ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK SZEREG CZASOWY

Podobne dokumenty
PODSTAWOWE MIERNIKI DYNAMIKI ZJAWISK

SZEREG CZASOWY Y zjawisko badane w różnych okresach lub momentach czasu. Dynamika zjawiska to zmiana zjawiska w czasie. Przykład. Y średni kurs akcji

Zad 2 Dynamika zatrudnienia mierzona indeksami łańcuchowymi w ostatnich pięciu latach kształtowały się następująco: Lata Indeksy ( w %)

Prognozowanie i symulacje

Na poprzednim wykładzie omówiliśmy podstawowe zagadnienia. związane z badaniem dynami zjawisk. Dzisiaj dokładniej zagłębimy

Statystyka. Wykład 11. Magdalena Alama-Bućko. 22 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 22 maja / 41

Analiza szeregów czasowych

L.Kowalski zadania ze statystyki opisowej-zestaw 4. ZADANIA Zestaw 4

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

MODEL TENDENCJI ROZWOJOWEJ

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

STATYSTYKA. Rafał Kucharski. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 2015/16 ROND, Finanse i Rachunkowość, rok 2

Statystyka. Wykład 12. Magdalena Alama-Bućko. 29 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 29 maja / 47

Teoretyczne podstawy analizy indeksowej klasyfikacja indeksów, konstrukcja, zastosowanie

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH I INDEKSY STATYSTYCZNE

Analiza szeregów czasowych uwagi dodatkowe

Zajęcia 1. Statystyki opisowe

Wykład 6. Badanie dynamiki zjawisk

Krzywe na płaszczyźnie.

Niezawodność elementu nienaprawialnego. nienaprawialnego. 1. Model niezawodnościowy elementu. 1. Model niezawodnościowy elementu

Statystyka. Wykład 10. Magdalena Alama-Bućko. 15 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 15 maja / 32

Analiza dynamiki zjawisk STATYSTYKA OPISOWA. Dr Alina Gleska. Instytut Matematyki WE PP. 28 września 2018

Statystyka. Wykład 11. Magdalena Alama-Bućko. 21 maja Magdalena Alama-Bućko Statystyka 21 maja / 31

KURS STATYSTYKA. Lekcja 7 Analiza dynamiki zjawisk (zjawiska w czasie) ZADANIE DOMOWE. Strona 1

Analiza Zmian w czasie

Statystyka od podstaw z systemem SAS Dr hab. E. Frątczak, ZAHZiAW, ISiD, KAE. Część VII. Analiza szeregu czasowego

STATYSTYKA. Na egzamin należy przynieść:

Zajęcia 2. Estymacja i weryfikacja modelu ekonometrycznego

XLI Egzamin dla Aktuariuszy z 8 stycznia 2007 r.

Cechy szeregów czasowych

Analiza współzależności zjawisk

oznacza przyrost argumentu (zmiennej niezależnej) x 3A82 (Definicja). Granicę (właściwą) ilorazu różnicowego funkcji f w punkcie x x x e x lim x lim

f x f y f, jest 4, mianowicie f = f xx f xy f yx

ZARZĄDZANIE KOSZTAMI UTRZYMANIA GOTÓWKI W ODDZIAŁACH BANKU KOMERCYJNEGO

KOOF Szczecin:

Statystyka. Wykład 13. Magdalena Alama-Bućko. 18 czerwca Magdalena Alama-Bućko Statystyka 18 czerwca / 36

Ćwiczenia 13 WAHANIA SEZONOWE

Konspekty wykładów z ekonometrii

Egzamin ze Statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne czerwiec 2007 Temat A

Wygładzanie metodą średnich ruchomych w procesach stałych

ANALIZA DYNAMIKI ZJAWISK (dok.) WYGŁADZANIE szeregu czasowego

Instytut Logistyki i Magazynowania

WIELOMIANY I FUNKCJE WYMIERNE

Przemieszczeniem ciała nazywamy zmianę jego położenia

ISBN (wersja drukowana) ISBN (ebook)

OPCJE. Slide 1. This presentation or any of its parts cannot be used without prior written permission of Dom Inwestycyjny BRE Banku S..A.

Rozwiązywanie układu równań metodą przeciwnych współczynników

WYKŁADY ZE STATYSTYKI MATEMATYCZNEJ wykład 2 - statystyka opisowa cd

a, b funkcji liniowej y ax + b

WYCENA KONTRAKTÓW FUTURES, FORWARD I SWAP

Egzamin ze statystyki, Studia Licencjackie Stacjonarne. TEMAT C grupa 1 Czerwiec 2007

Dyskretny proces Markowa

Motto. Czy to nie zabawne, że ci sami ludzie, którzy śmieją się z science fiction, słuchają prognoz pogody oraz ekonomistów? (K.

Zadania na IV etap Ligi Matematyczni-Fizycznej klasa II

RÓWNANIA RÓŻNICZKOWE WYKŁAD 3

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

Zbudowany i pozytywnie zweryfikowany jednorównaniowy model ekonometryczny. jest uŝyteczny do analizy zaleŝności między zmiennymi uwzględnionymi w

ROCZNIKI INŻYNIERII BUDOWLANEJ ZESZYT 7/2007 Komisja Inżynierii Budowlanej Oddział Polskiej Akademii Nauk w Katowicach

Agata Boratyńska. WYKŁAD 1. Wstępna analiza danych, charakterystyki opisowe. Indeksy statystyczne.

Wykład 5: Analiza dynamiki szeregów czasowych

Analiza dynamiki. Sesja Cena akcji 1 42,9 2 41, ,5 5 41, , ,5

więc powyższy warunek będzie zapisany jako dy dt

14. Grupy, pierścienie i ciała.

Prognozowanie popytu. mgr inż. Michał Adamczak

ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH

BEZRYZYKOWNE BONY I LOKATY BANKOWE ALTERNATYWĄ DLA PRZYSZŁYCH EMERYTÓW. W tym krótkim i matematycznie bardzo prostym artykule pragnę osiągnąc 3 cele:

LABORATORIUM Z FIZYKI TECHNICZNEJ Ć W I C Z E N I E N R 4 SPRAWDZANIE PRAWA PROMIENIOWANIA STEFANA-BOLTZMANNA

Wykład 6: Analiza danych czasowych Wykresy, indeksy dynamiki

ZAJĘCIA 25. Wartość bezwzględna. Interpretacja geometryczna wartości bezwzględnej.

Ćwiczenia 3 ( ) Współczynnik przyrostu naturalnego. Koncepcja ludności zastojowej i ustabilizowanej. Prawo Lotki.

POMIAR PARAMETRÓW SYGNAŁOW NAPIĘCIOWYCH METODĄ PRÓKOWANIA I CYFROWEGO PRZETWARZANIA SYGNAŁU

Rok akademicki: 2013/2014 Kod: ZIE n Punkty ECTS: 6. Poziom studiów: Studia I stopnia Forma i tryb studiów: -

Rysunek 1 Przykładowy graf stanów procesu z dyskretnymi położeniami.

Całka nieoznaczona Andrzej Musielak Str 1. Całka nieoznaczona

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Wykład 5

Politechnika Częstochowska Wydział Inżynierii Mechanicznej i Informatyki. Sprawozdanie #2 z przedmiotu: Prognozowanie w systemach multimedialnych

I. KINEMATYKA I DYNAMIKA

Wyznacz łączne zmiany wartości, ilości i cen sprzedaży w październiku i listopadzie oraz zinterpretuj otrzymane wyniki.

Statystyka opisowa Opracował: dr hab. Eugeniusz Gatnar, prof. WSBiF

Realizacja wyroku Trybunału Konstytucyjnego z dn r. w programie CDN Klasyka Płace i Kadry / CDN Klasyka Płace Plus

99 wybranych pytań ze statystyki i odpowiedzi na nie

Podstawowe charakterystyki niezawodności. sem. 8. Niezawodność elementów i systemów, Komputerowe systemy pomiarowe 1

Ekonometria I materiały do ćwiczeń

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 AUTOR: MARTYNA MALAK

Rozdział 3. Majątek trwały

Wykład 4 Testy zgodności. dystrybuanta rozkładu populacji dystrybuanty rozkładów dwóch populacji rodzaj rozkładu wartości parametrów.

... i statystyka testowa przyjmuje wartość..., zatem ODRZUCAMY /NIE MA POD- STAW DO ODRZUCENIA HIPOTEZY H 0 (właściwe podkreślić).

Gr.A, Zad.1. Gr.A, Zad.2 U CC R C1 R C2. U wy T 1 T 2. U we T 3 T 4 U EE

Przykład 7.2. Belka złożona. Obciążenie poprzeczne rozłożone, trapezowe.

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

ANALIZA SZEREGÓW CZASOWYCH

Wartość indeksów sezonowych przedstawia wzór: O = WK - średni multiplikatywny wskaźnik korygujący dla 12 uzyskania O = 1200.

MODUŁ INTERNETOWY dane statystyczne PUP

( ) ( ) ( τ) ( t) = 0

MATURA PRÓBNA 2 KLASA I LO

C d u. Po podstawieniu prądu z pierwszego równania do równania drugiego i uporządkowaniu składników lewej strony uzyskuje się:

Kontrakty terminowe. This presentation or any of its parts cannot be used without prior written permission of Dom Inwestycyjny BRE Banku S..A.

Ćwiczenie E-5 UKŁADY PROSTUJĄCE

PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL 2 PROGNOZOWANIE I SYMULACJE EXCEL AUTOR: ŻANETA PRUSKA

Transkrypt:

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [] ANALZA DYNAMK ZJAWSK. szereg czasow, chronologiczn (momenów, okresów) 2. średni oziom zjawiska w czasie (średnia armeczna, średnia chronologiczna) 3. miar dnamiki (indeks indwidualne, agregaowe) 4. średnie emo zmian zjawiska w czasie 5. wgładzanie szeregu czasowego (mechaniczne, analiczne) 6. analiza wahań okresowch (wskaźniki sezonowości) SZEREG CZASOWY Szereg czasow { } - uorządkowan ciąg wników obserwacji zjawiska w czasie. Szeregi czasowe dzielim na szeregi:. okresów (oziom zjawiska w całch okresach) 2. momenów (oziom zjawiska w usalonch momenach okresów) PRZYKŁAD (okres lub momen) rok Pojazd san na 3.X [s.] Wadki w roku 995 86 5694 2 996 766 579 3 997 2284 66586 4 998 279 6855 5 999 369 556 6 2 46 5733 7 2 4724 53799 razem 49492

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [2] W rzkładzie mam nasęujące szeregi: Wadki - szereg okresów (łączna liczba wadków w kaŝdm roku) Pojazd - szereg momenów (w kaŝdm roku san na 3.X) Średni oziom zjawiska w czasie Średni oziom zjawiska w czasie liczm odmiennie w zaleŝności od rodzaju szeregu:. średnia armeczna dla szeregu okresów n n 2. średnia chronologiczna dla szeregu momenów 2 + 2+ L+ n + 2n ch n W rzkładzie mam nasęujące średnie oziom zjawisk: Wadki - szereg okresów (łączna liczba wadków w kaŝdm roku) 5694+ 579+ L+ 5733+ 53799 58499 7 W laach 995-2 średnia roczna liczba wadków drogowch wniosła 58499 wadków. Pojazd - szereg momenów (w kaŝdm roku san na 3.X) ch 86 2 + 766+ L+ 46+ 7 4724 2 W laach 995-2 średnio w roku zarejesrowanch bło 2832 s. ojazdów samochodowch. 2832

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [3] MARY DYNAMK Miar dnamiki o odsawie sałej (JEDNOPODSTAWOWE) Określają one zmian jakie nasęował w kolejnch okresach (momenach) w odniesieniu do okresu (momenu) odsawowego (bazowego) *. Ogólnie okresem (momenem) bazowm moŝe bć dowoln okres (momen) k, j. *k. Dalej (dla wgod) rzjmiem, Ŝe okresem bazowm będzie ierwsz okres, okres, j. *. Miar dnamiki o odsawie ruchomej (ŁAŃCUCHOWE) Określają one zmian jakie nasęował w kolejnch okresach (momenach) w odniesieniu do okresu (momenu) bezośrednio orzedzającego) j. * -.

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [4] Przros ABSOLUTNE Określają one o ile wzrósł (zmalał) oziom zjawiska w okresie badanm () w orównaniu z jego oziomem w okresie rzjęm za odsawę orównania (*). Przros absolune są mianowane ak samo jak badana cecha. jednoodsawowe (*) łańcuchowe (*-) PRZYKŁAD 2 Wadki rzros absolune jednoodsawowe łańcuchowe 5694-2 579 7 7 3 66586 9682 8675 4 6855 495-473 5 556-798 -6749 6 5733 427 2225 7 53799-35 -3532 Przkładowo dla okresu 5 mam: Przros absolun jednoodsawow 5 5 556 5694 Przros absolun łańcuchow 5 4 5 4 556 6855 798 6749 Przros absolun informuje o ile jednosek wzrósł (znak lus) lub zmalał (znak minus) oziom badanego zjawiska w okresie w sosunku do oziomu z okresu * będącego odsawą orównania.

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [5] Przros WZGLĘDNE (wskaźniki ema zmian) Określają one sosunek rzrosu absolunego w okresie badanm () do jego oziomu w okresie rzjęm za odsawę orównania (*). Przros względne są wielkościami niemianowanmi. WraŜam je zawsze w ułamkach ale inerreujem w rocenach. jednoodsawowe (*) łańcuchowe (*-) PRZYKŁAD 3 Wadki d d rzros względne jednoodsawowe łańcuchowe 5694, - 2 579,8,8 3 66586,7,5 4 6855,87 -,7 5 556 -,32 -,9 6 5733,8,4 7 53799 -,55 -,62 Przkładowo dla okresu 5 mam rzros względn: jednoodsawow d 798 5694 5 5,32 5 4 6749 łańcuchow d5 4,9 4 6855 Do inerreacji naleŝ zawsze omnoŝć wnik rzez % (w amięci). Przros względn (wskaźnik ema zmian) informuje o ile % wzrósł (znak lus) lub zmalał (znak minus) oziom badanego zjawiska w okresie w sosunku do oziomu z okresu * będącego odsawą orównania.

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [6] ndwidualne NDEKSY DYNAMK Określają one sosunek oziomu zjawiska w okresie badanm () do jego oziomu w okresie rzjęm za odsawę orównania (*). ndeks dnamiki są wielkościami niemianowanmi. WraŜam je zawsze w ułamkach ale inerreujem w rocenach. jednoodsawowe (*) łańcuchowe (*-) PRZYKŁAD 3 Wadki i + d i + d indeks indwidualne jednoodsawowe łańcuchowe 5694, - 2 579,8,8 3 66586,7,5 4 6855,87,929 5 556,968,89 6 5733,8,4 7 53799,945,938 Przkładowo dla okresu 5 mam indwidualn indeks dnamiki: 5 556 i,968 jednoodsawow 5 5694 5 556 łańcuchow i5 4,89 4 6855 Do inerreacji naleŝ zawsze odjąć od indeksu jeden i omnoŝć wnik rzez % (w amięci). Orzmam w en sosób rzros względn w %. Tak srearowan indeks dnamiki informuje o ile % wzrósł (znak lus) lub zmalał (znak minus) oziom badanego zjawiska w okresie w sosunku do oziomu z okresu * będącego odsawą orównania.

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [7] ŚREDNE TEMPO ZMAN zjawiska w czasie Średnie emo zmian zjawiska w czasie wznacza się jako średnią geomerczną z indeksów łańcuchowch: i L G n in n in n 2 i3 2 JeŜeli w liczeniu indeksów jednoodsawowch rzjmiem okres ierwsz jako bazow (*), o wzór en uraszcza się do: i G n in Dla szeregu Wadki średnie emo zmian liczb wadków wnosi: i G 7 i 6 7,945 i,996 Średniookresowe emo zmian zjawiska w czasie wznacza się jako: T n i G Do inerreacji naleŝ zawsze omnoŝć wnik rzez % (w amięci). W ciągu badanch n okresów oziom badanego zjawiska rósł (znak lus) lub malał (znak minus) średnio z okresu na okres o wliczoną warość (%). Dla szeregu Wadki średniookresowe emo zmian liczb wadków wnosi: T n i G 2,996,94 nerreacja: W ciągu 7 kolejnch la (995-2) liczba wadków drogowch w Polsce malała (znak minus) średnio z roku na rok o,94% (malała średnio o,94% w sosunku do roku orzedniego).

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [8] Analiza dnamiki zjawisk na WYKRESACH Dnamika zjawiska (zjawisk) moŝe bć wizualizowana za omocą wkresów. W celu uniknięcia omłek zwracaj szczególną uwagę na doiski w ule. JeŜeli doisek brzmi: rok, miesiąc, i. orzedni (lub... ), o oglądasz wkres dnamiki oisanej indeksami łańcuchowmi; rok xxxx, miesiąc xx, i. (lub... ), o oglądasz wkres dnamiki oisanej indeksami o sałej odsawie, kórą jes okres odan w doisku.,4 Dnamika liczb ojazdów i wadków w Polsce w laach 995-2 (rok 995 ) Pojazd Wadki,2,,8,6 995 996 997 998 999 2 2 Dnamika liczb ojazdów i wadków w Polsce w laach 995-2 (rok orzedni ),2, Pojazd Wadki,,9,8 996 997 998 999 2 2

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [9] PRZELCZANE NDEKSÓW. jednoodsawowe (*) na łańcuchowe 2. łańcuchowe na jednoodsawowe (*) 3. łańcuchowe na jednoodsawowe (*>; n. *4) DANE Wadki (i / ) (jednood.: *) SZUKANE łańcuchowe (*-) rzeliczenie, - nie isnieje (def.) 2,8,8,8 /, 3,7,49,7 /,8 4,87,929,87 /,7 5,968,89,968 /,87 6,8,4,8 /,968 7,945,938,945 /,8 DANE Wadki (i / - ) (łańcuch.: *-) SZUKANE jednood. (*) rzeliczenie -, z definicji 2,8,8,8 3,5,7,5*,8 4,929,88,929*,5*,8 5,89,969,89*,929*,5*,8 6,4,8,4*,89*,929*,5*,8 7,938,945,938*,4*,89*,929*,5*,8 DANE Wadki (i / - ) (łańcuch.: *-) SZUKANE jednood. (*4) rzeliczenie -,99 / (,929*,5*,8) 2,8,936 / (,929*,5) 3,5,76 /,929 4,929, z definicji 5,89,89,89 6,4,927,4*,89 7,938,869,938*,4*,89

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [] Do domu:. Dla szeregu Pojazd oliczć i zinerreować miar dnamiki jednoodsawowe (*) oraz łańcuchowe: rzros absolune, rzros względne, indeks dnamiki, średnioroczne emo zmian oraz rzeliczć indeks łańcuchowe na jednoodsawowe (*4). 2. Wznaczć now szereg czasow Wadkowość (liczba wadków na ojazdów) i wkonać dla niego olecenie. 3. Sorządzić wkres dnamiki wadkowości (łańcuchowo i jednoodsawowo (*)).

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [] NDEKSY WARTOŚC, CEN, LOŚC ndeks NDYWDUALNE PRZYKŁAD 4 Jan Kowalski uruchomił w miesiącu wrześniu własną działalność i zajął się srzedaŝą środków czsości. We wrześniu i w aździerniku handlował roszkiem. W abeli rzedsawiono odsawowe dane z jego działalności. jes numerem września jes numerem aździernika oznacza ilość oznacza cenę w oznacza warość wrób wrzesień aździernik wrzes. aźdz. ilość cena ilość cena warość * * roszek 2 5 3 6 8 Warość srzedanego owaru w okresie oliczm jako iloczn ilości i cen. ndeks warości ( w ) srzedanego owaru oliczm jako sosunek warości srzedaŝ w aździerniku do warości srzedaŝ we wrześniu. w 8,8 Warość srzedanego owaru w aździerniku wzrosła w sosunku do września o 8%. ndeks ilości ( ) srzedanego owaru oliczm jako sosunek ilości srzedanej w aździerniku do ilości srzedanej we wrześniu. 3 2,5 lość srzedanego owaru w aździerniku wzrosła w sosunku do wrześniowej o 5%.

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [2] ndeks cen ( ) srzedanego owaru oliczm jako sosunek cen srzedaŝ w aździerniku do cen srzedaŝ we wrześniu. 6 5,2 Cena srzedanego owaru w aździerniku wzrosła w sosunku do wrześniowej o 2%. Równość indeksowa (zasada) mówi: jeŝeli warość owsaje jako iloczn ilość raz cena, o indeks warości moŝna wrazić równieŝ jako iloczn indeksu ilości raz indeks cen. w,5,2,8 PowŜsza zasada ma uniwersalne znaczenie. JeŜeli zjawisko Z owsaje jako iloczn zjawisk X i Y, o dnamikę zjawiska Z moŝem wrazić indeksem, kór jes ilocznem indeksu dla zjawiska X oraz indeksu dla zjawiska Y.

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [3] ndeks AGREGATOWE (wielkości absolunch) PRZYKŁAD 5 Jan Kowalski rozszerzł w lisoadzie swoją działalność. W lisoadzie i w grudniu handlował juŝ ięcioma rodukami. W abeli rzedsawiono odsawowe dane z jego działalności. jes numerem lisoada jes numerem grudnia Resza oznaczeń ozosaje bez zmian. Dla uroszczenia omijam numerowanie wrobów. lisoad grudzień warość * * * * roszek 35 6 45 4 2 8 4 27 mdło 6 3 65 2 8 3 2 95 asa 2 3 5 4 36 6 48 45 szamon 5 4 6 3 2 8 5 24 łn 3 4 25 3 2 75 9 razem 7 65 98 255 ndeks warości ( w ) srzedanego owaru oliczm jako sosunek warości srzedaŝ w grudniu do warości srzedaŝ w lisoadzie. w wrob wrob 65 7,89 Warość srzedanego owaru w grudniu wzrosła w sosunku do lisoada o 8,9%. Pamięaj o zasadzie inerreacji indeksu: [,89 ] % +8,9%!!!

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [4] W obu okresach srzedawane bł róŝne ilości owarów i o róŝnch cenach. Z wznaczeniem dnamiki ilości oraz dnamiki cen jes eraz roblem, kórego reczjnie nie moŝna rozwiązać. W obu rzadkach musim osłuŝć się indeksami warości, kóre rzbliŝą nam nieznaną dnamikę ilości albo dnamikę cen.. JeŜeli badam dnamikę ilości, o rzjmujem sałe cen z okresu: bazowego (indeks ilości Laseresa) albo bieŝącego (indeks ilości Paaschego). 2. JeŜeli badam dnamikę cen, o rzjmujem sałe ilości z okresu: bazowego (indeks cen Laseresa) albo bieŝącego (indeks cen Paaschego). ndeks ilości L P wrob wrob wrob wrob ndeks cen L P wrob wrob wrob wrob indeks ilości Laseresa indeks ilości Paaschego indeks cen Laseresa indeks cen Paaschego

D. Miszczńska, M.Miszczński, Maeriał do wkładu 5 ze Saski, 29/ [5] W rzkładzie mam: ndeks ilości L P 255,73 7 65,89 98 indeks ilości Laseresa indeks ilości Paaschego W grudniu ilość srzedanch owarów wzrosła omiędz 7,3% a 8,9% w orównaniu z lisoadem. ndeks cen L P 98,96 7 65 255,928 indeks cen Laseresa indeks cen Paaschego W grudniu cen srzedanch owarów sadł omiędz 7,2% a 8,4% w orównaniu z lisoadem. Równości indeksowe. w w L P P L,73,928,89,89,96,89