Univerzita Pardubice FAKULTA CHEMICKO TECHNOLOGICKÁ
|
|
- Daniel Bílek
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Univerzita Pardubice FAKULA CHEMICKO ECHNOLOGICKÁ MEODY S LAENNÍMI PROMĚNNÝMI A KLASIFIKAČNÍ MEODY SEMINÁRNÍ PRÁCE LICENČNÍHO SUDIA Statistické zracování dat ři kontrole jakosti Ing. Karel Dráela, CSc. Brno 00
2 Příklad : Vyočtěte algoritmem NIPALS. latentní roměnnou z matice 6 A Nejrve vyočteme vektor aritmetických růměrů x 4 a vektor směrodatných odchylek s. Standardizací obdržíme matici Protože všechny slouce mají stejnou variabilitu, vezmeme za rvní odhad hlavní komonenty t nař. rvní slouec: 0 t A Po dosazení do vztahu a znormováním odle ( t t) N ) t ( A získáme očáteční odhad vektru míry řísěvků odhadu vektoru hlavní komonenty t. Dosazením ak do vztahu ( A t ) získáme odhad hlavní komonenty t. Iteračním oakováním tohoto ostuu dostaneme stabilní rozklad vektorů t a. Konvergenční kritérium má tvar d ( tnové tstaré) ( tnové tstaré) ( tnovétstaré) Výočet se ukončí, je-li d/n <0-0. Jednotlivé kroky udává tabulka. abulka č. - Vyočítané vektory latentních roměnných a zátěží Číslo Vektor zátěží () Normovaný vektor Vektor hlavní komonenty oakování zátěží -0,5-0,6667-0,3333-0,6667 -,3333-0,3334,6667 0,6750-0,4500-0,6750 0,6396-0,464-0,6396 -,79-0,464, ,634-0,450-0,634 0,63-0,4508-0,63 -,63-0,4508,73 4 0,689-0,4574-0,689 0,688-0,4573-0,688 -,577-0,4573, ,68-0,459-0,68 0,68-0,459-0,68 -,564-0,459, ,680-0,4595-0,680 0,680-0,4595-0,680 -,56-0,4596, ,679-0,4596-0,679 0,680-0,4597-0,680 -,559-0,4597, ,680-0,4597-0,680 0,680-0,4597-0,680 -,559-0,4597,756
3 Metodou NIPALS jsme získali o 8. oakování hodnoty shodné s údaji o 7. oakování (viz tabulka). Určili jsme tedy stabilní vektory (vektor rvní latentní roměnné i vektor zátěže). První latentní roměnná má následující hodnotu: t Vektor zátěže této latentní roměnné je:,559 0,680 0,4597 0,4597,756 0,680 Příklad : S oužitím vhodných kritérií určete nezbytný očet latentních roměnných, bylo-li z dat určeno: PRESS (0) = S (0) = 00, PRESS () = 0, S () = 0, PRESS () = 3.4, PRESS (3) = 3.45, S (3) = K určení nezbytného očtu latentních roměnných oužijeme Woldovo kritérium založené na oměru hodnoty PRESS (P) a hodnoty S R (P-) PRESS (P) / S R (P-). Zařazení další (P+) latentní roměnné je nevhodné, je-li hodnota kritéria větší než P = : PRESS () / S R (0) = 0. P = : PRESS () / S R () = 0.35 P = 3: PRESS (3) / S R () =.0 Protože ro P = 3 je hodnota kritéria větší než 0.95, není čtvrtá latentní roměnná již významná. Příklad 3: Odhadněte hodnotu chybějícího rvku A [,], jestliže výočtem z nekomletní matice byly určeny vektory = a t = Prvky zdrojové matice odovídající -té latentní roměnné lze rekonstruovat odle vzorce red A t Odtud odhad hodnoty rvku A [,] je,340 0, 75 0,567 0,589 0,589 0, 735 0,54 0, 43 0,54 0,54 0,398-0, 3 0,378 0,378, 076,3 0,878, 067, 067 Pomocí krátkého cyklu byla stanovena hodnota rvku A [,] = -0,3.
4 Příklad 4: Výočtem metodou PCA byly určeny vektory = a Vyberte rerezentativní slouce charakterizující nejlée zdrojovou matici. Vektory a ředstavují míru řísěvku řslušné latentní roměnné k oisu variability slouců zdrojové matice. Vektor je slouec čtvrtý a vektor 0.96 a třetí Příklad 5: nám říká, že rerezentativním sloucem zdrojové matice, že rerezentativním sloucem je slouec rvní Vysvětlete, roč vysvětlená variabilita je ři výočtu metodou FA vždy nižší, než ři výočtu metodou PCA. Je to zůsobeno tím, že z hlediska faktorové analýzy je metoda PCA ovažována za úlnou komonentní analýzu (neboť omocí hlavních komonent lze řesně rerodukovat variabilitu zdrojové matice) a metoda FA za neúlnou komonentní analýzu (neboť řiouští existenci matice jedinečností, která ředstavuje část variability nevysvětlitelné solečnými faktory). Příklad 6: Výočtem metodou kanonických korelací bylo zjištěno: 0.97 X X X X 4 = Y Y r = X X X X 4 = Y Y r = 0.5 Vyočtěte skuinový korelační koeficient a interretujte výsledky. Skuinový korelační koeficient R vyočteme ze vztahu R r r tj. R = 0.770, R = tj. výsledek oisuje 77 % variability dat. Z rvní rovnice vidíme, že na arametry Y a Y má arametr X 3 zanedbatelný vliv vzhledem k ostatním arametrům, ostatní arametry mají vliv stejný. Z druhé rovnice vidíme, že na arametry Y a Y má výrazný vliv arametr, vliv ostatních arametrů je nevýrazný. Znaménka mají stejný smysl jako v klasické regresi. Příklad 7: Uveďte tyický konkrétní říklad vhodný ro zracování metodou PLS. ) Při rozlišování říbuznosti jedlí byly oužity morfologické znaky na semenech (váha, tvar a rozměry semene, očet semen v šišce, tvar šišky) a chemické vlastnosti silic v semenech (jejich rocentuální zastouení)
5 Bylo zjištěno, že říbuznost mezi jedlemi lze sledovat nejen morfologickými znaky, ale i chemicky a byla zde nalezena závislost. ) Při výzkumu mechanických vlastností dřeva byly také zkoumány fyzikální vlastnosti dřeva v rámci letokruhu (šířka letního a jarního dřev, jejich hustota, síla buněčných stěn). yto fyzikální vlastnosti dřeva závisí mimo jiné na klimatických faktorech. Metodou PLS je tedy možné zjistit závislost mezi klimatickými charakteristikami (teloty, srážky, sluneční svit, aod.) a fyzikálními vlastnostmi dřeva letokruhů. Příklad 8: Jeden objekt je charakterizován metrckými znaky [A](,0), druhý [B](3,8), třetí [C] (4,9), čtvrtý [D](0,4) a átý [E](,5). Vyočtěte matici vzdáleností v Euklidově metrice a roveďte shlukování metodou růměrné vazby. Výsledky interretujte graficky. Matice vzdáleností znaků má tvar A 0 B.4 0 C D E A B C D E Nejmenší vzdálenost mají rvky B-C a D-E. Vytvořme tak rvní shluky, sočteme těžiště nových shluků a vyočteme matici vzdáleností: A 0 B-C. 0 D-E Zde má nejmenší vzdálenost shluky B-C a A. Vytvoříme z nich shluk, sočteme těžiště nového shluku a vyočteme matici vzdáleností: A-B-C 0 D-E Výsledný dendrogram je uveden na obrázku. Vylývá z něho, že rvně se sloučí body C a B a D a E na vzdálenosti,4, oté se ke shluku BC řidá bod A na vzdálenosti, a vytvoří se výsledné shluky ABC a DE. y si jsou značně neodobné, k jejich sloučení dojde až na vzdálenosti 8.75.
6 A B,4 8,75 C, D E Obrázek Dendrogram shlukování metodou růměrné vazby Příklad 9 oto je ouze názor nechemika, který v životě v chemické výrobě nebyl: Vzhledem k tomu, že kontrola kvality v chemické výrobě je značně náročná a drahá, bylo by možné rozkoumat možnost redukce kontrol kvality omocí vícerozměrné analýzy, která by ukázala, zda některé zkoušky netestují odobné vlastnosti, tedy metodou PCA se okusit snížit očet sledovaných roměnných a tím i rováděných testů kvality. Je nutné sledovat otimální oměr komonent, rotože to má vliv na kvalitu výsledného roduktu. Dále je možné rozkoumat, zda nejsou rozdíly v kvalitě výroby mezi směnami, v říadě, že ano, zjistit říčiny.
3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody
3. Metody s latentními roměnnými a klasifikační metody Otázka č. Vyočtěte algoritmem IPALS. latentní roměnnou z matice A[řádek,slouec]: A[,]=, A[,]=, A[3,]=3, A[,]=, A[,]=, A[3,]=0, A[,3]=6, A[,3]=4, A[3,3]=.
VíceMetody s latentními proměnnými a klasifikační metody
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie etody s latentními roměnnými a klasifikační metody Ing. Roman Slavík V Bohumíně 4.4. ŽDB a.s. Příklad č. Vyočtěte algoritmem
VíceUniverzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie
Univerzita Pardubice 8. licenční studium chemometrie Statistické zpracování dat při managementu jakosti Semestrální práce Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody Ing. Jan Balcárek, Ph.D. vedoucí
VíceFakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. 3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody
Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie 3.2 Metody s latentními proměnnými a klasifikační metody Vypracoval: Ing. Tomáš Nekola Studium: licenční Datum: 21. 1. 2008 Otázka 1. Vypočtěte
VíceProfilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy
Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy Autor práce : RNDr. Ivo Beroun,CSc. Vedoucí práce: prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. PROFILOVÁNÍ Profilování = klasifikace a rozlišování
Více7. VÝROBNÍ ČINNOST PODNIKU
7. Výrobní činnost odniku Ekonomika odniku - 2009 7. VÝROBNÍ ČINNOST PODNIKU 7.1. Produkční funkce teoretický základ ekonomiky výroby 7.2. Výrobní kaacita Výrobní činnost je tou činností odniku, která
VíceZpůsobilost. Data a parametry. Menu: QCExpert Způsobilost
Zůsobilost Menu: QExert Zůsobilost Modul očítá na základě dat a zadaných secifikačních mezí hodnoty různých indexů zůsobilosti (caability index, ) a výkonnosti (erformance index, ). Dále jsou vyočítány
Vícezadání: Je dán stejnosměrný motor s konstantním magnetickým tokem, napájen do kotvy, indukčnost zanedbáme.
Teorie řízení 004 str. / 30 PŘÍKLAD zadání: Je dán stejnosměrný motor s konstantním magnetickým tokem, naájen do kotvy, indukčnost zanedbáme. E ce ω a) Odvoďte řenosovou funkci F(): F( ) ω( )/ u( ) b)
VíceNárodní informační středisko pro podporu jakosti
Národní informační středisko ro odoru jakosti Konzultační středisko statistických metod ři NIS-PJ Analýza zůsobilosti Ing. Vratislav Horálek, DrSc. ředseda TNK 4: Alikace statistických metod Ing. Josef
Více1.3.3 Přímky a polopřímky
1.3.3 římky a olořímky ředoklady: 010302 edagogická oznámka: oslední říklad je oakování řeočtu řes jednotku. okud hodina robíhá dobře, dostanete se k němu řed koncem hodiny. edagogická oznámka: Nakreslím
VíceProtokol o provedeném měření
Fyzikální laboratoře FLM Protokol o rovedeném měření Název úlohy: Studium harmonického ohybu na ružině Číslo úlohy: A Datum měření: 8. 3. 2010 Jméno a říjmení: Viktor Dlouhý Fakulta mechatroniky TU, I.
VíceFakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Licenční studium Statistické zpracování dat při managementu jakosti. Semestrální práce:
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Statistické zpracování dat při managementu jakosti Semestrální práce: METODY S LATENTNÍMI PROMĚNNÝMI A KLASIFIKAČNÍ
VíceVýpočet svislé únosnosti osamělé piloty
Inženýrský manuál č. 13 Aktualizace: 04/2016 Výočet svislé únosnosti osamělé iloty Program: Soubor: Pilota Demo_manual_13.gi Cílem tohoto inženýrského manuálu je vysvětlit oužití rogramu GEO 5 PILOTA ro
VíceSTATISTICKÉ METODY. (kombinovaná forma, 8.4., 20.5. 2012) Matěj Bulant, Ph.D., VŠEM
STATISTICKÉ METODY A DEMOGRAFIE (kombinovaná forma, 8.4., 2.5. 22) Matěj Bulant, Ph.D., VŠEM Řekli o statistice Věřím ouze těm statistikám, které jsem sám zfalšoval. Tři stuně lži - lež, hnusná lež, statistika.
VíceLaplaceova transformace.
Lalaceova transformace - studijní text ro cvičení v ředmětu Matematika -. Studijní materiál byl řiraven racovníky katedry E. Novákovou, M. Hyánkovou a L. Průchou za odory grantu IG ČVUT č. 300043 a v rámci
VíceÚvěr a úvěrové výpočty 1
Modely analýzy a syntézy lánů MAF/KIV) Přednáška 8 Úvěr a úvěrové výočty 1 1 Rovnice úvěru V minulých řednáškách byla ro stav dluhu oužívána rovnice 1), kde ředokládáme, že N > : d = a b + = k > N. d./
VícePravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz
Pravděodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@niax.cz Pravděodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, tyy dat, variabilita, frekvenční analýza
VíceTermodynamické základy ocelářských pochodů
29 3. Termodynamické základy ocelářských ochodů Termodynamika ůvodně vznikla jako vědní discilína zabývající se účinností teelných (arních) strojů. Později byly termodynamické zákony oužity ři studiu chemických
VíceCVIČENÍ Z ELEKTRONIKY
Střední růmyslová škola elektrotechnická Pardubice CVIČENÍ Z ELEKRONIKY Harmonická analýza Příjmení : Česák Číslo úlohy : Jméno : Petr Datum zadání :.1.97 Školní rok : 1997/98 Datum odevzdání : 11.1.97
VíceCvičná bakalářská zkouška, 1. varianta
jméno: studijní obor: PřF BIMAT počet listů(včetně tohoto): 1 2 3 4 5 celkem Cvičná bakalářská zkouška, 1. varianta 1. Matematická analýza Najdětelokálníextrémyfunkce f(x,y)=e 4(x y) x2 y 2. 2. Lineární
VíceVýpočet svislé únosnosti osamělé piloty
Inženýrský manuál č. 13 Aktualizace: 06/2018 Výočet svislé únosnosti osamělé iloty Program: Soubor: Pilota Demo_manual_13.gi Cílem tohoto inženýrského manuálu je vysvětlit oužití rogramu GEO 5 PILOTA ro
VícePARALELNÍ PROCESY A PROGRAMOVÁNÍ
PARALELNÍ PROCESY A PROGRAMOVÁNÍ 6 Analýza složitosti algoritmů - cena, ráce a efektivita Ing. Michal Bližňák, Ph.D. Zlín 2013 Tento studijní materiál vznikl za finanční odory Evroského sociálního fondu
VíceDynamické programování
ALG Dynamické rogramování Nejdelší rostoucí odoslounost Otimální ořadí násobení matic Nejdelší rostoucí odoslounost Z dané oslounosti vyberte co nejdelší rostoucí odoslounost. 5 4 9 5 8 6 7 Řešení: 4 5
VíceStatistická analýza dat - Indexní analýza
Statistiká analýza dat Indexní analýza Statistiká analýza dat - Indexní analýza Index mohou být:. Stejnorodýh ukazatelů. Nestejnorodýh ukazatelů Index se skládají ze dvou složek:... intenzita (úroveň znaku)...
Více2.3.6 Práce plynu. Předpoklady: 2305
.3.6 Práce lynu Předoklady: 305 Děje v lynech nejčastěji zobrazujeme omocí diagramů grafů závislosti tlaku na objemu. Na x-ovou osu vynášíme objem a na y-ovou osu tlak. Př. : Na obrázku je nakreslen diagram
VíceUniverzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti. Autor práce: Přednášející: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc Zpracovávaná data jsou
Vícemůžeme toto číslo považovat za pravděpodobnost jevu A.
RAVDĚODOBNOST - matematická discilína, která se zabývá studiem zákonitostí, jimiž se řídí hromadné náhodné jevy - vytváří ravděodobnostní modely, omocí nichž se snaží ostihnout náhodné rocesy. Náhodné
Více5 Teorie selekce a složky genetické změny
část 4. (rough draft version) 5 Teorie selekce a složky genetické změny Princiy genetického zlešení omocí selekce Kvantitativně genetický řístu v tradičních šlechtitelských rogramech Část ozorovaných rozdílů
Více3.4 Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat
3. Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat. Metoda hlavních komponent PCA Zadání: Byly provedeny analýzy chladící vody pro odběrové místa. Byly stanoveny parametry - ph, vodivost, celková
VíceCvičení z termomechaniky Cvičení 5.
Příklad V komresoru je kontinuálně stlačován objemový tok vzduchu *m 3.s- + o telotě 0 * C+ a tlaku 0, *MPa+ na tlak 0,7 *MPa+. Vyočtěte objemový tok vzduchu vystuujícího z komresoru, jeho telotu a říkon
VícePříklad 2: Obsah PCB v játrech zemřelých lidí. Zadání: Data: Program:
Příklad 2: Obsah PCB v játrech zemřelých lidí Zadání: V rámci Monitoringu zdraví byly měřeny koncentrace polychlorovaných bifenylů vjátrech lidí zemřelých náhodnou smrtí ve věku 40 let a více. Sedm vybraných
VíceDynamika populací. s + W = 1
Je-li oulace v genetické rovnováze, je stabilizovaná bez dalšího vývoje - evoluční stagnace. V reálných oulacích zvířat a rostlin, kdy nejsou slňovány výše zmíněné odmínky rovnováhy, je H.-W. genetická
Více1.5.2 Mechanická práce II
.5. Mechanická ráce II Předoklady: 50 Př. : Jakou minimální ráci vykonáš ři řemístění bedny o hmotnosti 50 k o odlaze o vzdálenost 5 m. Příklad sočítej dvakrát, jednou zanedbej třecí sílu mezi bednou a
Více7.5.13 Rovnice paraboly
7.5.1 Rovnice arabol Předoklad: 751 Př. 1: Seiš všechn rovnice ro arabol a nakresli k nim odovídající obrázk. Na každém obrázku vznač vzdálenost. = = = = Pedagogická oznámka: Sesání arabol je důležité,
VíceSTATISTICKÉ METODY A DEMOGRAFIE
STATISTICKÉ METODY A DEMOGRAFIE (kombinovaná forma, 8.4., 2.5., 7.6. 22) Matěj Bulant, Ph.D., VŠEM Řekli o statistice Věřím ouze těm statistikám, které jsem sám zfalšoval. Tři stuně lži - lež, hnusná lež,
VícePokud světlo prochází prostředím, pak v důsledku elektromagnetické interakce s částicemi obsaženými
1 Pracovní úkoly 1. Změřte závislost indexu lomu vzduchu na tlaku n(). 2. Závislost n() zracujte graficky. Vyneste také závislost závislost vlnové délky sodíkové čáry na indexu lomu vzduchu λ(n). Proveďte
VíceAnalytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii
KM/GVS Geometrické vidění světa (Design) nalytická metoda aneb Využití vektorů v geometrii Použité značky a symboly R, C, Z obor reálných, komleních, celých čísel geometrický vektor R n aritmetický vektor
VíceVyhodnocení průměrných denních analýz kalcinátu ananasového typu. ( Metoda hlavních komponent )
Vyhodnocení průměrných denních analýz kalcinátu ananasového typu. ( Metoda hlavních komponent ) Zadání : Titanová běloba (TiO ) se vyrábí ve dvou základních krystalových modifikacích - rutilové a anatasové.
Více7. Měření dutých objemů pomocí komprese plynu a určení Poissonovy konstanty vzduchu Úkol 1: Určete objem skleněné láhve s kohoutem kompresí plynu.
7. Měření dutých objemů omocí komrese lynu a určení Poissonovy konstanty vzduchu Úkol : Určete objem skleněné láhve s kohoutem komresí lynu. Pomůcky Měřený objem (láhev s kohoutem), seciální lynová byreta
VícePředpjatý beton Přednáška 6
Předjatý beton Přednáška 6 Obsah Změny ředětí Okamžitým ružným řetvořením betonu Relaxací ředínací výztuže Přetvořením oěrného zařízení Rozdílem telot ředínací výztuže a oěrného zařízení Otlačením betonu
VíceTéma 7: Přímý Optimalizovaný Pravděpodobnostní Výpočet POPV
Téma 7: Přímý Otimalizovaný Pravděodobnostní Výočet POPV Přednáška z ředmětu: Pravděodobnostní osuzování konstrukcí 4. ročník bakalářského studia Katedra stavební mechaniky Fakulta stavební Vysoká škola
VíceZákon o vyrovnání relativní mezní produktivity (MP) (týká se výrobce), pro výrobce užitek = produktivita, chová se jako viz výše MU
Úvod do ekonomické teorie (body k řednášce) zásadní konstatování (A + B): (A) Užitek (Utilita) vyjadřuje míru usokojení sotřebitele ři získání určitého statku (výrobku, služby) Užitek je určen ředevším:
Více1.5.5 Potenciální energie
.5.5 Potenciální energie Předoklady: 504 Pedagogická oznámka: Na dosazování do vzorce E = mg není nic obtížnéo. Problém nastává v situacíc, kdy není zcela jasné, jakou odnotu dosadit za. Hlavním smyslem
VíceObr. V1.1: Schéma přenosu výkonu hnacího vozidla.
říklad 1 ro dvounáravové hnací kolejové vozidlo motorové trakce s mechanickým řenosem výkonu určené následujícími arametry určete moment hnacích nárav, tažnou sílu na obvodu kol F O. a rychlost ři maximálním
VíceSpojitá náhodná veličina
Lekce 3 Sojitá náhodná veličina Příad sojité náhodné veličiny je komlikovanější, než je tomu u veličiny diskrétní Je to dáno ředevším tím, že jednotková ravděodobnost jistého jevu se rozkládá mezi nekonečně
VíceRegresní analýza 1. Regresní analýza
Regresní analýza 1 1 Regresní funkce Regresní analýza Důležitou statistickou úlohou je hledání a zkoumání závislostí proměnných, jejichž hodnoty získáme při realizaci experimentů Vzhledem k jejich náhodnému
VícePříklady z přednášek Statistické srovnávání
říklad z řednášek Statstcké srovnávání Jednoduché ndvduální ndex říklad V následující tabulce jsou uveden údaje o očtu závažných závad v areálu určté frm zjštěných a oravených v letech 9-998. Závažná závada
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Metoda momentů Metoda maximální věrohodnosti
SP3 Odhady arametrů PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Metoda momentů Metoda maimální věrohodnosti SP3 Odhady arametrů Metoda momentů Vychází se z: - P - ravděodobnostní rostor - X je náhodná roměnná s hustotou
VíceStabilita prutu, desky a válce vzpěr (osová síla)
Stabilita rutu, deky a válce vzěr (oová íla) Průběh ro ideálně římý rut (teoretický tav) F δ F KRIT Průběh ro reálně římý rut (reálný tav) 1 - menší očáteční zakřivení - větší očáteční zakřivení F Obr.1
VíceZpůsob určení množství elektřiny z kombinované výroby vázané na výrobu tepelné energie
Příloha č. 2 k vyhlášce č. 439/2005 Sb. Zůsob určení množství elektřiny z kombinované výroby vázané na výrobu teelné energie Maximální množství elektřiny z kombinované výroby se stanoví zůsobem odle následujícího
VíceÚloha č.1: Stanovení Jouleova-Thomsonova koeficientu reálného plynu - statistické zpracování dat
Úloha č.1: Stanovení Jouleova-Thomsonova koeficientu reálného lynu - statistické zracování dat Teorie Tam, kde se racuje se stlačenými lyny, je možné ozorovat zajímavý jev. Jestliže se do nádoby, kde je
VíceŘetězy Vysokovýkonné IWIS DIN 8187
Vysokovýkonné válečkové řetězy IWIS Přednosti a výhody Všechny komonenty jsou vyrobeny z vysokojakostních ušlechtilých ocelí s maximální řesností. V souladu s ředokládaným namáháním komonentu jsou teelně
VíceSystémové struktury - základní formy spojování systémů
Systémové struktury - základní formy sojování systémů Základní informace Při řešení ať již analytických nebo syntetických úloh se zravidla setkáváme s komlikovanými systémovými strukturami. Tato lekce
VíceSTRUKTURA A VLASTNOSTI PLYNŮ
I N E S I C E D O R O Z O J E Z D Ě L Á Á N Í SRUKURA A LASNOSI PLYNŮ. Ideální lyn ředstavuje model ideálního lynu, který často oužíváme k oisu různých dějů. Naříklad ozději ředokládáme, že všechny molekuly
VícePZP (2011/2012) 3/1 Stanislav Beroun
PZP (0/0) 3/ tanislav Beroun Výměna tela mezi nální válce a stěnami, telotní zatížení vybraných dílů PM elo, které se odvádí z nálně válce, se ředává stěnám ve válci řevážně řestuem, u vznětových motorů
VíceAproximativní analytické řešení jednorozměrného proudění newtonské kapaliny
U8 Ústav rocesní a zracovatelské techniky F ČVUT v Praze Aroximativní analytické řešení jednorozměrného roudění newtonské kaaliny Některé říady jednorozměrného roudění newtonské kaaliny lze řešit řibližně
VíceOddělení technické elektrochemie, A037. LABORATORNÍ PRÁCE č.9 CYKLICKÁ VOLTAMETRIE
ÚSTV NORGNIKÉ THNOLOGI Oddělení technické elektrochemie, 037 LBORTORNÍ PRÁ č.9 YKLIKÁ VOLTMTRI yklická voltametrie yklická voltametrie atří do skuiny otenciodynamických exerimentálních metod. Ty doznaly
VíceZávislost indexů C p,c pk na způsobu výpočtu směrodatné odchylky
Závislost indexů C,C na zůsobu výočtu směrodatné odchyly Ing. Renata Przeczová atedra ontroly a řízení jaosti, VŠB-TU Ostrava, FMMI Podni, terý chce usět v dnešní onurenci, musí neustále reagovat na měnící
Více2. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnic
Zadání. Sestavte soustavu normálních rovnc ro funkce b b a) b + + b) b b +. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnc nb a) nb. Z dat v tabulce 99 4 4 b) určete a) rovnc regresní funkce
VíceRegresní lineární model symboly
Lneární model, Dskrmnační analýza, Podůrné vektory Regresní lneární model symboly Použté značení b arametry modelu (vektor ) očet atrbutů (skalár) N očet říkladů (skalár) x jeden říklad (vektor ) x -tá
VíceUniverzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Management systému jakosti 3.3 v analýze dat Autor práce: Přednášející: Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc Pro
VícePřednáška č. 11 Analýza rozptylu při dvojném třídění
Přednáška č. Analýza roztlu ř dvojném třídění Ve většně říadů v rax výsledk exermentu, rozboru závsí na více faktorech. Př této analýze se osuzují výsledk náhodných okusů (exerment nebo soubor získané
VíceStatistická analýza jednorozměrných dat
Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem
VíceGONIOMETRICKÉ ROVNICE -
1 GONIOMETRICKÉ ROVNICE - Pois zůsobu oužití: teorie k samostudiu (i- learning) ro 3. ročník střední školy technického zaměření, teorie ke konzultacím dálkového studia Vyracovala: Ivana Klozová Datum vyracování:
VíceÚlohy domácí části I. kola kategorie C
65. ročník Matematické olymiády Úlohy domácí části I. kola kategorie C. Najděte všechny možné hodnoty součinu rvočísel, q, r, ro která latí (q + r) = 637. Řešení. evou stranu dané rovnice rozložíme na
VíceSlezská univerzita v Opavě Obchodně podnikatelská fakulta v Karviné
Slezská univerzita v Oavě Obchodně odnikatelská fakulta v Karviné Přijímací zkouška do. ročníku OPF z matematiky (00) A Příklad. Určete definiční oboovnice a rovnici řešte. n + n =. + D : n N n = b b +
VíceFakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie
Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie Licenční studium statistické zpracování dat Analýza vícerozměrných dat Ing. Pavel Valášek Školní rok OBSAH ÚVOD DATA EDA EXPLORATORÍ AALÝZA 4 PCA
VíceSměrová kalibrace pětiotvorové kuželové sondy
Směrová kalibrace ětiotvorové kuželové sondy Matějka Milan Ing., Ústav mechaniky tekutin a energetiky, Fakulta strojní, ČVUT v Praze, Technická 4, 166 07 Praha 6, milan.matejka@fs.cvut.cz Abstrakt: The
VíceV p-v diagramu je tento proces znázorněn hyperbolou spojující body obou stavů plynu, je to tzv. izoterma :
Jednoduché vratné děje ideálního lynu ) Děj izoter mický ( = ) Za ředokladu konstantní teloty se stavová rovnice ro zadané množství lynu změní na známý zákon Boylův-Mariottův, která říká, že součin tlaku
Více11 Analýza hlavních komponet
11 Analýza hlavních komponet Tato úloha provádí transformaci měřených dat na menší počet tzv. fiktivních dat tak, aby většina informace obsažená v původních datech zůstala zachována. Jedná se tedy o úlohu
VíceVLHKÝ VZDUCH STAVOVÉ VELIČINY
VLHKÝ VZDUCH STAVOVÉ VELIČINY Vlhký vzduch - vlhký vzduch je směsí suchého vzduchu a vodní áry okuující solečný objem - homogenní směs nastává okud je voda ve směsi v lynném stavu - heterogenní směs ve
VíceHluk Nepříjemný nebo nežádoucí zvuk, nebo jiné rušení (ČSN ).
14SF3 00 Úvod do akustiky Zvuk Zvuk je mechanické vlnění ružného rostředí (lynného nebo kaalného), které je vnímatelné lidským sluchem. Jedná se o odélné vlnění, kdy částice rostředí kmitají v ásmu slyšitelných
VíceSEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat. Ing. Pavel Bouchalík
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat Ing. Pavel Bouchalík 1. ZADÁNÍ Tato semestrální práce je písemným vypracováním zkouškových otázek z okruhu Určení vnitřní struktury
Více, : (vzor prvku b) q ).
DSM Cv 6 Zobrazení : X Y, X X Y Y Je dána relace, : Obraz množiny X v relaci, ( X ) = { y Y; x X :[ x, y] }; v říadě, že X = { a}, íšeme ( a) (obraz rvku a), Vzor množiny Y v relaci, ; v říadě, že ( Y
Více4 STATISTICKÁ ANALÝZA VÍCEROZMĚRNÝCH DAT
4 SAISICKÁ ANALÝZA VÍCEROZMĚRNÝCH DA V technické biologické ale také lékařské praxi se často vedle informací obsažených v náhodném skaláru ξ vyskytují i informace obsažené v náhodném vektoru ξ s m složkami
VíceMĚŘENÍ VÝKONU V SOUSTAVĚ MĚNIČ - MOTOR. Petr BERNAT VŠB - TU Ostrava, katedra elektrických strojů a přístrojů
MĚŘENÍ VÝKONU V SOUSAVĚ MĚNIČ - MOOR Petr BERNA VŠB - U Ostrava, katedra elektrických strojů a řístrojů Nástu regulovaných ohonů s asynchronními motory naájenými z měničů frekvence řináší kromě nesorných
VíceGibbsova a Helmholtzova energie. Def. Gibbsovy energie G. Def. Helmholtzovy energie A
ibbsova a Helmholtzova energie Def. ibbsovy energie H Def. Helmholtzovy energie U, jsou efinovány omocí stavových funkcí jená se o stavové funkce. ibbsova energie charakterizuje rovnovážný stav (erzibilní
Více6. Lineární regresní modely
6. Lineární regresní modely 6.1 Jednoduchá regrese a validace 6.2 Testy hypotéz v lineární regresi 6.3 Kritika dat v regresním tripletu 6.4 Multikolinearita a polynomy 6.5 Kritika modelu v regresním tripletu
VíceRozhodovací stromy Marta Žambochová
Rozhodovací stromy Marta Žambochová Obsah: 1 Úvod... Algoritmy ro vytváření rozhodovacích stromů... 3.1 Algoritmus CART... 3.1.1 lasifikační stromy... 3.1. Regresní stromy... 4. Algoritmus ID3... 4.3 Algoritmus
VíceFyzikální chemie. 1.2 Termodynamika
Fyzikální chemie. ermodynamika Mgr. Sylvie Pavloková Letní semestr 07/08 děj izotermický izobarický izochorický konstantní V ermodynamika rvní termodynamický zákon (zákon zachování energie): U Q + W izotermický
VíceVŠB Technická univerzita Ostrava Fakulta strojní Katedra pružnosti a pevnosti (339) Opakování základních znalostí z pružnosti a pevnosti
VŠ Technická univerzita Ostrava akulta strojní Katedra ružnosti a evnosti (9) Oakování základních znalostí z ružnosti a evnosti utor: Jaroslav Rojíček Verze: Ostrava 00 PP ouhrn Oakování základní ružnosti:
VíceMarkovovy řetězce se spojitým časem CTMC (Continuous time Markov Chain)
Markovovy řetězce se soitým časem CTMC (Continuous time Markov Chain) 3 5 1 4 Markovovy rocesy X Diskrétní stavový rostor Soitý obor arametru t { } S e1, e,, en t R t 0 0 t 1 t t 3 t Proces e Markovův
VíceÚvodem Dříve les než stromy 3 Operace s maticemi
Obsah 1 Úvodem 13 2 Dříve les než stromy 17 2.1 Nejednoznačnost terminologie 17 2.2 Volba metody analýzy dat 23 2.3 Přehled vybraných vícerozměrných metod 25 2.3.1 Metoda hlavních komponent 26 2.3.2 Faktorová
VíceTERMIKA VIII. Joule uv a Thompson uv pokus pro reálné plyny
TERMIKA VIII Maxwellova rovnovážná rozdělovací funkce rychlostí Joule uv a Thomson uv okus ro reálné lyny 1 Maxwellova rovnovážná rozdělovací funkce rychlostí Maxwellova rychlostní rozdělovací funkce se
VíceOPTIMALIZACE PLÁŠTĚ BUDOV
OPTIMALIZACE PLÁŠTĚ BUDOV Jindřiška Svobodová Úvod Otimalizace je ostu, jímž se snažíme dosět k co nejlešímu řešení uvažovaného konkrétního roblému. Mnohé raktické otimalizace vycházejí z tak jednoduché
VíceModel tenisového utkání
Model tenisového utkání Jan Šustek Semestrální rojekt do ředmětu Náhodné rocesy 2005 V této ráci se budu zabývat modelem tenisového utkání. Vstuními hodnotami budou úsěšnosti odání jednotlivých hráčů,
VíceŠKODA AUTO VYSOKÁ ŠKOLA, O.P.S.
ŠKOD UTO VYSOKÁ ŠKOL, O.P.S. Studijní rogram: N6208 Ekonomika a management Studijní obor: 6208T088 Podniková ekonomika a management rovozu STTISTICKÁ REGULCE PROCESU S PROMĚNLIVOU STŘEDNÍ HODNOTOU Bc.
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Více31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě
31. 3. 2014, Brno Hanuš Vavrčík Základy statistiky ve vědě Motto Statistika nuda je, má však cenné údaje. strana 3 Statistické charakteristiky Charakteristiky polohy jsou kolem ní seskupeny ostatní hodnoty
VíceVýpočty za použití zákonů pro ideální plyn
ýočty za oužití zákonů ro ideální lyn Látka v lynné stavu je tvořena volnýi atoy(onoatoickýi olekulai), ionty nebo olekulai. Ideální lyn- olekuly na sebe neůsobí žádnýi silai, jejich obje je ve srovnání
Více(n, m) (n, p) (p, m) (n, m)
48 Vícerozměrná kalibrace Podobně jako jednorozměrná kalibrace i vícerozměrná kalibrace se používá především v analytické chemii Bude vysvětlena na příkladu spektroskopie: cílem je popis závislosti mezi
Více5.1. Hlavní činnost, výroba, propočty výrobní kapacity
Projekt: Inovace oboru Mechatronik ro Zlínský kraj Registrační číslo: CZ.1.07/1.1.08/03.0009 5.1. Hlavní činnost, výroba, roočty výrobní kaacity Podnik je usořádaným útvarem lidí a hosodářských rostředků
VíceVálečkové řetězy. Tiskové chyby vyhrazeny. Obrázky mají informativní charakter.
Válečkové řetězy Technické úaje IN 8187 Hlavními rvky válečkového řevoového řetězu jsou: Boční tvarované estičky vzálené o sebe o šířku () Čey válečků s růměrem () Válečky o růměru () Vzálenost čeů určuje
Více133PSBZ Požární spolehlivost betonových a zděných konstrukcí. Přednáška B8. ČVUT v Praze, Fakulta stavební katedra betonových a zděných konstrukcí
133PSBZ Požární solehlivost betonových a zděných konstrukcí Přednáška B8 ČVUT v Praze, Fakulta stavební katedra betonových a zděných konstrukcí MSP mezní stavy oužitelnosti Obsah: Omezení naětí Kontrola
VíceDIAGNOSTICKÁ MĚŘENÍ V SOUSTAVĚ MĚNIČ - MOTOR
Ing. PER BERNA VŠB - U Ostrava, FEI, katedra elektrických strojů a řístrojů, ul. 17. listoadu 15, 78 33 Ostrava Poruba, tel. 69/699 4468, E-Mail: etr.bernat@vsb.cz DIAGNOSICKÁ MĚŘENÍ V SOUSAVĚ MĚNIČ -
Více4 Ztráty tlaku v trubce s výplní
4 Ztráty tlaku v trubce s výlní Miloslav Ludvík, Milan Jahoda I Základní vztahy a definice Proudění kaaliny či lynu nehybnou vrstvou částic má řadu alikací v chemické technologii. Částice tvořící vrstvu
VíceNÁVRH A OVĚŘENÍ BETONOVÉ OPŘENÉ PILOTY ZATÍŽENÉ V HLAVĚ KOMBINACÍ SIL
NÁVRH A OVĚŘENÍ BETONOVÉ OPŘENÉ PILOTY ZATÍŽENÉ V HLAVĚ KOMBINACÍ SIL 1. ZADÁNÍ Navrhněte růměr a výztuž vrtané iloty délky L neosuvně ořené o skalní odloží zatížené v hlavě zadanými vnitřními silami (viz
VícePRŮTOK PLYNU OTVOREM
PRŮTOK PLYNU OTVOREM P. Škrabánek, F. Dušek Univerzita Pardubice, Fakulta chemicko technologická Katedra řízení rocesů a výočetní techniky Abstrakt Článek se zabývá ověřením oužitelnosti Saint Vénantovavy
VíceRegresní a korelační analýza
Regresní a korelační analýza Mějme dvojici proměnných, které spolu nějak souvisí. x je nezávisle (vysvětlující) proměnná y je závisle (vysvětlovaná) proměnná Chceme zjistit funkční závislost y = f(x).
Více