Autokorelace náhodných složek
|
|
- Markéta Beranová
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Auokorlac náhodných složk Druhou nsnází, krá provází odhad zobcněného linárního rgrsního modlu, případná auokorlac náhodných složk rgrsní rovnic no dos časý úkaz s vsku dalko časěi u dnorovnicového modlu, hož pozorování voří časové řad (u průřzových údaů pozorován vzácně) Jho důsldkm, ž odhad paramrů modlu pořízné občnou modou nmnších čvrců OLS sic zůsávaí nsranné, al zrácí vdanos Při znalosi kovarianční maic náhodných složk pro získání vdaného odhadu nuno uplani zobcněnou modu nmnších čvrců GLS Odhad s rozplu náhodných složk σ modou OLS však vchýlný Indikac příomnosi auokorlovanosi náhodných složk O příomnosi auokorlac náhodných složk (ichž orické hodno nznám) s lz přsvědči n npřímo, všřním rziduálních hodno Vlmi názorný obrázk o míř auokorlovanosi náhodných složk podává () A) Durbin-Wasonův koficin auokorlac rziduí určný výrazm DW ( ) krý dfinován ako podíl souču čvrců difrncí dvou po sobě doucích rziduálních hodno a souču čvrců všch rziduí Rozsah přípusných hodno DWkoficinu s pohbu v rozmzí <, 4 >, přičmž obě kraní hodno signalizuí maimální možnou korlovanos dvou náslduících rziduálních hodno Pro případ DW d o kladnou auokorlaci řádu, v případě DW 4 o zápornou auokorlaci, zaímco prosřdní hodnoa DW znamná npříomnos auokorlac řádu Poznámka Po umocnění výrazu v čiali vzorc pro DW vidím, ž a) při npříomnosi auokorlac rziduí bud skalární součin vkorů a blízký nul, akž zbk čial bud přibližně rovný dvonásobku mnoval b) při silné kladné auokorlaci bud no skalární součin blízký výraz bud přibližně rovn souču - ( + ) a c) končně při silné záporné auokorlaci bud zmíněný skalární součin blízký a výraz a ( + ) budou přibližně sné co do absoluní vlikosi i co do znaménk Příčinou zménao, ž v průřzových vzorcích sou hodno dnolivých případů/pozorování řazn zpravidla nahodil, akž nní sbmnší důvod usuzova, ž můž isova souvislos (krá závisí na pořadí) mzi nimi (s akoukoliv náhodnou záměnou pořadí pozorování b s ao souvislos musla nuně změni) odno pozorování v časových řadách sou naproi omu řazn chronologick
2 Vš plaí za přdpokladu, ž rozdíl v poču člnu sumací (v mnovali o čln víc) nbud při dosačně počném daovém vzorku podsaný Poznámka Zřlná kladná auokorlac (řádu) charakrisická dlšími řězci shodných znaménk rziduálních hodno lžícími sřídavě nad a pod vrovnávaící rgrsní nadrovinou Silná záporná auokorlac (řádu) naopak pická éměř pravidlným sřídáním znaménk rziduálních hodno ( zřlnou oscilací dvou po sobě doucích rziduálních hodno kolm vrovnávaící rgrsní nadrovin) Nvýhodou Durbin-Wasonova koficinu však skučnos, ž mpirick získanou hodnou DW nlz v úplnosi saisick sova (rozdělní sové saisik závisí na prvcích maic X, kré sou rozdílné pro každý saisický výběr) V důsldku oho obsahu inrval přípusných hodno pro DW-koficin <, 4 > dvě hluché oblasi, v nichž nlz rozhodnou, zda hpoéza o npříomnosi auokorlac řádu bud zamínua v prospěch někré z alrnaiv (kladná či záporná auokorlovanos) ak v inrvalu <,dd > s zamíá hpoéza nauokorlovanosi v prospěch alrnaiv: isnc kladné auokorlac řádu v inrvalu < d, > nlz s rigorózně vhodnoi v inrvalu < d d D, 4 d > s nzamíá (přiímá) hpoéza nauokorlovanosi v inrvalu < 4 d, 4 d > nlz s rigorózně vhodnoi D v inrvalu < 4 d D, 4 > s zamíá hpoéza nauokorlovanosi v prospěch alrnaiv: isnc záporné auokorlac řádu Mzní hranic d d D, lz spočía pro libovolný poč supňů volnosi (-k) a pro obvklé hladin významnosi (α, nbo,5) Příslušné hodno sou ablován Poznámka DW s nní přímo použilný v případě sování sériové korlac všších řádů nbo při nlinární formě auokorlac náhodných složk Někré modifikac k zmírnění problému v ěcho siuacích navrhli Nrlov, Wallis, hil, Nagar a Gar
3 Posup vdoucí k liminaci auokorlovanosi náhodných složk B) COCRANE-ORCUova procdura krou lz popsa ímo iraivním opakováním náslduících ří fází () B) Přdsupněm iračního procsu výpoč paramrů b modlu v původní spcifikaci občnou modou nmnších čvrců OLS a násldné sanovní vrovnaných hodno ŷ závisl proměnné a hodno rziduí B) Formulum auorgrsní schéma řádu pro rzidua v varu () + v kd ν příslušný bílý šum auorgrsního procsu řádu (ho ralizac sou cnrované, nkorlované, homoskdasické a sně rozdělné náhodné vličin) K zachování sacionari procsu, ak známo, nuné splnění podmínk < B) Odhad ˆ koficinu auokorlac řádu získám pomocí výrazu () při dodfinování ˆ B) ako získaný odhad ˆ s použi v modifikovaném rgrsním modlu Modifikac přdsavována úpravou dnolivých modlových proměnných pomocí mod zobcněných difrncí V případě např vsvěluících proměnných, kd první vsvěluící proměnnou přdsavu vkor dničk, má no vzah podobu (pro,,, ) (4) β( ˆ ) + β ( ˆ ) + β( ˆ ) + + ε ˆ ε ˆ,, Nasazním občné OLS na ako modifikovaný modl získám upravný ( ) odhad ˆ β vkoru paramrů β no odhad s dosadí do původního modlu () a násldně s spočou (přs vrovnané hodno) upravná rzidua S ěmi s vsoupí do druhého kroku irační procdur přdsavované opakováním fáz B) Násldu opě skvnc oprací B), B) ad ( r ) ( r ) ( r ) ( r ) Poé, co v průběžném r-ém kroku získám odhad ˆ β, ˆ, ˆ β β, ˆ, β, β,, ( r ) ( r ) ( r ) ( r ) porovnám s hodnoami vličin ˆ β, ˆ, ˆ β β, ˆ získanými v přdchozím r ém kroku Jsliž rozdíl v dvou po sobě doucích krocích npřkročí přdpsanou odchlku (sanovnou např v formě maima z odchlk u dnolivých paramrů a nbo ako (v absoluní hodnoě vzaý) rozdíl odhadů auorgrsního koficinu ˆ ( r ) ˆ ( r ), můžm výsldk dosažné v daném iračním kroku považova za uspokoivé a příslušné odhad přvzí ako končné Určiou podobnos s přdchozím posupm vkazu
4 C) DURBINova dvousupňová moda použilná i v případě příomnosi auokorlac všších řádů u náhodných složk C) Modl s nprv obdobně ako v kroku B) přdchozí mod přvd na var zobcněných difrncí (5) β( ) + β(, ) + β(, ) + + ε ε rsp po subsiucích β ( ) γ, β γ, β γ ad a w ε ε získá var (6) + γ + β + γ, + + βk k + γ k k + w, Odud s pomocí mod OLS získá konzisnní odhad auorgrsního koficinu řádu příslušícího zpožděné hodnoě proměnné C) no odhad ˆ s dosadí do výchozího varu modlu (5) a opěovným použiím OLS s získaí zpřsněné odhad βˆ, βˆ, βˆ ad s uspokoivými asmpoickými ( pro vlký rozsah výběru ) vlasnosmi Poznámka Odhad paramru získávaný v prvním kroku procdur Durbinov dvousupňové mod s zd d nprování podl () ako v případě Cochran-Orcuov mod, al rgrsí (6) s maicí vsvěluících proměnných Z varu: k γ k β Z + γ, k γk w w w w Z éo rgrs s použi pouz odhad paramru, zaímco osaní s nuplaní; s poom získávaí až násldně krokm C) z (5) s iž dosazným ˆ Poznámka 4 Nvýhodou ohoo posupu však zřlně zvýšný poč odhadovaných paramrů, krý dosáhn poču k- - k každému původnímu β (,, k) (d až na β ) přísluší nní dvoic paramrů β, γ z nichž dn původní a druhý γ vznikn násobním β hodnoou V případě rlaivně malého poču pozorování v srovnání s počm vsvěluících proměnných rgrsní rovnic k nní d no posup příliš vhodný Nvýhodu sponou s oblasmi nrozhodnulnosi sování závisícími na d, d D u Durbin-Wasonova koficinu odsraňu podobně konsruovaná míra známá ako Koficin auorgrs s v omo případě br iž ako známý 4
5 D) von Numannův koficin (podíl) auokorlac rziduí ao míra dfinována vzahm (7) vn ( ) Lz ukáza, ž sou-li náhodné složk ε, a d i rzidua normálně rozdělna, pak pro dos vlký poč pozorování má saisika vn aké přibližně normální rozdělní Jí sřdní hodnoa a rozpl sou dán výraz (7A) E vn) 4 ( ) ( + )( ) ( D ( vn) Kriické hodno vn -podílu sou pro různá a obvkl používané hladin významnosi ablován V siuacích, kd s mzi vsvěluícími proměnnými obvuí éž zpožděné ndognní proměnné, nní použií Durbin-Wasonova koficinu vhodné Rzidua získaná modou OLS nsou v omo případě nzávisl rozdělna, dokonc ani hd n, sou-li nzávisl rozděln náhodné složk ε o snižu přínos éo saisik při aplikaci v konomrických modlch Příčinou oho, ž DW-koficin ndává při příomnosi vsvěluících zpožděných ndognních proměnných obkivní závěr, skučnos, ž DW-koficin s v omo případě blíží k v důsldku výsku právě ěcho proměnných, nn v důsldku příomných (případně však i nauokorlovaných) náhodných složk Poznámka 5 Z výrazu (7) zřmé, ž mzi oběma charakrisikami plaí Účinněším indikáorm v někrých siuacích VN DW E) Durbinova h-saisika auokorlac rziduí dfinována násldovně (8) h ( DW ) var( b ) / kd var( b ) odhad výběrového rozplu odhadnuého rgrsního koficinu u zpožděné ndognní proměnné Při nulové hpoéz o sériové nzávislosi náhodných složk h-saisika asmpoick normálně rozdělna (s nulovou sřdní hodnoou a dničkovým rozplm) Lz i sova ako normální směrodanou odchlku (alrnaivní hpoézou příomnos auokorlac řádu) Omznos ího použií vplývá z podmínk kladného mnoval var( b ) Zd nuno uplani alrnaivní sovací posup von Numan, John: Disribuion of h raio of h Man Squar Succssiv Diffrnc o h Varianc Annals of Mahmaical Saisics 94 s
6 Poznámka 5 V případě, ž h-saisika nní dfinována, doporuču s (násldně po provdní OLS-rgrs) např dfinova rgrsní rovnici v varu (9) α + α + + η sování hpoéz s přvd na sování saisické významnosi koficinu α v éo rgrsi F) Brnblu-Wbbův s 4 založn na saisic () BW u kd u sou rzidua z rgrs prvních difrncí proměnných (bz konsan) z rgrs na první difrnc vsvěluících () β(,) + β(,) + + βk( k,k) + ς Jmnoval () obvklý SSE, do krého vsupuí původní rzidua z OLS-rgrs () β + β + β + + βkk + ε Poznámka 6 Jn pro upřsnění znační: εˆ a u ςˆ Jsliž původní rovnic obsahu konsanu, můžm uží abulk pro D-W sovou saisiku pro posouzní hodno B-W-saisik BW-saisika navíc uplanilná, i kdž s vskn siuac, kd 5 4 Brnblu, I,I, Wbb, G,I: A Nw s for Auocorrlad Errors in h Linar Rgrssion Modl Journal of h Roal Saisical Soci Vol5/97 s -5 5 Sacionariu procsu, k ímuž zaišění ao podmínka nuná, zaišťu zd uplanění difrncovaných pravosranných proměnných 6
7 7 Jsliž modl homoskdasický a sou-li náhodné složk rgrsní rovnic gnrován auorgrsním schémam řádu, lz zapsa kovarianční maici náhodných složk v náslduící podobě: Σ σ ε ε E ) ', ( V éo maic, ak parno, sou na hlavní diagonál samé dničk a na rovnoběžkách s ouo hlavní diagonálou vžd příslušné mocnin s, kd s rovno rozdílu indů příslušného prvku od souču indů diagonálního prvku (lžícího na sném řádku, rsp sloupci) Při akovémo schémau lz uplani zobcněnou modu nmnších čvrců GLS ak, ž s ransformac původních pozorování provd ak, ž s k éo ransformaci použi maic R v varu R ao maic má nnulové prvk n v dvou řadách dnou hlavní diagonála, krá má všchn prvk rovn až na první prvk, hož hodnoa a druhou nnulovou řadou řada lžící bzprosřdně pod hlavní diagonálou, krá obsazna prvk s hodnoami rovnými Příslušná ransformac s pak proví ím způsobm, ž pozorování sou upravna do éo podob * X, * zn ž -ý sloupc maic X obsazn (vžd až na první prvk) zobcněnými difrncmi 6 6 Někd s no posup nazývá Prais-Winsnovou ransformací
= 1, což však má oprávnění jen v určitých situacích. V takovémto případě lze chování produkce vystihnout závislostí K L
3 lasické funkční vary v orii produkc 3. COBB- DOUGASova produkční funkc Tno funkční var popisuj vzah mzi produkcí a výrobními fakory prác a kapiál mocninným vyjádřním j. (3.) kd s pro paramry zpravidla
VícePřechodové jevy RC. Řešení přechodového jevu v obvodech 1. řádu RC. a) varianta nabíjení ideálního kondenzátoru u C (t)
čbní xy pro Elkrochnik Ing. Kindrá Alxandr Přchodové jvy Účlm éo knihy j nači sdny řši přchodové jvy v obvodch. řád yp a sznámi j s oricko problmaiko přchodových jvů v obvodch. řádů yp. Přchodové jvy v
VíceČasové řady typu I(0) a I(1)
Aca oconomca pragnsa 6: (2), sr. 7-, VŠE Praha, 998. ISSN 572-343 (Rukops) Časové řady ypu I() a I() Josf Arl Úvod Př analýz konomckých časových řad má smysl rozlšova saconární a nsaconární časové řady.
VíceMECHANICKÉ KMITÁNÍ TLUMENÉ
MECHNICKÉ KMITÁNÍ TLUMENÉ V skučnosi s čás nrgi u všch mchanických pohybů přměňuj vlivm řní a odporu prosřdí na plo, a nní dy využia V om případě s vlikosi po sobě jdoucích ampliud zmnšují a kmiající sousava
VíceSP2 01 Charakteristické funkce
SP 0 Chararisicé func Chararisicé func pro NP Chararisicé func pro NV Náhld Náhodnou proměnnou, nbo vor, L, n lz popsa funčními chararisiami: F, p, f číslnými chararisiami: E, D, A, A 4 Co s dá z čho spočía:
VíceÚhrada za ústřední vytápění bytů II
Úhrada za úsřdní vyápění byů II Anoac Článk j druhým z séri příspěvků, krými jsou prsnovány dlouholé výsldky prác na Tchnické univrziě v Librci v oblasi rozpočíávání nákladů na vyápění pomocí poměrových
Vícečást 8. (rough draft version)
Gntika v šlchtění zvířat TGU 006 9 Odhad PH BLUP M část 8. (rough draft vrsion V animal modlu (M s hodnotí každé zvíř samostatně a současně v závislosti na užitkovosti příbuzných jdinců hodnocné populac.
VíceModely veličin spojitých v čase funkce spojité v čase Binární matematické operace konvoluce a korelace
Modly vličin spojiých v čas funkc spojié v čas Binární mamaické oprac konvoluc a korlac Základní informac Na konvoluci lz nahlíž jako na nudnou mamaickou opraci mzi dvěma funkcmi s jjími vlasnosmi a zákoniosmi.
Více5. Modifikovaný exponenciální trend
5. Modifikovaný exponenciální rend Tvar rendu Paraer: α, β, Tr = + α β, =,..., n ( β > 0) Hodí se k odelování rendu s konsanní podíle sousedních diferencí Aspoick oezen (viz obr., α < 0,0 < β 0) α
VícePhillipsova křivka a její vypovídací schopnost v podmínkách české ekonomiky v letech
Phillipsova křivka a jjí vypovídací schopnos v podmínkách čské konomiky v lch 1993-005. Karl Škr Absrak Tao prác má za cíl analyzova vzah mzi nzaměsnanosí a inflací v Čské rpublic za období 1993 005. První
VíceI. MECHANIKA 8. Pružnost
. MECHANKA 8. Pružnost Obsah Zobcněný Hookův zákon. ntrprtac invariantů. Rozklad tnzorů na izotropní část a dviátor. Křivka dformac. Základní úloha tori pružnosti. Elmntární Hookův zákon pro jdnoosý tah.
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK Základy ekonomerie Heeroskedasicia Cvičení 7 Zuzana Dlouhá Gauss-Markovy předpoklady Náhodná složka: Gauss-Markovy předpoklady. E(u) = 0 náhodné vlivy se vzájemně vynulují. E(uu T ) = σ I n konečný
VíceSTATICKÉ A DYNAMICKÉ VLASTNOSTI ZAŘÍZENÍ
STATICKÉ A DYNAMICKÉ VLASTNOSTI ZAŘÍZENÍ Saické a dnamické vlasnosi paří k základním vlasnosem regulovaných sousav, měřicích přísrojů, měřicích řeězců či jejich čásí. Zaímco saické vlasnosi se projevují
Vícetransformace Idea afinního prostoru Definice afinního prostoru velké a stejně orientované.
finní ransformace je posunuí plus lineární ransformace má svou maici vzhledem k homogenním souřadnicím využií například v počíačové grafice [] Idea afinního prosoru BI-LIN, afinia, 3, P. Olšák [2] Lineární
VíceDigitální učební materiál
Číslo projku Názv projku Číslo a názv šablony klíčové akvy Dgální učbní marál CZ..07/.5.00/4.080 Zkvalnění výuky prosřdncvím CT / novac a zkvalnění výuky prosřdncvím CT Příjmc podpory Gymnázum, Jvíčko,
VíceDerivace funkce více proměnných
Derivace funkce více proměnných Pro sudeny FP TUL Marina Šimůnková 21. prosince 2017 1. Parciální derivace. Ve výrazu f(x, y) považujeme za proměnnou jen x a proměnnou y považujeme za konsanu. Zderivujeme
VíceV EKONOMETRICKÉM MODELU
J. Arl, Š. Radkovský ANALÝZA ZPOŽDĚNÍ V EKONOMETRICKÉM MODELU VP č. Praha Auoři: doc. Ing. Josef Arl, CSc. Ing. Šěpán Radkovský Názor a sanoviska v éo sudii jsou názor auorů a nemusí nuně odpovída názorům
Více0.1 reseny priklad 4. z
Uvadim dva rsn priklad, abch pokud mozno napravil zmak na cvicni. Js o okomnuju pris.. rsn priklad 4. z 9.. Najd sandardni fundamnalni maici pro Cauchho ulohu = 7 + + 5 = Prislusna maic j 7 5 a jji vlasni
Více7. Soustavy lineárních diferenciálních rovnic.
7 837 4:3 Josf Hkrdla sousavy liárích difrciálích rovic 7 Sousavy liárích difrciálích rovic Příklad 7 3 + 5 + ( ) ξ 3 + ( ) ξ Maicový zápis 3 5 + 3 ( ) ξ ( ) ξ Dfiic 7 (sousava liárích difrciálích rovic
VíceVolba vhodného modelu trendu
8. Splinové funkce Trend mění v čase svůj charaker Nelze jej v sledovaném období popsa jedinou maemaickou křivkou aplikace echniky zv. splinových funkcí: o Řadu rozdělíme na několik úseků o V každém úseku
VícePJS Přednáška číslo 2
PJS Přdnáška číslo Jdnoduché lkromagncké přchodné děj Přdpoklady: onsanní rychlos všch očvých srojů (časové konsany dlší nž u l.-mg. dějů) a v důsldku oho frkvnc lkrckých vlčn. Pops sysému bud provdn pomocí
VíceSeznámíte se s principem integrace substituční metodou a se základními typy integrálů, které lze touto metodou vypočítat.
4 Inegrace subsiucí 4 Inegrace subsiucí Průvodce sudiem Inegrály, keré nelze řeši pomocí základních vzorců, lze velmi časo řeši subsiuční meodou Vzorce pro derivace elemenárních funkcí a věy o derivaci
Víceε, budeme nazývat okolím bodu (čísla) x
Množinu ( ) { R < ε} Okolím bodu Limit O :, kd (, ) j td otvřný intrval ( ε ε ) ε, budm nazývat okolím bodu (čísla).,. Bod R j vnitřním bodm množin R M, jstliž istuj okolí O tak, ž platí O( ) M. M, jstliž
VíceHeteroskedasticita. , což by odpovídalo homoskedasticitě 2 T
Hrosdasca Problém hrosdasc s vzahuj nsjné vlos dagonálních prvů ovaranční mac Σ voru náhodných slož ε jdnorovncového onomrcého modlu. Mac Σ j v omo případě dagonální avša jjí dagonální prv rozpl náhodných
VíceZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK
ZPŮSOBY MODELOVÁNÍ ELASTOMEROVÝCH LOŽISEK Vzhledem ke skuečnosi, že způsob modelování elasomerových ložisek přímo ovlivňuje průběh vniřních sil v oblasi uložení, rozebereme v éo kapiole jednolivé možné
Více10 Lineární elasticita
1 Lineární elasicia Polymerní láky se deformují lineárně elasicky pouze v oblasi malých deformací a velmi pomalých deformací. Hranice mezi lineárním a nelineárním průběhem deformace (mez lineariy) závisí
VíceSchéma modelu důchodového systému
Schéma modelu důchodového sysému Cílem následujícího exu je názorně popsa srukuru modelu, kerý slouží pro kvanifikaci příjmové i výdajové srany důchodového sysému v ČR, a o jak ve varianách paramerických,
VíceIMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA,
IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA, STABILITA. Jednokový impuls (Diracův impuls, Diracova funkce, funkce dela) někdy éž disribuce dela z maemaického hlediska nejde o pravou funkci (přesný popis eorie
VíceVyužijeme znalostí z předchozích kapitol, především z 9. kapitoly, která pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je.
Pravděpodobnos a saisika 0. ČASOVÉ ŘADY Průvodce sudiem Využijeme znalosí z předchozích kapiol, především z 9. kapioly, kerá pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je. Předpokládané znalosi Pojmy
VícePasivní tvarovací obvody RC
Sřední průmyslová škola elekroechnická Pardubice CVIČENÍ Z ELEKTRONIKY Pasivní varovací obvody RC Příjmení : Česák Číslo úlohy : 3 Jméno : Per Daum zadání : 7.0.97 Školní rok : 997/98 Daum odevzdání :
VíceMATEMATIKA II V PŘÍKLADECH
VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA FAKULTA STROJNÍ MATEMATIKA II V PŘÍKLADECH CVIČENÍ Č. Ing. Pera Schreiberová, Ph.D. Osrava 0 Ing. Pera Schreiberová, Ph.D. Vysoká škola báňská Technická
VíceÚVOD DO DYNAMIKY HMOTNÉHO BODU
ÚVOD DO DYNAMIKY HMOTNÉHO BODU Obsah Co je o dnamika? 1 Základní veličin dnamik 1 Hmonos 1 Hbnos 1 Síla Newonov pohbové zákon První Newonův zákon - zákon servačnosi Druhý Newonův zákon - zákon síl Třeí
Více4. PRŮBĚH FUNKCE. = f(x) načrtnout.
Etrém funkc 4. PRŮBĚH FUNKCE Průvodc studim V matmatic, al i v fzic a tchnických oborch s často vsktn požadavk na sstrojní grafu funkc K nakrslní grafu funkc lz dns většinou použít vhodný matmatický softwar.
Více2 VYBRANÉ PRAVDPODOBNOSTNÍ MODELY. as ke studiu: 60 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umt popsat a použít pro popis technických proces:
as sudiu: 6 minu Cíl: o rosudování éo aiol bud um osa a ouží ro ois chnicých rocs: Erlangovo rozdlní Wibullovo rozdlní Logarimico normální rozdlní Vícrozmrné normální rozdlní VÝKLAD. Erlangovo rozdlní
Více02 Systémy a jejich popis v časové a frekvenční oblasti
Modul: Analýza a modlování dynamických biologických dat Přdmět: Linární a adaptivní zpracování dat Autor: Danil Schwarz Číslo a názv výukové dnotky: Systémy a ich popis v časové a frkvnční oblasti Výstupy
VíceUniverzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta BAKALÁŘSKÁ PRÁCE. Martina Čechvalová. Speciální problémy regrese v ekonomii a financích
Univerzia Karlova v Praze Maemaicko-fyzikální fakula BAKALÁŘSKÁ PRÁCE Marina Čechvalová Speciální problémy regrese v ekonomii a financích Kaedra pravděpodobnosi a maemaické saisiky Vedoucí bakalářské práce:
VíceZáklady matematiky pro FEK
Základy matematiky pro FEK 2. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 20 Co nás dneska čeká... Závislé a nezávislé
Více4. Střední radiační teplota; poměr osálání,
Sálavé a průmyslové vyápění (60). Sřední radiační eploa; poměr osálání, operaivní a výsledná eploa.. 08 a.. 08 Ing. Jindřich Boháč TEPLOTY Sřední radiační eploa - r Sálavé vyápění = PŘEVÁŽNĚ sálavé vyápění
VíceAVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších
AVDAT Klasický lineární model, metoda nejmenších čtverců Josef Tvrdík Katedra informatiky Přírodovědecká fakulta Ostravská univerzita Lineární model y i = β 0 + β 1 x i1 + + β k x ik + ε i (1) kde y i
VíceKatedra obecné elektrotechniky Fakulta elektrotechniky a informatiky, VŠB - TU Ostrava 4. TROJFÁZOVÉ OBVODY
Kaedra obecné elekroechniky Fakula elekroechniky a inormaiky, VŠB - T Osrava. TOJFÁZOVÉ OBVODY.1 Úvod. Trojázová sousava. Spojení ází do hvězdy. Spojení ází do rojúhelníka.5 Výkon v rojázových souměrných
Vícezákladní pojmy základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie
Tori v strojírnské tchnologii Ing. Oskar Zmčík, Ph.D. základní pojmy používaná rozdělní vztahy, dfinic výpočty základní pojmy žádnou součást ndokážm vyrobit s absolutní přsností při výrobě součásti dochází
VíceAplikace VAR ocenění tržních rizik
Aplkac VAR ocnění tržních rzk Obsah: Zdroj rzka :... 2 Řízní tržního rzka... 2 Měřní tržního rzka... 3 Modly... 4 Postup výpočtu... 7 Nastavní modlu a gnrování Mont-Carlo scénářů... 7 Vlčny vyjadřující
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK11 Základy ekonometrie Autokorelace Cvičení 5 Zuzana Dlouhá Gauss-Markovy předpoklady Náhodná složka: Gauss-Markovy předpoklady 1. E(u) = náhodné vlivy se vzájemně vynulují. E(uu T ) = σ I n konečný
Více5 GRAFIKON VLAKOVÉ DOPRAVY
5 GRAFIKON LAKOÉ DOPRAY Jak známo, konsrukce grafikonu vlakové dopravy i kapaciní výpočy jsou nemyslielné bez znalosi hodno provozních inervalů a následných mezidobí. éo kapiole bude věnována pozornos
VíceVlny v plazmatu. Lineární vlny - malá porucha určitého v čase i prostoru pomalu proměnného stavu
Vlny v plazmatu linární nlinární Linární vlny - malá porucha určitého v čas i prostoru pomalu proměnného stavu Linární rozvoj vličin a = a + a ( r, t) b= b + b ( r, t) a, b mohou obcně být funkcmi r, t
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základ ekonometrie Odhad klasického lineárního regresního modelu I Cvičení 2 Zuzana Dlouhá Metodologický postup tvor EM 1. Specifikace modelu určení proměnných určení vzájemných vaze mezi proměnnými
VíceNA POMOC FO. Pád vodivého rámečku v magnetickém poli
NA POMOC FO Pád vodivého rámečku v maneickém poli Karel auner *, Pedaoická akula ZČU v Plzni Příklad: Odélníkový rámeček z vodivého dráu má rozměry a,, hmonos m a odpor. Je zavěšen ve výšce h nad horním
VíceModel spotřeby soukromého sektoru (domácností)
Makokonomická analýza přdnáška Modl spořby soukomého skou (domácnosí) Přdpoklady Exisují pouz domácnosi j. uvažujm pouz spořbu nxisují žádné invsic. Exisuj pouz jdn yp spořbního saku. Exisují pouz dvě
VíceParciální funkce a parciální derivace
Parciální funkce a parciální derivace Pro sudeny FP TUL Marina Šimůnková 19. září 2018 1. Parciální funkce. Příklad: zvolíme-li ve funkci f : (x, y) sin(xy) pevnou hodnou y, například y = 2, dosaneme funkci
VíceMetody ešení. Metody ešení
Mtod šní z hldiska kvalit dosažného výsldku ) p ř sné mtod p ř ímé ř šní difrnciálních rovnic, většinou pro jdnoduché konstrukc nap ř. ř šní ohbu prutu p ř ímou intgrací ) p ř ibližné mtod náhrada hldané
VíceFYZIKA 3. ROČNÍK. Nestacionární magnetické pole. Magnetický indukční tok. Elektromagnetická indukce. π Φ = 0. - magnetické pole, které se s časem mění
FYZKA 3. OČNÍK - magntické pol, ktré s s časm mění Vznik nstacionárního magntického pol: a) npohybující s vodič s časově proměnným proudm b) pohybující s vodič s proudm c) pohybující s prmanntní magnt
VíceCvičení k návrhu SSZ. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Cvičení k návrhu SSZ Ing. Michal Dorda, Ph.D. Výpoče mezičasů Ing. Michal Dorda, Ph.D. 2 Výpoče mezičasů Př. 1: Sanove mezičas pro následující siuaci. Vyklizovací dráha vozidla je přímá o délce 20 m, najížděcí
VíceDiferenciální počet funkcí více reálných proměnných SLOŽENÉ FUNKCE. PŘÍKLAD 1 t, kde = =
Diferenciální poče funkcí více reálných proměnných -- SLOŽENÉ FUNKCE PŘÍKLAD Určee derivaci funkce h ( = f( g( g( kde g ( = + g ( = f ( / = e Podle pravidla o derivování složených funkcí více proměnných
VíceBiologické modely. Robert Mařík. 9. listopadu Diferenciální rovnice 3. 2 Autonomní diferenciální rovnice 8
Biologické modely Rober Mařík 9. lisopadu 2008 Obsah 1 Diferenciální rovnice 3 2 Auonomní diferenciální rovnice 8 3 onkréní maemaické modely 11 Dynamická rovnováha poču druhů...................... 12 Logisická
Více5. Využití elektroanalogie při analýze a modelování dynamických vlastností mechanických soustav
5. Využií elekroanalogie při analýze a modelování dynamických vlasnosí mechanických sousav Analogie mezi mechanickými, elekrickými či hydraulickými sysémy je známá a lze ji účelně využíva při analýze dynamických
VícePráce a výkon při rekuperaci
Karel Hlava 1, Ladislav Mlynařík 2 Práce a výkon při rekuperaci Klíčová slova: jednofázová sousava 25 kv, 5 Hz, rekuperační brzdění, rekuperační výkon, rekuperační energie Úvod Trakční napájecí sousava
VíceMetodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržitelnost projektů
OPERAČNÍ PROGRAM ŽIVOTNÍ PROSTŘEDÍ EVROPSKÁ UNIE Fond soudržnosi Evropský fond pro regionální rozvoj Pro vodu, vzduch a přírodu Meodika zpracování finanční analýzy a Finanční udržielnos projeků PŘÍLOHA
VíceVlny v plazmatu. Lineární vlny - malá porucha určitého stacionárního konstantního nebo v čase a/nebo v prostoru pomalu proměnného stavu
Vlny v plazmatu linární nlinární Linární vlny - malá porucha určitého stacionárního konstantního nbo v čas a/nbo v prostoru pomalu proměnného stavu Linární rozvoj vličin a a+ a(,) rt b b+ b(,) rt a, b
VíceDERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE. y y
Předmě: Ročník: Vvořil: Daum: MATEMATIKA ČTVRTÝ Mgr Tomáš MAŇÁK 5 srpna Název zpracovaného celku: DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE DERIVACE A MONOTÓNNOST FUNKCE je monoónní na celém svém deiničním oboru D
VíceOBJÍMKA VÁZANÁ PRUŽINOU NA NEHLADKÉM OTOČNÉM RAMENI
OBJÍMKA VÁZANÁ RUŽINOU NA NELAKÉM OTOČNÉM RAMENI SEIFIKAE ROBLÉMU Rameno čvercového průřezu roue konanní úhlovou rychloí ω Na něm e nasazena obímka hmonoi m s koeicienem ření mezi ní a ěnami ramene Obímka
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometrie LS 2014/15 Cvičení 7: Autokorelace LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE 1. Autokorelace - teorie Zopakujte si G-M
Více7. INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU
Indexy základní, řeězové a empo přírůsku Aleš Drobník srana 1 7. INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU V kapiole Indexy při časovém srovnání jsme si řekli: Časové srovnání vzniká, srovnáme-li jednu
VíceStatika 1. Miroslav Vokáč ČVUT v Praze, Fakulta architektury. Statika 1. M. Vokáč. Plocha.
Saika 1 Saika 1 2. přednáška ové veličin Saický momen Těžišě Momen servačnosi Hlavní ěžiš ové os a hlavní cenrální momen servačnosi Elipsa servačnosi Miroslav Vokáč miroslav.vokac@klok.cvu.cz Konrolní
Více9 Viskoelastické modely
9 Viskoelasické modely Polymerní maeriály se chovají viskoelasicky, j. pod vlivem mechanického namáhání reagují současně jako pevné hookovské láky i jako viskózní newonské kapaliny. Viskoelasické maeriály
VíceZáklady maticového počtu Matice, determinant, definitnost
Základy maticového počtu Matice, determinant, definitnost Petr Liška Masarykova univerzita 18.9.2014 Matice a vektory Matice Matice typu m n je pravoúhlé (nebo obdélníkové) schéma, které má m řádků a n
Více5EN306 Aplikované kvantitativní metody I
5EN306 Aplikované kvaniaivní meod I Přednáška 3 Zuzana Dlouhá Předmě a srukura kurzu. Úvod: srukura empirických výzkumů. vorba ekonomických modelů: eorie 3. Daa: zdroje a p da, význam popisných charakerisik
VíceMnožinu všech matic typu m n nad tělesem T budeme označovat M m n (T ), množinu všech čtvercových matic stupně n nad T pak M n (T ).
Matice Definice 4.1 Necht (T ; +, je číselné těleso, m, n N a dále necht a ij T pro všechny indexy i = 1, 2,..., m a j = 1, 2,..., n. Potom schéma a 11 a 12... a 1n a 21 a 22... a 2n... = (a ij m n a m1
VíceFyzikální korespondenční seminář MFF UK
Úloha V.E... sladíme 8 bodů; průměr 4,65; řešilo 23 sudenů Změře závislos eploy uhnuí vodného rozoku sacharózy na koncenraci za amosférického laku. Pikoš v zimě sladil chodník. eorie Pro vyjádření koncenrace
VíceMaxwellovy a vlnová rovnice v obecném prostředí
Maxwellovy a vlnová rovnie v obeném prosředí Ing. B. Mihal Malík, Ing. B. Jiří rimas TCHNICKÁ UNIVRZITA V LIBRCI Fakula meharoniky, informaiky a mezioborovýh sudií Teno maeriál vznikl v rámi proeku SF
VíceStavový model a Kalmanův filtr
Stavový model a Kalmanův filtr 2 prosince 23 Stav je veličina, kterou neznáme, ale chtěli bychom znát Dozvídáme se o ní zprostředkovaně prostřednictvím výstupů Příkladem může býapř nějaký zašuměný signál,
VíceTestování hypotéz o parametrech regresního modelu
Statistika II Katedra ekonometrie FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Lineární regresní model kde Y = Xβ + e, y 1 e 1 β y 2 Y =., e = e 2 x 11 x 1 1k., X =....... β 2,
VíceMatematika v automatizaci - pro řešení regulačních obvodů:
. Komplexní čísla Inegrovaná sřední škola, Kumburská 846, Nová Paka Auomaizace maemaika v auomaizaci Maemaika v auomaizaci - pro řešení regulačních obvodů: Komplexní číslo je bod v rovině komplexních čísel.
VíceTestování hypotéz o parametrech regresního modelu
Testování hypotéz o parametrech regresního modelu Ekonometrie Jiří Neubauer Katedra kvantitativních metod FVL UO Brno kancelář 69a, tel. 973 442029 email:jiri.neubauer@unob.cz Jiří Neubauer (Katedra UO
Více1.3.4 Rovnoměrně zrychlený pohyb po kružnici
34 Rovnoměrně zrychlený pohyb po kružnici Předpoklady: 33 Opakování: K veličinám popisujícím posuvný pohyb exisují analogické veličiny popisující pohyb po kružnici: rovnoměrný pohyb pojíko rovnoměrný pohyb
VíceEKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu
EKONOMETRIE 6. přednáška Modely národního důchodu Makroekonomické modely se zabývají modelováním a analýzou vzahů mezi agregáními ekonomickými veličinami jako je důchod, spořeba, invesice, vládní výdaje,
Více4EK211 Základy ekonometrie
4EK Základy ekonometrie Odhad klasického lineárního regresního modelu II Cvičení 3 Zuzana Dlouhá Klasický lineární regresní model - zadání příkladu Soubor: CV3_PR.xls Data: y = maloobchodní obrat potřeb
VíceDiferenciální rovnice 1. řádu
Kapiola Diferenciální rovnice. řádu. Lineární diferenciální rovnice. řádu Klíčová slova: Obyčejná lineární diferenciální rovnice prvního řádu, pravá srana rovnice, homogenní rovnice, rovnice s nulovou
VíceMatematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic
Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je
VíceVojtěch Janoušek: III. Statistické zpracování a interpretace analytických dat
Vojěch Janoušek: III. Sascké zpracování a nerpreace analyckých da Úvod III. Zpracování a nerpreace analyckých da Sascké vyhodnocení analyckých da Zdroje chyb, přesnos a správnos analýzy Sysemacké chyby,
Více1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou
VíceTeorie obnovy. Obnova
Teorie obnovy Meoda operačního výzkumu, kerá za pomocí maemaických modelů zkoumá problémy hospodárnosi, výměny a provozuschopnosi echnických zařízení. Obnova Uskuečňuje se až po uplynuí určiého času činnosi
Více1. Určíme definiční obor funkce, její nulové body a intervaly, v nichž je funkce kladná nebo záporná.
Matmatika I část II Graf funkc.. Graf funkc Výklad Chcm-li určit graf funkc můžm vužít přdchozích znalostí a určit vlastnosti funkc ktré shrnm do níž uvdných bodů. Můž s stát ž funkc něktrou z vlastností
VíceAnalýza rizikových faktorů při hodnocení investičních projektů dle kritéria NPV na bázi EVA
4 mezinárodní konference Řízení a modelování finančních rizik Osrava VŠB-U Osrava, Ekonomická fakula, kaedra Financí 11-12 září 2008 Analýza rizikových fakorů při hodnocení invesičních projeků dle kriéria
Více18AEK Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad. Řešení domácích úkolů č. 1 a 2 příklad 1
18AEK Aplikovaná ekonometrie a teorie časových řad Řešení domácích úkolů č. 1 a 2 příklad 1 Obecné pravidlo pro všechny testy Je stanovena nulová hypotéza: H 0 Je stanovena alternativní hypotéza: H A Je
VíceUNIVERZITA PARDUBICE FAKULTA CHEMICKO-TECHNOLOGICKÁ. Katedra fyziky ZÁKLADY FYZIKY I. Pro obory DMML, TŘD a AID prezenčního studia DFJP
NVEZTA PADBCE FAKLTA CHEMCKO-TECHNOLOGCKÁ Kadra fyzky ZÁKLADY FYZKY Pro obory DMML, TŘD a AD prznčního suda DFJP NDr. Jan Z a j í c, CSc., 005 3. ELEKTCKÝ POD 3. ZÁKLADNÍ POJMY Pod pojmm lkrcký proud chápm
Více= μ. (NB.3.1) L kde bezrozměrný kritický moment μ cr je: Okrajové podmínky při kroucení Krouticí zatížení α β. (volná deplanace) obecné 3,7 1,08
Kroucení NB. Vniřní síl od kroucení Výsledk jednodušené analý pruů oevřeného průřeu se anedbáním účinku prosého kroucení ve smslu 6..7.(7) le upřesni na ákladě následující modifikované analogie ohbu a
Více1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.
Testy hypotéz na základě více než 2 výběrů 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Testy hypotéz na základě více než 2 výběrů Na analýzu rozptylu lze pohlížet v podstatě
VíceINTERGRÁLNÍ POČET. PRIMITIVNÍ FUNKCE (neurčitý integrál)
INTERGRÁLNÍ POČET Motivac: Užití intgrálního počtu spočívá mj. v výpočtu obsahu rovinného obrazc ohraničného různými funkcmi příp. čarami či v výpočtu objmu rotačního tělsa, vzniklého rotací daného obrazc
VícePOPIS OBVODŮ U2402B, U2405B
Novodvorská 994, 142 21 Praha 4 Tel. 239 043 478, Fax: 241 492 691, E-mail: info@asicenrum.cz ========== ========= ======== ======= ====== ===== ==== === == = POPIS OBVODŮ U2402B, U2405B Oba dva obvody
Více( ) Základní transformace časových řad. C t. C t t = Μ. Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1
Makroekonomická analýza Popisná analýza ekonomických časových řad (ii) 1 Základní ransformace časových řad Veškeré násroje základní korelační analýzy, kam paří i lineární regresní (ekonomerické) modely
VíceSkupinová obnova. Postup při skupinové obnově
Skupinová obnova Při skupinové obnově se obnovují všechny prvky základního souboru nebo určiá skupina akových prvků najednou. Posup při skupinové obnově prvky, jež selžou v určiém období, je nuno obnovi
Více10. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA. slide 1
10. AGREGÁTNÍ NABÍDKA A PHILLIPSOVA KŘIVKA slid 1 Přdmětm přdnášky jsou tři modly agrgátní nabídky, v ktrých v krátkém období výstup pozitivně závisí na cnové hladině. Krátkodobý invrzní vztah mzi inflací
VíceVybrané metody statistické regulace procesu pro autokorelovaná data
XXVIII. ASR '2003 Seminar, Insrumens and Conrol, Osrava, May 6, 2003 239 Vybrané meody saisické regulace procesu pro auokorelovaná daa NOSKIEVIČOVÁ, Darja Doc., Ing., CSc. Kaedra konroly a řízení jakosi,
VíceEI GI. bezrozměrný parametr působiště zatížení vzhledem ke středu smyku ζ g =
NB.3 NB.3.1 Rosah planosi Pružný kriický momen π I µ cr 1 + κ w + ζ k 诲诲쩎睃睅 睅 a s 5 s ( + ) I A 1 ψ f )I (hf / ) (1) Posup uvedený v éo příloe je vhodný pro výpoče kriického momenu nosníků konsanního dvojose
Více2. Frekvenční a přechodové charakteristiky
rkvnční a přchodové charaktristiky. rkvnční a přchodové charaktristiky.. Obcný matmatický popis Přchodové a frkvnční charaktristiky jsou důlžitým prostřdkm pro analýzu a syntézu rgulačních obvodů a tdy
VíceVěstník ČNB částka 16/2004 ze dne 25. srpna 2004
Třídící znak 1 0 6 0 4 6 1 0 ŘEDITEL SEKCE BANKOVNÍCH OBCHODŮ VYHLAŠUJE Ú P L N É Z N Ě N Í OPATŘENÍ ČESKÉ NÁRODNÍ BANKY Č. 2/2003 VĚST. ČNB, KTERÝM SE STANOVÍ MINIMÁLNÍ VÝŠE LIKVIDNÍCH PROSTŘEDKŮ A PODMÍNKY
VíceLABORATORNÍ CVIENÍ Stední prmyslová škola elektrotechnická
Sední rmslová škola elekroechnická a Všší odborná škola, Pardubice, Karla IV. 3 LABORATORNÍ CVIENÍ Sední rmslová škola elekroechnická Píjmení: Hladna íslo úloh: 2 Jméno: Jan Daum mení: 3. ÍJNA 2006 Školní
VíceANALÝZA KATEGORIÁLNÍCH DAT PROBLÉM VÍCENÁSOBNÉ VOLBY V ODPOVĚDI. Julie Rendlová. Robust, Jeseníky,
ANALÝZA KATEGORIÁLNÍCH DAT PROBLÉM VÍCENÁSOBNÉ VOLB V ODPOVĚDI Juli Rndlová Katdra matmatické analýzy a aplikací matmatiky, Přírodovědcká fakulta, Univrzita Palackého v Olomouci Robust, Jsníky, 5. 9. 26
VíceOBECNÁ LOKÁLNĚ PODEPŘENÁ ŽELEZOBETONOVÁ STROPNÍ KONSTRUKCE
OBECNÁ LOÁLNĚ PODEPŘENÁ ŽELEZOBETONOÁ STROPNÍ ONSTRUCE Je dán železobeonový monoliický skele (viz schéma konsrukce). Sousední desková pole jsou zaížena rozdílným užiným zaížením. Meodou součových momenů
Víceβ 1 β Y L a tím i ekonomicky názorně interpretovatelný vztah o závislosti veličiny L K (vybavenost práce kapitálem).přitažlivost
3 Klasické funkční vary v eorii produkce 3. COBB- DOUGLASova produkční funkce Teno funkční var popisuje vzah mezi produkcí a výrobními fakory práce a kapiál mocninným vyjádřením j. (3.) K kde se pro paramery
Více