JEDNOSTKOWE POLE I PRZESTRZEŃ DRZEW MŁODEGO POKOLENIA W DWUGENERACYJNEJ BUCZYNIE KARPACKIEJ
|
|
- Gabriela Górska
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 SCIENTIARUM POLONORUMACTA Silv. Coledar. Rat. Id. Ligar. 3(1) 2004, JEDNOSTKOWE POLE I PRZESTRZEŃ DRZEW MŁODEGO POKOLENIA W DWUGENERACYJNEJ BUCZYNIE KARPACKIEJ Ryszard Miś, Damia Sugiero Akademia Rolicza w Pozaiu Streszczeie. Opracowaie jest próbą aalizy wypełieia leśej przestrzei w dwugeeracyjych drzewostaach rębych wzrastających a siedlisku lasu wyżyego. Celem badań było określeie pola i przestrzei jedego drzewa w warstwie młodego pokoleia oraz wpływu starodrzewu a te parametry drzew. Materiał badawczy zebrao w 2001 roku a tereie Nadleśictwa Krasiczy (RDLP Kroso). Aalizę przeprowadzoo a 28 staowiskach próbych, a których udział buka zwyczajego w składzie starodrzewu był ie miejszy iż 70 %. Wyliczoe w pracy wskaźiki charakteryzowały się dość dużą zmieością, zwłaszcza w zakresie jedostkowej przestrzei drzewa. Na ogół zmieość ta była większa w podroście bukowym aiżeli w jodłowym. Należy przypuszczać, iż jest oa aturalą kosekwecją zróżicowaych cech strukturalych jako efektu świadomego, lecz subiektywie realizowaego procesu użytkowaia i aturalego odawiaia się lasu. Aaliza ie wykazała istotego wpływu starych drzew a wielkość pola i przestrzei w warstwie młodego pokoleia, wzrastającego pod ich okapem. Koiecza jest kotyuacja tego typu badań w iych drzewostaach celem sprawdzeia przydatości zastosowaych wskaźików w aalizach przestrzeych, dotyczących cech strukturalych buczyy karpackiej. Określeie bowiem parametrów wypełieia leśej przestrzei może pomóc leśikom w trafiejszym plaowaiu gospodarczym i lepszej realizacji zadań hodowlaych. Słowa kluczowe: jedostkowe pole drzew, jedostkowa przestrzeń drzew, buczya karpacka WSTĘP Badaia dotyczące wypełieia leśej przestrzei były prowadzoe już w latach trzydziestych miioego stulecia przez profesora Kazimierza Sucheckiego [1938, 1953]. Wykorzystao je wówczas jedak tylko do zadrzewieia i miąższości drzewo- Adres do korespodecji Correspodig author: prof. dr hab. Ryszard Miś, Katedra Urządzaia Lasu Akademii Roliczej w Pozaiu, ul. Wojska Polskiego 71 c, Pozań, urzlas@au.poza.pl
2 26 R. Miś, D. Sugiero stau, jako podstawowej miary leśej przestrzei. W związku z tym istieje w dalszym ciągu koieczość podejmowaia prób rozwiązaia tego zagadieia. W latach podjęto w Katedrze Urządzaia Lasu Akademii Roliczej im. Augusta Cieszkowskiego w Pozaiu próbę pierwszych aaliz przestrzeych, dotyczących rozmieszczeia drzew w leśej przestrzei a 50 staowiskach próbych, we wszystkich warstwach drzewostaów z udziałem buka i jodły [Sugiero 2002]. Wypełieie leśej przestrzei powio być iterpretowae jako zespół sytetyczych wskaźików, określających cechy strukturale i dyamicze lasu. Ich wykorzystaie w urządzaiu i hodowli lasu może pomóc w bardziej dogłębym pozaiu procesów i zjawisk w rozwoju lasu, jego odawiaiu, pielęgacji i użytkowaiu. Metodycze aspekty aaliz przestrzeych w odiesieiu do struktury całych kompleksów leśych przedstawia praca Kamińskiej [2000]. Celem iiejszego opracowaia było określeie jedostkowego pola i przestrzei jedego drzewa w warstwie młodego pokoleia oraz zbadaie wpływu starodrzewu a te miary leśej przestrzei. METODY I MATERIAŁ BADAWCZY Materiał badawczy do iiejszej pracy zebrao w 2001 roku a tereie adleśictwa Krasiczy (leśictwo Cisowa), ależącym do Regioalej Dyrekcji Lasów Państwowych w Krośie. Lasy adleśictwa położoe są w VIII kraiie przyrodiczo-leśej (Kraia Karpacka) i 2 dzielicy Pogórza Środkowobeskidzkiego, w mezoregioie Pogórza Przemyskiego obręb Krasiczy i w mezoregioie Pogórza Ciężkowicko-Dyowskiego obręb Hołubla. Aalizą objęto pięć dwugeeracyjych drzewostaów jodłowo-bukowych o łączej powierzchi 101,67 ha, występujących a siedlisku lasu wyżyego w wieku od 75 do 135 lat. Ogółem założoo 50 kołowych powierzchi badawczych (w sieci kwadratów m), z których do badań wybrao 28, ze względu a co ajmiej 70- -procetowy udział buka zwyczajego w warstwie starodrzewu. Każdą z ich podzieloo a trzy okręgi o różych promieiach, w zależości od wieku drzew i achyleia tereu. Wielkość powierzchi próbych wyosiła odpowiedio: dla starodrzewu 400 m 2, dla podrostu 40 m 2, dla alotu 4 m 2. Do warstwy podrostu zaliczao wszystkie osobiki gatuków drzewiastych o wysokości co ajmiej 0,5 m, poiżej przyjętego w starodrzewie progu pierśicowaia 7 cm. Zakres prac tereowych obejmował pomiar szeregu różych cech strukturalych w poszczególych warstwach rośliości drzewostau. Poadto, a wszystkich staowiskach próbych pomierzoo azymuty i odległości od środka powierzchi badawczych do wszystkich drzew w warstwie starodrzewu i podrostu. Pomiary te posłużyły aalizom przestrzeym, dotyczącym rozmieszczeia drzew w leśej przestrzei. W pracach kameralych przeprowadzoo aalizę statystyczą wybraych cech, odoszących się do poszczególych warstw drzewostau, a astępie wyliczoo dla każdego staowiska badawczego jedostkowe pole i przestrzeń jedego drzewa. Wskaźiki te określoo w dwóch grupach staowisk próbych: R1 14 staowisk, a których stosuek liczby drzew starodrzewu do liczby drzew podrostu wyiósł 0,77 oraz R2 14 staowisk, a których stosuek te wyosił 0,18.
3 Jedostkowe pole i przestrzeń drzew Obliczeia jedostkowego pola (P i ) dla określoej warstwy (i) drzewostau dokoao a podstawie liczebości drzew, według wzoru: Fi P i = gdzie: F wielkość staowiska próbego w warstwie i, liczba wszystkich drzew a każdym staowisku próbym w warstwie i (starodrzew: i = 1, podrost: i = 2, alot: i = 3). Przestrzeń pojedyczego drzewa (PR i ) określoo tylko w warstwie podrostu, przyjmując za podstawę obliczeń wysokość drzew i szerokość koro, według wzoru: PR i = k= 1 i ( p h ) gdzie: p ik powierzchia rzutu koroy drzewa k w warstwie podrostu (i = 2), liczoa ðd 2 ik według wzoru: =, 4 h ik wysokość drzewa k, d ik szerokość koroy drzewa k. Poadto, wyliczoo współczyiki korelacji pomiędzy polem jedego drzewa w starodrzewiu i jedostkowym polem drzewa w młodym pokoleiu. Określoo także zależości między średią wysokością drzewostau a przestrzeią jedego drzewa w młodym pokoleiu. Do wszystkich aaliz wykorzystao program komputerowy Statistica 5.1. ik i ik WYNIKI Z charakterystyki statystyczej materiału badawczego (tabela 1) wyika, iż aalizie poddao drzewostay w wieku około 112 lat, o dobrej jakości techiczej i zwarciu przerywaym. Zmieość wszystkich badaych cech w młodym pokoleiu była większa od zmieości aalogiczych cech w starodrzewiu. W warstwie podrostu do grupy cech ajbardziej zmieych moża zaliczyć: wysokość drzew (62-67%), ich grubość w połowie wysokości (60-62%) oraz długość koroy (68-75%). Pod względem wymieioych cech jodła charakteryzowała się większym współczyikiem zmieości aiżeli buk. W wypadku długości świetlistej części koroy jodły, współczyik te wyiósł 85%. Zmieość wszystkich pozostałych cech buka ie przekroczyła graicy 70%. Ważą cechą podlegającą aalizie była liczebość drzew w poszczególych warstwach drzewostau. Charakteryzowała się oa dość dużą zmieością, szczególie w wypadku młodego pokoleia buka od około 103% w warstwie podrostu do około 263% w alocie. Zmieość liczebości jodły w każdej warstwie drzewostau była zaczie miejsza od liczebości buka. Wyiki dotyczące jedostkowego pola drzew zamieszczoo w tabeli 2. W warstwie starodrzewu powierzchia pola zawierała się w przedziale m 2. Średia jego wartość w grupie staowisk próbych R1 wyiosła 57 m 2, co odpowiadało około Silvarum Coledarum Ratio et Idustria Ligaria 3(1) 2004
4 28 R. Miś, D. Sugiero Tabela 1. Statystycza charakterystyka materiału badawczego pochodzącego z 28 powierzchi próbych Table 1. Statistical characterisatio of the experimetal material derived from 28 test surfaces Cecha Trait Gatuek Species N Średia Mea Mediaa Media Mi. Mi. Maks. Max Rozstęp Rage Odchyleie stadardowe Stadard deviatio Błąd stadardowy Stadard error Współczyik zmieości Variability coefficiet Warstwa Layer Liczebość, szt. Bk/Beech ,99 0,37 44,79 Size, trees Jd/Fir ,66 0,18 42,91 Wiek, lata Bk/Beech , ,61 0,74 7,65 Age, years Jd/Fir , ,66 3,42 12,42 Wysokość, m Bk/Beech , ,88 0,34 12,45 Height, m Jd/Fir 20 29, ,06 1,51 20,32 Pierśica, cm Bk/Beech , ,90 1,29 31,01 Breast height diameter, cm Jd/Fir 20 48,1 49, ,5 46,5 13,90 3,47 28,88 Zasobość, m 3 Bk/Beech 123 3,3 2,92 0,19 8,06 7,87 2,08 0,18 62,80 Starodrzew Old stad trees Volume per 1 ha, m 3 Jd/Fir 20 2,9 2,95 0,26 5,53 5,27 1,53 0,38 52,89 Jakość Bk/Beech 123 1, ,49 0,04 34,94 Quality Jd/Fir 20 1, ,44 0,09 35,39 Zwarcie Bk/Beech 123 3, ,61 0,05 20,50 Stad desity Jd/Fir 20 3, ,76 0,16 24,04 Liczebość, szt. Bk/Beech ,37 2,27 103,38 Size, trees Jd/Fir ,5 1,0 19,0 18,0 5,86 1,46 83,71 Wiek, lata Bk/Beech , ,17 0,44 43,56 Podrost Udergrowth Age, years Jd/Fir 98 21, ,75 0,75 36,29
5 Jedostkowe pole i przestrzeń drzew Wysokość, m Bk/Beech 264 1,8 1,5 0,3 7 6,7 1,10 0,07 61,94 Height, m Jd/Fir 98 3,6 2,9 0,6 13,6 13 2,44 0,24 67,23 Grubość w 1/2 wysokości, cm Bk/Beech 264 1,2 1 0,5 4,5 4 0,74 0,05 60,43 Thickess at 1/2 of height Jd/Fir 98 3,7 3 0, ,5 2,28 0,22 61,84 Długość koroy, m Bk/Beech 264 1,5 1,18 0,28 6,7 6,42 1,00 0,06 68,18 Crow legth, m Jd/Fir 98 2,8 2,2 0,2 11,6 11,4 2,14 0,21 75,04 Długość świetlistej części koroy, m Bk/Beech 98 2,21 1,55 0,12 9,30 9,18 1,89 0,18 85,21 Legth of the light part of crow, m Jd/Fir Szerokość koroy, m Bk/Beech 264 1,1 0,95 0,16 4,7 4,54 0,67 0,04 58,95 Crow width, m Jd/Fir 98 2,1 2,1 0,48 6,1 5,62 0,98 0,09 46,53 Ilość gałęzi, szt. Bk/Beech 264,0 11,5 10,0 3,0 27,0 24,0 5,1 0,3 44,3 Number of mai braches, piece Jd/Fir Przyrost w 2001r., cm Bk/Beech 264,0 21,9 20,0 3,0 56,0 53,0 9,4 0,6 42,9 Icremet i 2001, cm Jd/Fir Pokrycie, % Bk/Beech , ,44 5,09 52,57 Cover, % Jd/Fir 98 58, ,25 5,31 36,17 Liczebość, szt. Bk/Beech ,42 7,44 263,22 Size, trees Jd/Fir , ,28 0,37 63,96 Wiek, lata Bk/Beech 90 3, ,06 0,24 29,55 Age, years Jd/Fir 22 2,4 1, ,72 0,50 71,03 Pokrycie, % Bk+Jd Nalot Natural seedig Cover, % Beech+Fir , ,94 3,52 88,01 N liczba drzew w warstwie "i" łączie a wszystkich powierzchiach próbych. N Number of trees i layer "i" total o all test surfaces. Silvarum Coledarum Ratio et Idustria Ligaria 3(1) 2004
6 30 R. Miś, D. Sugiero drzewom a powierzchi 1 hektara. Natomiast w grupie staowisk próbych R2 średia wielkość tego pola drzew wyiosła 170 m 2. Wartość mediay (133,33 m 2 ) wskazuje jedak a to, iż większość z tych drzewostaów charakteryzowała się jeszcze stosukowo liczą warstwą drzew starodrzewu (około drzew/ha). Dla badaych drzewostaów tablice zasobości Schwappacha (siliejsze zabiegi pielęgacyje) podają liczbę około 316 pi/ha, co po zastosowaiu podaego w metodzie wzoru do obliczaia jedostkowego pola drzew odpowiada wielkości około 32 m 2. Biorąc to pod uwagę, a także uwzględiając dodatkowo ogóle wartości średiego jedostkowego pola drzew (około 113 m 2 ) oraz mediay (73,34 m 2 ) moża stwierdzić, iż badae drzewostay zajdowały się ajczęściej w środkowej fazie procesu użytkowaia lasu i jego odawiaia się. W warstwie podrostu średia wielkość jedostkowego pola drzew w grupie staowisk próbych R1 była około dwukrotie większa iż w grupie R2 (odpowiedio: 11,72 m 2 i 6,54 m 2 ). Jest to w aturaly sposób związae z liczebością podrostu, którego zgodie z oczekiwaiami było wyraźie więcej (o 100 sztuk) a staowiskach zaliczoych do grupy R2, zajdujących się w końcowej fazie klasy odowieia drzewostau. Wartości mediay dla obu grup były dużo miejsze od średich wielkości jedostkowego pola drzew (6,67 m 2 w grupie R1 i 2,39 m 2 w grupie R2). Świadczy to o tym, że większość badaych staowisk próbych charakteryzowała się zaczie wyższą frekwecją od średiej liczebości w utworzoych grupach. W warstwie alotu średie wielkości jedostkowego pola drzew wyosiły: 1,68 m 2 w grupie R1 i 2,28 m 2 w grupie R2. Więcej alotu było zatem w drzewostaach po pierwszych cięciach przygotowawczych i obsiewych, tz. jeszcze a początku okresu odowieia (75 sztuk) aiżeli pod jego koiec (37 sztuk). Na rysuku 1 przedstawioo hipotetyczy rozkład zmieości jedostkowego pola drzew i liczebości w poszczególych warstwach drzewostau. W grupie staowisk próbych R1 rozkład zmieości tych dwóch miar był bardzo podoby. Współczyiki zmieości jedostkowego pola drzew we wszystkich warstwach drzewostau były o kilka procet iższe od odpowiadających im współczyików zmieości liczby drzew. W grupie staowisk próbych R2 jedostkowe pole drzew charakteryzowało się a ogół większą zmieością (wyjątek staowi warstwa alotu, gdzie współczyik zmieości był iezaczie miejszy). Rozkład współczyika zmieości był jedak podoby (grupa R1 i R2) i przypomia kształtem krzywą Gaussa, posiadającą ekstrema w warstwie podrostu (odpowiedio: 111 i 165%). Natomiast krzywa rozkładu zmieości liczby drzew w poszczególych warstwach drzewostau miała iy kształt w grupie staowisk próbych R1 i R2. Współczyiki zmieości dla liczebości drzew w starodrzewiu i podroście grupy R2 były wyraźie miejsze od odpowiadających im współczyików zmieości jedostkowego pola drzew. Wyiki dotyczące jedostkowej przestrzei drzew dla warstwy podrostu zawiera tabela 3. Średia wartość tego wskaźika była większa dla jodły 33,88 m 3, podczas gdy średia przestrzeń zajmowaa przez drzewka buka charakteryzowała się pięciokrotie miejszą wielkością 6,78 m 3. Wyika to z tego, iż jodła była a ogół starsza od buka i jej cechy, mające bezpośredi wpływ a wielkość jedostkowej przestrzei (wysokość drzewa, szerokość koroy), były średio dwa razy większe iż u buka. W grupie staowisk próbych R1 średia jedostkowa przestrzeń drzew w podroście bukowym (10,27 m 3 ) była zaczie większa iż w grupie R2 (2,65 m 3 ), odwrotie iż w podroście jodłowym (odpowiedio: 21,16 i 40,24 m 3 ). Podoba relacja dotyczyła współczyików
7 Jedostkowe pole i przestrzeń drzew Tabela 2. Jedostkowe pole drzew (m 2 ) w poszczególych warstwach Table 2. Uit tree area (m 2 ) i idividual layers Grupa staowisk próbych Group of test sites Numer staowiska próbego Number of the Starodrzew Old stad trees test sites N area pole Podrost Bk Udergrowth of Beech pole area Podrost Jd Udergrowth of Fir pole area Podrost, łączie Udergrowth, total pole area Nalot Natural seedig pole area Liczba drzew (podrost+alot) Number of trees (udergrowth+ atural seedig) , , ,00 7 0, , , ,33 9 0, , , ,00 2 2, ,00 6 6,67 6 6,67 9 0, ,14 6 6,67 6 6,67 5 0, , , ,00 2 2, , , , ,67 9 0, , , ,95 1 4, ,14 6 6, ,00 8 5,00 6 0, ,67 5 8,00 5 8,00 2 2, ,67 5 8, ,33 8 5,00 1 4, , , , ,11 1 4, , , ,64 2 2, , , , ,21 21 średia mea mediaa media suma sum maksimum maximum rozstęp rage , , , ,72 5 1,68 15 Grupa R1 = 0,77 Group R1 = ,14 5 8, ,33 6 6,67 4 1, , , , , , ,36 1 0,95 2 2,67 1 0,95 1 0, , , , , , , , , , ,79 40 Silvarum Coledarum Ratio et Idustria Ligaria 3(1) 2004
8 32 R. Miś, D. Sugiero wariacja 1 267,17 2,03 88,40 116,08 166,39 28,80 42,31 115,48 168,03 25,48 2,03 102,22 variace odchyleie std. 35,60 1,42 9,40 10,77 12,90 5,37 6,50 10,75 12,96 5,05 1,42 10,11 std. deviatio błąd std. 9,51 0,38 2,51 2,99 3,58 2,40 2,91 2,87 3,46 1,35 0,38 2,70 std. error v 19,74 19,74 16,46 135,98 99,08 95,83 56,73 114,84 110,63 94,22 84,58 68, , , ,00 2 2, , , ,08 1 4, , ,00 1 4, ,00 6 6, ,00 9 0, , , , ,11 4 1, ,00 6 6,67 6 6, , , , ,60 4 1, , , ,18 2 2, , , , , , , ,74 1 4, , , , , , , ,11 1 4, , , , ,00 8 5, ,08 13 średia mea mediaa media suma sum maksimum maximum rozstęp rage , , , ,54 4 2, , ,33 5 9, ,39 2 2, , , , , , ,00 1 1,18 1 2,11 1 1,18 1 0, , , , , ,00 36 Grupa R2 = 0,18 Group R2 = , , , , ,67 33
9 Jedostkowe pole i przestrzeń drzew wariacja 961,54 1, ,16 138,05 223,11 42,44 141,99 98,88 116,14 14,68 2,50 89,67 variace odchyleie std. 31,01 1,24 105,66 11,75 14,94 6,51 11,92 9,94 10,78 3,83 1,58 9,47 std. deviatio błąd std. 8,29 0,33 28,24 3,54 4,50 2,06 3,77 2,66 2,88 1,21 0,50 2,53 std. error v 41,34 41,34 62,15 80,28 145,25 93,07 90,07 60,27 164,84 103,54 69,37 49,47 średia , , , ,13 5 1,93 17 mea mediaa ,34 6 6, , ,82 2 2,00 15 media suma , , , , , sum ,36 1 0,95 1 2,11 1 0,95 1 0,21 3 maksimum , , , , ,00 43 maximum rozstęp , , , , ,79 40 rage wariacja 3 950,89 6, ,60 132,26 185,76 35,98 104,11 116,44 143,78 20,84 2,21 97,48 variace odchyleie std. 62,86 2,51 93,38 11,50 13,63 6,00 10,20 10,79 11,99 4,57 1,49 9,87 std. deviatio błąd std. 11,88 0,48 17,65 2,35 2,78 1,55 2,63 2,04 2,27 0,93 0,30 1,87 std. error v 49,23 49,23 82,23 104,55 115,84 91,81 80,71 83,46 131,37 97,82 77,02 58,32 Ogółem Total N liczba drzew w przeliczeiu a 1 ha, liczba drzew w warstwie i, v współczyik zmieości, R1 - liczba drzew starodrzewu / liczba drzew podrostu (0,77), R2 - liczba drzew starodrzewu / liczba drzew podrostu (0,18) N umber of trees calculated per 1 ha, umber of trees i layer i, v variability coefficiet, R1 umber of old stad trees / umber of trees i the udergrowth (0.77), R2 umber of old stad trees / umber of trees i the udergrowth (0.18) Silvarum Coledarum Ratio et Idustria Ligaria 3(1) 2004
10 34 R. Miś, D. Sugiero 140 Współczyik zmieości, % Variability coefficiet, % v vp Starodrzew Old stad Podrost Udergrowth Liczba drzew a powierzchi 0,04 ha Number of trees o the surface of 0.04 ha Nalot Natura seedig R1 Współczyik zmieości, % Variability coefficiet, % v 60 vp Starodrzew Old stad Podrost Udergrowth Liczba drzew a powierzchi 0,04 ha Number of trees o the surface of 0.04 ha Nalot Natural seedig R2 v współczyik zmieości dla liczebości vp współczyik zmieości dla jedostkowego pola drzew v variability coefficiet for size vp variability coefficiet for the tree uit area Rys. 1. Hipotetyczy rozkład zmieości jedostkowego pola drzew i liczebości w warstwie starodrzewu, podrostu i alotu w drzewostaach grupy R1 i R2 Fig. 1. Hypothetical variability distributio of the uit tree area ad size i the layers of old stad, udergrowth ad youg atural regeeratio by self-sow i stads of R1 ad R2 groups
11 Jedostkowe pole i przestrzeń drzew zmieości omawiaej miary wypełieia leśej przestrzei: dla buka wyosiły oe w grupie R1 229%, w grupie R2 91%, dla jodły atomiast w grupie R1 96% a w grupie R2 144%. Na wartości tych parametrów statystyczych miały jedak wpływ pojedycze drzewa takie, jak a przykład a staowisku próbym umer 1 w grupie R1 buk 85,74 m 3 lub a staowisku umer 17 w grupie R2 dwie jodły 200,11 m 3. Wskazują a to rówież wartości mediay dla obu gatuków. Były oe dużo miejsze od średich wielkości jedostkowej przestrzei drzew, co świadczy, iż więcej było w podroście drzewek o miejszych rozmiarach, zajmujących miejszą przestrzeń życiową. Duża zmieość wyika prawdopodobie z dużego zróżicowaia wieku poszczególych drzewek zaliczoych do warstwy podrostu oraz reakcji drzew a zmieiające się uwarukowaia procesu wzrostu i rozwoju drzewostau pod wpływem cięć w starodrzewie. Aaliza współczyików korelacji (R 2 dla α = 0,05) ie wykazała istotego wpływu starych drzew a wielkość przyjętych w pracy miar wypełieia leśej przestrzei w warstwie młodego pokoleia. Współczyiki korelacji pomiędzy jedostkowymi polami drzew dla warstwy starodrzewu i młodego pokoleia dowodzą braku istieia takiej zależości ( 0,20 dla podrostu buka, 0,01 dla podrostu jodły i 0,42 dla alotu). Natomiast współczyiki korelacji pomiędzy średią wysokością drzewostau a przestrzeią jedego drzewa w podroście i alocie wyiosły: 0,02 dla podrostu buka i 0,53 dla podrostu jodły. PODSUMOWANIE I WNIOSKI Badaia zmierzały do aalizy materiału badawczego zebraego pod kątem wypełieia leśej przestrzei w dwugeeracyjych drzewostaach bukowych. W związku z tym w iiejszej pracy zapropoowao zastosowaie owych wskaźików: jedostkowego pola i jedostkowej przestrzei drzew. Brak zależości statystyczej badaych cech podrostu wyika zapewe ze zbyt małego jeszcze materiału badawczego. Wyik te ie świadczy jedak o braku przydatości zapropoowaych miar. Określeie tych parametrów może służyć aalizom zorgaizowaia leśej przestrzei wewątrz drzewostau. Mogą oe w przyszłości dostarczyć wielu ważych wskazówek dla plaowaia hodowlaego i urządzeiowego (regulacyjego), zwłaszcza przy odawiaiu drzewostaów z użyciem rębi złożoych. Iformacja o wielkości jedostkowego pola lub przestrzei życiowej drzew może być bardziej cea w plaowaiu przestrzeym od liczby drzew a jedostce powierzchi lub zadrzewieia drzewostau. Potrzebe są dalsze badaia związae z aalizą wypełieia leśej przestrzei rówież w drzewostaach o iym składzie gatukowym oraz iej budowie. Przemawia za tym szybki rozwój metod aaliz przestrzeych stosowaych w badaiu systemów przyrodiczych. Wyiki wstępych badań prowadzą do astępujących wiosków: 1. Określaie jedostkowego pola drzew jest uzasadioe w aalizach przestrzeych, gdy iformacja o liczbie drzew jest iewystarczająca. Krzywa rozkładu zmieości jedostkowego pola drzew wskazuje a pewą prawidłowość (podobieństwo do krzywej Gaussa), występującą iezależie od stopia zaawasowaia cięć odowieiowych. Fakt te wymaga potwierdzeia a daych rzeczywistych i modelowych. 2. Określaie jedostkowej przestrzei drzew w warstwie podrostu dostarcza wielu ceych, dodatkowych iformacji dotyczących sytuacji wewętrzej drzewostau pod Silvarum Coledarum Ratio et Idustria Ligaria 3(1) 2004
12 36 R. Miś, D. Sugiero Tabela 3. Jedostkowa przestrzeń drzew w podroście złożoym z buka i jodły Table 3. Uit space of trees i the udergrowth made up of beech ad fir Grupa staowisk próbych Group of test sites Numer staowiska próbego Number of the test sites Starodrzew Old stad trees N dola lower wysokość, m height, m góra upper średia mea Podrost Bk Udergrowth of Beech mi. mi. przestrzeń (m 3 ) space (m 3 ) maks. max średia mea Podrost Jd Udergrowth of Fir mi. mi. przestrzeń (m 3 ) space (m 3 ) ,0 35,0 30,5 1 85, ,0 36,0 32,0 3 0,09 0,29 0, ,0 36,0 33,0 1 0, ,0 33,0 30,5 6 0,07 1,22 0, ,0 34,0 33,0 6 0,21 2,82 0, ,0 38,0 26,5 4 0,12 0,76 0, ,0 34,0 31,5 12 0,11 5,21 1,95 3 1,14 87,92 30, ,0 34,0 31,5 42 0,12 24,93 4, ,0 36,0 31,5 6 0,09 69,36 20, ,89 61,21 51, ,0 33,0 29,5 5 0,40 2,69 1, ,0 29,5 28,0 5 0,14 2,08 1,01 3 0,32 11,38 5, ,0 37,0 34,0 4 0,15 0,97 0, ,11 44,51 16, ,0 35,0 31,5 11 0,18 11,43 2, ,0 38,0 32,5 2 0,23 29,67 14,95 średia mea mediaa media suma sum maksimum maximum maks. max średia mea ,6 34,9 31,1 8 0,14 13,52 10,27 6 8,97 41,54 21,16 Grupa R1 = 0,77 Group R1 = ,0 35,0 31,5 5 0,12 2,82 1,01 3 1,11 44,51 16, ,0 488,5 435, ,50 148,73 133, ,86 207,72 105, ,0 29,5 26,5 1 0,07 0,29 0,17 2 0,32 2,69 1, ,0 38,0 34,0 42 0,23 69,36 85, ,89 87,92 51,55
13 Jedostkowe pole i przestrzeń drzew rozstęp ,0 8,5 7,5 41 0,15 69,08 85, ,56 85,23 50,08 rage wariacja variace odchyleie std. std. deviatio błąd std. std. error 1 267,17 2,03 17,80 5,08 4,08 116,08 0,00 447,49 552,97 28,80 338, ,36 412,45 35,60 1,42 4,22 2,25 2,02 10,77 0,05 21,15 23,52 5,37 18,41 35,23 20,31 9,51 0,38 1,13 0,60 0,54 2,99 0,02 6,38 6,52 2,40 8,23 15,76 9,08 v 19,74 19,74 15,88 6,46 6,50 135,98 36,98 156,46 228,99 95,83 205,15 84,81 95, ,0 31,0 29,0 1 0, ,0 35,0 34,5 12 0,11 3,00 1, , ,0 38,0 36,0 2 2,97 397,25 200, ,0 32,0 28,5 6 0,08 11,72 2,44 4 0,71 16,55 8, ,0 34,0 27,5 4 0,19 0,86 0, ,81 148,94 36, ,0 34,0 32,0 6 1,90 19,77 7, ,0 33,0 30,5 25 0,14 35,65 8, ,0 30,0 29,0 34 0,10 13,06 1, ,0 35,0 33,0 29 0,01 31,56 3,45 2 0,13 77,86 38, ,0 34,0 33,5 23 0,11 22,08 5, ,0 37,0 33,0 1 0, ,22 89,04 21, ,0 35,0 34,0 19 0,19 58,75 16, ,0 18 0,12 10,86 1, ,62 43,26 39, ,0 8 0,47 12,89 3,67 5 1,47 11,93 4,04 średia mea mediaa media suma sum maksimum maximum ,3 34,0 31,6 15 0,15 15,74 2,65 7 4,89 95,93 40, ,0 34,0 32,0 12 0,11 12,89 1,97 5 0,81 58,75 25, ,0 408,0 442, ,34 141,68 29, ,02 863,35 402, ,0 30,0 27,5 1 0,01 0,86 0,31 1 0,13 11,93 4,04 Grupa R2 = 0,18 Group R2 = ,0 38,0 36,0 34 0,47 35,65 8, ,62 397,25 200,11 Silvarum Coledarum Ratio et Idustria Ligaria 3(1) 2004
14 38 R. Miś, D. Sugiero rozstęp ,0 8,0 8,5 33 0,45 34,79 7, ,49 385,32 196,07 rage wariacja 961,54 1,54 33,88 5,27 6,55 138,05 0,02 140,74 5,81 42,44 133, , ,31 variace odchyleie std. 31,01 1,24 5,82 2,30 2,56 11,75 0,13 11,86 2,41 6,51 11,56 121,09 57,74 std. deviatio błąd std. 8,29 0,33 1,68 0,66 0,68 3,54 0,04 3,95 0,73 2,06 3,85 40,36 18,26 std. error v 41,34 41,34 20,54 6,75 8,09 80,28 86,46 75,36 90,97 93,07 236,37 126,23 143,51 średia ,4 34,5 31,4 11 0,14 14,52 6,78 7 6,35 76,50 33,88 mea mediaa ,0 34,5 31,5 6 0,12 11,15 1,66 4 0,96 51,63 21,15 media suma ,0 896,5 878, ,83 290,40 162, , ,06 508,17 sum ,0 29,5 26,5 1 0,01 0,29 0,17 1 0,13 2,69 1,47 maksimum ,0 38,0 36,0 42 0,47 69,36 85, ,89 397,25 200,11 maximum rozstęp ,0 8,5 9,5 41 0,45 69,08 85, ,76 394,56 198,64 rage wariacja 3 950,89 6,32 24,97 5,17 5,18 132,26 0,01 296,06 306,07 35,98 190, , ,00 variace odchyleie std. 62,86 2,51 5,00 2,27 2,28 11,50 0,09 17,21 17,49 6,00 13,81 100,68 48,46 std. deviatio błąd std. 11,88 0,48 0,98 0,45 0,43 2,35 0,02 3,85 3,57 1,55 3,69 26,91 12,51 std. error v 49,23 49,23 18,25 6,59 7,26 104,55 64,40 118,50 258,17 91,81 217,47 131,60 143,03 Ogółem Total N liczba drzew w przeliczeiu a 1 ha, liczba drzew w warstwie i, v współczyik zmieości, R1 - liczba drzew starodrzewu / liczba drzew podrostu (0,77), R2 - liczba drzew starodrzewu / liczba drzew podrostu (0,18) N umber of trees calculated per 1 ha, umber of trees i layer i, v variability coefficiet, R1 umber of old stad trees / umber of trees i the udergrowth (0.77), R2 umber of old stad trees / umber of trees i the udergrowth (0.18)
15 Jedostkowe pole i przestrzeń drzew okapem starych drzew. Może oa być pomocą cechą w badaiu procesów rozwoju lasu i w plaowaiu cięć odowieiowych. 3. Badaie wpływu starych drzew i luk a młode pokoleie (w odiesieiu do zastosowaych miar przestrzei) jest uzasadioe dopiero wówczas, gdy starodrzew wykazuje zwarcie co ajmiej przerywae. PIŚMIENNICTWO Kamińska G., Ocea struktury przestrzeej kompleksów leśych. Geomatyka w badaiach struktur przestrzeych kompleksów leśych. SGGW Warszawa, Suchecki K., O ekologiczym wypełieiu przestrzei drzewostau. Sylwa 1-2, Suchecki K., Rozwiięcie teorii ekologiczego wypełieia przestrzei i zastosowaie jej w hodowli lasu. Pr. Rol. Leś. 67. Sugiero D., Aaliza wypełieia leśej przestrzei w drzewostaach jodłowo-bukowych a siedlisku lasu wyżyego w Nadleśictwie Krasiczy. Maszy. Kat. Urz. Las. AR, Pozań. UNIT AREA AND SPACE OF THE YOUNG GENERATION TREES IN A TWO-GENERATION CARPATHIAN BEECH FOREST Abstract. This study costitutes a attempt to aalyse the fillig of forest space i twogeeratio fellig stads growig o a uplad forest site. The purpose of the performed ivestigatios was to determie the area ad space of a sigle tree i the layer of the youg geeratio ad the ifluece of the old forest o these tree parameters. The experimetal material was collected i 2001 from the area of the Krasiczy Forest Divisio (RDLP Kroso). The aalysis was performed i 28 test sites i which the proportio of the commo beech i the old forest compositio was at least 70%. The coefficiets calculated i this study were characterised by a fairly high variability, especially i the field of the tree uit area. As a rule, this variability was higher i the beech youg crop tha i the fir oe. It is to be presumed that this was a atural outcome of diversified structural traits resultig from a coscious, albeit subjectively realised, process of forest utilisatio ad forest self-regeeratio. The performed aalysis failed to reveal a sigificat ifluece of old trees o the size of the area ad space i the layer of the youg geeratio developig uder their caopy. Therefore, there is a eed to cotiue this kid of ivestigatios, also i stads characterised by a differet structure, with the aim to verify the usefuless of the applied idices i spatial aalyses cocerig structural traits of the Carpathia beech forest. The idetificatio of the fillig parameters of the forest space may help foresters i plaig their ecoomical recommedatios ad the achievemet of appropriate silvicultural tasks. Key words: area of oe tree, space of oe tree, the Carpathia beech forest Zaakceptowao do druku Accepted for prit: r. Silvarum Coledarum Ratio et Idustria Ligaria 3(1) 2004
Statystyka opisowa. () Statystyka opisowa 24 maja / 8
Część I Statystyka opisowa () Statystyka opisowa 24 maja 2010 1 / 8 Niech x 1, x 2,..., x będą wyikami pomiarów, p. temperatury, ciśieia, poziomu rzeki, wielkości ploów itp. Przykład 1: wyiki pomiarów
Miary położenia (tendencji centralnej) to tzw. miary przeciętne charakteryzujące średni lub typowy poziom wartości cechy.
MIARY POŁOŻENIA I ROZPROSZENIA WYNIKÓW SERII POMIAROWYCH Miary położeia (tedecji cetralej) to tzw. miary przecięte charakteryzujące średi lub typowy poziom wartości cechy. Średia arytmetycza: X i 1 X i,
Elementy statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezentacji (wykład I)
Elemety statystyki opisowej Izolda Gorgol wyciąg z prezetacji (wykład I) Populacja statystycza, badaie statystycze Statystyka matematycza zajmuje się opisywaiem i aalizą zjawisk masowych za pomocą metod
Statystyczny opis danych - parametry
Statystyczy opis daych - parametry Ozaczeia żółty owe pojęcie czerwoy, podkreśleie uwaga * materiał adobowiązkowy Aa Rajfura, Matematyka i statystyka matematycza a kieruku Rolictwo SGGW Zagadieia. Idea
Metrologia: miary dokładności. dr inż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczecinie
Metrologia: miary dokładości dr iż. Paweł Zalewski Akademia Morska w Szczeciie Miary dokładości: Najczęściej rozkład pomiarów w serii wokół wartości średiej X jest rozkładem Gaussa: Prawdopodobieństwem,
Jak obliczać podstawowe wskaźniki statystyczne?
Jak obliczać podstawowe wskaźiki statystycze? Przeprowadzoe egzamiy zewętrze dostarczają iformacji o tym, jak ucziowie w poszczególych latach opaowali umiejętości i wiadomości określoe w stadardach wymagań
Smukłość sosen w klasach biosocjalnych
Pozańskie Towarzystwo Przyjaciół Nauk Wydział Nauk roliczych i leśych Prace komisji auk roliczych i komisji auk leśych Tom 103 2012 Katarzya Kaźmierczak Smukłość sose w klasach biosocjalych Slederess of
Statystyka opisowa. (n m n m 1 ) h (n m n m 1 ) + (n m n m+1 ) 2 +1), gdy n jest parzyste
Statystyka opisowa Miary statystycze: 1. miary położeia a) średia z próby x = 1 x = 1 x = 1 x i - szereg wyliczający x i i - szereg rozdzielczy puktowy x i i - szereg rozdzielczy przedziałowy, gdzie x
3. Tworzenie próby, błąd przypadkowy (próbkowania) 5. Błąd standardowy średniej arytmetycznej
PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 2. Zmiee losowe i ich rozkłady 3. Populacje i próby daych, estymacja parametrów 4. Testowaie hipotez 5. Testy parametrycze 6. Testy
Estymacja przedziałowa
Metody probabilistycze i statystyka Estymacja przedziałowa Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Metody probabilistycze
STATYSTYKA I ANALIZA DANYCH
TATYTYKA I ANALIZA DANYCH Zad. Z pewej partii włókie weły wylosowao dwie próbki włókie, a w każdej z ich zmierzoo średicę włókie różymi metodami. Otrzymao astępujące wyiki: I próbka: 50; średia średica
Zestaw II Odpowiedź: Przeciętna masa ciała w grupie przebadanych szczurów wynosi 186,2 g.
Zadaia przykładowe z rozwiązaiami Zadaie Dokoao pomiaru masy ciała 8 szczurów laboratoryjych. Uzyskao astępujące wyiki w gramach: 70, 80, 60, 90, 0, 00, 85, 95. Wyzaczyć przeciętą masę ciała wśród zbadaych
Miary rozproszenia. Miary położenia. Wariancja. Średnia. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla
Statystyka powtórzenie (I semestr) Rafał M. Frąk
Statystyka powtórzeie (I semestr) Rafał M. Frąk TEORIA Statystyka Statystyka zajmuje się badaiem procesu zbieraia oraz iterpretacji daych liczbowych lub jakościowych. Przedmiotem statystyki są metody badaia
Miary położenia. Miary rozproszenia. Średnia. Wariancja. Dla danych indywidualnych: Dla danych indywidualnych: s 2 = 1 n. (x i x) 2. x i.
Miary położeia Średia Dla daych idywidualych: x = 1 x = 1 x i i ẋ i gdzie ẋ i środek i tego przedziału i - liczość i-tego przedziału Domiata moda Liczba ajczęściej występująca jeśli taka istieje - dla
COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH. Kierunek: Finanse i rachunkowość. Robert Bąkowski Nr albumu: 9871
COLLEGIUM MAZOVIA INNOWACYJNA SZKOŁA WYŻSZA WYDZIAŁ NAUK STOSOWANYCH Kieruek: Fiase i rachukowość Robert Bąkowski Nr albumu: 9871 Projekt: Badaie statystycze cey baryłki ropy aftowej i wartości dolara
Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).
Cetrale miary położeia Średia; Moda (domiata) Mediaa Kwatyle (kwartyle, decyle, cetyle) Moda (Mo, D) wartość cechy występującej ajczęściej (ajlicziej). Mediaa (Me, M) dzieli uporządkoway szereg liczbowy
BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI
StatSoft Polska, tel. () 484300, (60) 445, ifo@statsoft.pl, www.statsoft.pl BADANIA DOCHODU I RYZYKA INWESTYCJI ZA POMOCĄ ANALIZY ROZKŁADÓW Agieszka Pasztyła Akademia Ekoomicza w Krakowie, Katedra Statystyki;
1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o
1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady
Statystyka Opisowa. w2: podstawowe miary. Jerzy Stefanowski Instytut Informatyki Politechnika Poznańska. Poznań, 2015/16 aktualizacja 2017
Statystyka Opisowa w2: podstawowe miary Jerzy Stefaowski Istytut Iformatyki Politechika Pozańska Pozań, 205/6 aktualizacja 207 STATYSTYKA OPISOWA Techiki wstępej aalizy daych i ich prezetacji: gromadzeie,
STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY Q i = x lmi + i mi 1 4 j h m i mi x = 1 x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH POMIAR FIZYCZNY Pomiar bezpośredi to doświadczeie, w którym przy pomocy odpowiedich przyrządów mierzymy (tj. porówujemy
STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY
MIARY POŁOŻENIA Średia Dla daych idywidualych: x = 1 STATYSTYKA OPISOWA PODSTAWOWE WZORY x i x = 1 i ẋ i gdzie ẋ i środek i-tego przedziału i liczość i- tego przedziału Domiata (moda Liczba ajczęściej
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 1 i 2
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD i 2 Literatura: Marek Cieciura, Jausz Zacharski, Metody probabilistycze w ujęciu praktyczym, L. Kowalski, Statystyka, 2005 2 Statystyka to dyscyplia aukowa, której zadaiem jest
ZMIENNOŚĆ SUMY MIĄŻSZOŚCI DRZEW NA POWIERZCHNIACH PRÓBNYCH W RÓŻNOWIEKOWYCH LASACH GÓRSKICH
SCIENTIARUM POLONORUMACTA Silv. Colendar. Rat. Ind. Lignar. 3(2) 2004, 5-11 ZMIENNOŚĆ SUMY MIĄŻSZOŚCI DRZEW NA POWIERZCHNIACH PRÓBNYCH W RÓŻNOWIEKOWYCH LASACH GÓRSKICH Jan Banaś Akademia Rolnicza w Krakowie
Analiza potencjału energetycznego depozytów mułów węglowych
zaiteresowaia wykorzystaiem tej metody w odiesieiu do iych droboziaristych materiałów odpadowych ze wzbogacaia węgla kamieego ależy poszukiwać owych, skutecziej działających odczyików. Zdecydowaie miej
Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017
STATYSTYKA OPISOWA Dr Alia Gleska Istytut Matematyki WE PP 18 listopada 2017 1 Metoda aalitycza Metoda aalitycza przyjmujemy założeie, że zmiay zjawiska w czasie moża przedstawić jako fukcję zmieej czasowej
Statystyka opisowa - dodatek
Statystyka opisowa - dodatek. *Jak obliczyć statystyki opisowe w dużych daych? Liczeie statystyk opisowych w dużych daych może sprawiać problemy. Dla przykładu zauważmy, że aiwa implemetacja średiej arytmetyczej
Testowanie hipotez. H 1 : µ 15 lub H 1 : µ < 15 lub H 1 : µ > 15
Testowaie hipotez ZałoŜeia będące przedmiotem weryfikacji azywamy hipotezami statystyczymi. KaŜde przypuszczeie ma swoją alteratywę. Jeśli postawimy hipotezę, Ŝe średica pia jedoroczych drzew owej odmiay
14. RACHUNEK BŁĘDÓW *
4. RACHUNEK BŁĘDÓW * Błędy, które pojawiają się w czasie doświadczeia mogą mieć włase źródła. Są imi błędy związae z błędą kalibracją torów pomiarowych, szumy, czas reagowaia przyrządu, ograiczeia kostrukcyje,
Parametryczne Testy Istotności
Parametrycze Testy Istotości Wzory Parametrycze testy istotości schemat postępowaia pukt po pukcie Formułujemy hipotezę główą H odośie jakiegoś parametru w populacji geeralej Hipoteza H ma ajczęściej postać
Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA
Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz
Histogram: Dystrybuanta:
Zadaie. Szereg rozdzielczy (przyjmujemy przedziały klasowe o długości 0): x0 xi i środek i*środek i_sk częstości częstości skumulowae 5 5 8 0 60 8 0,6 0,6 5 5 9 0 70 7 0,8 0, 5 5 5 0 600 0, 0,6 5 55 8
Wykład 11 ( ). Przedziały ufności dla średniej
Wykład 11 (14.05.07). Przedziały ufości dla średiej Przykład Cea metra kwadratowego (w tys. zł) z dla 14 losowo wybraych mieszkań w mieście A: 3,75; 3,89; 5,09; 3,77; 3,53; 2,82; 3,16; 2,79; 4,34; 3,61;
L.Kowalski zadania ze statystyki matematycznej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3
L.Kowalski zadaia ze statystyki matematyczej-zestaw 3 ZADANIA - ZESTAW 3 Zadaie 3. Cecha X populacji ma rozkład N m,. Z populacji tej pobrao próbę 7 elemetową i otrzymao wyiki x7 = 9, 3, s7 =, 5 a Na poziomie
Projekt ze statystyki
Projekt ze statystyki Opracowaie: - - Spis treści Treść zaia... Problem I. Obliczeia i wioski... 4 Samochó I... 4 Miary położeia... 4 Miary zmieości... 5 Miary asymetrii... 6 Samochó II... 8 Miary położeia:...
ANALIZA DANYCH DYSKRETNYCH
ZJAZD ESTYMACJA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oa oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej estymatorem,
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA
ZAGADNIENIE ESTYMACJI. ESTYMACJA PUNKTOWA I PRZEDZIAŁOWA Mamy populację geeralą i iteresujemy się pewą cechą X jedostek statystyczych, a dokładiej pewą charakterystyką liczbową θ tej cechy (p. średią wartością
Wykład nr 2. Statystyka opisowa część 2. Plan wykładu
Wykład r 2 Statystyka opisowa część 2 Pla wykładu 1. Uwagi wstępe 2. Miary tedecji cetralej 2.1. Wartości średie 2.2. Miary pozycyje 2.3. Domiata 3. Miary rozproszeia 4. Miary asymetrii 5. Miary kocetracji
1 Testy statystyczne. 2 Rodzaje testów
1 Testy statystycze Podczas sprawdzaia hipotez statystyczych moga¾ wystapić ¾ dwa rodzaje b ¾edów. Prawdopodobieństwo b ¾edu polegajacego ¾ a odrzuceiu hipotezy zerowej (H 0 ), gdy jest oa prawdziwa, czyli
Ćwiczenie 2 ESTYMACJA STATYSTYCZNA
Ćwiczeie ETYMACJA TATYTYCZNA Jest to metoda wioskowaia statystyczego. Umożliwia oszacowaie wartości iteresującego as parametru a podstawie badaia próbki. Estymacja puktowa polega a określeiu fukcji zwaej
STATYSTYKA MATEMATYCZNA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA. Wykład wstępy. Teoria prawdopodobieństwa i elemety kombiatoryki 3. Zmiee losowe 4. Populacje i próby daych 5. Testowaie hipotez i estymacja parametrów 6. Test t 7. Test 8. Test
PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA
PODSTAWY BIOSTATYSTYKI ĆWICZENIA FILIP RACIBORSKI FILIP.RACIBORSKI@WUM.EDU.PL ZAKŁAD PROFILAKTYKI ZAGROŻEŃ ŚRODOWISKOWYCH I ALERGOLOGII WUM ZADANIE 1 Z populacji wyborców pobrao próbkę 1000 osób i okazało
KURS STATYSTYKA. Lekcja 3 Parametryczne testy istotności ZADANIE DOMOWE. Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 3 Parametrycze testy istotości ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Stroa Część : TEST Zazacz poprawą odpowiedź (tylko jeda jest prawdziwa). Pytaie Statystykę moża rozumieć jako: a) próbkę
INSTRUKCJA NR 06-2 POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ
LABORATORIUM OCHRONY ŚRODOWISKA - SYSTEM ZARZĄDZANIA JAKOŚCIĄ - INSTRUKCJA NR 06- POMIARY TEMPA METABOLIZMU METODĄ TABELARYCZNĄ 1. Cel istrukcji Celem istrukcji jest określeie metodyki postępowaia w celu
MIANO ROZTWORU TITRANTA. Analiza statystyczna wyników oznaczeń
MIANO ROZTWORU TITRANTA Aaliza saysycza wyików ozaczeń Esymaory pukowe Średia arymeycza x jes o suma wyików w serii podzieloa przez ich liczbę: gdzie: x i - wyik poszczególego ozaczeia - liczba pomiarów
X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.
Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,
Elementy modelowania matematycznego
Elemety modelowaia matematyczego Wstęp Jakub Wróblewski jakubw@pjwstk.edu.pl http://zajecia.jakubw.pl/ TEMATYKA PRZEDMIOTU Modelowaie daych (ilościowe): Metody statystycze: estymacja parametrów modelu,
Statystyka i Opracowanie Danych. W7. Estymacja i estymatory. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407
Statystyka i Opracowaie Daych W7. Estymacja i estymatory Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok407 ada@agh.edu.pl Estymacja parametrycza Podstawowym arzędziem szacowaia iezaego parametru jest estymator obliczoy a podstawie
Uwarunkowania rozwojowe województw w Polsce analiza statystyczno-ekonometryczna
3 MAŁGORZATA STEC Dr Małgorzata Stec Zakład Statystyki i Ekoometrii Uiwersytet Rzeszowski Uwarukowaia rozwojowe województw w Polsce aaliza statystyczo-ekoometrycza WPROWADZENIE Rozwój społeczo-gospodarczy
Ćwiczenia nr 5. TEMATYKA: Regresja liniowa dla prostej i płaszczyzny
TEMATYKA: Regresja liiowa dla prostej i płaszczyzy Ćwiczeia r 5 DEFINICJE: Regresja: metoda statystycza pozwalająca a badaie związku pomiędzy wielkościami daych i przewidywaie a tej podstawie iezaych wartości
Materiały do wykładu 4 ze Statystyki
Materiały do wykładu 4 ze Statytyki CHARAKTERYSTYKI LICZBOWE STRUKTURY ZBIOROWOŚCI (dok.) 1. miary położeia - wykład 2 2. miary zmieości (dyperji, rozprozeia) - wykład 3 3. miary aymetrii (kośości) 4.
ISSN 1898-6447. Zeszyty Naukowe. Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie. Cracow Review of Economics and Management. Metody analizy danych.
ISSN 1898-6447 Uiwersytet Ekoomiczy w Krakowie Zeszyty Naukowe Cracow Review of Ecoomics ad Maagemet 93 Metody aalizy daych Kraków 013 Rada Naukowa Adrzej Atoszewski (Polska), Slavko Arsovski (Serbia),
OCENA METOD OBLICZANIA ŁADUNKÓW ZANIECZYSZCZEŃ WYMYWANYCH ZE ZLEWNI. Mariusz Sojka, Sadżide Murat-Błażejewska, Jolanta Kanclerz
Acta Sci. Pol., Formatio Circumiectus 6 (1) 2007, 3 13 OCENA METOD OBLICZANIA ŁADUNKÓW ZANIECZYSZCZEŃ WYMYWANYCH ZE ZLEWNI Mariusz Sojka, Sadżide Murat-Błażejewska, Jolata Kaclerz Akademia Rolicza w Pozaiu
POLITECHNIKA OPOLSKA
POLITCHIKA OPOLSKA ISTYTUT AUTOMATYKI I IFOMATYKI LABOATOIUM MTOLOII LKTOICZJ 7. KOMPSATOY U P U. KOMPSATOY APIĘCIA STAŁO.. Wstęp... Zasada pomiaru metodą kompesacyją. Metoda kompesacyja pomiaru apięcia
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystyczna analiza danych jakościowych. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.
Rachuek prawdopodobieństwa i statystyka W12: Statystycza aaliza daych jakościowych Dr Aa ADRIAN Paw B5, pok 407 ada@agh.edu.pl Wprowadzeie Rozróżia się dwa typy daych jakościowych: Nomiale jeśli opisują
STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW.
Statytycza ocea wyików pomiaru STATYSTYCZNA OCENA WYNIKÓW POMIARÓW CEL ĆWICZENIA Celem ćwiczeia jet: uświadomieie tudetom, że każdy wyik pomiaru obarczoy jet błędem o ie zawze zaej przyczyie i wartości,
Podstawowe pojęcia. Próba losowa. Badanie próby losowej
METODY PROBABILISTYCZNE I STATYSTYKA WYKŁAD 8: STATYSTYKA OPISOWA. ROZKŁADY PRAWDOPODOBIEŃSTWA WYSTĘPUJĄCE W STATYSTYCE. Małgorzata Krętowska Wydział Iforatyki Politechika Białostocka Podstawowe pojęcia
SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI BITUMICZNYCH W SYSTEMIE OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN
ZAŁĄCZNIK B GENERALNA DYREKCJA DRÓG PUBLICZNYCH Biuro Studiów Sieci Drogowej SYSTEM OCENY STANU NAWIERZCHNI SOSN WYTYCZNE STOSOWANIA - ZAŁĄCZNIK B ZASADY POMIARU I OCENY STANU RÓWNOŚCI PODŁUŻNEJ NAWIERZCHNI
Analiza wyników symulacji i rzeczywistego pomiaru zmian napięcia ładowanego kondensatora
Aaliza wyików symulacji i rzeczywistego pomiaru zmia apięcia ładowaego kodesatora Adrzej Skowroński Symulacja umożliwia am przeprowadzeie wirtualego eksperymetu. Nie kostruując jeszcze fizyczego urządzeia
Opracowanie danych pomiarowych. dla studentów realizujących program Pracowni Fizycznej
Opracowaie daych pomiarowych dla studetów realizujących program Pracowi Fizyczej Pomiar Działaie mające a celu wyzaczeie wielkości mierzoej.. Do pomiarów stosuje się przyrządy pomiarowe proste lub złożoe.
Podstawowe oznaczenia i wzory stosowane na wykładzie i laboratorium Część I: estymacja
Podstawowe ozaczeia i wzory stosowae a wykładzie i laboratorium Część I: estymacja 1 Ozaczeia Zmiee losowe (cechy) ozaczamy a wykładzie dużymi literami z końca alfabetu. Próby proste odpowiadającymi im
O pewnych zastosowaniach rachunku różniczkowego funkcji dwóch zmiennych w ekonomii
O pewych zastosowaiach rachuku różiczkowego fukcji dwóch zmieych w ekoomii 1 Wielkość wytwarzaego dochodu arodowego D zależa jest od wielkości produkcyjego majątku trwałego M i akładów pracy żywej Z Fukcję
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych (w zakresie materiału przedstawionego na wykładzie organizacyjnym)
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych (w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym) Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli
Na podstawie art. 55a ustawy z dnia 7 lipca 1994 r. Prawo budowlane (Dz. U. z 2013 r. poz. 1409) zarządza się, co następuje:
Projekt z dia 16.12.2013 r. Rozporządzeie Miistra Ifrastruktury i Rozwoju 1) z dia.. 2013 r. w sprawie metodologii obliczaia charakterystyki eergetyczej budyku i lokalu mieszkalego lub części budyku staowiącej
METODA PODOBIEŃSTWA HYDROLOGICZNEGO W UJĘCIU RÓŻNYCH AUTORÓW
ZBIGNIEW MROZIŃSKI METOD PODOBIEŃSTW YDROLOGICZNEGO W UJĘCIU RÓŻNYC UTORÓW. Wstęp Zagadieie podobieństwa hydrologiczego jest bardzo waże z uwagi a koieczość określaia charakterystyk hydrologiczych koieczych
Korelacja i regresja. Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Inteligencji i Metod Matematycznych. Wykład 12
Wykład Korelacja i regresja Dr Joaa Baaś Zakład Badań Systemowych Istytut Sztuczej Iteligecji i Metod Matematyczych Wydział Iformatyki Politechiki Szczecińskiej Wykład 8. Badaie statystycze ze względu
BARBARA DUTKA. Instytut Mechaniki Górotworu PAN, ul. Reymonta 27; Kraków. Streszczenie
Prace Istytutu Mechaiki Górotworu PAN Tom 19, r 2, czerwiec 2017, s. 35-42 Istytut Mechaiki Górotworu PAN Opis statystyczy wyików pomiarów metaoośości i wskaźika itesywości desorpcji prowadzoych w latach
Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates)
Struktura czasowa stóp procetowych (term structure of iterest rates) Wysokość rykowych stóp procetowych Na ryku istieje wiele różorodych stóp procetowych. Poziom rykowej stopy procetowej (lub omialej stopy,
Statystyka. Katarzyna Chudy Laskowska
Statystyka Katarzya Chudy Laskowska http://kc.sd.prz.edu.pl/ WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Celem aalizy statystyczej ie jest zwykle tylko opisaie (prezetacja) posiadaych daych, czyli tzw. próby statystyczej.
sylwan nr 9: 3 15, 2006
sylwan nr 9: 3 15, 2006 Jerzy Szwagrzyk, Waldemar Sulowski, Tomasz Skrzydłowski Structure of a natural stand of a Carpathian beech forest in the Tatra mountains compared with natural beech stands from
Plan wykładu. Analiza danych Wykład 1: Statystyka opisowa. Literatura. Podstawowe pojęcia
Pla wykładu Aaliza daych Wykład : Statystyka opisowa. Małgorzata Krętowska Wydział Iformatyki Politechika Białostocka. Statystyka opisowa.. Estymacja puktowa. Własości estymatorów.. Rozkłady statystyk
Wykład. Inwestycja. Inwestycje. Inwestowanie. Działalność inwestycyjna. Inwestycja
Iwestycja Wykład Celowo wydatkowae środki firmy skierowae a powiększeie jej dochodów w przyszłości. Iwestycje w wyiku użycia środków fiasowych tworzą lub powiększają majątek rzeczowy, majątek fiasowy i
Wybrane litery alfabetu greckiego
Wybrae litery alfabetu greckiego α alfa β beta Γ γ gamma δ delta ɛ, ε epsilo η eta Θ θ theta κ kappa Λ λ lambda µ mi ν i ξ ksi π pi ρ, ϱ ro σ sigma τ tau Φ φ, ϕ fi χ chi Ψ ψ psi Ω ω omega Ozaczeia a i
Dokładność pomiaru wybranymi dalmierzami laserowymi w środowisku leśnym*
Michał Brach, Kail Bielak, Staisław Drozdowski Dokładość poiaru wybrayi dalierzai laserowyi w środowisku leśy* sylwa 57 (9): 67 677, 03 Measureets accuracy of selected laser ragefiders i the forest eviroet
LABORATORIUM METROLOGII
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Cetrum Iżyierii Ruchu Morskiego LABORATORIUM METROLOGII Ćwiczeie 5 Aaliza statystycza wyików pomiarów pozycji GNSS Szczeci, 010 Zespół wykoawczy: Dr iż. Paweł Zalewski Mgr
ANALIZA ZJAWISKA STARZENIA SIĘ LUDNOŚCI ŚLĄSKA W UJĘCIU PRZESTRZENNYM
Katarzya Zeug-Żebro Uiwersytet Ekoomiczy w Katowicach Katedra Matematyki katarzya.zeug-zebro@ue.katowice.pl ANALIZA ZJAWISKA STARZENIA SIĘ LUDNOŚCI ŚLĄSKA W UJĘCIU PRZESTRZENNYM Wprowadzeie Zjawisko starzeia
Damian Doroba. Ciągi. 1. Pierwsza z granic powinna wydawać się oczywista. Jako przykład może służyć: lim n = lim n 1 2 = lim.
Damia Doroba Ciągi. Graice, z których korzystamy. k. q.. 5. dla k > 0 dla k 0 0 dla k < 0 dla q > 0 dla q, ) dla q Nie istieje dla q ) e a, a > 0. Opis. Pierwsza z graic powia wydawać się oczywista. Jako
2.1. Studium przypadku 1
Uogóliaie wyików Filip Chybalski.. Studium przypadku Opis problemu Przedsiębiorstwo ŚRUBEX zajmuje się produkcją wyrobów metalowych i w jego szerokim asortymecie domiują różego rodzaju śrubki i wkręty.
Metoda analizy hierarchii Saaty ego Ważnym problemem podejmowania decyzji optymalizowanej jest często występująca hierarchiczność zagadnień.
Metoda aalizy hierarchii Saaty ego Ważym problemem podejmowaia decyzji optymalizowaej jest często występująca hierarchiczość zagadień. Istieje wiele heurystyczych podejść do rozwiązaia tego problemu, jedak
SUPLEMENTY MAGNEZU I POTRZEBA ICH STOSOWANIA W DIETACH DZIECI ZDROWYCH I Z CELIAKIĄ
ŻYWNOŚĆ. Nauka. Techologia. Jakość, 29, 4 (65), 295 32 ANNA WOJTASIK, HANNA KUNACHOWICZ, JERZY SOCHA 1 SUPLEMENTY MAGNEZU I POTRZEBA ICH STOSOWANIA W DIETACH DZIECI ZDROWYCH I Z CELIAKIĄ Streszczeie Na
Zawartość komórek somatycznych w mleku klaczy a rasa, wiek, kolejność i miesiąc laktacji* *
Rocz. Nauk. Zoot., T. 37, z. 2 (2010) 131 135 Zawartość komórek somatyczych w mleku klaczy a rasa, wiek, kolejość i miesiąc laktacji* * M a r i a K u l i s a, K a t a r z y a M a k i e ł a, J o a a H o
Charakterystyki liczbowe zmiennych losowych: wartość oczekiwana i wariancja
Charakterystyki liczbowe zmieych losowych: wartość oczekiwaa i wariacja dr Mariusz Grządziel Wykłady 3 i 4;,8 marca 24 Wartość oczekiwaa zmieej losowej dyskretej Defiicja. Dla zmieej losowej dyskretej
PRZEDZIAŁY UFNOŚCI. Niech θ - nieznany parametr rozkładu cechy X. Niech α będzie liczbą z przedziału (0, 1).
TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 3 RZEDZIAŁY UFNOŚCI Niech θ - iezay parametr rozkład cechy. Niech będzie liczbą z przedział 0,. Jeśli istieją statystyki, U i U ; U U ; których rozkład zależy od θ oraz U θ
Materiał ćwiczeniowy z matematyki Marzec 2012
Materiał ćwiczeiowy z matematyki Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych oraz schemat oceiaia do zadań otwartych POZIOM PODSTAWOWY Marzec 0 Klucz puktowaia do zadań zamkiętych Nr zad 3 5 6 7 8 9 0
SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY
SIGMA KWADRAT LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO- DEMOGRAFICZNY Weryfikacja hipotez statystyczych WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE Wioskowaie statystycze, to proces uogóliaia wyików uzyskaych a podstawie próby a całą
Podstawy opracowania wyników pomiarów z elementami analizy niepewności pomiarowych
Podstawy opracowaia wyików pomiarów z elemetami aalizepewości pomiarowych w zakresie materiału przedstawioego a wykładzie orgaizacyjym Pomiary Wyróżiamy dwa rodzaje pomiarów: pomiar bezpośredi, czyli doświadczeie,
Estymacja: Punktowa (ocena, błędy szacunku) Przedziałowa (przedział ufności)
IV. Estymacja parametrów Estymacja: Puktowa (ocea, błędy szacuku Przedziałowa (przedział ufości Załóżmy, że rozkład zmieej losowej X w populacji geeralej jest opisay dystrybuatą F(x;α, gdzie α jest iezaym
Słowniczek Hipoteza statystyczna Hipoteza parametryczna Hipoteza nieparametryczna Hipoteza zerowa Hipoteza alternatywna Błąd pierwszego rodzaju
Słowiczek Hipoteza statystycza jakiekolwiek przypuszczeie dotyczące rozkładu populacji geeralej Hipoteza parametrycza hipoteza statystycza precyzująca wartość parametru w rozkładzie populacji geeralej
Optymalizacja sieci powiązań układu nadrzędnego grupy kopalń ze względu na koszty transportu
dr hab. iż. KRYSTIAN KALINOWSKI WSIiZ w Bielsku Białej, Politechika Śląska dr iż. ROMAN KAULA Politechika Śląska Optymalizacja sieci powiązań układu adrzędego grupy kopalń ze względu a koszty trasportu
Wykład 5 Przedziały ufności. Przedział ufności, gdy znane jest σ. Opis słowny / 2
Wykład 5 Przedziały ufości Zwykle ie zamy parametrów populacji, p. Chcemy określić a ile dokładie y estymuje Kostruujemy przedział o środku y, i taki, że mamy 95% pewości, że zawiera o Nazywamy go 95%
POMIARY WARSZTATOWE. D o u ż y t k u w e w n ę t r z n e g o. Katedra Inżynierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego. Ćwiczenia laboratoryjne
D o u ż y t k u w e w ę t r z e g o Katedra Iżyierii i Aparatury Przemysłu Spożywczego POMIARY WARSZTATOWE Ćwiczeia laboratoryje Opracowaie: Urszula Goik, Maciej Kabziński Kraków, 2015 1 SUWMIARKI Suwmiarka
Badania OCENA ROZKŁADU ŚREDNIEGO WSPÓŁCZYNNIKA TARCIA KOLEJOWEGO HAMULCA TARCZOWEGO. Wojciech SAWCZUK
Wojciech SAWCZUK OCENA ROZKŁADU ŚREDNIEGO WSPÓŁCZYNNIKA TARCIA KOLEJOWEGO HAMULCA TARCZOWEGO Streszczeie Jedym z badań prowadzoych a bezwładościowym staowisku hamulcowym jest pomiar współczyika tarcia
Zeszyty naukowe nr 9
Zeszyty aukowe r 9 Wyższej Szkoły Ekoomiczej w Bochi 2011 Piotr Fijałkowski Model zależości otowań giełdowych a przykładzie otowań ołowiu i spółki Orzeł Biały S.A. Streszczeie Niiejsza praca opisuje próbę
Estymacja parametrów populacji
Estymacja parametrów populacji Estymacja parametrów populacji Estymacja polega a szacowaiu wartości parametrów rozkładu lub postaci samego rozkładu zmieej losowej, a podstawie próby statystyczej. Estymacje
Porównanie kilku metod obliczania wartości gruntów leśnych
Adam Zydroń, Ryszard Walkowiak, Krzysztof Moliński Porówaie kilk metod obliczaia wartości grtów leśych The compariso of several forest grod calclatig methods sylwa r 6: 3 11, 2007 ABSTRACT Zydroń A., Walkowiak
Ocena możliwości zastosowania rozkładu normalnego do opisu wybranych parametrów ruchu drogowego w miastach na przykładzie Radomia
Marzea Dębowska-Mróz, Ewa Feresztaj-Galardos, Reata Krajewska, Adrzej Rogowski Ocea możliwości zastosowaia rozkładu ormalego do opisu wybraych parametrów drogowego w miastach a przykładzie Radomia JEL:
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II
STATYSTKA I ANALIZA DANYCH LAB II 1. Pla laboratorium II rozkłady prawdopodobieństwa Rozkłady prawdopodobieństwa dwupuktowy, dwumiaowy, jedostajy, ormaly. Związki pomiędzy rozkładami prawdopodobieństw.
Iwona Foryś, Ewa Putek-Szeląg Uniwersytet Szczeciński s:
PRACE NAUKOWE UNIWERSYTETU EKONOMICZNEGO WE WROCŁAWIU RESEARCH PAPERS OF WROCŁAW UNIVERSITY OF ECONOMICS r 508 2018 Taksoomia 31 ISSN 1899-3192 Klasyfikacja i aaliza daych teoria i zastosowaia e-issn 2392-0041