7. PODSTAWOWY MODEL RUCHU W UJĘCIU KLASYCZNYM (wg Ashton, 1966) 7.1. Definicje i mierniki parametrów ruchu
|
|
- Witold Wacław Skiba
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym 7 PODSTAWOWY MODEL RUCHU W UJĘCIU KLASYCZNYM (wg Aho, 966) 7 Defcje merk paramerów ruchu Przed dykują różych eor pooków ruchu mumy zdefować pewe pojęca, kóre będą używae Badając ruch drogowy jako rumeń lub kouum mumy wprowadzć rzy charakeryyk: aężee ruchu q merzące lczbę pojazdów a jedokowy cza, gęość pooku k merzące lczbę jedoek a jedokę drog prędkość wyrażoą oukem drog do czau Zgode z ą deą zagęzczee lub gęość może być luką lub odępem pomędzy dwoma pojazdam Odęp może być wyrażoy w czae lub odległośc pomędzy czołem jedego drugego pojazdu Odęp czau je odpowedm problemem pojawającym ę przy przejścu dla pezych lub T-krzyżowau Należy zauważyć, że odęp drogowy je czaem w leraurze azyway jako odległość (pacg), a erm odęp rezerwoway je a l czau, aby ukąć dwuzaczośc, dodaje ę pomędzy ym cza odległość (dya), kedy rzeba Fakycze ruch drogowy e je cągły, a węc do opu używa ę meod oberwacj dykreej pojazdów Czaem jedak porzebe ą cągłe charakeryyk czau, odległośc prędkośc, co wymaga przedem przedefowaa charakeryyk Charakeryyk q, k mają e jako charakeryyk średe (lub jako rozkłady prawdopodobeńw), jako pewe róże średe będą oowae W pewych przypadkach właścwym je użyce średej arymeyczej, w ych - harmoczej średej, a jezcze w ych - średej w czae! Nezbęde je do właścwego użyca średch zależych od różych yuacj Dla akch rozważań wprowadzmy dwa ypy mar: jedą - w przekroju drog, a drugą - w przekroju czau Pook ruchu a drodze może być opay a dwa róże pooby Możemy ać przy drodze zlczać lczbę pojazdów przejeżdżających w jedoce czau (w muce, godze) To je aężee q Ogóle o je fukcja czau oraz położea, ak węc q = q(, ) Iaczej my możemy robć foografę ualoego odcka drog (p km) oblczać lczbę pojazdów a ym odcku To daje gęość k = k(, ) Dwe charakeryyk q k zależą wzajeme średa prędkość je = q/k, gdze jedoka drog zawera k pojazdów przejeżdżających w czae k/q Te zwązek aężea gęośc pooku ruchu je zwązkem dwuwymarowym: w czae w drodze Rozważmy ajperw rozkład prędkośc w czae Jeżel będze kładowych pooków z aężeam q,,q prędkoścam,,, o łącze aężee je dae przez: Q = = q Dla rozkładu prędkośc a drodze śred odęp czau mędzy pojazdam je /q droga przejechaa w ym czae je /q Tak węc, k = q / : K = = Wardrop (95) uzykał emprycze dae q, jako fukcje, dae e zawera ablca 7 k TPR7-07
2 Rząd prędkośc [km/h] 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym Pośreda prędkość [km/h] Naężee [poj/h] Tab7 00q Q Gęość [poj/km] k 00k K ogółem Rząd prędkośc był zaokrągloy, ak węc, w rzeczywośc: ½ -7 ½, 8 ½ -9 ½ p Jeżel dla prędkośc je określoy proceowy udzał częośc przedzałów czau lub drog, jak o je a Ry 7a 7b o orzymujemy czaowy drogowe rozkłady prędkośc To ozacza, że reale prędkośc ą wękze dla czaowego rozkładu?? Jeżel rozważymy ab7, o wdzmy, że e ma jedej średej, a czaowa średa prędkość oraz drogowa Czaowa średa prędkość je zdefowaa jako arymeycza średa prędkość pojazdów przechodzących przez day puk w daym okree czau Drogowa średa je zdefowaa jako arymeycza średa prędkość pojazdów z całej długośc drog Tak węc: = = q Q, = = k K To daje: = q K =, = q k Z ego wyka, że : Q = K, co ozacza, że: Dla daych z Tab7 mamy: Q = = k = q = = 450, co daje: = Q K = km/h TPR7-08
3 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym q 439 = = 53 5 Q 450 = km/h ak węc: > 5 Zormalzowae aężee 00 q /Q Zormalzowaa gęość 00k/K Ry 7(a) (b) Wykre empryczych zwązków aężea gęośc dla różych prędkośc Wardrop pokazał, że: = + σ gdze waracja : σ = k ( ) = K W prakyce zwykle przewyżza o 6-% (z wyjąkem przypadku ałych prędkośc) Wzór Wardropa wyprowadza ę z defcj ; σ aępująco: TPR7-09
4 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym q k = = = K Q Q = = = f Q, gdze: f k =, ąd: K f f = = = = = = = [ ( ) f f ] ( ) + + +, a węc: f( ) = 0 = = σ + Lghhll Whham (955) podal precyzyje defcje aężea q, gęośc k w pukce X w czae dając rukcję dla pomarów w krókch odckach δ dla długego okreu T zawerającego aępująco: δ k = = Tδ q = T δ / T, δ gdze: lczba pojazdów przejeżdżająca δ w czae T, δ - cza przejazdu -ego pojazd odcka δ umowae Σ przebegu od do Tak węc: reda lczba pojazdów a k = δ dlugoc δ = lczba pojazdow jedokowa dlugoc drog Prędkość pooku je defowaa jako: q δ = = k δ To je drogowa średa Wardropa, ważoa zgode z czaem przejazdu przez δ, z ego pochodu o może być pokazaa aępująco: ' = =, (7) co ozacza, że je harmoczą średą oberwowaych prędkośc, za pomocą a przykład radaru TPR7-0
5 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym Wardrop jezcze pokazał jak a podawe foograf długego odcka X w krókch przedzałach czau δ uzykać charakeryyk: δ q = δ, k =, X δ = = δ, (7) gdze: lczba pojazdów a odcku w czae, δ - dya -ego pojazdu przejechay w czae δ W prakyce ą czery główe pooby pomaru prędkośc: () koleje pojazdy (lub pojazdów) ą badae w czae przejazdu odcka X, = X = lub = () radar daje pomary, kóre pozwalają jak wyżej wyzaczyć lub, () jak w (), ale = rzeba przedem wyzaczyć oraz z: X =, () dwe przerzee foografe zroboe w erwale δ dają dya δ przejechay przez każdy pojazd, a prędkość pozczególych pojazdów je daa przez: = δ δ ak węc: = W rozważaach ekoomczych, jak róweż w badaach wpływu a śred ruch zma ruchu zajomość średej prędkośc pooku je ajważejza Dla pozczególych yuacj ą możlwe warośc lub Zależośc pomędzy pojazdam w drodze w czae mają bardzo ważą rolę w prakyczych badaach Z ego względu merzee czau z użycem aśmy drogowej foograf ma a celu uławee dzałalośc żyerom ruchu Średe czay ą zwykle bardzej użyecze z czau podroży, bo ajważejzym czykem je średa prędkość Z drugej roy rozkład prędkośc w podróży je bardzej zwary ymeryczy ż rozkład w czae podróży, kóry je kośy w prawo (aymeryczy praworoe) TPR7-
6 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym Możemy wyrazć rówaa (7) (7) razem z ch odpowedkam dla q k w ermach prędkośc odępów czau h lub odległośc dla każdego pojazdu zama w ermach δ δ w poób aępujący: Drogowe ujęce Czaowe ujęce q = q h k = h = = k = = Z ych rozważań je jae, że prędkość pooku je średą harmoczą prędkośc pojazdów merzoych w pukce (drog), a arymeyczą średą pojazdów merzoą w daej chwl Naężee q je odwrooścą średch odępów czau, a gęość k je odwrooścą średch odległośc Pojawają ę eraz dwa problemy Perwzy, jak k powo być uśredoe po czae w daym pukce lub po drodze w daej chwl Po druge, jeżel oblczoe ą średe q, k dla grup N ( =,,,) pojazdów przechodzących przez puk, jake średe powy być wyzaczoe dla kombacj dwu lub węcej grup Ede (963) wprowadzł owe defcje ezależe od meod pomaru, kóre ufkują defcje podae wyżej uuwają dwuzaczość zależą od użyej meody średowaa Najperw badający pow przeprowadzać wzyke oberwacje a krókm odcku drog krókm okree czau, ale ego e moża zbadać wpływu a e fragmey drog różych okreach czau Dlaego ezbęde je zdefowae rajekor pojazdów w każdym okree czao-przerze Jeżel = N q podcza rwaa -ego pozomu pooku N = N króke oberwacje drog kombowae w różych chwlach aępująco: q N T q = = T, = = =, (73) k = = T N = = q k k, (74) Rówaa (73) (74) dają średe aężee gęość ważoe po czae, a ch ouek daje średą prędkość Jeżel = N k je odległoścą merzącą gęość przez k, o krókookreowe oberwacje przewarzae ą dla różych fragmeów drog aępująco: q = = q (75) TPR7-
7 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym N X k = = q k = = N k (76) Rówaa (75) (76) dają aężee gęość ważoe w przerze (po drodze), a ch ouek daje średą prędkość Możąc lczk maowk rówaa (73) przez δ mamy: Nδ q = = Tδ laczy dy a przejechay przez N pojazdow powerzcha rójkaa czao przerze T ( δ ) Rówae (74) daje: δ k = = Tδ laczy cza pedzoy a δ przez N pojazdów powerzcha czao przerze w zakree T ( δ ) Rówae (75) daje: δ laczy dy a przejechay przez N pojazdów po δ q = = Xδ powerzcha czao przerze w zakree X Rówae (76) pomożoe przez δ daje: ( δ ) Nδ k = = Xδ laczy cza pedzoy a δ przez N pojazdów powerzcha czao przerze w zakree X ( δ ) Sąd z orygalych zborów defcj możemy wyprowadzć jedą, kóra je ezależa δ T = δ X = A od meod pomarów Podawając za powerzche czao-przerze: ( ) ( ) a ąd: drog q = przejechaejwa czau pedzoego w A k =, A A drog przejechaej = czaupedzoego Na podawe warośc q, k, dla zakreów o powerzch a uzykujemy aępujące wzory: TPR7-3
8 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym q = a q a, k = a k a, a q = a k Te defcje q, k, racą e dla błędów loowych, kóre zawze powają w merzeu w pukce lub daej chwl Dla oberwacj w pukce lub w daej chwl błędy mogą oągać 0% Wele z ch wyka ze złego oowaa arymeyczych średch dla q, k,, gdze ależy oować harmocze średe Zaoowae średch arymeyczych dla wzykch charakeryyk prowadz do przezacowaa, wedy, jeżel q je uzykwae jako produk k, o uzykujemy duże błędy ocey q W (96) Joe ad Po zapropoowal ą charakeryykę ruchu dla porówaa różych yuacj ruchowych: σ - dyperję przypezea Określa ę w aępujący poób Na owarej drodze kerowca zwykle dąży do urzymaa ałej prędkośc Poeważ waruk drogowe e czyk e pozwalają a uzykae akego dealego auu w rzeczywym ruchu pojazd poruza ę ze zmeym przypezeem, kóre je fukcją czau Te wzór może być opay fukcją rozkładu (prawdopodobeńwa) przypezea, kóry je z grubza ormaly Składk loowy je ak zwaym zumem przypezea ogóle je o zarówo kładk podłuży jak poprzeczy Te oa może być powedzmy, a kręcoej drodze, ale e je jezcze dobrze zbaday Rozważając ylko podłuży kładk, płyość lub aczej kerowca może być wyrażoa przez paramer σ - dyperję określoą jako: σ = d T 0 d T d, gdze: T cza jazdy, d - przypezee wzdłuż drog w chwl d Wymarowość σ je wyrażoa ak jak merzy ę przypezee, a węc m/ek lub jako część g Przykładowe warośc σ dla ypowych waruków drogowych wyozą: 05 m/ek Jeżel przypezee je oberwowae w przedzałach czau, o σ je dae przez: σ = d T, d może być zmerzoe za pomocą aprokymacj σ T = ( ) T gdze: je czaem wykającym ze zma (całkowe) w prędkośc je ały dla całej drog Apara dla auomayczego pomaru zumu przypezea przeworzea do formy odpowedej do wejśca do kompuera pował w USA Paramer σ je zwykle ooway do aalzy ablośc dla rurocągów lub dróg podmejkch Jedakże, o e zawze je eowe w warukach mejc załoczoych, gdze ruch odbywa ę z małą średą prędkoścą To puje wyróżee jaśej pomędzy TPR7-4
9 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym podróżam z małą prędkoścą, w gęym ruchu, a zybkm podróżam z akm amym zumem przypezea prowadzoym przez emafory a krzyżowaach Dlaego zaępczo zoał zapropooway przez (Helly ad Bake 965) zmodyfkoway paramer G Je określoy jako: G = σ, gdze: je średą prędkoścą Dlaego G je marą zmeośc prędkośc a jedokę odległośc podróży Te paramer lepej przyblża pojedycze ewolucje ż σ Warośc G rzędu (0,0-0,0) odpowadają komforowej podróży, warośc rzędu (0,0-0,0) ą akcepowae, warośc rzędu (0,0-0,0) o fruracja a wękze ż 0, ą edopuzczale 7 Model podawowy Zależośc mędzy q, aężeem ruchu pojazdów w godze k, gęość pojazdów a km ą azywae podawowym modelem ruchu To je edo zaereowaa żyerów ruchu przez wele la eż waże je poób luracj prooa argumeów Gdy aężee je zero, o gęość róweż je zero, jeżel założymy, że aężee ruchu zmerza do zera, gdy zagęzczee je makymale k (korek) Pomędzy ym waroścam krajym gęośc muzą być warośc dające makymalą warość aężea, ak jak o mej węcej a ry7 Ekperymeale dae powerdzają ę argumeację pokazują, że w marę wzrou gęośc rośe aężee oąga makmum Naępe pada w marę wzrou koflków, ak jak a wykree Zauważmy, że ajwękze eoreycze makmum k odpowada zagęzczeu korkowym k j, ale q mają makma, o je eprakycze wyzaczee aboluej gracy aężea ruchu lub prędkośc Oczywśce q(k )= k (k) je zwązkem medzy rzeczywym fukcjam k W zczególych yuacjach moża zaoberwować makymalą warość q jako fukcję k To makmum je azywae przepuowoścą drog j q średa prędkość ruchu wobodego aężee ruchu q ma prędkość pojazdu q/k przepuowość Spadek prędkośc d c = dk gęość k k j k Ry7 Podawowy model ruchu lub krzywa aężee-gęość TPR7-5
10 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym Przepuowość drog je welkoścą o ajwękzym zaereowau żyerów ruchu, zarówo podcza projekowaa drog jak podcza ekploaacj ejących dróg To je fakycze dea, kóra mu być rozwęa w dalzych rozważaach, ale bez ogólej zgody a dokładą defcję de jak meod merzea Jedakże jede z ajważejzych wyków, jake uzykal Lghhll- Whha z eor fal (kemayk)(przedawoe w rozdz 4) dają możlwośc merzea przepuowośc w prakyce Z przepuowoścą wążą ę rzy róże pojęca Możlwa przepuowość defowaa zwykle jako ajwękza lczba pojazdów, kóre mogą przejechać day puk w jedej godze przy ypowych warukach drogowych Prakycza przepuowość je zdefowaa jako ajwękza lczba pojazdów, kóre mogą przejść day puk w cągu godzy w ypowych warukach bez epodzewaego opóźea lub ograczeń w wobodze maewrowaa Projekowa przepuowość je podoba do prakyczej, gdy rozważamy umerycze warośc Zbadajmy kryycze propoowaą krzywą aężee-gęość Zwykle argumey przy wyprowadzau krzywej q - k zawerają dwa założea, że u je jeda zależość mędzy q a k dla wzykch możlwych k, że aężee zmerza do zera w korkowej gęośc k, o je pokazae jako wzro krzywej do makmum, a późej padek do zera Jeżel poparzymy kryycze a ę yuację o z perwzej zaady mogą być wyprowadzoe e wok Najperw, jeżel e ma erakcj w pooku f,, gdze f je średą prędkoścą wobodej prędkośc Rzeczywy pook z jakmś zagęzczeem prawdopodobe będze mejzy ż e, ak węc krzywa q - k będze zmerzać do zera wolej ż padek orygalej warośc f Po druge, jede paramer ak jak średa długość pojazdu (w WB zwykle około 45 m) może być rakowaa jako odwroość korkowej gęośc, ale dea, że aężee będze gładko zmerzać do zera może być kweoowae Pook ruchu, w kórym wzro gęośc daje padek aężea a perwzy rzu oka wygląda cekawe To e będze zakoczeem, gdy o będze eable Take rozważaa przeprowadz ę późej ( 84) W końcu je o eprawdopodobe, że w modelu q - k e am model je dla wzykch k W zczególośc model dla małych zagęzczeń może różć ę od modelu dla dużych gęośc Naępujące argumey ą za ym Ierakcje, kóre wyępują pomędzy pojazdam w pooku ruchu ą bardzo komplkowae Dla małych gęośc day kerowca prawdopodobe ylko drobe zakłócea, co może być ylko małym opóźeem Jeżel gęość wzraa o róże czyk zaczyają oddzaływać a ego Jego odległość maewrowa pada ak, że w końcu pojazdy przed m ograczają wdoczość drog, aż w końcu o zaczya obe uśwadamać grace dla jego pojazdu W pewych yuacjach o może jezcze meć śwadomość pojazdu przed m oraz za m Te wzyke czyk, kóre wpływają a zależość aężee-gęość dla uablzowaego pooku Ie efeky powają, gdy rozważamy e uablzoway pook W akm przypadku będze właścwe założee, że zachowae kerowcy będze róże, jeżel o wdz, że o wjeżdża w rejo cężkego ruchu od jego zachowaa, kedy o wdz, że ruch przed m je mej gęy ż przy m W końcu w eablym pooku kerowca prawdopodobe będze poddawał ę oddzaływau przez lokale flukuacje gęośc Rozważaa blke makmum były rozważae przez Ede, kóry propoował druge prawo dla rejoów wyokej gęośc Dalza dykuja podawowego modelu ruchu jej wok z różych eor pooków ruchu będą podae w rozdz0 Dzaj moża zaleźć w leraurze e, rówoważe formy modelu podawowego: zależość średej prędkośc od gęośc przedawoą a Ry 73 oraz zależość średego czau czekaa od gęośc przedawoą a Ry 74 Moża zauważyć, że wzyke rzy ryuk 7, zawerają róże charakeryyk ego amego zjawka padku prędkośc ruchu w marę wzrou gęośc pooku k Ry 73 je owym, poprawoym modelem średej prędkośc, zgodym z modelem z Ry 7 oraz 74 TPR7-6
11 7 Podawowy model ruchu w ujęcu klayczym f - prędkość woboda średa prędkość gęość k k j k Ry73 Zależość średej prędkośc od gęośc w Śred cza czekaa gęość k k j k Ry74 Zależość średego czau czekaa od gęośc TPR7-7
Planowanie eksperymentu pomiarowego I
POLITECHNIKA ŚLĄSKA W GLIWICACH WYDZIAŁ INŻYNIERII ŚRODOWISKA ENERGETYKI INSTYTUT MASZYN URZĄDZEŃ ENERGETYCZNYCH Plaowae eksperymetu pomarowego I Laboratorum merctwa (M 0) Opracował: dr ż. Grzegorz Wcak
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH
PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I Pracowa IF UJ Luy 03 PODRĘCZNIKI Wsęp do aalzy błędu pomarowego Joh R. Taylor Wydawcwo Naukowe PWN Warszawa 999 I Pracowa
wyniki serii n pomiarów ( i = 1,..., n) Stosując metodę największej wiarygodności możemy wykazać, że estymator wariancji 2 i=
ESTYMATOR WARIANCJI I DYSPERSJI Ozaczmy: µ wartość oczekwaa rozkładu gauowkego wyków pomarów (wartość prawdzwa merzoej welkośc σ dyperja rozkładu wyków pomarów wyk er pomarów (,..., Stoując metodę ajwękzej
Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?
Oblczae średej, odchylea tadardowego meday oraz kwartyl w zeregu zczegółowym rozdzelczym? Średa medaa ależą do etymatorów tzw. tedecj cetralej, atomat odchylee tadardowe to etymatorów rozprozea (dyperj)
OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B
OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B W przypadku gdy e występuje statystyczy rozrzut wyków (wszystke pomary dają te sam wyk epewość pomaru wyzaczamy w y sposób. Główą przyczyą epewośc pomaru jest epewość
Wyrażanie niepewności pomiaru
Wyrażae epewośc pomaru Adrzej Kubaczyk Wydzał Fzyk, Poltechka Warszawska Warszawa, 05 Iformacje wstępe Każdy pomar welkośc fzyczej dokoyway jest ze skończoą dokładoścą, co ozacza, że wyk tego pomaru dokoyway
POPULACJA I PRÓBA. Próba reprezentatywna. Dr Adam Michczyński - METODY ANALIZY DANYCH POMIAROWYCH 5 1
POPULACJA I PRÓBA POPULACJĄ w statystyce matematyczej azywamy zbór wszystkch elemetów (zdarzeń elemetarych charakteryzujących sę badaą cechą opsywaą zmeą losową. Zbadae całej populacj (przeprowadzee tzw.
TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA
Ćwczee 8 TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA 8.. Cel ćwczea Celem ćwczea jest wyzaczee statyczego współczyka tarca pomędzy walcową powerzchą cała a opasującą je lą. Poadto a drodze eksperymetalej
N ( µ, σ ). Wyznacz estymatory parametrów µ i. Y które są niezależnymi zmiennymi losowymi.
3 Metody estymacj N ( µ, σ ) Wyzacz estymatory parametrów µ 3 Populacja geerala ma rozład ormaly mometów wyorzystując perwszy momet zwyły drug momet cetraly z prób σ metodą 3 Zmea losowa ma rozład geometryczy
Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne
Mary położea Średa arytmetycza Klasycze Średa harmocza Średa geometrycza Mary położea e Modala Kwartyl perwszy Pozycyje Medaa (kwartyl drug) Kwatyle Kwartyl trzec Decyle Średa arytmetycza = + +... + 2
Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)
Podstawy aalzy epewośc pomarowych (I Pracowa Fzyk) Potr Cygak Zakład Fzyk Naostruktur Naotecholog Istytut Fzyk UJ Pok. 47 Tel. 0-663-5838 e-mal: potr.cygak@uj.edu.pl Potr Cygak 008 Co to jest błąd pomarowy?
Ćwiczenia nr 3 Finanse II Robert Ślepaczuk. Teoria portfela papierów wartościowych
Ćczea r 3 Fae II obert Ślepaczuk Teora portfela paperó artoścoych Teora portfela paperó artoścoych jet jedym z ajażejzych dzałó ooczeych faó. Dotyczy oa etycj faoych, a przede zytkm etycj dokoyaych a ryku
Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu
Statystycze charakterystyk lczbowe szeregu Aalzę badaej zmeej moża uzyskać posługując sę parametram opsowym aczej azywaym statystyczym charakterystykam lczbowym szeregu. Sytetycza charakterystyka zborowośc
dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?
Mary położea rozkładu Wykład 9 Statystyk opsowe Średa z próby, mea(y) : symbol y ozacza lczbę; arytmetyczą średą z obserwacj Symbol Y ozacza pojęce średej z próby Średa jest środkem cężkośc zboru daych
PŁASKA GEOMETRIA MAS. Środek ciężkości figury płaskiej
PŁAKA GEOMETRIA MA Środek cężkośc fgury płaskej Mometam statyczym M x M y fgury płaskej względem os x lub y (rys. 7.1) azywamy gracę algebraczej sumy loczyów elemetarych pól d przez ch odległośc od os,
WYKŁAD nr 2. to przekształcenie (1.4) zwane jest przekształceniem całkowym Laplace a
WYKŁAD r. Elemey rachuku operaorowego Podawą rachuku operaorowego je zw. przekzałceie Laplace a, mające poać przekzałceia całkowego, przyporządkowujące fukcjom pewe owe fukcje, iego argumeu. Mówi ię, że
Jego zależy od wysokości i częstotliwości wypłat kuponów odsetkowych, ceny wykupu, oczekiwanej stopy zwrotu oraz zapłaconej ceny za obligację.
Wrażlwość oblgacj Jedym z czyków ryzyka westowaa w oblgacje jest zmeość rykowych stóp procetowych. Iżyera fasowa dyspouje metodam pozwalającym zabezpeczyć portfel przed egatywym skutkam zma stóp procetowych.
PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski
PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH dr Mchał larsk I Pracowa Fzycza IF UJ, 9.0.06 Pomar Pomar zacowae wartośc prawdzwej Bezpośred (welkość fzycza merzoa jest
FINANSE II. Model jednowskaźnikowy Sharpe a.
ODELE RYNKU KAPITAŁOWEGO odel jedowskaźkowy Sharpe a. odel ryku kaptałowego - CAP (Captal Asset Prcg odel odel wycey aktywów kaptałowych). odel APT (Arbtrage Prcg Theory Teora artrażu ceowego). odel jedowskaźkowy
System finansowy gospodarki
System fasowy gospodark Zajęca r 7 Krzywa retowośc, zadaa (mat. f.), marża w hadlu, NPV IRR, Ustawa o kredyce kosumeckm, fukcje fasowe Excela Krzywa retowośc (dochodowośc) Yeld Curve Krzywa ta jest grafczym
Badania Maszyn CNC. Nr 2
Poltechka Pozańska Istytut Techolog Mechaczej Laboratorum Badaa Maszy CNC Nr 2 Badae dokładośc pozycjoowaa os obrotowych sterowaych umerycze Opracował: Dr. Wojcech Ptaszy sk Mgr. Krzysztof Netter Pozań,
5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA
5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często, że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też, oprócz lowych zadań decyzyjych, formułujemy także elowe
Estymacja to wnioskowanie statystyczne koncentrujące się wokół oszacowania wartości parametrów rozkładu populacji.
Botatytyka, 018/019 dla Fzyk Medyczej, tuda magterke etymacja etymacja średej puktowa przedzał ufośc średej rozkładu ormalego etymacja puktowa przedzałowa waracj rozkładu ormalego etymacja parametrów rozkładu
Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych
Ćwczee r 3 Pomary parametrów apęć prądów przemeych Cel ćwczea: zapozae z pomaram wartośc uteczej, średej, współczyków kształtu, szczytu, zekształceń oraz mocy czyej, berej, pozorej współczyka cosϕ w obwodach
Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych
dr Ewa Wycka Wyższa Szkoła Bakowa w Gdańsku Wtold Komorowsk, Rafał Gatowsk TZ SKOK S.A. Statystycza aalza mesęczych zma współczyka szkodowośc kredytów hpoteczych Wskaźk szkodowośc jest marą obcążea kwoty/lczby
Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk
Nepewośc pomarów DR Adrzej Bąk Defcje Błąd pomar - różca mędz wkem pomar a wartoścą merzoej welkośc fzczej. Bwa też azwa błędem bezwzględm pomar. Poeważ wartość welkośc merzoej wartość prawdzwa jest w
Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów
Podstawy opracowaa wyków pomarowych, aalza błędów I Pracowa Fzycza IF UJ Grzegorz Zuzel Lteratura I Pracowa fzycza Pod redakcją Adrzeja Magery Istytut Fzyk UJ Kraków 2006 Wstęp do aalzy błędu pomarowego
Analiza Matematyczna Ćwiczenia. J. de Lucas
Aalza Matematycza Ćwczea J. de Lucas Zadae. Oblczyć grace astępujących fucj a lm y 3,y 0,0 b lm y 3 y ++y,y 0,0 +y c lm,y 0,0 + 4 y 4 y d lm y,y 0,0 3 y 3 e lm,y 0,0 +y 4 +y 4 f lm,y 0,0 4 y 6 +y 3 g lm,y
[, ] [, ] [, ] ~ [23, 2;163,3] 19,023 2,7
6. Przez 0 losowo wybrayh d merzoo zas dojazdu do pray paa A uzyskują próbkę x,..., x 0. Wyk przedstawały sę astępująo: jest to próbka losowa z rozkładu 0 0 x 300, 944. x Zakładamy, że N ( µ, z ezaym parametram
L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 5. ZADANIA Zestaw 5
L.Kowalsk zadaa ze statystyk opsowej-zestaw 5 Zadae 5. X cea (zł, Y popyt (tys. szt.. Mając dae ZADANIA Zestaw 5 x,5,5 3 3,5 4 4,5 5 y 44 43 43 37 36 34 35 35 Oblcz współczyk korelacj Pearsoa. Oblcz współczyk
1. Relacja preferencji
dr Mchał Koopczyńsk EKONOMIA MATEMATYCZNA Wykłady, 2, 3 (a podstawe skryptu r 65) Relaca preferec koszyk towarów: przestrzeń towarów: R + = { x R x 0} x = ( x,, x ) X X R+ x 0 x 0 =, 2,, x~y xf y x y x
Portfel. Portfel pytania. Portfel pytania. Analiza i Zarządzanie Portfelem cz. 2. Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem
Katedra Ietycj Faoych Zarządzaa yzykem Aalza Zarządzae Portfelem cz. Dr Katarzya Kuzak Co to jet portfel? Portfel grupa aktyó (trumetó faoych, aktyó rzeczoych), które zotały yelekcjooae, którym ależy zarządzać
METODY KOMPUTEROWE 1
MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN MTODA ULRA Mcał PŁOTKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Kosultacje aukowe dr z. Wtold Kąkol Pozań 00/00 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN Metod umercze MN pozwalają a ormułowae matematczc
W loterii bierze udział 10 osób. Regulamin loterii faworyzuje te osoby, które w eliminacjach osiągnęły lepsze wyniki:
Zadae W loter berze udzał 0 osób. Regulam loter faworyzuje te osoby, które w elmacjach osągęły lepsze wyk: Zwycęzca elmacj, azyway graczem r. otrzymuje 0 losów, Osoba, która zajęła druge mejsce w elmacjach,
Matematyka dyskretna. 10. Funkcja Möbiusa
Matematyka dyskreta 10. Fukcja Möbusa Defcja 10.1 Nech (P, ) będze zborem uporządkowaym. Mówmy, że zbór uporządkoway P jest lokale skończoy, jeśl każdy podzał [a, b] P jest skończoy, a, b P Uwaga 10.1
Zastosowanie metody najmniejszych kwadratów do pomiaru częstotliwości średniej sygnałów o małej stromości zboczy w obecności zakłóceń
Zasosowae meody ajmejszych kwadraów do pomaru częsolwośc średej sygałów o małej sromośc zboczy w obecośc zakłóceń Elgusz PAWŁOWSKI, Darusz ŚWISULSKI Podsawowe meody pomaru częsolwośc Zlczae okresów w zadaym
ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH
ROZKŁADY ZMIENNYCH LOSOWYCH ZMIENNA LOSOWA Defcja. Zmeą losową jest fukcja: X: E -> R która każdemu zdarzeu elemetaremu E przypsuje lczbę rzeczywstą e X ( e) R DYSTRYBUANTA Dystrybuatą zmeej losowej X
Materiały do wykładu 7 ze Statystyki
Materał do wkładu 7 ze Statstk Aalza ZALEŻNOŚCI pomędz CECHAMI (Aalza KORELACJI REGRESJI) korelacj wkres rozrzutu (korelogram) rodzaje zależośc (brak, elowa, lowa) pomar sł zależośc lowej (współczk korelacj
opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn
ROZKŁAD PRAWDOPODBIEŃSTWA WIELU ZMIENNYCH LOSOWYCH W przpadku gd mam do czea z zmem losowm możem prawdopodobeństwo, ż przjmą oe wartośc,,, opsać welowmarową fukcją rozkładu gęstośc prawdopodobeństwa f(,,,.
Wykład 2 Elementy statystyki.
Wykład 2 Elemey ayyk. Sayyka opowa.. Słowk podawowych poęć: Populaca geerala-zborowość poddawaa ayyczemu badau (p. klec ec elekomukacyych, elefoy określoe mark, rozmowy elefocze) Cecha-właość elemeów populac
WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ
9 Cel ćwczea Ćwczee 9 WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANE PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ Celem ćwczea jest wyzaczee wartośc eerg rozpraszaej podczas zderzea cał oraz współczyka restytucj charakteryzującego
Regresja REGRESJA
Regresja 39. REGRESJA.. Regresja perwszego rodzaju Nech (, będze dwuwyarową zeą losową, dla które steje kowaracja. Nech E( y ozacza warukową wartość oczekwaą zdefowaą dla przypadku zeych losowych typu
21. CAŁKA KRZYWOLINIOWA NIESKIEROWANA. x = x(t), y = y(t), a < t < b,
CAŁA RZYWOLINIOWA NIESIEROWANA rzywą o rówaiach parameryczych: = (), y = y(), a < < b, azywamy łukiem regularym (gładkim), gdy spełioe są asępujące waruki: a) fukcje () i y() mają ciągłe pochode, kóre
Miary położenia wskazują miejsce wartości najlepiej reprezentującej wszystkie wielkości danej zmiennej. Mówią o przeciętnym poziomie analizowanej
Podstawy Mary położea wskazują mejsce wartośc ajlepej reprezetującej wszystke welkośc daej zmeej. Mówą o przecętym pozome aalzowaej cechy. Średa arytmetycza suma wartośc zmeej wszystkch jedostek badaej
INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologia techniczna i systemy pomiarowe.
INSTRUKCJA LABORATORIUM Metrologa techcza sstem pomarowe. MTSP pomar MTSP 00 Autor: dr ż. Potr Wcślok Stroa / 5 Cel Celem ćwczea jest wkorzstae w praktce pojęć: mezurad, estmata, błąd pomaru, wk pomaru,
W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =
4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ ). W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,
Miary statystyczne. Katowice 2014
Mary statystycze Katowce 04 Podstawowe pojęca Statystyka Populacja próba Cechy zmee Szereg statystycze Wykresy Statystyka Statystyka to auka zajmująca sę loścowym metodam aalzy zjawsk masowych (występujących
Sprzedaż finalna - sprzedaż dóbr i usług konsumentowi lub firmie, którzy ostatecznie je zużytkują, nie poddając dalszemu przetworzeniu.
W 1 Rachu maroeoomcze 1. Produ rajowy bruo Sprzedaż fala - sprzedaż dóbr usług osumeow lub frme, órzy osaecze je zużyują, e poddając dalszemu przeworzeu. Sprzedaż pośreda - sprzedaż dóbr usług zaupoych
Statystyka. Analiza zależności. Rodzaje zależności między zmiennymi występujące w praktyce: Funkcyjna
Aalza zależośc Rodzaje zależośc mędzy zmeym występujące w praktyce: Fukcyja wraz ze zmaą wartośc jedej zmeej astępuje ścśle określoa zmaa wartośc drugej zmeej (p. w fzyce: spadek swobody gt s ) tochastycza
FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH
FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam
3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA
Wybrae zaadea badań operacyjych dr ż. Zbew Tarapata 3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA Zdarza sę dość często że zależośc występujące w aalzowaych procesach (p. ospodarczych) mają charakter elowy. Dlateo też oprócz
Matematyka ubezpieczeń majątkowych 9.10.2006 r. Zadanie 1. Rozważamy proces nadwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskretnym postaci: n
Maemayka ubezpieczeń mająkowych 9.0.006 r. Zadaie. Rozważamy proces adwyżki ubezpieczyciela z czasem dyskreym posaci: U = u + c S = 0... S = W + W +... + W W W W gdzie zmiee... są iezależe i mają e sam
f f x f, f, f / / / METODA RÓŻNIC SKOŃCZONYCH niech N = 2 (2 równania różniczkowe zwyczajne liniowe I-rz.) lub jedno II-rzędu
METODA RÓŻIC SKOŃCZOYCH (omówee a przykładze rówań lowych) ech ( rówaa różczkowe zwyczaje lowe I-rz.) lub jedo II-rzędu f / / p( x) f / + q( x) f + r( x) a x b, f ( a) α, f ( b) β dea: a satce argumetu
MODELE OBIEKTÓW W 3-D3 część
WYKŁAD 5 MODELE OBIEKTÓW W -D część la wykładu: Kocepcja krzywej sklejaej Jedorode krzywe B-sklejae ejedorode krzywe B-sklejae owerzche Bezera, B-sklejae URBS 1. Kocepcja krzywej sklejaej Istotą z praktyczego
Reprezentacja krzywych...
Reprezeacja rzywych... Reprezeacja przy pomocy fcj dwóch zmeych rzywe płase płase - jedej: albo z z f x y x [ x x2] y [ y y2] f x y g x x [ x x2] Wady: rzywe óre dla pewych x y mogą przyjmować wele warośc
Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)
Tablca Galtoa. Mechaczy model rozkładu ormalego (M) I. Zestaw przyrządów: Tablca Galtoa, komplet kulek sztuk. II. Wykoae pomarów.. Wykoać 8 pomarów, wrzucając kulk pojedyczo.. Uporządkować wyk pomarów,
Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej
Rachek prawdopodobeńswa saysyka maemaycza Esymacja przedzałowa paramerów srkralych zborowośc geeralej Częso zachodz syacja, że koecze jes zbadae ogół poplacj pod pewym kąem p. średa oce z pewego przedmo.
Matematyka ubezpieczeń majątkowych r. t warunkowo niezależne i mają (brzegowe) rozkłady Poissona:
Zadae. W kolejych okresach czasu t =, ubezpeczoy, charakteryzujący sę parametrem ryzyka Λ, geeruje N t szkód. Dla daego Λ = λ zmee N, N są warukowo ezależe mają (brzegowe) rozkłady Possoa: k λ Pr( N t
Podstawowe zadanie statystyki. Statystyczna interpretacja wyników eksperymentu. Zalety statystyki II. Zalety statystyki
tatystycza terpretacja wyków eksperymetu Małgorzata Jakubowska Katedra Chem Aaltyczej Wydzał IŜyer Materałowej Ceramk AGH Podstawowe zadae statystyk tatystyka to uwersale łatwo dostępe arzędze, które pomaga
EKSTREMA FUNKCJI EKSTREMA FUNKCJI JEDNEJ ZMIENNEJ. Tw. Weierstrassa Każda funkcja ciągła na przedziale domkniętym ma wartość najmniejszą i największą.
Joaa Ceślak, aula Bawej ESTREA FUNCJI ESTREA FUNCJI JEDNEJ ZIENNEJ Otoczeem puktu R jest każdy przedzał postac,+, gdze >. Sąsedztwem puktu jest każdy zbór postac,,+, gdze >. Nech R, : R oraz ech. De. ówmy,
METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH
POLITECHNIKA Ł ÓDZKA TOMASZ W. WOJTATOWICZ METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH Wybrae zagadea ŁÓDŹ 998 Przedsłowe Specyfką teor pomarów jest jej wtóry charakter w stosuku do metod badawczych stosowaych
Wybór najlepszych prognostycznych modeli zmienności finansowych szeregów czasowych za pomocą testów statystycznych
UNIWERSYTET EKONOMICZNY W POZNANIU WYDZIAŁ INFORMATYKI I GOSPODARKI ELEKTRONICZNEJ Wybór ajlepszych progosyczych model zmeośc fasowych szeregów czasowych za pomocą esów saysyczych Elza Buszkowska Promoor:
D:\materialy\Matematyka na GISIP I rok DOC\07 Pochodne\8A.DOC 2004-wrz-15, 17: Obliczanie granic funkcji w punkcie przy pomocy wzoru Taylora.
D:\maerialy\Maemayka a GISIP I rok DOC\7 Pochode\8ADOC -wrz-5, 7: 89 Obliczaie graic fukcji w pukcie przy pomocy wzoru Taylora Wróćmy do wierdzeia Taylora (wzory (-( Tw Szczególie waża dla dalszych R rozważań
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Zadae. W ure zajduje sę 5 kul, z których 5 jest bałych czarych. Losujemy bez zwracaa kolejo po jedej kul. Kończymy losowae w momece, kedy wycągęte zostaą wszystke czare kule. Oblcz wartość oczekwaą lczby
L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH
L.Kowalsk PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE TESTY STATYSTYCZNE poteza statystycza to dowole przypuszczee dotyczące rozkładu cechy X. potezy statystycze: -parametrycze dotyczą ezaego parametru, -parametrycze
Matematyczny opis ryzyka
Aalza ryzyka kosztowego robót remotowo-budowlaych w warukach epełe formac Mgr ż Mchał Bętkowsk dr ż Adrze Powuk Wydzał Budowctwa Poltechka Śląska w Glwcach MchalBetkowsk@polslpl AdrzePowuk@polslpl Streszczee
Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer
Statystyka Opsowa 014 część 3 Katarzya Lubauer Lteratura: 1. Statystyka w Zarządzau Admr D. Aczel. Statystyka Opsowa od Podstaw Ewa Waslewska 3. Statystyka, Lucja Kowalsk. 4. Statystyka opsowa, Meczysław
k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2
Pojęce przedzału ufośc Przyład: Rozważmy pewe rzad proces (tz. ta tórego lczba zajść podlega rozładow Possoa). W cągu pewego czasu zaobserwowao =3 tae zdarzea. Oceć możlwy przedzał lczby zdarzeń tego typu
UOGÓLNIONA ANALIZA WRAŻLIWOŚCI ZYSKU W PRZEDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW. 1. Wprowadzenie
B A D A N I A O P E R A C Y J N E I D E C Y J E Nr 2 2007 Aa ĆWIĄKAŁA-MAŁYS*, Woletta NOWAK* UOGÓLNIONA ANALIA WRAŻLIWOŚCI YSKU W PREDSIĘBIORSTWIE PRODUKUJĄCYM N-ASORTYMENTÓW Przedstawoo ajważejsze elemety
TESTY NORMALNOŚCI. ( Cecha X populacji ma rozkład normalny). Hipoteza alternatywna H1( Cecha X populacji nie ma rozkładu normalnego).
TESTY NORMALNOŚCI Test zgodośc Hpoteza zerowa H 0 ( Cecha X populacj ma rozkład ormaly). Hpoteza alteratywa H1( Cecha X populacj e ma rozkładu ormalego). Weryfkacja powyższych hpotez za pomocą tzw. testu
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE
AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE Istytut Iżyer Ruchu Morskego Zakład Urządzeń Nawgacyjych Istrukcja r 0 Wzory do oblczeń statystyczych w ćwczeach z radoawgacj Szczec 006 Istrukcja r 0: Wzory do oblczeń statystyczych
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4
STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4 5 Szereg rozdzelczy przedzałowy (dae pogrupowae) (stosujemy w przypadku dużej lczby epowtarzających sę daych) Przedzał (w ; w + ) Środek x& Lczebość Lczebość skumulowaa s
Zmiana bazy i macierz przejścia
Auomaya Roboya Algebra -Wyład - dr Adam Ćmel cmel@agh.edu.pl Zmaa bazy macerz prześca Nech V będze wymarową przesrzeą lową ad całem K. Nech Be e będze bazą przesrze V. Rozważmy ową bazę B e... e. Oczywśce
Portfel złożony z wielu papierów wartościowych
Portfel westycyy ćwczea Na odst. Wtold Jurek: Kostrukca aalza, rozdzał 4 dr Mchał Kooczyńsk Portfel złożoy z welu aerów wartoścowych. Zwrot ryzyko Ozaczea: w kwota ulokowaa rzez westora w aery wartoścowe
Statystyka Opisowa Wzory
tatystyka Opsowa Wzory zereg rozdzelczy: x - wartośc cechy - lczebośc wartośc cechy - lczebość całej zborowośc Wskaźk atężea przy rysowau wykresu szeregu rozdzelczego przedzałowego o erówych przedzałach:
SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM
SZEREGI CZASOWE W PLANOWANIU PRODUKCJI W PRZETWÓRSTWIE SPOŻYWCZYM Arur MACIĄG Sreszczee: W pracy przedsawoo echk aalzy szeregów czasowych w zasosowau do plaowaa progozowaa produkcj w przewórswe spożywczym.
STATYSTYKA OPISOWA. Statystyka. Losowanie (pomiar)
STATYSTYKA OPISOWA Statytyka Statytyka opowa Statytyka matematycza Loowae (pomar) Popuacja geeraa (rezutaty potecjaych pomarów) Próbka (rezutaty pomarów) Statytyka opowa zajmuje ę wtępym opracowaem wyków
ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m
Zadae Każda ze zmeych losowych,, 9 ma rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją, a każda ze zmeych losowych Y, Y,, Y9 rozkład ormaly z ezaą wartoścą oczekwaą m waracją 4 Założoo, że wszystke zmee
INSTRUKCJA DO CWICZENIA NR 6
INSTRUKCJA DO CWICZENIA NR 6 Temat ćwczea: Pomar twardośc metodą Rockwella Cel ćwczea Celem ćwczea jet ozaczee twardośc metal metodą Rockwella pozae zwązków pomędzy twardoścą a bdową tych materałów ym
Zależność kosztów produkcji węgla w kopalni węgla brunatnego Konin od poziomu jego sprzedaży
Gawlk L., Kasztelewcz Z., 2005 Zależość kosztów produkcj węgla w kopal węgla bruatego Ko od pozomu jego sprzedaży. Prace aukowe Istytutu Górctwa Poltechk Wrocławskej r 2. Wyd. Ofcya Wydawcza Poltechk Wrocławskej,
Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1
Metoda Mote-Carlo e zagadea Metoda Mote-Carlo Są przypadk kedy zamast wykoać jakś eksperymet chcelbyśmy symulować jego wyk używając komputera geeratora lczb (pseudolosowych. Wększość bblotek programów
KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA. Adrian Kapczyński Maciej Wolny
KONCEPCJA WIELOKRYTERIALNEGO WSPOMAGANIA DOBORU WARTOŚCI PROGOWEJ W BIOMETRYCZNYM SYSTEMIE UWIERZYTELNIANIA Adra Kapczyńsk Macej Woly Wprowadzee Rozwój całego spektrum coraz doskoalszych środków formatyczych
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE
ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE ZT.. Zagadee trasportowe w postac tablcy Z m puktów (odpowedo A,...,A m ) wysyłamy edorody produkt w loścach a,...,a m do puktów odboru (odpowedo B,...,B ), gdze est odberay w
CZYNNIKOWY MODEL ZARZĄDZANIA PORTFELEM OBLIGACJI
Zeszyy Naukowe Wydzału Iorayczych echk Zarządzaa Wyższej Szkoły Iorayk Sosowaej Zarządzaa Współczese robley Zarządzaa Nr /0 CZYNNIKOWY MOE ZARZĄZANIA OREEM OBIGACJI Adrzej Jakubowsk Isyu Badań Syseowych
METODY ADMISSION CONTROL OPARTE NA POMIARACH
www.pwt.et.put.poza.pl Sylweter Kaczmarek Poltechka Gdańka, Gdańk Wydzał ETI, Katedra Sytemów Sec Telekomukacyjych kayl@et.pg.gda.pl Potr Żmudzńk Akadema Bydgoka, Bydgozcz Zakład Podtaw Iformatyk zmudz@ab.edu.pl
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
,,, ~ B, β ( β β ( ( Γ( β Γ + f ( Γ ( + ( + β + ( + β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β + β β β Γ + β Γ + Γ + β Γ + + β E ( Γ Γ β Γ Γ + + β Γ + Γ β β + β Metoda mometów polega a przyrówau
( ) L 1. θ θ = M. Przybycień Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka. = θ. min
Fukca warogodośc Nech będze daa próba losowa prosta o lczebośc z rozkładu f (x;. Fukcą warogodośc dla próby x azywamy welkość: ( x; f ( x ; L Twerdzee (Cramera-Rao: Mmala wartość warac m dowolego eobcążoego
Permutacje. } r ( ) ( ) ( ) 1 2 n. f = M. Przybycień Matematyczne Metody Fizyki I Wykład 2-2
Permutacje { 2,,..., } Defcja: Permutacją zboru lczb azywamy dowolą różowartoścową fukcję określoą a tym zborze o wartoścach w tym zborze. Uwaga: Lczba wszystkch permutacj wyos! Permutacje zapsujemy w
Szeregi czasowe, modele DL i ADL, przyczynowość, integracja
Szereg czasowe, modele DL ADL, rzyczyowość, egracja Szereg czasowy, o cąg realzacj zmeej losowej, owedzmy y, w kolejych okresach czasu: { y } T, co rówoważe możemy zasać: = 1 y = { y1, y,..., y T }. Najogólej
W zadaniu nie ma polecenia wyznaczania estymatora nieobciążonego o minimalnej wariancji. σ σ σ σ σ = =
4. Na podstawe erówośc Cramera Rao wyzacz dole ograczee dla waracj eobcążoego estymatora waracj σ w rozkładze ormalym N(0, σ. W zadau e ma polecea wyzaczaa estymatora eobcążoego o mmalej waracj dla σ,
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne
TATYTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD Wadomośc wstępe tatystyka to dyscypla aukowa, której zadaem jest wykrywae, aalza ops prawdłowośc występujących w procesach masowych. Populacja to zborowość podlegająca badau
Statystyka opisowa. Stawia się pytania: pytanie co? poprzedza pytanie jak?. Najpierw potrzebna jest miara, potem można badać zmiany tej miary.
Statystyka opsowa Roma Syak Statystyka opsowa Stawa sę pytaa: pytae co? poprzedza pytae jak?. Najperw potrzeba jest mara, potem moża badać zmay tej mary. Potrzebe są mary zborcze, charakteryzujące zborowośc
STATYKA. Cel statyki. Prof. Edmund Wittbrodt
STATYKA Cel statyk Celem statyk jest zastąpee dowolego układu sł ym, rówoważym układem sł, w tym układem złożoym z jedej tylko sły jedej pary sł (redukcja do sły mometu główego) lub zbadae waruków, jake
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA
STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD ESTYMACJA PUNKTOWA Nech - ezay parametr rozkładu cechy X. Wartość parametru będzemy estymować (przyblżać) a podstawe elemetowej próby. - wyberamy statystykę U o rozkładze
Różniczkowanie funkcji rzeczywistych wielu zmiennych. Matematyka Studium doktoranckie KAE SGH Semestr letni 2008/2009 R. Łochowski
Różczkowae fukcj rzeczywstych welu zmeych rzeczywstych Matematyka Studum doktoracke KAE SGH Semestr let 8/9 R. Łochowsk Pochoda fukcj jedej zmeej e spojrzee Nech f : ( α, β ) R, α, β R, α < β Fukcja f
POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4
POZECHNE KRAJOE ZAADY YCENY (PKZ) KRAJOY TANDARD YCENY PECJALITYCZNY NR 4 K 4 INETYCJE LINIOE - ŁUŻEBNOŚĆ PRZEYŁU I BEZUMONE KORZYTANIE Z NIERUCHOMOŚCI 1. PROADZENIE 1.1. Nejszy stadard przedstawa reguły
, gdzie b 4c 0 oraz n, m ( 2). 2 2 b b b b b c b x bx c x x c x x
Meody aeaycze w echologii aeriałów Uwaga: Proszę paięać, że a zajęciach obowiązuje akże zajoość oówioych w aeriałach przykładów!!! CAŁKOWANIE FUNKCJI WYMIERNYCH Fukcją wyierą azyway fukcję posaci P ( )
PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1
Statystyka opsowa Statystyka zajmuje sę zasadam metodam uogólaa wyków otrzymaych z próby losowej a całą populację (czyl zborowość, z której została pobraa próba). Take postępowae azywamy woskowaem statystyczym.
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA
JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA Nech E będze zborem zdarzeń elemetarych daego dośwadczea. Fucję X(e) przyporządowującą ażdemu zdarzeu elemetaremu e E jedą tylo jedą lczbę X(e)=x azywamy ZMIENNĄ LOSOWĄ. Przyład:
Sposoby wyznaczenia błędu bezwzględnego. Pomiar bezpośredni. Pomiar pośredni. f x. f x. f x. f x. x n = =
Pomr jego dokłdość. Kżdy pomr dje m wyk z pewą ylko dokłdoścą, węc obcążoy je epewoścą pomrową (błędem pomrowym). Pomry fzycze dzelmy : bezpośrede pośrede. Pomrm bezpośredm zywmy ke, kórych wrość lczbową