O ocenie mrozoodporno ci ceramicznych elementów murowych

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "O ocenie mrozoodporno ci ceramicznych elementów murowych"

Transkrypt

1 MATERIA Y CERAMICZNE /CERAMIC MATERIALS/, 63,, (0), O ocee mrozoodporoc ceramczych elemetów murowych VADZIM NIKITIN, BEATA BACKIEL BRZOZOWSKA Poltechka Baostocka, Wydza Budowctwa Iyer rodowska, ul. Wejska 45A, 5-35 Baystok e-mal: b.backel@pb.edu.pl Streszczee W ostatej polskej orme regulujcej procedur ocey odporoc a zamraae odmraae ceramczych elemetów murowych (PN B 0:007) sprecyzowao waruk badaa krytera ocey mrozoodporoc. W przypadku wystpea a wyrobach poddaych zamraau odmraau okreloych uszkodze aley sprawdz ch wytrzymao a cskae. Dopuszcza s spadek wytrzymaoc o 0 % w stosuku do wyrobów, które e byy poddae cyklom zamraaa-odmraaa. Take kryterum budz jedak wtplwoc, gdy e jest jase, czy przyjty spadek wytrzymaoc jest stoty. Zdaem autorów aley ucl przyjte w orme kryterum, uwzgldajc wacwoc ketyk spadku wytrzymaoc a cskae ceramczych elemetów murowych przy cyklczym zamraau odmraau. W pracy wykazao, a podstawe aalzy statystyczej lczych daych dowadczalych, e ocea mrozoodporoc przy zastosowau kryterum ormowego moe prowadz do faszywych wosków. Zapropoowao procedur uclea kryterum ocey mrozoodporoc elemetów murowych ceramczych a podstawe spadku wytrzymaoc a cskae. Sowa kluczowe: ceramcze elemety murowe, mrozoodporo, wytrzymaoc a cskae, aalza statystycza EVALUATION OF FREEZE THAW RESISTANCE OF CLAY MASONRY UNITS The last polsh stadard regulatg the procedure of evaluato of clay masory uts frost resstace (PN B 0:007) speces codtos of the test ad crtera of frost resstace evaluato. If certa type of damage appears o uts subjected to the proper umber of cyclc freezg thawg, the compressve stregth of the examed uts must be determed. The 0 % decrease of compressve stregth of the uts caused by cyclc freezg thawg s allowed. Ths crtero rses doubts, sce t s ot clear f such a decrease s actually crtcal. I author s opo, the stadard crtero should be de e more precsely by takg to cosderato propertes of ketcs of the ceramc uts compressve stregth decrease caused by cyclc freezg thawg. Based o statstcal aalyss of the umerous expermetal data, t was dcated that the evaluato of frost resstace of ceramc masory uts usg stadard crtera ca lead to false coclusos. The procedure of spec cato of frost resstace evaluato crtera s proposed ths paper, basg o the decrease of compressve stregth of the ceramc masory uts. Keywords: Clay masory uts, Frost resstace, Compressve stregth, Statstcal aalyss. Wstp Lcze publkacje ekoczce s dyskusje w rodowsku opracowujcym owe ormy polske zgode z ormam europejskm (typu PN EN) oraz w groe producetów wyrobów budowlaych pokazuj, e ormy te s daleke od doskoaoc, a ch stosowae w praktyce powoduje utrudea. Normy PN EN s daleke od doskoaoc prawdopodobe dlatego, e przy opracowywau orm EN zetk- y s róe pogldy podejca przedstawcel wszystkch pastw uczestczcych w procese ormalzacj europejskej. Dotychczas e opracowao jedoltej ormy europejskej odoszcej s do bada mrozoodporo ceramczych elemetów murowych. W takej sytuacj zgode z orm PN EN 77:006 mrozoodporo wyrobów ceramk ceej aley deklarowa, w zaleoc od waruków kl- matyczych mejsca ch stosowaa w murze, a podstawe metod obowzujcych w poszczególych pastwach. W ejszej pracy przeaalzowao polsk orm PN B 0:007 regulujc procedur ocey mrozoodporoc ceramczych elemetów murowych oraz zwzae z t oce wymagaa ormy PN EN 77:. Pokazao, e zawarte w orme PN B 0 krytera ocey mrozoodporoc ceramczych elemetów murowych mog prowadz do bdych wosków. Na podstawe aalzy daych o ketyce spadku wytrzymaoc a cskae wyrobów poddawaych cyklczemu zamraau odmraau oraz a podstawe wery kacj hpotezy statystyczej zapropoowao bardzej elastycze kryterum ocey mrozoodporoc ceramczych elemetów murowych, które moe zmejszy prawdopodobestwo bdego woskowaa. 83

2 V. NIKITIN, B. BACKIEL BRZOZOWSKA. Ocea mrozoodporoc ceramczych elemetów murowych wedug ormy PN B 0:007 Zgode z orm PN EN 77 :006 Wymagaa dotyczce elemetów murowych Cz : Elemety murowe ceramcze dla wyrobów z grupy HD, do których zalcza s wszystke elemety przezaczoe do murów ezabezpeczoych przed peetracj wody oraz wyroby o gsto- c brutto w stae suchym powyej l000 kg/m 3 przezaczoe do stosowaa w murach zabezpeczoych, aley deklarowa trwao, czyl odporo a cyklcze zamra- ae odmraae. W Polsce do 007 r. badae mrozoodporoc ceramczych elemetów murowych przeprowadzao zgode z procedur przedstawo w orme PN 70/B 06 Wyroby ceramk budowlaej. Badaa techcze. W grudu 007 r. Polsk Komtet Normalzacyjy wprowadz orm PN B 0 Metody badaa elemetów murowych Okrelee odporoc a zamraae odmraae elemetów murowych ceramczych. Ta orma e zastpuje PN 70/B 06, a jedye ucla waruk cyklczych oddzaywa mrozu krytera ocey mrozoodporoc. W celu ozaczea odporoc a zamraae odmraae ceramczych elemetów murowych podczas wstpego badaa typu oraz ezaleego badaa dostaw, a take przy kotrol zakadowej z part, o objtoc e wkszej 00 m 3, pobera s losowo elemetów, z których elemetów jest poddawaa cyklczemu zamraau odmra- au, a druga poowa (elemety kotrole) wykorzystywaa jest do ocey porówawczej wytrzymaoc a cskae. Przy kotrol zakadowej = 6, a w pozostaych przypadkach = 0. eby próba bya losowa przy poberau elemetów aley przestrzega procedur opsaych w zaczku A ormy PN EN 77 :006. Przy badau trwaoc elemetów elewacyjych orma przewduje wykoae co ajmej 5 cykl zamraaa odmraaa, a dla elemetów eelewacyjych e mej 0 cykl. Po tych cyklach przeprowadza s wzual oce powerzch kadego badaego elemetu w celu sprawdzea wystpea uszkodze. Rodzaje uszkodze oraz ch dopuszczal welko lczb okreloo w orme PN B 0. Uszkodzea mrozowe a powerzch wyrobów s perwszym, podstawowym czsto jedyym kryterum ocey mrozoodporo- c ceramczych elemetów murowych. Jeel a adym z elemetów e pojawy s uszkodzea zwzae z cyklczym zamraaem odmraaem, to ocea part wyrobów ale- y uza za mrozoodpor. Jeel chocaby a jedym elemece pojaw s uszkodzea przekraczajce wartoc dopuszczale (rozmar lczba), to wyroby tej part aley uza za emrozoodpore. W obu przypadkach e wykouje s badaa wytrzymaoc a cskae. Porówawcza ocea wytrzymaoc mus by przeprowadzaa jedye w przypadku, gdy a co ajmej jedym elemece próby wystp uszkodzea, których lczba rozmar e przekracza wartoc dopuszczalych. Procedur badaa wytrzymaoc a cskae ceramczych elemetów murowych zapsao w orme PN EN 77 :00 Metody bada elemetów murowych. Cz l: Okrelee wytrzymaoc a cskae. Na podstawe wyków tych bada wyzacza s rede wytrzymaoc a cskae wyrobów po cyklczym zamraau odmraau f BZ elemetów kotrolych f B. Nastpe wyzacza s procetowy (wzgldy) spadek wytrzymaoc elemetów w wyku cyklczego zamraaa odmraaa: Z f 00%. () Jako ormow warto krytycz dla wzgldego spadku wytrzymaoc przyjto f kryt = 0 %. To kryterum ocey mrozoodporoc elemetów murowych ceramczych aley rozpatrywa jako uzupeajce. Na podstawe relacj pomdzy wartocam f f kryt orzeka s o mrozoodporoc (f < f kryt ) lub emrozoodporoc (f f kryt ) kotrolowaej part wyrobów. 3. Dyskusja propozycja kryterów ocey mrozoodporoc ceramczych elemetów murowych Przedstawoe w orme PN B 0:007 krytera ocey mrozoodporoc ceramczych elemetów murowych budz jedak powae wtplwoc. O le perwsze kryterum (uszkodzea a powerzch wyrobów) jest bardzo rozmyte, to druge kryterum (wzgldy spadek wytrzymaoc Rys.. Molwe waraty spadku wytrzymaoc a cskae ceramczych elemetów murowych przy cyklczym zamraau odmraau: a) ska temperatura wypalaa wysok pozom pocztkowych uszkodze, b) ska temperatura wypalaa sk pozom pocztkowych uszkodze, c) wysoka temperatura wypalaa wysok pozom pocztkowych uszkodze, d) wysoka temperatura wypalaa sk pozom pocztkowych uszkodze. Fg.. Possble varats of clay masory uts compresso stregth decrease caused by cyclc freezg thawg: a) low burg temperature ad hgh level of tal damage, b) low burg temperature ad low level of tal damage, c) hgh burg temperature ad hgh level of tal damage, d) hgh burg temperature ad low level of tal damage. 84 MATERIA Y CERAMICZNE /CERAMIC MATERIALS/, 63,, (0)

3 O OCENIE MROZOODPORNOCI CERAMICZNYCH ELEMENTÓW MUROWYCH f kryt = 0 %) wydaje s zbyt kokrete jedozacze. Wyka std, e w tej w ych sytuacjach kryterum jest edostatecze uzasadoe jego stosowae moe doprowadz do bdych wosków. Zdaem autorów, ajbardzej pey odporoc mrozowej ceramczych elemetów murowych moa uzyska a podstawe formacj o spadku wytrzymaoc wyrobów a skutek cyklczego zamraaa odmraaa. Ketyka tego spadku bywa jedak róa. Molwe waraty zmay redch wartoc wytrzymaoc f BZ wyrobów ceramk ceej w zaleoc od lczby cykl zamraaa odmraaa, przy skej wysokej temperaturze wypalaa oraz przy skm wysokm pozome pocztkowych uszkodze skumulowaych a róych etapach procesu techologczego, pokazao a Rys.. Wartoc skej wysokej temperatury okre- la s w zaleoc od rodzaju stosowaego u, p. dla wysokotoplwego u doly pozom temperatury wypalaa moe wyos C, a góry pozom C. Doly pozom skumulowaych uszkodze moe by osgty w wyku bada zwzaych z optymalzacj parametrów procesu techologczego. Przy braku takch bada pocztkowy pozom uszkodze skumulowaych moe by wysok. Badajc wedug procedur ormowych emrozoodpore wyroby, których spadek wytrzymaoc opsuj krzywe typu a lub b (Rys. ) uzyskuje s jedozacz popraw oce, poewa dla badaych wyrobów wartoc obu kryterów bd stote przekracza wartoc krytycze. W trzecm przypadku (krzywa c a Rys. ) moe s okaza s, e po perwszym (podstawowym) kryterum wyroby uzao za mrozoodpore zgode z orm e wykoa s sprawdzea za pomoc drugego kryterum. Jel jedak kryterum spadku wytrzymaoc byoby uwzgldoe, to wyroby aleaoby uza za emrozoodpore. W czwartym przypadku (krzywa d a Rys. ) moe s zdarzy, e wedug perwszego kryterum wyroby powy by uzae za emrozoodpore, tymczasem kryterum spadku wytrzymaoc e bdze przekroczoe. Wda, e perwsze kryterum e koreluje z drugm. Takej sprzeczoc moa uk, gdy jedoczee wykoa s obowzkowe sprawdzee perwszego drugego kryterum. Molwe jest awet, e druge kryterum aleaoby rozpatrywa jako podstawowe, zwaszcza dla wyrobów eelewacyjych. W takm przypadku aleaoby przedyskutowa procedur wyzaczea wartoc krytyczej wzgldego spadku wytrzymaoc ceramczych elemetów murowych poddaych cyklom zamraaa odmraaa. Do okrelea wartoc krytyczej moa zastosowa statystycz wery - kacj hpotezy o wartocach dwóch redch. W perwszym rzdze aley opsa hpotez. Jak wadomo, wytrzymao a cskae ceramczych elemetów murowych zaley od bardzo welu czyków, dlatego moa zaoy, e wytrzymao jest zme losow o rozkadze ormalym, scharakteryzowa dwoma parametram: wartoc red f odchyleem stadardowym. Zatem badamy dwe populacje geerale o rozkadze ormalym N(f B, ) N(f BZ, ). Przy czym wartoc rede f B f BZ oraz ch odchylea stadardowe s ezae. Itucyje a podstawe lczych daych (wasych oraz zaczerptych z lteratury aukowo techczej) moa zaoy, e odchylee stadardowe w obu populacjach jest detycze = =. Jeel take zaoee asuwa jedak wtplwo- c, to moa je sprawdz przy zastosowau testu F Sedecora. A zatem, dla opsaego przypadku chcemy zwerykowa hpotez zerow (podstawow) H 0 : f B = f BZ przecwko hpoteze alteratywej H : f B > f BZ. Przy takej hpoteze alteratywej obszar krytyczy dla kryterum do sprawdzea hpotezy H 0 jest prawostroy. W celu wery kacj hpotezy H 0 z kadej populacj aley pobra dwe ezalee próby o lczeboc, a podstawe których oblczamy red arytmetycz f B f BZ oraz odchylee stadardowe s ( ) s ( Z Z ) () dla których f B f BZ to wartoc tego pomaru wytrzyma- oc a cskae. Nastpe aley wyzaczy estymator ezaego parametru. Estymator te jest odchyleem stadardowym z poczoych prób ( )s ( )s sp (3) W celu zwery kowaa hpotezy podstawowej H 0 zastosowao statystyk Z t, (4) sp która przy prawdowoc hpotezy zerowej ma rozkad t Studeta o = + stopach swobody. Hpotez H 0 odrzuca s a rzecz hpotezy H, jel t t, (5) gdze t, jest prawostro grac krytycz z rozkadu t Studeta, odpowadajc pozomow stotoc (0 < < ), któr pokazao a Rys.. Tak wc erówo (5) ozacza, e przy wybraym pozome stotoc kotrolowa part wyrobów aley uza za emrozoodpor. Przy speoej erówoc t t, (6) przyjmuje s hpotez H 0, a wyroby part kotrolowaej uzaje s za mrozoodpore. Rys.. Wzorcowa krzywa gstoc rozkadu t Studeta o + - stopach swobody. Fg.. Model desty fucto of Studet s t dstrbuto wth + - degrees of freedom. MATERIA Y CERAMICZNE /CERAMIC MATERIALS/, 63,, (0) 85

4 V. NIKITIN, B. BACKIEL BRZOZOWSKA Moa rówe wprowadz pojce krytyczej wartoc wzgldego spadku wytrzymaoc a cskae f kryt, tak jak w orme PN B 0:00. Aby a podstawe dwóch ezaleych prób okrel warto krytycz spadku wytrzymaoc ceramczych elemetów murowych poddaych cyklczemu zamraau odmraau, aley ze wzoru (3) oblczy oce ezaego odchylea stadardowego, przyjmujc pozom stotoc, astpe zastosowa wzór (4), w którym statystyk t zastpuje s prawostro krytycz wartoc gracz rozkadu t Studeta t,. Wówczas otrzymamy wzór do wyzaczaa wartoc krytyczej wzgldego spadku wytrzymaoc a cskae: sp f kryt t,, (7) w którym stosuek odchylea stadardowego do redej arytmetyczej s p f B azywa s zwykle wspóczykem zmeoc ozacza s symbolem V. Jeel oblczoy ze wzoru () wzgldy spadek wytrzymaoc przekroczy warto krytycz wyzaczo ze wzoru (7) f f kryt (8) to wyroby kotrolowaej part z prawdopodobestwem aley uza za emrozoodpore. Przy odwrotej relacj, f f kryt (9) jako mrozoodpore. Uwzgldajc ses zyczy moa za- oy, e f jest welkoc dodat. Newykluczoa jest jedak rówe warto ujema, poewa porówujemy dwe zmee losowe f B f BZ. Przy ujemym f wyroby part aley od razu uza za mrozoodpore. W takm przypadku speoy jest waruek (9). Ze wzoru (7) wyka, e warto krytycza wzgldego spadku wytrzymaoc f kryt e moe by staa, gdy zaley od wspóczyka zmeoc V, objtoc (lczeboc) prób oraz od pozomu stotoc. W badaach yerskch zwykle przyjmuje s pozom stotoc = 0,05. Jak wspomao wczeej, wedug ormy PN EN 77 :006 objto obu prób przyjmuje s a jedakowym pozome, wyoszcym = 6 przy kotrol zakadowej = 0 w pozostaych przypadkach. W takm raze warto krytycza wzgldego spadku wytrzymaoc zaley tylko od wspóczyka zmeoc, co moa opsa za pomoc wzoru: f kryt V t0, 0 ; ( ), (0) gdze = 6 lub = 0. Isteje zatem ses okrelea warto V dla przyjtej w orme wartoc krytyczej f kryt = 0,0. Przy = 6; = 0,05; t 0,;0 =,8 a podstawe wzoru (0) warto krytycza wspóczyka zmeoc wyos V kryt = 0,47, atomast przy = 0; = 0,05; t 0,; 8 =,734 mamy V kryt = 0,58. Wyk bada wasych ad wytrzymaoc a cskae 8 róych wyrobów ceramczych wyprodukowaych w klku przedsborstwach, które zrealzowao a próbach o objtoc 7 pokazuj, e wspóczyk zmeo- c waha s w bardzo szerokm zakrese 0, V 0,3. reda warto wspóczyka zmeoc uzyskaa w badaach wasych wyos V = 0,, co odpowada ocee pokazaej w pracach [, ]. Wyzaczoe a podstawe zao- e ormowych wartoc krytycze V kryt = 0,47 ( = 6) oraz V kryt = 0,58 ( = 0) zajduj s wewtrz tego przedzau. Przy tym warto krytycza wzgldego spadku wytrzyma- oc f kryt, okreloa a podstawe wyków bada wasych ze wzoru (7) lub (0), zajduje s w przedzale 0, 0,5, podczas gdy wedug ormy ma tyko jed warto f kryt = 0,0. To ozacza, e stosowae wartoc staej drugego kryterum przy ocee mrozoodporoc ceramczych elemetów murowych moe prowadz do bdych wosków mrozoodpore wyroby moa uza za emrozoodpore (lub odwrote). Naley podkrel, e przy wyzaczau wspóczyka zmeoc z aalzowaych prób wyczao etypowe, zolowae wartoc wytrzymaoc a cskae (tzw. pukty oddaloe). Praktycze w kadej trzecej próbe by jede pukt (rzadko dwa pukty) oddaloy, który stote zaburza warto redej arytmetyczej f B móg do dwóch razy zwkszy warto odchylea stadardowego z próby s. Przy obecoc puktów oddaloych w próbe góra graca zakresu dla wspóczyka zmeoc osgaa warto V = 0,4. Wedug daych prac [] [3] wzglda cze puktów oddaloych w badaach wytrzymaoc a cskae ceramczych elemetów murowych moe osga 0 % wcej. Jedak w orme e przewdzao procedury sprawdzea prób a molwo wystpea puktów oddaloych wy- czea tych wyków z dalszej aalzy statystyczej. Nale- y podkrel, e zgode z orm PN EN 77 wytrzyma- o pojedyczego wyrobu wchodzcego w skad próby e moe by mejsza 80 % wartoc deklarowaej. Dla wyrobów kategor I deklaruje s dol grac 95 % przedza- u ufoc dla wartoc redej wytrzymaoc a cskae part wyrobów. Natomast dla elemetów II kategor deklarowaa jest reda wytrzymao oblczoa a podstawe wszystkch wyków próby. Zdaem autora pracy [4] przy deklarowau elemetów murowych I kategor ograczee mmalej wytrzymaoc elemetów w próbe e jest celowe. Naszym zdaem to ograczee e jest rówe celowe dla elemetów kategor II. Dla wyrobów kategor II waruek te ma posta,m 0, 8, () gdze, m to ajmejszy wyk pomaru wytrzymaoc a cskae w próbe. Waruku przedstawoego wyraeem () e moa rozpatrywa jako sprawdzea obecoc puktów oddaloych, poewa pukty oddaloe w próbe losowej mog me e tylko warto mmal, ale rówe warto maksymal. Dla sprawdzea obecoc puktów oddaloych w próbe losowej moa zastosowa róe procedury. Poej przedstawoo jed z molwych procedur, opsa w pracy [5]. Nech w elemetowej próbe losowej zajduje s ajmejszy (ajwkszy) f B,m (f B,max ) wyk pomaru wytrzyma- oc. Wtedy statystyk v f B, m,max oraz v' () s s maj specjaly rozkad, który zaley tylko od lczby stop swobody =. Wartoc krytycze v rozkadu przy 86 MATERIA Y CERAMICZNE /CERAMIC MATERIALS/, 63,, (0)

5 O OCENIE MROZOODPORNOCI CERAMICZNYCH ELEMENTÓW MUROWYCH róych pozomach stotoc lczbach stop swobody moa odczyta z tabel zameszczoej w pracy [5]. Przy wybraym pozome stotoc warto f B,m (f B,max ) wycza s z próby jako pukt oddaloy, jel wyzaczoa ze wzoru () warto v (v ) okae s wksza od krytyczej v,. Autorom wydao s teresujce zadae wyzaczea krytyczej wartoc wspóczyka waracj, przy której, z prawdopodobestwem, speoy jest waruek (). Jel próba skadajc s z ezaleych obserwacj,,..., f zmeej losowej f o rozkadze ormalym, to B f B t (3) s s ma rozkad t Studeta o stopach swobody =. Przeksztamy wzór (3) zakadajc 0, 8 ; t = t, (lewostroa graca obszaru t) oraz s f B Vkryt. Std mamy 0, t,. Vkryt Z powyszego wyraea otrzymujemy: 0, Vkryt. (4) t, Przy = 0,05; = 0 oraz = = 9 z tabel rozkadu t Studeta odczytujemy t 0,0;9 =,83. Nastpe ze wzoru (4) wyzaczamy warto krytycz wspóczyka zmeoc V kryt = 0,, która okazuje s mejsza okre- loe przez as wartoc mmala V m = 0, reda V 0,. To ozacza, e speee waruku () w praktyce jest mao prawdopodobe. Jeel dla populacj geeralej przyj V V 0,, to w przybleu 30 % pomarów wytrzymaoc f B e bdze przekracza 0,8f B. Jedak aktuale ormy e podaj jak postpowa w takm przypadku. trzymaoc a cskae, e powa zawera pomarów oddaloych. Jak pokazaa aalza statystycza celowo zapropoowaego w orme ograczea mmalej wartoc wytrzymaoc wyrobów w próbe budz wtplwoc. Wszystko to wadczy o tym, e ormowa procedura ocey mrozoodporoc ceramczych elemetów murowych wymaga doprecyzowaa. Podzkowae Artyku przygotowao w ramach pracy S/WBI//0. Lteratura [] Rchter H.G.: Techsche Keramk, Esse, Wulka Verlag, (990), 88. [] Nkt V.I., Backel Brzozowska B., Botryk M.: Bulety Ceramczy Ceramka/Ceramcs, 96, (006), 38. [3] Tukey J.W.: Aals of mathematcal statstcs, 33, (96), -67. [4] Jarmotowcz R.: Wytrzymao a cskae ceramczych elemetów murowych cz., Ceramka Budowlaa,, (006), 5-8. [5] Achazarowa S.., Kafarow W.W.: Optymalzacja eksperymetu w chem techolog chemczej, Warszawa, Wydawctwa Naukowo Techcze, (98), 37. Otrzymao 5 wrzea 00; zaakceptowao 5 padzerka Podsumowae Dae o uszkodzeach powerzchowych ketyce spadku wytrzymaoc a cskae wyrobów ceramk ceej przy cyklczym zamraau odmraau pokazuj, e zastosowae w orme PN B 0:007 podstawowe (uszkodzea powerzchowe) uzupeajce (spadek wytrzymaoc a cskae) krytera ocey mrozoodporoc e zawsze s ze sob skorelowae. W rezultace wyroby uzae za mrozoodpore a podstawe perwszego kryterum mog okaza s emrozoodpore a podstawe drugego kryterum, odwrote. Przy sprawdzeu hpotezy statystyczej o wartocach dwóch redch ustaloo, e przyjce staej wartoc wzgldego spadku wytrzymaoc a cskae f kryt 0,0 jako uzupeajcego kryterum tak- e moe powodowa bde woskowae o mrozoodporoc wyrobów. Dla zmejszea prawdopodobestwa wystpea takego bdego wosku zapropoowao, aby warto krytycz spadku wytrzymaoc fkryt okrela z uwzgldeem wspóczyka zmeoc, objtoc próby prawostroej gracy rozkadu t Studeta. Przy tym próba, a podstawe której okrela s wspóczyk zmeoc wy- MATERIA Y CERAMICZNE /CERAMIC MATERIALS/, 63,, (0) 87

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce.

Podstawowe pojcia. Metody probabilistyczne i statystyka Wykład 7: Statystyka opisowa. Rozkłady prawdopodobiestwa wystpujce w statystyce. Metody probablstycze statystyka Wykład 7: Statystyka opsowa. Rozkłady prawdopodobestwa wystpujce w statystyce. Podstawowe pojca Populacja geerala - zbór elemetów majcy przyajmej jed włacwo wspól dla wszystkch

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

OBLICZANIE NIEPEWNOŚCI METODĄ TYPU B

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

Bardziej szczegółowo

Miary statystyczne. Katowice 2014

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

Bardziej szczegółowo

Wyrażanie niepewności pomiaru

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Planowanie eksperymentu pomiarowego I

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

Bardziej szczegółowo

Tablica Galtona. Mechaniczny model rozkładu normalnego (M10)

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

Bardziej szczegółowo

. Wtedy E V U jest równa

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

Bardziej szczegółowo

Statystyczna analiza miesięcznych zmian współczynnika szkodowości kredytów hipotecznych

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

Bardziej szczegółowo

L.Kowalski PODSTAWOWE TESTY STATYSTYCZNE WERYFIKACJA HIPOTEZ PARAMETRYCZNYCH

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy analizy niepewności pomiarowych (I Pracownia Fizyki)

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

Bardziej szczegółowo

Statystyczne charakterystyki liczbowe szeregu

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

Bardziej szczegółowo

PLANOWANIE I WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W BADANIACH ROLNICZYCH

PLANOWANIE I WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W BADANIACH ROLNICZYCH INSTYTUT HODOWLI I AKLIMATYZACJI ROLIN PLANOWANIE I WNIOSKOWANIE STATYSTYCZNE W BADANIACH ROLNICZYCH MATERIAY SZKOLENIOWE Dr hab. Zbgew Laudask, prof. adzw. Katedra Bometr Wydza Rolctwa Bolog SGGW Warszawa

Bardziej szczegółowo

ma rozkład normalny z nieznaną wartością oczekiwaną m

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

Bardziej szczegółowo

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE

BQR FMECA/FMEA. czujnik DI CPU DO zawór. Rys. 1. Schemat rozpatrywanego systemu zabezpieczeniowego PE BQR FMECA/FMEA Przed rozpoczęcem aalzy ależy przeprowadzć dekompozycję systemu a podsystemy elemety. W efekce dekompozycj uzyskuje sę klka pozomów: pozom systemu, pozomy podsystemów oraz pozom elemetów.

Bardziej szczegółowo

Badania Maszyn CNC. Nr 2

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

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x

będą niezależnymi zmiennymi losowymi o tym samym 2 x Prawdopodobeństwo statystyka 8.0.007 r. Zadae. Nech,,, rozkładze z gęstoścą Oblczyć m E max będą ezależym zmeym losowym o tym samym { },,, { },,, gdy x > f ( x) = x. 0 gdy x 8 8 Prawdopodobeństwo statystyka

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Prawdopodobieństwo i statystyka r. Prawdopodobeństwo statystyka 0.06.0 r. Zadae. Ura zawera kul o umerach: 0,,,,. Z ury cągemy kulę, zapsujemy umer kulę wrzucamy z powrotem do ury. Czyość tę powtarzamy, aż kula z każdym umerem zostae wycągęta

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

będą niezależnymi zmiennymi losowymi z rozkładu o gęstości

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 7-8

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

SOWA - ENERGOOSZCZĘDNE OŚWIETLENIE ULICZNE METODYKA

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

Bardziej szczegółowo

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki)

OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradnik do Laboratorium Fizyki) Adrzej Kubaczyk Laboratorum Fzyk I Wydzał Fzyk Poltechka Warszawska OKREŚLANIE NIEPEWNOŚCI POMIARÓW (poradk do Laboratorum Fzyk) ROZDZIAŁ Wstęp W roku 995 z cjatywy Mędzyarodowego Komtetu Mar (CIPM) zostały

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Pomiary parametrów napięć i prądów przemiennych

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

Bardziej szczegółowo

METODY ANALIZY DANYCH DOŚWIADCZALNYCH

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym

Pomiary bezpośrednie i pośrednie obarczone błędem przypadkowym Pomary bezpośrede pośrede obarczoe błędem przypadkowym I. Szacowae wartośc przyblŝoej graczego błędu przypadkowego a przykładze bezpośredego pomaru apęca elem ćwczea jest oszacowae wartośc przyblŝoej graczego

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Średnia arytmetyczna Klasyczne Średnia harmoniczna Średnia geometryczna Miary położenia inne

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

Bardziej szczegółowo

5. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

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

Bardziej szczegółowo

TARCIE CIĘGIEN O POWIERZCHNIĘ WALCOWĄ WZÓR EULERA

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

Bardziej szczegółowo

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 5

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Metoda Monte-Carlo i inne zagadnienia 1

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

Bardziej szczegółowo

Wyznaczanie oporu naczyniowego kapilary w przepływie laminarnym.

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

k k M. Przybycień Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyka Wykład 13-2

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY PROBABILISTYKI Z PRZYKŁADAMI ZASTOSOWAŃ W INFORMATYCE

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

Bardziej szczegółowo

dev = y y Miary położenia rozkładu Wykład 9 Przykład: Przyrost wagi owiec Odchylenia Mediana próbkowa: Przykłady Statystyki opisowe Σ dev i =?

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

Bardziej szczegółowo

KALIBRACJA NIE ZAWSZE PROSTA

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

Bardziej szczegółowo

Materiały do wykładu 7 ze Statystyki

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Obliczanie średniej, odchylenia standardowego i mediany oraz kwartyli w szeregu szczegółowym i rozdzielczym?

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)

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Wstęp do prawdopodobieństwa. Dr Krzysztof Piontek. Literatura:

Wstęp do prawdopodobieństwa. Dr Krzysztof Piontek. Literatura: Studum podyplomowe altyk Fasowy Wstęp do prawdopodobeństwa Lteratura: Ostasewcz S., Rusak Z., Sedlecka U.: Statystyka elemety teor zadaa, kadema Ekoomcza we Wrocławu 998. mr czel: Statystyka w zarządzau,

Bardziej szczegółowo

3. OPTYMALIZACJA NIELINIOWA

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

Bardziej szczegółowo

Wnioskowanie statystyczne dla korelacji i regresji.

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

Bardziej szczegółowo

Analiza Matematyczna I.1

Analiza Matematyczna I.1 Aalza Matematycza I. Sera, Potr Nayar Zadae. Nech a k >, k =,..., b d lczbam rzeczywstym o tym samym zaku. Udowodj,»e prawdzwa jest erówo± + a + a... + a + a + a +... + a. Czy zaªo»ee,»e lczby a k maj

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Podstawy opracowania wyników pomiarowych, analiza błędów

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

Bardziej szczegółowo

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna

Lekcja 1. Pojęcia podstawowe: Zbiorowość generalna i zbiorowość próbna TECHNIKUM ZESPÓŁ SZKÓŁ w KRZEPICACH PRACOWNIA EKONOMICZNA TEORIA ZADANIA dla klasy II Techkum Marek Kmeck Zespół Szkół Techkum w Krzepcach Wprowadzee do statystyk Lekcja Statystyka - określa zbór formacj

Bardziej szczegółowo

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych

Centralna Izba Pomiarów Telekomunikacyjnych (P-12) Komputerowe stanowisko do wzorcowania generatorów podstawy czasu w częstościomierzach cyfrowych Cetrala Izba Pomarów Telekomukacyjych (P-1) Komputerowe staowsko do wzorcowaa geeratorów podstawy czasu w częstoścomerzach cyrowych Praca r 1300045 Warszawa, grudzeń 005 Komputerowe staowsko do wzorcowaa

Bardziej szczegółowo

ZAGADNIENIE TRANSPORTOWE

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

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE MEDIANY LITVAKA W PRZYPADKU WYST POWANIA OBIEKTÓW RÓWNOWA NYCH W OCENIE GRUPOWEJ

WYZNACZANIE MEDIANY LITVAKA W PRZYPADKU WYST POWANIA OBIEKTÓW RÓWNOWA NYCH W OCENIE GRUPOWEJ WYZNACZANIE MEDIANY LITVAKA W PRZYPADKU WYSTPOWANIA OBIEKTÓW RÓWNOWANYCH W OCENIE GRUPOWEJ HANNA BURY, DARIUSZ WAGNER Istytut Bada Systemowych Streszczee Wele metod wyzaczaa ocey grupowej moa stosowa w

Bardziej szczegółowo

Statystyka Opisowa 2014 część 3. Katarzyna Lubnauer

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o

1. Wnioskowanie statystyczne. Ponadto mianem statystyki określa się także funkcje zmiennych losowych o 1. Wioskowaie statystycze. W statystyce idetyfikujemy: Cecha-Zmiea losowa Rozkład cechy-rozkład populacji Poadto miaem statystyki określa się także fukcje zmieych losowych o tym samym rozkładzie. Rozkłady

Bardziej szczegółowo

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INSTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 2016

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INSTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 2016 PODTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH I PRACOWNIA FIZYCZNA INTYTUT FIZYKI UJ BIOLOGIA 06 CEL ĆWICZEŃ. Obserwacja zjawsk efektów fzyczych. Doskoalee umejętośc

Bardziej szczegółowo

Analiza danych pomiarowych

Analiza danych pomiarowych Materały pomoccze dla studetów Wydzału Chem UW Opracowała Ageszka Korgul. Aalza daych pomarowych wersja trzeca, uzupełoa Lteratura, Wstęp 3 R OZDZIAŁ SPRAWOZDANIE Z DOŚWIADCZENIA FIZYCZNEGO 4 Stałe elemety

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA OPISOWA WYKŁAD 3,4

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

Bardziej szczegółowo

Portfel złożony z wielu papierów wartościowych

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

O testowaniu jednorodności współczynników zmienności

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 2 ESTYMACJA PUNKTOWA

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

Bardziej szczegółowo

Monika Jeziorska - Pąpka Uniwersytet Mikołaja Kopernika w Toruniu

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

Bardziej szczegółowo

AKADEMIA MORSKA W SZCZECINIE

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

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 1. Wiadomości wstępne

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

GEODEZJA INŻYNIERYJNA SEMESTR 6 STUDIA NIESTACJONARNE

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

Bardziej szczegółowo

JEDNOWYMIAROWA ZMIENNA LOSOWA

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:

Bardziej szczegółowo

ESTYMATORY ODPORNE ZMIENNOŚCI W MODELU BLACKA - SCHOLESA WSTĘP

ESTYMATORY ODPORNE ZMIENNOŚCI W MODELU BLACKA - SCHOLESA WSTĘP Justya Majewska Katedra Statystyk, Akadema Ekoomcza w Katowcach e-mal: majewskaj@wp.pl ESTYMATORY ODPORNE ZMIENNOŚCI W MODELU BLACKA - SCHOLESA Streszczee: NajwaŜejszym etapem przy wycee opcj jest właścwe

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

PODSTAWY OPRACOWANIA WYNIKÓW POMIARÓW Z ELEMENTAMI ANALIZY NIEPEWNOŚCI POMIAROWYCH. dr Michał Silarski

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

Bardziej szczegółowo

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej).

Moda (Mo, D) wartość cechy występującej najczęściej (najliczniej). Cetrale miary położeia Średia; Moda (domiata) Mediaa Kwatyle (kwartyle, decyle, cetyle) Moda (Mo, D) wartość cechy występującej ajczęściej (ajlicziej). Mediaa (Me, M) dzieli uporządkoway szereg liczbowy

Bardziej szczegółowo

Opracowanie wyników pomiarów

Opracowanie wyników pomiarów Opracowae wków pomarów Praca w laboratorum fzczm polega a wkoau pomarów, ch terpretacj wcagęcem wosków. Ab dojść do właścwch wosków aleŝ szczególą uwagę zwrócć a poprawość wkoaa pomarów mmalzacj błędów

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA WYKŁAD 5 WERYFIKACJA HIPOTEZ NIEPARAMETRYCZNYCH

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

Bardziej szczegółowo

Modelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej

Modelowanie niezawodności i wydajności synchronicznej elastycznej linii produkcyjnej Dr hab. ż. Ato Śwć, prof. adzw. Istytut Techologczych ystemów Iformacyych oltechka Lubelska ul. Nadbystrzycka 36, 2-68 Lubl e-mal: a.swc@pollub.pl Dr ż. Lech Mazurek aństwowa Wyższa zkoła Zawodowa w Chełme

Bardziej szczegółowo

Zagadnienia optymalizacji kosztów w projektowaniu gazowych sieci rozdzielczych

Zagadnienia optymalizacji kosztów w projektowaniu gazowych sieci rozdzielczych Zagadea optymalzacj kosztów w projektowau gazowych sec rozdzelczych Autorzy: dr Ŝ. ech Dobrowolsk, m Ŝ. Wtold Maryka ( Ryek Eerg 6/200) Słowa kluczowe: rozdzelcza seć gazowa, stacje gazowe redukcyje, gazocąg

Bardziej szczegółowo

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

POLSKA FEDERACJA STOWARZYSZEŃ RZECZOZNAWCÓW MAJĄTKOWYCH POWSZECHNE KRAJOWE ZASADY WYCENY (PKZW) KRAJOWY STANDARD WYCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSWS 4 POSZECHNE KRAJOE ZASADY YCENY (PKZ) KRAJOY STANDARD YCENY SPECJALISTYCZNY NR 4 KSS 4 INESTYCJE LINIOE - SŁUŻEBNOŚĆ PRZESYŁU I BEZUMONE KORZYSTANIE Z NIERUCHOMOŚCI 1. PROADZENIE 1.1. Nejszy stadard przedstawa

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii.

TESTY LOSOWOŚCI. Badanie losowości próby - test serii. TESTY LOSOWOŚCI Badaie losowości próby - test serii. W wielu zagadieiach wioskowaia statystyczego istotym założeiem jest losowość próby. Prostym testem do weryfikacji tej własości jest test serii. 1 Dla

Bardziej szczegółowo

RACHUNEK PRAWDOPODOBIESTWA wybrane zagadnienia

RACHUNEK PRAWDOPODOBIESTWA wybrane zagadnienia L.Kowals Wybrae zagadea z rachuu prawdopodobestwa RACHUNEK PRAWDOPODOBIESTWA wybrae zagadea PRAWDOPODOBIESTWO Przyład Rozpatrzmy jao dowadczee losowe jedoroty rzut szece ost. Choca e potrafmy przewdze

Bardziej szczegółowo

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version WIII/1

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.

Bardziej szczegółowo

Analiza wyniku finansowego - analiza wstępna

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

Bardziej szczegółowo

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. Estymacja przedziałowa parametrów strukturalnych zbiorowości generalnej

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.

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

ZJAZD 1. STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych

ZJAZD 1. STATYSTYKA OPISOWA wstępna analiza danych ZJAZD Przedmotem statystyk jest zberae, prezetacja oraz aalza daych opsujących zjawska losowe. Badau statystyczemu podlega próbka losowa pobraa z populacj, aczej populacj geeralej. Na podstawe uzyskaych

Bardziej szczegółowo

Matematyczny opis ryzyka

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

Bardziej szczegółowo

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów.

Zadanie 1. Rzucamy symetryczną monetą tak długo, aż w dwóch kolejnych rzutach pojawią się,,reszki. Oblicz wartość oczekiwaną liczby wykonanych rzutów. Pradopodobeństo statystya 6..3r. Zadae. Rzucamy symetryczą moetą ta długo aż dóch olejych rzutach pojaą sę resz. Oblcz artość oczeaą lczby yoaych rzutó. (A) 7 (B) 8 (C) 9 (D) (E) 6 Wsazóa: jeśl rzuce umer

Bardziej szczegółowo

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2.

X i. X = 1 n. i=1. wartość tej statystyki nazywana jest wartością średnią empiryczną i oznaczamy ją symbolem x, przy czym x = 1. (X i X) 2. Zagadieia estymacji Puktem wyjścia badaia statystyczego jest wylosowaie z całej populacji pewej skończoej liczby elemetów i zbadaie ich ze względu a zmieą losową cechę X Uzyskae w te sposób wartości x,

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE WARTOŚCI ENERGII ROZPRASZANEJ PODCZAS ZDERZENIA CIAŁ

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

Bardziej szczegółowo

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II

aij - wygrana gracza I bij - wygrana gracza II M.Mszczsk KBO UŁ, Badana operacjne I (cz.) (wkład B 7) GRY KONFLIKTOWE GRY -OSOBOWE O SUMIE WYPŁT ZERO I. DEFINICJE TWIERDZENI Konflktowe gr dwuosobowe opsuje macerz wpłat ( a ) [ ] mxn j,b j gdze: aj

Bardziej szczegółowo