EASYSTAT 1.0 Uživatelský manuál

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "EASYSTAT 1.0 Uživatelský manuál"

Transkript

1 EASYSTAT.0 Užvatelsý manuál Josef Novotný, Votěch Nose, Kael Jelíne Kontat: Příodovědecá faulta Unvezt Kalov v Paze OBSAH. Úvod Spuštění pogamu, načtení dat, volba počítaných ndátoů Dostupné statst Půmě a mí vaablt Rozlad Thelova oefcentu a testování statstcé významnost Loalzační vocent Mí postoové příbuznost Upavený Jaccadův ndex, Upavený Dceho ndex Použtá lteatua Úvod EasStat e volně dostupný pogam funguící v opeačním sstému Wndows. Umožňue výpočt vbaných statstcých ndátoů, teé nesou zahnut do neběžně používaných tabulových pocesoů. Veze.0 obsahue výpočt: Vbaných mě vaablt (Vaačního oefcentu, Gnho oefcentu a Thelova oefcentu) v ech nevážené (obvlé), ale vážené fomě. Rozladu Thelova oefcentu na eho mez-supnovou a vnto-supnovou složu včetně očštění o stochastcou (náhodnou) složu. Loalzačních vocentů z matce dat. Upaveného Jaccadova ndexu a Upaveného Dceho ndexu, aožto ndátoů postoové příbuznost evů odvozované na záladě sledování ech společných výstů v egonech učtého územního sstému. Př použtí aplace posím uváděte následuící odaz: Novotný, J., Nose, V., Jelíne, K. (204): EasStat. Příodovědecá faulta UK, Paha, dostupné na:

2 2. Spuštění pogamu, načtení dat, volba počítaných ndátoů Pogam e dspozc e stažení na adese: Staženou zp složu e nutno ozbalt na ds počítače. Obsahue něol souboů (včetně manuálu), teé musí po spávné fungování pogamu zůstat uložen ve společném adesář. Zde e též spouštěcí soubo EasStat.exe. Po lnutí na ně se obeví výchozí ono pogamu (Obáze ). Další nstalace pogamu do počítače není potřebná. Pogam EasStat načítá vstupní data z CSV souboů ( csv oddělený středníem př uládání z MS Excel). Ve vstupním soubou e zapotřebí mít ednotlvé poměnné ve sloupcích (př výpočtech ndátoů podobnost v matc, vz dále). Pvní řáde může obsahovat pops poměnných, v opačném případě sou poměnné po načtení dat pomenován automatc písmen dle abeced. Načtení vstupního csv soubou z daného adesáře počítače se povádí zadáním cest tomuto soubou lnutím na tlačíto označené třem tečam vpavo nahoře vedle řádu, de se poté zobazí cesta danému soubou. Vedleší tlačíta Obnovt a Včstt slouží atualzac zdoového soubou, esp. eho odstanění z pogamu EasStat (nolv z příslušného adesáře počítače). Obáze : Výchozí ono pogamu EasStat po spuštění (záloža Vstupní data) 2

3 Před načtením dat e možné upavt fomát načítaného soubou v záložce Nastavení (vz Obáze 2). Mmo né e zde možno specfovat způsob nahazování nevplněných a nečíselných hodnot vstupních dat. Záladní nastavení nahazue nevplněné a nečíselné hodnot nulam. Poud maí poměnné (sloupce dat) v ednom soubou ůzný počet pozoování (řádů), dode poto př zachování záladního nastavení automatcému doplnění nul do aždého sloupce dle ozsahu poměnné s nevětším počtem pozoování. Poud chceme, ab vpočtené ndáto efletoval sutečný počet pozoování u ednotlvých poměnných, e třeba v záložce Nastavení zvolt možnost vnechání nevplněných hodnot. V záložce Nastavení e taé možno zvolt ozsah zobazených dat načteného soubou (záladní nastavení e 00 sloupců a 000 řádů). Je možné a v případech větších souboů dat vhodné zobazovat pouze část výchozího soubou dat. Toto nemá vlv na výpočt, neboť pogam pacue vžd s úplným souboem výchozích dat, bez ohledu na zobazený ozsah. Obáze 2: Záloža Nastavení Volba ndátoů (funcí) po výpočt se povádí výběem z nabíd ndátoů ve spodní část ttulní zálož Vstupní data u popsu Funce (Obáze 3). Pogam umožňue současné výpočt více ndátoů po aždou další volbu e třeba lnout na text Přdat výpočet (vlevo dole). Vsvětlení paametů, zadávaných ednotlvým ndátoům, e níže. Volba ndátoů (funcí) po výpočt se povádí výběem z nabíd ndátoů ve spodní část ttulní zálož Vstupní data u popsu Funce (). Pogam umožňue současné výpočt více ndátoů po aždou další volbu e třeba lnout na text Přdat výpočet (vlevo dole). Vsvětlení paametů, zadávaných ednotlvým ndátoům, e níže. 3

4 Obáze 3: Volba počítaných ndátoů 3. Dostupné statst 3.. Půmě a mí vaablt - Vaační oefcent, Gnho oefcent, Thelův oefcent v ech nevážené a vážené fomě Pops ndátou: Z popsných statst e dspozc výpočet půměu, ve vážené nevážené podobě. Po měření mí neovnoměnost sou dspozc vaační oefcent, Gnho oefcent a Thelův oefcent. Vstupní data: Matce dat, ve teé sloupce označuí sledované poměnné, u nchž sledueme míu neovnoměnost nebo půmě, a řád ednotlvá pozoování. Thelův ndex neumí pacovat s nulovým hodnotam, v Nastavení e poto nutné nastavt Nahadt 0 hodnotou blízou nule. Výstup: Výstupem sou ednočíselné hodnot zvolených statst. Volba paametů: Komě zvoleného uazatele lze volt Váh. Je možné volt mez Nevážený (všechna pozoování maí stenou váhu) nebo aýmolv ným číselným uazatelem ze vstupních dat (ednotlvá pozoování vážena podle zvoleného uazatele). Přílad použtí: Půmě e záladní popsnou statstou, vaační, Gnho a Thelův oefcent měří míu neovnoměnost sledovaného uazatele. Buď sledueme ozdíl mez postým hodnotam (bez použtí vah, ao Váh volíme Nevážený), nebo pacueme s populačně č 4

5 na váženým hodnotam (ao Váh volíme lbovolný číselný uazatel, tpc počet obvatel). S neváženou míou neovnoměnost se setáme nečastě př studu výonnost egonů ao eonomcých ednote, vážená mía neovnoměnost zachcue lépe dopad neovnoměnost na obvatele těchto egonů. Fomální záps výpočtu (v nevážené vážené fomě): V G 2 2 ; V v n n 2 ; Gv 2 n n n n T n ln ; Tv ln n Kde V značí vaační oefcent, G Gnho oefcent a T Thelův oefcent. Spodní ndex v značí váženou fomu výpočtu; značí půmě sledovaného uazatele, a hodnot ednotlvých pozoování a n a n ech váh n Rozlad Thelova oefcentu a testování statstcé významnost Pops ndátou: Rozlad Thelova oefcentu umožňue ozdělt míu neovnoměnost (změřenou pomocí Thelova oefcentu) beze zbtu na mez-supnovou a vntosupnovou složu. Rozlad ta umožňue odlšt, a velá část neovnoměnost může být přsouzena ozdílům uvntř supn nebo mez supnovým půmě (např. Novotný 2007). Výpočt lze očstt o stochastcou (náhodnou) složu neovnoměnost (vz Novotný a Nose 202). Vstupní data: Matce dat, ve teé sloupce označuí sledované poměnné, u nchž sledueme míu neovnoměnost, a řád ednotlvá pozoování. Mnmálně eden ze sloupců označue ozřazení ednotlvých pozoování do supn. Supn musí být defnované číselným hodnotam. Thelův ndex neumí pacovat s nulovým hodnotam, v Nastavení e poto nutné nastavt Nahadt 0 hodnotou blízou nule. Výstup: Pogam vpočte celový Thelův oefcent, eho mez-supnovou a vntosupnovou složu a podíl ednotlvých částí. Př použtí Převzoování e vedle hodnot mez-supnové složu uváděna taé hodnota očštěná o stochastcou (náhodnou) složu (vz Novotný a Nose 202). Součet mez-supnové a vnto-supnové slož e vžd oven 00 %. Volba paametů: Zvolen musí být Uazatel, poměnná, po teou e vpočítávána mía neovnoměnost. Po výpočet ozladu e nutné zvolt Regon, uazatel, podle teého e hodnota Thelova oefcentu ozdělena na mez-supnovou a vnto-supnovou složu. Dále lze vbat Váh. Je možné volt mez Nevážený (všechna pozoování maí stenou váhu) nebo aýmolv ným číselným uazatelem ze vstupních dat (ednotlvá pozoování vážena 5

6 podle zvoleného uazatele). Výsled lze očstt o stochastcou složu pomocí zaštnutí pole Převzoování. Stochastcá složa e vpočtena po náhodném přesupení ednotlvých pozoování ao půmě z n-opaování. Počet opaování lze nastavt lbovolně v záložce Nastavení Počet vzoů. Jao postačuící hodnota se většnou uvádí 000 opaování. Poovnáním hodnot bez převzoování a s převzoováním lze taé testovat statstcou významnost. Přílad použtí: Výpočet ozladu mí neovnoměnost obcí Středočesého ae s ozladem mí neovnoměnost na mez-oesní (mez oesním půmě) a vnto-oesní složu (mez obcem uvntř oesů). Vstupem sou data za ednotlvé obce, oes, ve teém se nachází, počet obvatel a mía nezaměstnanost. Jao uazatel zvolíme NEZAM (míu nezaměstnanost), budeme vážt podle počtu obvatel (OBYV) a za supnu zvolíme oes (od_oes). Výsled očstíme o stochastcou složu zaštnutím Převzoování. Vz Obáze 4. Výsledný podíl mez-supnové slož e oven cca 49,9 %, po odečtení stochastcé slož cca 45,2 %. Většna neovnoměnost (cca 55 %) mez obcem Středočesého ae se ta nachází uvntř oesů. Výsled vz Obáze 5. Po onétní přílad použtí vz taé Nose a Netdová (204) nebo Netdová a Nose (205). Obáze 4: Zadání dat po výpočet ozladu Thelova ndexu 6

7 Obáze 5: Zobazení dat výsledů ozladu Thelova ndexu Fomální záps výpočtu: T n n C ln n n ln T Kde T B e mez-supnová složa celové mí neovnoměnost T C a T W vnto-supnová složa. Podíl mez-supnové slož odpovídá podílu T B /T C ; značí půmě sledovaného uazatele, a hodnot ednotlvých pozoování a n a n ech váh n; značí půměnou hodnotu sledovaného evu v -té ednotce ve supně. B T W 3.3. Loalzační vocent Pops ndátou: Loalzační vocent uazue míu oncentace učtého evu v učtém egonu. Poměřue elatvní četnost výstu tohoto evu v daném egonu s elatvní četností tohoto evu v územním sstému vššího řádu. Vstupní data: Matce zdoových dat, ve teé sloupce označuí ev, u nchž sledueme míu oncentace, a řád označuí egon. Výstup: Pogam vpočte loalzační vocent po aždou buňu dané matce. Výsledem e poto matce shodného ozsahu ao zdoová data, přčemž v aždé z buně e vpočten loalzační vocent po daný ev a egon. Volba paametů: Tento ndáto nemá žádné další paamet. Přílad: Výpočet loalzačních vocentů po supn mgantů v egonech Česa. Vstupem e matce dat, de sloupce označuí ednotlvé supn mgantů a řád egon Česa. Poud že v populac učtého egonu např. % mgantů z Uan, zatímco v celé populac dané země že pouze 0,5 % mgantů z Uan, e loalzační vocent oncentace Uanců v daném egonu oven 2. Obdobně po další supn mgantů a egon. 7

8 Fomální záps výpočtu: LQ, F F,, F, F, Kde LQ, e loalzační vocent vpočtený po učtou supnu (ev) a egon a F, e elatvní četnost této supn v egonu Mí postoové příbuznost Upavený Jaccadův ndex, Upavený Dceho ndex Pops ndátoů: Oba tto ndáto měří tzv. postoovou příbuznost dvou evů na záladě vhodnocení fevence společných oncentací těchto evů v egonech (aždý z ndátoů povádí toto vhodnocení tochu odlšným způsobem). Exstence č neexstence oncentace daného evu v daném egonu e přtom měřena pomocí loalzačního oefcentu. Vstupní data: Matce zdoových dat, ve teé sloupce označuí ev, echž vzáemnou postoovou příbuznost chceme vhodnott a řád označuí egon. Výstup: Pogam vpočítá mí daného ndátou postoové příbuznost (Upavený Jaccadův ndex nebo Upavený Dceho ndex) po všechn dvoce evů (tzn. sloupců) ve vstupní matc. Výstupem e ted vžd soubo n*(n-)/2 výsledů, de n = počet sloupců dat. U soubou s méně sloupc e výsled možno zobazt přímo v záložce Výsled (Obáze 6). V taovém případě e ale nutno nezadávat výstupní Soubo př volbě paametů ndátou (Obáze 7). Poud cestu výstupnímu csv soubou zadáme, uloží se výsled do ně. Zobazený výstup na Obázu 6 má popse ndátou a tř sloupce dat, přčemž pvní dva označuí pomocí pořadových čísel sloupců vstupního soubou dvoc sledovaných evů a ve třetím sloupc e hodnota zvoleného ndátou postoové příbuznost. Výsled zde sou zapsán obdobným způsobem (t. v ednotlvých řádcích sou pořadová čísla dané dvoce poměnných a hodnota zvoleného ndátou), přčemž polož v ednotlvých řádcích sou oddělen čáou (z tohoto soubou lze ednoduše načíst výsledná data např. do tabul MS Excel pomocí funce mpot dat z textu ) Obáze 6: Zobazení výsledů př výpočtech ndátoů postoové příbuznost 8

9 Obáze 7: Volba paametů př zadávání výpočtů ndátoů postoové příbuznost Volba paametů: Př zadání ndátoů postoové příbuznost e vedle paametu Soubo (vz výše) možno stanovt paamet Mez. Ten udává hodnotu loalzačního vocentu, teou e defnována oncentace sledovaných evů v ednotlvých egonech. Defaultně e nastavena mez ovna,0. Přílad použtí: Výpočet ndátoů postoové příbuznost supn mgantů v Česu. Vstupem e matce dat, de sloupce označuí ednotlvé supn mgantů (např. Uance, Vetnamce, Slová, Němce) a řád egon Česa. Indáto postoové příbuznost (Upavený Jaccadův ndex nebo Upavený Dceho ndex) e možno použít výpočtům vzáemné postoové příbuznost mez dvocem těchto supn. Výpočt postoové příbuznost mohou být z ůzných důvodů užtečné, neboť postoová příbuznost velm často odáží né aspet příbuznost sledovaných evů. Po onétní přílad použtí těchto ndátoů vz Novotný, Cheshe (202); Novotný, Hasman (205). Fomální záps výpočtu: Vstupní data sou popsán matcí udávaící počt zástupců učtých supn, (sloupce) v egonech (řád). Nepve e po všechn supn a egon vpočtena matce loalzačních vocentů LQ (vz výše). Na záladě stanovené meze LQ (defaultně,0) e stanoveno, zda se daná supna oncentue v egonu (t. zda LQ > ) nebo ne. Po výpočet ndátoů postoové příbuznost mez supnam a e pa poovnávána množna egonů, ve teých se tto supn oncentuí fomálně označueme tto množn egonů ao {: LQ, > } a {: LQ, > }. Upavený Jaccadův ndex postoové příbuznost pa vpočteme ao: J, : LQ, : LQ, : LQ, : LQ, Po výpočet upaveného Dceho ndexu e třeba nedříve vpočíst eho nesmetcé vaant. Pvní nesmetcý Dceho ndex postoové příbuznost dvou supn a vpočteme ao podmíněnou pavděpodobnost, že supna e oncentována v egonu, el v daném egonu oncentována taé supna : D P LQ, LQ, : LQ, : LQ, : LQ, Duhý nesmetcý Dceho ndex pa analogc zachcue podmíněnou pavděpodobnost, že supna e oncentována v egonu, e-l v daném egonu oncentována taé supna : 9

10 D 2 P LQ, LQ, : LQ, : LQ, : LQ, Upavený smetcý Dceho ndex postoové příbuznost odpovídá menší z eho výše uvedených asmetcých vaant: D, mn D ; D 2 4. Použtá lteatua NETRDOVÁ, P., NOSEK, V. (205): Spatal pattens of unemploment n Cental Euope: emegng development axes beond the blue banana, Jounal of Maps, přato publac. NOSEK, V., NETRDOVÁ, P. (204): Measung spatal aspects of vaablt. Compang spatal autocoelaton wth egonal decomposton n ntenatonal unemploment eseach. Hstocal Socal Reseach, 39, 2, NOVOTNÝ, J. (2007): On the measuement of egonal nequalt: does spatal dmenson of ncome nequalt matte? The Annals of Regonal Scence, 4, 3, NOVOTNÝ, J., HASMAN, J. (205): The emegence of egonal mmgant concentatons n USA and Austala: a spatal elatedness appoach. PLoS ONE, 0(5): e NOVOTNÝ, J., CHESHIRE, J. (202): The suname space of the Czech Republc: examnng populaton stuctue b netwo analss of spatal co-occuence of sunames. PLoS ONE, 7(0), e NOVOTNÝ, J., NOSEK, V. (202): Compason of egonal nequalt n unemploment among fou Cental Euopean countes: an nfeental appoach. Lettes n Spatal and Resouce Scences, 5, 2,

Cvičení 5 (Potrubní systémy)

Cvičení 5 (Potrubní systémy) VŠ Techncá unvezta Ostava aulta stoní Kateda pužnost a pevnost (9) Pužnost a pevnost v enegetce (Návody do cvčení) Cvčení (Potubní systémy) uto: aoslav oíče Veze: Ostava 9 PP Cvčení Potubní systémy: Ob

Více

P. Bartoš, J. Blažek, P. Špatenka. Katedra fyziky, Pedagogická fakulta Jihočeské univerzity, Jeronýmova 10, České Budějovice

P. Bartoš, J. Blažek, P. Špatenka. Katedra fyziky, Pedagogická fakulta Jihočeské univerzity, Jeronýmova 10, České Budějovice VYUŽITÍ MATLABU PŘI STATISTICKÉM ZPRACOVÁNÍ AT PŘI POČÍTAČOVÉM MOELOVÁNÍ EBYEOVA STÍNĚNÍ TECHNIKOU MAKROČÁSTIC P. Batoš, J. Blaže, P. Špatena Kateda fz, Pedagogcá faulta Jhočesé unvezt, Jeonýmova, Česé

Více

ANOVA. Analýza rozptylu při jednoduchém třídění. Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha

ANOVA. Analýza rozptylu při jednoduchém třídění. Jana Vránová, 3.lékařská fakulta UK, Praha ANOVA Analýza rozptylu př jednoduchém třídění Jana Vránová, 3.léařsá faulta UK, Praha Teore Máme nezávslých výběrů, > Mají rozsahy n, teré obecně nemusí být stejné V aždém z nch známe průměr a rozptyl

Více

Agregace vzájemné spojování destabilizovaných částic ve větší celky, případně jejich adheze na povrchu jiných materiálů

Agregace vzájemné spojování destabilizovaných částic ve větší celky, případně jejich adheze na povrchu jiných materiálů Agregace - úvod 1 Agregace vzáemné spoování destablzovaných částc ve větší cely, případně ech adheze na povrchu ných materálů Částce mohou agregovat, poud vyazuí adhezní schopnost a poud e umožněno ech

Více

ANALÝZA ROZPTYLU (Analysis of Variance ANOVA)

ANALÝZA ROZPTYLU (Analysis of Variance ANOVA) NLÝZ OZPYLU (nalyss of Varance NOV) Používá se buď ako samostatná technka, nebo ako postup, umožňuící analýzu zdroů varablty v lneární regres. Př. použtí: k porovnání středních hodnot (průměrů) více než

Více

Části kruhu. Předpoklady:

Části kruhu. Předpoklady: 2.10.3 Části uhu Předpolady: 0201002 Př. 1: Na užnici ( ;5cm) leží body,, = 8cm. Uči početně vzdálenost tětivy od středu užnice. pávnost výpočtu zontoluj ýsováním. Naeslíme si obáze a využijeme speciální

Více

Měření tvaru ploch. Postup :

Měření tvaru ploch. Postup : B ěření tvau plo Úol :. Změřte tva plo pomoí souřadnovéo měříío aříení. Poveďte eonstu tvau plo na počítač. Učete polomě sféé plo pomoí sféometu Postup :. ěření tvau plo pomoí souřadnovéo měříío aříení

Více

6 5 = 0, = 0, = 0, = 0, 0032

6 5 = 0, = 0, = 0, = 0, 0032 III. Opaované pousy, Bernoulliho nerovnost. Házíme pětrát hrací ostou a sledujeme výsyt šesty. Spočtěte pravděpodobnosti možných výsledů a určete, terý má největší pravděpodobnost. Řešení: Jedná se o serii

Více

EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY

EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY . přednáška EKONOMICKO-MATEMATICKÉ METODY Ekonomcko matematcké metody (též se užívá název operační analýza) sou metody s matematckým základem, využívané především v ekonomcké oblast, v oblast řízení a

Více

SW aplikace MOV přednášky

SW aplikace MOV přednášky SW aplace MOV Šubrt KOSA Systémová podpora proetů Teore grafů Proetové řízení I, II zápočet: alespoň bodů z průběžných testů 75% účast na cvčení obhaoba proetů v MS Proect pef.czu.cz/osa Témata. :. seznámení

Více

Cvičení 2 (MKP_příklad)

Cvičení 2 (MKP_příklad) VŠB Technicá univezita Ostava aulta stoní Kateda pužnosti a pevnosti (9) Úvod do MKP (Návody do cvičení) Cvičení (MKP_přílad) Auto: Jaoslav oíče Veze: Ostava 9 Úvod do Metody onečných pvů př. tyč. Každé

Více

Délka kružnice (obvod kruhu) II

Délka kružnice (obvod kruhu) II .10.7 Déla užnice (obvod uhu) II Předpolady: 01006 Př. 1: Bod je od středu užnice ( ;cm) vzdálen 7 cm. Uči početně vzdálenost z bodu do bodu, teý je tečným bodem tečny užnice jdoucí z bodu. vůj výslede

Více

4. Třídění statistických dat pořádek v datech

4. Třídění statistických dat pořádek v datech 4. Třídění statstcých dat pořáde v datech Záladní členění statstcých řad: řada časová, řada prostorová, řada věcná věcná slovní řada, věcná číselná řada. Záladem statstcého třídění je uspořádání hodnot

Více

VYUŽITÍ MATLABU JAKO MOTIVAČNÍHO PROSTŘEDKU VE VÝUCE FYZIKY NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH

VYUŽITÍ MATLABU JAKO MOTIVAČNÍHO PROSTŘEDKU VE VÝUCE FYZIKY NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH VYUŽITÍ MATLABU JAKO MOTIVAČNÍHO PROSTŘEDKU VE VÝUCE FYZIKY NA STŘEDNÍCH ŠKOLÁCH J. Tesař, P. Batoš Jihočesá univezita, Pedagogicá faulta, Kateda fyziy, Jeonýmova 0, 37 5 Česé Budějovice Abstat V příspěvu

Více

1. Úvod do základních pojmů teorie pravděpodobnosti

1. Úvod do základních pojmů teorie pravděpodobnosti 1. Úvod do záladních pojmů teore pravděpodobnost 1.1 Úvodní pojmy Většna exatních věd zobrazuje své výsledy rgorózně tj. výsledy jsou zísávány na záladě přesných formulí a jsou jejch nterpretací. em je

Více

Základy počítačové grafiky

Základy počítačové grafiky Základy počítačové gafky Pezentace přednášek Ústav počítačové gafky a multmédí Téma přednášky Radozta Motto Světlo se šíří podle fyzkálních zákonů! Př ealstcké zobazení vtuálních počítačových scén e poto

Více

Testování hypotéz. December 10, 2008

Testování hypotéz. December 10, 2008 Testování hypotéz December, 2008 (Testování hypotéz o neznámé pravděpodobnosti) Jan a Františe mají pytlíy s uličami. Jan má 80 bílých a 20 červených, Františe má 30 bílých a 70 červených. Vybereme náhodně

Více

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.

Doc. Ing. Dagmar Blatná, CSc. PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Doc. Ig. Dagmar Blatá, CSc. Statsta statstcé údaje o hromadých jevech čost, terá vede zísáí statstcých údajů a jejch zpracováí teore statsty - věda o stavu, vztazích a vývoj

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Kumulační zvýrazňování signálů v šumu 2

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Kumulační zvýrazňování signálů v šumu 2 Lneární a adaptvní zpracování dat 8. Kumulační zvýrazňování sgnálů v šumu 2 Danel Schwarz Investce do rozvoe vzdělávání Opakování Kumulační zpracování sgnálů co to e, k čemu to e? Prncp metody? Nutné podmínky

Více

Moderní metody měření geometrických rozměrů a tvaru stavebních prvků a konstrukcí

Moderní metody měření geometrických rozměrů a tvaru stavebních prvků a konstrukcí FP 7 odení metod měření geometýh oměů a tvau stavebníh pvů a onstuí Úol :. Změřte tva ploh pomoí souřadnového měříího aříení, poveďte eonstu tvau ploh na počítač. Změřte polomě sféýh ploh pomoí sféometu.

Více

symetrická rovnice, model Redlich- Kister dvoukonstantové rovnice: Margules, van Laar model Hildebrandt - Scatchard mřížková teorie roztoků příklady

symetrická rovnice, model Redlich- Kister dvoukonstantové rovnice: Margules, van Laar model Hildebrandt - Scatchard mřížková teorie roztoků příklady symetrcá rovnce, model Redlch- Kster dvouonstantové rovnce: Margules, van Laar model Hldebrandt - Scatchard mřížová teore roztoů přílady na procvčení 0 lm Bnární systémy: 0 atvtní oefcenty N I E N I E

Více

Reprezentace přirozených čísel ve Fibonacciho soustavě František Maňák, FJFI ČVUT, 2005

Reprezentace přirozených čísel ve Fibonacciho soustavě František Maňák, FJFI ČVUT, 2005 Reprezentace přirozených čísel ve ibonacciho soustavě rantiše Maňá, JI ČVUT, 2005 Úvod Ja víme, přirozená čísla lze vyádřit různými způsoby Nečastěi zápisu čísel používáme soustavu desítovou, ale umíme

Více

HODNOCENÍ DODAVATELE SUPPLIER EVALUATION

HODNOCENÍ DODAVATELE SUPPLIER EVALUATION oční 6., Číslo IV., lstopad 20 HODNOCENÍ DODAVATELE SUPPLIE EVALUATION oman Hruša Anotace: Článe se zabývá hodnocením dodavatele pomocí scorng modelu, což znamená vanttatvní hodnocení dodavatele podle

Více

Jednotlivé mezivýsledky, získané v prbhu analýzy rozptylu, jsou prbžn a systematicky zaznamenávány v tabulce ANOVA. Prmrný tverec. volnosti SS B.

Jednotlivé mezivýsledky, získané v prbhu analýzy rozptylu, jsou prbžn a systematicky zaznamenávány v tabulce ANOVA. Prmrný tverec. volnosti SS B. Ing. Martna Ltschmannová Statsta I., cvení ANOVA Rozšíením dvouvýbrových test pro stední hodnoty je analýza rozptylu nebol ANOVA, terá umožuje srovnávat nol stedních hodnot nezávslých náhodných výbr. Analýza

Více

Using a Kalman Filter for Estimating a Random Constant Použití Kalmanova filtru pro výpočet odhadu konstantní hodnoty

Using a Kalman Filter for Estimating a Random Constant Použití Kalmanova filtru pro výpočet odhadu konstantní hodnoty II. Semnar ASR 007 Instruments and Control, Farana, Smutný, Kočí & Babuch (eds) 007, VŠB-TUO, Ostrava, ISB 978-80-48-7-4 Usng a Kalman Flter for Estmatng a Random Constant Použtí Kalmanova fltru pro výpočet

Více

- Pokud máme na množině V zvoleno pevné očíslování vrcholů, můžeme váhovou funkci jednoznačně popsat. Symbolem ( i)

- Pokud máme na množině V zvoleno pevné očíslování vrcholů, můžeme váhovou funkci jednoznačně popsat. Symbolem ( i) DSM2 C 8 Problém neratší cesty Ohodnocený orientoaný graf: - Definice: Ohodnoceným orientoaným grafem na množině rcholů V = { 1, 2,, n} nazýáme obet G = V, w, de zobrazení w : V V R { } se nazýá áhoá funce

Více

Využití logistické regrese pro hodnocení omaku

Využití logistické regrese pro hodnocení omaku Využtí logstcké regrese pro hodnocení omaku Vladmír Bazík Úvod Jedním z prmárních proevů textlí e omak. Jedná se o poct který vyvolá textle př kontaktu s pokožkou. Je to ntegrální psychofyzkální vlastnost

Více

Hodnocení přesnosti výsledků z metody FMECA

Hodnocení přesnosti výsledků z metody FMECA Hodnocení přesnosti výsledů z metody FMECA Josef Chudoba 1. Úvod Metoda FMECA je semivantitativní metoda, pomocí teré se identifiují poruchy s významnými důsledy ovlivňující funci systému. Závažnost následů

Více

3. cvičení 4ST201 - řešení

3. cvičení 4ST201 - řešení cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 - řešeí Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry

Více

Příklady: - počet členů dané domácnosti - počet zákazníků ve frontě - počet pokusů do padnutí čísla šest - životnost televizoru - věk člověka

Příklady: - počet členů dané domácnosti - počet zákazníků ve frontě - počet pokusů do padnutí čísla šest - životnost televizoru - věk člověka Náhodná veličina Náhodnou veličinou nazýváme veličinu, terá s určitými p-stmi nabývá reálných hodnot jednoznačně přiřazených výsledům příslušných náhodných pousů Náhodné veličiny obvyle dělíme na dva záladní

Více

3. cvičení 4ST201. Míry variability

3. cvičení 4ST201. Míry variability cvčící Ig. Jaa Feclová 3. cvčeí 4ST0 Obah: Míry varablty Rozptyl Směrodatá odchyla Varačí oefcet Rozlad rozptylu a mezupovou a vtroupovou varabltu Změa rozptylu Vyoá šola eoomcá VŠE urz 4ST0 Míry varablty

Více

Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií

Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií Vícekrterální rozhodování Zabývá se hodnocením varant podle několka krtérí, přčemž varanta hodnocená podle ednoho krtéra zpravdla nebývá nelépe hodnocená podle krtéra ného. Metody vícekrterálního rozhodování

Více

Pružnost a plasticita II

Pružnost a plasticita II Pružnost a plastcta II 3 ročník bakalářského studa doc Ing Martn Kresa PhD Katedra stavební mechank Řešení pravoúhlých nosných stěn metodou sítí Statcké schéma nosné stěn q G υ (μ) h l d 3 wwwfastvsbcz

Více

(iv) D - vybíráme 2 koule a ty mají různou barvu.

(iv) D - vybíráme 2 koule a ty mají různou barvu. 2 cvičení - pravděpodobnost 2102018 18cv2tex Definice pojmů a záladní vzorce Vlastnosti pravděpodobnosti Pravděpodobnost P splňuje pro libovolné jevy A a B následující vlastnosti: 1 0, 1 2 P (0) = 0, P

Více

5. Měření vstupní impedance antén

5. Měření vstupní impedance antén 5. Měření vstupní impedance antén 5.1 Úvod Anténa se z hlediska vnějších obvodů chová jako jednoban se vstupní impedancí Z vst, kteou můžeme zjistit měřením. U bezeztátové antény ve volném postou by se

Více

Aplikované chemické procesy

Aplikované chemické procesy Aplkované chemcké pocesy Blance eaktoů Chemcký eakto Základní ysy chemckého sou učovány těmto faktoy: způsob přvádění výchozích látek a odvádění poduktů, způsob povádění eakce (kontnuální nebo dskontnuální)

Více

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE. FAKULTA STAVEBNÍ, OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA SPECIÁLNÍ GEODÉZIE název předmětu

ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE. FAKULTA STAVEBNÍ, OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA SPECIÁLNÍ GEODÉZIE název předmětu ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA STAVEBNÍ, OBOR GEODÉZIE A KARTOGRAFIE KATEDRA SPECIÁLNÍ GEODÉZIE název předmětu EKONOMIKA V ZEMĚMĚŘICTVÍ A KATASTRU číslo úlohy 1. název úlohy NEMOVITOSTÍ Analýza

Více

K přednášce NUFY028 Teoretická mechanika prozatímní učební text, verze Malé kmity Leoš Dvořák, MFF UK Praha, 2014

K přednášce NUFY028 Teoretická mechanika prozatímní učební text, verze Malé kmity Leoš Dvořák, MFF UK Praha, 2014 K přednášce NUFY08 Teoetcá mechana pozatímní učební text, veze 0 4. Malé mty Leoš Dvořá, MFF UK Paha, 04 Malé mty soustav hmotných bodů Nyní se budeme věnovat chování soustavy hmotných bodů v oolí ovnovážné

Více

ČASOVÁ KOORDINACE SPOJŮ VEŘEJNÉ HROMADNÉ DOPRAVY NA ÚSECÍCH DOPRAVNÍ SÍTĚ

ČASOVÁ KOORDINACE SPOJŮ VEŘEJNÉ HROMADNÉ DOPRAVY NA ÚSECÍCH DOPRAVNÍ SÍTĚ ČASOVÁ KOORDINACE SPOJŮ VEŘEJNÉ HROMADNÉ DOPRAVY NA ÚSECÍCH DOPRAVNÍ SÍTĚ THE TIME COORDINATION OF PUBLIC MASS TRANSPORT ON SECTIONS OF THE TRANSPORT NETWORK Petr Kozel 1 Anotace: Předložený příspěvek

Více

Chemické reaktory. Chemické reaktory. Mikrokinetika a Makrokinetika. Rychlost vzniku složky reakcí. Rychlost reakce

Chemické reaktory. Chemické reaktory. Mikrokinetika a Makrokinetika. Rychlost vzniku složky reakcí. Rychlost reakce » Počet fází» homogenní» heteogenní (víefázové)» Chemká eake» nekatalytké» katalytké» boeaktoy (fementoy)» Chaakte toku» deálně míhané» s pístovým tokem» s nedokonalým míháním Mkoknetka a Makoknetka» Výměna

Více

Chemické reaktory. Inženýrství chemicko-farmaceutických výrob. Chemické reaktory. » Počet fází. » Chemická reakce.

Chemické reaktory. Inženýrství chemicko-farmaceutických výrob. Chemické reaktory. » Počet fází. » Chemická reakce. » Počet fází» homogenní» heteogenní (víefázové)» Chemá eae» neatalyté» atalyté» boeatoy (fementoy)» Chaate tou» deálně míhané» s pístovým toem» s nedoonalým míháním 1 » Výměna tepla» bez výměny tepla (adabatý)»

Více

Metoda hlavních komponent

Metoda hlavních komponent d d Víceozměná data Metoda hlavních komonent Václav Adamec vadamec@mendelucz Extenze unvaetních dat na více oměnných () Datová matce: n x Hodnot oměnných získán z jednoho subjektu () Předoklad závslostí

Více

Lineární regrese ( ) 2

Lineární regrese ( ) 2 Leárí regrese Častým úolem je staoveí vzájemé závslost dvou (č více) fzálích velč a její matematcé vjádřeí. K tomuto účelu se používají růzé regresí metod, pomocí chž hledáme vhodou fuc f (), apromující

Více

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH

MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH VYSOKÁ ŠKOL BÁŇSKÁ TECHICKÁ UIVERZIT OSTRV FKULT STROJÍ MTEMTIK II V PŘÍKLDECH CVIČEÍ Č 0 Ing Petra Schreiberová, PhD Ostrava 0 Ing Petra Schreiberová, PhD Vysoá šola báňsá Technicá univerzita Ostrava

Více

ELEKTROTECHNICKÁ MĚŘENÍ PRACOVNÍ SEŠIT 2-1

ELEKTROTECHNICKÁ MĚŘENÍ PRACOVNÍ SEŠIT 2-1 ELEKTOTECHNCKÁ MĚŘENÍ PACOVNÍ SEŠT 2-1 Název úlohy: Cejchování a ontrola ampérmetru Listů: 5 List: 1 Zadání: Proveďte ověření předloženého ampérmetru. Změřte a stanovte: a, Absolutní chybu, relativní chybu

Více

MANUÁL K PROGRAMU JEDNODUCHÝ SKLAD (VER-1.2)

MANUÁL K PROGRAMU JEDNODUCHÝ SKLAD (VER-1.2) MANUÁL K PROGRAMU JEDNODUCHÝ SKLAD (VER-1.2) Program byl vytvořený za účelem uchovávání artiklů (položek) a jejich cen. Základním cílem bylo vytvořit uživatelsky příjemné prostředí s mnoha funkcemi ve

Více

1. Nejkratší cesta v grafu

1. Nejkratší cesta v grafu 08. Nekratší cesty. Úloha obchodního cestuícího. Heurstky a aproxmační algortmy. Metoda dynamckého programování. Problém batohu. Pseudopolynomální algortmy 1. Nekratší cesta v grafu - sled e lbovolná posloupnost

Více

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky).

Statistika. Jednotlivé prvky této množiny se nazývají prvky statistického souboru (statistické jednotky). Statstka. Základí pojmy Statstcký soubo - daá koečá, epázdá moža M předmětů pozoováí, majících jsté společé vlastost (událost, věc,.) Jedotlvé pvky této možy se azývají pvky statstckého soubou (statstcké

Více

MĚŘENÍ MOMENTU SETRVAČNOSTI Z DOBY KYVU

MĚŘENÍ MOMENTU SETRVAČNOSTI Z DOBY KYVU Úloha č 5 MĚŘENÍ MOMENTU SETRVAČNOSTI Z DOBY KYVU ÚKOL MĚŘENÍ: Určete moment setrvačnosti ruhové a obdélníové desy vzhledem jednotlivým osám z doby yvu Vypočtěte moment setrvačnosti ruhové a obdélníové

Více

Zobecněný lineární model (GLM)

Zobecněný lineární model (GLM) FINANCIALSERVICES/ACTUARIAL SERVICES Zobecněný lneání model (GLM) Moslav Šmuda ADVISORY Obsah Motvace Zobecněný lneání model (GLM) Stuktua modelu Vsvětlující poměnné Lneání model Exponencální odna ozdělení

Více

Motivace. Náhodný pokus, náhodný n jev. pravděpodobnost. podobnostní charakteristiky diagnostických testů, Bayesův vzorec. Prof.RND. RND.

Motivace. Náhodný pokus, náhodný n jev. pravděpodobnost. podobnostní charakteristiky diagnostických testů, Bayesův vzorec. Prof.RND. RND. Pravděpodobnostn podobnostní charateristiy diagnosticých testů, Bayesův vzorec Prof.RND RND.Jana Zvárov rová,, DrSc. Náhodný pous, náhodný n jev Náhodný pous: výslede není jednoznačně určen podmínami,

Více

6A Paralelní rezonanční obvod

6A Paralelní rezonanční obvod 6A Paalelní ezonanční obvod Cíl úlohy Paktickým měřením ověřit základní paamety eálného paalelního ezonančního obvodu (PRO) - činitel jakosti Q, ezonanční kmitočet f a šířku pásma B. Vyšetřit selektivní

Více

Měření indukčností cívek

Měření indukčností cívek 7..00 Ṫeorie eletromagneticého pole Měření indučností cíve.......... Petr Česá, studijní supina 05 Letní semestr 000/00 . Měření indučností cíve Měření vlastní a vzájemné indučnosti válcových cíve ZAÁNÍ

Více

8. STATISTICKÝ SOUBOR SE DVĚMA ARGUMENTY

8. STATISTICKÝ SOUBOR SE DVĚMA ARGUMENTY 8. STATISTICKÝ SOUBOR SE DVĚMA ARGUMETY Stattcký oubor e dvěma argument Průvodce tudem Vužeme znalotí z předchozí kaptol, která poednávala o tattckém ouboru edním argumentem a rozšíříme e. Předpokládané

Více

Binomická věta

Binomická věta 97 Binomicá věta Předpolady: 96 Kdysi dávno v prvním ročníu jsme se učili vzorce na umocňování dvojčlenu Př : V tabulce jsou vypsány vzorce pro umocňování dvojčlenu Najdi podobnost s jinou dosud probíranou

Více

SPOTŘEBITELSKÝ ÚVĚR. Na začátku provedeme inicializaci proměnných jejich vynulováním příkazem "restart". To oceníme při opakovaném použití dokumentu.

SPOTŘEBITELSKÝ ÚVĚR. Na začátku provedeme inicializaci proměnných jejich vynulováním příkazem restart. To oceníme při opakovaném použití dokumentu. Úloha 1 - Koupě nového televizoru SPOTŘEBITELSKÝ ÚVĚR Chceme si oupit nový televizor v hodnotě 000,-Kč. Bana nám půjčí, přičemž její úroová sazba činí 11%. Předpoládejme, že si půjčujeme na jeden ro a

Více

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad.

f (k) (x 0 ) (x x 0 ) k, x (x 0 r, x 0 + r). k! f(x) = k=1 Řada se nazývá Taylorovou řadou funkce f v bodě x 0. Přehled některých Taylorových řad. 8. Taylorova řada. V urzu matematiy jsme uázali, že je možné funci f, terá má v oolí bodu x derivace aproximovat polynomem, jehož derivace se shodují s derivacemi aproximované funce v bodě x. Poud má funce

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA PRAVDĚPODOBNOS A SAISIKA Regulární systém hustot Vychází se z: -,, P - pravděpodobnostní prostor -, R neprázdná množna parametrů - X X 1,, náhodný vektor s sdruženou hustotou X n nebo s sdruženou pravděpodobnostní

Více

Cvičení 13 Vícekriteriální hodnocení variant a vícekriteriální programování

Cvičení 13 Vícekriteriální hodnocení variant a vícekriteriální programování Cvčení 3 Vícekrterální hodnocení varant a vícekrterální programování Vícekrterální rozhodování ) vícekrterální hodnocení varant konkrétní výčet, seznam varant ) vícekrterální programování varanty ve formě

Více

6 Pokyny ke zpracování naměřených hodnot

6 Pokyny ke zpracování naměřených hodnot 6 Pokyny ke zpacování naměřených hodnot Při numeických výpočtech nesmíme zapomínat, že naměřené hodnoty veličin jsou pouze přibližná, neúplná čísla. Platné cify (číslice) daného čísla jsou všechny od pvní

Více

Jaroslav Reichl. Střední průmyslová škola sdělovací techniky Panská 3 Praha 1

Jaroslav Reichl. Střední průmyslová škola sdělovací techniky Panská 3 Praha 1 Střední půslová šola sdělovací techni Pansá Paha 1 Jaoslav Reichl, 017 učená studentů 4 očníu technicého lcea jao doplně e studiu apliované ateati Jaoslav Reichl Sbía úloh z apliované ateati, J Reichl,

Více

{ } SYNTÉZA TABULEK PŘECHODŮ 1. NEALGEBRAICKÉ METODY

{ } SYNTÉZA TABULEK PŘECHODŮ 1. NEALGEBRAICKÉ METODY SNTÉZA TABULEK PŘECHODŮ. NEALGEBRAICKÉ METOD a) GINSBURGOVA METODA Využívá tzv. korespondencí mez vstupním a výstupním slovem př dané vstupní a výstupní abecedě. Jnak řečeno, vyhodnocuí se ednotlvé odezvy

Více

LINEÁRNÍ PROGRAMOVÁNÍ

LINEÁRNÍ PROGRAMOVÁNÍ LINEÁRNÍ PROGRAMOVÁNÍ Lneární programování e druh matematckého programování. Matematcký model se skládá z:. účelové funkce. omezuících podmínek (vlastní omezení a podmínk nezápornost) Účelová funkce omezuící

Více

do strukturní rentgenografie e I

do strukturní rentgenografie e I Úvod do stuktuní entgenogafie e I Difakce tg záření na kystalu Metody chaakteizace nanomateiálů I RND. Věa Vodičková, PhD. Studium kystalové stavby Difakce elektonů, neutonů, tg fotonů Kystal ideální mřížka

Více

Aplikace teorie neuronových sítí

Aplikace teorie neuronových sítí Aplkace teoe neuonových sítí Doc. RND. Iveta Mázová, CSc. Kateda teoetcké nfomatky Matematcko-fyzkální fakulta Unvezty Kalovy v Paze Aplkace teoe neuonových sítí -tadční přístupy - Doc. RND. Iveta Mázová,

Více

15 Mletí. I Základní vztahy a definice. Oldřich Holeček (aktualizace v roce 2014 Michal Přibyl & Marek Schöngut)

15 Mletí. I Základní vztahy a definice. Oldřich Holeček (aktualizace v roce 2014 Michal Přibyl & Marek Schöngut) 15 Mletí Oldřch Holeče (atualzace v roce 2014 Mchal Přbyl & Mare Schöngut) I Záladní vztahy a defnce I.1 Úvod Rychlost mnoha chemcých a fyzálních procesů závsí na velost mezfázového povrchu. Je-l v nch

Více

SMR 1. Pavel Padevět

SMR 1. Pavel Padevět SMR Pavel Padevět Oganzace předmětu Přednášející Pavel Padevět, K 3, D 09 e-mal: pavel.padevet@fsv.cvut.cz Infomace k předmětu: https://mech.fsv.cvut.cz/student SMR Heslo: odné číslo bez lomítka (případně

Více

Příloha: Elektrická práce, příkon, výkon. Příklad: 2 varianta: Př. 2 var: BEZ CHYBY

Příloha: Elektrická práce, příkon, výkon. Příklad: 2 varianta: Př. 2 var: BEZ CHYBY ax = 20 A 0 = 1800 W 0 = 1200 W 0 = 20 W 0 = 1650 W =? A Je-li spotřebič o příonu připojen napětí, pochází jí poud =, neboť =. Spotřebiče jsou připojeny e zdoji paalelně. oud potéající jističe bude tedy

Více

Q N v místě r. Zobecnění Coulombova zákona Q 3 Q 4 Q 1 Q 2

Q N v místě r. Zobecnění Coulombova zákona Q 3 Q 4 Q 1 Q 2 Zobecnění Coulombova zákona Uvažme nyní, jaké elektostatcké pole vytvoří ne jeden centální) bodový náboj, ale více nábojů, tzv. soustava bodových) nábojů : echť je náboj v místě v místě.... v místě Pak

Více

7.3.9 Směrnicový tvar rovnice přímky

7.3.9 Směrnicový tvar rovnice přímky 739 Směrnicový tvar rovnice přímy Předpolady: 7306 Pedagogicá poznáma: Stává se, že v hodině nestihneme poslední část s určováním vztahu mezi směrnicemi olmých příme Vrátíme se obecné rovnici přímy: Obecná

Více

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT

ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT ANALÝZA A KLASIFIKACE DAT pof. Ing. Jiří Holčík, CSc. INVESTICE Institut DO biostatistiky ROZVOJE VZDĚLÁVÁNÍ a analýz VI. VOLBA A VÝBĚR PŘÍ ZAČÍNÁME kolik a jaké příznaky? málo příznaků možná chyba klasifikace;

Více

Metody vícekriteriálního hodnocení variant a jejich využití při výběru produktu finanční instituce

Metody vícekriteriálního hodnocení variant a jejich využití při výběru produktu finanční instituce . meznárodní konference Řízení a modelování fnančních rzk Ostrava VŠB-TU Ostrava, Ekonomcká fakulta, katedra Fnancí 8. - 9. září 200 Metody vícekrterálního hodnocení varant a ech využtí př výběru produktu

Více

n lokální působení různých vnějších faktorů ovlivňujících růst a zánik živých organismů n lokální variace vnitřních proměnných biologických systémů.

n lokální působení různých vnějších faktorů ovlivňujících růst a zánik živých organismů n lokální variace vnitřních proměnných biologických systémů. PROSTOROVÁ AUTOKORELACE V ANALYTICKÉ CHEMII JIŘÍ MILITKÝ, Katedra textlních materálů, Techncká unversta v Lberc, 46 7 Lberec MILAN MELOUN, Katedra analytcké cheme, Unversta Pardubce, Pardubce. Úvod Autokorelace

Více

7.3.9 Směrnicový tvar rovnice přímky

7.3.9 Směrnicový tvar rovnice přímky 7.3.9 Směrnicový tvar rovnice přímy Předpolady: 7306 Pedagogicá poznáma: Stává se, že v hodině nestihneme poslední část s určováním vztahu mezi směrnicemi olmých příme. Vrátíme se obecné rovnici přímy:

Více

Přibližné řešení algebraických rovnic

Přibližné řešení algebraických rovnic Přblžné řešení lgebrcých rovnc Algebrcou rovncí stupně n nzýváme rovnc =, tj n n x x x =, de n N, x C, oefcenty P n,,, n R, Budeme prcovt s tzv normovou lgebrcou rovncí ( = ) n n x x x = Řešením (ořenem)

Více

Energie v magnetickém poli. Jaderný paramagnetismus.

Energie v magnetickém poli. Jaderný paramagnetismus. Enege v magnetcém pol. Jadený paamagnetmu. šeobecně: Damagneta účny eletonů v chemcých vazbách e do značné míy vzáemně ompenzuí výledný vlv e velm labý. K měření e nutné velm homogenní a tablní pole až

Více

Cvičení z termomechaniky Cvičení 6.

Cvičení z termomechaniky Cvičení 6. Příklad 1: Pacovní látkou v poovnávacím smíšeném oběhu spalovacího motou je vzduch o hmotnosti 1 [kg]. Počáteční tlak je 0,981.10 5 [Pa] při teplotě 30 [ C]. Kompesní pomě je 7, stupeň zvýšení tlaku 2

Více

Úloha 8. Analýza signálů

Úloha 8. Analýza signálů Úloha 8. Analýza signálů Požadované znalosti: Lidský hlas a jeho vlastnosti; Elektické vlastnosti tkání, uč. 1. Měření napětí a fekvence elektických signálů osciloskopem Naučit se manipulaci s osciloskopem

Více

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času

Testování hypotéz. 1 Jednovýběrové testy. 90/2 odhad času Testování hypotéz 1 Jednovýběrové testy 90/ odhad času V podmínkách naprostého odloučení má voák prokázat schopnost orientace v čase. Úkolem voáka e provést odhad časového intervalu 1 hodiny bez hodinek

Více

Statistické srovnávání Indexy

Statistické srovnávání Indexy Statisticé srovnávání ndexy Statisticé srovnávání Srovnávání cháeme ao roces robíhaící odle určitého algoritmu a řinášeící obetivní výslede. Nástroem srovnávání sou indexy a absolutní rozdíly. Záladní

Více

REDUKCE DIMENSIONALITY PRAVDĚPODOBNOSTNÍCH MODELŮ PRO FDI

REDUKCE DIMENSIONALITY PRAVDĚPODOBNOSTNÍCH MODELŮ PRO FDI REDUKCE DIMENSIONALITY PRAVDĚPODOBNOSTNÍCH MODELŮ PRO FDI J. Jkovský 1, M. Hofete 2 1 Humusoft s..o., Paha 2 Ústav Přístojové a řídcí technky, Fakulta stojní, ČVUT v Paze Abstakt Příspěvek se věnuje poblematce

Více

Regresní a korelační analýza

Regresní a korelační analýza Regresní a korelační analýza Závslost příčnná (kauzální). Závslostí pevnou se označuje případ, kdy výskytu jednoho jevu nutně odpovídá výskyt druhé jevu (a často naopak). Z pravděpodobnostního hledska

Více

8. cvičení 4ST201-řešení

8. cvičení 4ST201-řešení cvičící 8. cvičeí 4ST01-řešeí Obsah: Neparametricé testy Chí-vadrát test dobréshody Kotigečí tabuly Aalýza rozptylu (ANOVA) Vysoá šola eoomicá 1 VŠE urz 4ST01 Neparametricé testy Neparametricétesty využíváme,

Více

Fyzikální praktikum č.: 1

Fyzikální praktikum č.: 1 Datum: 5.5.2005 Fyziální pratium č.: 1 ypracoval: Tomáš Henych Název: Studium činnosti fotonásobiče Úol: 1. Stanovte závislost oeficientu seundární emise na napětí mezi dynodami. yneste do grafu závislost

Více

1 Gaussova kvadratura

1 Gaussova kvadratura Cvičení - zadání a řešení úloh Zálady numericé matematiy - NMNM0 Verze z 7. prosince 08 Gaussova vadratura Fat, že pro něterá rovnoměrná rozložení uzlů dostáváme přesnost o stupeň vyšší napovídá, že pro

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testování hypotéz o rozdělení

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Testování hypotéz o rozdělení PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Testování hypotéz o rozdělení Testování hypotéz o rozdělení Nechť X e náhodná proměnná, která má distribuční funkci F(x, ϑ). Předpokládeme, že neznáme tvar distribuční funkce

Více

Testování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test

Testování hypotéz. 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test Testování hypotéz 1. vymezení základních pojmů 2. testování hypotéz o rozdílu průměrů 3. jednovýběrový t-test Testování hypotéz proces, kterým rozhodujeme, zda přijmeme nebo zamítneme nulovou hypotézu

Více

ver. E.134 Manuál Skladové hospodářství - inventura

ver. E.134 Manuál Skladové hospodářství - inventura ver. E.134 Manuál Skladové hospodářství - inventura Skladové hospodářství - inventura Manuál popisuje postup inventury v modulu Skladové hospodářství, které je součástí modulu Autoservis. 1.1 Kontrola

Více

Výslednice, rovnováha silové soustavy.

Výslednice, rovnováha silové soustavy. Výslednce, ovnováha slové soustavy. Základy mechanky, 2. přednáška Obsah přednášky : výslednce a ovnováha slové soustavy, ovnce ovnováhy, postoová slová soustava Doba studa : as 1,5 hodny Cíl přednášky

Více

PROGRAM RP45. Vytyčení podrobných bodů pokrytí. Příručka uživatele. Revize 05. 05. 2014. Pragoprojekt a.s. 1986-2014

PROGRAM RP45. Vytyčení podrobných bodů pokrytí. Příručka uživatele. Revize 05. 05. 2014. Pragoprojekt a.s. 1986-2014 ROADPAC 14 RP45 PROGRAM RP45 Příručka uživatele Revize 05. 05. 2014 Pragoprojekt a.s. 1986-2014 PRAGOPROJEKT a.s., 147 54 Praha 4, K Ryšánce 16 RP45 1. Úvod. Program VÝŠKY A SOUŘADNICE PODROBNÝCH BODŮ

Více

Návod k práci s programem MMPI-2

Návod k práci s programem MMPI-2 Návod k práci s programem MMPI-2 Výchozím vstupním heslem je název programu psaný malými písmeny, tedy mmpi-2. Po zadání hesla stiskněte Enter nebo tlačítko Dále. Hlavní obrazovka programu zobrazuje přehled

Více

Dopravní plánování a modelování (11 DOPM )

Dopravní plánování a modelování (11 DOPM ) Department of Appled Mathematcs Faculty of ransportaton Scences Czech echncal Unversty n Prague Dopravní plánování a modelování (11 DOPM ) Lekce 5: FSM: rp dstrbuton Prof. Ing. Ondře Přbyl, Ph.D. Ing.

Více

Obsah přednášky 1. Bayesův teorém 6. Naivní Bayesovský klasifikátor (NBK)

Obsah přednášky 1. Bayesův teorém 6. Naivní Bayesovský klasifikátor (NBK) Obsah přednášky 1. Bayesův teorém 2. Brutální Bayesovský klasfkátor (BBK) 3. Mamální aposterorní pravděpodobnost (MA) 4. Optmální Bayesovský klasfkátor (OBK) 5. Gbbsův alortmus (GA) 6. Navní Bayesovský

Více

Zadání příkladů. Zadání:

Zadání příkladů. Zadání: Zdání příkldů Zdání: ) Popšte oblst vužtí plánovných expermentů ) Uveďte krtér optmlt plánů ) Co sou Hdmrdov mtce ké mí vlstnost? ) Co sou. fktorové plán k e lze vužít? 5) Blok čtverce - oblst ech vužtí

Více

VÝVOJ SOFTWARU NA PLÁNOVÁNÍ PŘESNOSTI PROSTOROVÝCH SÍTÍ PRECISPLANNER 3D. Martin Štroner 1

VÝVOJ SOFTWARU NA PLÁNOVÁNÍ PŘESNOSTI PROSTOROVÝCH SÍTÍ PRECISPLANNER 3D. Martin Štroner 1 VÝVOJ SOFWARU NA PLÁNOVÁNÍ PŘESNOSI PROSOROVÝCH SÍÍ PRECISPLANNER 3D DEVELOPMEN OF HE MEASUREMEN ACCURACY PLANNING OF HE 3D GEODEIC NES PRECISPLANNER 3D Martn Štroner 1 Abstract A software for modellng

Více

Výpočet tepelné ztráty budov

Výpočet tepelné ztráty budov Doc Ing Vladmír Jelínek CSc Výpočet tepelné ztráty budov Výpočty tepelných ztrát budov slouží nejčastěj pro stanovení výkonu vytápěcího zařízení, tj výkonu otopné plochy místnost, topného zdroje atd Výpočet

Více

β 180 α úhel ve stupních β úhel v radiánech β = GONIOMETRIE = = 7π 6 5π 6 3 3π 2 π 11π 6 Velikost úhlu v obloukové a stupňové míře: Stupňová míra:

β 180 α úhel ve stupních β úhel v radiánech β = GONIOMETRIE = = 7π 6 5π 6 3 3π 2 π 11π 6 Velikost úhlu v obloukové a stupňové míře: Stupňová míra: GONIOMETRIE Veliost úhlu v oblouové a stupňové míře: Stupňová míra: Jednota (stupeň) 60 600 jeden stupeň 60 minut 600 vteřin Př. 5,4 5 4 0,4 0,4 60 4 Oblouová míra: Jednota radián radián je veliost taového

Více

MOMENT SETRVAČNOSTI. Obecná část Pomocí Newtonova pohybového zákona síly můžeme odvodit pohybovou rovnici pro rotační pohyb:

MOMENT SETRVAČNOSTI. Obecná část Pomocí Newtonova pohybového zákona síly můžeme odvodit pohybovou rovnici pro rotační pohyb: MOMENT SETRVAČNOST Obecná část Pomocí Newtonova pohybového záona síly můžeme odvodit pohybovou rovnici pro rotační pohyb: dω M = = ε, (1) d t de M je moment vnější síly působící na těleso, ω úhlová rychlost,

Více

2 ÚVOD DO TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2.1 Náhodný jev. π, které je třeba co nejpřesněji a nejúplněji vymezit, a k nimž je třeba výsledky pokusu a

2 ÚVOD DO TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI. 2.1 Náhodný jev. π, které je třeba co nejpřesněji a nejúplněji vymezit, a k nimž je třeba výsledky pokusu a ÚVOD DO TEORIE PRAVDĚPODOBNOSTI.1 Náhodný ev Tato kaptola uvádí souhrn základních pomů a postupů teore pravděpodobnost, které se uplatňuí př rozboru spolehlvost stavebních konstrukcí a systémů. Výklad

Více

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan

Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 2000/2001 Michal Marvan Matematický ústav Slezské univerzity v Opavě Učební texty k přednášce ALGEBRA II, letní semestr 000/00 Michal Marvan 3. Matice lineárního zobrazení V této přednášce budeme používat indexy dvoího druhu:

Více