Regresja liniowa. Załóżmy, że mamy pięć punktów doświadczalnych danych w tabeli: Tabela 11.1 i x i y i 1 2 2,

Wielkość: px
Rozpocząć pokaz od strony:

Download "Regresja liniowa. Załóżmy, że mamy pięć punktów doświadczalnych danych w tabeli: Tabela 11.1 i x i y i 1 2 2,"

Transkrypt

1 Regrej low. Złóżm, że mm pęć puktów dośwdczlch dch w tbel: Tbel., Jeśl wkreślm te pukt, otrzmm Ruek.. Ruek. Wdć, że chocż pukt ą eco porozrzuce kutek, powedzm, błędów pomrowch, to jedk wrźe ukłdją ę wzdłuż protej. Śwdcz to o tm, że mm tu do cze z zleżoścą lową wzelke prób prokmow tch puktów welomem terpolcjm czwrtego top), któr mułb przez e przechodzć, e mją wękzego eu. Rówe protej m potć tępującą: = +b, gdze b to wpółczk, którch chwlowo e zm. Pozukwe prmetrów tkej protej, któr b przechodzł możlwe jblżej wztkch puktów dośwdczlch, ), poleg mmlzcj um: [ )] S, b) [ b)].) 93

2 gdze ) to wrtośc wpółrzędej oblczoej z rów protej dl dch. Różce mędz dokłdm wrtoścm orz wrtoścm oblczom z rów protej ą podeoe do kwdrtu, b ukąć możlwośc, że będą ę wzjem zoł kutek różc zków. Z tego też względu przedtwo w tm rozdzle metod potępow o zwę metod jmejzch kwdrtów. Dl dch z Tbel. welkość S będze rów: S,b)= [,5 +b)] + [ 4+b)] +[3 6+b)] +[4 8+b)] +[6 +b)] Formle rzecz borąc jet to fukcj dwóch zmech b. Itereują tke wrtośc tch zmech, dl którch S,b) jet mml. Wdomo, że fukcj welu zmech m mmum w pukce, dl którego pochode czątkowe tej fukcj po wztkch zmech ą rówe zeru, ztem w tm przpdku muzą bć pełoe wruk: czl: S,b ) S,b ) b [,5 b)]-)+[ 4 b]-4) +[3 6 b] 6) + [4 8 b]-8) +[ 6 b)]-) = orz [,5 b)]-)+[ 4 b]-) +[3 6 b] ) + [4 8 b]-) +[ 6 b)]-) = Po uprozczeu otrzmujem: b = 34 Rozwązem tego ukłdu rówń lowch ą welkośc:.) 6 + b = 89.3) = 7,5 orz b = 4,6 N Ruku. przedtwoo pukt z Tbel. orz lę protą określoą przez rówe : = 7,5* 4,6. 94

3 95 Aprokmcj dch dośwdczlch krzwm o częto mo zwę regrej. W przpdku, gd do tch dch dopowujem protą, mówm o regrej lowej. Wprowdźm terz wzor dl regrej lowej w poób ogól. Rówe l zpzm terz eco czej ż poprzedo jko: p ) = + = ) Fukcj S, ) dl dch {, ) [ =,...]} m potć: ) ), S gdze ozcz lczbę puktów. Chcąc zleźć mmum tej fukcj, mum rozwązć ukłd rówń, któr o zwę ukłdu rówń ormlch rów.) też ą ormle)..4) Po uporządkowu, otrzmm ukłd rówń:.5) z którego tchmt dotje ę ogóle wzor wpółczk defujące lę protą: Ruek. ) ) ), S ) ),), S

4 96.6) Spróbujm określć epewośc pomrowe w probleme regrej lowej. Zkłdm, że epewość w pomrch -ów jet zedbwl. Złożee to jet w peł uzdoe poewż wet jeśl jkś epewość teje, to jet o ewelk w porówu z epewoścm -ów. Dlej zkłdm, że epewośc wztkch wrtośc mją tką mą welkość jeśl tk e jet możem rtowć ę toowem różch wg tttczch). Oblczjąc odpowede średe odchlee tdrdowe błąd tdrdow) powśm uwzględć fkt, że jet oo podwżzoe z powodu błędów z jkm wlczlśm tłe. Iczej moż powedzeć, że wzczee prmetrów protej obż lczbę top wobod zego ukłdu. Zjduje to odzwercedlee w fkce, że lcząc średą dzelm przez -) zmt przez, co powoduje odpowede podwżzee wrtośc błędu. ) gdze.7) Po podtweu do wzorów.5).7) dch z Tbel. otrzmujem: = -4,6 = 7,5 =4.535 Tke me wrtośc wpółczków protej oblczlśm poprzedo, rozwązując w prot poób ukłd rówń.). Nepewośc prmetrów protej zjdujem metodm przeoze błędów, trktując te prmetr jko fukcje zmerzoch wrtośc ptrz rozdz. ). Otrzmm w te poób tępujące wzor błęd tdrdowe wzczoch prmetrów orz :.8) gdze welkość jet średm tdrdowm odchleem od protej zdefowm wzorem.7).

5 Ztoowe tch wzorów do dch z Tbel. dje: 4,35395 ;, Po wkreśleu puktów dch w Tbel. Ruek.) ocelśm oko, że ą oe powąze zleżoścą lową. W prktce tego tpu oce rczej e wtrcz dltego oblcz ę tzw. wpółczk korelcj, którego wrtość jet mrą korelcj mędz zmem. Jeśl wpółczk te jet blk ozcz to, że welkośc ą dobrze korelowe lub cłkowce, gd wpółczk jet rów ), co ozcz, że mędz tm zmem prwdopodobe teje jkś zleżość fukcją. W przpdku regrej lowej wpółczk te o oczwśce zwę wpółczk korelcj lowej oblcz ę go zgode ze wzorem: r.9) Wzór te podjem w potc jlepej djącej ę do oblczeń umerczch. Wrto jedk przjrzeć mu ę blżej, b zrozumeć jego e. Pokż, że wrżee: w którm śred wrtość jet: moż przekztłcć do potc: Po podtweu do wzoru.9) dch z Tbel. otrzmujem r =,976. Zmee ą ztem dobrze korelowe złożee, że ą powąze zleżoścą lową, jet uzdoe. 97

6 Omówoe wżej prmetr regrej lowej oprócz mch wpółczków orz ) zw ę tttkm.. Regrej low w Ecelu Ecel wpożo jet w rzędz fukcje tttcze łużące do oblczeń zwązch z regreją lową wkłdczą. Jede ze poobów zbkego uzk wrtośc wkjącch z regrej lowej lub wkłdczej poleg wbru obzru komórek zwerjącch de ewetule plu dodtkowe komórk polece Nrzędz główe / Edcj / Wpełee / Sere dch..., zzczć pole wboru Tred, Werze lub Kolum, Artmetcz lub Geometrcz. Progrm zme de wrtośc wrtośc leżące protej pute komórk wpeł tępm wrtoścm leżącm tej protej. Oto tbelk wkre zrobo w oprcu o tę tbelkę I6:K8) dl regrej lowej: de ą wpe w komórk I6:K7. Obok M6:Q8) pokzo te me oblcze wkoe prz pomoc fukcj tttczch: W komórkch M8:N8 ztoowo formułę tblcową REGLINP, w komórkch O8:Q8 formułę tblcową REGLINW. W Ecelu mm do regrej lowej jezcze jedą formułę tblcową REGLINX, orz tępujące formuł dzłjące jedej komórce: REGBŁSTD lcz ), NACHYLENIE lcz ), ODCIĘTA lcz ), WSP.KORELACJI lcz r), 98

7 PEARSON lcz r), R.KWADRAT lcz r ), orz KOWARIANCJA lcz ). Ntęp przkłd pokzuje ztoowe ektórch z ch. Fukcj REGLINP może lczć ż prmetrów, w przkłdze wbro tlko 6. Arkuz. W kolumch B C Arkuz. zjdują ę de z Tbel., w kolumch D, E, F oblczoo odpowedo kwdrt locz orz. W kolume G mm wrtośc oblczoe z rów protej dl kolejch, w kolume H kwdrt ptrz wzór.7)). W kolume B od werz 9 do 4 ą wpółczk protej orz część tttk regrej oblczoe podtwe wzorów.6.9). W komórkch od 9-ej do -tej kolum E oblczoo poowe część tch welkośc z użcem odpowedch fukcj Ecel. Wróżo w komórkch D4:E6 tbelk jet mcerzą zwerjącą wk dzł fukcj REGLINP. Jk zwze, gd mm do cze z fukcją djąc wk w potc mcerz, jperw leż zzczć komórk, w którch mją ę zleźć wk, wwołć fukcję, zdć jej prmetr, tępe cąć jedocześe klwze Shft, Ctrl orz Eter. Fukcj REGLINP oblcz węcej tttk ż pokzo w Arkuzu., le tm etpe ogrczlśm ę tlko do tch, które omówoo wżej. Nleż róweż dodć, że w wku dzł tej fukcj otrzmujem kwdrt wpółczk korelcj lowej, e m wpółczk,98797 =,976). Regreję lową touje ę róweż do zleżośc wrżoch fukcją wkłdczą, poewż logrtmując rówe wkłdcze otrzmujem rówe protej. Jet to wże 99

8 ztoowe regrej lowej, bowem zleżośc wkłdcze ą powzeche w fzce, chem bolog. Pokżem jk to ę rob przkłdze rozpdu jąder promeotwórczch Rozdzł 9). Rozwąze rów opującego rozpd moż zpć jko: N t N e gdze jet średm czem żc zwązm z okreem połowczego zku relcją: Po zlogrtmowu mm: t T / =,693 l N t l N gdze zmeą jet oczwśce t, czl cz. Wobec tego prmetrm protej będą ln orz /. W tbelce zmezczm odpowede oblcze dl dch umezczoch w dwóch perwzch kolumch. Są to: cz p. w godzch orz zbkość zlcz rozpdów w jedotkch umowch. Wkre zrobo jet w oprcu o zzczoe kolum. W zzczoej zro komórce zjduje ę wlczoe jlepze przblżee średego czu żc wkjące z metod regrej lowej. t 3,,, ep.lnt) teoret.lnt), 3 4

Załóżmy, że mamy pięć punktów doświadczalnych danych w tabeli: Tabela 11.1 i x i y i 1 2 2, Rysunek 11.

Załóżmy, że mamy pięć punktów doświadczalnych danych w tabeli: Tabela 11.1 i x i y i 1 2 2, Rysunek 11. Regrej low. Złóżm, że mm pęć puktów dośwdczlch dch w tbel: Tbel.,5 4 3 6 3 4 8 4 5 6 Jeśl wkreślm te pukt, otrzmm Ruek.. 7 6 5 4 3 4 6 8 Ruek. Wdć, że chocż pukt ą eco porozrzuce kutek, powedzm, błędów

Bardziej szczegółowo

11. Aproksymacja metodą najmniejszych kwadratów

11. Aproksymacja metodą najmniejszych kwadratów . Aproksmcj metodą jmejszch kwdrtów W ukch przrodczch wkoujem często ekspermet polegjące pomrch pr welkośc, które, jk przpuszczm, są ze sobą powąze jkąś zleżoścą fukcją =f(, p. wdłużee spręż w zleżośc

Bardziej szczegółowo

Regresja liniowa. (metoda najmniejszych kwadratów, metoda wyrównawcza, metoda Gaussa)

Regresja liniowa. (metoda najmniejszych kwadratów, metoda wyrównawcza, metoda Gaussa) Regresj low (metod jmejszch kwdrtów, metod wrówwcz, metod Guss) stot metod postult Guss współczk prostej kostrukcj prostej teoretczej trsformcj fukcj elowch przkłd Regresj low czm poleg? Jeśl merzoe dwe

Bardziej szczegółowo

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański

INFORMATYKA W CHEMII Dr Piotr Szczepański INFORMATYKA W CHEMII Dr Potr Szczepńk Ktedr Chem Fzczej Fzkochem Polmeró ANALIZA REGRESJI REGRESJA LINIOWA. REGRESJA LINIOWA - metod jmejzch kdrtó. REGRESJA WAŻONA 3. ANALIZA RESZT 4. WSPÓŁCZYNNIK KORELACJI,

Bardziej szczegółowo

Rys. 1. Interpolacja funkcji (a) liniowa, (b) kwadratowa, (c) kubiczna.

Rys. 1. Interpolacja funkcji (a) liniowa, (b) kwadratowa, (c) kubiczna. terpolcj.doc Iterpolcj fukcj. Sformułowe problemu: Rs.. Iterpolcj fukcj low, b kwdrtow, c kubcz. De są rgumet,,,. orz odpowdjące m wrtośc fukcj = f, = f,, = f. Postć fukcj = f jest e z lub z. Poszukw jest

Bardziej szczegółowo

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

STATYSTYKA MATEMATYCZNA STATYSTYKA MATEMATYCZNA Woskowe sttstcze - egesj koelcj teść Wpowdzee Regesj koelcj low dwóch zmech Regesj koelcj elow - tsfomcj zmech Regesj koelcj welokot Wpowdzee Jedostk zoowośc sttstczej mogą ć chktezowe

Bardziej szczegółowo

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH

FUNKCJE DWÓCH ZMIENNYCH FUNKCJE DWÓCH MIENNYCH De. JeŜel kaŝdemu puktow (, ) ze zoru E płaszczz XY przporządkujem pewą lczę rzeczwstą z, to mówm, Ŝe a zorze E określoa została ukcja z (, ). Gd zór E e jest wraźe poda, sprawdzam

Bardziej szczegółowo

dr Michał Konopczyński Ekonomia matematyczna ćwiczenia

dr Michał Konopczyński Ekonomia matematyczna ćwiczenia dr Mchł Koopczńsk Ekoom mtemtcz ćwcze. Ltertur obowązkow Eml Pek red. Podstw ekoom mtemtczej. Mterł do ćwczeń MD r 5 AE Pozń.. Ltertur uzupełjąc Eml Pek Ekoom mtemtcz AE Pozń. Alph C. Chg Podstw ekoom

Bardziej szczegółowo

BADANIE DRGAŃ RELAKSACYJNYCH

BADANIE DRGAŃ RELAKSACYJNYCH BADANIE DRGAŃ RELAKSACYJNYCH Ops ukłdu pomrowego Ukłd pomrow skłd sę z podstwowch częśc: dego geertor drgń relkscjch, zslcz geertor, geertor odese (drgń hrmoczch), oscloskopu. Pokz rsuku schemt deow geertor

Bardziej szczegółowo

instrukcja do ćwiczenia 5.1 Badanie wyboczenia pręta ściskanego

instrukcja do ćwiczenia 5.1 Badanie wyboczenia pręta ściskanego 5.Bde wocze pręt śckego UT-H Rdom Ittut Mechk Stoowej Eergetk Lortorum Wtrzmłośc Mterłów trukcj do ćwcze 5. Bde wocze pręt śckego I ) C E L Ć W I C Z E N I A Celem ćwcze jet dośwdczle wzczee metodą Southwell

Bardziej szczegółowo

Metody numeryczne. Wykład nr 5: Aproksymacja i interpolacja. dr Piotr Fronczak

Metody numeryczne. Wykład nr 5: Aproksymacja i interpolacja. dr Piotr Fronczak Metod umerze Wkłd r 5: Aproksmj terpolj dr Potr Frozk Aproksmj terpolj Aproksmj rówem lowm Błąd dopsow E - Fukj dwóh zmeh Fukj E m mmum dl tkh wrtoś, dl którh pohode ząstkowe względem zerują sę: E E Jest

Bardziej szczegółowo

Całkowanie numeryczne Zadanie: obliczyć przybliżenie całki (1) używając wartości funkcji f(x) w punktach równoodległych. Przyjmujemy (2) (3) (4) x n

Całkowanie numeryczne Zadanie: obliczyć przybliżenie całki (1) używając wartości funkcji f(x) w punktach równoodległych. Przyjmujemy (2) (3) (4) x n lkowe_um- łkowe umercze Zde: olczć przlżee cłk ( ) d () użwjąc wrtośc ukcj () w puktc rówoodległc. Przjmujem (), gdze,,, () () tąd / (5) Metod prostokątów d / (6) gdze / / (7) -- :9: /6 lkowe_um- td. td.

Bardziej szczegółowo

1. Weryfikacja hipotez dotyczących wariancji test F. 2. Wykorzystanie statystyki F do badania istotności regresji

1. Weryfikacja hipotez dotyczących wariancji test F. 2. Wykorzystanie statystyki F do badania istotności regresji PODSTAWY STATYSTYKI 1. Teor prwdopodobeńtw element kombntork. Zmenne loowe ch rozkłd 3. Populcje prób dnch, etmcj prmetrów 4. Tetowne hpotez 5. Tet prmetrczne (n przkłdze tetu t) 6. Tet neprmetrczne (n

Bardziej szczegółowo

DOPASOWANIE ZALEŻNOŚCI LINIOWEJ DO WYNIKÓW POMIARÓW

DOPASOWANIE ZALEŻNOŚCI LINIOWEJ DO WYNIKÓW POMIARÓW DOPAOWANIE ZALEŻNOŚCI LINIOWEJ DO WYNIKÓW POMIARÓW Jedm stotch gdeń l dch pomroch jest dopsoe leżośc teoretcej do kó pomró. Dotc oo stucj gd dokoo ser pomró pr elkośc które są e soą poąe leżoścą f... m

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

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

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

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

Bardziej szczegółowo

opisać wielowymiarową funkcją rozkładu gęstości prawdopodobieństwa f(x 1 , x xn

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(,,,.

Bardziej szczegółowo

POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA INDUKCJI

POMIAR WSPÓŁCZYNNIKA INDUKCJI Ćwczee r 6 Elektrczość mgetzm POAR WPÓŁCZYNNKA NDUKCJ Op teoretcz do ćwcze zmezczo jet troe www.wtc.wt.ed.pl w dzle DYDAKTYKA FZYKA ĆWCZENA LABORATORYJNE. Op kłd pomrowego Ukłd pomrow do d zjwk dkcj elektromgetczej

Bardziej szczegółowo

Sposoby wyznaczenia błędu bezwzględnego. Pomiar bezpośredni. Pomiar pośredni. f x. f x. f x. f x. x n = =

Sposoby wyznaczenia błędu bezwzględnego. Pomiar bezpośredni. Pomiar pośredni. f x. f x. f x. f x. x n = = Pomr jego dokłdość. Kżdy pomr dje m wyk z pewą ylko dokłdoścą, węc obcążoy je epewoścą pomrową (błędem pomrowym). Pomry fzycze dzelmy : bezpośrede pośrede. Pomrm bezpośredm zywmy ke, kórych wrość lczbową

Bardziej szczegółowo

Teoria i praktyka. Wyższa Szkoła Turystyki i Ekologii. Fizyka. WSTiE Sucha Beskidzka Fizyka

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

Bardziej szczegółowo

Środek masy i geometryczne momenty bezwładności figur płaskich 1

Środek masy i geometryczne momenty bezwładności figur płaskich 1 Środek ms geometrzne moment bezwłdnoś fgur płskh Środek ms fgur płskej Zleżnoś n współrzędne środk ms, fgur płskej złożonej z fgur regulrnh rs.. możem zpsć w nstępują sposób: gdze:. pole powerzhn -tej

Bardziej szczegółowo

METODY KOMPUTEROWE 1

METODY KOMPUTEROWE 1 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN MTODA ULRA Mcał PŁOTKOWIAK Adam ŁODYGOWSKI Kosultacje aukowe dr z. Wtold Kąkol Pozań 00/00 MTODY KOMPUTROW WIADOMOŚCI WSTĘPN Metod umercze MN pozwalają a ormułowae matematczc

Bardziej szczegółowo

Ę Ę Ę Ą ź Ę ń Ę ć ć ń ć ć ń Ą Ę ć ń źć ń ć ź ń ć ć Ę ć ć ć ć ń Ś ć ć Ć ć ć Ć ń ć ć Ć Ć Ś Ś ć Ś Ż ć ń ć Ć ń ć ń ć źć ć ć ć ń Ć ć Ć ń ń ń ń ń ń ć ź ć ń ć ć ć ć ć ć ń ź ń ć ń ź ć ć ć Ć ć ć ć ź ć Ć ć ć ć ć

Bardziej szczegółowo

Ć Ź ć Ę ć Ę Ć Ź Ź Ć

Ć Ź ć Ę ć Ę Ć Ź Ź Ć Ź Ć Ć Ź ć Ę ć Ę Ć Ź Ź Ć Ł Ą Ę Ć ć ćź ć Ź Ź Ź Ź Ą Ć ć Ł Ł Ł Ę ć ć Ź Ą ć Ę ć Ź Ź Ź Ź ć Ź Ź ć Ź ć Ł ć Ą Ć Ć Ć ć Ź Ą Ź ć Ź Ł Ł Ć Ź Ą ć Ć ć ć ć ć Ć Ć ć Ć ć ć Ł Ę Ź ć Ć ć Ź Ź Ć Ź Ź ć ć Ź ć Ź Ź Ź Ą Ę Ń Ź Ć Ą

Bardziej szczegółowo

ć ć Ń Ę

ć ć Ń Ę ż ź ć ć Ń Ę ć Ś Ę Ś ć ć ż ć ż ż ż ć ć ć ż ź ć ż ż ż ż ć ż ż Ś ź ż ć Ą ż ż ż ż ż ż ź ć ż ć ż Ś ż ć ż ż Ą ż ż Ę ć Ż ż ć Ż ż ż ż ż ć ż ż ż ż ż ź ć ż ż ć ż ź Ś ż ż ć ż ż ż ż ć ćż ż ć ż ż ż ź ż ć ż ż ż Ś

Bardziej szczegółowo

WYZNACZANIE PRĘDKOŚCI DŹWIĘKU W POWIETRZU METODĄ FALI STOJĄCEJ

WYZNACZANIE PRĘDKOŚCI DŹWIĘKU W POWIETRZU METODĄ FALI STOJĄCEJ Drg fle WYZNACZANIE PRĘDKOŚCI DŹWIĘKU W POWIETRZU METODĄ FALI STOJĄCEJ. Ops teoretcz do ćwcze zmeszczo jest stroe www.wtc.wt.ed.pl w dzle DYDAKTYKA FIZYKA ĆWICZENIA LABORATORYJNE.. Ops kłd pomrowego Drg

Bardziej szczegółowo

ć ć Ę ż Ą ż ż Ź ć Ę Ą ż Ą ć ż ć ć ż ż ć Ę ż ż ć ż ć

ć ć Ę ż Ą ż ż Ź ć Ę Ą ż Ą ć ż ć ć ż ż ć Ę ż ż ć ż ć ć ć Ł ć ć ć Ę ż Ą ż ż Ź ć Ę Ą ż Ą ć ż ć ć ż ż ć Ę ż ż ć ż ć ż ćż Ń ż ż ż ż ż ż ż ż Ź ż ż ż ć ć ż Ę Ń ć ż Ą ż Ś ż ż ć ć Ź ć ć ż ż Ź ż ć Ę Ń Ź ż ć ć ż Ń Ł ć ć ć Ż ż ć ć ż Ź ż Ę Ą ż ż ćż ż ż ć ż ż ż ć ć ż

Bardziej szczegółowo

Ę ś ś ń ź ź Ę ć Ę Ł ń ś ń ś Ż ń Ę ś ń Ę ś Ę ń ś ń ś ś Ż ś Ę ń ś ś ś Ę Ę ś ś ś Ę ś ść ś ść

Ę ś ś ń ź ź Ę ć Ę Ł ń ś ń ś Ż ń Ę ś ń Ę ś Ę ń ś ń ś ś Ż ś Ę ń ś ś ś Ę Ę ś ś ś Ę ś ść ś ść Ś Ś ś ś ś ś Ą Ą ź ź ć ź Ę ś ń ś ś Ę ś ś ń ź ź Ę ć Ę Ł ń ś ń ś Ż ń Ę ś ń Ę ś Ę ń ś ń ś ś Ż ś Ę ń ś ś ś Ę Ę ś ś ś Ę ś ść ś ść ć Ę ć Ą ś ś ń ń ć ś ś ń Ń ś ś ć ć ń ś ź ś ść ń Ź ń ść ś ń ń ść ś ś ń ść ń ść

Bardziej szczegółowo

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych i schemat oceniania zadań otwartych

Klucz odpowiedzi do zadań zamkniętych i schemat oceniania zadań otwartych Klucz odpowiedzi do zdń zmkniętc i scemt ocenini zdń otwrtc Klucz odpowiedzi do zdń zmkniętc 4 7 9 0 4 7 9 0 D D D Scemt ocenini zdń otwrtc Zdnie (pkt) Rozwiąż nierówność x x 0 Oliczm wróżnik i miejsc

Bardziej szczegółowo

ż ć Ę ż ż ż Ń Ł ż ż ż ż ż ż ż ż

ż ć Ę ż ż ż Ń Ł ż ż ż ż ż ż ż ż ż ć Ę ż ż ż Ń Ł ż ż ż ż ż ż ż ż ż ż Ń ż ż Ń Ń Ń ż ć ż ż ć ż ż ż ć Ą Ń ż ć ć ż ż ż ż ć ćż ż Ń Ń Ł ż Ń Ń Ń ć Ń ć ć Ń ż Ń Ń ż ż ż ć Ń ć ż ć ć ć ć Ń ż Ń Ń ć Ń Ę ż Ń ż ż ż Ł ż ć ż ć ż ż ż ż ć ć ż ż ć ź ż ż

Bardziej szczegółowo

Ć ć ń Ć ń ć ć Ć

Ć ć ń Ć ń ć ć Ć ć Ł ś ś Ć ć ć ń Ć ć ń Ć ń ć ć Ć Ć Ć ń ć Ł ś ć ń ć Ć ś Ć ń ć ć ź ś ś ść Ł ść ś ć ź ć ś ć ś ć ć ć ć Ć ś ś ć Ć ń ś ź ć ź ć ś ń ń ń ś Ą źć Ć Ć Ć ć ź ć ź ś ć Ę Ć ś ć ś ć ć ś Ć ć ś Ę Ć Ć ć ź ć ć Ć ń Ę ć ć ń

Bardziej szczegółowo

Ł Ż ś ć ż ż ś ś ż ś Ę ś Ę ż ź Ż ść Ż

Ł Ż ś ć ż ż ś ś ż ś Ę ś Ę ż ź Ż ść Ż Ż Ę Ł Ż ś ć ż ż ś ś ż ś Ę ś Ę ż ź Ż ść Ż Ż ś ś ś ć ś Ż ć ź ż ś ż ć ź ź ź Ę ć ż Ń ść ć Ł Ż ś ść ś ż ć ż ć ć ć ć ć ść ć ś ś ć ż ź ć ć ż ś ć Ę ś ż ć ść ć ź ź ś Ź ś ść ś ś ć ś ż ż ś ś ś ś ś ż ś ś Ź ż ś Ś ś

Bardziej szczegółowo

ń ż Ż

ń ż Ż Ł ń ć ń Ż ń ż Ż Ę ń Ź Ż Ń ż ń ż Ż ń ż Ć Ę Ę ć ć ż ć ń ć ć ć ć ć ć Ę ń ć ń Ż ć Ą Ż ć ń ż ć ć Ń Ń ż ć ć ć Ż ć ź ż ć ć ć ż Ę ć ć Ń ć ż ć Ą ć ć ć Ę ć ń ż ć ć ń Ń ż ń ć Ą ż ć ń ć ż ż Ę Ź Ż Ż ń Ę Ż Ę Ę ż ń ż

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta

Józef Beluch Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie. Wpływ wag współrzędnych na wyniki transformacji Helmerta Józef Beluch Akadema Górczo-Hutcza w Krakowe płw wag współrzędch a wk trasformacj Helmerta . zór a trasformację współrzędch sposobem Helmerta: = c + b = d + a + a b () 2 2. Dwa modele wzaczea parametrów

Bardziej szczegółowo

Ę ź Ą

Ę ź Ą Ę ź Ą Ę Ł Ń Ż Ż ć Ł ć ć ć ć Ż Ż Ć Ż ć Ż Ż Ń Ć Ć Ć Ż ć ć ć Ć ć Ż Ż Ć Ć Ż Ż Ź Ż Ż ć ć ć Ż Ż Ć Ć Ż Ź Ż Ż ć Ż Ż Ć Ż ć Ż Ł Ń Ę ć Ż Ł Ż ć Ć ć ć Ę Ż ć Ć Ż ć ć Ź Ć ć Ć Ź ć ć ć Ć ć ć Ż ć ć ć ć Ż Ę ć Ę Ć ć Ć Ą Ż

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

Ł Ą Ń

Ł Ą Ń Ł Ą Ń Ł Ł ź ź Ż Ż Ą Ł ź ź Ł Ź Ż Ź ź Ż Ż Ż ź Ć Ą ź Ł Ć Ż Ż Ż Ź Ć ź Ń Ż Ż Ć Ć ź Ż Ć ź Ź Ć Ć ź Ź Ć Ź Ż ź Ź Ż Ć ź Ń Ź Ć Ć ź Ż Ź Ź Ż Ć Ź Ż Ż Ż Ż Ż Ń Ą Ź ź Ć Ż Ż Ż Ż Ż ź Ż Ż Ź ź Ć Ć Ź Ż Ł Ą Ń ź Ń Ż Ć Ą Ź Ą

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

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z FIZYKI. SPRAWOZDANIE Z PRACY LABORATORYJNEJ nr.........

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z FIZYKI. SPRAWOZDANIE Z PRACY LABORATORYJNEJ nr......... WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA ĆWICZENIA LABORATORYJNE Z FIZYKI prowdząc(y)... grup... podgrup... zespół... seestr... roku kdeckego... studet(k)... SPRAWOZDANIE Z PRACY LABORATORYJNEJ r......... pory wykoo

Bardziej szczegółowo

MACIERZE I DZIAŁANIA NA MACIERZACH. Niech ustalone będzie ciało i dwie liczby naturalne,.

MACIERZE I DZIAŁANIA NA MACIERZACH. Niech ustalone będzie ciało i dwie liczby naturalne,. CIERZE I ZIŁNI N CIERZCH Nech usloe będze cło dwe lczby urle, cerzą o wyrzch z cł wymrch zywmy kżdą fukcję cerz ką zpsujemy w posc belk ) cerz zpsujemy róweż wele ych sposobów, w zleżośc od ego jką jej

Bardziej szczegółowo

ć ć ź ć ć ć Ź ź Ź ź

ć ć ź ć ć ć Ź ź Ź ź ć Ż Ż ć ć ć ź ć ć ć Ź ź Ź ź ć ź ć ź ć ź ź ź ź ź ź ź ć ć ź ć źć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ź ć ć ć ź ć ć ć ć Ź ć ć ć Ó Ż ć ć Ź ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ź ć ź ć ć ć ć ź ć ć ć

Bardziej szczegółowo

ANALIZA ZALEŻNOŚCI DWÓCH ZMIENNYCH ILOŚCIOWYCH

ANALIZA ZALEŻNOŚCI DWÓCH ZMIENNYCH ILOŚCIOWYCH ANALIZA ZALEŻNOŚCI DWÓCH ZMIENNYCH ILOŚCIOWYCH Na ogół oprócz obserwacj jedej zmeej zberam róweż formacje towarzszące, które mogą meć zaczee w aalze teresującej as welkośc. Iformacje te mogą bć p. wkorzstae

Bardziej szczegółowo

ć Ź Ę ź Ó ż ż Ś Ć Ś

ć Ź Ę ź Ó ż ż Ś Ć Ś Ż Ę Ę Ó Ę Ś ż ć Ź Ę ź Ó ż ż Ś Ć Ś Ż ć Ć ć Ś ć Ó Ń Ż ć Ć Ż Ą Ę Ż Ż Ż Ó Ż Ó Ó Ś Ż Ć Ę Ź ć ż Ó ÓĘ ż Ż Ó Ę Ż ż Ą Ą Ż Ś Ć ż Ź Ż ć ć Ś ć ż Ą Ś Ó ć Ź ć Ó Ó Ść ż Ó Ó Ć Ó Ó Ść ć Ś ć ż ć Ó Ó ć ć ć Ó ć Ó ć Ó ć Ó

Bardziej szczegółowo

SYSTEMY ROZMYTO-NEURONOWE REALIZUJĄCE RÓŻNE SPOSOBY ROZMYTEGO WNIOSKOWANIA

SYSTEMY ROZMYTO-NEURONOWE REALIZUJĄCE RÓŻNE SPOSOBY ROZMYTEGO WNIOSKOWANIA POLIECHIK CZĘSOCHOWSK KEDR IŻYIERII KOMPUEROWEJ PRC DOKORSK SYSEMY ROZMYO-EUROOWE RELIZUJĄCE RÓŻE SPOSOY ROZMYEGO WIOSKOWI Roert owc Promotor: dr h. ż. Dut Rutows rof. dzw. P.Cz. Częstochow 999 eszm chcłm

Bardziej szczegółowo

Przykład 2.5. Figura z dwiema osiami symetrii

Przykład 2.5. Figura z dwiema osiami symetrii Przkłd 5 Figur z dwiem osimi smetrii Polecenie: Wznczć główne centrlne moment bezwłdności orz kierunki główne dl poniższej figur korzstjąc z metod nlitcznej i grficznej (konstrukcj koł Mohr) 5 5 5 5 Dl

Bardziej szczegółowo

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk

Niepewności pomiarów. DR Andrzej Bąk Nepewośc pomarów DR Adrzej Bąk Defcje Błąd pomar - różca mędz wkem pomar a wartoścą merzoej welkośc fzczej. Bwa też azwa błędem bezwzględm pomar. Poeważ wartość welkośc merzoej wartość prawdzwa jest w

Bardziej szczegółowo

Ł ź ś ń ść ść ś ć ć ś ć ź ź ć ć ń ć ść ć ć ś

Ł ź ś ń ść ść ś ć ć ś ć ź ź ć ć ń ć ść ć ć ś Ł ń ść ś Ż ś ś ć ś ś Ż ż ś ś ść ś śń ż Ż ć ś ń Ś ż ć ż ść Ł ź ś ń ść ść ś ć ć ś ć ź ź ć ć ń ć ść ć ć ś Ą Ż Ą ś ż ż ż ż ż ż ż ż ć ż ż ś ć ż ż ź ź ń ś ć ż ć ć ż ż ć ż ż ż ś ć ż ż źć ż ż ż ż Ż ż ń ż ż

Bardziej szczegółowo

Ą Ł Ę Ń Ą Ó ŚĆ Ś ć Ó ń ć ŚĆ ć ć

Ą Ł Ę Ń Ą Ó ŚĆ Ś ć Ó ń ć ŚĆ ć ć ń Ą Ą Ł Ę Ń Ą Ó ŚĆ Ś ć Ó ń ć ŚĆ ć ć Ś Ó ć ć ć ć Ż Ę Ż Ś Ć ń ć ń ć ć ć Ż Ż Ć ć Ż ć ć ć ć ć Ż Ż Ś Ć ń Ć Ó ć Ś Ś Ź ć ć ń ć ć Ż ć ć Ć Ż ń ć ć Ś Ć ć ŚĆ ć ć Ś ć Ż ć ć Ż ŚĆ Ś ń Ś Ż Ś ń Ż ń Ś ŹĆ Ś Ś Ś ń Ś ć Ó

Bardziej szczegółowo

ć ż ć Ł ż Ę Ł Ę Ł ń Ę Ę ż ż ń ż

ć ż ć Ł ż Ę Ł Ę Ł ń Ę Ę ż ż ń ż ń Ę ż ż ż Ę ż Ż Ż Ó Ż ż Ę Ę ż ż Ż ż ż Ę Ą Ę ć ż ć Ł ż Ę Ł Ę Ł ń Ę Ę ż ż ń ż Ń ń Ę ń ż Ę ń żć ż Ż ć Ę Ż Ł Ż ń Ę ż Ż Ę ć ń ć Ę Ó ń ń ń Ę ń Ń ź ż ż Ę Ż Ż ń ż ż ń ż ć ż ńż Ż Ż ź Ę Ż ż Ę ń Ż ż ź Ż Ż ć ż ń

Bardziej szczegółowo

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego

Przykładowe zadania dla poziomu rozszerzonego Przkładowe zadaia dla poziomu rozszerzoego Zadaie. ( pkt W baku w pierwszm roku oszczędzaia stopa procetowa bła rówa p%, a w drugim roku bła o % iższa. Po dwóch latach, prz roczej kapitalizacji odsetek,

Bardziej szczegółowo

Linie regresji II-go rodzaju

Linie regresji II-go rodzaju Lam regresj II-go rodzaju zmeej () względem () azwam zadae krzwe g(;,, ) oraz h(;,, ) gd spełają oe odpowedo waruk: E E Le regresj II-go rodzaju ( ( )) ( ) ( ) ( ) ( ) g ;,,... g ;,,... f, dd m,,... (

Bardziej szczegółowo

Rozwiązanie niektórych zadań treningowych do I kolokwium sem. zimowy, 2018/19

Rozwiązanie niektórych zadań treningowych do I kolokwium sem. zimowy, 2018/19 Rozwąze ektóryh zdń tregowyh do I kolokwum sem. zmowy, 8/9 Zd.. V = ost, = 98 K W wrukh dtyzyh Q = ΔU =. Końową temperturę zjdzemy rozwązują rówe ΔU =. Zm eerg wewętrzej zhodz wskutek rekj hemzej jlepej

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

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

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

Bardziej szczegółowo

Zastosowanie działań na hipersześcianach binarnych w diagnostyce sieci komputerowych

Zastosowanie działań na hipersześcianach binarnych w diagnostyce sieci komputerowych toowe dłń hpereścch brych w dgotyce ec komputerowych Formle, -wymrowym hpereścem brym ywmy grf wykły o węłch których kżdy opy jet ym wektorem brym (,..., ),( {, }, ) or o krwędch, łącących te węły, których

Bardziej szczegółowo

ż

ż ż ż ż ń Ł Ń Ś Ę ż Ą ż ż ż Ż ż Ę ń ż ż ż Ą Ą ż Ą ń ż ń ć ż ć ć Ę Ą ż Ń Ę Ę Ę ż ź ż ż ć ż ż ć ć Ę Ą ż Ę ż ć ż ć ż Ę Ą ż Ę Ę Ę ż Ę ż ż ż Ż ż ć ż ń ć ń ż ż ż Ą Ę Ą ń ń ń ń ń ż Ą ć ż Ź ż ć Ą Ż ż Ś Ą ż Ą Ą ż

Bardziej szczegółowo

Ę Ę ć ć Ę Ą Ę Ą Ę Ę Ę Ę Ę Ę ź Ę Ż Ę Ę Ę Ę ć Ę Ę ć Ę ć

Ę Ę ć ć Ę Ą Ę Ą Ę Ę Ę Ę Ę Ę ź Ę Ż Ę Ę Ę Ę ć Ę Ę ć Ę ć Ł ź Ą Ł Ę Ż Ę Ą ź ź Ę Ę Ę Ę ć ć Ę Ą Ę Ą Ę Ę Ę Ę Ę Ę ź Ę Ż Ę Ę Ę Ę ć Ę Ę ć Ę ć ź Ę Ę Ę ź Ę ć ź Ę ć Ę ź ć Ę ć Ę Ł ź Ę Ę Ę Ę Ę Ę Ę Ę Ę Ę ź Ę ć ź Ę ć Ę Ę Ę Ę ź Ę Ę ź ź ź ź ź Ę ź ź ź Ę ć ć Ń ź ź ź ź ź Ą ć ź

Bardziej szczegółowo

Ź ź Ź

Ź ź Ź ć Ą Ź ź Ź Ę Ń Ż Ź ć ć ć Ź ć Ż ć ć Ł Ż Ź Ź ć ć ć Ż Ą Ź ć ć Ż Ź ć Ń Ż Ń Ć Ż Ż Ń ć ć Ż ć Ź Ż Ź Ż Ż Ż Ż ć ć ć ć Ż Ż ć ć Ż ć Ź Ę ć Ń ć Ź Ń Ź Ł ć Ż Ż Ż Ź Ż ć Ę Ę Ę Ł Ę Ę Ę Ż Ę ć Ź Ź ć Ź Ń Ź Ż ć ź Ż Ń Ł Ł Ą ć

Bardziej szczegółowo

Ń Ą Ń Ń Ń

Ń Ą Ń Ń Ń ŁĄ Ń Ł ć ć ć Ę Ę Ą Ą Ę Ń Ą Ń Ń Ń Ń ć Ą Ź ć Ź ć Ź ć ź ź Ł Ą Ę ć ć Ę Ć Ć Ą ć Ć Ć Ł Ć Ź Ć Ą Ą Ą Ą ĄĄ Ć Ą Ą Ą ć Ć Ł Ć Ę Ć Ć Ę Ę Ć Ć Ę Ą Ć Ć Ń Ń Ć Ę Ć Ł Ć Ł Ą Ę Ź Ć Ł Ę Ł Ł Ł Ę Ę Ł Ę Ł Ć Ć Ą Ę Ł Ą Ć Ą Ź Ą Ę

Bardziej szczegółowo

ź Ę

ź Ę ź Ę Ę ń Ń Ń Ą Ę ń ń Ę ć Ó ź ń ń ć Ę Ę ń ć ń ć Ę ń ń Ę Ą Ł ć ń Ę Ą ń Ę ń ń Ę ń Ę Ę Ę Ź Ę ń ć ć Ę ć Ź Ź Ź Ź Ń ć ć Ń Ę ć ć ć ć ć Ź ć ć ć ć Ę ń ć ń Ę Ę Ź ń Ó Ł Ź ć ć Ę ź ź Ń ć ć ć ć ć ć ć ć ć Ą ć ć Ę ć ń

Bardziej szczegółowo

ć Ó Ó Ż

ć Ó Ó Ż Ą Ą Ł Ą Ą ć Ó Ó Ż ć ć Ó ć Ó Ó Ó Ó Ó Ż Ą Ó Ż Ż Ż Ó Ó Ó Ó Ź Ó Ż Ó Ż Ą Ó Ó Ż ż Ż Ż Ż Ó Ó Ó Ó ÓĘ Ó Ż ż Ć Ż Ż Ż Ż Ł Ż Ó Ó Ó Ż Ó Ó Ó Ó Ć Ó Ó Ż ć Ó Ó Ż ŻĄ Ż Ó Ó Ż Ż Ż ć Ą ż ż Ź Ż Ź Ź Ż Ż Ó Ź Ó Ą Ó Ó Ó Ż Ó Ż Ó

Bardziej szczegółowo

Ż Ź Ż ż Ś Ś Ź Ż Ż Ż Ż Ż ć ć Ż

Ż Ź Ż ż Ś Ś Ź Ż Ż Ż Ż Ż ć ć Ż ż Ż Ź Ż ż Ś Ś Ź Ż Ż Ż Ż Ż ć ć Ż ć Ż Ę ż Ż Ź Ź ż Ż Ż ć Ż ż ć ż ć Ż Ż Ż ż Ż Ń ż Ż Ż ż ż ż ć ć Ż ć Ź ż ż Ź ż ć ż ć Ę ć ż Ł Ż ż ż ć ć Ż Ż ż Ż ż Ż ć Ż Ż ć Ż ż Ż Ż ć ć ć ć Ę ż ż ż Ę ź ż Ź Ź ż Ż Ń ć Ż Ź Ż Ż

Bardziej szczegółowo