Summary of the model specified
|
|
- Εκάτη Πρωτονοτάριος
- 5 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 Program: HLM 7 Hierarchical Linear and Nonlinear Modeling Authors: Stephen Raudenbush, Tony Bryk, & Richard Congdon Publisher: Scientific Software International, Inc. (c) 2010 techsupport@ssicentral.com Module: HLM2.EXE ( ) Date: 14 March 2014, Friday Time: 17:32:14 Problem Title: no title The data source for this run = replicate_jls The command file for this run = C:\Users\migrant\AppData\Local\Temp\whlmtemp.hlm Output file name = E:\Istanbul\hlm2.html The maximum number of level-1 units = 123 The maximum number of level-2 units = 67 The maximum number of micro iterations = 14 Method of estimation: restricted PQL Maximum number of macro iterations = 100 Distribution at Level-1: Poisson The outcome variable is MIGR_REL Summary of the model specified Level-1 Model E(MIGR_REL ti π i ) = λ ti log[λ ti ] = η ti η ti = π 0i + π 1i *(EXECUTIV ti ) + π 2i *(WP_HLM ti ) + π 3i *(MONATE ti ) + π 4i *(ANFRAGEN ti ) + π 5i *(POSITION ti ) Level-2 Model π 0i = β 00 + β 01 *(GEN_HLM_ i ) + β 02 *(GENDER i ) + β 03 *(POL_LEVE i ) + β 04 *(VISMIN_M i ) + β 05 *(ZEIT_MEA i ) + β 06 *(LEFT_RIG i ) + β 07 *(STADT_LA i ) + β 08 *(VOLKSPAR i ) + r 0i
2 π 1i = β 10 π 2i = β 20 π 3i = β 30 π 4i = β 40 π 5i = β 50 MONATE ANFRAGEN have been centered around the grand mean. ZEIT_MEA has been centered around the grand mean. Level-1 variance = σ 2 /λ ti Mixed Model η ti = β 00 + β 01 *GEN_HLM_ i + β 02 *GENDER i + β 03 *POL_LEVE i + β 04 *VISMIN_M i + β 05 *ZEIT_MEA i + β 06 *LEFT_RIG i + β 07 *STADT_LA i + β 08 *VOLKSPAR i + β 10 *EXECUTIV ti + β 20 *WP_HLM ti + β 30 *MONATE ti + β 40 *ANFRAGEN ti + β 50 *POSITION ti + r 0i The value of the log-likelihood function at iteration 6 = E+002 Unit-Specific Model, PQL Estimation - (macro iteration 11) σ 2 = τ INTRCPT1,π Random level-1 coefficient Reliability estimate INTRCPT1,π The value of the log-likelihood function at iteration 2 = E+002 Final estimation of fixed effects: (Unit-specific model) INTRCPT2, β
3 GEN_HLM_, β GENDER, β POL_LEVE, β VISMIN_M, β ZEIT_MEA, β LEFT_RIG, β STADT_LA, β VOLKSPAR, β INTRCPT2, β <0.001 INTRCPT2, β INTRCPT2, β INTRCPT2, β <0.001 INTRCPT2, β INTRCPT2, β (1.431,9.357) GEN_HLM_, β (0.434,1.593) GENDER, β (0.477,1.599) POL_LEVE, β (0.578,3.176) VISMIN_M, β (0.966,4.106) ZEIT_MEA, β (0.978,1.107) LEFT_RIG, β (0.244,1.883) STADT_LA, β (1.217,6.457) VOLKSPAR, β (0.163,0.671) INTRCPT2, β (0.220,0.606) INTRCPT2, β (0.933,1.344) INTRCPT2, β (1.000,1.024) INTRCPT2, β (1.007,1.017)
4 INTRCPT2, β (0.414,1.006) Final estimation of fixed effects (Unit-specific model with robust standard s) INTRCPT2, β GEN_HLM_, β GENDER, β POL_LEVE, β VISMIN_M, β ZEIT_MEA, β LEFT_RIG, β STADT_LA, β VOLKSPAR, β <0.001 INTRCPT2, β INTRCPT2, β INTRCPT2, β INTRCPT2, β INTRCPT2, β INTRCPT2, β (1.630,8.212) GEN_HLM_, β (0.468,1.478) GENDER, β (0.504,1.513) POL_LEVE, β (0.617,2.974) VISMIN_M, β (1.061,3.735) ZEIT_MEA, β (0.983,1.101) LEFT_RIG, β (0.272,1.685) STADT_LA, β (1.156,6.797) VOLKSPAR, β (0.186,0.591)
5 INTRCPT2, β (0.171,0.782) INTRCPT2, β (0.892,1.406) INTRCPT2, β (1.000,1.024) INTRCPT2, β (1.004,1.021) INTRCPT2, β (0.399,1.043) Final estimation of variance components Random Effect Variance Deviation Component χ 2 INTRCPT1, r <0.001 level-1, e The value of the log-likelihood function at iteration 2 = E+002 Final estimation of fixed effects: (Population-average model) INTRCPT2, β GEN_HLM_, β GENDER, β POL_LEVE, β VISMIN_M, β ZEIT_MEA, β LEFT_RIG, β STADT_LA, β VOLKSPAR, β <0.001 INTRCPT2, β <0.001 INTRCPT2, β
6 INTRCPT2, β INTRCPT2, β <0.001 INTRCPT2, β INTRCPT2, β (1.862,10.274) GEN_HLM_, β (0.472,1.562) GENDER, β (0.484,1.468) POL_LEVE, β (0.600,2.846) VISMIN_M, β (1.082,4.122) ZEIT_MEA, β (0.974,1.091) LEFT_RIG, β (0.268,1.633) STADT_LA, β (1.390,6.467) VOLKSPAR, β (0.165,0.609) INTRCPT2, β (0.236,0.547) INTRCPT2, β (0.951,1.358) INTRCPT2, β (1.000,1.025) INTRCPT2, β (1.008,1.016) INTRCPT2, β (0.459,0.898) Final estimation of fixed effects (Population-average model with robust standard s) INTRCPT2, β <0.001 GEN_HLM_, β GENDER, β POL_LEVE, β VISMIN_M, β
7 ZEIT_MEA, β LEFT_RIG, β STADT_LA, β VOLKSPAR, β <0.001 INTRCPT2, β <0.001 INTRCPT2, β INTRCPT2, β INTRCPT2, β <0.001 INTRCPT2, β INTRCPT2, β (2.357,8.115) GEN_HLM_, β (0.536,1.375) GENDER, β (0.553,1.284) POL_LEVE, β (0.714,2.392) VISMIN_M, β (1.254,3.557) ZEIT_MEA, β (0.989,1.074) LEFT_RIG, β (0.337,1.298) STADT_LA, β (1.489,6.036) VOLKSPAR, β (0.196,0.511) INTRCPT2, β (0.216,0.599) INTRCPT2, β (0.911,1.418) INTRCPT2, β (1.000,1.024) INTRCPT2, β (1.007,1.017) INTRCPT2, β (0.479,0.861)
MATHACHij = γ00 + u0j + rij
Stata output for Hierarchical Linear Models. ***************************************. * Unconditional Random Intercept Model. *************************************** MATHACHij = γ00 + u0j + rij. mixed
Διαβάστε περισσότεραMultilevel models for analyzing people s daily moving behaviour
Multilevel models for analyzing people s daily moving behaviour Matteo BOTTAI 1 Nicola SALVATI 2 Nicola ORSINI 3 13th European Colloquium on Theoretical and Quantitative Geography Lucca 5th - 9th September,
Διαβάστε περισσότεραTable 1: Military Service: Models. Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed
Tables: Military Service Table 1: Military Service: Models Model 1 Model 2 Model 3 Model 4 Model 5 Model 6 Model 7 Model 8 Model 9 num unemployed mili mili num unemployed mili 0.489-0.014-0.044-0.044-1.469-2.026-2.026
Διαβάστε περισσότεραSECTION II: PROBABILITY MODELS
SECTION II: PROBABILITY MODELS 1 SECTION II: Aggregate Data. Fraction of births with low birth weight per province. Model A: OLS, using observations 1 260 Heteroskedasticity-robust standard errors, variant
Διαβάστε περισσότεραΛογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS
Λογαριθμικά Γραμμικά Μοντέλα Poisson Παλινδρόμηση Παράδειγμα στο SPSS Ο παρακάτω πίνακας παρουσιάζει θανάτους από καρδιακή ανεπάρκεια ανάμεσα σε άνδρες γιατρούς οι οποίοι έχουν κατηγοριοποιηθεί κατά ηλικία
Διαβάστε περισσότεραQueensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies
Queensland University of Technology Transport Data Analysis and Modeling Methodologies Lab Session #7 Example 5.2 (with 3SLS Extensions) Seemingly Unrelated Regression Estimation and 3SLS A survey of 206
Διαβάστε περισσότερα5.4 The Poisson Distribution.
The worst thing you can do about a situation is nothing. Sr. O Shea Jackson 5.4 The Poisson Distribution. Description of the Poisson Distribution Discrete probability distribution. The random variable
Διαβάστε περισσότεραAquinas College. Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET
Aquinas College Edexcel Mathematical formulae and statistics tables DO NOT WRITE ON THIS BOOKLET Pearson Edexcel Level 3 Advanced Subsidiary and Advanced GCE in Mathematics and Further Mathematics Mathematical
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Appendix
Supplementary Appendix Measuring crisis risk using conditional copulas: An empirical analysis of the 2008 shipping crisis Sebastian Opitz, Henry Seidel and Alexander Szimayer Model specification Table
Διαβάστε περισσότεραBayesian statistics. DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science.
Bayesian statistics DS GA 1002 Probability and Statistics for Data Science http://www.cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/dsga1002_fall17 Carlos Fernandez-Granda Frequentist vs Bayesian statistics In frequentist
Διαβάστε περισσότεραFORMULAS FOR STATISTICS 1
FORMULAS FOR STATISTICS 1 X = 1 n Sample statistics X i or x = 1 n x i (sample mean) S 2 = 1 n 1 s 2 = 1 n 1 (X i X) 2 = 1 n 1 (x i x) 2 = 1 n 1 Xi 2 n n 1 X 2 x 2 i n n 1 x 2 or (sample variance) E(X)
Διαβάστε περισσότερα22 .5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation
Διαβάστε περισσότεραStatistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review
Harvard College Statistics 104: Quantitative Methods for Economics Formula and Theorem Review Tommy MacWilliam, 13 tmacwilliam@college.harvard.edu March 10, 2011 Contents 1 Introduction to Data 5 1.1 Sample
Διαβάστε περισσότεραChapter 1 Introduction to Observational Studies Part 2 Cross-Sectional Selection Bias Adjustment
Contents Preface ix Part 1 Introduction Chapter 1 Introduction to Observational Studies... 3 1.1 Observational vs. Experimental Studies... 3 1.2 Issues in Observational Studies... 5 1.3 Study Design...
Διαβάστε περισσότεραΆσκηση 10, σελ. 119. Για τη μεταβλητή x (άτυπος όγκος) έχουμε: x censored_x 1 F 3 F 3 F 4 F 10 F 13 F 13 F 16 F 16 F 24 F 26 F 27 F 28 F
Άσκηση 0, σελ. 9 από το βιβλίο «Μοντέλα Αξιοπιστίας και Επιβίωσης» της Χ. Καρώνη (i) Αρχικά, εισάγουμε τα δεδομένα στο minitab δημιουργώντας δύο μεταβλητές: τη x για τον άτυπο όγκο και την y για τον τυπικό
Διαβάστε περισσότεραA Finite Precision of Private Information Precision of Private Information Approaching Infinity 0 θ1 * θ Session Cost of Action A First 20 Last 20 Rounds Rounds Information in Stage 2 First 20 Last
Διαβάστε περισσότερα255 (log-normal distribution) 83, 106, 239 (malus) 26 - (Belgian BMS, Markovian presentation) 32 (median premium calculation principle) 186 À / Á (goo
(absolute loss function)186 - (posterior structure function)163 - (a priori rating variables)25 (Bayes scale) 178 (bancassurance)233 - (beta distribution)203, 204 (high deductible)218 (bonus)26 ( ) (total
Διαβάστε περισσότεραΠροσομοίωση Μοντέλων Επιχειρησιακών Διαδικασιών
Προσομοίωση Μοντέλων Επιχειρησιακών Διαδικασιών Α. Τσαλγατίδου - Γ.-Δ. Κάπος Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Τεχνολογία Διοίκησης Επιχειρησιακών Διαδικασιών 2017-2018 Σκοπός Διαλέξεων Κίνητρα για προσομοίωση
Διαβάστε περισσότεραLecture 7: Overdispersion in Poisson regression
Lecture 7: Overdispersion in Poisson regression Claudia Czado TU München c (Claudia Czado, TU Munich) ZFS/IMS Göttingen 2004 0 Overview Introduction Modeling overdispersion through mixing Score test for
Διαβάστε περισσότεραΔείγμα πριν τις διορθώσεις
Εισαγωγή Α ΜΕΡΟΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 1 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 1.1 Εισαγωγή 1.1.1 Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics) 1.1.2 Επαγωγική ή Αναλυτική Στατιστική (Inferential or Αnalytical Statistics)
Διαβάστε περισσότεραSupplementary figures
A Supplementary figures a) DMT.BG2 0.87 0.87 0.72 20 40 60 80 100 DMT.EG2 0.93 0.85 20 40 60 80 EMT.MG3 0.85 0 20 40 60 80 20 40 60 80 100 20 40 60 80 100 20 40 60 80 EMT.G6 DMT/EMT b) EG2 0.92 0.85 5
Διαβάστε περισσότεραΠροσομοίωση BP με το Bizagi Modeler
Προσομοίωση BP με το Bizagi Modeler Α. Τσαλγατίδου - Γ.-Δ. Κάπος Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Τεχνολογία Διοίκησης Επιχειρησιακών Διαδικασιών 2017-2018 BPMN Simulation with Bizagi Modeler: 4 Levels
Διαβάστε περισσότεραElements of Information Theory
Elements of Information Theory Model of Digital Communications System A Logarithmic Measure for Information Mutual Information Units of Information Self-Information News... Example Information Measure
Διαβάστε περισσότεραDoes anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis
Does anemia contribute to end-organ dysfunction in ICU patients Statistical Analysis Xue Han, MPH and Matt Shotwell, PhD Department of Biostatistics Vanderbilt University School of Medicine March 14, 2014
Διαβάστε περισσότερα6. MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION
6 MAXIMUM LIKELIHOOD ESIMAION [1] Maximum Likelihood Estimator (1) Cases in which θ (unknown parameter) is scalar Notational Clarification: From now on, we denote the true value of θ as θ o hen, view θ
Διαβάστε περισσότεραΑξιολόγηση των Φασματικού Διαχωρισμού στην Διάκριση Διαφορετικών Τύπων Εδάφους ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ. Σπίγγος Γεώργιος
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΜΗΜΑ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ ΤΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΤΟΠΟΓΡΑΦΙΑΣ-ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΤΗΛΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗΣ Αξιολόγηση των Φασματικού Διαχωρισμού στην Διάκριση Διαφορετικών Τύπων Εδάφους ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ
Διαβάστε περισσότερα1 1 1 2 1 2 2 1 43 123 5 122 3 1 312 1 1 122 1 1 1 1 6 1 7 1 6 1 7 1 3 4 2 312 43 4 3 3 1 1 4 1 1 52 122 54 124 8 1 3 1 1 1 1 1 152 1 1 1 1 1 1 152 1 5 1 152 152 1 1 3 9 1 159 9 13 4 5 1 122 1 4 122 5
Διαβάστε περισσότεραDATA SHEET Surface mount NTC thermistors. BCcomponents
DATA SHEET 2322 615 1... Surface mount N thermistors Supersedes data of 17th May 1999 File under BCcomponents, BC02 2001 Mar 27 FEATURES High sensitivity High accuracy over a wide temperature range Taped
Διαβάστε περισσότεραStatistical Inference I Locally most powerful tests
Statistical Inference I Locally most powerful tests Shirsendu Mukherjee Department of Statistics, Asutosh College, Kolkata, India. shirsendu st@yahoo.co.in So far we have treated the testing of one-sided
Διαβάστε περισσότεραSi + Al Mg Fe + Mn +Ni Ca rim Ca p.f.u
.6.5. y = -.4x +.8 R =.9574 y = - x +.14 R =.9788 y = -.4 x +.7 R =.9896 Si + Al Fe + Mn +Ni y =.55 x.36 R =.9988.149.148.147.146.145..88 core rim.144 4 =.6 ±.6 4 =.6 ±.18.84.88 p.f.u..86.76 y = -3.9 x
Διαβάστε περισσότεραMath 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme
Math 6 SL Probability Distributions Practice Test Mark Scheme. (a) Note: Award A for vertical line to right of mean, A for shading to right of their vertical line. AA N (b) evidence of recognizing symmetry
Διαβάστε περισσότεραDaewoo Technopark A-403, Dodang-dong, Wonmi-gu, Bucheon-city, Gyeonggido, Korea LM-80 Test Report
LM-80 Test Report Approved Method: Measuring Lumen Maintenance of LED Light Sources Project Number: KILT1212-U00216 Date: September 17 th, 2013 Requested by: Dongbu LED Co., Ltd 90-1, Bongmyeong-Ri, Namsa-Myeon,
Διαβάστε περισσότεραBiostatistics for Health Sciences Review Sheet
Biostatistics for Health Sciences Review Sheet http://mathvault.ca June 1, 2017 Contents 1 Descriptive Statistics 2 1.1 Variables.............................................. 2 1.1.1 Qualitative........................................
Διαβάστε περισσότεραArchitecture οf Integrated Ιnformation Systems (ARIS)
Architecture οf Integrated Ιnformation Systems (ARIS) Η αρχιτεκτονική ARIS (ARchitecture οf Integrated information Systems) έχει ως στόχο της την περιγρφή όλων των όψεων ή οπτικών ενός επιχειρηματικού
Διαβάστε περισσότεραΥπολογιστική Φυσική Στοιχειωδών Σωματιδίων
Υπολογιστική Φυσική Στοιχειωδών Σωματιδίων Όρια Πιστότητας (Confidence Limits) 2/4/2014 Υπολογ.Φυσική ΣΣ 1 Τα όρια πιστότητας -Confidence Limits (CL) Tα όρια πιστότητας μιας μέτρησης Μπορεί να αναφέρονται
Διαβάστε περισσότεραBayesian Estimation and Population Analysis. Objective. Population Data. 26 July Chapter 34 1
Bayesian Estimation and Population Analysis Objective To Understand the Use of Population Parameters Values in Nomograms and Bayesian Estimations To Understand Methods of Analysing Pharmacokinetic Population
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 24/3/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Όλοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα μικρότεροι του 10000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις
Διαβάστε περισσότεραSolution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.
Lecturer: Prof. Dr. Mete SONER Coordinator: Yilin WANG Solution Series 9 Q1. Let α, β >, the p.d.f. of a beta distribution with parameters α and β is { Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) f(x α, β) xα 1 (1 x) β 1 for < x
Διαβάστε περισσότεραRamin Nobakht. Rockwell Semiconductor Systems. IEEE 802.3ab Interim. San Jose, CA February 12-13, 1998
Α Χλοσερ Λοοκ ατ τηε Σταρτυπ Ισσυεσ Ramin Nobakht Rockwell Semiconductor Systems San Jose, CA February 12-13, 1998 1 ΡΩ Τηρεε Πηασε Σταρτυπ Master D, T E, FD, P DONE Slave D, T E, FD T DONE E = Echo/NEXT
Διαβάστε περισσότεραΠεριεχόμενα. Πρόλογος 17 ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 23
Περιεχόμενα Πρόλογος 17 Μέρος A ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 23 ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ 23 1.1 Εισαγωγή 23 1.1.1 Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics) 24 1.1.2 Επαγωγική ή Αναλυτική Στατιστική (Inferential or
Διαβάστε περισσότεραSimon et al. Supplemental Data Page 1
Simon et al. Supplemental Data Page 1 Supplemental Data Acute hemodynamic effects of inhaled sodium nitrite in pulmonary hypertension associated with heart failure with preserved ejection fraction Short
Διαβάστε περισσότεραThermistor (NTC /PTC)
ISO/TS16949 ISO 9001 ISO14001 2015 Thermistor (NTC /PTC) GNTC (Chip in Glass Thermistor) SMD NTC Thermistor SMD PTC Thermistor Radial type Thermistor Bare Chip Thermistor (Gold & silver Electrode) 9B-51L,
Διαβάστε περισσότεραModule 5. February 14, h 0min
Module 5 Stationary Time Series Models Part 2 AR and ARMA Models and Their Properties Class notes for Statistics 451: Applied Time Series Iowa State University Copyright 2015 W. Q. Meeker. February 14,
Διαβάστε περισσότεραη π 2 /3 χ 2 χ 2 t k Y 0/0, 0/1,..., 3/3 π 1, π 2,..., π k k k 1 β ij Y I i = 1,..., I p (X i = x i1,..., x ip ) Y i J (j = 1,..., J) x i Y i = j π j (x i ) x i π j (x i ) x (n 1 (x),..., n J (x))
Διαβάστε περισσότεραEstimation for ARMA Processes with Stable Noise. Matt Calder & Richard A. Davis Colorado State University
Estimation for ARMA Processes with Stable Noise Matt Calder & Richard A. Davis Colorado State University rdavis@stat.colostate.edu 1 ARMA processes with stable noise Review of M-estimation Examples of
Διαβάστε περισσότεραNumerical Methods for Civil Engineers. Lecture 10 Ordinary Differential Equations. Ordinary Differential Equations. d x dx.
Numerical Metods for Civil Engineers Lecture Ordinar Differential Equations -Basic Ideas -Euler s Metod -Higer Order One-step Metods -Predictor-Corrector Approac -Runge-Kutta Metods -Adaptive Stepsize
Διαβάστε περισσότεραΛΟΓΙΣΜΙΚΟ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ ANYLOGIC
ΛΟΓΙΣΜΙΚΟ ΠΡΟΣΟΜΟΙΩΣΗΣ ANYLOGIC Χρησιμοποιούμε την δωρεάν έκδοση του λογισμικού προσομοίωσης Anylogic. Για εκπαιδευτική χρήση μπορείτε να «κατεβάσετε» και να εγκαταστήσετε στον υπολογιστή σας την Personal
Διαβάστε περισσότεραLAMPIRAN. Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan. 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk.
LAMPIRAN Lampiran I Daftar sampel Perusahaan No. Kode Nama Perusahaan 1. AGRO PT Bank Rakyat Indonesia AgroniagaTbk. 2. BACA PT Bank Capital Indonesia Tbk. 3. BABP PT Bank MNC Internasional Tbk. 4. BBCA
Διαβάστε περισσότεραΜηχανική Μάθηση Hypothesis Testing
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Μηχανική Μάθηση Hypothesis Testing Γιώργος Μπορμπουδάκης Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Procedure 1. Form the null (H 0 ) and alternative (H 1 ) hypothesis 2. Consider
Διαβάστε περισσότερα1η εργασία για το μάθημα «Αναγνώριση προτύπων»
1η εργασία για το μάθημα «Αναγνώριση προτύπων» Σημειώσεις: 1. Η παρούσα εργασία είναι η πρώτη από 2 συνολικά εργασίες, η κάθε μια από τις οποίες θα βαθμολογηθεί με 0.4 μονάδες του τελικού βαθμού του μαθήματος.
Διαβάστε περισσότεραLampiran 1 Hasil Kuesioner NO CI1 CI2 CI3 CT1 CT2 CT3 CS1 CS2 CS3 CL1 CL2 CL
Lampiran 1 Hasil Kuesioner NO CI1 CI2 CI3 CT1 CT2 CT3 CS1 CS2 CS3 CL1 CL2 CL3 1 5 5 4 4 4 3 4 3 4 3 4 5 2 4 4 3 5 4 4 4 4 5 4 3 4 3 2 2 3 2 3 3 3 3 4 2 3 2 4 4 4 5 3 4 4 4 3 4 4 5 4 5 5 5 4 2 3 3 3 4 3
Διαβάστε περισσότεραProject: 296 File: Title: CMC-E-600 ICD Doc No: Rev 2. Revision Date: 15 September 2010
Project: 296 File: Title: CMC-E-600 ICD Doc No: 21029100-406 Rev 2. Revision Date: 15 September 2010 Contract No.: Revisions Table ECR/ECN LTR Description Date 0 Pre Contract draft 29 July 2010 1 Replace
Διαβάστε περισσότερα.5 Real consumption.5 Real residential investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.5 Real house prices.5 Real fixed investment.5.5.5 965 975 985 995 25.5 965 975 985 995 25.3 Inflation rate.3
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟ SPSS. Θα επιλέξουμε Type in data ώστε να εισάγουμε νέα στοιχεία και θα επιλέξουμε ΟΚ.
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΟ SPSS To SPSS είναι ένα πακέτο για γενικές στατιστικές αναλύσεις το οποίο από την σκοπιά του οικονομολόγου προσφέρει δυνατότητες που είναι ενδιάμεσα στο Excel και στο Eviews. Θα αρχίσουμε διαβάζοντας
Διαβάστε περισσότεραΥγιεινή Εγκαταστάσεων Βιομηχανιών Τροφίμων
Υγιεινή Εγκαταστάσεων Βιομηχανιών Τροφίμων Ενότητα 13 η - ΜΕΡΟΣ Γ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ ΕΠΙΚΙΝΔΥΝΟΤΗΤΑΣ Όνομα καθηγητή: ΠΑΝ. Ν. ΣΚΑΝΔΑΜΗΣ Τμήμα: Επιστήμης τροφίμων και διατροφής του ανθρώπου ΣΤΟΧΟΙ ΤΟΥ ΜΑΘΗΜΑΤΟΣ Κατανόηση
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Material for The Cusp Catastrophe Model as Cross-Sectional and Longitudinal Mixture Structural Equation Models
Supplementary Material for The Cusp Catastrophe Model as Cross-Sectional and Longitudinal Mixture Structural Equation Models Sy-Miin Chow Pennsylvania State University Katie Witkiewitz University of New
Διαβάστε περισσότερα1 (forward modeling) 2 (data-driven modeling) e- Quest EnergyPlus DeST 1.1. {X t } ARMA. S.Sp. Pappas [4]
212 2 ( 4 252 ) No.2 in 212 (Total No.252 Vol.4) doi 1.3969/j.issn.1673-7237.212.2.16 STANDARD & TESTING 1 2 2 (1. 2184 2. 2184) CensusX12 ARMA ARMA TU111.19 A 1673-7237(212)2-55-5 Time Series Analysis
Διαβάστε περισσότεραΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ. Ψηφιακή Οικονομία. Διάλεξη 8η: Producer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Ψηφιακή Οικονομία Διάλεξη 8η: Producer Behavior Mαρίνα Μπιτσάκη Τμήμα Επιστήμης Υπολογιστών Firm Behavior GOAL: Firms choose the maximum possible output (technological
Διαβάστε περισσότεραDETERMINATION OF THERMAL PERFORMANCE OF GLAZED LIQUID HEATING SOLAR COLLECTORS
ΕΘΝΙΚΟ ΚΕΝΤΡΟ ΕΡΕΥΝΑΣ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΗΜΟΚΡΙΤΟΣ / DEMOKRITOS NATIONAL CENTER FOR SCIENTIFIC RESEARCH ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΟΚΙΜΩΝ ΗΛΙΑΚΩΝ & ΑΛΛΩΝ ΕΝΕΡΓΕΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ LABORATORY OF TESTIN SOLAR & OTHER ENERY
Διαβάστε περισσότεραCSAE WPS/2009-06 Figure 1: Cut Flower Exports from Kenya, 1995-2007 Table 1: Firms in Areas with and w/out Conflict Panel A - Export Records Variable Observations Mean in No-Conflict
Διαβάστε περισσότερα!"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', & - #% '##' #( &2(!%#(345#" 6##7
!"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', '##' '# '## & - #% '##'.//0 #( 111111111111111111111111111111111111111111111111111 &2(!%#(345#" 6##7 11111111111111111111111111111111111111111111111111 11111111111111111111111111111111111111111111111111
Διαβάστε περισσότεραΕργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S.
Σημειώσεις για το μάθημα Εργαστήριο στατιστικής Στατιστικό πακέτο S.P.S.S. Παπάνα Αγγελική E mail: papanagel@yahoo.gr, agpapana@gen.auth.gr Α.Τ.Ε.Ι. Θεσσαλονίκης ΠΑΡΑΡΤΗΜΑ ΚΑΤΕΡΙΝΗΣ Τμήμα Τυποποίησης και
Διαβάστε περισσότεραΠροβλέψεις ισοτιμιών στο EViews
Προβλέψεις ισοτιμιών στο EViews Θεωρητικό πλαίσιο προβλέψεων σημείου Σημαντικές επιλογές πλαισίου: Τί θα κάνουμε με την πρόβλεψη; Θα την μοιραστούμε με πολλούς πελάτες, που θα την χρησιμοποιήσουν με διαφορετικό
Διαβάστε περισσότεραMetal Oxide Varistors (MOV) Data Sheet
Φ SERIES Metal Oxide Varistors (MOV) Data Sheet Features Wide operating voltage (V ma ) range from 8V to 0V Fast responding to transient over-voltage Large absorbing transient energy capability Low clamping
Διαβάστε περισσότεραΓΕΩΜΕΣΡΙΚΗ ΣΕΚΜΗΡΙΩΗ ΣΟΤ ΙΕΡΟΤ ΝΑΟΤ ΣΟΤ ΣΙΜΙΟΤ ΣΑΤΡΟΤ ΣΟ ΠΕΛΕΝΔΡΙ ΣΗ ΚΤΠΡΟΤ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΤΣΟΜΑΣΟΠΟΙΗΜΕΝΟΤ ΤΣΗΜΑΣΟ ΨΗΦΙΑΚΗ ΦΩΣΟΓΡΑΜΜΕΣΡΙΑ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΣΟΒΙΟ ΠΟΛΤΣΕΧΝΕΙΟ ΣΜΗΜΑ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ-ΣΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΣΟΜΕΑ ΣΟΠΟΓΡΑΦΙΑ ΕΡΓΑΣΗΡΙΟ ΦΩΣΟΓΡΑΜΜΕΣΡΙΑ ΓΕΩΜΕΣΡΙΚΗ ΣΕΚΜΗΡΙΩΗ ΣΟΤ ΙΕΡΟΤ ΝΑΟΤ ΣΟΤ ΣΙΜΙΟΤ ΣΑΤΡΟΤ ΣΟ ΠΕΛΕΝΔΡΙ ΣΗ ΚΤΠΡΟΤ ΜΕ ΕΦΑΡΜΟΓΗ ΑΤΣΟΜΑΣΟΠΟΙΗΜΕΝΟΤ
Διαβάστε περισσότεραSpatiotemporal footprint of the WNV in Greece 2010 2012: Analysis & Risk Αssessment in a GIS Εnvironment
Integrated surveillance and control programme for West Nile virus and malaria in Greece (MIS 365280) Spatiotemporal footprint of the WNV in Greece 2010 2012: Analysis & Risk Αssessment in a GIS Εnvironment
Διαβάστε περισσότεραΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΥΔΡΑΥΛΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΙΚΗΣ. Ειδική διάλεξη 2: Εισαγωγή στον κώδικα της εργασίας
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΥΔΡΑΥΛΙΚΗΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗΣ ΤΕΧΝΙΚΗΣ Ειδική διάλεξη 2: Εισαγωγή στον κώδικα της εργασίας Χειμερινό εξάμηνο 2008 Αρχίζοντας... Αρχίζοντας... http://folk.ntnu.no/nilsol/ssiim/
Διαβάστε περισσότεραΠρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής
Πρόβλημα 1: Αναζήτηση Ελάχιστης/Μέγιστης Τιμής Να γραφεί πρόγραμμα το οποίο δέχεται ως είσοδο μια ακολουθία S από n (n 40) ακέραιους αριθμούς και επιστρέφει ως έξοδο δύο ακολουθίες από θετικούς ακέραιους
Διαβάστε περισσότεραShenzhen XXX OPTO Co.,Ltd
SYOPTICS TEST CENTER Page 1 Of 14 Shenzhen XXX OPTO Co.,Ltd LED spot light Light Output Ratio: 1.% Luminaire Power: 1.7 W SHR Nominal: Calculated using the TM5 SHR Maximum: 1. fine grid method. C Range:
Διαβάστε περισσότεραΓενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα (GLM) Επισκόπηση
Γενικευμένα Γραμμικά Μοντέλα (GLM) Επισκόπηση Γενική μορφή g( E[ Y X ]) Xb Κατανομή της Υ στην εκθετική οικογένεια Ανεξάρτητες παρατηρήσεις Ενας όρος για το σφάλμα g(.) Συνδετική συνάρτηση (link function)
Διαβάστε περισσότεραΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΟΥ ΚΟΣΤΟΥΣ ΤΩΝ ΟΔΙΚΩΝ ΑΤΥΧΗΜΑΤΩΝ ΚΑΙ ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΩΝ ΠΑΡΑΓΟΝΤΩΝ ΕΠΙΡΡΟΗΣ ΤΟΥ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΟΣ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ ΔΗΜΗΤΡΙΟΥ Ν. ΠΙΤΕΡΟΥ
Διαβάστε περισσότεραSQC and Digital Engineering Technological Trends in Design Parameter Optimization and Current Issues
SQC and Digital Engineering Technological Trends in Design Parameter Optimization and Current Issues Mutsumi YOSHINO Ken NISHINA From the early developmental stage of SQC, various types of design parameter
Διαβάστε περισσότεραSection 8.3 Trigonometric Equations
99 Section 8. Trigonometric Equations Objective 1: Solve Equations Involving One Trigonometric Function. In this section and the next, we will exple how to solving equations involving trigonometric functions.
Διαβάστε περισσότεραMOTORCAR INSURANCE I
MOTORCAR INSURANCE I I Acc. II Acc. III Acc. Sex Year Month Day 19970602 0 0 M 1966 4 11 19820101 19840801 0 M 1926 3 25 19820801 19840712 0 F 1952 2 19 19781222 19810507 0 M 1952 3 23 19821110 19870614
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 6/5/2006
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Ολοι οι αριθμοί που αναφέρονται σε όλα τα ερωτήματα είναι μικρότεροι το 1000 εκτός αν ορίζεται διαφορετικά στη διατύπωση του προβλήματος. Διάρκεια: 3,5 ώρες Καλή
Διαβάστε περισσότεραLampiran 1 Output SPSS MODEL I
67 Variables Entered/Removed(b) Lampiran 1 Output SPSS MODEL I Model Variables Entered Variables Removed Method 1 CFO, ACCOTHER, ACCPAID, ACCDEPAMOR,. Enter ACCREC, ACCINV(a) a All requested variables
Διαβάστε περισσότεραLampiran 2 Hasil Kuesioner No. BA1 BA2 BA3 BA4 PQ1 PQ2 PQ3 PQ4 PQ
Lampiran 2 Hasil Kuesioner No. BA1 BA2 BA3 BA4 PQ1 PQ2 PQ3 PQ4 PQ5 1 4 3 3 4 4 5 4 5 4 2 5 5 4 5 4 4 3 5 4 3 2 1 3 2 3 3 4 3 3 4 2 3 3 2 4 4 4 3 4 5 2 3 2 2 3 3 3 3 3 6 3 3 3 3 4 4 4 5 4 7 4 3 3 4 3 3
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΗ ΕΤΑΙΡΕΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ 19/5/2007
Οδηγίες: Να απαντηθούν όλες οι ερωτήσεις. Αν κάπου κάνετε κάποιες υποθέσεις να αναφερθούν στη σχετική ερώτηση. Όλα τα αρχεία που αναφέρονται στα προβλήματα βρίσκονται στον ίδιο φάκελο με το εκτελέσιμο
Διαβάστε περισσότεραΜενύχτα, Πιπερίγκου, Σαββάτης. ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 6 ο
Παράδειγμα 1 Ο παρακάτω πίνακας δίνει τις πωλήσεις (ζήτηση) ενός προϊόντος Υ (σε κιλά) από το delicatessen μιας περιοχής και τις αντίστοιχες τιμές Χ του προϊόντος (σε ευρώ ανά κιλό) για μια ορισμένη χρονική
Διαβάστε περισσότεραΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ «ΘΕΜΑ»
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΣΧΟΛΗ ΑΝΘΡΩΠΙΣΤΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΗΣ ΠΡΟΣΧΟΛΙΚΗΣ ΑΓΩΓΗΣ ΚΑΙ ΤΟΥ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ Π.Μ.Σ. «ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ ΕΚΠΑΙΔΕΥΣΗ» ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ «ΘΕΜΑ» «Εφαρμογή
Διαβάστε περισσότεραΜΕΘΟΔΟΙ ΕΡΥΕΝΑΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 3: ΔΙΕΡΕΥΝΗΤΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΜΙΑ ΕΠΙΣΚΟΠΗΣΗ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΙΑΣ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΧΩΡΟΤΑΞΙΑΣ, ΠΟΛΕΟΔΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗΣ ΑΝΑΠΤΥΞΗΣ ΠΜΣ «ΕΠΕΝΔΥΣΕΙΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΗ ΑΝΑΠΤΥΞΗ» ΜΕΘΟΔΟΙ ΕΡΥΕΝΑΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 3: ΔΙΕΡΕΥΝΗΤΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
Διαβάστε περισσότεραΠροσομοίωση Μοντέλων Επιχειρησιακών Διαδικασιών
Προσομοίωση Μοντέλων Επιχειρησιακών Διαδικασιών Α. Τσαλγατίδου - Γ.-Δ. Κάπος Πρόγραμμα Μεταπτυχιακών Σπουδών Τεχνολογία Διοίκησης Επιχειρησιακών Διαδικασιών 2016-2017 Σκοπός Διαλέξεων Κίνητρα για προσομοίωση
Διαβάστε περισσότεραΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ Η/Υ (3 ο Φυλλάδιο)
ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ ΠΑΡΑΔΕΙΓΜΑΤΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΙΑΚΗΣ ΕΡΕΥΝΑΣ ΜΕ ΤΗ ΧΡΗΣΗ Η/Υ (3 ο Φυλλάδιο) ΙΩΑΝΝΗΣ ΝΤΖΟΥΦΡΑΣ (C) 2002 ΧΙΟΣ Παράδειγμα 8: Πρόβλημα ελαχίστης Διαδρομής (Shortest path problem)... 4 LINDO: Integer Linear
Διαβάστε περισσότερα: Monte Carlo EM 313, Louis (1982) EM, EM Newton-Raphson, /. EM, 2 Monte Carlo EM Newton-Raphson, Monte Carlo EM, Monte Carlo EM, /. 3, Monte Carlo EM
2008 6 Chinese Journal of Applied Probability and Statistics Vol.24 No.3 Jun. 2008 Monte Carlo EM 1,2 ( 1,, 200241; 2,, 310018) EM, E,,. Monte Carlo EM, EM E Monte Carlo,. EM, Monte Carlo EM,,,,. Newton-Raphson.
Διαβάστε περισσότεραSupplementary Materials: A Preliminary Link between Hydroxylated Metabolites of Polychlorinated Biphenyls and Free Thyroxin in Humans
S1 of S11 Supplementary Materials: A Preliminary Link between Hydroxylated Metabolites of Polychlorinated Biphenyls and Free Thyroxin in Humans Eveline Dirinck, Alin C. Dirtu, Govindan Malarvannan, Adrian
Διαβάστε περισσότερα519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ; c (07.07) , , 2008
.. ( ) 2008 519.22(07.07) 78 : ( ) /.. ;. : -, 2008. 38 c. ( ) STATISTICA.,. STATISTICA.,. 519.22(07.07),.., 2008.., 2008., 2008 2 ... 4 1...5...5 2...14...14 3...27...27 3 ,, -. " ", :,,,... STATISTICA.,,,.
Διαβάστε περισσότεραAPPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 651 APPENDIX B. BIBLIOGRAPHY 677 APPENDIX C. ANSWERS TO SELECTED EXERCISES 679
APPENDICES APPENDIX A. STATISTICAL TABLES AND CHARTS 1 Table I Summary of Common Probability Distributions 2 Table II Cumulative Standard Normal Distribution Table III Percentage Points, 2 of the Chi-Squared
Διαβάστε περισσότεραThe Political Economy of Heterogeneity and Conflict
The Political Economy of Heterogeneity and Conflict Enrico Spolaore Tufts University and NBER Romain Wacziarg UCLA and NBER March 2017 Abstract We present a conceptual framework linking cultural heterogeneity
Διαβάστε περισσότεραΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΠΕΡΙΓΡΑΦΙΚΗ και ΕΠΑΓΩΓΙΚΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Επίλυση: Oneway Anova Διδάσκων: Δαφέρμος Βασίλειος ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΣΧΟΛΗΣ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ Άδειες Χρήσης Το παρόν
Διαβάστε περισσότεραSÔntomec plhroforðec gia to glpsol (glpk)
SÔntomec plhroforðec gia to glpsol (glpk) gpol@di.uoa.gr Genikˆ gia to GLPK kai to glpsol Το GLPK (GNU Linear Programming Kit) είναι μια βιβλιοθήκη συναρτήσεων για τη γλώσσα C/C++ η οποία χρησιμοποιείται
Διαβάστε περισσότεραHMY 795: Αναγνώριση Προτύπων. Διάλεξη 2
HMY 795: Αναγνώριση Προτύπων Διάλεξη 2 Επισκόπηση θεωρίας πιθανοτήτων Θεωρία πιθανοτήτων Τυχαία μεταβλητή: Μεταβλητή της οποίας δε γνωρίζουμε με βεβαιότητα την τιμή (αντίθετα με τις ντετερμινιστικές μεταβλητές)
Διαβάστε περισσότεραΑν οι προϋποθέσεις αυτές δεν ισχύουν, τότε ανατρέχουµε σε µη παραµετρικό τεστ.
ΣΤ. ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ (ANALYSIS OF VARIANCE - ANOVA) ΣΤ 1. Ανάλυση ιασποράς κατά µία κατεύθυνση. Όπως έχουµε δει στη παράγραφο Β 2, όταν θέλουµε να ελέγξουµε, αν η µέση τιµή µιας ποσοτικής µεταβλητής διαφέρει
Διαβάστε περισσότεραGlobal energy use: Decoupling or convergence?
Crawford School of Public Policy Centre for Climate Economics & Policy Global energy use: Decoupling or convergence? CCEP Working Paper 1419 December 2014 Zsuzsanna Csereklyei Geschwister Scholl Institute
Διαβάστε περισσότεραGeneralized additive models in R
www.nr.no Generalized additive models in R Magne Aldrin, Norwegian Computing Center and the University of Oslo Sharp workshop, Copenhagen, October 2012 Generalized Linear Models - GLM y Distributed with
Διαβάστε περισσότεραSOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM
SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM Solutions to Question 1 a) The cumulative distribution function of T conditional on N n is Pr (T t N n) Pr (max (X 1,..., X N ) t N n) Pr (max
Διαβάστε περισσότεραST5224: Advanced Statistical Theory II
ST5224: Advanced Statistical Theory II 2014/2015: Semester II Tutorial 7 1. Let X be a sample from a population P and consider testing hypotheses H 0 : P = P 0 versus H 1 : P = P 1, where P j is a known
Διαβάστε περισσότεραOLS. University of New South Wales, Australia
1997 2007 5 OLS Abstract An understanding of the macro-level relationship between fertility and female employment is relevant and important to current policy-making. The objective of this study is to empirically
Διαβάστε περισσότεραNumerical Analysis FMN011
Numerical Analysis FMN011 Carmen Arévalo Lund University carmen@maths.lth.se Lecture 12 Periodic data A function g has period P if g(x + P ) = g(x) Model: Trigonometric polynomial of order M T M (x) =
Διαβάστε περισσότερα5. Partial Autocorrelation Function of MA(1) Process:
54 5. Partial Autocorrelation Function of MA() Process: φ, = ρ() = θ + θ 2 0 ( ρ() ) ( φ2, ) ( φ() ) = ρ() φ 2,2 φ(2) ρ() ρ() ρ(2) = φ 2,2 = ρ() = ρ() ρ() ρ() 0 ρ() ρ() = ρ()2 ρ() 2 = θ 2 + θ 2 + θ4 0
Διαβάστε περισσότεραΔείγμα (μεγάλο) από οποιαδήποτε κατανομή
ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ Εργαστήριο 4ο Κατανομές Στατιστικών Συναρτήσεων Δείγμα από κανονική κατανομή Έστω Χ= Χ Χ Χ τ.δ. από Ν µσ τότε ( 1,,..., n) (, ) Τ Χ Χ Ν Τ Χ σ σ Χ Τ Χ n Χ S µ S µ 1( ) = (0,1), ( ) = ( n 1)
Διαβάστε περισσότερα