Termin 2. Analiza varijansi (ANOVA)

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "Termin 2. Analiza varijansi (ANOVA)"

Transcript

1 Termn Analza varjan (ANOVA) Upoređvanje rednjh vrednot vše etova rezultata; npr. upoređvanje rednjh vrednot koncentracja protena u ratvorma čuvanm pod razlčtm ulovma, upoređvanje rednjh vrednot rezultata dobjenh za koncentracju analta prmenom nekolko razlčth metoda; upoređvanje rednjh vrednot rezultata ttracje dobjenh od trane nekolko ekpermentatora na toj aparatur. Može doć do odtupanja unutar uzorka do odtupanja zmeđu uzoraka. Nulta hpoteza: Sv uzorc potču z te populacje a rednjom vrednošću µ varjanom σ 0. Ako je nulta hpoteza tačna, dva određvanja σ 0 ne treba da e razlkuju značajno. Ako je nulta hpoteza netačna, odtupanje zmeđu uzoraka će bt značajno veće od odtupanja unutar uzoraka. Šta ćete radt dana? Analza varjan upoređvanje rednjh vrednot vše etova rezultata. Neparametrjk tetov. Regreja I korelacja. Vrš e upoređvanje varjan unutar zmeđu uzoraka jednomernm F tetom. Utvrđvanje etova rezultata koj u razlog odtupanja: a) Srednje vrednot e poređaju u ratuć nz vrednot. b) Vrš e određvanje najmanje značajne razlke (leat gnfcant dfference) ( /n) t h ( n 1) odtupanje unutar uzorka, h(n 1) broj tepen lobode pomenutog određvanja. c) Upoređvanje razlka rednjh vrednot a najmanjom značajnom razlkom. Prmer 1. ANOVA Određvana je tablnot fluorecena upoređvanjem uzoraka u kojma je fluorecen čuvan pod razlčtm ulovma. U tabel u dat rezultat ntenzteta fluorecentnog gnala u ratvorma u kojma je koncentracja fluorecena jednaka. Ulov Intenztet gnala A veže prpremljen ratvor 10, 100, 101 B ratvor čuvan u mraku 1h 101, 101, 104 C ratvor čuvan u polumraku 1h 97, 95, 99 D ratvor čuvan na vetlot 1h 90, 9, 94 Da l uzorc potču z te populacje? U okvru Data Analy ToolPack a potoj alatka Anova: Sngle Factor. Odaberte opcju a padajućeg menja Tool/Data Analy; tarujte komandu Anova: Sngle Factor. U polje Input Range unete opeg ćelja zmeđu kojh u mešten vaš podac. U polje Output Range unete ćelju pod koje deno do koje nema nkakvh podataka na radnom ltu, u uprotnom excel će vam aopštt da će rezultate prepat preko već potojećh podataka.

2 Ukolko te ve pravno uradl trebalo b da konačan rezultat zgleda ovako: Izračunata F vrednot upoređuje e a krtčnom vrednošću; ukolko je F zr > F krt nulta hpoteza e odbacuje, tj. v uzorc ne potču z te populacje; ukolko je F zr < F krt nulta hpoteza e zadržava, tj. uzorc potču z te populacje. Pošto je zračunata vrednot parametra F veća od krtčne, nulta hpoteza e odbacuje, tj. rednje vrednot uzoraka e značajno razlkuju. Utvrđvanje eta rezultata koj ulovljava odtupanja vrš e tako što e rednje vrednot poređaju u ratuć nz upoređuju razlke uednh vrednot a najmanjom značajnom razlkom. Srednje vrednot uzoraka, poređane u ratuć nz, u ledeće: xd = 9 xc = 97 x A = 101 xb = 10 Najmanja značajna razlka zno: 3 /3,306 = 3,6 Upoređvanjem ove vrednot a razlkama zmeđu rednjh vrednot uočava e da ulov D C, kao C A daju rezultate koj e značajno razlkuju jedn od drugh od rezultata dobjenh u ulovma A B. Sa druge trane, rezultat dobjen u ulovma A B e ne razlkuju značajno jedn od drugh. Sve ovo na navod na zaključak da zlaganje uzorka vetlot utče na fluorecencju. Zadac 1. Četr analtčara vršl u određvanje adržaja Hg (ppb) u tom uzorku. Dobjen u ledeć rezultat: Analtčar 1 Analtčar Analtčar 3 Analtčar 4 10,38 10,14 10,0 10,19 10,6 10,5 10,11 10,15 10,9 10,04 10,0 10,16 10,4 10,8 10,15 10,8 10,31 10,16 10,50 10,10 10,19 10,09 10,1 10,3 a) Odredt rednju vrednot, tandardnu devjacju 95% nterval pouzdanot vakog eta podataka. b) Utvrdt da l potoj tattčk značajna razlka (P = 0,05) zmeđu rednjh vrednot prvog trećeg eta rezultata. c) Uporedt rednje vrednot va četr eta rezultata (P = 0,05). d) Odredt zajednčku rednju vrednot ukupnu tandardnu devjacju rezultata. e) Uporedt zajednčku rednju vrednot a pravom vrednošću adržaja Hg od 10,18 ppb. Odredt apolutnu relatvnu grešku određvanja.. Podac prkazan u tabel predtavljaju rezultate određvanja koncentracje paracetamola (% m/m) u tabletama, dvema razlčtm metodama. Deet tableta z deet razlčth šarž analzrano je u clju utvrđvanja potojanja razlke u dvema metodama.

3 Šarza Metoda 1 Metoda 1 84,63 83,15 84,38 83,7 3 84,08 83, ,41 84,0 5 83,8 83,9 6 89,56 84, ,9 86,8 8 83,69 83, ,06 84, ,03 84,4 Utvrdt da l potoj tattčk značajna razlka (P = 0,05) u dobjenm rezultatma. 3. Koncentracja analta A određvana je u nekom uzorku prmenom tr metode. Dobjen u ledeć rezultat, zražen u ppm: Metoda 1 Metoda Metoda 3,6 13,6 16,0 3,0 14, 15,9 1,5 13,9 16,3 1,9 13,9 16,9 1,3 13,5 16,7,1 13,5 17,4 3,1 13,9 17,5 1,7 13,5 16,8, 1,9 17, 1,7 13,8 16,7 a) za vak et rezultata odredt rednju vrednot, medjanu, opeg (nterval), tandardnu devjacju, varjanu, koefcjent varjacje, 95% nterval pouzdanot; b) provert da l e rezultat dobjen prmenom metoda 3 tattčk značajno razlkuju na nvou pouzdanot P = 0,05; c) provert da l potoj tattčk značajna razlka (za P = 0,05) zmeđu rezultata dobjenh prmenom ove tr metode. 4. Pr određvanju adržaja antmona u nekom uzorku dobjen u ledeć rezultat: a) Za vak et rezultata odredt rednju vrednot, medjanu, opeg (nterval), tandardnu devjacju, 95% nterval pouzdanot; b) Utvrdt da l potoj tattčk značajna razlka na nvou pouzdanot P = 0,05 zmeđu rednjh vrednot prvog trećeg eta rezultata; c) Uporedt rednje vrednot va tr eta rezultata na nvou pouzdanot P = 0, Tr razlčte analtčke metode koršćene u za određvanje Ca: kolormetrja, komplekometrjka ttracja atomko aporpcona pektrometrja. Dobjen u ledeć rezultat (ppm Ca): n Kolormetrja Komplekometrja AAS 1 3,9,99 4,40 3,3,89 4,9 3 4,18,17 3,51 4 3,53 3,40 3,97 5 3,35 3,9 4,59

4 a) Za vak et rezultata odredt rednju vrednot, medjanu, nterval, tandardnu devjacju, relatvnu tandardnu devjacju, varjanu, nterval pouzdanot na nvou pouzdanot od 95%; b) Provert da l e rednje vrednot dobjene kolormetrjk AAS.metodom tattčk značajno razlkuju na nvou pouzdanot P = 0,05; c) Odredt da l e rednje vrednot va tr eta merenja tattčk značajno razlkuju na tom nvou pouzdanot. Neparametrjk tetov Tet predznaka Kort e kada god je potrebno zračunat verovatnoću događaja da je od n znakova r znakova negatvno, a otal poztvn. n ( n r ) P ( r ) p n = q r n! ( n r ) ( ) p n P r = q (n r)!r! p verovatnoća dobjanja znaka mnu u određenom rezultatu, q verovatnoća dobjanja poztvnog znaka u određenom rezultatu. Na ovakav događaj mogu e vet razlčte tuacje: A: poređenje medjane eta rezultata Prmer 1 Farmaceutka kompanja tvrd da njhov prozvod adrž 8% određene aktvne materje. U prak je pronađeno da razlčte tablete adrže : % Da l u ov rezultat konztetntn a tvrdnjom prozvođača? Vrednot jednaka potulranoj vrednot e odbacuje. Od preotalh vrednot e oduzma potulrana prpuje m e poztvan l negatvan znak. Izračunava e verovatnoća da šet znakova bude mnu: P( 6) 6 1 = =, verovatnoća da edam znakova bude mnu: P () 7 = verovatnoća dobjanja šet l vše negatvnh znakova zno. Pošto e u zadatku potavlja 18 ptanje da l e podac značajno razlkuju od potulrane, zvodmo dvomern tet, tj. moramo zračunat verovatnoću dobjanja šet l vše dentčnh znakova kada e edam znakova uzme u 16 obzr P = = 0,15. Pošto je ova vrednot veća od 0,05, nulta hpoteza e zadržava, tj. podac 18 e ne razlkuju značajno od potulrane. B: uparen t tet Prmer Koncentracje (g/100ml) munoglobulna G u krvnom erumu nekolko donora u meren pomoć dve metode, radjalnom munodfzujom (RID) elektro munodfuzjom (EID). Dobjen u ledeć rezultat: Donor RID EID Da l potoj značajna razlka zmeđu ova dva eta rezultata (dve metode)?

5 Kada e od rezultata RID metode oduzmu rezultat dobjen EID metodom dobje e ledeć led znakova: Stoga je verovatnoća da oam od devet znakova bude poztvno P(8)=9 0,5 10. Verovatnoća da devet znakova bude poztvno P(9)=0,5 9 verovatnoća dobjanja oam l vše poztvnh znakova zno P(8)+P(9)=0,0107. Pošto e zvod dvomerno tetranje to je konačna vrednot verovatnoće udvotručena, tj. 0,014. Pošto je ova vrednot manja od 0,05 nulta hpoteza e odbacuje, tj. potoj tattčk značajna razlka zmeđu ova dva eta rezultata. C: Ukazvanje na moguć trend u rezultatma Prmer 3 Nvo hormona kod jednog određenog pacjenta meren je u to vreme tokom 10 dana. Dobjen u ledeć rezultat: Dan Nvo hormona ng/ml Da l u dobjenm rezultatma potoj trend u koncentracj hormona? Podac e podele u dva jednaka eta, zadržavajuć redoled. Za neparan broj merenja centralna vrednot e odbacuje. Traž e razlka zmeđu vakog para vrednot: +, +, 0, +, +. Verovatnoća 1 dobjanja četr dentčna znaka zno = 0,15. Pošto je ova vrednot veća od 0,05, nulta 16 hpoteza, po kojoj ne potoj trend u podacma, e zadržava. Wald Wolfowtz tet homogenog nza (run ova) Kort e kada je potrebno utvrdt da l je određen led poztvnh negatvnh vrednot lučajan l potoj nekakav trend. Tet proverava da l je broj ledova dovoljno mal da b e nulta hpoteza o lučajnoj rapodel znakova odbacla. Broj ledova z ekpermentalnh podataka e upoređuje a vrednotma z Tablce u kojoj e nalaze vrednot za N broj poztvnh znakova M broj negatvnh znakova. Ukolko je ekpermentalno određen broj ledova manj od tablčnh vrednot, nulta hpoteza e odbacuje. Prmer 4 Lnearno regreona analza je koršćena za zračunavanje jednačne prave koja b opala odno zmeđu 1 ekpermentalnh podataka. Znakov rezultujućh y zaotalh vrednot u redu porata x vrednot u: Da l je dat led lučajan l potoj trend (da l je bolje ftovat krvu lnju u ekp. podatke)? M = N = 6, broj ledova zno tr. Iz Tablce e vd da za dato M N broj ledova mora bt već od 4 da b e nulta hpoteza zadržala. U ovom lučaju e nulta hpoteza odbacuje, tj. led poztvnh negatvnh znakova nje lučajan podac e ne mogu ftovat u pravu lnju. Wlcoxon ov tet ranga predznaka Predtavlja prošrenje teta predznaka, korte e pored predznaka vrednot rangova. A: poređenje medjane eta rezultata Prmer 5 Nvo olova u krv (pg/ml) kod edoro dece zno:

6 Da l ov podac prpadaju populacj a rednjom vrednošću/medjanom od 95 pg/ml? Referentna vrednot e oduzma od dobjenh vrednot, razlke poređaju u ratuć nz zanemarujuć predznak. Brojev e potom rangraju zadržavajuć predznak. Određuje e uma poztvnh negatvnh rangova, pr čemu e nža vrednot uzma za tetranje. Ukolko je ova vrednot manja l jednaka od tablčne nulta hpoteza e odbacuje uma poztvnh rangova 0 uma negatvnh rangova 8 tablčna vrednot za n=7 zno, pošto je 8 >, nulta hpoteza e zadržava, tj. podac potču z populacje a medjanom 95 pg/ml. B: uparen t tet Prmer 6 Procenat cnka u razlčtm uzorcma određen je pomoću dve metode komplekometrjk atomkom aporpconom pektrofotometrjom Uzorak EDTA Atomka aporpcja Da l potoj tematka razlka zmeđu ova dva eta rezultata? Izračunava e razlka podataka dobjenh za dve metode, rezultat poređaju u ratuć nz zanemarujuć predznak rangraju. 0,4 0,7 0,6 0, 0,7 0, 0,4 0,3 0, 0, 0,3 0,4 0,4 0,6 0,7 0,7 1,5 1,5 3 4,5 4,5 6 7,5 7,5 uma poztvnh rangova 7,5 uma negatvnh rangova 8,5 tablčna vrednot za n=8 zno 3, pošto je 7,5 > 3, nulta hpoteza e zadržava, tj. ne potoj tattčk značajna razlka zmeđu dve metode. Mann Whtney U tet Poređenje dva eta rezultata koj e ne mogu vet na jedan zajednčk (t tet) Prmer 7 Analzran je adržaj rebra u uzorku fotografkog otpada pre pole tretranja tog. Dobjen u ledeć rezultat: Netretran otpad Tretran otpad Da l metod za hemjko tretranje otpada manjuje adržaj rebra? Za vaku vrednot z eta podataka a všm vrednotma određuje e broj podataka a všm vrednotma z drugog eta podataka. ukupan broj všh vrednot e upoređuje a tablčnm podacma. Ukolko je dobjena vrednot manja l jednaka tablčnoj nulta hpoteza e odbacuje. Netretran Vše vrednot u tretranom Broj všh vrednot otpad otpadu 9,8 9,9 1 10, 0 10,7 0 9,5 9,7; 9,9 10,5 0

7 3 < 4 nulta hpoteza e odbacuje, tj. tretranje otpada manjuje adržaj rebra. Nepotpuna Thal ova metoda Lnearno regreona analza neparametrjkm tetom. Prmer 8 U lučaju kalbracje plamenog fotometra očtana je ledeća fototruja za date koncentracje Ca + jona: Koncentracja μg/ml Aporbanca Prmenom Thel ove nepotpune metode odredt nagb odečak regreone prave. Najpre poređat vrednot u ratuć nz. U lučaju neparnog broja merenja centralnu vrednot odbact. Podelt et podataka na polovnu na onovu vakog para tačaka u gornjoj (x,y ) donjoj polovn eta rezultata (x j,y j ) gde je x j > x, odredt vrednot bj po formul b j = y x j j y x Koefcjent pravca e određuje kao medjana ovako zračunath vrednot Za vaku tačku datog eta rezultata odredt odečak prave, a, korteć nagb određen na prethodno opan načn. ~ a = y bx Medjana dobjenh vrednot parametra a određuje odečak prave. Korelacja regreja y = a + bx Koefcjent korelacje: r = {( x x)( y y) } ( x x) ( y y) 1/ 1 r + 1 Tet za proveru značajnot korelacje: Dvomern t tet Nulta hpoteza ne potoj korelacja zmeđu x y Broj tepen lobode (n ) r t = n 1 r

8 Određvanje nagba odečka prave: Greške nagba odečka: y/x b = x x a y/x = = y/x ( ) n ( x x) ( y ŷ ) n x b = a = y bx b ± t( n ) b a ± t( n ) a {( x x)( y y) } ( x x) Izračunavanje nepoznate koncentracje njene greške: vrednot dobjena zamenom zmerene y vrednot u jednačnu prave x 0 x0 x0 = b y/x = b y/x 1 m x 0 ± t( n ) x n b n b ( y 0 y) ( x x) ( y 0 y) ( x x) Granca detekcje: vrednot koncentracje (x), za koju važ ulov: granca detekcje = y + 3 y B ( = a), ( = ) B y/x B B Prmer 1. Regreja I korelacja Standardn ratvor fluorecena je ptvan fluorecentnom pektrofotometrjom dobjen u ledeć rezultat: Intenztet fluorecencje:,1 5,0 9,0 1,6 17,3 1,0 4,7 Koncentracja, pg/cm 3 : Odredt: a) Koefcjent korelacje. b) Provert da l je korelacja značajna. c) Nagb odečak. d) Standardnu devjacju nterval pouzdanot nagba odečka. e) Nepoznatu koncentracju njenu grešku za ntenztet fluorecencje od 13,5. f) Grancu detekcje određvanja fluorecena. U okvru Data Analy ToolPack a potoj alatka Regreon. Odaberte opcju a padajućeg menja Tool/Data Analy; tarujte komandu Regreon. U polje Input Range unete opeg ćelja zmeđu kojh u mešten vaš podac a koj e odnoe na odgovarajuću ou.

9 U polje Output Range unete ćelju pod koje deno do koje nema nkakvh podataka na radnom ltu, u uprotnom excel će vam aopštt da će rezultate prepat preko već potojećh podataka. Ukolko te ve pravno uradl trebalo b da konačan rezultat zgleda ovako: a ) Koefcjent korelacje r = 0,9989 b) t = 47,19669 t k =,57 t > t k H 0 e odbacuje, tj. potoj korelacja zmeđu koncentracje ntenzteta fluorecencje. c) Nagb odečak b =1,93; a = 1,5 d) Standardna devjacja nterval pouzdanot nagba odečka b = 1,93 ± 0,11; a = 1,5 ± 0,76 e) Nepoznata koncentracja njena grešku za ntenztet fluorecencje od 13,5 x 0 = 6,1 ± 0,6 f) Granc detekcje određvanja fluorecena 0,67 pg/cm 3. Upoređvanje dve analtčke metode regreonom analzom. Regreonu pravu možemo da upotrebmo za upoređvanje dve metode upotrebljene za određvanje razlčth koncentracja analta. Na x ou e nanoe rezultat precznje metode. Regreonom analzom zračunava e nagb (b), odečak (a) korelacon koefcjent ( r) regreone prave. Ukolko 0 ulaz u nterval pouzdanot odečka, 1 u nterval pouzdanot nagba korelacon koefcjent je blzak 1, može e zaključt da e metode tattčk značajno ne razlkuju.

10 Prmer. Regreja I korelacja Nvo kelne u 0 uzoraka urna određvan je novom fluormetrjkom metodom rezultat upoređvan rezultatma dobjenm tandardnom fotometrjkom tehnkom. Dobjen u ledeć podac: Uzorak Fluormetrja Fotometrja 1 1,87 1,98,0,31 3 3,15 3,9 4 3,4 3,56 5 1,10 1,3 6 1,41 1,57 7 1,84,05 8 0,68 0,66 9 0,7 0,31 10,80,8 11 0,14 0,13 1 3,0 3,15 13,70,7 14,43, ,78 1,9 16 1,53 1, ,84 0,94 18,1,7 19 3,10 3,17 0,34,36 Da l e metode razlkuju po precznot? r = 0,9966 Odečak zno 0, 0497, a donjom gornjom grancom ntervala pouzdanot od 0,1399 0,0404 nterval adrž 0. Nagb zno 0,994, donjom gornjom grancom ntervala pouzdanot od 0,951 1,038 nterval adrž 1. Zaključak: metode e tattčk značajno ne razlkuju.

11 Zadac 6. U clju određvanja adržaja zo oktana u određenoj meš ugljovodonka vršena je kalbracja tandardnm ratvorma zo oktana dobjene ledeće vrednot: M olk procenat zo oktana Oblat pka 0,35 1,09 0,803 1,78 1,080,60 1,380 3,03 1,750 4,01 a) Utvrdt jednačnu kalbracone prave. Odredt tandardnu devjacju nterval pouzdanot nagba odečka (P = 0,05). b) Nakon hromatografkog određvanja zo oktana u ptvanoj meš ugljovodonka dobjen je pk u oblat od,65. Odredt adržaj zo oktana u meš, kao tandardnu devjacju, ako je: 1. dobjen pk rezultat jednog merenja;. dobjen pk rednja vrednot četr merenja. c) Odredt grancu detekcje ptvane metode. 7. U erj tandardnh ratvora puferovanh na ph = 4,6 određvan je Cd + dobjen u ledeć rezultat: + [ Cd ](nm) 15,4 30,4 44,9 59,0 7,7 86,0 S zm (na) 4,8 11,4 18, 6,6 3,3 37,7 a) Da l je S zm lnearna funkcja koncentracje? b) Odredt jednačnu odgovarajuće regreone prave. c) Izračunat nterval pouzdanot nagba odečka dobjene prave. Za ratvore puferovane n a ph = 3,7 d objen u l edeć rezultat: [ Cd + ](nm) 15,4 30,4 44,9 59,0 7,7 86,0 S zm (na) 15,0 4,7 58,8 77,0 101,0 118,0 d) Da l je veća oetljvot metode na nžoj ph vrednot? e) Za nepoznat uzorak puferovan na ph = 3,7 dobjen je ntenztet gnala od 66,3 na. Odredt koncentracju Cd u uzorku (P = 0,05). 8. Pr kolormetrjkom određvanju adržaja glukoze u erj tandardnh ratvora dobjen u ledeć rezultat: Koncentracja, mm: 0,0,0 4,0 6,0 8,0 10,0 Aporbancja, A: 0,00 0,150 0,94 0,434 0,570 0,704 a) Provert da l je aporbancja lnearna funkcja koncentracje. b) Odredt nagb odečak dobjene regreone prave. c) Odredt tandardnu devjacju nagba odečka ove prave. d) Na onovu ovh rezultata odredt grancu detekcje glukoze e) Dobjena kalbracona prava upotrebljena je za određvanje adržaja glukoze u krvnom erumu. Za četr paralelna određvanja glukoze u nepoznatom uzorku dobjene u ledeće vrednot A: 0,35; 0,37; 0,339; 0,36. Kolk je adržaj glukoze u nepoznatom uzorku? f) Prmenom Thel ove nepotpune metode odredt nagb odečak regreone prave. 9. Dve ntrumentalne metode u poređene grafčk dobjena je lnearna zavnot koja je data ledećom jednačnom: y = 3,87 ± 15,34 + 0,86 x ± 0,08 ( r = 0,9945). Rezultat koj u dobjen ov m metodama tat tčk e razlkuju na nvou značajnot od P = 0,05. a) da b) ne

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

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

Nenad Nešić IE 04/05 UKP1 AudVež4. Četvrta auditorna vežba iz Upravljanja kvalitetom proizvoda 1

Nenad Nešić IE 04/05 UKP1 AudVež4. Četvrta auditorna vežba iz Upravljanja kvalitetom proizvoda 1 Nenad Nešć IE 0/05 UKP udvež Četvrta audtorna vežba z Upravljanja kvaltetom prozvoda MERNI LNCI (preporuke za zradu 6. amotalnog zadatka) Prmer. Tekt: Za deo prkazan na lc odredt rednje vrednot tolerancje

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

ANALITIČKA KEMIJA II. osnove statistike. uvod; normizacija; mjeriteljstvo; intelektualno vlasništvo

ANALITIČKA KEMIJA II. osnove statistike. uvod; normizacija; mjeriteljstvo; intelektualno vlasništvo AALITIČKA KEMIJA II o o uvod; normzacja; mjerteljtvo; ntelektualno vlanštvo onove tattke notelj: prof. dr. c. P. ovak emnar: doc. dr. c. T. Jednačak; ak. god. 017./18. AALITIČKI PROCES objekt tražvanja

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

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

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

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

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI)

IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) IZRAČUNAVANJE POKAZATELJA NAČINA RADA NAČINA RADA (ISKORIŠĆENOSTI KAPACITETA, STEPENA OTVORENOSTI RADNIH MESTA I NIVOA ORGANIZOVANOSTI) Izračunavanje pokazatelja načina rada OTVORENOG RM RASPOLOŽIVO RADNO

Διαβάστε περισσότερα

Uvod u neparametarske testove

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:

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

( ) 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

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

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

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

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

Uvod u neparametarske testove

Uvod u neparametarske testove Str. 644;1;148 Uvod u neparametarske testove Predavač: Dr Mirko Savić savicmirko@eccf.su.ac.yu www.eccf.su.ac.yu Hi-kvadrat testovi χ Str. 646;1;149 Koristi se za upoređivanje dve serije frekvencija. Vrste

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

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

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

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

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

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

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

3. OSNOVNI POKAZATELJI TLA

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

Διαβάστε περισσότερα

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

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15

MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 MATRICE I DETERMINANTE - formule i zadaci - (Matrice i determinante) 1 / 15 Matrice - osnovni pojmovi (Matrice i determinante) 2 / 15 (Matrice i determinante) 2 / 15 Matrice - osnovni pojmovi Matrica reda

Διαβάστε περισσότερα

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

ZADACI. ktn c. λ λ. m s

ZADACI. ktn c. λ λ. m s ZADACI o 1 3 1 3 1 3 1 8 o 0,066 A 10 3 3,14 10 6,0 000 10 1,38 8 10 3 5893 A 8 s m kg J mol kg mol K J K m s M ktn c - A λ π λ λ . Odredte šrnu lnje (nm) ltja (λ 0 670,776 nm) kad se atom koj apsorbraju

Διαβάστε περισσότερα

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare

Eliminacijski zadatak iz Matematike 1 za kemičare Za mnoge reakcije vrijedi Arrheniusova jednadžba, koja opisuje vezu koeficijenta brzine reakcije i temperature: K = Ae Ea/(RT ). - T termodinamička temperatura (u K), - R = 8, 3145 J K 1 mol 1 opća plinska

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

ANALITIČKA KEMIJA II

ANALITIČKA KEMIJA II AALITIČKA KEMIJA II uvodno predavanje općento uzorkovanje; norme standard; ntelektualno vlasnštvo Boltzmannova razdoba STATISTIKA - osnove nostelj: prof.dr.sc. P. ovak sastavl: dr.sc.v. Allegrett Žvčć;

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

MERENJE EFIKASNOSTI POSLOVNIH SISTEMA. Gordana Savić, Milan Martić

MERENJE EFIKASNOSTI POSLOVNIH SISTEMA. Gordana Savić, Milan Martić 1 MERENJE EFIKASNOSTI POSLOVNIH SISTEMA 5/9/2018 Gordana Savć, Mlan Martć 2 Procedura prene DEA etode Procedura prene Dea etode 3 1. Defnanje zbor DMU. 2. Određvanje ulaznh zlaznh faktora. 3. Izbor adekvatnog

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

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

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

10. STABILNOST KOSINA

10. STABILNOST KOSINA MEHANIKA TLA: Stabilnot koina 101 10. STABILNOST KOSINA 10.1 Metode proračuna koina Problem analize tabilnoti zemljanih maa vodi e na određivanje odnoa između rapoložive mičuće čvrtoće i proečnog mičućeg

Διαβάστε περισσότερα

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE

INTELIGENTNO UPRAVLJANJE INTELIGENTNO UPRAVLJANJE Fuzzy sistemi zaključivanja Vanr.prof. Dr. Lejla Banjanović-Mehmedović Mehmedović 1 Osnovni elementi fuzzy sistema zaključivanja Fazifikacija Baza znanja Baze podataka Baze pravila

Διαβάστε περισσότερα

STATISTIKA S M E I M N I AR R 7 : METODE UZORKA

STATISTIKA S M E I M N I AR R 7 : METODE UZORKA Fakultet za menadžment u turizmu i ugotiteljtvu, Opatija Sveučilišni preddiplomki tudij Polovna ekonomija u turizmu i ugotiteljtvu Noitelj kolegija: Prof. dr. c. Suzana Marković Aitentica: Jelena Komšić

Διαβάστε περισσότερα

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

Izbor prenosnih odnosa teretnog vozila - primer

Izbor prenosnih odnosa teretnog vozila - primer FTN No Sad Katedra za motore ozla Teorja kretanja drumskh ozla Izbor prenosnh odnosa Izbor prenosnh odnosa teretnog ozla - prmer ata je karakterstka dzel motora MG OM 906 LA (Izor: http://www.dmg-dusburg.de/html/d_c_om906la.html)

Διαβάστε περισσότερα

7 Algebarske jednadžbe

7 Algebarske jednadžbe 7 Algebarske jednadžbe 7.1 Nultočke polinoma Skup svih polinoma nad skupom kompleksnih brojeva označavamo sa C[x]. Definicija. Nultočka polinoma f C[x] je svaki kompleksni broj α takav da je f(α) = 0.

Διαβάστε περισσότερα

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

Str

Str Str. Testiranje statističkih hipoteza Predavač: Dr Mirko Savić savicmirko@ef.uns.ac.rs www.ef.uns.ac.rs Definicija: Hipoteza predstavlja pretpostavku koja je zasnovana na određenim činjenicama (najčešće

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

41. Jednačine koje se svode na kvadratne

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

Διαβάστε περισσότερα

TEHNIČKI FAKULTET SVEUČILIŠTA U RIJECI Zavod za elektroenergetiku. Prijelazne pojave. Osnove elektrotehnike II: Prijelazne pojave

TEHNIČKI FAKULTET SVEUČILIŠTA U RIJECI Zavod za elektroenergetiku. Prijelazne pojave. Osnove elektrotehnike II: Prijelazne pojave THNIČKI FAKUTT SVUČIIŠTA U IJI Zavod za elekroenergek Sdj: Preddplomsk srčn sdj elekroehnke Kolegj: Osnove elekroehnke II Noselj kolegja: v. pred. mr.sc. Branka Dobraš, dpl. ng. el. Prjelazne pojave Osnove

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

Elementi energetske elektronike

Elementi energetske elektronike ELEKTRIČNE MAŠINE Elemen energeske elekronke Uvod Čme se bav energeska elekronka? Energeska elekronka se bav konverzjom (prevaranjem) razlčh oblka elekrčne energje. Uvod Gde se kors? Elemen energeske elekronke

Διαβάστε περισσότερα

POLINOMI predavač: dr Marko Petković

POLINOMI predavač: dr Marko Petković Gmnazja Svetozar Markovć, Nš Dodatna nastava z matematke za drug, treć četvrt razred Nedelja, 01.11.2009. POLINOMI predavač: dr Marko Petkovć 1 Osnovna teorja Defncja. Neka je R prsten. Polnom P (x) nad

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Pismeni ispit iz OTPORNOSTI MATERIJALA I - grupa A

Pismeni ispit iz OTPORNOSTI MATERIJALA I - grupa A Psmen spt z OTPORNOSTI MATERIJALA I - grupa A 1. Kruta poluga ABC se oslanja pomoću dvje špke BD CE kao na slc desno. Špka BD, dužne 0.5 m, zrađena je od čelka (E AB 10 GPa) ma poprečn presjek od 500 mm.

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

KUPA I ZARUBLJENA KUPA

KUPA I ZARUBLJENA KUPA KUPA I ZAUBLJENA KUPA KUPA Povšin bze B Povšin omotč M P BM to jet P B to jet S O o kupe Oni peek Obim onog peek O op Povšin onog peek P op Pimen pitgoine teoeme vnotn jednkotn kup je on kod koje je, p

Διαβάστε περισσότερα

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića

Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće (zadaci) Beleške dr Bobana Marinkovića Verovatnoća i Statistika I deo Teorija verovatnoće zadaci Beleške dr Bobana Marinkovića Iz skupa, 2,, 00} bira se na slučajan način 5 brojeva Odrediti skup elementarnih dogadjaja ako se brojevi biraju

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

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

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 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

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

PROIZVOLJAN RAVANSKI SISTEM SILA I SPREGOVA

PROIZVOLJAN RAVANSKI SISTEM SILA I SPREGOVA ROIZVOLJN RVNKI ITE IL I REOV REDUKCIJ ITE N ROIZVOLJNO IZBRNU TČKU Redukuje se na redukconu tačku svaka sa koja prpada sstemu Kada se prozvojna -ta sa,., redukuje na tačku, dobje se njeno ekvvaentno dejstvo,.4,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu)

Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Funkcije dviju varjabli (zadaci za vježbu) Vidosava Šimić 22. prosinca 2009. Domena funkcije dvije varijable Ako je zadano pridruživanje (x, y) z = f(x, y), onda se skup D = {(x, y) ; f(x, y) R} R 2 naziva

Διαβάστε περισσότερα

Novi Sad god Broj 1 / 06 Veljko Milković Bulevar cara Lazara 56 Novi Sad. Izveštaj o merenju

Novi Sad god Broj 1 / 06 Veljko Milković Bulevar cara Lazara 56 Novi Sad. Izveštaj o merenju Broj 1 / 06 Dana 2.06.2014. godine izmereno je vreme zaustavljanja elektromotora koji je radio u praznom hodu. Iz gradske mreže 230 V, 50 Hz napajan je monofazni asinhroni motor sa dva brusna kamena. Kada

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

Ispit održan dana i tačka A ( 3,3, 4 ) x x + 1

Ispit održan dana i tačka A ( 3,3, 4 ) x x + 1 Ispit održan dana 9 0 009 Naći sve vrijednosti korjena 4 z ako je ( ) 8 y+ z Data je prava a : = = kroz tačku A i okomita je na pravu a z = + i i tačka A (,, 4 ) Naći jednačinu prave b koja prolazi ( +

Διαβάστε περισσότερα

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ

RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ RIJEŠENI ZADACI I TEORIJA IZ LOGARITAMSKA FUNKCIJA SVOJSTVA LOGARITAMSKE FUNKCIJE OSNOVE TRIGONOMETRIJE PRAVOKUTNOG TROKUTA - DEFINICIJA TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA - VRIJEDNOSTI TRIGONOMETRIJSKIH FUNKCIJA

Διαβάστε περισσότερα

FUNKCIJE UTJECAJA I UTJECAJNE LINIJE

FUNKCIJE UTJECAJA I UTJECAJNE LINIJE FUNKCIJE UTJECJ I UTJECJNE LINIJE Funkcje ujecaja ujecajne lnje korse se kod proračuna konsrukcja na djelovanje pokrenh operećenja. Zadaak: odred onaj položaj pokrenog operećenja koj će da najnepovoljnj

Διαβάστε περισσότερα

Deskrptvna statstčka analza Predavač: Dr Mrko Savć savcmrko@eccf.su.ac.yu www.eccf.su.ac.yu Deskrptvna statstčka analza predstavlja skup metoda kojma se vrš zračunavanje, prkazvanje opsvanje osnovnh karakterstka

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

1.4 Tangenta i normala

1.4 Tangenta i normala 28 1 DERIVACIJA 1.4 Tangenta i normala Ako funkcija f ima derivaciju u točki x 0, onda jednadžbe tangente i normale na graf funkcije f u točki (x 0 y 0 ) = (x 0 f(x 0 )) glase: t......... y y 0 = f (x

Διαβάστε περισσότερα

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.

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)

Διαβάστε περισσότερα

OBRTNA TELA. Vladimir Marinkov OBRTNA TELA VALJAK

OBRTNA TELA. Vladimir Marinkov OBRTNA TELA VALJAK OBRTNA TELA VALJAK P = 2B + M B = r 2 π M = 2rπH V = BH 1. Zapremina pravog valjka je 240π, a njegova visina 15. Izračunati površinu valjka. Rešenje: P = 152π 2. Površina valjka je 112π, a odnos poluprečnika

Διαβάστε περισσότερα

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011.

Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika. Monotonost i ekstremi. Katica Jurasić. Rijeka, 2011. Veleučilište u Rijeci Stručni studij sigurnosti na radu Akad. god. 2011/2012. Matematika Monotonost i ekstremi Katica Jurasić Rijeka, 2011. Ishodi učenja - predavanja Na kraju ovog predavanja moći ćete:,

Διαβάστε περισσότερα

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. 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

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

Testiranje statistiqkih hipoteza

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

Διαβάστε περισσότερα

Program testirati pomoću podataka iz sledeće tabele:

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

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

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1.

TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I.1. TRIGONOMETRIJSKE FUNKCIJE I I Odredi na brojevnoj trigonometrijskoj kružnici točku Et, za koju je sin t =,cost < 0 Za koje realne brojeve a postoji realan broj takav da je sin = a? Izračunaj: sin π tg

Διαβάστε περισσότερα

( , 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

Linearna algebra 2 prvi kolokvij,

Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 1 2 3 4 5 Σ jmbag smjer studija Linearna algebra 2 prvi kolokvij, 7. 11. 2012. 1. (10 bodova) Neka je dano preslikavanje s : R 2 R 2 R, s (x, y) = (Ax y), pri čemu je A: R 2 R 2 linearan operator oblika

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

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: 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

Διαβάστε περισσότερα

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.)

Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 2009.) Numerička matematika 2. kolokvij (1. srpnja 29.) Zadatak 1 (1 bodova.) Teorijsko pitanje. (A) Neka je G R m n, uz m n, pravokutna matrica koja ima puni rang po stupcima, tj. rang(g) = n. (a) Napišite puni

Διαβάστε περισσότερα

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

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

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

4. Trigonometrija pravokutnog trokuta

4. Trigonometrija pravokutnog trokuta 4. Trigonometrij prvokutnog trokut po školskoj ziri od Dkić-Elezović 4. Trigonometrij prvokutnog trokut Formule koje koristimo u rješvnju zdtk: sin os tg tg ktet nsuprot kut hipotenuz ktet uz kut hipotenuz

Διαβάστε περισσότερα

Korelacijska i regresijska analiza

Korelacijska i regresijska analiza Korelacjska regresjska analza Odnos među pojavama Odnos među pojavama može bt: determnstčk l funkconaln stohastčk l statstčk Kod determnstčkoga se odnosa za svaku vrjednost jedne pojave točno zna vrjednost

Διαβάστε περισσότερα

TAČKA i PRAVA. , onda rastojanje između njih računamo po formuli C(1,5) d(b,c) d(a,b)

TAČKA i PRAVA. , onda rastojanje između njih računamo po formuli C(1,5) d(b,c) d(a,b) TAČKA i PRAVA Najpre ćemo se upoznati sa osnovnim formulama i njihovom primenom.. Rastojanje između dve tačke Ako su nam date tačke Ax (, y) i Bx (, y ), onda rastojanje između njih računamo po formuli

Διαβάστε περισσότερα

Ovo nam govori da funkcija nije ni parna ni neparna, odnosno da nije simetrična ni u odnosu na y osu ni u odnosu na

Ovo nam govori da funkcija nije ni parna ni neparna, odnosno da nije simetrična ni u odnosu na y osu ni u odnosu na . Ispitati tok i skicirati grafik funkcij = Oblast dfinisanosti (domn) Ova funkcija j svuda dfinisana, jr nma razlomka a funkcija j dfinisana za svako iz skupa R. Dakl (, ). Ovo nam odmah govori da funkcija

Διαβάστε περισσότερα

18. listopada listopada / 13

18. listopada listopada / 13 18. listopada 2016. 18. listopada 2016. 1 / 13 Neprekidne funkcije Važnu klasu funkcija tvore neprekidne funkcije. To su funkcije f kod kojih mala promjena u nezavisnoj varijabli x uzrokuje malu promjenu

Διαβάστε περισσότερα

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

5 Ispitivanje funkcija

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:

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

Moderna teorija portfelja

Moderna teorija portfelja Moderna teorja portfelja Uvod Investcja ---->odrcanje od novčanh sredstava na neko vrjeme kako b se ostvarl buduć povrat koj će kompenzrat nvesttora za vrjeme na koje su novčana sredstva uložena očekvanu

Διαβάστε περισσότερα