mędzy cecham. Metoda regresj 1 Uwaga
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne
TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD Wadomośc wstępe tatystyka to dyscypla aukowa, której zadaem jest wykrywae, aalza ops prawdłowośc występujących w procesach masowych. Populacja to zborowość podlegająca badau
POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4
POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 YCENA ŁUŻEBNOŚCI PRZEYŁU I OKREŚLANIE KOTY YNAGRODZENIA ZA BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI PRZY INETYCJACH LINIOYCH 1.
dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?
Mary położea rozkładu Wykład 9 Statystyk opsowe Średa z próby, mea(y) : symbol y ozacza lczbę; arytmetyczą średą z obserwacj Symbol Y ozacza pojęce średej z próby Średa jest środkem cężkośc zboru daych
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze
Probabilistyka i statystyka. Korelacja
06-05-08 Probablstyka statystyka Korelacja Probablstyka statystyka - wykład 9 dla Elektrok Korelacja Aalza korelacj zajmuje sę badaam stea zależośc lowej mędzy dwema cecham X Y. Podstawową marą jest współczyk
Funkcja wiarogodności
Fukca warogodośc Defca: Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x; θ. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; θ f ( x ; θ L Uwaga: Fukca warogodośc to e to samo co łącza
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta
W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =
4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,