Jednostavna regresiona analiza

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Jednostavna regresiona analiza"

Transcript

1 Profesor Zorca Mladeovć Jedostava regresoa aalza Zorca Mladeovć Struktura predavaja Polaza deja prmer Populacoa uzoračka regresoa prava Metod očh ajmajh kvadrata Korelacja Jedostave eleare zavsost Ekoomsk fakultet, Beograd, 7.

2 Profesor Zorca Mladeovć Polaza deja 3 Osove Regresoa aalza predstavlja osov metodološk okvr ekoometrjskog modelraja. Pretpostavmo da raspolažemo godšjm podacma o potrošj dohotku per capta jede zemlje u perodu od 5 goda. Zadatak: otkrt prrodu jhove međusoe povezaost. Clj regresoe aalze jeste utvrđvaje prrode forme povezaost zmeđu promeljvh. 4 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7.

3 Profesor Zorca Mladeovć Ozake Razlkujemo dva tpa promeljvh: Zavsa promeljva: Nezavse promeljve:,,..., k (ukupo k ). Alteratv azv za : zavsa promeljva ezavsa promeljva regresat regresor ojašjavajuća promeljva eksplaatora promeljva U ovom treutku fokusramo se a stuacju kada postoj samo jeda ojašjavajuća promeljva jedostava regresoa aalza. 5 Razlka zmeđu regresoe korelacoe aalze Ako kažemo da su korelsae promeljve, to zač da h tretramo a smetrča ač. Ne sstramo a pravcu uzročost. U regresooj aalz zavsa () ezavsa () promeljva maju potpuo razlčtu pozcju. Promeljva je stohastčkog tpa, što zač da je slučaja promeljva koju karakterše određea raspodela. Promeljva uzma fksrae vredost z poovljeh uzoraka. Oa je stohastčke prrode. Postoj jedosmera pravac uzročost: samo utče a, dok e utče a. 6 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 3

4 Profesor Zorca Mladeovć Prmer jedostavh regresja Da l je flacja sključvo određea deprecjacjom devzog kursa? Da l vo zvoza zavs od voa dustrjske prozvodje? U kojoj mer je tražja za datm prozvodom određea jegovom ceom? Da l je stopa rasta BDP-a determsaa ostvarem voom demokratje? 7 Prmea jedostave regresje Posmatramo godšje podatke o potrošj dohotku per capta za 5 goda goda Potrošja Dohodak goda Potrošja Dohodak Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 4

5 Profesor Zorca Mladeovć Prmea jedostave regresje (II) Pretpostavljamo da je veza zmeđu potrošje dohotka poztva. Hoćemo da opšemo potrošju kao fukcju od dohotka: Potrošja: zavsa promeljva () Dohodak: ezavsa promeljva () Prv korak: grafčk prkaz parova podataka (, ),,,...,5. Parov: (5, 4),..., (8, 6). 9 Grafčk prkaz: djagram rasturaja (raspršeost) tačaka potrosja dohodak Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 5

6 Profesor Zorca Mladeovć Djagram rasturaja tačaka sa pravom ljom potrosja dohodak Postavljaje prave Namera am je da postavmo pravu tako da ajolje aproksmra skup podataka. Postavt pravu zač odredt jee parametre: + Jedača + je determstčka: za dat vo dohotka uvek zamo vo potrošje. Da l je to realo? Ne. Zato je potreo uključt slučajačla ε u aalzu. Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 6

7 Profesor Zorca Mladeovć Zašto uključujemo slučaja čla? Postoje faktor čj su pojedač utcaj a kretaje zarae zavse promeljve sporadč eregular. Slučaja greška sadrž jhovo zro dejstvo. Slučaja greška je potrea zog epredvdvost ljudskog poašaja. Slučaja greška može zrazt grešku u mereju promeljvh (zaokružvaje sl.). 3 Populacoa uzoračka regresoa prava (jedača) 4 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 7

8 Profesor Zorca Mladeovć Osov skup (populacja) uzorak /podsećaje Osov skup je skup svh jedca posmatraja. Uzorak je podskup osovog skupa. Uzorak je slučaja ako svaka jedca osovog skupa ma jedaku verovatoću da ude zvučea kao elemet uzorka. To što je eka od jedca osovog skupa postala deo uzorka e meja verovatoću da druga jedca ude zvučea kao elemet uzorka. Defcja uzorka: skup ezavsh jedako raspodeljeh slučajh promeljvh. 5 Populacoa uzoračka regresoa prava (jedača) Populacoa regresoa prava ozačava stvaru stohastčku vezu zmeđu dath promeljvh (sadrž parametre β β): ( ) E β + β ( ) E + ε β + β + ε 6 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 8

9 Profesor Zorca Mladeovć Populacoa uzoračka regresoa prava (jedača) (II) Uzmajuć u ozr otacju elemeata uzorka populacoa regresoa prava postaje: Uzoračka regresoa prava opsuje vezu prema datom uzorku: Ŷ +,,,..., Ŷ ocejea vredost E ( ) β E ( ) β + β ocea parametra β ocea parametra β + β + ε + ε 7 Populacoa uzoračka regresoa prava (jedača) (III) Stvar vo zavse promeljve je zr ocejeog voa ooga što model je oceo. Razlka zmeđu stvarog ocejeog voa zavse promeljve azva se rezdual (ozaka e ): Ŷ + e,,,...,. Uzoračka regresoa prava (jedača) se korst za doošeje zaključaka o parametrma populacoe regresoe jedače. 8 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 9

10 Profesor Zorca Mladeovć Metod očh ajmajh kvadrata (Metod ONK) 9 Određvaje pozcje prave (regresoh koefcjeata) Kako određujemo vredost? Krterjum: ramo tako da je prava ajmaje moguće udaljea od tačaka djagrama rasturaja Drugm rečma: da je odstupaje prave od tačaka mmalo Ekoomsk fakultet, Beograd, 7.

11 Profesor Zorca Mladeovć Metod očh ajmajh kvadrata Najčešće koršće metod postavljaja prave zora regresoh koefcjeata jeste metod očh ajmajh kvadrata (ONK). Ideja metoda: mmzrat zr kvadrata odstupaja podataka od prave. Ozake: -stvara vredost u treutku Ŷ -vredost koja je ocejea regresoom pravom e -razlka stvare ocejee vredost, rezdual, - Ŷ Stvara ocejea vredost zavse promeljve Ekoomsk fakultet, Beograd, 7.

12 Profesor Zorca Mladeovć Izvođeje ONK ocea Potreo je mmzrat zr (tzv. rezdualu sumu kvadrata): Šta je e e + e? To je razlka e e e Ŷ Nać mmum ( Ŷ ) je ekvvaleto određvaju mmuma e 3 Izvođeje ocea metoda ONK (II) Kako je S( Ŷ +, možemo defsat fukcju, ) ( Ŷ ) ( ) Potreo je mmzrat fukcju S u odosu a : S ( Iz ():, ) S (, ) ( ( ) ) () () ( ). 4 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7.

13 Profesor Zorca Mladeovć Ekoomsk fakultet, Beograd, Izvođeje ONK ocea (III) Možemo psat (3): Iz (3): (4) Iz (): (5) Zamejujemo u (5) zraz za z (4) : : / ) ( ( ) ) ( 6 Izvođeje ONK ocea (IV) Rešavajem po dojamo: Dakle, ocee su: Ocea se može dot a ešto drugačj ač:

14 Profesor Zorca Mladeovć Ekoomsk fakultet, Beograd, Izvođeje ONK ocea: pomoć rezultat ( ) ( ). ) (. ) ( ) ( Izvođeje ONK ocea (VI) podac cetrra, ) ( ) ( ) (

15 Profesor Zorca Mladeovć Ekoomsk fakultet, Beograd, Izvođeje ONK ocea (VII) Drug parcjal zvod su uvek poztv: S, S, S 3 Kakva je terpretacja?, Ocea aga : Prrast zavse promeljve po jedc prrasta ezavse. Ocea sloodog člaa : Nvo zavse promeljve kada je vo ojašjavajuće ula.

16 Profesor Zorca Mladeovć Preczost ocee sloodog člaa Ocea sloodog člaa predstavlja očekvau vredost kada je jedako ul. Trea t pažljv prlkom jee terpretacje poseo kada ema dovoljo podataka koj su lzu -ose. Ukolko je takvh podataka malo oda je ova ocea eprecza. 3 Kakva je terpretacja u kokretom prmeru? Ŷ Ako se dohodak poveća za jedu jedcu očekva rast potrošje je.686 jedca. To je margala skloost ka potrošj. Nvo potrošje pr ultom dohotku je 8.7 jedca. 3 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 6

17 Profesor Zorca Mladeovć Ekoomsk fakultet, Beograd, Tr posledce metoda ONK: Zr rezduala je uvek ula: Zr prozvoda rezduala ojašjavajuće promeljve je uvek ula: Artmetčke srede stvarh modelom ocejeh podataka su ste: ( ) e Ŷ e ) ( Ŷ e Korelacja

18 Profesor Zorca Mladeovć Pokazatelj kvalteta regresje: koefcjet determacje R Koj deo varjacja zavse promeljve je ojašje modelom, odoso varjacjama ezavse promeljve? Pokazatelj za odgovor: koefcjet determacje R. Ukup varjaltet zavse promeljve: Ukup var jaltet USK ( ) Ukup varjaltet zavse promeljve je zr dve kompoete. Pokazatelj kvalteta regresje: koefcjet determacje R (II) Ukup varjaltet zavse promeljve je zr sledeće dve kompoete:.varjaltet zavse promeljve koj je ojašje modelom: Ojašje var jaltet OSK ( Ŷ ).Varjaltet zavse promeljve koj je ojašje modelom: Neojašje var jaltet Re zdual a suma kvadrata : RSK ( Ŷ ) e ŷ Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 8

19 Profesor Zorca Mladeovć Koefcjet determacje R (III) ( ) ( Ŷ ) + ( Ŷ) ( ) ( Ŷ ) + e + ( Ŷ ) ŷ 3 e + e e Koefcjet determacje R (IV) Dakle, USK OSK + RSK ŷ + Koefcjet determacje predstavlja udeo ojašjeog u ukupom varjaltetu: ŷ Ojasje var jaltet OSK R Ukup var jaltet USK Kako je: OSK USK - RSK, mamo: OSK RSK R USK USK e e Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 9

20 Profesor Zorca Mladeovć Koefcjet determacje R (V) R se uvek alaz u tervalu od do. Ekstreme stuacje: Rezduala suma kvadrata (eojašje varjaltet zavse promeljve)ukup varjaltet zavse promeljve RSK USK, OSK, R OSK/USK Ojašje varjaltet zavse promeljveukup varjaltet zavse promeljve OSK USK, RSK, R OSK/USK Ekstrem slučajev: R R Ekoomsk fakultet, Beograd, 7.

21 Profesor Zorca Mladeovć Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. Kako zračuat rezdualu sumu kvadrata a osovu ocea parametara modela? ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) + + Ŷ e e Kako zračuat rezdualu sumu kvadrata a osovu ocea pametara modela? (II)

22 Profesor Zorca Mladeovć Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. ( ) ( ) ( )( ) ŷ Ŷ Rezme ojašje varjaltet zavse promeljve Alteratva formula za koefcjet determacje prmer e R ( ) e R.... e..,ŷ... +

23 Profesor Zorca Mladeovć Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 3 Koefcjet determacje R koefcjet korelacje r Ocea koefcjeta korelacje zmedju : ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) vˆ vˆ ), côv( r,vˆ vˆ ), côv( r Koefcjet determacje R koefcjet korelacje r (II) ( )( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) R.r.r VARIJABILITET. UKUPNI OBJASNJENI VARIJABILITET

24 Profesor Zorca Mladeovć Koefcjet determacje R koefcjet korelacje r (III).Koefcjet korelacje ma st zak kao ocea aga.kvadrat koefcjeta korelacje je koefcjet determacje. Prmea jedostave regresje Model vredovaja kaptala (egl. skraćeca CAPM) predstavlja polaz okvr fasjske aalze. Modelom se stopa prosa fasjskog strumeta j (R j ) opsuje u fukcj od proseče tržše stope prosa (R m ). Oe stope se uočajeo skazuju u form odstupaja od odgovarajućeg oportutetog troška, koj se mer stopom prosa erzčog fasjskog strumeta (R f ). Ekoometrjsk olk modela je: R + R R R j f β + β ( ) ε m f Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 4

25 Profesor Zorca Mladeovć. Prmea jedostave regresje (II) R j R f β + m f + β ( R R ) ε Parametar aga: eta koefcjet. U zavsost od toga da l je jegova vredost veća l maja od jeda, moguće je procet da l je rzk zog posedovaja datog fasjskog strumeta već l maj od prosečog tržšog rzka. Koefcjet determacje: udeo tržšog rzka u ukupom rzku posedovaja dath akcja Ukup varjaltet zavse velče: mera rzka Ojašje varjaltet: deo rzka koj je ojašje tržšm rzkom Neojašje varjaltet: deo rzka koj je specfča. Prmea jedostave regresje: rezultat Na osovu mesečh podataka u perodu: jauar 998- decemar 8. goda oceje je model vredovaja kaptala za stopu prosa akcja kompaje Mcrosoft: ( R R ) + ε R 33 R j R f m f. Da l je rzk posedovaja ovh akcja jedak opštem tržšom rzku? Da l je ocea sloodog člaa očekvaa? Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 5

26 Profesor Zorca Mladeovć. Prmea jedostave regresje: djagram rasturaja tačaka Stopa prosa akcja kompaje Mcrosoft korgovaa Opšta tržša stopa prosa korgovaa. Prmea jedostave regresje: grafčk prkaz Rezdual Stvaro kretaje zavse promeljve Modelom ocejeo kretaje zavse promeljve Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 6

27 Profesor Zorca Mladeovć. Prmea jedostave regresje Dat su podac paela: godšj podac u perodu -3. goda za sve zemlje sveta BDP per capta Ideks demokratje: Freedom house (,,...,7) Nž deks ozačavaju vše slooda Polt4 (-,...,) Vš deks ozačavaju vše slooda Ocet pojedače modele zavsost BDP per capta ( ) od oa deksa demokratje Podac: tzv. ealasra pael, što zač da postoje 53 edostajuće vredost.. Prmea jedostave regresje: rezultat Ŷ Polt4_deks, R. 7 4 goda 46 zemalja,95 podatka Ŷ Freedomhouse _ deks, R 4 goda 74 zemlje,373 podatka. Dojeeocee emaju tradcoalu terpretacju. Koefcjet determacje je od veceg teresa. 54 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 7

28 Profesor Zorca Mladeovć. Prmea jedostave regresje: djagram rasturaja tačaka BDP per capta Ideks Freedom House 55. Prmea jedostave regresje: djagram rasturaja tačaka u drugoj varjat..6 Prosek po godama BDP per capta Ideks Freedom House 56 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 8

29 Profesor Zorca Mladeovć 3. Prmea jedostave regresje Raspolažemo podacma preseka: za dat mesec z 7 prodavca rze hrae (prlagodjeo z Hll, Grffths ad Lm, 8): Ostvarea prodaja hamurgera (u hljadama dolara), Cea hamurgera (u dolarma) Clj: ocea reakcje prodaje hamurgera ( ) a promeu cee hamurgera ( ) prema modelu: Ŷ Prmea jedostave regresje: djagram rasturaja tačaka 9 Ostvarea prodaja u hljadama dolara Cea hamurgera u dolarma 58 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 9

30 Profesor Zorca Mladeovć 3. Prmea jedostave regresje: djagram rasturaja tačaka sa pravom ljom 9 85 TRAZNJA CENA Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 3

31 Profesor Zorca Mladeovć 3. Prmea jedostave regresje: rezultat Prmeom metoda ONK oceje je model zavsost ostvaree prodaje hamurgera od cee hamurgera: Ŷ Iterpretacja parametra aga Ako se cea poveća za dolar prodaja opada za 787 dolara u toku mesec daa. Ako se cea poveća za cet prodaja opada za 787 dolara. 6 Ekoomsk fakultet, Beograd, 7. 3

Ekonometrija 5. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković

Ekonometrija 5. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković Ekoometja 5 Ekoometja, Osove studje Pedavač: Aleksada Nojkovć Stuktua pedavaja Klasč dvostuk (všestuk) lea egeso model - metod ONK. Petpostavke všestukog KLM. Koelacja u všestukom KLM. Oča kogova. Dvostuk

Διαβάστε περισσότερα

Klasični linearni regresioni model (KLRM)

Klasični linearni regresioni model (KLRM) Profesor Zorca Mladeovć Klasč lear regreso model (KLRM) Zorca Mladeovć Ključe teme Postavka pretpostavke KLRM Svojstva ocea parametara u KLRM Elemet statstčkog zaključvaja u KLRM Predvđaje u KLRM Ekoomsk

Διαβάστε περισσότερα

Ekonometrija 4. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković

Ekonometrija 4. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković Ekonometrja 4 Ekonometrja, Osnovne studje Predavač: Aleksandra Nojkovć Struktura predavanja Nelnearne zavsnost Prmene u ekonomskoj analz Prmer nelnearne zavsnost Isptujemo zavsnost zmeđu potrošnje dohotka.

Διαβάστε περισσότερα

REGRESIJSKA ANALIZA. U razvoju regresijske analize najznačajniju ulogu su imali: Carl Friedrich Gauss ( ) Francis Galton (

REGRESIJSKA ANALIZA. U razvoju regresijske analize najznačajniju ulogu su imali: Carl Friedrich Gauss ( ) Francis Galton ( SEMINAR U razvoju regresjske aalze ajzačajju ulogu su mal: Carl Fredrch Gauss (822 9) Fracs Galto (822 9) Karl Pearso (857 936) George Udy Yule (87 95) SEMINAR Regresjska aalza je matematčko-statstčk postupak

Διαβάστε περισσότερα

Metoda najmanjih kvadrata

Metoda najmanjih kvadrata Metoda ajmajh kvadrata Moday, May 30, 011 Metoda ajmajh kvadrata (MNK) MNK smo već uvel u proučavaju leare korelacje; gdje smo tražl da suma kvadrata odstupaja ekspermetalh točaka od pravca koj h a ajbolj

Διαβάστε περισσότερα

Aritmetički i geometrijski niz

Aritmetički i geometrijski niz Zadac sa prethodh prjemh spta z matematke a Beogradskom uverztetu Artmetčk geometrjsk z. Artmetčk z. 00. FF Zbr prvh dvadeset člaova artmetčkog za čj je prv čla, a razlka A) 0 B) C) D) 880 E) 878. 000.

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

RAČUNANJE SA PRIBLIŽNIM VREDNOSTIMA BROJEVA

RAČUNANJE SA PRIBLIŽNIM VREDNOSTIMA BROJEVA RAČUNANJE SA PRIBLIŽNIM VREDNOSTIMA BROJEVA PRIBLIŽNI BROJ I GREŠKA tača vredost ekog broja X prblža vredost ekog broja X apsoluta greška Δ = X X graca apsolute greške (gorja graca) relatva greška X X

Διαβάστε περισσότερα

Osnovi ekonometrije Glava 8

Osnovi ekonometrije Glava 8 Osov ekoomerje Glava 8 Osove sudje Predavač: Aleksadra Nojkovć Srukura predavaja Narušavaje preposavk KLRM Heeroskedascos Auokorelacja Preposavke KLRM. E(ε ) = 0. Var(ε ) = = cos. 3. Cov (ε, ε j ) = 0

Διαβάστε περισσότερα

10. REGRESIJA I KORELACIJA

10. REGRESIJA I KORELACIJA 0. REGRESIJA I KORELACIJA Jospa Perkov, prof., pred. Jedodmezoala aalza stražvaje vaje jede pojave predočee ee statstčkm zom ezavso od drugh, statstčkm metodama (grafčko tabelaro prkazvaje za, zračuavaje

Διαβάστε περισσότερα

Linearna korelacija. Vrijedi: (1) 1 r 1

Linearna korelacija. Vrijedi: (1) 1 r 1 Leara korelacja Korelacja je mjera leare zavsost dvju serja podataka 1,,..., 1,,...,. Drugm rječma, ako su točke 1, 1,,,..., gruprae oko regresjskog pravca, oda govormo da su podatc korelra learo korelra.

Διαβάστε περισσότερα

Reverzibilni procesi

Reverzibilni procesi Reverzbln proces Reverzbln proces: proces pr koja sste nkada nje vše od beskonačno ale vrednost udaljen od ravnoteže, beskonačno ala proena spoljašnjh uslova ože vratt sste u blo koju tačku, proena ože

Διαβάστε περισσότερα

Moguća i virtuelna pomjeranja

Moguća i virtuelna pomjeranja Dnamka sstema sa vezama Moguća vrtuelna pomjeranja f k ( r 1,..., r N, t) = 0 (k = 1, 2,..., K ) df k dt = r + t = 0 d r = r dt moguća pomjeranja zadovoljavaju uvjet: df k = d r + dt = 0. t δ r = δx +

Διαβάστε περισσότερα

Prof. dr. sc. Maja Biljan-August Prof. dr. sc. Snježana Pivac Doc. dr. sc. Ana Štambuk 2. IZDANJE. Poglavlje 2.

Prof. dr. sc. Maja Biljan-August Prof. dr. sc. Snježana Pivac Doc. dr. sc. Ana Štambuk 2. IZDANJE. Poglavlje 2. Prof. dr. sc. Maja Blja-August Prof. dr. sc. Sježaa Pvac Doc. dr. sc. Aa Štambuk UPORABA STATISTIKE U EKONOMIJI. IZDANJE Poglavlje. REGRESIJSKA I KORELACIJSKA ANALIZA Ekoomsk fakultet Sveučlšta u Rjec

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Nizovi realnih brojeva

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

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU ELEKTRONSKI FAKULTET SIGNALI I SISTEMI. Zbirka zadataka

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

Διαβάστε περισσότερα

Obrada empirijskih podataka

Obrada empirijskih podataka Obrada emprjskh podataka deskrptva statstka opsvaje podataka z uzorka l populacje u form osovh parametara osove vrste podataka po astaku varjable (upotreba razlčth mjerh ljestvca) se mogu klasfcrat a:.

Διαβάστε περισσότερα

IZVODI ZADACI (I deo)

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

Διαβάστε περισσότερα

AKSIOMATIKA TEORIJE VEROVATNOĆE

AKSIOMATIKA TEORIJE VEROVATNOĆE AKSIOMATIKA TEORIJE VEROVATNOĆE E Aksomatka teorje verovatoće Polaz se od osovh stavova, tzv. aksoma, a osovu kojh se sve ostale osobe mogu dokazat. Za posmatra prostor el. shoda aksomatzacja daje odgovore

Διαβάστε περισσότερα

Dvanaesti praktikum iz Analize 1

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

Διαβάστε περισσότερα

KOMUTATIVNI I ASOCIJATIVNI GRUPOIDI. NEUTRALNI ELEMENT GRUPOIDA.

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

Διαβάστε περισσότερα

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

10.1. Bit Error Rate Test

10.1. Bit Error Rate Test .. Bt Error Rat Tst.. Bt Error Rat Tst Zadata. Izračuat otrba broj rth formacoh bta u BER tstu za,, ogršo dttovaa bta a rjmu, tao da s u sstmu sa brzoom sgalzacj od Mbs mož tvrdt da j vrovatoća grš rosa

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 16.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 16.maj Odsek za Softversko inžinjerstvo Elektrotehnčk fakultet unverzteta u Beogradu 6.maj 8. Odsek za Softversko nžnjerstvo Performanse računarskh sstema Drug kolokvjum Predmetn nastavnk: dr Jelca Protć (35) a) () Posmatra se segment od N uzastonh

Διαβάστε περισσότερα

Ispitivanje toka i skiciranje grafika funkcija

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

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

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

Διαβάστε περισσότερα

PRESECI SA PRSLINOM - VELIKI EKSCENTRICITET

PRESECI SA PRSLINOM - VELIKI EKSCENTRICITET TEORJA ETONSKH KONSTRUKCJA 1 PRESEC SA PRSLNO - VELK EKSCENTRCTET ČSTO SAVJANJE - SLOODNO DENZONSANJE Poznato: Nepoznato: - statčk tcaj za pojedna opterećenja ( ) - sračnato - kvaltet materjala (, σ v

Διαβάστε περισσότερα

METODE OPTIMIZACIJE NELINEARNO PROGRAMIRANJE

METODE OPTIMIZACIJE NELINEARNO PROGRAMIRANJE MEODE OPIMIZACIJE NELINEARNO PROGRAMIRANJE Dr Dšć Dr Mloš Stć Grđevsk kultet Uverztet u Beogrdu 4. UVOD FORMULACIJA PROBLEMA Zdtk optmzcje je prolžeje promeljvh pr kojm clj krterjumsk ukcj uzm ekstremu

Διαβάστε περισσότερα

x pojedinačnih rezultata:

x pojedinačnih rezultata: ovarjaca koefcjet korelacje Sredja vrjedost stadardo odstupaje Prlkom poavljaja mjereja, uz ste (kolko je to moguće uvjete (st mjertelj, mjer strumet, mjera metoda okol uvjet, eke stale fzkale velče, dobt

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Mašinsko učenje. Regresija.

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Iskazna logika 3. Matematička logika u računarstvu. novembar 2012

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

Διαβάστε περισσότερα

Ekonometrija 2. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković

Ekonometrija 2. Ekonometrija, Osnovne studije. Predavač: Aleksandra Nojković Ekonometrja Ekonometrja, Osnovne studje Predavač: Aleksandra Nojkovć Struktura predavanja Svojstva ocena na malm uzorcma Asmptotska svojstva ocena Svojstva ocena dobjenh metodom ONK Svojstva ocena U regresonoj

Διαβάστε περισσότερα

Operacije s matricama

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

Διαβάστε περισσότερα

Granične vrednosti realnih nizova

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

Διαβάστε περισσότερα

TRIGONOMETRIJA TROKUTA

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Z A L I H E ... PREMA KARAKTERISTICI POPUNJAVANJA ZALIHA PODELA MODELA JE NA:

Z A L I H E ... PREMA KARAKTERISTICI POPUNJAVANJA ZALIHA PODELA MODELA JE NA: Školska / Vežbe zalhe I deo Z A L I H E o DEFINISANJE POJMA o BINA PIANJA o MODELI-PODELA o SAIČKI MODELI-MODEL NOVOGODIŠNJE JELKE o DIMAMIČKI MODELI-HARISOV MODEL o NADOGRADNJA HARISOVOG MODELA: POPUSI,

Διαβάστε περισσότερα

Zadaci sa prethodnih prijemnih ispita iz matematike na Beogradskom univerzitetu

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Str. 454;139;91.

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

Διαβάστε περισσότερα

RAZLICITI PRISTUPI KREDITNOM. - master rad -

RAZLICITI PRISTUPI KREDITNOM. - master rad - UNIVERZITET U NOVOM SADU PRIRODNO MATEMATICKI FAKULTET DEPARTMAN ZA MATEMATIKU I INFORMATIKU RAZLICITI PRISTUPI KREDITNOM SKORING SISTEMU - master rad - Profesor: dr. Zoraa Luža Autor: Jelea Burgjašev

Διαβάστε περισσότερα

Zavrxni ispit iz Matematiqke analize 1

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

APROKSIMACIJA FUNKCIJA

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

Διαβάστε περισσότερα

Elementi spektralne teorije matrica

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Ratomir Paunović i Radovan Omorjan, Tehnološki fakultet u Novom Sadu

Ratomir Paunović i Radovan Omorjan, Tehnološki fakultet u Novom Sadu PREDGOVOR Ova kjga predstavlja uvod u statstku amejea je pre svega studetma prmejeh tehčkh auka, kao žejerma. Psal smo je sa cljem da pomogemo zateresovaom čtaocu da razume pravlo korst osove statstčke

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z.

Pismeni ispit iz matematike GRUPA A 1. Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj, zatim naći 4 z. Pismeni ispit iz matematike 06 007 Napisati u trigonometrijskom i eksponencijalnom obliku kompleksni broj z = + i, zatim naći z Ispitati funkciju i nacrtati grafik : = ( ) y e + 6 Izračunati integral:

Διαβάστε περισσότερα

ELEKTROTEHNIČKI ODJEL

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

Διαβάστε περισσότερα

UNIVERZITET U NIŠU FAKULTET ZAŠTITE NA RADU U NIŠU TEHNIČKA MEHANIKA - PREZENTACIJA PREDAVANJA PREDAVANJE

UNIVERZITET U NIŠU FAKULTET ZAŠTITE NA RADU U NIŠU TEHNIČKA MEHANIKA - PREZENTACIJA PREDAVANJA PREDAVANJE UNIVERZITET U NIŠU FAKULTET ZAŠTITE NA RADU U NIŠU TEHNIČKA MEHANIKA - PREZENTACIJA PREDAVANJA - - 4. PREDAVANJE - Dr Darko Mhajlov, doc. 1. ČAS Sredšte (cetar) sstema paralelh sla; Težšte krutog tela;

Διαβάστε περισσότερα

( ) BROJNI PRIMER 4. Temeljni nosač na sloju peska. Slika 6.3. Rešenje: Ekvivalentni modul reakcije podloge/peska k i parametar krutosti λ :

( ) BROJNI PRIMER 4. Temeljni nosač na sloju peska. Slika 6.3. Rešenje: Ekvivalentni modul reakcije podloge/peska k i parametar krutosti λ : BROJNI PRIMER 4 Armrano etonsk temeljn nosač (slka 63), fundran je na dun od D f =15m, u sloju poto-pljenog peska relatvne zjenost D r 75% Odredt sleganje w, nag θ, transverzalnu slu T, moment savjanja

Διαβάστε περισσότερα

Obrada signala

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrijski oblik kompleksnog broja

Trigonometrijski oblik kompleksnog broja Trgnmetrjsk blk kmpleksng brja Da se pdsetm: Kmpleksn brj je blka je realn de, je magnarn de kmpleksng brja, - je magnarna jednca, ( Dva kmpleksna brja su jednaka ak je Za brj _ je knjugvan kmpleksan brj.

Διαβάστε περισσότερα

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 26. jun Katedra za Računarsku tehniku i informatiku

Elektrotehnički fakultet univerziteta u Beogradu 26. jun Katedra za Računarsku tehniku i informatiku Elektrotehički fakultet uiverziteta u Beogradu 6. ju 008. Katedra za Račuarku tehiku i iformatiku Performae račuarkih itema Rešeja zadataka..videti predavaja.. Kretaje Verovatoća Opi 4 4 Kretaje u itom

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

( , 2. kolokvij)

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

Διαβάστε περισσότερα

Teorijske osnove informatike 1

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

Διαβάστε περισσότερα

3.1 Granična vrednost funkcije u tački

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

Διαβάστε περισσότερα

Osnove. Uloga algoritama u računarstvu. Algoritmi. Algoritmi kao tehnika

Osnove. Uloga algoritama u računarstvu. Algoritmi. Algoritmi kao tehnika dr Boba Stojaovć Osove Uloga algortama u račuarstvu Algortm Algortam je strogo defsaa kompjuterska procedura koja uzma vredost l skup vredost, kao ulaz prozvod eku vredost l skup vredost, kao zlaz. Drugm

Διαβάστε περισσότερα

Računarska grafika. Rasterizacija linije

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

Διαβάστε περισσότερα

Tačkaste ocene parametara raspodele

Tačkaste ocene parametara raspodele Tačkaste ocee parametara raspodele Na osovu uzorka treba da se odredi kakva je raspodela obeležja a populaciji Ako je tip raspodele pozat, treba da se odrede parametri raspodele Pošto je realizovaa vredost

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015.

Matematika 1 - vježbe. 11. prosinca 2015. Matematika - vježbe. prosinca 5. Stupnjevi i radijani Ako je kut φ jednak i rad, tada je veza između i 6 = Zadatak.. Izrazite u stupnjevima: a) 5 b) 7 9 c). d) 7. a) 5 9 b) 7 6 6 = = 5 c). 6 8.5 d) 7.

Διαβάστε περισσότερα

radni nerecenzirani materijal za predavanja

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Capital Asset Pricing Models CAPM. Finansijska ekonometrija

Capital Asset Pricing Models CAPM. Finansijska ekonometrija Captal Asset Prcng Models CAPM Fnansjska ekonometrja Karakterstčna lnja sredstava SCL SCL predstavlja odnos zmeđu očekvane stope prnosa ndvdualnog sredstva E( ) l portfolja očekvane tržšne stope prnosa

Διαβάστε περισσότερα

Riješeni zadaci: Limes funkcije. Neprekidnost

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

Διαβάστε περισσότερα

Jednostavne nelinearne zavisnosti

Jednostavne nelinearne zavisnosti Prfesr Zrca Mladenvć Jednstavne nelnearne zavsnst 1 Uvd Prmena metda ONK zahteva da mdel bude lnearan, št znač da parametr mdela fguršu na lnearan načn ( 0 ). Mdel ne mra da bude lnearan p prmenljvma (

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Mate Vijuga: Rijeseni zadaci iz matematike za srednju skolu

Mate Vijuga: Rijeseni zadaci iz matematike za srednju skolu 7. KOMPLEKSNI BROJEVI 7. Opc pojmov Kompleksn brojev su sastavljen dva djela: Realnog djela (Re) magnarnog djela (Im) Promatrajmo broj a+ b = + 3 Realn do jednak je Re : Imagnarna jednca: = - l = (U elektrotehnc

Διαβάστε περισσότερα

transformacija j y i x x promatramo dva koordinatna sustava S i S sa zajedničkim ishodištem z z Homogene funkcije Ortogonalne transformacije

transformacija j y i x x promatramo dva koordinatna sustava S i S sa zajedničkim ishodištem z z Homogene funkcije Ortogonalne transformacije promatramo dva oordnatna sustava S S sa zaednčm shodštem z z y y x x blo o vetor možemo raspsat u baz, A = A x + Ay + Az = ( A ) + ( A ) + ( A ) (1) sto vred za ednčne vetore sustava S = ( ) + ( ) + (

Διαβάστε περισσότερα

Glava 4 ANALIZA I OBRADA SIGNALA U VREMENSKOM DOMENU

Glava 4 ANALIZA I OBRADA SIGNALA U VREMENSKOM DOMENU Glava 4 ANALIZA I OBRADA SIGNALA U VREMENSKOM DOMENU Obrada sgala u vremeskom domeu podrazumjeva određvaje odzva a pobudu prozvoljog oblka. Damčk lear sstem opsa su dferecjalm jedačama određvaje odzva

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

DIMENZIONISANJE PRAVOUGAONIH POPREČNIH PRESEKA NAPREGNUTIH NA PRAVO SLOŽENO SAVIJANJE

DIMENZIONISANJE PRAVOUGAONIH POPREČNIH PRESEKA NAPREGNUTIH NA PRAVO SLOŽENO SAVIJANJE TEORIJA ETONSKIH KONSTRUKCIJA T- DIENZIONISANJE PRAVOUGAONIH POPREČNIH PRESEKA NAPREGNUTIH NA PRAVO SLOŽENO SAVIJANJE 3.5 f "2" η y 2 D G N z d y A "" 0 Z a a G - tačka presek koja određje položaj sistemne

Διαβάστε περισσότερα

5. Karakteristične funkcije

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

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA MATEMATIKA - PREDAVANJE 7 - Jovanka Pantović

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematka 1 Zadaci za drugi kolokvijum

Matematka 1 Zadaci za drugi kolokvijum Matematka Zadaci za drugi kolokvijum 8 Limesi funkcija i neprekidnost 8.. Dokazati po definiciji + + = + = ( ) = + ln( ) = + 8.. Odrediti levi i desni es funkcije u datoj tački f() = sgn, = g() =, = h()

Διαβάστε περισσότερα

Parcijalne molarne veličine

Parcijalne molarne veličine arcale molare velče 2.5.5. Hemsk potecal 2.5.6. 2.5.6.2. arcale molare velče. Ukolko e kolča supstace u sstemu promelva zbog razmee matere zmeđu sstema okole zbog reverzble hemske reakce l reverzble razmee

Διαβάστε περισσότερα

U okviru prvog dijela predavanja predviđeno je da studenti savladaju slijedeće programske sadržaje:

U okviru prvog dijela predavanja predviđeno je da studenti savladaju slijedeće programske sadržaje: Predavaja iz predmeta Matematika za ekoomiste: I dio U okviru prvog dela predavaja predviđeo je da studeti savladaju sledeće programske sadržaje: Pojam matrice i operace s matricama Jediiča matrica raspoovaa

Διαβάστε περισσότερα

SEMINAR IZ KOLEGIJA ANALITIČKA KEMIJA I. Studij Primijenjena kemija

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

Διαβάστε περισσότερα

3. razred gimnazije- opšti i prirodno-matematički smer ALKENI. Aciklični nezasićeni ugljovodonici koji imaju jednu dvostruku vezu.

3. razred gimnazije- opšti i prirodno-matematički smer ALKENI. Aciklični nezasićeni ugljovodonici koji imaju jednu dvostruku vezu. ALKENI Acikliči ezasićei ugljovodoici koji imaju jedu dvostruku vezu. 2 4 2 2 2 (etile) viil grupa 3 6 2 3 2 2 prope (propile) alil grupa 4 8 2 2 3 3 3 2 3 3 1-bute 2-bute 2-metilprope 5 10 2 2 2 2 3 2

Διαβάστε περισσότερα

RAČUNSKE VEŽBE IZ PREDMETA POLUPROVODNIČKE KOMPONENTE (IV semestar modul EKM) IV deo. Miloš Marjanović

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

Διαβάστε περισσότερα

2. KOLOKVIJ IZ MATEMATIKE 1

2. KOLOKVIJ IZ MATEMATIKE 1 2 cos(3 π 4 ) sin( + π 6 ). 2. Pomoću linearnih transformacija funkcije f nacrtajte graf funkcije g ako je, g() = 2f( + 3) +. 3. Odredite domenu funkcije te odredite f i njenu domenu. log 3 2 + 3 7, 4.

Διαβάστε περισσότερα

OM2 V3 Ime i prezime: Index br: I SAVIJANJE SILAMA TANKOZIDNIH ŠTAPOVA

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

Διαβάστε περισσότερα

POTPUNO RIJEŠENIH ZADATAKA PRIRUČNIK ZA SAMOSTALNO UČENJE

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

Διαβάστε περισσότερα

6.1 Metod najmanjih kvadrata Srednje kvadratno odstupanje empirijske formule Koeficijent determinacije

6.1 Metod najmanjih kvadrata Srednje kvadratno odstupanje empirijske formule Koeficijent determinacije Sadržaj. Uvod u Ecel..... Startovaje Ecela...3.. Rado okružeje...3.3. Rad papr ćelja...3.4. Upsvaje kretaje po ćeljama...5.5. Formatraje ćelja...6.6. Formatraje decmalh brojeva...6.7 Mejaje boje pozade

Διαβάστε περισσότερα

Kaskadna kompenzacija SAU

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

OSNOVI HEMIJSKE TERMODINAMIKE I TERMOHEMIJA

OSNOVI HEMIJSKE TERMODINAMIKE I TERMOHEMIJA OSNOVI HEMIJSKE TERMODINAMIKE I TERMOHEMIJA OSNOVI HEMIJSKE TERMODINAMIKE Hemjska termodnamka proučava promene energje (toplotn efekat) pr odgravanju hemjskh reakcja. MATERIJA ENERGIJA? Energja je dskontnualna

Διαβάστε περισσότερα

METODA SEČICE I REGULA FALSI

METODA SEČICE I REGULA FALSI METODA SEČICE I REGULA FALSI Zadatak: Naći ulu fukcije f a itervalu (a,b), odoso aći za koje je f()=0. Rešeje: Prvo, tražimo iterval (a,b) a kome je fukcija eprekida, mootoa i važi: f(a)f(b)

Διαβάστε περισσότερα

DRUGI KOLOKVIJUM IZ MATEMATIKE 9x + 6y + z = 1 4x 2y + z = 1 x + 2y + 3z = 2. je neprekidna za a =

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},

Διαβάστε περισσότερα

Trigonometrijske nejednačine

Trigonometrijske nejednačine Trignmetrijske nejednačine T su nejednačine kd kjih se nepznata javlja ka argument trignmetrijske funkcije. Rešiti trignmetrijsku nejednačinu znači naći sve uglve kji je zadvljavaju. Prilikm traženja rešenja

Διαβάστε περισσότερα

1. ODREĐIVANJE NETOČNOSTI MJERENJA

1. ODREĐIVANJE NETOČNOSTI MJERENJA . ODREĐIVANJE NETOČNOSTI MJERENJA. Opće Mjereja razh fzkalh ostalh velča rezultat se e ogu provest apsoluto točo. Usljed tehčkh ekooskh razloga potrebo je etočost jereja svest a ajaju oguću jeru, sa što

Διαβάστε περισσότερα

II. ANALITIČKA GEOMETRIJA PROSTORA

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

Διαβάστε περισσότερα