ANALIZA HARMONICZNA SZEREGÓW CZASOWYCH CEN WĘGLA 1

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "ANALIZA HARMONICZNA SZEREGÓW CZASOWYCH CEN WĘGLA 1"

Transkrypt

1 ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 014 Sera: ORGANIZACJA I ZARZADZANIE z. 74 Nr kol. 191 Izabela JONEK-KOWALSKA, Adam SOJDA, acej WOLNY Poltechka Śląska Wydzał Orgazacj Zarządzaa ANALIZA HARONICZNA SZEREGÓW CZASOWYCH CEN WĘGLA 1 Streszczee. W artykule przedstawoo zastosowae aalzy harmoczej w procese dekompozycj szeregu czasowego określającego cey węgla. Dekompozycja ma a celu wskazae składowych systematyczych, które powy być uwzględoe podczas progozy cey węgla. Aalzę przeprowadzoo a podstawe dostępych szeregów czasowych z wykorzystaem programu GRETL. Słowa kluczowe: aalza harmocza, szereg Fourera, cea węgla eergetyczego. HARONIC ANALYSIS OF TIE SERIES OF COAL PRICE Summary. The Artcle presets the applcato of harmoc aalyss the process of decomposto of the tme seres steam coal prces. Decomposto to detfy systematc compoets that should be cosdered whe the forecast coal prces. The aalyss was based o the avalable tme seres usg the program GRETL. Keywords: harmoc aalyss, Fourer seres, the prce of coal. 1. Wstęp Za dwa ajważejsze cele aalzy szeregów czasowych ależy uzać wykrywae atury opsywaego przez cąg obserwacj zjawska oraz progozowae przyszłych wartośc. Realzacja tych celów jest możlwa, jeśl zostaą przeprowadzoe detyfkacja ops 1 Praca powstała w ramach realzacj projektu badawczego r N N etoda wyzaczaa wartośc kopal węgla kameego, fasowaego ze środków Narodowego Cetrum Nauk.

2 17 I. Joek-Kowalska, A. Sojda,. Woly poszczególych elemetów szeregu czasowego. Zakłada sę, że w szeregu czasowym możlwe jest wyodrębee astępujących elemetów: - składk systematyczy możlwy do opsaa za pomocą tredu (lowego bądź e) oraz dodatkowo przez składk okresowy charakteryzujący sę różą długoścą okresu wahań. W przypadku mejszego ż roczy możemy mówć o sezoowośc, w przypadku dłuższego okresu mówmy, że pojawa sę cykl koukturaly, - składk losowy zway szumem. W przypadku stosowaa sformalzowaych metod progozowaa czyośc detyfkacyje są ezbęde. Do detyfkacj zjawsk o charakterze perodyczym odpowedm arzędzem jest aalza harmocza. W przypadku aalzy harmoczej e czy sę żadych założeń a pror. Celem aalzy harmoczej (zwaej też wdmową, spektralą Fourera) jest dekompozycja szeregu czasowego, który zawera czyk cyklcze a fukcje sus cosus zwązae z określoą długoścą fal. Pozwala to a wykryce okresowośc, często zaburzaej przez składk losowy. Aalza szeregów czasowych jest stosowaa w badaach szeregów czasowych kursów walutowych, otowań akcj a gełdze 3,4, zma w pozome wskaźków ekoomczych 5. Zakres wykorzystaa aalzy harmoczej jest bardzo szerok, dotyka bowem tych obszarów, gdze może pojawć sę zjawsko perodyczośc 6. Zakładając, że cea węgla kameego jest ceą, a którą oddzaływają mechazmy rykowe, steje uzasadoa koeczość zastosowaa aalzy harmoczej. Za pomocą tej aalzy moża bowem zdetyfkować pewe składowe kształtujące ceę. Wykorzystae tych formacj ma stoty wpływ a metodę progozy jej dokładość. Pojawae sę składowej odpowedzalej za sezoowość wymusza zastosowae metod progozowaa, które tę sezoowość uwzględają, p. metodę wskaźków sezoowośc, metodę Klea, metodę tredów okresów jedomeych. W przypadku pojawea sę cyklu koukturalego uwzględa sę w progozach długotermowych pojawee sę takego składka przez dodae składowej harmoczej. Gędek S.: Aalza harmocza szeregów czasowych kursów walut, [w:] Trzskalk T. (red.): odelowae preferecj a ryzyko 06, Wydawctwo Akadem Ekoomczej w Katowcach, Katowce 006, s Górka J., Osńska.: Efekty agregacj czasowej szeregów fasowych w śwetle aalzy spektralej, [w:] Dyamcze modele ekoometrycze, UK, Toruń 001, s arckowsk J.: Aalza spektrala szeregów czasowych wartośc wybraych deksów a GWP, [w:] Trzaskalk T. (red.): odelowae preferecj a ryzyko 0, Wydawctwo Akadem Ekoomczej w Katowcach, Katowce 00, s Kruszka.: Wahaa koukturale z zmay wybraych wartośc makroekoomczych w Polsce, Wadomośc Statystycze, r 5, 001, s Korba Z.: Wykorzystae aalzy harmoczej w procese progozowaa pozomu zagrożea promeowaem jozującym a tereach górczych, ZN, Poltechka Śląska, sera: Górctwo Geologa, tom 6, zeszyt 1, 011, s

3 Aalza harmocza szeregów czasowych ce węgla 173. Aalza harmocza wprowadzee Aalza harmocza jest metodą badaa zjawska okresowośc w szeregach czasowych 7, 8, 9, 10, 11. W metodze tej budoway jest model będący sumą tzw. harmok, tj. fukcj okresowych susodalych lub kosusodalych o określoym okrese. Zakłada sę, że dla perwszej harmok okres jest rówy długośc badaego szeregu. Druga z harmok ma okres rówy połowe, trzeca zaś jedej trzecej td. W przypadku obserwacj lczba wszystkch braych pod uwagę harmok jest rówa /. Zgode z powyższą uwagą model odoszący sę tylko do składowej perodyczej przedstawa sę astępująco: gdze: y t 1,...,,,... są parametram, 1, 1 t cos t s, (1) jest częstoścą zwązaą z okresem. Estymacja parametrów a podstawe metody ajmejszych kwadratów prowadz do otrzymaa astępujących wzorów: a t1 t y s t, () dla 1,, b t1 t y cos t (3) W przypadku ostatej harmok (harmoka o umerze w astępujący sposób: b 1 Pojedyczą składową perodyczą moża przedstawć w postac: a ) parametry szacuje sę a 0, (4) t1 t y cos t. (5) t b cos t A s t s. (6) 7 Box G.E.P., Jeks G..: Aalza szeregów czasowych, PWN, Warszawa Osńska., Ekoometra fasowa, PWE, Warszawa Ceślak., Progozowae gospodarcze. etody zastosowaa, PWN, Warszawa Kufel T.: Ekoometra. Rozwązywae problemów z wykorzystaem programu GRETL, PWN, Warszawa Talaga L., Zelńsk Z.: Aalza spektrala w modelowau ekoometryczym, PWN, Warszawa 1986.

4 174 I. Joek-Kowalska, A. Sojda,. Woly Jak wdać ze wzoru (6), poszczególą harmokę moża przedstawć jako wartość ampltudy A oraz odpowedej fukcj okresowej przy uwzględeu kąta przesuęca fazowego. Wartośc tych parametrów wyzacza sę ze wzorów: A a b, (7) a arctg. (8) b Należy zazaczyć, że powyższe wzory mają zastosowae w aalze zjawsk charakteryzujących sę wahaam wokół pozomu zero. W przypadku, kedy ależy założyć pozom stały róży od zera bądź występowae tredu, model przyjmuje postać: y t f t s t cos t 1. (9) Aalza jest przeprowadzaa dla szeregu czasowego oczyszczoego z fukcj f, która jest odpowedzala za tred. Lczba harmok, jake powy być uwzględoe w modelu, zależy od charakteru szeregu czasowego. Ne ma potrzeby uwzględaa zawsze wszystkch harmok. Wystarczy ująć tylko te, których udzał w wyjaśau waracj zmeej progozowaej (po elmacj tedecj rozwojowej) jest ajwększy. Udzał częśc waracj zmeej progozowaej uwzględay przez tą harmokę moża wyzaczyć ze wzorów: c dla 1,,... 1, (10) s c dla, (11) s gdze c a b dla 1,,..., atomast s ozacza oceę waracj zmeej progozowaej. Żade dwe harmok e są ze sobą skorelowae, każda z ch uwzględa ą część ogólej waracj częśc te moża sumować. Perodogramem szeregu czasowego azywamy fukcję: a b I, (1) gdze. Pomędzy perodogramem a fukcją gęstośc spektralej pozostaje ścsła zależość: fˆ 1 I. (13) 4 t

5 Aalza harmocza szeregów czasowych ce węgla 175 Oszacowae perodogramu zazwyczaj e kończy prac zwązaych z aalzą szeregu czasowego. Bardzo często perodogram wymaga dodatkowego wygładzea, czyl redukcj waracj wokół kokretych częstośc. W tym celu wykorzystuje sę odpowede fukcje wagowe. Estymator fukcj gęstośc spektralej dla średch wag m wartośc a lewo prawo od częstośc jest postac: fˆ j j dla 0, 1,...,. (14) m fˆ jm Fukcja charakteryzuje sę własoścam: m jm lm 0, j, m j jm 0. Fukcja wagowa zwaa jest okem spektralym, a waracja fukcj (13) wyos: fˆ f j j var. Z własośc oka spektralego wyka, ż waracja gęstośc spektralej maleje przy rosącym. Wartość m ozacza lczbę częstośc (aczej szerokość pasma częstotlwośc) zastosowaych w procese wygładzaa. Wraz ze wzrostem szerokośc oka waracja estymatora maleje, a otrzymay estymator jest bardzej stably. Nezgodość estymatora elmuje sę przez wprowadzee fukcj wagowej, j, gdze stała jest ustaloą lczbą opóźeń, wówczas oko spektrale może być przedstawoe jako trasformata Fourera fukcj wagowej: 1 k je, j W lteraturze moża spotkać róże oka spektrale, w przypadku ejszej pracy wykorzystao oko Bartletta: 1 s s. Szerokość oka, czyl lczba opóźeń, zależy od lośc posadaych daych. j.

6 176 I. Joek-Kowalska, A. Sojda,. Woly 3. etodyka badawcza Cea węgla e może być ustaloa wprost przez szeroko pojęty ryek fasowy, węgel kamey e jest bowem towarem otowaym a gełdze. Co węcej, pod pojęcem węgel kameych kryje sę cała ejedorodość tego surowca. Węgel kamey charakteryzują podstawowe parametry, take jak kaloryczość, zawartość sark, zawartość popołu. Welkośc te są uormowae zgode z Polską Normą (PN-8/G-9700) węgel kamey jest podzeloy a 11 typów, które określają jego przydatość techologczą, a dodatkowo dla wszystkch typów klas oraz celu przezaczea rozróża sę w zależośc od rozmaru zara 11 sortymetów zasadczych oraz 13 sortymetów połączoych. Od klkuastu lat w mędzyarodowym hadlu węglem kameym powszeche jest stosowae tzw. wskaźków (deksów) ce 1. Wskaźk te przedstawają wartość węgla a ryku spot. Wartość ta jest wyrażoa przez jedostkową ceę węgla o określoej jakośc o sprecyzowaych warukach dostawy. Przeważe cea ta odos sę do węgla o kaloryczośc 6000 kcal/kg zawartośc sark pożej 1%. Wyrażoa jest w dolarach amerykańskch za toę 13. Szybk wzrost lczby wskaźków ceowych jest zwązay z upowszecheem możlwośc zaweraa trasakcj kupa sprzedaży drogą elektroczą pomędzy zateresowaym stroam 14. Proces ustalaa ce zależy od frmy zajmującej sę dostarczaem formacj odośe do śwatowych ryków surowcowych. Poeważ węgel e jest surowcem otowaym a gełdze, podaa cea zależy od metodolog stosowaej przez frmę. Przykładowo frmy IHS, ccloskey, Argus eda Group, Platts ustalają ceę a podstawe formacj o trasakcjach pozyskaych przez ekspertów zajmujących sę obrotem węglem bezpośredo od uczestków ryku. Iformacje te są weryfkowae, a astępe ustalaa jest cea zgode z własą metodologą daej frmy. Frma globalcoal to teretowa platforma pośredcząca w hadlu węglem eergetyczym. Cey prezetowae przez ą są budowae a rzeczywstych trasakcjach. Ryek węgla eergetyczego jest rykem zamkętym, co moco ogracza możlwość pozyskaa formacj o cee. Cea węgla eergetyczego, jako cea surowca zwązaa z jedym z podstawowych surowców służących produkcj eerg, powa zawerać składk bądź składk zwązae z cyklem koukturalym lub z wahaam sezoowym. Do aalzy harmoczej wybrao otowaa ce węgla eergetyczego udostępoe przez Bak Śwatowy Lorez U., Grudzńsk Z.: Krótkotermowa progoza ce węgla eergetyczego. Poltyka Eergetycza, t. 9, z. 1, 009, s ; Lorez U.: Ryk mędzyarodowe jako pukt odesea dla ce węgla eergetyczego w kraju. Poltyka Eergetycza, t. 13, z., 010, s Lorez U., Grudzńsk Z.: Gospodarka węglem kameym eergetyczym a mędzyarodowych rykach Atlatyku Pacyfku. Gospodarka Surowcam eralym, t. 9, z., 013, s Lorez U.: Ideksy ce węgla eergetyczego a rykach spot możlwość wykorzystaa dośwadczeń w kostrukcj deksu krajowego. Poltyka Eergetycza, Rok 01, tom 15, zeszyt 4, s Cey pozyskao a podstawe otowań udostępoych przez Bak Śwatowy dotyczą tylko ce dla węgla australjskego, kolumbjskego połudowoafrykańskego.

7 Aalza harmocza szeregów czasowych ce węgla Wyk badań W perwszym etape aalzy szereg czasowe ce węgla oczyszczoo z tredu, a astępe dla tak powstałych szeregów przeprowadzoo aalzę harmoczą. Oblczea dla poszczególych faz przeprowadzoo za pomocą programu GRETL 16. Na rysukach 1-3 przedstawoo zmaę cey węgla kameego dla węgla australjskego (rys. 1), kolumbjskego (rys. ) połudowoafrykańskego (rys. 3) wraz z zazaczoym lam tredu. Na przedstawoych wykresach wdać wyraźe, że la tredu jest wyraźe zazaczoa. Parametry modelu tredu dla wszystkch trzech szeregów czasowych okazały sę statystycze stote. Ozacza to, że do dalszych aalz ależy z szeregów czasowych wyelmować tred. Rys. 1. Cea węgla australjskego z lą tredu Fg. 1. The prce for Australa coal wth tred le Źródło: opracowae włase a podstawe daych Baku Śwatowego. 16 Oprogramowae GRETL ależy do oprogramowaa Powszechej Lcecj Publczej (GNU), jest dostępe a stroe

8 178 I. Joek-Kowalska, A. Sojda,. Woly Rys.. Cea węgla kolumbjskego z zazaczoą lą terdu Fg.. The prce for Australa coal wth tred le Źródło: opracowae włase a podstawe daych Baku Śwatowego. Rys. 3. Cea węgla połudowoafrykańskego z zazaczoą lą terdu Fg. 3. The prce for South Afrca coal wth tred le Źródło: opracowae włase a podstawe daych Baku Śwatowego. Po oczyszczeu z tredu otrzymao szereg czasowe, które przedstawają rysuk 4-6.

9 Aalza harmocza szeregów czasowych ce węgla 179 Rys. 4. Cea węgla australjskego po odrzuceu tredu Fg. 4. Australa coal prce wthout tred Źródło: opracowae włase a podstawe daych Baku Śwatowego. Rys. 5. Cea węgla kolumbjskego po odrzuceu tredu Fg. 5. Colomba coal prce wthout tred Źródło: opracowae włase a podstawe daych Baku Śwatowego.

10 180 I. Joek-Kowalska, A. Sojda,. Woly Rys. 6. Cea węgla połudowoafrykańskego po odrzuceu tredu Fg. 6. South Afrca coal prce wthout tred Źródło: opracowae włase a podstawe daych Baku Śwatowego. Na podstawe wykresów oczyszczoych z tredu wdać wyraźe, że cea węgla podlega cyklczym zmaom. Szereg te zostały poddae aalze harmoczej. Rys. 7. Perodogram dla cey węgla australjskego z uwzględeem oka Bartletta Fg. 7. Perodogram for Australa coal prces at the Bartlett wdow Źródło: opracowae włase.

11 Aalza harmocza szeregów czasowych ce węgla 181 Rys. 8. Perodogram dla cey węgla kolumbjskego z uwzględeem oka Bartletta Fg. 8. Perodogram for Colomba coal prces at the Bartlett wdow Źródło: opracowae włase a podstawe daych Baku Śwatowego. Rys. 9. Perodogram dla cey węgla połudowoafrykańskego z uwzględeem oka Bartletta Fg. 9. Perodogram for South Afrca coal prces at the Bartlett wdow Źródło: opracowae włase.

12 18 I. Joek-Kowalska, A. Sojda,. Woly Przypadający a lata gwałtowy wzrost cey moża przypsać kryzysow fasowemu oraz welkemu zapotrzebowau gospodark Ch w zwązku z olmpadą w 008 roku. W 011 roku powódź w Austral spowodowała wzrost ce utrzymae sę wysokego pozomu ce przed dłuższy czas. Jak moża zauważyć, ampltuda wahań jest stota dla progozy cey. Wahaa cey sęgają ±5 $/g, co przy cee rzędu $/g jest wahaem zaczącym. Dla każdego z aalzowaych szeregów został wyzaczoy perodogram przy uwzględeu oka Bartletta o długośc rówej 4, odpowadającej dwuletemu okresow. Zastosowae oka pozwolło a określee częstośc, która ma ajwększy udzał w wyjaśau zmeośc szeregu. Na wykresach 7 8 przedstawoo perodogramy dla aalzowaych szeregów czasowych. Wszystke z ch swoje maksmum osągają dla długośc okresu rówego 39 mesęcy, co sugeruje stee cyklu koukturalego 3- letego dla cey węgla kameego. Podsumowae Przedstawoe w artykule wyk wskazują, że aalza harmocza powa być arzędzem wykorzystywaym do badaa szeregów czasowych ce węgla. Na podstawe przeprowadzaych aalz moża stwerdzć, że a cey węgla ma wpływ e tylko składowa systematycza pojawająca sę w postac tredu lowego. Pojawa sę składowa harmocza o częstośc odpowadającej za cykl koukturaly. Ampltuda wahań jest w stosuku do cey relatywe wysoka, powyżej 0%. Zasade jest w przypadku progozowaa uwzględee tego faktu w modelu progostyczym. Z ekoomczego puktu wdzea uzasadoe jest stosowae aalzy harmoczej jako arzędza progozowaa, gdyż za jej pomocą moża wykazać stee cykl koukturalych określć ch długość. Użyce aalzy harmoczej pojawae sę cykl koukturalych otwera owe możlwośc badawcze dotyczące zależośc w czase pomędzy ceam poszczególych surowców eergetyczych a zmeym opsującym sta gospodark. Dalsze badaa powy skutkować pojaweem sę model pozwalających a dokładejszą progozę ce węgla ych surowców eergetyczych.

13 Aalza harmocza szeregów czasowych ce węgla 183 Bblografa 1. Box G.E.P., Jeks G..: Aalza szeregów czasowych, PWN, Warszawa Ceślak. (red.): Progozowae gospodarcze. etody zastosowaa, PWN, Warszawa Gędek S.: Aalza harmocza szeregów czasowych kursów walut, [w:] Trzskalk T. (red.): odelowae preferecj a ryzyko 06, Wydawctwo Akadem Ekoomczej w Katowcach, Katowce Górka J., Osńska.: Efekty agregacj czasowej szeregów fasowych w śwetle aalzy spektralej, [w:] Dyamcze modele ekoometrycze, UK, Toruń Korba Z.: Wykorzystae aalzy harmoczej w procese progozowaa pozomu zagrożea promeowaem jozującym a tereach górczych, ZN, Poltechka Śląska, sera: Górctwo Geologa, tom 6, zeszyt 1, Kruszka.: Wahaa koukturale z zmay wybraych wartośc makroekoomczych w Polsce, Wadomośc Statystycze, r 5, Kufel T.: Ekoometra, Rozwązywae problemów z wykorzystaem programu GRETL, PWN, Warszawa Lorez U., Grudzńsk Z.: Gospodarka węglem kameym eergetyczym a mędzyarodowych rykach Atlatyku Pacyfku. Gospodarka Surowcam eralym, t. 9, z., Lorez U., Grudzńsk Z.: Krótkotermowa progoza ce węgla eergetyczego. Poltyka Eergetycza, t. 9, z. 1, 009; Lorez U., Ryk mędzyarodowe jako pukt odesea dla ce węgla eergetyczego w kraju. Poltyka Eergetycza, t. 13, z., Lorez U.: Ideksy ce węgla eergetyczego a rykach spot możlwość wykorzystaa dośwadczeń w kostrukcj deksu krajowego, Poltyka Eergetycza, tom 15, zeszyt 4, arckowsk J.: Aalza spektrala szeregów czasowych wartośc wybraych deksów a GWP, [w:] Trzaskalk T.(red.): odelowae preferecj a ryzyko 0, Wydawctwo Akadem Ekoomczej w Katowcach, Katowce Osńska.: Ekoometra fasowa, PWE, Warszawa Talaga L., Zelńsk Z.: Aalza spektrala w modelowau ekoometryczym, PWN, Warszawa Źródło ce węgla Bak Śwatowy: /Resources/ /pk_data_m.xlsx dostęp [czerwec 014].

14 184 I. Joek-Kowalska, A. Sojda,. Woly Abstract Harmoc aalyss s a tool used to test the tme seres. It s ofte used for the aalyss of facal tme seres. Use t to aalyse coal prces as a cosequece of other publcatos. The work results dcate that harmoc aalyss ca be a tool used to study the tme seres of prces of coal ad other eergy resources. Based o aalyses obtaed that coal prces has a mpact ot oly the systematc compoet appears the form tred le. I addto, there s harmoc wth a frequecy correspodg to the busess cycle. The ampltude of the fluctuatos relato to the prce relatvely hgh above 0%. It seems reasoable, the case of forecastg log-term take ths to accout the forecastg model. The use of harmoc aalyss ad the appearace of busess cycles opes up ew possbltes for research cocerg the relatoshp tme betwee the prces of varous eergy sources, varables descrbg the state of the ecoomy. Further research should also result the emergece of models for more accurate forecast of the prce of coal ad other eergy resources.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.

Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację. Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.

Bardziej szczegółowo

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin., Oeconomica 2016, 329(84)3, 21 30

FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Folia Pomer. Univ. Technol. Stetin., Oeconomica 2016, 329(84)3, 21 30 DOI: 1.15/oe.16.84.3. FOLIA POMERANAE UNIVERSITATIS TECHNOLOGIAE STETINENSIS Fola Pomer. Uv. Techol. Stet., Oecoomca 16, 39(84)3, 1 3 Ageszka BARCZAK WYKORZYSTANIE ANALIZY HARMONICZNEJ W PROCESIE PROGNOZOWANIA

Bardziej szczegółowo

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie

UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y J E Nr 2 2007 Aa ĆWIĄKAŁA-MAŁYS*, Woletta NOWAK* UOGÓLNIONA ANALIA WRAŻLIWOŚCI YSKU W PREDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW Przedstawoo ajważejsze elemety

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

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5 L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk

Bardziej szczegółowo

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu DYNAMICZNE MODELE EKONOMERYCZNE X Ogólopolske Semarum Naukowe, 4 6 wrześa 2007 w oruu Katedra Ekoometr Statystyk, Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu Moka Jezorska - Pąpka Uwersytet Mkołaja Koperka w oruu

Bardziej szczegółowo

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość

Bardziej szczegółowo

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny

KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych

Bardziej szczegółowo

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.

FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a. ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby

Bardziej szczegółowo

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.

N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi. 3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ 9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego

Bardziej szczegółowo

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1

POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1 POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.

Bardziej szczegółowo

System finansowy gospodarki

System finansowy gospodarki System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj

Bardziej szczegółowo

Wyrażanie niepewności pomiaru

Wyrażanie niepewności pomiaru Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway

Bardziej szczegółowo

Miary statystyczne. Katowice 2014

Miary statystyczne. Katowice 2014 Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby

Bardziej szczegółowo

WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY

WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY ZESZYTY NAUKOWE WYDZIAŁU NAUK EKONOMICZNYCH Mara KLONOWSKA-MATYNIA Natala CENDROWSKA WPŁYW SPÓŁEK AKCYJNYCH NA LOKALNY RYNEK PRACY Zarys treśc: Nejsze opracowae pośwęcoe zostało spółkom akcyjym, które

Bardziej szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc

Bardziej szczegółowo

SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM

SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM Arur MACIĄG Sreszczee: W pracy przedsawoo echk aalzy szeregów czasowych w zasosowau do plaowaa progozowaa produkcj w przewórswe spożywczym.

Bardziej szczegółowo

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM ACTA UNIVERSITATIS WRATISLAVIENSIS No 37 PRZEGLĄD PRAWA I ADMINISTRACJI LXXX WROCŁAW 009 ANNA ĆWIĄKAŁA-MAŁYS WIOLETTA NOWAK Uwersytet Wrocławsk SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM

Bardziej szczegółowo

Analiza spektralna stóp zwrotu z inwestycji w akcje

Analiza spektralna stóp zwrotu z inwestycji w akcje Nasz rye aptałowy, 003 r3, str. 38-43 Joaa Góra, Magdalea Osńsa Katedra Eoometr Statysty Uwersytet Mołaja Kopera w Toruu Aalza spetrala stóp zwrotu z westycj w acje. Wstęp Agregacja w eoom eoometr bywa

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee

Bardziej szczegółowo

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej

Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej

Bardziej szczegółowo

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =

W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = = 4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach

Bardziej szczegółowo

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki

Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki) Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?

Bardziej szczegółowo

Badania Maszyn CNC. Nr 2

Badania Maszyn CNC. Nr 2 Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,

Bardziej szczegółowo

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach

Przestrzenno-czasowe zróżnicowanie stopnia wykorzystania technologii informacyjno- -telekomunikacyjnych w przedsiębiorstwach dr ż. Jolata Wojar Zakład Metod Iloścowych, Wydzał Ekoom Uwersytet Rzeszowsk Przestrzeo-czasowe zróżcowae stopa wykorzystaa techolog formacyjo- -telekomukacyjych w przedsęborstwach WPROWADZENIE W czasach,

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA 5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często, że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też, oprócz lowych zadań decyzyjych, formułujemy także elowe

Bardziej szczegółowo

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży

Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży Gawlk L., Kasztelewcz Z., 2005 Zależość kosztów produkcj węgla w kopal węgla bruatego Ko od pozomu jego sprzedaży. Prace aukowe Istytutu Górctwa Poltechk Wrocławskej r 2. Wyd. Ofcya Wydawcza Poltechk Wrocławskej,

Bardziej szczegółowo

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4 POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 INETYCJE LINIOE - ŁUŻEBNOŚĆ PRZEYŁU I BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI 1. PROADZENIE 1.1. Nejszy stadard przedstawa reguły

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 5 Szereg rozdzelczy przedzałowy (dae pogrupowae) (stosujemy w przypadku dużej lczby epowtarzających sę daych) Przedzał (w ; w + ) Środek x& Lczebość Lczebość skumulowaa s

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 7-8 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartość oczekwaa eocążoość estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

1. Relacja preferencji

1. Relacja preferencji dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10) Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,

Bardziej szczegółowo

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Wybrae zaadea badań operacyjych dr ż. Zbew Tarapata 3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też oprócz

Bardziej szczegółowo

WYBRANE MOŻLIWOŚCI WSPOMAGANIA INWESTYCJI

WYBRANE MOŻLIWOŚCI WSPOMAGANIA INWESTYCJI WYBRANE MOŻLIWOŚCI WSPOMAGANIA INWESTYCJI GIEŁDOWYCH PRZY UŻYCIU ALGORYTMÓW GENETYCZNYCH mgr ż. Marc Klmek Katedra Iformatyk Państwowa Wyższa Szkoła Zawodowa m. Papeża Jaa Pawła II w Bałej Podlaskej Streszczee:

Bardziej szczegółowo

Projekt 3 Analiza masowa

Projekt 3 Analiza masowa Wydzał Mechaczy Eergetyk Lotctwa Poltechk Warszawskej - Zakład Saolotów Śgłowców Projekt 3 Aalza asowa Nejszy projekt składa sę z dwóch częśc. Perwsza polega projekce wstępy wętrza kaby (kadłuba). Druga

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości Prawdopodobeństwo statystyka 4.0.00 r. Zadae Nech... będą ezależym zmeym losowym z rozkładu o gęstośc θ f ( x) = θ xe gdy x > 0. Estymujemy dodat parametr θ wykorzystując estymator ajwększej warogodośc

Bardziej szczegółowo

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości

( X, Y ) będzie dwuwymiarową zmienną losową o funkcji gęstości Zadae. Nech Nech (, Y będze dwuwymarową zmeą losową o fukcj gęstośc 4 x + xy gdy x ( 0, y ( 0, f ( x, y = 0 w przecwym przypadku. S = + Y V Y E V S =. =. Wyzacz ( (A 0 (B (C (D (E 8 8 7 7 Zadae. Załóżmy,

Bardziej szczegółowo

Ocena trafności prognoz koniunktury przedsiębiorstw na przykładzie jednostek handlowych

Ocena trafności prognoz koniunktury przedsiębiorstw na przykładzie jednostek handlowych Barometr Regoaly Nr 3(3) 008 Ocea trafośc progoz kouktury przedsęborstw a przykładze jedostek hadlowych Grzegorz Kowalewsk Uwersytet Ekoomczy we Wrocławu treszczee: Celem artykułu jest zbadae jakośc progoz

Bardziej szczegółowo

R j v tj, j=1. jest czynnikiem dyskontującym odpowiadającym efektywnej stopie oprocentowania i.

R j v tj, j=1. jest czynnikiem dyskontującym odpowiadającym efektywnej stopie oprocentowania i. c 27 Rafał Kucharsk Rety Wartość beżącą cągu kaptałów: {R t R 2 t 2 R t } gdze R jest kwotą omalą płacoą w chwl t = oblczamy jako sumę zdyskotowaych płatośc: przy czym = + R j tj j= jest czykem dyskotującym

Bardziej szczegółowo

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:

W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki: Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym. Wyzaczae oporu aczyowego kaplary w przepływe lamarym. I. Przebeg ćwczea. 1. Zamkąć zawór odcający przewody elastycze a astępe otworzyć zawór otwerający dopływ wody do przewodu kaplarego. 2. Ustawć zawór

Bardziej szczegółowo

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).

TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego). TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu

Bardziej szczegółowo

. Wtedy E V U jest równa

. Wtedy E V U jest równa Prawdopodobeństwo statystyka 7.0.0r. Zadae Dwuwymarowa zmea losowa Y ma rozkład cągły o gęstośc gdy ( ) 0 y f ( y) 0 w przecwym przypadku. Nech U Y V Y. Wtedy E V U jest rówa 8 7 5 7 8 8 5 Prawdopodobeństwo

Bardziej szczegółowo

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4 POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 YCENA ŁUŻEBNOŚCI PRZEYŁU I OKREŚLANIE KOTY YNAGRODZENIA ZA BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI PRZY INETYCJACH LINIOYCH 1.

Bardziej szczegółowo

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne Mary położea Średa arytmetycza Klasycze Średa harmocza Średa geometrycza Mary położea e Modala Kwartyl perwszy Pozycyje Medaa (kwartyl drug) Kwatyle Kwartyl trzec Decyle Średa arytmetycza = + +... + 2

Bardziej szczegółowo

STANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM

STANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM STANDARYZACJA PRZEPROWADZANIA NAPRAW JAKO ETAP WDROŻENIA TOTAL PRODUCTIVE MAINTENANCE W PRZEMYŚLE WYDOBYWCZYM Edward CHLEBUS, Joaa HELMAN, Mara ROSIENKIEWICZ, Paweł STEFANIAK Streszczee: Nejszy artykuł

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84

Zadanie 1. ), gdzie 1. Zmienna losowa X ma rozkład logarytmiczno-normalny LN (, . EX (A) 0,91 (B) 0,86 (C) 1,82 (D) 1,95 (E) 0,84 Zadae. Zmea losowa X ma rozkład logarytmczo-ormaly LN (, ), gdze E ( X e X e) 4. Wyzacz. EX (A) 0,9 (B) 0,86 (C),8 (D),95 (E) 0,84 Zadae. Nech X, X,, X0, Y, Y,, Y0 będą ezależym zmeym losowym. Zmee X,

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji

ma rozkład normalny z wartością oczekiwaną EX = EY = 1, EZ = 0 i macierzą kowariancji Zadae. Zmea losowa (, Y, Z) ma rozkład ormaly z wartoścą oczekwaą E = EY =, EZ = 0 macerzą kowaracj. Oblczyć Var(( Y ) Z). (A) 5 (B) 7 (C) 6 Zadae. Zmee losowe,, K,,K P ( = ) = P( = ) =. Nech S =. Oblcz

Bardziej szczegółowo

ρ (6) przy czym ρ ij to współczynnik korelacji, wyznaczany na podstawie następującej formuły: (7)

ρ (6) przy czym ρ ij to współczynnik korelacji, wyznaczany na podstawie następującej formuły: (7) PROCES ZARZĄDZANIA PORTFELEM PAPIERÓW WARTOŚCIOWYCH WSPOMAGANY PRZEZ ŚRODOWISKO AUTOMATÓW KOMÓRKOWYCH Ageszka ULFIK Streszczee: W pracy przedstawoo sposób zarządzaa portfelem paperów wartoścowych wspomagay

Bardziej szczegółowo

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną

TMM-2 Analiza kinematyki manipulatora metodą analityczną Opracował: dr ż. Przemysław Szumńsk Laboratorum Teor Mechazmów Automatyka Robotyka, Mechatroka TMM- Aalza kematyk mapulatora metodą aaltyczą Celem ćwczea jest zapozae sę ze sposobem aalzy kematyk mechazmu

Bardziej szczegółowo

SOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA

SOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA Załączk r do Regulamu I kokursu GIS PROGRAM PRIORYTETOWY: SOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA. Cel opracowaa Celem opracowaa jest spója metodyka oblczaa efektu ograczaa emsj gazów ceplaraych,

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE Marek Cecura, Jausz Zacharsk PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE CZĘŚĆ II STATYSTYKA OPISOWA Na prawach rękopsu Warszawa, wrzeseń 0 Data ostatej aktualzacj: czwartek, 0 paźdzerka

Bardziej szczegółowo

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe

Bardziej szczegółowo

TEORETYCZNE PODSTAWY PROGNOZOWANIA USZKADZALNOŚCI SIECI WODOCIĄGOWEJ

TEORETYCZNE PODSTAWY PROGNOZOWANIA USZKADZALNOŚCI SIECI WODOCIĄGOWEJ RYSZARDA IWANEJKO, JAROSŁAW BAJER* TEORETYCZNE PODSTAWY PROGNOZOWANIA USZKADZALNOŚCI SIECI WODOCIĄGOWEJ THEORETICAL BASIS OF PROGNOSING THE FAILURES IN WATER SUPPLY SYSTEMS Streszczee Abstract Sec wodocągowe

Bardziej szczegółowo

KARBOWNICZEK Dagmara doktorantka, mgr inż. ; LEJDA Kazimierz ; prof. dr hab. inż. Politechnika Rzeszowska, Katedra Silników Spalinowych i Transportu

KARBOWNICZEK Dagmara doktorantka, mgr inż. ; LEJDA Kazimierz ; prof. dr hab. inż. Politechnika Rzeszowska, Katedra Silników Spalinowych i Transportu НАЦІОНАЛЬНИЙ ТРАНСПОРТНИЙ УНІВЕРСИТЕТ 1 013 KARBOWNICZEK Dagmara doktoratka, mgr ż. ; LEJDA Kazmerz ; prof. dr hab. ż. oltechka Rzeszowska, Katedra Slków Spalowych Trasportu ANALIZA WSKAŹNIKA GŁĘBOKOŚCI

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer Statystyka Opsowa 014 część 3 Katarzya Lubauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzau Admr D. Aczel. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucja Kowalsk. 4. Statystyka opsowa, Meczysław

Bardziej szczegółowo

WYBRANE MIARY OCENY STOPNIA DYWERSYFIKACJI PORTFELI INWESTYCYJNYCH

WYBRANE MIARY OCENY STOPNIA DYWERSYFIKACJI PORTFELI INWESTYCYJNYCH Studa Ekoomcze. Zeszyty Naukowe Uwersytetu Ekoomczego w Katowcach ISSN 2083-86 Nr 340 207 Iformatyka Ekoometra 0 Agata Gluzcka Uwersytet Ekoomczy w Katowcach Wydzał Iformatyk Komukacj Katedra Badań Operacyjych

Bardziej szczegółowo

Analiza wyniku finansowego - analiza wstępna

Analiza wyniku finansowego - analiza wstępna Aalza wyku fasowego - aalza wstępa dr Potr Ls Welkość wyku fasowego determuje: etowość przedsęborstwa Welkość podatku dochodowego Welkość kaptałów własych Welkość dywded 1 Aalza wyku fasowego ma szczególe

Bardziej szczegółowo

Statystyka Inżynierska

Statystyka Inżynierska Statystyka Iżyerska dr hab. ż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład 3 DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE, PODSTAWY ESTYMACJI Dwuwymarowa, dyskreta fukcja rozkładu rawdoodobeństwa, Rozkłady brzegowe

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5 Stasław Cchock Natala Nehreecka Zajęca 5 . Testowae łączej stotośc wyraych regresorów. Założea klasyczego modelu regresj lowej 3. Własośc estymatora MNK w KMRL Wartośd oczekwaa eocążoośd estymatora Waracja

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD Wadomośc wstępe tatystyka to dyscypla aukowa, której zadaem jest wykrywae, aalza ops prawdłowośc występujących w procesach masowych. Populacja to zborowość podlegająca badau

Bardziej szczegółowo

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7

[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7 6. Przez 0 losowo wybrayh d merzoo zas dojazdu do pray paa A uzyskują próbkę x,..., x 0. Wyk przedstawały sę astępująo: jest to próbka losowa z rozkładu 0 0 x 300, 944. x Zakładamy, że N ( µ, z ezaym parametram

Bardziej szczegółowo

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji. STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 6 Woskowae statstcze dla korelacj regresj. Aalza korelacj Założee: zmea losowa dwuwmarowa X, Y) ma rozkład ormal o współczku korelacj ρ. X, Y cech adae rówocześe. X X X...

Bardziej szczegółowo

Matematyczny opis ryzyka

Matematyczny opis ryzyka Aalza ryzyka kosztowego robót remotowo-budowlaych w warukach epełe formac Mgr ż Mchał Bętkowsk dr ż Adrze Powuk Wydzał Budowctwa Poltechka Śląska w Glwcach MchalBetkowsk@polslpl AdrzePowuk@polslpl Streszczee

Bardziej szczegółowo

2. Rozkład zawartości popiołu w węglu jako mieszanina rozkładów

2. Rozkład zawartości popiołu w węglu jako mieszanina rozkładów Górctwo Geożyera Rok 3 Zeszyt 4 007 Tomasz Nedoba* OCENA ZAWARTOŚCI POPIOŁU W POKŁADACH WĘGLA ZA POMOCĄ NIEPARAMETRYCZNYCH METOD STATYSTYCZNYCH**. Wprowadzee W procese przeróbk węgla ezwykle ważym problemem

Bardziej szczegółowo

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze

Bardziej szczegółowo

Laboratorium z Biomechatroniki Ćwiczenie 3 Wyznaczanie położenia środka masy ciała człowieka za pomocą dźwigni jednostronnej

Laboratorium z Biomechatroniki Ćwiczenie 3 Wyznaczanie położenia środka masy ciała człowieka za pomocą dźwigni jednostronnej Wydzał: Mechaczy Techologczy Keruek: Grupa dzekańska: Semestr: perwszy Dzeń laboratorum: Godza: Laboratorum z Bomechatrok Ćwczee 3 Wyzaczae położea środka masy cała człoweka za pomocą dźwg jedostroej 1.

Bardziej szczegółowo

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA Potr Koeczka Katedra Chem Aaltyczej Wydzał Chemczy Poltechka Gdańska S w S C -? C w Sygał - astępstwo kosekwecja przeprowadzoego pomaru główy obekt zateresowań aaltyka. Cel

Bardziej szczegółowo

Modele wartości pieniądza w czasie

Modele wartości pieniądza w czasie Joaa Ceślak, Paula Bawej Modele wartośc peądza w czase Podstawowe pojęca ozaczea Kaptał (ag. prcpal), kaptał początkowy, wartośd początkowa westycj - peądze jake zostały wpłacoe a początku westycj (a początku

Bardziej szczegółowo

Ryzyko inwestycji w spółki sektora TSL na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych

Ryzyko inwestycji w spółki sektora TSL na Warszawskiej Giełdzie Papierów Wartościowych CZYŻYCKI Rafał 1 PURCZYŃSKI Ja Ryzyko westycj w spółk sektora TSL a Warszawskej Gełdze Paperów Wartoścowych WSTĘP Elemetem erozerwale zwązaym z dzałaloścą westorów a całym ryku kaptałowym jest epewość

Bardziej szczegółowo

O testowaniu jednorodności współczynników zmienności

O testowaniu jednorodności współczynników zmienności NR 6/7/ BIULETYN INSTYTUTU HODOWLI I AKLIMATYZACJI ROŚLIN 003 STANISŁAW CZAJKA ZYGMUNT KACZMAREK Katedra Metod Matematyczych Statystyczych Akadem Rolczej, Pozań Istytut Geetyk Rośl PAN, Pozań O testowau

Bardziej szczegółowo

Modele tendencji rozwojowej STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 18 listopada 2017

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

Bardziej szczegółowo

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna

Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna Aalza zależośc Rodzaje zależośc mędzy zmeym występujące w praktyce: Fukcyja wraz ze zmaą wartośc jedej zmeej astępuje ścśle określoa zmaa wartośc drugej zmeej (p. w fzyce: spadek swobody gt s ) tochastycza

Bardziej szczegółowo

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=

wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i= ESTYMATOR WARIANCJI I DYSPERSJI Ozaczmy: µ wartość oczekwaa rozkładu gauowkego wyków pomarów (wartość prawdzwa merzoej welkośc σ dyperja rozkładu wyków pomarów wyk er pomarów (,..., Stoując metodę ajwękzej

Bardziej szczegółowo

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.

INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe. INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,

Bardziej szczegółowo

Struktura czasowa stóp procentowych (term structure of interest rates)

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,

Bardziej szczegółowo

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem

Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Katedra Ietycj Faoych Zarządzaa yzykem Aalza Zarządzae Portfelem cz. Dr Katarzya Kuzak Co to jet portfel? Portfel grupa aktyó (trumetó faoych, aktyó rzeczoych), które zotały yelekcjooae, którym ależy zarządzać

Bardziej szczegółowo

GEODEZJA INŻYNIERYJNA SEMESTR 6 STUDIA NIESTACJONARNE

GEODEZJA INŻYNIERYJNA SEMESTR 6 STUDIA NIESTACJONARNE GEODEZJ INŻNIERJN SEMESTR 6 STUDI NIESTCJONRNE CZNNIKI WPŁWJĄCE N GEOMETRIĘ UDNKU/OIEKTU Zmaę geometr budyku mogą powodować m.: czyk atmosferycze, erówomere osadae płyty fudametowej mogące skutkować wychyleem

Bardziej szczegółowo

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE

IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE 4.. Rozkład zmeej losowej dwuwymarowej Defcja 4.. Uporządkowaą parę (X, Y) azywamy zmeą losową dwuwymarową, jeśl każda ze zmeych X Y jest zmeą losową. Defcja 4.. Fukcję

Bardziej szczegółowo

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2

Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2 Permutacje { 2,,..., } Defcja: Permutacją zboru lczb azywamy dowolą różowartoścową fukcję określoą a tym zborze o wartoścach w tym zborze. Uwaga: Lczba wszystkch permutacj wyos! Permutacje zapsujemy w

Bardziej szczegółowo

ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU

ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU Haa Dudek a, Moka Dybcak b a Katedra Ekoometr Iformatyk SGGW b studetka Mędzywydzałowego Studum Iformatyk Ekoometr e-mal: hdudek@mors.sggw.waw.pl ZASTOSOWANIE MODELU LOGITOWEGO DO ANALIZY WYNIKÓW EGZAMINU

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam

Bardziej szczegółowo

Teraz wiesz i inwestujesz ANALIZA TECHNICZNA WPROWADZENIE

Teraz wiesz i inwestujesz ANALIZA TECHNICZNA WPROWADZENIE Teraz wesz westujesz ANALIZA TECHNICZNA WPROWADZENIE Natura ryków fasowych od początków swego stea przycąga ogromą lczbę westorów, których adrzędym celem jest odesee sukcesu westycyjego przez pomaŝae zawestowaych

Bardziej szczegółowo

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X

PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X PERMUTACJE Permutacą zboru -elemetowego X azywamy dowolą wzaeme edozaczą fucę f : X X f : X X Przyład permutac X = { a, b, c, d } f (a) = d, f (b) = a, f (c) = c, f (d) = b a b c d Zaps permutac w postac

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Istytut Iżyer Ruchu Morskego Zakład Urządzeń Nawgacyjych Istrukcja r 0 Wzory do oblczeń statystyczych w ćwczeach z radoawgacj Szczec 006 Istrukcja r 0: Wzory do oblczeń statystyczych

Bardziej szczegółowo

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt

STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake

Bardziej szczegółowo

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH POLITECHNIKA Ł ÓDZKA TOMASZ W. WOJTATOWICZ METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH Wybrae zagadea ŁÓDŹ 998 Przedsłowe Specyfką teor pomarów jest jej wtóry charakter w stosuku do metod badawczych stosowaych

Bardziej szczegółowo