Marta Mańka Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Współautorzy: Monika Chuchro, Adam Piórkowski, Warszawa, r.

Podobne dokumenty
CHARAKTERYSTYKA PORÓWNAWCZA PRZEBIEGU ELEMENTÓW METEOROLOGICZNYCH NA STACJACH W BORUCINIE i OSTRZYCACH (Złota Góra) - CZERWIEC 2010 r.

Rozkłady wielu zmiennych

WYKŁAD 6. Witold Bednorz, Paweł Wolff. Rachunek Prawdopodobieństwa, WNE, Uniwersytet Warszawski. 1 Instytut Matematyki

Metodologia badań psychologicznych. Wykład 12. Korelacje

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

INSTYTUT METEOROLOGII I GOSPODARKI WODNEJ INSTITUTE OF METEOROLOGY AND WATER MANAGEMENT. TYTUŁ : Dane agrometeorologiczne w modelu SWAT

WYNIKI CIĄGŁYCH POMIARÓW HAŁASU LOTNICZEGO W ŚRODOWISKU DLA LOTNISKA BABICE W WARSZAWIE

STATYSTYKA MATEMATYCZNA ZESTAW 0 (POWT. RACH. PRAWDOPODOBIEŃSTWA) ZADANIA

Instytut Fizyki Politechniki Łódzkiej Laboratorium Metod Analizy Danych Doświadczalnych Ćwiczenie 3 Generator liczb losowych o rozkładzie Rayleigha.

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka

Przetwarzanie i analiza obrazów oraz złożonych danych

Prognozowanie zanieczyszczeń atmosferycznych przy użyciu sieci neuronowych

Elementy Modelowania Matematycznego Wykład 4 Regresja i dyskryminacja liniowa

1 Podstawy rachunku prawdopodobieństwa

Porównanie modeli statystycznych. Monika Wawrzyniak Katarzyna Kociałkowska

Zestaw 2: Zmienne losowe. 0, x < 1, 2, 2 x, 1 1 x, 1 x, F 9 (x) =

Akademia Górniczo-Hutnicza Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Elektroniki

Ekonometria. Modele regresji wielorakiej - dobór zmiennych, szacowanie. Paweł Cibis pawel@cibis.pl. 1 kwietnia 2007

Akademia Górniczo- Hutnicza Im. Stanisława Staszica w Krakowie

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

Wykonawca dr hab. inż. Wojciech Dąbrowski

Analiza Parametrów Meteorologicznych

POGODA 2005 GMINY LIPOWIEC KOŚCIELNY. Pomiary dokonywane w Turzy Wielkiej (53 o N, 20 o E ; 130 m n.p.m.)

STATYSTYKA - PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

WYNIKI CIĄGŁYCH POMIARÓW HAŁASU LOTNICZEGO W ŚRODOWISKU DLA LOTNISKA BABICE W WARSZAWIE

Tablica Wzorów Rachunek Prawdopodobieństwa i Statystyki

PORTAL PRECYZYJNE DORADZTWO AGRO SMART LAB

Weryfikacja hipotez statystycznych za pomocą testów statystycznych

Weryfikacja hipotez statystycznych

Wykonawca dr hab. inż. Wojciech Dąbrowski

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Wykład 5. Opis struktury zbiorowości. 1. Miary asymetrii.

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Ważne rozkłady i twierdzenia

Prawdopodobieństwo i statystyka r.

Sprawozdanie z badań jakości powietrza wykonanych ambulansem pomiarowym w Tarnowskich Górach w dzielnicy Osada Jana w dniach

Uniwersytecki Biuletyn Meteorologiczny

WYNIKI CIĄGŁYCH POMIARÓW HAŁASU LOTNICZEGO W ŚRODOWISKU DLA LOTNISKA BABICE W WARSZAWIE

I jest narzędziem służącym do porównywania rozproszenia dwóch zmiennych. Używamy go tylko, gdy pomiędzy zmiennymi istnieje logiczny związek

Granica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywistej

Statystyka i Analiza Danych

Zadanie 1. Liczba szkód N w ciągu roku z pewnego ryzyka ma rozkład geometryczny: k =

Metody probabilistyczne

Zbigniew JERZAK Adam KOTLIŃSKI. Studenci kierunku Informatyka na Politechnice Śląskiej w Gliwicach

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

Komputerowa analiza danych doświadczalnych

Metoda najmniejszych kwadratów

WŁAŚCIWOŚCI NISKOTEMPERATUROWE MIESZANEK MINERALNO-ASFALTOWYCH. Część 1. Naprężenia termiczne nawierzchni jako skutek działania niskich temperatur

MATEMATYKA Z ELEMENTAMI STATYSTYKI LABORATORIUM KOMPUTEROWE DLA II ROKU KIERUNKU ZARZĄDZANIE I INŻYNIERIA PRODUKCJI ZESTAWY ZADAŃ

Analiza współzależności zjawisk

Statystyka. Magdalena Jakubek. kwiecień 2017

Uniwersytecki Biuletyn Meteorologiczny

Laboratorium 3 - statystyka opisowa

Metody kodowania wybranych cech biometrycznych na przykładzie wzoru naczyń krwionośnych dłoni i przedramienia. Mgr inż.

Kwantyle. Kwantyl rzędu p rozkładu prawdopodobieństwa to taka liczba x p. , że. Możemy go obliczyć z dystrybuanty: P(X x p.

Andrzej Jaśkowiak Lotnicza pogoda

Równowaga w układach termodynamicznych. Katarzyna Sznajd-Weron

zadania z rachunku prawdopodobieństwa zapożyczone z egzaminów aktuarialnych

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

WYNIKI CIĄGŁYCH POMIARÓW HAŁASU LOTNICZEGO W ŚRODOWISKU DLA LOTNISKA BABICE W WARSZAWIE

Lean Six Sigma Black Belt

Statystyka hydrologiczna i prawdopodobieństwo zjawisk hydrologicznych.

Uniwersytecki Biuletyn Meteorologiczny

Aerotriangulacja. 1. Aerotriangulacja z niezależnych wiązek. 2. Aerotriangulacja z niezależnych modeli

Protokół z wykonania pomiarów hałasu przy linii kolejowej nr 8 na odcinku Okęcie Czachówek.

KP, Tele i foto, wykład 3 1

Uniwersytecki Biuletyn Meteorologiczny

POMIAR HAŁASU ZEWNĘTRZNEGO SAMOLOTÓW ŚMIGŁOWYCH WG PRZEPISÓW FAR 36 APPENDIX G I ROZDZ. 10 ZAŁ. 16 KONWENCJI ICAO

Zadania z Zasad planowania eksperymentu i opracowania wyników pomiarów. Zestaw 3

Warszawa, dnia 30 lipca 2015 r. Poz ROZPORZĄDZENIE MINISTRA ŚRODOWISKA 1) z dnia 13 lipca 2015 r.

Rozkład normalny Parametry rozkładu zmiennej losowej Zmienne losowe wielowymiarowe

Matematyka i statystyka matematyczna dla rolników w SGGW

WYNIKI CIĄGŁYCH POMIARÓW HAŁASU W ŚRODOWISKU DLA PORTU LOTNICZEGO IM. F. CHOPINA W WARSZAWIE

Centralne twierdzenie graniczne

WYNIKI CIĄGŁYCH POMIARÓW HAŁASU W ŚRODOWISKU DLA PORTU LOTNICZEGO IM. F. CHOPINA W WARSZAWIE

Uniwersytecki Biuletyn Meteorologiczny

WYNIKI CIĄGŁYCH POMIARÓW HAŁASU LOTNICZEGO W ŚRODOWISKU DLA LOTNISKA BABICE W WARSZAWIE

Na A (n) rozważamy rozkład P (n) , który na zbiorach postaci A 1... A n określa się jako P (n) (X n, A (n), P (n)

12/30/2018. Biostatystyka, 2018/2019 dla Fizyki Medycznej, studia magisterskie. Estymacja Testowanie hipotez

WYNIKI CIĄGŁYCH POMIARÓW HAŁASU W ŚRODOWISKU DLA PORTU LOTNICZEGO IM. F. CHOPINA W WARSZAWIE

WYNIKI CIĄGŁYCH POMIARÓW HAŁASU W ŚRODOWISKU DLA PORTU LOTNICZEGO IM. F. CHOPINA W WARSZAWIE

Komputerowa Analiza Danych Doświadczalnych

1. Jednoczynnikowa analiza wariancji 2. Porównania szczegółowe

Uniwersytecki Biuletyn Meteorologiczny. Katedra Meteorologii i Klimatologii Instytut Geografii Uniwersytet Gdaoski MAJ 2010

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

SPITSBERGEN HORNSUND

WOJSKOWA AKADEMIA TECHNICZNA Wydział Mechaniczny Katedra Pojazdów Mechanicznych i Transportu LABORATORIUM TERMODYNAMIKI TECHNICZNEJ

Uniwersytecki Biuletyn Meteorologiczny

Program wycena masowa -OPARTA O METODĘ NAJWIĘKSZEJ ZALEŻNOŚCI PROF. Z. ADAMCZEWSKIEGO-

WYNIKI POMIARÓW W ZANIECZYSZCZENIA POWIETRZA W OTOCZENIU STACJI TECHNICZNO-POSTOJOWEJ KABATY

Metody prognozowania produktywności i ich wpływ na wyniki prognozowania. Kamil Beker

Plan wykładu. Statystyka opisowa. Statystyka matematyczna. Dane statystyczne miary położenia miary rozproszenia miary asymetrii

Fuzja sygnałów i filtry bayesowskie

Granica i ciągłość funkcji. 1 Granica funkcji rzeczywistej jednej zmiennej rzeczywsitej

Uniwersalny miernik XA1000

WYNIKI CIĄGŁYCH POMIARÓW HAŁASU W ŚRODOWISKU DLA PORTU LOTNICZEGO IM. F. CHOPINA W WARSZAWIE

Raport badania poddasza w domu jednorodzinnym

SPITSBERGEN HORNSUND

BŁĘDY W POMIARACH BEZPOŚREDNICH

Uniwersytecki Biuletyn Meteorologiczny

Transkrypt:

OCENA PODOBIEŃSTWA POMIĘDZY PARAMETRAMI METEOROLOGICZNYMI A DANYMI Z ANALIZY TEKSTURY ZDJĘĆ Marta Mańka Akademia Górniczo-Hutnicza w Krakowie Współautorzy: Monika Chuchro, Adam Piórkowski, Warszawa, 14.06.2018r.

Plan badania: Akwizycja obrazu 12.09.2017 r. 22.12.2017 r., Zebranie danych ze stacji pogodowych, Analiza tekstury zdjęć program dr Karoliny Nurzyńskiej, Połączenie zebranych danych, Poszukiwanie korelacji środowisko Statistica, Wnioski.

Akwizycja obrazu: 6 piętro Domu Studenckiego Babilon przy ul. Rostafińskiego 11 w Krakowie 12.09.2017 r. - 22.12.2017r. Widok na Dom Studencki Akropol, fragment ul.piastowskiej Oraz ul. Armii Krajowej, fragmenty nieba nad Akropolem, Lustrzanka cyfrowa Nikon D3000 + obiektyw Nikkor 18-105 VR + filtr UV Kenko

Metody badania fragmentów zdjęcia wykorzystywane do analizy tekstury: metoda całej sceny- czyli cała fotografia metoda kwadraty 66x66px metoda kwadraty 520x520px

metoda manualna - lewy górny róg Akropolu i fragment nieba

Stacje pomiarowe: WIOŚ Kraków stacja Złoty Róg- PM10 Stacja Meteorologiczna znajdująca się w Zespole Fizyki Środowiska Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie MapAirly stacja o id 213 temp. powietrza

Badane współczynniki meteorologiczne PM10 minimalna prędkość wiatru średnia prędkość wiatru Max. prędkość wiatru kierunek wiatru temp powietrza ciśnienie temp wew. stacji wilgotność powietrza indeks ciepła opad grad heating temp. heating voltage supply voltage 3.5V ref. voltage temp. punktu rosy ciśnienie barometryczne temperatura odczuwalna

METODY ANALIZY TEKSTURY WYKORZYSTANE PRZY POSZUKIWANIU KORELACJI COM2 obliczająca 14 cech Haralicka, FOF - First Order Features dla której parametrem była liczba poziomów szarości metoda wyliczała 5 zmiennych, GTDM Neighborhood Gray Tone Difference Matrix dla parametru określającego wielkość okna wykorzystywanego w obliczeniach - podająca 6 cech.

METODA HARALICKA 1. drugi moment kątowy (Angular Second Moment ): 2. kontrast (Contrast ): Ng 1 Ng i j p(i, j)2, Ng n=0 n 2 { i=1 j=1 p(i, j)}, mod (i j)=n, i j (ij)p (i, j) μ x μ y 3. korelacja (Correlation):, δ δ gdzie : μ x, μ y, δ x i δ y oznaczają średnią odchylenia standardowego p x, p y częściowe prawdopodobieństwofunkcji gęstości, 4. suma kwadratów: wariancja :( of Squares : Variance) : i j (i μ) 2 p(i, j ), x y 5. odwrotny moment różnicowy (Inverse Difference Moment ): 1 i j 1+(i j) p( i, j), 2 2Ng i=2 6. sumaryczna średnia ( Average): i p x+y ( i), gdzie : x i y są współrzędnymi wejścia w macierzy współwystąpień, p x+ y (i ) jest prawdopodobieństwem sumy współrzędnych x i y z macierzy współwystąpień, 7. sumaryczna wariancja Variance: 2Ng i=2 ( i f s )2 p x+y (i ), 2N g 8. sumaryczna entropia Entropy : i= 2 px +y (i) log {p x+y (i )}=f s, 9. entropia (Entropy ): i j p(i, j) log ( p( i, j)) 10. wariancja różnicowa ( Difference Variance): 11. entropia różnicowa ( Difference Entropy): Ng 1 i=0 i 2 px y (i), N i=0 i 2 p x y (i )log {p x y (i )}, g 1 12. informacje z pomiaru korelacji 1 ( Information Measures of Correlation 1): 13. informacje z pomiaru korelacji 2 ( Info.Measure of Correlation 2): (12 ) (1 exp [ 2 (HXY2 HXY)]), gdzie : HXY = i j p(i, j )log ( p(i, j )), HX, HY są entropiami p z i p y, HXY1= i j p (i, j )log { p x (i) p y ( j ) }, HXY2= i j p x (i) p y ( j ) log { p x (i ) p y ( j )}, 14. maksymalny współczynnik korelacji (Max. Correlation Coefficient): 1 2 f 14 =( druga największa wartość własna Q), gdzie : P (i, k) P ( j, k ) Q(i, j )= k P (i) P (k ). x y HXY HXY1 max {HX, HY },

METODA FIRST ORDER FEATURES G 1 1.średnia μ= i=0 ip(i), G 1 2. wariancja δ = i=0 (i μ 2 ) p(i), 2 G 1 (i μ3 ) p(i), i=0 G 1 4 4.skośność μ 4=δ i=0 (i μ 4 ) p(i) 3, G 1 2, 5. energia E= i=0 [ p(i)] G 1 6. entropia H= i=0 p(i)log 2 [ p(i)]. 3 3. kurtoza μ3 =δ

METODA NEIGHBORHOOD GRAY TONE DIFFERENCE MATRIX Gh 1, 1. grubość: [ε + i=0 p i s(i)] 2. kontrast :[ G G G 1 2 1 p p (i j) ][ 2 i=0 s(i)], Ng ( Ng 1) i=0 j=0 i j n h h h Gh 3. wartość biznesowa : Gh Gh i=0 j=0 i pi jp j G G i=0 j=0 (mod(i, j)) h 4. złożoność :[ [ i=0 p i s (i)], h (pi s(i)+p j s( j))], 2 n (p i+p j ) 2 (i j) 5. wytrzymałość : i=0 j=0 (p i +p j ), G ε + i=0 s(i) Gh Gh h gdzie : pi : prawdopodobieństwo zależności woksela o intensywności i, s (i ): wartość intensywności NGTDM obliczana jako : Σ i Ai, Ai :średnia intensywność otaczających wokseli bez uwzględnienia woksela centralnego (obliczonego z intensywności i).

WYNIKI

METODA FIRST ORDER FEATURES Dla wszystkich danych: Metoda parametryczna: Kierunek wiatru, Wilgotność powietrza, Temperatura punktu rosy, Temperatura powietrza (ze stacji mapairly oraz fis)*, Temperatura odczuwalna*, Temperatura wewnętrzna stacji *, PM 10*, Ciśnienie barometryczne (dla danych rano) Metody nieparametryczne: Wilgotność powietrza, Kierunkiem wiatru, Opady deszczu, Pm10, Temperatura powietrza.

METODA FIRST ORDER FEATURES Dla wszystkich danych: Metoda parametryczna: kierunek wiatru, wilgotność powietrza, temperatura punktu rosy, temperatura powietrza (ze stacji MapAirly oraz FIS)*, temperatura odczuwalna*, temperatura wewnętrzna stacji *, PM 10*, ciśnienie barometryczne (dla danych rano) Metody nieparametryczne: wilgotność powietrza, kierunkiem wiatru, opady deszczu, PM10, temperatura powietrza.

METODA NEIGHBORHOOD GRAY TONE DIFFERENCE MATRIX Dla wszystkich danych: Metoda parametryczna: Wilgotność powietrza * Odczuwalna temperatura* Metody nieparametryczne: Temperatura powietrza Wilgotność powietrza Kierunek wiatru * Opady deszczu Dla danych z okolic 6:00-7:30 Metoda parametryczna Temperatura punktu rosy Metody nieparametryczne: Temperatura wewnętrzna stacji

METODA HARALICK'A Dla wszystkich danych: Metoda parametryczna: temperatura powietrza ciśnienie barometryczne ciśnienie atmosferyczne temp. wewnętrzna stacji Metody nieparametryczne: temperatura powietrza ilość opadów deszczu kierunek wiatru* Dla danych z okolic 6:00-7:30 Metoda parametryczna ciśnienie atmosferyczne kierunek wiatru temp. wewnętrzna stacji

sn_hour_avg sm_hour_avg sx_hour_avg dm_hour_avg dx_hour_avg ta_hour_avg pa_hour_avg tp_hour_avg ua_hour_avg th_hour_avg vh_hour_avg Contrast Correlation Inv erse Dif f erence Moment Dif f erence Variance Dif f erence Entropy Inf ormation Measures of Correlation Inf ormation Measures of Correlation2 Contrast MANUAL building Dif f erence Variance MANUAL building Dif f erence Entropy MANUAL building Angular Second Moment MANUAL cloud Kontrast MANUAL cloud Sum Entropy MANUAL cloud Entropy MANUAL cloud Dif f erence Variance MANUAL cloud Inf ormation Measures of Correlation2 MANUAL cloud Inf ormation Measures of Correlation mini-f ragment 8 Maximal Correlation Coef f icient mini-f ragment 8 Correlation f ragment 2 Inv erse Dif f erence Moment f ragment 2 Sum Variancef ragment 2 Dif f erence Entropy f ragment 2 Inf ormation Measures of Correlation f ragment2 Inf ormation Measures of Correlation2 f ragment 2 Inv erse Dif f erence Moment f ragment 3 Dif f erence Entropy f ragment 3 Inf ormation Measures of Correlation f ragment 3 Angular Second Moment f ragment 4 Correlation f ragment 4 Inv erse Dif f erence Moment f ragment 4 Sum Entropy f ragment 4 Inf ormation Measures of Correlation2 f ragment 4 Contrast f ragment 5 Correlation f ragment 5 Inv erse Dif f erence Moment f ragment 5 Sum Entropy f ragment 5 Entropy f ragment 5 Dif f erence Variance f ragment 5 Inf ormation Measures of Correlation f ragment 5 Inf ormation Measures of Correlation2 f ragment 5 Maximal Correlation Coef f icient f ragment 5 Contrast f ragment 6 Inf ormation Measures of Correlation f ragment 6 Angular Second Moment f ragment 7 Sum of Squares: Variance f ragment 7 Sum Av eragef ragment 7 Sum Variance f ragment 7 Sum Entropy f ragment 7 Entropy mini-f ragment 7 Dif f erence Variance f ragment 7 Dif f erence Entropy f ragment 7 Inf ormation Measures of Correlation f ragment 7 Inf ormation Measures of Correlation2 f ragment 7 Maximal Correlation Coef f icient-f ragment 7 Correlation f ragment 8 Sum of Squares: Variance f ragment 8 Inv erse Dif f erence Moment f ragment 8 PM10 [mikrogramy /m3] złoty róg Zmienna MapAirly Korelacje (HaralickAll) Oznaczone wsp. korelacji są istotne z p <,05000 N=151 (Braki danych usuwano przypadkami) -0,227 0,225 0,303-0,227-0,238-0,329 0,281-0,201-0,201-0,162 0,255-0,215-0,319-0,322-0,214-0,292-0,255 0,210 0,060 0,033 0,012-0,060-0,139 0,119 0,256-0,245-0,127 0,065 0,179 0,119 0,004 0,190-0,045 0,333 0,276 0,008-0,105-0,045-0,305 0,304 0,227 0,045-0,133 0,027-0,259-0,238-0,259-0,120-0,039-0,003 0,072 0,316-0,218 0,042 0,267 0,126 0,206-0,045-0,047-0,012-0,045-0,100 0,127-0,250 0,242 0,242 0,145 0,153 0,161-0,095-0,094 0,162-0,120 0,144 0,060-0,314-0,015-0,104-0,042 0,401-0,320-0,175 0,111 0,399 0,184-0,248 0,161-0,368-0,313-0,222-0,164 0,055-0,319-0,245-0,222 0,081-0,264 0,061-0,102 0,241 0,258-0,025-0,021-0,025-0,241-0,265-0,174-0,271-0,063-0,158 0,251-0,027-0,166 0,169-0,059 0,143 0,076-0,059-0,021-0,165 0,220-0,230-0,230-0,141 0,037-0,163-0,063-0,050-0,163-0,062-0,093 0,027 0,076 0,224 0,170-0,211-0,246 0,078 0,103-0,073-0,245-0,069 0,256-0,002 0,185 0,250-0,005 0,112 0,064 0,142 0,057-0,004-0,122 0,172-0,072-0,038-0,187-0,148 0,020 0,021 0,020 0,072 0,109 0,071 0,140 0,122 0,049-0,110 0,090 0,156-0,046-0,044 0,125 0,050-0,044 0,003-0,138 0,207-0,245-0,245-0,153 0,028-0,165-0,060-0,047-0,166-0,069-0,096 0,008 0,066 0,202 0,155-0,188-0,228 0,068 0,066-0,041-0,229-0,095 0,239-0,030 0,222 0,252 0,008 0,116 0,051 0,171 0,083 0,008-0,119 0,184-0,089-0,058-0,183-0,155-0,016-0,015-0,016 0,075 0,114 0,078 0,149 0,130 0,049-0,112 0,081 0,130-0,070-0,044 0,122 0,049-0,044 0,004-0,137 0,205-0,247-0,247-0,154 0,029-0,161-0,059-0,047-0,162-0,067-0,094 0,010 0,063 0,196 0,159-0,181-0,220 0,068 0,055-0,030-0,219-0,109 0,229-0,037 0,229 0,249 0,000 0,121 0,056 0,170 0,079 0,001-0,126 0,189-0,092-0,058-0,178-0,154-0,018-0,018-0,018 0,074 0,114 0,083 0,151 0,134 0,046-0,112 0,075 0,124-0,071-0,280 0,270 0,210-0,280-0,236-0,241 0,210 0,035 0,035 0,013 0,217 0,020-0,205-0,191 0,021-0,229-0,129 0,098-0,138 0,185-0,026-0,204-0,003-0,026 0,059-0,066 0,001 0,184 0,185 0,165-0,097 0,145-0,072 0,147 0,166-0,059-0,110-0,072-0,131 0,177 0,168-0,252-0,252 0,208-0,418-0,384-0,418-0,310-0,297-0,304-0,240 0,092-0,166 0,279 0,303-0,119 0,131-0,252 0,219 0,117-0,252-0,175-0,136 0,154-0,020-0,020-0,029 0,077-0,051-0,100-0,090-0,052-0,112-0,084 0,115-0,195 0,171-0,084-0,224 0,089-0,146 0,026-0,063 0,047 0,207 0,127 0,145-0,102 0,110 0,052 0,082 0,067 0,051 0,013 0,052-0,040 0,139 0,074-0,334-0,201 0,192-0,427-0,402-0,427-0,277-0,264-0,295-0,209 0,091-0,154 0,255 0,250-0,112 0,055-0,230 0,239 0,320-0,230-0,242-0,358 0,313-0,237-0,237-0,194 0,190-0,238-0,274-0,279-0,237-0,239-0,310 0,198 0,090 0,048 0,044-0,068-0,188 0,134 0,260-0,243-0,181 0,041 0,225 0,110 0,046 0,239-0,049 0,377 0,288 0,041-0,093-0,048-0,343 0,357 0,213 0,031-0,187-0,008-0,257-0,233-0,258-0,084-0,007 0,014 0,095 0,296-0,186 0,011 0,289 0,165 0,209-0,051-0,045 0,038-0,051-0,067 0,015-0,119-0,074-0,074-0,084 0,057-0,067-0,036-0,030-0,067-0,084 0,137 0,004-0,104 0,109 0,116-0,120 0,076-0,175 0,138-0,154 0,062 0,123-0,228 0,031-0,222-0,276 0,116-0,248-0,099-0,114-0,005 0,116 0,194-0,258 0,021 0,072 0,184-0,041 0,132 0,139 0,132 0,060 0,072 0,095 0,068 0,028 0,017-0,073-0,211-0,008-0,095-0,183 0,182 0,283-0,183-0,199-0,315 0,280-0,206-0,206-0,169 0,171-0,209-0,254-0,259-0,209-0,225-0,286 0,190 0,077 0,043 0,043-0,064-0,174 0,129 0,246-0,231-0,172 0,061 0,195 0,121 0,015 0,208-0,033 0,333 0,269 0,029-0,089-0,032-0,311 0,316 0,206 0,039-0,165-0,039-0,215-0,189-0,216-0,044 0,032 0,051 0,128 0,285-0,158-0,028 0,236 0,172 0,184-0,314 0,291 0,281-0,314-0,346-0,213-0,004-0,014-0,014 0,027 0,146-0,023-0,116-0,112-0,023-0,117-0,062 0,270-0,148-0,165-0,137 0,151 0,263-0,156-0,131 0,128 0,353 0,043-0,109 0,104-0,218-0,185-0,265-0,035 0,205-0,353-0,327-0,265-0,085-0,141 0,161 0,078 0,168 0,233 0,006 0,006 0,007-0,230-0,244-0,207-0,236-0,011-0,189 0,231 0,080-0,004 0,286-0,047 0,018 0,163-0,047-0,073-0,176 0,170-0,113-0,112-0,092 0,116-0,135-0,190-0,196-0,134-0,179-0,195 0,153 0,040 0,024 0,036-0,045-0,122 0,111 0,187-0,179-0,133 0,105 0,094 0,132-0,064 0,106 0,018 0,191 0,197-0,002-0,070 0,018-0,202 0,180 0,172 0,062-0,085-0,116-0,089-0,059-0,090 0,065 0,135 0,148 0,209 0,246-0,080-0,129 0,076 0,181 0,099-0,347 0,351 0,345-0,347-0,335-0,395 0,351-0,185-0,185-0,148 0,105-0,219-0,181-0,190-0,218-0,110-0,270 0,179 0,024 0,047-0,032-0,090-0,124 0,034 0,243-0,255-0,087-0,049 0,205 0,035 0,138 0,229-0,075 0,419 0,242 0,082-0,059-0,074-0,318 0,394 0,179-0,043-0,180 0,181-0,429-0,423-0,429-0,276-0,215-0,147-0,098 0,261-0,255 0,231 0,411 0,002 0,239

Plany na przyszłość Zebranie większej ilości danych w postaci szeregu czasowego, Porównanie wyników

Dziękuję za uwagę.