Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych Innowacje i implikacje interdyscyplinarne. redakcja ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Rola informatyki w naukach ekonomicznych i społecznych Innowacje i implikacje interdyscyplinarne. redakcja ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI"

Transkrypt

1 Rol iformtyi w uch eoomiczych i społeczych Iowcje i implicje iterdyscyplire redcj ZBIGNIEW E. ZIELIŃSKI Wydwictwo Wyższej Szoły Hdlowej Kielce

2 Publicj wydruow zostł zgodie z mteriłem dostrczoym przez Autorów. Wydwc ie poosi odpowiedziości z treść, formę i styl rtyułów. Komitet Nuowy prof. dr hb. Jusz Lewdowsi prof. dr hb. Krzysztof Grys dr hb. Wiesłw Dziubdziel, prof. WSH Redtor Nczey prof. zw. dr hb. Tdeusz Grbińsi Redtor Recezji dr hb. Wiesłw Dziubdziel, prof. WSH Recezeci prof. zw. dr hb. Tdeusz Grbińsi prof. dr hb. Krzysztof Grys prof. dzw. dr hb. iż. Wcłw Gierulsi prof. dr hb. Ew Grzegorzews Rmoc prof. dr hb. Mieczysłw Mursziewicz prof. dr hb. Driusz Admcz prof. dr hb. Artur Mciąg doc. dr Dut Morosińs dr iż. Edwrd Wisziowsi dr Ktrzy Bocheńs Włostows dr Driusz Ż Redcj dr Zbigiew E. Zielińsi mgr iż. Jrosłw Kościeleci mgr Ktrzy Bziu mgr iż. Artur Jus mgr Urszul Słowi mgr A Kul mgr Piotr Sidor Wydwc publicji Wyższ Szoł Hdlow im. B. Mrowsiego w Kielcch Projet PITWIN Portl iowcyjego Trsferu Wiedzy w Nuce ul. Peryferyj 5, 5 56 Kielce biuro@pitwi.edu.pl Copyright by Wyższ Szoł Hdlow, Kielce ISSN Nłd 3 egz. Publicj zostł wyd w rmch relizcji projetu PITWIN Portl Iowcyjego Trsferu Wiedzy w Nuce. Publicj jest współfisow przez Uię Europejsą w rmch Europejsiego Fuduszu Społeczego. Publicj jest dystrybuow bezpłtie dl osób, tóre zrejestrują się stroie iteretowej projetu (dostęp tże w wersji eletroiczej).

3 Spis treści Wstęp... 5 Część I Techologie iformcyje E lerig. dr iż. Mrle Plebńs Tworzeie e szoleń podstwie sceriuszy mgr Olg Łodyg E lerig w szole (oczeiwi rzeczywistość)... 8 Nowe techologie iformcyje 3. dr Wojciech Poojsi, dr Puli Poojs Oce umiejętości studetów w zresie wyszuiwi iformcji przestrzeej w Iterecie dr Artur Borcuch Społeczeństwo bezgotówowe środowiso występowi cyfrowego pieiądz dr Bruo Jcobfeuerbor A Kowledge Cococter to Susti Iovtio Propesity dr Bruo Jcobfeuerbor, prof. dr hb. Mieczysłw Mursziewicz ICT d Big Dt s Gme Chger dr Szczep Psziel Zstosowie BCI w oteście euromretigu iteretowego w orelcji z lgorytmmi Hubs&Authorities orz PgeR mgr Rfł Guzowsi Kowergecj mediów jo ture przejście do przyszłości mgr Michł Widl Zgrożei związe z zstosowiem bowości eletroiczej mgr Justy Sior Teleprc o wlorch i pułpch elstyczego ztrudiei... 8 Część II Eoomi i ui społecze Eoomi. dr Mirosłw Zjdel Kocepcje rozwoju gospodrczego Łodzi i regiou (wybre problemy) dr Cezry Szyjo Modelowie ryu gzu w Polsce i UE: tredy, wyzwi, iowcje mgr Agt Gidows Decyzj o dywidedch oszty gecji mgr A Pobroty Podstwowe czyości bowe przyłdzie oddziłu bu PEKAO S.A. w Optowie mgr Dorot Bloch Ściągość podtów w rjch Uii Europejsiej mgr Dorotch Bloch Podtowe problemy Grecji mgr Gbriel Gurgul Płyość bów omercyjych w oresie globych zwirowń fisowych mgr Ktrzy Szorty Hrmoizcj CIT w rjch Uii Europejsiej Alizy ilościowe 9. dr Przemysłw Kowli Metod jmiejszych wdrtów w ruszch lulcyjych modele ieliiowe trsformowe do postci liiowej mgr Kroli Klimńs Poziom życi w Polsce i w 9 rjch G. Część 3.: Aliz orelcji między poziomem życi ludości i poziomem rozwoju gospodrczego w Polsce i w 9 rjch G mgr Michł Mierzw Optymy dobór pytń w Metodzie Zliczi Odpowiedzi (Item Cout Method) przyłdzie bdi ietowego studetów UE Ktowice... 96

4 Zrządzie. dr Bogumił Smolorz Ewolucj w mretigowym podejściu do liet... 6 Nui społecze 3. dr Krzysztof Czuboch Age Discrimitio i the Cotet of Globliztio, Moderiztio d the Lbor Mret dr Krzysztof Czuboch Problem współistiei ultur w zchodich pństwch człoowsich Uii Europejsiej (UE) (dylemty wieloulturowości) dr Puli Form The Iteret i the Youg Geertio s Life i Studets Opiio (Future Techers) Opii dr hb. Wiesłw Dziubdziel, prof. WSH... 47

5 Przemysłw Kowli Przemysłw Kowli * Metod jmiejszych wdrtów w ruszch lulcyjych modele ieliiowe trsformowe do postci liiowej Streszczeie: Więszość dostępych ryu ruszy lulcyjych umożliwi wyoywie estymcji j i progozowi w oprciu o metodę jmiejszych wdrtów, jedże stdrdowo dostępe możliwości obliczeiowe tych progrmów pomijją modele ieliiowe, wet te trsformowe do postci liiowej. Wyjątmi są: model wyłdiczy orz obrczoe wielom ogriczeimi tzw. liie tredu, tóre mogą być dodwe do ietórych typów wyresów. Ozcz to, że obliczei związe z modelmi ieliiowymi ozczją oieczość wyoi lieryzcji modelu przez przygotowie iezbędych formuł pomociczych, stępie użycie wyiów tych formuł jo rgumetów fucji przezczoych dl modeli liiowych. W prcy pozo, iż dl wielu typów modeli trsformowych do postci liiowej możliwe jest uiięcie jwego tworzei formuł pomociczych w oddzieych omórch rzecz zitegrowi lieryzcji z formułmi zwierjącymi stdrdowe fucje służące do estymcji i progozowi modeli liiowych. Słow luczowe: metod jmiejszych wdrtów, modele liiowe, modele ieliiowe, lieryzcj, rusz lulcyjy. Wprowdzeie lieryzcj modeli w metodzie jmiejszych wdrtów Celem iiejszej prcy jest przedstwieie efetywych metod lieryzcji ieliiowych modeli eoometryczych dl celów estymcji orz progozowi wyoywych w ruszch lulcyjych z wyorzystiem metody jmiejszych wdrtów. N wstępie zostą wprowdzoe iezbęde ozczei orz defiicje. Niech Y... ozcz jedorówiowy model liiowy, gdzie Y zmie objśi,,,..., zmiee objśijące, słdi losowy,,,..., prmetry struture modelu. Przyjmuje się, podto, że, jest zywy wyrzem woym modelu (stłą regresji). Nstępym roiem jest wprowdzeie stępującego zpisu mcierzowego dl obserwcji relizcji zmieych y y Y α ε y Wetor obserwcji zmieej objśiej Mcierz obserwcji zmieych objśijących Wetor prmetrów struturych Wetor słdiów * Autor jest diutem w Ktedrze Metod Ilościowych w Zrządziu Wydzile Zrządzi Politechii Lubelsiej. Defiicje, ozczei i wzory oprcowo podstwie: Goryl A., Jędrzejczy Z., Kuuł K., Osiewlsi J., Wlosz A., Wprowdzeie do eoometrii, Wyd. Nuowe PWN, Wrszw 9, str. 6 5, 39; Now E., Zrys metod eoometrii. Zbiór zdń, Wyd. Nuowe PWN, Wrszw, str ,

6 Metod jmiejszych wdrtów w ruszch lulcyjych modele ieliiowe trsformowe ( ) losowych Model liiowy moż wówczs zpisć mcierzowo jo Y α ε. Klsycz metod jmiejszych wdrtów (MNK) poleg zlezieiu oszcowń (oce) prmetrów struturych,,,..., poprzez ti ich dobór, by sum wdrtów odchyleń pomiędzy wrtościmi obserwowymi zmieej objśiej y odpowidjącymi im i wrtościmi teoretyczymi ŷ był j jmiejsz. Po wprowdzeiu olejych ozczeń i yˆ e ˆ y y yˆ ˆ Y ˆ e e y y Y Yˆ yˆ e ˆ y y Wetor wrtości teoretyczych zmieej objśiej Wetor ocey prmetrów struturych Wetor reszt moż zpisć, iż oszcowi prmetrów struturych,,,..., są timi liczbmi, że stępując sum osiąg swoje miimum ei i i ( y yˆ ) i i i ( y ( i o i i... i, Wrtość oszcowń prmetrów struturych jest oblicz przy pomocy wzoru T T ( ) Y. Zstosowie modeli liiowych do opisu ietórych zjwis może być jed obrczoe t zczymi błędmi, iż leży rozwżyć użycie modelu ieliiowego. Nieliiowe modele eoometrycze mogą być slsyfiowe jo:. Modele trsformowe do postci liiowej (lieryzowe) tz. tie, tóre po zstosowiu pewych przesztłceń moż przedstwić w postci liiowej, ich prmetry moż szcowć przy zstosowiu MNK. Modele te dzielą się : ) ieliiowe względem zmieych, liiowe względem prmetrów; b) ieliiowe względem zmieych i prmetrów.. Modele ieliiowe w ścisłym sesie tz. tie, dl tórych ie istieje przesztłceie do postci liiowej, ich prmetry leży estymowć przy pomocy techi estymcji ieliiowej. W prcy rozwżo będzie implemetcj lieryzcji w ruszch lulcyjych dl modeli lieryzowych, zrówo liiowych j i ieliiowych względem prmetrów. Model jest zywy liiowym względem prmetrów, jeżeli zmieą objśią moż przedstwić jo liiową fucję jedozczych przesztłceń zmieych objśijących: Y... gdzie j h( j ) są zmieymi objśijącymi przesztłcoymi przy pomocy pewej fucji h. Ti przesztłcoy model jest zywy modelem pomociczym, jego prmetry struture są szcowe przy pomocy wzoru T T ( ) Y. Poiżej opise są lieryzcje dl wybrych modeli liiowych względem prmetrów. Model wielomiowy stopi m : m Y... m i )). Kwesti wyboru oretej postci lityczej modelu (czyli rodzju fucji opisującej bdą zleżość) zostł pomiięt jo leżąc poz temtyą prcy. 74

7 Przemysłw Kowli 75 m m m Model logrytmiczy: Y... Model hiperboliczy: Y... / / / / / / / / / Model eoometryczy jest zywy ieliiowym względem zmieych i prmetrów, jeżeli przy pomocy jedozczych przesztłceń obu jego stro (tz. zmieej objśiej orz zmieych objśijących) moż go zpisć w postci liiowej Y... gdzie ) ( G Y Y to pomocicz zmie objśi (pew fucj orygiej zmieej objśiej), ) ( j j g pomocicze zmiee objśijące (pewe fucje orygiych zmieych objśijących), ) ( j j f prmetry modelu pomociczego (pewe fucje prmetrów modelu orygiego). Ti przesztłcoy model jest zywy modelem pomociczym, jego prmetry struture są szcowe przy pomocy wzoru Y ) ( b T T. Poiżej opise są lieryzcje dl wybrych modeli ieliiowych względem prmetrów orz zmieych Model potęgowy: e Y... y y y Y b czyli b o e e Model wyłdiczy: e Y... y y y Y b czyli i i b i e e, i,...,,. Metod jmiejszych wdrtów w ruszch lulcyjych przegląd dostępych możliwości obliczeiowych

8 Metod jmiejszych wdrtów w ruszch lulcyjych modele ieliiowe trsformowe ( ) Możliwość wyoywi w ruszch lulcyjych obliczeń związych z MNK jest dostęp ieml odąd progrmy tego typu pojwiły się ryu 3. Poiżej zprezetowo przegląd tychże możliwości w poszczegóych progrmch dostępych w pierwszym wrtle rou (uwzględioy jest jpopulriejszy z ich Microsoft Ecel orz wybre progrmy drmowe). Microsoft Ecel (wyz oprcowy dl polsich wersji 3, 7 i ).. Szcowie prmetrów modeli liiowych/wyłdiczych z jedą lub wielom zmieymi objśijącymi odpowiedio przy pomocy fucji REGLINP (g. LINEST) lbo REGEPP (g. LOGEST). Fucj jest wywoływ jo formuł tblicow obliczjąc oszcowe przy pomocy MNK prmetry modelu (REGEPP oczywiście wyouje rówież iezbęde lieryzcje). Prmetry zwrce są w olejości odwrotej do olejości odpowidjących im olum mcierzy zmieych objśijących (stł jest wyświetl ońcu). Możliwe jest przymusowe wyzerowie stłej, obliczeie dodtowych sttysty regresji orz przyjęcie jo wrtości zmieej objśijącej liczb,,..., (dl modeli opisujących zleżość od czsu). Słdi fucji 4 to REGLINP/REGEPP(ze_y; [ze_]; [stł]; [sttysty]), gdzie ze_y to wetor obserwcji zmieej objśiej Y, ze_ mcierz obserwcji zmieych objśijących (bez olumy jedye) (domyśie są to liczby,,...,, liczb obserwcji de dl bdi zleżości od czsu), stł wrtość logicz wszując czy obliczć stłą regresji (domyśie PRAWDA), sttysty wrtość logicz wszując czy obliczć dodtowe sttystyi regresji (domyśie FAŁSZ). Wyi wetor zwrcy jest w jedowierszowym zresie + omóre w olejości,,...,,,. W przypdu obliczi dodtowych sttysty regresji fucj zwrc wyi w pięciu wierszch.. Szcowie prmetrów modeli liiowych orz ieliiowych z jedą zmieą objśijącą wyorzystujące możliwość dodwi wyresów tzw. liii tredu do wyresów ietórych typów utworzoych z tblic liczb. Liie tredu są fucjmi, tórych prmetry zostły jlepiej (w sesie MNK) dopsowe do dych wyresów. Dostępe są stępujące typy liii tredu (czyli rodzje modeli): liiowy, logrytmiczy, wielomiowe, 3, 4, 5 i 6 stopi, potęgowy orz wyłdiczy. Dl żdej z liii tredu moż wyświetlić pole testowe (o ofigurowych włsościch wyświetli) zwierjące jej wzór orz współczyi determicji liiowej R. Liie tredu dl dowoych wrtości zmieej objśijącej mogą być dode do wyresów typu Y (Putowy) orz Bąbelowy (wszystie podtypy obu typów). Liie tredu dl zleżości od czsu (tz. z wrtościmi zmieej objśijącej rówymi,,..., ) mogą być dode do wyresów typu Liiowy (podtypy Liiowy orz Liiowy ze zczimi), Kolumowy (podtyp Kolumowy grupowy), Słupowy (podtyp Słupowy grupowy), Wrstwowy (podtyp Wrstwowy). Liie tredu są jedyą wbudową w Ecel opcją dl bezpośrediego szcowi prmetrów modeli ieliiowych iych iż wyłdiczy, le ich użycie wiąże się z wielom ogriczeimi. Miowicie, liie tredu są dostępe jedyie dl modeli z jedą zmieą objśijącą, użycie oszcowych prmetrów w dlszych obliczeich wymg ich sopiowi ze wzoru fucji wyresie do omóre, jedyą obliczą sttystyą regresji jest współczyi determicji liiowej R. 3. Obliczei dl modelu liiowego są rówież dostępe w postci szczegółowego rportu geerowego przez jedo z rzędzi dostępych w dodtu Alysis ToolP (meu De Aliz Dych Regresj, w Ecelu 3 i wcześiejszych Nrzędzi Aliz Dych 3 Przyłd estymcji/progozy przy pomocy MNK wyoej w ruszu Lotus 3. (wprowdzoym rye w listopdzie 985) moż zleźć w: Głuszowsi T., Arusze lulcyje: przyłdy zstosowń, trici, ruczi, Wyd. Broer, Łódź 993, str Zpis słdi fucji tz. symbolicze zwy rgumetów orz ozczeie [] dl rgumetów opcjoych są oprte opisch tychże fucji w plich pomocy Ecel. 76

9 Przemysłw Kowli Regresj). Otrzyme wyii są sttycze tz. ie są formułmi i ie tulizują się przy ewetuej zmiie dych wejściowych. Te sposób obliczeń ie jest dostępy w orojoej wersji Ecel Strter. 4. Sporządzie progoz, czyli obliczie wrtości fucji o prmetrch oszcowych przy pomocy MNK dl owych liczb jest wyoywe poprzez wbudowe fucje: REGLINW (g. TREND) dl modeli liiowych orz dl modeli wyłdiczych REGEPW (g. GROWTH). Słdi fucji to REGLINW/REGEPW(ze_y;[ze_]; [owe_];[stł]) gdzie ze_y, ze_ orz stł mją zczeie tie j w REGLINP/REGEPP. Ntomist owe_ to liczby podstwie do wzoru fucji oszcowej podstwie ze_y orz ze_. Musi być to zres liczb mjący tyle olum, co ze_ i dowoą liczbę wierszy. Wyi jest formułą tblicową umieszczoą w jedoolumowym zresie omóre mjącym tyle wierszy, co owe_. 5. Istieje rówież grup fucji związych z szcowiem prmetrów modeli liiowych z jedą zmieą objśijącą: NACHYLENIE (g. SLOPE) orz ODCIĘTA (g. INTERCEPT), R.KWADRAT (g. RSQ), współczyi determicji liiowej R, REGBŁSTD (g. STEY) błąd stdrdowy progozowej wrtości Y orz z progozowiem: REGLIN (g. FORECAST). Fucje te zwrcją wyii w pojedyczych omórch (ztem są wprowdze jo formuły zwyłe ie tblicowe), ich rgumety to ze_y orz ze_ (w przypdu REGLIN dodtowym, pierwszym rgumetem jest owe_, le pode jo pojedycz liczb ie tblic liczb). OpeOffice.org Clc/LibreOffice Clc (wyz sporządzoy dl wersji OO 3../LibreOffice 3.4.4). Fucje REGLINP/REGEPP dziłją j w Ecelu.. Liie tredu są dostępe dl modeli liiowych, logrytmiczych, potęgowych orz wyłdiczych (br typu wielomiowego). Liie tredu dl dowoych wrtości zmieej objśijącej (oczywiście poz liczbmi iedodtimi dl liii typu wyłdiczego i potęgowego) mogą być dode do wyresów typu Y (Putowy). Liie tredu dl zleżości od czsu (tz. z wrtościmi zmieej objśijącej rówymi,,..., ) mogą być dode do wyresów typu Liiowy, Kolumowy. Wrstwowy orz Słupowy (tże dl podtypów Sumulowy). Moż też wyświetlić pole testowe (o ofigurowych włsościch wyświetli) zwierjące wzór fucji orz współczyi determicji liiowej R. 3. Nie m modułu wyoującego estymcję liiową i geerującego rport. 4. Fucje REGLINW, REGEPW dziłją j w Ecelu. 5. Fucje NACHYLENIE, ODCIĘTA, R.KWADRAT, REGBŁSTD, REGLIN dziłją j w Ecelu Gumeric (wyz sporządzoy dl wersji..6, fucje ie mją polsich zw wet w częściowo spolszczoej wersji progrmu). Fucje LINEST/LOGEST dziłją j w Ecelu. Istieje rówież iespoty w iych ruszch fucj LOGREG służąc do estymcji modelu logrytmiczego.. Liie tredu są dostępe w logiczym zresie j w Ecelu, z tym, że msymy stopień modelu wielomiowego to. 3. Obliczei dl modelu liiowego są rówież dostępe w postci szczegółowego rportu geerowego przez rzędzie Regresj (meu Sttistics Depedet Observtio Regressio lub w częściowo spolszczoej wersji progrmu Sttistics Depedet Observtio Regresj). Otrzyme wyii mogą być sttyczymi liczbmi lbo formułmi. 4. Fucje TREND i GROWTH dziłją j w Ecelu. Nie m jed odpowiedi tych fucji dl modeli logrytmiczych (pomimo istiei fucji LOGREG). 5. Fucje SLOPE, INTERCEPT, RSQ, STEY i FORECAST dziłją j w Ecelu. 3. Estymcj prmetrów orz progozowie dl modeli wielomiowych logrytmiczych, hiperboliczych orz potęgowych 77

10 Metod jmiejszych wdrtów w ruszch lulcyjych modele ieliiowe trsformowe ( ) Przegląd możliwości ruszy lulcyjych zmieszczoy w poprzedim rozdzile ie ozcz, że wyoywie estymcji prmetrów modeli ieliiowych w ruszch lulcyjych jest ogriczoe do wyświetli wzorów liii tredu orz do estymcji prmetrów modelu wyłdiczego przy pomocy REGEPP/LOGEST (orz logrytmiczego przy pomocy LOGREG w ruszu Gumeric). Estymcj prmetrów pozostłych modeli ieliiowych wymg jedże smodzieego przygotowi formuł pomociczych zpewijących lieryzcję modeli. Formuły te przesztłcją mcierze wrtości zmieych objśijących, zmieej objśiej orz oszcowych prmetrów zgodie z wzormi lieryzcyjymi dl dego modelu i zsdiczo muszą tworzoe według zsdy jed przesztłc omór jed formuł Ozuje się jed, że w przypdu wielu powszechie stosowych modeli istieje możliwość rezygcji ze wszystich bądź ieml wszystich pomociczych formuł stosowych w lieryzcji, bowiem moż je iejo zitegrowć z formułmi zwierjącymi wywołie REGLINP. Istotym spetem prcy z modelmi eoometryczymi jest rówież progozowie. Tzw. progozę putową wyouje się poprzez podstwieie owych wrtości zmieych objśijących do fucji oszcowej przy pomocy MNK. J już wspomio w poprzedim rozdzile, rusze lulcyje mją wbudowe przezczoe do tego celu fucje jedyie dl modeli liiowych (REGLINW, REGLIN) orz wyłdiczych (REGEPW). W przypdu iych modelch ieliiowych obliczei związe z podstwiiem owych liczb do wzoru oszcowej fucji ieliiowej moż wyoć przy pomocy fucji REGLINW uzupełioej o iezbęde przesztłcei lieryzcyje, tóre dotyczą obserwowych wrtości zmieych (t j w przypdu REGLINP), le mogą rówież dotyczyć owych tz. podstwiych liczb. Ozuje się jed, że logiczie j w przypdu REGLINP, dl podstwowych modeli możliwe jest zitegrowie formuł lieryzcyjych z formułmi wywołującymi REGLINW. Podsumowując, z ceę iezczego sompliowi formuł wyoujących estymcję lub progozowie moż cłowicie lub ieml cłowicie uiąć wprowdzi pomociczych formuł lieryzcyjych w oddzieych omórch. Poiżej zjdują się przyłdy omwijące zitegrowe formuły lieryzcyje dl wymieioych wcześiej rodzjów modeli ieliiowych (turie z wyjątiem modelu wyłdiczego, dl tórego jest to zbęde). Wrto zwrócić uwgę, że drugi rgumet fucji REGLINP orz REGLIW tz. ze_ przetworzoy przez fucję lieryzcyją ie jest opcjoy (choć jest to dozwoloe w słdi tych fucji). Wyi to z ftu, iż domyś wrtość tblicy ze_ tz. liczby,,..., musi być jwie zdelrow celem lieryzcji. Model wielomiowy Dl tego modelu jest omówio dołdiej różic pomiędzy literym (tz. z wyorzystiem formuł pomociczych) przeiesieiem wzorów lieryzcyjych do rusz lulcyjego formułmi ze zitegrową lieryzcją. Litere przeiesieie zostło zilustrowe rys. orz. 78

11 Przemysłw Kowli Rysue. Obliczei (estymcj orz progozowie) dl modelu wielomiowego stopi 3 wido stdrdowy (w omórch są widocze wrtości formuł). Źródło: obliczei utor Rysue. Obliczei (estymcj orz progozowie) dl modelu wielomiowego stopi 3 wido formuł. Zresy omóre z formułmi tblicowymi są ozczoe szrym tłem (A4:D4 estymcj, I:I9 progoz). Źródło: obliczei utor W przypdu modelu wielomiowego stopi m lieryzcj wymg podiesiei do potęg,3,..., m wszystich wrtości zmieej objśijącej (w przyłdzie odbyw się to poprzez formuły w C:D). W przypdu progozowi, leży wyoć tie sme potęgowi rówież dl owych liczb podstwiych do oszcowej fucji (w przyłdzie formuły w G:H9). Zitegrow lieryzcj (rys. 3 i 4) pozwl uiąć tworzei wszystich wyżej wymieioych formuł pomociczych. Słdi fucji ze zitegrową lieryzcją to: REGLINP(ze_y; ze_^{;; ;m};[stł]; [sttysty]) REGLINW(ze_y; ze_^{;; ;m}; [owe_^{;; ; m}]; [stł]). Potęgowie jest zitegrowe z formułmi dzięi użyciu stłej tblicowej {;; ;m} p. dl modelu stopi 5 t stł to {;;3;4;5}. W polsiej wersji Ecel jo tzw. seprtor olumowy błędie jest stosowy z \ zmist średi używego w iych wersjch Ecel czy też w iych ruszch 5. W Ecelu leży stosowć ztem zpis {\\ \m}. Błąd te dotyczy jedyie iterfejsu użytowi, tomist de między progrmmi są przeoszoe poprwie. Jeżeli z jichś powodów trzeb uiąć opisej wyżej iejedozczości zpisu, to wtedy moż zstąpić stłą tblicową wywołiem fucji NR.KOLUMNY (g. COLUMN) w postci NR.KOLUMNY(A:z), gdzie z jest symboliczym ozczeiem olumy, tórej umer jest stopiem wielomiu w modelu (p. NR.KOLUMNY(A:D) jest odpowiediiem {;;3;4} poiewż D to czwrt olum). Numer wiersz w A:D jest ieistoty, smo użycie tego umeru jest potrzebe jedyie gdy istot jest omptybiość ze słdią OpeOffice/ LibreOffice. 5 Błąd (powstły zpewe przy tworzeiu polsiej wersji Ecel ) zostł opisy stroie (dostęp 9.3.). 79

12 Metod jmiejszych wdrtów w ruszch lulcyjych modele ieliiowe trsformowe ( ) Rysue 3. Obliczei (estymcj orz progozowie) dl modelu wielomiowego stopi 3 z lieryzcją zitegrową z formułmi wido stdrdowy (w omórch są widocze wrtości formuł). Źródło: obliczei utor Rysue 4. Obliczei (estymcj orz progozowie) dl modelu wielomiowego stopi 3 z lieryzcją zitegrową z formułmi wido formuł. Zresy omóre z formułmi tblicowymi są ozczoe szrym tłem (A4:D4 estymcj, F:F9 progoz). Źródło: obliczei utor Model logrytmiczy: W przypdu modelu logrytmiczego lieryzcj wymg zlogrytmowi wszystich wrtości zmieej objśijącej (w przyłdzie liczby z B:E9). Oczywiście w przypdu progozowi, leży wyoć tie smo logrytmowie rówież dl owych liczb podstwiych do oszcowej fucji (w przyłdzie liczby z F:I7). Słdi fucji ze zitegrową lieryzcją (rys. 5 i 6) to: REGLINP(ze_y; LN(ze_);[stł]; [sttysty]) REGLINW(ze_y; LN(ze_); [LN(owe_)]; [stł]). Rysue 5. Obliczei (estymcj orz progozowie) dl modelu logrytmiczego z lieryzcją zitegrową z formułmi wido stdrdowy (w omórch są widocze wrtości formuł). Źródło: obliczei utor 8

13 Przemysłw Kowli Rysue 6. Obliczei (estymcj orz progozowie) dl modelu logrytmiczego z lieryzcją zitegrową z formułmi wido formuł. Zresy omóre z formułmi tblicowymi są ozczoe szrym tłem (A:D estymcj, J:J7 progoz). Źródło: obliczei utor Model hiperboliczy W przypdu modelu hiperboliczego lieryzcj poleg obliczeiu odwrotości wszystich wrtości zmieej objśijącej (w przyłdzie liczb w B:C9). Oczywiście w przypdu progozowi, leży obliczyć odwrotości rówież dl owych liczb podstwiych do oszcowej fucji (w przyłdzie liczb z E:F7). Słdi fucji ze zitegrową lieryzcją (rys. 7 i 8) to: REGLINP(ze_y;/(ze_);[stł]; [sttysty]) REGLINW(ze_y; /(ze_); [/(owe_)]; [stł]). Rysue 7. Obliczei (estymcj orz progozowie) dl modelu hiperboliczego z lieryzcją zitegrową z formułmi wido stdrdowy (w omórch są widocze wrtości formuł). Źródło: obliczei utor Rysue 8. Obliczei (estymcj orz progozowie) dl modelu hiperboliczego z lieryzcją zitegrową z formułmi wido formuł. Zresy omóre z formułmi tblicowymi są ozczoe szrym tłem (A:C estymcj, G:G7 progoz). Źródło: obliczei utor Model potęgowy Lieryzcj dl modelu potęgowego jest jbrdziej sompliow z przedstwioych w iiejszej prcy. Zlogrytmowi wymgją wszystie wrtości zmieej objśiej orz zmieych objśijących (w przyłdzie liczby odpowiedio w A:A9 orz w B:D9). Oczywiście w przypdu progozowi, leży wyoć tie smo logrytmowie rówież dl owych liczb podstwiych do oszcowej fucji (w przyłdzie F:H7). Słdi fucji ze zitegrową lieryzcją (rys. 9 i ) to: =REGLINP(LN(ze_y);LN(ze_);[stł]; [sttysty]) =EP(REGLINW(LN(ze_)y; LN(ze_); [LN(owe_)]; [stł]))). 8

14 Metod jmiejszych wdrtów w ruszch lulcyjych modele ieliiowe trsformowe ( ) Nwet pomimo zstosowi zitegrowej lieryzcji, estymcj prmetrów modelu potęgowego wymg zstosowi jedej dodtowej pomociczej formuły z wywołiem fucji EP, gdzie rgumetem jest dres omóri z REGLINP zwierjący oszcowie stłej. Jest to oiecze, poiewż stł w modelu pomociczym (zlieryzowym) jest oblicz jo logrytm stłej orygiej. Użycie fucji EP przy progozowiu jest uzsdioe ftem, iż obliczoe wrtości progoz dl modelu zlieryzowego są logrytmmi wrtości dl modelu orygiego. Logrytmy te muszą być ztem przetworzoe przez fucję e. Rysue 9. Obliczei (estymcj orz progozowie) dl modelu potęgowego z lieryzcją zitegrową z formułmi wido stdrdowy (w omórch są widocze wrtości formuł). Źródło: obliczei utor Rysue. Obliczei (estymcj orz progozowie) dl modelu potęgowego z lieryzcją zitegrową z formułmi wido formuł. Zresy omóre z formułmi tblicowymi są ozczoe szrym tłem (A:D estymcj, E formuł pomocicz służącą do obliczei stłej, I:I7 progoz). Źródło: obliczei utor 4. Wiosi ońcowe Opise w iiejszej prcy zsdy estymcji i progozowi przy pomocy MNK w ruszch lulcyjych poprzez tworzeie formuł ze zitegrową lieryzcją ie wyczerpują oczywiście wszystich możliwych modeli, do tórych przedstwioe techii mogłyby mieć zstosowie. Istieją jed modele, tóre, choć są trsformowe do postci liiowej, ie dją się do użyci zitegrowej lieryzcji. Są to p. modele miesze czyli tie, gdzie poszczegóe zmiee objśijące są przesztłcoe przez róże fucje p. model potęgowowyłdiczy czy też logrytmiczo wielomiowy. W tiej sytucji przeszodą jest br jedolitej fucji lieryzcyjej (tiej j p. logrytm tury), tór mogłby być użyt w zitegrowej formule jo fucj przetwrzjąc zmiee objśijące i owe liczby używe do stworzei progozy. Wyoo rówież testy w ruszu wchodzącym w słd drmowego pietu IBM Lotus Symphoy.., le ozło się, że formuły ze zitegrową lieryzcją dziłją poprwie jedyie dl modelu hiperboliczego. W przypdu modeli z jedą zmieą objśijącą formuły ze zitegrową lieryzcją moż tworzyć rówież z fucjmi NACHYLENIE, ODCIĘTA, R.KWADRAT, REGBŁSTD, REGLIN. Nie 8

15 Przemysłw Kowli dotyczy to oczywiście modeli wielomiowych, w tórych lieryzcj poleg zwięszeiu liczby zmieych objśijących w modelu pomociczym w porówiu z modelem pierwotym. Podsumowując, leży stwierdzić, iż rozwże w prcy techii lieryzcji w ruszch lulcyjych są przyłdem problemu sztuczie stworzoego przez Microsoft. Nietrudo bowiem zuwżyć, że uzupełieie zestwu wbudowych w Ecel fucji o odpowiedii REGEPP orz REGEPW dl iych iż wyłdiczy modeli ieliiowych ie powio stowić trudości ze względu oszty czy też czs wyoi tego zdi. Niestety, tiego uzupełiei ie dooo, poiewż ie rusze lulcyje są wzorowe Ecelu, ztem ie leży spodziewć się wprowdzei rozwżych fucji przez iych producetów, zwłszcz, że wprowdzie owych fucji ieobsługiwych przez Ecel spowodowłoby zpewe trudości związe z wymią dych pomiędzy różymi progrmmi (t j to m miejsce w przypdu fucji LOGREG dostępej jedyie w ruszu Gumeric). Bibliogrfi. All R.A., A history of the persol computer: the people d the techology, All Publishig, Lodo, Otrio, str Goryl A., Jędrzejczy Z., Kuuł K., Osiewlsi J., Wlosz A., red. u. K. Kuuł, Wprowdzeie do eoometrii, Wydwictwo Nuowe PWN, Wrszw Głuszowsi T., Arusze lulcyje: przyłdy zstosowń, trici, ruczi, Wyd. Broer, Łódź Now E., Zrys metod eoometrii. Zbiór zdń, Wydwictwo Nuowe PWN, Wrszw. Lest Squres Method i Spredsheets No lier Models Trsformble to the Lier Form Most spredsheets vilble o the mret re cpble of performig estimtio d forecstig bsed o Lest Squres Method. However, stdrd fetures of this type of softwre miss hdlig o lier models, eve those trsformble to the lier form. Eceptios re: the epoetil model d strogly limited i usbility so clled tred lies which c be dded to some types of chrts. It mes tht clcultios relted with o lier models result i performig lieriztio of the model by preprig ecessry uiliry formuls d, et, usig them s rgumets of fuctios dedicted for lier models. I the pper it is show tht for my types of models trsformble to the lier form it is possible to void cretig eplicit uiliry formuls i seprte cells i fvour of itegrtig lieriztio with formuls cotiig stdrd estimtio d forecstig fuctios for lier models. Keywords: Lest Squres Method, lier models, o lier model, lieriztio, spredsheet 83

4. Rekurencja. Zależności rekurencyjne, algorytmy rekurencyjne, szczególne funkcje tworzące.

4. Rekurencja. Zależności rekurencyjne, algorytmy rekurencyjne, szczególne funkcje tworzące. 4. Reurecj. Zleżości reurecyje, lgorytmy reurecyje, szczególe fucje tworzące. Reurecj poleg rozwiązywiu problemu w oprciu o rozwiązi tego smego problemu dl dych o miejszych rozmirch. W iformtyce reurecj

Bardziej szczegółowo

Wykład 1 Pojęcie funkcji, nieskończone ciągi liczbowe, dziedzina funkcji, wykres funkcji, funkcje elementarne, funkcje złożone, funkcje odwrotne.

Wykład 1 Pojęcie funkcji, nieskończone ciągi liczbowe, dziedzina funkcji, wykres funkcji, funkcje elementarne, funkcje złożone, funkcje odwrotne. Wykłd Pojęcie fukcji, ieskończoe ciągi liczbowe, dziedzi fukcji, wykres fukcji, fukcje elemetre, fukcje złożoe, fukcje odwrote.. Fukcje Defiicj.. Mówimy, że w zbiorze liczb X jest określo pew fukcj f,

Bardziej szczegółowo

MATHCAD 2000 - Obliczenia iteracyjne, macierze i wektory

MATHCAD 2000 - Obliczenia iteracyjne, macierze i wektory MTHCD - Obliczei itercyje, mcierze i wektory Zmiee zkresowe. Tblicowie fukcji Wzór :, π.. π..8.9...88.99..8....8.98. si().9.88.89.9.9.89.88.9 -.9 -.88 -.89 -.9 - Opis, :,, przeciek, Ctrl+Shift+P, /,, ;średik,

Bardziej szczegółowo

Scenariusz lekcji matematyki w klasie II LO

Scenariusz lekcji matematyki w klasie II LO Autor: Jerzy Wilk Sceriusz lekcji mtemtyki w klsie II LO oprcowy w oprciu o podręczik i zbiór zdń z mtemtyki utorów M. Bryński, N. Dróbk, K. Szymński Ksztłceie w zkresie rozszerzoym Czs trwi: jed godzi

Bardziej szczegółowo

Układy równań liniowych Macierze rzadkie

Układy równań liniowych Macierze rzadkie 5 mrzec 009 SciLb w obliczeich umeryczych - część Sljd Ukłdy rówń liiowych Mcierze rzdkie 5 mrzec 009 SciLb w obliczeich umeryczych - część Sljd Pl zjęć. Zdie rozwiązi ukłdu rówń liiowych.. Ćwiczeie -

Bardziej szczegółowo

Programowanie z więzami (CLP) CLP CLP CLP. ECL i PS e CLP

Programowanie z więzami (CLP) CLP CLP CLP. ECL i PS e CLP Progrmowie z więzmi (CLP) mjąc w PROLOGu: p(x) :- X < 0. p(x) :- X > 0. i pytjąc :- p(x). dostiemy Abort chcelibyśmy..9 CLP rozrzeszeie progrmowi w logice o kocepcję spełii ogriczeń rozwiązie = logik +

Bardziej szczegółowo

WYKŁAD 7. UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH Macierzowa Metoda Rozwiązywania Układu Równań Cramera

WYKŁAD 7. UKŁADY RÓWNAŃ LINIOWYCH Macierzowa Metoda Rozwiązywania Układu Równań Cramera /9/ WYKŁ. UKŁY RÓWNŃ LINIOWYCH Mcierzow Metod Rozwiązywi Ukłdu Rówń Crmer Ogól postć ukłdu rówń z iewidomymi gdzie : i i... ozczją iewidome; i R k i R i ik... ;... efiicj Ukłdem Crmer zywmy tki ukłd rówń

Bardziej szczegółowo

Niech dany będzie układ równań postaci. Powyższy układ równań liniowych z n niewiadomymi można zapisać w postaci macierzowej

Niech dany będzie układ równań postaci. Powyższy układ równań liniowych z n niewiadomymi można zapisać w postaci macierzowej Rozwiązywie ułdów rówń liiowych Metod elimicji Guss 2 Postwieie zgdiei Niech dy będzie ułd rówń postci b x x x b x x x b x x x 2 2 2 2 2 22 2 2 2 Powyższy ułd rówń liiowych z iewidomymi moż zpisć w postci

Bardziej szczegółowo

i interpretowanie reprezentacji wykorzystanie i tworzenie reprezentacji wykorzystanie wykorzystanie i tworzenie reprezentacji

i interpretowanie reprezentacji wykorzystanie i tworzenie reprezentacji wykorzystanie wykorzystanie i tworzenie reprezentacji KLUCZ ODPOWIEDZI I ZASADY PUNKTOWANIA PRÓBNEGO EGZAMINU MATURALNEGO Z MATEMATYKI POZIOM PODSTAWOWY Nr zdi Odpowiedzi Pukty Bde umiejętości Obszr stdrdu. B 0 pluje i wykouje obliczei liczbch rzeczywistych,

Bardziej szczegółowo

Rys. 1. Schemat połączenia. = (grubość sklejki) = (grubość drewna) Szymon Skibicki, Katedra Budownictwa Ogólnego

Rys. 1. Schemat połączenia. = (grubość sklejki) = (grubość drewna) Szymon Skibicki, Katedra Budownictwa Ogólnego Szymo Sibici, Ktedr Budowictw Ogólego Przyłd obliczei połączei w rtowicy drewiej wyoego z pomocą łde z sleji iglstej gr. 8mm, łączoej gwoździe zgodie z Rys.. Sróty: EK5 P-E 995--:00AC:006A:008 W prmetrch

Bardziej szczegółowo

MODEL MATEMATYCZNY BILANSU MATERIAŁÓW WSADOWYCH O NIEPEWNYM SKŁADZIE CHEMICZNYM

MODEL MATEMATYCZNY BILANSU MATERIAŁÓW WSADOWYCH O NIEPEWNYM SKŁADZIE CHEMICZNYM 8/8 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Ro 6 Roczi 6 Nr 8 (/ ARCHIVES OF FOUNDRY Yer 6 Volume 6 N o 8 (/ PAN Ktowice PL ISSN 6-58 MODEL MATEMATYCZNY BILANSU MATERIAŁÓW WSADOWYCH O NIEPEWNYM SKŁADZIE CHEMICZNYM E. ZIÓŁKOWSKI

Bardziej szczegółowo

MATLAB PODSTAWY. [ ] tworzenie tablic, argumenty wyjściowe funkcji, łączenie tablic

MATLAB PODSTAWY. [ ] tworzenie tablic, argumenty wyjściowe funkcji, łączenie tablic MTLB PODSTWY ZNKI SPECJLNE symbol przypisi [ ] tworzeie tblic, rgumety wyjściowe fukcji, łączeie tblic { } ideksy struktur i tblic komórkowych ( ) wisy do określi kolejości dziłń, do ujmowi ideksów tblic,

Bardziej szczegółowo

Macierze w MS Excel 2007

Macierze w MS Excel 2007 Mcierze w MS Ecel 7 Progrm MS Ecel umożliwi wykoywie opercji mcierzch. Służą do tego fukcje: do możei mcierzy MIERZ.ILOZYN do odwrci mcierzy MIERZ.ODW do trspoowi mcierzy TRNSPONUJ do oliczi wyzczik mcierzy

Bardziej szczegółowo

Całka oznaczona. długość k-tego odcinka podziału P. średnica podziału P. punkt pośredni k-tego odcinka podziału P

Całka oznaczona. długość k-tego odcinka podziału P. średnica podziału P. punkt pośredni k-tego odcinka podziału P Cł ozczo. De.. Podziłem odci części, N, zywmy ziór przy czym. Wprowdzmy ozczei: długość -tego odci podziłu P średic podziłu P put pośredi -tego odci podziłu P De. sum cłow Niech ucj ędzie ogriczo przedzile

Bardziej szczegółowo

MATEMATYKA Przed próbną maturą. Sprawdzian 2. (poziom rozszerzony) Rozwiązania zadań

MATEMATYKA Przed próbną maturą. Sprawdzian 2. (poziom rozszerzony) Rozwiązania zadań MATEMATYKA Przed próbą mturą Sprwdzi (poziom rozszerzoy) Rozwiązi zdń Zdie ( pkt) P Uczeń oblicz potęgi o wykłdikc wymieryc i stosuje prw dziłń potęgc o wykłdikc wymieryc 5 ( ) 7 5 Odpowiedź: C Zdie (

Bardziej szczegółowo

7. Szeregi funkcyjne

7. Szeregi funkcyjne 7 Szeregi ukcyje Podstwowe deiicje i twierdzei Niech u,,,, X o wrtościch w przestrzei Y będą ukcjmi określoymi zbiorze X Mówimy, że szereg ukcyjy u jest zbieży puktowo do sumy, jeżeli ciąg sum częściowych

Bardziej szczegółowo

5. CIĄGI. 5.1 Definicja ciągu. Ciągiem liczbowym nazywamy funkcję przyporządkowującą każdej liczbie naturalnej n liczbę rzeczywistej.

5. CIĄGI. 5.1 Definicja ciągu. Ciągiem liczbowym nazywamy funkcję przyporządkowującą każdej liczbie naturalnej n liczbę rzeczywistej. 5 CIĄGI 5 Defiicj ciągu Ciągiem liczbowym zywmy fukcję przyporządkowującą kżdej liczbie turlej liczbę rzeczywistej Ciąg zpisujemy często wyliczjąc wyrzy,, lub używmy zpisu { } lbo ( ) Ciągi liczbowe moż

Bardziej szczegółowo

Algebra WYKŁAD 5 ALGEBRA 1

Algebra WYKŁAD 5 ALGEBRA 1 lger WYKŁD 5 LGEBR Defiicj Mcierzą ieosoliwą zywmy mcierz kwdrtową, której wyzczik jest róży od zer. Mcierzą osoliwą zywmy mcierz, której wyzczik jest rówy zeru. Defiicj Mcierz odwrot Mcierzą odwrotą do

Bardziej szczegółowo

Całka oznaczona. długość k-tego odcinka podziału P. punkt pośredni k-tego odcinka podziału P. Niech funkcja f będzie ograniczona na przedziale

Całka oznaczona. długość k-tego odcinka podziału P. punkt pośredni k-tego odcinka podziału P. Niech funkcja f będzie ograniczona na przedziale Cł ozczo. De.1. Podziłem odci części, N, zywmy ziór przy czym. Wprowdzmy ozczei: długość -tego odci podziłu P średic podziłu P put pośredi -tego odci podziłu P De.2 sum cłow Niech ucj ędzie ogriczo przedzile

Bardziej szczegółowo

Całka oznaczona. długość k-tego odcinka podziału P. punkt pośredni k-tego odcinka podziału P. Niech funkcja f będzie ograniczona na przedziale

Całka oznaczona. długość k-tego odcinka podziału P. punkt pośredni k-tego odcinka podziału P. Niech funkcja f będzie ograniczona na przedziale Cł ozczo. De.1. Podziłem odci części, N, zywmy ziór przy czym. Wprowdzmy ozczei: długość -tego odci podziłu P średic podziłu P put pośredi -tego odci podziłu P De.2 (sum cłow) Niech ucj ędzie ogriczo przedzile

Bardziej szczegółowo

Matematyka wybrane zagadnienia. Lista nr 4

Matematyka wybrane zagadnienia. Lista nr 4 Mtemty wyre zgdiei List r 4 Zdie Jeżeli ułd wetorów v, v przestrzei liiowej V ie jest liiowo iezleży, to mówimy, że wetory v, v są liiowo zleże Udowodić stępujące twierdzeie: Ułd wetorów v, v ( ) jest

Bardziej szczegółowo

Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne.

Zasada indukcji matematycznej. Dowody indukcyjne. Zsd idukcji mtemtyczej. Dowody idukcyje. W rozdzile sformułowliśmy dl liczb turlych zsdę miimum. Bezpośredią kosekwecją tej zsdy jest brdzo wże twierdzeie, które umożliwi i ułtwi wiele dowodów twierdzeń

Bardziej szczegółowo

Wymagania edukacyjne z matematyki w klasie III A i III B Liceum Plastycznego 2019/2020

Wymagania edukacyjne z matematyki w klasie III A i III B Liceum Plastycznego 2019/2020 Wymgi edukcyje z mtemtyki w klsie III A i III B Liceum Plstyczego 019/00 Zkres rozszerzoy Kryteri Zjomość pojęć, defiicji, włsości orz wzorów objętych progrmem uczi. Umiejętość zstosowi wiedzy teoretyczej

Bardziej szczegółowo

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 1 POZIOM ROZSZERZONY

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 1 POZIOM ROZSZERZONY Przykłdowy zestw zdń r z mtemtyki Odpowiedzi i schemt puktowi poziom rozszerzoy ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR POZIOM ROZSZERZONY Nr zdi Nr czyości Etpy rozwiązi zdi Liczb puktów Uwgi I metod

Bardziej szczegółowo

3.1. Ciągi liczbowe - ograniczoność, monotoniczność, zbieżność ciągu. Liczba e. Twierdzenie o trzech ciągach.

3.1. Ciągi liczbowe - ograniczoność, monotoniczność, zbieżność ciągu. Liczba e. Twierdzenie o trzech ciągach. WYKŁAD 6 3 RACHUNEK RÓŻNICZKOWY I CAŁKOWY FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ 31 Ciągi liczbowe - ogriczoość, mootoiczość, zbieżość ciągu Liczb e Twierdzeie o trzech ciągch 3A+B1 (Defiicj: ieskończoość) Symbole,,

Bardziej szczegółowo

Wykład 9: Różne rodzaje zbieżności ciągów zmiennych losowych. Prawa wielkich liczb.

Wykład 9: Różne rodzaje zbieżności ciągów zmiennych losowych. Prawa wielkich liczb. Rchuek prwopoobieństw MA1181 Wyził T, MS, rok k. 2013/14, sem. zimowy Wykłowc: r hb. A. Jurlewicz Wykł 9: Róże rozje zbieżości ciągów zmieych losowych. rw wielkich liczb. Zbieżość z prwopoobieństwem 1:

Bardziej szczegółowo

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 1 POZIOM ROZSZERZONY

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 1 POZIOM ROZSZERZONY ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR POZIOM ROZSZERZONY Nr zdi Nr czyości Etpy rozwiązi zdi Liczb puktów Uwgi I metod rozwiązi ( PITAGORAS ): Sporządzeie rysuku w ukłdzie współrzędych: p C A y 0

Bardziej szczegółowo

- macierz o n wierszach i k kolumnach. Macierz jest diagonalna jeśli jest kwadratowa i po za główną przekątną (diagonala) są

- macierz o n wierszach i k kolumnach. Macierz jest diagonalna jeśli jest kwadratowa i po za główną przekątną (diagonala) są Powtórzeie z Algebry 1. Mcierz A k 1 11 1 1k 1 k k - mcierz o wierszch i k kolumch Mcierz est kwdrtow eśli m tyle smo wierszy co kolum ( = k). Mcierz est digol eśli est kwdrtow i po z główą przekątą (digol)

Bardziej szczegółowo

Wybrane zagadnienia. Wykład 2a. Metoda simpleks rozwiązywania zadań programowania liniowego.

Wybrane zagadnienia. Wykład 2a. Metoda simpleks rozwiązywania zadań programowania liniowego. Wybre zgdiei bdń opercyjych Wykłd Metod simpleks rozwiązywi zdń progrmowi liiowego Prowdzący: dr iiż.. Zbiigiiew TARAPATA De kotktowe: e-mil: WWW: Zbigiew.Trpt@wt.edu.pl http://trpt.stref.pl tel. : 83-94-3,

Bardziej szczegółowo

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej

3. Regresja liniowa Założenia dotyczące modelu regresji liniowej 3. Regresja liiowa 3.. Założeia dotyczące modelu regresji liiowej Aby moża było wykorzystać model regresji liiowej, muszą być spełioe astępujące założeia:. Relacja pomiędzy zmieą objaśiaą a zmieymi objaśiającymi

Bardziej szczegółowo

CIĄGI LICZBOWE. Naturalną rzeczą w otaczającym nas świecie jest porządkowanie różnorakich obiektów, czyli ustawianie ich w pewnej kolejności.

CIĄGI LICZBOWE. Naturalną rzeczą w otaczającym nas świecie jest porządkowanie różnorakich obiektów, czyli ustawianie ich w pewnej kolejności. CIĄGI LICZBOWE Nturlą rzeczą w otczjącym s świecie jest porządkowie różorkich obiektów, czyli ustwiie ich w pewej kolejości. Dl przykłdu tworzymy różego rodzju rkigi, p. rkig jlepszych kierowców rjdowych.

Bardziej szczegółowo

Ciągi liczbowe podstawowe definicje i własności

Ciągi liczbowe podstawowe definicje i własności Ciągi liczbowe podstwowe defiicje i włsości DEF *. Ciągiem liczbowym (ieskończoym) zywmy odwzorowie zbioru liczb turlych w zbiór liczb rzeczywistych, tj. :. Przyjęto zpis:,,...,,... Przy czym zywmy -tym

Bardziej szczegółowo

CIĄGI LICZBOWE N = zbiór liczb naturalnych. R zbiór liczb rzeczywistych (zbiór reprezentowany przez punkty osi liczbowej).

CIĄGI LICZBOWE N = zbiór liczb naturalnych. R zbiór liczb rzeczywistych (zbiór reprezentowany przez punkty osi liczbowej). MATEMATYKA I - Lucj Kowlski {,,,... } CIĄGI LICZBOWE N zbiór liczb turlych. R zbiór liczb rzeczywistych (zbiór reprezetowy przez pukty osi liczbowej. Nieskończoy ciąg liczbowy to przyporządkowie liczbom

Bardziej szczegółowo

2. Ciągi liczbowe. Definicja 2.1 Funkcję a : N R nazywamy ciągiem liczbowym. Wartość funkcji a(n) oznaczamy symbolem a

2. Ciągi liczbowe. Definicja 2.1 Funkcję a : N R nazywamy ciągiem liczbowym. Wartość funkcji a(n) oznaczamy symbolem a Ciągi liczbowe Defiicj Fukcję : N R zywmy iem liczbowym Wrtość fukcji () ozczmy symbolem i zywmy -tym lub ogólym wyrzem u Ciąg Przykłdy Defiicj róŝic zpisujemy rówieŝ w postci { } + Ciąg liczbowy { } zywmy

Bardziej szczegółowo

Algebra macierzowa. Akademia Morska w Gdyni Katedra Automatyki Okrętowej Teoria sterowania. Mirosław Tomera 1. ELEMENTARNA TEORIA MACIERZOWA

Algebra macierzowa. Akademia Morska w Gdyni Katedra Automatyki Okrętowej Teoria sterowania. Mirosław Tomera 1. ELEMENTARNA TEORIA MACIERZOWA kdei Morsk w Gdyi Ktedr utotyki Okrętowej Teori sterowi lgebr cierzow Mirosłw Toer. ELEMENTRN TEORI MCIERZOW W owoczesej teorii sterowi brdzo często istieje potrzeb zstosowi otcji cierzowej uprszczjącej

Bardziej szczegółowo

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Całki oznaczone i zastosowania

Zadania z analizy matematycznej - sem. II Całki oznaczone i zastosowania Zdi z lizy mtemtyczej - sem. II Cłki ozczoe i zstosowi Defiicj. Niech P = x x.. x będzie podziłem odcik [ b] części ( N przy czym x k = x k x k gdzie k δ(p = mx{ x k : k } = x < x

Bardziej szczegółowo

Rozwiązywanie układów równań liniowych (1)

Rozwiązywanie układów równań liniowych (1) etody Numerycze i Progrmowie Stro z Wykłd. Rozwiązywie ukłdów rówń liiowych () etody dokłde rozwiązywi ukłdów rówń liiowych etody dokłde pozwlą uzyskie rozwiązi w skończoe liczbie kroków obliczeiowych.

Bardziej szczegółowo

Materiały dydaktyczne. Teoria sterowania. Semestr V. Wykłady

Materiały dydaktyczne. Teoria sterowania. Semestr V. Wykłady Projet wpółfiowy ze środów Uii Europejiej w rmch Europejiego Fuduzu Społeczego Mteriły dydtycze eori terowi Semetr V Wyłdy Projet Rozwój i promocj ieruów techiczych w Ademii Moriej w Szczeciie Ademi Mor

Bardziej szczegółowo

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA

Ćwiczenia rachunkowe TEST ZGODNOŚCI χ 2 PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA Aaliza iepewości pomiarowych w esperymetach fizyczych Ćwiczeia rachuowe TEST ZGODNOŚCI χ PEARSONA ROZKŁAD GAUSSA UWAGA: Na stroie, z tórej pobrałaś/pobrałeś istrucję zajduje się gotowy do załadowaia arusz

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna i algebra liniowa

Analiza matematyczna i algebra liniowa Aaliza matematycza i algebra liiowa Materiały pomocicze dla studetów do wyładów Rachue różiczowy ucji wielu zmieych. Pochode cząstowe i ich iterpretacja eoomicza. Estrema loale. Metoda ajmiejszych wadratów.

Bardziej szczegółowo

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych,

Realizacje zmiennych są niezależne, co sprawia, że ciąg jest ciągiem niezależnych zmiennych losowych, Klsyczn Metod Njmniejszych Kwdrtów (KMNK) Postć ć modelu jest liniow względem prmetrów (lbo nleży dokonć doprowdzeni postci modelu do liniowości względem prmetrów), Zmienne objśnijące są wielkościmi nielosowymi,

Bardziej szczegółowo

KONKURS MATEMATYCZNY dla uczniów gimnazjów w roku szkolnym 2012/13 III etap zawodów (wojewódzki) 12 stycznia 2013 r.

KONKURS MATEMATYCZNY dla uczniów gimnazjów w roku szkolnym 2012/13 III etap zawodów (wojewódzki) 12 stycznia 2013 r. KONKURS MTEMTYCZNY dl ucziów gimzjów w roku szkolym 0/ III etp zwodów (wojewódzki) styczi 0 r. Propozycj puktowi rozwiązń zdń Uwg Łączie uczeń może zdobyć 0 puktów. Luretmi zostją uczesticy etpu wojewódzkiego,

Bardziej szczegółowo

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1

Wektor kolumnowy m wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze n=1 Wektor wierszowy n wymiarowy macierz prostokątna o wymiarze m=1 Rchunek mcierzowy Mcierzą A nzywmy funkcję 2-zmiennych, któr prze liczb nturlnych (i,j) gdzie i = 1,2,3,4.,m; j = 1,2,3,4,n przyporządkowuje dokłdnie jeden element ij. 11 21 A = m1 12 22 m2 1n 2n mn Wymirem

Bardziej szczegółowo

I. CIĄGI I SZEREGI FUNKCYJNE. odwzorowań zbioru X w zbiór R [lub C] nazywamy ciągiem funkcyjnym.

I. CIĄGI I SZEREGI FUNKCYJNE. odwzorowań zbioru X w zbiór R [lub C] nazywamy ciągiem funkcyjnym. I. CIĄGI I SZEREGI FUNKCYJNE 1. Zbieżość puktow i jedostj ciągów fukcyjych Niech X będzie iepustym podzbiorem zbioru liczb rzeczywistych R (lub zbioru liczb zespoloych C). Defiicj 1.1. Ciąg (f ) N odwzorowń

Bardziej szczegółowo

Wykład 8: Całka oznanczona

Wykład 8: Całka oznanczona Wykłd 8: Cłk ozczo dr Mriusz Grządziel grudi 28 Pole trójkt prboliczego Problem. Chcemy obliczyć pole s figury S ogriczoej prostą y =, prostą = i wykresem fukcji f() = 2. Rozwizie przybliżoe. Dzielimy

Bardziej szczegółowo

Zeszyty naukowe nr 9

Zeszyty naukowe nr 9 Zeszyty aukowe r 9 Wyższej Szkoły Ekoomiczej w Bochi 2011 Piotr Fijałkowski Model zależości otowań giełdowych a przykładzie otowań ołowiu i spółki Orzeł Biały S.A. Streszczeie Niiejsza praca opisuje próbę

Bardziej szczegółowo

Granica cigu punktów. ), jest zbieny do punktu P 0 = ( x0. n n. ) n. Zadania. Przykłady funkcji dwu zmiennych

Granica cigu punktów. ), jest zbieny do punktu P 0 = ( x0. n n. ) n. Zadania. Przykłady funkcji dwu zmiennych Gric cigu puktów Ztem Cig puktów P P ; jest zie do puktu P ; gd P P [ ] Oliczm gric cigu l Poiew l l wic cig l jest zie i jego gric jest pukt π π [ ] Oliczm gric cigu si π π π π Poiew si si wic cig si

Bardziej szczegółowo

Symbol Newtona liczba wyborów zbioru k-elementowego ze zbioru n elementów. Symbol Newtona

Symbol Newtona liczba wyborów zbioru k-elementowego ze zbioru n elementów. Symbol Newtona B Głut Symol Newto Symol Newto licz wyoów ziou -elemetowego ze ziou elemetów ) ( A B B B t t żd dog: odciów do góy Ile ozwiązń m ówie: 4 6 gdzie i są ieujemymi liczmi cłowitymi? 9 84 4 4 5 Licz ozwiązń

Bardziej szczegółowo

Podstawy praktycznych decyzji ekonomiczno- finansowych w przedsiębiorstwie

Podstawy praktycznych decyzji ekonomiczno- finansowych w przedsiębiorstwie odswy pryczych decyzji eooiczo- fisowych w przedsiębiorswie l wyłdu - Wrość pieiądz w czsie 4 h - Efeywość projeów w iwesycyjych 3-4 h -Wżoy osz piłu u WACC h odswy pryczych decyzji eooiczo- fisowych w

Bardziej szczegółowo

Wyznacznikiem macierzy kwadratowej A stopnia n nazywamy liczbę det A określoną następująco:

Wyznacznikiem macierzy kwadratowej A stopnia n nazywamy liczbę det A określoną następująco: Def.8. Wyzncznikiem mcierzy kwdrtowej stopni n nzywmy liczbę det określoną nstępująco:.det.det dl n n det det n det n, gdzie i j ozncz mcierz, którą otrzymujemy z mcierzy przez skreślenie i- tego wiersz

Bardziej szczegółowo

DYDAKTYCZNA PREZENTACJA PRÓBKOWANIA SYGNAŁÓW OKRESOWYCH

DYDAKTYCZNA PREZENTACJA PRÓBKOWANIA SYGNAŁÓW OKRESOWYCH POZA UIVE RSIY OF E CHOLOGY ACADE MIC JOURALS o 73 Electricl Engineering 3 Wojciech LIPIŃSI* DYDAYCZA PREZEACJA PRÓBOWAIA SYGAŁÓW ORESOWYCH Przedstwiono dydtyczną prezentcję próbowni przebiegów oresowych

Bardziej szczegółowo

Wyrównanie sieci niwelacyjnej

Wyrównanie sieci niwelacyjnej 1. Wstęp Co to jest sieć niwelcyjn Po co ją się wyrównje Co chcemy osiągnąć 2. Metod pośrednicząc Wyrównnie sieci niwelcyjnej Metod pośrednicząc i metod grpow Mmy sieć skłdjącą się z szereg pnktów. Niektóre

Bardziej szczegółowo

I. DZIAŁANIA W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH ZBIORY LICZBOWE: liczby całkowite C : C..., 3, 2, 1,

I. DZIAŁANIA W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH ZBIORY LICZBOWE: liczby całkowite C : C..., 3, 2, 1, I. DZIAŁANIA W ZBIORZE LICZB RZECZYWISTYCH ZBIORY LICZBOWE: liczy turle N : N 0,,,,,,..., N,,,,,... liczy cłkowite C : C...,,,, 0,,,,... Kżdą liczę wymierą moż przedstwić z pomocą ułmk dziesiętego skończoego

Bardziej szczegółowo

Ciągi i szeregi liczbowe

Ciągi i szeregi liczbowe Ciągi i szeregi liczbowe Defiicj. Jeżeli kżdej liczbie turlej przyporządkow zostł jkś liczb rzeczywist, to mówimy, że zostł określoy ciąg liczbowy (ieskończoy). Formlie ozcz to, że ciąg liczbowy jest fukcją

Bardziej szczegółowo

Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 8. CIĄGI LICZBOWE

Ekoenergetyka Matematyka 1. Wykład 8. CIĄGI LICZBOWE Ekoeergetk Mtemtk 1. Wkłd 8. CIĄGI LICZBOWE Defiicj (ciąg liczbow) Ciągiem liczbowm zwm fukcję odwzorowującą zbiór liczb turlch w zbiór liczb rzeczwistch. Wrtość tej fukcji dl liczb turlej zwm -tm wrzem

Bardziej szczegółowo

1 Kryterium stabilności. 2 Stabilność liniowych układów sterowania

1 Kryterium stabilności. 2 Stabilność liniowych układów sterowania Kryterium stbilości Stbilość liiowych ukłdów sterowi Ukłd zmkięty liiowy i stcjory opisy rówiem () jest stbily, jeŝeli dl skończoej wrtości zkłócei przy dowolych wrtościch początkowych jego odpowiedź ustlo

Bardziej szczegółowo

Literatura do ćwiczeń: Program zajęć: dr Krzysztof Żyjewski Informatyka; rok I, I o.inż. 17 listopada 2015

Literatura do ćwiczeń: Program zajęć: dr Krzysztof Żyjewski Informatyka; rok I, I o.inż. 17 listopada 2015 dr Krzysztof Żyjewski Iformtyk; rok I, I o.iż. 17 listopd 015 Kotkt: e-mil: krzysztof.zyjewski@uwm.edu.pl kosultcje: po 18 listopd 7.55-8.55, pok. A0/19 (ie termiy możliwe po uprzedim kotkcie milowym)

Bardziej szczegółowo

WYMAGANIA I KRYTERIA OCENIANIA Z MATEMATYKI W 3 LETNIM LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCYM klasa 2F 1. FUNKCJA LINIOWA

WYMAGANIA I KRYTERIA OCENIANIA Z MATEMATYKI W 3 LETNIM LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCYM klasa 2F 1. FUNKCJA LINIOWA WYMAGANIA I KRYTERIA OCENIANIA Z MATEMATYKI W 3 LETNIM LICEUM OGÓLNOKSZTAŁCĄCYM kls 2F 1. FUNKCJA LINIOWA Uczeń otrzymuje oceę dopuszczjącą, jeśli: rozpozje fukcję liiową podstwie wzoru lub wykresu rysuje

Bardziej szczegółowo

PODEJMOWANIE OPTYMALNYCH DECYZJI PRODUKCYJNYCH W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków

PODEJMOWANIE OPTYMALNYCH DECYZJI PRODUKCYJNYCH W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI. E. ZIÓŁKOWSKI 1 Wydział Odlewnictwa AGH, ul. Reymonta 23, Kraków 5/ Archives o Foudry Yer 6 Volume 6 Archiwum Odlewictw Rok 6 Roczik 6 Nr PAN Ktowice PL ISSN 6-58 PODEJMOWANIE OPTYMALNYCH DECYZJI PRODUKCYJNYCH W WARUNKACH NIEPEWNOŚCI E. ZIÓŁKOWSKI Wydził Odlewictw AGH

Bardziej szczegółowo

Matematyka finansowa 25.01.2003 r.

Matematyka finansowa 25.01.2003 r. Memyk fisow 5.0.003 r.. Kóre z poiższych ożsmości są prwdziwe? (i) ( ) i v v i k m k m + (ii) ( ) ( ) ( ) m m v (iii) ( ) ( ) 0 + + + v i v i i Odpowiedź: A. ylko (i) B. ylko (ii) C. ylko (iii) D. (i),

Bardziej szczegółowo

Analiza obwodów elektrycznych z przebiegami stochastycznymi. Dariusz Grabowski

Analiza obwodów elektrycznych z przebiegami stochastycznymi. Dariusz Grabowski Aliz obwodów elekryczych z przebiegmi sochsyczymi Driusz Grbowski Pl wysąpiei Sochsycze modele sygłów Procesy sochsycze Przekszłcei procesów sochsyczych przez ukłdy liiowe Ciągłość i różiczkowlość sochsycz

Bardziej szczegółowo

Metoda szeregów potęgowych dla równań różniczkowych zwyczajnych liniowych. Równanie różniczkowe zwyczajne liniowe drugiego rzędu ma postać

Metoda szeregów potęgowych dla równań różniczkowych zwyczajnych liniowych. Równanie różniczkowe zwyczajne liniowe drugiego rzędu ma postać met_szer_potegowyh-.doowyh Metod szeregów potęgowyh dl rówń różizkowyh zwyzjyh liiowyh Rówie różizkowe zwyzje liiowe drugiego rzędu m postć d u d f du d gu h ( Złóżmy, że rozwiązie rówi ( może yć przedstwioe

Bardziej szczegółowo

Automatyka i Robotyka Analiza Wykład 27 dr Adam Ćmiel

Automatyka i Robotyka Analiza Wykład 27 dr Adam Ćmiel Automty Rooty Az Wyłd 7 dr Adm Ćme cme@gh.edu.p Szereg Fourer Przypomee. Rozwżmy przestrzeń eudesową VR, tórej eemetm (putm, wetorm )są eemetowe cąg cz rzeczywstych p.,..., ) y y,..., y ). W przestrze

Bardziej szczegółowo

Szeregi o wyrazach dowolnych znaków, dwumian Newtona

Szeregi o wyrazach dowolnych znaków, dwumian Newtona Poprwi lem 9 czerwc 206 r, godz 20:0 Twierdzeie 5 kryterium Abel Dirichlet Niech be dzie ieros cym ci giem liczb dodtich D Jeśli 0 i ci g sum cze ściowych szeregu b jest ogriczoy, to szereg b jest zbieży

Bardziej szczegółowo

ELEMENTÓW PRĘTOWYCH. Rys.D3.1

ELEMENTÓW PRĘTOWYCH. Rys.D3.1 DODATEK N. SZTYWNOŚĆ PZY SKĘANIU ELEMENTÓW PĘTOWYH Zgdieie skręci prętów m duże zczeie prktycze. Wyzczeie sztywości pręt przy skręciu jest iezęde do określei skłdowych mcierzy sztywości prętów rmy przestrzeej

Bardziej szczegółowo

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania

Analiza I.1, zima wzorcowe rozwiązania Aaliza I., zima 07 - wzorcowe rozwiązaia Marci Kotowsi 5 listopada 07 Zadaie. Udowodij, że dla ażdego aturalego liczba 7 + dzieli się przez 6. Dowód. Tezę udowodimy za pomocą iducji matematyczej. Najpierw

Bardziej szczegółowo

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2 zakres podstawowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2 zakres podstawowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE Wymgni edukcyjne mtemtyk kls 2 zkres podstwowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE Uczeń otrzymuje ocenę dopuszczjącą lub dostteczną, jeśli: rozpoznje jednominy i sumy lgebriczne oblicz wrtości liczbowe wyrżeń lgebricznych

Bardziej szczegółowo

ANALIZA WARTOŚCI NAPIĘĆ WYJŚCIOWYCH TRANSFORMATORÓW SN/nn W ZALEŻNOŚCI OD CHARAKTERU I WARTOŚCI OBCIĄŻENIA

ANALIZA WARTOŚCI NAPIĘĆ WYJŚCIOWYCH TRANSFORMATORÓW SN/nn W ZALEŻNOŚCI OD CHARAKTERU I WARTOŚCI OBCIĄŻENIA POZNAN UNIVE RSITY OF TE CHNOLOGY ACADE IC JOURNALS No 78 Electricl Engineering 4 Ryszrd NAWROWSKI* Zbigniew STEIN* ri ZIELIŃSKA* ANALIZA WARTOŚCI NAPIĘĆ WYJŚCIOWYCH TRANSFORATORÓW SN/nn W ZALEŻNOŚCI OD

Bardziej szczegółowo

EAIiIB- Informatyka - Wykład 1- dr Adam Ćmiel zbiór liczb wymiernych

EAIiIB- Informatyka - Wykład 1- dr Adam Ćmiel zbiór liczb wymiernych EAIiIB- Iortyk - Wykłd - dr Ad Ćiel ciel@.gh.edu.pl dr Ad Ćiel (A3-A4 p.3, tel. 3-7, ciel@gh.edu.pl ; http://hoe.gh.edu.pl/~ciel/) Podręcziki Gewert M, Skoczyls Z. Aliz tetycz i. Deiicje twierdzei i wzory,

Bardziej szczegółowo

Wykład 12: Sumowanie niezależnych zmiennych losowych i jego związek ze splotem gęstości i transformatami Laplace a i Fouriera. Prawo wielkich liczb.

Wykład 12: Sumowanie niezależnych zmiennych losowych i jego związek ze splotem gęstości i transformatami Laplace a i Fouriera. Prawo wielkich liczb. Rchuek prwdopodobieństw MA064 Wydził Elektroiki, rok kd. 2008/09, sem. leti Wykłdowc: dr hb. A. Jurlewicz Wykłd 2: Sumowie iezleżych zmieych losowych i jego związek ze splotem gęstości i trsformtmi Lplce

Bardziej szczegółowo

3, leŝącym poniŝej punktu P. Wartości funkcji f są

3, leŝącym poniŝej punktu P. Wartości funkcji f są Odpowiedzi i schemty oceii Arkusz Zdi zmkięte Numer zdi Poprw odpowiedź Wskzówki do rozwiązi D ( 0 x )( x + b) x 0 + b 0 x xb x + ( 0 b) x + b 0 x + ( 0 b) x + b 0 0x + 0 0 WyrŜei po obu stroch rówości

Bardziej szczegółowo

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą

EKONOMETRIA. Liniowy model ekonometryczny (regresji) z jedną zmienną objaśniającą EKONOMETRIA Tema wykładu: Liiowy model ekoomeryczy (regresji z jedą zmieą objaśiającą Prowadzący: dr iż. Zbigiew TARAPATA e-mail: Zbigiew.Tarapaa Tarapaa@isi.wa..wa.edu.pl hp:// zbigiew.arapaa.akcja.pl/p_ekoomeria/

Bardziej szczegółowo

Obliczenia naukowe Wykład nr 14

Obliczenia naukowe Wykład nr 14 Obliczeni nuowe Wyłd nr 14 Pweł Zielińsi Ktedr Informtyi, Wydził Podstwowych Problemów Technii, Politechni Wrocłws Litertur Litertur podstwow [1] D. Kincid, W. Cheney, Anliz numeryczn, WNT, 2005. [2] A.

Bardziej szczegółowo

Rozkład normalny (Gaussa)

Rozkład normalny (Gaussa) Rozład ormaly (Gaussa) Wyprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowych. Rozważmy pomiar wielości m, tóry jest zaburzay przez losowych efetów o wielości e ażdy, zarówo zaiżających ja i

Bardziej szczegółowo

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych

Rachunek różniczkowy funkcji wielu zmiennych Automatya i Robotya Aaliza Wyład dr Adam Ćmiel cmiel@agh.edu.pl Rachue różiczowy fucji wielu zmieych W olejych wyładach uogólimy pojęcia rachuu różiczowego i całowego fucji jedej zmieej a przypade fucji

Bardziej szczegółowo

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 1 POZIOM ROZSZERZONY

ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR 1 POZIOM ROZSZERZONY Nr zdi Nr czyoci Przykdowy zestw zd r z mtemtyki Odpowiedzi i schemt puktowi poziom rozszerzoy ODPOWIEDZI I SCHEMAT PUNKTOWANIA ZESTAW NR POZIOM ROZSZERZONY Etpy rozwizi zdi I metod rozwizi ( PITAGORAS

Bardziej szczegółowo

METODY NUMERYCZNE. Wykład 6. Rozwiązywanie układów równań liniowych. dr hab. inż. Katarzyna Zakrzewska, prof. AGH. Met.Numer.

METODY NUMERYCZNE. Wykład 6. Rozwiązywanie układów równań liniowych. dr hab. inż. Katarzyna Zakrzewska, prof. AGH. Met.Numer. ETODY NUERYCZNE Wykłd 6. Rozwiązywie ukłdów rówń liiowych dr hb. iż. Ktrzy Zkrzewsk, prof. AGH et.numer. wykłd 6 Pl etody dokłde etod elimicji Guss etod Guss-Seidl Rozkłd LU et.numer. wykłd 6 Ukłd rówń

Bardziej szczegółowo

Dowolną niezerową macierz A o wymiarach m na n za pomocą ciągu przekształceń elementarnych można sprowadzić do postaci C 01

Dowolną niezerową macierz A o wymiarach m na n za pomocą ciągu przekształceń elementarnych można sprowadzić do postaci C 01 WYKŁD / RZĄD MCIERZY POSTĆ BZOW MCIERZY Dowolą ieerową mcier o wymirch m pomocą ciągu prekłceń elemerych moż prowdić do poci I r C m wej bową (koicą) W cególości mcier bow może mieć poć: r I dl r m I r

Bardziej szczegółowo

PODPISY NIEZAPRZECZALNE PODPISY Z DODATKOWĄ FUNKCJONALNOŚCIĄ

PODPISY NIEZAPRZECZALNE PODPISY Z DODATKOWĄ FUNKCJONALNOŚCIĄ Ew Pośpiech PODPISY NIEZAPRZECZALNE PODPISY Z DODATKOWĄ FUNKCJONALNOŚCIĄ Wprowdzeie Powszech iformtyzcj powoduje, że w corz większym stopiu są dostępe róże możliwości przeprowdzi opercji w sieci Stdrdem

Bardziej szczegółowo

2. FUNKCJE WYMIERNE Poziom (K) lub (P)

2. FUNKCJE WYMIERNE Poziom (K) lub (P) Kls drug poziom podstwowy 1. SUMY ALGEBRAICZNE Uczeń otrzymuje ocenę dopuszczjącą lub dostteczną, jeśli: rozpoznje jednominy i sumy lgebriczne oblicz wrtości liczbowe wyrżeń lgebricznych redukuje wyrzy

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka

Prawdopodobieństwo i statystyka Wykład VI: Metoda Mote Carlo 17 listopada 2014 Zastosowaie: przybliżoe całkowaie Prosta metoda Mote Carlo Przybliżoe obliczaie całki ozaczoej Rozważmy całkowalą fukcję f : [0, 1] R. Chcemy zaleźć przybliżoą

Bardziej szczegółowo

1. Określ monotoniczność podanych funkcji, miejsce zerowe oraz punkt przecięcia się jej wykresu z osią OY

1. Określ monotoniczność podanych funkcji, miejsce zerowe oraz punkt przecięcia się jej wykresu z osią OY . Określ ootoiczość podch fukcji, iejsce zerowe orz pukt przecięci się jej wkresu z osią OY ) 8 ) 8 c) Określjąc ootoiczość fukcji liiowej = + korzst z stępującej włsości: Jeżeli > to fukcj liiow jest

Bardziej szczegółowo

Automatyka i Robotyka Analiza Wykład 23 dr Adam Ćmiel

Automatyka i Robotyka Analiza Wykład 23 dr Adam Ćmiel Automty i ooty Aliz Wyłd dr Adm Ćmil mil@gh.du.pl SZEEGI POTĘGOWE iąg liz zspoloyh z z - szrg potęgowy, gdzi - iąg współzyiów szrgu, z C - środ, trum ustlo, z C - zmi. Dl dowolgo ustlogo z C szrg potęgowy

Bardziej szczegółowo

Główka pracuje - zadania wymagające myślenia... czyli TOP TRENDY nowej matury.

Główka pracuje - zadania wymagające myślenia... czyli TOP TRENDY nowej matury. Główk prcuje - zdi wymgjące myślei czyli TOP TRENDY owej mtury W tej pordzie 0 trudiejszych zdń Wiele z ich to zdi, których temt zczy się od wykż, udowodij, czyli iezbyt lubiych przez mturzystów Zdie Widomo,

Bardziej szczegółowo

TABLICE WZORÓW I TWIERDZEŃ MATEMATYCZNYCH zakres GIMNAZJUM

TABLICE WZORÓW I TWIERDZEŃ MATEMATYCZNYCH zakres GIMNAZJUM TABLICE WZORÓW I TWIERDZEŃ MATEMATYCZNYCH zkres GIMNAZJUM LICZBY Lizy turle: 0,1,,,4, Koleje lizy turle zwsze różią się o 1, zpis, +1, +, gdzie to dowol liz turl ozz trzy koleje lizy turle, Lizy pierwsze:

Bardziej szczegółowo

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2b, 2c, 2e zakres podstawowy rok szkolny 2015/2016. 1.Sumy algebraiczne

Wymagania edukacyjne matematyka klasa 2b, 2c, 2e zakres podstawowy rok szkolny 2015/2016. 1.Sumy algebraiczne Wymgni edukcyjne mtemtyk kls 2b, 2c, 2e zkres podstwowy rok szkolny 2015/2016 1.Sumy lgebriczne N ocenę dopuszczjącą: 1. rozpoznje jednominy i sumy lgebriczne 2. oblicz wrtości liczbowe wyrżeń lgebricznych

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE OGNISKOWEJ SOCZEWEK CIENKICH ZA POMOCĄ ŁAWY OPTYCZNEJ

WYZNACZANIE OGNISKOWEJ SOCZEWEK CIENKICH ZA POMOCĄ ŁAWY OPTYCZNEJ ĆWICZENIE 9 WYZNACZANIE OGNISKOWEJ SOCZEWEK CIENKICH ZA POMOCĄ ŁAWY OPTYCZNEJ Opis kł pomirowego A) Wyzzie ogiskowej sozewki skpijąej z pomir oległośi przemiot i obrz o sozewki Szzególie proste, rówoześie

Bardziej szczegółowo

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych

Macierz. Wyznacznik macierzy. Układ równań liniowych Temt wykłdu: Mcierz. Wyzncznik mcierzy. Ukłd równń liniowych Kody kolorów: żółty nowe pojęcie pomrńczowy uwg kursyw komentrz * mterił ndobowiązkowy Ann Rjfur, Mtemtyk Zgdnieni. Pojęci. Dziłni n mcierzch.

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY ALGEBRY LINIOWEJ ALGEBRA MACIERZY

PODSTAWY ALGEBRY LINIOWEJ ALGEBRA MACIERZY PODSTWY LGEBRY LINIOWEJ LGEBR MCIERZY Mcierzą prostokątą o m ierszch i kolumch zymy tblicę m liczb rzeczyistych ij (i,,...,m; j,,...,) zpisą postci ujętego isy kdrtoe prostokąt liczb M m M m Liczby rzeczyiste

Bardziej szczegółowo

CIĄGI LICZBOWE N 1,2,3,... zbiór liczb naturalnych. R zbiór liczb rzeczywistych (zbiór reprezentowany przez punkty osi liczbowej).

CIĄGI LICZBOWE N 1,2,3,... zbiór liczb naturalnych. R zbiór liczb rzeczywistych (zbiór reprezentowany przez punkty osi liczbowej). Ciągi i szeregi - Lucj owlski CIĄGI LICZBOWE N,,,... zbiór liczb turlych. R zbiór liczb rzeczywistych (zbiór reprezetowy przez pukty osi liczbowej). Nieskończoy ciąg liczbowy to przyporządkowie liczbom

Bardziej szczegółowo

LICZBY, RÓWNANIA, NIERÓWNOŚCI; DOWÓD INDUKCYJNY

LICZBY, RÓWNANIA, NIERÓWNOŚCI; DOWÓD INDUKCYJNY LICZBY, RÓWNANIA, NIERÓWNOŚCI; DOWÓD INDUKCYJNY Zgodie z dążeiami filozofii pitagorejsiej matematyzacja abstracyjego myśleia powia być dooywaa przy pomocy liczb. Soro ta, to liczby ależy tworzyć w miarę

Bardziej szczegółowo

MACIERZE I WYZNACZNIKI

MACIERZE I WYZNACZNIKI MCIERZE I WYZNCZNIKI Defiicj Mcierą o współcyikch recywistych (espoloych) i wymire m x ywmy pryporądkowie kżdej pre licb turlych (i,k), i,,, m, k,,,, dokłdie jedej licby recywistej ik [ ik ] mx (espoloej)

Bardziej szczegółowo

Plan wykładu. Obliczanie pierwiastków wielomianów. Własności wielomianów. Własności wielomianów. Schemat Hornera. Własności wielomianów. p z. p c r.

Plan wykładu. Obliczanie pierwiastków wielomianów. Własności wielomianów. Własności wielomianów. Schemat Hornera. Własności wielomianów. p z. p c r. Pl wyłdu Olicie pierwistów wielomiów Włsości wielomiów Schemt Horer olicie wrtości dieleie wielomiów deflcj omplety schemt Horer metod Newto eśli, to p m stopień. p p /3 3/3 Włsości wielomiów Włsości wielomiów

Bardziej szczegółowo

H brak zgodności rozkładu z zakładanym

H brak zgodności rozkładu z zakładanym WSPÓŁZALEŻNOŚĆ PROCESÓW MASOWYCH Test zgodości H : rozład jest zgody z załadaym 0 : H bra zgodości rozładu z załadaym statystya: p emp i p obszar rytyczy: K ;, i gdzie liczba ategorii p Przyład: Wyoujemy

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa MAP1151 Wydział Elektroniki, rok akad. 2011/12, sem. letni Wykładowca: dr hab. A. Jurlewicz

Rachunek prawdopodobieństwa MAP1151 Wydział Elektroniki, rok akad. 2011/12, sem. letni Wykładowca: dr hab. A. Jurlewicz Rchuek prwdopodobieństw MA5 Wydził Elektroiki, rok kd. 20/2, sem. leti Wykłdowc: dr hb. A. Jurlewicz Wykłd 7: Zmiee losowe dwuwymirowe. Rozkłdy łącze, brzegowe. Niezleżość zmieych losowych. Momety. Współczyik

Bardziej szczegółowo

Prace Koła Matematyków Uniwersytetu Pedagogicznego w Krakowie (2014)

Prace Koła Matematyków Uniwersytetu Pedagogicznego w Krakowie (2014) Prce Koł Mt. Uniw. Ped. w Krk. 1 014), 1-5 edgogicznego w Krkowie PKoło Mtemtyków Uniwersytetu Prce Koł Mtemtyków Uniwersytetu Pedgogicznego w Krkowie 014) Bet Gwron 1 Kwdrtury Newton Cotes Streszczenie.

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA MATEMATYCZNEGO

WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA MATEMATYCZNEGO INSTYTUT ELEKTRONIKI I SYSTEMÓW STEROWANIA WYDZIAŁ ELEKTRYCZNY POLITECHNIKA CZĘSTOCHOWSKA LABORATORIUM FIZYKI ĆWICZENIE NR M- WYZNACZANIE PRZYSPIESZENIA ZIEMSKIEGO ZA POMOCĄ WAHADŁA MATEMATYCZNEGO I. Zdiei

Bardziej szczegółowo

Twierdzenia o funkcjach ciągłych

Twierdzenia o funkcjach ciągłych Automatya i Robotya Aaliza Wyład 5 dr Adam Ćmiel cmiel@aghedupl Twierdzeia o ucjach ciągłych Tw (Weierstrassa Jeżeli ucja : R [ R jest ciągła a [, to ograiczoa i : ( sup ( i ( i ( [, Dowód Ograiczoość

Bardziej szczegółowo

Logo pole ochronne. 1/2 a. 1/4 a

Logo pole ochronne. 1/2 a. 1/4 a 1/2 1/4 Logo pole ochronne Obszr wokół znku, w obrębie którego nie może się pojwić żdn obc form, zrówno grficzn jk i tekstow to pole ochronne. Do wyznczeni pol ochronnego służy moduł konstrukcyjny o rozmirze

Bardziej szczegółowo

Analiza matematyczna i algebra liniowa

Analiza matematyczna i algebra liniowa Anliz mtemtyczn i lgebr liniow Mteriły pomocnicze dl studentów do wykłdów Mcierze liczbowe i wyznczniki. Ukłdy równń liniowych. Mcierze. Wyznczniki. Mcierz odwrotn. Równni mcierzowe. Rząd mcierzy. Ukłdy

Bardziej szczegółowo