Časové řady elementární charakteristiky

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Časové řady elementární charakteristiky"

Transkript

1 Časové řad elemeárí charakerisik Elemeárí charakerisik vývoje časové řad Příklad: Časová řada ročích produkcí elekrické eergie v Jihomoravském kraji bazický Výroba elekři.. empo růsu empo přírůsku idex () měřeí rok mil. kwh diferece diferece % % % ,6 4,6 4, ,8 8,8 3, , 4, 8, ,8 4,8 4, ,8 5,8 3, ,9 5,9 38, , 6, 47, ,9 3,9 53, ,5 -,5 5, ,8 6,8 6, ,, 6, ,7,8 65,5 x x x 465,5-75,4 4,3 4,3 - Hodo ukazaelů ve dvou obdobích lze srováva absoluě jako rozdíl hodo, ebo relaivě jako poměr hodo. Jsou-li časové ierval sejé, lze počía: Absoluí přírůsk (. diferece) dvou sousedích údajů. Pro časovou řadu o čleech lze urči celkem ( - ) absoluích přírůsků (mají rozměr) d pro, 3,...,. Mohou mí ulovou, kladou i záporou hodou. Výpoče diferecí lze vzáhou i a časovou řadu absoluích přírůsků, výsledkem je pak řada druhých diferecí d. Pro sledováí vývoje celé časové řad je vhodé vpočía průměrý absoluí přírůsek. Především u delších časových řad. Průměrý absoluí přírůsek je arimeických průměrem, lze jej modifikova i jedodušeji.

2 Časové řad elemeárí charakerisik d d ( ) + ( 3 ) ( ). Ze vzorce vplývá, že hodoa d závisí pouze a krajích hodoách řad (vhodý pouze pro mooóě se vvíjející časové řad). Výroba elekři Časová řada - výroba elekrické eergie Rok Diferece umožňují charakerizova směr, velikos a charaker absoluích změ zaku jak z lokálího ak i globálího hlediska. Pokud jsou jedolivé absoluí přírůsk řad v podsaě kosaí, o zameá, že kolísají ahodile kolem ohoo průměru, je zřejmé, že se řada měí (rose či klesá) v podsaě lieárě má lieárí red. Pokud přírůsk kolísají kolem ul, řada je bez redu (rvale ai erose ai eklesá). Pro aše údaje ( ) d 465, 5 Dále apř. parabolickému vývoji odpovídá lieárí průběh absoluích přírůsků, ebo zrchlujícímu se expoeciálímu průběhu odpovídá kosaí absoluí přírůsek logarimů průběh absoluích přírůsků lze použí k ideifikaci základího směru vývoje redu. Pokud je zřejmý red i pro řadu. diferecí (diferece se zvěšují ebo zmešují), má smsl sledova druhé, případě další diferece. Druhé diferece vpočeme jako rozdíl diferecí prvích: d ( ) ( ) d d + pro 3, 4,...,.

3 Časové řad elemeárí charakerisik Graf diferecí Absoluí přírůsek Průměrý abs. přírůsek Druhé diferece Průměr druhých diferecí Pro relaiví srováí počíáme poměr mezi sousedími čle řad, což jsou zv. řeězové idex eboli koeficie růsu, jiak aké empa růsu (obvkle v proceech). Řeězové proo, že základ (jmeovael ve zlomku), ke kerému vzahujeme srovávaou hodou, se posupě (řeězově) měí, jsou o idex s pohblivým základem. k pro, 3,...,. Koeficieů růsu je opě. Jsou bezrozměrou veličiou. V případě, že koeficie růsu jsou v časové řadě relaivě kosaí, můžeme vrdi, že pro časovou řadu je charakerisický expoeciálí red. Pak sačí časovou řadu popsa průměrým koeficieem růsu. Lieárí průběh je spoje s klesajícími ebo rosoucími koeficie růsu. Průměrý koeficie růsu pro časovou řadu vpočeme jako geomerický průměr jedolivých koeficieů růsu: k, 3,..., k k k k Průměré empo růsu průměrý koeficie růsu * k 4,3 % 4563

4 Časové řad elemeárí charakerisik Vzorec průměrého koeficieu růsu umožňuje řeši ři p úloh: ze zadaých koeficieů růsu (případě pouze obou krajích hodo časové řad) při zámé délce řad urči průměrý koeficie růsu. ze zadaého průměrého koeficieu růsu, zámé délk časové řad a jedé z obou krajích hodo urči druhou krají hodou, ze zadaého průměrého koeficieu růsu a obou krajích hodo urči její délku. Oblasi aplikace: zhodoceí vkladů, spláceí úvěrů, budoucí hodoa peěz, ad. (fiačí maemaika). Kombiací obou uvedeých přísupů k měřeí damik je relaiví přírůsek koeficie přírůsku. Souvisí s koeficieem růsu, je rove jeho hodoě zmešeé o. d δ k pro, 3,, - δ * empo přírůsku [%] Průměrý koeficie přírůsku: k - δ * průměré empo přírůsku [%]. δ Vužií při publikaci údajů o ceovém vývoji, příjmech obvaelsva, hospodářském růsu apod. Před výpočem průměru musíme zadaé přírůskové veliči převés a růsové veliči!

5 Rozklad dekompozice časové řad Časové řad dekompozice Hodoa ukazaele se v čase měí, j. časová řada má určiý vývoj v čase. Hlavím důvodem k měřeí vývoje v časové řadě je úloha o vrováí ( ierpolaci) a úloha o předpovídáí ( exrapolaci). Nejjedodušší z klasických meod popisu časových řad je meoda založeá a separaci a odděleém měřeí hlavích složek pohbu časové řad. Celkový vývoj můžeme rozděli a ři složk: redovou, periodickou a ahodilou:. Tredová složka udává hlaví, dlouhodobý směr vývoje. Pokud je řada s kosaím redem (zjedodušeě b se dalo říci bez redu), ed časová řada rovoběžá s časovou osou, hovoříme o sacioárí řadě, kd hodo ukazaele kolísají kolem určié kosaí úrově. Tred může bý dále rosoucí, klesající či sřídavý. Dále se red dělí a přímočarý, křivočarý, sálý či mělivý. Případé odklo od redu mohou mí formu skoků či zlomů ebo mohou mí formu periodického kolísáí aebo kolísáí ahodilého. Růs či pokles mohou bý eomezeé ebo shora či zdola omezeé. Tredová složka se začí smbolem T. V časové řadě sledující apř. ukazael poče arozeých děí v ČR, můžeme ají klesající red, pro ukazael sledující spořebu piva soupající red.. Periodické kolísáí (oscilace) jsou pravidelě (j. eáhodě) se opakující výkv vchlující hodou zkoumaého zaku sřídavě oběma směr od jejího hlavího vývojového směru, dlouhodobě se vrovávají. Vzačují se frekvecí či délkou period, ampliudou (velikosí výchlk) a fázovým posuem určujícím polohu maxim a miim vzhledem k počáku časové os. Řad s ouo složkou azýváme řad periodické (řad posrádající uo složku pak eperiodické). Podle délk period jsou v časových řadách (zvlášě ekoomických ukazaelů) rozlišová výkv eboli kolísáí: sezóí s periodou jede rok, j. výkv uviř roku v určiých měsících a čvrleích; apř. v časových řadách ukazaelů sledujících spořebu piva (leí špička), prodej sezóích pů výrobků jako oblečeí, sporovích pořeb, ejvěší vliv a výzam, lze ji maemaick popsa, společě s redovou složkou voří ssemaickou složku Y její měřeí azýváme vrováváím č. ř.; cklické s periodou více le, apř. cklické výkv hodo ukazaele sledujícího délku dámských sukí; výkv populace chrousů (perioda 4 rok);

6 Časové řad dekompozice krákodobé s periodou kraší ež jede rok, výkv v měsících (růs ákupů ve dech výpla), výkv v ýdech (růs ákupů poravi před víkedem), výkv ve dech (špičk v dopravě). 3. Nahodilé kolísáí pozorovaých hodo epravidelá složka. Paří sem drobé výkv vvolaé časo eposižielými příčiami, keré se dlouhodobě v podsaě vkompezují. Je v časových řadách obsažea vžd. Předchozí dvě složk jsou měře akivě, epravidelá složka se určuje meodou zbku rezidua. Průběh časové řad se ed může skláda z výše uvedeých řech složek, a ě se je sažíme saisickými posup rozloži. V běžých modelech považujeme složk redovou a periodickou za deermiisické eboli ssemaické (popsaelé maemaickými fukcemi). Složka ahodilá je aopak veličia áhodá, u keré předpokládáme, že se v dlouhodobém průměru vrovává (průměr odchlek se blíží ule). Nahodilá složka je v časové řadě vžd příoma, zaímco red a periodická složka emusí bý příom. Pak hovoříme o sacioárí řadě (je áhodá složka), ebo sacioárí periodické řadě (je áhodá a periodická složka). Klasický maemaický model časové řad, kerý budeme voli, esova a pro kerý budeme určova paramer, může bý adiiví ebo muliplikaiví. Adiiví model vsvěluje skuečé hodo zkoumaého zaku pomocí souču redu, periodické a áhodé složk: T + P + ε Y + ε T je hodoa redové složk (malé začí čas), P hodoa periodické složk a ε hodoa áhodé složk azývaá reziduum (je o odhad áhodé chb). Y ssemaická složka. Smbolika (písmea laik) začí, že máme a msli hodo vpočeé z aměřeých da (výběrové), keré pak předsavují pouhé aše odhad skuečých hodo, jež jsou vlasě epozaelé sředí hodo rozděleí základích souborů.

7 Časové řad dekompozice adiiví model 5 5 čas čas.řada period. sl. red áh.sl. Muliplikaiví model. Hodoa ukazaele je dáa součiem uvedeých ří složek: T P ε Y ε Při sledováí se eo model obvkle převede logarimickou rasformací veliči a adiiví model: log logt + logp + loge. Vrováí (vhlazeí, ierpolace, smoohig) časové řad Jedá se o proces výpoču ssemaické složk. Rozdíl mezi pozorovaou hodoou a vpočeou ssemaickou složkou Y je epravidelá složka časové řad, kerá se saoví meodou zbku, jako reziduum řad e Y. Provádíme vrováí mechaické zv. klouzavými průměr a vrováí aalické redovou fukcí.

8 Časové řad mechaické vrováí

9 Časové řad mechaické vrováí Mechaické vrováí Realisičější přísup k ssemaické složce, považuje ji za promělivou, vužií u delších časových řad, keré elze vrova jediou redovou fukcí (jediě po kraších časových úsecích, kd paramer v růzých úsecích abývají růzých hodo lokálí, posupé vrováváí). Vrováí se provádí po kraších klouzavých úsecích, kd z úseku posupě vpoušíme počáečí údaj a současě přidáváme další údaj v jeho kocové čási (kloužeme o jedo období vpřed), klouzavá čás b měla obsahova lichý poče údajů, p poče období klouzavé čási, musí plai p k +, kde k,,...,. Posloupos empirických hodo ukazaele vhlazujeme klouzavými průměr. V ejjedodušším případě pracujeme s prosým klouzavým průměrem, což je klouzavý úhr pro p období děleý počem období (ed p). Klouzavý průměr vášíme do sředu klouzavé čási sledovaých p období. Vhlazující účiek klouzavých průměrů rose spolu s rosoucí délkou klouzavé čási. Současě s ím se zvěšuje délka evrovaé čási a začáku a koci řad, kerá čií a každém z obou koců řad p období. Je-li p liché číslo (apř. 5), j. p m + (m ), pak pro prví klouzavý průměr, kerý můžeme vpočía, paří k (m+)ímu (ed ke 3.) iervalu. Teo klouzavý průměr je počíá z. až 5. hodo. m + m m + m + + m Klouzavý průměr se posupě posouvá, akže apř. k. sředovému iervalu vášíme klouzavý průměr ze souču. hodo, m (pro p 5 j. ze dvou) hodo před (8., 9.) a m hodo za (. a.). Sředový bod posledího klouzavého průměru řad s bod je (-m)ý bod. Z časové řad délk získáme celkem -m klouzavých průměrů. Do grafu pak vlasě vášíme sřed přímk proložeé daými pěi aměřeými bod. Je-li p sudé číslo, j. p m (apř. p 4, m ), používají se cerovaé klouzavé průměr. Cerovaý klouzavý průměr se pak počíá jako průměr ze dvou sousedích ecerovaých klouzavých průměrů. V ašem případě prví cerovaý klouzavý průměr vpočeme jako průměr z klouzavého průměru pro. až 4. čle (e paří do polovi klouzavé čási, ed do polovi 3. iervalu, j.,5) a z klouzavého průměru pro. až 5. čle (paří do polovi 4. iervalu, j. 3,5). Cerovaý klouzavý průměr pak paří mezi, j. a

10 Časové řad mechaické vrováí koec 3. iervalu. Cerovaé klouzavé průměr pro m čleů počíáme vlasě jako vážeé klouzavé průměr pro m+ čleů, kd prví a posledí čle počíáme s vahou, osaí s vahou a se součem vah 4m, ed m + + m + m m 4m Hodoa je vášea a koec období, prví klouzavý průměr je počíá ke koci období m+, posledí k období -m. Příklad Vrováí časové řad Výsledk prodeje za čvrleí klouzavými průměr (p 4) a regresí; časová řada s redem a sezóími výkv číslo Necer. Cerovaý Rok Čvrleí iervalu Prodej klouzavý klouzavý mil. Kč průměr průměr Vrováo regresí 5 I. 4,5 49,7 II. 53,6 5,45 III. 3 7,7 5,89 5,74 IV. 4 45, 5,75 53,4 53, 6 I. 5 4,6 53,5 54,35 54,3 II. 6 56,7 53,8 55,64 55,58 III. 7 75, 54,9 56,79 56,86 IV. 8 5, 56,375 57,54 58,4 7 I. 9 45,9 57, 58,46 59,4 II. 59,4 57,875 59, 6,7 III. 79,8 59,5 6,3 6,98 IV. 5,6 59,75 6,9 63,6 8 I. 3 5,7 6,875 63,84 64,55 II. 4 67,7 6,95 65,78 65,83 III. 5 86,9 64,75 67, IV ,85 68,39 Výpoče prvího cerovaého klouzavého průměru z abulk pro m, j. pro 3:

11 Časové řad mechaické vrováí 4,5 + 53,6 + 7,7 + 45, + 4, ,89 Volba hodo p (délk klouzavého průměru) je velmi zásadí a časo problemaická oázka. Čím věší je p, ím věší je vhlazeí, ale ím zároveň rose poče evrovaých hodo a koci a a počáku řad. U periodických řad je voleo p ak, ab se rovalo periodě, akže lze z charakeru příči periodického výkvu časo logick vvodi vhodé p. Např. u řad se sezóími výkv volíme p jede rok ed měsíců, 4 čvrleí. Vrováí dosud uvedeými klouzavými průměr předsavuje vrováváí klouzavé čási přímkou. Pokud je průběh časové řad příliš zakřiveý, je možé proloži klouzavé čási křivkou, j. polomem určiého supě (apř. kvadraickou rovicí). Pak se pracuje s vážeými klouzavými průměr. Shruo: Prosý klouzavý průměr - získáme jej vděleím klouzavého úhru délkou klouzavé čási p, - přiřadíme jej k prosředímu období klouzavé čási řad, - v případě sudého poču období eexisuje prosředí období cerováí dvou sousedích klouzavých průměrů, - shodý s posupým vrováím klouzavých čásí redovými čarami s promělivými paramer, je absoluím čleem redové přímk, vrovávajícím každou p-ici za sebou jdoucích bodů, - vhlazující účiek klouzavých průměrů se zvšuje s rosoucí délkou klouzavé čási a zároveň se prodlužují smerick položeé evrovaé čási a počáku a koci řad, - u periodických časových řad b měla délka klouzavé čási odpovída poču dílčích období period ebo bý jejich celočíselým ásobkem, evhodá volba může zamea špaé výsledk vrováí. Hlaví evýhodou použií klouzavých průměrů je evrováí kocové čási časové řad.

12 Časové řad mechaické vrováí Vrováí časové řad klouzavými průměr I. II. III. IV. I. II. III. IV. I. II. III. IV. I. II. III. IV Prodej mil. Kč. Cerovaé klouzavé průměr

13 Časové řad aalické vrováí Aalické vrováí Spočívá v proložeí pozorovaých hodo řad vhodou spojiou fukcí času redovou fukcí. Základí meodou proložeí redové fukce je meoda ejmeších čverců. Nezávisle proměou je eokrá časová proměá kerou v zájmu zjedodušeí výpoču zavádíme jedím ze dvou možých způsobů:. Hodo proměé se posupě počíají od počáečího období, j. i, i,,...,, pro jedolivé časové úsek, j. rok, či měsíce ad. Např. deseileé období od 995 až 4 po rocích posupě,,,.. Hodo jsou rasformová a sřed. Hodoa časové proměé se zavede podle i vzorce pro i,,,.. Při lichém poču čleů řad je prosředí hodoa ozačeá ulou, hodo před ulou jsou záporé (apř. pro leé období: -5, -4,...,,...,4, 5). Pro sudé poč vcházejí hodo s poloviou a koci (apř. pro čleů -4,5, -3,5, -,5, -,5, -,5,,5,,5,,5, 3,5, 4,5); Tao rasformace a sřed zjedodušuje vzorce pro regresi, ale v době počíačů o již epřiáší žádé výhod ale spíše evýhod veličiu se záporými hodoami elze řeba ěkerými způsob rasformova (apř. logarimizova). Čím sarší údaj ím má ižší váhu. Hlaví výhoda vrováí redovou fukcí proi klouzavým průměrům kví v om, že redovou fukci (maemaický vzah) lze použí k předpovědi do budoucosi. Dále dosaeme vrováí pro celou řadu echbějí hodo a počáku a a koci. Tredové fukce Saoveí rovic redové přímk, expoeciál a expoeciál s elieárí fukcí času v expoeu. Kriérium ejmeších čverců: ( ) mi T (miimalizace souču čverců odchlek skuečých hodo a jim odpovídajících eoreických hodo ležících a redové čáře). Tredové přímka: T b b b b b + b, paramer b a b určíme ze sousav ormálích rovic

14 Časové řad aalické vrováí Souče hodo časové proměé je rove ule (při druhém způsobu jejich zavedeí), proo můžeme rovou vjádři paramer: b b Směrice (b ) je eokrá průměrý absoluí přírůsek připadající a jedo období časové řad. Používá se, pokud absoluí přírůsk (prví diferece) kolísají áhodě kolem průměré prví diferece a koeficie růsu ssemaick klesají. Příklad: Pro časovou řadu prodeje (viz abulka výše) dosaeme meodou ejmeších čverců uo regresí rovici závislosi výsledku prodeje za čvrleí (mil. Kč) a pořadí čvrleí: T 47,89 +, 8 je pořadí čvrleí, akže pro. čvrleí 49,7 mil. Kč /čvrleí. Osaí výsledk jsou uvede v abulce výše. Vrováí časové řad redovou přímkou I. II. III. IV. I. II. III. IV. I. II. III. IV. I. II. III. IV Prodej mil. Kč. Přímka Tredová kvadraická fukce: T b Používá se, pokud + b + b prví diferece ssemaick rosou či klesají, druhé kolísají kolem průměré druhé diferece. Tredová expoeciála: T b + b e. Liearizuje se logarimickou rasformací do podob l mají vzorce T b b b a je-li časová proměá zavedea druhým způsobem, paramer l b l Používá se, pokud řeězové idex kolísají kolem geomerického průměru.

15 Časové řad aalické vrováí Expoeciálí fukce s kvadraickou fukcí času v expoeu: T e + b + b b Po liearizaci logarimováím: l T b + b + b. Po odlogarimováí hodo dosaeme původí paramer rovice. Vzhledem k liearizující logarimické rasformaci jsou výsledk esrovaelé (plaí i pro předchozí fukci)! (krierium ( ) mi blo zaměěo kriériem ( l l ) T mi ). T Dosud uvedeé red lze vrováva lieárí regresí (lieárí vzhledem k paramerům). Pro vrováí časových řad se však používají i fukčí závislosi, keré elze vrova ímo maemaick jedoduchým způsobem. Jsou pro ě vpracová speciálí meod výpoču jejich paramerů (Gaussova-Newoova meoda). Někeré speciálí redové fukce: Modifikovaá expoeciálí fukce: T b + b b + e. Používá se, kdž se časová řada blíží k určié kosaě shora či zdola (viz obr.) ebo se od kosa vzdaluje. Užívají se i esoviě zakřiveé fukce (růsové křivk), jako fukce logisická ebo Gomperzova. U esoviých průběhů se časová řada ejprve vzdaluje od určié kosa s rosoucí rchlosí a pak po překročeí iflexího bodu se zase sále pomaleji blíží k určié kosaě modifikovaý expoeciálí red Logisická a Gomperzova křivka T 3 T k + a a T Log. Gomp (u Gomperzov křivk je ěžišě až za iflexím bodem druhý oblouk má meší zakřiveí). Lze jimi vjádři apř. časový průběh objemu prodeje určiého spořebího zboží. Prodej ového zboží se zpočáku zvola rozebíhá. Jak se zákazíci s ovým zbožím sezamují, zájem o zboží arůsá sále rchleji. Pak se ale posupě dosahuje asceí, j. spořeba arůsá sále pomaleji, až se akoec již eměí poče uživaelů již erose, prodává se je olik, kolik spořebují. V biologii lze ěmio křivkami vsihou vývoj populace za podmík omezeých zdrojů.

16 Časové řad aalické vrováí Hodoceí výsižosi redové fukce Vizuálí posouzeí a srováí průběhu časové řad a průběhu redové čár v grafu časové řad. Zalos logických zákoiosí vývoje kokréího jevu. Aalýza diferecí a koeficieů růsu, popř. z růsových charakerisik. Pomocí formálích saisických kriérií výsižosi redové čár kriéria kvaifikují reziduálí variabiliu časové řad v absoluím ebo relaivím vjádřeí (jedá se ed o rozměrou charakerisiku) aalzují vlasosi souboru odchlek skuečých a jim odpovídajících vpočeých hodo, ležících a redové čáře. Reziduum (reziduálí odchlka): rozdíl mezi skuečou a vpočeou hodoou: e T ( kriérium miimálích čverců souče čverců reziduí). Průměré reziduum (mea error M.E.): e e, je rovo ule pro redové fukce vpočeé MNČ, u fukcí vpočeých jiými meodami je měříkem ssemaické chb redové fukce (velikosi ssemaického adhodoceí ebo podhodoceí). Průměrá absoluí reziduálí odchlka (mea absolue error M.A.E.): d e e, má vlasosi průměré absoluí odchlk, eí moc vhodá. Průměrá reziduálí čvercová odchlka (reziduálí rozpl, mea square error, M.S.E.): s e e (/ ásobkem MNČ), má vlasosi rozplu časo vužívaá charakerisika výsižosi redové fukce. Průměrá reziduálí odchlka: z reziduálího rozplu. s e e, směrodaá odchlka saoveá

17 Bezrozměré charakerisik: Časové řad aalické vrováí - idex deermiace: děleím reziduálího rozplu rozplem časové řad a odečeím od se jedé:. s - charakerisika pu variačího koeficieu: vděleím reziduálí odchlk ějakou vhodou charakerisikou úrově časové řad (* míra relaiví reziduálí variabili v %). Základí požadavek a reziduum: musí maximálě korespodova s epravidelou složkou časové řad a musí bý co ejvíce očišěo od složk ssemaické sacioaria reziduálí složk: průměrá hodoa reziduálí složk b měla bý rova ule e e, v opačém případě ssemaická složka adhodocuje ebo podhodocuje skuečé hodo časové řad, rozpl reziduálí složk b měl bý kosaí v celé délce časové řad s e e kos., ekorelovaos reziduálích složek, reziduálí složka b eměla obsahova red a její hodo b měl bý po dvojicích ezávislé, akže všech auokorelačí koeficie r ( p) cov ee p, kde vare p (doporučeá maximálí hodoa) je řád (velikos 4 posuu obou řad reziduí) ohoo koeficieu, b měl bý blízké ule. Koeficie auokorelace je fukcí p hovoříme o auokorelačí fukci. Příklad korekí a ekorekí reziduálí složka: Časová řada čvrleích hodo má parabolický red, viz obrázek vlevo. Obrázek vpravo zachcuje její reziduálí složku při respekováí vlasosí řad zeleá barva, obrázek vpravo zachcuje reziduálí složku po vrováí přímkou modrá barva.

18 Časové řad aalické vrováí - - Sažíme se vlasě umerick odhadou iegrálí sředí hodou pro koiuálí sledováí ukazaele v čase. Pokud průběh ukazaele mezi odeč ebudou dobře ahradielé lieárím průběhem, bude vpočeý chroologický průměr špaě odhadova sředí hodou ukazaele a celém časovém iervalu. Pak je pro správější odhad ué zkracova úsek mezi odeč.

Úvod do analýzy časových řad

Úvod do analýzy časových řad Úvod do aalýz časových řad Doc.Ig. Jaa Hačlová, CSc. Kaedra maemaických meod v ekoomice Ig. Lubor Tvrdý Kaedra regioálí ekoomik Ekoomická fakula, VŠB-TU Osrava Osrava, 003 - - Úvod do aalýz časových řad

Více

Úvod do analýzy časových řad

Úvod do analýzy časových řad Úvod do aalýzy časových řad Obsah Úvod... Teoreické základy pro aalýzu časových řad.... Základí pojmy..... Druhy časových řad..... Grafická aalýza.....3 Popisé charakerisiky... 4. Základí úpravy časových

Více

Časová zátěž Na prostudování této kapitoly a splnění úkolů s ní spojených budete potřebovat asi 8 hodin studia.

Časová zátěž Na prostudování této kapitoly a splnění úkolů s ní spojených budete potřebovat asi 8 hodin studia. Kapiola 0.: Úvod do aalýzy časových řad Cíl kapioly Po prosudováí éo kapioly budee umě - očisi časovou řadu od důsledků kaledářích variací - graficky zázori okamžikovou i iervalovou časovou řadu - vypočía

Více

Vývoj cen vybraných zemědělských komodit v ČR

Vývoj cen vybraných zemědělských komodit v ČR MENDELOVA ZEMĚDĚLSKÁ A LESNICKÁ UNIVERZITA V BRNĚ Provozě ekoomická fakula Úsav saisik a operačího výzkumu Vývoj ce vbraých zemědělských komodi v ČR Diplomová práce Vedoucí práce: prof. Ig. Mila Palá,

Více

T t. S t krátkodobé náhodná složka. sezónní. Trend + periodická složka = deterministická složka

T t. S t krátkodobé náhodná složka. sezónní. Trend + periodická složka = deterministická složka Analýza časových řad Klasický přísup k analýze ČŘ dekompozice časové řady - rozklad ČŘ na složky charakerizující různé druhy pohybů v ČŘ, keré umíme popsa a kvanifikova rend periodické kolísání cyklické

Více

Příklady časových řad a jejich použití. Z2069 Statistické metody a zpracování dat II Analýza časových řad vývoj cen akcií objem obchodování na burze

Příklady časových řad a jejich použití. Z2069 Statistické metody a zpracování dat II Analýza časových řad vývoj cen akcií objem obchodování na burze Přílad časových řad a jejich použií hp://www.cru.uea.ac.u/cru/ifo/warmig/ 3 Objem obchodu (iervalová řada Kurz acie (oamžiová řada 5 Z69 Saisicé meod a zpracováí da II Aalýza časových řad vývoj ce acií

Více

FINANČNÍ MATEMATIKA- JEDNODUCHÉ ÚROKOVÁNÍ

FINANČNÍ MATEMATIKA- JEDNODUCHÉ ÚROKOVÁNÍ Projek ŠABLONY NA GVM Gymázium Velké Meziříčí regisračí číslo projeku: CZ..7/.5./34.948 IV-2 Iovace a zkvaliěí výuky směřující k rozvoji maemaické gramoosi žáků sředích škol FINANČNÍ MATEMATIA- JEDNODCHÉ

Více

FINANČNÍ MATEMATIKA- SLOŽENÉ ÚROKOVÁNÍ

FINANČNÍ MATEMATIKA- SLOŽENÉ ÚROKOVÁNÍ Projek ŠABLONY NA GVM Gymázium Velké Meziříčí regisračí číslo projeku: CZ..7/../.98 IV- Iovace a zkvaliěí výuky směřující k rozvoji maemaické gramoosi žáků sředích škol FINANČNÍ MATEMATIA- SLOŽENÉ ÚROOVÁNÍ

Více

A. Rozdělení ČŘ podle časového hlediska rozhodného pro zjišťování údajů

A. Rozdělení ČŘ podle časového hlediska rozhodného pro zjišťování údajů ČASOVÉ ŘADY - oslouosi věcě a rosorově srovaelých ozorováí, kerá jsou jedozačě usořádáa z hlediska času - ČŘ ekoomických ukazaelů vkazují určié secifické rs, akže je řeba zá adekváí osu, vhodé k jejich

Více

Modelování vlivu parametrického buzení na kmitání vetknutého nosníku

Modelování vlivu parametrického buzení na kmitání vetknutého nosníku . ročík echické koferece ARaP, 4. a 5.. 4, Praha Modelováí vlivu paramerického buzeí a kmiáí vekuého osíku Jiří TŮMA, Per Ferfecki, Pavel ŠURÁNE, Miroslav MAHDA VŠB - Techická uiverzia Osrava ARaP 4 Osova

Více

1.6. Srovnání empirických a teoretických parametrů (4.-5.předn.)

1.6. Srovnání empirických a teoretických parametrů (4.-5.předn.) .6. rováí empirických a eoreických paramerů (4.-5.před.) Cíle: - pravděpodobosí zkoumáí výběrového saisického souboru: kvaifikace eoreických paramerů, srováí eoreických a empirických paramerů (Probable

Více

Odezva na obecnou periodickou budící funkci. Iva Petríková Katedra mechaniky, pružnosti a pevnosti

Odezva na obecnou periodickou budící funkci. Iva Petríková Katedra mechaniky, pružnosti a pevnosti Odezva a obecou periodickou budící fukci Iva Períková Kaedra mechaiky, pružosi a pevosi Obsah Fourierovy řady Odezva a polyharmoickou fukci Odezva a obecou periodickou fukci Odezva a jedokový skok Příklad

Více

3. POJIŠTĚNÍ OSOB (ŽIVOTNÍ POJIŠTĚNÍ)

3. POJIŠTĚNÍ OSOB (ŽIVOTNÍ POJIŠTĚNÍ) 3. POJIŠTĚÍ OSOB (ŽIVOTÍ POJIŠTĚÍ) 3.. EMOELOVÝ PŘÍSTUP 3... ekremeí řád vymíráí populace Úmrosí abulky a) Smr je áhodým jevem, kerý se pojišťuje pro účely ŽP sačí pracova s průměrými hodoami záko velkých

Více

7 ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD TRENDOVÁ SLOŽKA

7 ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD TRENDOVÁ SLOŽKA Elea Mielcová Radmila Soklasová a Jaroslav Ramík; Saisické program 7 ANALÝZA ČASOVÝCH ŘAD TRENDOVÁ SLOŽKA RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Aalýza časových řad umožňuje maemaickým modelem popsa jev a základě časově

Více

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2016

Přijímací zkouška na navazující magisterské studium 2016 Přijímací zkouška a avazující magiserské sudium 2016 Sudijí program: Sudijí obor: Maemaika Fiačí a pojisá maemaika Variaa A Řešeí příkladů pečlivě odůvoděe. Věuje pozoros ověřeí předpokladů použiých maemaických

Více

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson

STATISTIKA. Statistika se těší pochybnému vyznamenání tím, že je nejvíce nepochopeným vědním oborem. H. Levinson STATISTIKA Statistika se těší pochybému vyzameáí tím, že je ejvíce epochopeým vědím oborem. H. Leviso Charakterizace statistického souboru Statistický soubor Prvek souboru Zak prvku kvatitativí teplota,

Více

Volba vhodného modelu trendu

Volba 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

Více

Tržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t.

Tržní ceny odrážejí a zahrnují veškeré informace předpokládá se efektivní trh, pro cenu c t tedy platí c t = c t + ε t. Techická aalýza Techická aalýza z vývoje cey a obchodovaých objemů akcie odvozuje odhad budoucího vývoje cey. Dalšími metodami odhadu vývoje ce akcií jsou apř. fudametálí aalýza (zkoumá podrobě účetictví

Více

Odhady parametrů polohy a rozptýlení pro často se vyskytující rozdělení dat v laboratoři se vyčíslují podle následujících vztahů:

Odhady 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

Více

Úvod do analýzy časových řad

Úvod do analýzy časových řad VŠB TU OSTRAVA, FEI, KATEDRA APLIKOVANÉ MATEMATIKY Úvod do lýz čsových řd [Zdeje podiul dokueu.] Mri Lischová Popis čsových řd Čsová řd je uerická proěá, jejíž hodo podsě závisí čse, v ěž bl získá (posloupos

Více

Využijeme znalostí z předchozích kapitol, především z 9. kapitoly, která pojednávala o regresní analýze, a rozšíříme je.

Využijeme 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

Více

Část IV. Analýza časových řad. Ing. Michal Dorda, Ph.D.

Část IV. Analýza časových řad. Ing. Michal Dorda, Ph.D. Čás IV. Aalýza časových řad Ig. Michal Dorda, Ph.D. Časovou řadou rozuíe posloupos věcě a prosorově srovaelých pozorováí (da), kerá jsou jedozačě uspořádáa z hlediska času ve sěru iulos příoos. Časovou

Více

jsou reálná a m, n jsou čísla přirozená.

jsou reálná a m, n jsou čísla přirozená. .7.5 Racioálí a polomické fukce Předpoklad: 704 Pedagogická pozámka: Při opisováí defiic racioálí a polomické fukce si ěkteří studeti stěžovali, že je to příliš těžké. Ve skutečosti je sstém, kterým jsou

Více

Deskriptivní statistika 1

Deskriptivní statistika 1 Deskriptiví statistika 1 1 Tyto materiály byly vytvořey za pomoci gratu FRVŠ číslo 1145/2004. Základí charakteristiky souboru Pro lepší představu používáme k popisu vlastostí zkoumaého jevu určité charakteristiky

Více

K čemu slouží regrese?

K čemu slouží regrese? REGRESE K čemu slouží regrese? C = Ca + c. Y C = 00 + 0,6. Y + e Budeme zjišťovat jak jeda proměá (ezávislá) Ovlivňuje jiou proměou (závislou) C Y 950 1000 910 150 1130 1500 1150 1750 1475 000 1550 50

Více

Investiční činnost. Existují různá pojetí investiční činnosti: Z pohledu ekonomické teorie. Podnikové pojetí investic

Investiční činnost. Existují různá pojetí investiční činnosti: Z pohledu ekonomické teorie. Podnikové pojetí investic Ivesičí čios Exisují růzá pojeí ivesičí čiosi: Z pohledu ekoomické eorie Podikové pojeí ivesic Klasifikace ivesic v podiku 1) Hmoé (věcé, fyzické, kapiálové) ivesice 2) Nehmoé (emaeriálí) ivesice 3) Fiačí

Více

Pravděpodobnostní modely

Pravděpodobnostní modely Pravděpodobostí modely Meu: QCEpert Pravděpodobostí modely Modul hledá metodou maimálí věrohodosti (MLE Maimum Likelihood Estimate) statistický model (rozděleí) který ejlépe popisuje data. Je přitom k

Více

Sekvenční logické obvody(lso)

Sekvenční logické obvody(lso) Sekvečí logické obvody(lso) 1. Logické sekvečí obvody, tzv. paměťové čley, jsou obvody u kterých výstupí stavy ezávisí je a okamžitých hodotách vstupích sigálů, ale jsou závislé i a předcházejících hodotách

Více

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů

Odhady parametrů 1. Odhady parametrů Odhady parametrů 1 Odhady parametrů Na statistický soubor (x 1,..., x, který dostaeme statistickým šetřeím, se můžeme dívat jako a výběrový soubor získaý realizací áhodého výběru z áhodé veličiy X. Obdobě:

Více

Analýza časových řad. Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví. Biomedical Data Processing G r o u p

Analýza časových řad. Informační a komunikační technologie ve zdravotnictví. Biomedical Data Processing G r o u p Analýza časových řad Informační a komunikační echnologie ve zdravonicví Definice Řada je posloupnos hodno Časová řada chronologicky uspořádaná posloupnos hodno určiého saisického ukazaele formálně je realizací

Více

REGRESNÍ DIAGNOSTIKA. Regresní diagnostika

REGRESNÍ DIAGNOSTIKA. Regresní diagnostika 4.11.011 REGRESNÍ DIAGNOSTIKA Chemometrie I, David MILDE Regresí diagostika Obsahuje postupy k posouzeí: kvality dat pro regresí model (přítomost vlivých bodů), kvality modelu pro daá data, splěí předpokladů

Více

} kvantitativní znaky. korelace, regrese. Prof. RNDr. Jana Zvárov. Obecné principy

} kvantitativní znaky. korelace, regrese. Prof. RNDr. Jana Zvárov. Obecné principy Měřeí statistické závislosti, korelace, regrese Prof. RNDr. Jaa Zvárov rová,, DrSc. MĚŘENÍZÁVISLOSTI Cílem statistické aalýzy vepidemiologii bývá eje staovit, zda oemocěí závisí a výskytu rizikového faktoru,

Více

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI

6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI 6. FUNKCE A POSLOUPNOSTI Fukce Dovedosti:. Základí pozatky o fukcích -Chápat defiici fukce,obvyklý způsob jejího zadáváí a pojmy defiičí obor hodot fukce. U fukcí zadaých předpisem umět správě operovat

Více

Statistické metody a zpracování dat. VIII Analýza časových řad. Petr Dobrovolný

Statistické metody a zpracování dat. VIII Analýza časových řad. Petr Dobrovolný Saisické meod a zpracování da VIII Analýza časových řad Per Dobrovolný Základní pojm Časová řada je chronologick uspořádaná posloupnos hodno určiého saisického ukazaele. = f (),, 2, L n, kde =, 2,, n =

Více

12. N á h o d n ý v ý b ě r

12. N á h o d n ý v ý b ě r 12. N á h o d ý v ý b ě r Při sledováí a studiu vlastostí áhodých výsledků pozáme charakter rozděleí z toho, že opakovaý áhodý pokus ám dává za stejých podmíek růzé výsledky. Ty odpovídají hodotám jedotlivých

Více

DIMENZOVÁNÍ KOMPOZITNÍCH PROFILŮ PREFEN

DIMENZOVÁNÍ KOMPOZITNÍCH PROFILŮ PREFEN DIMNZOVÁNÍ KOMPOZITNÍCH PROFILŮ PRFN 1 Kulkova 10/4231, 615 00 Bro el.: 541 583 208, 297, fa.: 549 254 556 e-mail: kompozi@prefa.cz hp://www.prefa-kompozi.cz DIMNZOVÁNÍ PROFILŮ Maeriálová srukura, základí

Více

Analýza stavebního spoření, jako metody zhodnocení volných prostředků

Analýza stavebního spoření, jako metody zhodnocení volných prostředků Medelova zemědělsk{ a lesick{ uiverzia v Brě Provozě ekoomick{ fakula Úsav saisik a operačího výzkumu Aalýza savebího spořeí, jako meod zhodoceí volých prosředků Bakal{řsk{ pr{ce Vedoucí pr{ce Ig. V{clav

Více

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte:

1.3. POLYNOMY. V této kapitole se dozvíte: 1.3. POLYNOMY V této kapitole se dozvíte: co rozumíme pod pojmem polyom ebo-li mohočle -tého stupě jak provádět základí početí úkoy s polyomy, kokrétě součet a rozdíl polyomů, ásobeí, umocňováí a děleí

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 9. Modely časových řad II.

Lineární a adaptivní zpracování dat. 9. Modely časových řad II. Lieárí a adaptiví zpracováí dat 9. Modely časových řad II. Daiel Schwarz Ivestice do rozvoje vzděláváí Opakováí K čemu je dobré vytvářet modely procesů geerující časové řady? Dekompozice časový řad: jaké

Více

ANALÝZA VÝROBY ELEKTRICKÉ ENERGIE V ČR Bakalářská práce

ANALÝZA VÝROBY ELEKTRICKÉ ENERGIE V ČR Bakalářská práce MENDELOVA ZEMĚDĚLSKÁ A LESNICKÁ UNIVERZITA V BRNĚ PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA ÚSTAV STATISTIKY A OPERAČNÍHO VÝZKUMU ANALÝZA VÝROBY ELEKTRICKÉ ENERGIE V ČR Bakalářská práce Vedoucí bakalářské práce Mgr.

Více

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna.

6 Intervalové odhady. spočteme aritmetický průměr, pak tyto průměry se budou chovat jako by pocházely z normálního. nekonečna. 6 Itervalové odhady parametrů základího souboru V předchozích kapitolách jsme se zabývali ejprve základím zpracováím experimetálích dat: grafické zobrazeí dat, výpočty výběrových charakteristik kapitola

Více

DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ. 1) Pojem funkce, graf funkce

DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ. 1) Pojem funkce, graf funkce DIFERENCIÁLNÍ POČET FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ ) Pojem ukce, gra ukce De: Fukcí reálé proměé azýváme pravidlo, které každému reálému číslu D přiřazuje právě jedo reálé číslo y H Toto pravidlo začíme ejčastěji

Více

8.2.1 Aritmetická posloupnost

8.2.1 Aritmetická posloupnost 8.. Aritmetická posloupost Předpoklady: 80, 80, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Př. : V továrě dokočí každou hodiu motáž

Více

8.2.1 Aritmetická posloupnost I

8.2.1 Aritmetická posloupnost I 8.2. Aritmetická posloupost I Předpoklady: 80, 802, 803, 807 Pedagogická pozámka: V hodiě rozdělím třídu a dvě skupiy a každá z ich dělá jede z prvích dvou příkladů. Čley posloupostí pak při kotrole vypíšu

Více

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad

11. Časové řady. 11.1. Pojem a klasifikace časových řad . Časové řad.. Pojem a klasfkace časových řad Specfckým statstckým dat jsou časové řad pomocí chž můžeme zkoumat damku jevů v čase. Časovou řadou (damcká řada, vývojová řada) rozumíme v čase uspořádaé

Více

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL

1 POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL Elea Mielcová, Radmila Stoklasová a Jaroslav Ramík; Statistické programy POPISNÁ STATISTIKA V PROGRAMU MS EXCEL RYCHLÝ NÁHLED KAPITOLY Žádý výzkum se v deší době evyhe statistickému zpracováí dat. Je jedo,

Více

23. Mechanické vlnění

23. Mechanické vlnění 3. Mechaické vlěí Mechaické vlěí je děj, při kterém částice pružého prostředí kmitají kolem svých rovovážých poloh a teto kmitavý pohyb se přeáší (postupuje) od jedé částice k druhé vlěí může vzikout pouze

Více

OBJEKTOVÁ ALGEBRA. Zdeněk Pezlar. Ústav Informatiky, Provozně-ekonomická fakulta MZLU, Brno, ČR. Abstrakt

OBJEKTOVÁ ALGEBRA. Zdeněk Pezlar. Ústav Informatiky, Provozně-ekonomická fakulta MZLU, Brno, ČR. Abstrakt OBEKTOVÁ ALGEBRA Zdeěk Pezlar Úsav Iformaiky, Provozě-ekoomická fakula MZLU, Bro, ČR Absrak V objekovém modelu da defiujeme objekové schéma (řídu) jako čveřici skládající se ze jméa řídy, aribuů, domé

Více

POPISNÁ STATISTIKA EKONOMICKÝCH ASOVÝCH AD

POPISNÁ STATISTIKA EKONOMICKÝCH ASOVÝCH AD POPISNÁ STATISTIKA EKONOMICKÝCH ASOVÝCH AD Záklaí pojm Všia ekoomických jev se chová amick, j. vvíjí se v ase. Záklaím prosekem suia amik akových jev je aalýza jejich vývoje v miulosi, kerá ám umožuje

Více

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Modely časových řad I.

Lineární a adaptivní zpracování dat. 8. Modely časových řad I. Lieárí a adaptiví zpracováí dat 8. Modely časových řad I. Daiel Schwarz Ivestice do rozvoje vzděláváí Cíl, motivace Popis a idetifikace systémů BLACK BOX Cíl, motivace Popis a idetifikace systémů BLACK

Více

f(x) f(x 0 ) = a lim x x0 f f(x 0 + h) f(x 0 ) (x 0 ) = lim f(x + h) f(x) (x) = lim

f(x) f(x 0 ) = a lim x x0 f f(x 0 + h) f(x 0 ) (x 0 ) = lim f(x + h) f(x) (x) = lim KAPITOLA 4: 4 Úvod Derivace fkce [MA-8:P4] Moivačí příklady: okamžiá ryclos, směrice ečy Defiice: Řekeme, že fkce f má v bodě derivaci [ derivaci zleva derivaci zprava ] rov čísl a, jesliže exisje [ x

Více

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y

L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE KATED RA F YZIKY L A B O R A T O R N Í C V I Č E N Í Z F Y Z I K Y Jméo TUREČEK Daiel Datum měřeí 8.11.2006 Stud. rok 2006/2007 Ročík 2. Datum odevzdáí 15.11.2006 Stud.

Více

Řešení soustav lineárních rovnic

Řešení soustav lineárních rovnic Řešeí sousv lieáríc rovic Sousv lieáríc rovic Sousvou m lieáríc rovic o ezámýc rozumíme sousvu : Kde ij i R M m m Čísl ij zýváme koeficiey sousvy čísl i soluí čley Uvedeou sousvu udeme zči Sm m M m Homogeí

Více

Metody zkoumání závislosti numerických proměnných

Metody 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

Více

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika

Přijímací řízení akademický rok 2013/2014 Bc. studium Kompletní znění testových otázek matematika Přijímací řízeí akademický rok 0/0 c. studium Kompletí zěí testových otázek matematika Koš Zěí otázky Odpověď a) Odpověď b) Odpověď c) Odpověď d) Správá. Které číslo doplíte místo 8? 6 6 8 C. Které číslo

Více

Přijímací řízení akademický rok 2012/2013 Kompletní znění testových otázek matematické myšlení

Přijímací řízení akademický rok 2012/2013 Kompletní znění testových otázek matematické myšlení Přijímací řízeí akademický rok 0/0 Kompletí zěí testových otázek matematické myšleí Koš Zěí otázky Odpověď a) Odpověď b) Odpověď c) Odpověď d) Správá odpověď. Které číslo doplíte místo otazíku? 6 8 8 6?.

Více

ENERGIE MEZI ZÁŘENZ VZORKEM

ENERGIE MEZI ZÁŘENZ VZORKEM METODY BEZ VÝMĚNY V ENERGIE MEZI ZÁŘENZ ENÍM M A VZORKEM SPEKTROMETRIE VYUŽÍVAJÍCÍ ROZPTYL Meoda založeá a měřeí idexu lomu láek (). Prochází-li paprsek moochromaického zářeí rozhraím raspareích prosředí,

Více

6. Posloupnosti a jejich limity, řady

6. Posloupnosti a jejich limity, řady Moderí techologie ve studiu aplikovaé fyziky CZ..07/..00/07.008 6. Poslouposti a jejich limity, řady Posloupost je speciálí, důležitý příklad fukce. Při praktickém měřeí hodot určité fyzikálí veličiy dostáváme

Více

7. Analytická geometrie

7. Analytická geometrie 7. Aaltická geoetrie Studijí tet 7. Aaltická geoetrie A. Příka v roviě ϕ s A s ϕ s 2 s 1 B p s ϕ = (s1, s 2 ) sěrový vektor přík p orálový vektor přík p sěrový úhel přík p k = tgϕ = s 2 s 1 sěrice příkp

Více

2 y(t) y(t) -6 t. -6 t

2 y(t) y(t) -6 t. -6 t Teorie sigálů poskyuje společý eoreický základ pro řadu růzých oborů: elekomuikačí echika radioechika akusika seismologie biomedicícké ižeýrsví eergeika chemické echologie elekroické zpracováí řeči, hudby

Více

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model

EKONOMETRIE 9. přednáška Zobecněný lineární regresní model EKONOMETRIE 9. předáška Zobecěý lieárí regresí model Porušeí základích podmíek klasického modelu Metoda zobecěých emeších čtverců Jestliže sou porušey ěkteré podmíky klasického modelu. E(u),. E (uu`) σ

Více

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení.

Intervalové odhady parametrů některých rozdělení. 4. Itervalové odhady parametrů rozděleí. Jedou ze základích úloh mtematické statistiky je staoveí hodot parametrů rozděleí, ze kterého máme k dispozici áhodý výběr. Nejčastěji hledáme odhady dvou druhů:

Více

Základy teorie chyb a zpracování fyzikálních měření Jiří Novák

Základy teorie chyb a zpracování fyzikálních měření Jiří Novák Zálad eore chb a zpracováí zálích měřeí Jří ová Teo e je zamýšle jao pomůca pro vpracováí laboraorích úloh z z Je urče pouze pro sudjí účel a jeho účelem je objas meod zpracováí měřeí Chb měřeí Druh chb

Více

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( )

f x a x DSM2 Cv 9 Vytvořující funkce Vytvořující funkcí nekonečné posloupnosti a0, a1,, a n , reálných čísel míníme formální nekonečnou řadu ( ) DSM Cv 9 Vytvořující fukce Vytvořující fukcí ekoečé poslouposti a0, a,, a, reálých čísel mííme formálí ekoečou řadu =. f a i= 0 i i Příklady: f = + = + + + + + ) Platí: (biomická věta). To zameá, že fukce

Více

, neboť. 1 Postup všech typů exponenciálního vyrovnávání je zevrubně popsán v monografii: i 1

, neboť. 1 Postup všech typů exponenciálního vyrovnávání je zevrubně popsán v monografii: i 1 Meoda expoeciálího vrováváí [Brow-Meer] Je dalším přísupů, kerý e řae (vedle meod klouavých průměrů k adapivím echikám určeí redové složk časové řad Výchoí úvahou éo echik e, že se k predikci ové hodo

Více

, neboť. Je patrné, že váhy splňují podmínku

, neboť. Je patrné, že váhy splňují podmínku Meoda expoeciálího vrováváí [RGBrow-RFMeer] Je dalším přísupů, kerý e řae (vedle meod klouavých průměrů) k adapivím echikám určeí redové složk časové řad Výchoí úvahou éo echik e, že se k predikci ové

Více

8. Analýza rozptylu.

8. Analýza rozptylu. 8. Aalýza rozptylu. Lieárí model je popis závislosti, který je využívá v řadě disciplí matematické statistiky. Uvedeme jeho popis a tvrzeí, která budeme využívat. Setkáme se s ím jedak v aalýze rozptylu,

Více

=, kde P(x) a Q(x) jsou polynomy. Rozklad na parciální zlomky Parciální zlomky jsou speciální racionální lomené funkce. Rozlišujeme 2 typy:

=, kde P(x) a Q(x) jsou polynomy. Rozklad na parciální zlomky Parciální zlomky jsou speciální racionální lomené funkce. Rozlišujeme 2 typy: 3 předáš INTEGRAE RAIONÁLNÍ LOMENÉ FUNKE Důležiou supiu fucí, eré můžeme (spoň eoreicy) iegrov v možiě elemeárích fucí, voří rcioálí lomeé fuce Kždou rcioálí lomeou fuci vru P( ) f ( ) =, de P() Q() jsou

Více

9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost

9. Měření závislostí ve statistice Pevná a volná závislost Dráha [m] 9. Měřeí závislostí ve statistice Měřeí závislostí ve statistice se zabývá především zkoumáím vzájemé závislosti statistických zaků vícerozměrých souborů. Závislosti přitom mohou být apříklad

Více

Metody odhadu poptávky a nabídky v podmínkách nerovnovážného modelu

Metody odhadu poptávky a nabídky v podmínkách nerovnovážného modelu 4. eziárodí koferece Řízeí a odelováí fiačích rizik Osrava VŠB-TU Osrava, Ekooická fakula, kaedra Fiací.-. září 8 Meody odhadu popávky a abídky v podíkách erovovážého odelu Pavla Vodová Absrak Cíle ohoo

Více

Analýza a zpracování signálů. 4. Diskrétní systémy,výpočet impulsní odezvy, konvoluce, korelace

Analýza a zpracování signálů. 4. Diskrétní systémy,výpočet impulsní odezvy, konvoluce, korelace Aalýza a zpracováí sigálů 4. Diskrétí systémy,výpočet impulsí odezvy, kovoluce, korelace Diskrétí systémy Diskrétí sytém - zpracovává časově diskrétí vstupí sigál ] a produkuje časově diskrétí výstupí

Více

ÚVOD DO DYNAMIKY HMOTNÉHO BODU

ÚVOD 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

Více

Závislost slovních znaků

Závislost slovních znaků Závislost slovích zaků Závislost slovích (kvalitativích) zaků Obměy slovího zaku Alterativí zaky Možé zaky Tříděí věcé sloví řady: seřazeí obmě je subjektiví záležitostí (podle abecedy), možé i objektiví

Více

Matematika I, část II

Matematika I, část II 1. FUNKCE Průvodce studiem V deím životě, v přírodě, v techice a hlavě v matematice se eustále setkáváme s fukčími závislostmi jedé veličiy (apř. y) a druhé (apř. x). Tak apř. cea jízdeky druhé třídy osobího

Více

Modelování časových řad akciových výnosů #

Modelování časových řad akciových výnosů # Aca Oecoomica Pragesia, roč. 5, č., 2007 Modelováí časových řad akciových výosů # Jiří Trešl Dagmar Blaá * Cílem předložeého příspěvku je ukáza možosi použií růzých modelů vhodých pro aalýzu časových řad

Více

6 Algoritmy ořezávání a testování polohy

6 Algoritmy ořezávání a testování polohy 6 lgorim ořezáváí a esováí poloh Sudijí íl Teo blok je věová problemaie vzájemé poloh grafikýh primiiv, zejméa poloze bodu vzhledem k mohoúhelíku včeě jedolivýh speifikýh varia jako jsou čřúhelík, jehož

Více

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007

Popisná statistika. Zdeněk Janák 9. prosince 2007 Popisá statistika Zdeěk Jaák jaak@physics.mui.cz 9. prosice 007 Výsledkem měřeí atmosférické extikce z pozorováí komet a observatoři Skalaté Pleso jsou tyto hodoty extikčích koeficietů ve vlové délce 46

Více

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER

MATICOVÉ HRY MATICOVÝCH HER MATICOVÉ HRY FORMULACE, KONCEPCE ŘEŠENÍ, SMÍŠENÉ ROZŠÍŘENÍ MATICOVÝCH HER, ZÁKLADNÍ VĚTA MATICOVÝCH HER CO JE TO TEORIE HER A ČÍM SE ZABÝVÁ? Teorie her je ekoomická vědí disciplía, která se zabývá studiem

Více

DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE

DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ - TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA Isiu maemaik a deskripiví geomerie DIFERENCIÁLNÍ ROVNICE Maemaika IV Jaroslav Vlček Jiří Vrbický Osrava Předmluva Skripum "Difereciálí rovice" keré vziklo

Více

NEPARAMETRICKÉ METODY

NEPARAMETRICKÉ METODY NEPARAMETRICKÉ METODY Jsou to metody, dy předmětem testu hypotézy eí tvrzeí o hodotě parametru ějaého orétího rozděleí, ale ulová hypotéza je formulováa obecěji, apř. jao shoda rozděleí ebo ezávislost

Více

Okruhy z učiva středoškolské matematiky pro přípravu ke studiu na Fakultě bezpečnostního inženýrství VŠB TU Ostrava

Okruhy z učiva středoškolské matematiky pro přípravu ke studiu na Fakultě bezpečnostního inženýrství VŠB TU Ostrava Okruhy z učiv sředoškolské memiky pro příprvu ke sudiu Fkulě ezpečosího ižeýrsví VŠB TU Osrv I Úprvy lgerických výrzů, zlomky, rozkld kvdrického rojčleu, mociy se záporým epoeem, mociy s rcioálím epoeem,

Více

Interval spolehlivosti pro podíl

Interval spolehlivosti pro podíl Iterval polehlivoti pro podíl http://www.caueweb.org/repoitory/tatjava/cofitapplet.html Náhodý výběr Zkoumaý proce chápeme jako áhodou veličiu určitým ám eámým roděleím a měřeá data jako realiace této

Více

PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU

PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU PŘÍKLAD INDEXY ZÁKLADNÍ, ŘETĚZOVÉ A TEMPO PŘÍRŮSTKU Ze serveru www.czso.cz jsme sledovali sklizeň obilovin v ČR. Sklizeň z několika posledních le jsme vložili do abulky 7.1. a) Jaké plodiny paří mezi obiloviny?

Více

Základní požadavky a pravidla měření

Základní požadavky a pravidla měření Základí požadavky a pravidla měřeí Základí požadavky pro správé měřeí jsou: bezpečost práce teoretické a praktické zalosti získaé přípravou a měřeí přesost a spolehlivost měřeí optimálí orgaizace průběhu

Více

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n 8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Opakováí z miulé hodiy: 8 Hodoty poslouposti + se pro blížící se k ekoeču blíží k a to tak že mezi = posloupostí a číslem eexistuje žádá mezera říkáme že

Více

Teorie signálů poskytuje společný teoretický základ pro řadu různých oborů:

Teorie signálů poskytuje společný teoretický základ pro řadu různých oborů: eorie sigálů poskyuje společý eoreický základ pro řadu růzých oborů: elekomuikačí echika radioechika akusika seismologie biomedicícké ižeýrsví eergeika chemické echologie elekroické zpracováí řeči, hudby

Více

IMPULSNÍ A PŘECHODOVÁ CHARAKTERISTIKA,

IMPULSNÍ 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

Více

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu

Cvičení 6.: Bodové a intervalové odhady střední hodnoty, rozptylu a koeficientu korelace, test hypotézy o střední hodnotě při známém rozptylu Cvičeí 6: Bodové a itervalové odhady středí hodoty, rozptylu a koeficietu korelace, test hypotézy o středí hodotě při zámém rozptylu Příklad : Bylo zkoumáo 9 vzorků půdy s růzým obsahem fosforu (veličia

Více

Nelineární systémy. 3 / Matematické základy

Nelineární systémy. 3 / Matematické základy Nelieárí sysémy 3 / Maemaické základy Přehled 1. Úvod 2. Příklady 3. Maemaické základy 4. Sabilia a Lyapuovova fukce 5. Řízeí NS pomocí přibližé liearizace. Gai schedulig 6. Řízeí NS pomocí srukurálích

Více

STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6

STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6 Středoškolská techika 00 Setkáí a prezetace prací středoškolských studetů a ČVUT STUDIUM MAXWELLOVA ZÁKONA ROZDĚLENÍ RYCHLSOTÍ MOLEKUL POMOCÍ DERIVE 6 Pavel Husa Gymázium Jiřího z Poděbrad Studetská 66/II

Více

Geometrické modelování. Diferenciáln

Geometrické modelování. Diferenciáln Geomerické modelováí Difereciál lí geomerie křivekk Křivky v očía ačové grafice Geomerická ierreace Každý krok algorimu má svůj geomerický výzam Flexibilia korola ad růběhem křivky, možos iuiiví ediace

Více

OVMT Přesnost měření a teorie chyb

OVMT Přesnost měření a teorie chyb Přesost měřeí a teorie chyb Základí pojmy Naměřeé údaje ejsou ikdy absolutě přesé, protože skutečé podmíky pro měřeí se odlišují od ideálích. Při každém měřeí vzikají odchylky od správých hodot chyby.

Více

Fakulta strojního inženýrství VUT v Brně Ústav konstruování. KONSTRUOVÁNÍ STROJŮ převody. Přednáška 5

Fakulta strojního inženýrství VUT v Brně Ústav konstruování. KONSTRUOVÁNÍ STROJŮ převody. Přednáška 5 Fakula srojího ižeýrsví VUT v Brě Úsav kosruováí KONSTRUOVÁNÍ STROJŮ převody Předáška 5 Čelí soukolí se šikmými zuby hp://www.audiforum.l/ Moderaio is bes, ad o avoid all exremes. PLUTARCHOS Čelí soukolí

Více

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n

je konvergentní, právě když existuje číslo a R tak, že pro všechna přirozená <. Číslu a říkáme limita posloupnosti ( ) n n 1 n n n 8.3. Limity ěkterých posloupostí Předpoklady: 83 Pedagogická pozámka: Tuto a tři ásledující hodiy je možé probrat za dvě vyučovací hodiy. V této hodiě je možé vyechat dokazováí limit v příkladu 3. Opakováí

Více

Matematika v automatizaci - pro řešení regulačních obvodů:

Matematika 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.

Více

Statika 1. Miroslav Vokáč ČVUT v Praze, Fakulta architektury. Statika 1. M. Vokáč. Plocha.

Statika 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

Více

Číslo materiálu VY_32_INOVACE_CTE_2.MA_17_Klopné obvody RS, JK, D, T. Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Dubno Ing.

Číslo materiálu VY_32_INOVACE_CTE_2.MA_17_Klopné obvody RS, JK, D, T. Střední odborná škola a Střední odborné učiliště, Dubno Ing. Číslo projeku CZ..7/.5./34.58 Číslo maeriálu VY_32_INOVACE_CTE_2.MA_7_Klopé obvody RS, JK, D, T. Název školy Auor Temaická oblas Ročík Sředí odborá škola a Sředí odboré učilišě, Dubo Ig. Miroslav Krýdl

Více

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n

základním prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polynomiální n Petra Suryková Modelováí křivek základím prvkem teorie křivek v počítačové grafice křivky polyomiálí Q( t) a a t... a t polyomiálí křivky můžeme sado vyčíslit sado diferecovatelé lze z ich skládat křivky

Více

M - Posloupnosti VARIACE

M - Posloupnosti VARIACE M - Poslouposti Autor: Mgr Jromír Juřek - http://wwwjrjurekcz Kopírováí jkékoliv dlší využití výukového mteriálu je povoleo pouze s uvedeím odkzu wwwjrjurekcz VARIACE Teto dokumet byl kompletě vytvoře,

Více

Rozhodovací stromy. Úloha klasifikace objektů do tříd. Top down induction of decision trees (TDIDT) - metoda divide and conquer (rozděl a panuj)

Rozhodovací stromy. Úloha klasifikace objektů do tříd. Top down induction of decision trees (TDIDT) - metoda divide and conquer (rozděl a panuj) Rozhodovací stromy Úloha klasifikace objektů do tříd. Top dow iductio of decisio trees (TDIDT) - metoda divide ad coquer (rozděl a pauj) metoda specializace v prostoru hypotéz stromů (postup shora dolů,

Více