MOTORCAR INSURANCE I
|
|
- Κλωθώ Λύκος
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 MOTORCAR INSURANCE I I Acc. II Acc. III Acc. Sex Year Month Day M M F M M
2 MOTORCAR INSURANCE II year frequencies cum. freq. mean numb E
3 TAXI CAB PROBLEM P
4 A Social Insurance Example P
5 BONUS MALUS ITALIAN RULES Arriving state in function of claims Starting state 0 claims 1 claims 2 claims 3 claims 4 or more
6 BONUS MALUS MARKOV TRANSITION MATRIX I states , , , , , , , , , , , ,
7 BONUS MALUS MARKOV TRANSITION MATRIX II states , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
8 BONUS MALUS MARKOV TRANSITION MATRIX III states , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,111386
9 Motor Car Adiacency Matrix
10 Reachability Matrix
11 THE PROBLEM disabling professional diseases study of the illness evolution in the time The states occupied by the process S 1 S 2 S 3 S 4 S 5 = from 0 up to 10% disablement = from 10% up to 30% disablement = from 30% up to 50% disablement = from 50% up to 70% disablement = from 70% up to 100% disablement
12 INPUTS P ij n n ij i ij G () t 1 e t ij nij ni number of transitions from Si number of observed elements in Si ij estimated mean sojourn time in state Si given the state S successively visited j
13 OUTPUTS S i m j1 ij () t S j S j disability degree mean value inside the j-th state Φ() t computed at epochs 1, 2,..., 10,..., 20,...,30
14 EMBEDDED M.C
15 CONDITIONAL MEAN DISABLEMENT DEGREE 10 years forecasting. Starting state Mean degree years forecasting Starting state Mean degree years forecasting Starting state Mean degree
16 TOTAL MEAN DISABILITY DEGREE years Mean degree
17 PREFERENCE RELATION ( St, ), St, Dated sum ( S, t ) ( S, t ) ( S, t ) ( S, t ) ( S, t ) ( S, t )
18 FUNDAMENTAL FINANCIAL RELATIONS ( St, ) ( St, ) 1 2 t t if S t t if S ( S, t) ( S, t) 1 2 iff 1 2 S S
19 FIXED & VARIABLE RATES S t S t 1 2 ( 1, 1) ( 2, 2) iff (1 ) t (1 ) t i i S S ( S1, t1) ( S2, t2) iff (1 ) t (1 ) t it it S S
20 NON HOMOGENEOUS & HOMOGENEOUS APPROACH ( S1, t1) R ( S2, t2) iff ( S1, t1) ( S2, t2) static approach S ( t, t, S ) discretizing the sums I S, S,..., S, S S S 1 2 n 1 2 ( S, t ) ( S, t ) ( S, t h) ( S, t h) h S ( S, t) 2 1 m
21 STOCHASTIC STATIC APPROACH S 1 at beginning of the operation S [ S', S"] S as a random variable p(s) r.v. density at the end S " S S p( S) ds S ' S " _ 2 2 ( S) ( S S) p( S) ds S '
22 MODEL DESCRIPTION,,P P probability measure S S t t t1 t n ( ( ),,..., ) process p( S, S, t) P S( t) S S(0) S S1, S2 [ S', S"] I S1 S2 S m Tn,,,. (, 0) time of the n-th sum transition n X n P p ij (X-T) continuous time homogeneous semi-markov process
23 FINANCIAL MEANING Qij () t probability that the value is S given that the value was S j i Gij () t the probability that i S in a time length t will become j HSMP Z represents the value at time t of the dated sum () t 1 S () t Q () s ( t s) ds ij ij i ik kj ke 0 1 S ( t) ij t ke 0. i Q () s ( t s) ds ik kj t. S
24 DISCRETE TIME MODEL discrete time, discrete state space t b () t P[ X j, T T t X i], ij n1 n1 n n () t (1 S ()) t b ( ) ( t ). ij ij i ih hj h1 s m t
25 FUTURES MODEL Y(t) market value of the future contract at time t Yt (); t 0,1,, T Ymin, Ymax Ymax Ymin m 1 I Y, Y, Y 2,, Y ( m2), Y min min min min max S1, S2,, Sm
26 DATA DESCRIPTION records (Fib30) March 27 th 1998 September 17 th unit operations made by 36 different traders obtained contract prices belong to the range [27.955, ] T #
27 DATA DESCRIPTION 2 m=122 (number of states of SMP). T=9 (number of periods for the transient analysis of SMP) The transition matrix P of the embedded MC in SMP square lower-triangular block matrix T G of order 10
28 VALUE AT EXPIRY DATE starting state price at time 10 sigma square p.v. at time 0 VaR
29 VALUES AFTER FIVE DAYS starting state price at time 5 sigma square p.v. at time 0 VaR
30 INTRADAY VALUES starting state price at time 1 sigma square p.v. at time 0 VaR
31 HSMP INTEREST RATE r ri r', r" r I r1, r2,, r m implied stochastic interest rates G () t increasing waiting time d. f. of interest rate change ij ij () t (1 S ( t)) ij i m t h1 0 b ih ( ) ( t ) hj
32 INTEREST RATE EVALUATION i ( ) r.v. interest rate related to the period ( 1, ) (0, t) m i ij j j1 E( ( )) ( ) r m m 2 2 ( i( )) ij( ) rj ij( ) rj j1 j1 2
33 DISCOUNT FACTOR MEAN 1 ( ) 1 ( ) uniperiodical discount factor i A( h) ( ) i h 1 i m i E( ( )) ( )(1 r ) i ij j j1 h ( h) E( A( h)) E( ( )) i i i 1 1
34 DISCOUNT FACTOR VARIANCE m m ( i( )) Pij( )(1 rj) ij( )(1 rj) j1 j1 2 2 h h A ( h) S M q q i C D 1 q1
35 SYMBOL MEANING S 2 C ( ), 1,, q i r Cq r1 M D q h r1 Cq C(h, 2 ( ),,, D if 2 2 i ( ) ( i( )) i( ) E( i( )) Cq Dq 1,, h i r 1 h q 1 if h h
36 AN EXAMPLE maximum value: state 15 =.10 intermediate values: state 14 =.095 state 13 =.09 state 12 =.085 state 11 =.08 state 10 =.075 state 9 =.07 state 8 =.065 state 7 =.06 state 6 =.055 state 5 =.05 state 4 =.045 state 3 =.04 state 2 =.035 minimum value: state 1 =.03.
37 INSURANCE TRAJECTORY
38 SMP TRAJECTORY
39 GENERAL INSURANCE m STATE MODEL
40 INTEREST RATE EVOLUTION EQUATION () t (1 S ()) t ( t ) b ( ) ij ij i j i 11 n t E r1, r2,, r n I 1, 2,, m
41 HEALTH INSURANCE m STATE MODEL
42 REAL ESTATE EVALUATION STATEVALUE 1 100, , , , , ,000 INPUTS T G, T P
43 VALUES AT YEAR 14 S1 S2 S3 S4 S5 S
44 E.P.V. at YEAR 0 S1 S2 S3 S4 S5 S
45 ASSET VALUES maximum value: state 11 = intermediate values: state 10 = state 9 = state 8 = state 7 = state 6 = state 5 = state 4 = state 3 = state 2 = minimum value state 1 =
46 TIME 0 TRANSITION PROBABILITIES i y k {
47 WAITING TIME D.F , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
48 E. ASSET VALUE at 24 i y k {
49 E. ASSET P.V. at 24 i y k {
50 ASSET VALUES S.D. at 24 i y k {
51 E. ASSET V. from 1 to 24 S. 0 i y k {
52 E. ASSET P.V. from 1 to 24 S. 0 i y k {
53 AN EXAMPLE maximum value: state 15 =.10 intermediate values: state 14 =.095 state 13 =.09 state 12 =.085 state 11 =.08 state 10 =.075 state 9 =.07 state 8 =.065 state 7 =.06 state 6 =.055 state 5 =.05 state 4 =.045 state 3 =.04 state 2 =.035 minimum value: state 1 =.03.
54 HSMP EXAMPLE I 1993 S&P TRANSITION MATRIX AAA AA A BBB BB B CCC D AAA AA A BBB BB B CCC D
55 HSMP EXAMPLE II PROBABILITIES ij (5) AAA AA A BBB BB B CCC D AAA AA A BBB BB B CCC D
56 HSMP EXAMPLE III PROBABILITIES ij (10) AAA AA A BBB BB B CCC D AAA AA A BBB BB B CCC D
57 HSMP EXAMPLE IV NO DEFAULT PROBABILITIES AAA AA A BBB BB B CCC D
58 HSMP EXAMPLE V PROBABILITIES TO REMAIN IN THE STARTING STATE AAA AA A BBB BB B CCC D
59 HSMP EXAMPLE VI Distribution Functions DEFAULT PROBABILITIES AAA 0, , , , ,00001 AA 0, , , , ,00005 A 0, , , , ,00060 BBB 0, , , , ,00397 BB 0, , , , ,02111 B 0, , , , ,04575 CCC 0, , , , ,08958 D 1, , , , ,00000
60 HSMP EXAMPLE VII Distribution Function DEFAULT PROBABILITIES AAA 0, , , , ,00008 AA 0, , , , ,00030 A 0, , , , ,00206 BBB 0, , , , ,00937 BB 0, , , , ,04135 B 0, , , , ,10419 CCC 0, , , , ,25154 D 1, , , , ,00000
61 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE I TRANSITION MATRIX MATRIX AT TIME 0 I PART AAA AA AA- A A- BBB BBB- AAA AA AA A A BBB BBB BB BB B B CCC CCC D
62 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE II TRANSITION MATRIX MATRIX AT TIME 0 - II PART BB BB- B B- CCC CCC- D AAA AA AA A A BBB BBB BB BB B B CCC CCC D
63 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE III TRANSITION MATRIX MATRIX AT TIME 10 I PART AAA AA AA- A A- BBB BBB- AAA AA AA A A BBB BBB BB BB B B CCC CCC D
64 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE IV TRANSITION MATRIX MATRIX AT TIME 10 II PART BB BB- B B- CCC CCC- D AAA AA AA A A BBB BBB BB BB B B CCC CCC D
65 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE V PROBABILITIES NO MOVEMENT I times AAA AA AA- A A- BBB BBB
66 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE VI PROBABILITIES NO MOVEMENT II times BB BB- B B- CCC CCC
67 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE VII PROBABILITIES TO GO IN THE RANK J AT NEXT TRANSITION - I AAA AA AA- A A- BBB BBB- AAA AA AA A A BBB BBB BB BB B B CCC CCC D
68 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE VIII PROBABILITIES TO GO IN THE RANK J AT NEXT TRANSITION - II BB BB- B B- CCC CCC- D AAA AA AA A A BBB BBB BB BB B B CCC CCC D
69 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE IX ij (0,4) PROBABILITIES - I AAA AA AA- A A- BBB BBB- AAA AA AA A A BBB BBB BB BB B B CCC CCC D
70 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE X ij (0,4) PROBABILITIES - II BB BB- B B- CCC CCC- D AAA AA AA A A BBB BBB BB BB B B CCC CCC D
71 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE XI RELIABILITY - I times AAA AA AA- A A- BBB BBB
72 NON HOMOGENEOUS NUMERICAL EXAMPLE XI RELIABILITY - II times BB BB- B B- CCC CCC- D
A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain. Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics
A Bonus-Malus System as a Markov Set-Chain Małgorzata Niemiec Warsaw School of Economics Institute of Econometrics Contents 1. Markov set-chain 2. Model of bonus-malus system 3. Example 4. Conclusions
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 περισσότεραProbability and Random Processes (Part II)
Probability and Random Processes (Part II) 1. If the variance σ x of d(n) = x(n) x(n 1) is one-tenth the variance σ x of a stationary zero-mean discrete-time signal x(n), then the normalized autocorrelation
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 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 περισσότεραFinancial Risk Management
Pricing of American options University of Oulu - Department of Finance Spring 2018 Volatility-based binomial price process uuuus 0 = 26.51 uuus 0 = 24.71 uus 0 = us 0 = S 0 = ds 0 = dds 0 = ddds 0 = 16.19
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 περισσότεραΘΕΩΡΙΑ ΟΜΟΛΟΓΙΩΝ. ΤΙΜΟΛΟΓΗΣΗ,ΔΙΑΧΕΙΡΗΣΗ, ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ.
ΘΕΩΡΙΑ ΟΜΟΛΟΓΙΩΝ. ΤΙΜΟΛΟΓΗΣΗ,ΔΙΑΧΕΙΡΗΣΗ, ΕΙΔΙΚΑ ΘΕΜΑΤΑ. Πανεπιστήμιο Πατρών, Τμήμα Διοίκησης Επιχειρήσεων Ευγενίδης Α., και Συριόπουλος Κ., 5/2012 1 Αξία του χρήματος. Βασικές έννοιες και τυπολόγιο. Θα
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 περισσότεραJesse Maassen and Mark Lundstrom Purdue University November 25, 2013
Notes on Average Scattering imes and Hall Factors Jesse Maassen and Mar Lundstrom Purdue University November 5, 13 I. Introduction 1 II. Solution of the BE 1 III. Exercises: Woring out average scattering
Διαβάστε περισσότεραΜΕΛΕΤΗ ΤΗΣ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΣΥΝΤΑΓΟΓΡΑΦΗΣΗΣ ΚΑΙ Η ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΤΗΣ ΣΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ: Ο.Α.Ε.Ε. ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ ΚΑΣΚΑΦΕΤΟΥ ΣΩΤΗΡΙΑ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΕΙΡΑΙΩΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΤΗΣ ΥΓΕΙΑΣ ΤΕΙ ΠΕΙΡΑΙΑ ΜΕΛΕΤΗ ΤΗΣ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΣΥΝΤΑΓΟΓΡΑΦΗΣΗΣ ΚΑΙ Η ΔΙΕΡΕΥΝΗΣΗ ΤΗΣ ΕΦΑΡΜΟΓΗΣ ΤΗΣ ΣΤΗΝ ΕΛΛΑΔΑ: Ο.Α.Ε.Ε. ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑ ΠΕΛΟΠΟΝΝΗΣΟΥ
Διαβάστε περισσότερα- 1+x 2 - x 3 + 7x4. 40 + 127x8. 12 - x5 4 + 31x6. 360 - x 7. - 1+x 2 - x 3 - -
a.bergara@ehu.es - 1 x 2 - - - - - - - Ο - 1x 2 - x 3 - - - - - - 1 x 2 - x 3 7 x4 12-1x 2 - x 3 7x4 12 - x5 4 31x6 360 - x 7 40 127x8 20160 - - - Ο clear; % Coefficients of the equation: a x'b x c
Διαβάστε περισσότεραΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ
ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΕΛΕΝΑ ΦΛΟΚΑ Επίκουρος Καθηγήτρια Τµήµα Φυσικής, Τοµέας Φυσικής Περιβάλλοντος- Μετεωρολογίας ΓΕΝΙΚΟΙ ΟΡΙΣΜΟΙ Πληθυσµός Σύνολο ατόµων ή αντικειµένων στα οποία αναφέρονται
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 περισσότεραMean bond enthalpy Standard enthalpy of formation Bond N H N N N N H O O O
Q1. (a) Explain the meaning of the terms mean bond enthalpy and standard enthalpy of formation. Mean bond enthalpy... Standard enthalpy of formation... (5) (b) Some mean bond enthalpies are given below.
Διαβάστε περισσότεραThesis presentation. Turo Brunou
Thesis presentation Turo Brunou 11.8.2008 Topic System Dynamics Model of Handset Bundling Business. Goal to examine the effect of handset bundling on mobile diffusion and data usage Structure Intro Industry
Διαβάστε περισσότεραMatrices and vectors. Matrix and vector. a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = b 1 b 2. b m. R m n, b = = ( a ij. a m1 a m2 a mn. def
Matrices and vectors Matrix and vector a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n A = a m1 a m2 a mn def = ( a ij ) R m n, b = b 1 b 2 b m Rm Matrix and vectors in linear equations: example E 1 : x 1 + x 2 + 3x 4 =
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 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 περισσότεραExample of the Baum-Welch Algorithm
Example of the Baum-Welch Algorithm Larry Moss Q520, Spring 2008 1 Our corpus c We start with a very simple corpus. We take the set Y of unanalyzed words to be {ABBA, BAB}, and c to be given by c(abba)
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 περισσότεραBayesian modeling of inseparable space-time variation in disease risk
Bayesian modeling of inseparable space-time variation in disease risk Leonhard Knorr-Held Laina Mercer Department of Statistics UW May, 013 Motivation Ohio Lung Cancer Example Lung Cancer Mortality Rates
Διαβάστε περισσότεραΚΥΠΡΙΑΚΟΣ ΣΥΝΔΕΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ CYPRUS COMPUTER SOCIETY 21 ος ΠΑΓΚΥΠΡΙΟΣ ΜΑΘΗΤΙΚΟΣ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ Δεύτερος Γύρος - 30 Μαρτίου 2011
Διάρκεια Διαγωνισμού: 3 ώρες Απαντήστε όλες τις ερωτήσεις Μέγιστο Βάρος (20 Μονάδες) Δίνεται ένα σύνολο από N σφαιρίδια τα οποία δεν έχουν όλα το ίδιο βάρος μεταξύ τους και ένα κουτί που αντέχει μέχρι
Διαβάστε περισσότεραMean-Variance Analysis
Mean-Variance Analysis Jan Schneider McCombs School of Business University of Texas at Austin Jan Schneider Mean-Variance Analysis Beta Representation of the Risk Premium risk premium E t [Rt t+τ ] R1
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 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 περισσότεραSupplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation and Peak Detection
IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION, VOL. XX, NO. X, XXXX XXXX Supplementary Materials for Evolutionary Multiobjective Optimization Based Multimodal Optimization: Fitness Landscape Approximation
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 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 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 περισσότεραMonolithic Crystal Filters (M.C.F.)
Monolithic Crystal Filters (M.C.F.) MCF (MONOLITHIC CRYSTAL FILTER) features high quality quartz resonators such as sharp cutoff characteristics, low loss, good inter-modulation and high stability over
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 περισσότεραΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ
ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΚΡΗΤΗΣ ΣΧΟΛΗ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΟΣ Τομέας Περιβαλλοντικής Υδραυλικής και Γεωπεριβαλλοντικής Μηχανικής (III) Εργαστήριο Γεωπεριβαλλοντικής Μηχανικής TECHNICAL UNIVERSITY OF CRETE SCHOOL of
Διαβάστε περισσότεραk A = [k, k]( )[a 1, a 2 ] = [ka 1,ka 2 ] 4For the division of two intervals of confidence in R +
Chapter 3. Fuzzy Arithmetic 3- Fuzzy arithmetic: ~Addition(+) and subtraction (-): Let A = [a and B = [b, b in R If x [a and y [b, b than x+y [a +b +b Symbolically,we write A(+)B = [a (+)[b, b = [a +b
Διαβάστε περισσότεραPhys460.nb Solution for the t-dependent Schrodinger s equation How did we find the solution? (not required)
Phys460.nb 81 ψ n (t) is still the (same) eigenstate of H But for tdependent H. The answer is NO. 5.5.5. Solution for the tdependent Schrodinger s equation If we assume that at time t 0, the electron starts
Διαβάστε περισσότεραExercises 10. Find a fundamental matrix of the given system of equations. Also find the fundamental matrix Φ(t) satisfying Φ(0) = I. 1.
Exercises 0 More exercises are available in Elementary Differential Equations. If you have a problem to solve any of them, feel free to come to office hour. Problem Find a fundamental matrix of the given
Διαβάστε περισσότεραAssalamu `alaikum wr. wb.
LUMP SUM Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. Assalamu `alaikum wr. wb. LUMP SUM Wassalamu alaikum wr. wb. LUMP SUM Lump sum lump sum lump sum. lump sum fixed price lump sum lump
Διαβάστε περισσότεραΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ. Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο. την απόκτηση του διπλώματος
ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΣ ΔΙΚΤΥΩΝ ΔΙΑΝΟΜΗΣ Η εργασία υποβάλλεται για τη μερική κάλυψη των απαιτήσεων με στόχο την απόκτηση του διπλώματος «Οργάνωση και Διοίκηση Βιομηχανικών Συστημάτων με εξειδίκευση στα Συστήματα Εφοδιασμού
Διαβάστε περισσότεραΑπόκριση σε Μοναδιαία Ωστική Δύναμη (Unit Impulse) Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο. Απόστολος Σ.
Απόκριση σε Δυνάμεις Αυθαίρετα Μεταβαλλόμενες με το Χρόνο The time integral of a force is referred to as impulse, is determined by and is obtained from: Newton s 2 nd Law of motion states that the action
Διαβάστε περισσότεραCite as: Pol Antras, course materials for International Economics I, Spring MIT OpenCourseWare (http://ocw.mit.edu/), Massachusetts
/ / σ/σ σ/σ θ θ θ θ y 1 0.75 0.5 0.25 0 0 0.5 1 1.5 2 θ θ θ x θ θ Φ θ Φ θ Φ π θ /Φ γφ /θ σ θ π θ Φ θ θ Φ θ θ θ θ σ θ / Φ θ θ / Φ / θ / θ Normalized import share: (Xni / Xn) / (XII / XI) 1 0.1 0.01 0.001
Διαβάστε περισσότεραPart III - Pricing A Down-And-Out Call Option
Part III - Pricing A Down-And-Out Call Option Gary Schurman MBE, CFA March 202 In Part I we examined the reflection principle and a scaled random walk in discrete time and then extended the reflection
Διαβάστε περισσότεραHOMEWORK 4 = G. In order to plot the stress versus the stretch we define a normalized stretch:
HOMEWORK 4 Problem a For the fast loading case, we want to derive the relationship between P zz and λ z. We know that the nominal stress is expressed as: P zz = ψ λ z where λ z = λ λ z. Therefore, applying
Διαβάστε περισσότεραSummary of the model specified
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
Διαβάστε περισσότεραP AND P. P : actual probability. P : risk neutral probability. Realtionship: mutual absolute continuity P P. For example:
(B t, S (t) t P AND P,..., S (p) t ): securities P : actual probability P : risk neutral probability Realtionship: mutual absolute continuity P P For example: P : ds t = µ t S t dt + σ t S t dw t P : ds
Διαβάστε περισσότεραMarkov chains model reduction
Markov chains model reduction C. Landim Seminar on Stochastic Processes 216 Department of Mathematics University of Maryland, College Park, MD C. Landim Markov chains model reduction March 17, 216 1 /
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικοί Υπολογιστές IV
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV Δυναμική του χρέους και του ελλείμματος Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Αθανάσιος Σταυρακούδης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
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 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 περισσότεραHOMEWORK#1. t E(x) = 1 λ = (b) Find the median lifetime of a randomly selected light bulb. Answer:
HOMEWORK# 52258 李亞晟 Eercise 2. The lifetime of light bulbs follows an eponential distribution with a hazard rate of. failures per hour of use (a) Find the mean lifetime of a randomly selected light bulb.
Διαβάστε περισσότερα1. A fully continuous 20-payment years, 30-year term life insurance of 2000 is issued to (35). You are given n A 1
Chapter 7: Exercises 1. A fully continuous 20-payment years, 30-year term life insurance of 2000 is issued to (35). You are given n A 1 35+n:30 n a 35+n:20 n 0 0.068727 11.395336 10 0.097101 7.351745 25
Διαβάστε περισσότεραFundamentals of Probability: A First Course. Anirban DasGupta
Fundamentals of Probability: A First Course Anirban DasGupta Contents 1 Introducing Probability 5 1.1 ExperimentsandSampleSpaces... 6 1.2 Set Theory Notation and Axioms of Probability........... 7 1.3
Διαβάστε περισσότεραMain source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1
Main source: "Discrete-time systems and computer control" by Α. ΣΚΟΔΡΑΣ ΨΗΦΙΑΚΟΣ ΕΛΕΓΧΟΣ ΔΙΑΛΕΞΗ 4 ΔΙΑΦΑΝΕΙΑ 1 A Brief History of Sampling Research 1915 - Edmund Taylor Whittaker (1873-1956) devised a
Διαβάστε περισσότεραΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες
ΕΚΠ 413 / ΕΚΠ 606 Αυτόνοµοι (Ροµ οτικοί) Πράκτορες Λήψη Α οφάσεων υ ό Αβεβαιότητα Decision Making under Uncertainty Τµήµα Ηλεκτρονικών Μηχανικών και Μηχανικών Υ ολογιστών Πολυτεχνείο Κρήτης Ε ανάληψη Εντο
Διαβάστε περισσότεραΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ & ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΗΛΕΚΤΡΟΝΙΚΗΣ ΜΕΛΕΤΗ ΚΑΙ ΚΑΤΑΣΚΕΥΗ ΙΑΤΑΞΗΣ ΜΕΤΡΗΣΗΣ ΘΕΡΜΟΧΩΡΗΤΙΚΟΤΗΤΑΣ ΣΕ ΜΑΓΝΗΤΙΚΟ ΠΕ ΙΟ ΓΙΑ ΧΑΡΑΚΤΗΡΙΣΜΟ
Διαβάστε περισσότεραCHAPTER 101 FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD
CHAPTER FOURIER SERIES FOR PERIODIC FUNCTIONS OF PERIOD EXERCISE 36 Page 66. Determine the Fourier series for the periodic function: f(x), when x +, when x which is periodic outside this rge of period.
Διαβάστε περισσότεραΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΘΕΜΕΛΙΩΔΗΣ ΚΛΑΔΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΕΙΣΗΓΜΕΝΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗΣ ΑΓΟΡΑΣ
ΔΙΑΤΜΗΜΑΤΙΚΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΣΤΗ ΔΙΟΙΚΗΣΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ Διπλωματική Εργασία ΘΕΜΕΛΙΩΔΗΣ ΚΛΑΔΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΤΩΝ ΕΙΣΗΓΜΕΝΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΤΗΣ ΕΛΛΗΝΙΚΗΣ ΑΓΟΡΑΣ Του ΚΩΣΤΟΥΛΗ ΔΗΜΗΤΡΙΟΥ ΤΟΥ ΒΑΣΙΛΕΙΟΥ
Διαβάστε περισσότεραΟι απόψεις και τα συμπεράσματα που περιέχονται σε αυτό το έγγραφο, εκφράζουν τον συγγραφέα και δεν πρέπει να ερμηνευτεί ότι αντιπροσωπεύουν τις
Οι απόψεις και τα συμπεράσματα που περιέχονται σε αυτό το έγγραφο, εκφράζουν τον συγγραφέα και δεν πρέπει να ερμηνευτεί ότι αντιπροσωπεύουν τις επίσημες θέσεις των εξεταστών. i ΠΡΟΛΟΓΟΣ ΕΥΧΑΡΙΣΤΙΕΣ Η παρούσα
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 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 περισσότεραSCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES G11LMA Linear Mathematics Examination Solutions
SCHOOL OF MATHEMATICAL SCIENCES GLMA Linear Mathematics 00- Examination Solutions. (a) i. ( + 5i)( i) = (6 + 5) + (5 )i = + i. Real part is, imaginary part is. (b) ii. + 5i i ( + 5i)( + i) = ( i)( + i)
Διαβάστε περισσότεραStabilization of stock price prediction by cross entropy optimization
,,,,,,,, Stabilization of stock prediction by cross entropy optimization Kazuki Miura, Hideitsu Hino and Noboru Murata Prediction of series data is a long standing important problem Especially, prediction
Διαβάστε περισσότεραAnti-Final CS/SE 3341 SOLUTIONS
CS/SE 3341 SOLUTIONS Anti-Final 1. Users call help desk every 15 minutes, on the average. There is one help desk specialist on duty, and her average service time is 9 minutes. Modeling the help desk as
Διαβάστε περισσότεραChap. 6 Pushdown Automata
Chap. 6 Pushdown Automata 6.1 Definition of Pushdown Automata Example 6.1 L = {wcw R w (0+1) * } P c 0P0 1P1 1. Start at state q 0, push input symbol onto stack, and stay in q 0. 2. If input symbol is
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 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 περισσότεραΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΟΔΟΝΤΙΑΤΡΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΟΔΟΝΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΝΩΤΕΡΑΣ ΠΡΟΣΘΕΤΙΚΗΣ
ΑΡΙΣΤΟΤΕΛΕΙΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΘΕΣΣΑΛΟΝΙΚΗΣ ΤΜΗΜΑ ΟΔΟΝΤΙΑΤΡΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΟΔΟΝΤΙΚΗΣ ΚΑΙ ΑΝΩΤΕΡΑΣ ΠΡΟΣΘΕΤΙΚΗΣ ΣΥΓΚΡΙΤΙΚΗ ΜΕΛΕΤΗ ΤΗΣ ΣΥΓΚΡΑΤΗΤΙΚΗΣ ΙΚΑΝΟΤΗΤΑΣ ΟΡΙΣΜΕΝΩΝ ΠΡΟΚΑΤΑΣΚΕΥΑΣΜΕΝΩΝ ΣΥΝΔΕΣΜΩΝ ΑΚΡΙΒΕΙΑΣ
Διαβάστε περισσότεραCredit Risk. Finance and Insurance - Stochastic Analysis and Practical Methods Spring School Jena, March 2009
Credit Risk. Finance and Insurance - Stochastic Analysis and Practical Methods Spring School Jena, March 2009 1 IV. Hedging of credit derivatives 1. Two default free assets, one defaultable asset 1.1 Two
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα χρηματοοικονομικής μηχανικής & σύγχρονα μοντέλα επενδύσεων
Ινστιτούτο Εκπαίδευσης & Επιμόρφωσης Μελών ΤΕΕ & Attica Bank Εκπαιδευτικό Σεμινάριο 8 9 Ιουνίου 2013, Θεσσαλονίκη Συστήματα χρηματοοικονομικής μηχανικής & σύγχρονα μοντέλα επενδύσεων α Μηχανική χρηματοοικονομικών
Διαβάστε περισσότεραSecond Order RLC Filters
ECEN 60 Circuits/Electronics Spring 007-0-07 P. Mathys Second Order RLC Filters RLC Lowpass Filter A passive RLC lowpass filter (LPF) circuit is shown in the following schematic. R L C v O (t) Using phasor
Διαβάστε περισσότεραGroup 2 Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks. Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks
Group 1 Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks Group 2 Methotrexate 7.5 mg/week, increased to 15 mg/week after 4 weeks Sulfasalazine 2000-3000 mg/day Leflunomide 20 mg/day Infliximab
Διαβάστε περισσότεραOverview. Transition Semantics. Configurations and the transition relation. Executions and computation
Overview Transition Semantics Configurations and the transition relation Executions and computation Inference rules for small-step structural operational semantics for the simple imperative language Transition
Διαβάστε περισσότεραHomework 3 Solutions
Homework 3 Solutions Igor Yanovsky (Math 151A TA) Problem 1: Compute the absolute error and relative error in approximations of p by p. (Use calculator!) a) p π, p 22/7; b) p π, p 3.141. Solution: For
Διαβάστε περισσότεραCongruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2
International Journal of Algebra, Vol. 8, 24, no. 5, 239-246 HIKARI Ltd, www.m-hikari.com http://dx.doi.org/.2988/ija.24.422 Congruence Classes of Invertible Matrices of Order 3 over F 2 Ligong An and
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικοί Υπολογιστές IV
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV Το μοντέλο Cobweb για την δυναμική των τιμών Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Αθανάσιος Σταυρακούδης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό
Διαβάστε περισσότεραHomework 8 Model Solution Section
MATH 004 Homework Solution Homework 8 Model Solution Section 14.5 14.6. 14.5. Use the Chain Rule to find dz where z cosx + 4y), x 5t 4, y 1 t. dz dx + dy y sinx + 4y)0t + 4) sinx + 4y) 1t ) 0t + 4t ) sinx
Διαβάστε περισσότεραDEIM Forum 2018 F3-5 657 8501 1-1 657 8501 1-1 E-mail: yuta@cs25.scitec.kobe-u.ac.jp, eguchi@port.kobe-u.ac.jp, ( ) ( )..,,,.,.,.,,..,.,,, 2..., 1.,., (Autoencoder: AE) [1] (Generative Stochastic Networks:
Διαβάστε περισσότεραΜΕΤΡΑ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΣΤΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ
ΤΜΗΜΑ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΚΑΙ ΤΡΑΠΕΖΙΚΗΣ ΔΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΜΕΤΑΠΤΥΧΙΑΚΩΝ ΣΠΟΥΔΩΝ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΓΙΑ ΣΤΕΛΕΧΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ ΜΕΤΡΑ ΚΙΝΔΥΝΟΥ ΣΤΗ ΧΡΗΜΑΤΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΦΟΙΤΗΤΡΙΑ: ΠΑΤΣΑΚΗ ΣΤΑΥΡΟΥΛΑ
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 περισσότεραPartial Differential Equations in Biology The boundary element method. March 26, 2013
The boundary element method March 26, 203 Introduction and notation The problem: u = f in D R d u = ϕ in Γ D u n = g on Γ N, where D = Γ D Γ N, Γ D Γ N = (possibly, Γ D = [Neumann problem] or Γ N = [Dirichlet
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 περισσότεραΔιάρκεια μιας Ομολογίας (Duration) Ανοσοποίηση (Immunization)
Διάρκεια μιας Ομολογίας (Duration) Ανοσοποίηση (Immunization) Προσδιορισμός της Τιμής όταν η Ομολογία Αγοράζεται μεταξύ δύο Τοκοφόρων Περιόδων Για να υπολογίσουμε την τιμή της ομολογίας πρέπει: Υπολογίζουμε
Διαβάστε περισσότεραIntroduction to Time Series Analysis. Lecture 16.
Introduction to Time Series Analysis. Lecture 16. 1. Review: Spectral density 2. Examples 3. Spectral distribution function. 4. Autocovariance generating function and spectral density. 1 Review: Spectral
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 περισσότεραMatrices and Determinants
Matrices and Determinants SUBJECTIVE PROBLEMS: Q 1. For what value of k do the following system of equations possess a non-trivial (i.e., not all zero) solution over the set of rationals Q? x + ky + 3z
Διαβάστε περισσότεραΗ ΣΥΝΘΕΣΗ ΚΑΙ ΤΑ ΣΥΝΘΕΤΑ ΝΟΗΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΝΟΗΜΑΤΙΚΗ ΓΛΩΣΣΑ
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ Σχολή Ανθρωπιστικών & Κοινωνικών Επιστημών Παιδαγωγικό Τμήμα Δημοτικής Εκπαίδευσης ΤΙΤΛΟΣ ΔΙΔΑΚΤΟΡΙΚΗΣ ΔΙΑΤΡΙΒΗΣ Η ΣΥΝΘΕΣΗ ΚΑΙ ΤΑ ΣΥΝΘΕΤΑ ΝΟΗΜΑΤΑ ΣΤΗΝ ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΝΟΗΜΑΤΙΚΗ ΓΛΩΣΣΑ ΕΙΡΗΝΗ
Διαβάστε περισσότεραUMI Number: All rights reserved
UMI Number: 3408360 All rights reserved INFORMATION TO ALL USERS The quality of this reproduction is dependent upon the quality of the copy submitted. In the unlikely event that the author did not send
Διαβάστε περισσότεραΑγορά Ακινήτων και η ελληνική Κρίση
Αγορά Ακινήτων και η ελληνική Κρίση Γκίκας Α. Χαρδούβελης Οικονομικός Σύμβουλος, Eurobank Group Καθηγητής, Τμήμα Χρηματοοικονομικής και Τραπεζικής Διοικητικής, Πανεπιστήμιο Πειραιά PRODEXPO 213 14ο Συνέδριο
Διαβάστε περισσότεραω ω ω ω ω ω+2 ω ω+2 + ω ω ω ω+2 + ω ω+1 ω ω+2 2 ω ω ω ω ω ω ω ω+1 ω ω2 ω ω2 + ω ω ω2 + ω ω ω ω2 + ω ω+1 ω ω2 + ω ω+1 + ω ω ω ω2 + ω
0 1 2 3 4 5 6 ω ω + 1 ω + 2 ω + 3 ω + 4 ω2 ω2 + 1 ω2 + 2 ω2 + 3 ω3 ω3 + 1 ω3 + 2 ω4 ω4 + 1 ω5 ω 2 ω 2 + 1 ω 2 + 2 ω 2 + ω ω 2 + ω + 1 ω 2 + ω2 ω 2 2 ω 2 2 + 1 ω 2 2 + ω ω 2 3 ω 3 ω 3 + 1 ω 3 + ω ω 3 +
Διαβάστε περισσότεραLifting Entry (continued)
ifting Entry (continued) Basic planar dynamics of motion, again Yet another equilibrium glide Hypersonic phugoid motion Planar state equations MARYAN 1 01 avid. Akin - All rights reserved http://spacecraft.ssl.umd.edu
Διαβάστε περισσότερα[1] P Q. Fig. 3.1
1 (a) Define resistance....... [1] (b) The smallest conductor within a computer processing chip can be represented as a rectangular block that is one atom high, four atoms wide and twenty atoms long. One
Διαβάστε περισσότερα2742/ 207/ /07.10.1999 «&»
2742/ 207/ /07.10.1999 «&» 1,,,. 2 1. :.,,,..,..,,. 2., :.,....,, ,,..,,..,,,,,..,,,,,..,,,,,,..,,......,,. 3., 1. ' 3 1.., : 1. T,, 2., 3. 2 4. 5. 6. 7. 8. 9..,,,,,,,,, 1 14. 2190/1994 ( 28 ),,..,, 4.,,,,
Διαβάστε περισσότεραΗ ΠΡΟΣΩΠΙΚΗ ΟΡΙΟΘΕΤΗΣΗ ΤΟΥ ΧΩΡΟΥ Η ΠΕΡΙΠΤΩΣΗ ΤΩΝ CHAT ROOMS
ΕΛΛΗΝΙΚΗ ΔΗΜΟΚΡΑΤΙΑ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΚΟ ΕΚΠΑΙΔΕΥΤΙΚΟ ΙΔΡΥΜΑ Ι Ο Ν Ι Ω Ν Ν Η Σ Ω Ν ΤΜΗΜΑ ΔΗΜΟΣΙΩΝ ΣΧΕΣΕΩΝ & ΕΠΙΚΟΙΝΩΝΙΑΣ Ταχ. Δ/νση : ΑΤΕΙ Ιονίων Νήσων- Λεωφόρος Αντώνη Τρίτση Αργοστόλι Κεφαλληνίας, Ελλάδα 28100,+30
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 περισσότεραΠανεπιστήµιο Μακεδονίας Οικονοµικών και Κοινωνικών Επιστηµών Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής
Πανεπιστήµιο Μακεδονίας Οικονοµικών και Κοινωνικών Επιστηµών Τµήµα Εφαρµοσµένης Πληροφορικής ΕΠΙ ΡΑΣΗ ΤΩΝ ΜΑΚΡΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΜΕΓΕΘΩΝ ΕΠΕΝ ΥΣΕΙΣ ΚΑΙ ΕΠΙΤΟΚΙΑ ΣΤΟΝ ΟΛΛΑΝ ΙΚΟ ΧΡΗΜΑΤΙΣΤΗΡΙΑΚΟ ΕΙΚΤΗ Νικόλαος
Διαβάστε περισσότεραTanzania. General Climate. UNDP Climate Change Country Profiles. C. McSweeney 1, M. New 1,2 and G. Lizcano 1
UNDPClimateChangeCountryProfiles Tanzania C.McSweeney 1,M.New 1,2 andg.lizcano 1 1.SchoolofGeographyandEnvironment,UniversityofOxford. 2.TyndallCentreforClimateChangeResearch http://country-profiles.geog.ox.ac.uk
Διαβάστε περισσότεραForced Pendulum Numerical approach
Numerical approach UiO April 8, 2014 Physical problem and equation We have a pendulum of length l, with mass m. The pendulum is subject to gravitation as well as both a forcing and linear resistance force.
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 περισσότεραBiodiesel quality and EN 14214:2012
3η Ενότητα: «Αγορά Βιοκαυσίμων στην Ελλάδα: Τάσεις και Προοπτικές» Biodiesel quality and EN 14214:2012 Dr. Hendrik Stein Pilot Plant Manager, ASG Analytik Content Introduction Development of the Biodiesel
Διαβάστε περισσότερα«Χρήσεις γης, αξίες γης και κυκλοφοριακές ρυθμίσεις στο Δήμο Χαλκιδέων. Η μεταξύ τους σχέση και εξέλιξη.»
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΑΓΡΟΝΟΜΩΝ ΚΑΙ ΤΟΠΟΓΡΑΦΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΓΕΩΓΡΑΦΙΑΣ ΚΑΙ ΠΕΡΙΦΕΡΕΙΑΚΟΥ ΣΧΕΔΙΑΣΜΟΥ ΔΙΠΛΩΜΑΤΙΚΗ ΕΡΓΑΣΙΑ: «Χρήσεις γης, αξίες γης και κυκλοφοριακές ρυθμίσεις στο Δήμο Χαλκιδέων.
Διαβάστε περισσότεραDETERMINATION OF DYNAMIC CHARACTERISTICS OF A 2DOF SYSTEM. by Zoran VARGA, Ms.C.E.
DETERMINATION OF DYNAMIC CHARACTERISTICS OF A 2DOF SYSTEM by Zoran VARGA, Ms.C.E. Euro-Apex B.V. 1990-2012 All Rights Reserved. The 2 DOF System Symbols m 1 =3m [kg] m 2 =8m m=10 [kg] l=2 [m] E=210000
Διαβάστε περισσότερα