VYSVĚTLIVKY K EXPERTNÍ ANALÝZE METODOU UMRA

Rozměr: px
Začít zobrazení ze stránky:

Download "VYSVĚTLIVKY K EXPERTNÍ ANALÝZE METODOU UMRA"

Transkript

1 1 / 12 Milík Tichý VYSVĚTLIVKY K EXPERTNÍ ANALÝZE METODOU UMRA 1. verze , 2. verze , 3. verze , 4. verze , 5. verze Vysvětlivky navazují na knihu "Ovládání rizika. Analýza a management" (C. H. Beck, Praha, 2006 dále jen "Ovládání"). Cílem výkladu je zobecnit možnosti použití metody. 2. Metoda byla původně zpracována v r pro rizikovou analýzu zanořených tunelů metra v Praze. V souvislosti s dizertační prací Dr. Mily Valjentové bylo zaměření metody UMRA rozšířeno na obecný případ ratingů různého druhu. Zobecnění spočívá především v tom, že lze metodu použít k vyšetřování nejen čistých rizik, ale také spekulativních rizik. Metoda nyní pracuje s pojmem "impakt", jehož realizace může mít škodlivý i prospěšný účinek na projekt. Může tedy být nebezpečím i šancí. Vysvětlivky však nepřinášejí žádné změny podstaty metody. 3. Značky, symboly a pojmy uvedené v "Ovládání" byly v těchto Vysvětlivkách upraveny, popř. zobecněny. 4. Slovo "rating" se chápe jako numerický odhad významnosti impaktu pro vyšetřovaný projekt, nikoliv jako vstupní nebo výstupní hodnota matematické veličiny. Rating může mít různý význam: závažnost nebezpečí, benefit šance, pravděpodobná možnost výskytu nějakého zkoumaného jevu (nikoliv pravděpodobnost) apod. 5. Metoda se nezabývá náhodností odhadů a nepracuje ani se žádnými pravděpodobnostmi. Náhodnost expertních odhadů se bere na vědomí, ale není metodou analyzována. Odkazujeme na dizertační práci Valjentová M. "Vlastnosti expertů v expertních analýzách", ČVUT Stavební fakulta, 2011; viz / milik.tichy /. 6. Obecným cílem metody UMRA je identifikovat a kvalifikovat významnost nebezpečí, popřípadě šancí, spojených s realizací projektu. Specifickým cílem je homogenizovat ratingy v týmu expertů rating impaktů v soubězích zdrojů se segmenty ranking impaktů, segmentů projektu vystavených impaktům a souběhů zdrojů se segmenty Jako vše v rizikologii je i metoda UMRA sama o sobě odhadem. 7. Předpokladem smysluplnosti jakékoliv rizikové analýzy, a tedy i analýzy metodou UMRA, je vyvážený expertní tým vytvořený z expertů s přibližně stejnou zkušeností bez jakékoliv podjatosti vůči projektu nebo vůči jeho účastníkům. 8. Od r se metoda UMRA použila u několika projektů, přičemž se postupně získala řada zkušeností. Nejvýznamnější bylo její použití pro Úvodní analýzu rizika železničního tunelu Praha-Beroun. Stručný popis analýzy je uveden v článku:

2 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 2 / 12 Tichý, M.: Riziková analýza projektu "Praha-Beroun, nové železničné spojenie", Stavebnícka ročenka 2007, Jaga, Bratislava, 2006, s Použití metody UMRA pro tento významný výstavbový projekt ukázalo její schůdnost a použitelnost v širší praxi. Při řešení se získaly významné poznatky o provedení expertních analýz, které byly zobecněny v monografii: Tichý M, Valjentová M.: Experti a expertizy. Linde, Praha, 2011, 281 s. Dotazy a připomínky k těmto Vysvětlivkám zasílejte prosím na adresu NĚKTERÉ NÁZVY A POJMY milik.tichy@volny.cz 9. Základní názvy použité v textu jsou vzaty z publikace "Experti a expertizy" (str. 33 až 36), s těmito doplňky a zpřesněními: Projekt sled hmotných a nehmotných procesů; projekt má specifický účel a cíl, který má být jeho realizací dosažen, má časově definovaný začátek a konec a je prostorově vymezen; projektem může být pevný nebo pohyblivý objekt Projektem rozumíme z hlediska expertizy i časovou nebo prostorovou část jiného projektu (prostorové pole, časový úsek). Segment projektu ucelená, definovatelná časová nebo prostorová část projektu Zdroj impaktu antropogenní nebo přírodní činitel, který může vyvodit impakt na průběh nebo existenci projektu Impakt souhrn možných skutečností, které mohou, ale nemusí ovlivnit chování projektu v čase a prostoru Významnost impaktu relativní číslo zvolené ze stupnice významnosti nebo zjištěné operací na souboru expertních matic (např. závažnost nebezpečí, nadějnost šance) Nebezpečí impakt, jehož realizace může mít škodlivý vliv na projekt Šance impakt, jehož realizace může mít prospěšný vliv na projekt Pro aplikaci metody v mnoha různých úlohách, které nesouvisejí s analýzou rizika, jsme dospěli k nahrazení původního sousloví "závažnost nebezpečí, Sv" obecným názvem "rating". Rating má pro šanci význam "benefit, Bn". Rating numerický nebo numericky popsatelný odhad významu hmotných nebo nehmotných skutečností vyvolaných realizací impaktu pro vyšetřovaný projekt Ranking číslo udávající pořadí sledované hmotné nebo nehmotné skutečností v souboru uspořádaném podle ratingu (např. podle expertního ratingu nebo podle agregovaného ratingu) Expertní matice formulář vyplněný expertem Stohová matice matice vzniklá zpracováním souboru expertních matic Průnik buňka matice v místě překryvu sloupce a řádku

3 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 3 / 12 Aktivní buňka průnik, v němž je uvedena numerická hodnota Souběh segmentu a zdroje průnik na aktivní buňce matice Stoh skupina n e buněk z matic 1 až n e ; skupinu tvoří stejné průniky segmentu a zdroje Aktivní stoh stoh, v němž je aktivní alespoň jedna buňka ZNAČKY A ZKRATKY 10. Použití značek Rt, RtS, RtE, Pc aj. je poněkud neobvyklé. Tyto značky jsou však odlišeny od psaní běžných matematických symbolů proto, aby se zdůraznila odlišná povaha označovaných veličin jde o veličiny související s managementem rizika, jež vyjadřují odhady. Popisy a i segment projektu (řádek) n a, n b počet segmentů projektu, popř. zdrojů impaktu b j zdroj impaktu (sloupec) a N k počet aktivních buněk v expertní matici k c abk buňka v expertním formuláři experta k a N ab počet aktivních buněk ve stohu C ab C ab stoh buněk c abk, k = 1 až n e a N t počet aktivních buněk ve všech expertních maticích n e počet expertů a N cmp počet všech aktivních buněk v souboru expertních matic Rating a ranking RtE abk strt abk mdrt abk Pc k ratingu (RtS max = 3) expertní rating, zvolený hodnotou stupnicového ratingu RtS, zapsanou do buňky c abk expertem k standardizovaný expertní rating modifikovaný expertní rating individuální součinitel vnímání (perception) impaktu expertem k qrt ab cmprt Součinitele Pc t ψ Rt rating grrt ab hrubý stohový rating bez přihlédnutí k vlastnostem expertů (gross) RtS stupnicová hodnota ratingu agrt ab agregovaný stohový rating (scale value) RtS max nejvyšší stupnicová hodnota dsrt ab destandardizovaný stohový rating kvalifikovaný stohový rating souhrnný rating (comprehensive) týmový součinitel vnímání impaktu vyrovnávací součinitel při dsrt > RtS max

4 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 4 / 12 Σ a, Σ b Σ k součet pro aktivní buňky v řádku a, sloupci b součet pro všechny aktivní buňky ve všech maticích Součty Σ ab Σ abk součet pro všechny aktivní stohy C ab součet pro všechny aktivní buňky c abk v matici k

5 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 5 / 12 NÁSTROJE METODY UMRA (viz Experti a expertizy, str ) Formulář UMRA Segmenty projektu a 1 a 2 a na Zdroje impaktu b 1 b 2 b nb 11. V mnoha případech je z povahy případu zřetelné, že souběh segmentu a zdroje v některém průniku není možný. Rizikový analytik dá expertům vyplnit formuláře, kde budou příslušné buňky začerněny nebo jinak označeny tak, aby se nedaly vyplnit. Expertní matice k Segmenty Zdroje impaktu projektu b 1 b 2 b nb a 1 c 11k c 12k c 1,nb,k a 2 c 21k c 2,nb,k buňky c abk a na c na,1k c na,2k c na,nb,k Matice stohů C ab Segmenty Zdroje impaktu projektu b 1 b 2 b nb a 1 C 11 C 12 C 1,nb a 2 C 21 C stohy C 2,nb ab a na C na,1 C na,nb

6 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 6 / 12 Tabulka UMRA 12. Do buněk formulářů UMRA zapisují experti svoje odhady významnosti impaktu (ratingy) v průniku zdroje impaktu a segmentu, a to hodnotami RtS volenými podle Tabulky UMRA. 13. Tabulka UMRA je součástí metody. Její uspořádání bylo odladěno na řadě případů a po mnoha diskuzích s uživateli metody. Liší se jen formálně od Tabulky UMRA použité v první uskutečněné analýze UMRA v r V tabulce se doplní deskriptory efektů realizace impaktu (zarámovaná část tabulky), jiné úpravy mohou vést ke znehodnocení očekávaného výstupu analýzy. 14. Výklad k hodnoticím stupnicím v metodách expertní analýzy je v monografii "Experti a expertizy" na str , a také v "Ovládání" na str , 183 a 384, kde je popsána původní verze. Expert v průniku zdroje a segmentu Impakt je podle názoru experta... Logická část nedokáže rating odhadnout ponechá buňku logicky nemožný prázdnou... považuje souběh zapíše zdroje a segmentu do buňky za logicky možný zvolenou hodnotu RtS Ratingová část Efekty realizace impaktu v souběhu nepatrný deskriptor 0 0 malý deskriptor 1 1 střední deskriptor 2 2 velký deskriptor 3 3 RtS (a) Deskriptory efektů (pro každý stupnicovou hodnotu RtS jednotlivě) se liší podle toho, zda impaktem je nebezpečí anebo šance, dále podle toho, o jaký projekt jde, a konečně podle specifik efektů eventuálního neúspěchu nebo úspěchu (časové posuny, finanční ztráty / zisky apod.) viz např. "Ovládání", str Deskriptory musí být jednoznačné a nesmějí se překrývat. (b) Expert smí svůj odhad vyjádřit buď "nulou" nebo celým číslem. Deskriptory musí být proto jednoznačně definovány a musí být vyloučena možnost jejich překryvů.

7 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 7 / 12 Expertův rating a ranking Expertní rating 15. Do formuláře, který obdržel k vyplnění, zapíše expert k do buněk c abk svoje ratingy RtE abk hodnotami RtS podle Tabulky UMRA (eventuálně ponechá některé buňky prázdné). 16. Prázdné buňky se kvůli přehlednosti vyznačí např. symbolem <null> (tzv. supernula) nebo jinak. Nevstupují do žádných matematických úkonů (do součtů se tedy nezapočítávají). Aktivní buňky a stohy 17. Buňka c abk je aktivní, jestliže v ní je uveden expertní rating RtE abk (tj. hodnota 0 až 3). 18. Stoh buněk C ab je aktivní, jestliže obsahuje alespoň jednu aktivní buňku. 19. Pro další řešení se zjistí počty aktivních buněk: v expertních maticích k a N k v jednotlivých stozích C ab a N ab v celém souboru expertních matic a N t Ranking 20. V expertní matici k se stanoví pořadí zdrojů, segmentů a souběhů z ratingů zapsaných expertem. 21. V matici k se v každém řádku a určí hodnoty Σ a RtE abk a v každém sloupci b hodnoty Σ b RtE abk. 22. Řádky a sloupce se seřadí sestupně podle velikosti součtů ratingů. K řádkům i ke sloupcům se přiřadí jejich ranking Rn. Přitom Rn = 1 má řádek, popř. sloupec s nejvyšší hodnotou příslušného součtu ratingů. Prázdné řádky a sloupce se v pořadích neuplatní. 23. Dále se seřadí souběhy segmentů a zdrojů sestupně podle hodnot RtE abk zapsaných v buňkách c abk (pro každého experta k samostatně). K souběhům se přiřadí jejich rankingy Rn. Ranking Rn = 1 má souběh s nejvyšším ratingem. Prázdné buňky se v pořadí neuplatní. 24. Pokud se při řazení vyskytnou stejné součty ratingů (u řádků a sloupců), popř. stejné ratingy (u souběhů), zapíše se u nich stejný ranking. 25. Pořadí segmentů, zdrojů a souběhů u jednotlivých expertů je důležité při eventuálním rozboru jejich názorů v případě, kdy se ratingy, popř. rankingy některého experta výrazně liší od ratingů, popř. rankingů jiných členů týmu. PŘÍPRAVA EXPERTNÍCH MATIC 26. Expertní matice nejsou v obecném případě identické. Liší se od experta k expertu, a to ve třech parametrech:

8 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 8 / 12 v počtu a umístění aktivních buněk (tj. v počtu a umístění souběhů segmentů a zdrojů) v hodnotách ratingu v rankingu segmentů, zdrojů a souběhů 27. Aby se dospělo k homogenizaci expertního hodnocení, musí se jednotlivé matice upravit tak, aby se expertní hodnocení "převedla na společného jmenovatele". Expertní ratingy se standardizují a modifikují. Úpravy v maticích k, popsané dále v čl. 28 až 37 nemají vliv na pořadí zdrojů, segmentů a souběhů, která plynou z expertní matice hodnot RtE abk. Standardizovaný expertní rating 28. Expertní ratingy impaktu nejsou v expertním týmu většinou vyvážené. Prvním krokem k odstranění nevyváženosti expertních ratingů je standardizace expertních matic. 29. Expertní matice k (k = 1 až n e ) se standardizuje součtem všech ratingů zapsaných do formuláře expertem k, tj. součtem Σ ab RtE abk (v součtu se opět uplatní jen aktivní buňky). Standardizovaný rating v aktivní buňce c abk expertní matice k je tedy: strt abk = RtE abk / Σ ab RtE abk (U1) 30. Buňky, kde je RtE abk <null> (prázdné buňky) mají po standardizaci matice k opět strt abk <null>. 31. Buňky s ratingem RtE abk = 0 mají standardizovaný rating strt abk = Mohou se vyskytnout dva extrémní případy: expert uvedl ve všech soubězích rating RtS = 0 v těchto aktivních buňkách se definuje strt abk = 0 expert považoval souběh segmentu projektu se zdrojem impaktu za nelogický na všech průnicích, a ponechal všechny buňky svého formuláře prázdné expertní matici vyřadíme z dalšího řešení a počet expertů n e zmenšíme o jedničku Modifikovaný expertní rating 33. Ratingy RtE abk (a tedy i jejich standardizované hodnoty strt abk ) se liší od experta k expertu. Objektivní příčinou této běžné skutečnosti je rozdílné vnímání impaktu mezi jednotlivými experty. Úroveň vnímání impaktu expertem k se vystihne individuálním součinitelem vnímání impaktu Pc k postupně pro jednotlivá k = 1 až n e : Pc k = (Σ abk RtE abk )/ (RtS max a N k ) (U2) 34. Jmenovatel zlomku v rov. (U2) je číslo, ke kterému by dospěl dokonale pesimistický expert (je-li impaktem nebezpečí), popř. dokonale optimistický expert

9 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 9 / 12 (je-li impaktem šance), jenž by přisoudil ratingům ve všech buňkách, kde považuje souběh segmentu a zdroje za logicky možný, horní mez stupnice ratingu RtS max. 35. Stanoví se týmový součinitel vnímání impaktu: Pc t = (Σ abk RtE abk ) / (RtS max a N t) (U3) kde a N t je počet všech souběhů (tj. aktivních buněk) ve všech stozích C ab (tj. v celém souboru expertních matic): a N t = Σ k a N k (U4) 36. V soubězích c abk se vypočtou modifikované expertní ratingy postupně pro k = 1 až n e : mdrt abk = strt abk (Pc t / Pc k ) (U5) 37. Je-li vnímání impaktu expertem k méně intenzivní, než je průměrné vnímání týmu expertů, tj. je-li Pc k < Pc t, bude u takového experta mdrt abk > strt abk a naopak. Při aplikacích metody UMRA byl smysl tohoto vyrovnání někdy obtížně chápán. Zapamatujeme si ho snadno biblickým "Kdo se ponižuje, bude povýšen, a kdo se povyšuje, bude ponížen". Modifikování ratingů nemusí ale být v mnohých případech spravedlivé! Expert může být tak erudovaným specialistou, že jeho zdánlivě nižší nebo vyšší ratingy jsou ve srovnání s ostatními experty fundované a oprávněné. Odchylky v ratingu nemusí být způsobeny pouze rozdílným vnímáním impaktu, nýbrž mohou vyplývat z empirických nebo teoretických znalostí experta. Odchylné expertní ratingy se nesmějí nikdy podcenit, a rizikový analytik se musí pokusit je objasnit. Analytik musí ovšem také rozhodnout, co se má považovat za odchylné. ZPRACOVÁNÍ SOUBORU EXPERTNÍCH MATIC Hrubý stohový rating 38. Pokud bychom nepřihlíželi k rozdílům mezi experty co do jejich úrovně znalosti projektu a co do jejich vnímání impaktu, vzali bychom jejich vyplněné formuláře tak jak jsou, a určili bychom pro každý aktivní stoh C ab hrubý rating grrt ab = (Σ abk RtE abk ) / a N ab (U6) V buňkách, kde je a N ab = 0, je grrt ab <null>. 39. Rating grrt ab se může v rizikové analýze použít jen tehdy, jestliže je expertní tým vyvážený. To se však většinou nestává. Můžeme ho ovšem použít u zcela jednoduchých projektů, ale ani u takových se na vyváženost týmu spoléhat nedá. Rating se však uplatní v dalším řešení (viz čl. 45).

10 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 10 / Z matice hrubých ratingů lze stanovit hrubý ranking segmentů, zdrojů a souběhů (postupem podle čl. 20 až 23). Agregovaný stohový rating 41. Modifikované ratingy v buňkách c abk tvoří aktivní stoh C ab ratingů mdrt abk. 42. Průměr modifikovaných ratingů mdrt abk v aktivním stohu C ab označujeme jako agregovaný rating agrt ab = (1 / a N ab ) Σ abk (mdrt abk ), k = 1 až n e (U7) Pokud je a N ab = 0 (všechny buňky c abk ve stohu C ab jsou prázdné), klade se agrt ab <null>. Ranking 43. Z matice ratingů agrt ab se stanoví ranking segmentů vystavených impaktům zdrojů impaktu souběhů zdrojů a segmentů Ranking segmentů, zdrojů nebo souběhů zjištěný z agregovaných ratingů agrt ab se v obecném případě liší od hrubého rankingu zjištěného z hrubého stohového ratingu grrt ab (čl. 40) Destandardizace stohových ratingů agrt ab 44. V tomto stádiu analýzy lze již dát Rozhodovateli informaci o rankinzích segmentů, zdrojů a souběhů z hlediska impaktů. Ratingy agrt ab neposkytují explicitně "absolutní" informaci o ratingu v jednotlivých buňkách. Rozhodovatel však obvykle požaduje informaci, která upozorní na možné následky realizace impaktu srozumitelným způsobem. 45. Matice ratingů se destandardizuje násobením hodnot agrt ab hodnotou Σ ab grrt ab (viz čl. 38). V každé aktivní buňce stohové matice se tedy vypočte destandardizovaný stohový rating: dsrt ab = agrt ab Σ ab grrt ab (U8) 46. Po dosazení a úpravách: jestliže a N ab = 0: dsrt ab <null> (U9) jestliže a N ab > 0: dsrt ab = (1 / a N ab ) (Σ abk (RtE abk / Σ abk RtE abk ) (Pc t / Pc k )) Σ ab (Σ abk (RtE abk ) / a N ab ) (U10)

11 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 11 / 12 V tomto vztahu se tedy jako vstupní veličiny uplatní pouze expertní ratingy RtE abk. Úprava destandardizovaných stohových ratingů dsrt ab 47. Pokud v jedné nebo více buňkách překročí destandardizovaný rating dsrt ab horní mez stupnice RtS v Tabulce UMRA RtS max, hodnocení s použitím stupnice není možné. Ratingy dsrt ab se proto všechny upraví vyrovnávacím součinitelem: ψ = RtS max / max ab (dsrt ab ), přičemž ψ 1 (U11) 48. Ratingy dsrt ab = 0 se úpravou nemění a prázdné buňky zůstávají prázdnými. Redukce nemá vliv na pořadí segmentů, zdrojů a souběhů nalezené na základě ratingů agrt ab. 49. Kvalifikované stohové ratingy zjištěné ve stozích C ab metodou UMRA jsou tedy: při max ab (dsrt ab ) 3 : qrt ab = dsrt ab při max ab (dsrt ab ) > 3 : (U12) qrt ab = ψ dsrt ab Souhrnný rating projektu 50. Souhrnný rating projektu (comprehensive project rating) se definuje vzorcem cmprt = Σ ab qrt ab / a N ab (U13) Je zřejmé, že jde o aritmetický průměr ratingů qrt ab podle rov. (U12) v aktivních buňkách agregované matice. 51. Veličina cmprt je orientační odhad nebezpečí, popř. šance! Pokud není doplněn ekonomickým nebo jiným porovnáním se pro porovnávání dvou nebo více projektů co do rizikovosti nehodí. Dá se ovšem použít pro sledování následků změn projektu, ke kterým došlo úpravou projektu na základě analýzy nebezpečí nebo šance. ČASTÉ CHYBY PŘI UŽITÍ METODY UMRA Do skupiny zdrojů se zařazuje nebezpečí nebo scénář nebezpečí. Například: Za zdroj nebezpečí se považuje požár budovy. Ten je však důsledkem chování zdrojů: nájemců, vlastníků, správců.

12 Vysvětlivky k metodě UMRA ( ) 12 / 12 Zdroje neodpovídají dvěma základním kategoriím: antropogenní a přírodní. Například: Za zdroj nebezpečí se nemůže považovat mechanizmus, který ohrožuje stabilitu budovy. Ve skutečnosti je zdrojem nebezpečí osoba, která umístění mechanizmu navrhla, která ho osadila, používá, bude používat apod. Někdy je osob více (projektant, konstruktér, montér, kontrolor apod.); v analýze se jako antropogenní zdroj uvažuje ta osoba, která nese přímou odpovědnost za předcházející rozhodovatele. Mechanizmus je ovšem zdrojem dynamického opakovaného zatížení, které může poškodit nosné i nenosné konstrukce budovy. Součinitel vnímání impaktu se považuje za indikátor rizika. Například se tak zachází s individuálním součinitelem vnímání nebezpečí Pc k (jde-li o analýzu nebezpečí). Stanovením hodnoty tohoto součinitele analýza končívá a součinitel se vydává za jakousi míru rizika. Patrně kvůli neporozumění metodě nebo jen z pohodlnosti. Analýza je pochopitelně chybná. Segmenty projektu se překrývají. Například se za segment považuje "vlaková souprava na mostě" a za další segment "vagon na mostě", jenž je součástí té soupravy. Zdroj a segment jsou jen jeden celek. Například se za zdroj nebezpečí považuje "vozidlo na dálnici" a současně se "vozidlo na dálnici" považují za segment. Zdrojem nebezpečí jsou např. "řidiči", "údržba", "náledí" apod. Segmentem jsou "vozidla", "vozovka", "mýtné brány" apod. Segmenty jsou vzájemně závislé. Například segment S2 je podmíněn existencí segmentu S1. Segmentem projektu je tedy jen segment S1. Pokud neexistuje, nemůže být vystaven impaktu. Následek: Zkreslení výsledků analýzy. Deskriptory v tabulce UMRA se překrývají. Následek: Expert není schopen zvolit "přesně" rating RtS. Konec Vysvětlivek k metodě UMRA

OVLÁDÁNÍ RIZIKA ANALÝZA A MANAGEMENT

OVLÁDÁNÍ RIZIKA ANALÝZA A MANAGEMENT TICHÝ Milík OVLÁDÁNÍ RIZIKA ANALÝZA A MANAGEMENT Obsah Předmluva... V Značky a symboly... VII Přehled nejpoužívanějších zkratek... IX Názvosloví... XI Rizikologie... XV Základní pojmy... 1 1. Rizikologické

Více

Milík Tichý. ČVUT Stavební fakulta ÚTIA, 6. IV. 2010. Katedra ekonomiky a řízení ve stavebnictví 1.6.2010 (10-04-06) 1

Milík Tichý. ČVUT Stavební fakulta ÚTIA, 6. IV. 2010. Katedra ekonomiky a řízení ve stavebnictví 1.6.2010 (10-04-06) 1 Milík Tichý ČVUT Stavební fakulta Katedra ekonomiky a řízení ve stavebnictví ÚTIA, 6. IV. 2010 1.6.2010 (10-04-06) 1 Milík Tichý, 1929 milik.tichy@volny.cz betonové konstrukce zatížení stavebních konstrukcí

Více

FORMÁT FMEA NÁSTROJE FMEA. Vysvětlivky k metodě FMEA 4/17

FORMÁT FMEA NÁSTROJE FMEA. Vysvětlivky k metodě FMEA 4/17 1/17 Milík Tichý a Mila Valjentová VYSVĚTLIVKY K EXPERTNÍ ANALÝZE METODOU FMEA (2014-03-15) Metodu FMEA lze použít v týmových a individuálních analýzách různého účelu, například v analýzách nebezpečí a

Více

Cílem této kapitoly je uvedení pojmu matice a jejich speciálních typů. Čtenář se seznámí se základními vlastnostmi matic a s operacemi s maticemi

Cílem této kapitoly je uvedení pojmu matice a jejich speciálních typů. Čtenář se seznámí se základními vlastnostmi matic a s operacemi s maticemi 2.2. Cíle Cílem této kapitoly je uvedení pojmu matice a jejich speciálních typů. Čtenář se seznámí se základními vlastnostmi matic a s operacemi s maticemi Předpokládané znalosti Předpokladem zvládnutí

Více

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek

EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření. Jan Krystek EXPERIMENTÁLNÍ MECHANIKA 2 Přednáška 5 - Chyby a nejistoty měření Jan Krystek 9. května 2019 CHYBY A NEJISTOTY MĚŘENÍ Každé měření je zatíženo určitou nepřesností způsobenou nejrůznějšími negativními vlivy,

Více

People who think they know everything are a great annoyance to those of us who do. Isaac Asimov

People who think they know everything are a great annoyance to those of us who do. Isaac Asimov People who think they know everything are a great annoyance to those of us who do. Isaac Asimov Experti, expertnost, expertizy Milík Tichý Mila Valjentová Milík Tichý, 1929 milik.tichy@volny.cz 608 818

Více

PROPUSTNOST ŽELEZNIČNÍ DOPRAVY

PROPUSTNOST ŽELEZNIČNÍ DOPRAVY PROPUSTNOST ŽELEZNIČNÍ DOPRAVY Studijní opora Ing. Josef Bulíček, Ph.D. 2011 Propustnost železniční dopravy OBSAH SEZNAM SYMBOLŮ A ZNAČEK... 4 1 ZÁKLADNÍ DEFINICE A TERMINOLOGIE... 6 1.1 Charakteristika

Více

Posouzení přesnosti měření

Posouzení přesnosti měření Přesnost měření Posouzení přesnosti měření Hodnotu kvantitativně popsaného parametru jakéhokoliv objektu zjistíme jedině měřením. Reálné měření má vždy omezenou přesnost V minulosti sloužila k posouzení

Více

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi

Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Lineární algebra Operace s vektory a maticemi Robert Mařík 26. září 2008 Obsah Operace s řádkovými vektory..................... 3 Operace se sloupcovými vektory................... 12 Matice..................................

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) Testování statistických hypotéz Testování statistických hypotéz Princip: Ověřování určitého předpokladu zjišťujeme, zda zkoumaný výběr pochází ze základního souboru, který má určité rozdělení zjišťujeme,

Více

Úvod do problematiky měření

Úvod do problematiky měření 1/18 Lord Kelvin: "Když to, o čem mluvíte, můžete změřit, a vyjádřit to pomocí čísel, něco o tom víte. Ale když to nemůžete vyjádřit číselně, je vaše znalost hubená a nedostatečná. Může to být začátek

Více

Informační a znalostní systémy

Informační a znalostní systémy Informační a znalostní systémy Teorie pravděpodobnosti není v podstatě nic jiného než vyjádření obecného povědomí počítáním. P. S. de Laplace Pravděpodobnost a relativní četnost Pokusy, výsledky nejsou

Více

Hodnocení kvality logistických procesů

Hodnocení kvality logistických procesů Téma 5. Hodnocení kvality logistických procesů Kvalitu logistických procesů nelze vyjádřit absolutně (nelze ji měřit přímo), nýbrž relativně porovnáním Hodnoty těchto znaků někdo buď předem stanovil (norma,

Více

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic

Matematika (CŽV Kadaň) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Přednáška třetí (a pravděpodobně i čtvrtá) aneb Úvod do lineární algebry Matice a soustavy rovnic Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o 2 neznámých Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je

Více

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík

SEMESTRÁLNÍ PRÁCE. Leptání plasmou. Ing. Pavel Bouchalík SEMESTRÁLNÍ PRÁCE Leptání plasmou Ing. Pavel Bouchalík 1. ÚVOD Tato semestrální práce obsahuje písemné vypracování řešení příkladu Leptání plasmou. Jde o praktickou zkoušku znalostí získaných při přednáškách

Více

Plánování experimentu

Plánování experimentu Fakulta chemicko technologická Katedra analytické chemie licenční studium Management systému jakosti Autor: Ing. Radek Růčka Přednášející: Prof. Ing. Jiří Militký, CSc. 1. LEPTÁNÍ PLAZMOU 1.1 Zadání Proces

Více

ALGORITMIZACE Příklady ze života, větvení, cykly

ALGORITMIZACE Příklady ze života, větvení, cykly ALGORITMIZACE Příklady ze života, větvení, cykly Cíl kapitoly: Uvedení do problematiky algoritmizace Klíčové pojmy: Algoritmus, Vlastnosti správného algoritmu, Možnosti zápisu algoritmu, Vývojový diagram,

Více

Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy

Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy Profilování vzorků heroinu s využitím vícerozměrné statistické analýzy Autor práce : RNDr. Ivo Beroun,CSc. Vedoucí práce: prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. PROFILOVÁNÍ Profilování = klasifikace a rozlišování

Více

Z X 5 0 4 H o d n o c e n í v l i v ů n a ž i v o t n í p r o s t ř e d í. Vybrané metody posuzování dopadu záměrů na životní

Z X 5 0 4 H o d n o c e n í v l i v ů n a ž i v o t n í p r o s t ř e d í. Vybrané metody posuzování dopadu záměrů na životní Z X 5 0 4 H o d n o c e n í v l i v ů n a ž i v o t n í p r o s t ř e d í Vybrané metody posuzování dopadu záměrů na životní prostředí. ř Posuzování dopadu (impaktu) posuzované činnosti na životní prostředí

Více

Chyby měření 210DPSM

Chyby měření 210DPSM Chyby měření 210DPSM Jan Zatloukal Stručný přehled Zdroje a druhy chyb Systematické chyby měření Náhodné chyby měření Spojité a diskrétní náhodné veličiny Normální rozdělení a jeho vlastnosti Odhad parametrů

Více

Metodická instrukce. Možnosti využití inspekčních nástrojů ke gramotnostem v práci školy

Metodická instrukce. Možnosti využití inspekčních nástrojů ke gramotnostem v práci školy Praha, říjen 2015 Obsah 1 Cíl a určení dokumentu... 3 2 Inspekční nástroje ke gramotnostem... 3 3 ke sledování podpory gramotností... 3 4 Obecný postup pro sledování podpory rozvoje gramotností... 4 5

Více

Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D. Rozhodování Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D. Rozhodování??? video Obsah typy rozhodování principy rozhodování rozhodovací fáze základní pojmy hodnotícího procesu rozhodovací podmínky rozhodování v podmínkách

Více

Pravděpodobnost a její vlastnosti

Pravděpodobnost a její vlastnosti Pravděpodobnost a její vlastnosti 1 Pravděpodobnost a její vlastnosti Náhodné jevy Náhodný jev je výsledek pokusu (tj. realizace určitého systému podmínek) a jeho charakteristickým rysem je, že může, ale

Více

VZORCE A VÝPOČTY. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý

VZORCE A VÝPOČTY. Autor: Mgr. Dana Kaprálová. Datum (období) tvorby: září, říjen 2013. Ročník: sedmý Autor: Mgr. Dana Kaprálová VZORCE A VÝPOČTY Datum (období) tvorby: září, říjen 2013 Ročník: sedmý Vzdělávací oblast: Informatika a výpočetní technika 1 Anotace: Žáci se seznámí se základní obsluhou tabulkového

Více

3. Úloha o společném rozhraní

3. Úloha o společném rozhraní 34 3. Úloha o společném rozhraní Cíle Po prostudování této kapitoly budete schopni: Zjistit neregularity v systému Navrhnout řešení pro odstranění neregulárních vazeb Doba potřebná ke studiukapitoly:60minut

Více

DC 007 SBP Consult prosinec 2009

DC 007 SBP Consult prosinec 2009 DC 007 SBP Consult prosinec 2009 Obsah 1 Úvod...3 1.1 Dílčí cíl DC 007-definice...3 1.2 Obsah aktivity-definice...3 1.3 Termíny řešení...3 1.4 Řešitelský postup...3 2 Zásady a filozofie řešení DC 007...4

Více

Náhodný pokus Náhodným pokusem (stručněji pokusem) rozumíme každé uskutečnění určitého systému podmínek resp. pravidel.

Náhodný pokus Náhodným pokusem (stručněji pokusem) rozumíme každé uskutečnění určitého systému podmínek resp. pravidel. Základy teorie pravděpodobnosti Náhodný pokus Náhodným pokusem (stručněji pokusem) rozumíme každé uskutečnění určitého systému podmínek resp. pravidel. Poznámka: Výsledek pokusu není předem znám (výsledek

Více

Stěžejní funkce MS Excel 2007/2010, jejich ovládání a možnosti využití

Stěžejní funkce MS Excel 2007/2010, jejich ovládání a možnosti využití Stěžejní funkce MS Excel 2007/2010, jejich ovládání a možnosti využití Proč Excel? Práce s Excelem obnáší množství operací s tabulkami a jejich obsahem. Jejich jednotlivé buňky jsou uspořádány do sloupců

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Lineární rovnice o 2 neznámých Definice 011 Lineární rovnice o dvou neznámých x, y je rovnice, která může být vyjádřena ve tvaru ax + by = c, kde

Více

Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu

Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Operační program Vzdělávání pro konkurenceschopnost Název projektu: Inovace magisterského studijního programu Fakulty ekonomiky a managementu Registrační číslo projektu: CZ.1.07/2.2.00/28.0326 PROJEKT

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. Testy hypotéz na základě více než 2 výběrů 1 1 Tyto materiály byly vytvořeny za pomoci grantu FRVŠ číslo 1145/2004. Testy hypotéz na základě více než 2 výběrů Na analýzu rozptylu lze pohlížet v podstatě

Více

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti.

Inženýrská statistika pak představuje soubor postupů a aplikací teoretických principů v oblasti inženýrské činnosti. Přednáška č. 1 Úvod do statistiky a počtu pravděpodobnosti Statistika Statistika je věda a postup jak rozvíjet lidské znalosti použitím empirických dat. Je založena na matematické statistice, která je

Více

ČÁST B ORIENTAČNÍ DOPRAVNÍ ZNAČENÍ V OBCI

ČÁST B ORIENTAČNÍ DOPRAVNÍ ZNAČENÍ V OBCI ČÁST B ORIENTAČNÍ DOPRAVNÍ ZNAČENÍ V OBCI 1 UŽITÍ A PROVEDENÍ DOPRAVNÍCH ZNAČEK 1.1 Všeobecně V této části jsou stanoveny zásady pro užití jednotlivých dopravních značek ODZ včetně příkladů jejich provedení.

Více

Rozhodování. Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D.

Rozhodování. Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D. Rozhodování Ing. Alena Šafrová Drášilová, Ph.D. Rozhodování??? video Obsah typy rozhodování principy rozhodování rozhodovací fáze základní pojmy hodnotícího procesu rozhodovací podmínky rozhodování v podmínkách

Více

1. Statistická analýza dat Jak vznikají informace Rozložení dat

1. Statistická analýza dat Jak vznikají informace Rozložení dat 1. Statistická analýza dat Jak vznikají informace Rozložení dat J. Jarkovský, L. Dušek, S. Littnerová, J. Kalina Význam statistické analýzy dat Sběr a vyhodnocování dat je způsobem k uchopení a pochopení

Více

EXCELentní tipy a triky pro mírně pokročilé. Martina Litschmannová

EXCELentní tipy a triky pro mírně pokročilé. Martina Litschmannová EXCELentní tipy a triky pro mírně pokročilé Martina Litschmannová Obsah semináře definování názvu dynamicky měněné oblasti, kontingenční tabulky úvod, kontingenční tabulky násobné oblasti sloučení, převod

Více

Rozhodovací procesy 8

Rozhodovací procesy 8 Rozhodovací procesy 8 Rozhodování za jistoty Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 VIII rozhodování 1 Rozhodování za jistoty Cíl přednášky 8: Rozhodovací analýza Stanovení

Více

3. Reálná čísla. většinou racionálních čísel. V analytických úvahách, které praktickým výpočtům

3. Reálná čísla. většinou racionálních čísel. V analytických úvahách, které praktickým výpočtům RACIONÁLNÍ A IRACIONÁLNÍ ČÍSLA Význačnými množinami jsou číselné množiny K nejvýznamnějším patří množina reálných čísel, obsahující jako podmnožiny množiny přirozených, celých, racionálních a iracionálních

Více

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová Úvod do teorie měření Eva Hejnová Literatura: Novák, R. Úvod do teorie měření. Ústí nad Labem: UJEP, 2003 Sprušil, B., Zieleniecová, P.: Úvod do teorie fyzikálních měření. Praha: SPN, 1985 Brož, J. a kol.

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika 1 Náhodné pokusy a náhodné jevy Činnostem, jejichž výsledek není jednoznačně určen podmínkami, za kterých probíhají, a které jsou (alespoň teoreticky) neomezeně opakovatelné,

Více

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti

Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti Markovské metody pro modelování pravděpodobnosti rizikových stavů 1 Markovský řetězec Budeme uvažovat náhodný proces s diskrétním časem (náhodnou posloupnost) X(t), t T {0, 1, 2,... } s konečnou množinou

Více

ZADÁVACÍ DOKUMENTACE. Kulturní dům Šternberk II. etapa SVAZEK 4

ZADÁVACÍ DOKUMENTACE. Kulturní dům Šternberk II. etapa SVAZEK 4 ZADÁVACÍ DOKUMENTACE pro zjednodušené podlimitní řízení podle zákona č.134/2016 Sb. o zadávání veřejných zakázek, pro podlimitní veřejnou zakázku na stavební práce Kulturní dům Šternberk II. etapa SVAZEK

Více

Matematické modelování dopravního proudu

Matematické modelování dopravního proudu Matematické modelování dopravního proudu Ondřej Lanč, Alena Girglová, Kateřina Papežová, Lucie Obšilová Gymnázium Otokara Březiny a SOŠ Telč lancondrej@centrum.cz Abstrakt: Cílem projektu bylo seznámení

Více

Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030. MS Excel

Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030. MS Excel Masarykovo gymnázium Příbor, příspěvková organizace Jičínská 528, Příbor Projekt Využití ICT ve výuce na gymnáziích, registrační číslo projektu CZ.1.07/1.1.07/02.0030 MS Excel Metodický materiál pro základní

Více

Microsoft Excel kopírování vzorců, adresování, podmíněný formát. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie

Microsoft Excel kopírování vzorců, adresování, podmíněný formát. Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Microsoft Excel kopírování vzorců, adresování, podmíněný formát Mgr. Jan Veverka Střední odborná škola sociální Evangelická akademie Kopírování vzorců v mnoha případech je třeba provést stejný výpočet

Více

1 Řešení soustav lineárních rovnic

1 Řešení soustav lineárních rovnic 1 Řešení soustav lineárních rovnic 1.1 Lineární rovnice Lineární rovnicí o n neznámých x 1,x 2,..., x n s reálnými koeficienty rozumíme rovnici ve tvaru a 1 x 1 + a 2 x 2 +... + a n x n = b, (1) kde koeficienty

Více

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza

5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5 Vícerozměrná data - kontingenční tabulky, testy nezávislosti, regresní analýza 5.1 Vícerozměrná data a vícerozměrná rozdělení Při zpracování vícerozměrných dat se hledají souvislosti mezi dvěma, případně

Více

II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy

II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy II. Úlohy na vložené cykly a podprogramy Společné zadání pro příklady 1. - 10. začíná jednou ze dvou možností popisu vstupních dat. Je dána posloupnost (neboli řada) N reálných (resp. celočíselných) hodnot.

Více

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník 3 hodiny týdně PC a dataprojektor Kombinatorika Řeší jednoduché úlohy

Více

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015

UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie. Nám. Čs. Legií 565, Pardubice. Semestrální práce ANOVA 2015 UNIVERZITA PARDUBICE Fakulta chemicko-technologická Katedra analytické chemie Nám. Čs. Legií 565, 532 10 Pardubice 15. licenční studium INTERAKTIVNÍ STATISTICKÁ ANALÝZA DAT Semestrální práce ANOVA 2015

Více

2. Numerické výpočty. 1. Numerická derivace funkce

2. Numerické výpočty. 1. Numerická derivace funkce 2. Numerické výpočty Excel je poměrně pohodlný nástroj na provádění různých numerických výpočtů. V příkladu si ukážeme možnosti výpočtu a zobrazení diferenciálních charakteristik analytické funkce, přičemž

Více

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru:

Maticí typu (m, n), kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: 3 Maticový počet 3.1 Zavedení pojmu matice Maticí typu (m, n, kde m, n jsou přirozená čísla, se rozumí soubor mn veličin a jk zapsaných do m řádků a n sloupců tvaru: a 11 a 12... a 1k... a 1n a 21 a 22...

Více

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1

Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Kategorická data METODOLOGICKÝ PROSEMINÁŘ II TÝDEN 7 4. DUBNA 2018 4. dubna 2018 Lukáš Hájek, Karel Höfer Metodologický proseminář II 1 Typy proměnných nominální (nominal) o dvou hodnotách lze říci pouze

Více

0.1 Úvod do lineární algebry

0.1 Úvod do lineární algebry Matematika KMI/PMATE 1 01 Úvod do lineární algebry 011 Vektory Definice 011 Vektorem aritmetického prostorur n budeme rozumět uspořádanou n-tici reálných čísel x 1, x 2,, x n Definice 012 Definice sčítání

Více

Pravděpodobnost a statistika

Pravděpodobnost a statistika Pravděpodobnost a statistika Teorie pravděpodobnosti popisuje vznik náhodných dat, zatímco matematická statistika usuzuje z dat na charakter procesů, jimiž data vznikla. NÁHODNOST - forma existence látky,

Více

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM

KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM KAPITOLA 9 - POKROČILÁ PRÁCE S TABULKOVÝM PROCESOREM CÍLE KAPITOLY Využívat pokročilé možnosti formátování, jako je podmíněné formátování, používat vlastní formát čísel a umět pracovat s listy. Používat

Více

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady

Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady Předmět: Náplň: Třída: Počet hodin: Pomůcky: Matematika Komplexní čísla, Kombinatorika, pravděpodobnost a statistika, Posloupnosti a řady 4. ročník a oktáva 3 hodiny týdně PC a dataprojektor, učebnice

Více

MEZINÁRODNÍ AUDITORSKÝ STANDARD ISA 530 VÝBĚR VZORKŮ

MEZINÁRODNÍ AUDITORSKÝ STANDARD ISA 530 VÝBĚR VZORKŮ MEZINÁRODNÍ AUDITORSKÝ STANDARD VÝBĚR VZORKŮ (Účinný pro audity účetních závěrek sestavených za období počínající 15. prosincem 2009 nebo po tomto datu) OBSAH Odstavec Úvod Předmět standardu... 1 2 Datum

Více

IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel

IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel Matematická analýza IV. Základní pojmy matematické analýzy IV.1. Rozšíření množiny reálných čísel na množině R je definováno: velikost (absolutní hodnota), uspořádání, aritmetické operace; znázornění:

Více

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace

Vektory a matice. Obsah. Aplikovaná matematika I. Carl Friedrich Gauss. Základní pojmy a operace Vektory a matice Aplikovaná matematika I Dana Říhová Mendelu Brno Obsah 1 Vektory Základní pojmy a operace Lineární závislost a nezávislost vektorů 2 Matice Základní pojmy, druhy matic Operace s maticemi

Více

Výsledky základní statistické charakteristiky

Výsledky základní statistické charakteristiky Výsledky základní statistické charakteristiky (viz - Vyhláška č. 343/2002 Sb. o průběhu přijímacího řízení na vysokých školách a Vyhláška 276/2004 Sb. kterou se mění vyhláška č. 343/2002 Sb., o postupu

Více

SPOLEHLIVOST STAVEBNÍCH KONSTRUKCÍ

SPOLEHLIVOST STAVEBNÍCH KONSTRUKCÍ SPOLEHLIVOST STAVEBNÍCH KONSTRUKCÍ Prof. Ing. Milan Holický, DrSc. Ing. Jana Marková, Ph.D. Ing. Miroslav Sýkora Kloknerův ústav ČVUT Tel.: 224353842, Fax: 224355232 E-mail:holicky@klok.cvut.cz 1 SSK4

Více

Rozhodovací procesy 11

Rozhodovací procesy 11 Rozhodovací procesy 11 Management rizik Příprava předmětu byla podpořena projektem OPPA č. CZ.2.17/3.1.00/33253 XI rozhodování 1 Management rizik Cíl přednášky 11: a přístup k řízení rizik : Ohrožení,

Více

Žádost o akreditaci. Stavební fakulta, ČVUT v Praze Bezpečnostní a rizikové inženýrství. Rizika ve výstavbě bakalářský

Žádost o akreditaci. Stavební fakulta, ČVUT v Praze Bezpečnostní a rizikové inženýrství. Rizika ve výstavbě bakalářský fakulta studijní program studijní obory typ forma Stavební fakulta, ČVUT v Praze Bezpečnostní a rizikové inženýrství Požární bezpečnost staveb Rizika ve výstavbě bakalářský prezenční Praha, listopad 2006

Více

Mezní stavy. Obecné zásady a pravidla navrhování. Nejistoty ve stavebnictví. ČSN EN 1990 a ČSN ISO návrhové situace a životnost

Mezní stavy. Obecné zásady a pravidla navrhování. Nejistoty ve stavebnictví. ČSN EN 1990 a ČSN ISO návrhové situace a životnost Obecné zásady a pravidla navrhování Prof. Ing. Milan Holický, DrSc. Kloknerův ústav ČVUT, Šolínova 7, 66 08 Praha 6 Tel.: 4 353 84, Fax: 4 355 3 E-mail: holicky@klok.cvut.cz Návrhové situace Nejistoty

Více

Statistická analýza jednorozměrných dat

Statistická analýza jednorozměrných dat Statistická analýza jednorozměrných dat Prof. RNDr. Milan Meloun, DrSc. Univerzita Pardubice, Pardubice 31.ledna 2011 Tato prezentace je spolufinancována Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem

Více

UPŘESŇUJÍCÍ POKYN PRO FINANČNÍ ANALÝZU A

UPŘESŇUJÍCÍ POKYN PRO FINANČNÍ ANALÝZU A UPŘESŇUJÍCÍ POKYN PRO FINANČNÍ ANALÝZU A VÝPOČET FINANČNÍ MEZERY U DOPRAVNÍCH PROJEKTŮ SPOLUFINANCOVANÝCH Z PROSTŘEDKŮ EU V OBDOBÍ 2007-2013 VERZE 2 SRPEN 2010 Výpočet finanční mezery je novým pojmem programovacího

Více

Časový rozvrh. Agenda. 1 PŘÍPRAVA K CERTIFIKACI IPMA

Časový rozvrh. Agenda.  1 PŘÍPRAVA K CERTIFIKACI IPMA PŘÍPRAVA K CERTIFIKACI IPMA MS Project Časový rozvrh 2 09:00 10:30 blok 1 10:30 10:45 přestávka 10:45 12:00 blok 2 12:00 13:00 oběd 13:00 14:15 blok 3 14:15 14:30 přestávka 14:30 16:00 blok 4 Agenda 3

Více

Metodické listy pro kombinované studium předmětu INVESTIČNÍ A FINANČNÍ ROZHODOVÁNÍ (IFR)

Metodické listy pro kombinované studium předmětu INVESTIČNÍ A FINANČNÍ ROZHODOVÁNÍ (IFR) Metodické listy pro kombinované studium předmětu INVESTIČNÍ A FINANČNÍ ROZHODOVÁNÍ (IFR) (Aktualizovaná verze 04/05) Úvodní charakteristika předmětu: Cílem jednosemestrálního předmětu Investiční a finanční

Více

Vytyčení polohy bodu polární metodou

Vytyčení polohy bodu polární metodou Obsah Vytyčení polohy bodu polární metodou... 2 1 Vliv měření na přesnost souřadnic... 3 2 Vliv měření na polohovou a souřadnicovou směrodatnou odchylku... 4 3 Vliv podkladu na přesnost souřadnic... 5

Více

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení

2 Zpracování naměřených dat. 2.1 Gaussův zákon chyb. 2.2 Náhodná veličina a její rozdělení 2 Zpracování naměřených dat Důležitou součástí každé experimentální práce je statistické zpracování naměřených dat. V této krátké kapitole se budeme věnovat určení intervalů spolehlivosti získaných výsledků

Více

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti

Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti 3.2 Náhodná veličina a rozdělení pravděpodobnosti Bůh hraje se světem hru v kostky. Jsou to ale falešné kostky. Naším hlavním úkolem je zjistit, podle jakých pravidel byly označeny, a pak toho využít pro

Více

Management rizika Bc. Ing. Karina Mužáková, Ph.D. BIVŠ,

Management rizika Bc. Ing. Karina Mužáková, Ph.D. BIVŠ, Management rizika Bc. Ing. Karina Mužáková, Ph.D. BIVŠ, 2015 1 5/ Řízení rizika na úrovni projektu, podniku a v rámci corporate governance. BIVŠ, 2015 2 Definice projektu říká, že se jedná o činnost, která

Více

Odborná skupina pro spolehlivost. Použití ordinálních a semikvantitativních postupů ve spolehlivosti. Jaroslav Zajíček

Odborná skupina pro spolehlivost. Použití ordinálních a semikvantitativních postupů ve spolehlivosti. Jaroslav Zajíček Odborná skupina pro spolehlivost Použití ordinálních a semikvantitativních postupů ve spolehlivosti Jaroslav Zajíček Obsah 1. Úvod management rizika 2. Výskyt a analýza nekvantitativních postupů - matice

Více

3.4 Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat

3.4 Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat 3. Určení vnitřní struktury analýzou vícerozměrných dat. Metoda hlavních komponent PCA Zadání: Byly provedeny analýzy chladící vody pro odběrové místa. Byly stanoveny parametry - ph, vodivost, celková

Více

Workshop k výsledkům výzkumu MŠMT, 21.10.2013

Workshop k výsledkům výzkumu MŠMT, 21.10.2013 Mezinárodní výzkum dospělých Workshop k výsledkům výzkumu MŠMT, 21.10.2013 Hana Říhová (rihova@nvf.cz) Národní vzdělávací fond Tento projekt je spolufinancován Evropským sociálním fondem a státním rozpočtem

Více

Zápočtová práce STATISTIKA I

Zápočtová práce STATISTIKA I Zápočtová práce STATISTIKA I Obsah: - úvodní stránka - charakteristika dat (původ dat, důvod zpracování,...) - výpis naměřených hodnot (v tabulce) - zpracování dat (buď bodové nebo intervalové, podle charakteru

Více

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek

Mann-Whitney U-test. Znaménkový test. Vytvořil Institut biostatistiky a analýz, Masarykova univerzita J. Jarkovský, L. Dušek 10. Neparametrické y Mann-Whitney U- Wilcoxonův Znaménkový Shrnutí statistických ů Typ srovnání Nulová hypotéza Parametrický Neparametrický 1 skupina dat vs. etalon Střední hodnota je rovna hodnotě etalonu.

Více

různé typy přehledových studií integrativní typ snaha o zobecnění výsledků z množství studií

různé typy přehledových studií integrativní typ snaha o zobecnění výsledků z množství studií Meta-analýza přehledové studie, definice postup meta-analýzy statistické techniky ověření homogenity studií, agregace velikosti účinku, moderující proměnné, analýza citlivosti, publikační zkreslení přínosy

Více

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice)

(Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) KMA/MAT1 Přednáška a cvičení, Lineární algebra 2 Řešení soustav lineárních rovnic se čtvercovou maticí soustavy (Cramerovo pravidlo, determinanty, inverzní matice) 16 a 21 října 2014 V dnešní přednášce

Více

Příloha 1. Plnění strategických cílů, plnění dílčích cílů

Příloha 1. Plnění strategických cílů, plnění dílčích cílů Příloha 1 Plnění strategických cílů, plnění dílčích cílů 1 OBSAH 1 PLNĚNÍ STRATEGICKÝCH CÍLŮ... 3 1.1 Dálnice a silnice I. třídy... 3 1.2 Silnice II. a III. třídy... 4 1.3 Místní komunikace... 10 1.4 Síť

Více

Identifikace a hodnocení rizik

Identifikace a hodnocení rizik 6.17.6. Identifikace a hodnocení rizik http://www.guard7.cz/nabidka/lexikon-bozp/identifikace-a-hodnocenirizik Podmínky a povinnosti týkající se identifikace a hodnocení rizik stanovuje Zákon č. 262/2006

Více

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová Úvod do teorie měření Eva Hejnová Program semináře 1. Základní pojmy - metody měření, druhy chyb, počítání s neúplnými čísly, zaokrouhlování 2. Chyby přímých měření - aritmetický průměr a směrodatná odchylka,

Více

Příloha 4. Uživatelský manuál k provozování PC modelu EDD Ekonomika druhů dopravy. SBP Consult, s.r.o. MD ČR Výzkumná zpráva harmonizace 2005

Příloha 4. Uživatelský manuál k provozování PC modelu EDD Ekonomika druhů dopravy. SBP Consult, s.r.o. MD ČR Výzkumná zpráva harmonizace 2005 Výzkumná zpráva harmonizace 2005 Příloha 4 Uživatelský manuál k provozování PC modelu EDD Ekonomika druhů dopravy SBP Consult, s.r.o. SBP Consult, s.r.o. Uživatelský manuál k provozování počítačového modelu

Více

ZADÁVACÍ DOKUMENTACE. Domov pro seniory Loučka - dokončení protipožárních opatření dodávka stavby SVAZEK 4

ZADÁVACÍ DOKUMENTACE. Domov pro seniory Loučka - dokončení protipožárních opatření dodávka stavby SVAZEK 4 Příloha č. 1086-16-P10 ZADÁVACÍ DOKUMENTACE zjednodušené podlimitní řízení podle zákona č.134/2016 Sb. o zadávání veřejných zakázek, pro podlimitní veřejnou zakázku na stavební práce Domov pro seniory

Více

JAK JSOU ABSOLVENTI SŠ

JAK JSOU ABSOLVENTI SŠ 1 JAK JSOU ABSOLVENTI SŠ PŘIPRAVENI NA STUDIUM VŠ V OBLASTI PŘENOSITELNÝCH ICT KOMPETENCÍ Mgr. Ing. Vladimír Očenášek KIT PEF ČZU v Praze učíme informatické předměty na 2 fakultách, 8 oborech a 6 střediscích:

Více

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová

Úvod do teorie měření. Eva Hejnová Úvod do teorie měření Eva Hejnová Literatura: Novák, R. Úvod do teorie měření. Ústí nad Labem: UJEP, 2003 Sprušil, B., Zieleniecová, P.: Úvod do teorie fyzikálních měření. Praha: SPN, 1985 Brož, J. a kol.

Více

Žádost o akreditaci. Stavební fakulta, ČVUT v Praze Bezpečnostní a rizikové inženýrství. Ovládání rizika magisterský

Žádost o akreditaci. Stavební fakulta, ČVUT v Praze Bezpečnostní a rizikové inženýrství. Ovládání rizika magisterský fakulta studijní program studijní obory typ forma Stavební fakulta, ČVUT v Praze Bezpečnostní a rizikové inženýrství Integrální bezpečnost staveb Ovládání rizika magisterský prezenční Praha, říjen 2007

Více

Diskrétní náhodná veličina

Diskrétní náhodná veličina Lekce Diskrétní náhodná veličina Výsledek náhodného pokusu může být vyjádřen slovně to vede k zavedení pojmu náhodného jevu Výsledek náhodného pokusu můžeme někdy vyjádřit i číselně, což vede k pojmu náhodné

Více

Microsoft Office. Excel vyhledávací funkce

Microsoft Office. Excel vyhledávací funkce Microsoft Office Excel vyhledávací funkce Karel Dvořák 2011 Vyhledávání v tabulkách Vzhledem ke skutečnosti, že Excel je na mnoha pracovištích používán i jako nástroj pro správu jednoduchých databází,

Více

ZATÍŽENÍ STAVEBNÍCH KONSTRUKCÍ

ZATÍŽENÍ STAVEBNÍCH KONSTRUKCÍ ZATÍŽENÍ STAVEBNÍCH KONSTRUKCÍ Doporučená literatura: ČSN EN 99 Eurokód: zásady navrhování konstrukcí. ČNI, Březen 24. ČSN EN 99-- Eurokód : Zatížení konstrukcí - Část -: Obecná zatížení - Objemové tíhy,

Více

ZADÁVACÍ DOKUMENTACE SVAZEK 4

ZADÁVACÍ DOKUMENTACE SVAZEK 4 ZADÁVACÍ DOKUMENTACE pro otevřené řízení podle zákona č.134/2016 Sb., o zadávání veřejných zakázek na podlimitní veřejnou zakázku na stavební práce Všesportovní a volnočasový areál Hraběnka II. a III.

Více

MATEMATIKA Charakteristika vyučovacího předmětu 2. stupeň

MATEMATIKA Charakteristika vyučovacího předmětu 2. stupeň MATEMATIKA Charakteristika vyučovacího předmětu 2. stupeň Obsahové, časové a organizační vymezení Předmět Matematika se vyučuje jako samostatný předmět v 6. až 8. ročníku 4 hodiny týdně, v 9. ročníku 3

Více

podpora zaměstnanosti Obecné zásady hodnocení existujících konstrukcí

podpora zaměstnanosti Obecné zásady hodnocení existujících konstrukcí podpora zaměstnanosti Obecné zásady hodnocení existujících konstrukcí Prof. Ing. Milan Holický, DrSc., Ing. Jana Marková, Ph.D. Kloknerův ústav ČVUT v Praze Přednáška pro veřejnost Hodnocení existujících

Více

7. Funkce jedné reálné proměnné, základní pojmy

7. Funkce jedné reálné proměnné, základní pojmy , základní pojmy POJEM FUNKCE JEDNÉ PROMĚNNÉ Reálná funkce f jedné reálné proměnné je funkce (zobrazení) f: X Y, kde X, Y R. Jde o zvláštní případ obecného pojmu funkce definovaného v přednášce. Poznámka:

Více

Statistika pro geografy

Statistika pro geografy Statistika pro geografy 2. Popisná statistika Mgr. David Fiedor 23. února 2015 Osnova 1 2 3 Pojmy - Bodové rozdělení četností Absolutní četnost Absolutní četností hodnoty x j znaku x rozumíme počet statistických

Více

Zpráva pro školu z testování na konci roku 2016 v projektu CLoSE

Zpráva pro školu z testování na konci roku 2016 v projektu CLoSE škola 1 počet tříd 2 Univerzita Karlova v Praze Pedagogická fakulta Ústav výzkumu a rozvoje vzdělávání Myslíkova 7, Praha 1, 110 00 CLoSE@pedf.cuni.cz www.pedf.cuni.cz/uvrv Zpráva pro školu z testování

Více

DODATEČNÉ INFORMACE VI.

DODATEČNÉ INFORMACE VI. DODATEČNÉ INFORMACE VI. Vážení dodavatelé, v souladu s ustanovením 49 odst. 1 zákona č. 137/2006 Sb., o veřejných zakázkách, ve znění pozdějších předpisů (dále jen ZVZ ) byly doručeny žádosti o dodatečné

Více

Kombinatorický předpis

Kombinatorický předpis Gravitace : Kombinatorický předpis Petr Neudek 1 Kombinatorický předpis Kombinatorický předpis je rozšířením Teorie pravděpodobnosti kapitola Kombinatorický strom. Její praktický význam je zřejmý právě

Více