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

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

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

Transcript

1 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 merjenje višin dijakov branje knjig dijakov smučanje v Sloveniji merjenje krvnega tlaka promet skozi določeno križišče mesečne plače zaposlenih serijska proizvodnja določenega izdelka 1 Osnovne naloge statistike: zbiranje podatkov (anketiranje, opazovanje, merjenje, štetje) čiščenje, kodiranje in razvrščanje podatkov, urejanje in grafično prikazovanje podatkov, povzemanje in sprejemanje zaključkev (odkrivanje lastnosti in zakonitosti populacije in napovedovanje vrednosti). Definicija : Populacija je množica, ki jo želimo statistično proučiti. Statistična enota je en element populacije. Populacijo lahko sestavljajo živa bitja, predmeti, dogodki. Opredelitev populacije: stvarno (kdo ali kaj spada v populacijo in kdo ne) geografsko (kje je populacija opazovana) časovno (kdaj je zajeta) 3 4

2 Definicija 3: Vzorec je podmnožica (del) populacije. Vzorec je slučajen, če imajo vse enote populacije enako možnost (enako verjetnost) biti izbrane v vzorec. Slučajni vzorec predstavlja (reprezentira) celotno populacijo. Enostavno slučajno vzorčenje: žrebanje (loterijski način) vzorci s ponavljanjem (enota, ki je bila že izbrana v vzorec, je ponovno izbrana), vzorci brez ponavljanja (enota, ki je bila že izbrana v vzorec, ne more biti ponovno izbrana). Definicija 4: Preučevano lastnost (značilnost) enote imenujemo statistična spremenljivka. Vrednost statistične spremenljivke je lastnost ene opazovane enote in jo imenujemo podatek. PRIMER 1 Statistične spremenljivke: višina dijaka, ocena dijaka. Definicija 5: Parameter je statistična karakteristika populacije. PRIMER Parametri: povprečna višina dijakov, povprečna ocena dijakov. Število enot populacije označimo z N. 5 6 Glede na način izražanja podatke ločimo na: opisne (ali kvalitativne): vrednosti le opišemo z besedami in jih ne moremo ovrednotiti numerično (npr. spol, kraj bivanja, barva avtomobila), vrstne (ali ordinalne): vrednosti lahko uredimo le po velikosti, njihova razmerja pa nimajo pomena (npr. šolska ocena, doseženo mesto na tekmi, zadovoljstvo z malico), številske (ali kvantitativne): vrednosti izrazimo numerično oz. številsko. Ločimo diskretne in zvezne številske podatke. Nezvezne (ali diskretne): zaloga vrednosti končna ali neskončna množica realnih števil (npr. število prometnih nesreč, št. prebranih knjig, št. dijakov v razredu). Zvezne: zavzamejo lahko vsako vrednost iz nekega intervala (npr. višina ali teža dijaka, višina žepnine, cena knjig). PRIMER 3 V tabeli so zbrani nekateri podatki slučajnega vzorca dijakov Šolskega centra Novo mesto v šolskem letu 009/010: Zap.št. Spol Letnik Št. bratov/sester Višina (cm) 1. moški ,3. ženski 3 169,7 3. ženski , 4. moški 18,9 5. moški , 6. moški ,1 7. ženski ,8 8. moški 1 177,7 7 8

3 Odgovorite na naslednja vprašanja: 1 Kaj je v tem primeru populacija? S katerimi pogoji je opredeljena (stvarno, časovno, krajevno)? Kaj je statistična enota? Kako velik je vzorec? 3 Katere statistične spremenljivke so predstavljene v tabeli? 4 Kakšna je posamezna spremenljivka glede na način izražanja? 5 Katere parametre populacije bi lahko določili? PRIMER 4 Izvedeti želimo, kakšno je mnenje dijakov na ŠC Novo mesto o malici v šol. letu 008/009. Ker je število dijakov okoli 3000, ne moremo vprašati vsakega, zato se odločimo, da bomo oblikovali vzorec velikosti 00 dijakov, ki bo dobro predstavljal celo populacijo. Ali bi bil v ta namen ustrezen vzorec, ki bi zajemal prvih 00 dijakov, ki pridejo v torek zjutraj v šolo? Kdo zbira podatke? 9. UREJANJE PODATKOV 10 šole bolnišnice podjetja. SURS (uradna (državna) statistika) EUROSTAT (evropska statistika) EPICENTER, NINAMEDIA (javnomnenjske raziskave) Spoznali bomo: ranžirno vrsto grupiranje podatkov. Programski paketi za obdelavo podatkov: Excel, SPSS, SAS, Minitab, Mathlab, S-Plus,

4 RANŽIRNA VRSTA Ranžirno vrsto predstavljajo po velikosti urejeni številski podatki. Uporabljamo jo za urejanje majhnega števila številskih podatkov. Vsakemu podatku določimo zaporedno mesto v ranžirni vrsti, ki ga imenujemo rang. Enaki podatki stojijo v ranžirni vrsti skupaj in imajo enak rang. Izračunamo ga kot povprečje rangov, ki bi jih podatki imeli, če bi bili različni med seboj. PRIMER 5 Pot do šole. 1 dijakov smo vprašali, koliko časa porabijo za pot do šole. Rezultati v minutah so 0, 38, 8, 35, 30, 40,, 3, 35, 3, 45, 35. Zapiši podatke v ranžirno vrsto in jim določi rang. Rešitev: Čas (min) Rang GRUPIRANJE PODATKOV PRIMER 6 Poraba mleka. 50 slovenskih družin v neki vasi smo vprašali, koliko mleka so porabili v prejšnjem tednu. Zbrani podatki v litrih so: 1,1 1,7 1 0,5 0,9,1,3,3,6 3,1 3,7 3,9 3,1,5 3,3 3,3 3,9 3,8 4,1 4 4,3 4,4 4,4 5,1 5,9 5,3 5, 5,7 4,7 4,3 4, 4,3 4,7 4, 7,1 7, 7,5 7,5 7,6 6,3 6, 6,1 6,9 8,1 8, 8,5 9,3 9, 9,1 9,8 Grupiranje: združevanje podatkov v skupine (razrede): najprej določimo skupne lastnosti enot v posameznih razredih (od 5 do 0 razredov), vsaka enota mora biti v natanko enem razredu (ne sme se zgoditi, da bi ista enota ustrezala lastnostim dveh razredov ali pa da za kakšno enoto ne bi obstajal razred, v katerega bi jo uvrstili), enote porazdelimo po razredih. Ali so podatki dovolj pregledni, da lahko povemo kaj o porabi mleka? 15 16

5 I. Grupiranje številskih spremenljivk v r razredov: Najmanjša vrednost, ki še sodi v i-ti razred: x i,min Največja vrednost, ki še sodi v i-ti razred: x i,max (Absolutna) frekvenca razreda f i : število enot v i-tem razredu Frekvenčna tabela ali frekvenčna porazdelitev: predstavitev razredov in pripadajočih frekvenc: Razred Vrednost spr. f i 1. x 1,min x 1,max f 1. x,min x,max f.... r. x r,min x r,max f r Skupaj / N PRIMER 7 Poraba mleka. 50 slovenskih družin v neki vasi smo vprašali, koliko mleka so porabili v prejšnjem tednu. Zbrani podatki v litrih so: 1,1 1,7 1 0,5 0,9,1,3,3,6 3,1 3,7 3,9 3,1,5 3,3 3,3 3,9 3,8 4,1 4 4,3 4,4 4,4 5,1 5,9 5,3 5, 5,7 4,7 4,3 4, 4,3 4,7 4, 7,1 7, 7,5 7,5 7,6 6,3 6, 6,1 6,9 8,1 8, 8,5 9,3 9, 9,1 9,8 Zbrane podatke grupiraj v pet razredov in vsakemu razredu določi frekvenco. Frekvenčna porazdelitev številske spremenljivke Rešitev: Razred Poraba mleka v l f i 1. 0 pod. pod pod pod pod 10 Skupaj / Kaj lahko izračunamo za grupirane podatke? Relativna frekvenca f i : delež enot v i-tem razredu glede na število vseh enot N, ki smo jih opazovali: f i = f i N Strukturni odstotek f i %: relativna frekvenca f i pomnožena s 100 %: f i %=f i 100 % 19 0

6 Kumulativna frekvenca F i : število enot, ki imajo manjše vrednosti od spodnje meje i-tega razreda: F 1 = 0inF i = F i 1 + f i 1 (za i > 1) Spodnja meja x i,s in zgornja meja x i,z razreda: zgornja meja razreda i-tega razreda enaka spodnji meji (i + 1)-vega razreda: x i,z = x i+1,s Relativna kumulativna frekvenca F i : delež vseh opazovanih enot, ki imajo manjše vrednosti od spodnje meje i-tega razreda: F i = F i N Zvezna spremenljivka: x i,s = x i,min in x i,z = x i,max Celoštevilska spremenljivka(dve zaporedni celi števili se razlikujeta za 1 - enotski razmik): x i,s = x i,min 0, 5 x i,z = x i,max Širina razreda d i : razlika med zgornjo in spodnjo mejo razreda d i = x i,z x i,s Sredina razreda x i : aritmetična sredina spodnje in zgornje meje razreda: x i = x i,s + x i,z Z grupiranjem enot v frekvenčne razrede dodelimo vsem enotam v i-tem razredu isto vrednost x i, s čimer izgubimo nekaj natančnosti pri obdelavi podatkov. PRIMER 8 Poraba mleka - nadaljevanje. Za grupirane podatke iz primera o porabi mleka izračunaj fi, f i %, F i, Fi, x i,s, x i,z, d i, x i. Rešitev: Raz. Poraba mleka (l) f i fi f i % F i Fi x i,s x i,z d i x i 1. 0 pod 5. pod pod pod pod 10 7 Skupaj / 50 Excel: grupiranje: FREQUENCY, nato CTRL-SHIFT-ENTER 3 4

7 PRIMER 9 Starost oseb. V okulistični ambulanti so včeraj pregledali 45 oseb. Njihove starosti v letih so: Podatke grupiraj v razrede, kot so oblikovani v tabeli, nato pa za vsak razred izračunaj fi, f i %, F i, Fi, x i,s, x i,z, d i, x i. Rešitev: Raz. Starost f i fi f i % F i Fi x i,s x i,z d i x i Skupaj / II. Grupiranje opisnih podatkov 5 Za vsak razred lahko določimo le relativno frekvenco in strukturni odstotek vsakega razreda. Razred Lastnost spr. f i fi f i % 1. lastnost 1 f 1 f1 f 1 %. lastnost f f f %.... r. lastnost r f r fr f r % Skupaj / N Frekvenčna porazdelitev opisne spremenljivke 7 PRIMER 10 Potniki na vlaku. Na vlaku so želeli ugotoviti strukturo potnikov. Razdelili so jih na dijake, študente, delavce, brezposelne in upokojence. Zbrani podatki so: 6 dijak dijak dijak delavec brezposelen brezposelen brezposelen upokojenec upokojenec dijak dijak dijak dijak dijak dijak dijak študent študent študent študent delavec delavec delavec delavec dijak dijak dijak dijak dijak dijak študent študent študent študent študent študent dijak dijak dijak dijak dijak študent študent študent delavec delavec dijak dijak dijak dijak delavec delavec delavec delavec delavec delavec brezposelen brezposelen brezposelen študent študent študent delavec delavec delavec upokojenec upokojenec brezposelen brezposelen študent študent študent upokojenec upokojenec delavec upokojenec upokojenec študent študent študent študent dijak dijak dijak dijak dijak upokojenec upokojenec upokojenec upokojenec Oblikuj frekvenčno porazdelitev podatkov, nato pa za vsak razred izračunaj fi in f i %. 8

8 3. GRAFIČNO PRIKAZOVANJE PODATKOV Rešitev: Razred Potniki f i fi f i % 1. dijak. študent 3. delavec 4. brezposelen 5. upokojenec Skupaj / Excel: COUNTIF (pogoj je posamezna kategorija) Histogram je prikaz grupiranih številskih podatkov v pravokotnem koordinatnem sistemu s stolpci, kjer vsak stolpec ustreza enemu razredu. Če so razredi enako široki, so višine stolpcev premosorazmerne s frekvencami razredov, sicer so s frekvencami premosorazmerne ploščine pravokotnikov. Št. družin Poraba mleka v l Excel: Stolpični diagram (zmanjšamo presledke med stolpci, primeren za prikaz zveznih številskih podatkov) 30 Frekvenčni poligon je linijski poligon v pravokotnem koordinatnem sistemu, ki povezuje točke, katerih abscise so enake sredinam frekvenčnih razredov, ordinate pa frekvencam: (x i, f i ). Da grafikon povežemo z abscisno osjo, dodamo še točki (x 0, 0) in (x r+1, 0). Strukturni stolpec uporabljamo za prikaz strukturnih odstotkov. Narišemo stolpec poljubne širine in poljubne višine. Višino stolpca proglasimo za 100 %, nato pa jo razdelimo v razmerju strukturnih odstotkov. Posamezne dele stolpca ponavadi šrafiramo ali pobarvamo z različnimi barvami, zato za pojasnitev dodamo legendo. Št. družin Odstotek 100% 80% 60% 40% upokojenci brezposelni delavci študenti dijaki % Poraba mleka v l 0% Excel: Črtni diagram (primeren za prikaz vrstnih in številskih podatkov) Excel: Stolpični diagram (primeren za prikaz vrstnih in opisnih podatkov) 31 3

9 Tudi strukturni krog uporabljamo za prikaz strukturnih odstotkov. Delež enot v posameznem razredu je prikazan s krožnim izsekom. Velikost središčnega kota za vsak razred izračunamo kot odstotek polnega kota: f i % 360. Tudi strukturni krog opremimo z legendo. Prikaz s stolpci je podoben histogramu, uporabljamo pa ga lahko za prikaz grupiranih opisnih ali številskih podatkov. Širina stolpca je poljubna, višina stolpca pa je premosorazmerna s frekvenco razreda ,3% 30 8,9% 33,3% dijaki študenti delavci brezposelni upokojenci Število oseb ,9% 5 5,6% 0 dijaki študenti delavci brezposelni upokojenci Excel: Tortni diagram (primeren za prikaz vrstnih in opisnih podatkov) 33 Excel: Stolpični diagram (primeren za prikaz vrstnih in opisnih podatkov) 34 PRIMER 11 Spodnji grafikon prikazuje zaslužke dijaka preko študentskega servisa v enem letu. Primerjaj zaslužke dijaka po mesecih. PRIMER 1 Spodnji grafikon prikazuje iste zaslužke dijaka preko študentskega servisa v enem letu kot prejšnji grafikon. V čem je razlika? Kaj lahko zdaj povemo o višinah zaslužkov dijaka po mesecih? 35 36

10 4. SREDNJE VREDNOSTI MEDIANA Srednja vrednost je mera za osredinjenost podatkov. Pove, kje se nahajajo podatki. Obravanali bomo tri srednje vrednosti: mediana modus aritmetična sredina (povprečje) Definicija 6: Mediana (ali središčnica) je srednja vrednost, od katere ima polovica enot manjše ali enake vrednosti, polovica pa večje ali enake. Označili jo bomo z Me. Mediano za majhno število podatkov najhitreje določimo tako, da podatke najprej uredimo po velikosti v ranžirno vrsto, nato izračunamo mesto, na katerem se nahaja mediana: N+1. Če ta vrednost ni celo število, je mediana povprečje sosednjih dveh vrednosti PRIMER 13 Določi mediano zamud avtobusa v petih dneh:,, 6, 7, 10 min. Rezultat komentiraj. PRIMER 14 Določi mediano zamud avtobusa v šestih dneh:,, 6, 7, 10, 15 min. Rezultat komentiraj. Mediana je določena z mestom v ranžirni vrsti, zato ekstremno veliki (ali majhni) podatki ne vplivajo na njeno vrednost. Excel: MEDIAN MODUS Definicija 7: Modus (ali gostiščnica) je srednja vrednost, ki je enaka tisti vrednosti spremenljivke, ki se najpogosteje pojavlja. Označili ga bomo z Mo. PRIMER 15 Določi modus zamud avtobusa v petih dneh:,, 6, 7, 10 min. Rezultat komentiraj. Med podatki je lahko tudi več modusov (tiste vrednosti, ki se enakomnogokrat pojavljajo največkrat). Excel: MODE 39 40

11 ARITMETIČNA SREDINA Definicija 8: Aritmetična sredina (povprečje) je srednja vrednost, ki jo dobimo tako, da vsoto vseh vrednosti spremenljivke delimo s številom enot v populaciji N. Označili jo bomo z µ ali x: Excel: AVERAGE µ = x 1 + x + + x N N ali µ = ΣN i=1 x i N PRIMER 16 Izračunaj aritmetično sredino zamud avtobusa v petih dneh:,, 6, 7, 10 min. 1 Rezultat komentiraj. Kako bi se spremenila aritmetična sredina, če bi vsakemu podatku prišteli 5 min? 3 Kako bi se spremenila aritmetična sredina, če bi podatek pomnožili s 5? 4 Kolišna bi bila vsota podatkov, če bi vsakega nadomestili z aritmetično sredino? 5 Od vsakega podatka odštej aritmetično sredino. Kolikšna je vsota teh vrednosti? 41 4 Lastnosti aritmetične sredine: Če vsakemu podatku prištejemo isto vrednost a, a > 0, se tudi aritmetična sredina poveča za a. Če vsakemu podatku odštejemo a, se aritmetična sredina zmanjša za a. Če vsak podatek pomnožimo z a, se tudi aritmetična sredina pomnoži z a. Če vsak podatek nadmestimo z aritmetično sredino, ostane vsota podatkov nespremenjena. Če od vsakega podatka odštejemo aritmetično sredino (izračunamo odklon od aritmetične sredine), je vsota vseh odklonov enaka 0. PRIMER 18 V skupini je 5 dijakov. Njihova povprečna starost je 15 let. Kaj lahko sklepamo? 1 Da je največ dijakov starih 15 let. Da so vsi dijaki stari približno 15 let. 3 Da so vsi dijaki stari 15 let. 4 Da je polovica dijakov starih manj kot 15 let, polovica pa več kot 15 let. 5 Da je vsota starosti vseh otrok v skupini 75 let. PRIMER 17 Ali je smiselno izračunati aritmetično sredino spremenljivke spol ali pa spremenljivke kraj bivanja? Odgovor obrazloži. PRIMER 19 Povprečna ocena pisne naloge iz matematike petih dijakov je 3,. Kaj lahko poveš o ocenah pisne naloge posameznih dijakov? 43 44

12 5. RAZPRŠENOST PODATKOV Razpršenost (ali variabilnost) je lastnost podatkov, da lahko zavzamejo različne vrednosti. Podatki so lahko bolj ali manj razpršeni, kar je videti na sliki: VARIACIJSKI RAZMIK Definicija 9: Variacijski razmik je razlika med največjo in najmanjšo vrednostjo v populaciji. Označimo ga z VR. VR = x max x min Obravnavali bomo naslednje mere za razpršenost: variacijski razmik standardni odklon (standardna deviacija) medčetrtinski razmik PRIMER 0 Izračunaj variacijski razmik zamud avtobusa v petih dneh:,, 6, 7, 10 min. Rezultat komentiraj. Excel: VR = MAX - MIN (izračunamo, ker ni posebnega ukaza) STANDARDNI ODKLON Definicija 10: Standardni odklon (ali standardna deviacija) je enaka korenu povprečja kvadratov odklonov vrednosti od aritmetične sredine. Označimo ga s σ: σ = Za uporabo je bolj preprosta formula: Dokaz. σ = Σ N i=1 (x i µ) N Σ N i=1 x i µ N PRIMER 1 Izračunaj standardni odklon zamud avtobusa v petih dneh:,, 6, 7, 10 min. 1 Rezultat komentiraj. Kaj bi se zgodilo s standardnim odklonom, če bi vsem vrednostim prišteli 5 min? 3 Kako bi se spremenil standardni odklon, če bi vsak podatek pomnožili s5? Če vsakemu podatku prištejemo a, se standardni odklon ne spremeni. Če vsak podatek pomnožimo z a, a > 0, se tudi standardni odlklon pomnoži z a. Excel: standardni odklon: STDEVP 47 48

13 Uporaba žepnega računala Vnos podatkov: vključimo statistiko (na ekranu se izpiše STAT ali S ali SD) vsak podatek posebej vnesemo tako, da ga vtipkamo, nato pa pritisnemo tipko DATA (ali D ali x) Kaj pove standardni odklon? Spoznajmo najprej normalno porazdelitev podatkov: Branje rezultatov: število podatkov: tipka n aritmetična sredina: tipka x standardni odklon: tipka σ n PRIMER S pomočjo žepnega računala izračunaj aritmetično sredino in standardni odklon zamud avtobusa v petih vožnjah:,,6,7,10 min. Rezultata primerjaj s prejšnjima rezultatoma Primeri normalno porazdeljenih podatkov: IQ ljudi teža odraslih ljudi čas, ki ga potrebuje avtobus od Novega mesta do Ljubljane dolžina žebljev pri serijski proizvodnji Splošno: Če je porazdelitev podatkov približno normalna (simetričen histogram), se približno 3 podatkov nahaja na intervalu [µ σ, µ + σ]. ARITMETIČNA SREDINA IN STANDARDNI ODKLON GRUPIRANIH PODATKOV PRIMER 3 Dijaki v T1A, T1B in T1C so pisali pisno nalogo iz matematike. Povprečna ocena dijakov iz T1A je 3,4, povprečna ocena v T1B je 3,, v T1C pa,9. Kolikšna je povprečna ocena dijakov vseh treh razredov? 51 5

14 Aritmetična sredina (povprečje) grupiranih podatkov (tudi tehtana aritmetična sredina): µ = f 1x 1 + f x + + f r x r N Standardni odklon grupiranih podatkov: σ = Σ r i=1 f ixi µ N ali µ = Σr i=1 f ix i N Pri izračunu si pomagamo z razširjeno frekvenčno porazdelitvijo: razred vrednost f i x i f i x i f i xi 1. x 1,min x 1,max f 1 x 1 f 1 x 1 f 1 x1. x,min x,max f x f x f x..... r. x r,min x r,max f r x r f r x r f r xr Skupaj / N / Σ r i=1 f ix i Σ r i=1 f ixi Aritmetična sredina: PRIMER 4 Poraba mleka - nadaljevanje primera. Izračunaj aritmetično sredino in standardni odklon porabe mleka 50 slovenskih družin prejšnji teden v neki vasi. Rezultat obrazloži. Standardni odklon: Obrazložitev rezultata: Rešitev: Frekvenčno tabelo dopolnimo s stolpcema f i x i in f i x i : razred poraba mleka v l f i x i f i x i f i xi 1. 0 pod 5 1. pod pod pod pod Skupaj / 50 / 55 56

15 Aritmetična sredina: PRIMER 5 Starost oseb - nadaljevanje primera Izračunaj aritmetično sredino in standardni odklon starosti oseb, ki so bile včeraj pregledane v okulistični ambulanti. Rezultat obrazloži. Standardni odklon: Rešitev: razred starost f i x i f i x i f i xi , , , , ,5 Skupaj / 45 / KVARTILI IN ŠKATLA Z BRKI Definicija 11: Trije kvartili razdelijo številske podatke v ranžirni vrsti v štiri skupine: prvi kvartil Q 1 je tista vrednost, od katere je 5 % podatov manjših (ali enakih) in 75 % podatkov večjih (ali enakih) - nahaja se na -tem mestu N+1 4 drugi kvartil Q je tista vrednost, od katere je 50 % podatov manjših (ali enakih) in 50 % podatkov večjih (ali enakih) (tudi mediana) - nahaja se na (N+1) 4 -tem mestu tretji kvartil Q 3 je tista vrednost, od katere je 75 % podatov manjših (ali enakih) in 5 % podatkov večjih (ali enakih) - nahaja se na 3(N+1) 4 - tem mestu Če vrednosti N+1 povprečje sosednjih vrednosti. 4, (N+1) 4 in 3(N+1) 4 niso celoštevilske, vzamemo za kvartil S pomočjo kvartilov lahko nazorno pokažemo razpršenost podatkov tako, da narišemo škatlo z brki, za katero potrebujemo poleg kvartilov še najmanjšo in največjo vrednost med podatki. Škatlo z brki imenujemo tudi okvir z ročaji ali grafikon kvartilov (ang. box-and-whiskers plot ali box-plot). Definicija 1: Medčertinski razmik Q je razlika med tretjim in prvim kvartilom. (Med Q 1 in Q 3 se nahaja 50 % podatkov.) 60

16 Rešitev: PRIMER 6 V T1A so dijaki zbrali podatke o številu ur, ki so jih prejšnji teden preživeli za računalnikom. Zbrani podatki so:,, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 9, 10, 11, 11, 1, 1, 15, 15, 16, 17, 18, 1, 1, 1,, 4, 5, 8, 30, 30, 34 1 Izračunaj vse tri kvartile in jih obrazloži. Izračunaj medčetrtinski razmik. 3 Nariši škatlo z brki Rešitev: PRIMER 7 Na zdravniškem pregledu so stehtali 17 dijakov manjšega razreda. Njihove teže v kg so: 50, 5, 53, 55, 56, 56, 60, 61, 64, 64, 65, 67, 71, 7, 73, 73, 80 1 Izračunaj vse tri kvartile in jih obrazloži. Izračunaj medčetrtinski razmik. 3 Nariši škatlo z brki

17 PRIMER 8 Primerjaj osebne dohodke moških in žensk v nekem podjetju na spodnjem grafikonu. Kaj lahko sklepaš iz slike? PRIMER 9 Primerjaj osebne dohodke moških in žensk v nekem podjetju na spodnjem grafikonu. Kaj lahko sklepaš iz slike? POVEZANOST OPISNIH SPREMENLJIVK IN KONTINGENČNA TABELA Definicija 13: Kontingenčna ali dvorazsežna tabela prikazuje podatke po vrednostih dveh opisnih spremenljivk hkrati. PRIMER 30 Z anketo smo želeli raziskati zadovoljstvo srednješolcev s šolsko malico, zato smo anketirali 5 dijakov. Rezultati so zbrani v tabeli: Struktura anketiranih dijakov po zadovoljstvu s šolsko malico za vsak letnik: 1. l. %. l. % 3. l. % 4. l. % Sk. % Zadov Nezadov Skupaj Zadovoljstvo/Letnik 1. letnik. letnik 3. letnik 4. letnik Zadovoljen Nezadovoljen Kaj lahko povemo o zadovoljstvu anketiranih dijakov z malico? Ali se mnenja razlikujejo po letnikih? 67 68

18 8. POVEZANOST ŠTEVILSKIH SPREMENLJIVK Grafični prikaz strukture PRIMER 31 Voznik beleži število kilometrov, ki jih prevozi s svojim avtomobilom, in porabo goriva pri vsaki vožnji. Ugotoviti želi, kako je poraba goriva povezana s številom prevoženih kilometrov. Kateri statistični spremenljivki nastopata v primeru? Ali bo pri različnih vožnjah, ko bo prevozil enako število kilometrov, vedno porabil enako količino goriva? Koliko goriva bo porabil za vožnje, pri katerih bo prevozil manj km, v primerjavi z vožnjami, pri katerih bo prevozil več km? Razmisli, kaj vpliva na porabo goriva Razsevni diagram: Spremenljivka X: število prevoženih kilometrov Spremenljivka Y : količina porabljenega goriva Povezanost med številskima spremenljivkama X in Y imenujemo korelacija. Povezanost spremenljivk lahko prikažemo v pravokotnem koordinatnem sistemu, če eno od spremenljivk proglasimo za neodvisno in drugo za odvisno. Tako dobljeni diagram imenujemo razsevni diagram. Razsevni diagram Excel: Raztreseni (XY) 71 7

19 Linearna povezanost Spremenljivki X in Y sta povezani linearno, če točke v razsevnem diagramu ležijo na isti premici ali pa se od nje bolj ali manj odklanjajo (ovalna oblika množice točk v razsevnem diagramu). Premico, ki se najbolj prilega točkam, imenujemo regresijska premica. Ločimo pozitivno in negativno linearno povezanost. Pozitivna linearna povezanost: večje vrednosti spremenljivke X so povezane z v povprečju večjimi vrednostmi spremenljivke Y. (regresijska premica je naraščajoča) Negativna linearna povezanost: večje vrednosti spremenljivke X so povezane z v povprečju manjšimi vrednostmi spremenljivke Y. (regresijska premica je padajoča) Ni povezanosti 75 76

20 Rešitev: PRIMER 3 Voznik je za 1 voženj zabeležil število prevoženih kilometrov in porabo goriva v litrih. Rezultati so prikazani v tabeli: Pot (km) Gorivo (l),5 3, ,5 4 3,5, ,8 a) Nariši razsevni diagram (v zvezek in z Excel ali z Graph). Ali je med spremenljivkama opaziti linearno povezanost? b) Določi enačbo regresijske premice (z Excel ali Graph). Premico vriši v razsevni diagram. c) Koliko goriva bo v povprečju porabil voznik za 4 km? PRIMER 33 Poraba električne energije. Dijak je doma 7 tednov beležil tedensko porabo električne energije. Podatki v kwh so zbrani v tabeli: Zap. št. (k) teden kwh 1 1. teden 109. teden teden teden teden teden teden 9 a) Nariši linijski diagram (v zvezek in z Excel ali Graph). Katera krivulja bi se prilegala porabi električne energije? b) Določi enačbo te krivulje (z Excel ali Graph). Vriši jo v diagram. c) Kolikšno porabo električne energije lahko pričakujemo 8. teden? 79 80

21 Rešitev: a) Nelinearna povezanost PRIMER 34 Ali spodnji grafikon prikazuje linearno povezanost spremenljivk? Excel: Črtni grafikon b) Enačba linearnega trenda je y =, 649x c) Napoved za 8. teden: y =, = 87, 9 kwh PRIMER 35 Ali spodnji grafikon prikazuje linearno povezanost spremenljivk? PRIMER 36 Ali spodnji grafikon prikazuje linearno povezanost spremenljivk? Višina kaktusa (mm) Leto Vrednost delnice (EUR) Mesec 83 84

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih.

cot x ni def. 3 1 KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA (A) Merske enote stopinja [ ] radian [rad] 1. Izrazi kot v radianih. TRIGONOMETRIJA (A) Merske enote KOTNE FUNKCIJE POLJUBNO VELIKEGA KOTA stopinja [ ] radian [rad] 80 80 0. Izrazi kot v radianih. 0 90 5 0 0 70. Izrazi kot v stopinjah. 5 8 5 (B) Definicija kotnih funkcij

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

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

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

vezani ekstremi funkcij

vezani ekstremi funkcij 11. vaja iz Matematike 2 (UNI) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 ekstremi funkcij več spremenljivk nadaljevanje vezani ekstremi funkcij Dana je funkcija f(x, y). Zanimajo nas ekstremi nad

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

*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

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

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k,

D f, Z f. Lastnosti. Linearna funkcija. Definicija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, Linearna funkcija Linearna funkcija f : je definirana s predpisom f(x) = kx+n; k, n ᄀ. k smerni koeficient n začetna vrednost D f, Z f Definicijsko območje linearne funkcije so vsa realna števila. Zaloga

Διαβάστε περισσότερα

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant.

V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant. Poglavje IV Determinanta matrike V tem poglavju bomo vpeljali pojem determinante matrike, spoznali bomo njene lastnosti in nekaj metod za računanje determinant 1 Definicija Preden definiramo determinanto,

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega Izeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega 1. Najosnovnejše o konveksnih funkcijah Definicija. Naj bo X vektorski rostor in D X konveksna množica. Funkcija ϕ: D R je konveksna,

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

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

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1

Definicija. definiramo skalarni produkt. x i y i. in razdaljo. d(x, y) = x y = < x y, x y > = n (x i y i ) 2. i=1. i=1 Funkcije več realnih spremenljivk Osnovne definicije Limita in zveznost funkcije več spremenljivk Parcialni odvodi funkcije več spremenljivk Gradient in odvod funkcije več spremenljivk v dani smeri Parcialni

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

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

,..., 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

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak

Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA. Polona Oblak Univerza v Ljubljani Fakulteta za računalništvo in informatiko MATEMATIKA Polona Oblak Ljubljana, 04 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 5(075.8)(0.034.) OBLAK,

Διαβάστε περισσότερα

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov Analiza signalov prof. France Mihelič Vpliv postopka daljšanja periode na spekter periodičnega signala Opazujmo družino sodih periodičnih pravokotnih impulzov

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

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

SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x)

SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x) FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Praktična Matematika-VSŠ(BO) Komuniciranje v matematiki SEMINARSKA NALOGA Funkciji sin(x) in cos(x) Avtorica: Špela Marinčič Ljubljana, maj 2011 KAZALO: 1.Uvod...1 2.

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti Poglavje XI Kvadratne forme V zadnjem poglavju si bomo ogledali še eno vrsto preslikav, ki jih tudi lahko podamo z matrikami. To so tako imenovane kvadratne forme, ki niso več linearne preslikave. Kvadratne

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. Funkcije in enačbe

Matematika. Funkcije in enačbe Matematika Funkcije in enačbe (1) Nariši grafe naslednjih funkcij: (a) f() = 1, (b) f() = 3, (c) f() = 3. Rešitev: (a) Linearna funkcija f() = 1 ima začetno vrednost f(0) = 1 in ničlo = 1/. Definirana

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

Reševanje sistema linearnih

Reševanje sistema linearnih Poglavje III Reševanje sistema linearnih enačb V tem kratkem poglavju bomo obravnavali zelo uporabno in zato pomembno temo linearne algebre eševanje sistemov linearnih enačb. Spoznali bomo Gaussovo (natančneje

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

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

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare Univerza v Ljubljani Fakulteta za strojništvo Laboratorij za termoenergetiko Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare po modelu IAPWS IF-97 izračunano z XSteam Excel v2.6 Magnus Holmgren, xsteam.sourceforge.net

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

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

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

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

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M15143113* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sreda, 3. junij 2015 SPLOŠNA MATURA RIC 2015 M151-431-1-3 2 IZPITNA POLA 1 Naloga Odgovor Naloga Odgovor Naloga Odgovor

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

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

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil. Zaporedja števil V matematiki in fiziki pogosto operiramo s približnimi vrednostmi neke količine. Pri numeričnemu računanju lahko npr. število π aproksimiramo s števili, ki imajo samo končno mnogo neničelnih

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta Matematika Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta 6. november 200 Poglavje 2 Zaporedja in številske vrste 2. Zaporedja 2.. Uvod Definicija 2... Zaporedje (a n ) = a, a 2,..., a n,... je predpis,

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

Uporabna matematika za naravoslovce

Uporabna matematika za naravoslovce Uporabna matematika za naravoslovce Zapiski predavanj Študijski programi: Aplikativna kineziologija, Biodiverziteta Študijsko leto 203/4 doc.dr. Barbara Boldin Fakulteta za matematiko, naravoslovje in

Διαβάστε περισσότερα

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija.

Matematika I (VS) Univerza v Ljubljani, FE. Melita Hajdinjak 2013/14. Pregled elementarnih funkcij. Potenčna funkcija. Korenska funkcija. 1 / 46 Univerza v Ljubljani, FE Potenčna Korenska Melita Hajdinjak Matematika I (VS) Kotne 013/14 / 46 Potenčna Potenčna Funkcijo oblike f() = n, kjer je n Z, imenujemo potenčna. Število n imenujemo eksponent.

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA 29.03.2004 Definicija DFT Outline DFT je linearna transformacija nekega vektorskega prostora dimenzije n nad obsegom K, ki ga označujemo z V K, pri čemer ima slednji lastnost, da vsebuje nek poseben element,

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

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ. Preslikave med množicami Funkcija ali preslikava med dvema množicama A in B je predpis f, ki vsakemu elementu x množice A priredi natanko določen element y množice B. Važno

Διαβάστε περισσότερα

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1

Matrike. Poglavje II. Matrika je pravokotna tabela realnih števil. Na primer: , , , 0 1 Poglavje II Matrike Matrika je pravokotna tabela realnih števil Na primer: [ ] 1 1 1, 2 3 1 1 0 1 3 2 1, 0 1 4 [ ] 2 7, Matrika je sestavljena iz vrstic in stolpcev Vrstici matrike [ ] 1 1 1 2 3 1 [ ]

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

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko

Linearna algebra. Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko Linearna algebra Bojan Orel Fakulteta za računalništvo in informatiko 23. februar 205 CIP - Kataložni zapis o publikaciji Narodna in univerzitetna knjižnica, Ljubljana 52.64(075.8)(0.034.2) OREL, Bojan

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

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011

Matematika. BF Lesarstvo. Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 2010/2011 Matematika BF Lesarstvo Matjaž Željko Zapiski ob predavanjih v šolskem letu 00/0 Izpis: 9 avgust 0 Kazalo Števila 5 Naravna števila 5 Cela števila 6 3 Racionalna števila 6 4 Realna števila 7 5 Urejenost

Διαβάστε περισσότερα

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R.

Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi neko število f (x) R. II. FUNKCIJE 1. Osnovni pojmi 2. Sestavljanje funkcij 3. Pregled elementarnih funkcij 4. Zveznost Kaj je funkcija? Definicija Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D R priredi

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

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji

Vaje iz MATEMATIKE 2. Vektorji Študij AHITEKTURE IN URBANIZMA, šol. l. 06/7 Vaje iz MATEMATIKE. Vektorji Vektorji: Definicija: Vektor je usmerjena daljica. Oznake: AB, a,... Enakost vektorjev: AB = CD: če lahko vektor AB vzporedno premaknemo

Διαβάστε περισσότερα

1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE

1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE 1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE A) Splošna oblika Definicija 1 : Naj bodo a, b in c realna števila in a 0. Realno funkcijo: f : x ax + bx + c imenujemo kvadratna funkcija spremenljivke x v splošni

Διαβάστε περισσότερα

Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih funkcij v poljubnem trikotniku. Kosinusni in sinusni izrek.

Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih funkcij v poljubnem trikotniku. Kosinusni in sinusni izrek. DN#3 (januar 2018) 3A Teme, ki jih preverja domača naloga: Kotne funkcije poljubnega kota. Osnovne zveze med funkcijamo istega kota. Uporaba kotnih funkcij v poljubnem trikotniku. Kosinusni in sinusni

Διαβάστε περισσότερα

Algebraične strukture

Algebraične strukture Poglavje V Algebraične strukture V tem poglavju bomo spoznali osnovne algebraične strukture na dani množici. Te so podane z eno ali dvema binarnima operacijama. Binarna operacija paru elementov iz množice

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

1 Fibonaccijeva stevila

1 Fibonaccijeva stevila 1 Fibonaccijeva stevila Fibonaccijevo število F n, kjer je n N, lahko definiramo kot število načinov zapisa števila n kot vsoto sumandov, enakih 1 ali Na primer, število 4 lahko zapišemo v obliki naslednjih

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

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA

Državni izpitni center SPOMLADANSKI IZPITNI ROK *M * FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Petek, 10. junij 2016 SPLOŠNA MATURA Državni izpitni center *M16141113* SPOMLADANSKI IZPITNI ROK FIZIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE Petek, 1. junij 16 SPLOŠNA MATURA RIC 16 M161-411-3 M161-411-3 3 IZPITNA POLA 1 Naloga Odgovor Naloga Odgovor

Διαβάστε περισσότερα

PRIMER UPORABE FUNKCIJ 2. FUNKCIJE ENE SPREMENLJIVKE DEFINICIJA IN LASTNOSTI FUNKCIJE. Upogibni moment. M(X )=F A x qx2 2

PRIMER UPORABE FUNKCIJ 2. FUNKCIJE ENE SPREMENLJIVKE DEFINICIJA IN LASTNOSTI FUNKCIJE. Upogibni moment. M(X )=F A x qx2 2 3 4 PRIMER UPORABE FUNKCIJ Upogibni moment 2. FUNKCIJE ENE SPREMENLJIVKE T (x) =F A qx M(X )=F A x qx2 2 1 2 DEFINICIJA IN LASTNOSTI FUNKCIJE Naj bosta A in B neprazni množici. Enolična funkcija f : A

Διαβάστε περισσότερα

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009

Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Poliedri Ines Pogačar 27. oktober 2009 Pri linearnem programiranju imamo opravka s končnim sistemom neenakosti in končno spremenljivkami, torej je množica dopustnih rešitev presek končno mnogo polprostorov.

Διαβάστε περισσότερα