Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Vícekriteriální rozhodování. Typy kritérií"

Transkript

1 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 poté řeší konflkty mez vzáemně protkladným krtér. Typy krtérí Krtéra maxmalzačního typu žádoucí e vyšší hodnota krtéra (např. průměrná mzda, HDP/obyvatel, daňová výtěžnost, apod.). Krtéra mnmalzačního typu žádoucí e nžší hodnota krtéra (např. míra nezaměstnanost, podíl obyvatelstva bez maturty, ntenzta ekologckých zátěží, apod.). 1

2 Oblast aplkace hodnocení hospodářské vyspělost států a regonů, rozhodování o koup výrobku č služby, výběr střední nebo vysoké školy, přímací řízení na střední č vysokou školu, výběr nvestční varanty, výběrové řízení na nového pracovníka, pravdelné hodnocení výkonnost pracovníků, volba dopravního prostředku, a další. Cíle vícekrterálního hodnocení 1. Výběr edné kompromsní varanty, která e nelepší z hledska použtých rozhodovacích krtérí. 2. Stanovení pořadí varant od nelepší po nehorší varantu. 3. Klasfkace varant do několka skupn (např. rozdělení zákazníků podle analýzy ABC do tří skupn dle významnost pro podnk). 2

3 Základní pomy Ideální varanta varanta, která dosahue ve všech krtérích nelepších možných hodnot. Domnovaná varanta varanta, ke které lze nalézt varantu, která e ve všech krtérích lepší nebo alespoň steně dobrá. Nedomnovaná varanta taková varanta, ke které neexstue varanta, která domnue podle všech krtérí. Nedomnovaných varant bývá ch několk. Kompromsní (optmální) varanta e vždy varantou nedomnovanou, edná se o varantu doporučenou k realzac. Bazální varanta varanta, která má všechny hodnoty krtérí na nenžším stupn. Obecný postup řešení 1. Vytvoření množny hodnotících krtérí. 2. Stanovení vah krtérí hodnocení. 3. Určení vzorových hodnot vah krtérí. 4. Hodnocení dosažených výsledků varant. 5. Posouzení rzk spoených s případnou realzací varant. 6. Stanovení preferenčního pořadí varant a výběr nelepší varanty. 3

4 Stanovení vah krtérí Váhy vyadřuí relatvní důležtost ednotlvých krtérí. Exstue několk metod pro stanovení váhy, např.: metoda pořadí, bodovací metoda, Fullerův troúhelník, Saatyho metoda. Metoda pořadí Založena na uspořádání krtérí od nedůležtěšího po neméně důležté. Nedůležtěšímu krtéru e přřazena hodnota k, druhému krtéru v pořadí pak hodnota k 1, atd. Neméně důležté krtérum má přděleno číslo 1. Váha -tého krtéra v se získá dle vztahu: v k p 1 p p hodnota přřazená krtéru 4

5 Příklad 1 zadání Seřaďte krtéra, podle kterých ste se rozhodoval př výběru vysoké školy, od nedůležtěšího (10) po neméně důležté (1). Množna krtérí: Pověst školy Blízkost k místu bydlště Složení pedagogckého sboru Výše školného Nabídka praxí Vybavení školy moderní technkou Zázemí města, kde škola sídlí Studní plán (skladba předmětů) Dostupnost ubytování Snadnost přetí (přímací zkoušky) Bodovací metoda Založena na kvanttatvním ohodnocení důležtost krtérí pomocí bodovací stupnce, např. od 1 do 5. Čím e krtérum pro rozhodovatele důležtěší, tím přdělí vyšší bodové ohodnocení, a opačně. Váha -tého krtéra v se získá dle steného vztahu: v k p 1 p p celková bodová hodnota přřazená krtéru 5

6 Příklad 2 zadání Obodute krtéra, podle kterých ste se rozhodoval př výběru vysoké školy, na stupnc: 1 nedůležté, 2 málo důležté, 3 středně důležté, 4 důležté, 5 vysoce důležté. Množna krtérí: Pověst školy Blízkost k místu bydlště Složení pedagogckého sboru Výše školného Nabídka praxí Vybavení školy moderní technkou Zázemí města, kde škola sídlí Studní plán (skladba předmětů) Dostupnost ubytování Snadnost přetí (přímací zkoušky) Fullerův troúhelník Rozhodovatel postupně srovnává dvoc krtérí mez sebou (bnární komparace). Z každé dvoce vybere to krtérum, které e pro ně důležtěší a označí ho. Jsou-l obě krtéra steně důležtá, označí obě dvě. Sečte se počet označení u každého krtéra. Odhad váhy se získá steným způsobem, ako u předchozích metod: v k p 1 p p počet označení u krtéra 6

7 Příklad 3 zadání Párově porovnete krtéra, podle kterých ste se rozhodoval př výběru vysoké školy. Použtá krtéra: K1 - Pověst školy K2 - Blízkost k místu bydlště K3 - Složení pedagogckého sboru K4 - Výše školného K5 - Nabídka praxí K6 - Vybavení školy moderní technkou K7 - Zázemí města, kde škola sídlí K8 - Studní plán (skladba předmětů) K9 - Dostupnost ubytování K10 - Snadnost přetí (přímací zkoušky) Příklad 3 řešení, krok 1 Fullerův troúhelník K1 K1 K1 K1 K1 K1 K1 K1 K1 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K2 K2 K2 K2 K2 K2 K2 K2 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K3 K3 K3 K3 K3 K3 K3 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K4 K4 K4 K4 K4 K4 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K5 K5 K5 K5 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K6 K6 K6 K6 K7 K8 K9 K10 K7 K7 K7 K8 K9 K10 K8 K8 K9 K10 K9 K10 7

8 Saatyho metoda Jedná se o komplexní postup odhadu vah krtérí. Rozhodovatel porovnává, podobně ako u Fullerova troúhelníku, všechny možné dvoce krtérí. Stupeň důležtost ednoho krtéra před druhým e ovšem vyádřen pomocí stupnce 1 až 9, přčemž: 1 obě krtéra sou steně důležtá, 3 krtérum e mírně důležtěší než krtérum, 5 krtérum e značně důležtěší než krtérum, 7 krtérum e velm slně důležtěší než krtérum, 9 krtérum e absolutně důležtěší než krtérum. Vybrané metody vícekrterálního hodnocení varant Metoda vah Metoda váženého součtu (WSA Weghted Sum Approach) Metoda TOPSIS (Technque for Order Preference by Smlarty to Ideal Soluton) 8

9 Metoda vah Hodnocená varanta e posuzována podle množny krtérí. Každému krtéru e přřazena určtá váha. Jednotlvé varanty sou pak ohodnoceny váženým průměrem za užtí relatvních významností krtérí a ech hodnot. SH n 1 U v SH souhrnné hodnocení U -tý ukazatel v váha -tého ukazatele Příklad 4 zadání Za účelem vymezení hospodářsky slabých regonů bylo provedeno MMR v roce 2003 hodnocení okresů podle těchto krtérí: U1 souhrnné hodnocení nezaměstnanost U2 daňové přímy na 1 obyvatele U3 průměrná mzda U4 podíl zaměstnanost v zemědělství, lesnctví a rybolovu na celkové zaměstnanost U5 - vývo zaměstnanost v zemědělství, lesnctví a rybolovu oprot základnímu roku 1995 U6 hustota osídlení 9

10 Příklad 4 pokračování zadání Výsledné hodnocení: SH = 0,3U1 + 0,2U2 + 0,2U3 + 0,1U4 + 0,15U5 + 0,05U6 Problém krtéra sou rozdílného typu: Maxmalzační krtéra daňové přímy, průměrná mzda, hustota osídlení Mnmalzační krtéra souhrnné hodnocení nezaměstnanost, podíl zaměstnanost v prmárním sektoru, změna zaměstnanost v prmárním sektoru Příklad 4 pokračování zadání Řešení problému rozdílných typů krtérí: Statcké hodnotě každého ukazatele v daném okrese byl přdělen odpovídaící poměrný koefcent. Ten byl vypočítán ako podíl údae v příslušném okrese a údae za ČR. Podíl byl vypočten tak, aby výše vypočteného koefcentu charakterzovala stuac okresu podle zásady: čím vyšší hodnota koefcentu, tím horší stuace v okrese. Úloha proveďte srovnání hospodářské úrovně vybraných 10 okresů uvedených v tabulce. 10

11 Příklad 4 prmární data Ukazatele za vybrané okresy v roce 2001 Zaměst. v zeměd. Zaměst. v zeměd. Souhrn. hodn. nezaměst. Daňové přímy Průměrná mzda Okres /95 Hustota osídlení U1 Kč U2 Kč U3 % U4 % U5 obyv./km 2 U6 Česká Lípa 55,5 0, , ,07 4,3 0,65 68,4 1, ,39 Jablonec n. Nsou 45,5 0, , ,12 1,1 0,17 56,2 1, ,59 Jčín 42,9 0, , ,13 17,7 2,65 61,5 1, ,48 Kolín 74,7 1, , ,09 7,8 1,17 67,0 1, ,15 Lberec 62,7 0, , ,05 3,7 0,55 58,0 1, ,76 Ltoměřce 98,9 1, , ,12 10,5 1,57 76,8 0, ,17 Mělník 53,7 0, , ,98 5,0 0,74 66,8 1, ,97 Mladá Boleslav 22,6 0, , ,87 7,8 1,16 66,0 1, ,20 Nymburk 64,7 0, , ,13 9,2 1,37 90,9 0, ,34 Semly 43,4 0, , ,17 6,0 0,90 95,4 0, ,20 Zdro: Usnesení vlády ČR č. 722/2003 Metoda váženého součtu Založena na konstrukc lneární funkce užtku na stupnc od 0 do 1. Nehorší varanta podle daného krtéra bude mít užtek nula, nelepší varanta užtek 1 a ostatní varanty budou mít užtek mez oběma kraním hodnotam. Například u krtéra souhrnné hodnocení nezaměstnanost e nehorším okresem Ltoměřce, naopak nelepším e okres Mladá Boleslav. Varanty e potom možné uspořádat podle klesaících hodnot užtku u(x ). u(x ) k 1 v y * v... váha -tého krtéra * y hodnota -tého krtéra pro -tou varantu 11

12 Metoda váženého součtu Metoda může pracovat s původním hodnotam krtérí, e však nutno provést transformac hodnot dle typu krtéra. Pro mnmalzační krtéra: y y * * H H Pro maxmalzační krtéra: y H y D D D y původní hodnota - tého krtéra D mnmální krterální hodnota H maxmální krterální hodnota Příklad 5 - zadání Zhodnoťte hospodářskou úroveň regonů (okresů) z předchozího příkladu pomocí metody váženého součtu. Okres SHN DP PM ZZ VZZ HO Váha 0,30 0,20 0,20 0,10 0,15 0,05 MIN/MAX MIN MAX MAX MIN MIN MAX Česká Lípa 55, ,3 68,4 93 Jablonec n. Nsou 45, ,1 56,2 219 Jčín 42, ,7 61,5 87 Kolín 74, ,8 67,0 113 Lberec 62, ,7 58,0 171 Ltoměřce 98, ,5 76,8 111 Mělník 53, ,0 66,8 133 Mladá Boleslav 22, ,8 66,0 108 Nymburk 64, ,2 90,9 96 Semly 43, ,0 95,

13 Metoda TOPSIS Založena na výběru varanty, která e neblíže deální varantě, t. varantě, která e charakterzována vektorem nelepších krterálních hodnot, a současně nedále od bazální varanty, t. varanty, která e reprezentována vektorem nehorších krterálních hodnot. Předpokládá se, že sou všechna krtéra maxmalzačního typu. Z toho důvodu e nutno mnmalzační krtéra přetransformovat na maxmalzační tak, že nové krtérum udává rozdíl oprot nehorší (tedy nevyšší) krterální hodnotě. Je-l například krtérem míra nezaměstnanost, zavede se nové krtérum udávaící rozdíl ve srovnání s okresem s nevyšší mírou nezaměstnanost. Takové krtérum e svou povahou ž maxmalzační. Varanty lze potom uspořádat podle klesaících hodnot ukazatele c, který udává relatvní vzdálenost varant od bazální varanty. Hodnoty ukazatele c nabývaí hodnot z ntervalu <0, 1>. Metoda TOPSIS - algortmus 1) Původní krterální hodnoty y se transformuí na hodnoty r dle vztahu: r y n 1 y 2 2) Vypočítaí se prvky krterální matce W ako w = v r. 3) Z prvků matce W se určí deální varanta s krterálním hodnotam (H 1, H 2,, H k ) a bazální varanta s hodnotam (D 1, D 2,, D k ), kde H = max (w ) a D = mn (w ). 13

14 Metoda TOPSIS - algortmus 4) Vypočtou se vzdálenost varant od deální a bazální varanty podle vztahů: d d k 1 k 1 (w (w H ) D ) 2 2 5) Vypočte se ukazatel c ako relatvní vzdálenost varant od bazální varanty: d c Varanty se uspořádaí sestupně d d podle hodnot ukazatele c. Příklad 6 - zadání Zhodnoťte hospodářskou úroveň regonů (okresů) z předchozího příkladu pomocí metody TOPSIS. Okres U1 U2 U3 U4 U5 U6 MIN/MAX MIN MAX MAX MIN MIN MAX Váhy 0,3 0,2 0,2 0,1 0,15 0,05 Česká Lípa 55, ,3 68,4 93 Jablonec n. Nsou 45, ,1 56,2 219 Jčín 42, ,7 61,5 87 Kolín 74, ,8 67,0 113 Lberec 62, ,7 58,0 171 Ltoměřce 98, ,5 76,8 111 Mělník 53, ,0 66,8 133 Mladá Boleslav 22, ,8 66,0 108 Nymburk 64, ,2 90,9 96 Semly 43, ,0 95,

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

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

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G.

SÍŤOVÁ ANALÝZA. Základní pojmy síťové analýzy. u,. Sjednocením množin { u, u,..., 2. nazýváme grafem G. SÍŤOVÁ ANALÝZA Využívá grafcko-analytcké metody pro plánování, řízení a kontrolu složtých návazných procesů. yto procesy se daí rozložt na dílčí a organzačně spolu souvseící čnnost. yto procesy se nazývaí

Více

ŘEŠENÍ PROBLÉMU LOKALIZACE A ALOKACE LOGISTICKÝCH OBJEKTŮ POMOCÍ PROGRAMOVÉHO SYSTÉMU MATLAB. Vladimír Hanta 1, Ivan Gros 2

ŘEŠENÍ PROBLÉMU LOKALIZACE A ALOKACE LOGISTICKÝCH OBJEKTŮ POMOCÍ PROGRAMOVÉHO SYSTÉMU MATLAB. Vladimír Hanta 1, Ivan Gros 2 ŘEŠENÍ PROBLÉMU LOKALIZACE A ALOKACE LOGISTICKÝCH OBJEKTŮ POMOCÍ PROGRAMOVÉHO SYSTÉMU MATLAB Vladmír Hanta 1 Ivan Gros 2 Vysoká škola chemcko-technologcká Praha 1 Ústav počítačové a řídcí technky 2 Ústav

Více

APLIKACE MATEMATICKÉHO PROGRAMOVÁNÍ PŘI NÁVRHU STRUKTURY DISTRIBUČNÍHO SYSTÉMU

APLIKACE MATEMATICKÉHO PROGRAMOVÁNÍ PŘI NÁVRHU STRUKTURY DISTRIBUČNÍHO SYSTÉMU APLIKACE MATEMATICKÉHO PROGRAMOVÁNÍ PŘI NÁVRHU STRUKTURY DISTRIBUČNÍHO SYSTÉMU APPLICATION OF MATHEMATICAL PROGRAMMING IN DESIGNING THE STRUCTURE OF THE DISTRIBUTION SYSTEM Martn Ivan 1 Anotace: Prezentovaný

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

Teorie her a ekonomické rozhodování. 10. Rozhodování při jistotě, riziku a neurčitosti

Teorie her a ekonomické rozhodování. 10. Rozhodování při jistotě, riziku a neurčitosti Teore her a ekonomcké rozhodování 10. Rozhodování př stotě, rzku a neurčtost 10.1 Jednokrterální dskrétní model Jednokrterální model rozhodování: f a ) max a Aa, a,..., a ( 1 2 f krterální funkce (zsk,

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

Svazek 5. Postup při vymezování regionů se soustředěnou podporou státu

Svazek 5. Postup při vymezování regionů se soustředěnou podporou státu Svazek 5 Postup při vymezování regionů se soustředěnou podporou státu Praha, květen 2000 Obsah OBSAH 1. SYSTÉM VYMEZENÍ... 3 2. VYMEZENÍ REGIONŮ... 3 2.1 STRUKTURÁLNĚ POSTIŽENÉ REGIONY... 3 2.1.1 Ukazatele

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

2. Posouzení efektivnosti investice do malé vtrné elektrárny

2. Posouzení efektivnosti investice do malé vtrné elektrárny 2. Posouzení efektvnost nvestce do malé vtrné elektrárny Cíle úlohy: Posoudt ekonomckou výhodnost proektu malé vtrné elektrárny pomocí základních metod hodnocení efektvnost nvestních proekt ako sou metoda

Více

Matematické metody rozhodování

Matematické metody rozhodování Mateatcké etody rozhodování Lteratra: [] J. Fotr, M. Píšek: Eaktní etody ekonockého rozhodování. Acadea, Praha 986. [2] J. Fotr, J. Dědna: Manažerské rozhodování. Skrpta VŠE, Praha 993. [3] R. Hšek, M.

Více

APLIKACE METOD VÍCEKRITERIÁLNÍHO ROZHODOVÁNÍ PŘI HODNOCENÍ KVALITY VEŘEJNÉ DOPRAVY

APLIKACE METOD VÍCEKRITERIÁLNÍHO ROZHODOVÁNÍ PŘI HODNOCENÍ KVALITY VEŘEJNÉ DOPRAVY APLIKACE METOD VÍCEKRITERIÁLNÍHO ROZHODOVÁNÍ PŘI HODNOCENÍ KVALITY VEŘEJNÉ DOPRAVY APPLICATION OF METHODS MULTI-CRITERIA DECISION FOR EVALUATION THE QUALITY OF PUBLIC TRANSPORT Ivana Olvková 1 Anotace:

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

ČVUT FEL. X16FIM Finanční Management. Semestrální projekt. Téma: Optimalizace zásobování teplem. Vypracoval: Marek Handl

ČVUT FEL. X16FIM Finanční Management. Semestrální projekt. Téma: Optimalizace zásobování teplem. Vypracoval: Marek Handl ČVUT FEL X16FIM Fnanční Management Semestrální projekt Téma: Optmalzace zásobování teplem Vypracoval: Marek Handl Datum: květen 2008 Formulace úlohy Pro novou výstavbu 100 bytových jednotek je třeba zvolt

Více

VOLBA HODNOTÍCÍCH KRITÉRIÍ VE VEŘEJNÝCH ZAKÁZKÁCH

VOLBA HODNOTÍCÍCH KRITÉRIÍ VE VEŘEJNÝCH ZAKÁZKÁCH VOLBA HODNOTÍCÍCH KRITÉRIÍ VE VEŘEJNÝCH ZAKÁZKÁCH THE CHOICE OF EVALUATION CRITERIA IN PUBLIC PROCUREMENT Martn Schmdt Masarykova unverzta, Ekonomcko-správní fakulta m.schmdt@emal.cz Abstrakt: Článek zkoumá

Více

6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu

6. Demonstrační simulační projekt generátory vstupních proudů simulačního modelu 6. Demonstrační smulační projekt generátory vstupních proudů smulačního modelu Studjní cíl Na příkladu smulačního projektu představeného v mnulém bloku je dále lustrována metodka pro stanovování typů a

Více

1. Úvod. Cílem teorie her je popsat situaci, která nás zajímá, jako hru. Klasickým případem

1. Úvod. Cílem teorie her je popsat situaci, která nás zajímá, jako hru. Klasickým případem Kvaternon 2/204, 79 98 79 MATICOVÉ HRY V INŽENÝRSTVÍ JAROSLAV HRDINA a PETR VAŠÍK Abstrakt. Následuící text pokrývá eden z cyklů přednášek předmětu Aplkovaná algebra pro nženýry (0AA) na FSI VUT. Text

Více

Hodnocení využití parku vozidel

Hodnocení využití parku vozidel Hodnocení využtí parku vozdel Všechna kolejová vozdla přdělená jednotlvým DKV (provozním jednotkám) tvoří bez ohledu na jejch okamžté použtí jejch nventární stav. Evdenční stav se skládá z vozdel vlastního

Více

VŠB - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky. Diplomová práce. 2014 Michal Běloch

VŠB - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky Katedra aplikované matematiky. Diplomová práce. 2014 Michal Běloch VŠB - Techncká unverzta Ostrava Fakulta elektrotechnky a nformatky Katedra aplkované matematky Dplomová práce 204 Mchal Běloch VŠB - Techncká unverzta Ostrava Fakulta elektrotechnky a nformatky Katedra

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

Softwarová podpora matematických metod v ekonomice a řízení

Softwarová podpora matematických metod v ekonomice a řízení Softwarová podpora matematckých metod v ekonomce a řízení Petr Sed a Opava 2013 Hrazeno z prostředků proektu OPVK CZ.1.07/2.2.00/15.0174 Inovace bakalářských studních oborů se zaměřením na spoluprác s

Více

Pracovní list č. 3: Pracujeme s kategorizovanými daty

Pracovní list č. 3: Pracujeme s kategorizovanými daty Pracovní lt č. 3: Pracujeme kategorzovaným daty Cíl cvčení: Tento pracovní lt je určen pro cvčení ke 3. a. přednášce předmětu Kvanttatvní metody B (.1 Třídění tattckých dat a. Číelné charaktertky tattckých

Více

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. 2013 Radka Luštincová

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. 2013 Radka Luštincová VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE 2013 Radka Luštncová VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Název bakalářské práce: Aplkace řezných

Více

Korelační energie. Celkovou elektronovou energii molekuly lze experimentálně určit ze vztahu. E vib. = E at. = 39,856, E d

Korelační energie. Celkovou elektronovou energii molekuly lze experimentálně určit ze vztahu. E vib. = E at. = 39,856, E d Korelační energe Referenční stavy Energ molekul a atomů lze vyjádřt vzhledem k různým referenčním stavům. V kvantové mechance za referenční stav s nulovou energí bereme stav odpovídající nenteragujícím

Více

PROBLEMATIKA INTELIGENTNÍHO AUTOMATICKÉHO

PROBLEMATIKA INTELIGENTNÍHO AUTOMATICKÉHO PROBLEMATIKA INTELIGENTNÍHO AUTOMATICKÉHO MAPOVÁNÍ WEBOVÝCH STRÁNEK ŘIMNÁČ MARTIN 1, ŠUSTA RICHARD 2, ŽIVNŮSTKA JIŘÍ 3 Katedra řídcí technky, ČVUT-FEL, Techncká 2, Praha 6, tel. +42 224 357 359, fax. +

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

7 Kardinální informace o kritériích (část 1)

7 Kardinální informace o kritériích (část 1) 7 Kardinální informace o kritériích (část 1) Předpokládejme stejná značení jako v předchozích cvičeních. Kardinální informací o kritériích se rozumí ohodnocení jejich důležitosti k pomocí váhového vektoru

Více

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení

REGRESNÍ ANALÝZA. 13. cvičení REGRESNÍ ANALÝZA 13. cvčení Závslost náhodných velčn Závslost mez kvanttatvním proměnným X a Y: Funkční závslost hodnotam nezávsle proměnných je jednoznačně dána hodnota závslé proměnné. Y=f(X) Stochastcká

Více

Metody volby financování investičních projektů

Metody volby financování investičních projektů 7. meznárodní konference Fnanční řízení podnků a fnančních nsttucí Ostrava VŠB-T Ostrava konomcká fakulta katedra Fnancí 8. 9. září 00 Metody volby fnancování nvestčních projektů Dana Dluhošová Dagmar

Více

Automatická klasifikace dokumentů do tříd za použití metody Itemsets

Automatická klasifikace dokumentů do tříd za použití metody Itemsets Automatcká klasfkace dokumentů do tříd za použtí metody Itemsets Jří HYNEK 1, Karel JEŽEK 2 1 nsite, s.r.o., Knowledge Management Integrator Rubešova 29, 326 00 Plzeň r.hynek@nste.cz 2 Katedra nformatky

Více

Porovnání GUM a metody Monte Carlo

Porovnání GUM a metody Monte Carlo Porovnání GUM a metody Monte Carlo Ing. Tomáš Hajduk Nejstota měření Parametr přřazený k výsledku měření Vymezuje nterval, o němž se s určtou úrovní pravděpodobnost předpokládá, že v něm leží skutečná

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

Klasifikace a predikce. Roman LUKÁŠ

Klasifikace a predikce. Roman LUKÁŠ 1/28 Klasfkace a predkce Roman LUKÁŠ 2/28 Základní pomy Klasfkace = zařazení daného obektu do sté skupny na základě eho vlastností Dvě fáze klasfkace: I. Na základě trénovacích vzorů (u nchž víme, do aké

Více

VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ

VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ VLIV VELIKOSTI OBCE NA TRŽNÍ CENY RODINNÝCH DOMŮ Abstrakt Martn Cupal 1 Prncp tvorby tržní ceny nemovtost je sce založen na tržní nabídce a poptávce, avšak tento trh je značně nedokonalý. Nejvíce ovlvňuje

Více

Iterační výpočty. Dokumentace k projektu pro předměty IZP a IUS. 22. listopadu projekt č. 2

Iterační výpočty. Dokumentace k projektu pro předměty IZP a IUS. 22. listopadu projekt č. 2 Dokumentace k projektu pro předměty IZP a IUS Iterační výpočty projekt č.. lstopadu 1 Autor: Mlan Setler, setl1@stud.ft.vutbr.cz Fakulta Informačních Technologí Vysoké Učení Techncké v Brně Obsah 1 Úvod...

Více

Posuzování výkonnosti projektů a projektového řízení

Posuzování výkonnosti projektů a projektového řízení Posuzování výkonnost projektů a projektového řízení Ing. Jarmla Ircngová Západočeská unverzta v Plzn, Fakulta ekonomcká, Katedra managementu, novací a projektů jrcngo@kp.zcu.cz Abstrakt V současnost je

Více

Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky LOGICKÉ OBVODY pro kombinované a distanční studium

Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava Fakulta elektrotechniky a informatiky LOGICKÉ OBVODY pro kombinované a distanční studium Vysoká škola báňská - Techncká unverzta Ostrava Fakulta elektrotechnky a nformatky LOGICKÉ OBVODY pro kombnované a dstanční studum Zdeněk Dvš Zdeňka Chmelíková Iva Petříková Ostrava ZDENĚK DIVIŠ, ZDEŇKA

Více

1 Měření paralelní kompenzace v zapojení do trojúhelníku a do hvězdy pro symetrické a nesymetrické zátěže

1 Měření paralelní kompenzace v zapojení do trojúhelníku a do hvězdy pro symetrické a nesymetrické zátěže 1 Měření paralelní kompenzace v zapoení do troúhelníku a do hvězdy pro symetrické a nesymetrické zátěže íle úlohy: Trofázová paralelní kompenzace e v praxi honě využívaná. Úloha studenty seznámí s vlivem

Více

Attitudes and criterias of the financial decisionmaking under uncertainty

Attitudes and criterias of the financial decisionmaking under uncertainty 8 th Internatonal scentfc conference Fnancal management of frms and fnancal nsttutons Ostrava VŠB-TU Ostrava, faculty of economcs,fnance department 6 th 7 th September 2011 Atttudes and crteras of the

Více

7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM

7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM 7. STATISTICKÝ SOUBOR S JEDNÍM ARGUMENTEM Průvodce studem Předchozí kaptoly byly věnovány pravděpodobnost a tomu, co s tímto pojmem souvsí. Nyní znalost z počtu pravděpodobnost aplkujeme ve statstce. Předpokládané

Více

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN

ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN ANALÝZA VZTAHU DVOU SPOJITÝCH VELIČIN V dokumentu 7a_korelacn_a_regresn_analyza jsme řešl rozdíl mez korelační a regresní analýzou. Budeme se teď věnovat pouze lneárnímu vztahu dvou velčn, protože je nejjednodušší

Více

MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES

MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ Fakulta stavební Ústav stavební mechanky Doc. Ing. Zdeněk Kala, Ph.D. MEZNÍ STAVY A SPOLEHLIVOST OCELOVÝCH KONSTRUKCÍ LIMIT STATES AND RELIABILITY OF STEEL STRUCTURES TEZE

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

radiační ochrana Státní úřad pro jadernou bezpečnost

radiační ochrana Státní úřad pro jadernou bezpečnost Státní úřad pro jadernou bezpečnost radační ochrana DOPORUČENÍ Měření a hodnocení obsahu přírodních radonukldů ve vodě dodávané k veřejnému zásobování ptnou vodou Rev. 1 SÚJB únor 2012 Předmluva Zákon

Více

Jednokriteriální rozhodování za rizika a nejistoty

Jednokriteriální rozhodování za rizika a nejistoty Jeokrterálí rozoováí za rzka a estoty U eokrterálíc úlo e vžy pouze eo krtérum optmalty, a to buď maxmalzačí ebo mmalzačí. araty rozoováí sou zaáy mplctě - pomíkam, které musí být splěy (vz úloy leárío

Více

A 4 9 18 24 26 B 1 5 10 11 16 C 2 3 8 13 15 17 19 22 23 25 D 6 7 12 14 20 21

A 4 9 18 24 26 B 1 5 10 11 16 C 2 3 8 13 15 17 19 22 23 25 D 6 7 12 14 20 21 Příklad 1 Soutěž o nelepší akost výrobků obeslali čtyři výrobci A, B, C, D celkem 26 výrobky. Porota sestavila toto pořadí (uveden pouze původ výrobku od nelepšího k nehoršímu): Pořadí 1 2 3 4 5 6 7 8

Více

METODIKA. hodnocení rizika vývoje produkce zpracovatelského průmyslu

METODIKA. hodnocení rizika vývoje produkce zpracovatelského průmyslu METODIKA hodnocení rizika vývoje produkce zpracovatelského průmyslu Ministerstvo průmyslu a obchodu (2005) odbor hospodářské politiky Adviser-EURO, a.s. Metodika - hodnocení rizika vývoje produkce zpracovatelského

Více

í I - 13 - Průchod a rozptyl záření gama ve vrstvách materiálu Prof. Ing. J. Šeda, DrSc. KDAIZ - PJPI

í I - 13 - Průchod a rozptyl záření gama ve vrstvách materiálu Prof. Ing. J. Šeda, DrSc. KDAIZ - PJPI - 13 - í Průchod a rozptyl záření gama ve vrstvách materálu Prof. ng. J. Šeda, DrSc. KDAZ - PJP Na našem pracovšt byl vypracován program umožňující modelovat průchod záření gama metodou Monte Carlo, homogenním

Více

PŘÍSTAVBA KLINIKY SV. KLIMENTA DOKUMENTACE PRO STAVEBNÍ POVOLENÍ GENNET STUDIE DENNÍHO OSVĚTLENÍ. Gennet Letná s.r.o.

PŘÍSTAVBA KLINIKY SV. KLIMENTA DOKUMENTACE PRO STAVEBNÍ POVOLENÍ GENNET STUDIE DENNÍHO OSVĚTLENÍ. Gennet Letná s.r.o. PŘÍSTAVBA KLNKY SV. KLMENTA ul. Kostelní, p.č. 2118/9, k.ú. Holešovce, 170 00, Praha 7 DOKUMENTACE PRO STAVEBNÍ POVOLENÍ výškový systém b.p.v. ±0,000 = +230,030 m.n.m., souřadncový systém S - JTSK Gennet

Více

3 VYBRANÉ MODELY NÁHODNÝCH VELIČIN. 3.1 Náhodná veličina

3 VYBRANÉ MODELY NÁHODNÝCH VELIČIN. 3.1 Náhodná veličina 3 VBRANÉ MODEL NÁHODNÝCH VELIČIN 3. Náhodná velčna Tato kaptola uvádí stručný pops vybraných pravděpodobnostních modelů spojtých náhodných velčn s důrazem na jejch uplatnění př rozboru spolehlvost stavebních

Více

NÁVRH MATEMATICKÉHO MODELU PRO OPTIMALIZACI VYTVÁŘENÍ SMĚSÍ SPALITELNÝCH ODPADŮ PRO SPALOVNY. PETR BYCZANSKI a a KAREL OBROUČKA b.

NÁVRH MATEMATICKÉHO MODELU PRO OPTIMALIZACI VYTVÁŘENÍ SMĚSÍ SPALITELNÝCH ODPADŮ PRO SPALOVNY. PETR BYCZANSKI a a KAREL OBROUČKA b. Chem. Lsty 101, 668 67 (007) Laboratorní přístroe a postupy NÁVRH MATEMATICKÉHO MODELU PRO OPTIMALIZACI VYTVÁŘENÍ SMĚSÍ SPALITELNÝCH ODPADŮ PRO SPALOVNY PETR BYCZANSKI a a KAREL OBROUČKA b a Ústav geonky

Více

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10

SIMULACE. Numerické řešení obyčejných diferenciálních rovnic. Měřicí a řídicí technika magisterské studium FTOP - přednášky ZS 2009/10 SIMULACE numercké řešení dferencálních rovnc smulační program dentfkace modelu Numercké řešení obyčejných dferencálních rovnc krokové metody pro řešení lneárních dferencálních rovnc 1.řádu s počátečním

Více

ANALÝZA VLIVU DEMOGRAFICKÝCH FAKTORŮ NA SPOKOJENOST ZÁKAZNÍKŮ VE VYBRANÉ LÉKÁRNĚ S VYUŽITÍM LOGISTICKÉ REGRESE

ANALÝZA VLIVU DEMOGRAFICKÝCH FAKTORŮ NA SPOKOJENOST ZÁKAZNÍKŮ VE VYBRANÉ LÉKÁRNĚ S VYUŽITÍM LOGISTICKÉ REGRESE ANALÝZA VLIVU DEMOGRAFICKÝCH FAKTORŮ NA SPOKOJENOST ZÁKAZNÍKŮ VE VYBRANÉ LÉKÁRNĚ S VYUŽITÍM LOGISTICKÉ REGRESE Jana Valečková 1 1 Vysoká škola báňská-techncká unverzta Ostrava, Ekonomcká fakulta, Sokolská

Více

5 ST ADATEL, FONDOVATEL, ZÁSOBITEL, NESTEJNÉ PENùÎNÍ PROUDY, REÁLNÁ ÚROKOVÁ MÍRA

5 ST ADATEL, FONDOVATEL, ZÁSOBITEL, NESTEJNÉ PENùÎNÍ PROUDY, REÁLNÁ ÚROKOVÁ MÍRA 5 ST ADATEL, FONDOVATEL, ZÁSOBITEL, NESTEJNÉ PENùÎNÍ PROUDY, REÁLNÁ ÚROKOVÁ MÍRA Střadatel se používá pro výpočet úroku na konc období, kdy jste pravdelně ukládal stejnou částku, ve stejný okamžk, po určté

Více

Hodnocení účinnosti údržby

Hodnocení účinnosti údržby Hodnocení účnnost ekonomka, pojmy, základní nástroje a hodnocení Náklady na údržbu jsou nutné k obnovení funkce výrobního zařízení Je potřeba se zabývat ekonomckou efektvností a hodnocením Je třeba řešt

Více

Základy finanční matematiky

Základy finanční matematiky Hodna 38 Strana 1/10 Gymnázum Budějovcká Voltelný předmět Ekonome - jednoletý BLOK ČÍSLO 6 Základy fnanční matematky ředpokládaný počet : 5 hodn oužtá lteratura : Frantšek Freberg Fnanční teore a fnancování

Více

Teoretický souhrn k 2. až 4. cvičení

Teoretický souhrn k 2. až 4. cvičení SYSTÉMOVÁ ANALÝZA A MODELOVÁNÍ Teoretcký souhrn k 2. ž 4. cvčení ZS 2009 / 200 . Vyezení zákldních poů.. Systé e Systé e účelově defnovná nožn prvků vze ez n, která spolu se svý vstupy výstupy vykzue ko

Více

Optimalizační přístup při plánování rekonstrukcí vodovodních řadů

Optimalizační přístup při plánování rekonstrukcí vodovodních řadů Optmalzační přístup př plánování rekonstrukcí vodovodních řadů Ladslav Tuhovčák*, Pavel Dvořák**, Jaroslav Raclavský*, Pavel Vščor*, Pavel Valkovč* * Ústav vodního hospodářství obcí, Fakulta stavební VUT

Více

Assessment of the Sensitivity of the Regulatory Requirement for Credit Risk. Posouzení citlivosti regulatorního kapitálu na kreditní riziko

Assessment of the Sensitivity of the Regulatory Requirement for Credit Risk. Posouzení citlivosti regulatorního kapitálu na kreditní riziko Assessment of the Senstvty of the Regulatory Requrement for Credt Rsk Posouzení ctlvost regulatorního kaptálu na kredtní rzko Josef Novotný 1 Abstract The paper s devodet to concept of Captal adequacy

Více

9. cvičení 4ST201. Obsah: Jednoduchá lineární regrese Vícenásobná lineární regrese Korelační analýza. Jednoduchá lineární regrese

9. cvičení 4ST201. Obsah: Jednoduchá lineární regrese Vícenásobná lineární regrese Korelační analýza. Jednoduchá lineární regrese cvčící 9. cvčení 4ST01 Obsah: Jednoduchá lneární regrese Vícenásobná lneární regrese Korelační analýza Vysoká škola ekonomcká 1 Jednoduchá lneární regrese Regresní analýza je statstcká metoda pro modelování

Více

Konverze kmitočtu Štěpán Matějka

Konverze kmitočtu Štěpán Matějka 1.Úvod teoretcký pops Konverze kmtočtu Štěpán Matějka Směšovač měnč kmtočtu je obvod, který přeměňuje vstupní sgnál s kmtočtem na výstupní sgnál o kmtočtu IF. Někdy bývá tento proces označován také jako

Více

Socio-ekonomická evaluace aglomerace z hlediska potřeb a aktivit investorů

Socio-ekonomická evaluace aglomerace z hlediska potřeb a aktivit investorů Klub regionalistů 11.11.2010 Projekt SGS SP/2010 Socio-ekonomická evaluace aglomerace z hlediska potřeb a aktivit investorů Jiří Adamovský Lucie Holešinská Katedra regionální a environmentální ekonomiky

Více

2 Rozhodovací problém

2 Rozhodovací problém Rozhodovaí problém Rozhodovaí problém je problém s víe možným řešením. Jde tedy o problémy se kterým se setkáváme v běžném žvotě. Základním krokem každého rozhodování je proes volby, tedy poszování jednotlvýh

Více

Výběr lokality pro bydlení v Brně

Výběr lokality pro bydlení v Brně Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta Výběr lokality pro bydlení v Brně Projekt do předmětu Optimalizační metody Martin Horák Brno 5 Mendelova univerzita v Brně Provozně ekonomická fakulta

Více

ANALÝZA RIZIKA A CITLIVOSTI JAKO SOUČÁST STUDIE PROVEDITELNOSTI 1. ČÁST

ANALÝZA RIZIKA A CITLIVOSTI JAKO SOUČÁST STUDIE PROVEDITELNOSTI 1. ČÁST Abstrakt ANALÝZA ZKA A CTLOST JAKO SOUČÁST STUDE POVEDTELNOST 1. ČÁST Jří Marek Úspěšnost nvestce závsí na tom, jaké nejstoty ovlvní její předpokládaný žvotní cyklus. Pomocí managementu rzka a analýzy

Více

minimalizaci vzdálenosti od ideální varianty

minimalizaci vzdálenosti od ideální varianty UNIVERZITA PALACKÉHO V OLOMOUCI PŘÍRODOVĚDECKÁ FAKULTA KATEDRA MATEMATICKÉ ANALÝZY A APLIKACÍ MATEMATIKY BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Metody vícekriteriálního rozhodování založené na minimalizaci vzdálenosti od ideální

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

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní. Modelování predikce časových řad návštěvnosti web domény pomocí SVM Bc.

Univerzita Pardubice Fakulta ekonomicko-správní. Modelování predikce časových řad návštěvnosti web domény pomocí SVM Bc. Unverzta Pardubce Fakulta ekonomcko-správní Modelování predkce časových řad návštěvnost web domény pomocí SVM Bc. Vlastml Flegl Dplomová práce 2011 Prohlašuj: Tuto prác jsem vypracoval samostatně. Veškeré

Více

Dopravní plánování a modelování (11 DOPM )

Dopravní plánování a modelování (11 DOPM ) Department of Appled Mathematcs Faculty of Transportaton cences Czech Techncal Unversty n Prague Dopravní plánování a modelování (11 DOPM ) Lekce 4: FM: Trp generaton Doc. Ing. Ondře Přbyl, Ph.D. Ing.

Více

Monte Carlo metody Josef Pelikán CGG MFF UK Praha.

Monte Carlo metody Josef Pelikán CGG MFF UK Praha. Monte Carlo metody 996-7 Josef Pelkán CGG MFF UK Praha pepca@cgg.mff.cun.cz http://cgg.mff.cun.cz/~pepca/ Monte Carlo 7 Josef Pelkán, http://cgg.ms.mff.cun.cz/~pepca / 44 Monte Carlo ntegrace Odhadovaný

Více

podle typu regresní funkce na lineární nebo nelineární model Jednoduchá lineární regrese se dá vyjádřit vztahem y

podle typu regresní funkce na lineární nebo nelineární model Jednoduchá lineární regrese se dá vyjádřit vztahem y 4 Lneární regrese 4 LINEÁRNÍ REGRESE RYCHLÝ NÁHLED DO KAPITOLY Častokrát potřebujete zjstt nejen, jestl jsou dvě nebo více proměnných na sobě závslé, ale také jakým vztahem se tato závslost dá popsat.

Více

Časová hodnota peněz ve finančním rozhodování podniku. 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření

Časová hodnota peněz ve finančním rozhodování podniku. 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření Časová hodnota peněz ve fnančním rozhodování podnku 1.1. Význam faktoru času a základní metody jeho vyjádření Fnanční rozhodování podnku je ovlvněno časem. Peněžní prostředky získané dnes mají větší hodnotu

Více

Highspeed Synchronous Motor Torque Control

Highspeed Synchronous Motor Torque Control . Regulace momentu vysokootáčkového synchronního motoru Jaroslav Novák, Martn Novák, ČVUT v Praze, Fakulta strojní, Zdeněk Čeřovský, ČVUT v Praze, Fakulta elektrotechncká Hghspeed Synchronous Motor Torque

Více

Téma 14 Multikriteriální metody hodnocení variant

Téma 14 Multikriteriální metody hodnocení variant Téma 14 Multikriteriální metody hodnocení variant Ing. Vlastimil Vala, CSc. Předmět : Ekonomická efektivnost LH Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio

Více

PROGRAM REGENERACE A PODNIKATELSKÉHO VYUŽITÍ BROWNFIELDS

PROGRAM REGENERACE A PODNIKATELSKÉHO VYUŽITÍ BROWNFIELDS PROGRAM REGENERACE A PODNIKATELSKÉHO VYUŽITÍ BROWNFIELDS Na 4. zasedání RSK OK 18. 11. 2015 byl v rámci přenosu informací z 3. zasedání NSK 13. 11. 2015 představen Program regenerace a podnikatelského

Více

vektor a vrátili jiný vektor. Měli-li jsme jistou pozorovatelnou A, dostali jsme jejím změřením

vektor a vrátili jiný vektor. Měli-li jsme jistou pozorovatelnou A, dostali jsme jejím změřením Operátor hustoty Popsueme-l vývo uzavřeného kvantového systému, vystačíme s většnou s pomem čstého stavu. Jedná se o vektor v Hlbertově prostoru H, který e danému kvantovému systému přdružen. Na daném

Více

Spojité regulátory - 1 -

Spojité regulátory - 1 - Spojté regulátory - 1 - SPOJIÉ EGULÁOY Nespojté regulátory mají většnou jednoduchou konstrukc a jsou levné, ale jsou nevhodné tím, že neudržují regulovanou velčnu přesně na žádané hodnotě, neboť regulovaná

Více

Vícekriteriální rozhodování za jistoty

Vícekriteriální rozhodování za jistoty 1 Část I Vícekriteriální rozhodování za jistoty Při řešení rozhodovacích problémů se často setkáváme s případy, kdy optimální rozhodnutí musí vyhovovat více než jednomu kritériu. Zadaná kritéria mohou

Více

MOŽNOSTI STUDIA POVRCHOVÉHO NAPĚTÍ OXIDICKÝCH TAVENIN. Rostislav Dudek Ľudovít Dobrovský Jana Dobrovská

MOŽNOSTI STUDIA POVRCHOVÉHO NAPĚTÍ OXIDICKÝCH TAVENIN. Rostislav Dudek Ľudovít Dobrovský Jana Dobrovská MOŽNOSTI STUDIA POVRCHOVÉHO NAPĚTÍ OXIDICKÝCH TAVENIN Rostslav Dudek Ľudovít Dobrovský Jana Dobrovská VŠB TU, FMMI, Katedra fyzkální cheme a teore technologckých pochodů, 17.lstopadu 15, 708 33 Ostrava

Více

LOGICKÉ OBVODY J I Ř Í K A L O U S E K

LOGICKÉ OBVODY J I Ř Í K A L O U S E K LOGICKÉ OBVODY J I Ř Í K A L O U S E K Ostrava 2006 Obsah předmětu 1. ČÍSELNÉ SOUSTAVY... 2 1.1. Číselné soustavy - úvod... 2 1.2. Rozdělení číselných soustav... 2 1.3. Polyadcké číselné soustavy... 2

Více

6 LINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY

6 LINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY 1 6 LINEÁRNÍ REGRESNÍ MODELY Př budování regresních modelů se běžně užívá metody nejmenších čtverců. Metoda nejmenších čtverců poskytuje postačující odhady parametrů jenom př současném splnění všech předpokladů

Více

Téma 5: Parametrická rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny

Téma 5: Parametrická rozdělení pravděpodobnosti spojité náhodné veličiny 0.05 0.0 0.05 0.0 0.005 Nomnální napětí v pásnc Std Mean 40 60 80 00 0 40 60 Std Téma 5: Parametrcká rozdělení pravděpodobnost spojté náhodné velčn Přednáška z předmětu: Pravděpodobnostní posuzování konstrukcí

Více

Z X 5 0 4 H o d n o c e n í v l i v ů n a ž i v o t n í p r o s t ř e d í. Vybrané metody posuzování dopadu záměrů na životní

Z X 5 0 4 H o d n o c e n í v l i v ů n a ž i v o t n í p r o s t ř e d í. Vybrané metody posuzování dopadu záměrů na životní Z X 5 0 4 H o d n o c e n í v l i v ů n a ž i v o t n í p r o s t ř e d í Vybrané metody posuzování dopadu záměrů na životní prostředí. ř Posuzování dopadu (impaktu) posuzované činnosti na životní prostředí

Více

Procesy paralelně komunikujících gramatických systé mů

Procesy paralelně komunikujících gramatických systé mů Procesy paralelně komunkuících gramatckých systé mů Pokroč lá témata z teoretckénformatky á věrečný proekt Autor: Ivan chwarz Abstrakt: Tato prá ce se zabý vá paralelně komunkuícím gramatcký m systé my

Více

CFD MODEL SNCR TECHNOLOGIE

CFD MODEL SNCR TECHNOLOGIE CFD MODEL SNCR TECHNOLOGIE Ing., Ph.D, Tomáš, BLEJCHAŘ, VŠB-TU OSTRAVA, tomas.blechar@vsb.cz Bc., Jří, PECHÁČEK, ORGREZ a.s., r.pechacek@orgrez.cz Ing., Rostslav, MALÝ, ORGREZ a.s., rostslav.maly@orgrez.cz

Více

Využití nástrojů GIS při analýze vztahů socio-ekonomických faktorů a úrovně sociální péče

Využití nástrojů GIS při analýze vztahů socio-ekonomických faktorů a úrovně sociální péče Využtí nástrojů GIS př analýze vztahů soco-ekonomckých faktorů a úrovně socální péče Renata Klufová Katedra aplkované matematky a nformatky, Ekonomcká fakulta JU, Studentská 13 370 05 České Budějovce,

Více

CHYBY MĚŘENÍ. uvádíme ve tvaru x = x ± δ.

CHYBY MĚŘENÍ. uvádíme ve tvaru x = x ± δ. CHYBY MĚŘENÍ Úvod Představte s, že máte změřt délku válečku. Použjete posuvné měřítko a získáte určtou hodnotu. Pamětlv přísloví provedete ještě jedno měření. Ale ouha! Výsledek je jný. Co dělat? Měřt

Více

Přemysl Žiška, Pravoslav Martinek. Katedra teorie obvodů, ČVUT Praha, Česká republika. Abstrakt

Přemysl Žiška, Pravoslav Martinek. Katedra teorie obvodů, ČVUT Praha, Česká republika. Abstrakt ALGORITMUS DIFERENCIÁLNÍ EVOLUCE A JEHO UŽITÍ PRO IDENTIFIKACI NUL A PÓLŮ PŘE- NOSOVÉ FUNKCE FILTRU Přemysl Žška, Pravoslav Martnek Katedra teore obvodů, ČVUT Praha, Česká republka Abstrakt V příspěvku

Více

Statistická energetická analýza (SEA)

Statistická energetická analýza (SEA) Hladna akustckého tlaku buzení harmonckou slou [db] Statstcká energetcká analýza (SA) V současné době exstue řada způsobů, ak řešt vbroakustcké problémy. odobně ako v ných odvětvích nženýrství, také ve

Více

Měření solventnosti pojistitelů neživotního pojištění metodou míry solventnosti a metodou rizikově váženého kapitálu

Měření solventnosti pojistitelů neživotního pojištění metodou míry solventnosti a metodou rizikově váženého kapitálu Měření solventnost pojsttelů nežvotního pojštění metodou míry solventnost a metodou rzkově váženého kaptálu Martna Borovcová 1 Abstrakt Příspěvek je zaměřen na metodku vykazování solventnost. Solventnost

Více

XXX. ASR '2005 Seminar, Instruments and Control, Ostrava, April 29,

XXX. ASR '2005 Seminar, Instruments and Control, Ostrava, April 29, XXX. ASR '2005 Semnar, Instruments and Control, Ostrava, Aprl 29, 2005 449 Usng flockng Algorthm and Vorono Dagram for Moton Plannng of a Swarm of Robots Plánování pohybu skupny robotů pomocí flockng algortmu

Více

NUMERICAL INTEGRATION AND DIFFERENTIATION OF SAMPLED TIME SIGNALS BY USING FFT

NUMERICAL INTEGRATION AND DIFFERENTIATION OF SAMPLED TIME SIGNALS BY USING FFT NUMERICAL INTEGRATION AND DIFFERENTIATION OF SAMPLED TIME SIGNALS BY USING FFT J. Tuma Summary: The paper deals wth dfferentaton and ntegraton of sampled tme sgnals n the frequency doman usng the FFT and

Více

Dynamika psaní na klávesnici v kombinaci s klasickými hesly

Dynamika psaní na klávesnici v kombinaci s klasickými hesly Dynamka psaní na klávesnc v kombnac s klasckým hesly Mloslav Hub Ústav systémového nženýrství a nformatky, FES, Unverzta Pardubce Abstract Authentfcaton as a data securty nstrument n our nformatonal socety

Více

Stomatologická souprava CHIRANA CHEESE EASY

Stomatologická souprava CHIRANA CHEESE EASY Stomatologcká souprava CHIRANA CHEESE EASY NÁVOD K POUŽITÍ CHIRANA Medcal a.s., Stará Turá Nám. Dr. A. Schwetzera 194 916 01 Stará Turá, P.O.Box 57 SLOVENSKÁ REPUBLIKA Tel. : +42132-775 2257 Fax.: +42132-775

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

SE změny v NUTS 2 Střední Čechy

SE změny v NUTS 2 Střední Čechy SE změny v NUTS 2 Střední Čechy Středočeský kraj: 110 km2 a patří k největším v ČR (14% území ČR). Hustota osídlení 120 obyv. / 1 km2. Nejméně zalidněnými okresy jsou dlouhodobě Rakovník, Benešov a Příbram

Více

4.4 Exploratorní analýza struktury objektů (EDA)

4.4 Exploratorní analýza struktury objektů (EDA) 4.4 Exploratorní analýza struktury objektů (EDA) Průzkumová analýza vícerozměrných dat je stejně jako u jednorozměrných dat založena na vyšetření grafckých dagnostk. K tomuto účelu se využívá různých technk

Více

4EK211 Základy ekonometrie

4EK211 Základy ekonometrie 4EK211 Základy ekonometre Specální případy použtí MNČ Cvčení 8 Zuzana Dlouhá Specální případy použtí MNČ cvčení 1 7 = ekonometrcký model, který byl lneární v proměnných v parametrech MNČ můžeme použít,

Více

Analýza výkonnosti srovnatelných správních obvodů obcí s rozšířenou působností v jednotlivých oblastech s využitím benchmarkingu.

Analýza výkonnosti srovnatelných správních obvodů obcí s rozšířenou působností v jednotlivých oblastech s využitím benchmarkingu. Analýza výkonnosti srovnatelných správních obvodů obcí s rozšířenou působností v jednotlivých oblastech s využitím benchmarkingu ORP Třebíč Zpracovatel: Odborný tým Projektu Tento výstup byl financován

Více