Modelování nákladů. Modely závislosti nákladů na 1 činiteli

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Modelování nákladů. Modely závislosti nákladů na 1 činiteli"

Transkript

1 Modelování nákladů Modely závislosti nákladů na 1 činiteli Modely fixních nákladů Modely variabilních nákladů Modely mezních nákladů Modely průměrných nákladů Modely závislosti nákladů na více činitelích Prognostické modely nákladů Analýza bodu zvratu Kalkulace s využitím analýzy funkce

2 Model = zjednodušení reality, výběr typických znaků společných skupině nákladů nebo charakterizující hypotézu o průběhu a chování nákladů Strukturování problému Formální matematický obraz problému Algoritmus Typ matematické funkce Parametry funkce Definiční obor

3 Polynom m-tého stupně: a a a a m m m m Typickým pro tento případ je lineární nebo kvadratická funkce: 0 1 a a a a a variabilní náklady fixní náklady

4 A: Modely závislosti nákladů na 1 činiteli x Přímka Polynom 2.stupně Mocninná funkce Exponenciální funkce Hyperbola Jednoduchá polynomiální regrese = a + b*x = a + b*x + c*x 2 = a * x b = a * b x = A / a + b*x = a + b*x + c*x 2 + d*x 3 +

5 Přímka = a + b* a > 0 b > 0 = a + b* a > 0 b < 0

6 Polynom 2.stupně = a + b* + c* 2 c > 0 = a + b* + c* 2 c < 0

7 Mocninná funkce = a * b a > 0 b > 1 = a * b a > 0 b 0,1 = a * b a > 0 b < 1

8 Exponenciální funkce = a * b a > 0 b < 1 = a * b a > 0 b 0,1

9 Hyperbola = A / a + b* A > 0 b >1 a<0

10 Závislost nákladů na objemu výroby = a + b* n = a/ + b = a + b* + c* 2 n = a/ + b + c* minimální jednotkové náklady = tg β A T β 0 A *

11 Modely mezních nákladů Δ Δ + Δ

12 Modely mezních nákladů 1 m m d d m lim0

13 n m n= / Minimální jednotkové náklady m=n =d / d *

14 ákladová elasticita d d E * * n d d m n m E

15 F Kapacitní omezení Fnevyuž. Fvyuž. skut max

16 Volné fixní náklady vf MAX SK * F MAX kde : MAX SK F je maximální možná kapacita produkce je skutečná aktuální produkce jsou celkové fixní náklady volné fixní náklady = neuhrazený fixní náklad, nerealizovaný výnos, nebo přímo ztracený nedosažený zisk; jinak též ušlý výnos, čili oportunitní náklad ztráta se bude zvyšovat s klesajícím stupněm využití kapacity

17 Modely průměrných nákladů Proporcionální variabilní náklady = F + V = a + b* F prům = a / V prům = M = b prům =F prům + V prům = a / + b prům F F prům V V F V prům M prům V prům =M F prům 0 0

18 Modely průměrných nákladů Progresivní variabilní náklady = F + V = a + b* + c* 2 F prům = a / V prům = b + c* prům =F prům + V prům = a / + b + c* M = = b + 2c F prů m M V V F prům V prům prům V prům F M F prům 0 0 *

19 n m n= / Minimální jednotkové náklady m=n =d / d *

20 Minimální jednotkové náklady M = prům = prům b + 2c = a / + b + c* c = a / 2 = a / c * a c

21 Modely průměrných nákladů Degresivní variabilní náklady = F + V = a + b* - c* 2 F prům = a / V prům = b - c* prům =F prům + V prům = a / + b - c* M = = b - 2c F V V F prů m F prům V prům 0 0 * M prům V prům M F prům

22 B: Modely závislosti nákladů na více činitelích Vícenásobná lineární polynomiální regrese = a + b*x 1 + c*x 2 + d*x x k elineární regrese Závislost nákladů na objemu výroby a čase,t = a* + b*t + c

23 C: Prognostické modely nákladů Časové řady údajů vzorce, grafy modelující náklady jako funkci času Trend vývoje nákladů Cyklické průběhy nákladů Sezónní výkyvy nákladů epravidelné výkyvy Klouzavý průměr Metoda nejmenších čtverců Metoda vhodně zvolených bodů

24 D: Analýza bodu zvratu Předpoklad : oddělené sledování fixních a variabilních nákladů Výnosy = áklady bod zvratu

25 výnosy z prodeje VP variabilní náklady V příspěvek na úhradu fixních nákladů a zisku fixní náklady F zisk ZTRÁTA krit 0 90 ZISK fixní náklady variabilní náklady náklady celkem výnosy z prodeje

26 Kritické množství produkce V = *p = F + V prům * krit = F / p V prům = F / u

27 E: Kalkulace s využitím funkční analýzy y = 10,531x + 578,51 R 2 = 0, = ,5

Přehled funkcí. Funkce na množině D R je předpis, který každému číslu z množiny D přiřazuje právě jedno reálné číslo. přehled fcí.

Přehled funkcí. Funkce na množině D R je předpis, který každému číslu z množiny D přiřazuje právě jedno reálné číslo. přehled fcí. Přehled funkcí Martina Hetmerová Gymnázium Přípotoční 1337 Praha 10 Vlastnosti funkcí Funkce na množině D R je předpis, který každému číslu z množiny D přiřazuje právě jedno reálné číslo Zapisujeme: f:y=f(x)

Více

Stavebnictví NÁKLADY, CENA A OBJEM PRODUKCE

Stavebnictví NÁKLADY, CENA A OBJEM PRODUKCE Nákladové funkce Cílem managementu podniku je většinou minimalizace celkových nákladů vynaložených na výrobní a jinou činnost podniku. Pro analýzu činitelů, které toto mohou ovlivňovat, se v manažerské

Více

STATISTIKA I Metodický list č. 1 Název tématického celku:

STATISTIKA I Metodický list č. 1 Název tématického celku: STATISTIKA I Metodický list č. 1 Analýza závislostí Základním cílem tohoto tématického celku je seznámit se s pokročilejšími metodami zpracování statistických údajů.. 1. kontingenční tabulky 2. regresní

Více

Matematika 1 pro PEF PaE

Matematika 1 pro PEF PaE Reálné funkce 1 / 21 Matematika 1 pro PEF PaE 1. Reálné funkce Přemysl Jedlička Katedra matematiky, TF ČZU funkce Reálné funkce Základní pojmy 2 / 21 Zobrazení z množiny A do množiny B je množina f uspořádaných

Více

Přednáška č.7 Ing. Sylvie Riederová

Přednáška č.7 Ing. Sylvie Riederová Přednáška č.7 Ing. Sylvie Riederová 1. Aplikace klasifikace nákladů na změnu objemu výroby 2. Modelování nákladů Podstata modelování nákladů Nákladové funkce Stanovení parametrů nákladových funkcí Klasifikační

Více

Měření závislosti statistických dat

Měření závislosti statistických dat 5.1 Měření závislosti statistických dat Každý pořádný astronom je schopen vám předpovědět, kde se bude nacházet daná hvězda půl hodiny před půlnocí. Ne každý je však téhož schopen předpovědět v případě

Více

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model

LINEÁRNÍ REGRESE. Lineární regresní model LINEÁRNÍ REGRESE Chemometrie I, David MILDE Lineární regresní model 1 Typy závislosti 2 proměnných FUNKČNÍ VZTAH: 2 závisle proměnné: určité hodnotě x odpovídá jediná hodnota y. KORELACE: 2 náhodné (nezávislé)

Více

1. K morálnímu opotřebení dlouhodobého majetku nedochází: Vlivem vědeckotechnického pokroku Růstem produkce práce Intenzivním využíváním 2.

1. K morálnímu opotřebení dlouhodobého majetku nedochází: Vlivem vědeckotechnického pokroku Růstem produkce práce Intenzivním využíváním 2. 1. K morálnímu opotřebení dlouhodobého majetku nedochází: Vlivem vědeckotechnického pokroku Růstem produkce práce Intenzivním využíváním 2. Neomezené ručení znamená, že podnikatel ručí za závazky podniku:

Více

IEKPO Testové zadání A

IEKPO Testové zadání A IEKPO Testové zadání A 1. Prostřednictvím bodu zvratu lze stanovit: a. Minimální úroveň využití výrobní kapacity podniku b. Maximální úroveň ceny výrobku při jeho prodeji c. Vliv substituce fixních nákladů

Více

na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy

na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy Datum:... Jméno:... Přijímací řízení pro akademický rok 203/4 na magisterský studijní obor Učitelství matematiky pro střední školy Písemná část přijímací zkoušky z matematiky Za každou správnou odpověd

Více

Program SMP pro kombinované studium

Program SMP pro kombinované studium Zadání příkladů k procvičení na seminář Program SMP pro kombinované studium Nejdůležitější typy příkladů - minimum znalostí před zkouškovou písemkou 1) Matice 1. Pro matice 1 0 2 1 0 3 B = 7 3 4 4 2 0

Více

Náklady. Analýza bodu zvratu.

Náklady. Analýza bodu zvratu. Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Náklady. Analýza bodu zvratu. Eva Štichhauerová Technická univerzita v Liberci Nauka

Více

Diferenciální počet funkcí jedné proměnné

Diferenciální počet funkcí jedné proměnné Diferenciální počet funkcí jedné proměnné 1 1. Elementární funkce 1.2. Přehled elementárních funkcí 2 Lineární funkce - je každá funkce na množině R, která je dána ve tvaru y = a.x + b, kde a,b R. Pokud

Více

Náklady. Analýza bodu zvratu.

Náklady. Analýza bodu zvratu. Tento materiál vznikl jako součást projektu, který je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem ČR. Náklady. Analýza bodu zvratu. Eva Štichhauerová Technická univerzita v Liberci Nauka

Více

Aplikovaná matematika I

Aplikovaná matematika I Metoda nejmenších čtverců Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno c Dana Říhová (Mendelu Brno) Metoda nejmenších čtverců 1 / 8 Obsah 1 Formulace problému 2 Princip metody nejmenších čtverců 3

Více

4. Aplikace matematiky v ekonomii

4. Aplikace matematiky v ekonomii 4. Aplikace matematiky v ekonomii 1 Lineární algebra Soustavy 1) Na základě statistických údajů se zjistilo, že závislost množství statku z poptávaného v průběhu jednoho týdne lze popsat vztahem q d =

Více

Projekt: Zlepšení výuky na ZŠ Schulzovy sady registrační číslo: CZ.1.07./1.4.00/ Mgr. Jakub Novák. Datum: Ročník: 9.

Projekt: Zlepšení výuky na ZŠ Schulzovy sady registrační číslo: CZ.1.07./1.4.00/ Mgr. Jakub Novák. Datum: Ročník: 9. Projekt: Zlepšení výuky na ZŠ Schulzovy sady registrační číslo: CZ.1.07./1.4.00/1.581 VY_4_INOVACE_1NOV40 Autor: Mgr. Jakub Novák Datum: 10. 3. 013 Ročník: 9. Vzdělávací oblast: Matematika a její aplikace

Více

Tržby, náklady, klasifikace nákladů, evidence nákladů, manažerské pojetí nákladů, nákladové funkce, metody odhadu fixních nákladů

Tržby, náklady, klasifikace nákladů, evidence nákladů, manažerské pojetí nákladů, nákladové funkce, metody odhadu fixních nákladů 1 Tržby, náklady, klasifikace nákladů, evidence nákladů, manažerské pojetí nákladů, nákladové funkce, metody odhadu fixních nákladů I. TRŽBY Jsou peněžní částkou, kterou podnik získal prodejem výrobků,

Více

21.5 Členění v závislosti na objemu výroby

21.5 Členění v závislosti na objemu výroby Název školy Číslo projektu Autor Název šablony Název DUMu Tematická oblast Předmět Druh učebního materiálu Anotace Vybavení, pomůcky Ověřeno ve výuce dne, třída Střední průmyslová škola strojnická Vsetín

Více

Náklady, klasifikace nákladů, evidence nákladů, manažerské pojetí nákladů, nákladové funkce, metody odhadu fixních nákladů

Náklady, klasifikace nákladů, evidence nákladů, manažerské pojetí nákladů, nákladové funkce, metody odhadu fixních nákladů 1 Náklady, klasifikace nákladů, evidence nákladů, manažerské pojetí nákladů, nákladové funkce, metody odhadu fixních nákladů I. NÁKLADY Ekonomická teorie definuje náklady podniku: jako peněžně oceněnou

Více

Maturitní témata z matematiky

Maturitní témata z matematiky Maturitní témata z matematiky G y m n á z i u m J i h l a v a Výroky, množiny jednoduché výroky, pravdivostní hodnoty výroků, negace operace s výroky, složené výroky, tabulky pravdivostních hodnot důkazy

Více

Cvičící Kuba Kubina Kubinčák Body u závěrečného testu

Cvičící Kuba Kubina Kubinčák Body u závěrečného testu 1. Příklad U 12 studentů jsme sledovali počet dosažených bodů na závěrečném testu (od 0 do 60). Vždy 4 z těchto studentů chodili k jednomu ze 3 cvičících panu Kubovi, panu Kubinovi, nebo panu Kubinčákovi.

Více

Efektivnost podniku a její základní kategorie

Efektivnost podniku a její základní kategorie Efektivnost podniku a její základní kategorie Výrobní faktory a jejich klasifikace Výroba = každá činnost, která tvoří hodnotu Výroba = zpracování surovin a materiálů do finálních výrobků Aby se mohla

Více

FUNKCE A JEJICH VLASTNOSTI

FUNKCE A JEJICH VLASTNOSTI PŘEDNÁŠKA 3 FUNKCE A JEJICH VLASTNOSTI Pojem zobrazení a funkce Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Přiřadíme-li každému prvku x A právě jeden prvek y B, dostáváme množinu F uspořádaných dvojic

Více

Výnosy & Náklady Hospodářský výsledek. cv. 6

Výnosy & Náklady Hospodářský výsledek. cv. 6 Výnosy & Náklady Hospodářský výsledek cv. 6 Základní pojmy Náklad peněžní částka, kterou podnik účelně vynaložil na získání výnosů, tj. použil je k provedení určitého výkonu.(spotřeba výrobních faktorů

Více

Výnosy & Náklady Hospodářský výsledek. cv. 7

Výnosy & Náklady Hospodářský výsledek. cv. 7 Výnosy & Náklady Hospodářský výsledek cv. 7 Základní pojmy Náklad peněžní částka, kterou podnik účelně vynaložil na získání výnosů, tj. použil je k provedení určitého výkonu.(spotřeba výrobních faktorů

Více

Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/28.0018

Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/28.0018 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/28.0018 Vztahy mezi ziskem, objemem výroby, cenou a náklady Ekonomika lesního hospodářství 6. cvičení

Více

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace )

Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace ) Příklad č. 1 Stanovení manganu a míry přesnosti kalibrace ( Lineární kalibrace ) Zadání : Stanovení manganu ve vodách se provádí oxidací jodistanem v kyselém prostředí až na manganistan. (1) Sestrojte

Více

Matematika vzorce. Ing. Petr Šídlo. verze

Matematika vzorce. Ing. Petr Šídlo. verze Matematika vzorce Ing. Petr Šídlo verze 0050409 Obsah Jazyk matematiky 3. Výrokový počet.......................... 3.. Logické spojky...................... 3.. Tautologie výrokového počtu...............

Více

EKONOMIKA BEZPEČNOSTNÍ FIRMY BLOK 2 EKONOMICKÉ A PRÁVNÍ SOUVISLOSTI ŘÍZENÍ BEZPEČNOSTNÍ FIRMY ING. JAKUB PICKA

EKONOMIKA BEZPEČNOSTNÍ FIRMY BLOK 2 EKONOMICKÉ A PRÁVNÍ SOUVISLOSTI ŘÍZENÍ BEZPEČNOSTNÍ FIRMY ING. JAKUB PICKA EKONOMIKA BEZPEČNOSTNÍ FIRMY BLOK 2 EKONOMICKÉ A PRÁVNÍ SOUVISLOSTI ŘÍZENÍ BEZPEČNOSTNÍ FIRMY ING. JAKUB PICKA Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Projekt: Vzdělávání pro bezpečnostní systém

Více

Planimetrie 2. část, Funkce, Goniometrie. PC a dataprojektor, učebnice. Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora. Průřezová témata Poznámky

Planimetrie 2. část, Funkce, Goniometrie. PC a dataprojektor, učebnice. Gymnázium Jiřího Ortena, Kutná Hora. Průřezová témata Poznámky Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Planimetrie 2. část, Funkce, Goniometrie 2. ročník a sexta 4 hodiny týdně PC a dataprojektor, učebnice Planimetrie II. Konstrukční úlohy Charakterizuje

Více

II. Zakresli množinu bodů, ze kterých vidíme úsečku délky 3 cm v zorném úhlu větším než 30 0 a menším než 60 0.

II. Zakresli množinu bodů, ze kterých vidíme úsečku délky 3 cm v zorném úhlu větším než 30 0 a menším než 60 0. Ukázky typových maturitních příkladů z matematiky..reálná čísla. 3} x R; I. Zobrazte množiny A = {x є 3} < + x R; B = {x є II. Zapište ve tvaru zlomku číslo, 486.Komplexní čísla. I. Určete a + b, a - b,

Více

Matematické modelování Náhled do ekonometrie. Lukáš Frýd

Matematické modelování Náhled do ekonometrie. Lukáš Frýd Matematické modelování Náhled do ekonometrie Lukáš Frýd Výnos akcie vs. Výnos celého trhu - CAPM model r it = r ft + β 1. (r mt r ft ) r it r ft = α 0 + β 1. (r mt r ft ) + ε it Ekonomický (finanční model)

Více

Interpolace pomocí splajnu

Interpolace pomocí splajnu Interpolace pomocí splajnu Interpolace pomocí splajnu Připomenutí U interpolace požadujeme, aby graf aproximující funkce procházel všemi uzlovými body. Interpolační polynom aproximující funkce je polynom

Více

KFC/SEM, KFC/SEMA Elementární funkce

KFC/SEM, KFC/SEMA Elementární funkce Elementární funkce Požadované dovednosti: lineární funkce kvadratická funkce mocniná funkce funkce s asolutní hodnotou lineárně lomená funkce exponenciální a logaritmická funkce transformace grafu Lineární

Více

Základy matematiky kombinované studium 714 0365/06

Základy matematiky kombinované studium 714 0365/06 Základy matematiky kombinované studium 714 0365/06 1. Některé základní pojmy: číselné množiny, intervaly, operace s intervaly (sjednocení, průnik), kvantifikátory, absolutní hodnota čísla, vzorce: 2. Algebraické

Více

Základy matematiky pro FEK

Základy matematiky pro FEK Základy matematiky pro FEK 11. přednáška Blanka Šedivá KMA zimní semestr 2016/2017 Blanka Šedivá (KMA) Základy matematiky pro FEK zimní semestr 2016/2017 1 / 13 Vybrané ekonomické aplikace diferenciálního

Více

P ˇ REDNÁŠKA 3 FUNKCE

P ˇ REDNÁŠKA 3 FUNKCE PŘEDNÁŠKA 3 FUNKCE 3.1 Pojem zobrazení a funkce 2 3 Uvažujme libovolné neprázdné množiny A, B. Přiřadíme-li každému prvku x A právě jeden prvek y B, dostáváme množinu F uspořádaných dvojic (x, y) A B,

Více

Kapitola 7: Integrál. 1/17

Kapitola 7: Integrál. 1/17 Kapitola 7: Integrál. 1/17 Neurčitý integrál - Motivační příklad 2/17 Příklad: Necht se bod pohybuje po přímce rychlostí a) v(t) = 3 [m/s] (rovnoměrný přímočarý pohyb), b) v(t) = 2t [m/s] (rovnoměrně zrychlený

Více

KGG/STG Statistika pro geografy. Mgr. David Fiedor 4. května 2015

KGG/STG Statistika pro geografy. Mgr. David Fiedor 4. května 2015 KGG/STG Statistika pro geografy 11. Analýza časových řad Mgr. David Fiedor 4. května 2015 Motivace Úvod chceme získat představu o charakteru procesu, která časová řada reprezentuje Jaké jevy lze znázornit

Více

4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie

4EK201 Matematické modelování. 11. Ekonometrie 4EK201 Matematické modelování 11. Ekonometrie 11. Ekonometrie Ekonometrie Interdisciplinární vědní disciplína Zkoumá vztahy mezi ekonomickými veličinami Mikroekonomickými i makroekonomickými Ekonomie ekonomické

Více

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie

Inovace bakalářského studijního oboru Aplikovaná chemie http://aplchem.upol.cz CZ.1.07/2.2.00/15.0247 Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem České republiky. Regrese Závislostproměnných funkční y= f(x) regresní y= f(x)

Více

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004.

1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Prostá regresní a korelační analýza 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Problematika závislosti V podstatě lze rozlišovat mezi závislostí nepodstatnou, čili náhodnou

Více

Poznámky pro žáky s poruchami učení z matematiky 2. ročník 2005/2006 str. 1. Funkce pro UO 1

Poznámky pro žáky s poruchami učení z matematiky 2. ročník 2005/2006 str. 1. Funkce pro UO 1 Poznámky pro žáky s poruchami učení z matematiky 2. ročník 2005/2006 str. 1 Funkce pro UO 1 Co je to matematická funkce? Mějme dvě množiny čísel. Množinu A a množinu B, které jsou neprázdné. Jestliže přiřadíme

Více

Matematika (KMI/PMATE)

Matematika (KMI/PMATE) Matematika (KMI/PMATE) Přednáška druhá aneb Úvod do matematické analýzy Limita a spojitost funkce Matematika (KMI/PMATE) 1 / 30 Osnova přednášky lineární funkce y = kx + q definice lineární funkce význam

Více

soubor FUNKCÍ příručka pro studenty

soubor FUNKCÍ příručka pro studenty soubor FUNKCÍ příručka pro studenty 1 Obsah Poznámky 6 lineární funkce mocninné funkce s přirozeným exponentem o sudým o lichým s celým záporným exponentem o sudým o lichým s racionálním exponentem o druhá

Více

FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ VOLBA TECHNOLOGIE. Semestrální práce MIE2

FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ VOLBA TECHNOLOGIE. Semestrální práce MIE2 FAKULTA INFORMATIKY A MANAGEMENTU UNIVERZITA HRADEC KRÁLOVÉ VOLBA TECHNOLOGIE Semestrální práce MIE2 Vypracoval: Bc. Martin Petruželka Studijní obor: K-IM2 Emailová adresa: Martin.Petruzelka@uhk.cz Datum

Více

METODY STANOVOVÁNÍ CENY

METODY STANOVOVÁNÍ CENY METODY STANOVOVÁNÍ CENY Autor Mgr. Františka Vyškovská Anotace Inovovaný výukový materiál slouží k samostatné práci žáků, lze jej využít jako podklad k projektovému vyučování nebo jako domácí úkol Očekávaný

Více

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti

2.2 Kalibrace a limity její p esnosti UNIVERZITA PARDUBICE Òkolní rok 000/001 Fakulta chemicko-technologická, Katedra analytické chemie LICEN NÍ STUDIUM STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT PÌI MANAGEMENTU JAKOSTI P EDM T:. Kalibrace a limity její p

Více

Statistika (KMI/PSTAT)

Statistika (KMI/PSTAT) Statistika (KMI/PSTAT) Cvičení dvanácté aneb Regrese a korelace Statistika (KMI/PSTAT) 1 / 18 V souboru 25 jedinců jsme měřili jejich výšku a hmotnost. Výsledky jsou v tabulce a grafu. Statistika (KMI/PSTAT)

Více

Mikroekonomie 1 -TOMÁŠ VOLEK (Prezentace 6) 1

Mikroekonomie 1 -TOMÁŠ VOLEK (Prezentace 6) 1 Obsah Podnik Výnosy Zisk Podnik Firma (podnik) je obecné označení pro ekonomicko - právní subjekt. Základními znaky rozlišující podnik od jiných institucí společnosti jsou: - -.. Základní cíl podniku je

Více

Matematika B 2. Úvodní informace

Matematika B 2. Úvodní informace Matematika B 2 MIROSLAV KUČERA Úvodní informace Kontakt miroslav.kucera@vsfs.czvsfs.cz Studijní středisko Kladno IT oddělení 306B (kanceláře studijního oddělení) Konzultační hodiny Po Pá 8:30 15:00 možno

Více

Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012

Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012 Metoda nejmenších čtverců Michal Čihák 26. listopadu 2012 Metoda nejmenších čtverců Matematicko-statistická metoda používaná zejména při zpracování nepřesných dat (typicky experimentálních empirických

Více

Odhad parametrů N(µ, σ 2 )

Odhad parametrů N(µ, σ 2 ) Odhad parametrů N(µ, σ 2 ) Mějme statistický soubor x 1, x 2,, x n modelovaný jako realizaci náhodného výběru z normálního rozdělení N(µ, σ 2 ) s neznámými parametry µ a σ. Jaký je maximální věrohodný

Více

Ukázka závěrečného testu

Ukázka závěrečného testu Okruhy otázek pro závěrečný test ) Vlastnosti funkce ) Graf funkce ) Definiční obor funkce ) imita funkce ) Derivace funkce 6) Užití derivace 7) Matice 8) Řešení soustavy lineárních rovnic 9) Určitý integrál

Více

Střední škola F. D. Roosevelta pro tělesně postižené, Brno, Křižíkova 11 příspěvková organizace sídlo: 612 00 Brno, Křižíkova 11

Střední škola F. D. Roosevelta pro tělesně postižené, Brno, Křižíkova 11 příspěvková organizace sídlo: 612 00 Brno, Křižíkova 11 Témata k ústní maturitní zkoušce z předmětu Účetnictví profilové části maturitní zkoušky Školní rok 2012/2013 třída: 4.T 1. Legislativní úprava účetnictví 2. Účetní dokumentace 3. Manažerské účetnictví

Více

Úvod, základní pojmy, funkce

Úvod, základní pojmy, funkce Úvod, základní pojmy, funkce Michal Fusek Ústav matematiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 1. přednáška z ESMAT Michal Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 69 Obsah 1 Matematická logika 2 Množiny 3 Funkce,

Více

Funkce jedné reálné proměnné. lineární kvadratická racionální exponenciální logaritmická s absolutní hodnotou

Funkce jedné reálné proměnné. lineární kvadratická racionální exponenciální logaritmická s absolutní hodnotou Funkce jedné reálné proměnné lineární kvadratická racionální exponenciální logaritmická s absolutní hodnotou lineární y = ax + b Průsečíky s osami: Px [-b/a; 0] Py [0; b] grafem je přímka (získá se pomocí

Více

Podniková ekonomika, 6. týden

Podniková ekonomika, 6. týden Podniková ekonomika, 6. týden Jsou peněžním vyjádřením výstupů podniku Z pohledu účetnictví se výnosy dělí takto: 60 Tržby za vlastní výkony a zboží 61 Změny stavu zásob vlastní činnosti 62 Aktivace 64

Více

Systém vykonávající tlumené kmity lze popsat obyčejnou lineární diferenciální rovnice 2. řadu s nulovou pravou stranou:

Systém vykonávající tlumené kmity lze popsat obyčejnou lineární diferenciální rovnice 2. řadu s nulovou pravou stranou: Pracovní úkol: 1. Sestavte obvod podle obr. 1 a změřte pro obvod v periodickém stavu závislost doby kmitu T na velikosti zařazené kapacity. (C = 0,5-10 µf, R = 0 Ω). Výsledky měření zpracujte graficky

Více

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr.

RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Analýza dat pro Neurovědy RNDr. Eva Janoušová doc. RNDr. Ladislav Dušek, Dr. Jaro 2014 Institut biostatistiky Janoušová, a analýz Dušek: Analýza dat pro neurovědy Blok 7 Jak hodnotit vztah spojitých proměnných

Více

ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332

ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332 Úvodní obrazovka Menu (vlevo nahoře) Návrat na hlavní stránku Obsah Výsledky Poznámky Záložky edunet Konec Matematika 2 (pro 12-16 let) LangMaster Obsah (střední část) výběr tématu - dvojklikem v seznamu

Více

Výnosové a nákladové souvislosti tvorby finančního výsledku podniku. Tržby a možnosti jejich ovlivňování. Výnosy podniku jsou peněžní částky, které podnik získal z veškerých svých činností za určité účetní

Více

Funkce jedné proměnné

Funkce jedné proměnné Funkce jedné proměnné Příklad - V následujících příkladech v případě a) pro funkce dané rovnicí zjistěte zda jsou rostoucí klesající nebo konstantní vypočítejte průsečíky grafu s osami souřadnic a graf

Více

Podniková ekonomika : efektivnost podniku; přednáška pro 1. ročník VOŠE. Ing. Vlastimil K. Vyskočil, CSc. 2005

Podniková ekonomika : efektivnost podniku; přednáška pro 1. ročník VOŠE. Ing. Vlastimil K. Vyskočil, CSc. 2005 Podniková ekonomika : efektivnost podniku; přednáška pro 1. ročník VOŠE Ing. Vlastimil K. Vyskočil, CSc. 2005 Efektivnost podniku a její základní kategorie Výrobní faktory a jejich klasifikace Kombinace

Více

Užitek a užitkové funkce Jan Čadil FNH VŠE

Užitek a užitkové funkce Jan Čadil FNH VŠE Užitek a užitkové funkce Jan Čadil FNH VŠE Footer Text 3/24/2014 1 Užitek a preference Užitek je subjektivní pocit uspokojení potřeb (v našem případě pomocí spotřeby určitého statku/služby), v zásadě vyjadřuje

Více

Matematická analýza pro informatiky I.

Matematická analýza pro informatiky I. Matematická analýza pro informatiky I. 2. přednáška Jan Tomeček tomecek@inf.upol.cz http://aix-slx.upol.cz/ tomecek/index Univerzita Palackého v Olomouci 17. února 2010 Jan Tomeček, tomecek@inf.upol.cz

Více

Bonita stanoviště a bonita porostu

Bonita stanoviště a bonita porostu Bonita stanoviště a bonita porostu aneb přístupy hodnocení produkce lesa Jan Kadavý Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a Státním rozpočtem ČR InoBio CZ.1.07/2.2.00/28.0018 Základní

Více

5 NÁKLADY PODNIKU A JEJICH KALKULACE

5 NÁKLADY PODNIKU A JEJICH KALKULACE 5 NÁKLADY PODNIKU A JEJICH KALKULACE Náklady podniku můžeme charakterizovat jako peněžně vyjádřenou spotřebu výrobních faktorů účelně vynaložených na tvorbu podnikových výnosů včetně dalších nutných nákladů

Více

Hledáme lokální extrémy funkce vzhledem k množině, která je popsána jednou či několika rovnicemi, vazebními podmínkami. Pokud jsou podmínky

Hledáme lokální extrémy funkce vzhledem k množině, která je popsána jednou či několika rovnicemi, vazebními podmínkami. Pokud jsou podmínky 6. Vázané a absolutní extrémy. 01-a3b/6abs.tex Hledáme lokální extrémy funkce vzhledem k množině, která je popsána jednou či několika rovnicemi, vazebními podmínkami. Pokud jsou podmínky jednoduché, vyřešíme

Více

Aplikace matematiky v ekonomii

Aplikace matematiky v ekonomii KMA/SZZAE Aplikace matematiky v ekonomii Matematické modely v ekonomii 1. Klasifikace prostředků matematického modelování v ekonomii. 2. Modely síťové analýzy: metody CPM a PERT. 3. Modely hromadné obsluhy:

Více

Míra růstu dividend, popř. zisku

Míra růstu dividend, popř. zisku Míra růstu dividend, popř. zisku Vstupy pro ohodnocovaní metody FA Úroveň vnitřní hodnoty je determinována několika faktory, které představuje nezbytné údaje pro metody FA Míra růstu dividend, popř. zisku

Více

PC, POWER POINT, dataprojektor

PC, POWER POINT, dataprojektor Název školy Číslo projektu Autor Název šablony Název DUMu Stupeň a typ vzdělávání Vzdělávací oblast Vzdělávací obor Vzdělávací okruh Druh učebního materiálu Cílová skupina Anotace Speciální vzdělávací

Více

Matematika - rovnice a nerovnice

Matematika - rovnice a nerovnice Operační program: Vzdělávání pro konkurenceschopnost Projekt: CZ.1.07/1.5.00/34.0906 EU peníze SŠPřZe Nový Jičín Číslo a název šablony klíčové aktivity: SADA DIGITÁLNÍCH UČEBNÍCH MATERIÁLŮ Šablona_číslo

Více

Qopt. = (2 x C x D) / S

Qopt. = (2 x C x D) / S Příklad 1 Standartní výpočet Firma Trikot vyrábí oděvy a spotřebovává ročně 25 000 m látky. Variabilní na skladování 1 m látky jsou 22,50 Kč. Cena za 1 m látky je 80,- Kč. Variabilní na zajištění jedné

Více

Studijní opory předmětu MT 105 KVANTITATIVNÍ METODY v kombinovaném studiu Vysoké školy hotelové v Praze, magisterský studijní program všech oborů

Studijní opory předmětu MT 105 KVANTITATIVNÍ METODY v kombinovaném studiu Vysoké školy hotelové v Praze, magisterský studijní program všech oborů Studijní opory předmětu MT 5 KVANTITATIVNÍ METODY v kombinovaném studiu Vysoké školy hotelové v Praze, magisterský studijní program všech oborů Předmět MT 5 KVANTITATIVNÍ METODY je složen ze dvou rovnocenných

Více

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup

Statistika. Regresní a korelační analýza Úvod do problému. Roman Biskup Statistika Regresní a korelační analýza Úvod do problému Roman Biskup Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích Ekonomická fakulta (Zemědělská fakulta) Katedra aplikované matematiky a informatiky 2008/2009

Více

Pozn. 1. Při návrhu aproximace bychom měli aproximační funkci vybírat tak, aby vektory ϕ (i) byly lineárně

Pozn. 1. Při návrhu aproximace bychom měli aproximační funkci vybírat tak, aby vektory ϕ (i) byly lineárně 9. Řešení typických úloh diskrétní metodou nejmenších čtverců. DISKRÉTNÍ METODA NEJMENŠÍCH ČTVERCŮ použití: v případech, kdy je nevhodná interpolace využití: prokládání dat křivkami, řešení přeurčených

Více

Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok 2014-2015

Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok 2014-2015 Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok 2014-2015 1. ročník (první pololetí, druhé pololetí) 1) Množiny. Číselné obory N, Z, Q, I, R. 2) Absolutní hodnota reálného čísla, intervaly. 3) Procenta,

Více

EKONOMIKA PODNIKU PŘEDNÁŠKA č.5

EKONOMIKA PODNIKU PŘEDNÁŠKA č.5 TRŽBY, NÁKLADY, BOD ZRATU EKONOMIKA PODNIKU PŘEDNÁŠKA č.5 Ing. Jan TICHÝ, Ph.D. jan.tich@seznam.cz NÁKLADY peněžní formě vyjádřena spotřeba hodnot (faktorů) vyvolaná činností podniku za určité období a

Více

Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky. Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky

Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky. Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky Učební plán 4. letého studia předmětu matematiky Ročník I II III IV Dotace 3 3+1 2+1 2+2 Povinnost povinný povinný povinný povinný Učební plán 6. letého studia předmětu matematiky Ročník 1 2 3 4 5 6 Dotace

Více

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com)

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (http://www.novapdf.com) Závislost náhodných veličin Úvod Předchozí přednášky: - statistické charakteristiky jednoho výběrového nebo základního souboru - vztahy mezi výběrovým a základním souborem - vztahy statistických charakteristik

Více

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností,

1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, KMA/SZZS1 Matematika 1. Číselné posloupnosti - Definice posloupnosti, základní vlastnosti, operace s posloupnostmi, limita posloupnosti, vlastnosti limit posloupností, operace s limitami. 2. Limita funkce

Více

Varianta A. rovnoměrný odpis Q1 = 200 000 * 0,142 = 28 400 Kč Q4 = 200 000 * 0,286 = 57 200 Kč

Varianta A. rovnoměrný odpis Q1 = 200 000 * 0,142 = 28 400 Kč Q4 = 200 000 * 0,286 = 57 200 Kč Varianta A 1) Určete pomocí kterého způsobu odepisování si více sníží daňový základ v 1. roce Pro účetní zisk- jaké je nejlepší odpisování Lineární účetní zisk je vyšší Zrychlené snižuje daňový základ

Více

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro nástavbové studium. varianta B 6 celkových týd.

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY. Učební osnova předmětu MATEMATIKA. pro nástavbové studium. varianta B 6 celkových týd. MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ, MLÁDEŽE A TĚLOVÝCHOVY Učební osnova předmětu MATEMATIKA pro nástavbové studium (hodinová dotace: varianta A 4 až 5 celkových týd. hodin, varianta B 6 celkových týd. hodin) Schválilo

Více

Příklady k T 2 (platí pro seminární skupiny 1,4,10,11)!!!

Příklady k T 2 (platí pro seminární skupiny 1,4,10,11)!!! Příklady k T 2 (platí pro seminární skupiny 1,4,10,11)!!! Příklad 1.: Obchodník prodává pouze jeden druh zboží a ten také výhradně nakupuje. Činí tak v malém rozsahu, a proto koupil 500 výrobků po 10 Kč

Více

Obecná rovnice kvadratické funkce : y = ax 2 + bx + c Pokud není uvedeno jinak, tak definičním oborem řešených funkcí je množina reálných čísel.

Obecná rovnice kvadratické funkce : y = ax 2 + bx + c Pokud není uvedeno jinak, tak definičním oborem řešených funkcí je množina reálných čísel. 5. Funkce 9. ročník 5. Funkce ZOPAKUJTE SI : 8. ROČNÍK KAPITOLA. Funkce. 5.. Kvadratická funkce Obecná rovnice kvadratické funkce : y = ax + bx + c Pokud není uvedeno jinak, tak definičním oborem řešených

Více

Kvadratickou funkcí se nazývá každá funkce, která je daná rovnicí. Definičním oborem kvadratické funkce je množina reálných čísel.

Kvadratickou funkcí se nazývá každá funkce, která je daná rovnicí. Definičním oborem kvadratické funkce je množina reálných čísel. Kvadratická funkce Kvadratickou funkcí se nazývá každá funkce, která je daná rovnicí y = ax 2 + bx + c Číslo a je různé od nuly, b,c jsou libovolná reálná čísla. Definičním oborem kvadratické funkce je

Více

SBÍRKA ÚLOH I. Základní poznatky Teorie množin. Kniha Kapitola Podkapitola Opakování ze ZŠ Co se hodí si zapamatovat. Přírozená čísla.

SBÍRKA ÚLOH I. Základní poznatky Teorie množin. Kniha Kapitola Podkapitola Opakování ze ZŠ Co se hodí si zapamatovat. Přírozená čísla. Opakování ze ZŠ Co se hodí si zapamatovat Přírozená čísla Číselné obory Celá čísla Racionální čísla Reálná čísla Základní poznatky Teorie množin Výroková logika Mocniny a odmocniny Množiny Vennovy diagramy

Více

. 1 x. Najděte rovnice tečen k hyperbole 7x 2 2y 2 = 14, které jsou kolmé k přímce 2x+4y 3 = 0. 2x y 1 = 0 nebo 2x y + 1 = 0.

. 1 x. Najděte rovnice tečen k hyperbole 7x 2 2y 2 = 14, které jsou kolmé k přímce 2x+4y 3 = 0. 2x y 1 = 0 nebo 2x y + 1 = 0. Diferenciální počet příklad s výsledky ( Najděte definiční obor funkce f() = ln arcsin + ) D f = (, 0 Najděte rovnici tečny ke grafu funkce f() = 3 +, která je rovnoběžná s přímkou y = 4 4 y 4 = 0 nebo

Více

Matematika I (KMI/5MAT1)

Matematika I (KMI/5MAT1) Přednáška první aneb Úvod do algebry (opakování ze SŠ a možná i ZŠ) Seznámení s předmětem Osnova přednášky seznámení s předmětem množiny pojem množiny operace s množinami číselné obory intervaly mocniny

Více

Regresní analýza 1. Regresní analýza

Regresní 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

Více

Funkce. Mocninné funkce. Mgr. Tomáš Pavlica, Ph.D. Digitální učební materiály, Gymnázium Uherské Hradiště.

Funkce. Mocninné funkce. Mgr. Tomáš Pavlica, Ph.D. Digitální učební materiály, Gymnázium Uherské Hradiště. Funkce Mocninné funkce Mgr. Tomáš Pavlica, Ph.D. Gymnázium Uherské Hradiště Digitální učební materiály, 2012-14 Obsah Mocninné funkce 1 Mocninné funkce mocninné funkce s celým kladným mocnitelem mocninné

Více

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ

VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ VYSOKÁ ŠKOLA BÁŇSKÁ TECHNICKÁ UNIVERZITA OSTRAVA EKONOMICKÁ FAKULTA KATEDRA FINANCÍ Aplikace teorie bodu zvratu v podmínkách vybraného podniku Application of Breakeven Point Analysis in Conditions of the

Více

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015

Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015 Matematika I A ukázkový test 1 pro 2014/2015 1. Je dána soustava rovnic s parametrem a R x y + z = 1 x + y + 3z = 1 (2a 1)x + (a + 1)y + z = 1 a a) Napište Frobeniovu větu (existence i počet řešení). b)

Více

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY KRÁTKODOBÁ ROVNOVÁHA FIRMY SHORT TIME EQUILIBRIUM OF THE FIRM

VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY KRÁTKODOBÁ ROVNOVÁHA FIRMY SHORT TIME EQUILIBRIUM OF THE FIRM VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V BRNĚ BRNO UNIVERSITY OF TECHNOLOGY FAKULTA PODNIKATELSKÁ ÚSTAV FINANCÍ (ÚF) FACULTY OF BUSINESS AND MANAGEMENT INSTITUTE OF FINANCES KRÁTKODOBÁ ROVNOVÁHA FIRMY SHORT TIME EQUILIBRIUM

Více

Intervalová data a výpočet některých statistik

Intervalová data a výpočet některých statistik Intervalová data a výpočet některých statistik Milan Hladík 1 Michal Černý 2 1 Katedra aplikované matematiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzita Karlova 2 Katedra ekonometrie Fakulta informatiky a

Více

Matematická analýza ve Vesmíru. Jiří Bouchala

Matematická analýza ve Vesmíru. Jiří Bouchala Matematická analýza ve Vesmíru Jiří Bouchala Katedra aplikované matematiky jiri.bouchala@vsb.cz www.am.vsb.cz/bouchala - p. 1/19 typu: m x (sin x, cos x) R(x, ax +...)dx. Matematická analýza ve Vesmíru.

Více

6. Lineární regresní modely

6. 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

Více

Kvízové otázky Obecná ekonomie I. Teorie firmy

Kvízové otázky Obecná ekonomie I. Teorie firmy 1. Firmy působí: a) na trhu výrobních faktorů b) na trhu statků a služeb c) na žádném z těchto trhů d) na obou těchto trzích Kvízové otázky Obecná ekonomie I. Teorie firmy 2. Firma na trhu statků a služeb

Více