A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009.
|
|
|
- Gabriela Piątkowska
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 A C T A U N I V E R S I T A T I S N I C O L A I C O P E R N I C I EKONOMIA XXXIX NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZTYT 389 TORUŃ 2009 Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu Katedra Ekonometr Statystyk Elżbeta Szulc MODELOWANIE DYNAMICZNYCH PROCESÓW PRZESTRZENNYCH Z a r y s t r e ś c. Artykuł przedstawa ekonometryczną analzę procesu przestrzennoczasowego na przykładze PKB w wybranych krajach europejskch. Przedmotem rozważań są przestrzenne przestrzenno-czasowe trendy oraz autozależnośc charakteryzujące składnkową strukturę badanego procesu. Składnk te są podstawą do specyfkacj dynamcznych model przestrzennych. Zaproponowane w artykule specyfkacje dynamcznych model przestrzennych poddaje sę emprycznej weryfkacj. S ł o w a k l u c z o w e: trend przestrzenno-czasowy, autokorelacja, model przesunęć przestrzennych, dynamczny model przestrzenny. 1. WPROWADZENIE Przedmotem rozważań nnejszego opracowana jest ekonometryczne modelowane dynamcznych procesów przestrzennych. Jest to kolejny artykuł z cyklu analz ekonomcznych procesów przestrzennych przestrzennoczasowych, który przedstawa metodologę ekonometrycznego modelowana struktury tych procesów (patrz także Szulc, 2008, 2009). Ilustracją empryczną przeprowadzonych rozważań jest, podobne jak w poprzednch artykułach, kształtowane sę PKB per capta w wybranych krajach europejskch. Są to: Austra, Nemcy, Czechy, Polska, Słowacja oraz Węgry. Dane dotyczą regonów ustalonych według europejskej klasyfkacj systemu NUTS pochodzą z bazy EUROSTATU. W pracy Szulc (2008) analzowano PKB per capta na wyodrębnonym obszarze w 2004 r. Badano strukturę składnkową pojedynczego procesu prze- Z s, obserwowanego na płaszczyźne w przestrzennych lokalza- strzennego ( ) cjach s = [ x, y ], gdze = 1, 2,..., 84. W pracy Szulc (2009) do przeprowa-
2 64 ELŻBIETA SZULC dzonej wcześnej analzy dołączono aspekt czasowy, tj. rozważano zmany PKB per capta na wyodrębnonym obszarze w latach Badano składnkową strukturę procesu przestrzennego w kolejnych latach, tj. Z t ( s ), s = [ x, y ], = 1, 2,..., 84, t = 1, 2,..., 7, przyjmując w ten sposób warunkowe względem czasu podejśce do analzy procesu przestrzennoczasowego. Wnosk dotyczące łącznej struktury przestrzenno-czasowej, prowadzące do odpowednego modelu emprycznego, wycągnęto wówczas jedyne w odnesenu do tzw. trendu przestrzenno-czasowego. Ponadto zaproponowano pewną ogranczoną specyfkację dynamcznego modelu przestrzennego. Nnejszy artykuł łączy wspomnane podejśca prezentując bardzej rozwnęte modele, opsujące składnkową strukturę procesu przestrzenno-czasowego Z( s,t), gdze s = [ x, y ], = 1, 2,..., 84, t = 1, 2,..., 7. Nadal obowązują następujące założena (por. Szulc, 2009): 1. Ekonomczne procesy przestrzenne wykazują trendy przestrzenne /lub przestrzenno-czasowe, które utożsama sę ze zmenającą sę w przestrzen /lub w czase wartoścą średną procesu. 2. Zazwyczaj wykazują one także autozależnośc, które w strukturze procesu tworzą składnk autoregresyjny. 3. Składnk autoregresyjny tworzy jednorodny/stacjonarny proces przestrzenny lub/ przestrzenno-czasowy. Oznacza to, że przyjmuje sę podstawową strukturę składnkową procesu przestrzenno-czasowego, którą symbolczne można zapsać w następującej postac ogólnej: Z gdze: ( ) ( s, t) P( s, t) + A( W, u) Z( s, t) + ε ( s t) =, (1), P s,t trend przestrzenno-czasowy, zazwyczaj wyrażany w postac trójwymarowej funkcj welomanowej; ( ) A W,u sumacyjny przestrzenno-czasowy operator przesunęć, zdefnowany w tak sposób, że W (macerz powązań przestrzennych) powoduje przesunęca zmennej w przestrzen, natomast u (operator przesunęć wstecz) powoduje przesunęca w czase; ε ( s,t) przestrzenno-czasowy proces bałego szumu. 2. WNIOSKI Z POPRZEDNICH BADAŃ W zakrese badana trendów przestrzennych stwerdzono, ż trendy take występują we wszystkch latach badanego okresu. We wszystkch przypadkach dopasowano modele stopna 1. Wykres 1. przedstawa teoretyczne powerzchne trendu. Nemal równoległe położene tych powerzchn pokazuje, że trendy
3 Modelowane dynamcznych procesów przestrzennych 65 przestrzenne PKB per capta na badanym obszarze w zasadze ne zmenają sę co do kształtu w kolejnych latach. Powerzchne odpowadające kolejnym okresom są położone coraz wyżej względem os wartośc PKB, co oznacza, że wartość średna PKB per capta w regonach rośne w czase. Wykres 1. Powerzchne wartośc wyrównanych PKB per capta według trendu przestrzennego w latach Źródło: opracowane własne. Wnosek 1. PKB per capta w rozważanym układze przestrzennym w badanym okrese kształtuje sę według przestrzenno-czasowego trendu stopna 1. Empryczny model przestrzenno-czasowego trendu PKB per capta przedstawa równane (2) PKB ˆ, t = 14367,2 0, x 0, y + 748, 582t, (2) ( 509,882) ( 0,000707) ( 0,001012) ( 113,242) R 2 = 0, W zakrese badana autokorelacj przestrzennej rzędu perwszego 1 dla reszt z dopasowanych wcześnej model trendu, stwerdzono nezbyt wysoką ale statystyczne stotną autokorelację dodatną we wszystkch latach. Wnosek 2. Wartośc PKB per capta w regonach sąsedzkch są do sebe podobne. W kolejnych latach wartośc statystyk Morana zmnejszały sę 2. 1 Oblczono wartośc statystyk Morana oraz ocenono ch stotność. Wynk zaprezentowano w pracy Szulc (2009). 2 Patrz przyps 1.
4 66 ELŻBIETA SZULC Wnosek 3. Podobeństwo PKB per capta w regonach sąsedzkch maleje w czase. Badając zakres przestrzenny autokorelacj 3 stwerdzono (w zależnośc od zastosowanej metody) stotność współczynnków perwszego oraz pątego rzędu, lub też rzędu perwszego, trzecego, czwartego, a nawet pątego. Wartośc odpowednch współczynnków można przedstawć na wykrese. Na przykład, wykres 2. prezentuje przestrzenne korelogramy szóstego rzędu dla PKB per capta w 2006 r. (korelogramy dla pozostałych lat przedstawono na zborczym wykrese 3.). (a) (b) Wykres 2. Przestrzenne korelogramy szóstego rzędu dla PKB w 2006 r.: (a) współczynnk Morana, (b) klasyczne współczynnk korelacj. Źródło: opracowane własne. Wnosek 4. Autokorelacja przestrzenna PKB per capta na badanym obszarze może dotyczyć ne tylko tzw. najblższych sąsadów. 3 Do badana wykorzystano dwe metody. Perwsza polegała na oblczenu ocene stotnośc odpowednch statystyk Morana, przy założenu sąsedztwa różnych rzędów, druga zaś polegała na wykorzystanu klasycznego współczynnka korelacj, oblczanego dla każdego ustalonego przesunęca przestrzennego. Wartośc oceny stotnośc odpowednch współczynnków przedstawono w pracy Szulc (2009).
5 Modelowane dynamcznych procesów przestrzennych 67 1.a. 1.b. 2.a. 2.b a. 3.b. 4.a. 4.b a. 5.b. 6.a. 6.b Wykres 2. Przestrzenne korelogramy szóstego rzędu dla PKB w latach *Kolejne pary wykresów dotyczą kolejnego jednego roku. Źródło: opracowane własne. Ze względu na nejednoznaczność wynków co do autokorelacj przestrzennej wyższych rzędów, uzyskanych za pomocą różnych metod, za najbardzej prawdopodobną uznano autokorelację perwszego rzędu. Wnosek 5. Proponuje sę następującą postać przestrzennego modelu ekonometrycznego PKB per capta: ( PKB ) ε PKB = θ + θ x + θ y + ρw + taką samą dla każdego roku badanego okresu , (3)
6 68 ELŻBIETA SZULC 3. MODELOWANIE TRENDOWO-AUTOREGRESYJNEJ STRUKTURY PRZESTRZENNO-CZASOWEGO PROCESU PKB Przeprowadzone badana prowadzą do rozważena następujących model przestrzenno-czasowych. Model z trendem przestrzenno-czasowym przestrzenną autoregresją Przeprowadzene oddzelnych analz przestrzennych dla każdego punktu w czase oraz porównane uzyskanych wynków, skłonło do sformułowana wnosku ogólnego, odnoszącego sę do łącznej przestrzenno-czasowej struktury badanego procesu, w postac następującego modelu teoretycznego: ( PKB, t ) t PKB, t θ θ100 x + θ 010 y + θ 001t + ρ + ε, = W, (4) Wynk szacowana parametrów weryfkacj modelu (4) przedstawa tabela 1. Tabela 1. Zestawene wynków estymacj weryfkacj modelu (4) Parametry Szacunk Błędy standardowe Statystyk z Pr (> z ) parametrów θ000 θ ,5-0, ,05 0, , , θ010-0, , , ,98 112,72 3,9742 0, θ001 ρ = 0,41449 test LR: 49,408, p-value: 0 Statystyka Walda: 70,115, p-value: 0 AIC: (AIC dla lm: 11801) Autokorelacja reszt Test LM: 0, , p-value: 0,95467 Źródło: oblczena własne. Model z trendem przestrzenno-czasowym przesunęcam przestrzennym charakteryzuje sę stotnym parametram, reszty ne wykazują autokorelacj jest on lepszy od modelu uwzględnającego jedyne trend. Model z trendem przestrzenno-czasowym oraz przestrzenną, a także czasową autoregresją Istnene bardzo slnej autokorelacj czasowej PKB per capta (współczynnk autokorelacj czasowej rzędu perwszego dla reszt modelu z trendem przestrzenno-czasowym stopna 1. równa sę 0,9951) uzasadna włączene do modelu opsującego strukturę PKB składnka PKB,t-1. Zatem kolejna specyfkacja modelu jest następująca: ( PKB, t ) t PKB, t θ θ100 x + θ 010 y + θ 001t + αpkb, t 1 + ρ + ε, = W. (5) Wynk szacowana parametrów oraz weryfkacj modelu (5) przedstawa tabela 2.
7 Modelowane dynamcznych procesów przestrzennych 69 Tabela 2. Zestawene wynków estymacj weryfkacj modelu (5) Parametry Szacunk Błędy standardowe Statystyk z Pr (> z ) parametrów θ ,68 121,88 1,3265 0,18467 θ100-0, , ,5097 0,13111 θ010-0, , ,5191 0, ,35 13,627 9,1985 θ001 α 1,0420 0, ,6556 ρ = -0, test LR: 17,139, p-value: 0 Statystyka Walda: 17,519, p-value: 0 AIC: 7643,4 Autokorelacja reszt Test LM: 49,851, p-value: 0 Źródło: oblczena własne. Pommo poprawy ogólnego stopna dopasowana modelu, ne można uznać go za ostateczny, poneważ w resztach pojawła sę autokorelacja. Model z trendem przestrzenno-czasowym, przestrzenną, czasową oraz przestrzenno-czasową autoregresją Podobne jak współczynnk autokorelacj przestrzennej oraz czasowej, współczynnk autokorelacj przestrzenno-czasowej perwszego rzędu okazał sę stotny. Jego wartość wynosła 0,1636. Dlatego następny model przestrzennoczasowej struktury PKB uwzględna dodatkowo składnk W(PKB,t-1 ). Przyjmuje on następującą postać: PKB, t = θ θ100 x + θ 010 y + θ 001t + αpkb, t 1 (6) + ρw( PKB, t ) + γw( PKB, t 1 ) + ε, t. Wynk szacowana parametrów weryfkacj modelu (6) przedstawa tabela 3. Tabela 3. Zestawene wynków estymacj weryfkacj modelu (6) Parametry θ000 θ100 θ010 θ001 α Szacunk parametrów 252,99-0, , ,610 1,0458-0,42254 γ ρ = 0,37102 test LR: 37,425, p-value: 0 Statystyka Walda: 44,667, p-value: 0 AIC: 7600,3 Autokorelacja reszt Test LM: 0,12572, p-value: 0,72291 Źródło: oblczena własne. Błędy standardowe Statystyk z Pr (> z ) 115,64 0, , ,9317 0, , ,1879-2,1088-2,4146 5, ,1819-7,3808 0, , ,01575
8 70 ELŻBIETA SZULC Rozważany model charakteryzuje sę stotnym parametram. Reszty modelu ne wykazują autokorelacj. Pod względem ogólnego dopasowana do danych jest on najlepszym spośród proponowanych w tej pracy model. 4. PODSUMOWANIE Rozważana nnejszego artykułu potwerdzają znaczene badana własnośc struktury przestrzennych przestrzenno-czasowych procesów ekonomcznych dla ch modelowana. Ekonometryczne modele procesów przestrzenno-czasowych pownny meć charakter dynamczny, co wyraża sę w odpowednm wyspecyfkowanu trendowo-autoregresyjnej struktury, charakteryzującej czasowe, przestrzenne przestrzenno-czasowe tendencje, oraz opóźnena przesunęca przestrzenne lub/ przestrzenno-czasowe obserwowanych zależnośc. PKB per capta na wyodrębnonym obszarze w badanym okrese realzuje przestrzenno-czasowy proces, wykazujący trend przestrzenno-czasowy oraz autozależnośc przestrzenne przestrzenno-czasowe. Specyfkacja dynamcznego modelu przestrzennego dla PKB per capta doprowadzła do otrzymana dobrego modelu emprycznego. LITERATURA Szulc E. (2008), Analza struktury ekonomcznych procesów przestrzennych na przykładze PKB w wybranych krajach europejskch, Acta Unverstats Ncola Copernc, Ekonoma XXXVIII, z. 388, Szulc E. (2009), Analza zman w czase struktury ekonomcznych procesów przestrzennych na przykładze PKB w wybranych krajach europejskch, referat wygłoszony na III Konferencj Naukowej m. Profesora Aleksandra Zelasa, pt. Modelowane prognozowane zjawsk społeczno-gospodarczych, Zakopane 5 8 maja 2009, złożony do druku w: J. Pocecha (red.), Współczesne problemy modelowana prognozowana zjawsk społecznogospodarczych, Studa Prace Unwersytetu Ekonomcznego w Krakowe. MODELLING OF DYNAMIC SPATIAL PROCESSES A b s t r a c t. The paper concerns econometrc modellng of the dynamc spatal processes on the example of GDP per capta n chosen European countres. The consderatons of the paper are focused on nvestgatons of the structure of components of the spato-temporal process. As a result of the analyss some specfcatons of the dynamc spatal models are obtaned. Next the ssues of the estmaton and verfcaton of the models are presented. The man concluson from the analyss s that the econometrc models of the spato-temporal processes ought to be of the dynamc character, e.g. consderng spatal and spato-temporal trends and spatal, temporal and spatotemporal autodependences as well. K e y w o r d s: spato-temporal trend, autocorrelaton, spatal lag model, dynamc spatal model.
A C T A U N I V E R S I T A T I S L O D Z I E N S I S FOLIA OECONOMICA 293, 2013
A C T A U N I V E R S I T A T I S L O D Z I E N S I S FOLIA OECONOMICA 293, 2013 Joanna Górna *, Karolna Górna ** PRZESTRZENNE I PRZESTRZENNO-CZASOWE TENDENCJE I ZALEŻNOŚCI PKB W WYBRANYCH KRAJACH EUROPEJSKICH
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE
DYNAMICZNE MODELE EKONOMETRYCZNE IX Ogólnopolske Semnarum Naukowe, 6 8 wrześna 2005 w Torunu Katedra Ekonometr Statystyk, Unwersytet Mkołaja Kopernka w Torunu Elżbeta Szulc Unwersytet Mkołaja Kopernka
W praktyce często zdarza się, że wyniki obu prób możemy traktować jako. wyniki pomiarów na tym samym elemencie populacji np.
Wykład 7 Uwaga: W praktyce często zdarza sę, że wynk obu prób możemy traktować jako wynk pomarów na tym samym elemence populacj np. wynk x przed wynk y po operacj dla tego samego osobnka. Należy wówczas
KURS STATYSTYKA. Lekcja 6 Regresja i linie regresji ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 6 Regresja lne regresj ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 Funkcja regresj I rodzaju cechy Y zależnej
Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0 1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających
Procedura normalizacji
Metody Badań w Geograf Społeczno Ekonomcznej Procedura normalzacj Budowane macerzy danych geografcznych mgr Marcn Semczuk Zakład Przedsęborczośc Gospodark Przestrzennej Instytut Geograf Unwersytet Pedagogczny
Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Zajęca 4 1. Interpretacja parametrów przy zmennych zerojedynkowych Zmenne 0-1 Interpretacja przy zmennej 0 1 w modelu lnowym względem zmennych objaśnających Interpretacja
ANALIZA STRUKTURY EKONOMICZNYCH PROCESÓW PRZESTRZENNYCH NA PRZYKŁADZIE PKB W WYBRANYCH KRAJACH EUROPEJSKICH
ACTA UNIVERSITATIS NICOLAI COPERNICI EKONOMIA XXXVIII NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 388 TORUŃ 28 Wydział Nauk Ekonomicznych i Zarządzania UMK Katedra Ekonometrii i Statystyki Elżbieta Szulc ANALIZA
ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI PRACY
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36, T. 1 Barbara Batóg *, Jacek Batóg ** Unwersytet Szczecńsk ANALIZA WPŁYWU OBSERWACJI NIETYPOWYCH NA WYNIKI MODELOWANIA REGIONALNEJ WYDAJNOŚCI
ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012
ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW (88)/01 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANIE ASOWEGO OENTU BEZWŁADNOŚCI WZGLĘDE OSI PIONOWEJ DLA SAOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWIE WZORU EPIRYCZNEGO 1. Wstęp asowy moment
Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego
Portel nwestycyjny ćwczena Na podst. Wtold Jurek: Konstrukcja analza rozdzał 5 dr chał Konopczyńsk Portele zawerające walor pozbawony ryzyka. lementy teor rynku kaptałowego 1. Pożyczane penędzy amy dwa
OeconomiA copernicana 2013 Nr 3. Modele ekonometryczne w opisie wartości rezydualnej inwestycji
OeconomA coperncana 2013 Nr 3 ISSN 2083-1277, (Onlne) ISSN 2353-1827 http://www.oeconoma.coperncana.umk.pl/ Klber P., Stefańsk A. (2003), Modele ekonometryczne w opse wartośc rezydualnej nwestycj, Oeconoma
Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu
PRACE KOMISJI GEOGRAFII PRZEMY SŁU Nr 7 WARSZAWA KRAKÓW 2004 Akadema Pedagogczna, Kraków Kształtowane sę frm nformatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu Postępujący proces rozwoju
3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu
3. Analiza własności szeregu czasowego i wybór typu modelu 1. Metody analizy własności szeregu czasowego obserwacji 1.1. Analiza wykresu szeregu czasowego 1.2. Analiza statystyk opisowych zmiennej prognozowanej
Weryfikacja hipotez dla wielu populacji
Weryfkacja hpotez dla welu populacj Dr Joanna Banaś Zakład Badań Systemowych Instytut Sztucznej Intelgencj Metod Matematycznych Wydzał Informatyk Poltechnk Szczecńskej 5. Parametryczne testy stotnośc w
Badanie współzależności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej
Badane współzależnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Kody znaków: żółte wyróżnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz 1 Zagadnena 1. Zwązek determnstyczny (funkcyjny) a korelacyjny.
Egzamin ze statystyki/ Studia Licencjackie Stacjonarne/ Termin I /czerwiec 2010
Egzamn ze statystyk/ Studa Lcencjacke Stacjonarne/ Termn /czerwec 2010 Uwaga: Przy rozwązywanu zadań, jeśl to koneczne, naleŝy przyjąć pozom stotnośc 0,01 współczynnk ufnośc 0,99 Zadane 1 PonŜsze zestawene
5. Pochodna funkcji. lim. x c x c. (x c) = lim. g(c + h) g(c) = lim
5. Pocodna funkcj Defncja 5.1 Nec f: (a, b) R nec c (a, b). Jeśl stneje granca lm x c x c to nazywamy ją pocodną funkcj f w punkce c oznaczamy symbolem f (c) Twerdzene 5.1 Jeśl funkcja f: (a, b) R ma pocodną
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH 1 Test zgodnośc χ 2 Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład o dystrybuance F). Hpoteza alternatywna H1( Cecha X populacj
KURS STATYSTYKA. Lekcja 1 Statystyka opisowa ZADANIE DOMOWE. www.etrapez.pl Strona 1
KURS STATYSTYKA Lekcja 1 Statystyka opsowa ZADANIE DOMOWE www.etrapez.pl Strona 1 Część 1: TEST Zaznacz poprawną odpowedź (tylko jedna jest prawdzwa). Pytane 1 W statystyce opsowej mamy pełne nformacje
ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH
Potr Mchalsk Węzeł Centralny OŻK-SB 25.12.2013 rok ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH Celem ponższej analzy jest odpowedź na pytane: czy wykształcene radnych
) będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym rozkładzie normalnym z następującymi parametrami: nieznaną wartością 1 4
Zadane. Nech ( X, Y ),( X, Y ), K,( X, Y n n ) będą nezależnym zmennym losowym o tym samym rozkładze normalnym z następującym parametram: neznaną wartoścą oczekwaną EX = EY = m, warancją VarX = VarY =
Wyznaczanie współczynnika sztywności zastępczej układu sprężyn
Wyznaczane zastępczej sprężyn Ćwczene nr 10 Wprowadzene W przypadku klku sprężyn ze sobą połączonych, można mu przypsać tzw. współczynnk zastępczej k z. W skrajnych przypadkach sprężyny mogą być ze sobą
STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU
Ewa Szymank Katedra Teor Ekonom Akadema Ekonomczna w Krakowe ul. Rakowcka 27, 31-510 Kraków STARE A NOWE KRAJE UE KONKURENCYJNOŚĆ POLSKIEGO EKSPORTU Abstrakt Artykuł przedstawa wynk badań konkurencyjnośc
Natalia Nehrebecka. Wykład 2
Natala Nehrebecka Wykład . Model lnowy Postad modelu lnowego Zaps macerzowy modelu lnowego. Estymacja modelu Wartośd teoretyczna (dopasowana) Reszty 3. MNK przypadek jednej zmennej . Model lnowy Postad
PROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE
PROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE Janusz Wątroba, StatSoft Polska Sp. z o.o. W nemal wszystkch dzedznach badań emprycznych mamy do czynena ze złożonoścą zjawsk procesów.
Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ
WERYFIKACJA HIPOTEZY O ISTOTNOŚCI OCEN PARAMETRÓW STRUKTURALNYCH MODELU Hpoezy o sonośc oszacowao paramerów zmennych objaśnających Tesowane sonośc paramerów zmennych objaśnających sprowadza sę do nasępującego
Analiza rodzajów skutków i krytyczności uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 1629A
Analza rodzajów skutków krytycznośc uszkodzeń FMECA/FMEA według MIL STD - 629A Celem analzy krytycznośc jest szeregowane potencjalnych rodzajów uszkodzeń zdentyfkowanych zgodne z zasadam FMEA na podstawe
Evaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model
Jadwga LAL-JADZIAK Unwersytet Zelonogórsk Instytut etrolog Elektrycznej Elżbeta KAWECKA Unwersytet Zelonogórsk Instytut Informatyk Elektronk Ocena dokładnośc estymacj funkcj korelacyjnych z użycem modelu
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =
OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA W PRZESIEWACZACH WIELOPOKŁADOWYCH
Prace Naukowe Instytutu Górnctwa Nr 136 Poltechnk Wrocławskej Nr 136 Studa Materały Nr 43 2013 Jerzy MALEWSKI* Marta BASZCZYŃSKA** przesewane, jakość produktów, optymalzacja OPTYMALIZACJA PROCESU PRZESIEWANIA
Plan wykładu: Typowe dane. Jednoczynnikowa Analiza wariancji. Zasada: porównać zmienność pomiędzy i wewnątrz grup
Jednoczynnkowa Analza Waranc (ANOVA) Wykład 11 Przypomnene: wykłady zadana kursu były zaczerpnęte z podręcznków: Statystyka dla studentów kerunków techncznych przyrodnczych, J. Koronack, J. Melnczuk, WNT
Badanie współzaleŝności dwóch cech ilościowych X i Y. Analiza korelacji prostej. Badanie zaleŝności dwóch cech ilościowych. Analiza regresji prostej
Badane współzaleŝnośc dwóch cech loścowych X Y. Analza korelacj prostej Badane zaleŝnośc dwóch cech loścowych. Analza regresj prostej Kody znaków: Ŝółte wyróŝnene nowe pojęce czerwony uwaga kursywa komentarz
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)
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 6 1 1. Zastosowane modelu potęgowego Przekształcene Boxa-Coxa 2. Zmenne cągłe za zmenne dyskretne 3. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zastosowane
STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],
![STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],](/thumbs/27/11347185.jpg "STATECZNOŚĆ SKARP. α - kąt nachylenia skarpy [ o ], φ - kąt tarcia wewnętrznego gruntu [ o ],")
STATECZNOŚĆ SKARP W przypadku obektu wykonanego z gruntów nespostych zaprojektowane bezpecznego nachylena skarp sprowadza sę do przekształcena wzoru na współczynnk statecznośc do postac: tgφ tgα = n gdze:
65120/ / / /200
. W celu zbadana zależnośc pomędzy płcą klentów ch preferencjam, wylosowano kobet mężczyzn zadano m pytane: uważasz za lepszy produkt frmy A czy B? Wynk były następujące: Odpowedź Kobety Mężczyźn Wolę
EKONOMETRYCZNA IDENTYFIKACJA STRUKTUR PROCESÓW PRZESTRZENNYCH WOBEC PROBLEMU AGREGACJI DANYCH
ACTA UNIVERSITATIS NICOLAI COPERNICI EKONOMIA XLII NAUKI HUMANISTYCZNO-SPOŁECZNE ZESZYT 402 TORUŃ 2011 Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu Katedra Ekonometrii i Statystyki Elżbieta Szulc EKONOMETRYCZNA
PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA WAHANIA SEZONOWE
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36 Krzysztof Dmytrów * Marusz Doszyń ** Unwersytet Szczecńsk PROGNOZOWANIE SPRZEDAŻY Z ZASTOSOWANIEM ROZKŁADU GAMMA Z KOREKCJĄ ZE WZGLĘDU NA
I. Elementy analizy matematycznej
WSTAWKA MATEMATYCZNA I. Elementy analzy matematycznej Pochodna funkcj f(x) Pochodna funkcj podaje nam prędkość zman funkcj: df f (x + x) f (x) f '(x) = = lm x 0 (1) dx x Pochodna funkcj podaje nam zarazem
Laboratorium ochrony danych
Laboratorum ochrony danych Ćwczene nr Temat ćwczena: Cała skończone rozszerzone Cel dydaktyczny: Opanowane programowej metody konstruowana cał skończonych rozszerzonych GF(pm), poznane ch własnośc oraz
Praca podkładu kolejowego jako konstrukcji o zmiennym przekroju poprzecznym zagadnienie ekwiwalentnego przekroju
Praca podkładu kolejowego jako konstrukcj o zmennym przekroju poprzecznym zagadnene ekwwalentnego przekroju Work of a ralway sleeper as a structure wth varable cross-secton - the ssue of an equvalent cross-secton
Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10
Natala Nehrebecka Stansław Cchock Wykład 10 1 1. Testy dagnostyczne 2. Testowane prawdłowośc formy funkcyjnej modelu 3. Testowane normalnośc składnków losowych 4. Testowane stablnośc parametrów 5. Testowane
Metody badań kamienia naturalnego: Oznaczanie współczynnika nasiąkliwości kapilarnej
Metody badań kaena naturalnego: Oznaczane współczynnka nasąklwośc kaplarnej 1. Zasady etody Po wysuszenu do stałej asy, próbkę do badana zanurza sę w wodze jedną z powerzchn (ngdy powerzchną obrabaną)
ZASTOSOWANIE METOD WAP DO OCENY POZIOMU PRZESTRZENNEGO ZRÓŻNICOWANIA ROZWOJU ROLNICTWA W POLSCE
Inżynera Rolncza 1(126)/2011 ZASTOSOWANIE METOD WAP DO OCENY POZIOMU PRZESTRZENNEGO ZRÓŻNICOWANIA ROZWOJU ROLNICTWA W POLSCE Katedra Zastosowań Matematyk Informatyk, Unwersytet Przyrodnczy w Lublne w Lublne
OKREŚLENIE CZASU MIESZANIA WIELOSKŁADNIKOWEGO UKŁADU ZIARNISTEGO PODCZAS MIESZANIA Z RECYRKULACJĄ SKŁADNIKÓW
Inżynera Rolncza 8(96)/2007 OKREŚLENIE CZASU MIESZANIA WIELOSKŁADNIKOWEGO UKŁADU ZIARNISTEGO PODCZAS MIESZANIA Z RECYRKULACJĄ SKŁADNIKÓW Jolanta Królczyk, Marek Tukendorf Katedra Technk Rolnczej Leśnej,
ZASTOSOWANIE METOD EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA HETEROGENICZNOŚCI OBIEKTÓW
STUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 31 Marusz Doszyń Unwersytet Szczecńsk ZASTOSOWANIE METOD EKONOMETRYCZNYCH DO BADANIA HETEROGENICZNOŚCI OBIEKTÓW Streszczene W artykule scharakteryzowano
MODELOWANIE PRZESTRZENNE CHARAKTERYSTYK RYNKU PRACY
Studia Ekonomiczne. Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach ISSN 083-8611 Nr 65 016 Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach Wydział Zarządzania Katedra Matematyki posp@ue.katowice.pl MODELOWANIE
EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010
EKONOMETRIA I Spotkane, dn. 5..2 Dr Katarzyna Beń Program ramowy: http://www.sgh.waw.pl/nstytuty/e/oferta_dydaktyczna/ekonometra_stacjonarne_nest acjonarne/ Zadana, dane do zadań, ważne nformacje: http://www.e-sgh.pl/ben/ekonometra
SYMULACJA KOMPUTEROWA NAPRĘŻEŃ DYNAMICZNYCH WE WRĘGACH MASOWCA NA FALI NIEREGULARNEJ
Jan JANKOWSKI *), Maran BOGDANIUK *),**) SYMULACJA KOMPUTEROWA NAPRĘŻEŃ DYNAMICZNYCH WE WRĘGACH MASOWCA NA FALI NIEREGULARNEJ W referace przedstawono równana ruchu statku w warunkach falowana morza oraz
System Przeciwdziałania Powstawaniu Bezrobocia na Terenach Słabo Zurbanizowanych SPRAWOZDANIE Z BADAŃ Autor: Joanna Wójcik
Opracowane w ramach projektu System Przecwdzałana Powstawanu Bezroboca na Terenach Słabo Zurbanzowanych ze środków Europejskego Funduszu Społecznego w ramach Incjatywy Wspólnotowej EQUAL PARTNERSTWO NA
Analiza korelacji i regresji
Analza korelacj regresj Zad. Pewen zakład produkcyjny zatrudna pracownków fzycznych. Ich wydajność pracy (Y w szt./h) oraz mesęczne wynagrodzene (X w tys. zł) przedstawa ponższa tabela: Pracownk y x A
Mikroekonometria 13. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 13 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Symulacje Analogczne jak w przypadku cągłej zmennej zależnej można wykorzystać metody Monte Carlo do analzy różnego rodzaju problemów w modelach gdze zmenna
ANALIZA PRZESTRZENNA PROCESU STARZENIA SIĘ POLSKIEGO SPOŁECZEŃSTWA
TUDIA I PRACE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH I ZARZĄDZANIA NR 36 Katarzyna Zeug-Żebro * Unwersytet Ekonomczny w Katowcach ANALIZA PRZETRZENNA PROCEU TARZENIA IĘ POLKIEGO POŁECZEŃTWA TREZCZENIE Perwsze prawo
Wprowadzenie Model ARMA Sezonowość Prognozowanie Model regresji z błędami ARMA. Modele ARMA
Ważną klasę modeli dynamicznych stanowią modele ARMA(p, q) Ważną klasę modeli dynamicznych stanowią modele ARMA(p, q) Modele tej klasy są modelami ateoretycznymi Ważną klasę modeli dynamicznych stanowią
Metody predykcji analiza regresji
Metody predykcj analza regresj TPD 008/009 JERZY STEFANOWSKI Instytut Informatyk Poltechnka Poznańska Przebeg wykładu. Predykcja z wykorzystanem analzy regresj.. Przypomnene wadomośc z poprzednch przedmotów..
Analiza regresji modele ekonometryczne
Analza regresj modele ekonometryczne Klasyczny model regresj lnowej - przypadek jednej zmennej objaśnającej. Rozpatrzmy klasyczne zagadnene zależnośc pomędzy konsumpcją a dochodam. Uważa sę, że: - zależność
KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE
Adranna Mastalerz-Kodzs Unwersytet Ekonomczny w Katowcach KONSTRUKCJA OPTYMALNYCH PORTFELI Z ZASTOSOWANIEM METOD ANALIZY FUNDAMENTALNEJ UJĘCIE DYNAMICZNE Wprowadzene W dzałalnośc nstytucj fnansowych, takch
Sprawozdanie powinno zawierać:
Sprawozdane pownno zawerać: 1. wypełnoną stronę tytułową (gotowa do ćw. nr 0 na strone drugej, do pozostałych ćwczeń zameszczona na strone 3), 2. krótk ops celu dośwadczena, 3. krótk ops metody pomaru,
ZRÓŻNICOWANIE ROZWOJU EKONOMICZNEGO POWIATÓW POLSKI WSCHODNIEJ
Studa Materały. Mscellanea Oeconomcae Rok 19, Nr 4/2015, tom I Wydzał Zarządzana Admnstracj Unwersytetu Jana Kochanowskego w Kelcach Zntegrowane podejśce do spójnośc rola statystyk publcznej Paweł Dykas
Propozycja modyfikacji klasycznego podejścia do analizy gospodarności
Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Propozycja modyfkacj klasycznego podejśca do analzy gospodarnośc Przedsęborstwa dysponujące dentycznym zasobam czynnków produkcj oraz dzałające w dentycznych warunkach
3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO
3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STŁEGO I PRZEMIENNEGO 3.1. Cel zakres ćwczena Celem ćwczena jest zapoznane sę z podstawowym właścwoścam łuku elektrycznego palącego sę swobodne, w powetrzu o cśnentmosferycznym.
Zaawansowane metody numeryczne
Wykład 9. jej modyfkacje. Oznaczena Będzemy rozpatrywać zagadnene rozwązana następującego układu n równań lnowych z n newadomym x 1... x n : a 11 x 1 + a 12 x 2 +... + a 1n x n = b 1 a 21 x 1 + a 22 x
Model ASAD. ceny i płace mogą ulegać zmianom (w odróżnieniu od poprzednio omawianych modeli)
Model odstawowe założena modelu: ceny płace mogą ulegać zmanom (w odróżnenu od poprzedno omawanych model) punktem odnesena analzy jest obserwacja pozomu produkcj cen (a ne stopy procentowej jak w modelu
Diagonalizacja macierzy kwadratowej
Dagonalzacja macerzy kwadratowej Dana jest macerz A nân. Jej wartośc własne wektory własne spełnają równane Ax x dla,..., n Każde z równań własnych osobno można zapsać w postac: a a an x x a a an x x an
KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA
KRZYWA BÉZIERA TWORZENIE I WIZUALIZACJA KRZYWYCH PARAMETRYCZNYCH NA PRZYKŁADZIE KRZYWEJ BÉZIERA Krzysztof Serżęga Wyższa Szkoła Informatyk Zarządzana w Rzeszowe Streszczene Artykuł porusza temat zwązany
MIARY ZALEŻNOŚCI ANALIZA STATYSTYCZNA NA PRZYKŁADZIE WYBRANYCH WALORÓW RYNKU METALI NIEŻELAZNYCH
Domnk Krężołek Unwersytet Ekonomczny w Katowcach MIARY ZALEŻNOŚCI ANALIZA AYYCZNA NA PRZYKŁADZIE WYBRANYCH WALORÓW RYNKU MEALI NIEŻELAZNYCH Wprowadzene zereg czasowe obserwowane na rynkach kaptałowych
5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej
5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej 1. Model Sezonowości kwartalnej i autoregresji zmiennej prognozowanej (rząd istotnej autokorelacji K = 1) Szacowana postać: y = c Q + ρ y, t =
Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.
Modele weloczynnkowe Analza Zarządzane Portfelem cz. 4 Ogólne model weloczynnkowy można zapsać jako: (,...,,..., ) P f F F F = n Dr Katarzyna Kuzak lub (,...,,..., ) f F F F = n Modele weloczynnkowe Można
STATYSTYKA REGIONALNA
ЕЗЮМЕ В,. Т (,,.),. В, 2010. щ,. В -,. STATYSTYKA REGIONALNA Paweł DYKAS Zróżncowane rozwoju powatów w woj. małopolskm W artykule podjęto próbę analzy rozwoju ekonomcznego powatów w woj. małopolskm, wykorzystując
TAKSONOMICZNA ANALIZA ROZWOJU TRANSPORTU DROGOWEGO W POLSCE
Katarzyna CHEBA * TAKSONOMICZNA ANALIZA ROZWOJU TRANSPORTU DROGOWEGO W POLSCE Streszczene Pozom warunk życa ludnośc w Polsce są slne przestrzenne zróżncowane. W pracy na przykładze województw w Polsce
Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009
Mara Konopka Katedra Ekonomk Organzacj Przedsęborstw Szkoła Główna Gospodarstwa Wejskego w Warszawe Analza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009 Wstęp Polska prywatyzacja
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne
XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadane dośwadczalne ZADANIE D Nazwa zadana: Maszyna analogowa. Dane są:. doda półprzewodnkowa (krzemowa) 2. opornk dekadowy (- 5 Ω ), 3. woltomerz cyfrowy, 4. źródło napęca
α i = n i /n β i = V i /V α i = β i γ i = m i /m
Ćwczene nr 2 Stechometra reakcj zgazowana A. Część perwsza: powtórzene koncentracje stężena 1. Stężene Stężene jest stosunkem lośc substancj rozpuszczonej do całkowtej lośc rozpuszczalnka. Sposoby wyrażena
Przykład 2. Stopa bezrobocia
Przykład 2 Stopa bezrobocia Stopa bezrobocia. Komentarz: model ekonometryczny stopy bezrobocia w Polsce jest modelem nieliniowym autoregresyjnym. Podobnie jak model podaŝy pieniądza zbudowany został w
Stateczność skarp. Parametry gruntu: Φ c γ
Stateczność skarp N α Parametry gruntu: Φ c γ Analza statecznośc skarpy w grunce nespostym I. Brak przepływu wody (brak fltracj) Równane równowag: Współczynnk statecznośc: S = T T tgφ n = = S tgα G N S
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW
SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW Stefan WÓJTOWICZ, Katarzyna BIERNAT ZAKŁAD METROLOGII I BADAŃ NIENISZCZĄCYCH INSTYTUT ELEKTROTECHNIKI ul. Pożaryskego 8, 04-703 Warszawa tel.
Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 2014 część 2 Katarzyna Lubnauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzanu Admr D. Aczel 2. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucjan Kowalsk. 4. Statystyka opsowa,
Zjawiska masowe takie, które mogą wystąpid nieograniczoną ilośd razy. Wyrazów Obcych)
Statystyka - nauka zajmująca sę metodam badana przedmotów zjawsk w ch masowych przejawach ch loścową lub jakoścową analzą z punktu wdzena nauk, do której zakresu należą.
Dobór zmiennych objaśniających
Dobór zmennych objaśnających Metoda grafowa: Należy tak rozpąć graf na werzchołkach opsujących poszczególne zmenne, aby występowały w nm wyłączne łuk symbolzujące stotne korelacje pomędzy zmennym opsującym.
EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnienia
EKONOMETRIA Wykład 4: Model ekonometryczny - dodatkowe zagadnena dr Dorota Cołek Katedra Ekonometr Wydzał Zarządzana UG http://wzr.pl/dorota-colek/ dorota.colek@ug.edu.pl 1 Wpływ skalowana danych na MNK
Zadane 1: Wyznacz średne ruchome 3-okresowe z następujących danych obrazujących zużyce energ elektrycznej [kwh] w pewnym zakładze w mesącach styczeń - lpec 1998 r.: 400; 410; 430; 40; 400; 380; 370. Zadane
ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH
Grzegorz PRZEKOTA ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH ZASTOSOWANIE ANALIZY HARMONICZNEJ DO OKREŚLENIA SIŁY I DŁUGOŚCI CYKLI GIEŁDOWYCH Zarys treśc: W pracy podjęto problem dentyfkacj cykl gełdowych.
NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII. Wprowadzenie. Tadeusz Kwilosz
NAFTA-GAZ marzec 2011 ROK LXVII Tadeusz Kwlosz Instytut Nafty Gazu, Oddzał Krosno Zastosowane metody statystycznej do oszacowana zapasu strategcznego PMG, z uwzględnenem nepewnośc wyznaczena parametrów
CAŁKOWANIE NUMERYCZNE całki pojedyncze
CAŁKOWANIE NUMERYCZNE całk pojedyncze Kwadratury nterpolacyjne Kwadratury nterpolacyjne Rozpatrujemy funkcję f() cągłą ogranczoną w przedzale domknętym [a, b]. Przedzał [a, b] dzelmy na skończoną lczbę
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej
Rachunek prawdopodobeństwa statstka W 11: Analz zależnoścpomędz zmennm losowm Model regresj welokrotnej Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok 407 adan@agh.edu.pl Model regresj lnowej Model regresj lnowej prostej
Analiza zależności zmiennych ilościowych korelacja i regresja
Analza zależnośc zmennych loścowych korelacja regresja JERZY STEFANOWSKI Instytut Informatyk Poltechnka Poznańska Plan wykładu 1. Lnowa zależność mędzy dwoma zmennym: Prosta regresja Metoda najmnejszych
Komórkowy model sterowania ruchem pojazdów w sieci ulic.
Komórkowy model sterowana ruchem pojazdów w sec ulc. Autor: Macej Krysztofak Promotor: dr n ż. Marusz Kaczmarek 1 Plan prezentacj: 1. Wprowadzene 2. Cel pracy 3. Podsumowane 2 Wprowadzene Sygnalzacja śwetlna
Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7
Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 1 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy zmennych dyskretnych 1. Zmenne cągłe a zmenne dyskretne 2. Interpretacja parametrów przy
ZAŁĄCZNIKI ROZPORZĄDZENIA DELEGOWANEGO KOMISJI
KOMISJA EUROPEJSKA Bruksela, dna 27.4.2018 C(2018) 2460 fnal ANNEXES 1 to 2 ZAŁĄCZNIKI do ROZPORZĄDZENIA DELEGOWANEGO KOMISJI w sprawe zany sprostowana rozporządzena delegowanego (UE) 2017/655 uzupełnającego
Proces narodzin i śmierci
Proces narodzn śmerc Jeżel w ewnej oulacj nowe osobnk ojawają sę w sosób losowy, rzy czym gęstość zdarzeń na jednostkę czasu jest stała w czase wynos λ, oraz lczba osobnków n, które ojawły sę od chwl do
Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3
St ł Cchock Stansław C h k Natala Nehrebecka Zajęca 3 1. Dobroć dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R Dk Dekompozycja warancj zmennej zależnej ż Współczynnk determnacj R. Zmenne cągłe a
POMIAR WSPÓŁCZYNNIKÓW ODBICIA I PRZEPUSZCZANIA
Ćwczene O5 POMIAR WSPÓŁCZYNNIKÓW ODBICIA I PRZEPUSZCZANIA 1. Cel zakres ćwczena Celem ćwczena jest poznane metod pomaru współczynnków odbca przepuszczana próbek płaskch 2. Ops stanowska laboratoryjnego
1. SPRAWDZENIE WYSTEPOWANIA RYZYKA KONDENSACJI POWIERZCHNIOWEJ ORAZ KONDENSACJI MIĘDZYWARSTWOWEJ W ŚCIANIE ZEWNĘTRZNEJ
Ćwczene nr 1 cz.3 Dyfuzja pary wodnej zachodz w kerunku od środowska o wyższej temperaturze do środowska chłodnejszego. Para wodna dyfundująca przez przegrody budowlane w okrese zmowym napotyka na coraz
Analiza i diagnoza sytuacji finansowej wybranych branż notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w latach
Jacek Batóg Unwersytet Szczecńsk Analza dagnoza sytuacj fnansowej wybranych branż notowanych na Warszawskej Gełdze Paperów Wartoścowych w latach 997-998 W artykule podjęta została próba analzy dagnozy
Mikroekonometria 7. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński
Mkroekonometra 7 Mkołaj Czajkowsk Wktor Budzńsk Testowane hpotez 4 podstawowe testy Przedzał ufnośc Parametry mają asymptotyczny rozkład normalny Znamy błąd standardowy Czy parametr jest statystyczne różny
Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej w doborze spó³ek do portfela inwestycyjnego Zastosowanie wielowymiarowej analizy porównawczej...
Adam Waszkowsk * Adam Waszkowsk Zastosowane welowymarowej analzy porównawczej w doborze spó³ek do portfela nwestycyjnego Zastosowane welowymarowej analzy porównawczej... Wstêp Na warszawskej Ge³dze Paperów
WERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH
SCRIPTA COMENIANA LESNENSIA PWSZ m. J. A. Komeńskego w Leszne R o k 0 0 8, n r 6 TOMASZ ŚWIST* WERYFIKACJA EKONOMETRYCZNA MODELU CAPM II RODZAJU DLA RÓŻNYCH HORYZONTÓW STÓP ZWROTU I PORTFELI RYNKOWYCH
ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013
ZESZYTY NAUKOWE NSTYTUTU POJAZDÓW 5(96)/2013 Hubert Sar, Potr Fundowcz 1 WYZNACZANE MASOWEGO MOMENTU BEZWŁADNOŚC WZGLĘDEM OS PODŁUŻNEJ DLA SAMOCHODU TYPU VAN NA PODSTAWE WZORÓW DOŚWADCZALNYCH 1. Wstęp
BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20
Darusz Letkowsk Unwersytet Łódzk BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG0 Wprowadzene Teora wyboru efektywnego portfela nwestycyjnego zaproponowana przez H. Markowtza oraz jej rozwnęca