Vaje za statistiko 2011/12

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Vaje za statistiko 2011/12"

Transcript

1 Vaje za statistiko 2011/12 asistent Emil Polajnar 1. Določi populacijo in spremenljivke. Za spremenljivke določi tudi tip izražanja (opisna, številska) ter tip merske lestvice. a.) Izberemo slučajni vzorec oglasnih sporočil za televizijo v Sloveniji. Zanima nas povprečna dolžina oglasnega sporočila merjeno v sekundah. b.) Slučajni vzorec otrok vključenih v vrtec vprašamo po starosti in najbolj priljubljeni znamki kosmičev. c.) Eno izmed vprašanj v SJM 2009/1 je bilo: V Sloveniji smo novembra 2008 spremenili kazensko zakonodajo. V novem kazenskem zakoniku je predvidena kazen dosmrtnega zapora. Ali se z uvedbo kazni dosmrtnega zapora strinjate ali ne strinjate? Možni odgovori so: 1 se strinjam; 2 se ne strinjam; 8 ne vem, neodločen; 9 brez odgovora. d.) Slučajni vzorec vojakov SV povprašamo po njihovem činu. e.) Zanimajo nas nakupovalne navade slovenskih študentk. V nakupovalnem središču jih pred trgovino z oblekami povprašamo o njihovi letnici rojstva in porabljenem znesku v trgovini. f.) Študente na FDV vprašamo po njihovi športni aktivnosti. Na vprašanje o pogostosti ukvarjanja s športom so možni odgovori: nikoli, redko, pogosto in vsak dan. g.) Hišna številka in število gospodinjstev v hiši za neko naselje. 2. V šolskem letu 2010/11 se je v drugi letnik na katerikoli smeri na FDV vpisalo 537 študentov, in sicer se jih je 10 vpisalo prvič, 460 pogojno (brez enega ali dveh izpitov) in 67 ponovno. Izračunaj relativne frekvence in porazdelitev grafično prikaži s strukturnim krogom. 1

2 3. Za šolsko leto 2010/11 so zbrani podatki o vpisu po različnih smereh na FDV. Frekvenčno porazdelitev grafično prikaži s strukturnimi stolpci. smer vpisani AP 64 APJU 69 AS 54 DI-VSP 59 DI-UNI 52 EŠ 72 KULT 56 MKŠ 61 MO 63 NOV 58 OBR 57 SOC-KM 64 TKOJ Za neko gimnazijo z 200 dijaki so v naslednji frekvenčni tabeli zbrani podatki o končnem uspehu na maturi. Nariši histogram in poligon za frekvenčno porazdelitev. Kakšne oblike je porazdelitev? ocena frekvenca V frekvenčni tabeli so zbrani podatki za višino 110 študentov prvega letnika. Nariši histogram in ogivo. Kakšne oblike je porazdelitev? višina [cm] frekvenca 145 pod pod pod pod pod pod

3 6. Podane so naslednje vrednosti a.) Izračunaj prvi kvartil. b.) Izračunaj osmi decil. c.) Izračunaj deveti centil. d.) Kolikšen del ranžirne vrste ima vrednost manjšo od 13? 7. Na populaciji izmerimo naslednje vrednosti a.) Izračunaj aritmetično sredino (povprečje). b.) Izračunaj mediano. c.) Izračunaj modus. d.) Izračunaj variacijski razmik. e.) Izračunaj povprečni absolutni odklon od mediane. f.) Izračunaj kvartilni odklon. g.) Izračunaj standardni odklon. h.) Izračunaj koeficient variacije. 8. Življenjska doba v mesecih za 50 morskih prašičkov je zbrana v naslednji frekvenčni tabeli. Izračunaj modus in ga grafično preveri. Sestavi še frekvenčno tabelo z razredi širine 20 in ponovno izračunaj modus. življenjska doba frekvenca 20 pod pod pod pod pod pod 80 4 življenjska doba frekvenca 20 pod pod pod 80 3

4 9. Vzreditelje mačk smo povprašali, koliko mladičkov je bilo v zadnjem leglu. Podatki so na voljo za populacijo 40 mačjih družin. Izračunaj aritmetično sredino (povprečje) in standardni odklon. število mladičkov frekvenca Za vse države sveta imamo za leto 2010 podatek o gostoti prebivalcev na kvadratni kilometer (UN, World Population Prospects, the 2010 Revision). Med seboj želimo primerjati Afriko in Latinsko Ameriko. V Afriki je za 57 držav povprečna gostota 95.0 prebivalcev na kvadratni kilometer s standardnim odklonom Najbolj poseljena država v Afriki je Mauritius (636.9) in najmanj poseljena Zahodna Sahara (2.0). V Latinski Ameriki je za 46 držav povprečna gostota prebivalcev na kvadratni kilometer s standardnim odklonom Najbolj poseljena država v Latinski Ameriki je Barbados (635.6), medtem ko so najmanj poseljeni Falklandski otoki (0.25). a.) V kateri skupini držav je variabilnost v gostoti prebivalcev večja? b.) Med afriškimi državami izberemo Malavi (125.8) in med latinsko-ameriškimi državami Gvatemalo (132.1). Katera država je relativno bolj poseljena? 11. Slučajna spremenljivka Z je porazdeljena standardizirano normalno. Izračunaj verjetnosti za naslednje izraze. a.) P( 0.80 < Z < 1.23) b.) P(Z < 0.55) c.) P(Z > 1.96) d.) P( 2.58 < Z < 1.65) 12. Slučajna spremenljivka Z je porazdeljena standardizirano normalno. Določi vrednost z. a.) P(0 < Z < z) = 0.40 b.) P(Z < z) = 0.35 c.) P(Z < z) = 0.99 d.) P( z < Z < z) =

5 13. Za 193 držav sveta imamo za leto 2009 podatek o pričakovani življenjski dobi (WHO). Povprečna pričakovana življenjska doba za vse države je znašala 69 let s standardnim odklonom 9.7 leta. Pričakovana življenjska doba je bila najdaljša na Japonskem in v San Marinu (83 let) ter najkrajša v Malaviju (47 let), medtem ko je bila v Sloveniji pričakovana življenjska doba 79 let. a.) Izračunaj verjetnost in število držav, kjer je: pričakovana življenjska doba krajša od 55 let. pričakovana življenjska doba med 60 in 75 let. pričakovana življenjska doba večja 65 let. b.) Kolikšna je pričakovana življenjska doba v 15% držav z najdaljšo pričakovano življenjsko dobo? c.) Kolikšna je pričakovana življenjska doba v 5% držav z najkrajšo pričakovano življenjsko dobo? stevilo drzav pricakovana zivljenjska doba 5

6 14. Rodnost ženske je število otrok, ki bi jih imela ženska v celotni rodni dobi ob trenutni stopnji rodnosti v državi. Na voljo imamo podatke za 196 držav sveta (UN Statistics Division). Povprečna izračunana rodnost za obdobje za vse države je 2.71 s standardnim odklonom Rodnost ženske za to obdobje je najvišja v Nigru (6.86) in najnižja v Hong Kongu (1.01). V Sloveniji je rodnost 1.47 otroka na žensko v rodni dobi. a.) Na populaciji vseh držav izberemo vzorec 64 držav in izračunamo vzorčno povprečje. Kakšna je standardna napaka vzorčne aritmetične sredine? Kakšna je porazdelitev za vzorčno aritmetično sredino? b.) Kakšna je verjetnost, da dobimo vzorec 64 držav s povprečno rodnostjo več kot 3 otroke na žensko? c.) Na nekem vzorcu 64 držav smo dobili za povprečno rodnost 2.37 in standardni odklon Izračunaj 95% interval zaupanja za populacijsko aritmetično sredino. Ali zajamemo pravo populacijsko vrednost? d.) V spodnji tabeli so podatki o rodnosti za vzorec 9 držav. Izračunaj povprečno rodnost in standardni odklon na vzorcu ter izračunaj 95% interval zaupanja za populacijsko aritmetično sredino. Ali zajamemo pravo populacijsko vrednost? država rodnost Alžirija Eritreja Francoska Polinezija Gvajana Kazahstan Mikronezija Niger Sao Tome in Principe Surinam e.) S pomočjo vzorca bi radi v letu 2012 ocenili povprečno rodnost ženske za vse države sveta. Iz pretekle raziskave poznamo pravo populacijsko vrednost za standardni odklon (σ = 1.28). Najmanj kako velik vzorec držav moramo izbrati, da bomo pri 5% tveganju od prave populacijske aritmetične sredine oddaljeni za manj kot 0.25 otroka na žensko v rodni dobi? 6

7 15. Za 207 držav sveta imamo na voljo podatke o deležu prebivalcev mlajših od 15 let (UN Statistics Division). V letu 2010 je bilo v Sloveniji mlajših od 15 let 13.84% prebivalcev. a.) V Sloveniji izberemo vzorec 800 prebivalcev in izračunamo vzorčni delež mlajših od 15 let. Kakšna je standardna napaka vzorčnega deleža? Kakšna je porazdelitev za vzorčni delež? b.) Kakšna je verjetnost, da na vzorcu 800 prebivalcev dobimo delež mlajših od 15 let, ki je večji od 15.5%? c.) Na nekem vzorcu 800 prebivalcev je bil povprečni delež mlajših od 15 let 12.5%. Izračunaj 99% interval zaupanja za populacijski delež. Ali zajamemo pravi populacijski delež? d.) Iz raziskave poznamo pravi populacijski delež. Najmanj kako velik vzorec moramo izbrati, da bo pri 1% tveganju razlika med populacijskim in vzorčnim deležem manjša kot 2.5 odstotne točke? 16. Za države v Evropi in Afriki imamo za leto 2007 podatek o količini pšenice, ki je na voljo v posamezni državi, v enotah kg/prebivalca/leto (FAOSTAT). Povprečna količina pšenice za 39 držav v Evropi je znašala 98.9 kg/prebivalca/leto s standardnim odklonom Najmanj pšenice je bilo na voljo v Srbiji (47.9) in največ na Malti (166.2), medtem ko je bilo v Sloveniji na voljo 93.1 kg pšenice na prebivalca na leto. Povprečna količina pšenice za 51 držav v Afriki je znašala 43.2 kg/prebivalca/leto s standardnim odklonom Najmanj pšenice je bilo na voljo v Burundiju (2.0) in največ v Tuniziji (201.7). Iz Evrope vzamemo vzorec 30 držav in iz Afrike vzorec 40 držav. a.) Izračunamo razliko vzorčnih aritmetičnih sredin. Kakšna je standardna napaka razlike vzorčnih aritmetičnih sredin? Kakšna je porazdelitev za razliko vzorčnih aritmetičnih sredin? b.) Kakšna je verjetnost, da je na omenjenih vzorcih razlika med povprečjem evropskih in afriških držav manjša od 60 kg/prebivalca/leto? 17. Za leto 2008 so na voljo podatki o pismenosti odraslih prebivalcev (15+ let) med moškimi in ženskami (UN Statistics Division). V Vietnamu je bilo tega leta med moškimi 95.1% in med ženskami 90.2% pismenih odraslih. Med odraslimi prebivalci smo izbrali vzorec 250 moških in 300 žensk. a.) Kakšna je standardna napaka za razliko vzorčnih deležev? Kakšna je porazdelitev razlike vzorčnih deležev? b.) Kakšna je verjetnost, da je na omenjenih vzorcih delež pismenih odraslih večji med ženskami kot med moškimi? 7

8 18. Za leto 2007 so na voljo podatki o stopnji smrtnosti (število smrti na prebivalcev) zaradi prometnih nesreč za 158 držav sveta (WHO). Na vzorcu 49 držav je bila povprečna stopnja smrtnosti zaradi prometnih nesreč 18.1 s standardnim odklonom Ob 5% stopnji značilnosti preveri, ali je povprečna stopnja smrtnosti za vse države sveta manjša od 20. Opomba. Za 158 držav na svetu je bila povprečna stopnja smrtnosti zaradi prometnih nesreč 20.2 Stopnja smrtnosti je bila največja v Eritreji (48.4) in najmanjša na Marshallovih otokih (1.7), medtem ko je bila v Sloveniji ZadržavevEvropiinAfrikiimamozaleto2008podatekokoličiniuvoženih datljev (FAOSTAT). Iz Evrope imamo na voljo vzorec 30 držav, za katere je povprečna količina uvoženih datljev 2639 ton s standardnim odklonom 5250 ton. Iz Afrike imamo na voljo vzorec 35 držav, za katere je povprečna količina uvoženih datljev 1419 ton s standardnim odklonom 6927 ton. Ob 1% stopnji značilnosti preveri, ali evropske in afriške države uvozijo različno količino datljev. 20. Za 207 držav sveta imamo na voljo podatke o deležu prebivalcev mlajših od 15 let (UN Statistics Division). V Hondurasu smo izbrali vzorec 400 oseb, od katerih jih je bilo 126 mlajših od 15 let. Ali lahko ob 10% stopnji značilnosti trdimo, da je bil delež mlajših od 15 let v Hondurasu manjši od 35%? Opomba. Leta 2010 je bilo v Hondurasu 36.8% prebivalcev mlajših od 15 let. 21. Za leto 2008 so na voljo podatki o pismenosti odraslih prebivalcev (15+ let) med moškimi in ženskami (UN Statistics Division). Na Jamajki smo med odraslimi prebivalci anketirali 86 moških, od katerih jih je bilo 71 pismenih, in 119 žensk, od katerih jih je bilo 105 pismenih. Ali lahko ob 5% stopnji značilnosti trdimo, da sta deleža pismenih med moškimi in ženskami različna? Opomba. Na Jamajki je bilo leta 2008 med moškimi 80.6% in med ženskami 90.8% pismenih odraslih. 8

9 22. Na voljo so podatki o povprečni ceni v US$ za liter najbolje prodajane vrste bencina za 168 držav sveta (The World Bank). V tabeli so zbrani podatki za vzorec 16 držav. Ali lahko pri 5% stopnji značilnosti trdimo, da je bila povprečna cena za liter bencina večja od $1.25? država US$/liter država US$/liter Avstralija 1.27 Mjanmar 0.80 Bangladeš 1.09 Nemčija 1.90 Belgija 1.87 Nova Zelandija 1.47 Hrvaška 1.59 Peru 1.41 Islandija 1.71 Poljska 1.57 Izrael 1.85 Portugalska 1.85 Jordanija 1.04 Tanzanija 1.22 Kitajska 1.11 Uzbekistan 0.92 Opomba. Za 168 držav sveta je bila povprečna cena za liter bencina $ Liter bencina je bil najdražji v Eritreji ($2.54) in najcenejši v Venezueli ($0.023), medtem ko je bila v Sloveniji cena za liter bencina $ Za države sveta so na voljo podatki o številu avtomobilov na 1000 prebivalcev za leto 2007 (The World Bank). Iz skupine evropskih in centralno-azijskih držav vzamemo vzorec 9 držav, medtem ko iz skupine afriških in bližnjevzhodnih držav vzamemo vzorec velikosti 11 držav. Podatki so zbrani v tabeli. Ali lahko pri 1% stopnji značilnosti trdimo, da se je število avtomobilov na 1000 prebivalcev med omenjenima skupinama držav razlikovalo? država avtomobili država avtomobili Avstrija 511 Burundi 2 Azerbajdžan 72 Etiopija 1 Ciper 481 Gana 21 Estonija 390 Izrael 251 Hrvaška 336 Kenija 15 Irska 437 Kuvajt 282 Latvija 398 Namibija 52 Madžarska 300 Oman 174 Nemčija 566 Tanzanija 4 Uganda 3 Zambija 11 Opomba. V 37 evropskih in centralno-azijskih državah je bilo povprečno število avtomobilov na 1000 prebivalcev (Slovenija 505), medtem ko je bilo v 39 afriških in bližnjevzhodnih državah povprečno število avtomobilov na 1000 prebivalcev

10 24. Na poletnih olimpijskih igrah v Pekingu leta 2008 je bilo med dobitnicami vsaj ene medalje 86 držav (International Olympic Committee). Države ustrezno razvrstimo v pet skupin, ki jih simbolizira pet olimpijskih krogov, in za vsako državo zabeležimo najbolj žlahtno odličje, ki ga je dobila. Podatki so zbrani v tabeli. Ali obstaja povezanost med geografsko lego države in žlahtnostjo odličja? Kakšna je moč povezanosti? Domnevo o povezanosti preskusi pri 5% stopnji značilnosti. zlata srebrna bronasta Afrika Amerika Azija Evropa Oceanija Za leto 2009 je za 66 držav sveta na voljo podatek o proizvedeni količini piva in vina v tonah (FAOSTAT). V tabeli so podatki za vzorec 15 držav. Razvrsti države po proizvodnji piva in vina (od najmanjše do največje količine) ter z ustreznim koeficientom pri 5% stopnji značilnosti preveri, ali lahko govorimo o povezanosti med proizvodnjo piva in vina za vse države sveta. država pivo vino rang pivo rang vino Bolgarija Egipt Grčija Hrvaška Kanada Kitajska Kuba Latvija Luksemburg Madagaskar Nova Zelandija Panama Švica Urugvaj Zimbabve Opomba. Za 66 držav sveta znaša Spearmanov koeficient korelacije rangov

11 26. Za 25 držav nastopajočih v finalu Eurosonga leta 2011 imamo ločene podatke o skupnem številu točk pri glasovanju strokovne žirije in telefonskem glasovanju (European Broadcasting Union). Razvrsti države po številu točk od največ do najmanj za vsako glasovanje posebej. Ali lahko sklepamo na enak okus strokovne žirije in prebivalcev Evrope? država žirija televoting Avstrija Azerbajdžan Bosna in Hercegovina Danska Estonija Finska Francija Grčija Gruzija Irska Islandija Italija Litva Madžarska Moldavija Nemčija Romunija Rusija Slovenija Srbija Španija Švedska Švica 53 2 Ukrajina Združeno kraljestvo

12 27. Od uvedbe elektronskih merilnih naprav na atletskih tekmovanjih spremljamo rekordne dosežke pri teku moških na 100 m (Wikipedia, IAAF). V tabeli so podatki za vzorec 8 rekordov, in sicer leto postavitve rekorda ter dosežen čas v sekundah. leto čas [s] a.) Ali obstaja linearna povezanost med spremenljivkama? b.) Ali lahko pri 1% stopnji značilnosti linearno povezanost posplošimo na celotno populacijo (torej na vse rekordne dosežke pri tej disciplini)? c.) Nariši razsevni diagram. Kaj lahko povemo o vplivu koledarskega časa na čas teka na 100m? d.) Izračunaj regresijsko premico in interpretiraj rezultat. e.) S pomočjo regresijske premice napovej rekord za leto Tega leta je bil v resnici postavljen rekordni dosežek 9.79 s. f.) Pri 5% stopnji značilnosti preveri domnevo, ali koledarsko leto negativno vpliva na čas teka na 100m. g.) Kolikšen del variabilnosti v času teka na 100 m uspemo pojasniti s koledarskim časom? h.) Izračunaj standardno napako ocene. 12

13 Rešitve 6. a.) P = 0.25, R = 3, Q 1 = 10 b.) P = 0.80, R = 8.5, D 8 = 22 c.) P = 0.09, R = 1.4, C 9 = 6.8 d.) x = 13, R = 5.67, P = a.) x i = 142, µ = 9.47 b.) Me = 8 c.) Mo = 6 d.) R = 17 e.) x i Me = 58, AD Me = 3.87 f.) Q 1 = 6, Q 3 = 12, Q = 3 g.) (x i µ) 2 = , σ 2 = , σ = 4.65 h.) KV = prvotna tabela Mo = 53.75, tabela s tremi razredi Mo = x i f i = 158, µ = 3.95, (x i µ) 2 f i = 147.9, σ 2 = , σ = a.) KV A = 1.38, KV LA = 1.00, večja je variabilnost med afriškimi državami b.) z A = , z LA = , relativno bolj je poseljen Malavi 13

14 11. a.) P( 0.8 < Z < 1.23) = = b.) P(Z < 0.55) = = c.) P(Z > 1.96) = = d.) P( 2.58 < Z < 1.65) = = a.) P(0 < Z < z) = 0.40 z = 1.28 b.) P(Z < z) = 0.35 z = 0.39 c.) P(Z < z) = 0.99 z = 2.33 d.) P( z < Z < z) = 0.95 z = a.) P(X < 55) = (14 držav), P(60 < X < 75) = (107 držav), P(X > 65) = (127 držav) b.) Pričakovana življenjska doba za 15% držav z najdaljšo pričakovano življenjsko dobo je vsaj 79.1 leta. z = 1.04 c.) Pričakovana življenjska doba za 5% držav z najkrajšo pričakovano življenjsko dobo je največ 53 let. z = a.) SE(X) = 0.16, X N(2.71,0.16) b.) P(X > 3) = P(Z > 1.81) = = c.) SE(X) = 0.124, z α/2 = 1.96, P(2.13 < µ < 2.61) = 0.95 d.) x = 3.20, s = 1.550, t α/2 (8) = 2.31, P(2.01 < µ < 4.39) = 0.95 e.) n

15 15. a.) SE(p) = , p N(0.1384, ) b.) P(p > 0.155) = P(Z > 1.36) = = c.) SE(p) = , z α/2 = 2.58, P( < π < ) = 0.99 d.) n a.) SE(X E X A ) = 9.0, X E X A N(55.7,9.0) b.) P(X E X A < 60) = P(Z < 0.48) = = a.) SE(p M p F ) = 0.022, p M p F N(0.049,0.022) b.) P(p M < p F ) = P(p M p F < 0) = P(Z < 2.23) = = H A : µ < 20, z α = 1.65, SE(X) = 1.43, z e = H A : µ E µ A 0, z α/2 = 2.58, SE(X E X A ) = 1513, z e = H A : π < 0.35, z α = 1.28, SE(p) = 0.024, p = 0.315, z e = H A : π M π F 0, z α/2 = 1.96, p M = 0.826, p F = 0.882, p = 0.859, SE(p M p F ) = 0.049, z e = H A : µ > 1.25, t α (15) = 1.75, x = , s = , SE(X) = 0.091, t e = H A : µ 1 µ 2 0, t α/2 (18) = 2.88, x 1 = 388, s 1 = 145, x 2 = 74, s 2 = 108, s = 125.8, SE(X 1 X 2 ) = 56.5, t e = H A : χ 2 > 0, χ 2 1 α (8) = 15.51, χ2 e = , k = 3, α = , C pop = H A : ρ S 0, t α/2 (13) = 2.16, d 2 i = 200, r S = , t e = d 2 i = 2077, r S =

16 27. a.) x = 2000, s x = , y = , s y = , r xy = b.) H A : ρ 0, t α/2 (6) = 3.71, t e = 9.95 d.) Y = X e.) Y 1999 = 9.81 f.) H A : β < 0, t α (6) = 2.45, t e = 9.95 g.) R = h.) s e =

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE NEPARAMETRIČNI TESTI pregledovanje tabel hi-kvadrat test as. dr. Nino RODE Parametrični in neparametrični testi S pomočjo z-testa in t-testa preizkušamo domneve o parametrih na vzorcih izračunamo statistike,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Osnove sklepne statistike

Osnove sklepne statistike Univerza v Ljubljani Fakulteta za farmacijo Osnove sklepne statistike doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo e-pošta: mitja.kos@ffa.uni-lj.si Intervalna ocena oz. interval zaupanja

Διαβάστε περισσότερα

Osnove statistike. Drago Bokal Oddelek za matematiko in računalništvo Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerza v Mariboru. 1.

Osnove statistike. Drago Bokal Oddelek za matematiko in računalništvo Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerza v Mariboru. 1. Oddelek za matematiko in računalništvo Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerza v Mariboru 1. marec 2010 Obvestila. http://um.fnm.uni-mb.si/ Prosojnice se lahko spremenijo v tednu po predavanjih.

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST 1. * 2. *Galvanski člen z napetostjo 1,5 V požene naboj 40 As. Koliko električnega dela opravi? 3. ** Na uporniku je padec napetosti 25 V. Upornik prejme 750 J dela v 5 minutah.

Διαβάστε περισσότερα

7 Značilnosti poučevanja v razredu

7 Značilnosti poučevanja v razredu 7 Značilnosti poučevanja v razredu Na začetku tega poglavja so predstavljeni podatki o velikosti in sestavi matematičnih razredov, ki bodo pomagali razumeti matematične dosežke učenca ter jih uvrstiti

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

S programom SPSS se, glede na število ur, ne bomo ukvarjali. Na izpitu so zastavljena neka vprašanja, zraven pa dobimo računalniški izpis izračunov. T

S programom SPSS se, glede na število ur, ne bomo ukvarjali. Na izpitu so zastavljena neka vprašanja, zraven pa dobimo računalniški izpis izračunov. T 2. predavanje RVM Kvantitativne metode Borut Kodrič, Koper 21.5.2010 Ključ za dostop do e-učilnice: RMD2009 Tekom srečanj bodo zadeve osvežene v smislu, da bodo okleščene. Morda bo dodan še kak rešen primer.

Διαβάστε περισσότερα

Statistična analiza. doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za farmacijo

Statistična analiza. doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za farmacijo Statistična analiza opisnih spremenljivk doc. dr. Mitja Kos, mag. arm. Katedra za socialno armacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za armacijo Statistični znaki Proučevane spremenljivke: statistični znaki

Διαβάστε περισσότερα

1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 1: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času.

1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 1: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času. 1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA Simona PUSTAVRH, ŠC Novo mesto Definicija 1: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času. Množičen pojav: ocenjevanje dijakov

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

Multivariatna analiza variance

Multivariatna analiza variance (MANOVA) MANOVA je multivariatna metoda za proučevanje odvisnosti med več odvisnimi (številskimi) in več neodvisnimi (opisnimi) spremenljivkami. (MANOVA) MANOVA je multivariatna metoda za proučevanje odvisnosti

Διαβάστε περισσότερα

DISKRIMINANTNA ANALIZA

DISKRIMINANTNA ANALIZA DISKRIMINANTNA ANALIZA Z diskriminantno analizo poiščemo tako linearno kombinacijo merjenih spremenljivk, da bo maksimalno ločila vnaprej določene skupine in da bo napaka pri uvrščanju enot v skupine najmanjša.

Διαβάστε περισσότερα

1 Mednarodna primerjava matematičnih dosežkov

1 Mednarodna primerjava matematičnih dosežkov 1 Mednarodna primerjava matematičnih dosežkov Prvo poglavje vsebuje rezultate preverjanja znanja matematike med osnovnošolci v četrtem in osmem razredu za vsako sodelujočo državo ali šolski sistem. Dodani

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

OSNOVE STATISTIKE. FKKT-kemijski tehnologi 1.letnik Miran Černe

OSNOVE STATISTIKE. FKKT-kemijski tehnologi 1.letnik Miran Černe OSNOVE STATISTIKE FKKT-kemijski tehnologi 1.letnik 2010 Miran Černe Statistika je način, kako iz množice podatkov izluščiti ustrezne informacije. Izraz izhaja iz latinskih besed STATUS = stanje STATO =

Διαβάστε περισσότερα

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23. Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6,

Διαβάστε περισσότερα

Šolski center Novo mesto Srednja elektro šola in tehniška gimnazija VAJE IZ STATISTIKE

Šolski center Novo mesto Srednja elektro šola in tehniška gimnazija VAJE IZ STATISTIKE Šolski center Novo mesto Srednja elektro šola in tehniška gimnazija VAJE IZ STATISTIKE 1. Voznik je za 9 prevoženih poti od Novega mesta do Ljublja beležil porabo časa. Njegovi rezultati v minutah so 8,

Διαβάστε περισσότερα

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge Vektorji Naloge 1. V koordinatnem sistemu so podane točke A(3, 4), B(0, 2), C( 3, 2). a) Izračunaj dolžino krajevnega vektorja točke A. (2) b) Izračunaj kot med vektorjema r A in r C. (4) c) Izrazi vektor

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk .3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk Naj bosta X in Y neodvisni Bernoullijevo porazdeljeni spremenljivki, B(p). Kako je porazdeljena njuna vsota? Označimo Z = X + Y. Verjetnost, da je P (Z = z) za

Διαβάστε περισσότερα

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 2: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času.

1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 2: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času. 1 OSNOVNI POJMI STATISTIKA Definicija 1: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času Množičen pojav: ocenjevanje dijakov merjenje višin dijakov branje knjig

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

Mojca Rožič, Nikolaj Lipič, Fani Ostrež Voh

Mojca Rožič, Nikolaj Lipič, Fani Ostrež Voh Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad - Ljubljana Ptujska ulica 6, 1000 Ljubljana Tel.: 01/80 53 00 Fax: 01/80 53 33 Mojca Rožič, Nikolaj Lipič, Fani Ostrež Voh - INTERNO GRADIVO - - 4. LETNIK: SREDNJE

Διαβάστε περισσότερα

Regresija in korelacija

Regresija in korelacija Regresija in korelacija - Kvantitativne metode v geografiji in uvod v GIS - dr. Gregor Kovačič, doc. Odvisnost in povezanost Opazujemo primere, ko na vsaki enoti gledamo dve številski spremenljivki hkrati

Διαβάστε περισσότερα

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Statistično sklepanje

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Statistično sklepanje Statistika 2 z računalniško analizo podatkov Statistično sklepanje 1 Multipla regresija Statistično sklepanje o regresijskih koeficientih Multipla regresija Vključevanje nominalnih in ordinalnih spremenljivk

Διαβάστε περισσότερα

Osnove elektrotehnike uvod

Osnove elektrotehnike uvod Osnove elektrotehnike uvod Uvod V nadaljevanju navedena vprašanja so prevod testnih vprašanj, ki sem jih našel na omenjeni spletni strani. Vprašanja zajemajo temeljna znanja opredeljenega strokovnega področja.

Διαβάστε περισσότερα

- Geodetske točke in geodetske mreže

- Geodetske točke in geodetske mreže - Geodetske točke in geodetske mreže 15 Geodetske točke in geodetske mreže Materializacija koordinatnih sistemov 2 Geodetske točke Geodetska točka je točka, označena na fizični površini Zemlje z izbrano

Διαβάστε περισσότερα

Zbirka vaj iz STATISTIKE. Blejec Andrej

Zbirka vaj iz STATISTIKE. Blejec Andrej Zbirka vaj iz STATISTIKE Blejec Andrej Ljubljana, 1997 Za vzpodbudo Zbirka vaj je namenjena študentom Statistike na oddelku za Biologijo BF. Naloge pokrivajo snov, ki jo obravnavamo kot osnove statističnih

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... ΑΠΟΖΗΜΙΩΣΗ ΘΥΜΑΤΩΝ ΕΓΚΛΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΑΞΕΩΝ ΣΛΟΒΕΝΙΑ 1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... 3 1 1. Έντυπα αιτήσεων

Διαβάστε περισσότερα

METODA FAKTORSKE ANALIZE je osnovana na analizi medsebojnih korelacij. Tu potrebujemo neko vsebinsko poznavanje oz. neko teorijo, da pojav x vpliva na

METODA FAKTORSKE ANALIZE je osnovana na analizi medsebojnih korelacij. Tu potrebujemo neko vsebinsko poznavanje oz. neko teorijo, da pojav x vpliva na 4. predavanje RVM Kvantitativne metode Borut Kodrič, Koper 4.6.2010 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 1. del Na podlagi česa ugotovimo kako sta dve spremenljivki med

Διαβάστε περισσότερα

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. 1. Osnovni pojmi Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. Primer 1.1: Diferencialne enačbe so izrazi: y

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

diferencialne enačbe - nadaljevanje

diferencialne enačbe - nadaljevanje 12. vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 diferencialne enačbe - nadaljevanje Ortogonalne trajektorije Dana je 1-parametrična družina krivulj F(x, y, C) = 0. Ortogonalne

Διαβάστε περισσότερα

Nekateri primeri sklopov izpitnih vprašanj pri predmetu Naključni pojavi

Nekateri primeri sklopov izpitnih vprašanj pri predmetu Naključni pojavi Nekateri primeri sklopov izpitnih vprašanj pri predmetu Naključni pojavi 1. Izpeljite Binomsko porazdelitev in pokažite kako pridemo iz nje do Poissonove porazdelitve? 2. Kako opišemo naključne lastnosti

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

STATISTIKA ANALIZA VARINCE Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak

STATISTIKA ANALIZA VARINCE Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak STATISTIKA ANALIZA VARINCE 16.3.011 Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak ANALIZA VARIANCE Proučuje, kako ena ali več neodvisnih spremenljivk (faktorjev) vpliva na slučajno odvisno spremenljivko Y, ki meri izid

Διαβάστε περισσότερα

Statistika II z računalniško analizo podatkov. Bivariatna regresija, tipi povezanosti

Statistika II z računalniško analizo podatkov. Bivariatna regresija, tipi povezanosti Statistika II z računalniško analizo podatkov Bivariatna regresija, tipi povezanosti 1 Regresijska analiza Regresijska analiza je statistična metoda, ki nam pomaga analizirati odnos med odvisno spremenljivko

Διαβάστε περισσότερα

8.4 χ 2 -preizkus Preizkušanje hipoteze enake verjetnosti

8.4 χ 2 -preizkus Preizkušanje hipoteze enake verjetnosti 8.4 χ 2 -preizkus V pedagoških raziskavah imamo veliko pogosteje opravka z opisnimi spremenljivkami kot pa s številskimi spremenljivkami. Do sedaj opisani preizkusi o aritmetičnih sredinah, o standardnih

Διαβάστε περισσότερα

POROČILO. št.: P 1100/ Preskus jeklenih profilov za spuščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004

POROČILO. št.: P 1100/ Preskus jeklenih profilov za spuščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004 Oddelek za konstrkcije Laboratorij za konstrkcije Ljbljana, 12.11.2012 POROČILO št.: P 1100/12 680 01 Presks jeklenih profilov za spščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004 Naročnik: STEEL

Διαβάστε περισσότερα

Effect of Fibre Fineness on Colour and Reflectance Value of Dyed Filament Polyester Fabrics after Abrasion Process Izvirni znanstveni članek

Effect of Fibre Fineness on Colour and Reflectance Value of Dyed Filament Polyester Fabrics after Abrasion Process Izvirni znanstveni članek Učinek finosti filamentov na barvne vrednosti in odbojnost svetlobe 8 Učinek finosti filamentov na barvne vrednosti in odbojnost svetlobe barvanih poliestrskih filamentnih tkanin po drgnjenju July November

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU

MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU I FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Jadranska cesta 19 1000 Ljubljan Ljubljana, 25. marec 2011 MATEMATIČNI IZRAZI V MAFIRA WIKIJU KOMUNICIRANJE V MATEMATIKI Darja Celcer II KAZALO: 1 VSTAVLJANJE MATEMATIČNIH

Διαβάστε περισσότερα

,..., y T imenujemo časovna vrsta.

,..., y T imenujemo časovna vrsta. ČASOVNE VRSTE. UVOD Številsko spremenljivko Y opazujemo v času. Podatki se nanašajo na zaporedna časovna obdobja t, t,..., t T. Statistično vrsto y, y,..., y T imenujemo časovna vrsta. T dolžina časovne

Διαβάστε περισσότερα

Poglavje 7. Poglavje 7. Poglavje 7. Regulacijski sistemi. Regulacijski sistemi. Slika 7. 1: Normirana blokovna shema regulacije EM

Poglavje 7. Poglavje 7. Poglavje 7. Regulacijski sistemi. Regulacijski sistemi. Slika 7. 1: Normirana blokovna shema regulacije EM Slika 7. 1: Normirana blokovna shema regulacije EM Fakulteta za elektrotehniko 1 Slika 7. 2: Principielna shema regulacije AM v KSP Fakulteta za elektrotehniko 2 Slika 7. 3: Merjenje komponent fluksa s

Διαβάστε περισσότερα

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013

Iterativno reševanje sistemov linearnih enačb. Numerične metode, sistemi linearnih enačb. Numerične metode FE, 2. december 2013 Numerične metode, sistemi linearnih enačb B. Jurčič Zlobec Numerične metode FE, 2. december 2013 1 Vsebina 1 z n neznankami. a i1 x 1 + a i2 x 2 + + a in = b i i = 1,..., n V matrični obliki zapišemo:

Διαβάστε περισσότερα

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Multipla regresija in polinomski regresijski model

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Multipla regresija in polinomski regresijski model Statistika z računalniško analizo podatkov Multipla regresija in polinomski regresijski model 1 Multipli regresijski model Pogosto so vrednosti odvisne spremenljivke linearno odvisne od več kot ene neodvisne

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak

NEPARAMETRIČNI TESTI Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak NEPARAMETRIČNI TESTI 5.3.011 Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak Slabosti parametričnih preizkusov: -stroge predpostavke (predpostavka o normalni porazdelitvi) -veliko računanja -težave, če spremenljivke niso

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

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

VPLIVI SPREMINJANJA CEN POGONSKIH GORIV NA DOLOČENE SPREMENLJIVKE

VPLIVI SPREMINJANJA CEN POGONSKIH GORIV NA DOLOČENE SPREMENLJIVKE VPLIVI SPREMINJANJA CEN POGONSKIH GORIV NA DOLOČENE SPREMENLJIVKE MAJA TAVČAR MPRESTOR@GMAIL.COM POVZETEK Skozi celotno statistično analizo sem ugotovila, da na prodajo avtomobilov v Sloveniji vplivajo

Διαβάστε περισσότερα

STATISTIKA. UP FAMNIT, Biopsihologija. Martin Raič. Zapiski s predavanj

STATISTIKA. UP FAMNIT, Biopsihologija. Martin Raič. Zapiski s predavanj STATISTIKA UP FAMNIT, Biopsihologija Zapiski s predavanj Martin Raič Datum zadnje spremembe: 4 junij 2018 Kazalo 1 Uvod 7 11 Formalizacijapodatkov 9 12 Merskelestvice 11 13 Nekajvečovzorčenju 13 14 Nekajvečostatističnemsklepanju

Διαβάστε περισσότερα

3. STATISTIKE Z DVEMA SPREMENLJIVKAMA

3. STATISTIKE Z DVEMA SPREMENLJIVKAMA 3. STATISTIKE Z DVEMA SPREMENLJIVKAMA Bivariatne metodo obravnavajo dve spremenljivki hkrati, zato so podatki zapisani: x 1 y 1 x 2 y 2 : : x n y n 3.1. KORELACIJSKI KOEFICIENT Mera stopnje linearne povezanosti

Διαβάστε περισσότερα

VAJE IZ OSNOV VERJETNOSTI IN STATISTIKE. Martin Raič

VAJE IZ OSNOV VERJETNOSTI IN STATISTIKE. Martin Raič VAJE IZ OSNOV VERJETNOSTI IN STATISTIKE Martin Raič Datum zadnje spremembe: 3. januar 2016 Kazalo 1. Osnove kombinatorike 3 2. Elementarna verjetnost 4 3. Pogojna verjetnost 6 4. Diskretne slučajne spremenljivke

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006

1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. izpit iz Diskretnih struktur UNI Ljubljana, 17. januar 2006 1. Dana je množica predpostavk p q r s, r t, s q, s p r, s t in zaključek t r. Odloči, ali je sklep pravilen ali napačen. pravilen, zapiši

Διαβάστε περισσότερα

Zanesljivost psihološkega merjenja. Osnovni model, koeficient α in KR-21

Zanesljivost psihološkega merjenja. Osnovni model, koeficient α in KR-21 Zanesljivost psihološkega merjenja Osnovni model, koeficient α in KR- Osnovni model in KTT V kolikšni meri na testne dosežke vplivajo slučajne napake? oziroma, kako natančno smo izmerili neko lastnost.

Διαβάστε περισσότερα

POGOJI ZA UPORABO SISTEMA PRISTOJBIN NA ZRAČNIH POTEH IN PLAČILNI POGOJI

POGOJI ZA UPORABO SISTEMA PRISTOJBIN NA ZRAČNIH POTEH IN PLAČILNI POGOJI Priloga 2 POGOJI ZA UPORABO SISTEMA PRISTOJBIN NA ZRAČNIH POTEH IN PLAČILNI POGOJI [Besedilo je potrdila Razširjena komisija. Veljati je začelo 1. oktobra 2007.] Izdano v letu 2007 (Ta različica nadomesti

Διαβάστε περισσότερα

UL FGG GR B II - Verjetnostni račun in statistika. Poskus, izid. Dogodek. Notes. Notes. Notes. Uvod. Osnovni pojmi.

UL FGG GR B II - Verjetnostni račun in statistika. Poskus, izid. Dogodek. Notes. Notes. Notes. Uvod. Osnovni pojmi. UL FGG GR B II - Verjetnostni račun in statistika Marjeta Kramar Fijavž, oktober 2014 Uvod Osnovni pojmi Poskus in dogodek Računanje z dogodki Definicije verjetnosti Pogojna verjetnost, neodvisnost dogodkov

Διαβάστε περισσότερα

Interpolacija in aproksimacija funkcij

Interpolacija in aproksimacija funkcij Poglavje 4 Interpolacija in aproksimacija funkcij Na interpolacijo naletimo, kadar moramo vrednost funkcije, ki ima vrednosti znane le v posameznih točkah (pravimo jim interpolacijske točke), izračunati

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije več spremenljivk

Funkcije več spremenljivk DODATEK C Funkcije več spremenljivk C.1. Osnovni pojmi Funkcija n spremenljivk je predpis: f : D f R, (x 1, x 2,..., x n ) u = f (x 1, x 2,..., x n ) kjer D f R n imenujemo definicijsko območje funkcije

Διαβάστε περισσότερα

Cilji vaje. Osnovni pojmi. Načini grafičnega prikaza podatkov: Načini numeričnega prikaza podatkov: 2. vaja: OPISNA STATISTIKA OB UPORABI MS EXCEL

Cilji vaje. Osnovni pojmi. Načini grafičnega prikaza podatkov: Načini numeričnega prikaza podatkov: 2. vaja: OPISNA STATISTIKA OB UPORABI MS EXCEL . vaja: OPISA STATISTIKA OB UPORABI MS EXCEL asist. ejc Horvat, mag. farm. Cilji vaje ačini grafičnega prikaza podatkov: prikaz s stolpci, krogi, trakovi,.. histogram, stolpčni diagram, kvantilni diagram

Διαβάστε περισσότερα

Univariatna in bivariatna statistika

Univariatna in bivariatna statistika Univariatna in bivariatna statistika Aleš Žiberna 14. oktober 2011 Kazalo 1 Uporabljeni podatki 2 2 Osnovne statistike 2 3 Preverjanje domnev o srednjih vrednostih in pripadajoči intervali zaupanja 12

Διαβάστε περισσότερα

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim

Vaje iz MATEMATIKE 8. Odvod funkcije., pravimo, da je funkcija f odvedljiva v točki x 0 z odvodom. f (x f(x 0 + h) f(x 0 ) 0 ) := lim Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol l 06/7 Vaje iz MATEMATIKE 8 Odvod funkcije f( Definicija: Naj bo f definirana na neki okolici točke 0 Če obstaja lim 0 +h f( 0 h 0 h, pravimo, da je funkcija f odvedljiva

Διαβάστε περισσότερα

Ekonometrija 1. Dvanajste vaje: Odsotnost koreliranosti slučajne spremenljivke in avtokorelacija.

Ekonometrija 1. Dvanajste vaje: Odsotnost koreliranosti slučajne spremenljivke in avtokorelacija. Ekonometrija 1 Dvanajste vaje: Odsotnost koreliranosti slučajne spremenljivke in avtokorelacija. Na dvanajstih vajah bomo nadaljevali z obravnavo in preverjanjem predpostavke o odsotnosti avtokorelacije

Διαβάστε περισσότερα

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk )

1. VAJA IZ TRDNOSTI. (linearna algebra - ponovitev, Kroneckerjev δ i j, permutacijski simbol e i jk ) VAJA IZ TRDNOSTI (lnearna algebra - ponovtev, Kroneckerev δ, permutacsk smbol e k ) NALOGA : Zapš vektor a = [, 2,5,] kot lnearno kombnaco vektorev e = [,,,], e 2 = [,2,3,], e 3 = [2,,, ] n e 4 = [,,,]

Διαβάστε περισσότερα

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON

p 1 ENTROPIJSKI ZAKON ENROPIJSKI ZAKON REERZIBILNA srememba: moža je obrjea srememba reko eakih vmesih staj kot rvota srememba. Po obeh sremembah e sme biti obeih trajih srememb v bližji i dalji okolici. IREERZIBILNA srememba:

Διαβάστε περισσότερα

STATISTIKA. UP FAMNIT, Biopsihologija. Martin Raič. Zapiski s predavanj

STATISTIKA. UP FAMNIT, Biopsihologija. Martin Raič. Zapiski s predavanj STATISTIKA UP FAMNIT, Biopsihologija Zapiski s predavanj Martin Raič NEPOPOLNA PUBLIKACIJA Datum zadnje spremembe: 16 maj 2016 Kazalo 1 Uvod 5 11 Formalizacijapodatkov 7 12 Merskelestvice 9 13 Nekajvečovzorčenju

Διαβάστε περισσότερα

PRILOGA VI POTRDILO O SKLADNOSTI. (Vzorci vsebine) POTRDILO O SKLADNOSTI ZA VOZILO HOMOLOGIRANEGA TIPA

PRILOGA VI POTRDILO O SKLADNOSTI. (Vzorci vsebine) POTRDILO O SKLADNOSTI ZA VOZILO HOMOLOGIRANEGA TIPA PRILOGA VI POTRDILA O SKLADNOSTI (Vzorci vsebine) A POTRDILO O SKLADNOSTI ZA VOZILO HOMOLOGIRANEGA TIPA Stran 1 POTRDILO O SKLADNOSTI ZA VOZILO HOMOLOGIRANEGA TIPA (1) (številka potrdila o skladnosti:)

Διαβάστε περισσότερα

Fazni diagram binarne tekočine

Fazni diagram binarne tekočine Fazni diagram binarne tekočine Žiga Kos 5. junij 203 Binarno tekočino predstavljajo delci A in B. Ti se med seboj lahko mešajo v različnih razmerjih. V nalogi želimo izračunati fazni diagram take tekočine,

Διαβάστε περισσότερα

KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA. Izr. prof. dr. Polona Selič, univ. dipl.psih.

KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA. Izr. prof. dr. Polona Selič, univ. dipl.psih. KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA Izr. prof. dr. Polona Selič, univ. dipl.psih. ZNANSTVENO VS. NEZNANSTVENO SPOZNAVANJE ZNANSTVENO PROUČEVANJE sistematično NEZNANSTVENO PROUČEVANJE nesistematično kritično

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

Akvizicija tereta. 5660t. Y= masa drva, X=masa cementa. Na brod će se ukrcati 1733 tona drva i 3927 tona cementa.

Akvizicija tereta. 5660t. Y= masa drva, X=masa cementa. Na brod će se ukrcati 1733 tona drva i 3927 tona cementa. Akvizicija tereta. Korisna nosivost broda je 6 t, a na brodu ia 8 cu. ft. prostora raspoloživog za sještaj tereta pod palubu. Navedeni brod treba krcati drvo i ceent, a na palubu ože aksialno ukrcati 34

Διαβάστε περισσότερα

Vaje: Električni tokovi

Vaje: Električni tokovi Barbara Rovšek, Bojan Golli, Ana Gostinčar Blagotinšek Vaje: Električni tokovi 1 Merjenje toka in napetosti Naloga: Izmerite tok, ki teče skozi žarnico, ter napetost na žarnici Za izvedbo vaje potrebujete

Διαβάστε περισσότερα

PODATKI, FREKVENČNE PORAZDELITVE IN NJIHOV OPIS: MERE SREDNJE VREDNOSTI IN RAZPRŠENOSTI

PODATKI, FREKVENČNE PORAZDELITVE IN NJIHOV OPIS: MERE SREDNJE VREDNOSTI IN RAZPRŠENOSTI PODATKI, FREKVENČNE PORAZDELITVE IN NJIHOV OPIS: MERE SREDNJE VREDNOSTI IN RAZPRŠENOSTI. KAKO NAREDIMO FREKVENČNO PORAZDELITEV Recimo, da so am a razpolago podatki (pr. število prijateljev, s katerimi

Διαβάστε περισσότερα

Maja Pohar Perme. Verjetnost in statistika z nalogami

Maja Pohar Perme. Verjetnost in statistika z nalogami Maja Pohar Perme Verjetnost in statistika z nalogami Ljubljana, 2014 Skripte Ekonomske fakultete Maja Pohar Perme Verjetnost in statistika z nalogami Založila : Šifra: Recenzenta: Objavljeno na spletni

Διαβάστε περισσότερα

1. TVORBA ŠIBKEGA (SIGMATNEGA) AORISTA: Največ grških glagolov ima tako imenovani šibki (sigmatni) aorist. Osnova se tvori s. γραψ

1. TVORBA ŠIBKEGA (SIGMATNEGA) AORISTA: Največ grških glagolov ima tako imenovani šibki (sigmatni) aorist. Osnova se tvori s. γραψ TVORBA AORISTA: Grški aorist (dovršnik) izraža dovršno dejanje; v indikativu izraža poleg dovršnosti tudi preteklost. Za razliko od prezenta ima aorist posebne aktivne, medialne in pasivne oblike. Pri

Διαβάστε περισσότερα

MODERIRANA RAZLIČICA

MODERIRANA RAZLIČICA Dr`avni izpitni center *N07143132* REDNI ROK KEMIJA PREIZKUS ZNANJA Maj 2007 NAVODILA ZA VREDNOTENJE NACIONALNO PREVERJANJE ZNANJA b kncu 3. bdbja MODERIRANA RAZLIČICA RIC 2007 2 N071-431-3-2 NAVODILA

Διαβάστε περισσότερα

Najprej zapišemo 2. Newtonov zakon za cel sistem v vektorski obliki:

Najprej zapišemo 2. Newtonov zakon za cel sistem v vektorski obliki: NALOGA: Po cesi vozi ovornjak z hirosjo 8 km/h. Tovornjak je dolg 8 m, širok 2 m in visok 4 m in ima maso 4 on. S srani začne pihai veer z hirosjo 5 km/h. Ob nekem času voznik zaspi in ne upravlja več

Διαβάστε περισσότερα

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,

Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000, PRERAČUNAVANJE MJERNIH JEDINICA PRIMJERI, OSNOVNE PRETVORBE, POTENCIJE I ZNANSTVENI ZAPIS, PREFIKSKI, ZADACI S RJEŠENJIMA Primjeri: 1. 2.5 m = mm Pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu. 1 m ima dm,

Διαβάστε περισσότερα

Univerza v Novi Gorici Fakulteta za znanosti o okolju Okolje (I. stopnja) Meteorologija 2014/2015

Univerza v Novi Gorici Fakulteta za znanosti o okolju Okolje (I. stopnja) Meteorologija 2014/2015 Univerza v Novi Gorici Fakulteta za znanosti o okolju Okolje (I. stopnja) Meteorologija 2014/2015 1 Temperatura zraka 1. Kako velik (v mm) bi bil razdelek za 1 C na živosrebrnem termometru, ki vsebuje

Διαβάστε περισσότερα