P O B O L J Š A N J E

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "P O B O L J Š A N J E"

Transcript

1 Dr.sc. Miroslav Jakovljević P O B O L J Š A N J E K A K V O Ć E (Priručnik za rješavanje problema kakvoće) Zagreb, 999.

2 K A Z A L O Strana U V O D.... TEMELJNI POJMOVI O POBOLJŠANJU KAKVOĆE PRINCIPI POBOLJŠANJA KAKVOĆE UVJETI ZA POBOLJŠANJE KAKVOĆE Odgovornost poslovodstva Vrijednosti, stavovi, ponašanja Ciljevi poboljšanja kakvoće Komunikacije i timski rad Priznanja za kakvoću Izobrazba i uvježbavanje TROŠKOVI KAKVOĆE UPRAVLJANJE POBOLJŠANJEM KAKVOĆE ORGANIZIRANJE POBOLJŠANJA KAKVOĆE Hijerarhijski vrh Procesi na organizacijskoj horizontali PLANIRANJE POBOLJŠANJA KAKVOĆE MJERENJE POBOLJŠANJA KAKVOĆE OCJENJIVANJE AKTIVNOSTI NA POBOLJŠANJU KAKVOĆE METODOLOGIJA ZA POBOLJŠANJE KAKVOĆE UKLJUČIVANJE CIJELOG PODUZEĆA INICIRANJE PROJEKATA NA POBOLJŠANJU KAKVOĆE ISTRAŽIVANJE MOGUĆIH UZROKA PROBLEMA KAKVOĆE UTVRðIVANJE UZROČNO-POSLJEDIČNIH ODNOSA PODUZIMANJE PREVENTIVNIH I KOREKTIVNIH RADNJI POTVRðIVANJE POBOLJŠANJA KAKVOĆE ZADRŽAVANJE OSTVARENE RAZINE KAKVOĆE NASTAVLJANJE POBOLJŠANJA KAKVOĆE OBRADA NE-NUMERIČKIH PODATAKA OBRAZAC ZA PRIKUPLJANJE PODATAKA ALATI ZA OBRADU NE-NUMERIČKIH PODATAKA Dijagram srodnosti (Affinity dijagram) Metoda usporeñivanja (Benchmarking) Metoda prikupljanja ideja (Brainstorming)... 5 Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" I

3 4..4..Dijagram uzroka i posljedica (Ishikawa dijagram) Dijagram tijeka (Flowchart dijagram) Drvoliki dijagram (Tree dijagram) TEMELJNI POJMOVI IZ STATISTIKE SREDNJE VRIJEDNOSTI Aritmetička sredina Medijan Mod ili najčešća vrijednost MJERE DISPERZIJE Raspon varijacije Momenti razdiobe frekvencije Varijanca, standardna devijacija i koeficijent varijacije Standardizirano obilježje TEORIJSKE RAZDIOBE Vjerojatnosti Normalna (Gaussova) razdioba STATISTIČKE TEHNIKE ZA OBRADU NUMERIČKIH PODATAKA OCJENA SPOSOBNOSTI PROIZVODNOG PROCESA KONTROLNE KARTE K o n t r o l n a karta X R Parametri C p i C pk za ocjenu procesa K o n t r o l n a karta X ~ R HISTOGRAM PARETO DIJAGRAM DIJAGRAM RASIPANJA L I T E R A T U R A Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" II

4 U V O D U V O D Od tri temeljne zadaće svakog poduzeća: kakvoća, cijena i rok isporuke proizvoda ili usluge, kakvoća ima svakako primarno značenje, jer ista neposredno utječe i na preostale dvije zadaće. Inače, kakvoća je složen pojam, pod kojim se podrazumijeva kakvoća proizvoda i usluga, kakvoća procesa, kakvoća upravljanja, kakvoća življenja,... Više je definicija kakvoće, koje nisu meñusobno protuznačne, već su više izraz kuta promatranja: Kakvoća proizvoda ili usluga je sukladnost sa zahtjevima kupca, sa zahtjevima prihvaćene norme, zakonske regulative, principa zaštite okoliša,... Kakvoća proizvoda i usluge je njihova podobnost u uporabi. (J.M.Juran) Kakvoća je stupanj do kojega osobine proizvoda zadovoljavaju očekivanja kupaca ili korisnika, tj. zadovoljavaju njihove efektivne potrebe i subjektivne želje. (J. van Ettinger, J.Sittig) Aktivnosti na poboljšanju kakvoće dovode do učinaka, koji se manifestiraju u: većem zadovoljstvu kupaca, proširenju udjela na tržištu, sniženju cijene koštanja proizvoda i usluge, povišenju ugleda tvrtke, poboljšanju organizacije rada i dokumentacije, odnosno u razvoju tvrtke. Mnoga poduzeća, danas kod nas, poduzimaju radnje vezane za područje osiguranja kakvoće proizvoda i usluga. To se najviše radi kroz korištenje normi niza ISO 9, što je u skladu s općim kretanjima u svijetu. Primjena zahtjeva i smjernica iz spomenutih normi pruža velike mogućnosti za početno sreñivanje organizacije, sreñivanje dokumentacije i discipline rada u procesima. Korist od toga može biti tolika, da pitanje dobivanja certifikata može biti potisnuto u drugi plan. Izgraditi Sustav kakvoće znači transformirati postojeće stanje kontroliranja kakvoće (QC - Quality Control) u sustav osiguranja kakvoće (QA - Quality Assurance system), koji dovodi do većeg zadovoljstva kupca, nižih proizvodnih troškova i većeg profita poduzeća. Sustav osiguranja kakvoće proizvoda i usluga predstavlja suvremeni pristup postizanju optimalne kakvoće, a pretpostavlja preventivno djelovanje, uključivanjem svih čimbenika koji utječu na kakvoću. To znači da se prihvaća činjenica, da je kakvoća proces, koji se širi kroz sve funkcije i sve zaposlene u poduzeću. Na taj je način omogućeno, da se u sustav normi ISO 9 ugrañuju sve radnje, koje vode prema stalnom poboljšanju kakvoće (CQI - Continuous Quality Improvement), čime se rješavaju nastali i sprječavaju potencijalni problemi. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće"

5 U V O D Stalno poboljšavanje kakvoće, koje se nastavlja i nakon dobivanja certifikata, vodi do tzv. potpunog upravljanja kakvoćom (TQM - Total Quality Management). Metode za rješavanje problema (Problem Solving Methods), koje su sredstvo u radu na poboljšanju kakvoće, razvijale su se kroz dugi niz godina, pa se sada raspolaže saznanjima o njihovoj učinkovitosti. Danas je općenito prihvaćeno, da potpuna primjena metoda Statističke kontrole procesa (SPC- Statistical Process Control) vodi do poboljšanja kakvoće. Godine 985. tvrtka British Alcan formalno je započela s uvoñenjem metoda SPC u svojoj tvornici Lynemouth (Izvor: Light Metals 989 ). Program je počeo izobrazbom generalnog i svih ostalih menedžera; zatim se proširio na sve upravitelje pogona, ostale inženjere i tehničare iz svih dijelova tvornice. Forma izobrazbe je bila dvodnevni tečaj s temama iz teorije normalne (Gaussove) razdiobe i tehnike rješavanja problema. Krajem prosinca 985. god. sve su spomenute razine završile izobrazbu. Tada je Tvornica anoda odreñena za početak primjene SPC metoda. Odabrani su parametri: visina sirovih anoda i temperatura prešanja anoda, a formiran je i tim sa zadatkom smanjenja škarta anodnih sklopova. Svi su djelatni izvršitelji (operatori) iz Sirovih anoda tada prošli izobrazbu o SPC metodama općenito i posebno detaljno o metodi kontrole visine anode: Medijan-raspon kontrolna karta s donjim i gornjim kontrolnim granicama. Tečaj je bio podijeljen u četiri teme po 4 sata, pa je trajao ukupno 6 sati. Primjenom stečenog znanja smanjena je srednja vrijednost rasipanja visine anode od 8 na 3 mm. Ocijenili su, da je time izvršena ušteda od 4. godišnje. Sličnom obukom (tijekom dodatna sata) i primjenom naučenog na kontrolu temperature prešanja anoda, uspjelo se sniziti srednju vrijednost temperature od 5 na 48 C, a raspon od na 9 C. To je donije lo dodatnu uštedu od. /god. I konačno, primjenom Pareto dijagrama i brainstorming sastanaka, formirani tim je smanjio škart anodnih sklopova s,9 na,7 % i time uštedio još 6. /god. Dakle, na samom početku primjene SPC-metoda, ušteñeno je. godišnje. * * * Prva četiri poglavlja ovog priručnika uglavnom preuzimaju sadržaj iz norme ISO 94-4/993, gdje su objašnjeni osnovni pojmovi i principi poboljšanja kakvoće, dane upute za upravljanje, te izložena metodologija za realizaciju poboljšanja kakvoće. Nadalje, predložene su tehnike i alati, koji podržavaju napore za rješavanje problema kakvoće. Poglavlje 5. obrañuje temeljne pojmove iz statistike, što će poslužiti kao podsjetnik onima koji su tu materiju bilo gdje ili bilo kada proučavali, ali i kao obvezatno gradivo za one, koji se s time prvi put susreću. Oni pak, koji su sa statistikom često u kontaktu, mogu to poglavlje preskočiti. Od posebnog je značaja poglavlje 6., koje tretira statističke tehnike za obradu numeričkih podataka. Tu se na konkretnim primjerima objašnjava mogućnost ocjene sposobnosti procesa, zatim primjena kontrolnih karti, te upotreba Pareto i drugih dijagrama. Na kraju je dan popis literature, koja je korištena za izradu ovog priručnika. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće"

6 . TEMELJNI POJMOVI O POBOLJŠANJU KAKVOĆE. T E M E L J N I P O J M O V I O P O B O L J Š A N J U K A K V O Ć E.. PRINCIPI POBOLJŠANJA KAKVOĆE Principi na kojima se zasnivaju aktivnosti na poboljšanju kakvoće su: Kakvoća proizvoda, usluga i drugih IZLAZA (OUTPUTS) je odreñena zadovoljstvom kupca (internog ili eksternog) i proizlazi iz učinkovitosti i stupnja iskorištenja procesa, koji je stvaraju i podržavaju. Poboljšanje kakvoće se postiže poboljšanjem procesa. Svaka aktivnost ili faza rada u nekom poduzeću sadrži jedan ili više procesa. Poboljšanje kakvoće je kontinuirana aktivnost, koja ima za cilj veću učinkovitost i veće iskorištenje procesa. Napori za poboljšanje kakvoće se više usmjeravaju prema stalnom traženju prigoda za poboljšanje, nego da se čekaju prilike koje će otkriti problem. Postupak korigiranja IZLAZA reducira ili eliminira problem koji je nastao. Meñutim, preventivne i korektivne radnje zajedno, eliminiraju ili reduciraju uzroke problema, te time eliminiraju ili reduciraju neke buduće pojave problema. Tako preventivne i korektivne radnje poboljšavaju procese u poduzeću i ključne su za poboljšanje kakvoće... UVJETI ZA POBOLJŠANJE KAKVOĆE... Odgovornost poslovodstva Odgovornost i vodstvo na stvaranju uvjeta za kontinuirano poboljšanje kakvoće pripada najvišoj razini poslovodstva. Menedžeri svojim vlastitim djelovanjem i stalnim osiguranjima potrebnih resursa (osobe, ureñaji, tehnologija, metodologija), prednjače u stvaranju uvjeta za poboljšanje kakvoće. Oni vode poboljšanje kakvoće isticanjem svrhe i ciljeva, stalnim poboljšanjem vlastitih radnih postupaka, podržavanjem uvjeta za otvorenu komunikaciju, timski rad i poštivanje individualnosti; takoñer i omogućavajući i ohrabrujući svakoga u poduzeću da unaprijedi svoje radne postupke. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 3

7 . TEMELJNI POJMOVI O POBOLJŠANJU KAKVOĆE... Vrijednosti, stavovi i ponašanja Uvjeti za poboljšanje kakvoće često traže novi pristup vrijednostima, stavovima i ponašanjima, koji teže zadovoljenju kupčevih potreba i postavljanju čak i izazovnijih ciljeva. Vrijednosti, stavovi i ponašanja, koji su bitni za kontinuirano poboljšanje kakvoće, uključuju: usredotočenje pažnje na zadovoljenje potreba kako eksternog tako i internog kupca; uključivanje u postupke poboljšanja kakvoće cijelog snabdjevačkog lanca, od dobavljača do kupca; demonstriranje obveza, prednjačenja i uključenosti poslovodstva na poboljšanju kakvoće; naglašavanje poboljšanja kakvoće kao dio svačijeg posla, bilo kod timskog ili individualnog rada; naslovljavanje problema kao procese poboljšanja; kontinuirano poboljšanje svih procesa; uspostavljanje otvorenog pristupa podacima i informacijama; isticanje timskog rada i poštivanje individualnog; te donošenje odluka temeljem analize podataka...3. Ciljevi poboljšanja kakvoće Ciljevi poboljšanja kakvoće se utvrñuju za svaki dio tvrtke. Oni se čvrsto povezuju sa svim poslovnim ciljevima i osiguravaju naglasak na povećanje kupčevog zadovoljstva, te na učinkovitost i stupanj iskorištenja postupaka u radu. Ciljevi poboljšanja kakvoće se definiraju tako, da se poboljšanja mogu mjeriti. Ciljevi treba da su razumljivi, izazovni i suvisli. Svi koji rade na tim ciljevima, moraju biti suglasni sa strategijom ostvarivanja istih. Ciljeve poboljšanja kakvoće treba redovito ocjenjivati i u njih ugrañivati promjene kupčevih očekivanja...4. Komunikacije i timski rad Otvorena komunikacija i timski rad uklanjaju organizacijske i osobne zapreke, koje se isprepliću s učinkovitošću, iskorištenjem i kontinuiranim poboljšanjem procesa rada. Otvorena komunikacija i timski rad treba da se protežu kroz cijeli dobavljački lanac, uključivši dobavljače i kupce. Takav pristup traži povjerenje, koje je bitno, da bi svatko bio uključen u otkrivanje i praćenje mogućnosti za poboljšanje kakvoće. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 4

8 . TEMELJNI POJMOVI O POBOLJŠANJU KAKVOĆE..5. Priznanja za kakvoću Dodjela priznanja ohrabruje i potiče radnje, koje imaju odraza na vrijednosti, stavove i ponašanja u vezi s kakvoćom, a koji su navedeni u točki... ovog poglavlja. Dodjela priznanja ističe razvoj i rast pojedinaca i uvažava čimbenike, koji utječu na karakteristike individualnog rada, kao što su uvjeti rada i organiziranost, te okoliš. Nadalje, priznanja treba da naglase i vrijednosti timskog rada, jer grupna priznanja ohrabruju i potiču ostvarenje čestih i neformalnih povratnih vrijednosti. Dodjela vrijednih nagrada treba da bude dio sustava izražavanja priznanja, koja će onemogućiti postojanje unutarnje destruktivne konkurencije...6. Izobrazba i uvježbavanje Stalna izobrazba i uvježbavanje su važni i potrebni svakome. Programi izobrazbe i uvježbavanja su značajni za održavanje i razvoj uvjeta za poboljšanje kakvoće. Svaki član poduzeća, uključujući i najviše razine poslovodstva, treba biti obrazovan i uvježban za područje osnova i prakse ostvarivanja kakvoće, te za primjenu odgovarajućih metoda, alata i tehnika za poboljšanje kakvoće. Svi programi za izobrazbu i uvježbavanje moraju biti usklañeni s osnovnim principima i praksom kakvoće. Učinkovitost izobrazbe i uvježbavanja treba biti redovito provjeravana. Uvježbavanje koje nije povezano s primjenom je rijetko učinkovito..3. TROŠKOVI KAKVOĆE Prigode da se smanje troškovi kakvoće omogućavaju napore za poboljšanje kakvoće. Treba naći vezu izmeñu troškova kakvoće i procesa, koji su do tih troškova doveli. Pritom je važno barem procijeniti one troškove kakvoće koje je teško izmjeriti, kao što su gubitak kupčeve dobre volje, te potpuni pad korištenja ljudskog potencijala. Poduzeća mogu smanjiti troškove kakvoće korištenjem svake prigode za poboljšanje kakvoće. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 5

9 . UPRAVLJANJE POBOLJŠANJEM KAKVOĆE. U P R A V L J A N J E P O B O L J Š A N J E M K A K V O Ć E Premda će primjena bilo koje od tehnika za poboljšanje kakvoće dati izvjestan porast poboljšanja, njihov puni potencijal će se moći iskoristiti samo ako se one primjenjuju i koordiniraju unutar strukturiranog sustava. To zahtjeva organiziranje, planiranje i mjerenje poboljšanja kakvoće, kao i ocjenjivanje svih aktivnosti na poboljšanju kakvoće... ORGANIZIRANJE POBOLJŠANJA KAKVOĆE Učinkoviti način organiziranja poboljšanja kakvoće uzima u obzir mogućnosti poboljšanja kakvoće, koje proistječu kako iz vertikalne organizacijske hijerarhije, tako i iz horizontalnog prostiranja procesa, koji se odvijaju unutar organizacijskih granica. Pri organiziranju poboljšanja kakvoće, moraju biti obuhvaćeni načini i sredstva za: ostvarenje politike, strategije i viših ciljeva poboljšanja kakvoće; ostvarenje objedinjenog voñenja, podrške i široke koordinacije aktivnosti, koje se provode u poduzeću za poboljšanje kakvoće; utvrñivanje potreba za poboljšanje kakvoće kod svih funkcija, te osiguranje resursa za njihovo praćenje; praćenje ciljeva poboljšanja kakvoće pomoću aktivnosti tima s direktnim odgovornostima i ovlaštenjima; poticanje svakog člana poduzeća, da slijedi aktivnosti za poboljšanje kakvoće, koje se odnose na njegov rad, kao i za koordinaciju tih aktivnosti; te za ocjenjivanje i provjeravanje ostvarivanja napretka u aktivnosti na poboljšanju kakvoće.... Hijerarhijski vrh Unutar organizacijskog vrha, odgovornosti za poboljšanje kakvoće uključuju: aktivnosti poslovodstva, kao što su definiranje zadaća poduzeća, strateško planiranje, pojašnjavanje uloga i odgovornosti, stjecanje i raspodjela resursa, osiguranje izobrazbe i uvježbavanja, te davanje priznanja; Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 6

10 . UPRAVLJANJE POBOLJŠANJEM KAKVOĆE utvrñivanje i planiranje stalnog poboljšavanja rada proizvodnih procesa u poduzeću; utvrñivanje i planiranje stalnog poboljšavanja rada administrativnih funkcija u poduzeću; mjerenje smanjenja troškova kakvoće i traganje za tim smanjenjima; te razvijanje i održavanje uvjeta, koji ovlašćuju i čine odgovornima sve zaposlenike u poduzeću za kontinuirano poboljšanje kakvoće.... Procesi na organizacijskoj horizontali Unutar svih procesa, koji se odvijaju u cijelom poduzeću, odgovornosti za poboljšanje kakvoće uključuju: definiranje i usuglašavanje o svrsi svakog procesa i njegovoj povezanosti sa zadaćama poduzeća; utvrñivanje i održavanje veza izmeñu pogona, službi i sektora; utvrñivanje internih i eksternih kupaca proizvoda iz svakog procesa, te utvrñivanje njihovih potreba i očekivanja; prevoñenje kupčevih potreba i očekivanja u specifične kupčeve zahtjeve; utvrñivanje dobavljača za proces i obavještavanje istih o kupčevim potrebama i očekivanjima; te traženje mogućnosti za poboljšanje procesa, osiguranje resursa za poboljšanja, te nadziranje primjene ovih poboljšanja... PLANIRANJE POBOLJŠANJA KAKVOĆE Ciljevi i planovi za poboljšanje kakvoće su dio ukupnih poslovnih planova poduzeća. Poslovodstvo poduzeća treba donijet ciljeve poboljšanja kakvoće u najširem smislu, koji će uključiti i reduciranje troškova kakvoće. Planovi trebaju biti izrañeni u okviru poslovnog planskog ciklusa, kako bi se osiguralo strateško voñenje i upravljanje za izvršenje postavljenih ciljeva poboljšanja kakvoće i ostvarenje politike kakvoće. Ovi planovi treba da obrañuju najvažnije troškove kakvoće i da obuhvate sve funkcije i sve razine u poduzeću. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 7

11 . UPRAVLJANJE POBOLJŠANJEM KAKVOĆE Izrada planova poboljšanja kakvoće treba da uključi svakog u poduzeću, zajedno s njihovim dobavljačima i kupcima. Uključivanje svakoga uvelike povećava izglede za poboljšanja. Planovi poboljšanja kakvoće se često ostvaruju kroz niz specifičnih aktivnosti i projekata za poboljšanje kakvoće. Poslovodstvo mora brinuti za nadzor i kontrolu izvoñenja takvih aktivnosti, kako bi se osiguralo njihovo povezivanje u opće ciljeve i poslovne planove poduzeća. Planovi za poboljšanje kakvoće se pretežno usredotočuju na novoutvrñene mogućnosti za poboljšanja i na područja na kojima se ostvarivao nedostatan napredak. Podaci za proces planiranja dolaze od svih razina poduzeća, od ocjenjivanja dobivenih rezultata, od kupaca i od dobavljača..3. MJERENJE POBOLJŠANJA KAKVOĆE Poduzeće treba razviti sustav mjerenja koji pristaje prirodi njegovih radnih operacija. Sustav objektivnih mjerenja treba biti uspostavljen za identificiranje i dijagnosticiranje mogućnosti poboljšanja i za mjerenja rezultata aktivnosti na poboljšanju kakvoće. Dobro uspostavljen sustav uključuje pojedinačna mjerenja, mjerenja na razini cijelog pogona/službe/sektora, mjerenja cijele funkcije, te mjerenja za ukupne razine poduzeća. Mjerenja treba da se izvode u odnosu na troškove kakvoće povezane sa zadovoljstvom kupca, učinkovitostima procesa i s troškovima poduzeća vezanim uz šire društvene učinke: a) Mjerenja troškova kakvoće, koji su u vezi s kupčevim zadovoljstvom, mogu se temeljiti na informacijama iz pregleda aktualnih i budućih kupaca, pregleda konkurentskih proizvoda i usluga, iz zapisa o svojstvima proizvoda ili usluga, promjena prihoda, rutinskih inspekcija vlastitih servisnih službi, informacija iz službe prodaje, te na informacijama o kupčevim pritužbama i reklamacijama. b) Mjerenja troškova kakvoće povezanim s učinkovitosti procesa mogu se temeljiti na korištenju rada, kapitala i materijala; na proizvodnji, sortiranju, korigiranju ili odbacivanju nesukladnih proizvoda; na dotjerivanju procesa, zastojima u radu, trajanju proizvodnog ciklusa, svojstvima kod isporuke, nepotrebno opširnoj tehničkoj dokumentaciji, veličini zaliha, te na statističkim mjerenjima kapaciteta i stabilnosti procesa. c) Mjerenja troškova kakvoće vezanih za šire društvene učinke mogu se temeljiti na nedovoljnom korištenju ljudskog potencijala (iz pregleda o zadovoljstvu zaposlenika), štetama uzrokovanim onečišćenjem okoliša i odlaganjem otpada, te iscrpljenjem ionako skromnih resursa. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 8

12 . UPRAVLJANJE POBOLJŠANJEM KAKVOĆE Pojava varijabilnosti je uobičajena kod svih mjerenja. Trendove koji se pritom iščitavaju, treba statistički obraditi. Mjerenje i praćenje trendova koji odvlače od temeljnih vrijednosti ranijih performansi, je važno; posebice, kako bi se uspostavili zadani ciljevi i dobile njihove numeričke vrijednosti. Mjerenje naglašava otkrivanje problema temeljem činjenica. O mjerenjima treba sačinjavati izvještaje, koji se dostavljaju i ocjenjuju kao sastavni dio obračunavanja i kontrole rada u poduzeću od strane poslovodstva. Pojedinci i poduzeća uključeni u proces poboljšanja kakvoće, trebaju biti informirani o njihovom napredovanju u rokovima, koji su značajni i mjerljivi iz njihove perspektive..4. OCJENJIVANJE AKTIVNOSTI NA POBOLJŠANJU KAKVOĆE Poslovodstvo treba da redovno obavlja ocjenjivanja aktivnosti na poboljšanju kakvoće, kako bi se osiguralo: da organizacija poboljšanja kakvoće funkcionira učinkovito; da su planovi za poboljšanje kakvoće adekvatni i da se provode; da su mjerenja poboljšanja kakvoće podesna i adekvatna, te da pokazuju zadovoljavajući napredak; i da se rezultati ocjenjivanja ugrañuju u sljedeći planski ciklus. Primjerene akcije treba poduzimati čim se utvrde bilo kakva odstupanja od prednjih stavova. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 9

13 3. METODOLOGIJA ZA POBOLJŠANJE KAKVOĆE 3. M E T O D O L O G I J A Z A P O B O L J Š A N J E K A K V O Ć E Koristi od poboljšanja kakvoće stalno će se povećavati kada poduzeće projekte i aktivnosti poboljšanja kakvoće provodi disciplinirano, kroz niz usklañenih koraka, temeljenih na prikupljanju i analizi podataka. 3.. UKLJUČIVANJE CIJELOG PODUZEĆA Kada je poduzeće dobro motivirano i dobro upravljano za poboljšanje kakvoće, u njemu će se stalno poduzimati brojne aktivnosti i projekti za poboljšanje kakvoće, različite složenosti, koje će primjenjivati svi zaposleni i sve razine u poduzeću. Projekti i aktivnosti za poboljšanje kakvoće moraju biti normalni dio svačijeg rada, bilo da je riječ o raznim funkcijama ili o timu poslovodstva, ili pak da se radi o poslovima, koji će se izabrati i izvršavati od pojedinaca ili timova. Aktivnosti ili projekti za poboljšanje kakvoće obično počinju s prepoznavanjem prilika za poboljšanje. To se prepoznavanje može temeljiti na mjerenjima troškova kakvoće i/ili na mjerodavnim usporedbama s poduzećima, vodećim na odreñenom području. Jednom definiran, projekt ili aktivnost na poboljšanju kakvoće napreduje kroz niz koraka, a završava primjenom preventivnih ili korektivnih radnji, poduzetih u procesu sa ciljem postizanja i održanja nove, poboljšane razine njegovih karakteristika. Nakon završetka jednog projekta ili aktivnosti na poboljšanju kakvoće, odabiru se i izvršavaju novi projekti ili aktivnosti na poboljšanju kakvoće. 3.. INICIRANJE PROJEKATA NA POBOLJŠANJU KAKVOĆE Svi zaposlenici u poduzeću su uključeni na iniciranje projekata ili aktivnosti za poboljšanje kakvoće. Potreba, svrha i značaj projekata i aktivnosti za poboljšanje kakvoće trebaju biti jasno definirani i pokazani. Definiranje mora uključiti odgovarajuće prethodno iskustvo i povijest, povezano s troškovima kakvoće i aktualnim stanjem, te ako je moguće, sve to iskazati u specifičnim numeričkim izrazima. Pojedinac ili tim moraju biti odreñeni za projekt ili aktivnost. Potrebno je utvrditi terminski plan i osigurati odgovarajuće resurse. Treba osigurati periodično ocjenjivanje svrhe, terminskog plana, resursa i napretka. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće"

14 3. METODOLOGIJA ZA POBOLJŠANJE KAKVOĆE 3.3. ISTRAŽIVANJE MOGUĆIH UZROKA PROBLEMA KAKVOĆE Svrha istraživanja mogućih uzroka problema kakvoće je povećanje razumijevanja prirode procesa, koji će se poboljšati prikupljanjem, provjerom i analizom podataka. Prikupljanje podataka mora se uvijek izvoditi u skladu s brižljivo sačinjenim planom. Važno je da se istraživanje mogućih uzroka provodi s najvećom objektivnošću, bez prethodnih uvjerenja o uzrocima, ili o preventivnim ili korektivnim radnjama koje bi bile potrebne. Zaključci i odluke se donose na temelju činjenica UTVRðIVANJE UZROČNO-POSLJEDIČNIH ODNOSA Podaci se analiziraju da bi se ostvario uvid u prirodu procesa kojeg treba poboljšati, te da bi se formulirao mogući uzročno-posljedični odnos. To je bitno kako bi se odvojila slučajnost od uzročno-posljedičnog odnosa. Odnos koji se pojavi s visokim stupnjem usklañenosti s podacima, treba da bude testiran i potvrñen na temelju novih podataka, koji će se prikupiti prema brižljivo načinjenom planu PODUZIMANJE PREVENTIVNIH ILI KOREKTIVNIH RADNJI Nakon što je utvrñen uzročno-posljedični odnos, treba ponuditi i ocijeniti različite prijedloge za preventivne ili korektivne radnje usmjerene na uzroke. Prednosti i mane svakog prijedloga treba da budu ispitane od zaposlenika u poduzeću, koji će biti uključeni u njihovu provedbu. Uspješnost provedbe zavisi od kooperativnosti svih uključenih. Poboljšanja kakvoće se postižu poduzimanjem preventivnih ili korektivnih radnji u procesu, kako bi se došlo do prihvatljivijih IZLAZA i/ili reducirala učestalost pojave nezadovoljavajućih IZLAZA. Ostajući samo na korigiranju IZLAZA iz procesa, kao što su popravljanje, prerada ili sortiranje, troškovi kakvoće se obnavljaju POTVRðIVANJE POBOLJŠANJA KAKVOĆE Nakon što se provedu preventivne i korektivne radnje, treba prikupljati i analizirati odgovarajuće podatke, kako bi se dokazalo da je postignuto poboljšanje kakvoće. Podaci za potvrdu moraju biti prikupljeni po istim principima i postupcima, kako je to učinjeno s podacima, pomoću kojih je istraživan i utvrñen uzročno-posljedični odnos. Potrebno je takoñer izvršiti istraživanja i sporednih efekata (nuspojava), željenih ili nepoželjnih, koji se eventualno pojave. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće"

15 3. METODOLOGIJA ZA POBOLJŠANJE KAKVOĆE Ako se, nakon poduzetih preventivnih i korektivnih radnji, neželjeni rezultati nastave da pojavljuju s otprilike istom učestalošću kao i ranije, bit će neophodno redefinirati projekt ili aktivnosti za poboljšanje kakvoće, započinjući ponovno sve iz početka ZADRŽAVANJE OSTVARENE RAZINE KAKVOĆE Nakon što je poboljšanje kakvoće potvrñeno, potrebno je isto i zadržati. To obično pretpostavlja promjene specifikacija i/ili operativnih ili administrativnih procedura i prakse; pretpostavlja potrebnu izobrazbu i uvježbavanje, te osiguranje da će navedene promjene postati sastavni dio sadržaja rada svakoga, na koga se iste odnose. Zatim je potrebno, da se poboljšani proces kontrolira na višoj razini performansi NASTAVLJANJE POBOLJŠANJA KAKVOĆE Ako je ostvareno željeno poboljšanje kakvoće, novi projekti ili aktivnosti za poboljšanje kakvoće trebaju se izabrati i primijeniti. Budući da je dodatno poboljšanje kakvoće uvijek moguće, već izvršeni projekt ili aktivnost za poboljšanje kakvoće može se ponoviti, ali na temelju novih ciljeva. Uputno je da se postave prioriteti, te da se odrede granična vremena za svaki projekt ili aktivnost za poboljšanje kakvoće. Granična vremena ne bi smjela kočiti niti ograničavati stvarne aktivnosti na poboljšanju kakvoće. Za kontinuirano poboljšavanje kakvoće koristi se pristup rješavanja problema postupkom E.DEMINGA s tzv. PDCA-ciklusom, koji podrazumijeva Plan- Do-Check-Act, odnosno Planiranje (definiranje problema, upoznavanje problema, analiza uzroka) Rad (provesti preventivne radnje, provesti korektivne radnje) Provjera (provjera učinkovitosti preventivnih i korektivnih radnji Djelovanje (dokumentirati izvršene promjene, planirati daljnje poboljšanje) Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće"

16 4. OBRADA NE-NUMERIČKIH PODATAKA 4. O B R A D A N E - N U M E R I Č K I H P O D A T A K A Odluke temeljene na analizama stanja i podataka, imaju glavnu ulogu u projektima i aktivnostima za poboljšanje kakvoće. Uspješnost tih projekata i aktivnosti se povećava primjenom alata i tehnika, razvijenih za te namjene. 4.. OBRAZAC ZA PRIKUPLJANJE PODATAKA Obrazac za prikupljanje podataka je prvi alat, koji susrećemo kod svih tehnika, jer je neophodan za prikupljanje bilo numeričkih bilo nenumeričkih podataka, sa ciljem sistematiziranja istih kako bi se dobila jasna slika činjenica. Obrazac za prikupljanje podataka je tabela (predložak) u koju se upisuju podaci na usklañeni način, koji olakšava njihovu analizu. Postupak za izradu obrasca je sljedeći: a) Utvrditi specifičnu namjenu prikupljanja podataka, tj. postaviti pitanja koja se nameću. b) Identificirati tražene podatke, da bi se ostvarila svrha, odnosno dobili odgovori na postavljena pitanja. c) Odrediti kako će se podaci analizirati, s kojom statističkom tehnikom, te tko će to izvesti. d) Konstruirati obrazac za upis podataka. U njemu osigurati prostor i za upis informacija o tome tko je prikupio podatke, te gdje, kada i kako su podaci prikupljeni. e) Obrazac prethodno testirati prikupljanjem i upisom nekih podataka. f) Ocijeniti i eventualno revidirati obrazac. 4.. ALATI ZA OBRADU NE-NUMERIČKIH PODATAKA Neke odluke za poboljšanje kakvoće mogu biti temeljene na ne-numeričkim podacima. Takvi podaci igraju važnu ulogu u marketingu, istraživanjima i razvoju, te kod donošenja poslovodstvenih odluka. Zato treba koristiti odgovarajuće alate, da bi se ti ne-numerički podaci transformirali u korisne informacije potrebne za donošenje odluka. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 3

17 4. OBRADA NE-NUMERIČKIH PODATAKA 4... Dijagram srodnosti (Affinity diagram) Dijagram srodnosti (Affinity diagram) služi, da bi se izvelo grupiranje velikog broja ideja, mišljenja ili drugog prema posebnim naslovima, temama ili sl. temeljem prirodnog odnosa, koji postoji meñu elementima za analizu. Ovaj je dijagram namijenjen, da stimulira kreativnost i potpunu uključenost kod problema. On najbolje funkcionira kad se izvodi u grupnom radu, uz najviše osam članova, koji su inače navikli da rade zajedno. Dijagram srodnosti se često koristi za sreñivanje ideja nastalih primjenom BRAINSTORMING alata (o njemu kasnije). Postupak za izradu dijagrama srodnosti je sljedeći: a) Navesti široko-obuhvatni naslov problema, koji će se prostudirati, jer bi uskoznačni naslov mogao prejudicirati odgovor. b) Zapisati što je moguće više individualnih ideja, mišljenja ili drugog o navedenom naslovu; i to samo jedno po svakoj kartici. c) Izmiješati kartice i tako izmiješane rasprostrijeti ih po širokom stolu. d) Grupirati kartice na sljedeći način: izabrati kartice, koje se čine da spadaju u neke grupe; ograničiti broj kartica po grupi na deset, ne formirajući grupe s po jednom karticom; izraditi na posebnim karticama zaglavlja, koja po svom smislu obuhvaćaju značenje svake grupe; staviti kartice sa zaglavljima na vrh svake grupe. e) Prenijeti informacije s kartica na papir, organizirajući grupiranje Metoda usporeñivanja (Benchmarking) Metoda usporeñivanja (Benchmarking) se upotrebljava, da bi se usporedio neki proces s onima koji su u svijetu poznati kao vodeći, kako bi se time identificirale mogućnosti za poboljšanje kakvoće. Usporeñuju se zapravo procesi i karakteristike proizvoda, te usluge. Usporeñivanje omogućava identifikaciju ciljeva i utvrñivanje prioriteta za pripremu planova, koji će dovesti do konkurentskih prednosti na tržištu. Postupak za primjenu ove metode je sljedeći: a) Odrediti stavke koje će se usporeñivati: stavke trebaju biti ključne karakteristike procesa i njihovih IZLAZA; IZLAZI procesa koji se usporeñuju moraju biti u izravnom odnosu s kupčevim potrebama. b) Odrediti u odnosu na koga će se usporeñivanje vršiti: Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 4

18 4. OBRADA NE-NUMERIČKIH PODATAKA tipično je odrediti izravno konkurentska poduzeća i/ili poduzeća koja ne predstavljaju izravnu konkurenciju, ali su priznata kao vodeća po stavkama, koje su predmet usporeñivanja. c) Prikupljanje podataka: podaci o karakteristikama procesa i kupčevim potrebama mogu se dobiti izravnim kontaktom, putem raznih izvješća, intervjua, osobnih i poslovnih kontakata, te tehničkih časopisa. d) Sreñivanje i analiza podataka: analiza se usmjerava prema utvrñivanju najboljih praktičnih ciljeva za stavku, koja je predmet usporeñivanja. e) Izvoñenje usporeñivanja: identificirati mogućnosti za poboljšanje kakvoće na temelju kupčevih potreba i performansi, koje se ostvaruju kod konkurentskih i nekonkurentskih poduzeća Metoda prikupljanja ideja (Brainstorming) Metoda prikupljanja ideja (Brainstorming) se upotrebljava za identificiranje mogućih rješenja problema i potencijalnih prilika za poboljšanje kakvoće. To je tehnika kojom se izvlače kreativna mišljenja okupljenog tima, da bi se generirala (sačinila) i pojasnila lista ideja, problema ili pojava. Procedura za izvoñenje ove metode uključuje dvije faze: a) Faza generiranja Voditelj tima (5-7 članova) objašnjava upute i ciljeve sastanka za prikupljanja ideja, a zatim članovi tima generiraju niz ideja, kojih treba da bude što više. b) Faza razjašnjavanja Isti tim ocjenjuje generirane ideje na način da se osigura da svaki član tima razumije svaku ideju. Ovo se ocjenjivanje ideja obavlja -3 dana nakon završenog sastanka za generiranje ideja. Smjernice za izvoñenje metode generiranja i ocjenjivanja ideja (Brainstorming) uključuju sljedeće postupke: izbor voditelja; jasno se izlaže svrha sastanka; svaki član tima dobiva u prvom krugu priliku da iznese jednu ideju; u ovoj fazi, ideje se ne kritiziraju, niti se o njima raspravlja; Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 5

19 4. OBRADA NE-NUMERIČKIH PODATAKA ideje se zapisuju na mjesta kako bi ih mogao vidjeti svaki član tima; ovaj se proces nastavlja drugim, trećim,... krugom, - sve dok ne presahnu ideje, kojih treba da bude što više; Sve generirane ideje se nakon -3 dana ocjenjuju i razjašnjavaju Dijagram uzroka i posljedica (Ishikawa diagram) Dijagram uzroka i posljedica, kojega još zovu i Ishikawa - dijagram, Riblja kost -dijagram i 4ME-metoda, se upotrebljava, da bi se: analizirao odnos izmeñu uzroka i posljedica i da bi se olakšalo istraživanje korijena uzroka. Dijagram uzroka i posljedica je alat, koji se upotrebljava za promišljanje i izražavanje odnosa izmeñu poznate posljedice (tj. varijacije u karakteristikama kakvoće) i njenih mogućih uzroka. Mnogi potencijalni uzroci se grupiraju u kategorije različitih razina tako da grafički prikaz izgleda kao riblji skelet. Otuda i naziv Riblja kost -dijagram. Na svaku posljedicu utječu 4-5 glavnih uzroka, kao i veći broj manjih. U većini slučajeva glavni uzroci su: stroj (Machine), čovjek (Man), materijal (Material), metode (Methods) i okolina (Environment). Na temelju prvih slova navedenih engleskih riječi, proizlazi i ranije spomenuta kratica 4ME. Za neke slučajeve glavne grupe uzroka mogu biti i: postupci, politike, pogoni, proizvod, podaci,... Izrada ovog dijagrama pretpostavlja sljedeću proceduru: a) Definirati posljedicu jasno i koncizno. b) Definirati moguće glavne uzroke. c) Započeti konstrukciju dijagrama definiranjem posljedice i mogućih glavnih uzroka, te unošenjem istih u dijagram, kao glavnih grana, koje hrane deblo do POSLJEDICE (Sl.4..). d) Razviti dijagram promišljajući i unoseći u njega sve sljedeće razine mogućih uzroka, kao ogranke definiranih glavnih uzroka (grana). Dobro razvijen dijagram nema manje od dvije razine, a najčešće ima tri ili više razina. Razvijenost dijagrama pokazuje i stupanj poznavanja teme od strane tima koji ga razvija. e) Odabrati i identificirati mali broj (3-5) uzroka najviše razine, za koje se čini da imaju najveći utjecaj na posljedicu i da traže daljnju akciju, kao što su prikupljanje podataka, posebne kontrole itd. Ishikawa dijagram se izrañuje timskim radom, ali ga može izraditi i pojedinac, koji dobro poznaje proces i problem koji se obrañuje. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 6

20 4. OBRADA NE-NUMERIČKIH PODATAKA STROJ ČOVJEK glavni uzroci POSLJEDICA MATERIJAL METODE RADA OKOLINA glavni uzroci. razina:. razina: 3. razina: Sl.4.. Primjer za konstruiranje Ishikawa dijagrama Dijagram tijeka (Flowchart) Dijagram tijeka (Flowchart) se koristi, da se opiše postojeći proces, ili da se projektira novi proces. Dijagram tijeka je slikoviti prikaz koraka u procesu, koji su korisni kod istraživanja prilika za poboljšanja, jer omogućavaju detaljno razumijevanje stvarnog funkcioniranja procesa. Ispitivanjem kako se različiti koraci u procesu odnose jedni na druge, moguće je često otkriti potencijalne izvore problema. Dijagrami tijeka mogu se primijeniti na sve aspekte bilo kojeg procesa, od toka (bilance) materijala i energije, pa sve do faze prodaje proizvoda i njegovog eventualnog poslijeprodajnog servisa. Dijagram tijeka se konstruira s lako prepoznatljivim simbolima, a ta konstrukcija pretpostavlja sljedeće procedure: Identificirati početak i kraj procesa. Sagledati kompletan proces, od početka do kraja. Definirati korake u procesu (aktivnosti, odluke, ulaze, izlaze). Izraditi skicu dijagrama, da se predstavi proces. Ocijeniti skicu dijagrama s osobama uključenima u proces. Poboljšati dijagram na temelju ovog ocjenjivanja. Provjeriti dijagram u odnosu na aktualni proces. Datirati dijagram radi buduće reference i upotrebe. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 7

21 4. OBRADA NE-NUMERIČKIH PODATAKA Drvoliki dijagram (Tree diagram) Drvoliki dijagram (Tree diagram) se upotrebljava, da bi se pokazao odnos izmeñu nekog predmeta (naslova) i njegovih sastavnih elemenata. Ideje generirane brainstorming-metodom i nacrtane ili razdijeljene prema affinitydijagramu, mogu se prenijeti u drvoliki dijagram, kako bi se pokazale logičke i sekvencijalne veze. Ovaj se alat koristi kod organiziranja, planiranja i rješavanja problema. Njegova izrada uključuje sljedeće procedure: Jasno i jednostavno izložiti predmet, kojeg treba studirati. Definirati više kategorije (sklopove) predmeta (naslova) (npr. upotrebom kartica sa zaglavljima kod affinity- dijagrama). Konstruirati dijagram naznačivši predmet u kućicu na lijevoj strani. Razgranati više kategorije (sklopove) bočno u desno (Sl.4..). Za svaku višu kategoriju definirati sastavne elemente i sub-elemente. Bočno u desno razgranati sastavne elemente i sub-elemente za svaku višu kategoriju. Ocijeniti dijagram, da se osigura od propusta bilo u sekvencama, bilo u logici. PREDMET VIŠE ELEMENTI SUB-ELEMENTI (NASLOV) KATEGORIJE (SKLOPOVI) Početak serije Ćelija Pretvarač za mjerenje napona Pretvarač za mjerenje jakosti struje Voltmetar Komandni ormarić Programabilni automat Generalna Grupa ćelija Tipkovnica konfiguracija Monitor Automatika ćelija Funkcije Cijela serija Automati Centralno računalo Računalo Upravljački pult Monitor Printeri Regulacija meñupolnog razmaka Tretman nestabilnosti Obaranje anodnih efekata Regulacija tijekom lijevanja Kontrola rada automata Bilance Statistika Izdanja Sl.4.. Primjer drvolikog dijagrama za prikaz automatike ćelija Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 8

22 5. TEMELJNI POJMOVI IZ STATISTIKE 5. T E M E L J N I P O J M O V I I Z S T A T I S T I K E Kad god je to moguće, nužno je sve odluke donositi na temelju numeričkih podataka. A one odluke, koje se odnose na razlike, trendove i promjene u numeričkim podacima, moraju biti donijete samo na temelju strogih statističkih interpretacija. Statistika je znanost o metodama za istraživanje masovnih pojava s pomoću numeričkog izražavanja. Te masovne pojave su statistička masa, koja predstavlja skup manje ili više istovrsnih, ali varijabilnih elemenata. Zato se statistička masa naziva još i statistički skup. Statistički skup upoznajemo pomoću statističke metode tako da promatramo obilježja (svojstva) elemenata skupa, da grupiramo elemente, tj. da statistički skup raščlanimo, te tako dobivene dijelove skupa meñusobno usporeñujemo prema sličnosti i razlikama. Na temelju takvog postupka, a primjenom odgovarajućih statističkih parametara, mogu se otkriti i utvrditi zakonitosti, te pravilnosti u sastavu i kretanju statističkog skupa. Za svaki element statističkog skupa mogu se prikupljati podaci o jednom ili o više njegovih obilježja, već prema tome, koja nas obilježja zanimaju. Napomenimo, da se sva obilježja mogu podijeliti na: a) nominalna, koja označuju svojstvo, atribut elementa izražen riječima (vrsta proizvoda, spol, kvalifikacija,...), b) redoslijedna (obilježja ranga) c) numerička, koja se izražavaju brojevima (površina stana, broj zaposlenih, visina osobnog dohotka,...) i d) vremenska, koja izražavaju trenutak s kojim je element skupa povezan (kada je zasnovan radni odnos, kada se dogodila nezgoda,...). U statističkoj analizi pojava sve uzroke varijacija dijelimo na dvije skupine: na slučajne uzroke i na značajne uzroke. Slučajni uzroci su propratno svojstvo odreñenog procesa; obično ih je mnogo i različitog su i promjenljivog intenziteta djelovanja. Mogu se otkloniti jedino bitnim zahvatima u procesu. Obilježja koja variraju pod djelovanjem slučajnih uzroka tvore homogene skupove, za koje vrijede zakoni matematičke statistike. Za njih se mogu izračunati granice slučajnih rasipanja odreñenih parametara. Rasipanje podataka unutar tih granica, odnosno zbog djelovanja slučajnih uzroka, je prirodno rasipanje procesa. Za takve procese kažemo, da su statistički stabilni. Ako su podaci osim toga i unutar postavljenih granica tolerancije ili zahtjeva, onda kažemo, da su to procesi pod kontrolom. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 9

23 5. TEMELJNI POJMOVI IZ STATISTIKE Značajni uzroci se usmjereno pojavljuju kao sistematska pogreška, rjeñi su i nisu svojstveni promatranom procesu. Svako odstupanje izvan granica prirodnog rasipanja procesa je indikacija pojave značajnog uzroka, koji treba istražiti i nastojati otkloniti. To je bit statističkog praćenja procesa, kojemu je osnovni cilj ustanoviti granice prirodnog rasipanja i pratiti pojavljivanje značajnih uzroka u procesu. Prema svojstvu obilježja elemenata, statističke skupove dijelimo na: - kontinuirane i - diskontinuirane. Kontinuirani su oni skupovi, kod kojih promatrano obilježje, odnosno karakteristika kakvoće, može poprimiti bilo koju vrijednost unutar nekog intervala. To je slučaj kada kakvoću ocjenjujemo pomoću nekog instrumenta s mjernom skalom. Tada kažemo da kakvoću ocjenjujemo pomoću mjerenih veličina. Diskontinuirani su pak oni skupovi, kod kojih obilježja njihovih elemenata, odnosno karakteristike kakvoće, poprimaju diskontinuiran niz vrijednosti. To je slučaj kada se kakvoća ocjenjuje principom dobar - loš, odnosno kada se ustanovljava broj loših komada u uzorku, ili broj defekata na proizvodu. Tada kažemo da kakvoću ocjenjujemo pomoću atributivnih ocjena. S obzirom na navedenu podjelu kod ocjenjivanja kakvoće, sve se statističke metode dijele na dvije skupine: - metode za ocjenu i praćenje kakvoće pomoću mjerenih veličina, te - metode za ocjenu i praćenje kakvoće pomoću atributivnih ocjena. Podaci dobiveni pomoću mjerenih veličina najčešće u praksi pokazuju njihovo gomilanje oko neke srednje vrijednosti, te sve rjeñu njihovu pojavu što smo dalje od te sredine. Empiričke razdiobe učestalosti podataka često pokazuju tendencije, koje upućuju na normalnu, Gaussovu razdiobu, pa ona u tim slučajevima predstavlja teorijsku osnovu statističkih metoda u praksi. Empiričke razdiobe pak, koje rezultiraju iz atributivne ocjene kakvoće, samo će pri odreñenim okolnostima pokazati tendencije, koje upućuju na normalnu razdiobu. One uglavnom prema teorijskoj osnovi pripadaju hipergeometrijskoj, binomnoj ili Poissonovoj razdiobi. Činjenica je, da rezultati praćenja varijacija i kod mjerenih veličina i kod atributivnih ocjena, pokazuju tendencije nekih zakonitosti. Izuzetna prednost matematičke statistike je baš u tome, što oblici razdiobi vrlo različitih procesa i pojava slijede zakone relativno malog broja teorijskih razdiobi. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće"

24 5.. SREDNJE VRIJEDNOSTI 5. TEMELJNI POJMOVI IZ STATISTIKE Ako su statistički nizovi, koje smo podvrgli proučavanju, sastavljeni od malog broja elemenata, analiza neće biti teška. No, što je veći broj članova niza, to je teže shvatiti količinske odnose vrijednosti obilježja tih članova. Pri velikom broju članova niza nameće se potreba, da se umjesto velikog broja članova jednog niza, uzme samo jedan jedini izraz, koji će karakterizirati varijacije obilježja članova niza. Nećemo npr., usporeñivati osobne dohotke dvaju ili više poduzeća pomoću razdiobe svih zaposlenih, jer bi takva usporedba bila dosta zamorna, već ćemo za svako poduzeće izračunati prosječne vrijednosti osobnih dohodaka, pa će takva usporedba biti mnogo jednostavnija. Srednja ili prosječna vrijednost je izraz kojim se karakterizira niz različitih brojeva. Sa srednjom vrijednosti zamjenjuju se individualne vrijednosti jednog obilježja, koje varira. Srednja vrijednost može se objektivno utvrditi na više načina. Prema tome, postoji više vrsta srednjih vrijednosti, od kojih svaka ima odreñena svojstva i sasvim odreñen sadržaj Aritmetička sredina U statističkoj analizi se aritmetička sredina najčešće izračunava za vrijednosti (X, X,..., X N ) numeričkog obilježja, pa se u tom slučaju polazi od zbroja vrijednosti numeričkog obilježja, koji se zove total, i koji se raspodjeljuje na svaki element skupa: X + X + X3 + X Xi XN X = (5..), N odnosno kraće i N = = Xi i X = N (5..). U prednjim relacijama N označava broj različitih vrijednosti obilježja X i, a X aritmetičku sredinu, koja se uvijek izgovara, kao prosječna vrijednost nečega (površine stana, broja radnika u smjeni, napona na ćelijama itd.). Aritmetička sredina se upotrebljava u praksi najviše zbog njezinih posebnih svojstava, koje nema ni jedna druga veličina. Ona je veličina, koja meñu vrijednostima, iz kojih se izračunava, ima takav srednji položaj, da se zbroj odstupanja pojedinih vrijednosti od te aritmetičke sredine, prema gore i prema dolje, potpuno poklapa. To se izražava drugim riječima, da je algebarski zbroj odstupanja vrijednosti od aritmetičke sredine jednak nuli, tj. ( Xi X) = (5.3.). Nijedna druga veličina nema to svojstvo. Drugo je svojstvo aritmetičke sredine, da zbroj kvadrata odstupanja pojedinih vrijednosti od aritmetičke sredine, daje najmanju moguću sumu. To se svojstvo općenito označuje kao: Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće"

25 5. TEMELJNI POJMOVI IZ STATISTIKE ( Xi X) = minimumu. (5.4.) Ako su poznate aritmetičke sredine dijelova nekog statističkog skupa, onda se aritmetička sredina cijelog skupa može izračunati najjednostavnije pomoću tih aritmetičkih sredina dijelova statističkog skupa: gdje su: XiNi X = (5.5.), N X = aritmetička sredina aritmetičkih sredina, N, N, N 3, N 4,..., N i,... = broj elemenata u svakom dijelu skupa Primjer: Prema podacima iz Tabele 5.., izračunati po zaposlenom u poduzeću, prosječni mjesečni broj dana provedenih na bolovanju. Broj dana bolovanja Broj zaposlenika Ukupan broj dana bolovanja Relativne frekvencije x5 Tabela 5.. X i f i f i. X i P i P i. X i P i. X i f i. X i ,39,477,634,639,954,39,83544,48,536,477,39,6788,4436,64, Ukupno ,,4643 5,949 3 x3 U ovom primjeru statistički skup čine zaposlenici poduzeća (kolona ), koji su grupirani prema diskontinuiranom numeričkom obilježju (X i ), tj. prema broju dana provedenim na bolovanju (kolona ). U svaku grupu uvršteni su zaposlenici, koji imaju istu vrijednost (f i ) tog obilježja, odnosno dana na bolovanju. Polazna veličina za izračunavanje aritmetičke sredine u ovom je primjeru ukupan broj dana na bolovanju. Svaku vrijednost obilježja (X i ) treba pomnožiti odgovarajućim ponderom, tj. frekvencijom (f i ), pa se dobije kolona 3. Zbroj tih produkata daje polaznu veličinu, odnosno total, koji se zatim podijeli ukupnim brojem zaposlenih, pa se dobiva tražena aritmetička sredina: = X 485/37 =,464 dana bolovanja po svakom zaposlenom. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće"

26 5. TEMELJNI POJMOVI IZ STATISTIKE U koloni 4 navedene su relativne frekvencije (P i ), koje se dobiju tako da se ukupan broj zaposlenih od 37 "reducira" na brojku. To se radi tako da se svaki ponder, tj. svaka grupa zaposlenih (f i ) podijeli sa sumom pondera, tj. s brojem 37 ukupno zaposlenih. Zato je suma vrijednosti u koloni 4 jednaka,. Sada je formula aritmetičke sredine jednostavnija: X = P Xi, P = i (5.6.). i Suma kolone 5 takoñer daje traženu ponderiranu aritmetičku sredinu. Ta se mogućnost izračunavanja ponderiranu aritmetičke sredine, uzimajući za pondere relativne frekvencije, mnogo primjenjuje u praksi. Naime, za takvo izračunavanje ponderirane aritmetičke sredine, dovoljno je znati samo odnose važnosti pojedinih vrijednosti obilježja. To omogućava da se ponderirana aritmetička sredina izračuna i kad nisu poznate točne vrijednosti frekvencija (pondera) iz kolone, ali ipak postoji mogućnost, da se približno procjene njihovi odnosi. Ponderirana aritmetička sredina uvijek se po brojčanoj vrijednosti približava onoj vrijednosti numeričkog obilježja, koja ima najveći ponder, tj. ona koja ima najveću važnost. Promatranjem razdiobe možemo približno ocijeniti kojoj će se vrijednosti približiti aritmetička sredina Medijan Ako su elementi statističkog skupa poredani po veličini prema nekom redoslijednom i numeričkom obilježju, razumljivo je da se kao karakteristika obilježja odabere ona njegova vrijednost, koja se nalazi u sredini tako poredanih vrijednosti. Medijan je srednja vrijednost redoslijednog ili numeričkog obilježja, koja elemente osnovnog skupa dijeli u dva jednaka dijela tako da se u jednom dijelu nalaze elementi, koji imaju vrijednost obilježja jednaku ili manju od medijana, a u drugom se dijelu nalaze elementi, koji imaju vrijednost obilježja jednaku ili veću od medijana. Dakle, vrijednost medijana odreñena je njegovim položajem u nizu. Ako je broj elemenata neparan, tj. ako je N = (k+), onda je (k+) vrijednost medijana. Ako je pak broj elemenata paran, tj. N=k, tada svi iznosi izmeñu (k) i (k+) odgovaraju definiciji medijana, ali se kao medijan uzima polusuma tih dviju vrijednosti. U izračunavanju aritmetičke sredine sudjeluje svaka jedinica sa svojom brojčanom vrijednosti obilježja. U odreñivanju medijana svaka vrijednost sudjeluje samo na osnovi svojeg položaja u nizu. Sve vrijednosti manje od medijana mogu postati po volji još manje, a veće još veće. Medijan se zbog tih promjena neće mijenjati. Iz toga se vidi, da je medijan mnogo manje osjetljiva srednja vrijednost, nego što je to aritmetička sredina. To ima prednosti, jer na vrijednost medijana ne utječu ekstremno velike ni ekstremno male vrijednosti obilježja. Na analogan način se odreñuje medijan kad su elementi grupirani prema redosljednom obilježju. Miroslav Jakovljević: "Poboljšanje kakvoće" 3

numeričkih deskriptivnih mera.

numeričkih deskriptivnih mera. DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

3.1 Granična vrednost funkcije u tački 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 2 3 Granična vrednost i neprekidnost funkcija 3. Granična vrednost funkcije u tački Neka je funkcija f(x) definisana u tačkama x za koje je 0 < x x 0 < r, ili

Διαβάστε περισσότερα

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju

Osnovni primer. (Z, +,,, 0, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: množenje je distributivno prema sabiranju RAČUN OSTATAKA 1 1 Prsten celih brojeva Z := N + {} N + = {, 3, 2, 1,, 1, 2, 3,...} Osnovni primer. (Z, +,,,, 1) je komutativan prsten sa jedinicom: sabiranje (S1) asocijativnost x + (y + z) = (x + y)

Διαβάστε περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL MATEMATIKA. Neka je S skup svih živućih državljana Republike Hrvatske..04., a f preslikavanje koje svakom elementu skupa S pridružuje njegov horoskopski znak (bez podznaka). a) Pokažite da je f funkcija,

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto

Trigonometrija 2. Adicijske formule. Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Trigonometrija Adicijske formule Formule dvostrukog kuta Formule polovičnog kuta Pretvaranje sume(razlike u produkt i obrnuto Razumijevanje postupka izrade složenijeg matematičkog problema iz osnova trigonometrije

Διαβάστε περισσότερα

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.

INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011. INTEGRALNI RAČUN Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa Lucija Mijić lucija@ktf-split.hr 17. veljače 2011. Pogledajmo Predstavimo gornju sumu sa Dodamo još jedan Dobivamo pravokutnik sa Odnosno

Διαβάστε περισσότερα

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x

2 tg x ctg x 1 = =, cos 2x Zbog četvrtog kvadranta rješenje je: 2 ctg x Zadatak (Darjan, medicinska škola) Izračunaj vrijednosti trigonometrijskih funkcija broja ako je 6 sin =,,. 6 Rješenje Ponovimo trigonometrijske funkcije dvostrukog kuta! Za argument vrijede sljedeće formule:

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET Goran Stančić SIGNALI I SISTEMI Zbirka zadataka NIŠ, 014. Sadržaj 1 Konvolucija Literatura 11 Indeks pojmova 11 3 4 Sadržaj 1 Konvolucija Zadatak 1. Odrediti konvoluciju

Διαβάστε περισσότερα

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) Izračunavanje pokazatelja načina rada OTVORENOG RM RASPOLOŽIVO RADNO

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

Teorijske osnove informatike 1 Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. () Teorijske osnove informatike 1 9. oktobar 2014. 1 / 17 Funkcije Veze me du skupovima uspostavljamo skupovima koje nazivamo funkcijama. Neformalno, funkcija

Διαβάστε περισσότερα

Grafičko prikazivanje atributivnih i geografskih nizova

Grafičko prikazivanje atributivnih i geografskih nizova Grafičko prikazivanje atributivnih i geografskih nizova Biserka Draščić Ban Pomorski fakultet u Rijeci 17. veljače 2011. Grafičko prikazivanje atributivnih nizova Atributivni nizovi prikazuju se grafički

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 27.. 20.. Za koji cijeli broj t je funkcija f : R 4 R 4 R definirana s f(x, y) = x y (t + )x 2 y 2 + x y (t 2 + t)x 4 y 4, x = (x, x 2, x, x 4 ), y = (y, y 2, y, y 4 )

Διαβάστε περισσότερα

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost

M086 LA 1 M106 GRP. Tema: Baza vektorskog prostora. Koordinatni sustav. Norma. CSB nejednakost M086 LA 1 M106 GRP Tema: CSB nejednakost. 19. 10. 2017. predavač: Rudolf Scitovski, Darija Marković asistent: Darija Brajković, Katarina Vincetić P 1 www.fizika.unios.hr/grpua/ 1 Baza vektorskog prostora.

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

Operacije s matricama Linearna algebra I Operacije s matricama Korolar 3.1.5. Množenje matrica u vektorskom prostoru M n (F) ima sljedeća svojstva: (1) A(B + C) = AB + AC, A, B, C M n (F); (2) (A + B)C = AC + BC, A, B, C M

Διαβάστε περισσότερα

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ LOGARITAMSKA FUNKCIJA SVOJSTVA LOGARITAMSKE FUNKCIJE OSNOVE TRIGONOMETRIJE PRAVOKUTNOG TROKUTA - DEFINICIJA TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA - VRIJEDNOSTI TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA

Διαβάστε περισσότερα

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1)

2.2 Srednje vrijednosti. aritmetička sredina, medijan, mod. Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1) 2.2 Srednje vrijednosti aritmetička sredina, medijan, mod Podaci (realizacije varijable X): x 1,x 2,...,x n (1) 1 2.2.1 Aritmetička sredina X je numerička varijabla. Aritmetička sredina od (1) je broj:

Διαβάστε περισσότερα

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k.

(P.I.) PRETPOSTAVKA INDUKCIJE - pretpostavimo da tvrdnja vrijedi za n = k. 1 3 Skupovi brojeva 3.1 Skup prirodnih brojeva - N N = {1, 2, 3,...} Aksiom matematičke indukcije Neka je N skup prirodnih brojeva i M podskup od N. Ako za M vrijede svojstva: 1) 1 M 2) n M (n + 1) M,

Διαβάστε περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

7 Algebarske jednadžbe 7 Algebarske jednadžbe 7.1 Nultočke polinoma Skup svih polinoma nad skupom kompleksnih brojeva označavamo sa C[x]. Definicija. Nultočka polinoma f C[x] je svaki kompleksni broj α takav da je f(α) = 0.

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost Limes funkcije Neka je 0 [a, b] i f : D R, gdje je D = [a, b] ili D = [a, b] \ { 0 }. Kažemo da je es funkcije f u točki 0 jednak L i pišemo f ) = L, ako za

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović Novi Sad April 17, 2018 1 / 22 Teorija grafova April 17, 2018 2 / 22 Definicija Graf je ure dena trojka G = (V, G, ψ), gde je (i) V konačan skup čvorova,

Διαβάστε περισσότερα

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti).

PRAVA. Prava je u prostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom paralelnim sa tom pravom ( vektor paralelnosti). PRAVA Prava je kao i ravan osnovni geometrijski ojam i ne definiše se. Prava je u rostoru određena jednom svojom tačkom i vektorom aralelnim sa tom ravom ( vektor aralelnosti). M ( x, y, z ) 3 Posmatrajmo

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012 Iskazna logika 3 Matematička logika u računarstvu Department of Mathematics and Informatics, Faculty of Science,, Serbia novembar 2012 Deduktivni sistemi 1 Definicija Deduktivni sistem (ili formalna teorija)

Διαβάστε περισσότερα

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2.

Sume kvadrata. mn = (ax + by) 2 + (ay bx) 2. Sume kvadrata Koji se prirodni brojevi mogu prikazati kao zbroj kvadrata dva cijela broja? Propozicija 1. Ako su brojevi m i n sume dva kvadrata, onda je i njihov produkt m n takoder suma dva kvadrata.

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D}

radni nerecenzirani materijal za predavanja R(f) = {f(x) x D} Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Neka su D i K bilo koja dva neprazna skupa. Postupak f koji svakom elementu x D pridružuje točno jedan element y K zovemo funkcija

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva Riješei zadaci: Nizovi realih brojeva Nizovi, aritmetički iz, geometrijski iz Fukciju a : N R azivamo beskoači) iz realih brojeva i ozačavamo s a 1, a,..., a,... ili a ), pri čemu je a = a). Aritmetički

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1. TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I Odredi na brojevnoj trigonometrijskoj kružnici točku Et, za koju je sin t =,cost < 0 Za koje realne brojeve a postoji realan broj takav da je sin = a? Izračunaj: sin π tg

Διαβάστε περισσότερα

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1

Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij 16. studenog Zadatak 1 Strukture podataka i algoritmi 1. kolokvij Na kolokviju je dozvoljeno koristiti samo pribor za pisanje i službeni šalabahter. Predajete samo papire koje ste dobili. Rezultati i uvid u kolokvije: ponedjeljak,

Διαβάστε περισσότερα

1 Promjena baze vektora

1 Promjena baze vektora Promjena baze vektora Neka su dane dvije različite uredene baze u R n, označimo ih s A = (a, a,, a n i B = (b, b,, b n Svaki vektor v R n ima medusobno različite koordinatne zapise u bazama A i B Zapis

Διαβάστε περισσότερα

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda

Διαβάστε περισσότερα

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.) Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 29.) Zadatak 1 (1 bodova.) Teorijsko pitanje. (A) Neka je G R m n, uz m n, pravokutna matrica koja ima puni rang po stupcima, tj. rang(g) = n. (a) Napišite puni

Διαβάστε περισσότερα

Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu

Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu Osječki matematički list 000), 5 9 5 Više dokaza jedne poznate trigonometrijske nejednakosti u trokutu Šefket Arslanagić Alija Muminagić Sažetak. U radu se navodi nekoliko različitih dokaza jedne poznate

Διαβάστε περισσότερα

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011. Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika Monotonost i ekstremi Katica Jurasić Rijeka, 2011. Ishodi učenja - predavanja Na kraju ovog predavanja moći ćete:,

Διαβάστε περισσότερα

3 Populacija i uzorak

3 Populacija i uzorak 3 Populacija i uzorak 1 3.1 Slučajni uzorak X varijabla/stat. obilježje koje izučavamo Cilj statističke analize na osnovi uzorka izvesti odredene zaključke o (populacijskoj) razdiobi od X 2 Primjer 3.1.

Διαβάστε περισσότερα

( , 2. kolokvij)

( , 2. kolokvij) A MATEMATIKA (0..20., 2. kolokvij). Zadana je funkcija y = cos 3 () 2e 2. (a) Odredite dy. (b) Koliki je nagib grafa te funkcije za = 0. (a) zadanu implicitno s 3 + 2 y = sin y, (b) zadanu parametarski

Διαβάστε περισσότερα

Mate Vijuga: Rijeseni zadaci iz matematike za srednju skolu

Mate Vijuga: Rijeseni zadaci iz matematike za srednju skolu 16. UVOD U STATISTIKU Statistika je nauka o sakupljanju i analizi sakupljenih podatka u cilju donosenja zakljucaka o mogucem toku ili obliku neizvjesnosti koja se obradjuje. Frekventna distribucija - je

Διαβάστε περισσότερα

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka.

Neka je a 3 x 3 + a 2 x 2 + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka. Neka je a 3 x 3 + a x + a 1 x + a 0 = 0 algebarska jednadžba trećeg stupnja. Rješavanje ove jednadžbe sastoji se od nekoliko koraka. 1 Normiranje jednadžbe. Jednadžbu podijelimo s a 3 i dobivamo x 3 +

Διαβάστε περισσότερα

Kaskadna kompenzacija SAU

Kaskadna kompenzacija SAU Kaskadna kompenzacija SAU U inženjerskoj praksi, naročito u sistemima regulacije elektromotornih pogona i tehnoloških procesa, veoma često se primenjuje metoda kaskadne kompenzacije, u čijoj osnovi su

Διαβάστε περισσότερα

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 1 2 3 4 5 Σ jmbag smjer studija Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 7. 11. 2012. 1. (10 bodova) Neka je dano preslikavanje s : R 2 R 2 R, s (x, y) = (Ax y), pri čemu je A: R 2 R 2 linearan operator oblika

Διαβάστε περισσότερα

GLAZBENA UMJETNOST. Rezultati državne mature 2010.

GLAZBENA UMJETNOST. Rezultati državne mature 2010. GLAZBENA UJETNOST Rezultati državne mature 2010. Deskriptivna statistika ukupnog rezultata PARAETAR VRIJEDNOST N 112 k 61 72,5 St. pogreška mjerenja 5,06 edijan 76,0 od 86 St. devijacija 15,99 Raspon 66

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A

Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Kontrolni zadatak (Tačka, prava, ravan, diedar, poliedar, ortogonalna projekcija), grupa A Ime i prezime: 1. Prikazane su tačke A, B i C i prave a,b i c. Upiši simbole Î, Ï, Ì ili Ë tako da dobijeni iskazi

Διαβάστε περισσότερα

Izbor statističkih testova Ana-Maria Šimundić

Izbor statističkih testova Ana-Maria Šimundić Izbor statističkih testova Ana-Maria Šimundić Klinički zavod za kemiju Klinička jedinica za medicinsku biokemiju s analitičkom toksikologijom KBC Sestre milosrdnice Izbor statističkog testa Tajna dobrog

Διαβάστε περισσότερα

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare Za mnoge reakcije vrijedi Arrheniusova jednadžba, koja opisuje vezu koeficijenta brzine reakcije i temperature: K = Ae Ea/(RT ). - T termodinamička temperatura (u K), - R = 8, 3145 J K 1 mol 1 opća plinska

Διαβάστε περισσότερα

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je,

PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI. Sama definicija parcijalnog izvoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, PARCIJALNI IZVODI I DIFERENCIJALI Sama definicija parcijalnog ivoda i diferencijala je malo teža, mi se njome ovde nećemo baviti a vi ćete je, naravno, naučiti onako kako vaš profesor ahteva. Mi ćemo probati

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

IZVODI ZADACI (I deo) IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a

Διαβάστε περισσότερα

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama.

Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. Apsolutno neprekidne raspodele Raspodele apsolutno neprekidnih sluqajnih promenljivih nazivaju se apsolutno neprekidnim raspodelama. a b Verovatno a da sluqajna promenljiva X uzima vrednost iz intervala

Διαβάστε περισσότερα

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA

SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA SISTEMI NELINEARNIH JEDNAČINA April, 2013 Razni zapisi sistema Skalarni oblik: Vektorski oblik: F = f 1 f n f 1 (x 1,, x n ) = 0 f n (x 1,, x n ) = 0, x = (1) F(x) = 0, (2) x 1 0, 0 = x n 0 Definicije

Διαβάστε περισσότερα

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A.

a M a A. Može se pokazati da je supremum (ako postoji) jedinstven pa uvodimo oznaku sup A. 3 Infimum i supremum Definicija. Neka je A R. Kažemo da je M R supremum skupa A ako je (i) M gornja meda skupa A, tj. a M a A. (ii) M najmanja gornja meda skupa A, tj. ( ε > 0)( a A) takav da je a > M

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja

radni nerecenzirani materijal za predavanja Matematika 1 Funkcije radni nerecenzirani materijal za predavanja Definicija 1. Kažemo da je funkcija f : a, b R u točki x 0 a, b postiže lokalni minimum ako postoji okolina O(x 0 ) broja x 0 takva da je

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE

POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE **** MLADEN SRAGA **** 011. UNIVERZALNA ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE SKUP REALNIH BROJEVA α Autor: MLADEN SRAGA Grafički urednik: BESPLATNA - WEB-VARIJANTA Tisak: M.I.M.-SRAGA

Διαβάστε περισσότερα

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

41. Jednačine koje se svode na kvadratne . Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k

Διαβάστε περισσότερα

Matematička analiza 1 dodatni zadaci

Matematička analiza 1 dodatni zadaci Matematička analiza 1 dodatni zadaci 1. Ispitajte je li funkcija f() := 4 4 5 injekcija na intervalu I, te ako jest odredite joj sliku i inverz, ako je (a) I = [, 3), (b) I = [1, ], (c) I = ( 1, 0].. Neka

Διαβάστε περισσότερα

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA

POVRŠINA TANGENCIJALNO-TETIVNOG ČETVEROKUTA POVRŠIN TNGENIJLNO-TETIVNOG ČETVEROKUT MLEN HLP, JELOVR U mnoštvu mnogokuta zanimljiva je formula za površinu četverokuta kojemu se istoobno može upisati i opisati kružnica: gje su a, b, c, uljine stranica

Διαβάστε περισσότερα

Dijagonalizacija operatora

Dijagonalizacija operatora Dijagonalizacija operatora Problem: Može li se odrediti baza u kojoj zadani operator ima dijagonalnu matricu? Ova problem je povezan sa sljedećim pojmovima: 1 Karakteristični polinom operatora f 2 Vlastite

Διαβάστε περισσότερα

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA

ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA **** IVANA SRAGA **** 1992.-2011. ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE POTPUNO RIJEŠENI ZADACI PO ŽUTOJ ZBIRCI INTERNA SKRIPTA CENTRA ZA PODUKU α M.I.M.-Sraga - 1992.-2011.

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4

( ) ( ) 2 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET. Zadaci za pripremu polaganja kvalifikacionog ispita iz Matematike. 1. Riješiti jednačine: 4 UNIVERZITET U ZENICI POLITEHNIČKI FAKULTET Riješiti jednačine: a) 5 = b) ( ) 3 = c) + 3+ = 7 log3 č) = 8 + 5 ć) sin cos = d) 5cos 6cos + 3 = dž) = đ) + = 3 e) 6 log + log + log = 7 f) ( ) ( ) g) ( ) log

Διαβάστε περισσότερα

VJEROJATNOST I STATISTIKA Popravni kolokvij - 1. rujna 2016.

VJEROJATNOST I STATISTIKA Popravni kolokvij - 1. rujna 2016. Broj zadataka: 5 Vrijeme rješavanja: 120 min Ukupan broj bodova: 100 Zadatak 1. (a) Napišite aksiome vjerojatnosti ako je zadan skup Ω i σ-algebra F na Ω. (b) Dokažite iz aksioma vjerojatnosti da za A,

Διαβάστε περισσότερα

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo

PRIMJER 3. MATLAB filtdemo PRIMJER 3. MATLAB filtdemo Prijenosna funkcija (IIR) Hz () =, 6 +, 3 z +, 78 z +, 3 z +, 53 z +, 3 z +, 78 z +, 3 z +, 6 z, 95 z +, 74 z +, z +, 9 z +, 4 z +, 5 z +, 3 z +, 4 z 3 4 5 6 7 8 3 4 5 6 7 8

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

APROKSIMACIJA FUNKCIJA APROKSIMACIJA FUNKCIJA Osnovni koncepti Gradimir V. Milovanović MF, Beograd, 14. mart 2011. APROKSIMACIJA FUNKCIJA p.1/46 Osnovni problem u TA Kako za datu funkciju f iz velikog prostora X naći jednostavnu

Διαβάστε περισσότερα

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla

XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti. 4. Stabla XI dvoqas veжbi dr Vladimir Balti 4. Stabla Teorijski uvod Teorijski uvod Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Definicija 5.7.1. Stablo je povezan graf bez kontura. Primer 5.7.1. Sva stabla

Διαβάστε περισσότερα

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =

2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log = ( > 0, 0)!" # > 0 je najčešći uslov koji postavljamo a još je,, > 0 se zove numerus (aritmand), je osnova (baza). 0.. ( ) +... 7.. 8. Za prelazak na neku novu bazu c: 9. Ako je baza (osnova) 0 takvi se

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1.

Pismeni ispit iz matematike Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: ( ) + 1. Pismeni ispit iz matematike 0 008 GRUPA A Riješiti sistem jednačina i diskutovati rješenja sistema u zavisnosti od parametra: λ + z = Ispitati funkciju i nacrtati njen grafik: + ( λ ) + z = e Izračunati

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJA TROKUTA

TRIGONOMETRIJA TROKUTA TRIGONOMETRIJA TROKUTA Standardne oznake u trokutuu ABC: a, b, c stranice trokuta α, β, γ kutovi trokuta t,t,t v,v,v s α,s β,s γ R r s težišnice trokuta visine trokuta simetrale kutova polumjer opisane

Διαβάστε περισσότερα

TROŠAK KAPITALA Predmet: Upravljanje finansijskim odlukama i rizicima Profesor: Dr sci Sead Mušinbegovid Fakultet za menadžment i poslovnu ekonomiju

TROŠAK KAPITALA Predmet: Upravljanje finansijskim odlukama i rizicima Profesor: Dr sci Sead Mušinbegovid Fakultet za menadžment i poslovnu ekonomiju TROŠAK KAPITALA Predmet: Upravljanje finansijskim odlukama i rizicima Profesor: Dr sci Sead Mušinbegovid Fakultet za menadžment i poslovnu ekonomiju Sadržaj predavnaja: Trošak kapitala I. Trošak duga II.

Διαβάστε περισσότερα

STATISTIKA S M E I M N I AR R 7 : METODE UZORKA

STATISTIKA S M E I M N I AR R 7 : METODE UZORKA Fakultet za menadžment u turizmu i ugotiteljtvu, Opatija Sveučilišni preddiplomki tudij Polovna ekonomija u turizmu i ugotiteljtvu Noitelj kolegija: Prof. dr. c. Suzana Marković Aitentica: Jelena Komšić

Διαβάστε περισσότερα

Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA. Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke.

Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA. Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke. Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke. 1. Duljine dijagonala paralelograma jednake su 6,4 cm i 11 cm, a duljina jedne njegove

Διαβάστε περισσότερα

Uvod u teoriju brojeva

Uvod u teoriju brojeva Uvod u teoriju brojeva 2. Kongruencije Borka Jadrijević Borka Jadrijević () UTB 2 1 / 25 2. Kongruencije Kongruencija - izjava o djeljivosti; Teoriju kongruencija uveo je C. F. Gauss 1801. De nicija (2.1)

Διαβάστε περισσότερα

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI

III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI III VEŽBA: URIJEOVI REDOVI 3.1. eorijska osnova Posmatrajmo neki vremenski kontinualan signal x(t) na intervalu definisati: t + t t. ada se može X [ k ] = 1 t + t x ( t ) e j 2 π kf t dt, gde je f = 1/.

Διαβάστε περισσότερα

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju

Διαβάστε περισσότερα

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO

Matematičke metode u marketingumultidimenzionalno skaliranje. Lavoslav ČaklovićPMF-MO Matematičke metode u marketingu Multidimenzionalno skaliranje Lavoslav Čaklović PMF-MO 2016 MDS Čemu služi: za redukciju dimenzije Bazirano na: udaljenosti (sličnosti) među objektima Problem: Traži se

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Vidosava Šimić 22. prosinca 2009. Domena funkcije dvije varijable Ako je zadano pridruživanje (x, y) z = f(x, y), onda se skup D = {(x, y) ; f(x, y) R} R 2 naziva

Διαβάστε περισσότερα

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.

VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno. JŽ 3 POLAN TANZSTO ipolarni tranzistor se sastoji od dva pn spoja kod kojih je jedna oblast zajednička za oba i naziva se baza, slika 1 Slika 1 ipolarni tranzistor ima 3 izvoda: emitor (), kolektor (K)

Διαβάστε περισσότερα

4. MJERE DISPERZIJE. Josipa Perkov, prof., pred. 1

4. MJERE DISPERZIJE. Josipa Perkov, prof., pred. 1 4. MJERE DISPERZIJE Josipa Perkov, prof., pred. 1 Kod mnogih mjerenja se može opaziti da se rezultati grupiraju i skupljaju oko jedne srednje vrijednosti Srednja vrijednost dobro reprezentira rezultate

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

5. Karakteristične funkcije 5. Karakteristične funkcije Profesor Milan Merkle emerkle@etf.rs milanmerkle.etf.rs Verovatnoća i Statistika-proleće 2018 Milan Merkle Karakteristične funkcije ETF Beograd 1 / 10 Definicija Karakteristična

Διαβάστε περισσότερα

4. poglavlje (korigirano) LIMESI FUNKCIJA

4. poglavlje (korigirano) LIMESI FUNKCIJA . Limesi funkcija (sa svim korekcijama) 69. poglavlje (korigirano) LIMESI FUNKCIJA U ovom poglavlju: Neodređeni oblik Neodređeni oblik Neodređeni oblik Kose asimptote Neka je a konačan realan broj ili

Διαβάστε περισσότερα

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta.

Cauchyjev teorem. Postoji više dokaza ovog teorema, a najjednostvniji je uz pomoć Greenove formule: dxdy. int C i Cauchy Riemannovih uvjeta. auchyjev teorem Neka je f-ja f (z) analitička u jednostruko (prosto) povezanoj oblasti G, i neka je zatvorena kontura koja čitava leži u toj oblasti. Tada je f (z)dz = 0. Postoji više dokaza ovog teorema,

Διαβάστε περισσότερα

konst. Električni otpor

konst. Električni otpor Sveučilište J. J. Strossmayera u sijeku Elektrotehnički fakultet sijek Stručni studij Električni otpor hmov zakon Pri protjecanju struje kroz vodič pojavljuje se otpor. Georg Simon hm je ustanovio ovisnost

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo

IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu Trigonometrijske jednačine i nejednačine. Zadaci koji se rade bez upotrebe trigonometrijskih formula. 00. FF cos x sin x

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

Računarska grafika. Rasterizacija linije Računarska grafika Osnovni inkrementalni algoritam Drugi naziv u literaturi digitalni diferencijalni analizator (DDA) Pretpostavke (privremena ograničenja koja se mogu otkloniti jednostavnim uopštavanjem

Διαβάστε περισσότερα

UVOD DEFINICIJA: Statistika planiranje i provođenje pokusa skupljanje podataka interpretacija

UVOD DEFINICIJA: Statistika planiranje i provođenje pokusa skupljanje podataka interpretacija OSNOVE STATISTIKE UVOD DEFINICIJA: Statistika je grana matematike koja obuhvaća sakupljanje, analizu, interpretaciju i prezentaciju podataka te izradu predviđanja koja se temelje na tim podacima. Smatra

Διαβάστε περισσότερα

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE INTELIGENTNO UPRAVLJANJE Fuzzy sistemi zaključivanja Vanr.prof. Dr. Lejla Banjanović-Mehmedović Mehmedović 1 Osnovni elementi fuzzy sistema zaključivanja Fazifikacija Baza znanja Baze podataka Baze pravila

Διαβάστε περισσότερα

DUALNOST. Primjer. 4x 1 + x 2 + 3x 3. max x 1 + 4x 2 1 3x 1 x 2 + x 3 3 x 1 0, x 2 0, x 3 0 (P ) 1/9. Back FullScr

DUALNOST. Primjer. 4x 1 + x 2 + 3x 3. max x 1 + 4x 2 1 3x 1 x 2 + x 3 3 x 1 0, x 2 0, x 3 0 (P ) 1/9. Back FullScr DUALNOST Primjer. (P ) 4x 1 + x 2 + 3x 3 max x 1 + 4x 2 1 3x 1 x 2 + x 3 3 x 1 0, x 2 0, x 3 0 1/9 DUALNOST Primjer. (P ) 4x 1 + x 2 + 3x 3 max x 1 + 4x 2 1 3x 1 x 2 + x 3 3 x 1 0, x 2 0, x 3 0 1/9 (D)

Διαβάστε περισσότερα

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1;

π π ELEKTROTEHNIČKI ODJEL i) f (x) = x 3 x 2 x + 1, a = 1, b = 1; 1. Provjerite da funkcija f definirana na segmentu [a, b] zadovoljava uvjete Rolleova poučka, pa odredite barem jedan c a, b takav da je f '(c) = 0 ako je: a) f () = 1, a = 1, b = 1; b) f () = 4, a =,

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1

Διαβάστε περισσότερα

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele: Deo 2: Rešeni zadaci 135 Vrednost integrala je I = 2.40407 42. Napisati program za izračunavanje koeficijenta proste linearne korelacije (Pearsonovog koeficijenta) slučajnih veličina X = (x 1,..., x n

Διαβάστε περισσότερα

Sortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort

Sortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort Sortiranje prebrajanjem (Counting sort) i Radix Sort 15. siječnja 2016. Ante Mijoč Uvod Teorem Ako je f(n) broj usporedbi u algoritmu za sortiranje temeljenom na usporedbama (eng. comparison-based sorting

Διαβάστε περισσότερα

GRAĐEVINSKI FAKULTET SVEUČILIŠTE U RIJECI. Specijalistički diplomski stručni studij građevinarstva NORMALNA RAZDIOBA.

GRAĐEVINSKI FAKULTET SVEUČILIŠTE U RIJECI. Specijalistički diplomski stručni studij građevinarstva NORMALNA RAZDIOBA. GRAĐEVINSKI FAKULTET SVEUČILIŠTE U RIJECI Specijalistički diplomski stručni studij građevinarstva NORMALNA RAZDIOBA Seminarski rad KOLEGIJ: Odabrana poglavlja inženjerske matematike AKADEMSKA GODINA: 2016/2017

Διαβάστε περισσότερα

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova)

- pravac n je zadan s točkom T(2,0) i koeficijentom smjera k=2. (30 bodova) MEHANIKA 1 1. KOLOKVIJ 04/2008. grupa I 1. Zadane su dvije sile F i. Sila F = 4i + 6j [ N]. Sila je zadana s veličinom = i leži na pravcu koji s koordinatnom osi x zatvara kut od 30 (sve komponente sile

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1.

Funkcija gustoće neprekidne slučajne varijable ima dva bitna svojstva: 1. Nenegativnost: f(x) 0, x R, 2. Normiranost: f(x)dx = 1. σ-algebra skupova Definicija : Neka je Ω neprazan skup i F P(Ω). Familija skupova F je σ-algebra skupova na Ω ako vrijedi:. F, 2. A F A C F, 3. A n, n N} F n N A n F. Borelova σ-algebra Definicija 2: Neka

Διαβάστε περισσότερα

21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI

21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI 21. ŠKOLSKO/OPĆINSKO/GRADSKO NATJECANJE IZ GEOGRAFIJE 2014. GODINE 8. RAZRED TOČNI ODGOVORI Bodovanje za sve zadatke: - boduju se samo točni odgovori - dodatne upute navedene su za pojedine skupine zadataka

Διαβάστε περισσότερα

1.4 Tangenta i normala

1.4 Tangenta i normala 28 1 DERIVACIJA 1.4 Tangenta i normala Ako funkcija f ima derivaciju u točki x 0, onda jednadžbe tangente i normale na graf funkcije f u točki (x 0 y 0 ) = (x 0 f(x 0 )) glase: t......... y y 0 = f (x

Διαβάστε περισσότερα

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA

FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA : MAKSIMALNA BRZINA Maksimalna brzina kretanja F O (N) F OI i m =i I i m =i II F Oid Princip određivanja v MAX : Drugi Njutnov zakon Dokle god je: F O > ΣF otp vozilo ubrzava Kada postane: F O = ΣF otp

Διαβάστε περισσότερα

Aritmetička sredina Medijan Mod. Harmonijska sredina

Aritmetička sredina Medijan Mod. Harmonijska sredina MJERE CENTRALNE TENDENCIJE Aritmetička sredina Medijan Mod Geometrijska sredina Harmonijska sredina MJERA CENTRALNE TENDENCIJE ili središnja vrijednost jest brojčana vrijednost koja reprezentira skupinu

Διαβάστε περισσότερα

Slučajne varijable. Diskretna slučajna varijabla X je promjenjiva veličina koja poprima vrijednosti iz skupa

Slučajne varijable. Diskretna slučajna varijabla X je promjenjiva veličina koja poprima vrijednosti iz skupa Slučajne varijable Statistički podaci su distribuirani po odredenoj zakonitosti. Za matematičko (apstraktno) opisivanje te zakonitosti potrebno je definirati slučajnu varijablu kojoj pripada odredena razdioba

Διαβάστε περισσότερα

Konstruisanje. Dobro došli na... SREDNJA MAŠINSKA ŠKOLA NOVI SAD DEPARTMAN ZA PROJEKTOVANJE I KONSTRUISANJE

Konstruisanje. Dobro došli na... SREDNJA MAŠINSKA ŠKOLA NOVI SAD DEPARTMAN ZA PROJEKTOVANJE I KONSTRUISANJE Dobro došli na... Konstruisanje GRANIČNI I KRITIČNI NAPON slajd 2 Kritični naponi Izazivaju kritične promene oblika Delovi ne mogu ispravno da vrše funkciju Izazivaju plastične deformacije Može doći i

Διαβάστε περισσότερα

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

( x) ( ) ( ) ( x) ( ) ( x) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Zadatak 08 (Vedrana, maturantica) Je li unkcija () = cos (sin ) sin (cos ) parna ili neparna? Rješenje 08 Funkciju = () deiniranu u simetričnom području a a nazivamo: parnom, ako je ( ) = () neparnom,

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

Elementi spektralne teorije matrica Elementi spektralne teorije matrica Neka je X konačno dimenzionalan vektorski prostor nad poljem K i neka je A : X X linearni operator. Definicija. Skalar λ K i nenula vektor u X se nazivaju sopstvena

Διαβάστε περισσότερα