Lineární modely. Lineární model. Generalizované nejmenší čtverce. Metoda nejmenších čtverců. Maticové vyjádření:

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "Lineární modely. Lineární model. Generalizované nejmenší čtverce. Metoda nejmenších čtverců. Maticové vyjádření:"

Transkript

1 Lnární modl tcové vádřní: + ε Lnární modl Václv dmc v d m nd l u. cz n x vktor odzv; Ν(µ, ε n x mtc rgrsorů, důlžtá hodnost mtc x vktor nznámých kofcntů ε n x vktor rsduálních odchlk ε Ν(, ε Střdní hodnot modlu: Dsrs modlu: Kovrnc rsduí: E ( E( E( x Vr( V I Cov( ε, ε tod nmnších čtvrců Gnrlzovné nmnší čtvrc ěžné nmnší čtvrc: Přdokld stnorodost ko - vrční struktur V I Prnc: smultánní volb hodnot, ktré mnmlzuí výrz ε ε ε ( ( První drvc výrzu (- (- odl rmtrckého vktoru, ( ( Výstu ostvn rovno nul ( soustv normálních rovnc: Vktor k rovn Potom: ˆ ( ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ Vlstnost: ( ( ( µ ( ˆ µ Přdokld homognt orušn, V strukturovná, V I! Řšní: smultánní volb hodnot, ktré mnmlzuí výrz ε ε V ε ( V ( Postu: První drvc výrzu (- V - (- odl rmtrckého vktoru, Výstu ostvn rovno nul násldu výočt řšní: ( V ( Vktor k rovn ˆ ( V V Rsduální vrnc: Dtrmnc: ˆ ˆ r SS ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ /( n s ( r s SS V n ( r ( n r d n

2 stování hotéz o Odhdovné rmtr vkzuí střdní hodnotu roztl ˆ ~ N(, ( ~ N(, ( V -tst kofcntů sou k: ˆ c t ~ t ( odlové -tst vužtí rozkldu součtu čtvrců: SS / ~ n -tst hodnot rmtrckého vktoru sou: ˆ : c n R(,,..., ~ n : : c :... : Vícnásobný L sttstckých tstů: Skvncální: vdřuí krokovou skvnc stvb úlného modlu Prcální: vdřuí vrbltu osnou -tým rmtrm z odmínk osttních - rgrsorů v úlném modlu Skvnc R ( R (., R (,, R (,, Skvncíální tst růkznost : ε odlss R ( R (, R (,,. Prcl R (,, R (.,, R (,, R(, R( ~ SSE koml /( n Víc o modlových -tstch Prcální tst růkznost v řítomnost, : R(,, R(, SSE /( n Smultánní tst růkznost v řítomnost : ( R(,, R( / SSE /( n Prcální tst růkznost v řítomnost, : ~ koml ~ koml ( R(,, R(, SSEkoml /( n Skvncíální tst růkznost v řítomnost : ~ R(, R( ~ SSE koml /( n NOV dno-fktorová Zvláštní říd lnárního modlu s vným fkt Rgrsní modl s kvlttvním, nsotým rgrsorm Obcný rnc: součt čtvrců ro fktor s rovní svým střdním hodnotám odlová rovnc: µ + α + ε závsl roměnná µ clkový růměr α odchlk růměru - té skun odl dnoho třídícího fktoru ε sou náhodné dsturbnční odchlk E ( µ + α Vr Vr( ε Přdokld nov : omognt vrncí... Normlt nzávslost chb I. I. D., ε ~ N(, Skun s snd lší n v lokčním rmtru (

3 Obcný rozkld: Rozkld součtu čtvrců SS urvná sum čtvrců (clková vrblt SS sum čtvrců ro modl (mz skunm SSE sum čtvrců ro chbu (uvntř skun Prokční mtc Korkční fktor [ n ] [ ] + [ ] n SS SS + SSE ( ( Prmtrzc modlu: skun + rmtrů Řší s lkcí úrvou rmtrckých f-cí lkcí omzní ožná omzní: α ; µ ; α otéz růkznost fktu: stování růkznost Globální modlová hotéz: : SS/ R( / ~ ˆ n, n SS/ R( / ~, n ˆ n : otéz modlová fktová sou u dnocstné nov shodné Násldné hotéz o rozdílch mz úrovněm fktu: tod kontrstu: vktor kontrstu c [c,c,,c t] ; c : c ( c t ~ : c c ˆ n NOV dvou - fktorová odlová rovnc s vným fkt: k µ + α + + ( α + k závsl roměnná µ clkový růměr α odchlk růměru - té skun odl třídícího fktoru odchlk růměru - té skun odl třídícího fktoru α odchlk růměru - té skun odl třídících fktorů ε k sou náhodné dsturbnční odchlk Střdní hodnot modlu: Vrnc modlu: E( k ( k Vr( ε k Vr µ + α + + α Intrkc, řádu: Závsí fkt úrovně fktoru n úrovn fktoru? ε Obcný rozkld: Rozkld součtu čtvrců [ n ] [ ] + [ ] SS SS + SSE SS SS+ SS+ SS SS urvná sum čtvrců (clková vrblt SS sum čtvrců ro rozdíl mz skunm odl fktoru SS sum čtvrců ro rozdíl mz skunm odl fktoru SS sum čtvrců ro ntrkc fktů SSE sum čtvrců ro chbu (uvntř odskun Prokční mtc: ( ( ( ( I +

4 odlový tst: st fktoru : st fktoru : st ntrkc : Průkznost fktů SS/ ( / ˆ n ~ SS/ ( / ~, n ˆ n SS/ ( / ~, n ˆ n SS/( ( /( I ˆ n ~, n fktů Jdnoduché fkt: st rozdílu mz úrovněm dnoho fktu, fxovný n něktré z úrovní druhého fktu lvní (mrgnální fkt: st rozdílu mz úrovněm dnoho fktu, růměrovnou řs úrovně druhého fktu.... Intrkc: tst rozdílů mz dnoduchým fkt, rllnost ( ( Konf. ntrvl hlvních fktů 95% fml-ws confdnc lvl Grf ntrkc Intrcton lot mn of ld vrt Dffrncs n mn lvls of stcd 4 stcd

5 Rozkld SS Ortogonální kontrst: dv kontrst s vktor kofcntů c [c,c,,c t] ; c d [d,d,,d t] ; d sou ovžován z vzámně ortogonální, stlž ltí c d Pro fktor s r( úrovněm řdstvu soubor - ortogonálních kontrstů komltní soubor kontrstů. Součt čtvrců nálžícím těmto ortogonálním kontrstům s sčítá do SS Příkld ro rvní fktor, : ( ( [,,] + [,, ] c d SS/ c / n d / n ~, n ˆ ˆ Příkld rdukc SS Jsou dán hodnot R( 9774 R( 948,7 R( 9775,6 R( 998 R( 97,8 R( R( 9746 Prcální SS ro úlný modl s, R( R( - R( 7, R( R( - R( 49,8 Skvncální SS ro modl s,, R( R( - R( 49,8 R( R( - R( 7, R( R( - R( 45, Příkld rdukc SS odlové SS ro modl s,, R( R( - R( 49,8 R( R( -R( 66,8 R( R( -R( 6689 Prcální SS ro modl s, (nmusí mít smsl R( R( - R( 45, R( R( - R( 64 R( R( - R( 87,8 J možné určt SSE? Pvné náhodné fkt Pvné náhodné fkt rozdělu flosofcký ohld, Pvné fkt: Úrovní omzný očt Úrovně sou dán xrmntálním dsgnm Cílm řdvším stmc střdní hodnot mrckých úrovní vnt, výběrové chb Náhodné fkt: Úrovní vsoký očt Úrovně sou dán f-cí rvděodobnostní hustot s řdokládnou střdní hodnotou (µ roztlm, vnt. kovrnční strukturou (, Cílm řdvším rdkc úrovní ( nozorovných komonnt vrnc lvní otázk: Lz tvrdt, ž úrovně fktu ochází z stého náhodného rocsu? Pokud no, fkt náhodný Pokud n, fkt fxní

6 Náhodný modl Obshu n náhodné fkt (mmo ntrct odlová rovnc: µ + α + ε závsl roměnná µ clkový růměr (vný α odchlk růměru - té skun odl dnoho třídícího fktoru (náhodný ε sou náhodné dsturbnční odchlk odlové momnt: Přdokld : Nzávslost odchlk: otéz: ( µ E Vr( Vr( α + Vr( ε + α ~ N (, I ε ~ N(, I Cov( ε, ε Cov( α, α k : : k Cov( α, ε k Náhodný modl Estmc vrnc z tbulk nov: ES: E SE ( E( S + n SE SSE /( n ( S SE / n S st : ~, n SE Odhd: nov umožňu mmo rmtrcký rostor Řšní: úrv modlu, rozsáhlší soubor, korkc n nulu Intrklsní korlc r: S SE r + S + ( SE (-α% konfdnční ntrvl: α /,, n α /,, n ρ + ( α /,, n + ( α /,, n Smíšný lnární modl Smíšný lnární modl Obshu vné náhodné fkt tcové vádřní: n x vktor odzv; Ν(, α + ε n x ncdnční mtc rgrsorů x vktor nznámých kofcntů Z n x q dsgnová mtc náhodných fktů q x vktor náhodných odchlk α Ν(, α ε n x vktor rsduálních odchlk ε Ν(, ε omnt modlu: Cov( ε, ε Cov( α, ε k E R I + Z + ε G ZGZ + R Vr GZ R ZG G R R Rovnc smíšného modlu (OLE: Z Řšní OL: ˆ αˆ Z Z Z Z + G Z ˆ αˆ Z V část rvděodobná sngulrt řšní nsou dnčná V část Z Z nrvděodobná sngulrt řšní α sou dnčná Invrz mtc C: rgulérní nvrz, gnrlzovná (sudo- nvrz Z Z + G Z

7 Smíšný lnární modl Gnrlzovná form GL ro řšní: ˆ αˆ Z R R Z R Z Z + G Z tc C : slouží k výočtu vrnc odhdů, nbo ch lnárních kombncí k nbo k α, td kontrstů, Z C C R R Z C Z ZZ C C Z R Z R Z+ G ˆ ZZ Vr ˆ Vr( C Vr ˆ Vr( ˆ α α C ( ZZ Vr( k ˆ k C k Vr( k ˆ α k C k Kontrst lz tstovt dnotlvě (t-tst nbo skunově (-tst: k ˆ ( K ˆ ( KCK ( K ˆ / t ~ t n ~, n ˆ Vr ( k R R R ( stování fktů Poždvk: odl ntrrtovtlný Průkzný modl dílčí fkt odlový os mx. odílu vrblt nmální vrnc chb stování fktů: -tst rdukc rsduálního součtu čtvrců Vhodný k tstování dnotlvých fktů zhnízděných submodlů Prnc: řídvk fktu do modlu SSE nzvýší Příkld: dv modl: komltní rdukovný komltní rdukovný R,,..., R(,,..., ( stovcí sttstk: ( SSE rd SSE SSE koml koml /( / rd koml koml ~ rd koml, koml Pltí, ž Rsduální roztl : Roztl náhodného fktu : Komonnt vrnc ˆ q ˆ ˆ SSE n r( rog I rog ˆ + tr ( C r ( Z ZZ tc říbuznství Smtrcká čtvrcová mtc (q x q chrktrzuící kovrnční strukturu náhodných fktů Jsou-l zvířt nříbuzná, mtc dnotková Kofcnt x s nlézí n hlvní dgonál o úrvě dtvní vzth dnců dán / dtvního vzthu mtk / dtvního vzthu otc Výočtně s řší řs římé sstvní - (ndrsonov rvdl

8 xmální věrohodnost (L lkovtlná z odmínk normlt nzávslost rsduí Vužtí.d.f., (oř..m.f. ( ( f ( π Klkulc věrohodnostní f-c: ( L, f ( π Logrtmus věrohodnostní f-c (skórovcí funkc: E(S(θ, Vr(S(θ I(θ xmlzcí log věrohodnostní f-c: Vřšním s získá: ( ( n n S( θ ln L(, ln π ln ( ( + ln L( ε, ~ ( xmální věrohodnost (L Odhd rmtrů rovn odhdu NČ, všk odhd odlšný: SSE ~ n L odhd mí dobré vlstnost z odmínk smtot (n >> n, NČ odhd L odhd sou k stné L odhd roztlu sou smtotck nvchýlné E( ~ n L odhd roztlu z odmínk sturovného modlu (n nsou vůbc možné L odhd vrncí vžd v rmtrckém rostoru Invrnc odhdu: f θ f ( ˆ θ ( L xmální věrohodnost (L Křvk log věrohodnostní f-c Krvk vrohodnost mu smtotcká kovrnční mtc rmtrů nvrtovná shrov nformční mtc I(θ ln L(, ln L(, ln L(, I ( θ E V řídě OL-E rovno I ( θ [ ] V řídě GL-E rovno I ( θ [ V ] Vrnc závsí n růběhu log věrohodnostní funkc L(, LogLk u

9 Křvk log věrohodnostní f-c REL Krvk vrohodnost sgm LogLk tod odhdu komonntů vrnc vužívící věrohodnost rsduální složk o odhdu vných fktů mtodou OLS oř. GLS Prnc: xmlzc věrohodnost kontrstů rsduí Dfnc kontrstů K, řčmž K K, r(k n r( Podmínk: K K (Z + ; K ~ N(, K VK f ( K ln L( K (π n / K V K / n n, lnπ ln K VK [( K ( K VK ( K ] [( K ( K VK ( K ] Sgm REL Věrohodnostní tst xmlzcí log rstrngovné věrohodnostní f-c odl...: ln L( K, lncovná nov REL shodné REL rovádí rstrkc, b odhd slnl odmínk rmtrckého rostoru ( Odhd REL sou méně vchýlné Podt REL: Vžduící drvc: E-REL, I-REL z drvcí: D-REL K tstování dnotlvých fktů Prcu s hodnotm věrohodnost modlů L(, Věrohodnost úlného modlu věrohodnost rdukovného modlu st věrohodnostního oměru: LR (ln( L( koml, ln( L( rd, ~ χυ rdukc kkho nformční krtérum (žádoucí mnmum IC ln( L(, + Schwrzovo nformční krtérum (žádoucí mnmum IC ln( L(, + log( n C sttstk (žádoucí C C SSE + n

10 Sr modl Původní mtod odhdu PVs tc hu známá říbuznství o trnální (GP ln Příbuznství o mtrnální ln gnorován + Zs + ε s ½ PV otc, tzv. P Pltí, ž: V ( s s s s ( h / 4 4 Z ˆ + Z Z Z s sˆ Z s Problém: smc ovžován z nříbuzné Obdob S-GS modl: + Zs + Ws + ε s ( h / 4 nml modl Součsná mtod odhdu PVs, vývn z Sr modlu tc hu všchn známá říbuznství o ln mtrnální trnální Exstu v mnoh vrntách:, PE, C, td. Příkld: s fkt dnotlvých gnů (QL fkt tcové vádřní: + Z + ε + ( Z + Zv + ε n x vktor odzv; Ν(, ϖ + α + ε n x mtc rgrsorů x vktor nznámých kofcntů Z n x q dsgnová mtc olgnních náhodných fktů q x vktor náhodných odchlk α Ν(, α q x q dsgnová mtc náhodných fktů ll v q x vktor náhodných odchlk ϖ Ν(,V ϖ ε n x vktor rsduálních odchlk ε Ν(, I ε nml modl nml odl ukázk Prnc: lmnná hodnot souhrnm fktů árů ll n k lokusch ( v k + v k k Pk: k vk k k Vlstnost: Vr( Vr( v V Cov(, v skt: Cov( v, Cov(, v Výběr mrkrů ro nlýzu: kolk ktré ( výočtní zdnodušní Informtvnost mrkrů: ůvod ll otomk musí být znám u rodčů Používné dsgn: ck-crossng, dsgn LE (náhod. část: Z Z + Z Z ˆ Z vˆ Z Z Z Z Z + V v 8 říbuzných dnců v skunách mngmntu (nř, S fkt, výskt nbrdngu, vlstní užtkovost,,, 7, 9,,,,,,,,,, J,,, 4, 5, 6, 7, 8 O,,,,, 4, 5, 7,,,,,, 6,,,,5,5,75,5,5,5,,,5,5,5,75,5,75,5,5,,5,75,5,65,565,5,5,5,,5,75,65,565,75,5,75,5,5,75,85,55,5,75,5,75,75,5,85,785,5,5,65,65,85,85,875,8475,5,75,565,565,55,785,8475,5

11 nml odl ukázk C dgonální rvk ro zvířt nnbrdní nbrdní (črvně:,6;,6;,4;,4;,86;,9;,77;,8; C dgonální rvk ro všchn zvířt nnbrdní (rodč, vrh:,;,;,4;,4;,4;,4;,4;,4;

Přednáška č. 11 Analýza rozptylu při dvojném třídění

Přednáška č. 11 Analýza rozptylu při dvojném třídění Přednáška č. Analýza roztlu ř dvojném třídění Ve většně říadů v rax výsledk exermentu, rozboru závsí na více faktorech. Př této analýze se osuzují výsledk náhodných okusů (exerment nebo soubor získané

Více

Přednáška 6: Lineární, polynomiální a nelineární regrese

Přednáška 6: Lineární, polynomiální a nelineární regrese Čské vsoké učí tchcké v Prz Fkult orčích tchologí Ktdr tortcké ortk Evropský socálí od Prh & EU: Ivstu do vší budoucost I-AD Algort dt gu (/ Přdášk 6: Lárí, poloálí lárí rgrs Pvl Kordík, FIT, Czch Tchcl

Více

Zadání příkladů. Zadání:

Zadání příkladů. Zadání: Zdání příkldů Zdání: ) Popšte oblst vužtí plánovných expermentů ) Uveďte krtér optmlt plánů ) Co sou Hdmrdov mtce ké mí vlstnost? ) Co sou. fktorové plán k e lze vužít? 5) Blok čtverce - oblst ech vužtí

Více

Hodnocení tepelné bilance a evapotranspirace travního porostu metodou Bowenova poměru návod do praktika z produkční ekologie PřF JU

Hodnocení tepelné bilance a evapotranspirace travního porostu metodou Bowenova poměru návod do praktika z produkční ekologie PřF JU Hodnocní tlné bilanc a vaotransirac travního orostu mtodou Bownova oměru návod do raktika z rodukční kologi PřF JU Na základě starších i novějších matriálů uravil a řiravil Jakub Brom V Čských Budějovicích,

Více

část 8. (rough draft version)

část 8. (rough draft version) Gntika v šlchtění zvířat TGU 006 9 Odhad PH BLUP M část 8. (rough draft vrsion V animal modlu (M s hodnotí každé zvíř samostatně a současně v závislosti na užitkovosti příbuzných jdinců hodnocné populac.

Více

F=F r1 +F r2 -Fl 1 = -F r2 (l 1 +l 2 )

F=F r1 +F r2 -Fl 1 = -F r2 (l 1 +l 2 ) Stvbní mchnik A1 K132 SMA1 Přdnášk č. 3 Příhrdové konstrukc Co nás čká v čtvrté přdnášc? Příhrdové konstrukc Zákldní přdpokldy Sttická určitost/nurčitost Mtody výpočtu Obcná mtod styčných bodů Nulové pruty

Více

Konzultace z předmětu MATEMATIKA pro první ročník dálkového studia

Konzultace z předmětu MATEMATIKA pro první ročník dálkového studia - - Konzultce z předmětu MATEMATIKA pro první ročník dálkového studi ) Číselné obor ) Zákldní početní operce procentový počet ) Absolutní hodnot reálného čísl ) Intervl množinové operce ) Mocnin ) Odmocnin

Více

Á Ž Ú ž ň š ž Ž š Ť Ť Ž Ď Ť Ž ž Ť š ř Ť Ť Ť Ť Ť ž š ž š Ť š Ť Ť š ř Ť Ť Ť Ť Š Ť Ť Ý Á ť ř Ť ž š ň Ť Ť Ž Ť Ť Ť Ž Ž ř ž ž Ť Ž Ě Ť ž Ť Ť Ť Ť š Ť Ž š Ť Ů Ť ť ť Ť ť Ž Č Ž š Ť ř Ť Ž š Ů Ť Ť š Ť Ť ž š ť Ť Ž Ž

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA P NOV PRVDĚPODOBNOT TTTK Lbor Žák P NOV Lbor Žák Vícvýběrové tsty - NOV NOV tsty s rovádí s omocí aalýzy roztylů NOV souhré tsty ro víc ěž dva výběry. NOV aramtrcká tstováí charaktrstk z zámých rozdělí

Více

Ó ú ú ž ř ů ř ž ú ž ř č š ř š Ž č Ž Ž ř ú Ž Ž ň š Ž Š Ž č Ž ň Ž č Ž Š ř řč Ú ř Š ř č č Ž Š č ÚŽ ř Ů Č š Ž Ž ň ř č ř š ř š ř ů Š ř ů ř Ž Ž ú Ó ž ď č š úž Š ů ď ř ř Š Š ď š Š ů ř Š Ž š Ž č ů Š Úč č ů č č

Více

Á Á Ě ĺ ć É Í řč Áľ Á Á ř č ě ě ě š ř ů ä č š ě ě ĺ ě ě š ř ů č č ý ě ř ý ě ě š ř ů ě š ř ž Ú š ě š ě ř Ú š ě Š ě Č ĺ č úč ě ĺ ž ě ĺ ě řč ä š ě ě ř Úř Č Í Í Č ě ří ě č úě ď Š ě ý Ú ľĺ ě ř ř ř ř š ě ř ä

Více

Rentgenová strukturní analýza

Rentgenová strukturní analýza Rntgnová strukturní nlýz Příprvná část Objktm zájmu difrkční nlýzy jsou 3D priodicky uspořádné struktury (krystly), n ktrých dochází k rozptylu dopdjícího zářní. Díky intrfrnci rozptýlných vln vzniká difrkční

Více

ń ď ł đ Á Đ ł đ ł Í ľ ľäę ř č ě ř č ů č Š ř č Í č č ě řĺ ĺ Č č ř ř ů č ř ě č úč Č č ř ů ž ĺ Č Úč č ř ř Č č ě Ż č Í ĺ Ć Č É ě ř ř č ě ĺ ĺ ř ť č ů Č ř Ž ř ĺ ě ř Í ě Šĺ č ĺ ř ĺ ř ĺ ř Ž ř ř Úč ř Š Ú ů č ě

Více

7. Biometrické metody v genetice lineární modely

7. Biometrické metody v genetice lineární modely Gntik v šlchtění zvířt TGU část (rough drft vrsion) 7 Biomtrické mtod v gntic linární modl Cílm: popst gntickou strukturu populc popst změn gntické výstv populcí Možnosti iomtrických mtod A odhd výkonnosti

Více

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA DRUHÝ Mgr. Tomáš MAŇÁK 11. červenec 2012 Název zpracovaného celku: LINEÁRNÍ ROVNICE S PARAMETREM

Předmět: Ročník: Vytvořil: Datum: MATEMATIKA DRUHÝ Mgr. Tomáš MAŇÁK 11. červenec 2012 Název zpracovaného celku: LINEÁRNÍ ROVNICE S PARAMETREM Předmět: Ročník: Vytvořil: Dtum: MATEMATIA DRUHÝ Mgr. Tomáš MAŇÁ 11. červenec 01 Název zrcovného celku: LINEÁRNÍ ROVNICE S PARAMETREM LINEÁRNÍ ROVNICE S PARAMETREM Rovnice s rmetrem obshuje kromě neznámých

Více

Termodynamický popis chemicky reagujícího systému

Termodynamický popis chemicky reagujícího systému 5. CHEMICKÉ ROVNOVÁHY Všechny chemcké rekce směřují k dynmcké rovnováze, v níž jsou řítomny jk výchozí látky tk rodukty, které všk nemjí jž tendenc se měnt. V řdě řídů je všk oloh rovnováhy tk osunut ve

Více

Úlohy školní klauzurní části I. kola kategorie C

Úlohy školní klauzurní části I. kola kategorie C 52. ročník mtemtické olympiády Úlohy školní kluzurní části I. kol ktegorie 1. Odtrhneme-li od libovolného lespoň dvojmístného přirozeného čísl číslici n místě jednotek, dostneme číslo o jednu číslici krtší.

Více

Ň Ú ř ř ř Č ř ř š ž Č ř š ž š š š ž š ř ú ř ž š ř ú Š ú ú ú š š ú ú ú ú ť ř š š ř ř ř š š ř ř ž ř ř ř š ř š ó Č ť š š š ř ť ř žš š ž ť ž ž š ř ž ř ť ž ř ř ú Ť ó Č Č šř š žš ř ž ř š ř ř ž Č ř ř ť ř š š

Více

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210

VYSOKÁ 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

Více

1. Zpracování rastrových obrazů

1. Zpracování rastrových obrazů 1 Zpracování rastrových obrazů Studní cíl V tomto bloku kurzu s budm zabývat něktrým unkcm zpracování rastrových obrazů ktré sou běžnou součástí rackých proramů V počítačové rac to znamná vylpšování něktrých

Více

10 Smíšené modely v genetických analýzách

10 Smíšené modely v genetických analýzách ntik v šlchtění zvířt TU 6 část 9. (rough drft vrsion) Smíšné modly v gntických nlýzách Aplikc smíšných modlů j v součsné době rozšířný nástroj pro ohodnoání zvířt v šlchtitlských progrmch šlchtitlských

Více

č ň ň Ž Í č Í Ů Ó č Š Č č ň Š Ť Ó ň ň Ó Ť ť ň ď ň ň Ť Ť Ú č č č č ň Ť ň ň č ň ň č č ň č č č ň Ý ť ň č č ň ť Ž Č č ň ň ť Č ň ť č Ž č ň ň ň Ž Ť ň Š č č č Í č Ž ň ň ď ň ť č ť č č ň Ž Č ť Ó č ň ň ň Í č Ť č

Více

URČITÝ INTEGRÁL FUNKCE

URČITÝ INTEGRÁL FUNKCE URČITÝ INTEGRÁL FUNKCE Formulce: Nším cílem je určit přibližnou hodnotu určitého integrálu I() = () d, kde předpokládáme, že unkce je n intervlu, b integrovtelná. Poznámk: Geometrický význm integrálu I()

Více

Regresní lineární model symboly

Regresní lineární model symboly Lneární model, Dskrmnační analýza, Podůrné vektory Regresní lneární model symboly Použté značení b arametry modelu (vektor ) očet atrbutů (skalár) N očet říkladů (skalár) x jeden říklad (vektor ) x -tá

Více

9 - Zpětná vazba. Michael Šebek Automatické řízení 2015 16-3-15

9 - Zpětná vazba. Michael Šebek Automatické řízení 2015 16-3-15 9 - Zpětná vz Michel Šeek Atomtické řízení 2015 16-3-15 Atomtické řízení - Kernetik rootik Proč řídit? Řídicí sstém msí zjistit stilit chování Klsické poždvk n chování přípstná stálená reglční odchlk při

Více

ŠÍ Ů ČÍ č Ť č č č ň Í Í č č ň ň č Ť ň ť č Í č Ť č č Ť Í Í č ť Ť č č Ťč č Ě Ťč Ť ň č Ť ť Ť Ť Ť č Ť Ť č Ť Ť Ť č č Ť č č Ú č Ť Ď Ť ť č ň Ť Ť Í č č Ť Ď č č č č č ň Ť ň č Ť č Ť č Ý Ť ť ň č č č č č č ť Ť Ý č

Více

Č Ě É ČÁ ř Ž č č Ó č ř Š ř Ž č ř Č č Č č Ú Ž Č Č Ú ř ž č Ž Á Ú Ř ř ř č š Ž č Ž ř š š ř č č Ě Úč ř š ř Ž Ž ř Ž Ž Š č č č ř č ř š ř úč úč Ě ř Ú č č š š ř š ř š Ž š č ť č ň Ú Ž č Ž š š Ž ň č ř š ř Ú č ř č

Více

č ž Ť č č ň Ó Ó ž ž š š š ť š ž ň š ž ž š ž Ť ž Ó č Ě Í š š ž ž ř Ť š Ť ž ž ž č č č č Ó ž š ž č š š š š Ť č š č č Ó čř ž č ž š č ž š Ť ž č ž Ž š Ť ž š š č Ť ň Ť š č Ť č Ž Ť č Ť š š š Ť ť č ž Í Ť č š č

Více

Cílem kapitoly je zvládnutí řešení determinantů čtvercových matic.

Cílem 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

Více

Raoultův zákon, podle kterého je při zvolené teplotě T parciální tlak i-té složky nad roztokem

Raoultův zákon, podle kterého je při zvolené teplotě T parciální tlak i-té složky nad roztokem DVOUSLOŽKOVÉ SYSTÉMY lkace Gbbsova zákona fází v f s 2 3 1 4 2 2 4 mamálně 3 roměnné, ro fázový dagram bchom otřeboval trojrozměrný 1 3 4 graf, oužíváme lošné graf, kd volíme buď konstantní telotu (zotermcký

Více

ř Ý Ť č š Ž č č ů č ř č ů ů č č ř ú ř ř ř č Ý Ý č š Ě Řž č ň ň Ě Ř č č ř Ó ř š ř ř Ě č ř č č Ř š Ž č ů Ó č ů ř ů ů É č č ř ř ů ř ř Ý Ď č š Ů ž Ř š Ř Ř š č č ř ů ř ř č ř č š ř ř č Ž č č ů č ř Ó č ů č č

Více

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl:

9 NÁHODNÉ VÝBĚRY A JEJICH ZPRACOVÁNÍ. Čas ke studiu kapitoly: 30 minut. Cíl: 9 ÁHODÉ VÝBĚR A JEJICH ZPRACOVÁÍ Čas ke studu katol: 30 mut Cíl: Po rostudováí tohoto odstavce budete rozumět ojmům Základí soubor, oulace, výběr, výběrové šetřeí, výběrová statstka a budete zát základí

Více

Národní informační středisko pro podporu jakosti

Národní informační středisko pro podporu jakosti Národní informační středisko ro odoru jakosti Konzultační středisko statistických metod ři NIS-PJ Analýza zůsobilosti Ing. Vratislav Horálek, DrSc. ředseda TNK 4: Alikace statistických metod Ing. Josef

Více

Č Í Á Ž Ť ť č Ť č š ď Í ť š š Ť ť š č š Ť ť č č Ť č č Ť č č č Ž Ť š č č Ť č š Ť ť Í č Ž č ť Ť č Ž Ť š ň Í Í Ť Ť šš É Ž š š č š š č š Ť ť š Ž Ť č Ť Ť Ť š ť š Ť č Ť č Š š č š Ť š Ť č Ť ť č Ž č Ž č č Ž š

Více

Integrální počet - IV. část (aplikace na určitý vlastní integrál, nevlastní integrál)

Integrální počet - IV. část (aplikace na určitý vlastní integrál, nevlastní integrál) Integrální počet - IV. část (plikce n určitý vlstní integrál, nevlstní integrál) Michl Fusek Ústv mtemtiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 9. přednášk z AMA Michl Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) / 4 Obsh

Více

Napětí indukované v jednom závitu

Napětí indukované v jednom závitu Naětí induoané jednom záitu Naětí induoané jednom záitu = τ m z x x l B l B l B u u u sin sin. Naětí induoané jednom záitu Relatiní rchlost záitu ůči oli: de ω relatiní úhloá rchlost ole zhledem cíce f

Více

6. Zobrazení δ: (a) δ(q 0, x) obsahuje x i, x i Z. (b) δ(x i, y) obsahuje y j, x i y j P 7. Množina F je množinou koncových stavů.

6. Zobrazení δ: (a) δ(q 0, x) obsahuje x i, x i Z. (b) δ(x i, y) obsahuje y j, x i y j P 7. Množina F je množinou koncových stavů. Vzth mezi reg. výrzy kon. utomty Automty grmtiky(bi-aag) 7. Převody mezi reg. grm., reg. výrzy kon. utomty Jn Holu Algoritmus (okrčování): 6. Zorzení δ: () δ(, x) oshuje x i, x i Z. () δ(x i, y) oshuje

Více

řý ý ý ý ý ý Ř Ň ř Č ř ú ý ř ř ž ó ř ř ň ý ý ž ž ú ř ž ý ř ů ý š ň ž ř ý š ý ž ž ř ú ú ř ř Č ú ú ž ř ř ž ř Ť ú ň ý ř š ř ř ž ú ř ó šš ž ý úž ý ú ř ó ý ý ú ý ř ž ý ž ř ů ý ů ř š ř š ý ý ř ž š ó š ň ř ř

Více

Teoretický souhrn k 2. až 4. cvičení

Teoretický souhrn k 2. až 4. cvičení SYSTÉMOVÁ ANALÝZA A MODELOVÁNÍ Teoretcký souhrn k 2. ž 4. cvčení ZS 2009 / 200 . Vyezení zákldních poů.. Systé e Systé e účelově defnovná nožn prvků vze ez n, která spolu se svý vstupy výstupy vykzue ko

Více

základní pojmy základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie

základní pojmy základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie základní pojmy teorie Tori v strojírnské tchnologii Ing. Oskar Zmčík, Ph.D. základní pojmy používaná rozdělní vztahy, dfinic výpočty základní pojmy žádnou součást ndokážm vyrobit s absolutní přsností při výrobě součásti dochází

Více

2.2.9 Grafické řešení rovnic a nerovnic

2.2.9 Grafické řešení rovnic a nerovnic ..9 Grfické řešení rovnic nerovnic Předpokldy: 0, 06 Př. : Řeš početně i grficky rovnici x + = x. Početně: Už umíme. x + = x x = x = K = { } Grficky: Kždá ze strn rovnice je výrzem pro lineární funkci

Více

Metoda hlavních komponent

Metoda hlavních komponent d d Víceozměná data Metoda hlavních komonent Václav Adamec vadamec@mendelucz Extenze unvaetních dat na více oměnných () Datová matce: n x Hodnot oměnných získán z jednoho subjektu () Předoklad závslostí

Více

č č ň Ž ť ň Ž č Í č Ž Í č Í ň č ň Ž č č Ď ň Í Š č ň č Ž ň ň ň ň ň č Ž č ť Ů č ň ň č Í č ň Ó č č ň č Í č č ň Ď ň č č ň ň Í č č č Ž Ž č Ž Ž ň Ž ň ň Ó č ň ň Ž č č č ň ď Ž ň Íč ť č Ů Ž č č č Í ň Í ň č č ň

Více

Ú ů Ú ů Č Ú Í Ú ú ů Š ů ř ů ž ř Ž Ě šť Ž ř ž ů ř ů Ž ů Ž ř š šť Ž ř š ř Ž ř šť ž ř ů ůž ů š š Ž ř š ůž ř š ůž š ó ů ú Ě š Ť šš Ž š ů ů ř úó Í Í ž Ž Ž š ž Ú ň ř š š Ž ř š ú ů ř ř š ů Ž ů ů ř Í ř š ů ř ů

Více

Opakování ke státní maturitě didaktické testy

Opakování ke státní maturitě didaktické testy Číslo projektu CZ..7/../.9 Škol Autor Číslo mteriálu Název Tém hodiny Předmět Ročník/y/ Anotce Střední odborná škol Střední odborné učiliště, Hustopeče, Msrykovo nám. Mgr. Rent Kučerová VY INOVACE_MA..

Více

Přijímací zkoušky do NMS 2013 MATEMATIKA, zadání A,

Přijímací zkoušky do NMS 2013 MATEMATIKA, zadání A, Přijímací zkoušk do NMS MATEMATIKA, zadání A, jméno: V násldujících dsti problémch j z nabízných odpovědí vžd právě jdna správná. Zakroužkujt ji! Za každou správnou odpověď získát uvdné bod. Za nsprávnou

Více

Funkce hustoty pravděpodobnosti této veličiny je. Pro obecný počet stupňů volnosti je náhodná veličina

Funkce hustoty pravděpodobnosti této veličiny je. Pro obecný počet stupňů volnosti je náhodná veličina Přdnáša č 6 Náhodné vličiny pro analyticou statistiu Při výpočtch v analyticé statistic s používají vhodné torticé vličiny, tré popisují vlastnosti vytvořných tstovacích charatristi Mzi njpoužívanější

Více

Repetitorium z matematiky

Repetitorium z matematiky Rovnie, nerovnie jejih soustvy (lineární, kvdrtiké, irionální) Reetitorium z mtemtiky Podzim Ivn Vulová A) Rovnie jejih řešení Mnoho fyzikálníh, tehnikýh jinýh úloh lze mtemtiky formulovt jko úlohu tyu:

Více

11. cvičení z Matematické analýzy 2

11. cvičení z Matematické analýzy 2 11. cvičení z Mtemtické nlýzy 1. - 1. prosince 18 11.1 (cylindrické souřdnice) Zpište integrály pomocí cylindrických souřdnic pk je spočítejte: () x x x +y (x + y ) dz dy dx. (b) 1 1 x 1 1 x x y (x + y

Více

II. INTEGRÁL V R n. Obr. 9.1 Obr. 9.2 Integrál v R 2. z = f(x, y)

II. INTEGRÁL V R n. Obr. 9.1 Obr. 9.2 Integrál v R 2. z = f(x, y) . NTEGRÁL V R n Úvod Určitý integrál v intervlu, b Pro funki f :, b R jsme definovli určitý integrál jko číslo, jehož hodnot je obshem obrze znázorněného n obrázíh. Pro funki f : R n R budeme zvádět integrál

Více

Ť Ú Ž Ý Ý ě ě ě ý ů ě ů ů ě ů ů ř č ě č ď č ň ý š ě ž ř ě ý ě š ř š ž ý ý š š ý ě Ú ř ž ď ě ř ž ý ř š ý ČČ Č č ý ČČ Č Č Č Č ý Č Č Č Č Č Č Č ý č Ř š ř č ě ě Á ž Ž ě ě ě Šý ě ž ř ě ů č ž ě š š ý č ý ČČ

Více

( 5 ) 6 ( ) 6 ( ) Přijímací řízení ak. r. 2010/11 Kompletní znění testových otázek - matematický přehled

( 5 ) 6 ( ) 6 ( ) Přijímací řízení ak. r. 2010/11 Kompletní znění testových otázek - matematický přehled řijímcí řízení k. r. / Kompletní znění testových otázek - mtemtický přehled Koš Znění otázky Odpověď ) Odpověď b) Odpověď c) Odpověď d) Správná odpověď. Které číslo doplníte místo otzníku? 8?. Které číslo

Více

Přehled základních vzorců pro Matematiku 2 1

Přehled základních vzorců pro Matematiku 2 1 Přehled zákldních vzorců pro Mtemtiku 1 1. Limity funkcí definice Vlstní it v bodě = : f() = ɛ > 0, δ > 0 tk, že pro : ( δ, δ), pltí f() ( ɛ, ɛ) Vlstní it v bodě = : f() = ɛ > 0, c > 0 tk, že pro : > c,

Více

DERIVACE A INTEGRÁLY VE FYZICE

DERIVACE A INTEGRÁLY VE FYZICE DOPLŇKOVÉ TEXTY BB0 PAVEL SCHAUER INTERNÍ MATERIÁL FAST VUT V BRNĚ DERIVACE A INTEGRÁLY VE FYZICE Obsh Derivce... Definice derivce... Prciální derivce... Derivce vektorů... Výpočt derivcí... 3 Algebrická

Více

4. PRŮBĚH FUNKCE. = f(x) načrtnout.

4. PRŮBĚH FUNKCE. = f(x) načrtnout. Etrém funkc 4. PRŮBĚH FUNKCE Průvodc studim V matmatic, al i v fzic a tchnických oborch s často vsktn požadavk na sstrojní grafu funkc K nakrslní grafu funkc lz dns většinou použít vhodný matmatický softwar.

Více

4. přednáška 22. října Úplné metrické prostory. Metrický prostor (M, d) je úplný, když každá cauchyovská posloupnost bodů v M konverguje.

4. přednáška 22. října Úplné metrické prostory. Metrický prostor (M, d) je úplný, když každá cauchyovská posloupnost bodů v M konverguje. 4. přednášk 22. říjn 2007 Úplné metrické prostory. Metrický prostor (M, d) je úplný, když kždá cuchyovská posloupnost bodů v M konverguje. Příkldy. 1. Euklidovský prostor R je úplný, kždá cuchyovská posloupnost

Více

4 NÁHODNÝ VEKTOR. Čas ke studiu kapitoly: 60 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět

4 NÁHODNÝ VEKTOR. Čas ke studiu kapitoly: 60 minut. Cíl: Po prostudování této kapitoly budete umět 4 NÁHODNÝ VEKTOR Čs ke studu kptol: 6 mnut Cíl: o prostudování této kptol udete umět popst náhodný vektor eho sdružené rozdělení vsvětlt pom mrgnální podmíněné rozdělení prvděpodonost popst stochstckou

Více

6 Řešení soustav lineárních rovnic rozšiřující opakování

6 Řešení soustav lineárních rovnic rozšiřující opakování 6 Řšní soustv linárníh rovni rozšiřujíí opkování Tto kpitol j rozšiřujíí ěžné učivo. Poku uvné mtoy zvlánt, zkrátí vám to čs potřný k výpočtům. Nní to všk učivo nzytné, řšit soustvy linárníh rovni lz i

Více

Metody ešení. Metody ešení

Metody ešení. Metody ešení Mtod šní z hldiska kvalit dosažného výsldku ) p ř sné mtod p ř ímé ř šní difrnciálních rovnic, většinou pro jdnoduché konstrukc nap ř. ř šní ohbu prutu p ř ímou intgrací ) p ř ibližné mtod náhrada hldané

Více

ĺ ř Ě É Á Ě Ý ĺ ř é ŕ ě ř ý ě ě š ř ů ä ř é Č ě řč Č ĺ ě é Š ě ě ě č ě ř é š ě Ř Ě Ř É ř é ř ř Ž ř é ří é Ž ř ř é č ř ř é é ě ř é ř ř é ýš řĺ č ř ř ř é č ž ý ě ĺ ř č ř č ýš ý ý Ž ě ř é ř ĺ č č úč ŕ ř

Více

MODELOVÁNÍ POPTÁVKY, NABÍDKY A TRŽNÍ ROVNOVÁHY

MODELOVÁNÍ POPTÁVKY, NABÍDKY A TRŽNÍ ROVNOVÁHY MODELOVÁÍ POPTÁVKY, ABÍDKY A TRŽÍ ROVOVÁHY Schéma tržní rovnováhy Modely otávky na trhu výrobků a služeb Formulace otávkové funkce Komlexní model Konstrukce modelu otávky Tržní otávka Dynamcké modely otávky

Více

5.2. Určitý integrál Definice a vlastnosti

5.2. Určitý integrál Definice a vlastnosti Určitý intgrál Dfinic vlstnosti Má-li spojitá funkc f() n otvřném intrvlu I primitivní funkci F(), pk pro čísl, I j dfinován určitý intgrál funkc f() od do vzthm [,, 7: [ F( ) = F( ) F( ) f ( ) d = (6)

Více

Zavedení a vlastnosti reálných čísel PŘIROZENÁ, CELÁ A RACIONÁLNÍ ČÍSLA

Zavedení a vlastnosti reálných čísel PŘIROZENÁ, CELÁ A RACIONÁLNÍ ČÍSLA Zvedení vlstnosti reálných čísel Reálná čísl jsou zákldním kmenem mtemtické nlýzy. Konstrukce reálných čísel sice není náplní mtemtické nlýzy, le množin reálných čísel R je pro mtemtickou nlýzu zákldním

Více

Absolutní nebo relativní?

Absolutní nebo relativní? Statstcká odynaka II dální plyn chcká rovnováha a kntka bsolutní nbo rlatvní? absolutní ají přrozné a unvrzální rrnční stavy ( K), ( a), ( ), n ( ol),, rlatvní číslnou hodnotu ůž přsoudt jn zěně U, H,,

Více

x jsou všechna reálná čísla x, pro která platí: log(x + 5) D: x ( 5; 4) (4; ) + x+6

x jsou všechna reálná čísla x, pro která platí: log(x + 5) D: x ( 5; 4) (4; ) + x+6 Test studijních předpokldů Vrint A1 Příkld 1. Kolik přirozených čísel lze vytvořit z číslic 0, 1,, 4, 8, jestliže se žádná číslice neopkuje? A: 1 B: 3 C: 60 D: 40 E: 48 Příkld. Definičním oborem funkce

Více

jsou všechna reálná čísla x, pro která platí: + x 6

jsou všechna reálná čísla x, pro která platí: + x 6 Příkld 1. Kolik lichých přirozených čísel lze vytvořit z číslic 0, 1, 2,, 8, jestliže se žádná číslice neopkuje? A: 2 B: 6 C: 9 D: 52 E: 55 Příkld 2. Definičním oborem funkce y = A: x ( 5; ) B: x ( 5;

Více

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Metoda momentů Metoda maximální věrohodnosti

PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA. Metoda momentů Metoda maximální věrohodnosti SP3 Odhady arametrů PRAVDĚPODOBNOST A STATISTIKA Metoda momentů Metoda maimální věrohodnosti SP3 Odhady arametrů Metoda momentů Vychází se z: - P - ravděodobnostní rostor - X je náhodná roměnná s hustotou

Více

5.1 Termodynamický popis chemicky reagujícího systému

5.1 Termodynamický popis chemicky reagujícího systému 5. CHEMICKÉ ROVNOVÁHY Všechny chemcké rekce směřují k dynmcké rovnováze, v níž jsou řítomny jk výchozí látky, tk rodukty, které všk nemjí jž tendenc se měnt. V řdě řídů je všk oloh rovnováhy tk osunut

Více

Integrální počet - II. část (určitý integrál a jeho aplikace)

Integrální počet - II. část (určitý integrál a jeho aplikace) Integrální počet - II. část (určitý integrál jeho plikce) Michl Fusek Ústv mtemtiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 7. přednášk z ESMAT Michl Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 23 Obsh 1 Určitý vlstní (Riemnnův)

Více

4. Tažené a tlačené pruty, stabilita prutů Tažené pruty, tlačené pruty, stabilita prutů.

4. Tažené a tlačené pruty, stabilita prutů Tažené pruty, tlačené pruty, stabilita prutů. 4. Tažné a tlačné prut, stabilita prutů Tažné prut, tlačné prut, stabilita prutů. Tah Ed 3 -pružnéřšní Posouní pro všchn tříd: Únosnost t,rd : pro noslabnou plochu t,rd pl, Rd A f /γ M0 pro oslabnou plochu

Více

Posuďte oboustranně kloubově uložený sloup délky L = 5 m, který je centricky zatížen silou

Posuďte oboustranně kloubově uložený sloup délky L = 5 m, který je centricky zatížen silou Příkld 1: SPŘAŽEÝ SLOUP (TRUBKA VYPLĚÁ BETOE) ZATÍŽEÝ OSOVOU SILOU Posuďte oboustrnně kloubově uložený sloup délk L 5 m, který je entrik ztížen silou 1400 kn. Sloup tvoří trubk Ø 45x7 z oeli S35 vplněná

Více

26. listopadu a 10.prosince 2016

26. listopadu a 10.prosince 2016 Integrální počet Přednášk 4 5 26. listopdu 10.prosince 2016 Obsh 1 Neurčitý integrál Tbulkové integrály Substituční metod Metod per-prtes 2 Určitý integrál Geometrické plikce Fyzikální plikce K čemu integrální

Více

Ť Í ň š Ť ň Ú Ú Ť č č č č ň ů š Ť ňš č š ť Ť š š č š ň č š č ť č š č Ť Ž Ť Ť š č Í š š ť š Ť ň č š Í ňč ň č š ň Ž č č ú č ť ď č Ť Ť ň ň š Ť č š ů ň ň Ů Í š š ň š ť Ů ň č Ž Ž ť č č Í Ď ť Ťč š ť š Ž Ď Ž

Více

VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY Katedra statistiky a pravděpodobnosti STATISTIKA. VZORCE PRO 4ST201 a 4ST210

VYSOKÁ 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

Více

Integrální počet - III. část (určitý vlastní integrál)

Integrální počet - III. část (určitý vlastní integrál) Integrální počet - III. část (určitý vlstní integrál) Michl Fusek Ústv mtemtiky FEKT VUT, fusekmi@feec.vutbr.cz 8. přednášk z AMA1 Michl Fusek (fusekmi@feec.vutbr.cz) 1 / 18 Obsh 1 Určitý vlstní (Riemnnův)

Více

Vzorová řešení čtvrté série úloh

Vzorová řešení čtvrté série úloh FYZIKÁLNÍ SEKCE Přírodovědecká fkult Msrykovy univerzity v Brně KORESPONDENČNÍ SEMINÁŘ Z FYZIKY 8. ročník 001/00 Vzorová řešení čtvrté série úloh (5 bodů) Vzorové řešení úlohy č. 1 (8 bodů) Volný pád Měsíce

Více

I. MECHANIKA 8. Pružnost

I. MECHANIKA 8. Pružnost . MECHANKA 8. Pružnost Obsah Zobcněný Hookův zákon. ntrprtac invariantů. Rozklad tnzorů na izotropní část a dviátor. Křivka dformac. Základní úloha tori pružnosti. Elmntární Hookův zákon pro jdnoosý tah.

Více

13. Exponenciální a logaritmická funkce

13. Exponenciální a logaritmická funkce @11 1. Eponenciální logritmická funkce Mocninná funkce je pro r libovolné nenulové reálné číslo dán předpisem f: y = r, r R, >0 Eponent r je konstnt je nezávisle proměnná. Definičním oborem jsou pouze

Více

OBSAH. strana. Hroty 1, 2. Céčka a eska. strana 2, 3. strana. Šišky. Gule a polgule. strana 5, strana

OBSAH. strana. Hroty 1, 2. Céčka a eska. strana 2, 3. strana. Šišky. Gule a polgule. strana 5, strana OBSAH Hroty 1, 2 Céčka a eska 2, 3 Šišky 3 Gule a polgule 4 Hrozno 5, 6 Lístky 7... 10 Tyčky a stĺpiky 11... 13 Pásoviny a madlá 14, 15 Pätky a krytky 16 Závesy 17 Kľučky 18, 19 Štítky Sortiment pojazdných

Více

9 Axonometrie ÚM FSI VUT v Brně Studijní text. 9 Axonometrie

9 Axonometrie ÚM FSI VUT v Brně Studijní text. 9 Axonometrie 9 Axonometrie Mongeov projekce má řdu předností: jednoduchost, sndná měřitelnost délek úhlů. Je všk poměrně nenázorná. Podsttnou část technických výkresů proto tvoří kromě půdorysu, nárysu event. bokorysu

Více

Í č ž š Č ů ú ú řč ř š řč ů ř ý ů č č ř ý Žš ř ú š ý Š ř č ž č ú ň ř č ř Í Ť ůč ý ů ř Š ý ý ů Ž ž řč ř ů Ž ý ů ý ýš ř č ý ů ý ý č š ů Ž č š š ýý č ý ů š ý š Ž Ž žš ý ý ý šš ů ř č č ž Š ř ý ř ž č š ý ý

Více

Aproximativní analytické řešení jednorozměrného proudění newtonské kapaliny

Aproximativní analytické řešení jednorozměrného proudění newtonské kapaliny U8 Ústav rocesní a zracovatelské techniky F ČVUT v Praze Aroximativní analytické řešení jednorozměrného roudění newtonské kaaliny Některé říady jednorozměrného roudění newtonské kaaliny lze řešit řibližně

Více

USE OF ELASTICITY CATEGORY IN FORMING OF PERSPECTIVE AGRICULTURAL POLICY TOWARDS SUSTAINABLE DEVELOPMENT

USE OF ELASTICITY CATEGORY IN FORMING OF PERSPECTIVE AGRICULTURAL POLICY TOWARDS SUSTAINABLE DEVELOPMENT VYUŽITÍ KATEGORIE RUŽNOSTI ŘI KONCIOVÁNÍ ERSEKTIVNÍ ZEMĚDĚLSKÉ OLITIKY K TRVALE UDRŽITELNÉMU ROZVOJI USE OF ELASTICITY CATEGORY IN FORMING OF ERSECTIVE AGRICULTURAL OLICY TOWARDS SUSTAINABLE DEVELOMENT

Více

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel

11.1 Úvod. Definice : [MA1-18:P11.1] definujeme pro a C: nedefinujeme: Posloupnosti komplexních čísel KAPITOLA : Číselé řdy MA-8:P.] Ozčeí: R {, +} R R C {} C rozšířeá komplexí rovi evlstí hodot, číslo, bod U ε {x C x < ε } pro C, ε > 0 U K {x C x > K } pro K 0 defiujeme pro C: ±, je pro 0, edefiujeme:

Více

VYHODNOCENÍ MĚŘENÍ (varianta "soulodí")

VYHODNOCENÍ MĚŘENÍ (varianta soulodí) VYHODNOCENÍ MĚŘENÍ (varanta "soulodí") Měřl (Jméno, Příjmení, skuna):... Datum:... Vyhodnocení hydrometrckého měření na Berounce (soulodí) Z vyočtených rychlostí ve všech bodech svslce určíme střední svslcovou

Více

ř á á ü č ů á ř ř á ě ř ý á á ě á á ř á Č á á á ě řč á Č á ě á ř ř á ě ý ů á ě ř á á Ř Ě Ě Ř É Á ř á á ř ř á á Ž ř ř ř ě ě ř á á ě ěá ě ř á á ě ě ě ěá ř ě ě ř á á čá ř ě ě ř á ý ů č ě šíř č Š á ř á á

Více

Ekonometrická analýza panelových dat s aplikací na vybavenost domácností

Ekonometrická analýza panelových dat s aplikací na vybavenost domácností Ekonomtrcká analýza panlových dat s aplkací na vybavnost domácností Ekonomtrcká analýza panlových dat s aplkací na vybavnost domácností # Zuzana Fíglová Úvod Panlová data přdstavují spcfcký typ pozorování,

Více

Ý Í Ž é é é ň Í ů é Č Í ř ř ř ú ř é ř ř š ř ú é ťí é é ř Ž ř ř Í é ř ř é Í é š ř ř š Ž Á Č ČÍŽ Ě Ř Á Ě ů ř š š é é ú ř š é ř ř é ř é ů ř é Ž é é Š é é é Ž Í é é é šř ř é é é é ů ř ř ř ř ú é ř ř ů ů é š

Více

Řešení Navierových-Stokesových rovnic metodou

Řešení Navierových-Stokesových rovnic metodou Řšní Navrovýc-Stoksovýc rovnc mtodou končnýc prvků Lbor Črmák prosnc 2009 Označní: Abstrakt Txt obsauj klasckou a varační formulac 2D-úloy nstlačtlnéo nstaconárnío proudění, pops prostorové dskrtzac mtodou

Více

Zjednodušená styčníková metoda

Zjednodušená styčníková metoda Stvní sttik, 1.ročník klářského stui Rovinné nosníkové soustvy III Příhrový nosník Zjnoušná styčníková mto Rovinný klouový příhrový nosník Skl rovinného příhrového nosníku Pomínk sttiké určitosti příhrového

Více

ř É ř ÍÁ ř š ů š ř ě Ž ř ě š Í š Ž ž ě š Í ů š Ž ž ř ě ř úř š ě ř š ř š ě Í ě ř š Ž ě ě ř ž ě ě š Í ř š řů Ž ř ř ě š š ž ř ř ě ž š ú š ě ň ž ě ě ž ř ě ě š ř ě ř ě Í ě ěř úř ě ě š ě š ě ť ě Ě ě ě š ř Ů

Více

x + F F x F (x, f(x)).

x + F F x F (x, f(x)). I. Funkce dvou více reálných proměnných 8. Implicitně dné funkce. Budeme se zbývt úlohou, kdy funkce není zdná přímo předpisem, který vyjdřuje závislost její hodnoty n hodnotách proměnných. Jeden z možných

Více

ý Ť Ú ř ť š ě é ě é ě ě ř ž ý ř ý ý š ý á ý ě Í š ť Ú ř ě Ó Ž ý ý ě ě ř ř Ó Ó ů ř ě ů ř ě č č Ó é ř č Í ě Í ř ř ě Ó č ě Ó Ó Ž é č ř ý ě é Ó Ó š ů Í Ž ř Ž é ý Ž é ě Ž é ř š ě ý Ó ě Ó é Ž é řó Ž Ý ě ě ěž

Více

ZPĚTNÁ TRANSFORMACE RACIONÁLNĚ LOMENÉ FUNKCE

ZPĚTNÁ TRANSFORMACE RACIONÁLNĚ LOMENÉ FUNKCE Tor řízí I Zěá lcov rformc TEHNIKÁ UNIVERZIT V IBERI Hálkov 6 46 7 brc Z Fkul mchroky mzoborových žýrkých udí Tor uomckého řízí I ZPĚTNÁ TRNSFORE RIONÁNĚ OENÉ FUNKE Sudjí mrály Doc Ig Ovld odrlák Sc Kdr

Více

ANALÝZA ROZPTYLU (Analysis of Variance ANOVA)

ANALÝZA ROZPTYLU (Analysis of Variance ANOVA) NLÝZ OZPYLU (nalyss of Varance NOV) Používá se buď ako samostatná technka, nebo ako postup, umožňuící analýzu zdroů varablty v lneární regres. Př. použtí: k porovnání středních hodnot (průměrů) více než

Více

ší ší šířen ší ší ení Modelování Klasifikace modelů podle formy podobnosti Sestavení fyzikálního modelu

ší ší šířen ší ší ení Modelování Klasifikace modelů podle formy podobnosti Sestavení fyzikálního modelu Modelování Modelování, klasifikace a odvozování modelů» áhrada studovaného ojektu modelem na základě odonosti» Smsl» studium originálu rostřednictvím modelu» idealizovaný» jednodušší» dostunější All models

Více

č š š ř ř Í ů č Ě Á Š ŠÁ Ř Ď É Í Ě Í Í čí ž ě č é č ě ý Ž ř ě č ý ě ý ý ř ě š ý ě ť ý é é ě ě é ě é ř é ř Ť ě š ě ž ě é ě é é ů ě é ř ú ý ý é ěř ý ý š ý ý ž é é š ý š ě ý ř ř ř ě š ý ě ý ý ř ě é Ž é é

Více

2. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnic

2. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnic Zadání. Sestavte soustavu normálních rovnc ro funkce b b a) b + + b) b b +. Najděte funkce, které vedou s těmto soustavám normálních rovnc nb a) nb. Z dat v tabulce 99 4 4 b) určete a) rovnc regresní funkce

Více

ž š ž ť ů ž ť ň š ť ž ž ť ž ř ů ů ť ť š ž ř ť ů ť ž ě ř ř ř Š ř ů š ů š ř ř ě ě Č ž š ů ě ň ů ě ě ťů ě ť ť ž š Í ř řó ž ě ě š ě ě ř ř ř ů ř ž ž ů ř š ě š ť ě ů ů ř Š ů ř ř ř ů ř š Ž ř Ú Í ž ř Í ř ř ě ť

Více

TERMIKA VIII. Joule uv a Thompson uv pokus pro reálné plyny

TERMIKA VIII. Joule uv a Thompson uv pokus pro reálné plyny TERMIKA VIII Maxwellova rovnovážná rozdělovací funkce rychlostí Joule uv a Thomson uv okus ro reálné lyny 1 Maxwellova rovnovážná rozdělovací funkce rychlostí Maxwellova rychlostní rozdělovací funkce se

Více