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

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemný test, varianta B)"

Transkript

1 Přijímací řízeí pro akademický rok 24/5 a magisterský studijí program: PODNIKOVÁ EKONOMIKA A MANAGEMENT (2-letý) (písemý test, variata B) Zde alepte své uiverzití číslo U každé otázky či podotázky v ásledujícím zadáí vyberte správou odpověď zakroužkováím příslušé variaty [ a), b), c), d) ebo e) ]. Správě je vždy pouze jeda z abízeých odpovědí. V případě, že ebude jedozačě zřejmé, která z variat je zakroužkováa, či pokud ebude zakroužkováa žádá ebo aopak více variat odpovědí, bude otázka hodocea jako esprávě zodpovězeá. ) (b) Na edokoale kokurečím trhu a) se cea statku rová mezímu příjmu firmy b) se cea statku rová mezím ákladům firmy c) cea statku převyšuje mezí příjem firmy d) je cea statku ižší ež mezí příjem firmy 2) (b) Firma v dokoalé kokureci vyrábí oproti firmě v edokoalé kokureci a) méě zboží za ižší ceu b) více zboží za vyšší ceu c) více zboží za ižší ceu d) méě zboží za vyšší ceu ) (b) Obecá ekoomická teorie je věda o: a) výrobě b) trhu c) spotřebě d) tvorbě ce e) všechy odpovědi jsou správé 4) (b) Formálě abstraktí pojetí ek. vědy tkví a) v matematických důkazech zákoů b) v existeci hodotových soudů c) v uplatňováí zákoů tedece d) v odmítáí matematických metod 5) (b) Ekoomie jako věda vzikla a) se vzikem trhu b) a koci 7. stol. c) se vzikem moetarismu d) se vzikem keyesiáství 6) (b) Příčiou zboží výroby je existece a) trhu b) dělby práce c) peěz d) vzácosti

2 7) (b) Firma rozšiřuje všechy své vstupy, přírůstky výstupů jsou ižší ež přírůstky vstupů. Jedá se o a) záko klesajících výosů b) klesající výosy z rozsahu c) záko rostoucích vstupů d) rostoucí vstupy z rozsahu 8) (b) Důchodový efekt zameá a) že při kostatím důchodu změa cey vyvolá změu poptávaého možství b) že při změě důchodu dojde ke změě poptávaého možství c) že při změě důchodu dojde ke změě poptávky d) že změa cey vyvolá změu celkového užitku 9) (b) Cílem eceové kokurece je přilákáí poptávky těmito metodami a) růstem kvality a iovacemi b) desigem a záručí dobou c) reklamou a spotřebím úvěrem d) výhodější otevírací dobou pro zákazíky e) všechy odpovědi jsou správé ) (b) Firma je v rovováze když a) abízí tolik kolik je poptáváo b) využívá plě své kapacity c) má ejižší áklady d) se rovají mezí příjmy a mezí áklady ) (b) Reálá mzda je a) mzda vyjádřeá v peěžích jedotkách b) mzda před odečteím daí c) mzda vyjádřeá ve zboží, které je možo za i koupit d) mzda po odečteí daí 2) (b) Dlouhé období při aalýze firmy zameá: a) období dlouhé 5- let b) období delší ež let c) období, kdy všechy áklady jsou proměé d) vždy období do roku ) (b) Teorie spotřebitele považuje za trazitivitu tuto vlastost tří spotřebích košů X, Y a Z: a) je-li X preferováo před Y a Y před Z, potom je i X preferováo před Z b) je-li X preferováo před Y a Y před Z, emusí X být utě preferováo před Z c) meší možství zboží je vždy preferováo před větším možstvím d) větší možství zboží je vždy preferováo před meším možstvím 4) (b) Nepřízivý ákladový "šok" má v krátkém období za ásledek a) pokles HDP a růst ceové hladiy b) růst HDP a pokles ceové hladiy c) pokles HDP a pokles ceové hladiy d) růst HDP a růst ceové hladiy

3 5) (b) Rozdíl mezi GNP(mp) a NDP(fc) je a) amortizace, čistý příjem z majetku v zahraičí a epřímé daě b) amortizace, čistý příjem z majetku v zahraičí a přímé daě c) amortizace, a epřímé daě a daě ze zisku podiků d) amortizace a epřímé daě 6) (b) Vztah mezi HDP a mírou ezaměstaosti se azývá a) Pigouův záko b) Keyesův záko c) Friedmaův záko d) Mudellův záko 7) (b) Iflace je a) růst všech jedotlivých ce veškerých výrobků a služeb b) růst celkové ceové hladiy výrobků a ceová hladia služeb se ezapočítává c) růst celkové ceové hladiy výrobků a služeb d) růst ceové hladiy pouze regulovaých výrobků a služeb 8) (b) V klasickém modelu makroekoomické rovováhy je křivka AS: a) elastická b) vodorová c) mírě rostoucí d) vertikálí 9) (b) Poteciálí produkt je: a) produkt dlouhodobě evyčerpávající eobovitelé zdroje b) maximálí možý výstup ekoomiky c) produkt dlouhodobě eakcelerující ai edecelerující iflaci d) produkt při ulové ezaměstaosti 2) (b) Dvoustupňový bakoví systém se skládá z: a) komerčích bak a kampeliček b) komerčích bak a spořitele c) komerčích bak a pojišťove d) komerčích bak a ivestičích fodů 2) (b) Desiflací rozumíme: a) pokles ceové hladiy b) růst ceové hladiy c) pokles růstu ceové hladiy d) stabilitu ceové hladiy 22) (b) Iflace tažeá abídkou může vzikout: a) sížeím státích výdajů a ákup statků a služeb b) devalvací árodí měy c) revalvací árodí měy d) poklesem ivestičích výdajů

4 2) (b) V zemi je 2 mil. obyvatel, z toho je 9 mil. zaměstaých a mil. ezaměstaých. Jaká je míra ezaměstaosti země? a) % b) % c) 8% d) 5% 24) (b) Co z ásledujícího způsobí posuutí agregátí poptávkové křivky doprava: a) zvýšeí úrokových měr při daé ceové hladiě b) zvýšeí očekávaé iflace c) zvýšeí daí d) sížeí ceové hladiy 25) (b) Národí důchod je jiý ázev pro: a) NNP MP (čistý árodí produkt v tržích ceách) b) NNP FC (čistý árodí produkt v ceách výrobích faktorů) c) GDP FC (hrubý domácí produkt v ceách výrobích faktorů) d) GNP FC (hrubý árodí produkt v ceách výrobích faktorů) 26) (2b) Pa Veselý má trvalý pobyt v Plzi. Od.. 24 je v evideci Úřadu práce, který mu vyplácí hmoté zabezpečeí uchazeče o zaměstáí ve výši 5 8,- Kč měsíčě. Jak vysoké pojisté a zdravotí pojištěí pa Veselý platí? a) platí,5 % z částky 52,- Kč b) platí,5 % z částky 5 8,- Kč c) platí,5% z miimálí mzdy d) pa Veselý eí plátcem pojistého a zdravotí pojištěí 27) (b) Distribučí fukce veřejých fiací je zajišťováa: a) systémem epřímých daí b) systémem soudích poplatků c) systémem sociálích trasferů d) rozdělováím veřejých statků 28) (b) Daňový základ u daě z příjmu fyzických osob se upravuje o: a) slevu a dai b) osvobozeé příjmy c) odčitatelé položky d) příjmy zdaňovaé zvláští sazbou daě 29) (b) Pojisté a zdravotí pojištěí se odvádí: a) do státího rozpočtu b) do rozpočtů okresích správ sociálího zabezpečeí c) do rozpočtů zdravotických zařízeí d) do rozpočtů zdravotích pojišťove

5 ) A. (2b) Mějme zadáy ásledující pravděpodobosti: P(A).6, P ( A B).2, P ( A B) a).2 b).4 c).6 d).8 e) žádá z možostí a) až d) eí správá.8. Pak P(B) je rova: B. (2b) Pro jevy A a B s pravděpodobostmi z předchozího příkladu A platí, že a) jsou eslučitelé a zároveň ezávislé b) ejsou eslučitelé ai ezávislé c) jsou eslučitelé, leč ikoli ezávislé d) jsou ezávislé, leč ikoli eslučitelé e) žádá z možostí a) až d) eí správá ) (2b) Má-li áhodá veličia X ormálí rozděleí se středí hodotou a rozptylem 9, pak áhodá veličia Z (X ) / 9 bude mít rozděleí a) ormálí se středí hodotou a směrodatou odchylkou b) ormálí se středí hodotou a směrodatou odchylkou c) ormálí se středí hodotou a směrodatou odchylkou / d) ormálí se středí hodotou a směrodatou odchylkou e) žádá z možostí a) až d) eí správá 2) (2b) Uvažujme spojitou áhodou veličiu s rovoměrým rozděleím a itervalu (, 5). Pravděpodobost, že tato áhodá veličia abude hodoty z itervalu (, 2) je rova a) 25% b) 5% c) 75% d) % e) žádá z možostí a) až d) eí správá ) (b) Pro asymptoticky estraý odhad platí, že a) má ze všech odhadů ejmeší rozptyl b) jeho rozptyl pro rozsah výběru jdoucí k ekoeču vždy koverguje k ule c) jeho středí hodota je rova odhadovaému parametru pro jakýkoli rozsah výběru d) je vždy kozistetí e) žádá z možostí a) až d) eí správá 4) (2b) Testujeme hypotézu o středí hodotě základího souboru H : µ oproti hypotéze alterativí H : µ. Víme, že testové kritérium má za předpokladu platosti ulové hypotézy ormovaé ormálí rozděleí a záme ásledující kvatily tohoto rozděleí: p z p,95,645,975,96,99 2,26,995 2,576 Vyjde-li ám hodota testového kritéria z - 2.5, pak můžeme učiit ásledující závěr: a) H zamítáme jak a hladiě výzamosti α 5%, tak i a hladiě výzamosti α % b) H ezamítáme a hladiě výzamosti α 5%, ai a hladiě výzamosti α % c) H zamítáme a hladiě výzamosti α 5%, leč ikoli a hladiě výzamosti α % H zamítáme a hladiě výzamosti α %, leč ikoli a hladiě výzamosti α 5% d) e) žádá z možostí a) až d) eí správá

6 5) (2b) Pro středí hodotu µ základího souboru jsme určili 95%-í iterval spolehlivosti (99.6,.7) a 99%-í iterval spolehlivosti (99.49,.5). Pokud bychom testovali hypotézu µ.45 oproti alterativě µ.45, došli bychom k ásledujícímu závěru: a) zamítáme hypotézu µ.45 a hladiě výzamosti %, leč ikoli 5% b) hypotézu µ.45 ezamítáme ai a 5%-í, ai a %-í hladiě výzamosti c) zamítáme hypotézu µ.45 a hladiě výzamosti 5%, leč ikoli % d) hypotézu µ.45 zamítáme jak a 5%-í, tak i a %-í hladiě výzamosti e) žádá z možostí a) až d) eí správá 6) (2b) Víme, že koeficiet korelace dvou áhodých veliči je rove. Z toho plye, že a) kovariace je rova ule, obě áhodé veličiy jsou ezkorelovaé a ezávislé b) kovariace je rova ule, obě áhodé veličiy jsou ezkorelovaé, ale závislé c) kovariace je kladá, obě áhodé veličiy jsou zkorelovaé a závislé d) kovariace je kladá, obě áhodé veličiy jsou zkorelovaé, ale ezávislé e) ai jeda z možostí a) až d) eí správá 7) Defiujme proměé y i,,2,,, které vyjadřují objem prostředků (v tis. Kč) které daá firma vkládá v rámci reklamí kampaě do i-tého druhu médií (apř. TV, rozhlas, časopisy, apod.). Nechť hodota c i udává účiost reklamy v daém médiu (počet "osloveých" osob a Kč ivestovaých do daého média). Firma může ve sledovaém období ivestovat do reklamí kampaě maximálě 5 tis. Kč. a.(b) V lieárím matematickém modelu této optimalizačí úlohy bude mít podmíka omezující maximálí celkovou výši ivestic této firmy do reklamy tvar: 5 a) d) i y i 5 b) j c i y i 5 e) y j 5 c) i c i j y i 5 y j 5 b.(b) c.(b) V lieárím matematickém modelu optimalizačí úlohy z předchozí otázky může mít účelová fukce pro maximalizaci celkového účiku ivestic daé firmy do reklamy tvar: a) max z c i d) max z i y i b) max z i c ij y ij e) max z i c j y j c i y i c) mi z c i V lieárím matematickém modelu výše uvedeé optimalizačí úlohy bude mít podmíka zabezpečující požadavek, aby do prvích médií bylo ivestováo ejvýše % všech prostředků vkládaých do reklamí kampaě tvar: p y i x i a) x i 5 b) x i 5 c) x i, i d) p x i, i c i e) x i 5 8) (b) Jaké je optimálí řešeí úlohy lieárího programováí daé ásledujícím modelem? Použijte grafickou metodu s využitím obrázku. miimalizujte z x + x 2 za podmíek: x +2x 2 6 x x 2 x, x 2 x 2 x +2x 2 6 x 2 x x

7 a) [, ] b) [, ] c) [2, ] d) [, ] e) emá optimálí řešeí 9) (b) Při řešeí časové aalýzy jistého projektu bylo zjištěo, že ejpozději utý koec čiosti (5,7) je v čase 22 a čiost trvá právě 8 čas. jedotek. Kdy je ejdříve možý začátek této čiosti? (Poz.: Jde o ekritickou čiost s celkovou časovou rezervou 2 jedotky.) a) 8 b) c) 2 d) 4 e) elze ze zadaých údajů určit 4) (2b) Mírou produktivity práce se rozumí a) počet odpracovaých hodi za kaledáří měsíc b) podíl celkových mzdových ákladů a počtu pracovíků c) možství výrobků vyrobeé jedím pracovíkem za jedotku času d) počet prodaých výrobků za rok e) peěžě vyjádřeá spotřeba výrobích faktorů 4) (2b) Bod zvratu představuje a) objem výroby, při kterém se tržby rovají celkovým ákladům b) průsečík přímky tržeb a fixích ákladů c) bod, kdy tržby klesou pod fixí áklady a podik jde do kokurzu d) bod, kdy variabilí áklady se rovají tržbám e) průsečík fixích a variabilích ákladů 42) (2b) Saace podiku jsou a) opatřeí k likvidaci podiku b) odkup dlouhodobých pohledávek c) metody likvidace obtížě prodejých zásob v podikových skladech d) rozdíl omiálí a trží cey akcií podiku. e) vhodá opatřeí k odstraěí ztráty ebo epřízivého vývoje podiku 4) (2b) Frachisig je a) forma sdružeí podiků b) způsob fiacováí podiku c) druh dlouhodobého mezibakovího úvěru d) způsob převodu ceých papírů a jiého majitele e) odkup pohledávek 44) (2b) Nejvyšším orgáem společosti s ručeím omezeým je a) valá hromada b) jedatel c) představestvo d) dozorčí rada e) ředitel 45) (2b) Početí postup, kterým zjišťujeme současou hodotu budoucích příjmů ebo výdajů azýváme a) úročeí b) odúročeí c) auita d) úmor e) odepisováí 46) (2b) Metoda ABC představuje a) metodu uspořádáí sortimetu zásob ve skladu podle abecedy b) metodu ulových zásob a vstupu podiku c) metodu automatického doobjedáváí materiálu d) diferecovaé řízeí zásob vycházející z Parettova pricipu e) strategické pláováí počtu skladů v závislosti a počtu dodavatelů

8 47) (2b) Miimálí zákoá výše základího kapitálu u společosti s ručeím omezeým je a) 5 b) c) 2 d) milió e) 2 milióy 48) (2b) Ozačte, kdo ručí eomezeě. a) společíci v. o. s. d) společíci s. r. o. b) komaditisté c) akcioáři e) čleové družstev 49) (2b) Nevyplaceé mzdy a dividedy patří do a) vlastího kapitálu podiku b) cizího dlouhodobého kapitálu podiku c) cizího krátkodobého kapitálu podiku d) oběžého majetku podiku e) dlouhodobého fiačího majetku podiku 5) (b) Emisí ážio je: a) vlastí, exterí a dlouhodobý fiačí zdroj s eomezeou splatostí b) iterí, cizí a dlouhodobý fiačí zdroj s eomezeou splatostí c) cizí, exterí a dlouhodobý fiačí zdroj s eomezeou splatostí d) vlastí, vitří a krátkodobý fiačí zdroj e) cizí, vější a dlouhodobý fiačí zdroj 5) (b) Zdrojem samofiacováí je ásledující zisková kategorie: a) dispoibilí zisk b) čistý zisk c) rozděleý zisk d) zadržeý zisk e) zisk k rozděleí 52) (b) Kolik čií ukazatel pohotové likvidity podiku, jestliže krátkodobé závazky čií 2.,-Kč, dlouhodobé závazky.,- Kč, zásoby materiálu 2., krátkodobé pohledávky 8.,- Kč, krátkodobé ceé papíry v držeí podiku v hodotě 5.,-Kč a peíze v pokladě 5.,- Kč: a) 2, b), c), d), e),66 5) (2b) Nakupovaé zásoby se oceňují: a) pořizovací ceou b) vlastími áklady c) reprodukčí pořizovací ceou d) reálou hodotou e) současou hodotou 54) (2b) Meziárodí účetí stadardy IAS/IFRS: a) jsou jediým ve světě používaým komplexem účetích stadardů b) jsou teoretickým východiskem světového účetictví, prakticky se zatím evyužívají c) jsou komplexem stadardů používaých společostmi, jejichž akcie jsou kotovaé a burzách v USA d) jsou jediým komplexem stadardů používaých společostmi, jejichž akcie jsou kotovaé a všech světových burzách

9 e) patří mezi výzamé, světově používaé komplexy účetích stadardů 55) (2b) Vztah výsledku hospodařeí a čistým cash flow a) Výsledek hospodařeí a čistý cash flow se ikdy eliší b) Výsledek hospodařeí je rozdílem výosů a ákladů, zatímco čistý cash flow je rozdílem příjmů a výdajů c) Výsledek hospodařeí je zisk ebo ztráta, zatímco čistý cash flow je přebytek příjmů ad výdaji d) Výsledek hospodařeí je rozdíl výosů a příjmů, čistý cash flow je rozdíl výdajů a ákladů e) Výsledek hospodařeí se od čistého cash flow liší je tehdy, jestliže jsou krátkodobé závazky převýšey krátkodobými pohledávkami 56) (2b) Účet Výosy příštích období má charakter: a) rozvahový pasiví b) rozvahový aktiví c) výsledkový ákladový d) závěrkový e) závěrkový 57) (2b) Ivetarizací se rozumí a) ivetura majetku a závazků b) průběžé zjišťováí skutečého stavu majetku účetí jedotky c) zjištěí skutečého stavu majetku a závazků, jeho srováí se stavem účetím a zjištěí a vypořádáí rozdílů d) přepočítáí všech zásob a skladě a zjištěí mak a přebytků e) kotrola evidece zásob a dlouhodobého majetku podiku fiačím úřadem 58) (2b) Účetí uzávěrka obsahuje a) uzavřeí všech účetích kih a sestaveí účetích výkazů b) uzavřeí všech účetích kih, sestaveí účetích výkazů a vyhotoveí výročí zprávy c) zaúčtováí uzávěrkových účetích případů, uzavřeí účetích kih, provedeí ivetarizace a vyhotoveí kotrolích sestav d) zaúčtováí uzávěrkových účetích případů, uzavřeí všech účetích kih a sestaveí účetích výkazů e) sestaveí účetích výkazů, jejich přepočty a pevou kupí sílu ebo reprodukčí cey a provedeí jejich aalýzy 59) (b) Aktuálí pricip zameá: a) jedotlivé účetí případy jsou vykázáy v období, kdy astaly, bez ohledu a to, zda byly zaplacey b) účetí případy jsou vykázáy buď v období, kdy astaly, ebo až když byly zaplacey záleží a rozhodutí účetí jedotky c) účetí trasakce jsou vykázáy v období, kdy byly zaplacey d) účetí trasakce jsou vykázáy v účelovém čleěí e) účetí trasakce jsou vykázáy v druhovém čleěí

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

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

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

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené I. Výpočet čisté současé hodoty upraveé Příklad 1 Projekt a výrobu laserových lamp pro dermatologii vyžaduje ivestici 4,2 mil. Kč. Předpokládají se rovoměré peěží příjmy po zdaěí ve výši 1,2 mil. Kč ročě

Více

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna. 6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola

Více

Pojem času ve finančním rozhodování podniku

Pojem času ve finančním rozhodování podniku Pojem času ve fiačím rozhodováí podiku 1.1. Výzam faktoru času a základí metody jeho vyjádřeí Fiačí rozhodováí podiku je ovlivěo časem. Peěží prostředky získaé des mají větší hodotu ež tytéž peíze získaé

Více

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené

I. Výpočet čisté současné hodnoty upravené I. Výpočet čisté současé hodoty upraveé Příklad 1 Projekt a výrobu laserových lamp pro dermatologii vyžaduje ivestici 4,2 mil. Kč. Předpokládají se rovoměré peěží příjmy po zdaěí ve výši 1,2 mil. Kč ročě

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

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

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ

VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojího ižeýrství Ústav strojíreské techologie ISBN 978-80-214-4352-5 VYSOCE PŘESNÉ METODY OBRÁBĚNÍ doc. Ig. Jaroslav PROKOP, CSc. 1 1 Fakulta strojího ižeýrství,

Více

Finanční řízení podniku. Téma: Časová hodnota peněz

Finanční řízení podniku. Téma: Časová hodnota peněz Fiačí řízeí podiku Téma: Časová hodota peěz Faktor času se ve fiačím řízeí uplatňuje a) při rozhodováí o ivesticích b) při staoveí trží cey majetku podiku c) při ukládáí volých peěžích prostředků d) při

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

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

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem

Více

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu Cvičeí 6: Bodové a itervalové odhady středí hodoty, rozptylu a koeficietu korelace, test hypotézy o středí hodotě při zámém rozptylu Příklad : Bylo zkoumáo 9 vzorků půdy s růzým obsahem fosforu (veličia

Více

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu

Cvičení 6.: Výpočet střední hodnoty a rozptylu, bodové a intervalové odhady střední hodnoty a rozptylu Cvičeí 6: Výpočet středí hodoty a rozptylu, bodové a itervalové odhady středí hodoty a rozptylu Příklad 1: Postupě se zkouší spolehlivost čtyř přístrojů Další se zkouší je tehdy, když předchozí je spolehlivý

Více

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky

i 1 n 1 výběrový rozptyl, pro libovolné, ale pevně dané x Roznačme n 1 Téma 6.: Základní pojmy matematické statistiky Téma 6.: Základí pojmy matematické statistiky Vlastosti důležitých statistik odvozeých z jedorozměrého áhodého výběru: Nechť X,..., X je áhodý výběr z rozložeí se středí hodotou μ, rozptylem σ a distribučí

Více

DURACE A INVESTIČNÍ HORIZONT PŘI INVESTOVÁNÍ DO DLUHOPISŮ

DURACE A INVESTIČNÍ HORIZONT PŘI INVESTOVÁNÍ DO DLUHOPISŮ DURACE A INVESTIČNÍ HORIZONT PŘI INVESTOVÁNÍ DO DLUHOPISŮ Ivestičí horizot IH: doba, po kterou má ivestor v daé ivestici vázáy své peíze. Při ivestici do dluhopisu jsme vystavei riziku změy výosů Uvažujme

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

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

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů: Odhady parametrů polohy a rozptýleí pro často se vyskytující rozděleí dat v laboratoři se vyčíslují podle ásledujících vztahů: a : Laplaceovo (oboustraé expoeciálí rozděleí se vyskytuje v případech, kdy

Více

b c a P(A B) = c = 4% = 0,04 d

b c a P(A B) = c = 4% = 0,04 d Příklad 6: Z Prahy do Athé je 50 km V Praze byl osaze válec auta ovou svíčkou, jejíž životost má ormálí rozděleí s průměrem 0000 km a směrodatou odchylkou 3000 km Jaká je pravděpodobost, že automobil překoá

Více

NEPARAMETRICKÉ METODY

NEPARAMETRICKÉ METODY NEPARAMETRICKÉ METODY Jsou to metody, dy předmětem testu hypotézy eí tvrzeí o hodotě parametru ějaého orétího rozděleí, ale ulová hypotéza je formulováa obecěji, apř. jao shoda rozděleí ebo ezávislost

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

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

ÚROKOVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY

ÚROKOVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUCÍ HODNOTY ÚROKOVÁ SAZBA A VÝPOČET BUDOUÍ HODNOTY 1. Typy a druhy úročeí, budoucí hodota ivestice Úrok - odměa za získáí úvěru (cea za službu peěz) Ročí úroková sazba (míra)(r) úrok v % z hodoty kapitálu za časové

Více

Integrace hodnot Value-at-Risk lineárních subportfolií na bázi vícerozměrného normálního rozdělení výnosů aktiv

Integrace hodnot Value-at-Risk lineárních subportfolií na bázi vícerozměrného normálního rozdělení výnosů aktiv 3. meziárodí koferece Řízeí a modelováí fiačích rizik Ostrava VŠB-U Ostrava, Ekoomická fakulta, katedra Fiací 6.-7. září 006 tegrace hodot Value-at-Risk lieárích subportfolií a bázi vícerozměrého ormálího

Více

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ

TESTOVÁNÍ STATISTICKÝCH HYPOTÉZ TESTOVÁNÍ STATISTICKÝC YPOTÉZ je postup, pomocí ěhož a základě áhodého výběru ověřujeme určité předpoklady (hypotézy) o základím souboru STATISTICKÁ YPOTÉZA předpoklad (tvrzeí) o parametru G základího

Více

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů.

Náhodu bychom mohli definovat jako součet velkého počtu drobných nepoznaných vlivů. Náhodu bychom mohli defiovat jako součet velkého počtu drobých epozaých vlivů. V rámci přírodích věd se setkáváme s pokusy typu za určitých podmíek vždy astae určitý důsledek. Např. jestliže za ormálího

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

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI 6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI Fukce Dovedosti:. Základí pozatky o fukcích -Chápat defiici fukce,obvyklý způsob jejího zadáváí a pojmy defiičí obor hodot fukce. U fukcí zadaých předpisem umět správě operovat

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

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

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním

Intervalový odhad. nazveme levostranným intervalem pro odhad parametru Θ. Statistiku. , kde číslo α je blízké nule, nazveme horním Lekce Itervalový odhad Itervalový odhad je jedou ze stadardích statistických techik Cílem je sestrojit iterval (kofidečí iterval, iterval spolehlivosti, který s vysokou a avíc předem daou pravděpodobostí

Více

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE

1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE 1. ZÁKLADY VEKTOROVÉ ALGEBRY 1.1. VEKTOROVÝ PROSTOR A JEHO BÁZE V této kapitole se dozvíte: jak je axiomaticky defiová vektor a vektorový prostor včetě defiice sčítáí vektorů a ásobeí vektorů skalárem;

Více

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

Základní požadavky a pravidla měření

Základní požadavky a pravidla měření Základí požadavky a pravidla měřeí Základí požadavky pro správé měřeí jsou: bezpečost práce teoretické a praktické zalosti získaé přípravou a měřeí přesost a spolehlivost měřeí optimálí orgaizace průběhu

Více

Přednáška VIII. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných

Přednáška VIII. Testování hypotéz o kvantitativních proměnných Předáška VIII. Testováí hypotéz o kvatitativích proměých Úvodí pozámky Testy o parametrech rozděleí Testy o parametrech rozděleí Permutačí testy Opakováí hypotézy Co jsou to hypotézy a jak je staovujeme?

Více

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

6. Posloupnosti a jejich limity, řady Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme

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

17. Statistické hypotézy parametrické testy

17. Statistické hypotézy parametrické testy 7. Statistické hypotézy parametrické testy V této části se budeme zabývat statistickými hypotézami, pomocí vyšetřujeme jedotlivé parametry populace. K takovýmto šetřeím většiou využíváme ám již dobře zámé

Více

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika)

Kvantová a statistická fyzika 2 (Termodynamika a statistická fyzika) Kvatová a statistická fyzika (Termodyamika a statistická fyzika) Boltzmaovo - Gibbsovo rozděleí - ilustračí příklad Pro ilustraci odvozeí rozděleí eergií v kaoickém asámblu uvažujme ásledující příklad.

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

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model EKONOMETRIE 9. předáška Zobecěý lieárí regresí model Porušeí základích podmíek klasického modelu Metoda zobecěých emeších čtverců Jestliže sou porušey ěkteré podmíky klasického modelu. E(u),. E (uu`) σ

Více

Úloha II.S... odhadnutelná

Úloha II.S... odhadnutelná Úloha II.S... odhadutelá 10 bodů; průměr 7,17; řešilo 35 studetů a) Zkuste vlastími slovy popsat, k čemu slouží itervalový odhad středí hodoty v ormálím rozděleí a uveďte jeho fyzikálí iterpretaci (postačí

Více

Zhodnocení přesnosti měření

Zhodnocení přesnosti měření Zhodoceí přesosti měřeí 1. Chyby měřeí Měřeím emůžeme ikdy zjistit skutečou (pravou) hodotu s měřeé veličiy. To je způsobeo edokoalostí metod měřeí, měřicích přístrojů, lidských smyslů i proměých podmíek

Více

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý.

Pevnost a životnost - Hru III 1. PEVNOST a ŽIVOTNOST. Hru III. Milan Růžička, Josef Jurenka, Zbyněk Hrubý. evost a životost - Hr III EVNOT a ŽIVOTNOT Hr III Mila Růžička, Josef Jreka, Zbyěk Hrbý zbyek.hrby@fs.cvt.cz evost a životost - Hr III tatistické metody vyhodocováí dat evost a životost - Hr III 3 tatistické

Více

Matematika I, část II

Matematika I, část II 1. FUNKCE Průvodce studiem V deím životě, v přírodě, v techice a hlavě v matematice se eustále setkáváme s fukčími závislostmi jedé veličiy (apř. y) a druhé (apř. x). Tak apř. cea jízdeky druhé třídy osobího

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

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

VLIV DISKONTNÍ SAZBY NA ÚROKOVÉ SAZBY KOMERČNÍCH BANK

VLIV DISKONTNÍ SAZBY NA ÚROKOVÉ SAZBY KOMERČNÍCH BANK UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta ekoomicko-správí VLIV DISKONTNÍ SAZBY NA ÚROKOVÉ SAZBY KOMERČNÍCH BANK Moika Pazderová Bakalářská práce 009 Prohlašuji: Tuto práci jsem vypracovala samostatě. Veškeré literárí

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

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem

Popisná statistika - zavedení pojmů. 1 Jednorozměrný statistický soubor s kvantitativním znakem Popisá statistika - zavedeí pojmů Popisá statistika - zavedeí pojmů Soubor idividuálích údajů o objektech azýváme základí soubor ebo také populace. Zkoumaé objekty jsou tzv. statistické jedotky a sledujeme

Více

9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost

9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost Dráha [m] 9. Měřeí závislostí ve statistice Měřeí závislostí ve statistice se zabývá především zkoumáím vzájemé závislosti statistických zaků vícerozměrých souborů. Závislosti přitom mohou být apříklad

Více

Odhad parametrů normálního rozdělení a testy hypotéz o těchto parametrech * Věty o výběru z normálního rozdělení

Odhad parametrů normálního rozdělení a testy hypotéz o těchto parametrech * Věty o výběru z normálního rozdělení Odhad parametrů ormálího rozděleí a testy hypotéz o těchto parametrech * Věty o výběru z ormálího rozděleí Nechť, X, X je áhodý výběr z rozděleí N ( µ, ) X, Ozačme výběrový průměr a = X = i = X i i = (

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta strojního inženýrství. Matematika IV. Semestrální práce VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta troího ižeýrtví Matematika IV Semetrálí práce Zpracoval: Čílo zadáí: 7 Studií kupia: Datum: 8.4. 0 . Při kotrole akoti výrobků byla ledováa odchylka X [mm] eich rozměru

Více

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN

OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Úloha obchodího cestujícího OKRUŽNÍ A ROZVOZNÍ ÚLOHY: OBCHODNÍ CESTUJÍCÍ. FORMULACE PŘI RESPEKTOVÁNÍ ČASOVÝCH OKEN Nejprve k pojmům používaým v okružích a rozvozích úlohách: HAMILTONŮV CYKLUS je typ cesty,

Více

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter.

Statistika je vědní obor zabývající se zkoumáním jevů, které mají hromadný charakter. Statistika Cíle: Chápat pomy statistický soubor, rozsah souboru, statistická edotka, statistický zak, umět sestavit tabulku rozděleí četostí, umět zázorit spoicový diagram a sloupcový diagram / kruhový

Více

Tržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t.

Tržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t. Techická aalýza Techická aalýza z vývoje cey a obchodovaých objemů akcie odvozuje odhad budoucího vývoje cey. Dalšími metodami odhadu vývoje ce akcií jsou apř. fudametálí aalýza (zkoumá podrobě účetictví

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2014. Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95

Více

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková

Základy statistiky. Zpracování pokusných dat Praktické příklady. Kristina Somerlíková Základy statistiky Zpracováí pokusých dat Praktické příklady Kristia Somerlíková Data v biologii Zak ebo skupia zaků popisuje přírodí jevy, úlohou výzkumíka je vybrat takovou skupiu zaků, které charakterizují

Více

1. Základy počtu pravděpodobnosti:

1. Základy počtu pravděpodobnosti: www.cz-milka.et. Základy počtu pravděpodobosti: Přehled pojmů Jev áhodý jev, který v závislosti a áhodě může, ale emusí při uskutečňováí daého komplexu podmíek astat. Náhoda souhr drobých, ezjistitelých

Více

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( ) DSM Cv 9 Vytvořující fukce Vytvořující fukcí ekoečé poslouposti a0, a,, a, reálých čísel mííme formálí ekoečou řadu =. f a i= 0 i i Příklady: f = + = + + + + + ) Platí: (biomická věta). To zameá, že fukce

Více

INFLUENCE OF THE ENVIRONMENTAL LEGISLATION ON THE VALUE OF THE ENTERPRISE TECHNICAL EQUIPMENT

INFLUENCE OF THE ENVIRONMENTAL LEGISLATION ON THE VALUE OF THE ENTERPRISE TECHNICAL EQUIPMENT INFLUENCE OF THE ENVIRONMENTAL LEGISLATION ON THE VALUE OF THE ENTERPRISE TECHNICAL EQUIPMENT VLIV ENVIRONMENTÁLNÍ LEGISLATIVY NA HODNOTU TECHNICKÝCH ZAŘÍZENÍ PODNIKU Paseka P., Mareček J. Departmet of

Více

MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ

MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ PŘÍSPĚVKY THE SCIENCE FOR POPULATION PROTECTION 0/008 MOŽNOSTI STATISTICKÉHO POSOUZENÍ KVANTITATIVNÍCH VÝSLEDKŮ POŽÁRNÍCH ZKOUŠEK PRO POTŘEBY CERTIFIKACE A POSUZOVÁNÍ SHODY VÝROBKŮ STATISTICAL ASSESSMENT

Více

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika Přijímací řízeí akademický rok 0/0 c. studium Kompletí zěí testových otázek matematika Koš Zěí otázky Odpověď a) Odpověď b) Odpověď c) Odpověď d) Správá. Které číslo doplíte místo 8? 6 6 8 C. Které číslo

Více

Zpráva o přijímacím řízení na FEK ZČU v Plzni pro rok 2011/2012

Zpráva o přijímacím řízení na FEK ZČU v Plzni pro rok 2011/2012 Počet přihlášeých uchazečů 1) Počet přihlášeých osob 2) Celkový počet přijatých uchazečů 3) Celkový počet přijatých osob 4) Počet zapsaých uchazečů Počet zapsaých osob Zpráva o přijímacím řízeí a FEK ZČU

Více

Geometrická optika. Zákon odrazu a lomu světla

Geometrická optika. Zákon odrazu a lomu světla Geometrická optika Je auka o optickém zobrazováí. Je vybudováa a 4 zákoech, které vyplyuly z pozorováí a ke kterým epotřebujeme zalosti o podstatě světla: ) přímočaré šířeí světla (paprsky) ) ezávislost

Více

IAJCE Přednáška č. 12

IAJCE Přednáška č. 12 Složitost je úvod do problematiky Úvod praktická realizace algoritmu = omezeí zejméa: o časem o velikostí paměti složitost = vztah daého algoritmu k daým prostředkům: časová složitost každé možiě vstupích

Více

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení

Odhad parametru p binomického rozdělení a test hypotézy o tomto parametru. Test hypotézy o parametru p binomického rozdělení Odhad parametru p biomického rozděleí a test hypotézy o tomto parametru Test hypotézy o parametru p biomického rozděleí Motivačí úloha Předpokládejme, že v důsledku realizace jistého áhodého pokusu P dochází

Více

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013.

Ilustrativní příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 2013. Ilustratví příklad ke zkoušce z B_PS_A léto 0. Jsou dáa data výběrového souboru výšky že vz IS/ Učebí materály/ Témata 8, M. Kvaszová. č. výška č. výška 89 5 90 7 57 8 5 58 5 8 9 58 0 8 0 8 8 9 8 8 95

Více

Náhodný výběr, statistiky a bodový odhad

Náhodný výběr, statistiky a bodový odhad Lekce Náhodý výběr, statistiky a bodový odhad Parametr rozděleí pravděpodobosti je ezámá kostata, jejíž přímé určeí eí možé. Nástrojem pro odhad ezámých parametrů je áhodý výběr a jeho charakteristiky

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

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad...

Obsah. 1 Mocninné řady Definice a vlastnosti mocninných řad Rozvoj funkce do mocninné řady Aplikace mocninných řad... Obsah 1 Mocié řady 1 1.1 Defiice a vlastosti mociých řad.................... 1 1. Rozvoj fukce do mocié řady...................... 5 1.3 Aplikace mociých řad........................... 10 1 Kapitola 1

Více

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte: 1.3. POLYNOMY V této kapitole se dozvíte: co rozumíme pod pojmem polyom ebo-li mohočle -tého stupě jak provádět základí početí úkoy s polyomy, kokrétě součet a rozdíl polyomů, ásobeí, umocňováí a děleí

Více

Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měření kvality Služeb

Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měření kvality Služeb Příloha č. 7 Dodatku ke Smlouvě o službách Systém měřeí kvality Služeb Dodavatel a Objedatel se dohodli a ahrazeí Přílohy C - Systém měřeí kvality Služeb Obchodích podmíek Smlouvy o službách touto Přílohou

Více

Přednášky část 7 Statistické metody vyhodnocování dat

Přednášky část 7 Statistické metody vyhodnocování dat DŽ ředášky část 7 tatistické metody vyhodocováí dat Mila Růžička mechaika.fs.cvt.cz mila.rzicka@fs.cvt.cz DŽ tatistické metody vyhodocováí dat Jak velké rozptyly lze očekávat mezi dosažeými pevostmi ebo

Více

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE KATED RA F YZIKY L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y Jméo TUREČEK Daiel Datum měřeí 8.11.2006 Stud. rok 2006/2007 Ročík 2. Datum odevzdáí 15.11.2006 Stud.

Více

FINANČNÍ MATEMATIKA SBÍRKA ÚLOH

FINANČNÍ MATEMATIKA SBÍRKA ÚLOH FINANČNÍ MATEMATIKA SBÍRKA ÚLOH Zpracováo v rámci projektu " Vzděláváí pro kokureceschopost - kokureceschopost pro Třeboňsko", registračí číslo CZ.1.07/1.1.10/02.0063 Gymázium, Třeboň, Na Sadech 308 Autor:

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

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

13 Popisná statistika

13 Popisná statistika 13 Popisá statistika 13.1 Jedorozměrý statistický soubor Statistický soubor je možia všech prvků, které jsou předmětem statistického zkoumáí. Každý z prvků je statistickou jedotkou. Prvky tvořící statistický

Více

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly.

2. Znát definici kombinačního čísla a základní vlastnosti kombinačních čísel. Ovládat jednoduché operace s kombinačními čísly. 0. KOMBINATORIKA, PRAVDĚPODOBNOST, STATISTIKA Dovedosti :. Chápat pojem faktoriál a ovládat operace s faktoriály.. Zát defiici kombiačího čísla a základí vlastosti kombiačích čísel. Ovládat jedoduché operace

Více

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT

Výukový modul III.2 Inovace a zkvalitnění výuky prostřednictvím ICT Základy práce s tabulkou Výukový modul III. Iovace a zkvalitěí výuky prostředictvím ICT Téma III..3, pracoví list 3 Techická měřeí v MS Ecel Průměry a četosti, odchylky změřeých hodot. Ig. Jiří Chobot

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

PE 301 Podniková ekonomika 2. Garant: Eva KISLINGEROVÁ. Téma Metody mezipodnikového srovnávání. Téma 12. Eva Kislingerová

PE 301 Podniková ekonomika 2. Garant: Eva KISLINGEROVÁ. Téma Metody mezipodnikového srovnávání. Téma 12. Eva Kislingerová PE 30 Podiková ekoomika Garat: Eva KISLINGEROVÁ Téma Metody mezipodikového srováváí Eva Kisligerová Téma Eva Kisligerová Vysoká škola ekoomická v Praze 003 - Mezipodikové srováváí Poprvé 956- koferece

Více

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin

3. Charakteristiky a parametry náhodných veličin 3. Charateristiy a parametry áhodých veliči Úolem této apitoly je zavést pomocý aparát, terým budeme dále popisovat pomocí jedoduchých prostředů áhodé veličiy. Taovýmto aparátem jsou tzv. parametry ebo

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

Petr Šedivý Šedivá matematika

Petr Šedivý  Šedivá matematika LIMITA POSLOUPNOSTI Úvod: Kapitola, kde poprvé arazíme a ekoečo. Argumety posloupostí rostou ade všechy meze a zkoumáme, jak vypadají hodoty poslouposti. V kapitole se sezámíte se základími typy it a početími

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

Testování statistických hypotéz

Testování statistických hypotéz Tetováí tatitických hypotéz CHEMOMETRIE I, David MILDE Jedá e o jedu z ejpoužívaějších metod pro vyloveí závěrů o základím ouboru, který ezkoumáme celý, ale pomocí áhodého výběru. Př.: Je obah účié látky

Více

Elementární zpracování statistického souboru

Elementární zpracování statistického souboru Elemetárí zpracováí statistického souboru Obsah kapitoly 4. Elemetárí statistické zpracováí - parametrizace vhodými empirickými parametry Studijí cíle Naučit se výsledky měřeí parametrizovat vhodými empirickými

Více

f B 6. Funkce a posloupnosti 3 patří funkci dané předpisem y = 2 x + 3. [všechny] 1) Rozhodněte, která z dvojic [ ;9][, 0;3 ][, 2;7]

f B 6. Funkce a posloupnosti 3 patří funkci dané předpisem y = 2 x + 3. [všechny] 1) Rozhodněte, která z dvojic [ ;9][, 0;3 ][, 2;7] 6. Fukce a poslouposti ) Rozoděte, která z dvojic [ ;9[, 0; [, ; patří fukci daé předpisem y +. [všecy ) Auto má spotřebu 6 l beziu a 00 km. Na začátku jízdy mělo v plé ádrži 6 l beziu. a) Vyjádřete závislost

Více

K čemu slouží regrese?

K čemu slouží regrese? REGRESE K čemu slouží regrese? C = Ca + c. Y C = 00 + 0,6. Y + e Budeme zjišťovat jak jeda proměá (ezávislá) Ovlivňuje jiou proměou (závislou) C Y 950 1000 910 150 1130 1500 1150 1750 1475 000 1550 50

Více

Stanovisko SVJ Vazovova 3228 k dopisu paní Šedivé ze dne

Stanovisko SVJ Vazovova 3228 k dopisu paní Šedivé ze dne V Praze de 27.3 2009 Staovisko SVJ Vazovova 3228 k dopisu paí Šedivé ze de 17.3 2009. V průběhu měsíce úora bylo a ástěce SVJ vyvěšeo ozámeí o pláovaém shromážděí spolu s ávrhem programu a výzvou k vlastíkům

Více

ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil

ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil ŘADY Jiří Bouchala a Petr Vodstrčil Text byl vytvoře v rámci realizace projektu Matematika pro ižeýry 2. století (reg. č. CZ..07/2.2.00/07.0332), a kterém se společě podílela Vysoká škola báňská Techická

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

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce

MATEMATICKÁ INDUKCE. 1. Princip matematické indukce MATEMATICKÁ INDUKCE ALEŠ NEKVINDA. Pricip matematické idukce Nechť V ) je ějaká vlastost přirozeých čísel, apř. + je dělitelé dvěma či < atd. Máme dokázat tvrzeí typu Pro každé N platí V ). Jeda možost

Více