PROCJENE PARAMETARA POPULACIJE

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "PROCJENE PARAMETARA POPULACIJE"

Transcript

1 PROCJENE PARAMETARA POPULACIJE

2 Iferecijala statistika je skup postupaka kojima se a osovi rezultata iz uzorka doose zaključci o populaciji. INFERENCIJALNA STATISTIKA Procjee parametara Testiraje hipoteza o parametrima Parametri populacije: aritmetička sredia, total, proporcija, varijaca i dr.

3 Populacija (osovi skup) skup podataka o promotreom svojstvu svih jediica statističkog skupa za koji se doosi zaključak a temelju uzorka. Uzorak podskup populacije 3

4 Metode izbora uzorka Namjera i slučaja izbor uzorka: Namjeri izbor uzorka jediice iz populacije izabiru se prema ahođeju istraživača (amjero) Slučaji izbor uzorka objektiva izbor, osova u primjei metoda iferecijale statistike 4

5 Jedostavi slučaji izbor (jedostavi slučaji uzorak); egl. simple radom sample): sve jediice u koačoj populaciji imaju pozatu i jedaku vjerojatost izbora. U beskoačoj populaciji ačelo izbora slučajog uzorka satoji se u tome da je izbor jediica u uzorak ezavisa. Na rezultate slučajog uzorka može se primijeiti teorija vjerojatosti. Moguće je izmjeriti pogrešku astalu uslijed rada a dijelu podataka, a e a cijeloj populaciji. 5

6 Izbor slučajog uzorka po plau uzorka: Jedostavi slučaji uzorak svaka jediica u populaciji ima jedaku vjerojatost da bude izabraa u uzorak. Sistematski uzorak slučaji uzorak u kojem izbor jediica ovisi o koraku izbora k=n/. Iz populacije veličie N izabire se svaka k-ta jediica, uz uvjet da se redi broj prve jediice koja ulazi u uzorak određuje slučajim izborom brojeva od 1 do k. 6

7 Stratificirai uzorak ako osovi skup ije homoge. Osovi skup se podijeli u homogee grupe (stratume). Iz svakog stratuma se izabire jedostavi slučaji uzorak, sadrži izabrae jediice iz svih grupa (stratuma), Uzorak skupia (klasterski uzorak) kada je ispitivaje s pomoću stratificiraog uzorka vrlo skupo, ili e postoji okvir izbora ili su jediice skupa geografski rasprostrajee. Heteroge je uutar grupa, ali homoge između grupa, sadrži izabrae jediice samo iz izabraih skupia (klastera). 7

8 Jedostavi slučaji uzorak (egl. simple radom sample SRS) je slučaji vektor od kompoeata, odoso iz od slučajih varijabli X1, X,..., X koje su ezavise i jedako distribuirae, tj. imaju jedaku distribuciju vjerojatosti. Slučaja varijabla X 1 Slučaja varijabla X Slučaja varijabla X x 1, x,,..., x x, 1 x,,..., x x, 1 x,,..., x

9 Ako se pretpostavi da se iz beskoače populacije izabiru svi mogući uzorci veličie, tada je takvih uzoraka beskoačo mogo. Prilikom izbora kokretog uzorka svaka od slučajih varijabli poprima samo jedu vrijedost. Skup vrijedosti x1, x,..., x je opažei uzorak (egl. observed sample). 9

10 Vrijedosti koje su u svakom uzorku izabrae a prvo mjesto čie skup vrijedosti slučaje varijable X1, vrijedosti koje su u svakom uzorku izabrae a drugo mjesto čie skup vrijedosti slučaje varijable X, odoso vrijedosti koje su u svakom uzorku izabrae a zadje mjesto čie skup vrijedosti slučaje varijable X. x1, x, 1 x, 1 x x x,,,,...,,...,,..., x x x uzorak uzorak i td. 10

11 Sistematski izbor jedostavog slučajog uzorka veličie iz koače populacije veličie N Okvir izbora je popis svih umeriraih jediica skupa. N Korak izbora k Iz populacije veličie N izabire se svaka k -ta jediica, uz uvjet da se redi broj prve jediice koja ulazi u uzorak, određuje slučajim izborom brojeva od 1 do k. Frakcija izbora f N

12 Izbor slučajog uzorka: iz koače i beskoače populacije i izbor može biti s poavljajem i bez poavljaja Izbor s poavljajem: V N uzoraka N Izbor bez poavljaja: C uzoraka Ako je osovi skup N velik u odosu a uzorak, tada su rezultati izbora jediica bez poavljaja približo ezavisi i e razlikuju se začajo od rezultata izbora jediica s poavljajem. To će se dogoditi kada je frakcija izbora uzorka f maja od 5%. f N

13 Kod procjejivaja potrebo je defiirati procjeitelja epozatog parametra i odrediti kakvog je oblika jegova distribucija vjerojatosti. Na temelju podataka iz slučajo izabraog uzorka veličie i pozavaja distribucije vjerojatosti procjeitelja, tzv. samplig-distribucije procjeitelja, može se izračuati procjea parametra jedim brojem i itervala procjea tog parametra. Procjeitelj je slučaja varijabla (defiiraa formulom) kojom se procjejuje parametar populacije, dok se kokreta vrijedost procjeitelja, dobivea a uzorku podataka je procjea. 13

14 Kokrete vrijedosti procjeitelja određeog parametara razlikovat će se od uzorka do uzorka. Prosječo odstupaje kokretih vrijedosti procjeitelja od stvare vrijedosti parametra populacije kreće se u graicama slučajih varijacija. Te varijacije se azivaju samplig-varijacije, a distribucija vjerojatosti procjeitelja se aziva samplig-distribucija ili samo distribucija procjeitelja. Procjeitelj se aziva samplig-varijablom. Određivaje samplig-distribucije: eksperimetalo ili teorijski. 14

15 Procjejivaje parametara populacije a osovi jedostavog slučajog uzorka odoso pojediačih vrijedosti x x..., 1,, x Ako je epozati parametar populacije tada je slučaja varijabla procjeitelj parametra. ˆ f X, X,..., 1 X 15

16 Izborom kokretog uzorka, varijable iz uzorka X1, X,,X poprimaju određee umeričke vrijedosti x1, x,, x, a varijabla ˆ f X1, X,..., X poprima vrijedost ˆ. f x, x,..., Ta se vrijedost zove procjea parametra jedim brojem (egl. poit estimate). 1 x 16

17 Nepristraa procjea parametra f ˆ E ˆ ˆ ˆ - stadarda pogreška procjee parametra 17

18 Procjea parametra populacije Procjea jedim brojem Itervala procjea Itervala procjea je: procjea jedim brojem (koeficijet pouzdaosti) (stadarda pogreška) 18

19 Procjea aritmetičke sredie populacije Važo je pozavati oblik samplig distribucije aritmetičkih sredia, jeu očekivau vrijedost i jeu stadardu devijaciju. 19

20 Ako je populacija koača, samplig-distribucija se aproksimira distribucijom relativih frekvecija vrijedosti procjeitelja, dobiveom a koačom i velikom broju uzoraka. Pri tome svaki uzorak daje jedu vrijedost procjeitelja. Formira se distribucija relativih frekvecija (proporcija) koja je aproksimacija samplig-distribucije. 0

21 Određivaje distribucije vjerojatosti (sampligdistribucije) aritmetičkih sredia eksperimetalo (višestrukim poavljajem eksperimeta). Primjer: Osovi skup čie tri vrijedosti umeričke varijable X=,4,6. Iz koače populacije veličie N=3 izabiru se svi uzorci s poavljajem veličie =. N i i1 6 N x

22 x i x,,4,6 4, 4,4 4,6 6, 6,4 6, Aritmetičke sredie uzoraka, f p x i ( x i ) ( x i ) /9 /9 3/9 /9 1/9

23 x i x i p ( x i ) p( x i ) x i p( x i ) 1/9 /9 4/9 3 /9 6/9 18/9 4 3/9 1/9 48/9 5 /9 10/9 50/9 6 1/9 6/9 36/9 Ukupo 1 36/9=4 156/9 E X 5 36 xi p xi i1 E X 3

24 x i x i p ( x i ) p( x i ) x i p( x i ) X 1/9 /9 4/9 3 /9 6/9 18/9 4 3/9 1/9 48/9 5 /9 10/9 50/9 6 1/9 6/9 36/9 Ukupo 1 36/9=4 156/9 3 x 1,640 i1 5 i1 x i i p x i x 4 1,1547 4

25 Stadarda pogreška procjee aritmetičke sredie X X 1,15 1,640 X 1,640 1,15 5

26 Kada se slučaji uzorak izabire bez poavljaja iz koače populacije, rezultati izbora jediica u uzorak isu ezavisi, tj. kovarijace između varijabli uzorka X1, X,..., X isu jedake uli. Tada je stadarda pogreška aritmetičke sredie X N N 1 6

27 Određivaje distribucije vjerojatosti (sampligdistribucije) aritmetičkih sredia teorijski. Matematički se izvodi distribucija procjeitelja za bilo koju populaciju ako se pozaju karakteristike populacije. Samplig-distribucija procjeitelja je distribucija vjerojatosti procjeitelja dobivea a temelju beskoačog broja slučajih uzoraka, jedakih veličia, izabraih iz iste populacije. 7

28 Samplig - distribucija aritmetičkih sredia Svojstva Ako je slučaji uzorak (bilo koje veličie) izabra iz ormalo distribuirae populacije X~N(µ;σ²), s očekivaom vrijedosti jedakom µ i pozatom varijacom, samplig - distribucija aritmetičkih sredia je također ormalog oblika (bez obzira a veličiu uzorka). Ako populacija ije ormalo distribuiraa, samplig - distribucija aritmetičkih sredia je približo ormalog oblika samo za velike uzorke, >

29 Samplig - distribucija aritmetičkih sredia Svojstva Ako je slučaji uzorak izabra iz ormalo distribuirae beskoače populacije s epozatom varijacom, samplig - distribucija aritmetičkih sredia je t-distribucija s -1 stupjem slobode. 9

30 Slika 7..; Šošić,I.(006). PRIMIJENJENA STATISTIKA. Zagreb, Školska kjiga, straica

31 Očekivaa vrijedost samplig - distribucije aritmetičkih sredia E(X ) Stadarda devijacija samplig - distribucije aritmetičkih sredia (stadarda pogreška) X 31

32 f Samplig distribucija aritmetičkih sredia (Normala distribucija) (X ) X EX X 3 X 33

33 S porastom veličie uzorka, a to zači i s porastom broja stupjeva slobode, Studetova distribucija se aproksimira ormalom distribucijom 33

34 Procjea aritmetičke sredie osovog skupa µ Procjea jedim brojem: ˆ x i1 x i x - aritmetička sredia uzorka 34

35 Itervala procjea aritmetičke sredie populacije x X 1 Varijaca populacije pozata P P x z x z 1 X X Varijaca populacije ije pozata x t x t 1 X X -aritmetička sredia uzorka -aritmetička sredia populacije -stadarda pogreška procjee aritmetičke sredie -razia pouzdaosti procjee z -koeficijet pouzdaosti jediiče ormale distribucije t -koeficijet pouzdaosti t-distribucije s (-1) stupjeva 35 slobode

36 Određivaje koeficijeta pouzdaosti: razia pouzdaosti procjee 95%, samplig-distribucija je oblika ormale distribucije Određivaje koeficijeta pouzdaosti: razia pouzdaosti procjee 90%, samplig-distribucija je oblika ormale distribucije 36

37 Stadarda pogreška procjee aritmetičke sredie Pozata stadarda devijacija populacije Oviso o frakciji izbora: f N 0,05 X f N 0,05 X N N 1 37

38 Stadarda pogreška procjee aritmetičke sredie Nije pozata stadarda devijacija populacije Oviso o frakciji odabiraja: f N 0,05 X ˆ f N 0,05 X ˆ N N 1 38

39 - procjea stadarde devijacije osovog skupa 1 ˆ 1 x x i i 39 - za egrupirae podatke u uzorku ˆ 1 ˆ 1 x x f i i i 1 ˆ s - za grupirae podatke u uzorku - pozata stadarda devijacija uzorka s

40 Zadatak 1: Baka a kraju 015. godie, aalizira staje devizih račua. Od ukupo 0 takvih račua izabra je uzorak od 3 račua i a jima evidetirao ukupo 803 tis. EUR-a. Kolika je procjea prosječog salda po račuima, ako je epristraa procjea stadarde devijacije osovog skupa pomoću uzorka 50, tis. EUR-a? Razia pouzdaosti 99%. Iterpretirajte rezultate. 40

41 x x i i 50, ˆ 803, 0,99 ) (1,58 0, 30), ( i x i je jer z N 8, , X X ˆ jer je f<0,05

42 P x z x z 1 X X P 51,588,87 51,588,87 0,99 P(8,1 73,88) 0,99 Uz 99% pouzdaosti procjejuje se da je prosječi saldo po račuima za sve račue u baci, a kraju 015. godie, između 8,1 i 73,88 tis. eura. 4

43 Procjea totala populacije Total T osovog skupa je zbroj vrijedosti umeričkog obilježja svih jediica statističkog skupa. N xi T i1 T N N N Tˆ Nx Procjea totala populacije jedim brojem T ili T ˆ ili X x 43

44 44 Itervala procjea totala populacije ) (1 ) ˆ ˆ ( ˆ / ˆ / T T t T T t T P ) (1 ) ˆ ˆ ( ˆ / ˆ / T T z T T z T P Stadarda pogreška procjee totala T N X ˆ

45 Itervala procjea totala populacije a temelju itervala procjee aritmetičke sredie uz istu raziu pouzdaosti Iterval procjee aritmetičke sredie P x z x z 1 X X P Iterval procjee totala sredie N x z Nx z 1 X X 45

46 Itervala procjea totala populacije a temelju itervala procjee aritmetičke sredie uz istu raziu pouzdaosti Iterval procjee aritmetičke sredie P x t x t 1 X X Iterval procjee totala sredie P N x t Nx t 1 X X 46

47 Zadatak : Provedeo je istraživaje o prosječoj mjesečoj prodaji šećera u lacu 3155 trgovia a malo, približo jedakih veličia i strukture prodaje. U uzorku od 35 trgovia utvrđea je prosječa mjeseča prodaja šećera od 50,4 kg. Procjea stadarde devijacije osovog skupa izosi 10,15. Odredite graice 90%-tog itervala procjee ukupe prodaje šećera u lacu 3155 prodavaoica. 47

48 N 3155, 35, x 50.4, ˆ f N 35 0,0111 0, X ˆ

49 ˆ z T Tˆ z 1 P T Tˆ Tˆ Tˆ Nx T N ˆ X 31551, ,98 P( ,655413, ,655413,98) T 0,90 P ,933 T ,067 0,90 49

50 Određivaje veličie uzorka za procjeu aritmetičke sredie populacije Veličia uzorka određea je: -raziom pouzdaosti procjee, -varijacom populacije, -koačom ili beskoačom populacijom, -graicom pogreške; d (eg. margie of error (ME, SE), 50

51 d z z, X X X d d 51

52 5 d z d z z d z z d z d

53 Određivaje veličie uzorka za procjeu aritmetičke sredie populacije Pogreška zadaa apsoluto (u mjerim jediicama varijable), d z / 0 d f 0 0 N f 0 f f 0 0 0,05 0,05 53

54 pri čemu je: 0 - početa veličia uzorka - koača veličia uzorka z / - koeficijet pouzdaosti - stadarda devijacija populacije d - pogreška procjee izražea apsoluto (u mjerim jediicama varijable) 54

55 Zadatak 3: Procjejuje se prosječo vrijeme trajaja bakarske usluge u odjelu osobog bakarstva jede bake. U procjei se tolerira pogreška od ± 0,5 miute. Procjejuje se s pouzdaosti 95%. Plaska veličia stadarde devijacije populacije je miute, frakcija izbora je maja od 0,05. Koliko je komiteata u odjelu osobog bakarstva potrebo izabrati u jedostavi slučaji uzorak da bi se proveo postupak procjee parametra? 55

56 d 0,5, 1 0,95 ( z 1,96), 0 z / d 1,96 0,5 61,4656 N,

57 Ako je pogreška procjee izražea relativo, d r z / 0 V d r f 0 0 N f 0 f f 0 0 0,05 0,05 V - koeficijet varijacije populacije d r - pogreška procjee izražea relativo 57

58 Zadatak 4: Procjejuje se prosječa mjeseča potrošja plave ribe po staoviku a području X. Koliko staovika treba izabrati u jedostavi slučaji uzorak ako je pouzdaost procjee 90%? Tolerira se pogreška procjee od ajviše ±%. Plaska veličia koeficijeta varijacije populacije je 0%. Pretpostavlja se da je frakcija izbora maja od 5%. 58

59 d r %, 1 0,90 ( z f 0,05, V 0% 1,65), 0 z / V d r 1,65 0 1,650,0 0,0 7,5,

60 Procjea proporcije populacije Potrebo je utvrditi svojstva procjeitelja od p, te odrediti samplig-distribuciju stadardiziraog procjeitelja od p. 60

61 Pretpostavlja se da je varijabla X u populaciji Beroullijeva slučaja varijabla s epozatom očekivaom vrijedosti, tj. s epozatim parametrom p, koji se procjejuje a temelju izabraog jedostavog slučajog uzorka. Varijable uzorka X1, X,..., X su ezavise i jedako distribuirae, kao i varijabla X u populaciji. također su Beroullijeve slučaje varijable koje su ezavise, te mogu poprimiti vrijedosti 0 ili 1. 61

62 Berullijeva slučaja varijabla X X :0,1 Var X E X p q p q 1 p 6

63 Varijable X1, X,..., X međusobo su ezavise (jer su pojedii pokušaji izbora ezavisi) i imaju istu distribuciju vjerojatosti kao i slučaja varijabla X, tj. te su varijable Beroullijeve varijable. Slučaja varijabla X 1 Slučaja varijabla X Slučaja varijabla X x 1, x,,..., x x, 1 x,,..., x x, 1 x,,..., x

64 Vrijedosti koje su u svakom uzorku izabrae a prvo mjesto čie skup vrijedosti slučaje varijable X1, vrijedosti koje su u svakom uzorku izabrae a drugo mjesto čie skup vrijedosti slučaje varijable X, odoso vrijedosti koje su u svakom uzorku izabrae a zadje mjesto čie skup vrijedosti slučaje varijable X. x1, x, 1 x, 1 x x x,,,,...,,...,,..., x x x uzorak uzorak i td. 64

65 Procjeitelj parametra p defiira se kao aritmetička sredia varijabli uzorka: p Xi 1 X X 1... ˆ i X p zbroj Berullijevih ezavisih slučajih varijabli X i i1 je slučaja varijabla biome distribucije s očekivaom vrijedosti Var X i1 i pq E X i1 i p i varijacom

66 66 q p q p pq X Var X Var p Var p p X E X E p E p i i i i i i i i ˆ ˆ 1 1 ˆ Očekivaa vrijedost i varijaca procjeitelja pˆ

67 Distribucija vjerojatosti procjeitelja je bioma distribucija, o za dovoljo veliki može se aproksimirati ormalom distribucijom. pˆ 67

68 Procjea proporcije osovog skupa, p Procjea jedim brojem: p ˆ m m broj jediica u uzorku s tražeim svojstvom veličia uzorka pˆ - procjea proporcije, proporcija uzorka 68

69 Samplig - distribucija proporcije je približo ormalog oblika ako je veličia uzorka dovoljo velika. E pˆ Var pˆ p p q Stadarda pogreška procjee proporcije(stadarda devijacija samplig distribucije) : pˆ pˆ pq ˆ ˆ, 1 pq ˆ ˆ 1 N N, 1 f 0,05 f 0,

70 Procjea proporcije itervalom P pˆ z p pˆ z 1 pˆ pˆ z koeficijet pouzdaosti, povezao s raziom pouzdaosti (1-) pˆ - stadarda pogreška procjee proporcije 70

71 Zadatak 4: Od 7000 zaposleih jedog poduzeća izabra je jedostavi slučaji uzorak veličie 700 zaposleih. Tijekom ožujka 016. godie praćea je redovitost jihova dolažeja a posao. Ustaovljeo je da je od 700 jih, 665 redovito dolazilo a posao tijekom cijelog mjeseca. Ostali su kasili a posao u više od 10 radih daa. Na temelju rezultata tog uzorka izračuajte graice itervala procjee proporcije zaposleika poduzeća koji a posao kase u više od deset radih daa u mjesecu. Pouzdaost procjee 95% 71

72 700, N 7000, m (1 ) 0,95, z 1,96, p 0, 05 m 665, m 35 ˆ f ,10 f 0,05 p ˆ pq ˆ ˆ 1 N N 1 7

73 73 0, ,95 0, ˆ ˆ ˆ N N pq p 95 0, 0,1347 0,0347 0,95 0, ,96 0,05 0, ,96 0,05 p P p P 1 ˆ ˆ ˆ ˆ p p z p p z p P

74 Određivaje veličie uzorka za procjeu proporcije populacije, p 74 / 0 d z N f 0 0 0,05 1 0, f f f pogreška procjee izražea apsoluto, d

75 pri čemu je: 0 - početa veličia uzorka - koača veličia uzorka z / - koeficijet pouzdaosti - stadarda devijacija populacije d - pogreška procjee izražea apsoluto 75

76 pogreška procjee izražea relativo, d r z / 0 V d r 0 N 1 f f 0 f f 0 0 0,05 0,05 V - koeficijet varijacije populacije d r - pogreška procjee izražea relativo 76

77 Ako pri određivaju veličie uzorka za procjeu proporcije isu pozati (zadai) stadarda devijacija ili koeficijet varijacije populacije, pretpostavlja se ajepovoljiji slučaj, tj. p q 0,5 pq 0,5 0,5 V pq p 100% 0,5 0, ,5 0, % 77

78 Zadatak 5: Koliko je tvrtki u prerađivačkoj idustriji u jedoj regiji potrebo izabrati u jedostavi slučaji uzorak ako se procjejuje proporcija tvrtki koje u drugom tromjesečju 016. godie isu poslovale s gubitkom (uslijed recesije i smajeja proizvodje). U avedeoj regiji registrirao je 635 poslovih subjekata u području prerađivačke idustrije. Pouzdaost procjee je 95%, a pogreška koja se u procjei tolerira je ±3%. 78

79 N 635, 1 0,95, z 1,96, d 03 0, p q 0,5, pq 0,5 z / 0 d 1,960,5 0, ,11 79

80 f 0 N , ,17114 f 0 0, f ,11 1 0, ,

81 Zadatak 6: Procjejuje se proporcija osoba u jedom gradu koje amjeravaju kupiti automobil u sljedeća tri mjeseca. Koliko osoba treba izabrati u jedostavi slučaji uzorak ako je pouzdaost procjee 90%, a ajveća dozvoljea pogreška pri procjei izražea relativo izosi 4%. Pretpostavlja se da je frakcija izbora maja od 5%. 81

82 1 0,90, z 1,65, dr 0,05 4, f?????? 0 z V d r 1, ,651 0, ,56 8

Procjena parametara. Zadatak 4.1 Neka je X 1, X 2,..., X n slučajni uzorak iz populacije s konačnim očekivanjem µ i varijancom σ 2.

Procjena parametara. Zadatak 4.1 Neka je X 1, X 2,..., X n slučajni uzorak iz populacije s konačnim očekivanjem µ i varijancom σ 2. 4 Procjea parametara Neka je X slučaja varijabla čiju distribuciju proučavamo. Defiicija: Slučaji uzorak duljie za X je iz od ezavisih i jedako distribuiraih slučajih varijabli X 1, X,..., X koje imaju

Διαβάστε περισσότερα

TESTIRANJE ZNAČAJNOSTI RAZLIKE

TESTIRANJE ZNAČAJNOSTI RAZLIKE //0 TESTIRANJE ZNAČAJNOSTI RAZLIKE Z-TEST I T-TEST Beograd, 0 Ass. dr Zora Bukumirić Z-TEST I T-TEST z-testom i Studetovim t-testom testiramo razliku: jede aritmetičke sredie i pretpostavljee vredosti

Διαβάστε περισσότερα

Osnove teorije uzoraka

Osnove teorije uzoraka Oove teorije uzoraka Oove teorije uzoraka UZORAK: lučaji, reprezetativi dio oovog kupa populacije Uzorci: 1.uzorak:,, 1 1.uzorak:,, i.uzorak:,, i i Razdioba aritmetičke redie uzorka f ( ) f ( ) razdioba

Διαβάστε περισσότερα

Sadrˇzaj Sadrˇzaj 12 TEORIJA PROCJENA

Sadrˇzaj Sadrˇzaj 12 TEORIJA PROCJENA Sadrˇzaj Sadrˇzaj 2 TEORIJA PROCJENA 3 2. TOČKASTE PROCJENE......................... 5 2.2 REGRESIJSKA ANALIZA........................ 2.3 ML-PROCJENITELJI tko želi zati više................. 5 2.4 Poovimo.................................

Διαβάστε περισσότερα

VJEROVATNOĆA-POJAM. Definicija vjerovatnoće Σ = f x f. f f. f x f. f f ... = Σ = Σ. i...

VJEROVATNOĆA-POJAM. Definicija vjerovatnoće Σ = f x f. f f. f x f. f f ... = Σ = Σ. i... VJEROVATNOĆA-OJAM Defiicija vjerovatoće f f f f f f f m X i i... ) + + + Σ p p p p f f f f f i i i i i i i ) )... ) )... + + + Σ + + Σ + Σ Σ Σ µ µ Aditivo i multiplikativo pravilo. Ako su E i E slučaji

Διαβάστε περισσότερα

Sadrˇzaj. Sadrˇzaj MATEMATIČKA STATISTIKA DESKRIPTIVNA STATISTIKA Ponovimo... 15

Sadrˇzaj. Sadrˇzaj MATEMATIČKA STATISTIKA DESKRIPTIVNA STATISTIKA Ponovimo... 15 Sadrˇzaj Sadrˇzaj 1 11 MATEMATIČKA STATISTIKA 3 11.1 DESKRIPTIVNA STATISTIKA..................... 5 11. Poovimo................................. 15 1 Radi materijal Poglavlje 11 MATEMATIČKA STATISTIKA

Διαβάστε περισσότερα

OPISNA STATISTIKA GRAFIČKE METODE. Pravila kolokvija PROMJENE RASPOREDA: Dozvoljene formule s weba (M. Grbić) HISTOGRAMI

OPISNA STATISTIKA GRAFIČKE METODE. Pravila kolokvija PROMJENE RASPOREDA: Dozvoljene formule s weba (M. Grbić) HISTOGRAMI PROMJENE RASPOREDA: Kolegij SOM (prvi kolokvij) Opća fizika (predavaje) Numerička matematika Stari termi. ožujka -h. ožujka -h. ožujka -h Novi termi. ožujka -h. ožujka -h. travja - Pravila kolokvija Dozvoljee

Διαβάστε περισσότερα

Str. 454;139;91.

Str. 454;139;91. Str. 454;39;9 Metod uzorka Predavač: Dr Mirko Savić avicmirko@eccf.u.ac.yu www.eccf.u.ac.yu Statitička maa može da e pomatra a jeda od ledeća dva ačia: potpuo pomatraje, delimičo pomatraje (metod uzorka).

Διαβάστε περισσότερα

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 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

nepoznati parametar θ jednak broju θ 0, u oznaci H 0 (θ =θ 0 ), je primer proste hipoteze. Ako hipoteza nije prosta, onda je složena.

nepoznati parametar θ jednak broju θ 0, u oznaci H 0 (θ =θ 0 ), je primer proste hipoteze. Ako hipoteza nije prosta, onda je složena. Testiraje parametarskih hipoteza Pretpostavka (hipoteza) o parametru raspodele se zove parametarska hipoteza. Postupak jeog potvrđivaja ili odbacivaja a osovu podataka iz uzorka je parametarski test. t

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

UVOD U STATISTIČKO ZAKLJUČIVANJE

UVOD U STATISTIČKO ZAKLJUČIVANJE STROJNO UČENJE Uvod u statističko zaključivaje 1/22 STROJNO UČENJE Uvod u statističko zaključivaje 2/22 UVOD U STATISTIČKO ZAKLJUČIVANJE riječ STATISTIKA (lat. status = staje) Statistika deskriptiva iferecijala

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

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

Dvanaesti praktikum iz Analize 1

Dvanaesti praktikum iz Analize 1 Dvaaesti praktikum iz Aalize Zlatko Lazovi 20. decembar 206.. Dokazati da fukcija f = 5 l tg + 5 ima bar jedu realu ulu. Ree e. Oblast defiisaosti fukcije je D f = k Z da postoji ula fukcije a 0, π 2.

Διαβάστε περισσότερα

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA. KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA 1 Grupoid (G, ) je asocijativa akko važi ( x, y, z G) x (y z) = (x y) z Grupoid (G, ) je komutativa akko važi ( x, y G) x y = y x Asocijativa

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

Univerzitet u Sarajevu Građevinski fakultet Katedra za matematiku, programiranje, nacrtnu geometriju i fiziku

Univerzitet u Sarajevu Građevinski fakultet Katedra za matematiku, programiranje, nacrtnu geometriju i fiziku Uiverzitet u Sarajevu Građeviski fakultet Katedra za matematiku, programiraje, acrtu geometriju i fiziku Ispita pitaja za drugi parc. ispit iz teor. osova predmeta «VJEROVATNOĆA I STATISTIKA» Akademska

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

Greške merenja i statistička obrada podataka

Greške merenja i statistička obrada podataka Vežbe iz Električih mereja http://www.kelm.ft.us.ac.rs Greške mereja i statistička obrada podataka. Greške mereja Osovi zadatak mere tehike je da odredi pravu vredost meree veličie, imajući u vidu okolosti

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

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

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

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

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

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

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

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

Centralni granični teorem i zakoni velikih brojeva

Centralni granični teorem i zakoni velikih brojeva Poglavlje 8 Cetrali graiči teorem i zakoi velikih brojeva 8.1 Cetrali graiči teorem Lema 8.1 Za 1/ x 1 vrijedi Dokaz: Stavimo log1 + x x x. fx := log1 + x x, x [ 1/, 1]. Očito f0 = 0. Nadalje, po teoremu

Διαβάστε περισσότερα

Teorija verovatnoće. Definicija: Skup svih mogućih ishoda nekog eksperimenta nazivamo skup elementarnih dogaďaja i označavamo sa.

Teorija verovatnoće. Definicija: Skup svih mogućih ishoda nekog eksperimenta nazivamo skup elementarnih dogaďaja i označavamo sa. Teorija verovatoće 1 Teorija verovatoće Slučaji događaji Defiicija: Skup svih mogućih ishoda ekog eksperimeta azivamo skup elemetarih dogaďaja i ozačavamo sa Primer Odrediti skup elemetarih dogaďaja u

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

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

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

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

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

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

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

Općenito, iznos normalne deformacije u smjeru normale n dan je izrazom:

Općenito, iznos normalne deformacije u smjeru normale n dan je izrazom: Otporost mterijl. Zdtk ZDTK: U točki čeliče kostrukije postvlje su tri osjetil z mjereje deformij prem slii. ri opterećeju kostrukije izmjeree su reltive ormle (dužiske deformije: b ( - b 3 - -6 - ( b

Διαβάστε περισσότερα

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET STROJARSTVA I BRODOGRADNJE ZAVRŠNI RAD. Ivan Lulić. Zagreb, 2014.

SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET STROJARSTVA I BRODOGRADNJE ZAVRŠNI RAD. Ivan Lulić. Zagreb, 2014. SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET STROJARSTVA I BRODOGRADNJE ZAVRŠNI RAD Iva Lulić Zagreb, 2014. SVEUČILIŠTE U ZAGREBU FAKULTET STROJARSTVA I BRODOGRADNJE ZAVRŠNI RAD Metori: Prof. dr. sc. Nedeljko Štefaić,

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

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

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

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

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

Granične vrednosti realnih nizova

Granične vrednosti realnih nizova Graiče vredosti realih izova Fukcija f : N R, gde je N skup prirodih brojeva a R skup realih brojeva, zove se iz realih brojeva ili reala iz. Opšti čla iza f je f(), N, i običo se obeležava sa f, dok se

Διαβάστε περισσότερα

(Hi-kvadrat test) r (f i f ti ) 2 H = f ti. i=1

(Hi-kvadrat test) r (f i f ti ) 2 H = f ti. i=1 χ 2 test (Hi-kvadrat test) Jedan od prvih statističkih testova je χ 2 -test. Predložio ga je K. Pearson 900. godine, pa je poznat i pod nazivom Pearsonov test. χ 2 test je neparametarski test. Pomoću χ

Διαβάστε περισσότερα

MJERA I INTEGRAL završni ispit 4. srpnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!)

MJERA I INTEGRAL završni ispit 4. srpnja (Knjige, bilježnice, dodatni papiri i kalkulatori nisu dozvoljeni!) 1. (ukupo 8 bodova) MJERA I INTEGRAL završi ispit 4. srpja 216. (Kjige, bilježice, dodati papiri i kalkulatori isu dozvoljei!) (a) (2 boda) Defiirajte p za ekspoete p [1, +. (b) (6 bodova) Dokažite da

Διαβάστε περισσότερα

Populacija Ciljna/uzoračka populacija

Populacija Ciljna/uzoračka populacija Populacija i uzorak Sadržaj predavanja Šta je populacija, šta je uzorak a šta uzorkovanje? Statističko zaključivanje Klasifikacija uzoraka: sa i bez verovatnoće, sa i bez zamenjivanja Uzoračke raspodele

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

PISMENI ISPIT IZ STATISTIKE

PISMENI ISPIT IZ STATISTIKE 1. a) Trgovina odjeće prodaje odjeću u tri različite veličine: 32% veličine S, 44% veličine M i ostatak veličine L. Pokazalo se da je postotak odjeće s greškom redom 1%, 5% i 2%. Ako je trgovina ustanovila

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

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

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

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

Testiranje statistiqkih hipoteza

Testiranje statistiqkih hipoteza Testiranje statistiqkih hipoteza Testiranje statistiqkih hipoteza Testiranje statistiqkih hipoteza je vid statistiqkog zakljuqivanja koji se primenjuje u situacijama: kada se unapred pretpostavlja postojanje određene

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIČKA STATISTIKA

MATEMATIČKA STATISTIKA MATEMATIČKA STATISTIKA Bilješke s predavaja (prof. dr. sc. Miljeko Huzak akademske godie 04./05. Natipkao i uredio: Kristija Kilassa Kvaterik Ova skripta služi samo kao pomoć u praćeju predavaja iz istoimeog

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

Definicija: Beskonačni niz realnih brojeva je funkcija a : N R. Umjesto zapisa a(1), a(2),,a(n), može se koristiti zapis a 1,

Definicija: Beskonačni niz realnih brojeva je funkcija a : N R. Umjesto zapisa a(1), a(2),,a(n), može se koristiti zapis a 1, Defiicija: Beskoači iz realih brojeva je fukcija a : N R i Umjesto zapisa a(), a(),,a(), može se koristiti zapis a, a,,a, Broj a zove se opći čla iza, a cijeli iz se kratko ozačuje (a ). Niz je : -rastući

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

( x) ( ) dy df dg. =, ( x) e = e, ( ) ' x. Zadatak 001 (Marinela, gimnazija) Nađite derivaciju funkcije f(x) = a + b x. ( ) ( )

( x) ( ) dy df dg. =, ( x) e = e, ( ) ' x. Zadatak 001 (Marinela, gimnazija) Nađite derivaciju funkcije f(x) = a + b x. ( ) ( ) Zadatak (Mariela, gimazija) Nađite derivaciju fukcije f() a + b c + d Rješeje Neka su f(), g(), h() fukcije ezavise varijable, a f (), g (), h () derivacije tih fukcija po Osova pravila deriviraja Derivacija

Διαβάστε περισσότερα

Polarizacija. Procesi nastajanja polarizirane svjetlosti: a) refleksija b) raspršenje c) dvolom d) dikroizam

Polarizacija. Procesi nastajanja polarizirane svjetlosti: a) refleksija b) raspršenje c) dvolom d) dikroizam Polarzacja Proces asajaja polarzrae svjelos: a refleksja b raspršeje c dvolom d dkrozam Freselove jedadžbe Svjelos prelaz z opčkog sredsva deksa loma 1 u sredsvo deksa loma, dolaz do: refleksje (prema

Διαβάστε περισσότερα

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri

Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri Betonske konstrukcije 1 - vežbe 3 - Veliki ekscentricitet -Dodatni primeri 1 1 Zadatak 1b Čisto savijanje - vezano dimenzionisanje Odrediti potrebnu površinu armature za presek poznatih dimenzija, pravougaonog

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

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

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

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

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

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

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

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

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

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom

6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom 6 Polinomi Funkcija p : R R zadana formulom p(x) = a n x n + a n 1 x n 1 +... + a 1 x + a 0, gdje su a 0, a 1,..., a n realni brojevi, a n 0, i n prirodan broj ili 0, naziva se polinom n-tog stupnja s

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

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

3. OSNOVNI POKAZATELJI TLA

3. OSNOVNI POKAZATELJI TLA MEHANIKA TLA: Onovni paraetri tla 4. OSNONI POKAZATELJI TLA Tlo e atoji od tri faze: od čvrtih zrna, vode i vazduha i njihovo relativno učešće e opiuje odgovarajući pokazateljia.. Specifična težina (G)

Διαβάστε περισσότερα

SEMINAR IZ KOLEGIJA ANALITIČKA KEMIJA I. Studij Primijenjena kemija

SEMINAR IZ KOLEGIJA ANALITIČKA KEMIJA I. Studij Primijenjena kemija SEMINAR IZ OLEGIJA ANALITIČA EMIJA I Studij Primijenjena kemija 1. 0,1 mola NaOH je dodano 1 litri čiste vode. Izračunajte ph tako nastale otopine. NaOH 0,1 M NaOH Na OH Jak elektrolit!!! Disoira potpuno!!!

Διαβάστε περισσότερα

II. ANALITIČKA GEOMETRIJA PROSTORA

II. ANALITIČKA GEOMETRIJA PROSTORA II. NLITIČK GEMETRIJ RSTR I. I (Točka. Ravia.) d. sc. Mia Rodić Lipaović 9./. Točka u postou ( ; i, j, k ) Kateijev pavokuti koodiati sustav k i j T T (,, ) oložaj točke u postou je jedoačo odeñe jeim

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

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

3n an = 4n3/2 +2n+ n 5n 3/2 +5n+2 n a 2 n = n 2. ( 2) n Dodatak. = 0, lim n! 2n 6n + 1

3n an = 4n3/2 +2n+ n 5n 3/2 +5n+2 n a 2 n = n 2. ( 2) n Dodatak. = 0, lim n! 2n 6n + 1 Nizovi 5 a = 5 +3+ + 6 a = 3 00 + 00 3 +5 7 a = +)+) ) 3 3 8 a = 3 +3+ + +3 9 a = 3 5 0 a = 43/ ++ 5 3/ +5+ a = + + a = + ) 3 a = + + + 4 a = 3 3 + 3 ) 5 a = +++ 6 a = + ++ 3 a = +)!++)! +3)! a = ) +3

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

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

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori

MATEMATIKA 2. Grupa 1 Rexea zadataka. Prvi pismeni kolokvijum, Dragan ori MATEMATIKA 2 Prvi pismeni kolokvijum, 14.4.2016 Grupa 1 Rexea zadataka Dragan ori Zadaci i rexea 1. unkcija f : R 2 R definisana je sa xy 2 f(x, y) = x2 + y sin 3 2 x 2, (x, y) (0, 0) + y2 0, (x, y) =

Διαβάστε περισσότερα

Geodetski fakultet, dr. sc. J. Beban-Brkić Predavanja iz Matematike OSNOVNI TEOREMI DIFERENCIJALNOG RAČUNA

Geodetski fakultet, dr. sc. J. Beban-Brkić Predavanja iz Matematike OSNOVNI TEOREMI DIFERENCIJALNOG RAČUNA Geodetski akultet dr s J Beba-Brkić Predavaja iz Matematike OSNOVNI TEOREMI DIFERENCIJALNOG RAČUNA Teoremi koje ćemo avesti u ovom poglavlju su osovi teoremi koji osiguravaju ispravost primjea diereijalog

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

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

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

1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka

1 Afina geometrija. 1.1 Afini prostor. Definicija 1.1. Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo. A - skup taqaka 1 Afina geometrija 11 Afini prostor Definicija 11 Pod afinim prostorom nad poljem K podrazumevamo svaku uređenu trojku (A, V, +): A - skup taqaka V - vektorski prostor nad poljem K + : A V A - preslikavanje

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

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

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

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

ODRŽAVANJE POUZDANOST TEHNIČKIH SUSTAVA

ODRŽAVANJE POUZDANOST TEHNIČKIH SUSTAVA Ver. 3.0.09. Predmeti astavik: dr. sc. I. Čala, izv. prof. Obrada: dr. sc. /77 S A D R Ž A J. POUZDANOST. ANALIZA POUZDANOSTI ELEMENATA. Začajke pouzdaosti. Fukcije razdioba u teoriji pouzdaosti.3 Simulacija

Διαβάστε περισσότερα

Statistika. Statističke metode služe nam da uočimo pravilnosti i zakonitosti po kojima se vlada cijeli kolektiv, a ne jedna odredena jedinka.

Statistika. Statističke metode služe nam da uočimo pravilnosti i zakonitosti po kojima se vlada cijeli kolektiv, a ne jedna odredena jedinka. Statistika Statistika je zastvea disciplia koja se bavi prikupljajem podataka, jihovim orgaizirajem (sistematizirajem) i aalizirajem, te iiterpretacijom dobiveih rezultata Sami podaci mogu biti umeričke

Διαβάστε περισσότερα

Centralni granični teorem. Završni rad

Centralni granični teorem. Završni rad Sveučilište J.J. Strossmayera u Osijeu Odjel za matematiu Sveučiliši preddiplomsi studij matematie Daria Solić Cetrali graiči teorem Završi rad Osije, 2017. Sveučilište J. J. Strossmayera u Osijeu Odjel

Διαβάστε περισσότερα

Definicija: Hipoteza predstavlja pretpostavku koja je zasnovana na određenim činjenicama (najčešće naučnim ili iskustvenim).

Definicija: Hipoteza predstavlja pretpostavku koja je zasnovana na određenim činjenicama (najčešće naučnim ili iskustvenim). Str. 53;76; Testiranje statističkih hipoteza Predavač: Dr Mirko Savić savicmirko@eccf.su.ac.yu www.eccf.su.ac.yu Definicija: Hipoteza predstavlja pretpostavku koja je zasnovana na određenim činjenicama

Διαβάστε περισσότερα

TAČNE I ASIMPTOTSKE RASPODJELE NEKIH UZORAČKIH STATISTIKA

TAČNE I ASIMPTOTSKE RASPODJELE NEKIH UZORAČKIH STATISTIKA Matematički kolokvijum (Baja Luka) MAT-KOL (Baja Luka) XIV()(2008), 59-83 TAČNE I ASIMPTOTSKE RASPODJELE NEKIH UZORAČKIH STATISTIKA Uvod Aleksadra Vasilić Prirodo-matematički fakultet Baja Luka, Mladea

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