-materiały reklamowe- PROGRAM WYCENA NIERUCHOMOŚCI W PODEJŚCIU PORÓWNAWCZYM METODAMI NUMERYCZNYMI
|
|
- Aneta Czajkowska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 -materiały reklamowe- PROGRAM WYCENA NIERUCHOMOŚCI W PODEJŚCIU PORÓWNAWCZYM METODAMI NUMERYCZNYMI
2 ADRESACI APLIKACJI. To nie jest aplikacja dla wszystkich. Ta aplikacja jest kierowana do AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW, którzy mając rzetelną informację prowadzą proces wyceny nieruchomości w oparciu o przesłanki naukowe i wiedzę.
3 JEDYNA TAKA APLIKACJA W POLSCE!!! Aplikacja łączy w sobie prostotę obsługi, rzetelną wiedzę w oparciu o najnowocześniejsze przesłanki naukowe Trend wyliczany jest 3 metodami Wagi cech rynkowych liczymy 3 metodami Są obliczone podstawowe statystyki i przedziały ufności oraz dopuszczalne błędy.
4 WYBÓR METODY SZACOWANIA Możemy wybrać metodę szacowania przyciskająć odpowiedni przycisk
5 MAMY 3 METODY DO WYBORU 1. Metoda największej zależności (MNZ) 2. Metoda regresji wielorakiej (MRW) 3. Metoda najmniejszych kwadratów (MNK)
6 KAŻDĄ NIERUCHOMOŚĆ MOŻEMY OPISAĆ STOSUJĄC.AŻ 21 CECH RYNKOWYCH! 15 cech rynkowych skokowych (wybierając po 15 ocen opisujących te cechy ) 3 cechy rynkowe ciągłe procentowe 3 cechy rynkowe ciągłe wartościowe RAZEM: 21 cech cech rynkowych!!!
7 DEKLARUJEMY CECHY RYNKOWE I ICH OCENY
8 PRZYGOTOWUJEMY BAZĘ PORÓWNAWCZĄ.
9 DO WYCENY Z 21 CECH RYNKOWYCH WYBIERAMY TYLKO TE, KTÓRE NAS INTERESUJĄ.
10 WSZYSTKIE METODY - TREND OBLICZYMY 3 SPOSOBAMI Metodą najmniejszych kwadratów Metodą analizy szeregów czasowych Metodą ceteris paribus
11 METODA NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW
12 METODA ANALIZY SZEREGÓW CZASOWYCH
13 METODA CETERIS PARIBUS
14 MOŻEMY WYKREŚLIĆ ŚRENIĄ W/W METOD ORAZ PORÓWNANIE TYCH METOD
15 OSTATECZNIE MOŻEMY ZAPROPONOWAĆ WŁASNY TREND I PODAĆ PODSTAWOWE STATYSTYKI. L.p. Parametr Wartość 1 Trend roczny metodą najmniejszych kwadratów (MNK) 7,95% 2 Trend roczny metodą szeregów czasowych (SzCz) 0,07% 3 Trend roczny metodą ceteris pertibus (CP) 0,82% 4 Trend roczny - średnia metod: MNK; SzCz; CP 2,95% 5 Roczny trend ustalony przez Rzeczoznawcę -5,00% 6 Data wyceny (aktualizacji trendem) 24 maj 13 7 Aktualizacja trendem rocznym [%/rok]: Ocena eksp. -5,00% Statystyki dotyczące trendu L.p. Parametr Wartość 1 Współczynnik determinacji r 2 0,011 2 Poziom istotności α 5,0% 3 Odchylenie standardowe populacji [zł/m2] 288,587 4 Przedziały ufności dla średniego trendu rocznego ±[%/rok] 3,58% 5 Średni błąd procentowy MAPE [%] - Met. MNK 9,22% 6 Średni błąd procentowy MAPE [%] - Met. SzCz 9,21% 7 Średni błąd procentowy MAPE [%] - Met. CP 9,21% 8 Średni błąd procentowy MAPE [%] - średnia 3metod 9,21% 9 Średni błąd procentowy MAPE [%] - trendu własnego 9,27%
16 MNZ - WAGI LICZYMY 3 METODAMI. Metodą korelacji liniowej Metodą najmniejszych kwadratów Metodą ceteris paribus
17 METODA KORELACJI LINIOWEJ
18 METODA NAJMNIEJSZYCH KWADRATÓW
19 METODA CETERIS PARIBUS
20 MOŻEMY WYKREŚLIĆ ŚREDNIE WAGI Z W/W 3 METOD ORAZ OBEJRZEĆ WYKRES ZBIORCZY.
21 OSTATECZNIE MOŻEMY ZAPROPONOWAĆ WŁASNE WARTOŚCI WAG ORAZ WYDRUKOWAĆ PODSTAWOWE STATYSTYKI.. Parametr / waga cechy Lokalizacja Stan techniczny budynku Powierzchnia Standard Funkcjonalność Wagi - metoda korelacji liniowej (MK) 3,11% 15,43% 0,97% 62,16% 18,33% Wagi - metoda najmniejszych kwadratów (MNK) 7,62% 28,61% 3,82% 40,27% 19,68% Wagi - metoda ceteris partibus (CP) 17,24% 10,07% 17,54% 37,56% 17,59% Wagi - średnia metod: MK, MNK, CP 9,32% 18,04% 7,44% 46,66% 18,53% Wagi ustalone przez Rzeczoznawcę Poziom ufności (istotności) α 5,00% wpisać w [%] Przedział ufności wag - metoda MK 3,11±3,98 [%] 15,43±6,65 [%] 0,97±2,14 [%] 62,16±12,35 [%] 18,33±9,21 [%] Przedział ufności wag - metoda MNK 7,62±9,76 [%] 28,61±12,34 [%] 3,82±8,45 [%] 40,27±8 [%] 19,68±9,89 [%] Przedział ufności wag - metoda CP 17,24±22,09 [%] 10,07±4,34 [%] 17,54±38,78 [%] 37,56±7,46 [%] 17,59±8,84 [%] Przedział ufności wag - średnia 3 metod 9,32±11,94 [%] 18,04±7,78 [%] 7,44±16,45 [%] 46,66±9,27 [%] 18,53±9,31 [%] Przedział ufności wag - metoda ekspercka 0±0 [%] 0±0 [%] 0±0 [%] 0±0 [%] 0±0 [%]
22 NASTĘPNIE PRZESYŁAMY DANE DO PROGRAMU I WYBIERAMY METODĘ OBLICZEŃ Dane przesyłamy wciskając klawisz PRZEŚLIJ DANE DO PROGRAMU
23 MNZ OTRZYMUJEMY WYNIKI NP. WYKRES SKUMULOWANY I STATYSTKI
24 MNZ- OTRZYMUJEMY BAZĘ PRZESŁANĄ DO PROGRAMU
25 MNZ OTRZYMUJEMY WYKRESY TRENDU CENOWEGO I WAG.
26 MNZ OTRZYMUJEMY ODSTATECZNY WYNIK SZACOWANIA
27 PODOBNIE JEST GDY WYCENIAMY INNYMI METODAMI, NP. METODA REGRESJI WIELORAKIEJ.
28 MRW TREND CENOWY
29 MRW - WYNIK
30 MNK - WAGI
31 MNK - WYNIK
32 OBLICZENIA PROWADZONE SĄ W OPARCIU O NAJNOWOCZEŚNIEJSZĄ WIEDZĘ. Do każdej zakupionej aplikacji pełny opis stosowanych metod.
33 ORAZ INSTRUKCJA OBSŁUGI APLIKACJI NAPISANA W TAKIEJ FORMIE, ŻE NAWET OSOBA MAŁO WPRAWNA W EXCELU SOBIE PORADZI.
34 PROWADZĄC PROCES WYCENY MAMY GOTOWE NARZĘDZIE DO PODJĘCIA POPRAWNYCH DECYZJI W OPARCIU O PODSTAWY NAUKOWE Parametry wykresu skumulowanego L.p Parametr Wartość 1 Minimalna jedn.cena aktualizowana Cmin 1 773,12 2 Maksymalna jedn. cena aktualizowana C max 2 804,14 3 Średnia jedn. cena aktualizowana Cśr (μ) 2 315,34 4 Mediana jedn.cen aktualizowanych M 2 295,08 5 Dominanta jedn. cen aktualizowanych D 2 176,00 6 Odchylenie standardowe jedn.cen aktualizowanych σ 262,87 7 Skośność A s [% ] 19,89% 8 Współ. asymetrii dominanty A sd =[(μ-d)/σ] [% ] 53,01% 9 Współ. asymetrii mediany A sm =[(μ-m)/σ] [% ] 7,71% 10 Liczba przedziałów klasowych 6 11 Rozpiętość przedziału klasowego 207,00
35 GDY BAZA JEST DUŻA I CHCEMY NASZE DANE SKUPIĆ WOKÓŁ ŚREDNIEJ Z ZADANYM PRZEDZIAŁEM UFNOŚCI MOŻEMY STOSOWAĆ KOREKCJĘ GAUSSA Wystarczy wówczas wcinąć ten przycisk
36 PO WYKONANIU OBLICZEŃ 3 METODAMI MOŻEMY JE PORÓWNAĆ. Wystarczy wcisnąć ten przycisk
37 JAK KUPIĆ APLIKACJĘ? Dokonać przedpłaty brutto na konto: Wysłać do naszej firmy na adres mailowy potwierdzenie w PDF złożonej dyspozycji bankowej +podać wersję Excela zainstalowaną u Państwa; Nasza firma po otrzymaniu powyższego wysyła program + hasło dostępu do Zamawiającego mailem; Nasza firma wysyła umowę licencyjną + rachunek w oryginale na podany adres Zamawiającego pocztą; Nie wolno zapomnieć o podaniu Nazwy Zamawiającego, adresu i telefonów Zamawiającego.
Program wycena masowa -OPARTA O METODĘ NAJWIĘKSZEJ ZALEŻNOŚCI PROF. Z. ADAMCZEWSKIEGO-
Program wycena masowa -OPARTA O METODĘ NAJWIĘKSZEJ ZALEŻNOŚCI PROF. Z. ADAMCZEWSKIEGO- Programem tym możemy wycenić 200 nieruchomości naraz stosując jednolitość i obiektywność porówań. Tworzymy bazę nieruchomości
Bardziej szczegółowoAMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW
ADRESACI APLIKACJI. TO NIE JEST APLIKACJA DLA WSZYSTKICH. TA APLIKACJA JEST KIEROWANA DO AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW, KTÓRZY MAJĄC RZETELNĄ INFORMACJĘ PROWADZĄ PROCES WYCENY NIERUCHOMOŚCI W OPARCIU O PRZESŁANKI
Bardziej szczegółowoAMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW
ADRESACI APLIKACJI. TO NIE JEST APLIKACJA DLA WSZYSTKICH. TA APLIKACJA JEST KIEROWANA DO AMBITNYCH RZECZOZNAWCÓW, KTÓRZY MAJĄC RZETELNĄ INFORMACJĘ PROWADZĄ PROCES WYCENY NIERUCHOMOŚCI W OPARCIU O PRZESŁANKI
Bardziej szczegółowoWycena nieruchomości w podejściu porównawczym - complex. Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki
Wycena nieruchomości w podejściu porównawczym - complex Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki Mimo skomplikowania metody szacowania nieruchomości program jest banalny w swojej obsłudze. Na początku
Bardziej szczegółowoWycena nieruchomości za pomocą wyboru wielokryterialnego w warunkach niepewności rozmytej oraz klasycznie: metodą pp i kcś
Wycena nieruchomości za pomocą wyboru wielokryterialnego w warunkach niepewności rozmytej oraz klasycznie: metodą pp i kcś Materiały reklamowe ZAWAM-Marek Zawadzki Wybór wielokryterialny jako jadna z metod
Bardziej szczegółowoBIURO WYCEN NIERUCHOMOŚCI I USŁUG Z ZAKRESU BUDOWNICTWA WIESŁAW SZPAK Uherce Mineralne 174, tel. fax , kom.
BIURO WYCEN NIERUCHOMOŚCI I USŁUG Z ZAKRESU BUDOWNICTWA WIESŁAW SZPAK 38-623 Uherce Mineralne 174, tel. fax 13 4699180, kom. 601631496 Sygn. akt KM 807/17 Egz. Nr OPERAT SZACUNKOWY Z WYCENY NIERUCHOMOŚCI
Bardziej szczegółowo5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej
5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej 1. Model Sezonowości kwartalnej i autoregresji zmiennej prognozowanej (rząd istotnej autokorelacji K = 1) Szacowana postać: y = c Q + ρ y, t =
Bardziej szczegółowoBIURO WYCEN NIERUCHOMOŚCI I USŁUG Z ZAKRESU BUDOWNICTWA WIESŁAW SZPAK Uherce Mineralne 174, tel. fax , kom.
BIURO WYCEN NIERUCHOMOŚCI I USŁUG Z ZAKRESU BUDOWNICTWA WIESŁAW SZPAK 38-623 Uherce Mineralne 174, tel. fax 13 4699180, kom. 601631496 Sygn. akt KM 687/17 Egz. Nr OPERAT SZACUNKOWY z wyceny lokalu mieszkalnego
Bardziej szczegółowoBIURO WYCEN NIERUCHOMOŚCI I USŁUG Z ZAKRESU BUDOWNICTWA WIESŁAW SZPAK Uherce Mineralne 174, tel. fax , kom.
BIURO WYCEN NIERUCHOMOŚCI I USŁUG Z ZAKRESU BUDOWNICTWA WIESŁAW SZPAK 38-623 Uherce Mineralne 174, tel. fax 13 4699180, kom. 601631496 Sygn. akt KM 100/94 Egz. Nr OPERAT SZACUNKOWY Z WYCENY NIERUCHOMOŚCI
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE 1 W trakcie badania obliczono wartości średniej (15,4), mediany (13,6) oraz dominanty (10,0). Określ typ asymetrii rozkładu. 2 Wymień 3 cechy rozkładu Gauss
Bardziej szczegółowoTablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki
Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki Spis treści I. Wzory ogólne... 2 1. Średnia arytmetyczna:... 2 2. Rozstęp:... 2 3. Kwantyle:... 2 4. Wariancja:... 2 5. Odchylenie standardowe:...
Bardziej szczegółowoAnaliza rynku nieruchomości gruntowych w gminie Koszyce, powiat proszowicki, woj. małopolskie czerwiec 2013
Analiza rynku nieruchomości gruntowych w gminie Koszyce, powiat proszowicki, woj. małopolskie czerwiec 2013 W gminie Koszyce w ostatnich latach [od lipca 2010 roku] odnotowano 118 transakcje gruntami [w
Bardziej szczegółowo1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa
1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa Dystrybuantą zmiennej losowej X nazywamy prawdopodobieństwo przyjęcia przez zmienną losową X wartości mniejszej od x, tzn. F (x) = P [X < x]. 1. dla zmiennej losowej
Bardziej szczegółowo4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej
4. Średnia i autoregresja zmiennej prognozowanej 1. Średnia w próbie uczącej Własności: y = y = 1 N y = y t = 1, 2, T s = s = 1 N 1 y y R = 0 v = s 1 +, 2. Przykład. Miesięczna sprzedaż żelazek (szt.)
Bardziej szczegółowoINFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański
INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański Katedra Chemii Fizycznej i Fizykochemii Polimerów WPROWADZENIE DO STATYSTYCZNEJ OCENY WYNIKÓW DOŚWIADCZEŃ 1. BŁĄD I STATYSTYKA błąd systematyczny, błąd przypadkowy,
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoMATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ
MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ Opracowała: Milena Suliga Wszystkie pliki pomocnicze wymienione w treści
Bardziej szczegółowoBIURO WYCEN NIERUCHOMOŚCI I USŁUG Z ZAKRESU BUDOWNICTWA WIESŁAW SZPAK Uherce Mineralne 174, tel. fax , kom.
BIURO WYCEN NIERUCHOMOŚCI I USŁUG Z ZAKRESU BUDOWNICTWA WIESŁAW SZPAK 38-623 Uherce Mineralne 174, tel. fax 13 4699180, kom. 601631496 Sygn. akt KM 117/18 Egz. Nr OPERAT SZACUNKOWY z wyceny nieruchomości
Bardziej szczegółowoAnaliza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817
Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817 Zadanie 1: wiek 7 8 9 1 11 11,5 12 13 14 14 15 16 17 18 18,5 19 wzrost 12 122 125 131 135 14 142 145 15 1 154 159 162 164 168 17 Wykres
Bardziej szczegółowoLaboratorium 3 - statystyka opisowa
dla szeregu rozdzielczego Laboratorium 3 - statystyka opisowa Agnieszka Mensfelt 11 lutego 2019 dla szeregu rozdzielczego Statystyka opisowa dla szeregu rozdzielczego Przykład wyniki maratonu Wyniki 18.
Bardziej szczegółowoSzczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)
Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć) 1. Populacja generalna a losowa próba, parametr rozkładu cechy a jego ocena z losowej próby, miary opisu statystycznego
Bardziej szczegółowoAnaliza rynku, wybrane elementy przydatne. majątkowego
2010-20112011 Analiza rynku, wybrane elementy przydatne w czynnościach rzeczoznawcy majątkowego Rynek lokalny rynek miasta i gminy Łódź na prawach powiatu. Łódź to miasto liczące ok 745 tysięcy mieszkańców
Bardziej szczegółowoMiary 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 cechy. Średnia arytmetyczna suma wartości zmiennej wszystkich
Bardziej szczegółowoStochastyczne Metody Analizy Danych. PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych
PROJEKT: Analiza kluczowych parametrów turbin wiatrowych Projekt jest wykonywany z wykorzystaniem pakietu statystycznego STATISTICA. Praca odbywa się w grupach 2-3 osobowych. Aby zaliczyć projekt, należy
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 13 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca / 41
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 13 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 13 marca 2017 1 / 41 Na poprzednim wykładzie omówiliśmy następujace miary rozproszenia: Wariancja - to średnia arytmetyczna
Bardziej szczegółowoEstymacja parametrów rozkładu cechy
Estymacja parametrów rozkładu cechy Estymujemy parametr θ rozkładu cechy X Próba: X 1, X 2,..., X n Estymator punktowy jest funkcją próby ˆθ = ˆθX 1, X 2,..., X n przybliżającą wartość parametru θ Przedział
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 4. Magdalena Alama-Bućko. 19 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca / 33
Statystyka Wykład 4 Magdalena Alama-Bućko 19 marca 2018 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 19 marca 2018 1 / 33 Analiza struktury zbiorowości miary położenia ( miary średnie) miary zmienności (rozproszenia,
Bardziej szczegółowoIdea. θ = θ 0, Hipoteza statystyczna Obszary krytyczne Błąd pierwszego i drugiego rodzaju p-wartość
Idea Niech θ oznacza parametr modelu statystycznego. Dotychczasowe rozważania dotyczyły metod estymacji tego parametru. Teraz zamiast szacować nieznaną wartość parametru będziemy weryfikowali hipotezę
Bardziej szczegółowoStatystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski
Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski Książka jest nowoczesnym podręcznikiem przeznaczonym dla studentów uczelni i wydziałów ekonomicznych. Wykład podzielono na cztery części. W pierwszej
Bardziej szczegółowoPolskie prawo nakazuje stosowanie metod ekonometrycznych w wycenie konsekwencje art. 157 ugn.
Krzysztof Głębicki, Lucyna Michalec Polskie prawo nakazuje stosowanie metod ekonometrycznych w wycenie konsekwencje art. 157 ugn. Rozdział I Dlaczego w wycenie nie należy stosować metody regresji? Do napisania
Bardziej szczegółowoRozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu
Rozdział 8 Regresja Definiowanie modelu Analizę korelacji można traktować jako wstęp do analizy regresji. Jeżeli wykresy rozrzutu oraz wartości współczynników korelacji wskazują na istniejąca współzmienność
Bardziej szczegółowoZad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:
Zadania ze statystyki cz. 7. Zad.1 Z populacji wyłoniono próbę wielkości 64 jednostek. Średnia arytmetyczna wartość cechy wyniosła 110, zaś odchylenie standardowe 16. Należy wyznaczyć przedział ufności
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do analizy korelacji i regresji
Statystyka dla jakości produktów i usług Six sigma i inne strategie Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji StatSoft Polska Wybrane zagadnienia analizy korelacji Przy analizie zjawisk i procesów stanowiących
Bardziej szczegółowoStaże Ośrodka RENOWATOR
Staże Ośrodka RENOWATOR Badanie zależności ceny nieruchomości od położenia i innych cech Analiza Beata Kalinowska-Rybka W listopadzie 26r zbierałam informacje dotyczące nieruchomości, o następującej postaci:
Bardziej szczegółowo-> Średnia arytmetyczna (5) (4) ->Kwartyl dolny, mediana, kwartyl górny, moda - analogicznie jak
Wzory dla szeregu szczegółowego: Wzory dla szeregu rozdzielczego punktowego: ->Średnia arytmetyczna ważona -> Średnia arytmetyczna (5) ->Średnia harmoniczna (1) ->Średnia harmoniczna (6) (2) ->Średnia
Bardziej szczegółowoMINISTER INWESTYCJI I ROZWOJU 1)
projekt z dnia 22 lutego 2019 r. MINISTER INWESTYCJI I ROZWOJU 1) Warszawa, dnia STANDARD ZAWODOWY RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH NR 2 WYCENA NIERUCHOMOŚCI PRZY ZASTOSOWANIU PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO Na podstawie
Bardziej szczegółowo1 n. s x x x x. Podstawowe miary rozproszenia: Wariancja z populacji: Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel:
Wariancja z populacji: Podstawowe miary rozproszenia: 1 1 s x x x x k 2 2 k 2 2 i i n i1 n i1 Czasem stosuje się też inny wzór na wariancję z próby, tak policzy Excel: 1 k 2 s xi x n 1 i1 2 Przykład 38,
Bardziej szczegółowoKORELACJE I REGRESJA LINIOWA
KORELACJE I REGRESJA LINIOWA Korelacje i regresja liniowa Analiza korelacji: Badanie, czy pomiędzy dwoma zmiennymi istnieje zależność Obie analizy się wzajemnie przeplatają Analiza regresji: Opisanie modelem
Bardziej szczegółowoPozyskiwanie wiedzy z danych
Pozyskiwanie wiedzy z danych dr Agnieszka Goroncy Wydział Matematyki i Informatyki UMK PROJEKT WSPÓŁFINANSOWANY ZE ŚRODKÓW UNII EUROPEJSKIEJ W RAMACH EUROPEJSKIEGO FUNDUSZU SPOŁECZNEGO Pozyskiwanie wiedzy
Bardziej szczegółowoAnaliza Statystyczna
Lekcja 5. Strona 1 z 12 Analiza Statystyczna Do analizy statystycznej wykorzystać można wbudowany w MS Excel pakiet Analysis Toolpak. Jest on instalowany w programie Excel jako pakiet dodatkowy. Oznacza
Bardziej szczegółowoAnaliza zależności cech ilościowych regresja liniowa (Wykład 13)
Analiza zależności cech ilościowych regresja liniowa (Wykład 13) dr Mariusz Grządziel semestr letni 2012 Przykład wprowadzajacy W zbiorze danych homedata (z pakietu R-owskiego UsingR) można znaleźć ceny
Bardziej szczegółowoKrakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2013/2014 WydziałPrawa, Administracji i Stosunków Miedzynarodowych
Bardziej szczegółowoMetody Statystyczne. Metody Statystyczne.
gkrol@wz.uw.edu.pl #4 1 Sprawdzian! 5 listopada (ok. 45-60 minut): - Skale pomiarowe - Zmienne ciągłe i dyskretne - Rozkład teoretyczny i empiryczny - Miary tendencji centralnej i rozproszenia - Standaryzacja
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 3. Jeśli p α, to hipotezę zerową odrzucamy Jeśli p > α, to nie mamy podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej
LABORATORIUM 3 Przygotowanie pliku (nazwy zmiennych, export plików.xlsx, selekcja przypadków); Graficzna prezentacja danych: Histogramy (skategoryzowane) i 3-wymiarowe; Wykresy ramka wąsy; Wykresy powierzchniowe;
Bardziej szczegółowoAnaliza metod wyceny nieruchomości w podejściu porównawczym w aspekcie zabezpieczenia wierzytelności kredytowych
Analiza metod wyceny nieruchomości w podejściu porównawczym w aspekcie zabezpieczenia wierzytelności kredytowych 1. Wprowadzenie Prof. zw. dr hab. inż. Józef Czaja Dr Zbigniew Krysiak Robert Nowak Zgodnie
Bardziej szczegółowoStatystyka opisowa. Literatura STATYSTYKA OPISOWA. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Wprowadzenie. Plan. Tomasz Łukaszewski
Literatura STATYSTYKA OPISOWA A. Aczel, Statystyka w Zarządzaniu, PWN, 2000 A. Obecny, Statystyka opisowa w Excelu dla szkół. Ćwiczenia praktyczne, Helion, 2002. A. Obecny, Statystyka matematyczna w Excelu
Bardziej szczegółowoWYKŁAD 2: ANALIZA RYNKU W WYCENIE. Mariusz Dacko
WYKŁAD 2: ANALIZA RYNKU W WYCENIE Mariusz Dacko Analiza rynku: Rozpoznanie mechanizmu rynku, jego struktury, stanu i rozwoju jego elementów Przestrzenny zakres badania rynku. Pojęcie rynku lokalnego. Nieruchomość
Bardziej szczegółowoKrakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego. Karta przedmiotu. obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 2012/2013
Krakowska Akademia im. Andrzeja Frycza Modrzewskiego Karta przedmiotu obowiązuje studentów, którzy rozpoczęli studia w roku akademickim 01/01 Wydział Prawa, Administracji i Stosunków Miedzynarodowych Kierunek
Bardziej szczegółowoX Y 4,0 3,3 8,0 6,8 12,0 11,0 16,0 15,2 20,0 18,9
Zadanie W celu sprawdzenia, czy pipeta jest obarczona błędem systematycznym stałym lub zmiennym wykonano szereg pomiarów przy różnych ustawieniach pipety. Wyznacz równanie regresji liniowej, które pozwoli
Bardziej szczegółowoWykład 5: Statystyki opisowe (część 2)
Wykład 5: Statystyki opisowe (część 2) Wprowadzenie Na poprzednim wykładzie wprowadzone zostały statystyki opisowe nazywane miarami położenia (średnia, mediana, kwartyle, minimum i maksimum, modalna oraz
Bardziej szczegółowoBIURO WYCEN NIERUCHOMOŚCI I USŁUG Z ZAKRESU BUDOWNICTWA WIESŁAW SZPAK Uherce Mineralne 174, tel. fax (13) , GSM
BIURO WYCEN NIERUCHOMOŚCI I USŁUG Z ZAKRESU BUDOWNICTWA WIESŁAW SZPAK 38-623 Uherce Mineralne 174, tel. fax (13) 4699180, GSM 601631496 Sygn. akt KM 137/99 Egz. Nr OPERAT SZACUNKOWY z wyceny nieruchomości
Bardziej szczegółowoAnaliza metod wyceny nieruchomości w podejściu porównawczym w aspekcie zabezpieczenia wierzytelności kredytowych
RYNEK FINANSOWANIA NIERUCHOMOŚCI zarządzanie ryzykiem wierzytelności hipotecznych Analiza metod wyceny nieruchomości w podejściu porównawczym w aspekcie zabezpieczenia wierzytelności kredytowych 1. Wprowadzenie
Bardziej szczegółowoRegresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).
Statystyka i opracowanie danych Ćwiczenia 12 Izabela Olejarczyk - Wożeńska AGH, WIMiIP, KISIM REGRESJA WIELORAKA Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych
Bardziej szczegółowoWykład 1. Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy
Wykład Podstawowe pojęcia Metody opisowe w analizie rozkładu cechy Zbiorowość statystyczna - zbiór elementów lub wyników jakiegoś procesu powiązanych ze sobą logicznie (tzn. posiadających wspólne cechy
Bardziej szczegółowoczerwiec 2013 Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90
Uwaga: Przy rozwiązywaniu zadań, jeśli to konieczne, należy przyjąć poziom istotności 0,1 i współczynnik ufności 0,90 czerwiec 2013 Zadanie 1 Poniższe tabele przestawiają dane dotyczące umieralności dzieci
Bardziej szczegółowoStatystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl
Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl Statystyczna teoria korelacji i regresji (1) Jest to dział statystyki zajmujący
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 3. Magdalena Alama-Bućko. 6 marca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca / 28
Statystyka Wykład 3 Magdalena Alama-Bućko 6 marca 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 6 marca 2017 1 / 28 Szeregi rozdzielcze przedziałowe - kwartyle - przypomnienie Po ustaleniu przedziału, w którym
Bardziej szczegółowoNOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI
POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) NOTA INTERPETACYJNA ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI 1. WPROWADZENIE 1.1. Celem niniejszej noty jest przedstawienie uzgodnionych w środowisku
Bardziej szczegółowoStatystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, Spis treści
Statystyka w zarzadzaniu / Amir D. Aczel, Jayavel Sounderpandian. Wydanie 2. Warszawa, 2018 Spis treści Przedmowa 13 O Autorach 15 Przedmowa od Tłumacza 17 1. Wprowadzenie i statystyka opisowa 19 1.1.
Bardziej szczegółowoWykład 9 Wnioskowanie o średnich
Wykład 9 Wnioskowanie o średnich Rozkład t (Studenta) Wnioskowanie dla jednej populacji: Test i przedziały ufności dla jednej próby Test i przedziały ufności dla par Porównanie dwóch populacji: Test i
Bardziej szczegółowoTestowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona;
LABORATORIUM 4 Testowanie hipotez dla dwóch zmiennych zależnych. Moc testu. Minimalna liczność próby; Regresja prosta; Korelacja Pearsona; dwie zmienne zależne mierzalne małe próby duże próby rozkład normalny
Bardziej szczegółowoANALIZA RYNKU NIERUCHOMOŚCI PRZY ZASTOSOWANIU PROGRAMU GRETL
ANALIZA RYNKU NIERUCHOMOŚCI PRZY ZASTOSOWANIU PROGRAMU GRETL Joanna B. Waluk-Pacholska Jak przy pomocy ogólnie dostępnego oprogramowania przeprowadzić analizę rynku nieruchomości i w jaki sposób określić
Bardziej szczegółowoPDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version http://www.fineprint.com
Analiza korelacji i regresji KORELACJA zależność liniowa Obserwujemy parę cech ilościowych (X,Y). Doświadczenie jest tak pomyślane, aby obserwowane pary cech X i Y (tzn i ta para x i i y i dla różnych
Bardziej szczegółowoSterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium
Sterowanie jakością badań i analiza statystyczna w laboratorium CS-17 SJ CS-17 SJ to program wspomagający sterowanie jakością badań i walidację metod badawczych. Może działać niezależnie od innych składników
Bardziej szczegółowoProjekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski
Projekt zaliczeniowy z przedmiotu Statystyka i eksploracja danych (nr 3) Kamil Krzysztof Derkowski Zadanie 1 Eksploracja (EXAMINE) Informacja o analizowanych danych Obserwacje Uwzględnione Wykluczone Ogółem
Bardziej szczegółowo( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:
ma postać y = ax + b Równanie regresji liniowej By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : xy b = a = b lub x Gdzie: xy = też a = x = ( b ) i to dane empiryczne, a ilość
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna dla leśników
Statystyka matematyczna dla leśników Wydział Leśny Kierunek leśnictwo Studia Stacjonarne I Stopnia Rok akademicki 2011/2012 Wykład 2 Statystyka Do tej pory było: Wiadomości praktyczne o przedmiocie Podstawowe
Bardziej szczegółowoStatystyki opisowe i szeregi rozdzielcze
Statystyki opisowe i szeregi rozdzielcze - ćwiczenia ĆWICZENIA Piotr Ciskowski ramka-wąsy przykład 1. krwinki czerwone Stanisz W eksperymencie farmakologicznym analizowano oddziaływanie pewnego preparatu
Bardziej szczegółowoZawartość. Zawartość
Opr. dr inż. Grzegorz Biesok. Wer. 2.05 2011 Zawartość Zawartość 1. Rozkład normalny... 3 2. Rozkład normalny standardowy... 5 3. Obliczanie prawdopodobieństw dla zmiennych o rozkładzie norm. z parametrami
Bardziej szczegółowoZadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych
Zadania ze statystyki, cz.7 - hipotezy statystyczne, błąd standardowy, testowanie hipotez statystycznych Zad. 1 Średnia ocen z semestru letniego w populacji studentów socjologii w roku akademickim 2011/2012
Bardziej szczegółowoVI WYKŁAD STATYSTYKA. 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15
VI WYKŁAD STATYSTYKA 9/04/2014 B8 sala 0.10B Godz. 15:15 WYKŁAD 6 WERYFIKACJA HIPOTEZ STATYSTYCZNYCH PARAMETRYCZNE TESTY ISTOTNOŚCI Weryfikacja hipotez ( błędy I i II rodzaju, poziom istotności, zasady
Bardziej szczegółowoRok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -
Nazwa modułu: Statystyka opisowa i ekonomiczna Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE-1-205-n Punkty ECTS: 6 Wydział: Zarządzania Kierunek: Informatyka i Ekonometria Specjalność: - Poziom studiów: Studia I
Bardziej szczegółowoPróba własności i parametry
Próba własności i parametry Podstawowe pojęcia Zbiorowość statystyczna zbiór jednostek (obserwacji) nie identycznych, ale stanowiących logiczną całość Zbiorowość (populacja) generalna skończony lub nieskończony
Bardziej szczegółowoKRAKÓW PODGÓRZE [OBSZAR WSCHODNI] ANALIZA LOKALNEGO RYNKU NIERUCHOMOŚCI GRUNTOWYCH PRZEZNACZONYCH POD ZABUDOWĘ PRZEMYSŁOWO USŁUGOWĄ
2013 Listopad KRAKÓW PODGÓRZE [OBSZAR WSCHODNI] ANALIZA LOKALNEGO RYNKU NIERUCHOMOŚCI GRUNTOWYCH PRZEZNACZONYCH POD ZABUDOWĘ PRZEMYSŁOWO USŁUGOWĄ I. KRAKOWSKI RYNEK NIERUCHOMOŚCI GRUNTOWYCH POD ZABUDOWĘ
Bardziej szczegółowoPOWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW)
POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) NOTA INTERPETACYJNA NR 1 NI 1 ZASTOSOWANIE PODEJŚCIA PORÓWNAWCZEGO W WYCENIE NIERUCHOMOŚCI 1. WPROWADZENIE...2 2. PRZEDMIOT I ZAKRES STOSOWANIA NOTY...2 3. ZAŁOśENIA
Bardziej szczegółowoWIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA
WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA Powtórka Powtórki Kowiariancja cov xy lub c xy - kierunek zależności Współczynnik korelacji liniowej Pearsona r siła liniowej zależności Istotność
Bardziej szczegółowoMIARY KLASYCZNE Miary opisujące rozkład badanej cechy w zbiorowości, które obliczamy na podstawie wszystkich zaobserwowanych wartości cechy
MIARY POŁOŻENIA Opisują średni lub typowy poziom wartości cechy. Określają tą wartość cechy, wokół której skupiają się wszystkie pozostałe wartości badanej cechy. Wśród nich można wyróżnić miary tendencji
Bardziej szczegółowoWspółczynnik korelacji. Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ
Współczynnik korelacji Współczynnik korelacji jest miernikiem zależności między dwiema cechami Oznaczenie: ϱ Własności współczynnika korelacji 1. Współczynnik korelacji jest liczbą niemianowaną 2. ϱ 1,
Bardziej szczegółowoMiary statystyczne w badaniach pedagogicznych
Miary statystyczne w badaniach pedagogicznych Szeregi statystyczne Szczegółowy - gdzie materiał uporządkowany jest rosnąco lub malejąco Rozdzielczy - gdzie poszczególnym wariantom zmiennej przyporządkowane
Bardziej szczegółowoŁÓDZKI RYNEK NIERUCHOMOŚCI
Baza Danych o Rynku Nieruchomości pod patronatem Łódzkiego Stowarzyszenia Rzeczoznawców Majątkowych ŁÓDZKI RYNEK NIERUCHOMOŚCI 2011 2012 I. NIERUCHOMOŚCI LOKALOWE MIESZKALNE W ŁODZI II. NIERUCHOMOŚCI GRUNTOWE
Bardziej szczegółowoPopulacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część
Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część populacji, którą podaje się badaniu statystycznemu
Bardziej szczegółowoElektrotechnika II [ Laboratorium Grupa 1 ] 2016/2017 Zimowy. [ Laboratorium Grupa 2 ] 2016/2017 Zimowy
Elektrotechnika II [ Laboratorium Grupa ] 206/207 Zimowy Lp Numer indeksu Pkt Kol Suma Popr Ocena Data Uwagi 97574 6 7 Db + 2 9758 ++0,9 5 7,9 Db + 3 99555 0,9+0,9 2,8 Dst + 4 97595 0,8++ 0 2,8 Dst + 5
Bardziej szczegółowoĆWICZENIE 11 ANALIZA KORELACJI I REGRESJI
ĆWICZENIE 11 ANALIZA KORELACJI I REGRESJI Korelacja 1. Współczynnik korelacji 2. Współczynnik korelacji liniowej definicja 3. Estymacja współczynnika korelacji 4. Testy istotności współczynnika korelacji
Bardziej szczegółowoANALIZA SPRZEDAŻY: - rozproszenia
KOŁO NAUKOWE CONTROLLINGU UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI ANALIZA SPRZEDAŻY: - rozproszenia - koncentracji - sezonowości Spis treści Wstęp... 3 Analiza rozproszenia sprzedaży... 4 Analiza koncentracji sprzedaży...
Bardziej szczegółowoRozkład normalny. Marcin Zajenkowski. Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26
Rozkład normalny Marcin Zajenkowski Marcin Zajenkowski () Rozkład normalny 1 / 26 Rozkład normalny Krzywa normalna, krzywa Gaussa, rozkład normalny Rozkłady liczebności wielu pomiarów fizycznych, biologicznych
Bardziej szczegółowoSTATYSTYKA wykłady. L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 217) I. (08.X)
STATYSTYKA wykłady L.Gruszczyński Elementy statystyki dla socjologów Dr. Pactwa pon. i wtorek 09:30 11:00 (pok. 17) I. (08.X) 1. Statystyka jest to nauka zajmująca się metodami ilościowymi badania prawidłowości
Bardziej szczegółowoPodstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna.
Podstawy Podstawowe funkcje statystyki: informacyjna, analityczna, prognostyczna. Funkcja informacyjna umożliwia pełny i obiektywny obraz badanych zjawisk Funkcja analityczna umożliwia określenie czynników
Bardziej szczegółowoEkonometria. Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej
Regresja liniowa, współczynnik zmienności, współczynnik korelacji liniowej, współczynnik korelacji wielorakiej Paweł Cibis pawel@cibis.pl 23 lutego 2007 1 Regresja liniowa 2 wzory funkcje 3 Korelacja liniowa
Bardziej szczegółowoZajęcia 1. Statystyki opisowe
Zajęcia 1. Statystyki opisowe 1. Znajdź dane dotyczące liczby mieszkańców w polskich województwach. Dla tych danych oblicz: a) Średnią, b) Medianę, c) Dominantę, d) Wariancję, e) Odchylenie standardowe,
Bardziej szczegółowoStatystyka matematyczna i ekonometria
Statystyka matematyczna i ekonometria prof. dr hab. inż. Jacek Mercik B4 pok. 55 jacek.mercik@pwr.wroc.pl (tylko z konta studenckiego z serwera PWr) Konsultacje, kontakt itp. Strona WWW Elementy wykładu.
Bardziej szczegółowoCharakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej)
Charakterystyki liczbowe (estymatory i parametry), które pozwalają opisać właściwości rozkładu badanej cechy (zmiennej) 1 Podział ze względu na zakres danych użytych do wyznaczenia miary Miary opisujące
Bardziej szczegółowoSymulacyjne metody wyceny opcji amerykańskich
Metody wyceny Piotr Małecki promotor: dr hab. Rafał Weron Instytut Matematyki i Informatyki Politechniki Wrocławskiej Wrocław, 0 lipca 009 Metody wyceny Drzewko S 0 S t S t S 3 t S t St St 3 S t St St
Bardziej szczegółowoOPERAT SZACUNKOWY NR 9
PRAKTYKA ZAWODOWA W ZAKRESIE WYCENY NIERUCHOMOŚCI OPERAT SZACUNKOWY NR 9 NIERUCHOMOŚĆ GRUNTOWA POŁOŻONA W DĘBICY, WOJEWÓDZTWO PODKARPACKIE Pieczęć rzeczoznawcy Autor operatu:... Kraków, 5 kwietnia 009
Bardziej szczegółowoStatystyka. Wykład 9. Magdalena Alama-Bućko. 24 kwietnia Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia / 34
Statystyka Wykład 9 Magdalena Alama-Bućko 24 kwietnia 2017 Magdalena Alama-Bućko Statystyka 24 kwietnia 2017 1 / 34 Tematyka zajęć: Wprowadzenie do statystyki. Analiza struktury zbiorowości miary położenia
Bardziej szczegółowoInteligentna analiza danych
Numer indeksu 150946 Michał Moroz Imię i nazwisko Numer indeksu 150875 Grzegorz Graczyk Imię i nazwisko kierunek: Informatyka rok akademicki: 2010/2011 Inteligentna analiza danych Ćwiczenie I Wskaźniki
Bardziej szczegółowoRZECZOZNAWCA, Aleksandra Radziejowska. Katedra Geomechaniki, Budownictwa i Geotechniki. A1 312
RZECZOZNAWCA, operat szacunkowy wybrana metoda obliczania Aleksandra Radziejowska Katedra Geomechaniki, Budownictwa i Geotechniki aradziej@agh.edu.pl, A1 312 n.h.m. Operat szacunkowy DOCHODOWE MIESZANE
Bardziej szczegółowoSkrypt 29. Statystyka. Opracowanie L2
Projekt Innowacyjny program nauczania matematyki dla liceów ogólnokształcących współfinansowany ze środków Unii Europejskiej w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego Skrypt 29 Statystyka 1. Przypomnienie
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia statystycznej analizy danych wykorzystywane w analizie rynku i wycenie nieruchomości (Kurs REx01)
Podstawowe pojęcia statystycznej analizy danych wykorzystywane w analizie rynku i wycenie nieruchomości (Kurs REx01) Arkusz rex_wycena Krótka Instrukcja Obsługi wersja: 1.0.4 z 19.05.2014 r. Autor: Tomasz
Bardziej szczegółowoEKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE
EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE ZADANIE 1 Oszacowano zależność między luką popytowa a stopą inflacji dla gospodarki niemieckiej. Wyniki estymacji są następujące: Estymacja KMNK,
Bardziej szczegółowoANALIZA JAKOŚCIOWA I ILOŚCIOWA TESTÓW SZKOLNYCH MATERIAŁ SZKOLENIOWY
ANALIZA JAKOŚCIOWA I ILOŚCIOWA TESTÓW SZKOLNYCH MATERIAŁ SZKOLENIOWY Instrukcja przeprowadzania analiz badań edukacyjnych i sporządzania raportów po badaniach. Cele prowadzenia analiz jakościowych i ilościowych
Bardziej szczegółowo