WPŁYW ZAWARTOŚCI ESTRU OLEJU RZEPAKOWEGO W MIESZANCE PALIWOWEJ NA POZIOM EMISJI WĘGLOWODORÓW

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "WPŁYW ZAWARTOŚCI ESTRU OLEJU RZEPAKOWEGO W MIESZANCE PALIWOWEJ NA POZIOM EMISJI WĘGLOWODORÓW"

Transkrypt

1 Wesław PIEKARSKI Jacek WAWRZOSEK WPŁYW ZAWARTOŚCI ESTRU OLEJU RZEPAKOWEGO W MIESZANCE PALIWOWEJ NA POZIOM EMISJI WĘGLOWODORÓW An nfluence of rape ol ester content n fuel blend on hydrocarbon emsson levels Wstęp Olbrzymm zagroŝenem dla środowska naturalnego są zwązk toksyczne zawarte w emtowanych spalnach obecne uŝytkowanych pojazdów (70-80% ogólnych zaneczyszczeń w mastach). Do toksycznych składnków spaln zaneczyszczających środowsko naleŝy zalczyć mędzy nnym: tlenek węgla CO, węglowodory C n H m, tlenk azotu NO x, tlenk sark SO x, cząstk stałe PM (ang. partculate matter), sadza z osadzonym na nej węglowodoram, szczególne z grupy PAH cząsteczkam kwasu sarkowego, dwutlenek węgla CO, pyły zawesnowe tp.. Cągły wzrost emsj spaln powoduje degradację środowska przyrodnczego poprzez wzrost emsj CO, CH 4, podejrzewanych o wywoływane efektu ceplarnanego. Problem badawczy powstał mędzy nnym z szeregu ogranczeń wynkających z wprowadzana norm europejskch. Ogranczene ogólnej emsj spaln, a szczególne zmnejszene zawartośc składnków toksycznych spaln, dotyczy całego społeczeństwa. WaŜna jest tu moblzacja do tego celu zarówno producentów pojazdów, jak ch uŝytkownków. NaleŜy zaznaczyć, Ŝe najskutecznejszą metodą zmnejszana emsj szkodlwych składnków spaln, wydzelanych przez pojazdy, wydaje sę ogranczane ch powstawana przez właścwy dobór palwa (spalane są główne palwa ropopochodne). Stąd duŝą nadzeję wąŝe sę z wykorzystanem zamennków palw konwencjonalnych, tzn. bopalw, do zaslana slnków. Nowa poltyka rolna państw europejskch zmerza do wykorzystana ne przeznaczonych do konsumpcj nadwyŝek produkcyjnych rolnctwa, główne tłuszczów roślnnych, jako składnków bopalw. Jak dalej w pracy przedstawono, pozom emsj węglowodorów C n H m w spalnach slnków S-400 zaslanych meszankam palwowym mneralnego Prof. dr hab. nŝ. Wesław Pekarsk, Katedra Pojazdów Slnków, dr Jacek Wawrzosek Katedra Zastosowań Matematyk Akadem Rolnczej w Lublne.

2 6 WIESŁAW PIEKARSKI, JACEK WAWRZOSEK oleju napędowego ON z dodatkem estru oleju rzepakowego RME zmnejsza sę o stałą welkość, wynkającą z welkośc tego dodatku. Natomast wzrasta wraz ze spadkem mocy slnka zaleŝy od rozwjanej przez slnk prędkośc obrotowej. Cel zakres pracy Celem pracy jest statystyczne porównane pozomu sumarycznej lośc nespalonych węglowodorów C n H m w emtowanych spalnach wydzelanych przez slnk S-400 zaslany meszankam palwowym, składającym sę z mneralnego oleju napędowego ON estru oleju rzepakowego RME, zestawonych w sześcu róŝnych proporcjach. Badana obejmowały pomar parametrów energetycznych ekologcznych, dotyczących wskaźnków pracy składnków spaln slnka S-400 zaslanego RME jego meszannam z olejem napędowym (ON). Pomar składnków spaln realzowano podczas sporządzana charakterystyk obcąŝenowej przy prędkoścach momentu maksymalnego n Momax (600 obr/mn) mocy maksymalnej n Nemax (000 obr/mn). W nnejszych badanach wykorzystano sześć rodzajów meszann RME ON, zawerających odpowedno: 0, 0, 40, 60, 80, 00% RME, zaś pomary wykonywano dla dzesęcu pozomów obcąŝeń slnka (- kw). Do opracowana statystycznego zebranych wynków pomarów posłuŝono sę analzą kowarancj. Nezbędnych oblczeń dokonano z wykorzystanem programu Excel 000. Zastosowane klku model analzy kowarancj w klasyfkacj pojedynczej ZauwaŜmy, Ŝe pozom emsj węglowodorów zaleŝy od dwu zmennych: rozwjanej mocy N e [kw] oraz procentowego udzału RME w meszance RME ON. Tę statystyczną zaleŝność C n H m od N e oraz RME przedstawają na rys. (oraz odpowedno na rys. ) punkty uzyskane z 60 pomarów przy prędkośc 600 obr/mn ( 60 pomarów przy prędkośc odpowedno 000 obr/mn). RME w legendze rysunków oznacza zmenną określającą udzał estru oleju rzepakowego w palwe. Z analzy rysunków wynka, Ŝe występuje wyraźna zaleŝność mędzy pozomem sumarycznej lośc nespalonych węglowodorów C n H m w emtowanych spalnach mocą efektywną N e, dlatego teŝ znaczna część zmennośc C n H m jest wyjaśnona przez zmenną N e. Z tego względu dla zbadana statystycznego wpływu zawartośc estru RME w palwe na pozom węglowodorów zdecydowano sę na wykorzystane metody statystycznej, zwanej analzą

3 WPŁYW ZAWARTOŚCI ESTRU OLEJU RZEPAKOWEGO W MIESZANCE PALIWOWEJ 7 kowarancj. W modelu tym zmenną nezaleŝną (grupującą) jest udzał procentowy RME w palwe, zmenną zaleŝną pozom węglowodorów, zaś zmenną towarzyszącą moc efektywna N e []. Ta analza pozwala usunąć znane źródło zmennośc (N e ), tak aby uwdocznć wpływ czynnka (RME) na zmenną zaleŝną C n H m C n H m [ppm] Emsja węglowodorów dla 600 obr/mn RME 0% RME 0% RME 40% RME 60% RME 80% RME 00% N e [kw} Rys.. ZaleŜność pozomu emsj C nh m od mocy przy 600 obr/mn C n H m [ppm] Emsja węglowodorów dla RME 000 0% obr/mn RME 0% RME 40% RME 60% RME 80% RME 00% N e [kw] Rys.. ZaleŜność pozomu emsj C nh m od mocy przy 000 obr/mn Wstępna analza statystyczna wykazała, Ŝe w analze kowarancj naleŝy uwzględnć zmenną towarzyszącą N e wraz z jej kwadratem N e sześcanem N e. Budowa właścwego modelu analzy kowarancj w klasyfkacj pojedynczej wymaga, aby oddzelne dla prędkośc obrotowej600 obr/mn oddzelne dla prędkośc 000 obr/mn, czyl gdy k =,, w obu modelach (k =, ) rozwaŝanych w perwszym kroku: n H mj ekj ekj ekj C = α + β N + β N + β N + e () dla -tej grupy ( =,,..., 6), oprócz ndywdualnego α -efektu obektowego, występowała teŝ ndywdualna regresja postac: j

4 8 WIESŁAW PIEKARSKI, JACEK WAWRZOSEK β N + β N + β N () ekj ekj ekj Dla lepszej orentacj podajemy sposób ndeksowana zastosowany w ponŝszych modelach: C H = C n m s,k,j n H m nr modelu, nr prędkośc nr % RME,nr obserwacj Przyjęto dalej, Ŝe = dla 0% zawartośc RME, = dla 0% zawartośc RME,..., = 6 dla 00% zawartośc RME. Dla k =, oraz w kaŝdej -tej grupe ( =,,.., 6) dokonano 0 pomarów dla róŝnych pozomów mocy efektywnej N e kj, co oznacza, Ŝe mamy j =,,..., 0. Kolejno dla k =, stawamy hpotezę zerową, Ŝe współczynnk regresyjne β, β β są wspólne dla wszystkch 6 grup (wartośc RME), tj.:, H 0 : β = Κ = β, 6 β = Κ = β 6 β = Κ = β () 6 Hpoteza H 0 oznacza równoległość sześcu ln regresj () przecnających oś rzędnych w punktach α. Tabela. Wynk testowana równoległośc 6 ln regresj przy prędkośc obrotowej 600 obr./mn Sumy kwadratów Stopne swobody Średne kwadraty F p Równoległość 774, ,6 0,8576 0,65 Błąd 4966, ,958 Oddzelne dla prędkośc obrotowej 600 obr/mn oddzelne dla prędkośc 000 obr/mn, czyl gdy k =,, hpoteza H 0 ne została odrzucona. Tabela przedstawa wynk testowana tej hpotezy przy 600 obr./mn. zaś tabela przy 000 obr./mn. Tabela. Wynk testowana równoległośc 6 ln regresj przy prędkośc obrotowej 000 obr./mn Sumy kwadratów Stopne swobody Średne kwadraty F p Równoległość 60, ,6747 0,6659 0,7990 Błąd 00, ,4 Zatem oddzelne dla prędkośc obrotowej 600 obr/mn oddzelne dla prędkośc 000 obr/mn (czyl gdy k =, ) w modelach rozwaŝanych w drugm kroku (s = ): C n H mj = α + β N + β N + β N + e (4) ekj ekj ekj j dla =,,.., 6, oprócz ndywdualnego α efektu obektowego -tej grupy, występuje teŝ wspólna dla wszystkch grup regresja postac: β N + β N + β N (5) ekj ekj ekj

5 WPŁYW ZAWARTOŚCI ESTRU OLEJU RZEPAKOWEGO W MIESZANCE PALIWOWEJ 9 Oddzelne dla k =, stawamy hpotezę zerową, Ŝe efekty wszystkch 6 grup są dentyczne, tj.: α dla H 0 : α = α Κ = (6) α 6 W modelu (4) oddzelne dla prędkośc 600 obr./mn oddzelne dla prędkośc 000 obr/mn, czyl gdy k =,, hpoteza H 0 została odrzucona z powodu braku statystycznych podstaw. Tabela przedstawa wynk testowana tej hpotezy przy 600 obr./mn, zaś tabela 4 przy 000 obr./mn. Tabela. Wynk testowana hpotezy (6) w modelu (4) (o braku jakegokolwek przesunęca 6 ln regresj względem sebe) przy prędkośc obrotowej 600 obr./mn Sumy kwadratów Stopne swobody kwadraty Średne F p Grupy 058, ,605 6,6079 0,0000 Błąd 777, ,587 Tabela 4. Wynk testowana hpotezy (6) w modelu (4) (o braku jakegokolwek przesunęca 6 ln regresj względem sebe) przy prędkośc obrotowej 000 obr./mn Sumy kwadratów Stopne swobody kwadraty Średne F p Grupy 688, ,7907 7,8507 0,0000 Błąd 859, ,9876 Odrzucene oddzelne dla rozpatrywanej lczby obrotów (dla k =, ) hpotez H 0 oznacza równoległość sześcu ln regresj pozostawa nas w obrębe modelu drugego (4) (s = ) z jego zróŝncowaną postacą dla poszczególnych pozomów RME. Dostępną w Excelu procedurą analzy regresj metodą najmnejszych kwadratów wyznacza sę estymatory parametrów model (4) (dla k =, ) oraz wykazuje β, tj. prawdzwość hpotezy H 0 : β 0 sę nestotność parametru, gdyŝ odpowedna funkcja testowa t =.6 z 5 stopnam swobody ma p-wartość równą 0.. Powoduje to, Ŝe dla k = (tj. prędkośc obrotowej 000 obr./mn) następuje uproszczene modelu (4) do modelu trzecego (s = ), bowem dla =,,..., 6 mamy: = C n H mj ej e j j = α + β N + β N + e (7) Na zakończene zestawamy odpowedne parametry dwu równoległych rodzn krzywych. stopna w tabelach 5 6. Dla ustalonego k odległość pomędzy tym krzywym moŝna odczytać z tabel 6 poprzez wyznaczene róŝnc mędzy sk sk efektam grupowym ˆ α ˆ α ', odpowadającym jednakowym prędkoścom. Welkośc tych róŝnc umeszczono w tabel 7, gdze górne wartośc odpowadają prędkośc obrotowej 600 obr./mn, a dolne prędkośc obrotowej 000 obr./mn.

6 40 WIESŁAW PIEKARSKI, JACEK WAWRZOSEK RóŜnce te opsują zmanę pozomu emsj węglowodorów C n H m w spalnach, wywołaną bezpośredno przez zastosowane nnego palwa z udzałem RME. Przykładowo, zastąpene 0% RME przez 00% RME przy 000 obr./mn daje spadek o około 98 jednostek. Tabela 5. Porównane oszacowanych parametrów regresj w modelu (4) (s = dla k =, tj. przy prędkośc obrotowej 600 obr./mn) w modelu (9) (s = dla k =, tj. przy prędkośc obrotowej 000 obr./mn) sk sk sk ˆβ ˆβ ˆβ k = -77,597 4,8004-0,097 k = -4, ,077 Tabela 6. Estymatory efektów grupowych α w modelu (4) dla s =, k = w modelu (7) dla s =, k = R M E p rędkośc obrotow e 600 p rędkośc obrotow e 000 sk , ,80 674,97 680, , ,7 776,6 74,46 7, ,97 685,7 678,94 W tabel 7 róŝnce stotne na pozome stotnośc 0,05 oznaczono gwazdką (*). Stwerdzony brak stotnośc pewnych róŝnc przy prędkośc obrotowej 000 obr/mn moŝe wązać sę z występującym w tym przypadku wększym pozomam C n H m oraz z prostotą modelu (7) pozbawonego kwadratu N e. Zasadność rozwaŝana tych pozostałych róŝnc moŝna będze stwerdzć po zwększenu lczebnośc obserwacj. Tabela 7. RóŜncę mędzy efektam grupowym: sk sk ˆ α ˆ α odpowadającym jednakowym prędkoścom k ' oraz róŝnym grupom:, =,,..., 6 RóŜnce k = k = ,795 0 *-58,4565 *-4,084 *-7,48 *-7,40 *-,44 776,6 0 *-4,07 *-5,6565 *-70,5 *-90,65 *-97, ,8 *58, *5,48 *,07 *,0464 *7,4 74,46 *4,07 0-8,694-6,064-56,65-6, ,97 *4,084 *-5,48 0 5,8746 *5,898 *,660 7,7067 *5,6565 8, ,567-7, ,5 680,8457 *7,48 *-,07-5, ,07 *6,94 706,97 *70,5 6,064 7, ,486-7, ,8694 *7,40 *-,0464 *-5,898-0,07 0 6, ,7 *90,65 56,65 7,9956 0, ,97 697,7 *,44 *-7,4 *-,660 *-6,94-6, ,94 *97,978 6, ,5 7,748 7,97 0 Istotność krzywych z model (7) zweryfkowano testem F (por. tab. 8 9).

7 WPŁYW ZAWARTOŚCI ESTRU OLEJU RZEPAKOWEGO W MIESZANCE PALIWOWEJ 4 Tabela 8. Test F dla modelu (4) przy prędkośc obrotowej 600 obr./mn Składnk Stopne swobody Sumy kwadratów Średne kwadraty F p Regresja 9 97,0 6569,66 4,54 0,0000 Resztkowy 5 777,5 5,5 Razem ,4 Tabela 9. Test F dla modelu (7) przy prędkośc obrotowej 000 obr./mn Składnk Stopne swobody Sumy kwadratów Średne kwadraty F p Regresja 8 554,5 6977,8 86,705 0,000 Resztkowy 5 994,8 7,05 Razem , Wnosk wynk badań Wyprowadzone modele (4) (7) z parametram opsanym w tabelach 5 6 pozwalają stwerdzć, Ŝe gdy k = dla R = 0,988 zmenność pozomu węglowodorów C n H m w spalnach moŝe być w 95% wyjaśnona zmennoścą mocy N e [kw] rozwjanej przez slnk oraz rodzajem meszank RME. Dla k = współczynnk determnacj wynos nawet R = 0,966. Jak pokazano w tabel 6, przy prędkośc obrotowej 000 obr./mn pozom emsj węglowodorów C n H m w spalnach slnków S-400 zaslanych meszankam palwowym mneralnego oleju napędowego ON z dodatkem estru oleju rzepakowego RME zmnejsza sę o stałą welkość wraz ze wzrostem welkośc tego dodatku. Przy prędkośc obrotowej 600 obr./mn w przedzale od 0% RME do 0% RME obserwuje sę tendencję spadkową zgodną z wyŝej opsaną, a na całym pozostałym przedzale % RME wdoczną tendencją przecwną. Dla prędkośc obrotowej 600 obr./mn 0% RME zaobserwowano najmnejsze emsje C n H m. Pozom emsj węglowodorów gwałtowne wzrasta wraz ze spadkem mocy efektywnej ponŝej 7 kw. Badane wpływu bopalw na zaneczyszczane środowska pozostałym toksycznym składnkam spaln stanow główny przedmot dalszych docekań naukowych [,, 4, 5]. Pśmennctwo. Mllken G. A., Johnson D. E.: Analyss of messy data. Vol. III: Analyss of covarance. Chapman & Hall/CRC, New York, 00.. Mysłowsk J.: Uwag na temat zaslana palwem pochodzena rzepakowego slnka doładowanego Pojazd a środowsko. Poltechnka Radomska, Radom Pekarsk W.: Analza oddzaływana agregatów cągnkowych na środowsko przyrodncze. Rozprawy naukowe. Wyd. Akadem Rolnczej w Lublne, Wawrzosek J., Pekarsk W.: The toxcty level of exhaust gases n tractor engnes fed wth bofuels. Teka Koms. Mot. Energ. Rol., 64-7, 00.

8 4 WIESŁAW PIEKARSKI, JACEK WAWRZOSEK 5. Wawrzosek J., Pekarsk W.: Wpływ zawartośc estru oleju rzepakowego w meszance palwowej na pozom emsj dwutlenku węgla (w recenzj). Streszczene Pozom emsj węglowodorów C nh m w spalnach slnków S-400 zaslanych meszankam palwowym mneralnego oleju napędowego ON z dodatkem estru oleju rzepakowego RME zmnejsza sę o stałą welkość, wynkającą z welkośc tego dodatku. Natomast wzrasta on wraz ze spadkem mocy slnk, a takŝe zaleŝy od rozwjanej przez slnk prędkośc obrotowej. Summary Emsson level of hydrocarbons CnHm n combuston fumes of the S-400 engnes fed wth fuel mxes of mneral engne ol ON wth an addton of rape ol ester RME drops by a constant value dependent on the quantty of the addton. It rses, however, when an engne s power drops; t s also dependent on an engne s rotaton speed. Recenzent: Prof. dr hab. nŝ. Eugenusz Krasowsk

UDZIAŁ ESTRU OLEJU RZEPAKOWEGO W MIESZANCE PALIWOWEJ Z OLEJEM NAPĘDOWYM A POZIOM EMISJI TLENKÓW AZOTU. Jacek Wawrzosek, Wiesław Piekarski

UDZIAŁ ESTRU OLEJU RZEPAKOWEGO W MIESZANCE PALIWOWEJ Z OLEJEM NAPĘDOWYM A POZIOM EMISJI TLENKÓW AZOTU. Jacek Wawrzosek, Wiesław Piekarski MOTROL, 006, 8, 40 49 UDZIAŁ ESTRU OLEJU RZEPAKOWEGO W MIESZANCE PALIWOWEJ Z OLEJEM NAPĘDOWYM A POZIOM EMISJI TLENKÓW AZOTU Jacek Wawrzosek, Wesław Pekarsk Katedra Zastosowań Matematyk Katedra Pojazdów

Bardziej szczegółowo

Weryfikacja hipotez dla wielu populacji

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

Bardziej szczegółowo

65120/ / / /200

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 4

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

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Zajęcia 3

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

α i = n i /n β i = V i /V α i = β i γ i = m i /m

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

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

Bardziej szczegółowo

Dobór zmiennych objaśniających

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

BIOGAS ENGINE) Karol Cupiał, Adam Dużyński, Janusz Grzelka

BIOGAS ENGINE) Karol Cupiał, Adam Dużyński, Janusz Grzelka WPŁYW KATALIZATORA OKSYDACYJNEGO NA TOKSYCZNOŚĆ SPALIN SILNIKA GAZOWEGO 8A2G (INFLUENCE OF AN OXIDABLE CATALYZER ON TOXICITY OF EXHAUST GASES FROM THE 8A2G BIOGAS ENGINE) Karol Cupał, Adam Dużyńsk, Janusz

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WSPÓŁCZYNNIKA LEPKOŚCI CIECZY METODĄ STOKESA

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

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

Bardziej szczegółowo

MODELOWANIE OKRESÓW ZRÓśNICOWANIA ORAZ OKRESÓW STABILIZACJI W PROCESIE SPALANIA W SILNIKU SPALINOWYM

MODELOWANIE OKRESÓW ZRÓśNICOWANIA ORAZ OKRESÓW STABILIZACJI W PROCESIE SPALANIA W SILNIKU SPALINOWYM InŜynera Rolncza 6/26 Jacek Wawrzosek Katedra Zastosowań Matematyk Akadema Rolncza w Lublne MODELOWANIE OKRESÓW ZRÓśNICOWANIA ORAZ OKRESÓW STABILIZACJI W PROCESIE SPALANIA W SILNIKU SPALINOWYM Streszczene

Bardziej szczegółowo

Procedura normalizacji

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

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Wykład 2

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka Stanisław Cichocki. Wykład 10

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada. Zajęcia 3 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Katarzyna Rosak-Lada Zajęca 3 1. Dobrod dopasowana równana regresj. Współczynnk determnacj R 2 Dekompozycja warancj zmennej zależnej Współczynnk determnacj R 2 2. Zmenne

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 6

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

Bardziej szczegółowo

brak podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej.

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 11

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

Bardziej szczegółowo

Sprawozdanie powinno zawierać:

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,

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów akustycznych wnętrz.

Pomiary parametrów akustycznych wnętrz. Pomary parametrów akustycznych wnętrz. Ocena obektywna wnętrz pod względem akustycznym dokonywana jest na podstawe wartośc następujących parametrów: czasu pogłosu, wczesnego czasu pogłosu ED, wskaźnków

Bardziej szczegółowo

ANALIZA KORELACJI WYDATKÓW NA KULTURĘ Z BUDŻETU GMIN ORAZ WYKSZTAŁCENIA RADNYCH

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

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB

Rozwiązywanie zadań optymalizacji w środowisku programu MATLAB Rozwązywane zadań optymalzacj w środowsku programu MATLAB Zagadnene optymalzacj polega na znajdowanu najlepszego, względem ustalonego kryterum, rozwązana należącego do zboru rozwązań dopuszczalnych. Standardowe

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

Planowanie eksperymentu pomiarowego I POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Bardziej szczegółowo

Regresja liniowa i nieliniowa

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

Bardziej szczegółowo

PORÓWNANIE PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ W LATACH W WYBRANYCH WOJEWÓDZTWACH

PORÓWNANIE PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ W LATACH W WYBRANYCH WOJEWÓDZTWACH Małgorzata Szczepank, Mrosława Wesołowska-Janczarek Katedra Zastosowań Matematyk Akadema Rolncza w Lublne Wstęp PORÓWNANIE PRODUKCJI ENERGII ELEKTRYCZNEJ W LATAC 995- W WYBRANYC WOJEWÓDZTWAC Streszczene

Bardziej szczegółowo

BADANIE DRGAŃ WŁASNYCH NAPĘDU ROBOTA KUCHENNEGO Z SILNIKIEM SRM

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

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka W 11: Analizy zależnościpomiędzy zmiennymi losowymi Model regresji wielokrotnej

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Analiza i diagnoza sytuacji finansowej wybranych branż notowanych na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych w latach

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

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

Bardziej szczegółowo

SZACOWANIE NIEPEWNOŚCI POMIARU METODĄ PROPAGACJI ROZKŁADÓW

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

Bardziej szczegółowo

Ocena porównawcza wskaźników użytkowych pojazdów wyposażonych w silniki zasilane olejem napędowym i biopaliwem B10

Ocena porównawcza wskaźników użytkowych pojazdów wyposażonych w silniki zasilane olejem napędowym i biopaliwem B10 JAKÓBIEC Janusz 1 CIEŚLIKOWSKI Bogusław MAZANEK Aleksander 3 Ocena porównawcza wskaźnków użytkowych pojazdów wyposażonych w slnk zaslane olejem napędowym bopalwem B1 WSTĘP Obecne podstawowym rodzajem palwa

Bardziej szczegółowo

XXX OLIMPIADA FIZYCZNA ETAP III Zadanie doświadczalne

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

Bardziej szczegółowo

MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH MIĘDZYNARODOWE UNORMOWANIA WYRAśANIA ANIA NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH Adam Mchczyńsk W roku 995 grupa nstytucj mędzynarodowych: ISO Internatonal Organzaton for Standardzaton (Mędzynarodowa Organzacja Normalzacyjna),

Bardziej szczegółowo

IID = 2. i i i i. x nx nx nx

IID = 2. i i i i. x nx nx nx Zadane Analzujemy model z jedną zmenną objaśnającą bez wyrazu wolnego: y = β x + ε, ε ~ (0, σ ), gdze x jest nelosowe.. Wyznacz estymator MNK parametru β oraz oblcz jego warancję. (4 pkt) y. Zaproponowano

Bardziej szczegółowo

Wpływ parametrów paliwa na niepowtarzalność procesu spalania w silniku o zapłonie samoczynnym

Wpływ parametrów paliwa na niepowtarzalność procesu spalania w silniku o zapłonie samoczynnym Wncenty Lotko, Krzysztof Górsk, Zygmunt Trela, Robert Gelnewsk, Jerzy Maksym Wpływ parametrów palwa na nepowtarzalność procesu spalana w slnku o zapłone samoczynnym JEL: L62 DO: 10.24136/atest.2018.442

Bardziej szczegółowo

Kształtowanie się firm informatycznych jako nowych elementów struktury przestrzennej przemysłu

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

Bardziej szczegółowo

ZAŁĄCZNIKI ROZPORZĄDZENIA DELEGOWANEGO KOMISJI

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

WSKAŹNIK OCENY HIC SAMOCHODU OSOBOWEGO W ASPEKCIE BEZPIECZEŃSTWA RUCHU DROGOWEGO

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

Bardziej szczegółowo

OGÓLNE PODSTAWY SPEKTROSKOPII

OGÓLNE PODSTAWY SPEKTROSKOPII WYKŁAD 8 OGÓLNE PODSTAWY SPEKTROSKOPII E E0 sn( ωt kx) ; k π ; ω πν ; λ T ν E (m c 4 p c ) / E +, dla fotonu m 0 p c p hk Rozkład energ w stane równowag: ROZKŁAD BOLTZMANA!!!!! P(E) e E / kt N E N E/

Bardziej szczegółowo

I. Elementy analizy matematycznej

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

Bardziej szczegółowo

Proces narodzin i śmierci

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

Bardziej szczegółowo

Diagnostyka układów kombinacyjnych

Diagnostyka układów kombinacyjnych Dagnostyka układów kombnacyjnych 1. Wprowadzene Dagnostyka obejmuje: stwerdzene stanu układu, systemu lub ogólne sec logcznej. Jest to tzw. kontrola stanu wykrywająca czy dzałane sec ne jest zakłócane

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA I Spotkanie 1, dn. 05.10.2010

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

Bardziej szczegółowo

MECHANIKA 2 MOMENT BEZWŁADNOŚCI. Wykład Nr 10. Prowadzący: dr Krzysztof Polko

MECHANIKA 2 MOMENT BEZWŁADNOŚCI. Wykład Nr 10. Prowadzący: dr Krzysztof Polko MECHANIKA Wykład Nr 10 MOMENT BEZWŁADNOŚCI Prowadzący: dr Krzysztof Polko Defncja momentu bezwładnośc Momentem bezwładnośc punktu materalnego względem płaszczyzny, os lub beguna nazywamy loczyn masy punktu

Bardziej szczegółowo

Analiza ryzyka jako instrument zarządzania środowiskiem

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

Bardziej szczegółowo

WPŁYW ASYMETRII NA WAHANIA NAPIĘCIA W SIECIACH ZASILAJĄCYCH PIECE ŁUKOWE

WPŁYW ASYMETRII NA WAHANIA NAPIĘCIA W SIECIACH ZASILAJĄCYCH PIECE ŁUKOWE OLZYKOWKI Zbgnew wahana napęca, asymetra, pec łukowy WPŁYW YMETRII N WHNI NPIĘI W IEIH ZILJĄYH PIEE ŁKOWE W referace omówono wpływ asymetr na wahana napęca. Przedstawono wynk oblczeń modelowych oraz przebeg

Bardziej szczegółowo

AUTOMATYKA I STEROWANIE W CHŁODNICTWIE, KLIMATYZACJI I OGRZEWNICTWIE L3 STEROWANIE INWERTEROWYM URZĄDZENIEM CHŁODNICZYM W TRYBIE PD ORAZ PID

AUTOMATYKA I STEROWANIE W CHŁODNICTWIE, KLIMATYZACJI I OGRZEWNICTWIE L3 STEROWANIE INWERTEROWYM URZĄDZENIEM CHŁODNICZYM W TRYBIE PD ORAZ PID ĆWICZENIE LABORAORYJNE AUOMAYKA I SEROWANIE W CHŁODNICWIE, KLIMAYZACJI I OGRZEWNICWIE L3 SEROWANIE INWEREROWYM URZĄDZENIEM CHŁODNICZYM W RYBIE PD ORAZ PID Wersja: 03-09-30 -- 3.. Cel ćwczena Celem ćwczena

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE INSTYTUTU POJAZDÓW 2(88)/2012

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

Bardziej szczegółowo

Hipotezy o istotności oszacowao parametrów zmiennych objaśniających ˆ ) ˆ

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa 2014 część 2. Katarzyna Lubnauer

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,

Bardziej szczegółowo

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.

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. 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

Bardziej szczegółowo

TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE

TRANZYSTOR BIPOLARNY CHARAKTERYSTYKI STATYCZNE POLITHNIKA RZSZOWSKA Katedra Podstaw lektronk Instrkcja Nr4 F 00/003 sem. letn TRANZYSTOR IPOLARNY HARAKTRYSTYKI STATYZN elem ćwczena jest pomar charakterystyk statycznych tranzystora bpolarnego npn lb

Bardziej szczegółowo

Ćw. 1. Wyznaczanie wartości średniego statycznego współczynnika tarcia i sprawności mechanizmu śrubowego.

Ćw. 1. Wyznaczanie wartości średniego statycznego współczynnika tarcia i sprawności mechanizmu śrubowego. Laboratorum z Podstaw Konstrukcj Maszyn - 1 - Ćw. 1. Wyznaczane wartośc średnego statycznego współczynnka tarca sprawnośc mechanzmu śrubowego. 1. Podstawowe wadomośc pojęca. Połączene śrubowe jest to połączene

Bardziej szczegółowo

NAUKA I TECHNIKA. Wiesław PIEKARSKI Grzegorz ZAJĄC. 1. Wprowadzenie

NAUKA I TECHNIKA. Wiesław PIEKARSKI Grzegorz ZAJĄC. 1. Wprowadzenie Wiesław PIEKARSKI Grzegorz ZAJĄC ANALIZA DOBORU MIESZANEK PALIWOWYCH BIOPALIWA I OLEJU NAPĘDOWEGO W ASPEKCIE EMISJI SPALIN AN ANALYSIS OF THE SELECTION OF BIOFUEL AND ENGINE OIL MIXTURES IN VIEW OF EXHAUST

Bardziej szczegółowo

Wpływ domieszki napowietrzającej na rozwój wytrzymałości kompozytów cementowych zawierających popiół lotny

Wpływ domieszki napowietrzającej na rozwój wytrzymałości kompozytów cementowych zawierających popiół lotny B u l e t y n WAT Vo l. LXIII, Nr 1, 014 Wpływ domeszk napowetrzającej na rozwój wytrzymałośc kompozytów cementowych zawerających popół lotny Małgorzata Lelusz, Walery Jezersk Poltechnka Bałostocka, Wydzał

Bardziej szczegółowo

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości

± Δ. Podstawowe pojęcia procesu pomiarowego. x rzeczywiste. Określenie jakości poznania rzeczywistości Podstawowe pojęca procesu pomarowego kreślene jakośc poznana rzeczywstośc Δ zmerzone rzeczywste 17 9 Zalety stosowana elektrycznych przyrządów 1/ 1. możlwość budowy czujnków zamenających werne każdą welkość

Bardziej szczegółowo

Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański

Natalia Nehrebecka. Dariusz Szymański Natala Nehrebecka Darusz Szymańsk . Sprawy organzacyjne Zasady zalczena Ćwczena Lteratura. Czym zajmuje sę ekonometra? Model ekonometryczny 3. Model lnowy Postać modelu lnowego Zaps macerzowy modelu dl

Bardziej szczegółowo

Portfele zawierające walor pozbawiony ryzyka. Elementy teorii rynku kapitałowego

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

Bardziej szczegółowo

WPROWADZENIE DO ANALIZY KORELACJI I REGRESJI

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

Bardziej szczegółowo

PROJEKTOWANIE I BUDOWA

PROJEKTOWANIE I BUDOWA ObcąŜena kadłuba PROJEKTOWANIE I BUDOWA OBIEKTÓW LATAJĄCYCH I ObcąŜena kadłuba W. BłaŜewcz Budowa samolotów, obcąŝena W. Stafej Oblczena stosowane przy projektowanu szybowców St. Danleck Konstruowane samolotów,

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Metody predykcji analiza regresji

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..

Bardziej szczegółowo

LABORATORIUM PODSTAW ELEKTROTECHNIKI Badanie obwodów prądu sinusoidalnie zmiennego

LABORATORIUM PODSTAW ELEKTROTECHNIKI Badanie obwodów prądu sinusoidalnie zmiennego Ćwczene 1 Wydzał Geonżyner, Górnctwa Geolog ABORATORUM PODSTAW EEKTROTECHNK Badane obwodów prądu snusodalne zmennego Opracował: Grzegorz Wśnewsk Zagadnena do przygotowana Ops elementów RC zaslanych prądem

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905

ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905 ZESZYTY NAUKWE PLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 2014 Sera: RGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 68 Nr kol. 1905 Dorota GAWRŃSKA Poltechnka Śląska Wydzał rganzacj Zarządzana WIELKRYTERIALNA ANALIZA PRÓWNAWCZA PJAZDU Z SILNIKIEM

Bardziej szczegółowo

Określanie mocy cylindra C w zaleŝności od ostrości wzroku V 0 Ostrość wzroku V 0 7/5 6/5 5/5 4/5 3/5 2/5 Moc cylindra C 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 > 2

Określanie mocy cylindra C w zaleŝności od ostrości wzroku V 0 Ostrość wzroku V 0 7/5 6/5 5/5 4/5 3/5 2/5 Moc cylindra C 0,5 0,75 1,0 1,25 1,5 > 2 T A R C Z A Z E G A R O W A ASTYGMATYZM 1.Pojęca ogólne a) astygmatyzm prosty (najbardzej zgodny z pozomem) - najbardzej płask połudnk tzn. o najmnejszej mocy jest pozomy b) astygmatyzm odwrotny (najbardzej

Bardziej szczegółowo

Analiza zależności zmiennych ilościowych korelacja i regresja

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

Bardziej szczegółowo

Wpływ modernizacji gospodarki w sferze działalności proekologicznej na jakość środowiska naturalnego w Polsce w układzie regionalnym

Wpływ modernizacji gospodarki w sferze działalności proekologicznej na jakość środowiska naturalnego w Polsce w układzie regionalnym 194 Dr Marcn Salamaga Katedra Statystyk Unwersytet Ekonomczny w Krakowe Wpływ modernzacj gospodark w sferze dzałalnośc proekologcznej na jakość środowska naturalnego w Polsce w układze regonalnym WPROWADZENIE

Bardziej szczegółowo

Analiza porównawcza rozwoju wybranych banków komercyjnych w latach 2001 2009

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

Bardziej szczegółowo

PROSTO O DOPASOWANIU PROSTYCH, CZYLI ANALIZA REGRESJI LINIOWEJ W PRAKTYCE

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

Bardziej szczegółowo

3. ŁUK ELEKTRYCZNY PRĄDU STAŁEGO I PRZEMIENNEGO

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.

Bardziej szczegółowo

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne

Systemy Ochrony Powietrza Ćwiczenia Laboratoryjne ś POLITECHNIKA POZNAŃSKA INSTYTUT INŻYNIERII ŚRODOWISKA PROWADZĄCY: mgr nż. Łukasz Amanowcz Systemy Ochrony Powetrza Ćwczena Laboratoryjne 2 TEMAT ĆWICZENIA: Oznaczane lczbowego rozkładu lnowych projekcyjnych

Bardziej szczegółowo

Evaluation of estimation accuracy of correlation functions with use of virtual correlator model

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

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie współczynnika sztywności zastępczej układu sprężyn

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

Bardziej szczegółowo

CAŁKOWANIE NUMERYCZNE całki pojedyncze

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 7 Stansław Cchock Natala Nehrebecka Wykład 7 . Zmenne dyskretne Kontrasty: efekty progowe, kontrasty w odchylenach Interakcje. Przyblżane model nelnowych Stosowane do zmennych dyskretnych o uporządkowanych

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

BADANIE STABILNOŚCI WSPÓŁCZYNNIKA BETA AKCJI INDEKSU WIG20

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

Bardziej szczegółowo

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru

Teoria niepewności pomiaru (Rachunek niepewności pomiaru) Rodzaje błędów pomiaru Pomary fzyczne - dokonywane tylko ze skończoną dokładnoścą. Powodem - nedoskonałość przyrządów pomarowych neprecyzyjność naszych zmysłów borących udzał w obserwacjach. Podawane samego tylko wynku pomaru

Bardziej szczegółowo

ZESZYTY NAUKOWE NR x(xx) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Metody wymiarowania obszaru manewrowego statku oparte na badaniach rzeczywistych

ZESZYTY NAUKOWE NR x(xx) AKADEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE. Metody wymiarowania obszaru manewrowego statku oparte na badaniach rzeczywistych ISSN 009-069 ZESZYTY NUKOWE NR () KDEMII MORSKIEJ W SZCZECINIE IV MIĘDZYNRODOW KONFERENCJ NUKOWO-TECHNICZN E X P L O - S H I P 0 0 6 Paweł Zalewsk, Jakub Montewka Metody wymarowana obszaru manewrowego

Bardziej szczegółowo

Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe. Modele wieloczynnikowe ogólne. α β β β ε. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 4.

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

Bardziej szczegółowo

Piotr Ignaciuk *, Leszek Gil **, Stefan Liśćak ***

Piotr Ignaciuk *, Leszek Gil **, Stefan Liśćak *** Piotr Ignaciuk *, Leszek Gil **, Stefan Liśćak *** PORÓWNANIE EMISJI ZWIĄZKÓW TOKSYCZNYCH SILNIKA ZS ZASILANEGO OLEJEM NAPĘDOWYM I BIOPALIWAMI OPARTYMI NA ESTRACH OLEJU LNIANKI I ESTRACH OLEJU RZEPAKOWEGO

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA. Wkład wstępn. Teora prawdopodobeństwa element kombnatork. Zmenne losowe ch rozkład 3. Populacje prób danch, estmacja parametrów 4. Testowane hpotez statstcznch 5. Test parametrczne

Bardziej szczegółowo