AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ"

Transkript

1 ČÁST JAR-OPS 3 AMC/IEM J - HMOTNOST A VYVÁŽENÍ ACJ OPS Hodoty hmotostí Viz JAR-OPS V souladu s ICAO Ae 5 a s meziárodí soustavou jedotek SI, skutečé a omezující hmotosti vrtulíků, užitečé zatížeí a jeho podstaté prvky, palivo a palubě atd., jsou vyjádřey v JAR-OPS 3 v jedotkách hmotosti kg. Avšak ve většiě schváleých Letových příruček a ostatích provozích dokumetech, tato možství jsou ozačováa jako váha weight, v souladu s běžým jazykem. V SI soustavě je ale jako váha ozačováa síla a e hmotost. Jelikož používáí výrazu váha weight evyvolává žádé potíže v deím zacházeí s vrtulíky, používáí tohoto výrazu v provozích aplikacích a publikacích je i adále přijatelé. [Amdt. 3, ] IEM OPS 3.605e Hustota paliva Viz JAR-OPS 3.605e 1 Provozovatel může používat ormalizovaých hodot hustoty paliva staoveých v Provozí příručce ke staoveí hmotosti paliva a palubě, jestliže skutečá hustota paliva eí záma. Takové ormalizovaé hodoty by měly být založey a běžých měřeích hustoty paliva pro příslušá letiště ebo oblasti. Typické hodoty hustoty paliva jsou: a. Bezi palivo pístových motorů - 0,71 b. Palivo proudových motorů [JET A1 ]JP 1[] - 0,79 c. Palivo proudových motorů [JET B ]JP 4[] - 0,76 d. Olej - 0,88 [Amdt. 5, ] IEM k Dodatku 1 JAR-OPS 3.605, pododstavec aiii Přesost vážícího zařízeí Viz Dodatek 1 k JAR-OPS 3.605, pododstavec aiii 1 Hmotost vrtulíku, která se používá ke staoveí jeho provozí hmotosti bez paliva a polohy těžiště, musí být staovea přesě. Protože se používá určitý model vážícího zařízeí pro prví a pravidelé vážeí vrtulíků začě odlišých tříd hmotosti, elze uvést jedo jedié kriterium přesosti pro vážící zařízeí. Přesost vážeí se pokládá za vyhovující, jestliže jsou splěa jedotlivými váhami použitého vážícího zařízeí tato kriteria přesosti : a. Pro zatížeí váhy pod 000 kg - přesost ± 1%; b. Pro zatížeí váhy od 000 kg do 0 000kg - přesost ± 0 kg; a c. Pro zatížeí váhy přes kg - přesost ± 0,1% IEM k Dodatku 1 k JAR-OPS 3.605, pododstavec d Meze polohy těžiště Viz Dodatek 1 k JAR-OPS 3.605, pododstavec d 1 V části Letové příručky Omezeí jsou přesě staovey předí a zadí meze polohy těžiště. Tyto meze zabezpečují, aby byla splěa kriteria pro stabilitu a řízeí po celou dobu letu. Provozovatel by měl zabezpečit, aby tyto meze byly dodržováy staoveím provozích postupů ebo obálky poloh těžiště, která kompezuje odchylky a chyby uvedeé íže: 1.1 Odchylky skutečého těžiště při hmotosti prázdého vrtulíku ebo pohotovostí hmotosti od vyhlášeých hodot, apříklad vlivem chyb vážeí, ezapočteých modifikací a/ebo změ vybaveí. 1. Odchylky rozložeí paliva v ádržích od použitelého programu. Vydáo JAA: Amedmet 5 - J - 1

2 JAR-OPS 3 ČÁST 1.3 Odchylky rozložeí zavazadel a ákladu v růzých prostorech od předpokládaého rozložeí ákladu, stejě jako epřesosti ve skutečých hmotostech zavazadel a ákladu. 1.4 Odchylky skutečého přiděleí sedadel cestujícím od přiděleí sedadel předpokládaého při zpracováváí dokumetace hmotosti a vyvážeí. Viz Pozámka. 1.5 Odchylky skutečého těžiště ákladu a cestujících v jedotlivých ákladových prostorech ebo částech kabiy od ormálě předpokládaé středí polohy. 1.6 Odchylky těžiště způsobeé použitím předepsaého postupu čerpáí paliva pokud již ejsou zahruty v mezích staoveých při certifikaci. 1.7 Odchylky způsobeé za letu pohyby palubích průvodčích, vybaveí bufetu a cestujících. Pozámka: Velké chyby těžiště mohou vzikout, je-li povolea volá volba sedadel volost cestujícího vybrat si při vstupu do vrtulíku libovolé sedadlo. Ačkoliv lze ve většiě případů očekávat přiměřeě rovoměré podélé obsazeí sedadel, eistuje riziko etrémí volby předích ebo zadích sedadel, způsobující začě velké a epřijatelé chyby těžiště za předpokladu, že se výpočet těžiště provádí a základě uvažovaého rovoměrého rozděleí. K ejvětším chybám může dojít při zhruba 50% využití kapacity, jestliže jsou cestující soustředěi buď do předí ebo zadí poloviy kabiy. Statistické rozbory ukazují, že ebezpečí takového etrémího obsazeí sedadel, epřízivě ovlivňujícího těžiště, je ejvětší u malých vrtulíků. AMC OPS 3.60a Hmotost cestujícího staoveá ústí výpovědí Viz JAR-OPS 3.60 a 1 Jestliže je dotazová každý cestující vrtulíku s méě ež 6 sedadly pro cestující a jeho/její hmotost váhu, měla by být přidáváa staoveá kostata k zahrutí oblečeí. Tato kostata by měla být určea provozovatelem a základě studií týkajících se jeho kokrétích tratí, atd. a eměla by být meší ež 4 kg. Persoál by měl při ástupu cestujících a tomto základě odhadout hmotost sděleou cestujícím, a hmotost oblečeí, aby zkotroloval, že je přiměřeá. Takový persoál by měl být vyškole v odhadováí těchto hmotostí. IEM OPS 3.60h Statistické vyhodocováí údajů hmotosti cestujících a zavazadel Viz JAR-OPS 3.60h 1 Velikost vzorku viz též Dodatek 1 k JAR-OPS 3.60h 1.1 Pro výpočet požadovaé velikosti vzorku je ezbyté odhadout směrodatou odchylku a základě směrodatých odchylek vypočítaých pro podobý soubor údajů ebo pro předběžé průzkumy. Přesost odhadu vzorku se vypočítá pro 95% spolehlivost ebo "výzamost", to zameá, že skutečá hodota bude s pravděpodobostí 95% ležet v přesě vymezeém rozsahu jistoty kolem odhadovaé hodoty. Tato hodota směrodaté odchylky se rověž použije pro výpočet ormalizovaé hmotosti cestujícího. 1. V důsledku toho je uto rozlišovat tři případy pro parametry rozděleí hmotosti, tj. pro středí hodotu a směrodatou odchylku: a. μ, s = skutečé hodoty průměré hmotosti cestujících a směrodatá odchylka, které jsou ezámé a které je uto odhadovat vážeím vzorků cestujících. b. μ, s = apriorí odhady průměré hmotosti cestujících a směrodatá odchylka, tj. hodoty, které jsou výsledkem dřívějšího průzkumu a které jsou potřebé ke staoveí aktuálí velikosti vzorku. c.,s = odhady aktuálích skutečých hodot μ a s, vypočítaých ze vzorku. Velikost vzorku lze pak vypočítat s použitím tohoto vzorce: Amedmet 3 Vydáo JAA: J -

3 ČÁST JAR-OPS 3 μ e r 1, 96 σ 100 kde: = počet cestujících, který má být zváže velikost vzorku e r = povoleé relativí rozpětí jistoty přesost pro odhad μ podle viz rověž rovici v odstavci 3. Pozámka: Povoleé relativí rozpětí jistoty určuje přesost, které má být dosažeo při odhadováí skutečé středí hodoty. Například, jestliže se avrhe odhadout skutečou středí hodotu s přesostí ± 1% pak e r ve shora uvedeém vzorci bude rovo 1. 1,96 = hodota z Gaussova rozděleí pro 95% úroveň výsledého itervalu jistoty. Výpočet průměré hmotosti a směrodaté odchylky. Jestliže je vzorek cestujících pro vážeí vybírá áhodě pak středí hodota vzorku je epředpojatý odhad skutečé průměré hmotosti μ souboru..1 Aritmetická středí hodota vzorku j = = 1 j kde: j = hodoty hmotosti jedotlivých cestujících jedotek vzorkováí.. Směrodatá odchylka s = j= 1 j 1 kde: j - = odchylka jedotlivé hodoty od středí hodoty vzorku. 3 Kotrola přesosti středí hodoty vzorku. Přesost rozpětí jistoty, kterou lze připsat středí hodotě vzorku jako ukazatel skutečé středí hodoty, je fukcí směrodaté odchylky vzorku a je uto ji kotrolovat po vyhodoceí vzorku. Provede se to s použitím vzorce: e r = 1, 96 s 100 % Vydáo JAA: Amedmet 3 - J - 3

4 JAR-OPS 3 ČÁST přičemž e r by emělo překročit 1% pro průměrou hmotost dospělých a % pro průměrou hmotost mužů a/ebo že. Výsledek tohoto výpočtu dává relativí přesost odhadu μ a úrovi 95% výzamosti. To zameá, že s pravděpodobostí 95% je skutečá průměrá hmotost μ v itervalu: ± 196, s 4 Příklad určeí požadovaé velikosti vzorku a průměré hmotosti cestujícího 4.1 Úvod. Hodoty ormalizovaé hmotosti cestujících pro účely staoveí hmotosti a vyvážeí vyžadují provést programy vážeí cestujících. Dále uvedeý příklad ukazuje jedotlivé kroky uté pro určeí velikosti vzorku a vyhodoceí údajů vzorku. Jsou uvedey hlavě pro ty, kteří ejsou zběhlí ve statistických výpočtech. Všechy číselé hodoty hmotosti používaé v příkladě jsou zcela smyšleé. 4. Určeí požadovaé velikosti vzorku. K výpočtu požadovaé velikosti vzorku potřebujeme odhady ormalizovaé průměré hmotosti cestujících a směrodatou odchylku. K tomuto účelu lze použít apriorí odhady z dřívějších průzkumů. Pokud takové odhady ejsou k disposici je uto provést vážeí malého reprezetativího vzorku asi 100 cestujících, aby bylo možo vypočíst požadovaé hodoty. Uvedeý počet byl uvažová pro teto příklad. Krok 1: Odhadovaá průměrá hmotost cestujícího Krok : Odhadovaá směrodatá odchylka j kg j j - j ,9 1 79,9 +9,3 86,49 68,1 68,1 -,5 6,5 3 77,9 3 77,9 +7,3 53,9 4 74,5 4 74,5 +3,9 15,1 5 54,1 5 54,1-16,5 7,5 6 6, 6 6, -8,4 70, ,3 7 89,3 +18,7 349, , ,7 +38,1 1451, , 85 63, -7,4 54, , ,4-4,8 3, ,6 j= 1 j μ = = = 86 = 70,6 kg , ,40 j= 1, j σ = σ = 34683, σ = 0, 0 kg 1 Amedmet 3 Vydáo JAA: J - 4

5 ČÁST JAR-OPS 3 Krok 3: Požadovaá velikost vzorku. Požadovaý počet cestujících, který má být zváže by měl být takový, aby rozpětí jistoty e r epřekročilo 1%, jak je staoveo v odstavci 3. 1, 96 σ 100 e r μ 1, 96 0, , Výsledek ukazuje, že musí být zvážeo ejméě 3145 cestujících k dosažeí požadovaé přesosti. Jestliže by byla zvolea % pro e r, pak výsledek by byl 786. Krok 4: Po určeí požadovaé velikosti vzorku má být zpracová plá vážeí cestujících, jak je staoveo v Dodatku 1 k JAR-OPS 3.60h. 4.3 Staoveí průměré hmotosti cestujícího Krok 1: Po shromážděí požadovaého počtu hodot hmotostí cestujících lze vypočítat průměrou hmotost cestujícího. Pro teto příklad se uvažovalo, že bylo zvážeo 3180 cestujících. Součet jedotlivých hmotostí je , kg. = j = 31186, kg j= 1 j 31186, = = kg 3180 = 7, 7kg Krok : Výpočet směrodaté odchylky. Pro výpočet směrodaté odchylky se použije metoda uvedeá v odstavci 4., krok. j = , 0 Vydáo JAA: Amedmet 3 - J - 5

6 JAR-OPS 3 ČÁST s = j 1 s = , s = 15, 31kg Krok 3: Výpočet přesosti středí hodoty vzorku. e r = 196, s 100 % 1, 96 15, e r = % , 7 e r = 0, 73% Krok 4: Výpočet rozpětí jistoty středí hodoty vzorku. ± s 196, 196, 1531, ± kg ,7± 0,5 kg Výsledkem tohoto výpočtu je, že skutečá středí hodota pro všechy cestující se achází s pravděpodobostí 95% v rozmezí 7, kg až 73, kg. Amedmet 3 Vydáo JAA: J - 6

7 ČÁST JAR-OPS 3 AMC k Dodatku 1 k JAR-OPS 3.60h, pododstavec c4 Směrice pro průzkumy vážeí cestujících Viz Dodatek 1 k JAR-OPS 3.60h, pododstavec c4 1 Provozovatelé sažící se získat oprávěí používat ormalizovaé hmotosti cestujících, lišící se od hmotostí předepsaých Tabulkami 1 a v JAR-OPS 3.60, a podobých tratích ebo sítích tratí, mohou sloučit své průzkumy vážeí do společého fodu za předpokladu, že: a. Úřad předem schválil společý průzkum; b. Postupy průzkumu a ásledující statistický rozbor splňují kriteria Dodatku 1 k JAR-OPS 3.60h; a c. výsledky jedotlivých provozovatelů, zúčastěých a společém průzkumu, by avíc měly být uvedey samostatě k výsledkům společých průzkumů, aby ověřovaly platost výsledků společých průzkumů. IEM k Dodatku 1 k JAR-OPS 3.60h Směrice pro průzkumy vážeí cestujících Viz Dodatek 1 k JAR-OPS 3.60h 1 Teto IEM shruje jedotlivé prvky průzkumů vážeí a poskytuje vysvětlující a výkladové iformace. Iformace pro Úřad. Provozovatel by měl iformovat Úřad o účelu průzkumu vážeí cestujících, vysvětlit všeobecě plá průzkumu a získat předem oprávěí pokračovat viz JAR-OPS 3.60h. 3 Podrobý plá průzkumu 3.1 Provozovatel by měl staovit a předložit Úřadu ke schváleí podrobý plá průzkumu vážeí, který je plě reprezetativí pro daý provoz, tj. uvažovaá síť ebo trať by měla zahrovat vážeí přiměřeého počtu cestujících JAR-OPS 3.60h. 3. Reprezetativí plá průzkumu zameá plá vážeí přesě vymezeý místy vážeí, daty a čísly liek, které poskytují přiměřeý obraz letového řádu provozovatele a/ebo oblasti provozu viz Dodatek 1 k JAR-OPS 3.60h, pododstavec a Nejmeší počet cestujících, který má být zváže, je ejvětší z dále uvedeých počtů viz Dodatek 1 k JAR-OPS 3.60h, pododstavec a: a. Počet vyplývající z obecého požadavku, aby vzorek byl reprezetativí pro celkový provoz, v ěmž budou výsledky uplatňováy; to bude často rozhodujícím požadavkem; ebo b. Počet vyplývající ze statistického požadavku, přesě vymezujícího přesost výsledých středích hodot, která by měla být alespoň % pro ormalizovaé hmotosti mužů a že a 1 % pro ormalizovaé hmotosti všech dospělých, jsou-li použitelé. Požadovaou velikost vzorku lze odhadout a základě zkušebího vzorku alespoň 100 cestujících ebo z předchozích průzkumů. Jestliže rozbor výsledků průzkumu ukazuje, že ebyly splěy požadavky přesosti středích hodot ormalizovaé hmotosti u mužů ebo že ebo všech dospělých, měl by být zváže podle potřeby dodatečý počet reprezetativích cestujících, ke splěí statistických požadavků. 3.4 Rověž se požaduje ejmeší velikost vzorku 000 cestujících mužů a že, aby se vyloučily ereálě malé vzorky, vyjma pro malé vrtulíky, kde se považují meší počty za přijatelé s přihlédutím k břemei velkého počtu letů, u ichž by mělo být prováděo vážeí k pokrytí 000 cestujících. 4 Provedeí programu vážeí Vydáo JAA: Amedmet 3 - J - 7

8 JAR-OPS 3 ČÁST 4.1 Na počátku programu vážeí je důležité vzít a vědomí a v úvahu požadavky údajů zprávy o průzkumu vážeí viz odstavec 7 íže. 4. Program vážeí by měl být provádě, pokud je to proveditelé, v souladu se staoveým pláem průzkumu. 4.3 Cestující a vše co mají u sebe by se mělo zvážit co ejblíže místu astupováí do vrtulíku a měla by se zapsat hmotost, stejě jako kategorie cestujících muž/žea/dítě. 5 Rozbor výsledků průzkumu vážeí 5.1 Údaje průzkumu vážeí by měly být podrobey rozboru, jak je vysvětleo v IEM OPS 3.60h. K pochopeí podstaty rozdílů a let, trať, atd., by se teto rozbor měl provádět v ěkolika etapách, tj. podle letů, tratí, oblastí, směrováí k/od, atd. Výzamé odchylky od pláu průzkumu vážeí by měly být vysvětley stejě jako jejich možý vlivy a výsledky. 6 Výsledky průzkumu vážeí 6.1 Výsledky průzkumu vážeí by měly být shruty. Závěry a všechy avrhovaé odchylky od publikovaých ormalizovaých hmotostí by měly být zdůvoděy. Výsledky průzkumu vážeí cestujících jsou průměré hmotosti cestujících, včetě jejich příručích zavazadel, které by mohly vést k ávrhům upravit ormalizovaé hodoty hmotosti, uvedeé v Tabulkách 1, a 3 v JAR-OPS Tyto průměré hodoty, zaokrouhleé a ejbližší celé číslo, mohou být v zásadě používáy jako ormalizovaé hodoty hmotostí mužů a že ve vrtulících s 0 a více sedadly pro cestující, jak je staoveo v Dodatku 1 k JAR-OPS 3.60h, pododstavec c. Vlivem kolísáí skutečých hmotostí cestujících se také měí celkové zatížeí a statistický rozbor ukazuje, že riziko výzamého přetížeí se stává epřijatelým pro vrtulíky s méě ež 0 sedadly. To je příčiou přídavků hmotostí cestujících v malých vrtulících. 6. Průměré hmotosti mužů a že se liší asi o 15 kg ebo více a vlivem ejistot v kolísáí poměru muži/žey je kolísáí celkového zatížeí cestujícími větší, když se používá ormalizovaých hmotostí dospělých, ež když se používá odděleě ormalizovaých hmotostí mužů a že. Statistický rozbor ukazuje, že používáí ormalizovaých hodot hmotosti všech dospělých by se mělo omezit a vrtulíky s 30 a více sedadly pro cestující. 6.3 Normalizovaé hodoty hmotosti pro všechy dospělé musí být založey, jak je uvedeo v Dodatku 1 k JAR-OPS 3.60h, a průměrech pro muže a žey, zjištěé ve vzorku, s použitím referečího poměru mužů k žeám 80/0 pro všechy lety. Provozovatel může a základě údajů z jeho programu vážeí ebo průkazu odlišého poměru mužů a že žádat o schváleí odlišého poměru a přesě vymezeých tratích ebo letech. 7 Zpráva o průzkumu vážeí 7.1 Zpráva o průzkumu vážeí, odrážející obsah shora uvedeých odstavců 1-6 by měla být zpracováa v tomto ormalizovaém formátu: ZPRÁVA O PRŮZKUMU VÁŽENÍ 1 Úvod - Cíl a stručý popis průzkumu vážeí. Plá průzkumu vážeí - Zkoumáí vybraých liek, letišť, dat, atd. - Staoveí ejmešího počtu cestujících, který má být váže. Amedmet 3 Vydáo JAA: J - 8

9 ČÁST JAR-OPS 3 - Plá průzkumu. 3 Rozbor a zkoumáí výsledků průzkumu vážeí - Výzamé odchylky od pláu průzkumu pokud se vyskytují. - Kolísáí středích hodot a směrodatých odchylek v síti. - Zkoumáí souhru výsledků. 4 Souhr výsledků a závěry - Hlaví výsledky a závěry. - Navrhovaé odchylky od publikovaých hodot ormalizovaých hmotostí. Příloha 1 Použitelé letí a/ebo zimí letové řády ebo programy letů. Příloha Výsledky vážeí podle letů s uvedeím hmotostí a pohlaví jedotlivých cestujících; středí hodoty a směrodaté odchylky podle letů, podle tratí, podle oblastí a pro celou síť. IEM OPS 3.60i a j Úprava ormalizovaých hmotostí Viz JAR-OPS 3.60i a j 1 JAR-OPS 3.60i a JAR-OPS 3.60j požadují, aby provozovatel idetifikoval a upravil hmotosti cestujících a pověřeých zavazadel v případech, kdy zjistí že výzamé počty cestujících ebo výzamá možství zavazadel jsou podezřelé z překračováí ormalizovaých hodot, jsou-li ormalizovaé hodoty používáy. Teto požadavek se promítá do Provozí příručky, která by měla obsahovat příslušé směrice, zajišťující, že: a. Pracovíci odbavovacích přepážek, provozí pracovíci, palubí průvodčí a pracovíci akládáí ohlásí ebo provedou vhodé opatřeí, jestliže se shledá, že je a palubě výzamé možství cestujících, jejichž hmotosti, včetě příručích zavazadel, podle předpokladu překračují ormalizovaou hmotost cestujícího a/ebo jsou a palubě skupiy cestujících přepravující výjimečě těžká zavazadla apř. vojeský persoál, sportoví družstva; a b. Velitelé letadel věují zvláští pozorost ákladu a jeho rozložeí v malých vrtulících, kde je ebezpečí přetížeí a chyb těžiště ejvětší, a provedou vlastí úpravy. IEM k Dodatku 1 k JAR-OPS 3.65 Dokumetace hmotosti a vyvážeí Viz Dodatek 1 k JAR-OPS 3.65 Poloha těžiště se emusí v dokumetaci hmotosti a vyvážeí uvádět, jestliže je apříklad rozděleí ákladu v souladu s předem vypočteou tabulkou vyvážeí, ebo lze-li prokázat, že při pláovaém provozu může být pro libovolý reálý áklad zabezpečeo správé vyvážeí. Vydáo JAA: Amedmet 3 - J - 9

10 JAR-OPS 3 ČÁST ZÁMĚRNĚ NEPOUŽITO Amedmet 3 Vydáo JAA: J - 10

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou

veličiny má stejný řád jako je řád poslední číslice nejistoty. Nejistotu píšeme obvykle jenom jednou 1 Zápis číselých hodot a ejistoty měřeí Zápis číselých hodot Naměřeé hodoty zapisujeme jako číselý údaj s určitým koečým počtem číslic. Očekáváme, že všechy zapsaé číslice jsou správé a vyjadřují tak i

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,

Více

Systém intralaboratorní kontroly kvality v klinické laboratoři (SIKK)

Systém intralaboratorní kontroly kvality v klinické laboratoři (SIKK) Systém itralaboratorí kotroly kvality v kliické laboratoři (SIKK) Doporučeí výboru České společosti kliické biochemie ČLS JEP Obsah: 1. Volba systému... 2 2. Prováděí kotroly... 3 3. Dokumetace výsledků

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

12. N á h o d n ý v ý b ě r 12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých

Více

TECHNICKÝ AUDIT VODÁRENSKÝCH DISTRIBUČNÍCH

TECHNICKÝ AUDIT VODÁRENSKÝCH DISTRIBUČNÍCH ECHNICKÝ AUDI VODÁRENSKÝCH DISRIBUČNÍCH SYSÉMŮ Ig. Ladislav uhovčák, CSc. 1), Ig. omáš Kučera 1), Ig. Miroslav Svoboda 1), Ig. Miroslav Šebesta 2) 1) 2) Vysoké učeí techické v Brě, Fakulta stavebí, Ústav

Více

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE

2 STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE STEJNORODOST BETONU KONSTRUKCE Cíl kapitoly a časová áročost studia V této kapitole se sezámíte s možostmi hodoceí stejorodosti betou železobetoové kostrukce a prakticky provedete jede z možých způsobů

Více

dálniced3 a rychlostní silnice Praha x Tábor x České Budějovice x Rakousko

dálniced3 a rychlostní silnice Praha x Tábor x České Budějovice x Rakousko dáliced3 a rychlostí silice R3 Praha Tábor České Budějovice Rakousko w w obsah základí iformace 3 dálice D3 a rychlostí silice R3 PrahaTáborČeské BudějoviceRakousko 3 > základí iformace 4 > čleěí dálice

Více

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ

4 DOPADY ZPŮSOBŮ FINANCOVÁNÍ NA INVESTIČNÍ ROZHODOVÁNÍ 4 DOPADY ZPŮSOBŮ FACOVÁÍ A VESTČÍ ROZHODOVÁÍ 77 4. ČSTÁ SOUČASÁ HODOTA VČETĚ VLVU FLACE, CEOVÝCH ÁRŮSTŮ, DAÍ OPTMALZACE KAPTÁLOVÉ STRUKTURY Čistá současá hodota (et preset value) Jedá se o dyamickou metodu

Více

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN

Vzorový příklad na rozhodování BPH_ZMAN Vzorový příklad a rozhodováí BPH_ZMAN Základí charakteristiky a začeí symbol verbálí vyjádřeí iterval C g g-tý cíl g = 1,.. s V i i-tá variata i = 1,.. m K j j-té kriterium j = 1,.. v j x ij u ij váha

Více

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor

8. Základy statistiky. 8.1 Statistický soubor 8. Základy statistiky 7. ročík - 8. Základy statistiky Statistika je vědí obor, který se zabývá zpracováím hromadých jevů. Tvoří základ pro řadu procesů řízeí, rozhodováí a orgaizováí, protoţe a základě

Více

OPTIMALIZACE AKTIVIT SYSTÉMU PRO URČENÍ PODÍLU NA VYTÁPĚNÍ A SPOTŘEBĚ VODY.

OPTIMALIZACE AKTIVIT SYSTÉMU PRO URČENÍ PODÍLU NA VYTÁPĚNÍ A SPOTŘEBĚ VODY. OPTIMALIZACE AKTIVIT SYSTÉMU PRO URČENÍ PODÍLU NA VYTÁPĚNÍ A SPOTŘEBĚ VODY. Ig.Karel Hoder, ÚAMT-VUT Bro. 1.Úvod Optimálí rozděleí ákladů a vytápěí bytového domu mezi uživatele bytů v domě stále podléhá

Více

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti

Parametr populace (populační charakteristika) je číselná charakteristika sledované vlastnosti 1 Základí statistické zpracováí dat 1.1 Základí pojmy Populace (základí soubor) je soubor objektů (statistických jedotek), který je vymeze jejich výčtem ebo charakterizací jejich vlastostí, může být proto

Více

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných Metody zkoumáí závslost umerckých proměých závslost pevá (fukčí) změě jedoho zaku jedozačě odpovídá změa druhého zaku (podle ějakého fukčího vztahu) (matematka, fyzka... statstcká (volá) změám jedé velčy

Více

(varianta s odděleným hodnocením investičních nákladů vynaložených na jednotlivé privatizované objekty)

(varianta s odděleným hodnocením investičních nákladů vynaložených na jednotlivé privatizované objekty) (variata s odděleým hodoceím ivestičích ákladů vyaložeých a jedotlivé privatizovaé objekty) Vypracoval: YBN CONSULT - Zalecký ústav s.r.o. Ig. Bedřich Malý Ig. Yvetta Fialová, CSc. Václavské áměstí 1 110

Více

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR

10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR Středí hodoty, geometrický průměr Aleš Drobík straa 1 10.3 GEOMERTICKÝ PRŮMĚR V matematice se geometrický průměr prostý staoví obdobě jako aritmetický průměr prostý, pouze operace jsou o řád vyšší: místo

Více

Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc

Statistika. Statistické funkce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc Statistika Statistické fukce v tabulkových kalkulátorech MSO Excel a OO.o Calc Základí pojmy tabulkových kalkulátorů Cílem eí vyložit pojmy tabulkových kalkulátorů, ale je defiovat pojmy vyskytující se

Více

Zobrazení čísel v počítači

Zobrazení čísel v počítači Zobraeí ísel v poítai, áklady algoritmiace Ig. Michala Kotlíková Straa 1 (celkem 10) Def.. 1 slabika = 1 byte = 8 bitů 1 bit = 0 ebo 1 (ve dvojkové soustavě) Zobraeí celých ísel Zobraeí ísel v poítai Ke

Více

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT

2 IDENTIFIKACE H-MATICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNOT 2 IDENIFIKACE H-MAICE POPISUJÍCÍ VEDENÍ Z NAMĚŘENÝCH HODNO omáš Novotý ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ ECHNICKÉ V PRAZE Faulta eletrotechicá Katedra eletroeergetiy. Úvod Metody založeé a loalizaci poruch pomocí H-matic

Více

Co je to statistika? Statistické hodnocení výsledků zkoušek. Úvod statistické myšlení. Úvod statistické myšlení. Popisná statistika

Co je to statistika? Statistické hodnocení výsledků zkoušek. Úvod statistické myšlení. Úvod statistické myšlení. Popisná statistika Co e to statistika? Statistické hodoceí výsledků zkoušek Petr Misák misak.p@fce.vutbr.cz Statistika e ako bikiy. Odhalí téměř vše, ale to edůležitěší ám zůstae skryto. (autor ezámý) Statistika uda e, má

Více

pravděpodobnostn podobnostní jazykový model

pravděpodobnostn podobnostní jazykový model Pokročilé metody rozpozáváířeči Předáška 8 Rozpozáváí s velkými slovíky, pravděpodobost podobostí jazykový model Rozpozáváí s velkým slovíkem Úlohy zaměřeé a diktováíči přepis řeči vyžadují velké slovíky

Více

9. Měření závislostí ve statistice. 9.1. Pevná a volná závislost

9. Měření závislostí ve statistice. 9.1. Pevná a volná závislost Dráha [m] 9. Měřeí závslostí ve statstce Měřeí závslostí ve statstce se zývá především zkoumáím vzájemé závslost statstckých zaků vícerozměrých souborů. Závslost přtom mohou být apříklad pevé, volé, jedostraé,

Více

9.1.13 Permutace s opakováním

9.1.13 Permutace s opakováním 93 Permutace s opakováím Předpoklady: 906, 9 Pedagogická pozámka: Obsah hodiy přesahuje 45 miut, pokud emáte k dispozici další půlhodiu, musíte žáky echat projít posledí dva příklady doma Př : Urči kolik

Více

Výroční zpráva fondů společnosti Pioneer investiční společnost, a.s. - neauditovaná

Výroční zpráva fondů společnosti Pioneer investiční společnost, a.s. - neauditovaná Výročí zpráva fodů společosti Pioeer ivestičí společost, a.s. - eauditovaá Obsah 1. Účetí závěrka: Pioeer Sporokoto, Pioeer obligačí fod, Pioeer růstový fod, Pioeer dyamický fod, Pioeer akciový fod, BALANCOVANÝ

Více

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt

Mendelova univerzita v Brně Statistika projekt Medelova uverzta v Brě Statstka projekt Vypracoval: Marek Hučík Obsah 1. Úvod... 3. Skupové tříděí... 3 o Data:... 3 o Počet hodot:... 3 o Varačí rozpětí:... 3 o Počet tříd:... 4 o Šířka tervalu:... 4

Více

9.1.12 Permutace s opakováním

9.1.12 Permutace s opakováním 9.. Permutace s opakováím Předpoklady: 905, 9 Pedagogická pozámka: Pokud echáte studety počítat samostatě příklad 9 vyjde tato hodia a skoro 80 miut. Uvažuji o tom, že hodiu doplím a rozdělím a dvě. Př.

Více

STATISTIKA. Základní pojmy

STATISTIKA. Základní pojmy Statistia /7 STATISTIKA Záladí pojmy Statisticý soubor oečá eprázdá možia M zoumaých objetů schromážděých a záladě toho, že mají jisté společé vlastosti záladí statisticý soubor soubor všech v daé situaci

Více

Nepředvídané události v rámci kvantifikace rizika

Nepředvídané události v rámci kvantifikace rizika Nepředvídaé událost v rác kvatfkace rzka Jří Marek, ČVUT, Stavebí fakulta {r.arek}@rsk-aageet.cz Abstrakt Z hledska úspěchu vestce ohou být krtcké právě ty zdroe ebezpečí, které esou detfkováy. Vzhlede

Více

ZÁKLADNÍ ICHTYOLOGICKÉ METODY

ZÁKLADNÍ ICHTYOLOGICKÉ METODY ZÁKLADNÍ ICHTYOLOGICKÉ METODY Určováí věku a staoveí růstu ryb Ryby jsou poikilotermí obratlovci, u ichž jsou všechy biologické fukce zásadím způsobem ovlivňováy teplotou vody. To platí v plém rozsahu

Více

STATISTIKA PRO EKONOMY

STATISTIKA PRO EKONOMY EDICE UČEBNÍCH TEXTŮ STATISTIKA PRO EKONOMY EDUARD SOUČEK V Y S O K Á Š K O L A E K O N O M I E A M A N A G E M E N T U Eduard Souček Statistika pro ekoomy UČEBNÍ TEXT VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMIE A MANAGEMENTU

Více

1 Trochu o kritériích dělitelnosti

1 Trochu o kritériích dělitelnosti Meu: Úloha č.1 Dělitelost a prvočísla Mirko Rokyta, KMA MFF UK Praha Jaov, 12.10.2013 Růzé dělitelosti, třeba 11 a 7 (aeb Jak zfalšovat rodé číslo). Prvočísla: které je ejlepší, které je ejvětší a jak

Více

KVALIMETRIE. 16. Statistické metody v metrologii a analytické chemii. Miloslav Suchánek. Řešené příklady na CD-ROM v Excelu.

KVALIMETRIE. 16. Statistické metody v metrologii a analytické chemii. Miloslav Suchánek. Řešené příklady na CD-ROM v Excelu. KVALIMETRIE Miloslav Sucháek 16. Statistické metody v metrologii a aalytické chemii Řešeé příklady a CD-ROM v Excelu Eurachem ZAOSTŘENO NA ANALYTICKOU CHEMII V EVROPĚ Kvalimetrie 16 je zatím posledí z

Více

STUDIE METODIKY ZNALECKÉHO VÝPOČTU EKONOMICKÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU A NĚKTERÝCH PRINCIPŮ PŘI STANOVENÍ OBVYKLÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU. ČÁST 2 OBVYKLÉ NÁJEMNÉ

STUDIE METODIKY ZNALECKÉHO VÝPOČTU EKONOMICKÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU A NĚKTERÝCH PRINCIPŮ PŘI STANOVENÍ OBVYKLÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU. ČÁST 2 OBVYKLÉ NÁJEMNÉ Prof. Ig. Albert Bradáč, DrSc. STUDIE METODIKY ZNALECKÉHO VÝPOČTU EKONOMICKÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU A NĚKTERÝCH PRINCIPŮ PŘI STANOVENÍ OBVYKLÉHO NÁJEMNÉHO Z BYTU. ČÁST 2 OBVYKLÉ NÁJEMNÉ Příspěvek vazuje publikovaý

Více

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle

, jsou naměřené a vypočtené hodnoty závisle Měřeí závslostí. Průběh závslost spojtá křvka s jedoduchou rovcí ( jedoduchým průběhem), s malým počtem parametrů, která v rozmezí aměřeých hodot vsthuje průběh závslost, určeí kokrétího tpu křvk (přímka,

Více

1) Vypočtěte ideální poměr rozdělení brzdných sil na nápravy dvounápravového vozidla bez ABS.

1) Vypočtěte ideální poměr rozdělení brzdných sil na nápravy dvounápravového vozidla bez ABS. Dopraví stroje a zařízeí odborý zálad AR 04/05 Idetifiačí číslo: Počet otáze: 6 Čas : 60 miut Počet bodů Hodoceí OTÁZKY: ) Vypočtěte eálí poměr rozděleí brzdých sil a ápravy dvouápravového vozla bez ABS.

Více

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad . Časové řad.. Pojem a klasfkace časových řad Specfckým statstckým dat jsou časové řad pomocí chž můžeme zkoumat damku jevů v čase. Časovou řadou (damcká řada, vývojová řada) rozumíme v čase uspořádaé

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test, varianta C)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test, varianta C) Přijímací řízeí pro akademický rok 24/ a magisterský studijí program: PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test, variata C) Zde alepte své uiverzití číslo U každé otázky či podotázky v ásledujícím

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test)

PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test) Přijímací řízeí pro akademický rok 2007/08 a magisterský studijí program: Zde alepte své uiverzití číslo PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test) U každé otázky či podotázky v ásledujícím

Více

Časová hodnota peněz. Metody vyhodnocení efektivnosti investic. Příklad

Časová hodnota peněz. Metody vyhodnocení efektivnosti investic. Příklad Metody vyhodoceí efektvost vestc Časová hodota peěz Metody vyhodoceí Časová hodota peěz Prostředky, které máme k dspozc v současost mají vyšší hodotu ež prostředky, které budeme mít k dspozc v budoucost.

Více

ANALÝZA PROVOZU MĚSTSKÝCH AUTOBUSŮ

ANALÝZA PROVOZU MĚSTSKÝCH AUTOBUSŮ ACTA UNIVERSITATIS AGRICULTURAE ET SILVICULTURAE MENDELIANAE BRUNENSIS SBORNÍK MENDELOVY ZEMĚDĚLSKÉ A LESNICKÉ UNIVERZITY V BRNĚ Ročík LVII 28 Číslo 5, 2009 ANALÝZA PROVOZU MĚSTSKÝCH AUTOBUSŮ L. Papírík

Více

8 Průzkumová analýza dat

8 Průzkumová analýza dat 8 Průzkumová aalýza dat Cílem průzkumové aalýzy dat (také zámé pod zkratkou EDA - z aglického ázvu exploratory data aalysis) je alezeí zvláštostí statistického chováí dat a ověřeí jejich předpokladů pro

Více

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a 2 +... + a N. n=1

n=1 ( Re an ) 2 + ( Im a n ) 2 = 0 Im a n = Im a a n definujeme předpisem: n=1 N a n = a 1 + a 2 +... + a N. n=1 [M2-P9] KAPITOLA 5: Číselé řady Ozačeí: R, + } = R ( = R) C } = C rozšířeá komplexí rovia ( evlastí hodota, číslo, bod) Vsuvka: defiujeme pro a C: a ± =, a = (je pro a 0), edefiujeme: 0,, ± a Poslouposti

Více

(Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applications)

(Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applications) Základy datové aalýzy, modelového vývojářství a statistického učeí (Teorie statistiky a aplikace v programovacím jazyce Visual Basic for Applicatios) Lukáš Pastorek POZOR: Autor upozorňuje, že se jedá

Více

Střední hodnoty. Aritmetický průměr prostý Aleš Drobník strana 1

Střední hodnoty. Aritmetický průměr prostý Aleš Drobník strana 1 Středí hodoty. Artmetcký průměr prostý Aleš Drobík straa 0. STŘEDNÍ HODNOTY Př statstckém zjšťováí často zpracováváme statstcké soubory s velkým možstvím statstckých jedotek. Např. soubor pracovíků orgazace,

Více

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností

4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností 4.2 Elemetárí statstcké zpracováí Výsledkem statstckého zjšťováí (. etapa statstcké čost) jsou euspořádaá, epřehledá data. Proto 2. etapa statstcké čost zpracováí, začíá většou jejch utříděím, zpřehleděím.

Více

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků

1 Popis statistických dat. 1.1 Popis nominálních a ordinálních znaků 1 Pops statstcých dat 1.1 Pops omálích a ordálích zaů K zobrazeí rozděleí hodot omálích ebo ordálích zaů lze použít tabulu ebo graf rozděleí četostí. Tuto formu zobrazeí lze dooce použít pro číselé zay,

Více

SML33 / SMM33 / SMN3. Multifunkční měřící přístroje Návod k obsluze. Firmware 3.0 / 2013

SML33 / SMM33 / SMN3. Multifunkční měřící přístroje Návod k obsluze. Firmware 3.0 / 2013 KMB systems, s.r.o. Dr. M. Horákové 559, 460 06 Liberec 7, Czech Republic tel. +420 485 30 34, fax +420 482 736 896 email : kmb@kmb.cz, iteret : www.kmb.cz SML33 / SMM33 / SMN3 Multifukčí měřící přístroje

Více

Rekonstrukce vodovodních řadů ve vztahu ke spolehlivosti vodovodní sítě

Rekonstrukce vodovodních řadů ve vztahu ke spolehlivosti vodovodní sítě Rekostrukce vodovodích řadů ve vztahu ke spolehlvost vodovodí sítě Ig. Jaa Šekapoulová Vodáreská akcová společost, a.s. Bro. ÚVOD V oha lokaltách České republky je v současost aktuálí problée zastaralá

Více

Kapitola 12: Zpracování dotazů. Základní kroky ve zpracování dotazů

Kapitola 12: Zpracování dotazů. Základní kroky ve zpracování dotazů - 12.1 - Přehled Ifomace po odhad ákladů Míy po áklady dotazu Opeace výběu Řazeí Opeace spojeí Vyhodocováí výazů Tasfomace elačích výazů Výbě pláu po vyhodoceí Kapitola 12: Zpacováí dotazů Základí koky

Více

7. P o p i s n á s t a t i s t i k a

7. P o p i s n á s t a t i s t i k a 7. P o p i s á s t a t i s t i k a 7.. Pozámka: Při statistickém zkoumáí ás zajímají hromadé jevy a procesy, u kterých zkoumáme zákoitosti, které se projevují u velkého počtu prvků. Prvky zkoumáí azýváme

Více

Patří slovo BUSINESS do zdravotnictví?. 23. 6. 2005

Patří slovo BUSINESS do zdravotnictví?. 23. 6. 2005 Patří slovo BUSINESS do zdravotictví?. 23. 6. 2005 Společost Deloitte Společost Deloitte v České republice má více ež 550 zaměstaců a kaceláře v Praze a Olomouci. Naše česká pobočka je součástí aší regioálí

Více

Informační systémy o platu a služebním příjmu zahrnují:

Informační systémy o platu a služebním příjmu zahrnují: Katalog datových prvků a dalších položek používaých v Iformačích systémech o platu a služebím příjmu (ISPSP) verze 2014-6 16. 4. 2014 ISPSP Iformačí systémy o platu a služebím příjmu zahrují: ISP Iformačí

Více

Neparametrické metody

Neparametrické metody I. ÚVOD Neparametrické metody EuroMISE Cetrum v Neparametrické testy jsou založey a pořadových skórech, které reprezetují původí data v Data emusí utě splňovat určité předpoklady vyžadovaé u parametrických

Více

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta

Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Uverzta Karlova v Praze Pedagogcká fakulta SEMINÁRNÍ PRÁCE Z OBECNÉ ALGEBRY DĚLITELNOST CELÝCH ČÍSEL V SOUSTAVÁCH O RŮZNÝCH ZÁKLADECH / Cfrk C. Zadáí: Najděte pět krtérí pro děltelost v jých soustavách

Více

stavební obzor 1 2/2014 11

stavební obzor 1 2/2014 11 tavebí obzor /04 Exploratorí aalýza výběrového ouboru dat pevoti drátobetou v tlau Ig. Daiel PIESZKA Ig. Iva KOLOŠ, Ph.D. doc. Ig. Karel KUBEČKA, Ph.D. VŠB-TU Otrava Faulta tavebí Věrohodé vyhodoceí experimetálích

Více

Makroekonomie cvičení 1

Makroekonomie cvičení 1 Makroekoomie cvičeí 1 D = poptávka. S = Nabídka. Q = Možství. P = Cea. Q* = Rovovážé možství (Q E ). P* = Rovovážá caa (P E ). L = Práce. K = Kapitál. C = Spotřeba domácosti. LR = Dlouhé období. SR = Krátké

Více

Interval spolehlivosti pro podíl

Interval spolehlivosti pro podíl Iterval polehlivoti pro podíl http://www.caueweb.org/repoitory/tatjava/cofitapplet.html Náhodý výběr Zkoumaý proce chápeme jako áhodou veličiu určitým ám eámým roděleím a měřeá data jako realiace této

Více

Veterinární a farmaceutická univerzita Brno. Základy statistiky. pro studující veterinární medicíny a farmacie

Veterinární a farmaceutická univerzita Brno. Základy statistiky. pro studující veterinární medicíny a farmacie Veteriárí a farmaceutická uiverzita Bro Základy statistiky pro studující veteriárí medicíy a farmacie Doc. RNDr. Iveta Bedáňová, Ph.D. Prof. MVDr. Vladimír Večerek, CSc. Bro, 007 Obsah Úvod.... 5 1 Základí

Více

Optimalizace portfolia

Optimalizace portfolia Optmalzace portfola ÚVOD Problémy vestováí prostředctvím ákupu ceých papírů sou klasckým tématem matematcké ekoome. Celkový výos z portfola má v době rozhodováí o vestcích povahu áhodé velčy, eíž rozložeí

Více

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR

10.2 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Středí hodoty Artmetcý průměr vážeý ze tříděí Aleš Drobí straa 0 VÁŽENÝ ARITMETICKÝ PRŮMĚR Výzam a užtí vážeého artmetcého průměru uážeme a ásledujících příladech Přílad 0 Ve frmě Gama Blatá máme soubor

Více

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY

Statistické metody ve veřejné správě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Statitické metody ve veřejé právě ŘEŠENÉ PŘÍKLADY Ig. Václav Friedrich, Ph.D. 2013 1 Kapitola 2 Popi tatitických dat 2.1 Tabulka obahuje rozděleí pracovíků podle platových tříd: TARIF PLAT POČET TARIF

Více

1.1 Definice a základní pojmy

1.1 Definice a základní pojmy Kaptola. Teore děltelost C. F. Gauss: Matematka je královou všech věd a teore čísel je králova matematky. Základím číselým oborem se kterým budeme v této kaptole pracovat jsou celá čísla a pouze v ěkterých

Více

PRACOVNÍ SEŠIT ČÍSELNÉ OBORY. 1. tematický okruh: Připrav se na státní maturitní zkoušku z MATEMATIKY důkladně, z pohodlí domova a online.

PRACOVNÍ SEŠIT ČÍSELNÉ OBORY. 1. tematický okruh: Připrav se na státní maturitní zkoušku z MATEMATIKY důkladně, z pohodlí domova a online. Připrv se státí mturití zkoušku z MATEMATIKY důkldě, z pohodlí domov olie PRACOVNÍ SEŠIT. temtický okruh: ČÍSELNÉ OBORY vytvořil: RNDr. Věr Effeberger expertk olie příprvu SMZ z mtemtiky školí rok 204/205

Více

Téma 11 Prostorová soustava sil

Téma 11 Prostorová soustava sil Stavebí statka,.ročík bakalářského studa Téma Prostorová soustava sl Prostorový svazek sl Statcký momet síly a dvojce sl v prostoru Obecá prostorová soustava sl Prostorová soustava rovoběžých sl Katedra

Více

INTELLIGENT DRIVESYSTEMS, WORLDWIDE SERVICES ŘEŠENÍ POHONŮ PRO SERVO-APLIKACE

INTELLIGENT DRIVESYSTEMS, WORLDWIDE SERVICES ŘEŠENÍ POHONŮ PRO SERVO-APLIKACE INTELLIGENT DRIVESYSTEMS, WORLDWIDE SERVICES CZ ŘEŠENÍ POHONŮ PRO SERVO-APLIKACE NORD DRIVESYSTEMS Itelliget Drivesystems, Worldwide Services SERVO-APLIKACE DYNAMICKÉ POLOHOVÁNÍ Regálový sklad v logistickém

Více

Sekvenční logické obvody(lso)

Sekvenční logické obvody(lso) Sekvečí logické obvody(lso) 1. Logické sekvečí obvody, tzv. paměťové čley, jsou obvody u kterých výstupí stavy ezávisí je a okamžitých hodotách vstupích sigálů, ale jsou závislé i a předcházejících hodotách

Více

Asynchronní motory Ing. Vítězslav Stýskala, Ph.D., únor 2006

Asynchronní motory Ing. Vítězslav Stýskala, Ph.D., únor 2006 8 ELEKTRCKÉ STROJE TOČVÉ říklad 8 Základí veličiy Určeo pro poluchače akalářkých tudijích programů FS Aychroí motory g Vítězlav Stýkala, hd, úor 006 Řešeé příklady 3 fázový aychroí motor kotvou akrátko

Více

ZÁKLADY PRAVDĚPODOBNOSTI A STATISTIKY

ZÁKLADY PRAVDĚPODOBNOSTI A STATISTIKY UČEBNÍ TEXTY OSTRAVSKÉ UNIVERZITY Přírodovědecká fakulta ZÁKLADY PRAVDĚPODOBNOSTI A STATISTIKY Josef Tvrdík OSTRAVSKÁ UNIVERZITA 00 OBSAH: ÚVOD... 4. CO JE STATISTIKA?... 4. STATISTICKÁ DATA... 5.3 MĚŘENÍ

Více

Model péče o duševně nemocné

Model péče o duševně nemocné Model péče o duševě emocé v regiou hlavího města Prahy Zázam jedáí závěrečé koferece projektu Vzděláváí odboríků, státí správy a samosprávy v oblasti trasformace istitucioálí péče o duševě emocé Praha,

Více

SH = BH*( 1 + i) n nebo

SH = BH*( 1 + i) n nebo PEKS 2 Literatura Syek PEK 4. vydáí Faktor času v peěžím vyjádřeí Peěží jedotka Kč přijata ebo vyplacea v růzých časových okamžicích má rozdílou hodotu. Deší korua je ceější, ež korua získaá později apř.

Více

Informační systémy o platu a služebním příjmu zahrnují:

Informační systémy o platu a služebním příjmu zahrnují: Katalog datových prvků a dalších položek používaých v Iformačích systémech o platu a služebím příjmu (ISPSP) verze 2015-06 2. 3. 2015 ISPSP Iformačí systémy o platu a služebím příjmu zahrují: ISP Iformačí

Více

ZABEZPEČENÍ KOMUNIKACE SENZORICKÉHO SYSTÉMU

ZABEZPEČENÍ KOMUNIKACE SENZORICKÉHO SYSTÉMU Roč. 71 (2015) Číslo 2 O. Čožík, J. Kadlec: Zabezpečeí komuikace sezorického systému 1 ZABEZPEČEÍ KOMUIKACE SEZORICKÉHO SYSTÉMU Ig. Odřej Čožík 1, Doc. Ig. Jaroslav Kadlec, Ph.D. 2 Ústav mikroelektroiky;

Více

-1- Finanční matematika. Složené úrokování

-1- Finanční matematika. Složené úrokování -- Fiačí ateatika Složeé úrokováí Při složeé úročeí se úroky přičítají k počátečíu kapitálu ( k poskytutí úvěru, k uložeéu vkladu ) a společě s í se úročí. Vzorec pro kapitál K po letech při složeé úročeí

Více

ÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY. Závislost úroku na době splatnosti kapitálu

ÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY. Závislost úroku na době splatnosti kapitálu ÚROKVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUÍ HODNOTY. Typy a druhy úročeí, budoucí hodota ivestice Úrok - odměa za získáí úvěru (cea za službu peěz) Ročí úroková sazba (míra)(i) úrok v % z hodoty kapitálu za časové období

Více

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. březen 2011 číslo 3 ročník 11. Vrozené vývojové vady uropoetického traktu

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. březen 2011 číslo 3 ročník 11. Vrozené vývojové vady uropoetického traktu VOX PEDIATRIAE časopis praktických lékařů pro děti a dorost březe 2011 číslo 3 ročík 11 Vrozeé vývojové vady uropoetického traktu Základí vyšetřeí fukcí uropoetického traktu Nejčastější kýly v dětském

Více

Klonování, embryonální kmenové buňky, aj. proč ano a proč ne

Klonování, embryonální kmenové buňky, aj. proč ano a proč ne Kloováí, embryoálí kmeové buňky, aj. proč ao a proč e Doc. MUDr. Petr Hach, Csc., Em. předosta ústavu pro histologii a embryologii 1. lékařské fakulty Uiversity Karlovy v Praze Neí určeo k dalšímu šířeí

Více

PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cena cenných papírů

PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cena cenných papírů Semárky, předášky, bakalářky, testy - ekoome, ace, účetctví, ačí trhy, maagemet, právo, hstore... PODNIKOVÁ EKONOMIKA 3. Cea ceých papírů Ceé papíry jsou jedím ze způsobů, jak podk může získat potřebý

Více

Expertní Systémy. Tvorba aplikace

Expertní Systémy. Tvorba aplikace Tvorba aplikace Typ systému malý velký velmi velký Počet pravidel 50-350 500-3000 10000 Počet člověkoroků 0.3-0.5 1-2 3-5 Cea projektu (v tis.$) 40-60 500-1000 2000-5000 Harmo, Kig (1985) Vytvořeí expertího

Více

Pro likvidaci uniklých látek. Příručka Pro Prevenci a HavariJní situace Při PrÁci s nebezpečnými látkami

Pro likvidaci uniklých látek. Příručka Pro Prevenci a HavariJní situace Při PrÁci s nebezpečnými látkami sorpčí ProstřeDkY a ProDuktY Pro likvidaci uiklých látek Příručka Pro Preveci a HavariJí situace Při PrÁci s ebezpečými látkami záchyté ProstřeDkY / sorbety / likvidace uiklých látek všude tam, kde jsou

Více

ANALÝZA NÁKLADOVÝCH A CENOVÝCH VZTAHŮ V ODPADOVÉM HOSPODÁŘSTVÍ ČR ANALYSIS OF COST AND PRICE RELATIONSHIPS IN WASTE MANAGEMENT OF THE CZECH REPUBLIC

ANALÝZA NÁKLADOVÝCH A CENOVÝCH VZTAHŮ V ODPADOVÉM HOSPODÁŘSTVÍ ČR ANALYSIS OF COST AND PRICE RELATIONSHIPS IN WASTE MANAGEMENT OF THE CZECH REPUBLIC ANALÝZA NÁKLADOVÝCH A CENOVÝCH VZTAHŮ V ODPADOVÉM HOSPODÁŘSTVÍ ČR ANALYSIS OF COST AND PRICE RELATIONSHIPS IN WASTE MANAGEMENT OF THE CZECH REPUBLIC Jří HŘEBÍČEK, Mchal HEJČ, Jaa SOUKOPOVÁ ECO-Maagemet,

Více

50 Hz. Tradiční sériový ceník CZK

50 Hz. Tradiční sériový ceník CZK 11 5 Hz 4 Tradičí sériový ceík Osvědčeí a Záruka bez udáí důvodů... Pokud je ám zámo, ZDS je jediým výrobcem, který abízí záruku Bez udáí důvodů a celý sortimet výrobků. Jedoduše to zameá, že bez ohledu

Více

POJIŠŤOVNICTVÍ A POJISTNÁ MATEMATIKA

POJIŠŤOVNICTVÍ A POJISTNÁ MATEMATIKA VYSOKÁ ŠKOLA POLYTECHNICKÁ JIHLAVA Katedra ateatiky a katedra ekooických studií POJIŠŤOVNICTVÍ A POJISTNÁ MATEMATIKA STUIJNÍ MATERIÁL LENKA LÍZALOVÁ, RAEK STOLÍN 04 Recezovali: RNr. Ig. Haa Kotoučková,

Více

ÚVOD DO PRAKTICKÉ FYZIKY I

ÚVOD DO PRAKTICKÉ FYZIKY I JIŘÍ ENGLICH ÚVOD DO PRAKTICKÉ FYZIKY I ZPRACOVÁNÍ VÝSLEDKŮ MĚŘENÍ Jede z epermetů, které změly vývoj fyzky v mulém století. V roce 9 prof. H. Kamerlgh Oes ve své laboratoř v Leydeu měřl teplotí závslost

Více

BIVŠ. Pravděpodobnost a statistika

BIVŠ. Pravděpodobnost a statistika BIVŠ Pravděpodobost a statstka Úvod Skrpta Pravděpodobost a statstka jsou učebím tetem pro stejojmeý kurz magsterského studa Bakovího sttutu vysoké školy Kurzy Pravděpodobost a statstka a avazující kurz

Více

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. září 2007 číslo 7 ročník 7

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. září 2007 číslo 7 ročník 7 VOX PEDIATRIAE časopis praktických lékařů pro děti a dorost září 2007 číslo 7 ročík 7 Diagostika a léčba ádorů v zadí jámě lebí Nádory III. komory a supraselárí oblasti Diagostika ádorů CNS v dětském věku

Více

Infoservis. číslo 19 ročník 2 12. září 2011 www.vzp.cz. Informační kanál pro smluvní partnery Všeobecné zdravotní pojišťovny české republiky

Infoservis. číslo 19 ročník 2 12. září 2011 www.vzp.cz. Informační kanál pro smluvní partnery Všeobecné zdravotní pojišťovny české republiky Ifoservis číslo 19 ročík 2 12. září 2011 www.vzp.cz Iformačí kaál pro smluví partery Všeobecé zdravotí pojišťovy české republiky speciál e-health Začíá ověřováí projektu Program kvality péče AKORD 2G Od

Více

Máme dotazníky. A co dál? Martina Litschmannová

Máme dotazníky. A co dál? Martina Litschmannová Máme dotazíy. A co dál? Martia Litschmaová. Úvod S dotazíy se setáváme běžě. Vídáme je v oviách, v časopisech, jsou součásti evaluačích zpráv (sebehodoceí šol, ), výzumých zpráv, Využívají se v sociologii,

Více

Základní údaje. Ing. Zdeněk Jindrák JUDr. Dana Musalová. n Vznik společnosti 29.9.1997. n Obchodní název HYDRA a.s.

Základní údaje. Ing. Zdeněk Jindrák JUDr. Dana Musalová. n Vznik společnosti 29.9.1997. n Obchodní název HYDRA a.s. Základí údaje Vzik společosti 29.9.1997 Obchodí ázev HYDRA a.s. Sídlo: Na Zámecké 1518, 140 00 Praha 4 IČO/DIČ 25610562 / CZ25610562 Předmět podikáí Výroba kodezátorů Provozovy: Průmyslová 1110, Jičí Hradecká

Více

UČEBNÍ TEXTY OSTRAVSKÉ UNIVERZITY Přírodovědecká fakulta ANALÝZA DAT. Josef Tvrdík

UČEBNÍ TEXTY OSTRAVSKÉ UNIVERZITY Přírodovědecká fakulta ANALÝZA DAT. Josef Tvrdík UČEBNÍ TEXTY OSTRAVSKÉ UNIVERZITY Přírodovědecká fakulta ANALÝZA DAT (OPRAVENÁ VERZE 006) Josef Tvrdík OSTRAVSKÁ UNIVERZITA 00 Obsah: Úvod... 3 Programové prostředky pro statstcké výpočty... 4. Tabulkový

Více

PRACOVNÍ SEŠIT ALGEBRAICKÉ VÝRAZY. 2. tematický okruh: Připrav se na státní maturitní zkoušku z MATEMATIKY důkladně, z pohodlí domova a online

PRACOVNÍ SEŠIT ALGEBRAICKÉ VÝRAZY. 2. tematický okruh: Připrav se na státní maturitní zkoušku z MATEMATIKY důkladně, z pohodlí domova a online Připrv se státí mturití zkoušku z MATEMATIKY důkldě, z pohodlí domov olie PRACOVNÍ SEŠIT. temtický okruh: ALGEBRAICKÉ VÝRAZY vtvořil: RNDr. Věr Effeberger epertk olie příprvu SMZ z mtemtik školí rok 04/05

Více

Využití účetních dat pro finanční řízení

Využití účetních dat pro finanční řízení Využtí účetích dat pro fačí řízeí KAPITOLA 4 V rác této kaptoly se zaěříe a časovou hodotu peěz (a to včetě oceňováí ceých papírů), která se prolíá celý vestčí rozhodováí, dále a fačí aalýzu (vycházející

Více

z z z Úvodní slovo generálního ředitele Vážení partneři České exportní banky,

z z z Úvodní slovo generálního ředitele Vážení partneři České exportní banky, Výročí zpráva 2O13 z z z Úvodí slovo geerálího ředitele Vážeí parteři České exportí baky, jistě jste již zazameali, že ai miulý rok ebyl pro baku lehký. Věřím však, že většia z vás pochopila pravou podstatu

Více

Vlastní hodnocení školy

Vlastní hodnocení školy Vlastí hodoceí školy dle vyhlášky 15/2005 Sb., v platém zěí, kterou se staoví áležitosti dlouhodobých záměrů, výročích zpráv a vlastí hodoceí školy. Škola: Základí umělecká škola Plzeň, Sokolovská 30,

Více

SOUKROMÁ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ ZNOJMO. Statistika I. distanční studijní opora. Milan Křápek

SOUKROMÁ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ ZNOJMO. Statistika I. distanční studijní opora. Milan Křápek SOUKROMÁ VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ ZNOJMO Statstka I dstačí studjí opora Mla Křápek Soukromá vysoká škola ekoomcká Zojmo Dube 3 Statstka I Vydala Soukromá vysoká škola ekoomcká Zojmo. vydáí Zojmo, 3 ISBN

Více

UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM PEDAGOGICKÁ FAKULTA Katedra tělesné výchovy

UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM PEDAGOGICKÁ FAKULTA Katedra tělesné výchovy UNIVERZITA JANA EVANGELISTY PURKYNĚ V ÚSTÍ NAD LABEM PEDAGOGICKÁ FAKULTA Katedra tělesé výchovy VYBRANÉ NEPARAMETRICKÉ STATISTICKÉ POSTUPY V ANTROPOMOTORICE Zdeěk Havel Davd Chlář 0 VYBRANÉ NEPARAMETRICKÉ

Více

PRACOVNÍ SEŠIT POSLOUPNOSTI A FINANČNÍ MATEMATIKA. 5. tematický okruh:

PRACOVNÍ SEŠIT POSLOUPNOSTI A FINANČNÍ MATEMATIKA. 5. tematický okruh: Připrv se státí mturití zkoušku z MATEMATIKY důkldě, z pohodlí domov olie PRACOVNÍ SEŠIT 5. temtický okruh: POSLOUPNOSTI A FINANČNÍ MATEMATIKA vytvořil: RNDr. Věr Effeberger expertk olie příprvu SMZ z

Více

Disertační práce AKUMULACE TEPLA VE VÝPOČTU TEPELNÉ ZÁTĚŽE KLIMATIZOVANÝCH PROSTORŮ

Disertační práce AKUMULACE TEPLA VE VÝPOČTU TEPELNÉ ZÁTĚŽE KLIMATIZOVANÝCH PROSTORŮ České vysoké učeí techické v Praze Fakulta stroí Ústav techiky prostředí Disertačí práce AKUMULACE TEPLA VE VÝPOČTU TEPELNÉ ZÁTĚŽE KLIMATIZOVANÝCH PROSTORŮ Ig. Michal Duška Studií obor: Techika prostředí

Více

jako investor a developer spojován převážně s BB Centrem v Praze 4 Michli, které je jedním z největších a nejúspěšnějších developerských projektů v

jako investor a developer spojován převážně s BB Centrem v Praze 4 Michli, které je jedním z největších a nejúspěšnějších developerských projektů v 23 výročí zpráva Od druhé poloviy 9. let je PASSERINVEST GROUP jako ivestor a developer spojová převážě s BB Cetrem v Praze 4 Michli, které je jedím z ejvětších a ejúspěšějších developerských projektů

Více

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. listopad 2010 číslo 9 ročník 10. Úrazy zadní uretry u dětí

VOX PEDIATRIAE. časopis praktických lékařů pro děti a dorost. listopad 2010 číslo 9 ročník 10. Úrazy zadní uretry u dětí VOX PEDIATRIAE časopis praktických lékařů pro děti a dorost listopad 2010 číslo 9 ročík 10 Úrazy zadí uretry u dětí Možosti chirurgické léčby komplikovaých peumoií Poruchy vyprazdňováí mekoia Ivagiace

Více

APLIKOVANÁ STATISTIKA

APLIKOVANÁ STATISTIKA VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ FAKULTA MANAGEMENTU A EKONOMIKY VE ZLÍNĚ APLIKOVANÁ STATISTIKA FRANTIŠEK PAVELKA PETR KLÍMEK ZLÍN 000 Recezoval: Haa Lošťáková Fratšek Pavelka, Petr Klímek, 000 ISBN 80 4

Více