Úvod Rozpo tové omezení Preference a uºitek Volba Projevené preference. Teorie spot ebitele. Rostislav Stan k. October 9, 2012.
|
|
- Zbyněk Beran
- před 4 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 October 9, 2012
2 Dv ásti teorie spot ebitele: co si mohou dovolit rozpo tové omezení nejlep²í podle preferencí spot ebitele Co chceme s touto teorií d lat? Testovat ji. Zjistit, zda adekvátn popisuje spot ební chování. Zjistit, jak se m ní chování p i zm nách v ekonomickém prost edí. Pouºít pozorované chování k odhadu parametr, coº umoºní analýzu výnos a náklad nebo p edpovídat vliv ur itého politického opat ení.
3 Spot ební ko² Pokud uvaºujeme pouze dva statky (1 a 2) spot ební ko² (x 1, x 2 ) ukazuje, jak velké mnoºství obou statk spot ebováváme. Rozpo tové omezení m ºeme zapsat jako p 1 x 1 + p 2 x 2 m. Dosaºitelné spot ební ko²e jsou ko²e, které nestojí víc neº m. Mnoºina dosaºitelných spot ebních ko² je rozpo tová mnoºina. ƒasto chápeme statek 2 jako kompozitní statek = peníze, které spot ebitel utrácí za ostatní statky. Rozpo tové omezení s kompozitním statkem: p 1 x 1 + x 2 m.
4 Linie rozpo tu Linie rozpo tu je p 1 x 1 + p 2 x 2 = m. M ºe být také zapsaná jako x 2 = m p 2 p 1 p 2 x 1. Sklon linie rozpo tu = náklady p íleºitosti statku 1.
5 Zm na p íjmu R st m posune linii rozpo tu rovnob ºn sm rem nahoru. Pr se ík se svisou osou se zvý²í a sklon se nem ní.
6 Zm na ceny Po zvý²ení p 1 bude linie rozpo tu strm j²í. Pr se ík se svislou osou se nezm ní a sklon se zvý²í.
7 Numeraire M ºeme libovolnou cenu nebo p íjem znormovat na hodnotu 1 a upravit ostatní prom nné tak, aby se nezm nila linie rozpo tu. Linie rozpo tu: p 1 x 1 + p 2 x 2 = m Stejná linie rozpo tu pro p 2 = 1: Stejná linie rozpo tu pro m = 1: p 1 p 2 x 1 + x 2 = m p 2. p 1 m x 1 + p 2 m x 2 = 1. Cena znormovaná na 1 se nazývá numeraire. Uºite né pro m ení relativních cen.
8 P íklad 2 Petr má rozpo tové omezení p 1 x 1 + p 2 x 2 = m 1 Napi²te, jak bude vypadat nové Petrovo rozpo tové omezení, pokud dostane dávku (pau²ální dotaci) s ve vý²i poloviny svého p íjmu m a zárove je uvalena na statek 2 da z p idané hodnoty t ve vý²i 50 %. 2 Polep²il si Petr t mito zm nami? M ºeme to z t chto informací v bec zjistit?
9 P íklad 4 Radovan má bratrance Arnieho. Arnie si za své kapesné kupuje plastové bazuky a ma ety v místním hra ká ství. Pokud utratí celý sv j rozpo et, m ºe získat 4 bazuky a 3 ma ety. Bazuky stojí dvakrát tolik co ma ety. Tento m síc rodi e Arniemu dali dvojnásobné kapesné. Pokud si bude chtít nadále kupovat 4 bazuky, kolik ma et si m ºe maximáln po ídit?
10 P íklad 5 alamoun kaºdý den udílí lidem rady. Za den m ºe ud lit maximáln 30 rad a za kaºdou dostane jeden ²ekel st íbra. Jeho ºivotním cílem je postavit chrám. Jedna cihla do chrámu stojí 3 ²ekele. 1 Napi²te rovnici alamounova denního rozpo tového omezení. Nakreslete alamounovu linii rozpo tu, u které bude na vodorovné po et rad R a na svislé ose po et cihel C. Vyzna te mnoºinu spot ebních moºností. 2 Jak se zm ní rozpo tové omezení a linie rozpo tu, pokud bude mít alamoun krom p íjmu z udílení rad je²t p íjem z daní, který obná²í 90 ²ekel za den? 3 Jak se zm ní rozpo tové omezení a linie rozpo tu z bodu (b), pokud bude ze svého p íjmu z udílení rad odvád t chrámovou da ve vý²i 20 %?
11 Preference Preference jsou vztahy mezi spot ebními ko²i. Preference porovnávají celé spot ební ko²e, nikoli individuální statky. P edpoklady zaji² ující konzistentnost spot ebitelských preferencí: Úplnost: m ºeme srovnat kaºdé dva spot ební ko²e: (x 1, x 2 ) (y 1, y 2 ), nebo (x 1, x 2 ) (y 1, y 2 ), nebo oboje. Reexivita: kaºdý spot ební ko² je alespo tak dobrý jako on sám: (x 1, x 2 ) (x 1, x 2 ) Tranzitivita: pokud je ko² X alespo tak dobrý jako Y a Y alespo tak dobrý jako Z, potom X je alespo tak dobrý jako Z: pokud (x 1, x 2 ) (y 1, y 2 ) a (y 1, y 2 ) (z 1, z 2 ), potom (x 1, x 2 ) (z 1, z 2 )
12 Indiferen ní k ivky Slab preferovaná mnoºina jsou v²echny spot ební ko²e, které jsou slab preferované p ed ko²em (x 1, x 2 ). Indiferen ní k ivku tvo í v²echny spot ební ko²e, pro které platí, ºe je spot ebitel indiferentní mezi t mito ko²i a ko²em (x 1, x 2 ).
13 Tvary indiferen ních k ivek Víte jak vypadají indiferen ní k ivky 1 Dokonalých substitut 2 Dokonalých komplement 3 Neºádoucího statku 4 V p ípad nasycení Obvykle p edpokládáme, ºe rozumn se chovající preference, které jsou Monotónnost indifere ní k ivky jsou klesající Konvexnost indifere ní k ivky jsou konvexní
14 Mezní míra substituce Mezní míra substituce (MRS) je sklon indiferen ní k ivky: MRS = x 2 / x 1 = dx 2 /dx 1. Problém se znaménkem p irozené znaménko je záporné, protoºe indiferen ní k ivky mají obvykle záporný sklon.
15 Mezní míra substituce (pokra ování) MRS m í, jak je spot ebitel ochotný nahrazovat statek 1 statkem 2 Pokud máme striktn konvexní preference, indiferen ní k ivky mají sniºující se mezní míru substituce Jiná interpretace: mezní ochota zaplatit kolik statku 2 jsem ochotný zaplatit za mezní jednotku statku 1. Obzvlá² p irozená interpretace pokud je statek 2 kompozitní statek m ený v korunách. Není to stejné jako kolik spot ebitel musí zaplatit.
16 P íklad 4 Udo spot ebovává pivo a bavorské klobásky. Preferuje vºdy více piva p ed mén pivem, ale z klobásek se mu asem za ne d lat ²patn. Dokud jich sní mén neº 20, chutnají mu tak, ºe by byl ochotný je sm ovat v konstantním pom ru 2 klobásky za 1 pivo. Pak se jich ale p ejí a kaºdou dal²í klobásu by byl ochotný sníst jen v p ípad, ºe by mu za ni n kdo zaplatil jedno pivo. Udo obvykle za ve er na Oktoberfestu vypije 10 piv a sní 10 klobás. Dnes Udo na sout ºi jedlík spo ádal 24 klobás. Kolik si bude muset dát piv, aby se cítit stejn dob e jako obvykle?
17 Uºitková funkce Uºitková funkce p i azuje kaºdému spot ebnímu ko²i ur ité íslo tak, ºe více preferované spot ební ko²e dostávají vy²²í ísla neº mén preferované ko²e. Jestliºe (x 1, x 2 ) (y 1, y 2 ), potom u(x 1, x 2 ) > u(y 1, y 2 ). Tabulka ukazuje r zná p i azení uºitku, která popisují stejné preference:
18 Monotónní transformace Pozitivní monotónní transformace f (u) je libovolná rostoucí funkce. P íklady: f (u) = 3u, f (u) = u + 3, f (u) = u 3. Jestliºe u(x 1, x 2 ) je uºitková funkce, která popisuje ur ité preference, potom f (u(x 1, x 2 )) popisuje stejné preference. Pro? Protoºe u(x 1, x 2 ) > u(y 1, y 2 ), jen kdyº f (u(x 1, x 2 )) > f (u(y 1, y 2 )). Uºitková funkce reprezentuje ur ité preference. Jak získáme preference z uºitkové funkce? Jak získáme uºitkovou funkci z preferencí?
19 P íklad 5 Kamila Pilná chce mít vºdy co nejvíc bod. Chodí na cvi ení k Ing. Slavíkovi, který má na cvi eních dv pr b ºné písemky. Do kone né známky v²ak po ítá pouze body z písemky, která dopadla lépe. 1 Napi²te její uºitkovou funkci, pokud b 1 jsou body z první a b 2 body z druhé písemky. Jaký tvar budou mít Kamiliny indiferen ní k ivky mezi kombinacemi bod z první a druhé písemky? 2 Jak bude vypadat její uºitková funkce, pokud bude chodit do cvi ení k Ing. Krkavcovi, který naopak zapo ítává pouze hor²í výsledek z obou písemek? Jaký tvar budou mít její indiferen ní k ivky?
20 P íklad 3 Udo chodí kaºdý rok na Oktoberfest s kolegou z práce Jürgenem. Udo má rád pivo a pije ho rychle. Je mu jedno, jestli ho pije z p llitru nebo z tupláku. Naproti tomu Jürgen nemá rád zv tralé pivo. Kdyº mu Udo p inese tuplák, vypije polovinu a polovinu vylije pod st l. 1 Pokud po et p llitr ozna íme p a po et tuplák t, jak by mohla vypadat Udova a Jürgenova uºitková funkce? 2 Jakou budou mít mezní míru substituce, pokud po et tuplák vyzna íme na vodorovné ose?
21 Mezní uºitek Mezní uºitek (MU) je zm na uºitku z nár stu spot eby jednoho statku, zatímco mnoºství ostatních statk je konstantní. Parciální derivace - derivace u(x 1, x 2 ) podle x 1, zatímco x 2 z stává stejné zacházíme s ním jako s konstantou. P íklady: Jestliºe u(x 1, x 2 ) = x 1 + x 2, pak MU 1 = u/ x 1 = 1. Jestliºe u(x 1, x 2 ) = x a 1 x 1 a 2, pak MU 1 = u/ x 1 = ax a 1 1 x 1 a 2. D leºité: Velikost mezního uºitku závisí na tom, jakou uºitkovou funkci (monotónní transformaci) si zvolíme. Kdyº vynásobíme uºitkovou funkci 2x, i mezní uºitek se zvý²í 2x hodnota mezního uºitku nemá ºádný význam. Ale MU je úzce svázaný s MRS a tento pojem je uºite ný.
22 Vztah mezi MU a MRS Chceme zm it MRS = sklon indiferen ní k ivky u(x 1, x 2 ) = k, kde k je konstanta. Zajímá nás taková zm na ( x 1, x 2 ), pro kterou bude uºitek konstantní. Tedy MU 1 x 1 + MU 2 x 2 = 0. u x 1 x 1 + u x 2 x 2 = 0. Tedy x 2 x 1 = MU 1 MU 2. MRS umíme spo ítat z uºitkové funkce.
23 P íklad 2 Alenka z í²e div spot ebovává pouze houby h a dortíky d. Alen iny indiferen ní k ivky mají rovnici d = konstanta 6 h, kde vy²²í konstanta odpovídá vy²²í indiferen ní k ivce. 1 Napi²te Alen inu uºitkovou funkci. Jak se jmenují tyto preference? 2 Spo ítejte mezní míru substituce v bodech (h, d) = (4, 9) a (9, 6). 3 Vykazuje tato Alen ina indiferen ní k ivka klesající mezní míru substituce?
24 P íklad 8 Toto jsou uºitkové funkce vybraných pohádkových postav: Rampa McQuack: U(x, y) = xy; Jerry: U(x, y) = xy(1 xy); Tom: U(x, y) = 1000xy ; Dulík: U(x, y) = 1/(10 + xy); Pat: U(x, y) = x/y; Mat: U(x, y) = xy. 1 Které postavy mají stejné indiferen ní k ivky jako Rampa McQuack? 2 Které postavy mají stejné preference jako Rampa McQuack?
25 Optimální volba V bod optimální spot eby nikdy linie rozpo tu neprotíná indiferen ní k ivku. Vnit ní e²ení: MRS = pom r cen = p 1 p 2
26 Optimální volba II Ale co kdyº? Rohové e²ení Zalomená k ivka Nasycené preference Nekonvexní preference Jak postupovat? V d t, jak vypadají preference v daném p ípad a zda mám ekat n co "zvlá²tního". Pom ºe znát "typické" uºitkové funkce a preference, které reprezentují. Vy e²it jako speciální p ípad nebo MRS = p 1 p 2
27 Spot ebitelská poptávka Optimální volba spot ebního ko²e = poptávaný spot ební ko². Kdyº budeme m nit ceny a p íjem, získáme poptávkovou funkci. Poptávková funkce bude záviset na cenách a p íjmu: x 1 (p 1, p 2, m) x 2 (p 1, p 2, m) R zné preference budou generovat r zné poptávkové funkce.
28 P íklad: Dokonalé substituty Pokud jsou statky 1 a 2 dokonalé substituty, které je spot ebitel ochotný sm ovat v pom ru 1:1, poptávka po statku 1 je m/p 1 kdyº p 1 < p 2 ; x 1 = jakékoliv íslo mezi 0 a m/p 1 kdyº p 1 = p 2 ; 0 kdyº p 1 > p 2.
29 P íklad: Dokonalé komplementy Pokud jsou statky 1 a 2 dokonalé komplementy a spot ebitel nakupuje mnoºství x obou statk (levá a pravá bota), m ºeme odvodit poptávkovou funkci z následujícího rozpo tového omezení: p 1 x + p 2 x = m x 1 = x 2 = x = m p 1 + p 2.
30 P íklad: Lhostejné a neºádoucí statky Spot ebitel utrácí v²echny peníze na ºádoucí statky a nekupuje ºádné lhostejné nebo neºádoucí statky. Pokud je statek 1 ºádoucí statek a statek 2 lhostejný nebo neºádoucí statek, poptávky jsou x 1 = m p 1 a x 2 = 0.
31 P íklad: Konkávní preference Te na nefunguje podobn jako u dokonalých substitut. Nap. olivy a zmrzlina.
32 P íklad: Cobb-Douglasovy preference Cobb-Douglasova uºitková funkce je u(x 1, x 2 ) = x c 1 x d 2. Je vhodné pouºívat logaritmy Cobb-Douglasovy uºitkové funkce u(x 1, x 2 ) = ln(x c 1 x d 2 ) = c ln x 1 + d ln x 2. Problém, který chceme vy e²it je max c ln x 1 + d ln x 2. x 1,x 2 p i omezení p 1 x 1 + p 2 x 2 = m. Pokud pouºijeme vztah MRS = p 1 /p 2, získáme dv rovnice o dvou neznámých: cx 2 dx 1 = p 1 p 2, a p 1 x 1 + p 2 x 2 = m.
33 P íklad: Cobb-Douglasovy preference (pokra ování) e²ením t chto rovnic jsou Cobb-Douglasovy poptávkové funkce x 1 = c m, x 2 = c + d p 1 d c + d P íhodná vlastnost: Cobb-Douglas v spot ebitel utrácí na kaºdý statek pevný podíl svého p íjmu: p 1 x 1 m = p 1 c m = c m c + d p 1 c + d p 2 x 2 m = p 2 m d c + d m p 2 = m p 2 d c + d. Výhodné pouºívat Cobb-Douglasovu uºitkovou funkci ve tvaru u(x 1, x 2 ) = x a 1 x 1 a 2, kde parametr a udává podíl p íjmu ur ený na statek 1.
34 P íklad 1 Karlík Bucket má uºitkovou funkci U = x S x C, kde S jsou su²enky a C je okoláda. Cena jedné okolády je 20 K a cena jedné su²enky je 5 K. Karlík pochází z chudých pom r má kapesné jen 20 K za m síc. Kolik su²enek a okolád Karlík spot ebuje, pokud bude maximalizovat uºitek p i svém rozpo tovém omezení?
35 P íklad 2 Karlíkova kamarádka Veruka Saltini je rozmazlenámá kapesné 1200 K za m síc. Je ale také spo ivá. Nakupuje pouze okoládu za 20 K za kus a zbytek pen z si dává do prasátka. Její uºitkovou funkce je U(x P, x C ) = x P + 64x C xc 2, kde P jsou u²et ené peníze a C jsou okolády. Kolik bude optimální u²et ená ástka?
36 P íklad 3 August Gdoule má následující uºitkovou funkci: U(x H, x Z ) = x 2 H + 2x Z, kde H jsou hamburgery a Z je zmrzlina. August má kapesné 300 K za týden. Jeden hamburger ho stojí 50 K a jedna zmrzlina 25 K. Jaká bude Augustova optimální spot eba hamburger a zmrzliny.
37 P íklad 4 Miki Telekuk jí p i sledování televize pouze su²enky Telka a Tuc. Kaºdý balí ek su²enek Telka je ochotný vym nit za dva balí ky su²enek Tuc. Kaºdý den za su²enky utratí 80 korun. V era si koupil dvoje Telky a jedny su²enky Tuc. Jaké jsou ceny t chto su²enek?
38 P íklad 5 Fialka Garderóbová spot ebovává pouze zvýka ky Pedro P a Hubba Bubba H. Její uºitková funkce je min{p + 2H, 2P + H}. 1 V pond lí má Fialka k dispozici 100 K. Kolik si koupí ºvýka ek Pedro a Hubba Bubba, pokud je cena obou ºvýka ek 10 K. 2 V úterý se ceny zvýka ek Pedro zm nily. Pokud si koupila 2 ºvýka ky Pedro a 3 ºvýka ky Hubba Bubba, kolik korun Fialka v úterý utratila na ºvýka ky.
39 P íklad 6 Franta chodí kaºdý ve er do hospody. Má k dispozici 200 K, které utrácí pouze za pivo za 20 K a za utopence za 25 K. Franta má uºitkovou funkci U(P, U) = [(P 6) 2 + (U 2) 2 ], kde P je po et piv a U po et utopenc. 1 Kolik spot ebuje piva a utopenc za ve er? 2 Kolik jich spot ebuje, pokud se jeho p íjem zvý²í na 250 K?
40 Motivace projevených preferencí V p edchozím výkladu jsme z preferencí odvozovali chování spot ebitele. V realit ale nem ºeme preference p ímo pozorovat. Projevené preference pracují obrácen z chování odvozují preference. Pokud chceme odvodit preference z chování lidí, musíme p edpokládat, ºe se preference v dob, kdy pozorujeme toto chování, nem ní. V této ásti p edná²ky také p edpokládáme, ºe preference jsou striktn konvexní tím dostaneme jediný poptávaný spot ební ko².
41 My²lenka projevených preferencí Jestliºe vybereme (x 1, x 2 ), kdyº (y 1, y 2 ) je dosaºitelný, potom víme, ºe (x 1, x 2 ) je lep²í neº (y 1, y 2 ). Formáln ji: Jestliºe vybereme (x 1, x 2 ) p i cenách (p 1, p 2 ) a (y 1, y 2 ) je takový ko², ºe p 1 x 1 + p 2 x 2 p 1 y 1 + p 2 y 2, a jestliºe spot ebitel vybírá nejpreferovan j²í spot ební ko², který si m ºe dovolit, potom platí, ºe (x 1, x 2 ) (y 1, y 2 ).
42 Slabý axiom projevených preferencí (WARP) Slabý axiom projevených preferencí: Jestliºe (x 1, x 2 ) je p ímo projevený jako preferovaný p ed (y 1, y 2 ), potom (y 1, y 2 ) nem ºe být p ímo projevený jako preferovaný p ed (x 1, x 2 ). Formáln ji: pro kaºdý ko² (x 1, x 2 ) nakoupený p i cenách (p 1, p 2 ) a jiný ko² (y 1, y 2 ) nakoupený p i cenách (q 1, q 2 ) platí ºe, jestliºe pak nesmí platit, ºe p 1 x 1 + p 2 x 2 p 1 y 1 + p 2 y 2, q 1 y 1 + q 2 y 2 q 1 x 1 + q 2 x 2.
43 Volba nekonzistentní s modelem spot ebitelské volby Ko² (x 1, x 2 ) v grafu je p ímo projevený jako preferovaný p ed (y 1, y 2 ) a (y 1, y 2 ) je p ímo projevený jako preferovaný p ed ko²em (x 1, x 2 ). Formáln ji: pro ko² (x 1, x 2 ) nakoupený p i cenách (p 1, p 2 ) a jiný ko² (y 1, y 2 ) nakoupený p i cenách (q 1, q 2 ) platí, ºe p 1 x 1 + p 2 x 2 > p 1 y 1 + p 2 y 2 a q 1 y 1 + q 2 y 2 > q 1 x 1 + q 2 x 2.
44 My²lenka projevených preferencí (pokra ování) Pokud X je p ímo projevený jako preferovaný p ed Y a Y je p ímo projevený jako preferovaný p ed Z, pak vyplývá z tranzitivity, ºe X je nep ímo projevený jako preferovaný p ed Z.
45 Silný axiom projevených preferencí (SARP) WARP je pouze nutnou podmínkou, aby chování bylo konzistentní s maximalizací uºitku netestuje, ºe preference jsou tranzitivní. SARP: Jestliºe (x 1, x 2 ) je p ímo nebo nep ímo projevený jako preferovaný p ed (y 1, y 2 ), potom (y 1, y 2 ) nem ºe být p ímo nebo nep ímo projevený jako preferovaný p ed (x 1, x 2 ). Pokud je jeho pozorované chování konzistentní se SARP, m ºeme vºdy najít rozumné (well-behaved) preference (uºitkovou funkci), které budou vysv tlovat chování spot ebitele jako chování optimalizujícího spot ebitele. SARP je nutnou i posta ující podmínkou, aby bylo chování konzistentní s maximalizací uºitku.
46 P íklad 1 Ond ej spot ebovává víno V a ryby R. Pokud jsou ceny P V = 3 a P R = 4, volí si spot ební ko² (V, R) = (5, 4). Pokud jsou ceny P V = 1 a P R = 5, vybírá si ko² (V, R) = (3, 4). 1 Je ko² (5,4) p ímo projevený jako preferovaný p ed ko²em (3,4)? 2 * Je ko² (5,4) nep ímo projevený jako preferovaný p ed t etím ko²em (V, R) = (8, 2)?
47 P íklad 2 Ond ej v bratr Petr spot ebovává chleby Ch a ryby R. P i cenách P Ch = 2 a P R = 4 spot ebovává 5 chleb a 2 ryby. P i cenách P Ch = 4 a P R = 2 spot ebovává 6 chleb a 1 rybu. 1 Je Petrovo chování konzistentní se slabým axiomem projevených preferencí? 2 Bylo by konzistentní se slabým axiomem projevených preferencí, kdyby p i cenách P Ch = 4 a P R = 2 spot ebovával 7 chleb a 1 rybu?
48 P íklad 3 Matou² utrácí celý sv j p íjem za datle M a fíky F. P i cenách (P M, P F ) = (2, 2) Matou² spot ebovává 20 datlí a 20 fík. 1 Pohor²í si Matou², kdyº se ceny zm ní na (P M, P F ) = (3, 1)? 2 Polep²í si, kdyº budeme p edpokládat, ºe má striktn konvexní indiferen ní k ivku bez zlomu?
49 P íklad 6 Hanka má p íjem K za semestr a zajímá ji, kolik bude mít u ebnic ekonomie a kolik pen z jí zbyde na ostatní v ci. Jedna pr m rná u ebnice ekonomie stojí 1000 K a Hanka jich pot ebuje pr m rn 10 za semestr. P edpokládejte, ºe je zavedeno ²kolné ve vý²i za semestr a u ebnice jsou zadarmo. Polep²í si Hanka touto zm nou?
50 P íklad 4 Jakub a Jan mají stejné preference a oba spot ebovávají pouze ku ata K a víno V. Jakub má p íjem 120 za m síc a nakupuje ku ata a láhve vína za P K = 15 a P V = 5. Jan ºije v jiném stát, kde má p íjem 1400 (v jiné m n ) a nakupuje 6 ku at a 4 láhve vína za P M = 200 a P V = Kdo se má lépe, Jakub nebo Jan? 2 P edpokládejte, ºe Jakub utratí celý sv j p íjem za ku ata a víno. Uve te p íklad Jakubova spot ebního ko²e, který by poru²il p edpoklad, ºe Jakub a Jan mají stejné preference.
51 A na záv r V ISu najdete autokorek ní cvi ení - 10 otázek z testbanku, m li byste je zvládnout b hem 30 minut Pokud n emu nerozumíte, pak p ij te konzultovat (pond lí 17:00-18:30, po tutoriálu) vyuºívejte diskusní forum v ISu P ipravte se na p í²tí tutoriál
1 Rozpo tové omezení. 2 Preference a uºitek
1 Rozpo tové omezení 1. Chudý bezdomovec Vincent p sobící na Zel áku spot ebovává pouze mrkve a jablka. Kv li krizi se cena mrkví se sníºí 2krát, cena jablek 3krát a p íjem bezdomovce na 1/3. Pokud nakreslíme
VíceMáte 1000 Kč a jdete si koupit svoji oblíbenou knihu?
Volba a projevené preference Varian, Mikroekonomie: moderní přístup, kapitola 5 a oddíly 7.1 7.7 Varian, Intermediate Microeconomics, Chapter 5 and Sections 7.1 7.7 () 1 / 1 EXPERIMENT: Neúspěšný nákup
VíceIntegrování jako opak derivování
Integrování jako opak derivování V tomto dokumentu budete seznámeni s derivováním b ºných funkcí a budete mít moºnost vyzkou²et mnoho zp sob derivace. Jedním z nich je proces derivování v opa ném po adí.
VícePoptávka, Slutského rovnice, P ebytek spot ebitele, Rovnováha
Poptávka, Slutského rovnice, P ebytek spot ebitele, Rovnováha October 25, 2012 Individuální poptávka Poptávková funkce je vztah mezi optimálním mnoºstvím a cenami a p íjmem: x 1 = x 1 (p 1, p 2, m) x 2
VícePr b h funkce I. Obsah. Maxima a minima funkce
Pr b h funkce I Maxima a minima funkce V této jednotce ukáºeme jak derivování m ºe být uºite né pro hledání minimálních a maximálních hodnot funkce. Po p e tení tohoto letáku nebo shlédnutí instruktáºního
VíceRozpočtové omezení, preference a užitek
Rozpočtové omezení, preference a užitek Varian, Mikroekonomie: moderní přístup, kapitoly 2, 3 a 4 Varian, Intermediate Microeconomics, 8e, Chapters 2, 3 a 4 1 / 43 Teorie spotřebitele Spotřebitelé si volí
VíceSkalární sou in. Úvod. Denice skalárního sou inu
Skalární sou in Jedním ze zp sob, jak m ºeme dva vektory kombinovat, je skalární sou in. Výsledkem skalárního sou inu dvou vektor, jak jiº název napovídá, je skalár. V tomto letáku se nau íte, jak vypo
Vícee²ení systém lineárních rovnic pomocí s ítací, dosazovací a srovnávací metody
e²ení systém lineárních rovnic pomocí s ítací, dosazovací a srovnávací metody V praxi se asto setkávame s p ípady, kdy je pot eba e²it více rovnic, takzvaný systém rovnic, obvykle s více jak jednou neznámou.
VíceP íklad 1 (Náhodná veli ina)
P íklad 1 (Náhodná veli ina) Uvaºujeme experiment: házení mincí. Výsledkem pokusu je rub nebo líc, ºe padne hrana neuvaºujeme. Pokud hovo íme o náhodné veli in, musíme p epsat výsledky pokusu do mnoºiny
VíceLimity funkcí v nevlastních bodech. Obsah
Limity funkcí v nevlastních bodech V tomto letáku si vysv tlíme, co znamená, kdyº funkce mí í do nekone na, mínus nekone na nebo se blíºí ke konkrétnímu reálnému íslu, zatímco x jde do nekone na nebo mínus
VíceJEB007 Mikroekonomie I
JEB007 Mikroekonomie I Seminá 2 Petr Polák Institute of Economic Studies Faculty of Social Sciences Charles University 26. února 2014 Petr Polák (IES) JEB007 Mikroekonomie I 26. února 2014 1 / 12 Rekapitulace
VíceTeorie rmy, Dokonalá konkurence
November 15, 2012 Teorie rmy Ukáºmeme si Jak popsat technologii rmy Jak se rma rozhoduje Jak se odvozuje nabídka rmy a poptávka po výrobních faktorech Jak vypadá nabídka v prost edí dokonalé konkurence
VíceVektor náhodných veli in - práce s více prom nnými
Vektor náhodných veli in - práce s více prom nnými 12. kv tna 2015 N kdy k popisu n jaké situace pot ebujeme více neº jednu náhodnou veli inu. Nap. v k, hmotnost, vý²ku. Mezi t mito veli inami mohou být
Více2. Ur íme sudost/lichost funkce a pr se íky s osami. 6. Na záv r na rtneme graf vy²et ované funkce. 8x. x 2 +4
Pr b h funkce V této jednotce si ukáºeme jak postupovat p i vy²et ování pr b hu funkce. P edpokládáme znalost po ítání derivací a limit, které jsou dob e popsány v p edchozích letácích tohoto bloku. P
VícePreference Jan Čadil FNH VŠE 2014
Preference Jan Čadil FNH VŠE 2014 Footer Text 3/24/2014 1 Racionalita Chování spotřebitele je založeno na předpokladu racionality. Tento předpoklad znamená, že spotřebitel volí neoptimálnější, resp. nejvíce
Více1 Individuální poptávka
1 Individuální poptávka 1. Petr má uºitkovou funkci U = x B x R, kde x B je po et balon a x R je po et branká ských rukavic. Jeho rozpo tové omezení je p B x B + p R x R = m, kde p B je cena balonu a p
VíceBinární operace. Úvod. Pomocný text
Pomocný text Binární operace Úvod Milí e²itelé, binární operace je pom rn abstraktní téma, a tak bude ob as pot eba odprostit se od konkrétních p íklad a podívat se na v c s ur itým nadhledem. Nicmén e²ení
VíceVektory. Vektorové veli iny
Vektor je veli ina, která má jak velikost tak i sm r. Ob tyto vlastnosti musí být uvedeny, aby byl vektor stanoven úpln. V této ásti je návod, jak vektory zapsat, jak je s ítat a od ítat a jak je pouºívat
VíceNejistota, Asymetrické informace, V²eobecná rovnováha
Nejistota, Asymetrické informace, V²eobecná rovnováha December 10, 2012 Nejistota Výsledné stavy jsou r zné výsledky ur ité náhodné události. Kaºdý výsledný stav nastane s danou pravd podobností. Situaci,
VíceRovnice a nerovnice. Posloupnosti.
.. Veronika Sobotíková katedra matematiky, FEL ƒvut v Praze, http://math.feld.cvut.cz/ 30. srpna 2018.. 1/75 (v reálném oboru) Rovnicí resp. nerovnicí v reálném oboru rozumíme zápis L(x) P(x), kde zna
VíceDerivování sloºené funkce
Derivování sloºené funkce V tomto letáku si p edstavíme speciální pravidlo pro derivování sloºené funkce (te funkci obsahující dal²í funkci). Po p e tení tohoto tetu byste m li být schopni: vysv tlit pojem
VíceReálná ísla a posloupnosti Jan Malý
Reálná ísla a posloupnosti Jan Malý Obsah 1. Reálná ísla 1 2. Posloupnosti 2 3. Hlub²í v ty o itách 4 1. Reálná ísla 1.1. Úmluva (T leso). Pod pojmem t leso budeme v tomto textu rozum t pouze komutativní
VíceSeminá e. Ing. Michal Valenta PhD. Databázové systémy BI-DBS ZS 2010/11, sem. 1-13
Seminá e Ing. Michal Valenta PhD. Katedra softwarového inºenýrství Fakulta informa ních technologií ƒeské vysoké u ení technické v Praze c Michal Valenta, 2010 Databázové systémy BI-DBS ZS 2010/11, sem.
VíceElasticita a její aplikace
Elasticita a její aplikace Motivace Firmu zajímá, jak ovlivní její tržby tyto změny: firmě rostou náklady, proto chce zdražit svou produkci konkurenční firma vyrábějící podobný výrobek zlevnila očekává
Víceízení Tvorba kritéria 2. prosince 2014
ízení. prosince 014 Spousta lidí má pocit, ºe by m la n co ídit. A n kdy to bývá pravda. Kdyº uº nás my²lenky na ízení napadají, m li bychom si poloºit následující t i otázky: ídit? Obrovskou zku²eností
VícePravd podobnost a statistika - cvi ení. Simona Domesová místnost: RA310 (budova CPIT) web:
Pravd podobnost a statistika - cvi ení Simona Domesová simona.domesova@vsb.cz místnost: RA310 (budova CPIT) web: http://homel.vsb.cz/~dom0015 Cíle p edm tu vyhodnocování dat pomocí statistických metod
Více1. (18 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i 400 nezávislých hodech mincí. a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost
(8 bod ) Náhodná veli ina X je po et rub p i nezávislých hodech mincí a) Pomocí ƒeby²evovy nerovnosti odhadn te pravd podobnost P ( X EX < ) (9 bod ) b) Formulujte centrální limitní v tu a pomocí ní vypo
VíceT i hlavní v ty pravd podobnosti
T i hlavní v ty pravd podobnosti 15. kv tna 2015 První p íklad P edstavme si, ºe máme atomy typu A, které se samovolným radioaktivním rozpadem rozpadají na atomy typu B. Pr m rná doba rozpadu je 3 hodiny.
Více1. Měření užitku 2. Indiferenční křivka 3. Indiferenční mapa 4. Speciální tvary indiferenčních křivek substituty a komplementy 5. Rozdílné preference
Mikroekonomie bakalářský kurz - VŠFS Jiří Mihola, jiri.mihola@quick.cz, www.median-os.cz, 2014 Téma 2 Teorie chování spotřebitele 1. Měření užitku 2. Indiferenční křivka 3. Indiferenční mapa Obsah. 4.
VíceKuželosečky a kvadriky ve škole i kolem
Kuželosečky a kvadriky ve škole i kolem nás Bc. Aneta Mirová Kurz vznikl v rámci projektu Rozvoj systému vzdělávacích příležitostí pro nadané žáky a studenty v přírodních vědách a matematice s využitím
VíceUžitek a užitkové funkce Jan Čadil FNH VŠE
Užitek a užitkové funkce Jan Čadil FNH VŠE Footer Text 3/24/2014 1 Užitek a preference Užitek je subjektivní pocit uspokojení potřeb (v našem případě pomocí spotřeby určitého statku/služby), v zásadě vyjadřuje
VíceZákladní praktikum laserové techniky
Základní praktikum laserové techniky Fakulta jaderná a fyzikáln inºenýrská Úloha 4: Zna kování TEA CO 2 laserem a m ení jeho charakteristik Datum m ení: 1.4.2015 Skupina: G Zpracoval: David Roesel Kruh:
Více1 Spo jité náhodné veli iny
Spo jité náhodné veli in. Základní pojm a e²ené p íklad Hustota pravd podobnosti U spojité náhodné veli in se pravd podobnost, ºe náhodná veli ina X padne do ur itého intervalu (a, b), po ítá jako P (X
Více1 Data. 2 Výsledky m ení velikostí. Statistika velikostí výtrus. Roman Ma ák
Statistika velikostí výtrus Roman Ma ák 6.2.216 1 Data Velikost výtrus (udávaná obvykle v µm) pat í u hub k významným ur ovacím znak m, mnohdy se dva druhy makromycet li²í dokonce pouze touto veli inou.
Více5. Trh analýza. Poptávka, nabídka, elasticity, užitková a produkční funkce.
5. Trh analýza. Poptávka, nabídka, elasticity, užitková a produkční funkce. Teorie spotřebitele x teorie firmy 5.1.1 Teorie spotřebitele Ekonomie zkoumá preference mezi statky. Nezkoumá je ale přímo, nýbrž
VícePo etní geometrie. Výpo et délky p epony: c 2 = a 2 + b 2 Výpo et délky odv sny: a 2 = c 2 b 2, b 2 = c 2 a 2
Po etní geometrie Pythagorova v ta Obsah tverce nad p eponou je roven sou tu obsah tverc nad ob ma odv snami. Výpo et délky p epony: c = a + b Výpo et délky odv sny: a = c b, b = c a P íklad 1: Vypo t
VíceModel IS-ALM. Ondřej Potrebuješ Studentský Ekonomický Klub 10. 11. 2010
Model IS-ALM Ondřej Potrebuješ Studentský Ekonomický Klub 10. 11. 2010 Model IS-LM neokeynesianský makroekonomický model vyvinutý J.R. Hicksem v roce 1937 (pod názvem IS-LL) byl vytvořen krátce po vydání
VíceMinimalizace nákladů. Varian: Mikroekonomie: moderní přístup, kapitoly 19 a 20 Varian: Intermediate Microeconomics, 8e, Chapters 20 and 21 () 1 / 34
Minimalizace nákladů a nákladové křivky Varian: Mikroekonomie: moderní přístup, kapitoly 19 a 20 Varian: Intermediate Microeconomics, 8e, Chapters 20 and 21 () 1 / 34 Na této přednášce se dozvíte co je
VíceP íklady k prvnímu testu - Pravd podobnost
P íklady k prvnímu testu - Pravd podobnost 28. února 204 Instrukce: Projd te si v²echny p íklady. Kaºdý p íklad se snaºte pochopit. Pak vymyslete a vy- e²te p íklad podobný. Tím se ujistíte, ºe p íkladu
VíceObsah. Pouºité zna ení 1
Obsah Pouºité zna ení 1 1 Úvod 3 1.1 Opera ní výzkum a jeho disciplíny.......................... 3 1.2 Úlohy matematického programování......................... 3 1.3 Standardní maximaliza ní úloha lineárního
Vícee²ení 5. série Binární kódy autor: Vlá a
e²ení 5. série Binární kódy autor: Vlá a Úloha 4.1. Na zah átí si dáme snadn j²í p íklad. Ur it zná² hru Myslím si íslo a to má vlastnost, je to velice podobné. Tedy mám binární lineární kód délky 5, který
VíceFyzikální praktikum 3
Ústav fyzikální elekotroniky P írodov decká fakulta, Masarykova univerzita, Brno Fyzikální praktikum 3 Úloha 7. Opera ní zesilova Úvod Opera ní zesilova je elektronický obvod hojn vyuºívaný tém ve v²ech
Více1.7. Mechanické kmitání
1.7. Mechanické kmitání. 1. Umět vysvětlit princip netlumeného kmitavého pohybu.. Umět srovnat periodický kmitavý pohyb s periodickým pohybem po kružnici. 3. Znát charakteristické veličiny periodického
VíceDOBA KAMENNÁ: Styl je cíl
DOBA KAMENNÁ: Styl je cíl S herním materiálem pro 5. hráče Rozšíření musí být hráno s hrou Doba kamenná Příprava Obsah: 1 herní plán 1 deska hráče (pro 5. hráče) 10 dřevěných figurek (černé) 3 černé dřevěné
Vícena za átku se denuje náhodná veli ina
P íklad 1 Generujeme data z náhodné veli iny s normálním rozd lením se st ední hodnotou µ = 1 a rozptylem =. Rozptyl povaºujeme za známý, ale z dat chceme odhadnout st ední hodnotu. P íklad se e²í v následujícím
VíceUŢITEK, PREFERENCE A OPTIMUM SPOTŘEBITELE
UŢITEK, PREFERENCE A OPTIMUM SPOTŘEBITELE PŘEDPOKLADY RACIONÁLNÍHO CHOVÁNÍ SPOTŘEBITELE Budeme se zabývat jak má spotřebitel rozdělit svůj důchod mezi různé statky Racionálně jednající spotřebitel maximalizuje
VíceVYBRANÉ APLIKACE RIEMANNOVA INTEGRÁLU I. OBSAH A DÉLKA. (f(x) g(x)) dx.
VYBRANÉ APLIKACE RIEMANNOVA INTEGRÁLU I. OBSAH A DÉLKA. Výpo et obsahu rovinných ploch a) Plocha ohrani ená k ivkami zadanými v kartézských sou adnicích. Obsah S rovinné plochy ohrani ené dv ma spojitými
Více1. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) x cotg x 1. c) lim. g) lim e x 1. cos(x) =
I. L'HOSPITALOVO PRAVIDLO A TAYLOR V POLYNOM. Spo t te limity (m ºete pouºívat l'hospitalovo pravidlo) a) lim tg sin ( + ) / e e) lim a a i) lim a a, a > P ipome me si: 3 tg 4 2 tg b) lim 3 sin 4 2 sin
Vícenazvu obecnou PDR pro neznámou funkci
Denice. Bu n N a Ω R d otev ená, d 2. Vztah tvaru F (x, u(x), Du(x),..., D (n 1) u(x), D (n) u(x)) = 0 x Ω (1) nazvu obecnou PDR pro neznámou funkci u : Ω R d R Zde je daná funkce. F : Ω R R d R dn 1 R
Více269/2015 Sb. VYHLÁŠKA
269/2015 Sb. - rozúčtování nákladů na vytápění a příprava teplé vody pro dům - poslední stav textu 269/2015 Sb. VYHLÁŠKA ze dne 30. září 2015 o rozúčtování nákladů na vytápění a společnou přípravu teplé
Více4.2.16 Ohmův zákon pro uzavřený obvod
4.2.16 Ohmův zákon pro uzavřený obvod Předpoklady: 040215 Postřeh z minulých měření: Při sestavování obvodů jsme používali stále stejnou plochou baterku. Přesto se její napětí po zapojení do obvodu měnilo.
VíceRelace. Základní pojmy.
Relace. Základní pojmy. I kdyº pojem funkce je v matematice jeden ze základních a nejd leºit j²ích, p esto se n které vztahy mezi objekty pomocí funkce popsat nedají. Jde o situace, kdybychom cht li p
VíceST1 - Úkol 1. [Minimáln 74 K /láhev]
ST1 - Úkol 1 P íklad 1 Myslivecký spolek po ádá sv j tradi ní ples. Mimo jiné bylo nakoupeno lahvové víno podle rozpisu v Tabulce 1.1. P edpokládá se (podle historických zku²eností), ºe v²echny láhve budou
VíceJevy, nezávislost, Bayesova v ta
Jevy, nezávislost, Bayesova v ta 17. b ezna 2015 Instrukce: Projd te si v²echny p íklady. Kaºdý p íklad se snaºte pochopit. Pak vymyslete a vy- e²te p íklad podobný. Tím se ujistíte, ºe p íkladu rozumíte.
VíceStátní maturita 2010 Maturitní generálka 2010 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAGZD10C0T01 e²ené p íklady
Státní maturita 00 Maturitní generálka 00 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAGZD0C0T0 e²ené p íklady Autor e²ení: Jitka Vachtová 6. b ezna 0 http://www.vachtova.cz/ Obsah Úloha Úloha.
Více10 je 0,1; nebo taky, že 256
LIMITY POSLOUPNOSTÍ N Á V O D Á V O D : - - Co to je Posloupnost je parta očíslovaných čísel. Trabl je v tom, že aby to byla posloupnost, musí těch čísel být nekonečně mnoho. Očíslovaná čísla, to zavání
VíceText m ºe být postupn upravován a dopl ován. Datum poslední úpravy najdete u odkazu na staºení souboru. Veronika Sobotíková
Tento text není samostatným studijním materiálem. Jde jen o prezentaci promítanou na p edná²kách, kde k ní p idávám slovní komentá. N které d leºité ásti látky pí²u pouze na tabuli a nejsou zde obsaºeny.
Více2.2.10 Slovní úlohy vedoucí na lineární rovnice I
Slovní úlohy vedoucí na lineární rovnice I Předpoklady: 0, 06 Pedagogická poznámka: Řešení slovních úloh představuje pro značnou část studentů nejobtížnější část matematiky Důvod je jednoduchý Po celou
VíceAplikace pravd podobnostních model v kurzovém sázení
Aplikace pravd podobnostních model v kurzovém sázení 28.4.2016 Obsah 1 Kurzové sázení Tenis Kurz jako odhad pravd podobnosti Hodnocení kvality odhadu pravd podobnosti 2 Predikce pr b hu utkání Základní
Více5. Legislativní opatření a jejich vliv na vývoj pracovní neschopnosti pro nemoc a úraz
5. Legislativní opatření a jejich vliv na vývoj pracovní neschopnosti pro nemoc a úraz Úroveň pracovní neschopnosti pro nemoc a úraz je v zásadě dána dvěma rozdílnými faktory. Prvým z nich je objektivní
VíceZávěrečné shrnutí jednoduché pokusy z fyziky
I N V E S T I C E D O R O Z V O J E V Z D Ě L Á V Á N Í TENTO PROJEKT JE SPOLUFINANCOVÁN EVROPSKÝM SOCIÁLNÍM FONDEM A STÁTNÍM ROZPOČTEM ČESKÉ REPUBLIKY Laboratorní práce č. 10 Závěrečné shrnutí jednoduché
VíceZápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A
Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A st eda 19. listopadu 2015, 11:2013:20 ➊ (3 body) Pro diferenciální operátor ˆL je mnoºina W q denována p edpisem W q = { y(x) Dom( ˆL) : ˆL(y(x))
VíceRegresní analýza. Statistika II. Jiří Neubauer. Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.
Statistika II Katedra ekonometrie FEM UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Cíl regresní analýzy: stanovení formy (trendu, tvaru, průběhu) této závislosti pomocí vhodné funkce
VícePOPTÁVKA.
POPTÁVKA INDIVIDUÁLNÍ POPTÁVKA Individuální poptávka-poptávka jednoho spotřebitele, závisí na: -ceně statku -cenách ostatních statků -důchodu spotřebitele Preference a očekávání předpokládáme za neměnné
VíceOblastní stavební bytové družstvo, Jeronýmova 425/15, Děčín IV
Oblastní stavební bytové družstvo, Jeronýmova 425/15, Děčín IV Směrnice pro vyúčtování služeb spojených s bydlením Platnost směrnice: - tato směrnice je platná pro městské byty ve správě OSBD, Děčín IV
Více11 Soustavy rovnic a nerovnic, Determinanty a Matice
11 Soustavy rovnic a nerovnic, Determinanty a Matice (r zné typy soustav rovnic a nerovnic, matice druhy matic, operace s maticemi, hodnost matice, inverzní matice, Gaussova elimina ní metoda, determinanty
VíceStátní maturita 2011 Maturitní testy a zadání jaro 2011 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAMZD11C0T02 e²ené p íklady
Státní maturita 0 Maturitní testy a zadání jaro 0 Matematika: didaktický test - základní úrove obtíºnosti MAMZDC0T0 e²ené p íklady Autor e²ení: Jitka Vachtová 0. srpna 0 http://www.vachtova.cz/ Obsah Úloha
Více3. Polynomy Verze 338.
3. Polynomy Verze 338. V této kapitole se věnujeme vlastnostem polynomů. Definujeme základní pojmy, které se k nim váží, definujeme algebraické operace s polynomy. Diskutujeme dělitelnost polynomů, existenci
Vícee²ení 1. série Úvodní gulá² autor: Kolektiv org
e²ení 1. série Úvodní gulá² autor: Kolektiv org Úloha 1.1. Bubla, Lib nka, Henry a Mat j hráli hru. Protoºe byli ty i, napsali si na tabuli ty i ty ky a jejich úkolem pak bylo vepsat mezi n t i znaménka
Vícemísy na koření akční pole prostor pro karty koření 1 mlýnek na pepř
Rajivský trh je největším lákadlem ve městě. Špičkoví kuchaři z celé země mezi sebou soutěží o jeho koření, vytváří nové kořenící směsi, a tedy nejnovější labužnický trend. Po smlouvání následuje zvláštní
VíceRegrese a nelineární regrese
Kapitola 10 Regrese a nelineární regrese 10.1 Regrese V testech nezávislosti jsme zkoumali, zda dv veli iny x a y jsou nezávislé. Pokud nejsou nezávislé, m ºeme zkoumat, jaká závislost mezi nimi je. 10.1.1
Více3 D leºitá rozd lení náhodné veli iny
3 D leºitá rozd lení náhodné veli iny Co to znamená, kdyº prohlásíme, ºe jsou n jaká d leºitá rozd lení? Rozd lení náhodné veli iny je její popis. A náhodná veli ina p edstavuje ur itý náhodný pokus (kde
VícePasport veřejného osvětlení
Pasport veřejného osvětlení Černolice 2014 SATHEA VISION s.r.o 1 Obsah 1 Úvod... 3 2 Pasport veřejného osvětlení... 3 2.1 Rozvodná síť... 3 Rozvodna 1 U obecního úřadu (Černolice 64)... 3 Rozvodna 2 Nový
Vícee²ení 4. série Binární operace
e²ení 4. série Binární operace Úloha 4.1. V Hloup tínské jaderné elektrárn do²lo jednoho dne k úniku radioaktivního zá ení. Obyvatelé byli pro tento p ípad kvalitn vy²koleni v obran proti záke ným ásticím,
VíceE-knihy. Jindřich Soukup
E-knihy M I K R O E K O N O M I C K Á A N A L Ý Z A Jindřich Soukup 2012 Vydalo nakladatelství a vydavatelství E-knihy V roce 2012, vydání čtvrté, v nakladatelství a vydavatelství E-knihy první Sazba:
VíceŘešení: Dejme tomu, že pan Alois to vezme popořadě od jara do zimy. Pro výběr fotky z jara má Alois dvanáct možností. Tady není co počítat.
KOMBINATORIKA ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Příklad 1 Pan Alois dostal od vedení NP Šumava za úkol vytvořit propagační poster se čtyřmi fotografiemi Šumavského národního parku, každou z jiného ročního období (viz obrázek).
VíceZápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4 varianta A
Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB4 varianta A 18. dubna 2016, 11:2013:20 ➊ (1 bod) Nalezn te kritický bod soustavy generujících rovnic e x 6y 6z 2 + 12z = 13, 2e 2x 6y z 3 = 6. Uºijte faktu,
VíceTrh kapitálu a půdy. formování poptávky po kapitálu (kapitálových. formování nabídky úspor. příležitosti, investice a úspory Trh půdy
Trh kapitálu a půdy formování poptávky po kapitálu (kapitálových statcích) odvození poptávky po investicích formování nabídky úspor Kapitálový trh, investiční prostředky a příležitosti, investice a úspory
VíceÚvod. Matematická ekonomie 1. Jan Zouhar. 20. zá í 2011
Úvod Matematická ekonomie 1 Jan Zouhar 20. zá í 2011 Obsah 1 Organizace kurzu 2 Nápl kurzu 3 Motiva ní p íklad na úvod 4 Úvod do matematického programování 5 Úvod do lineárního programování 6 Základní
VícePost ehy a materiály k výuce celku Funkce
Post ehy a materiály k výuce celku Funkce 1) Grafy funkcí Je p edloºeno mnoºství výukových materiál v programu Graph - tvary graf základních i posunutých funkcí, jejich vzájemné polohy, Precizní zápis
Více4. cvičení: Pole kruhové, rovinné, Tělesa editace těles (sjednocení, rozdíl, ), tvorba složených objektů
4. cvičení: Pole kruhové, rovinné, Tělesa editace těles (sjednocení, rozdíl, ), tvorba složených objektů Příklad 1: Pracujte v pohledu Shora. Sestrojte kružnici se středem [0,0,0], poloměrem 10 a kružnici
Více( x ) 2 ( ) 2.5.4 Další úlohy s kvadratickými funkcemi. Předpoklady: 2501, 2502
.5. Další úlohy s kvadratickými funkcemi Předpoklady: 50, 50 Pedagogická poznámka: Tato hodina patří mezi ty méně organizované. Společně řešíme příklad, při dalším počítání se třída rozpadá. Já řeším příklady
VícePrezentace. Ing. Petr V elák 6. b ezna 2009
Prezentace Ing. Petr V elák 6. b ezna 2009 1 OBSAH OBSAH Obsah 1 Úvodní slovo 3 2 P íprava prezentace 4 2.1 Jak prezentace ned lat........................ 4 2.1.1 Kontrast písma a pozadí...................
VíceST2 - Cvi ení 1 STATISTICKÁ INDUKCE
ST2 - Cvi ení 1 STATISTICKÁ INDUKCE P íklad 1.1 Po et závad jistého typu elektrospot ebi e b hem záru ní doby má Poissonovo rozd lení s parametrem λ = 0,2. Jaká je pravd podobnost, ºe po prodeji 75 spot
VíceMetodický list úprava od 1. 1. 2014 Daně a organizační jednotky Junáka
Metodický list úprava od 1. 1. 2014 Daně a organizační jednotky Junáka Metodický list je věnován všem druhům daní, které patří do daňového systému ČR mimo daně z příjmů. Této dani je věnován samostatný
VíceÚlohy domácího kola kategorie C
50. ročník Matematické olympiády Úlohy domácího kola kategorie 1. Najděte všechna trojmístná čísla n taková, že poslední trojčíslí čísla n 2 je shodné s číslem n. Student může při řešení úlohy postupovat
VíceMikroekonomie. Příklad - zadání. Příklad - řešení. Příklad. k opakování firma. Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky, JČU.
Mikroekonomie Ing. Jaroslav ŠETEK, Ph.D. Katedra ekonomiky, JČU Tržní struktury Téma: 4 Trh výrobních faktorů y k opakování firma - zadání Q FC VC TC AC AVC AFC MC 0 X X X X X X X 1 5 5 X X X X X 2 X 9
VíceModelování v elektrotechnice
Katedra teoretické elektrotechniky Elektrotechnická fakulta ZÁPADOƒESKÁ UNIVERZITA V PLZNI Modelování v elektrotechnice Pánek David, K s Pavel, Korous Luká², Karban Pavel 28. listopadu 2012 Obsah 1 Úvod
VíceMikroekonomie II úvodní přednáška Petr Musil, kancelář č. 621 Konzultace pondělí, 14.30 16.00 Jiný termín po dohodě pmusil@econ.muni.cz Informace: http://pmusil.czechian.net Zkouška Písemný test alespoň
Vícepracovní list studenta
Výstup RVP: Klíčová slova: pracovní list studenta Rovnice a jejich soustavy Petra Směšná žák měří dané veličiny, analyzuje a zpracovává naměřená data, rozumí pojmu řešení soustavy dvou lineárních rovnic,
VíceST2 - Cvi ení 1 STATISTICKÁ INDUKCE
ST2 - Cvi ení 1 STATISTICKÁ INDUKCE P íklad 1.1 Po et závad jistého typu elektrospot ebi e b hem záru ní doby má Poissonovo rozd lení s parametrem λ = 0,2. Jaká je pravd podobnost, ºe po prodeji 75 spot
VíceObsah. Zpracoval Ctirad Novotný pro matmodel.cz.
Obsah 1 Viskoelasticita 2 1.1 Modely viskoelastického materiálu...................... 2 1.1.1 Maxwell v model............................ 4 1.1.2 Kelvin v model............................. 5 1.1.3 Maxwell
Více( ) ( ) ( ) ( ) ( ) SEMINÁŘ V. Makropohled na mezinárodní obchod. PODKLADY K SEMINÁŘŮM ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Mezinárodní obchod I.
SEMINÁŘ V. Makropohled na mezinárodní obchod 1. Základní vztahy v otevřené ekonomice Ze základních identit o struktuře výdajů na HDP je možno odvodit tyto dva vztahy: ( ) ( ) X M = Y C + I + G ( ) ( )
VíceKapitola 1. Teorie portfolia. 1.1 Výnos a riziko akcie
Kapitola 1 Teorie portfolia 1.1 Výnos a riziko akcie Výnosem akcie rozumíme míru zisku, která plyne z investice do akcie. Tento zisk se v t²inou skládá ze dvou sloºek kapitálového výnosu a výnosu z dividend.
VíceJak vybrat správný set pro solární ohřev vody
Jak vybrat správný set Podrobný manuál pro určení velikosti solárního systému v závislosti na solárním krytí spotřeby energií pro různé počty oso přehlédněte! Až do odvolání nyní dodáváme místo 20-ti trubicových
VíceTISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel./fax: 286 80 129 E-mail: paulina.tabery@soc.cas.cz Názory obyvatel na zadlužení a přijatelnost
VíceZápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A
Zápo tová písemná práce. 1 z p edm tu 01MAB3 varianta A úterý 28. listopadu 2017, 9:2011:20 ➊ (8 bod ) Lze nebo nelze k rozhodnutí o stejnom rné konvergence ady ( 1) n+1 x ln(n) n 6 + n 2 x 4 na intervalu
Vícec sin Příklad 2 : v trojúhelníku ABC platí : a = 11,6 dm, c = 9 dm, α = 65 0 30. Vypočtěte stranu b a zbývající úhly.
9. Úvod do středoškolského studia - rozšiřující učivo 9.. Další znalosti o trojúhelníku 9... Sinova věta a = sin b = sin c sin Příklad : V trojúhelníku BC platí : c = 0 cm, α = 45 0, β = 05 0. Vypočtěte
VícePravidla soutěže pro diváky pořadu České televize Dovolená v protektorátu
Pravidla soutěže pro diváky pořadu České televize Dovolená v protektorátu I. Soutěž a pořadatel soutěže 1. Soutěží se rozumí divácká soutěž založená na principu správné odpovědi na soutěžní otázku, která
VíceAnalýza oběžného kola
Vysoká škola báňská Technická univerzita 2011/2012 Analýza oběžného kola Radomír Bělík, Pavel Maršálek, Gȕnther Theisz Obsah 1. Zadání... 3 2. Experimentální měření... 4 2.1. Popis měřené struktury...
Více