Identyfikacja i ocena ryzyka wykonania planu produkcji w przedsiębiorstwie górniczym
|
|
- Julia Barańska
- 7 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Prof. dr hab. ż. HENRYK PRZYBYŁA, dr hab. ż. STANISŁAW KOWALIK Poltecha Śląsa, Glwce Idetyfacja ocea ryzya wyoaa plau producj w przedsęborstwe górczym Artyuł opował prof. dr hab. ż. Adrzej Karbow. Wprowadzee Plaowae dotyczy przyszłośc, o tórej wedza plasty jest epeła epewa. Pla zawera w sobe cele, jae chce uzysać plasta lub zlecający opracowae plau oraz środ, tórym będze dyspoował czasy realzacj celów. Plaowae producj górczej wyróża róweż to, że proces producyjy realzoway będze w epeł rozezaych z atury zmeych waruach geologczogórczych. Podstawowym obowązem osób odpowedzalych za wzerue wy eoomcze przedsęborstwa jest wyreowae lojalego odborcy, a moża to uczyć, zaspoajając jego potrzeby (lość, jaość, termowość dostaw) orzystej ż producec. W reowau lojalego leta waże są róweż: ultura obsług, częstość rodzaj otatów to eoecze służbowych, oraz wyszuwae prowadzee wspólych dzałań, z tórych obe stroy wyoszą orzyśc. Przyładem mogą być otaty Eletrowe Spół Węglowe w zarese wyorzystaa popołów dymcowych do podsadzaa, czy lwdacj wyrobs górczych. Dla zaspoojee loścowych jaoścowych potrzeb odborców węgla ameego, a załadamy, że są oe zae ustablzowae a oreśloym pozome (autorzy dyspoują algorytmam proceduram oblczeowym w przedmotowym zarese dla sytuacj, gdy potrzeby odborców są zmee zarówo pod względem lośc jaośc), zobowązae są opale. Z dużym przyblżeem moża przyjąć, że potrzeby te zaspoajae są przez esploatację wcześej przygotowaego frotu esploatacyjego, a w opalach wydobyce uzyswae jest tylo z wyrobs ścaowych. Zmee waru geologczo górcze zawodość uładów techczo-orgazacyjych sprawają, że wydobyca ze śca są zmeym losowym, tóre moża scharateryzować weloścam średm odchyleam stadardowym - jao maram rozproszea wyów woół wyów średch. Z putu wdzea statysty, do opsaa tej zmeośc moża używać róweż współczyów zmeośc. Jeżel wydobyca z poszczególych śca są zmeym losowym, to wydobyce opalń jest zmeą losową welowymarową (welowymarowość tworzą poszczególe wyrobsa ścaowe). Z fatu, że wydobyca z poszczególych śca są zmeym losowym wyają astępujące wos: - średe dobowe wydobyce opal jest sumą średego wydobyca z poszczególych śca, - zdolość producyja opal mus być wyższa od średego dobowego wydobyca, gdyż tylo wtedy e występuje tłumee wydobyca, jeżel suma wydobyca z poszczególych śca jest wyższa od wydobyca średego, - dla zaspoojea loścowych potrzeb odborców a pozome średego dobowego wydobyca, opala powa utrzymywać uzasadoy admar zdolośc frotu esploatacyjego (techczy bądź orgazacyjy). Zmeość wydobyca z poszczególych śca może być ograczoa, jeżel opala stosuje zbor wyrówawcze (aumulatory urobu), tóre przyjmują część wydobyca wtedy, gdy jest oo wyższe od wydobyca średego uzupełają lość wydobywaego węgla ze ścay, gdy jest oo ższe od wydobyca średego. Utrzymae uzasadoego admaru zdolośc frotu esploatacyjego wya róweż z tego, że potrzeby odborców są weloścam zmeym w czase. W rozważaach a temat uzasadoego admaru zdolośc frotu esploatacyjego rozważymy olejo sytuacje: A opala, tóra e stosuje zborów wyrówawczych, B opala, tóra stosuje zbor wyrówawcze, C welośc uzasadoego admaru zdolośc w zborze opalń, D welość uzasadoego admaru zdolośc producyjej dla spół węglowej tegrującej zbór opalń. Tae potratowae tematu pozwala wyazać celowość efetywość stosowaa zborów wyrówawczych, oraz orzyśc, jae daje t e g r a c j a opalń przy założeu, że ztegrowae opale wydobywają węgel o zblżoych parametrach jaoścowych, lub możlwe jest tworzee WIADOMOŚCI GÓRNICZE /00 437
2 meszae w celu zaspoojea jaoścowych potrzeb odborców węgla). 438 Defcja. Zmee losowe welowymarowe Uporządoway zbór (,,..., ) azywamy zmeą losową -wymarową, jeśl ażda ze zmeych (=,..., ) jest zmeą losową []. Defcja Fucję rzeczywstą F(,,..., ) zmeych rzeczywstych (=,..., ) oreśloą w ażdym puce przestrze -wymarowej jao prawdopodobeństwo jedoczesego spełea erówośc < (=,..., ) azywamy dystrybuatą zmeej losowej -wymarowej []. F(,,..., ) = P( <, <,..., < ). () Defcja 3 Mówmy, że zmea losowa -wymarowa (,,..., ) jest typu soowego, jeśl dla ażdej grupy wsaźów,,...,, oreśloa jest fucja P( =, =,..., = ) = spełająca warue F(,,, )... p... p... > 0 () dla ażdego zboru wartośc rzeczywstych (,,..., ). Defcja 4 Fucję () azywamy fucją prawdopodobeństwa zmeej losowej (,,..., ) typu soowego, wartośc,,..., putam soowym, a prawdopodo- beństwa p... soam. Z defcj tej wya, że,..., (3) p. (4)... Defcja 5 Mówmy, że zmea losowa -wymarowa (,,..., ) jest typu cągłego, jeśl steje taa eujema całowala w całej przestrze -wymarowej fucja f(,,..., ), że dla ażdego zboru wartośc rzeczywstych (,,..., ) spełoa jest relacja [] ja żej: F(,,..., )... (,,..., ) d d... d f. (5) Z defcj tej wya, że cała z fucj f(,,..., ) po całej przestrze rówa sę F(,, )... f (,,..., ) d d... d. (6) Gęstośc f moża adać terpretację masy. Całowta masa w obszarze D przestrze rówa sę prawdopodobeństwu, ze put o współrzędych (),..., () zajdze sę w D: P{(,,..., )D}=.... (7) D f... d (,,..., ) d d Jeżel gęstość f(,,..., ) jest cągła w puce (,,..., ), to zachodz zwąze F (,,...,... ) f (,,..., ). (8) Zając dystrybuatę F(,,..., ) zmeej losowej (,,..., ) moża wyzaczyć dystrybuatę F (,,..., ) a ż d e j zmeej losowej -... wymarowej (,,..., ) (=,,..., ; < <...< ), gdze ażda zmea losowa j (j=,,..., ) jest zmeą losową wybraą z daej -wymarowej zmeej losowej. Tę dystrybuatę wyzaczamy ze wzoru F (,,..., ) lm F (,,..., ). (9) Dystrybuata daa wzorem (9) oreśla tzw. rozład brzegowy -wymarowy. Jeśl zaa jest gęstość f(,,..., ) zmeej losowej (,,..., ), to wzory a gęstość rozładów brzegowych mają astępującą postać gdze f... j... (,,..., f (,,..., ) ) d d... d WIADOMOŚCI GÓRNICZE /00, (0) (j=,,..., ; < <...< ) jest to zmeych wybraych spośród zmeych (,,..., ). W szczególym przypadu jest f ( )... f (,,..., ) d... d, d,... d. () Przez f(,..., +,..., ) będzemy ozaczać waruową gęstość zmeych (,..., ) przy waruu ( +,..., ). Ta gęstość wyraża sę wzorem f (,..., f (,,..., ),..., ). () f (,..., )
3 Defcja 6 Mówmy, że zmee losowe,,..., są ezależe, jeżel zdarzea { }, { },..., { } (3) są ezależe []. Z tej defcj wya F(,,..., ) = F( )F( )... F( ) (4) f(,,..., ) = f( )f( )... f( ) (5) Defcja 7 Mówmy, że zmee losowe,,..., są esorelowae, jeżel owaracja ażdej pary zmeych rówa sę zeru, tj. gdy E{ j }= E{ }E{ j } (6) dla dowolego j []. Defcja 8 Mówmy, że zmee losowe,,..., są ortogoale, jeśl E{ j }= 0 (7) dla dowolego j []. Z tych defcj wya, że gdy zmee losowe są ezależe, to są róweż esorelowae. Mamy też E( ) = E( )+E( )+... +E( ), (8) a dla zmeych losowych ezależych (9) 3. Matematyczy model zagadea Wydobyce węgla będzemy rozpatrywać a t r z e c h pozomach. Najższy pozom zarazem podstawowy, to wydobyce a poszczególych ścaach (w) w opalach. Wyższy pozom staow wydobyce poszczególych opalń (), będących w spółce węglowej. Najwyższy pozom w aszych rozważaach będze staowło wydobyce spół węglowej (s). Schematycze przedstawa to rysue. Wydobyce opal jest sumą wydobyca z poszczególych śca w daej opal, atomast wydobyce w spółce jest sumą wydobyca z poszczególych opalń. Wydobyce ścay {w j } będzemy tratowal jao zmee losowe o wartośc średej j =E(w j ) odchyleu stadardowym j. Wobec tego ta wydobyce opal { } ja wydobyce spół s będą zmeym losowym. Zmee {w j } będzemy tratowal jao e z a l e ż e. Wydobyce -tej opal oreślamy jao sumę w w... w w. (0) j j Natomast wydobyce spół wyraża sę wzorem m s... m. () Wartość oczewaa wydobyca dla -tej opal wyos E ( ) E ( w ). () j j j j Rys.. Uład struturaly wydobyca Na rysuu tym przyjęto astępujące ozaczea: s wydobyce spół, wydobyce -tej opal (=,..., m), w j wydobyce z j-tej ścay -tej opal (j=,..., ). WIADOMOŚCI GÓRNICZE /00 439
4 Waracja sumy zmeych losowych ezależych rówa sę sume ch waracj [], []. Ta węc waracja wydobyca opal rówa sę sume waracj poszczególych śca. Mamy węc. (3) j j Dla spół węglowej odpowede wzory a wartość oczewaą warację przedstawają sę astępująco 440 m E ( s ) E ( ). (4) m s. (5) Przygotowae plau producj w opal a welość E( ) lub w spółce a E(s) wąże sę z pewym ryzyem ewyoaa plau. Wya to stąd, że wydobyce ta w ścaach, ja w opalach spółce jest zmeą losową może przyberać wartośc węsze lub mejsze od wartośc oczewaej. Doładej moża to wyrazć ta. Aby pla wydobyca został wyoay a pozome E( ) lub E(s), opale muszą posadać pewe a d m a r (potecjał) techczo-orgazacyjy, pozwalający a realzację tego plau w zwązu z losowym zmaam welośc wydobyca. Ryzyo ewyoaa plau występuje wtedy, gdy wydobyce a ścaach jest mejsze od przewdywaego. W przypadu zwęszoego, poadplaowego wydobyca zbyt małego admaru techczo-orgazacyjego, opala ma problemy z przetworzeem admaru producj. W dalszych rozważaach zajmemy sę oreślaem tego admaru techczo-orgazacyjego w celu zmejszea ryzya ewyoaa plau producj. 4. Oreślae admaru techczo-orgazacyjego oraz ryzya ewyoaa plau Przyjmemy, że zmee losowe {w j } oreślające welość wydobyca a ścaach mają rozład ormaly. Fucja gęstośc prawdopodobeństwa rozładu ormalego wyraża sę poższym wzorem została przedstawoa a rysuu (dla =0, =) ( ) ( ) ep f. (6) Jao admar techczo-orgazacyjy dla wydobyca będzemy tratowal welość, gdze jest współczyem orygującym zależym od pozomu przyjętego ryzya. Przyjmuje sę, że producja waha sę w gracach [, + ]. Producję e zawerającą sę w tym przedzale pomja sę tj. producję bardzo małą lub bardzo welą. Prawdopodobeństwo wystąpea producj e ależącej do przedzału [-, + ] jest małe os azwę współczya stotośc. P{ - > }=. (7) Rys.. Fucja gęstośc prawdopodobeństwa rozładu ormalego Natomast prawdopodobeństwo wystąpea producj z przedzału [-, + ] wyos -. P{ - }=-. (8) Współczy stotośc będzemy terpretowal przy plaowau producj jao marę ryzya oreślającą przypad wystąpea welośc producj przewyższającej wartość oczewaą plus admar techczo-orgazacyjy lub też oreślającą wystąpee welośc producj mejszej od plaowaej. Na podstawe zajomośc admaru techczoorgazacyjego możemy wyzaczyć ryzyo oreśloe przez lub też odwrote. Ustalając współczy stotośc, możemy wyzaczyć welość admaru techczo-orgazacyjego (rys. ). Strzał a rysuu ozaczają szeroość przedzału [-, + ], a lczby ad strzałam oreślają prawdopodobeństwo wystąpea producj w tym przedzale (P=-). Rozpatrzoo astępujące waraty: a) admar = P=0,686 =0,374, b) admar = P=0,9545 =0,0455, c) admar = 3 P=0,9973 =0,007, d) =0, P=0,9 admar =,64, e) =0,05 P=0,95 admar =,96, f) =0,0 P=0,99 admar =,58. Welość P ozacza prawdopodobeństwo zrealzowaa loścowych potrzeb odborców, atomast współczy ryzyo, że loścowe potrzeby e zostaą w peł zaspoojoe (ryzyo ewyoaa plau). Waraty a), b), c) poazują, ja a podstawe welośc admaru techczo-orgazacyjego rówej,, 3 WIADOMOŚCI GÓRNICZE /00
5 moża wyzaczyć ryzyo. Natomast waraty d), e), f) poazują, ja a podstawe współczya stotośc =0,, =0,05, =0,0 moża wyzaczyć welość admaru techczo-orgazacyjego. Wysoość pozomu ryzya oraz wysoość współczya wyają przede wszystm ze słoośc osób zarządu do ryzya (w techce powszeche przyjmuje sę =0,05). Współczy moża też wyzaczyć z zależośc uwzględającej oszty utrzymaa oszty brau frotu esploatacyjego wydobyca, co jest rówoważe ze zmejszeem sę odchyleń stadardowych. Wówczas wartość wydobyca Q odchylee stadardowe dla tej owej sytuacj przedstawają sę teraz astępująco: Kopala A (ze zboram wyrówawczym) ścaa : Q=500 t/d, =300 t/d, ścaa : Q=3500 t/d, =50 t/d, u (9) u b gdze u jedostowy oszt utrzymaa frotu esploatacyjego, b oszt brau odpowedej długośc frotu esploatacyjego uwzględający ograczee możlwych do uzysaa przychodów ze sprzedaży węgla. Przyład 5. Przyłady uwag ońcowe Kopala A ma cztery rówocześe czye wyrobsa ścaowe. Statystycza charaterystya wyów (wydobyce Q odchylee stadardowe ) dla tych wyrobs przedstawa sę astępująco: ścaa 3: Q=4000 t/d, =350 t/d, ścaa 4: Q=500 t/d, =400 t/d. W tym przypadu otrzymao astępujące wy oblczeń (E(),,, E()+ ): Kopala A: E()=5000, =659,55, =9,7, E()+ =69,7. Na podstawe daych statystyczych ustaloo, że dla opal A ze zborem wyrówawczym średe wydobyce z m frotu esploatacyjego uzysuje sę w cągu doby t. Zastosowae zborów wyrówawczych pozwolło węc srócć frot esploatacyjy o ooło 0 m, co jest rówoważe z ograczeem wydatów a jego utrzymae o ooło 6 ml zł. Jeżel wydat a zbor wyrówawcze są ższe od tej woty, to ch stosowae jest w peł uzasadoe. Kopala A ścaa : Q=500 t/d, =600 t/d, ścaa : Q=3500 t/d, =550 t/d, ścaa 3: Q=4000 t/d, =700 t/d, ścaa 4: Q=500 t/d, =800 t/d. Dla opal A oblczoo: wartość oczewaą wydobyca opal E(), odchylee stadardowe wydobyca opal, admar wydobyca, masymale wydobyce opal łącze z admarem E()+ (dla współczya stotośc =0,05, =,96): Kopala A: E()=5000, =338,84, =64,3, E()+ =764,3. Z oblczeń wya, że opala A dla realzacj plau powa utrzymywać jedą ścaę rezerwową (rezerwa czya) o welośc wydobyca rówej w przyblżeu ooło 600 T/dobę długośc 0 m. W przypadu, gdy opala stosuje zbor wyrówawcze, to zmejsza sę e r ó w o m e r o ś ć Przyład W spółce są cztery opale A, B, C D. W ażdej opal zastalowao system zborów wyrówawczych. Kopale A C mają po cztery rówocześe czye wyrobsa ścaowe, a opale B D po trzy wyrobsa ścaowe. Plaowae wydobyce dobowe dla tych opalń wyos odpowedo: KWK A 5000 t/dobę, KWK B 3000 t/dobę, KWK C 3000 t/dobę, KWK D 4500 t/dobę, Plaowae dobowe wydobyce spół wyos t/dobę. Statystycza charaterystya wyów (wydobyce Q odchylee stadardowe ) dla tych wyrobs przedstawa sę astępująco: Kopala A Kopala B ścaa : Q=500 t/d, =300 t/d, Q=3500 t/d, =500 t/d, ścaa : Q=3500 t/d, =50 t/d, Q=4000 t/d, =550 t/d, WIADOMOŚCI GÓRNICZE /00 44
6 ścaa 3: Q=4000 t/d, =350 t/d, Q=5500 t/d, =500 t/d, ścaa 4: Q=5000 t/d, =400 t/d; Kopala C Kopala D ścaa : Q=000 t/d, =300 t/d, Q=3500 t/d, =450 t/d, ścaa : Q=3000 t/d, =350 t/d, Q=4500 t/d, =400 t/d, ścaa 3: Q=4000 t/d, =350 t/d, Q=6500 t/d, =550 t/d. ścaa 4: Q=4000 t/d, =450 t/d; W tym przypadu przyjmując, że ażda opala pracuje dywduale, otrzymao astępujące wy oblczeń: Kopala A : E()=5000 =9,7 Kopala B : E()=3000 =755,8 Kopala C : E()=3000 =436,96 Kopala D : E()=4500 =598,33 =659,55 E()+ =69,7 =895,8 E()+ =4755,8 =733,4 E()+ =4436,96 =85,48 E()+ =6098,33 Łącze wydobyce opalń, łączy admar wydobyca oraz masymale wydobyce opalń razem z admarem wyoszą: Σ E() = 55500,00 t/d Σ = 6083,8 t/d Σ E()+ = 6583,8 t/d Natomast dla spół otrzymujemy: E(s) = 55500,00 t/d, = 306,6 t/d, E(s)+ = 5856,6 t/d. Gdy ażda opala utrzymuje admar techczoorgazacyjy, wówczas sumarycza lość tego admaru wyos 600 t/d, co odpowada 50 m długośc frotu esploatacyjego (a podstawe średch wyów dla grup aptałowych). Jeżel admar wyzaczoy jest dla spół węglowej, to admar uzasadoy wyos 3060 t/d, co odpowada długośc frotu średo 55 m. Korzyśc z taego rozwązaa, wyające tylo z uzbrojea frotu, moża szacować a pozome 0 ml zł. Wyzaczoy dla spół węglowej admar zdolośc frotu esploatacyjego realzoway powe być w tej opal, w tórej oszty wydobyca są a j ż s z e, a tórej parametry jaoścowe węgla odpowadają odborcom węgla. Lteratura. Gersteor T., Śróda T.: Kombatorya rachue prawdopodobeństwa. Warszawa PWN 976. Papouls A.: Prawdopodobeństwo, zmee losowe procesy stochastycze. Warszawa WNT Przybyła H.: Sformalzowae metody odowy frotu esploatacyjego w opalach węgla ameego. Zeszyty Nauowe Pol. Śl. Sera Górctwo z. 07, Glwce WIADOMOŚCI GÓRNICZE /00
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
ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ
ZMIENNA LOSOWA JEDNOWYMIAROWA POJĘCIE ZMIENNEJ LOSOWEJ Podstawowe pojęca rachuu prawdopodobeństwa: zdarzee losowe, zdarzee elemetare, prawdopodobeństwo, zbór zdarzeń elemetarych. Def. Nech E będze zborem
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:
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
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
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
,,, ~ 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
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
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
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,
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
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
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
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
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,
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
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
Analiza spektralna stóp zwrotu z inwestycji w akcje
Nasz rye aptałowy, 003 r3, str. 38-43 Joaa Góra, Magdalea Osńsa Katedra Eoometr Statysty Uwersytet Mołaja Kopera w Toruu Aalza spetrala stóp zwrotu z westycj w acje. Wstęp Agregacja w eoom eoometr bywa
SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI
SPOŁECZNA AKDAEMIA NAUK W ŁODZI KIERUNEK STUDIÓW: ZARZĄDZANIE PRZEDMIOT: METODY ILOŚCIOWE W ZARZĄDZANIU (MATERIAŁ POMOCNICZY PRZEDMIOT PODSTAWOWY ) Łódź Sps treśc Moduł Wprowadzee do metod loścowych w
. 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
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
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,
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
VI. TWIERDZENIA GRANICZNE
VI. TWIERDZENIA GRANICZNE 6.. Wprowadzee Twerdzea gracze dotyczą własośc graczych cągów zmeych losowych dzelą sę a:! twerdzea lokale opsują zbeżośc cągu fukcj prawdopodobeństwa w przypadku cągu {X } zmeych
IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE
IV. ZMIENNE LOSOWE DWUWYMIAROWE 4.. Rozkład zmeej losowej dwuwymarowej Defcja 4.. Uporządkowaą parę (X, Y) azywamy zmeą losową dwuwymarową, jeśl każda ze zmeych X Y jest zmeą losową. Defcja 4.. Fukcję
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.
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,
Indukcja matematyczna
Iducja matematycza Twerdzee. zasada ducj matematyczej Nech T ozacza pewą tezę o lczbe aturalej. Jeżel dla pewej lczby aturalej 0 teza T 0 jest prawdzwa dla ażdej lczby aturalej 0 z prawdzwośc tezy T wya
Wykłady z Analizy rzeczywistej i zespolonej w Matematyce stosowanej. Literatura. W. Rudin: Podstawy analizy matematycznej, PWN, Warszawa, 1982.
Wyłady z Aalzy rzeczywstej zespoloej w Matematyce stosowaej Lteratura W Rud: Podstawy aalzy matematyczej, PWN, Warszawa, 1982 W Rud: Aalza rzeczywsta zespoloa, PZWS, Warszawa, 1986 W Szabat: Wstęp do aalzy
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,
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
( 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,
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
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
Praca Domowa:.. ( α β ( α β α β ( ( α Γ( β α,,..., ~ B, Γ + f Γ ( α + α ( α + β + ( α + β Γ α + β Γ α + Γ α + β Γ α + + β E Γ α Γ β Γ α Γ α + + β Γ α + Γ β α α + β β α β Γ α + β Γ α + Γ α + β Γ α + + β
Statystyka Matematyczna Anna Janicka
Statystyka Matematycza Aa Jacka wykład II, 3.05.016 PORÓWNANIE WIĘCEJ NIŻ DWÓCH POPULACJI TESTY NIEPARAMETRYCZNE Pla a dzsaj 1. Porówywae węcej ż dwóch populacj test jedoczykowej aalzy waracj (ANOVA).
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
Pojęcie statystyki. Definicja. Wektorową funkcję mierzalną T: X T(X)=(T 1 (X),...,T k (X)) R k wymiarową statystyką. próby X nazywamy k
Statystya Wyład Adam Ćmel A4 5 cmel@agh.edu.pl Pojęce statysty Pojęce statysty w statystyce matematyczej jest odpowedem pojęca zmeej losowej w rachuu prawdopodobeństwa. Nech X(X,...,X ) będze próbą z pewej
Plan: Wykład 3. Zmienne losowe i ich rozkłady. Wstęp do probabilistyki i statystyki. Pojęcie zmiennej losowej
--8 Wstęp do probablsty statysty Wyład. Zmee losowe ch rozłady dr hab.ż. Katarzya Zarzewsa, prof.agh, Katedra Eletro, WIET AGH Wstęp do probablsty statysty. wyład Pla: Pojęce zmeej losowej Iloścowy ops
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
PERMUTACJE Permutacją zbioru n-elementowego X nazywamy dowolną wzajemnie jednoznaczną funkcję f : X X X
PERMUTACJE Permutacą zboru -elemetowego X azywamy dowolą wzaeme edozaczą fucę f : X X f : X X Przyład permutac X = { a, b, c, d } f (a) = d, f (b) = a, f (c) = c, f (d) = b a b c d Zaps permutac w postac
Matematyczne metody opracowywania wyników
Matematycze metody opracowywaa wyów Statystya rachue epewośc Paweł Ża Wydzał Odlewctwa AGH Katedra Iżyer Procesów Odlewczych Kraów, gruda 00 Opracowae rzywej stygęca 3 4 5 6 7 Formuły a przyblżae pochodej
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.
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
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
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
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?
FUNKCJE ZMIENNYCH LOSOWYCH. Uwagi o rozkładzie funkcji zmiennej losowej jednowymiarowej.
L.Kowals Fucje zmeych losowych FUNKCJE ZMIENNYCH LOSOWYCH Uwag o rozładze fucj zmeej losowej jedowymarowej. Jeśl - soowa, o fucj prawdopodobeńswa P( x ) p, g - dowola o fucja prawdopodobeńswa zmeej losowej
[, ] [, ] [, ] ~ [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
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
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
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
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
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)
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
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
ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE
ĆWICZENIE 5 TESTY STATYSTYCZNE Cel Przedstawee wybraych testów statystyczych zasad wyboru właścwego testu przeprowadzea go oraz terpretac wyów. Wprowadzee teoretycze Testem statystyczym azywamy metodę
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
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
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
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
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
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
i = 0, 1, 2 i = 0, 1 33,115 1,698 0,087 0,005!0,002 34,813 1,785 0,092 0,003 36,598 1,877 0,095 38,475 1,972 40,447 i = 0, 1, 2, 3
35 Iterpoaca Herte a 3 f ( x f ( x,,, 3, 4 f ( x,,, 3 f ( x,, 3 f ( x, 4 f ( x 33,5,698,87,5!, 34,83,785,9,3 36,598,877,95 38,475,97 4,447 Na podstawe wzoru (38 ay zate 87,, 5, L4 ( t 335, +, 698t+ t(
Podstawy matematyki finansowej i ubezpieczeniowej
Podstawy matematy fasowej ubezpeczeowej oreślea, wzory, przyłady, zadaa z rozwązaam KIELCE 2 SPIS TREŚCI WSTEP... 7 STOPA ZWROTU...... 9 2 RACHUNEK CZASU W MATEMATYCE FINANSOWEJ. 0 2. DOKŁADNA LICZBA DNI
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,
Modele wartości pieniądza w czasie
Joaa Ceślak, Paula Bawej Modele wartośc peądza w czase Podstawowe pojęca ozaczea Kaptał (ag. prcpal), kaptał początkowy, wartośd początkowa westycj - peądze jake zostały wpłacoe a początku westycj (a początku
STATYSTYKA. Zmienna losowa skokowa i jej rozkład
STATYSTYKA Wnosowane statystyczne to proces myślowy polegający na formułowanu sądów o całośc przy dysponowanu o nej ogranczoną lczbą nformacj Zmenna losowa soowa jej rozład Zmenną losową jest welość, tóra
Rozkład normalny (Gaussa)
Rozład ormaly (Gaussa) Wyprowadzeie rozładu Gaussa w modelu Laplace a błędów pomiarowych. Rozważmy pomiar wielości m, tóry jest zaburzay przez losowych efetów o wielości e ażdy, zarówo zaiżających ja i
Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka
Nepewośc pomarowe. Teora praktka. Prowadząc: Dr ż. Adrzej Skoczeń Wższa Szkoła Turstk Ekolog Wdzał Iformatk, rok I Fzka 014 03 30 WSTE Sucha Beskdzka Fzka 1 Iformacje teoretcze zameszczoe a slajdach tej
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
Prawdopodobieństwo i statystyka r.
Prawdopodobeństwo statystya.05.00 r. Zadane Zmenna losowa X ma rozład wyładnczy o wartośc oczewanej, a zmenna losowa Y rozład wyładnczy o wartośc oczewanej. Obe zmenne są nezależne. Oblcz E( Y X + Y =
Elementy arytmetyki komputerowej
Elemety arytmetyk komputerowej cz. I Elemety systemów lczbowych /materał pomocczy do wykładu Iformatyka sem II/ Sps treśc. Wprowadzee.... Wstępe uwag o systemach lczbowych... 3. Przegląd wybraych systemów
Parametry zmiennej losowej
Eonometra Ćwczena Powtórzene wadomośc ze statysty SS EK Defncja Zmenną losową X nazywamy funcję odwzorowującą przestrzeń zdarzeń elementarnych w zbór lczb rzeczywstych, taą że przecwobraz dowolnego zboru
Typ może być dowolny. //realizacja funkcji zamiana //przestawiajacej dwa elementy //dowolnego typu void zamiana(int &A, int &B) { int t=a; A=B; B=t; }
Idea: Wyzaczamy ameszy elemet w cągu tablcy zameamy go mescam z elemetem perwszym, astępe z pozostałego cągu wyberamy elemet ameszy ustawamy go a druge mesce tablcy zmeamy, td. Realzaca w C++ vod seleca
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(,,,.
ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI
ELEMENTY TEORII MOŻLIWOŚCI Opracował: M. Kweselewcz Zadeh (978) wprowadzł pojęce rozkładu możlwośc jako rozmyte ograczee, kóre odzaływuje w sposób elastyczy a wartośc przypsae daej zmeej. Defcja. Nech
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
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.
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
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
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,
Lista 6. Kamil Matuszewski 26 listopada 2015
Lsta 6 Kaml Matuszews 6 lstopada 5 4 5 6 7 8 9 4 5 X X X X X X X X X X X D X X N Gdze X-spsae, D-Delarowae, N-edelarowae. Zadae Zadae jest westą odpowedego pomalowaa. Weźmy sobe szachowcę x, poumerujmy
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
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
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
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
Statystyka Inżynierska
Statystyka Iżyerska dr hab. ż. Jacek Tarasuk AGH, WFIS 013 Wykład 3 DYSKRETNE I CIĄGŁE ROZKŁADY JEDNOWYMIAROWE, PODSTAWY ESTYMACJI Dwuwymarowa, dyskreta fukcja rozkładu rawdoodobeństwa, Rozkłady brzegowe
ZMIENNE LOSOWE WIELOWYMIAROWE
L.Kowals Zmee losowe welowmarowe ( ΩS P ZMIENNE LOSOWE WIELOWMIAROWE - ustaloa przestrzeń probablstcza. (... - zmea losowa - wmarowa (wetor losow cąg losow. : Ω R (fuca borelowsa P : Β R [0 - rozład zmee
SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM
ACTA UNIVERSITATIS WRATISLAVIENSIS No 37 PRZEGLĄD PRAWA I ADMINISTRACJI LXXX WROCŁAW 009 ANNA ĆWIĄKAŁA-MAŁYS WIOLETTA NOWAK Uwersytet Wrocławsk SPRZEDAŻ PONIŻEJ KOSZTU WŁASNEGO W PRZEDSIĘBIORSTWIE WIELOASORTYMENTOWYM
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
Bajki kombinatoryczne
Artyuł powstał a podstawe odczytu pod tym samym tytułem, wygłoszoego podczas XXXVI Szoły Matematy Poglądowej Pomysł czy rachue? w Grzegorzewcach, styczeń 006. Baj ombatorycze Joaa JASZUŃSKA, Warszawa Ja
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
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
Wykład 7. Przestrzenie metryczne zwarte. x jest ciągiem Cauchy ego i posiada podciąg zbieżny. Na mocy
Wyład 7 Przestrzeie metrycze zwarte Defiicja 8 (przestrzei zwartej i zbioru zwartego Przestrzeń metryczą ( ρ X azywamy zwartą jeśli ażdy ciąg elemetów tej przestrzei posiada podciąg zbieży (do putu tej
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
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
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
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