Vybrané statistické metody. Simulace pokladen supermarketu Albert na Spojovací
|
|
|
- Magdalena Burešová
- před 7 lety
- Počet zobrazení:
Transkript
1 ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE, Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky K611 Vybrané statistické metody Simulace pokladen supermarketu Albert na Spojovací 1 85 Jakub Ondřich 2010/ /0040 Kubta.kubtalin@seznam.cz 1
2 Obsah Praktický popis simulace... 3 Formulace problému termíny THO... 4 Popis řešení problému... 5 Výsledky simulací... 6 Grafy... 8 Schéma v softwaru HPSim Závěr
3 Praktický popis simulace Jako téma své semestrální práce jsem si zvolil simulaci obsluhy zákazníků v supermarketu Albert na Spojovací, který je mi velmi dobře znám, jelikož se nachází v místě mého bydliště. Cílem této práce je vytvoření reálného problému hromadné obsluhy. Proces budu modelovat pomocí Petriho sítě v nástroji HP Sim. V tomto supermarketu jsem si všiml problému, který se týká obslužnosti zákazníků u pokladen. V supermarketu se nachází pět pokladen a převážně jsou otevřeny pouze dvě. Proto se zákazníkům velmi často stává, že musejí absolvovat frontu u pokladen. Zvolil jsem následující typologii zákazníků: Ekonom Hospodyně Šetřivý zákazník Nenáročný konzervativec Každý tento zákazník nakupuje v tomto supermarketu odlišnou dobu. Převážná většina těchto zákazníků se snaží realizovat svůj nákup v co nejkratší době, která se však odvíjí od množství nakupovaných výrobků a na rychlosti zákazníka. Ekonom je zákazník, jenž tráví nakupováním delší dobu, a jeho nákupy jsou velkoobjemové. Hospodyně je standardní zákazník, který má své nákupy předem naplánované, ale v místě prodeje ještě může nakupovat věci, které neměl na seznamu svého nákupu. Šetřivý zákazník je zákazník, který v supermarketu hledá především slevové akce, jeho nákupy mohou být velké nebo malé, což se právě odvíjí od poskytovaných slev prodejcem. Zákazník typu nenáročný konzervativec jedná rychle a efektivně, tedy do supermarketu přichází pro malý počet položek a jeho cílem je nejkratší pobyt v místě nákupu. Mezi faktory, které ovlivňují nákupní chování spotřebitelé patří např. výše zmíněný typ spotřebitele, konkurence v okolí, denní doba nákupu. Denní doba nákupu ovlivňuje zákazníky v tom, co si vybírají. Ranní a dopolední nákupy jsou prováděny především prostřednictvím nenáročných konzervativců a šetřivých zákazníků, odpolední hodiny patří 3
4 zákazníkům typu ekonom, hospodyně, nenáročný konzervativec, ale i opět šetřivým zákazníkům. Večerní hodiny patří nenáročným konzervativcům a ekonomům. Základním rozhodovacím procesem při nákupu je vizuální vnímání fronty. Jakmile zákazník uvidí přes výlohy velké fronty, opouští tento obchod a přechází ke konkurenci. Konkurence v blízkosti supermarketu Albert na Spojovací představuje hypermarket Kaufland, který nabízí bohatší sortiment svých výrobků, ale je zde více nakupujících, tudíž se zde vytvářejí větší fronty, které ovlivňují některé typy zákazníků, kteří raději půjdou nakupovat do menšího supermarketu Albert. Cílem této práce byla problematika front a nalezení optimálního množství otevřených pokladen, jenž mají vliv na ztrátovost zákazníků. Tato problematika také souvisí s vedením supermarketu, který se snaží o úsporu nákladů na provoz obchodu, a tak šetří mzdové náklady. Z toho plyne skutečnost, že zaměstnanci vykonávají více činností, než pro které jsou vyčleněny. Vyčlenění pracovníci nemají pouze činnost obsluhy pokladen, ale mají i další činnosti, jako např. úklid, vybalování zboží a přeceňování zboží. Formulace problému termíny THO Model supermarketu Albert na Spojovací představuje Markovovský řetězec s Poissovskými vstupními toky s různými středními hodnotami. V mém Modelu jsou generováni zákazníci podle mnou zvolené typologie. Typologie zákazníků byla zjednodušena pouze na čtyři typy a to z důvodu zjednodušení. Na začátku celého modelu jsou generovány čtyři typy zákazníků, kteří se ihned rozhodují, jestli vůbec do obchodu vstoupí. Rozhodují se na základě velikosti fronty u pokladen a na počtu zákazníků v obchodě. Pokud se rozhodnou, že vstoupí, pokračují dále do systému, pokud však jejich rozhodnutí je negativní jsou zařazeni mezi zákazníky, jenž nebyli obslouženi. V následující části modelu zákazníci tráví svým nákupem různý časový úsek, jenž odpovídá jejich typologii. 4
5 Po časovém úseku nákupu, který je zákazníkům přiřazen dle jejich typologie se zákazníci přesouvají k pokladně č. 1, jestliže je tato pokladna volná, jsou zákazníci obslouženi a jsou zařazeni mezi obsloužené zákazníky. V případě, že je pokladna obsazena, musí se příchozí zákazníci zařadit do fronty. Tato fronta má označení FIFO (kdo dřív přijde, ten dřív mele). Je-li otevřena jen pokladna č. 1, jedná se o obslužný systém, který na základě Kendallovi klasifikace označíme M/M/1/5/FIFO. Dosáhne-li fronta před pokladnou počtu 6 zákazníků, dochází k otevření druhé pokladny. V tomto případě se systém mění na M/M/2/11/FIFO a část zákazníků přechází od pokladny č. 1 k pokladně č. 2. Pokud i fronta u pokladny č. 2 dosáhne počtu 6 zákazníku, otevře se pokladna č. 3 a opět se přesune část zákazníku k pokladně č. 3 a jedná se o obslužný systém M/M/3/17/FIFO. A nakonec dosáhneli fronta u pokladny č. 3 počtu 5 zákazníku, otevře se pokladna č. 4, ke které přejde část zákazníků a budeme mít obslužný systém označený dle Kendallovi klasifikace M/M/4/22/FIFO. Pokud u jakékoli pokladny vznikne fronta o počtu 10 zákazníků, noví zákazníci už do systému nevchází. Popis řešení problému Problematika front a nalezení optimálního množství otevřených pokladen, jenž mají vliv na ztrátovost zákazníků byla provedena na základě tří simulací. Simulace byla prováděna pro odpolední hodiny, kdy se v supermarketu Albert na Spojovací objevují mnou zvolené čtyři typologie zákazníků na ráz. Simulace měla tři varianty, v těchto simulacích probíhalo zkoumání, jak se mění počty obsloužených a neobsloužených zákazníku vzhledem k rozhodnutí managementu supermarketu Albert o otevření dalších pokladen. V prvním, tedy základním stavu bylo z pěti dostupných pokladen otevřeno maximálně dvou pokladen. Ve druhém stavu bylo otevřeno tří pokladen a nakonec ve třetím stavu bylo managementem supermarketu Albert otevřeno čtyř z celkového počtu pěti pokladen. Tyto dva stavy jsou optimalizačními stavy. 5
6 Výsledky simulací Pro základní a oba optimalizační stavy bylo provedeno dvacet simulací. Výsledky simulací jsou zaznamenány v následující tabulce. Výsledky ukazují počty neobsloužených a obsloužených zákazníků. Základní stav ( dvě pokladny) Optimalizační stav I (tři pokladny) Optimalizační stav II (čtyři pokladny) Simulace neobslouženi obslouženi neobslouženi obslouženi neobslouženi obslouženi 1 104,00 153,00 17,00 196,00 2,00 204, ,00 159,00 17,00 197,00 11,00 199, ,00 160,00 25,00 193,00 14,00 201, ,00 161,00 21,00 195,00 3,00 203, ,00 162,00 22,00 194,00 1,00 200, ,00 163,00 30,00 196,00 2,00 199, ,00 164,00 15,00 196,00 6,00 200, ,00 164,00 37,00 195,00 3,00 210, ,00 166,00 20,00 196,00 6,00 197, ,00 167,00 26,00 192,00 7,00 202, ,00 168,00 49,00 180,00 11,00 209, ,00 169,00 36,00 192,00 3,00 198, ,00 169,00 23,00 197,00 1,00 207, ,00 170,00 19,00 189,00 7,00 201, ,00 170,00 36,00 194,00 8,00 212, ,00 170,00 23,00 191,00 7,00 209, ,00 173,00 27,00 197,00 9,00 201, ,00 173,00 23,00 189,00 0,00 210, ,00 174,00 19,00 197,00 12,00 198, ,00 176,00 39,00 193,00 11,00 201,00 Průměr 87,4 166,55 26,2 193,45 6,2 203,05 Rozptyl 66,94 31, ,06 15, ,76 21,0475 Směr.odch 8, , , , , , Software s názvem lineární regrese, který jsem používal na ČVUT Strojní při laboratorních praktikách pro výpočet lineární regrese je použit i zde, viz obrázek. Po zadání získaných dat, software okamžitě proloží data přímkou a vypočítá rovnici této přímky. Lineární regresi jsem provedl pro základní stav, optimalizační stav I a optimalizační stav II. LR je zaznamenána v následující tabulce, kde jsou také ještě přiloženy hodnoty Pearsonova testu. Grafy LR jsou pak součástí oddílu Grafy. 6
7 Základní stav Optimalizační stav I Optimalizační stav II hodnota koeficientu a ± ± ± hodnota koeficientu b ± ± ± rovnice přímky y=a.x + b y= 0.282x y= x y= x Pearsonův test (hodnoty) Pro Pearsonův test platí: -1 nepřímá úměrnost (závislost) 0 data nejsou lineárně závislá 1 přímá úměrnost (závislost) Pro základní stav a optimalizační stav I jsou data lineárně závislá. Pro optimalizační stav II se hodnota testu přibližuje více hodnotě nula než oba předcházející stav, což říká, že data třetího stavu jsou méně lineárně závislá než data stavů předchozích. 7
8 Obsloužení zákazníci Grafy Graf porovnání obsloužených zákazníků počet simulací Základní stav Optimalizační stav I Optimalizační stav II 8
9 Neobsloužení zákazníci 110 Graf porovnání neobsloužených zákazníků Počet simulací Základní stav Optimalizační stav I Optimalizační stav II 9
10 Relativní četnost Relativní četnost Relativní četnost Histogram neobsloužených zákazníků pro základní stav 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0, Třídy Histogram neobsloužených zákazníků pro optimalizační stav I 0,40 0,30 0,20 0,10 0, Třídy Histogram neobsloužených zákazníků pro optimalizační stav II 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0, Třídy 10
11 Relativníčetnost Relativní četnost Relativní četnost Histogram obsloužených zákazníků pro základní stav 0,50 0,40 0,30 0,20 0,10 0, Třídy Histogram obsloužených zákazníků pro optimalizační stav I 0,40 0,30 0,20 0,10 0, Třídy Histogram obsloužených zákazníků pro optimalizační stav II 0,40 0,35 0,30 0,25 0,20 0,15 0,10 0,05 0, Třídy 11
12 obsloužený zákazník obsloužený zákazník obsloužený zákazník Lineární regrese základního stavu 180,00 175,00 170,00 165,00 160,00 155,00 150,00 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 neobsložený zákazník Lineární regrese optimalizačního stavu I 200,00 195,00 190,00 185,00 180,00 175,00 0,00 10,00 20,00 30,00 40,00 50,00 60,00 neobsloužený zákazník Lineární regrese optimalizačního stavu II 214,00 212,00 210,00 208,00 206,00 204,00 202,00 200,00 198,00 196,00 0,00 2,00 4,00 6,00 8,00 10,00 12,00 14,00 16,00 neobsloužený zákazník 12
13 Schéma v softwaru HPSim Základní stav (otevřeny 2 pokladny) 13
14 Optimalizační stav I (otevřeny 3 pokladny) 14
15 Optimalizační stav II (otevřeny 4 pokladny) 15
16 Závěr Na základě porovnání hodnot základního stavu a dvou stavu optimalizačních je jasné, že pro odpolední hodiny, kdy jsou v supermarketu Albert na Spojovací zastoupeny všechny kategorie zákazníků dle zvolené typologie, je rozhodnutí managementu obchodu o otevření pouze dvou pokladen špatné. Optimální řešení pro odpolední dobu je mít otevřeno tři nebo čtyři pokladny oproti dvěma pokladnám, jak praktikuje stávající management supermarketu. Nejvíce výhodné řešení vzniká při otevření čtyř pokladen. Při této optimalizaci se dosahuje nejmenšího počtu neobsloužených zákazníků a největšího počtu obsloužených zákazníků. To pro supermarket znamená vysoké množství uspokojených zákazníku, s čímž je spojena dobrá pověst supermarketu a samozřejmě jsou s ní spojeny i větší zisky. 16
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Simulace příletů cestujících na schengenský terminál letiště Praha - Ruzyně a jejich přestupů na navazující lety SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Vybrané statistické
Exponenciální modely hromadné obsluhy
Exponenciální modely hromadné obsluhy Systém s čekáním a neohraničeným zdrojem požadavků Na základě předchozích informací je potřeba probrat, jaké informace jsou dostupné v počtu pravděpodobnosti řešícím
Teorie hromadné obsluhy
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Fakulta dopravní Semestrální práce z předmětu Teorie hromadné obsluhy Porovnání způsobů obsluhy v restauraci McDonald s SAVARIN v Praze Jméno: Bc. Jana Jirků Akademický
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTIKA
SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTIKA 2012/2013 ZÝKOVÁ LUCIE 2 39 DUFEK JAKUB 1 Pro semestrální práci z předmětu Statistika jsme si naměřili intenzitu a směr aut v křižovatce Ke Krči x Jiskrova. Měření proběhlo
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ. Semestrální práce. Z předmětu Teorie hromadné obsluhy (THRO) Jan Čáslava.
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Semestrální práce Z předmětu Teorie hromadné obsluhy (THRO) Jan Čáslava Skupina 1 57 Simulace fiktivní čerpací stanice 2011 1 Obsah 1. Popis situace...
Kendallova klasifikace
Kendallova klasifikace Délka obsluhy, frontový režim, Littleovy vzorce Parametry obsluhy Trvání obsluhy - většinou předpokládáme, že trvání obsluhy jsou nezávisl vislé náhodné proměnné, se stejným rozdělením
Simulace odbavení cestujících na fiktivním letišti
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Katedra letecké dopravy Semestrální práce: Předmět: Vybrané statistické metody Vyučující: Mgr. Šárka Voráčová, Ph.D. Simulace odbavení cestujících
4EK201 Matematické modelování. 8. Modely hromadné obsluhy
4EK201 Matematické modelování 8. Modely hromadné obsluhy 8. Modely hromadné obsluhy Systém, ve kterém dochází k realizaci obsluhy příchozích požadavků = systém hromadné obsluhy Vědní disciplína zkoumající
Stochastické modely Informace k závěrečné zkoušce
Stochastické modely Informace k závěrečné zkoušce Jan Zouhar Katedra ekonometrie, FIS VŠE v Praze, zouharj@vse.cz 10. února 2015 Průběh zkoušky. Zkouška je ústní s přípravou na potítku. Každý si vylosuje
Vícekanálové čekací systémy
Vícekanálové čekací systémy Stanice obsluhy sestává z několika kanálů obsluhy, pracujících paralelně a navzájem nezávisle. Vstupy i výstupy systému mají poissonovský charakter. Jednotky vstupující do systému
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
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Ústav aplikované matematiky
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE FAKULTA DOPRAVNÍ Ústav aplikované matematiky Semestrální práce ze statistiky Téma: Stravovací návyky studentů vysokých škol Autor: David Bursík Ročník: 3 7 Akademický
SIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY. Michal Dorda. VŠB - TU Ostrava, Fakulta strojní, Institut dopravy
SIMULACE SPOLEHLIVOSTI SYSTÉMŮ HROMADNÉ OBSLUHY Michal Dorda VŠB - TU Ostrava Fakulta strojní Institut dopravy 1 Úvod V běžné technické praxi se velice často setkáváme s tzv. systémy hromadné obsluhy aniž
SYSTÉMY HROMADNÉ OBSLUHY. Teorie front
SYSTÉMY HROMADNÉ OBSLUHY Teorie front Systémy hromadné obsluhy (SHO) Teorie hromadné obsluhy (THO) se zabývá kvantitativním hodnocením soustav schopných uspokojiť požadavky hromadného charakteru na nejakou
MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ
MĚŘENÍ STATISTICKÝCH ZÁVISLOSTÍ v praxi u jednoho prvku souboru se často zkoumá více veličin, které mohou na sobě různě záviset jednorozměrný výběrový soubor VSS X vícerozměrným výběrovým souborem VSS
4EK311 Operační výzkum. 1. Úvod do operačního výzkumu
4EK311 Operační výzkum 1. Úvod do operačního výzkumu Mgr. Jana SEKNIČKOVÁ, Ph.D. Nová budova, místnost 433 Konzultační hodiny InSIS E-mail: jana.seknickova@vse.cz Web: jana.seknicka.eu/vyuka Garant kurzu:
Teorie front. Systém hromadné obsluhy
Teorie front Pokouší se analyzovat a řešit procesy, ve kterých se vyskytují proudy objektů procházejících určitými zařízeními, od nichž vyžadují obsluhu. Vlivem omezené kapacity obsluhy může docházet k
COOP. VŠECHNO DOBRÉ. Obchod na vesnici. Ing. Miloslav Hlavsa, KONZUM, obchodní družstvo v Ústí nad Orlicí, skupina COOP
Obchod na vesnici Ing. Miloslav Hlavsa, KONZUM, obchodní družstvo v Ústí nad Orlicí, skupina COOP COOP a Konzum v České republice Největší provozovatel prodeje potravin ve vesnickém prostoru. Obrat 26
Fakulta dopravní. České Vysoké Učení Technické v Praze
České Vysoké Učení Technické v Praze Fakulta dopravní Problematika dopravní obslužnosti neřízené, úrovňové křižovatky ulic PELLÉOVA - POD KAŠTANY - JASELSKÁ, Dejvice, Praha 6 Vyhodnocení dopravního průzkumu
Logistické náklady, vztahy logistických činností a logistických nákladů
Není tomu příliš dlouho, kdy se výrobní a obchodní činnost společnosti odvíjela od základní rovnice Cena = náklady + zisk V současnosti tento vztah neplatí!! Cenu neurčuje prodejce zboží, ale především
Časové rezervy. Celková rezerva činnosti
Časové rezervy Celková rezerva činnosti CR Volná rezerva činnosti VR Nezávislá rezerva činnosti - NR Celková rezerva činnosti Maximální počet časových jednotek, které jsou k dispozici pro provedení činnosti,
Management v retailu. Klára Houfová 15. 11. 2011
Management v retailu Klára Houfová 15. 11. 2011 Hezké odpoledne 2 Agenda Představení společnosti Ahold Naše organizace O čem je operační management v retailu Naše strategie Procesy v prodejně Jak řídíme
Teorie hromadné obsluhy (Queuing Theory)
Teorie hromadné obsluhy (Queuing Theory) Mgr. Šárka Voráčová, Ph.D. Katedra aplikované matematiky voracova @ fd.cvut.cz http://www.fd.cvut.cz/department/k611/pedagog/k611tho.html Literatura Š. Voráčová,
Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích. Institute of Technology And Business In České Budějovice
OBCHODNÍ ČINNOST 6. TYPOLOGIE MALOOBCHODNÍCH JEDNOTEK Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích Institute of Technology And Business In České Budějovice Tento učební materiál vznikl v
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
blízko, rychle, pohodlně
STRATEGIE STRATEGIE STRATEGIE vize Žabka vstupuje do ČR s novým typem prodejen convenience je tu pro vás blízko, rychle, pohodlně convenience definice 1. Velikost a otevírací doba: Velikost prodejní plochy
Teorie hromadné obsluhy (Queuing Theory)
Teorie hromadné obsluhy (Queuing Theory) Mgr. Šárka Voráčov ová, Ph.D. Katedra aplikované matematiky voracova @ fd.cvut..cvut.czcz http://www.fd fd.cvut.cz/department/k611/pedagog/k611tho. /department/k611/pedagog/k611tho.html
Relativní chybu veličiny τ lze určit pomocí relativní chyby τ 1. Zanedbáme-li chybu jmenovatele ve vzorci (2), platí *1+:
Pracovní úkol 1. Změřte charakteristiku Geigerova-Müllerova detektoru pro záření gamma a u jednotlivých měření stanovte chybu a vyznačte ji do grafu. Určete délku a sklon plata v charakteristice detektoru
4EK211 Základy ekonometrie
4EK211 Základy ekonometrie LS 2014/15 Cvičení 4: Statistické vlastnosti MNČ LENKA FIŘTOVÁ KATEDRA EKONOMETRIE, FAKULTA INFORMATIKY A STATISTIKY VYSOKÁ ŠKOLA EKONOMICKÁ V PRAZE Upřesnění k pojmům a značení
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
Matematika - Kvarta. řeší ekvivalentními úpravami rovnice s neznámou ve jmenovateli
- Kvarta Matematika Výchovné a vzdělávací strategie Kompetence k řešení problémů Kompetence komunikativní Kompetence sociální a personální Kompetence občanská Kompetence k učení Kompetence pracovní Učivo
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
UNIVERZITA PARDUBICE. 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek
UNIVERZITA PARDUBICE Licenční Studium Archimedes Statistické zpracování dat a informatika 4.4 Aproximace křivek a vyhlazování křivek Mgr. Jana Kubátová Endokrinologický ústav V Praze, leden 2012 Obsah
Řízení sortimentní skupiny jako společný dodavatelskoodběratelský. Případová studie: kategorie krmiva pro zvířata
Řízení sortimentní skupiny jako společný dodavatelskoodběratelský projekt Případová studie: kategorie krmiva pro zvířata Martin Kopřiva Category Manager Dry Food Ahold Retail Slovakia, k.s. 1 Agenda 1)
ANOVA. Semestrální práce UNIVERZITA PARDUBICE. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie ANOVA Semestrální práce Licenční studium Galileo Interaktivní statistická analýza dat Brno 2015 Ing. Petra Hlaváčková, Ph.D.
Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, předmět: Marketing a management, téma: Marketingový výzkum
Určeno studentům středního vzdělávání s maturitní zkouškou, předmět: Marketing a management, téma: Marketingový výzkum Pracovní list vytvořila: Mgr. Radka Drobná Období vytvoření VM: duben 2012 Klíčová
KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč, Jan Kybic. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání.
1/25 KOMPRESE OBRAZŮ Václav Hlaváč, Jan Kybic Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz http://cmp.felk.cvut.cz/ hlavac KOMPRESE OBRAZŮ, ÚVOD
HODNOCENÍ VÝUKY STUDENTY PEDF UK ZS 2016/2017
HODNOCENÍ VÝUKY STUDENTY PEDF UK ZS 216/217 1 Vývoj počtu zúčastněných studentů od roku 21/211 Počet studentů ROK SEMESTR 21 211 212 213 214 215 216 DRUH FORMA ZS LS ZS LS ZS LS ZS (% 1 ) LS (%) ZS (%)
Aktuální problémy geografického výzkumu. Prostorové modely chování v urbánním prostředí
Aktuální problémy geografického výzkumu Prostorové modely chování v urbánním prostředí Prostorové modely chování v měnícím se urbánním prostředí Po roce 1990 docházelo v ČR k výrazným sociálním, ekonomickým
KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání. hlavac@fel.cvut.
1/24 KOMPRESE OBRAZŮ Václav Hlaváč Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání hlavac@fel.cvut.cz http://cmp.felk.cvut.cz/ hlavac KOMPRESE OBRAZŮ, ÚVOD 2/24 Cíl:
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
Kvantitativní testování porovnání Alza.cz a Mall.cz
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE Kvantitativní testování porovnání Alza.cz a Mall.cz Semestrální práce B A4B39TUR Tomáš Novák 2012/2013 Obsah 1 Úvod... 3 1.1 Cíl práce... 3 1.2 Cílová skupina... 3
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI. Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Analýza výsledků dotazníkového šetření - fakultní dotazník Vypracovaly: Klára Habrová,
2 TRŽNÍ TRENDY A CONVENIENCE NAKUPOVÁNÍ A CONVENIENCE KDE JSOU PŘÍLEŽITOSTI?
CONVENIENCE A SPOTŘEBITEL ve střední a východní Evropě 1 Zdeněk Skála, INCOMA Research 24. 2 TRŽNÍ TRENDY A CONVENIENCE NAKUPOVÁNÍ A CONVENIENCE KDE JSOU PŘÍLEŽITOSTI? 3 TRŽNÍ TRENDY A CONVENIENCE NAKUPOVÁNÍ
Počítačové simulace fyzikálních problému TASEP
Počítačové simulace fyzikálních problému TASEP Jakub Doležal 1, Jakub Kantner 2, Tomáš Zahradník 3 1 Gymnázium Špitálská Praha, 2 Gymnázium Českolipská Praha, 3 Gymnázium Oty Pavla Praha 1 janjansen@centrum.cz,
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI SEMESTRÁLNÍ PRÁCE
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Studentská 2 461 17 Liberec 1 SEMESTRÁLNÍ PRÁCE STATISTICKÝ ROZBOR DAT Z DOTAZNÍKOVÝCH ŠETŘENÍ Gabriela Dlasková, Veronika Bukovinská Sára Kroupová, Dagmar
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce ANALÝZA
Semestrální projekt. do předmětu Statistika. Vypracoval: Adam Mlejnek 2-36. Oponenti: Patrik Novotný 2-36. Jakub Nováček 2-36. Click here to buy 2
Semestrální projekt do předmětu Statistika Vypracoval: Adam Mlejnek 2-36 Oponenti: Patrik Novotný 2-36 Jakub Nováček 2-36 Úvod Pro vypracování projektu do předmětu statistika jsem si zvolil průzkum kvality
Simulace na modelu firmy v prostředí Witness
1 Portál pre odborné publikovanie ISSN 1338-0087 Simulace na modelu firmy v prostředí Witness Vávra David Elektrotechnika, Informačné technológie 30.11.2011 Tento článek se zabývá simulací modelu firmy
y = 0, ,19716x.
Grafické ověřování a testování vybraných modelů 1 Grafické ověřování empirického rozdělení Při grafické analýze empirického rozdělení vycházíme z empirické distribuční funkce F n (x) příslušné k náhodnému
4EK212 Kvantitativní management. 2. Lineární programování
4EK212 Kvantitativní management 2. Lineární programování 1.7 Přídatné proměnné Přídatné proměnné jsou nezáporné Mají svoji ekonomickou interpretaci, která je odvozena od ekonomické interpretace omezení
SHOPPER INSIGHTS: CESTA K OPTIMALIZACI KATEGORIE MĚŘENÍ NÁKUPNÍHO CHOVÁNÍ POMOCÍ VIDEO POZOROVÁNÍ RETAIL IN DETAIL KONFERENCE PREZENTACE 27. ZÁŘÍ, 2011 Připravily společnosti Úvod, metodologie, teorie
Otázky ke státní závěrečné zkoušce
Otázky ke státní závěrečné zkoušce obor Ekonometrie a operační výzkum a) Diskrétní modely, Simulace, Nelineární programování. b) Teorie rozhodování, Teorie her. c) Ekonometrie. Otázka č. 1 a) Úlohy konvexního
Ekofórum. Retail v České republice
Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti Ekofórum dne 15. listopadu 2011 se koná v RB 337 ekofórum v rámci projektu OPPA: Kvalitní vzdělání je efektivní investice do lidského
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc.
Pravděpodobnost a matematická statistika Doc. RNDr. Gejza Dohnal, CSc. dohnal@nipax.cz Pravděpodobnost a matematická statistika 2010 1.týden (20.09.-24.09. ) Data, typy dat, variabilita, frekvenční analýza
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, Pardubice
UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 10. licenční studium chemometrie STATISTICKÉ ZPRACOVÁNÍ DAT Semestrální práce KALIBRACE
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI
TECHNICKÁ UNIVERZITA V LIBERCI Ekonomická fakulta Semestrální práce z předmětu Statistický rozbor dat z dotazníkového šetření Jméno: Lucie Krechlerová, Karel Kozma, René Dubský, David Drobík Ročník: 2015/2016
2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE UČEBNÍ OSNOVY
2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE UČEBNÍ OSNOVY 2. 2 Cvičení z matematiky Časová dotace 7. ročník 1 hodina 8. ročník 1 hodina 9. ročník 1 hodina Charakteristika: Předmět cvičení z matematiky doplňuje vzdělávací
coachpage.cz MARKETINGOVÝ VÝZKUM Faktory ovlivňující nákupní chování ve vztahu ke koupi automobilu TOOLS for SUCCESS in TODAY s BUSINESS
coachpage.cz TOOLS for SUCCESS in TODAY s BUSINESS MARKETINGOVÝ VÝZKUM Faktory ovlivňující nákupní chování Faktory ovlivňující nákupní chování Hlavní cíl výzkumného projektu Výzkumný projekt si klade za
Hledání optimální polohy stanic a zastávek na tratích regionálního významu
Hledání optimální polohy stanic a zastávek na tratích regionálního významu Václav Novotný 31. 10. 2018 Anotace 1. Dopravní obsluha území tratěmi regionálního významu 2. Cíle výzkumu a algoritmus práce
Simulace. Simulace dat. Parametry
Simulace Simulace dat Menu: QCExpert Simulace Simulace dat Tento modul je určen pro generování pseudonáhodných dat s danými statistickými vlastnostmi. Nabízí čtyři typy rozdělení: normální, logaritmicko-normální,
Kvantitativní metody v rozhodování. Marta Doubková
Kvantitativní metody v rozhodování Marta Doubková Seminární práce 28 OBSAH 1 LINEÁRNÍ PROGRAMOVÁNÍ KAPACITNÍ ÚLOHA... 3 2 DISTRIBUČNÍ ÚLOHA... 7 3 ANALÝZA KRITICKÉ CESTY METODA CPM... 13 4 MODEL HROMADNÉ
CVIČNÝ TEST 5. OBSAH I. Cvičný test 2. Mgr. Václav Zemek. II. Autorské řešení 6 III. Klíč 17 IV. Záznamový list 19
CVIČNÝ TEST 5 Mgr. Václav Zemek OBSAH I. Cvičný test 2 II. Autorské řešení 6 III. Klíč 17 IV. Záznamový list 19 I. CVIČNÝ TEST 1 Zjednodušte výraz (2x 5) 2 (2x 5) (2x + 5) + 20x. 2 Určete nejmenší trojciferné
Univerzita Pardubice. Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Licenční studium Statistické zpracování dat
Univerzita Pardubice Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Licenční studium Statistické zpracování dat Semestrální práce Interpolace, aproximace a spline 2007 Jindřich Freisleben Obsah
Popisná statistika. Komentované řešení pomocí MS Excel
Popisná statistika Komentované řešení pomocí MS Excel Vstupní data Máme k dispozici data o počtech bodů z 1. a 2. zápočtového testu z Matematiky I v zimním semestru 2015/2016 a to za všech 762 studentů,
Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Marketing. pro studenty studující od roku 2011/2012
Studijní obor Manažerská ekonomika Bakalářský studijní obor Manažerská ekonomika specializace Marketing pro studenty studující od roku 2011/2012 V první fázi studia oboru Manažerská ekonomika získá student
Elektronické praktikum EPR1
Elektronické praktikum EPR1 Úloha číslo 4 název Záporná zpětná vazba v zapojení s operačním zesilovačem MAA741 Vypracoval Pavel Pokorný PINF Datum měření 9. 12. 2008 vypracování protokolu 14. 12. 2008
Systematická tvorba jízdního řádu 2. cvičení
Projektování dopravní obslužnosti Systematická tvorba jízdního řádu 2. cvičení Ing. Zdeněk Michl Ústav logistiky a managementu dopravy ČVUT v Praze Fakulta dopravní Rekapitulace zadání Je dána následující
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu. Aplikace STAT1. Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 3. 11.
UNIVERZITA OBRANY Fakulta ekonomiky a managementu Aplikace STAT1 Výsledek řešení projektu PRO HORR2011 a PRO GRAM2011 Jiří Neubauer, Marek Sedlačík, Oldřich Kříž 3. 11. 2012 Popis a návod k použití aplikace
Souhrnné údaje o anketním průzkumu
Uspořádání anketního průzkumu vzešlo z podnětu na Veřejném fóru občanů města, které se uskutečnilo v prosinci roku 2007. Na základě průběhu tohoto jednání byla sestavena i skladba otázek, které tvořily
STUDENTSKÉ HODNOCENÍ VÝUKY ZA LS 2015/2016 NA PEDF UK
STUDENTSKÉ HODNOCENÍ VÝUKY ZA LS 215/216 NA PEDF UK Cílem hodnocení výuky je poskytování pravidelné kvalitní zpětné vazby, zdokonalování pedagogické činnosti, poskytování vybraných informací k zápisu kurzů
Office Centre Fenix. Porovnání spotřeby energie na vytápění v otopných obdobích říjen 2016 únor Miroslav Urban
Office Centre Fenix Porovnání spotřeby energie na vytápění v otopných obdobích říjen 2016 únor 2019 Miroslav Urban 22.3.2019 POROVNÁNÍ OTOPNÉHO OBDOBÍ 1 OBSAH 1 POROVNÁNÍ OTOPNÉHO OBDOBÍ... 3 2 KLIMATICKÉ
Vypracovat přehled paralelních kinematických struktur. Vytvořit model a provést analýzu zvolené PKS
Autor BP: Vedoucí práce: Tomáš Kozák Ing. Jan Zavřel, Ph.D. Vypracovat přehled paralelních kinematických struktur Vytvořit model a provést analýzu zvolené PKS Provést simulaci zvolené PKS Provést optimalizaci
INDUKTIVNÍ STATISTIKA
10. SEMINÁŘ INDUKTIVNÍ STATISTIKA 3. HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ HODNOCENÍ ZÁVISLOSTÍ KVALITATIVNÍ VELIČINY - Vychází se z kombinační (kontingenční) tabulky, která je výsledkem třídění druhého stupně KVANTITATIVNÍ
Základy statistiky pro obor Kadeřník
Variace 1 Základy statistiky pro obor Kadeřník Autor: Mgr. Jaromír JUŘEK Kopírování a jakékoliv další využití výukového materiálu je povoleno pouze s uvedením odkazu na www.jarjurek.cz 1. Aritmetický průměr
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
ZŠ ÚnO, Bratří Čapků 1332
Úvodní obrazovka Menu (vlevo nahoře) Návrat na hlavní stránku Obsah Výsledky Poznámky Záložky edunet Konec Matematika 1 (pro 12-16 let) LangMaster Obsah (střední část) výběr tématu - dvojklikem v seznamu
Jednofaktorová analýza rozptylu
I I.I Jednofaktorová analýza rozptylu Úvod Jednofaktorová analýza rozptylu (ANOVA) se využívá při porovnání několika středních hodnot. Často se využívá ve vědeckých a lékařských experimentech, při kterých
MĚSTA A OBCE VE VEŘEJNÝCH ZAKÁZKÁCH
MĚSTA A OBCE VE VEŘEJNÝCH ZAKÁZKÁCH PŘEDSTAVENÍ SPOLEČNOSTI ecentre, a. s. Společnost ecentre, a.s je na trhu od r. 2006 a je tvořena týmem 48 odborníků v oblasti veřejných zakázek, práva a nastavování
STANOVENÍ PROPUSTNOSTI OBALOVÝCH MATERIÁLŮ PRO VODNÍ PÁRU
STANOVENÍ PROPUSTNOSTI OBALOVÝCH MATERIÁLŮ PRO VODNÍ PÁRU Úvod Obecná teorie propustnosti polymerních obalových materiálů je zmíněna v návodu pro stanovení propustnosti pro kyslík. Na tomto místě je třeba
Návrh postupu pro stanovení četnosti překročení 24hodinového imisního limitu pro suspendované částice PM 10
Návrh postupu pro stanovení četnosti překročení 24hodinového imisního limitu pro suspendované částice PM 1 Tento návrh byl vypracován v rámci projektu Technologické agentury ČR č. TA23664 Souhrnná metodika
Matematika. 9. ročník. Číslo a proměnná. peníze, inflace. finanční produkty, úročení. algebraické výrazy, lomené výrazy (využití LEGO EV3)
list 1 / 5 M časová dotace: 4 hod / týden včetně 1 hod z disponibilní časové dotace Matematika 9. ročník M 9 1 06 M 9 1 07 M 9 1 08 řeší aplikační úlohy na procenta (i pro případ, že procentová část je
Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok 2013-2014
Požadavky k opravným zkouškám z matematiky školní rok 2013-2014 1. ročník (první pololetí, druhé pololetí) 1) Množiny. Číselné obory N, Z, Q, I, R. 2) Absolutní hodnota reálného čísla, intervaly. 3) Procenta,
SYSTÉM CENTRÁLNÍHO NÁKUPU
SYSTÉM CENTRÁLNÍHO NÁKUPU Specifika nákupu v LČR LČR realizuje nákupy ze 105 organizačních jednotek na celém území České republiky, fyzicky není možné zajistit veškeré nákupy z jednoho místa, ročně se
POLYNOMICKÁ REGRESE. Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými.
POLYNOMICKÁ REGRESE Jedná se o regresní model, který je lineární v parametrech, ale popisuje nelineární závislost mezi proměnnými. y = b 0 + b 1 x + b 2 x 2 + + b n x n kde b i jsou neznámé parametry,
THO Simulační model. Simulace části komunikace s přechodem pro chodce napojené na čerpací stanici s obchodem
2007 THO Simulační model Simulace části komunikace s přechodem pro chodce napojené na čerpací stanici s obchodem Klára Menglerová Jakub Wosyka FD ČVUT v Praze 19.5.2007 Obsah Popis situace v praxi... 3
Graf 1: Spokojenost se životem v místě svého bydliště (v %) 1 or % 1% % velmi spokojen spíše spokojen % ani spokojen, ani nespokojen spíše nesp
TISKOVÁ ZPRÁVA Centrum pro výzkum veřejného mínění Sociologický ústav AV ČR, v.v.i. Jilská 1, Praha 1 Tel.: 286 840 129 E-mail: milan.tucek@soc.cas.cz Hodnocení životních podmínek v místě bydliště duben
Reálné gymnázium a základní škola města Prostějova Školní vzdělávací program pro ZV Ruku v ruce
2 MATEMATIKA A JEJÍ APLIKACE UČEBNÍ OSNOVY 2. 2 Cvičení z matematiky Časová dotace 7. ročník 1 hodina 8. ročník 1 hodina 9. ročník 1 hodina Charakteristika: Předmět cvičení z matematiky doplňuje vzdělávací
Vstupní signál protne zvolenou úroveň. Na základě získaných údajů se dá spočítat perioda signálu a kmitočet. Obrázek č.2
2. Vzorkovací metoda Určení kmitočtu z vzorkovaného průběhu. Tato metoda založena na pozorování vstupního signálu pomocí osciloskopu a nastavení určité úrovně, pro zjednodušování považujeme úroveň nastavenou
DNUR semestrální projekt Nákupní seznam
DNUR semestrální projekt Nákupní seznam Bc. Michal Macháček ČVUT FEL Praha, ZS 2013 machamic@fel.cvut.cz Obsah D1...1 Uživatelský průzkum...1 Základní popis aplikace...1 Typický uživatel...1 Interview...1
Výklad pojmů. Kapitola 1 DEF. 1.1 Outsourcing. Outsourcing
Pro pochopení textu publikace je důležité sjednocení terminologie popisované problematiky. Kapitola výklad pojmů je proto jakýmsi glosářem k tématu outsourcingu. Vedle definování pojmů jako outsourcing,
2
2 3 Úvod Rozvojové směřování municipalit a jejich rozvojové možnosti jsou v podmínkách České republiky významným způsobem ovlivněny specificky roztříštěnou sídelní strukturou, kdy 78 % obcí má méně než
Stav a vývoj prodeje potravin ve vybrané oblasti v závislosti na rozvoji sítě supermarketů
Česká zemědělská univerzita v Praze Provozně ekonomická fakulta Specializace: Veřejná správa a regionální rozvoj Forma studia: kombinované Školní rok: 2002/2003 Teze diplomové práce: Stav a vývoj prodeje
České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611. Semestrální práce ze Statistiky (SIS)
České vysoké učení technické v Praze Fakulta dopravní Ústav aplikované matematiky, K611 Semestrální práce ze Statistiky (SIS) Petr Procházka, Jakub Feninec Skupina: 97 Akademický rok: 01/013 Úvod V naší
Metody analýzy modelů. Radek Pelánek
Metody analýzy modelů Radek Pelánek Fáze modelování 1 Formulace problému 2 Základní návrh modelu 3 Budování modelu 4 Verifikace a validace 5 Simulace a analýza 6 Sumarizace výsledků Simulace a analýza
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
PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE
PROJEKT DO STATISTIKY PRŮZKUM V TECHNICKÉ MENZE Náplní tohoto projektu byl prvotní průzkum, následné statistické zpracování dat a vyhodnocení. Data jsme získaly skrze internetový dotazník, který jsme rozeslaly
Převodní charakteristiku sensoru popisuje následující vzorec: C(RH)=C 76 * [1 + HK * (RH 76) + K] (1.1)
![Převodní charakteristiku sensoru popisuje následující vzorec: C(RH)=C 76 * [1 + HK * (RH 76) + K] (1.1)](/thumbs/27/10091673.jpg "Převodní charakteristiku sensoru popisuje následující vzorec: C(RH)=C 76 * [1 + HK * (RH 76) + K] (1.1)")
REALISTICKÉ MĚŘENÍ RELATIVNÍ VLHKOSTI PLYNŮ 1.1 Úvod Kapacitní polymerní sensory relativní vlhkosti jsou principielně teplotně závislé. Kapacita sensoru se mění nejen při změně relativní vlhkosti plynného
Vstup a úkoly pro 1. kapitolu VYMEZENÍ POJMÚ. CÍLE VÝROBNÍ LOGISTIKY.
Vstup a úkoly pro 1. kapitolu VYMEZENÍ POJMÚ. CÍLE VÝROBNÍ LOGISTIKY. Ekonomický rozvoj vyvolává silný tlak na koordinovaný a sledovaný pohyb všech hmotných a hodnotových toků. Integrací plánování, formování,
Otázka: Distribuce. Předmět: Marketing a logistika. Přidal(a): Juli. Distribuce. = přeprava, skladování, balení, přenos informací
Otázka: Distribuce Předmět: Marketing a logistika Přidal(a): Juli Distribuce = přeprava, skladování, balení, přenos informací = cesta výrobku od výrobce ke spotřebiteli Přímá distribuce zboží se dostává