STATISTIČKE I METRIJSKE KARAKTERISTIKE MOTORIČKIH MERNIH INSTRUMENATA
|
|
- Πύῤῥος Αντωνιάδης
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 STATISTIČKE I METRIJSKE KARAKTERISTIKE MOTORIČKIH MERNIH INSTRUMENATA
2 Pred istraživače se prilikom definisanja uzorka, odnosno baterije motoričkih testova, uvek postavljaju osnovna pitanja: koju motoričku sposobnost odgovarajući motorički merni instrument meri?, ili kojim mernim instrumentom treba da se meri (proceni) analizirana motorička sposobnost?
3 Uobičajeno je mišljenje da određeni merni instrument meri jednu motoričku sposobnost. Na prvi pogled radi se o jednodimenzionalnosti, odnosno osobini da se čestice motoričkog testa ponašaju homogeno. Ova osobina je neophodna za dobre motoričke testove, ali praktično nema ni jednog motoričkog testa koji može da meri samo jednu motoričku sposobnost.
4 Kada se definiše bilo koji model motoričkih merenja, moramo biti svesni da u reakcijama na svaki zadatak u motoričkom testu, učestvuje ne samo više motoričkih sposobnosti, nego i kompletna ličnost, odnosno više antropoloških dimenzija ispitanika. Efikasnost realizacije motoričkog testa je u sposobnosti da se različite dimenzije iskoriste u jednom pravcu i smeru, da se istakne ona koja treba da dominira, a da se akcija i intenzitet remetećih dimenzija što više redukuje, pa, ako je moguće, i isključi.
5 Prema tome, ne postoje "čisti" motorički merni instrumenti, ali se dobrom konstrukcijom i standardizacijom uslova njihovih primena teži dobiti "što čistiji" merni instrumenti. Drugim rečima, potrebno je imati u vidu da svaki motorički merni instrument meri razne dimenzije ispitanika u raznim proporcijama, ali značajno najveći deo treba da je odgovarajuća motorička sposobnost ili veština, i to homogeno u više ponavljanja.
6 Motorički testovi sa dobrim metrijskim karakteristikama sastoje se od delova, odnosno čestica testa, koji se u psihometriji nazivaju ajtemi (stavke). Takvi testovi se nazivaju kompozitni testovi sa odgovarajućim brojem čestica. To su, u stvari, motorički zadaci koji mogu biti veoma slični ili identični, i koji se izvode dva ili više puta uzastopce, sa pauzom dovoljnom da se organizam ispitanika odmori od prethodnog izvođenja.
7 Najčešće su to replikacije (ponavljanje) istog motoričkog zadatka, pa je uobičajen naziv u praksi ponavljanje izvođenja istog motoričkog zadatka, a u kineziometriji čestica testa. U kineziometriji obično se primenjuju motorički testovi sa 3-6 čestica, što zavisi od učešća veličine i trajanja energetske ili informatičke komponente u izvođenju odgovarajućih motoričkih zadataka. Između ponavljanja potrebna je odgovarajuća pauza, kako bi se organizam oporavio od prethodnog izvođenja.
8 Metrijske karakteristike su kvantitativne vrednosti dobijenih parametara ili statistika u konkretnim testovnim situacijama u nekom istraživanju, i to na ispitanicima sa određenim karakteristikama. Zbog toga je neophodno da se pre svakog istraživanja formira uzorak mernih instrumenata sa dobrim metrijskim karakteristikama (na osnovu nekih ranijih rezultata), a u samom istraživanju treba obavezno proveravati njihove metrijske karakteristike.
9 Valjanost (validnost) je najvažnija karakteristika bilo kog mernog, pa tako i motoričkog mernog instrumenta. Obično se definiše kao osobina mernog instrumenta da meri upravo onu motoričku sposobnost koju treba da meri. Motorički merni instrument može da ima veoma dobre ostale metrijske karakteristike, ali bez informacije o validnosti tog instrumenta nije moguće doneti sud o njegovoj stvarnoj korisnosti za konkretno istraživanje. Ako odgovarajući instrument nije validan, onda niti rezultati istraživanja nisu validni.
10 Valjanost rezultata u celokupnom testu mora da se definiše na osnovu eksternih metrijskih karakteristika (logička, faktorska i pragmatička valjanost). Kada se u nekom istraživanju utvrde metrijske karakteristike motoričkih testova, to nisu njihove trajne karakteristike. One se odnose na konkretno istraživanje i na uzorak koji je obuhvaćen njime.
11 Veoma korisne informacije, naročito za praksu, pružaju tzv. statističke karakteristike motoričkog testa, odnosno njegovih čestica. One daju informacije o merama centralne tendencije i merama varijabilnosti, kao i o distribuciji rezultata merenja u odgovarajućem testu. Na taj način se određuje osetljivost (diskriminativnost), baždarenosti i primerenost motoričkog testa.
12 STATISTIČKE KARAKTERISTIKE MOTORIČKIH MERNIH INSTRUMENATA
13 Statističke karakteristike motoričkih mernih instrumenata dobijaju se izračunavanjem osnovnih centralnih i disperzionih statistika ili parametara funkcija distribucija rezultata merenja pomoću konkretnog motoričkog mernog instrumenta. Najčešće karakteristike se odnose na osetljivost (diskriminativnost), baždarenost, asimetričnost, varijabilnost (homogenost) svih rezultata merenja (varijabli), odnosno u prenosnom smislu to su karakteristike motoričkih mernih instrumenata.
14 Osetljivost (diskriminativnost) je takva karakteristika motoričkog mernog instrumenta koja predstavlja mogućnost razlikovanja ispitanika na osnovu njihovih rezultata dobijenih pomoću tog mernog instrumenta. Procena osetljivosti mernog instrumenta ili njegovih čestica, vrši se na osnovu varijabiliteta rezultata merenja ispitanika, odnosno standardnom devijacijom.
15 Standardna devijacija kod dobrog motoričkog testa treba da iznosi oko 1/3 aritmetičke sredine tih rezultata merenja odgovarajućeg uzorka ispitanika. Može se proceniti i koeficijentom varijacije (AS/SD * 100), kada se u procentima izražava varijabilnost. Na osnovu toga se može zaključiti da je važno da se odrede i neke statističke karakteristike rezultata primene motoričkih instrumenata, pored njihovih metrijskih karakteristika.
16 Statističke karakteristike mernih instrumenata, odnosno odgovarajućih varijabli (aritmetička sredina, standardna devijacija, minimalni i maksimalni rezultat merenja), su osnovni podaci za bilo kakvu analizu rezultata kinezioloških istraživanja. Neophodne su za komparaciju između ispitanika, ili unutar uzorka ispitanika ili između nekih drugih uzoraka ispitanika.
17 Primerenosti zadatka po težini odgovarajućem uzorku ispitanika, određuje se na osnovu odstupanja uočene distribucije od teoretske normalne distribucije, pošto se smatra da većina distribucija rezultata motoričkih testiranja hipotetski značajno ne odstupa u populaciji od normalne distribucije. To ne znači da ti rezultati zaista imaju normalnu distribuciju. Asimetričnost dobijene distribucije pokazuje da li je motorički zadatak odviše lak ili pretežak za neki uzorak ispitanika.
18 TEŠKO LAKO Kada je motorički zadatak u nekom motoričkom testu previše lak, distribucija rezultata je negativno asimetrična, tj. aritmetička sredina i mod, pa i medijana, nalaze se u zoni kvalitativno većih rezultata, a distribucija je razvučena prema manjim vrednostima. Za preteške motoričke zadatke važi obratno.
19 Homogenosti rezultata ispitanika u izvođenju motoričkog testa može se analizirati na osnovu zaobljenosti vrha krivulje distribucije rezultata, koja se naziva kurtosis. Izražena izduženost (leptokuričnost) krivulje ukazuje na veću homogenost ispitanika, odnosno na smanjenu diskriminativnost motoričkog testa. Dok izražena spljoštenost krivulje(platikurtičnost) ukazuje na povećanu heterogenost, odnosno veću diskriminaivnost motoričkog testa.
20
21 Baždarenost (graduiranost) je karakteristika nekog motoričkog mernog instrumenta na osnovu koje se uočava mogućnost utvrđivanja kvantitativne vrednosti individualnog rezultata merenja pomoću tog instrumenta. Baždarenost motoričkog mernog instrumenta je direktno povezana sa njegovom osetljivošću.
22 Ako neki motorički merni instrument nije dovoljno osetljiv, tj. ako se ne mogu dovoljno razlikovati postignuti rezultati u nekoj grupi ispitanika, potrebno ga je baždariti tako da se npr. umanje merne jedinice ili da se poveća broj ponavljanja motoričkog zadatka u testu (broj čestica). Tako npr. kod motoričkog testa za procenu eksplozivne snage skok udalj iz mesta može se rezultat izraziti u dm, cm ili mm.
23 Različita baždarenost daće različitu osetljivost testa. Ako se zadrži baždarenost u cm, povećanjem broja skokova, što se, takođe, može smatrati kao jedinica baždarenosti, može se poboljšati osetljivost. Na isti način može se promeniti baždarenost u testovima za procenu repetitivne snage. Mogućnost izvođenja pokreta u motoričkom zadatku nekog motoričkog testa meri se, najčešće, frekvencijama.
24 Često su takvi testovi slabo baždareni, naročito u nekoj selekcionisanoj grupi ispitanika. Povećanjem broja ponavljanja motoričkog zadatka, menja se baždarenost, a time se poboljšava osetljivost motoričkog testa. Ostale mogućnosti su da se rezultati koji se izražavaju vremenskim jedinicama izražavaju u umanjenim jedinicama. Npr. motorički zadatak umesto u sekundama (s) meri se u desetinkama sekunde (0.1 s) i slično.
25 INTERNE METRIJSKE KARAKTERISTIKE MOTORIČKIH TESTOVA
26 Korišćenja kompozitnih motoričkih mernih instrumenata, najčešće motoričkih testova koji sadrže nekoliko čestica (ponavljanja), ukazuje na to da je osnovni problem u određivanju internih metrijskih karakteristika mernog instrumenta u celini, kao i čestica od kojih je takav merni instrument sačinjen. Pored toga, problem je kako obračunati ukupan rezultat u testu na osnovu rezultata u česticama, sa ciljem da se postigne tačnost merenja, ali i diskriminativnost ispitanika na tom testu.
27 Problem određivanja internih metrijskih karakteristika motoričkih testova svodi se na određivanje reprezentativnosti, pouzdanosti, homogenosti i valjanosti čestica, te na određivanje reprezentativnosti, pouzdanosti i homogenosti ukupnog rezultata u motoričkom testu.
28 Reprezentativnost nekog kompozitnog motoričkog mernog instrumenta je karakteristika koja se odnosi na količinu informacija koja se može dobiti sa određenim brojem čestica merenja u odnosu na konačni broj čestica merenja. Ondosi se na problem određivanja optimalnog broja čestica merenja (ponavljanja zadatka). Određuje se na osnovu koeficijenta MSA (Measure of Sampling Adequncy), koji ima vrednost od 0-1: preko 0,90 odlična, od 0,80-0,90 vrlo dobra i 0,70 0,80 dobra reprezentativnost.
29 Pošto se primena motoričkih mernih instrumenata, koji ne moraju uvek da budu motorički testovi, nego i razna ocenjivanja kinezioloških aktivnosti, može vršiti od strane više merilaca ili ocenjivača, potrebno je određivati i objektivnost motoričkih mernih instrumenata, odnosno bolje rečeno objektivnost merne situacije ili objektivnost ocenjivanja.
30 Objektivnost nekog motoričkog mernog instrumenta je karakteristika koja se može definisati kao nezavisnost merenja od merilaca. Merni postupak je objektivan samo u slučaju kada različiti merioci, ispitujući jednim istim motoričkim testom, ili ocenjivanjem neke motoričke aktivnosti iste ispitanike, dolaze do jednakih, ili veoma sličnih, rezultata. Objektivnost će se poboljšati velikim delom ako se merioci pridržavaju propisanih standardnih uslova i kriterija za merni postupak.
31 Objektivnost se definiše izračunavanjem koeficijenta korelacije između rezultata merilaca koji su bili na isti način instruisani i koji su vršili merenja istim motoričkim mernim instrumentom na istom uzorku ispitanika, u istim, ili veoma sličnim uslovima. Smatra se da takva korelacija treba da je najmanje 0,90-0,95 da bi se neki motorički merni instrument smatrao objektivnim.
32 Pouzdanost (relijabilnost) nekog motoričkog mernog instrumenta je metrijska karakteristika koja pokazuje koliko taj instrument tačno meri sopstveni predmet merenja, odnosno odgovarajuću motoričku sposobnost. Mere pouzdanosti su koeficijenti pouzdanosti (relijabilnosti) čija se vrednost kreće od 0.00 (odsustvo bilo kakve pouzdanosti) do 1.00 (idealno pouzdan test. Ako taj koeficijent iznosi najmanje 0.90, smatra se da analizirani motorički test ili njegove čestice imaju dobru pouzdanost.
33 Najpopularniji, mada i ne najtačniji, način određivanja koeficijenta pouzdanosti kompozitnog motoričkog testa je na osnovu Cronbach-ovog α-koeficijenta za određivanje mere pouzdanosti motoričkog testa pod hipotezom da sve čestice podjenako učestvuju u određivanju glavnog predmeta merenja.
34 NAČIN ODREĐIVANJA REZULTATA MERENJA KOMPOZITNIM MOTORIČKIM MERNIM INSTRUMENTOM Prilikom korišćenja kompozitnih motoričkih testova nameće se ključno pitanje: koji rezultat merenja, odnosno koju česticu treba uzeti kao konačni rezultat merenja. Ako je korišćen kompozitni motorički test od tri čestice, potrebno je registrovati sva tri pokušaja, odnosno sve tri čestice.
35 Mogućnosti za dalje korišćenje tih informacija su sledeće: 1) u svakom testu uzeti u obzir samo prvo od tri izvođenja (prva čestica); 2) kvalitativno najbolji rezultat od tri izvođenja (najbolja čestica); 3) aritmetička sredina tri čestice (što je lakše za shvatanje prirode izvođenja testa, ali su potrebna dodatna izračunavanja), odnosno sumacija rezultata sva tri izvođenja (zbir tri čestice - što olakšava celokupno statističko izračunavanje a ne menja ništa u odnosu izvođenja testa);
36 4) faktorski skorovi prve glavne komponente matrice interkorelacija rezulata u sva tri izvođenja jednog testa. U praksi je odomaćeno da se primenjuje motorički test samo sa jednom česticom, što je za naučnoistraživački rad najgore rešenje. Drugi odomaćen način je da se primenjuje motorički test sa tri čestice, ali se uzima u obzir najbolja čestica, što je već nešto bolje rešenje.
37 Analize su pokazale da se najviše i najbolje informacije dobijaju kada se uzimaju u obzir sve čestice, a rezultat ispitanika je njegov faktorski skor prve glavne komponente matrice interkorelacija rezultata u svim izvođenjima odgovarajućeg testa. Sledeći kvalitetan način za uzimanje početnog rezultata za naučnoistraživačku analizu je sumacija svih čestica svakog pojedinog ispitanika.
38 Treći način se bazira na kvalitetno najboljem rezultatu od svih pokušaja (čestica). Pri tome treba voditi računa o prirodi maksimalnog rezultata (npr. testovi za procenu brzine imaju inverznu skalu merenja (manje vreme bolji rezultat, i obratno), dok testovi za procenu snage imaju direktnu relaciju na odgovarajućoj mernoj skali, odnosno više kg, više frekvencija bolji rezultat.
39 Četvrti način je da se uzima u obzir samo jedno, odnosno prvo izvođenja motoričkog testa. Naravno, pri takvom registrovanju rezultata merenja odgovarajuće motoričke sposobnosti gubi se najviše informacija o stvarnom potencijalu ispitanika. Zbog toga treba izbegavati primenu motoričkih testova samo sa jednim izvođenjem.
40 U pedagoškoj i sportskoj praksi, u slučaju primene motoričkog testa samo sa jednim pokušajem koji će se registrovati kao rezultat, preporučuje se jednostavno rešenje: pre registracije izvođenja testa, ispitanici treba da budu zagrejani i da izvedu dva-tri probna pokušaja (bez registrovanja rezultata), a onda samo jedno izvođenje, pri čemu se rezultat upisuje u odgovarajući lični karton. Radi se o jednom izvođenju motoričkog testa ali sa prethodnim probnim pokušajima (koji se ne registruju).
41 Da bi imali što korisniju evaluaciju motoričkim merenjima (testiranjima), potrebno je razmotriti sledeća pitanja: Da li merenje zaista meri ono što treba da meri? (validnost) Da li je merenje uvek konzistentno, tačno? (pouzdanost) Da li merenje daje veoma slične rezultate i kada ga sprovodi neka druga osoba? (objektivnost)
42 Da li je merenje korektno i jednostavno za sprovođenje i ocenjivanje (administriranje)? Da li se može sprovesti od strane samog ispitanika ili partnera, ili merenje mora potpuno sprovesti ispitivač (nastavnik, trener). Da li je dostupan merni instrumentarij za merenje? (primenljivost - izvodljivost)
43 Da li se rezultati mogu koristiti za valjane teorijske i obrazovne svrhe, za planiranje programa vežbanja ili izveštaj o razvoju (napredovanju) dece i omladine, status odraslih i sportista i sl.? (korisnost)
numeričkih deskriptivnih mera.
DESKRIPTIVNA STATISTIKA Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću Numeričku seriju podataka opisujemo pomoću numeričkih deskriptivnih mera. Pokazatelji centralne tendencije Aritmetička sredina, Medijana,
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
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
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)
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
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,
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
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)
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
Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija
Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija Za skiciranje grafika funkcije potrebno je ispitati svako od sledećih svojstava: Oblast definisanosti: D f = { R f R}. Parnost, neparnost, periodičnost. 3
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
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
III VEŽBA: FURIJEOVI REDOVI
III VEŽBA: URIJEOVI REDOVI 3.1. eorijska osnova Posmatrajmo neki vremenski kontinualan signal x(t) na intervalu definisati: t + t t. ada se može X [ k ] = 1 t + t x ( t ) e j 2 π kf t dt, gde je f = 1/.
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
IZVODI ZADACI (I deo)
IZVODI ZADACI (I deo) Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C`=0. `=. ( )`= 4. ( n )`=n n-. (a )`=a lna 6. (e )`=e 7. (log a )`= 8. (ln)`= ` ln a (>0) 9. = ( 0) 0. `= (>0) (ovde je >0 i a
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
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
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
IZVODI ZADACI ( IV deo) Rešenje: Najpre ćemo logaritmovati ovu jednakost sa ln ( to beše prirodni logaritam za osnovu e) a zatim ćemo
IZVODI ZADACI ( IV deo) LOGARITAMSKI IZVOD Logariamskim izvodom funkcije f(), gde je >0 i, nazivamo izvod logarima e funkcije, o jes: (ln ) f ( ) f ( ) Primer. Nadji izvod funkcije Najpre ćemo logarimovai
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
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,
IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f
IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f IspitivaƬe funkcija: 1. Oblast definisanosti funkcije (ili domen funkcije) D f 2. Nule i znak funkcije; presek sa y-osom IspitivaƬe
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
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
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
41. Jednačine koje se svode na kvadratne
. Jednačine koje se svode na kvadrane Simerične recipročne) jednačine Jednačine oblika a n b n c n... c b a nazivamo simerične jednačine, zbog simeričnosi koeficijenaa koeficijeni uz jednaki). k i n k
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:
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
Uvod u neparametarske testove
Str. 148 Uvod u neparametarske testove Predavač: Dr Mirko Savić savicmirko@ef.uns.ac.rs www.ef.uns.ac.rs Hi-kvadrat testovi c Str. 149 Koristi se za upoređivanje dve serije frekvencija. Vrste c testa:
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
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
FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA
: MAKSIMALNA BRZINA Maksimalna brzina kretanja F O (N) F OI i m =i I i m =i II F Oid Princip određivanja v MAX : Drugi Njutnov zakon Dokle god je: F O > ΣF otp vozilo ubrzava Kada postane: F O = ΣF otp
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
Linearna algebra 2 prvi kolokvij,
Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 27.. 20.. Za koji cijeli broj t je funkcija f : R 4 R 4 R definirana s f(x, y) = x y (t + )x 2 y 2 + x y (t 2 + t)x 4 y 4, x = (x, x 2, x, x 4 ), y = (y, y 2, y, y 4 )
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.
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
INTEGRALNI RAČUN. Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa. Lucija Mijić 17. veljače 2011.
INTEGRALNI RAČUN Teorije, metodike i povijest infinitezimalnih računa Lucija Mijić lucija@ktf-split.hr 17. veljače 2011. Pogledajmo Predstavimo gornju sumu sa Dodamo još jedan Dobivamo pravokutnik sa Odnosno
Obrada rezultata merenja
Obrada rezultata merenja Rezultati merenja Greške merenja Zaokruživanje Obrada rezultata merenja Direktno i indirektno merene veličine Računanje grešaka Linearizacija funkcija Crtanje grafika Fitovanje
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.
2log. se zove numerus (logaritmand), je osnova (baza) log. log. log =
( > 0, 0)!" # > 0 je najčešći uslov koji postavljamo a još je,, > 0 se zove numerus (aritmand), je osnova (baza). 0.. ( ) +... 7.. 8. Za prelazak na neku novu bazu c: 9. Ako je baza (osnova) 0 takvi se
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
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
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
Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:
Deo 2: Rešeni zadaci 135 Vrednost integrala je I = 2.40407 42. Napisati program za izračunavanje koeficijenta proste linearne korelacije (Pearsonovog koeficijenta) slučajnih veličina X = (x 1,..., x n
S t r a n a 1. 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a) MgCl 2 b) Al 2 (SO 4 ) 3 sa njihovim molalitetima, m. za so tipa: M p X q. pa je jonska jačina:
S t r a n a 1 1.Povezati jonsku jačinu rastvora: a MgCl b Al (SO 4 3 sa njihovim molalitetima, m za so tipa: M p X q pa je jonska jačina:. Izračunati mase; akno 3 bba(no 3 koje bi trebalo dodati, 0,110
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
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
Osnovne teoreme diferencijalnog računa
Osnovne teoreme diferencijalnog računa Teorema Rolova) Neka je funkcija f definisana na [a, b], pri čemu važi f je neprekidna na [a, b], f je diferencijabilna na a, b) i fa) fb). Tada postoji ξ a, b) tako
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
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
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.
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) =
IZVODI ZADACI (I deo)
IZVODI ZADACI (I deo Najpre da se podsetimo tablice i osnovnih pravila:. C0.. (. ( n n n-. (a a lna 6. (e e 7. (log a 8. (ln ln a (>0 9. ( 0 0. (>0 (ovde je >0 i a >0. (cos. (cos - π. (tg kπ cos. (ctg
Uvod u neparametrijske testove. Usporedba. Neparametrijske inačice t-testa za dva nezavisna uzorka. dr. sc. Goran Kardum
Uvod u neparametrijske testove dr. sc. Goran Kardum 1 Usporedba NACRT ISTRAŽIVANJA PARAMETRIJSKA PROCEDURA NEPARAMETRIJSKA PROCEDURA Dva nezavisna uzorka T-test Mann-Whitney U-test Dva zavisna uzorka T-test
Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1
Građevinski fakultet Univerziteta u Beogradu 3.2.2016. Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1 Prezime i ime: Broj indeksa: 1. Definisati Koxijev niz. Dati primer niza koji nije Koxijev. 2. Dat je red n=1
RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović
Univerzitet u Nišu Elektronski fakultet RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA (IV semestar modul EKM) IV deo Miloš Marjanović MOSFET TRANZISTORI ZADATAK 35. NMOS tranzistor ima napon praga V T =2V i kroz njega protiče
Obrada signala
Obrada signala 1 18.1.17. Greška kvantizacije Pretpostavka je da greška kvantizacije ima uniformnu raspodelu 7 6 5 4 -X m p x 1,, za x druge vrednosti x 3 x X m 1 X m = 3 x Greška kvantizacije x x x p
5 Ispitivanje funkcija
5 Ispitivanje funkcija 3 5 Ispitivanje funkcija Ispitivanje funkcije pretodi crtanju grafika funkcije. Opšti postupak ispitivanja funkcija koje su definisane eksplicitno y = f() sadrži sledeće elemente:
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.
Izbor statističkih testova Ana-Maria Šimundić
Izbor statističkih testova Ana-Maria Šimundić Klinički zavod za kemiju Klinička jedinica za medicinsku biokemiju s analitičkom toksikologijom KBC Sestre milosrdnice Izbor statističkog testa Tajna dobrog
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:
I.13. Koliki je napon između neke tačke A čiji je potencijal 5 V i referentne tačke u odnosu na koju se taj potencijal računa?
TET I.1. Šta je Kulonova sila? elektrostatička sila magnetna sila c) gravitaciona sila I.. Šta je elektrostatička sila? sila kojom međusobno eluju naelektrisanja u mirovanju sila kojom eluju naelektrisanja
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
Mašinsko učenje. Regresija.
Mašinsko učenje. Regresija. Danijela Petrović May 17, 2016 Uvod Problem predviđanja vrednosti neprekidnog atributa neke instance na osnovu vrednosti njenih drugih atributa. Uvod Problem predviđanja vrednosti
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)
OSNOVI ELEKTRONIKE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA
ELEKTROTEHNIČKI FAKULTET U BEOGRADU KATEDRA ZA ELEKTRONIKU OSNOVI ELEKTRONIKE SVI ODSECI OSIM ODSEKA ZA ELEKTRONIKU LABORATORIJSKE VEŽBE VEŽBA BROJ 1 OSNOVNA KOLA SA DIODAMA Autori: Goran Savić i Milan
KVADRATNA FUNKCIJA. Kvadratna funkcija je oblika: Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije y = ax + bx + c. je parabola.
KVADRATNA FUNKCIJA Kvadratna funkcija je oblika: = a + b + c Gde je R, a 0 i a, b i c su realni brojevi. Kriva u ravni koja predstavlja grafik funkcije = a + b + c je parabola. Najpre ćemo naučiti kako
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
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!!!
Pošto pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu broj 2.5 množimo s 1000,
PRERAČUNAVANJE MJERNIH JEDINICA PRIMJERI, OSNOVNE PRETVORBE, POTENCIJE I ZNANSTVENI ZAPIS, PREFIKSKI, ZADACI S RJEŠENJIMA Primjeri: 1. 2.5 m = mm Pretvaramo iz veće u manju mjernu jedinicu. 1 m ima dm,
Klasifikacija blizu Kelerovih mnogostrukosti. konstantne holomorfne sekcione krivine. Kelerove. mnogostrukosti. blizu Kelerove.
Klasifikacija blizu Teorema Neka je M Kelerova mnogostrukost. Operator krivine R ima sledeća svojstva: R(X, Y, Z, W ) = R(Y, X, Z, W ) = R(X, Y, W, Z) R(X, Y, Z, W ) + R(Y, Z, X, W ) + R(Z, X, Y, W ) =
UZDUŽNA DINAMIKA VOZILA
UZDUŽNA DINAMIKA VOZILA MODEL VOZILA U UZDUŽNOJ DINAMICI Zanemaruju se sva pomeranja u pravcima normalnim na pravac kretanja (ΣZ i = 0, ΣY i = 0) Zanemaruju se svi vidovi pobuda na oscilovanje i vibracije,
SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE
1 SOPSTVENE VREDNOSTI I SOPSTVENI VEKTORI LINEARNOG OPERATORA I KVADRATNE MATRICE Neka je (V, +,, F ) vektorski prostor konačne dimenzije i neka je f : V V linearno preslikavanje. Definicija. (1) Skalar
TEORIJA BETONSKIH KONSTRUKCIJA 79
TEORIJA BETOSKIH KOSTRUKCIJA 79 Primer 1. Odrediti potrebn površin armatre za stb poznatih dimenzija, pravogaonog poprečnog preseka, opterećen momentima savijanja sled stalnog ( g ) i povremenog ( w )
( , 2. kolokvij)
A MATEMATIKA (0..20., 2. kolokvij). Zadana je funkcija y = cos 3 () 2e 2. (a) Odredite dy. (b) Koliki je nagib grafa te funkcije za = 0. (a) zadanu implicitno s 3 + 2 y = sin y, (b) zadanu parametarski
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,
Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 17.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo
Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 7.maj 009. Odsek za Softversko inžinjerstvo Performanse računarskih sistema Drugi kolokvijum Predmetni nastavnik: dr Jelica Protić (35) a) (0) Posmatra
PRILOG. Tab. 1.a. Dozvoljena trajna opterećenja bakarnih pravougaonih profila u(a) za θ at =35 C i θ=30 C, (θ tdt =65 C)
PRILOG Tab. 1.a. Dozvoljena trajna opterećenja bakarnih pravougaonih profila u(a) za θ at =35 C i θ=30 C, (θ tdt =65 C) Tab 3. Vrednosti sačinilaca α i β za tipične konstrukcije SN-sabirnica Tab 4. Minimalni
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
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
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
VJEŽBE 3 BIPOLARNI TRANZISTORI. Slika 1. Postoje npn i pnp bipolarni tranziostori i njihovi simboli su dati na slici 2 i to npn lijevo i pnp desno.
JŽ 3 POLAN TANZSTO ipolarni tranzistor se sastoji od dva pn spoja kod kojih je jedna oblast zajednička za oba i naziva se baza, slika 1 Slika 1 ipolarni tranzistor ima 3 izvoda: emitor (), kolektor (K)
(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,
NOMENKLATURA ORGANSKIH SPOJEVA. Imenovanje aromatskih ugljikovodika
NOMENKLATURA ORGANSKIH SPOJEVA Imenovanje aromatskih ugljikovodika benzen metilbenzen (toluen) 1,2-dimetilbenzen (o-ksilen) 1,3-dimetilbenzen (m-ksilen) 1,4-dimetilbenzen (p-ksilen) fenilna grupa 2-fenilheptan
FTN Novi Sad Katedra za motore i vozila. Teorija kretanja drumskih vozila Vučno-dinamičke performanse vozila: MAKSIMALNA BRZINA
: MAKSIMALNA BRZINA Maksimalna brzina kretanja F O (N) F OI i m =i I i m =i II F Oid Princip određivanja v MAX : Drugi Njutnov zakon Dokle god je: F O > ΣF otp vozilo ubrzava Kada postane: F O = ΣF otp
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
ASIMPTOTE FUNKCIJA. Dakle: Asimptota je prava kojoj se funkcija približava u beskonačno dalekoj tački. Postoje tri vrste asimptota:
ASIMPTOTE FUNKCIJA Naš savet je da najpre dobro proučite granične vrednosti funkcija Neki profesori vole da asimptote funkcija ispituju kao ponašanje funkcije na krajevima oblasti definisanosti, pa kako
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
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
Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1)
Inženjerska grafika geometrijskih oblika (5. predavanje, tema1) Prva godina studija Mašinskog fakulteta u Nišu Predavač: Dr Predrag Rajković Mart 19, 2013 5. predavanje, tema 1 Simetrija (Symmetry) Simetrija
OM2 V3 Ime i prezime: Index br: I SAVIJANJE SILAMA TANKOZIDNIH ŠTAPOVA
OM V me i preime: nde br: 1.0.01. 0.0.01. SAVJANJE SLAMA TANKOZDNH ŠTAPOVA A. TANKOZDN ŠTAPOV PROZVOLJNOG OTVORENOG POPREČNOG PRESEKA Preposavka: Smičući napon je konsanan po debljini ida (duž pravca upravnog
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:,
Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA. Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke.
Ĉetverokut - DOMAĆA ZADAĆA Nakon odgledanih videa trebali biste biti u stanju samostalno riješiti sljedeće zadatke. 1. Duljine dijagonala paralelograma jednake su 6,4 cm i 11 cm, a duljina jedne njegove
Grafičko prikazivanje atributivnih i geografskih nizova
Grafičko prikazivanje atributivnih i geografskih nizova Biserka Draščić Ban Pomorski fakultet u Rijeci 17. veljače 2011. Grafičko prikazivanje atributivnih nizova Atributivni nizovi prikazuju se grafički
Zadaci iz trigonometrije za seminar
Zadaci iz trigonometrije za seminar FON: 1. Vrednost izraza sin 1 cos 6 jednaka je: ; B) 1 ; V) 1 1 + 1 ; G) ; D). 16. Broj rexea jednaqine sin x cos x + cos x = sin x + sin x na intervalu π ), π je: ;
POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE
**** MLADEN SRAGA **** 011. UNIVERZALNA ZBIRKA POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE SKUP REALNIH BROJEVA α Autor: MLADEN SRAGA Grafički urednik: BESPLATNA - WEB-VARIJANTA Tisak: M.I.M.-SRAGA
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
Uvod Teorija odlučivanja je analitički i sistematski pristup proučavanju procesa donošenja odluka Bez obzira o čemu donosimo odluku imamo 6 koraka za
Osnovne teorije odlučivanja Uvod Teorija odlučivanja je analitički i sistematski pristup proučavanju procesa donošenja odluka Bez obzira o čemu donosimo odluku imamo 6 koraka za donošenje dobre odluke:
DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a =
x, y, z) 2 2 1 2. Rešiti jednačinu: 2 3 1 1 2 x = 1. x = 3. Odrediti rang matrice: rang 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. 2 0 1 1 1 3 1 5 2 8 14 10 3 11 13 15 = 4. Neka je A = x x N x < 7},
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