Lineární a adaptivní zpracování dat. 12. Adaptivní filtrace a predikce III.
|
|
- Milada Vávrová
- před 5 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 Leárí a adatví zracováí dat 12. Adatví ftrace a redce III. Dae Scharz Ivestce do rozvoje vzděáváí
2 Adatví ftrace aace 1. Idetface systémů 2. Potačeí šumu 3. Leárí redce Vždy utá dostuost chybové sevece e(). Zaost/dostuost daších časových řad (vstuy, výstuy, referečí sgáy): ode aace.
3 Adatví ftrace aace Idetface systému () Bac bo d() + ν() Adatví ftr () d^() e() Př dostuost d() je výočet e() trváí.
4 Adatví ftrace aace Leárí redce () z e() Adatví ftr () ^() Vz LMS a modeováí AR(2) rocesu v muých ředášách.
5 Adatví ftrace aace Potačeí šumu ()d()+ν() z (- ) Adatví ftr () y() e() Časová řada d() je ozorováa jž za řítomost rušvé sožy ν(). Předoad: ν() je reazace rocesu s autooreačí fucí, terá je zaedbateá ro zožděí.
6 Adatví ftrace otačeí šumu E { } { } 2 + 2E ν ( ) d( ) y( ) { 2( )} 2 e E [ d( ) + ν ( ) y( ) ] { 2 E ν ( ) } + E [ d( ) y( ) ] { [ ]} { ν ( ) [ d( ) y( ) ]} 2E{ ν ( ) y( ) } 2E d() a ν() jsou eoreovaé.
7 Adatví ftrace otačeí šumu ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) [ ] + d y ν ( ) ( ) { } ( ) ( ) ( ) { } ( ) ( ) { } [ ] + E d E y E ν ν ν ν
8 Adatví ftrace otačeí šumu y ( ) ( ) ( ) [ d( ) + ( ) ] ν E { ν ( ) y( ) } ( ) [ E{ ν ( ) d( ) } + E{ ν ( ) ( ) }] d() a ν() jsou eoreovaé. ν ν() a ν( ) jsou eoreovaé. { ( ) y( ) } E ν
9 Adatví ftrace aace Potačeí šumu ()d()+ν() z (- ) Adatví ftr () y() e() E { 2( )} 2 e E ν ( ) {[ ] 2 } { } + E d( ) y( ) Mmazace MSE zde ředstavuje mmazac středí vadratcé chyby mez d() a y(), tz. výstu adatvího ftru je odhadem d() s ejmeší středí vadratcou chybou.
10 Adatví ftrace RLS RLS ftr recursve east squares ftr FIR ftr stejě jao v říadě LMS jý agortmus ro určeí vah/oefcetů ftru RLS ftr overguje rychej ež LMS ftr LMS { } RLS ε ( ) E e( ) 2 ε ( ) e( ) 2
11 Adatví ftrace RLS RLS ftr recursve east squares ftr FIR ftr stejě jao v říadě LMS jý agortmus ro určeí vah/oefcetů ftru RLS ftr overguje rychej ež LMS ftr LMS { } RLS ε ( ) E e( ) 2 ε ( ) e( ) 2 Mea squares error MSE Least squares error LSE Mmazace MSE vyroduuje stejé oefcety ftru ro všechy časové řady geerovaé rocesy se stejým statstcým vastostm. Mmazace LSE vede ro růzé časové řady a růzá řešeí oefcetů ftru.
12 Adatví ftrace RLS Váhovaá LSE ε e ( ) e( ) ˆ < 1, () () () () T d d d () 2, Zaomíací eoecáí fator Posedí moža oefcetů (), terá je ostatí v ceém tervau [,]
13 Adatví ftrace RLS Váhovaá LSE ε e ( ) e( ) ˆ < 1, () () () () T d d d () 2, Zaomíací eoecáí fator Posedí moža oefcetů (), terá je ostatí v ceém tervau [,] Pro aezeí oefcetů, teré mmazují ε(), oožíme arcáí dervace ε() ode () rovy ue.
14 Adatví ftrace RLS ( ) ( ) () ( ) ( ) () ( ) () () ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) d d e e e,1,...,, ε Přehozeí ořadí sumace a řesádáí rovce ( ) ( ) d r R (+1)(+1) eoecáě váhovaá autooreačí matce () Determstcá řížová oreace mez d() a ()
15 Adatví ftrace RLS ( ) ( ) () ( ) ( ) () ( ) () () ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) d d e e e,1,...,, ε Přehozeí ořadí sumace a řesádáí rovce ( ) ( ) ( ) () () () () d T d d r R r R Determstcé ormáí rovce
16 Adatví ftrace RLS R R r d ( ) r ( ) T ( ) () () d d () () 2 H { ε ( ) } d( ) rd ( ) m Determstcé ormáí rovce
17 Adatví ftrace RLS R R r d ( ) r ( ) T ( ) () () d d () () 2 H { ε ( ) } d( ) rd ( ) m Determstcé ormáí rovce R Δ ( ) r ( ) d 1 Odvozeí reurzvího řešeí. α 1 + α ( ) g( ) T ( ) d ( ) ( ) 1 Kamaovo zesíeí (Kama gas)
18 Adatví ftrace RLS Parametry: řád ftru Eoecáí zaomíací fator δ Icazace P() Icazace: P()δ -1 I Výočet: Iverzí autooreačí matce () a ror error Pro 1,2, vyočt: z g α P ( ) P( 1) ( ) ( ) z ( ) ( ) ( ) T + z T ( ) d ( ) 1( ) + α ( ) g( ) [ ] H ( ) P( 1) g( ) z ( )
19 Adatví ftrace Výočetí áročost RLS agortmus: LMS agortmus: 2 oerací (ásobeí a sčítáí) oerací
20 Adatví ftrace agortmy aá Hayes M.H.
21 Adatví ftrace agortmy aá Hayes M.H.
22 Adatví ftrace agortmy aá Hayes M.H.
23 ffgf Otázy? 23
Lineární regrese ( ) 2
Leárí regrese Častým úolem je staoveí vzájemé závslost dvou (č více) fzálích velč a její matematcé vjádřeí. K tomuto účelu se používají růzé regresí metod, pomocí chž hledáme vhodou fuc f (), apromující
VíceAnalytické modely systémů hromadné obsluhy
Aalytcé odely systéů hroadé obsluhy ředěte teore hroadé obsluhy Kedallova lasface - ty SHO: X / Y / c / d / X ty stochastcého rocesu, terý osue říchody Y ty stochastcého rocesu terý osue délu obsluhy c
VíceRegrese. Aproximace metodou nejmenších čtverců ( ) 1 ( ) v n. v i. v 1. v 2. y i. y n. y 1 y 2. x 1 x 2 x i. x n
Regrese Aproxmace metodou ejmeších čtverců v v ( ) = f x v v x x x x Je dáo bodů [x, ], =,,, předpoládáme závslost a x a chceme ajít fuc, terá vsthuje teto tred - Sažíme se proložt fuc = f x ta, ab v =
VíceLineární a adaptivní zpracování dat. 11. Adaptivní filtrace a predikce II.
Lieárí a adaptiví zpracováí dat 11. Adaptiví filtrace a predikce II. Daiel Schwarz Ivestice do rozvoje vzděláváí Popis a idetifikace systémů BLACK BOX Systém/proces geerující data áhodé povahy Istitute
Více2.4. INVERZNÍ MATICE
24 INVERZNÍ MICE V této kapitole se dozvíte: defiici iverzí matice; základí vlastosti iverzí matice; dvě základí metody výpočtu iverzí matice; defiici celočíselé mociy matice Klíčová slova této kapitoly:
VíceObyčejné diferenciální rovnice. Cauchyova úloha Dirichletova úloha
Občejé erecálí rovce Caucova úloa Drcletova úloa Občejé erecálí rovce - Caucova úloa Úlo: I. = s omíou = jea rovce. řáu II. soustava rovc. řáu III. = - jea rovce -téo řáu = = = - = - Hleáme uc res. uce
VíceTento odhad má rozptyl ( ) σ 2 /, kde σ 2 je rozptyl souboru, ze kterého výběr pochází. Má-li každý prvek i. σ 2 ( i. ( i
: ometové míry polohy zahrují růzé druhy průměrů pomocí kterých můžeme charakterzovat cetrálí tedec dat ometové míry polohy jsou jedoduché číselé charakterstky které se vyčíslují ze všech prvků výběru
VíceChyby měření: 1. hrubé chyby - nepozornost, omyl, únava pozorovatele... - významně převyšuje rozptyl náhodné chyby 2. systematické chyby - chybné
CHYBY MĚŘENÍ Opakovaé měřeí téže fyzkáí večy evede vždy k přesě stejým výsedkům. Této skutečost bychom se evyhu, kdybychom měřeí provádě s ejvětší důkadostí a precsostí aopak, čím ctvější a přesější jsou
VíceČ Í ÁŘ Ý ď ú ň ď é Úě ú ě ú ě š Ž Í é Č Č ž ý ě ž ýš é ě ě ý ž é ž ž é é é š ž ý é ě é ý ý ý ě é ž Č é ů Č ě Ž ě ě ý ě ý ě ě é ů ě ýš š ě ů ů ů ě ě úě ž é ý ý ě é ě ýš ě š éú é ý ě šť é Č Č ý ý é Č ě š
VíceVYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210
VYOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V RAZE FAKULA INFORMAIKY A AIIKY Kaedra sas a pravděpodobos AIIKA VZORCE RO 4 a 4 verze 8 posledí aualzace:. 9. 8 K 8 opsá sasa p p =,,...,... () () ( ),, z, ( z ) ( z ) ( z), z
VíceÝ Ě Ú Ý Ů Ý Ů ě ě ú É Ř É Ý ú š ě Ú ť Ó Ó ó ď ů ď ů ů ů ě ů ú ů ů ů ů ě ů ú ě ů ď ů ů ů ě ů ú ů ů ů ů ě ů ú ů ž ěž ěž ú ů Ú ů ú Ř ů ď Ť Ó Ř ů ů ů ů ů ů ů ť ů Ú ú ú ě ů ů ů ó ů ó ď ó ó ů ů ú ó ó ů ů ú Ř
VíceVYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201
VYOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V RAZE FAKULTA INFORMATIKY A TATITIKY Kaedra a a ravděodobo TATITIKA VZORCE RO 4T verze.3 oledí aualzace: 4.9.9 KT 9 oá aa,,..., ɶ < z < + < z < + +,5 z +, 5 z H H H G... G... R
VíceInterpolace a aproximace. Interpolace algebraickým polynomem a aproximace metodou nejmenších čtverců
Iterpolce promce Iterpolce lgebrckým polomem p g ý p promce metodou ejmeších čtverců Iterpolce lgebrckým polomem Apromce metodou ejmeších čtverců Úloh. Dá tbulk hodot,, j pro j. Hodot jsou přesé. Hledáme
Víceú é ů ú ť ů ú š ň é ň é é é ž é Ý é Ý Ý é ú ů ú ů Ý ú é é ú ú Ú ů ů š é é ž é ú Ú Í ů ů é é é ú ú ó é é é é ú é ž é é ž ž ň é é é é é é É Š é ů é Š Š ú é ž ú ú é ú é é Ú ú ú Ý ů ó Š ú ú ň ů ň š ň š é é
Víceě ě ú ě ě ě ě ě ň ě ň ů ě ů Ý ě ě ů ň ě Í ě ň ě ě Ž ě ň ě ě ú ů ú ě ě ě ú ě ě ě ě ě ě ů ě ů ě ě ú ů ě ě ě Ž ů ě ě ú Ž Ž Ú ě ě ě ě Ž Ž ě ť Ž Í ě Ž ě Ž Ž ů ěž ů ěž ě Í Ú ů ě ů ě Ž Ž Ž ě ě ě ů ě ě ě ě ě ů
Víceř ú ú Š Í Á É ř ř ř é é ř ř š é ř ř š ř é ž é ž š é š é é ř ů ž ž ř é ř ů é é ž é ř é é ř é ú é é ž é é š ň é ř š é š é Ť é ř ů ž ž ď ř é é é ž ř é Š ů é ř é ř é Š ú ř Í ž ž ř ř Í é š ž é ř Ť š ř ř ř š
Víceň ý ě ý ý ý ě ň ý ě ý Ú ú ň ň ý ě ý ó ž ý ň ě ě ě ú ú Ř ň ň ý ě ý ě ě ž ý ž ě ý ě ý ě ě ů ě Ů Č Í Ě Á Á Í ě ě ě ě Ž Ů ú ě ě ě Ú ě ů ě ý ě ě ú ň ý ě Ů ž ů ž ě ý ý ý ý ě Č Č ě Č ě ů ý ě ý ý ž ě ě ž ů ž ě
Víceň Š ý ě ý Ě Á ý ý ě ň Š ý ě ý ú ň ň ý ě ý ó ě ž ý ň ě ě Š ú Š ú Š ň Á ň Š ň ý ě ý Š ž ý ě ý ů ě ě ž ý ě Š ě ě ě Ů Č Í Ě Á Á Í ě ě ě ě Ž Ů ú ě ě ě Ú ó ě ů ě ý Š ě ě ú ň ý ě Ů ž ů ž ě ý ý ý ě Č Č ě Š Č ě
VíceĚ ÁÁ Ú é é ý ů ý ů é ý ů é é ú Ž ý ů é ů é é Ě ÁÁ Ú é Ý ž ý ž ý ý ů ž ů ň é Ž ý Ž ů ý é é é é ý ž Í Ě ÁÁ Ú é é ň é Ž ý ž Ž Í ý é ý Í ů ý ý ý é ý é ý é ň Ž Ž Ě ÁÁ Ú é é ý Ý é é ý Ž Í Í é ž Í Ž Ě ÁÁ Ú é
VíceVYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210
VYOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V RAZE FAKULA INFORMAIKY A AIIKY Kaedra sas a ravděodobos AIIKA VZORCE RO 4 a 4 verze 8 osledí aualzace:. 9. 8 K 8 osá sasa,,...,... ( ( (,, z +, ( z ( z + ( z+, z H H H G... R ma
VíceVYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201
VYOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V RAZE FAKULTA INFORMATIKY A TATITIKY Kaedra a a ravděodobo TATITIKA VZORCE RO 4T verze 4. oledí aualzace: 6.8.6 KT 6 oá aa oá aa =,,..., () ()...,,,, z z z z z H H H G... R = ma
VíceAplikace teorie neuronových sítí
Alace teore euroových sítí Doc. RNDr. Iveta Mrázová CSc. Katedra teoretcé formaty Matematco-fyzálí faulta Uverzty Karlovy v Praze Alace teore euroových sítí Asocatvíamět a restaurace obrazu Doc. RNDr.
Víceů Ť ě Á Ř ž ó ě Ž ž ž ž ě ě ž ě ž ž ě ě ž Č ůž ě ě ž ě ů ě ě ú ú ě ě ě ž ě ě ž ě ž Š Č ů ž ó ž ů ě ů ž ů ž ů ů ž ž ě ů ě ž ů ž ů ů ž ě ů Ž ž Ž ě ě ě Š ě ó ě ě ě ě ě ě ů ů Š ě Ó ú Ť ě ěž ž ě ú ěž úě ěž
VíceMarkovovy řetězce s diskrétním časem (Discrete Time Markov Chain)
Stochastcé rocesy Marovovy řetězce s dsrétím časem (Dscrete Tme Marov Cha) Stochastcý roces Stochastcým rocesem {X(t), tr} je moža áhodých velč X(t) závslých a jedom arametru t. Stavový rostor : moža možých
Vícek(k + 1) = A k + B. s n = n 1 n + 1 = = 3. = ln 2 + ln. 2 + ln
Číselé řady - řešeé přílady ČÍSELNÉ ŘADY - řešeé přílady A. Součty řad Vzorové přílady:.. Přílad. Určete součet řady + = + 6 + +.... Řešeí: Rozladem -tého čleu řady a parciálí zlomy dostáváme + = + ) =
Víceě á á áš ží á ř é Č é á á ě á ě ě š ř ů á ř ě ě š ř ů ě á áš á áš Ú Č áš á ž á ř é á Ř á á úř Č á á ř ě á áš ž á ř é ý úě é áš á ě ý ý ě ý ř Ž á Ž ě ř ř ů ů ý ý ě á é ž á Í ř ý ě ý é á é é Ž ř é ů ř á
VíceDoc. Ing. Dagmar Blatná, CSc.
PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Doc. Ig. Dagmar Blatá, CSc. Statsta statstcé údaje o hromadých jevech čost, terá vede zísáí statstcých údajů a jejch zpracováí teore statsty - věda o stavu, vztazích a vývoj
VíceÁ Í Ě č ě š č č ž ě ě š č ě ě ě š ů ě ě š ů č ě ě ě ě š ů ě š ě ě ě š ů ě Ž Í ě ž ň ů úč ě Č č ž š ě ě ž ň ů ů č ě ď č č č č ú š ě č č Í Š ě č ť ě ě ů š č ů č ů ů ů ů ě ů ů ě ě š ů úč č š ě č ě ě ň š ě
VícePřednáška č. 2 náhodné veličiny
Předáša č. áhodé velčy Pozámy záladím pojmům z počtu pravděpodobost Pozáma 1: Př výpočtu pravděpodobost áhodého jevu dle lascé defce je uté věovat pozorost způsobu formulace vybraého jevu. V ásledující
Více6.1 Systémy hromadné obsluhy
6. Systémy hromadé obsluhy Proces usoojováí áhodě i hromadě vziajících ožadavů a obsluhu se azývá roces hromadé obsluhy. Předmětem teorie hromadé obsluhy, ědy taé ozačovaé jao teorie frot (z aglicých slov
VíceSměrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 3 Verze 3 je shodná s původní Směrnicí 1/2011 verze 2, za čl. 2.3 je vložen nový odstavec
Směrice /0 Statitické vyhodocováí dat, verze 3 Verze 3 e hodá ůvodí Směricí /0 verze, za čl..3 e vlože ový odtavec. Statitické metody ro zkoušeí zůobiloti Statitická aalýza oužívaá ro aalýzu výledků zkoušky
Víceř ť ř é ř Š ř š ř ř Č ú Č Č ř ř ó ř é ř ř ř Č Č ú ř Ř Ě ř ť ó ť ř š ť š é ú é š š ř ř é ÁŘ ů š é é š š ů é š é é é š ř ř ů ú é é é ř ř ů é ó é ť é ň é é ú š é é Ý ř ť ř é é ů Ř š ř é é ř ú ř š ř ó é ú
VícePRAVDĚPODOBNOST ... m n
RVDĚODONOST - matematická discilía, která se zabývá studiem zákoitostí, jimiž se řídí hromadé áhodé jevy - vytváří ravděodobostí modely, omocí ichž se saží ostihout rocesy, ovlivěé áhodou. Náhodé okusy:
VíceČ Č Č Č ř ř ď ěř ř ú ě ě ů ú ě ů ů ř ň ř ř ř ř ř ú š ě Č ň Č ě Č ěř ě Č É Ě Ř Ě Ý ě ú ě ěř ř ú ě ť Č Č Í ř ÚČ ř ě ř ěž Í ě ÚČ Í Č ť ě ř ú ě ě ú ú ě ú ě ú ř ť ť ě Š ť ě ú ě Ó ů ň ÚČ ě ř ěř ú ě šú ě ÚČ ě
Víceó ý ó ě ť ě ě é ě ě é ď ú ý ů ý ů š ň ě ě é é ě ó ě é ě ú ě ý ě ý Ú é ě é ě ý ď ý ů ý ů ý ů Č é ž ý ň Ž ď é ý ú ě ý ě ý ů ě ě é ú ů ý ě é ě ý Í ě ý é ů ě ý ů ý ý ů ě ý ú ý ů Ž ú Ť ý ě ě ú ý ě ů ý ý Ů úě
VíceÁ Č É ŘÍ ě š ž ě ě š ú ě ů ě ě ě ž Ž ž ě ž ů ě ě ň š ú ě ž ě ž ě Á Á ď ď Ý ž ů ě ě ě ž ě ž ě ů ů ě Ý ž ů ě ěž ž Ý Č ě Ý ůž ěž ě ž Ý ž ůž ě ě ž ě ž ú ě ůž ěž ůž ě ě ě ž ůž ě ž ž ě ů ě ě š ú ž ě Ý ě ž ůž
Víceé ž é ď é ž č Ž úě š é é é č č ě š š é Ž š ý š š Í Ž úě ě ý ú č é č č ě ž ě Ž é Ž é é ý č Ž š Ž š ě ň ěď ě ž Ú ěž š č Í Í ň č ď č č č č ý č ě ž č ě é ú Č É É Á Í Ě Ě Í É ú ž é ě Š Š ž č ě úč Č ó Ú Ž č
Víceá ř ř ě Ž č ě ř é ř Ý úě ě é č á é ň Žá á ř é á á ě ř Č č é é ě é é é čá é á ř é á ě é áš č á á ž ř ú é ř á á é ěá é ěř á é ě Ů á á ú é ř é č ř ř š á é ů é ř ř ř š ě á é č ř é ř ř é ř ť ž ě ť ř ě ň č é
Víceř č Á ú Ě Í š é é ř Ž Č č ř ě é Š ž č é ž č č é Č š ě ůš š Č š ě ůš š Ť é Č ř ň ř ě ž úč ě Ů úč ž ř ž ř é š é ů ž č ů ř ě ř ě ů č ů ě Š é ř ě é Š š Č ř č ě š č ř ů š ě é ř Á úč ř ě é Š ž é ž č é Š ž č
VíceAnalytická geometrie
MATEMATICKÝ ÚSTAV Slezská uverzta Na Rybíčku, 746 0 Opava DENNÍ STUDIUM Aalytcká geometre Téma 3.: Aí zobrazeí Dece 3.. Zobrazeí aího prostoru A do aího prostoru A se azývá aí zobrazeí, estlže má ásleduící
VíceCílem kapitoly je zvládnutí řešení determinantů čtvercových matic.
temtk I část I Determty mtc řádu Determty mtc řádu Cíle Cílem ktoly je zvládutí řešeí ermtů čtvercových mtc Defce Determtem (řádu ) čtvercové mtce řádu jejímž rvky j jsou reálá (oř komlexí) čísl zýváme
VíceŠ É Á á á é č ě ž é ž á č ž é ě á ž ě č é č č ž č á Ž ě Í ě ž áž ě ž ň á ě ž á ž č á é é ě é á ě č ž á é é ě é é ě é č ě é é é á á ž á ž é á Š é Ž ž é č é á á á á ď č á Š é á ěž á č č ě ě é č ě ě é á Ž
VíceČ Á š Á ž Ě Ý Ě Á Í ú ř ě ú ů ř ů ž ř ř ě ě š ř ů ě Ď Ť ě ř ů ů š š ř š ě É ů ř ů Ý ř ě ž š ě ě ú ú ú ů ů ř ě ř ř ó ě ě ř ě ř š ů ř ž ř š ě ů ř ú ů ř Č ě Š ř ě Š Ě Á Í ř ů ě ř ř ř ř ě ř ě ř ř š ě ě ě ř
Víceň ě ň Ú ě Ť Ť ě ě ě Ť ě ě Ť ž ž ě ě ť Ť ž Ť ě ž Í ě Ť č ž ě Ť ž ě ě ě ě Á ž Ť ě ě ě ě Ó ě ě ě ě ě ž ě ě ž ě ž Ó ž Ó ě Ť č č ť ě ě ě Ť ě Ř ě č ě č ě ě ě Ť ž č Ť ě Ť Ť ě Š ě Í ě ě ě Ť Ě Ť ě ž ž č ěž Ť ž
VíceÍ Í Ě É č ě é č ě č é é ž ě é ý Č é é č ě é ž é ý ž ý ů ž ů é é ů é ž é ý ě ď ě Ž ů ě ů é ý ě č ý ě é ž ě ě Ř é ě ů é ď é ě é ě é é ě é é ě é č é ě ů ý č é é é ě é Í ý ů ý ě é é ž é é ď ý ý ěž é ě ě ě
Víceú é Č é ě é ě ě ď ú ě ě Í úě ě ě ú ě é ě ě ě ě ú ě é ě é ě ď ě ú é ě ěž é ú ě é ě é é é ěň ě é é ě ď š ě ě ě ó Ú é ěž ú ě ě ó š é š š ěž é ď ě ě é š ú é é ú ě Í ď Í šť é ň ě é ě ě ě ě ě ěí ě ě ě ě ě ě
VíceÁ Í Č é č ýš ý ý ů š č é ě ěž ž ú é é š ě Č š ž Í ě č ě ý ě ž ě š ě ý ý ž ě ě š ž ž ě ž ů ě š š ě ě ž ý ž ó é é ž ž ý é é é é é ý ů ů é é é ůč é č š ě ě š č ť ů ý é ž ě š č ý ý ý ě é ž č é ů šé ý ě ě Č
Víceě č č Č Č Í ěř ý é ý ě é á á ř á Č á á ě é Č á á šť ř ž Č á á Š ě á á ě č Č Č ž é á ě é á ýš č á á ů é ýš č é á ě é á á ě é á é á š č é ř ú ě á ů á á á é ě č ě á ě ě š á á ř é á é č ý áá é ě š ř ů á ř
VíceSP2 Korelační analýza. Korelační analýza. Libor Žák
Korelačí aalýza Přpomeutí pojmů áhodá proměá áhodý vetor áhodý vetor Náhodý výběr: pro áhodou proměou : pro áhodý vetor : pro áhodý vetor : Přpomeutí pojmů - ovarace Kovarace áhodých proměých ovaračí oefcet
Více4.2 Elementární statistické zpracování. 4.2.1 Rozdělení četností
4.2 Elemetárí statstcké zpracováí Výsledkem statstckého zjšťováí (. etapa statstcké čost) jsou euspořádaá, epřehledá data. Proto 2. etapa statstcké čost zpracováí, začíá většou jejch utříděím, zpřehleděím.
VíceTento materiál vznikl díky Operačnímu programu Praha Adaptabilita CZ.2.17/3.1.00/33254
Evroský sociálí od Praha & EU: Ivestujeme do vaší budoucosti eto materiál vzikl díky Oeračímu rogramu Praha Adatabilita CZ..7/3../3354 Maažerské kvatitativí metody II - ředáška č.3 - Queuig theory teorie
Víceé ů ú ě é ú ě é ě é ů Á ě ú ě Ř ú ě ě ú ě Í é ů Č é é ě ž é ě ž Č ů ž Š é š ě ú ě Ú ě ě Ř ú ě ú Č Č ě ž ě ž é ž ž é ě š é ě ě š é ě š é ě ž ě š é ž ž ě Č é ú š Č é ů Č é ž ů Č é é ů ú ň ě ž éú ě Č é ť
VíceGenerování dvojrozměrných rozdělení pomocí copulí
Pravděpodobost a matematcká statstka eerováí dvojrozměrých rozděleí pomocí copulí umbelova copule PRAHA 005 Vpracoval: JAN ZÁRUBA OBSAH: CÍL PRÁCE TEORIE Metoda verzí trasformace O copulích Sklarova věta
VíceVYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA VZORCE PRO 4ST201
VYOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V RAZE FAKULTA INFORMATIKY A TATITIKY Kaedra a a ravděodobo TATITIKA VZORCE RO 4T verze. oledí aalzace:.9.8 KT 8 oá aa,,..., % z z,5 z, 5 z H H H G... G... R ma - m ( ( ( ( ( ( V
VíceElektrické přístroje. Přechodné děje při vypínání
VŠB - Techická uiverzita Ostrava Fakulta elektrotechiky a iformatiky Katedra elektrických strojů a řístrojů Předmět: Elektrické řístroje Protokol č.5 Přechodé děje ři vyíáí Skuia: Datum: Vyracoval: - -
VíceĚ Ý ÚŘ Ř Á ÁŠ Í Í ě ť ť š ě ě ě š ť Í ž ž š ě Š é é é ě ď š ě ě š Í ě é ě š š ě Š ť é Š ě š ě Ž š ě é š ě š ě š ť ě š š ě š ě ě é é š ě š ě ě š ě é é ě ě ě ž ě é š ť ě é š ě ě ě é ě š ě š ž š Ž ě Ž Ž Ž
VíceČ š ř ý š ř ř š ď ř šš é é ě š ý ě ě š ř ů ě ě ě š ř ů ř é ě ě ě ě ý ů ě ě š ř ů é ď š Š ě Š Š ě Č ř ě ř š ě Š ě š Š ě Š Š ě é ř ě ž ř ů é ě š ý ž ř ž ř ů ý š š ý Ť Ť ý ý š é ě š é ř ý Č éš š š ě ž ř ů
Více12. Regrese Teoretické základy
Regese Jedím z hlavích úolů matematicé statistiy je hledáí a studium závislostí mezi dvěma či více oměými Závisle oměá se zavidla ozačuje Y a ezávisle oměé X,, X i,i Závislosti mezi Y a suiou oměých X
VíceMODELY HROMADNÉ OBSLUHY Models of queueing systems
MODELY HROMADNÉ OBSLUHY Models of queueig systems Prof. RNDr. Ig. Miloš Šeda, Ph.D. Vysoé učeí techicé v Brě, Faulta strojího ižeýrství, Ústav automatizace a iformatiy e-mail: seda@fme.vutbr.cz Abstrat
VíceOdhady parametrů základního. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Odhady parametrů základího souboru Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt celou populac, provádíme
VíceSměrnice 1/2011 Statistické vyhodnocování dat, verze 4 Verze 4 je shodná se Směrnicí 1/2011 verze 3, pouze byla rozšířena o robustní analýzu
Směrce /0 Stattcké vyhodocováí dat, verze 4 Verze 4 e hodá e Směrcí /0 verze 3, ouze byla rozšířea o robutí aalýzu. Stattcké metody ro zkoušeí zůoblot Cílem tattcké aalýzy výledků zkoušek ř zkouškách zůoblot
VíceÁ ň Á Ý ě Í ú ě é ě š ú ž é ě Úě ě ú é é ú é Í Í é ě é ě Ů Ů ž é é é ú Ž ž é ž é ú ž é é ŽÍ é ě ž ž ě é ěž é ž š é Š Á ž Ý ě é é ž é é ž é é é š é é š š š š ž é š ě ě ě é š ž ě š é ě ě ě ě é é ě š é ě
Více1. Základy měření neelektrických veličin
. Základ měřeí eelektrckých velč.. Měřcí řetězec Měřcí řetězec (měřcí soustava) je soubor měřcích čleů (jedotek) účelě uspořádaých tak, ab blo ožě splt požadovaý úkol měřeí, tj. získat formac o velkost
VíceOdhady parametrů základního souboru. Ing. Michal Dorda, Ph.D.
Odhady parametrů základího souboru Ig. Mchal Dorda, Ph.D. Úvodí pozámky Základí soubor můžeme popsat jeho parametry, apř. středí hodota μ, rozptyl σ atd. Př praktckých úlohách ovšem zpravdla elze vyšetřt
VíceLineární a adaptivní zpracovní dat. 5. Lineární filtrace: FIR, IIR
Leárí a adaptví zpracoví dat 5. Leárí fltrace: FIR, IIR Dael Schwarz Ivestce do rozvoje vzděláváí Opakováí 2 Co je to fltrace? Co je to fltr? A jak ho popsujeme? Jaký je vztah Z trasformace a Fourerovy
VíceIng. Vladimíra Michalcová, Ph.D. Katedra stavební mechaniky (228)
Stavebí statka - vyučující Dooručeá lteratura Ig. Vladmíra chalcová, h.d. Katedra stavebí mechaky (228) místost: LH 47/ tel.: (59 732) 348 e mal: vladmra.mchalcova@vsb.c www: htt://fast.vsb.c/mchalcova
Vícež Č ž ú ú Č š ú ž ě ě ě ú ů Ú ú ě ň ú ů ě ě ě ú ú Ú ú š ž ě š ž š ě ě ň ě ů ň ů š ě ú ž ú ú ě ě ú ú ě ů š ž ž ž ů ž ů ú ěž ú ž ú ů ě ě ú ú ú ú ú š ů ž ú ě š ú ě ě š ň ň Ú ž Č ž š ž ú ěž ú ě š ú ě š ů ž
Víceé é é é é é é é é é ž š Í é é ž Í ů é ž é Í é é ž Ž š Ř Ž ž ž ú ů š ú é ž ů é Ž š š Ž ů é é Ž é š é é ž é ž é é é é ž é ž š éž Ý š é é ž ů é é é ž ž š ů é é ž é é é Í Í Í é ž é ž š ů ů é é ž é š ů é Ý
Víceě úř úř ř š š Ř Á ÁŠ úř ě é úř úř ř š Ť ú ř ě ě š ř ů ú ř Ž ž ě ř ě é š š ž ě š ě š ú ě ú ř ř ú ř ě é ú úě ě ě ú ř ě ú ř ú é ěř é ř š ú é é ú ř ě é ě ů é ě ě Í ř é ěř ž ě ů é ě ě š ž ř é Č é úř ě Ž š ě
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
VíceMocniny. Mocniny, odmocniny, logaritmy, exponenciála. Obecná mocnina. Mocniny. Odmocniny
Mociy Mociy, odmociy, logaritmy, expoeciála Zdeěk Halas KDM MFF UK 07 Počátky logaritmů Základí idea logaritmů Napierovy logaritmy Přirozeé logaritmy Kvadratura hyperboly Expoeciála Zavedeí expoeciály
VíceOdhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:
Odhady parametrů polohy a rozptýleí pro často se vyskytující rozděleí dat v laboratoři se vyčíslují podle ásledujících vztahů: a : Laplaceovo (oboustraé expoeciálí rozděleí se vyskytuje v případech, kdy
Víceprocesy II Zuzana 1 Katedra pravděpodobnosti a matematické statistiky Univerzita Karlova v Praze
limití Náhodé limití Katedra pravděpodobosti a matematické statistiky Uiverzita Karlova v Praze email: praskova@karli.mff.cui.cz 9.4.-22.4. 200 limití Outlie limití limití efiice: Řekeme, že stacioárí
Víceň Ý Ě Ř Ř Í Í ě Č ě ú ů ů ě ú ě ě ě ň ú é ě Á Á é Č é ě ě Č Í Č é ó é ě ě š é Ú Ú Č ú Č Ú ú ú ě Í Ú Ú ě ů Ú Í ě Í š ť Ú ť Č Ú ú ú ť Ú ě Ú é ě ě Č ú ě ú é ě Ú é ť ú ě Ú Ů Č é ě ž é ě ž é Č žš Í ě ě ť ě
Více5 - Identifikace. Michael Šebek Automatické řízení
5 - Idetface Mchael Šebe Automatcé řízeí 06 8-3-6 Idetface Automatcé řízeí - Kybereta a robota Aeb ja zíat model ytému z dat (a valdovat ho a jých datech) whte box (víme vše): ze záladích prcpů (fyz-chem-bo-
VíceÝ Ř Č Ě É Ř Ř ý ě ú ý ů ý ů Í ě ú ý Ž ě ě ě ý ú ú Š ó ý ó ó Ř É ě ý ý ý ú ý Í Ů Č Í ě Í ě ú Ž ý É ě ě ý ů š ý Č Š ý Č Í ú š ú Í ý ú Ó ě ý ů ý ě ý ě ý ý Í ě ý Č ě ý ě ý ú ý Č ú Í ů ú ě ýš Í ý Ů ě ě ý ý
VíceBudeme pokračovat v nahrazování funkce f(x) v okolí bodu a polynomy, tj. hledat vhodné konstanty c n tak, aby bylo pro malá x a. = f (a), f(x) f(a)
Předáša 7 Derivace a difereciály vyšších řádů Budeme poračovat v ahrazováí fuce f(x v oolí bodu a polyomy, tj hledat vhodé ostaty c ta, aby bylo pro malá x a f(x c 0 + c 1 (x a + c 2 (x a 2 + c 3 (x a
VíceKopie z www.dsagro-kostalov.cz
é š š é ó ú Č é ř ěž é ú ó ó ú é ě ó ÚČ Ý éž é ú ň é ú é ě ě ž š Ý Á š é šť úě ó Ý É úě ž řé š ěž ó óš ú š řé é ě ě ž Ý éž ř ó ú Á Ě Éú é šť š š ř ě š ř ó š ň ó Ý š ě ě ž é ř ž ž é ř Ů ě ě ů ě ú š ů é
VíceMetody zkoumání závislosti numerických proměnných
Metody zkoumáí závslost umerckých proměých závslost pevá (fukčí) změě jedoho zaku jedozačě odpovídá změa druhého zaku (podle ějakého fukčího vztahu) (matematka, fyzka... statstcká (volá) změám jedé velčy
Víceě úř š úř ř ú ď ě úř úř úř ň š ú ř ě Ž ě š ř ů é ú ř ř ž Ž ž ě ú ě ř š ě š ú ě ú ř ř ú ř ě ř ř š ř ď Č ú ď é ů ř ě š ž ř ď ě ř ř ř šť é ř š ě š ř ř š ř ř ř š é ř é ů ř ž ů ě š š é ě ů ěž é é ů ř ě é š
VícePRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA
Matematka IV PRAVDĚPODOBNOT A TATITIKA Lbor Žák Matematka IV Lbor Žák Regresí aalýza Regresí aalýza zkoumá závslost mez ezávslým proměým X ( X,, X k a závsle proměou Y. Tato závslost se vjadřuje ve tvaru
VíceĚ Ě Á Á Č É ŘÍČÍ ř š ž ý ý ý ř š ě š ť Ť ě č Í č ž ň É č ř š ě ř ý ř ř ý č ě ě ě ý ž ě ý ě ý ř ř ě ř č ř č ž š š č š č ř ř š č ě č ž ýěž ťž ž š ě ě ý č ž š ž ř ý ě ý ř ů ě ž ý č ý ý ň č ž ž ů č ý ě ů č
VíceUSTÁLENÉ PROUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KORYTECH
USTÁLENÉ POUDĚNÍ V OTEVŘENÝCH KOYTECH ovoměré prouděí Charakterstka:. Hloubka vod v kortě, průtočá plocha a průřezová rchlost jsou v každém příčém řezu kostatí.. Čára eerge, vodí hlada a do korta jsou
Víceš ě ě ý ř ř ě ě ě ý ů ě ě š ř ů é ě š ř ů ý ů é Í ě ě š ř ů ř ř ú ý ů ý ů ě ě š ř ů ž ě š Í ú ř ž é ú é š ě ě é ě ř Í ř ú š ě š ě ř ř é ř ř é é ř ř š Ř Ě Ř Á Í Ř Í ř ě ř ú ř ř ě ě é ú ě ý ú ů ě ě š ř ů
Víceě ř Ú ň Č ž ěž ě Ž ř ř ě ú ř ě ě ě Ž ěř ě ř ř ě ř ň ě ř ě ů ř ř ž ž ř ůř ě ě š ř ě ě ň ěř ě ě ř ěř ů ř ů ě ů ě ě ž ů Í ř ů ž ž ř ů ř ůž ř ř ř ě ě ů Č ů ú Š Š ř ň Ť ě Ž ě Ž Í ř ěž ů ú ň ě ě ř š ě š ě Ž
VíceÚ Ú Ú š ě š ě Ú ž ů ě ž ů š ě Š Ě ú Á Ř Ř š Ě ň Ú Ú ě ě Ú ě ú ů Ú ú ě ě ú ú š Ú Ú š ě Ú Ú ú ž Ú ů ě Ú Ú š ů š ú Ú ě ž ů Ú ě ú ů ů ů ň ě ú ž ě ůú ě ú ů ů Ř Ř Ú ú ě š ě ž Ú ě š ě ě ú ě ě ú ě Ú Ú š ě ě ú
VíceVícekanálové čekací systémy
Vícekaálové čekací systémy taice obsluhy sestává z ěkolika kaálů obsluhy, racujících aralelě a avzájem ezávisle. Vstuy i výstuy systému mají oissoovský charakter. Jedotky vstuující do systému obsadí ejrve
Víceú ú ě úř ř ú ú ý úř ř ú ř ěř ú ú ú ú ý ý ý ý ř ž ř š ř ú ó ú ěž ú ý ě ť ě ě ř ř ě ý ý ř ě ř ě ó ě ú ú ú ú ú ú ó ú ř ú ú ě ť ě ý ř ě ý ý ř ů Ň ť ú ř ě ú ě ř ú ě ú ž ú ú ř ú ů ž ú ý úř ř ř š ě ý ú ů ú ú
VíceÁ É É ě ě ů ě Č Ú Í ě Ž ě Í ě Í š ú ě ě Ú ě ě Í Ž ů Č Ž ě ě Ž Ž ě Í Ž Ž ě ú Í ě š Í Í Š ú ě ě Č Ž ě ě ú Š ě š Í Š ě ě ň ě ě Č ď ě Č ů ú ě ú ě Ž ě Č ě ě ů ě Ž ě ů ě ě ě ě ěž Ž Ž ě Ž ě ě ň ú Ž ů ě ě Ž Ž
VíceČ á ě č á ň ÁŠ á á č ř ý ď á Č č Č č á č č á ě ý á č á ě ř ý á ě é ě ý úř ě ý úř č ŽÚ á ď áš á č ř ý á š ář ř á á ě á ě á ř é é č á á á á ě á ě á á ď Ž á á á úč ů á úč á ě á á ě á č ř ě řď ě ý á č ě č
Víceř á ž é á á ý á Í Ě Í Č ú ý é á á ů ů á Č Č Č á ř ý ž é ý é ó ť é ř é řá é ú á é é á é é ř š ý á ž ý ž á ř é ý é š ž ř á ř é é á á á ř ú š á ž ý ď é ý ý é ř á é ů é é ú ž á š š ž á ý é ý ž ú ž ý ř ý é
VíceI. Exponenciální funkce Definice: Pro komplexní hodnoty z definujeme exponenciální funkci předpisem. z k k!. ( ) e z = k=0
8. Elemetárí fukce I. Expoeciálí fukce Defiice: Pro komplexí hodoty z defiujeme expoeciálí fukci předpisem ) e z = z k k!. Vlastosti expoeciálí fukce: a) řada ) koverguje absolutě v C; b) pro z = x + jy
VíceÁ Ě Ý ě ě ň ě ě š ř ů š ř š ě ú ě ů ě ě š ř ů é ě é ě ř ě é ě ř ě Ú ř úř ú ň ř ě Č Ť ě ě š ů ě é ě ě ř ň ř ř ě ě ě ě é ů ě ě ř ů š ú ě ň ě ě š ě š ů ě ú ě ě Č éž ě ř ě ř ě Č éž Č ú ř ě ě ř ú é ě ř ž ě
Více1. Čím se zabývá 4PP? zabývá se určováním deformace a porušováním celistvých těles v závislosti na vnějším zatížení
. Čím se zabývá 4PP? zabývá se určováím deformace a porušováím celstvých těles v závslost a vějším zatížeí. Defce obecého apětí + apjatost v bodě tělesa -apětí - je to apětí v určtém bodě určtého tělesa.
VíceLineární a adaptivní zpracovní dat. 4. Lineární filtrace II: FIR, IIR
Leárí a adaptví zpracoví dat 4 Leárí fltrace II: FIR, IIR Dael Schwarz Ivestce do rozvoje vzděláváí Opakováí 2 Co je to fltrace? Co je to fltr? A jak ho popsujeme? Jaký je vztah Z trasformace a Fourerovy
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
Vícež ó ř š ť é ž é ů ť ň ť ř ť ž č é ú ž ř ě ú ě ď ř ů ě ěž ů ě ř š Č ď č ř ě č řš č ř ř ě ě ě Ť ť ě ť ó ú ě óó ů Ř ň ň ó ě ď ě č é ů ř Ž ž č č é č ž ž ú ž ž ž ž ž ž ž ř ťž ž ž ť č ž ů š č š č š č š č š ě
VíceÁ ě Ě Ň Ý ř ě ř Ř Ě Á Ž ú ř Ž ě Š Ž ě Ž ř ů Ž ř ú ř ř ř ě ě ř ů ř ř ě Ň Ý Ě Á ř ě Ž ř ů ú Ž ř ř Ž Ž ů ř Ž ě ř Ž Í Í Ě Á ě ř Ž ř ž ř ř ž ž Ž Á Í ř ž ř ř ř ř Í Í Ě Á Á ř ř ě ů ěř ě ěř Á Í Ň Ý ř Ý ž ě ě ř
VíceGeodézie 3 (154GD3) Téma č. 9: Hodnocení a rozbory přesnosti výškových měření.
Geodéze 3 (54GD3) Téma č. 9: Úvod o měřeí obecě. V geodéz měříme především déky, úhy, a dáe také apř. čas, vekost síy tíže apod. Výsedek měřeí je charakterzová čísem, závsým též a vobě jedotek. Ze zkušeost
Více