1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 2: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času.

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 2: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času."

Transcript

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

2 Definicija 3: Vzorec je podmnožica (del) populacije Vzorec je slučajen, če imajo vse enote populacije enako možnost (enako verjetnost) biti izbrane v vzorec Slučajni vzorec predstavlja (reprezentira) celotno populacijo Enostavno slučajno vzorčenje: žrebanje (loterijski način) vzorci s ponavljanjem (enota, ki je bila že izbrana v vzorec, je ponovno izbrana), vzorci brez ponavljanja (enota, ki je bila že izbrana v vzorec, ne more biti ponovno izbrana) Definicija 4: Preučevano lastnost (značilnost) enote imenujemo statistična spremenljivka Vrednost statistične spremenljivke je lastnost ene opazovane enote in jo imenujemo podatek PRIMER 1 Statistične spremenljivke: višina dijaka, ocena dijaka Definicija 5: Parameter je statistična karakteristika populacije PRIMER Parametri: povprečna višina dijakov, povprečna ocena dijakov Število enot populacije označimo z N 5 6 Glede na način izražanja podatke ločimo na: opisne (ali kvalitativne): vrednosti le opišemo z besedami in jih ne moremo ovrednotiti numerično (npr spol, kraj bivanja, barva avtomobila), vrstne (ali ordinalne): vrednosti lahko uredimo le po velikosti, njihova razmerja pa nimajo pomena (npr šolska ocena, doseženo mesto na tekmi, zadovoljstvo z malico), številske (ali kvantitativne): vrednosti izrazimo numerično oz številsko Ločimo diskretne in zvezne številske podatke Nezvezne (ali diskretne): zaloga vrednosti končna ali neskončna množica realnih števil (npr število prometnih nesreč, št prebranih knjig, št dijakov v razredu) Zvezne: zavzamejo lahko vsako vrednost iz nekega intervala (npr višina ali teža dijaka, višina žepnine, cena knjig) PRIMER 3 V tabeli so zbrani nekateri podatki o podnebju v Sloveniji v letu 007: Zapšt Kraj Pov temp ( C) Pov vlaž (%) Št dni z dežjem 1 Bilje 13, Bovec 10, Letal JPLJ 10, Celje 11, Črnomelj Ilirska Bistr 10, Kočevje 9, Kredarica -0, Vir: Statistični urad Republike Slovenije 7 8

3 Odgovorite na naslednja vprašanja: 1 Kaj je v tem primeru populacija? S katerimi pogoji je opredeljena (stvarno, časovno, krajevno)? Kaj je statistična enota? 3 Katere statistične spremenljivke so predstavljene v tabeli? 4 Kakšna je posamezna spremenljivka glede na način izražanja? 5 Katere parametre populacije bi lahko določili? PRIMER 4 Izvedeti želimo, kakšno je mnenje dijakov na ŠC Novo mesto o malici v šol letu 008/009 Ker je število dijakov okoli 3000, ne moremo vprašati vsakega, zato se odločimo, da bomo oblikovali vzorec velikosti 00 dijakov, ki bo dobro predstavljal celo populacijo Ali bi bil v ta namen ustrezen vzorec, ki bi zajemal prvih 00 dijakov, ki pridejo v torek zjutraj v šolo? 9 10 UREJANJE PODATKOV Kdo zbira podatke? šole bolnišnice podjetja SURS (uradna statistika) EUROSTAT (evropska statistika) EPICENTER, NINAMEDIA (javnomnenjske raziskave) Spoznali bomo: ranžirno vrsto grupiranje podatkov Programski paketi za obdelavo podatkov: Excel, SPSS, SAS, Minitab, Mathlab, S-Plus, 11 1

4 RANŽIRNA VRSTA Ranžirno vrsto predstavljajo po velikosti urejeni številski podatki Uporabljamo jo za urejanje majhnega števila številskih podatkov Vsakemu podatku določimo zaporedno mesto v ranžirni vrsti, ki ga imenujemo rang Enaki podatki stojijo v ranžirni vrsti skupaj in imajo enak rang Izračunamo ga kot povprečje rangov, ki bi jih podatki imeli, če bi bili različni med seboj PRIMER 5 Število potnikov Na avtobusu, ki vozi vsak dan ob delovnikih ob 1445 iz Novega mesta v Ljubljano, so 1 dni zapored opazovali število potnikov Rezultati so 0, 38, 8, 35, 30, 40,, 3, 35, 3, 45, 35 Zapišite podatke v ranžirno vrsto in jim določite rang Rešitev: št potnikov rang GRUPIRANJE PODATKOV PRIMER 6 Poraba mleka 50 slovenskih družin v neki vasi smo vprašali, koliko mleka so porabili v prejšnjem tednu Zbrani podatki v litrih so: 1,1 1,7 1 0,5 0,9,1,3,3,6 3,1 3,7 3,9 3,1,5 3,3 3,3 3,9 3,8 4,1 4 4,3 4,4 4,4 5,1 5,9 5,3 5, 5,7 4,7 4,3 4, 4,3 4,7 4, 7,1 7, 7,5 7,5 7,6 6,3 6, 6,1 6,9 8,1 8, 8,5 9,3 9, 9,1 9,8 Grupiranje: združevanje podatkov v skupine (razrede): najprej določimo skupne lastnosti enot v posameznih razredih (od 5 do 0 razredov), enote porazdelimo po razredih, vsaka enota mora biti v natanko enem razredu (ne sme se zgoditi, da bi ista enota ustrezala lastnostim dveh razredov ali pa da za kakšno enoto ne bi obstajal razred, v katerega bi jo uvrstili) Ali so podatki dovolj pregledni, da lahko povemo kaj o porabi mleka? 15 16

5 I Grupiranje številskih spremenljivk v r razredov: Najmanjša vrednost, ki še sodi v i-ti razred: x i,min Največja vrednost, ki še sodi v i-ti razred: x i,max (Absolutna) frekvenca razreda f i : število enot v i-tem razredu Frekvenčna tabela ali frekvenčna porazdelitev: predstavitev razredov in pripadajočih frekvenc: razred vrednost spr f i 1 x 1,min x 1,max f 1 x,min x,max f r x r,min x r,max f r Σ / N PRIMER 7 Poraba mleka - nadaljevanje Zbrane podatke grupiraj in vsakemu razredu določi frekvenco Frekvenčna porazdelitev številske spremenljivke Kaj lahko izračunamo za grupirane podatke? Relativna frekvenca f i : delež enot v i-tem razredu glede na število vseh enot N, ki smo jih opazovali: f i = f i N Strukturni odstotek f i %: relativna frekvenca f i pomnožena s 100 %: f i %=f i 100 % Kumulativna frekvenca F i : število enot, ki imajo manjše vrednosti od spodnje meje i-tega razreda: F 1 = 0inF i = F i 1 + f i 1 (za i > 1) Relativna kumulativna frekvenca F i : delež vseh opazovanih enot, ki imajo manjše vrednosti od spodnje meje i-tega razreda: F i = F i N 19 0

6 Spodnja meja x i,s in zgornja meja x i,z razreda: zgornja meja razreda i-tega razreda enaka spodnji meji (i + 1)-vega razreda: x i,z = x i+1,s Zvezna spremenljivka: x i,s = x i,min in x i,z = x i,max Celoštevilska spremenljivka(dve zaporedni celi števili se razlikujeta za 1 - enotski razmik): x i,s = x i,min 0, 5 x i,z = x i,max + 05 Širina razreda d i : razlika med zgornjo in spodnjo mejo razreda d i = x i,z x i,s Sredina razreda x i : aritmetična sredina spodnje in zgornje meje razreda: x i = x i,s + x i,z Z grupiranjem enot v frekvenčne razrede dodelimo vsem enotam v i-tem razredu isto vrednost x i, s čimer izgubimo nekaj natančnosti pri obdelavi podatkov 1 PRIMER 8 Poraba mleka - nadaljevanje Za grupirane podatke iz primera o porabi mleka izračunajte fi, f i %, F i, Fi, x i,s, x i,z, d i, x i razred poraba mleka v l f i 1 0 pod 5 pod pod pod pod 10 7 Σ / 50 PRIMER 9 Starost oseb V okulistični ambulanti so včeraj pregledali 45 oseb Njihove starosti v letih so: Podatke grupirajte v razrede, nato pa za vsak razred izračunajte fi, f i %, F i, Fi, x i,s, x i,z, d i, x i Excel: grupiranje: FREQUENCY, nato CTRL-SHIFT-ENTER 3 4

7 II Grupiranje opisnih podatkov Za vsak razred lahko določimo le relativno frekvenco in strukturni odstotek vsakega razreda razred lastnost spr f i fi f i % 1 lastnost 1 f 1 f1 f 1 % lastnost f f f % r lastnost r f r fr f r % Σ / N Frekvenčna porazdelitev opisne spremenljivke 3 GRAFIČNO PRIKAZOVANJE PODATKOV 5 Histogram je prikaz grupiranih številskih podatkov v pravokotnem koordinatnem sistemu s stolpci, kjer vsak stolpec ustreza enemu razredu Če so razredi enako široki, so višine stolpcev premosorazmerne s frekvencami razredov PRIMER 10 Potniki na vlaku Na vlaku so želeli ugotoviti strukturo potnikov Razdelili so jih na dijake, študente, delavce, brezposelne in upokojence Zbrani podatki so: dijak dijak dijak delavec brezposelen brezposelen brezposelen upokojenec upokojenec dijak dijak dijak dijak dijak dijak dijak študent študent študent študent delavec delavec delavec delavec dijak dijak dijak dijak dijak dijak študent študent študent študent študent študent dijak dijak dijak dijak dijak študent študent študent delavec delavec dijak dijak dijak dijak delavec delavec delavec delavec delavec delavec brezposelen brezposelen brezposelen študent študent študent delavec delavec delavec upokojenec upokojenec brezposelen brezposelen študent študent študent upokojenec upokojenec delavec upokojenec upokojenec študent študent študent študent dijak dijak dijak dijak dijak upokojenec upokojenec upokojenec upokojenec Oblikujte frekvenčno porazdelitev podatkov, nato pa za vsak razred izračunajte fi in f i % Excel: COUNTIF (pogoj je posamezna kategorija) 6 Frekvenčni poligon je linijski poligon v pravokotnem koordinatnem sistemu, ki povezuje točke, katerih abscise so enake sredinam frekvenčnih razredov, ordinate pa frekvencam: (x i, f i ) Da grafikon povežemo z abscisno osjo, dodamo še točki (x 0, 0) in (x r+1, 0) Št družin Poraba mleka v l Št družin Poraba mleka v l Excel: Stolpični diagram (zmanjšamo presledke med stolpci, primeren za prikaz številskih podatkov) 7 Excel: Črtni diagram (primeren za prikaz številskih podatkov) 8

8 Strukturni stolpec uporabljamo za prikaz strukturnih odstotkov Narišemo stolpec poljubne širine in poljubne višine Višino stolpca proglasimo za 100 %, nato pa jo razdelimo v razmerju strukturnih odstotkov Posamezne dele stolpca ponavadi šrafiramo ali pobarvamo z različnimi barvami, zato za pojasnitev dodamo legendo Tudi strukturni krog uporabljamo za prikaz strukturnih odstotkov Delež enot v posameznem razredu je prikazan s krožnim izsekom Velikost središčnega kota za vsak razred izračunamo kot odstotek polnega kota: f i % 360 Tudi strukturni krog opremimo z legendo 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 0% 10% 0% % % 0-10% - 4 6% Excel: Stolpični diagram (primeren za prikaz vrstnih in opisnih podatkov) 4-6 3% 9 Excel: Tortni diagram (primeren za prikaz vrstnih in opisnih podatkov) 30 Prikaz s stolpci je podoben histogramu, uporabljamo pa ga lahko za prikaz grupiranih opisnih ali številskih podatkov Širina stolpca je poljubna, višina stolpca pa je premosorazmerna s frekvenco razreda PRIMER 11 Spodnji grafikon prikazuje zaslužke dijaka preko študentskega servisa v enem letu Primerjajte zaslužke dijaka po mesecih Excel: Stolpični diagram (primeren za prikaz vrstnih in opisnih podatkov) 31 3

9 PRIMER 1 Spodnji grafikon prikazuje iste zaslužke dijaka preko študentskega servisa v enem letu kot prejšnji grafikon V čem je razlika? Kaj lahko zdaj povemo o višinah zaslužkov dijaka po mesecih? 4 SREDNJE VREDNOSTI Srednja vrednost je mera za osredinjenost podatkov Pove, kje se nahajajo podatki Obravanali bomo tri srednje vrednosti: mediana modus aritmetična sredina (povprečje) MEDIANA Definicija 6: Mediana (ali središčnica) je srednja vrednost, od katere ima polovica enot manjše ali enake vrednosti, polovica pa večje ali enake Označili jo bomo z Me Mediano za majhno število podatkov najhitreje določimo tako, da podatke najprej uredimo po velikosti v ranžirno vrsto, nato izračunamo mesto, na katerem se nahaja mediana: N+1 Če ta vrednost ni celo število, je mediana povprečje sosednjih dveh vrednosti PRIMER 13 Določite mediano zamud avtobusa v petih dneh:,, 6, 7, 10 min Rezultat komentirajte PRIMER 14 Določite mediano zamud avtobusa v šestih dneh:,, 6, 7, 10, 15 min Rezultat komentirajte Mediana je določena z mestom v ranžirni vrsti, zato ekstremno veliki (ali majhni) podatki ne vplivajo na njeno vrednost Excel: MEDIAN 35 36

10 MODUS Definicija 7: Modus (ali gostiščnica) je srednja vrednost, ki je enaka tisti vrednosti spremenljivke, ki se najpogosteje pojavlja Označili ga bomo z Mo PRIMER 15 Določite modus zamud avtobusa v petih dneh:,, 6, 7, 10 min Rezultat komentirajte Med podatki je lahko tudi več modusov (tiste vrednosti, ki se enakomnogokrat pojavljajo največkrat) Excel: MODE ARITMETIČNA SREDINA Definicija 8: Aritmetična sredina (povprečje) je srednja vrednost, ki jo dobimo tako, da vsoto vseh vrednosti spremenljivke delimo s številom enot v populaciji N Označili jo bomo z µ: Excel: AVERAGE µ = x 1 + x + + x N N ali µ = ΣN i=1 x i N PRIMER 16 Izračunajte aritmetično sredino zamud avtobusa v petih dneh:,, 6, 7, 10 min 1 Rezultat komentirajte Kako bi se spremenila aritmetična sredina, če bi vsaki vrednosti prišteli 5 min? 3 Kolišna bi bila vsota podatkov, če bi vsakega nadomestili z aritmetično sredino? 4 Od vsakega podatka odštejte aritmetično sredino Kolikšna je vsota teh vrednosti? Lastnosti aritmetične sredine: Če vsakemu podatku prištejemo isto vrednost a, se tudi aritmetična sredina poveča za a Če vsak podatek nadmestimo z aritmetično sredino, ostane vsota podatkov nespremenjena Če od vsakega podatka odštejemo aritmetično sredino (izračunamo odklon od aritmetične sredine), je vsota vseh odklonov enaka 0 PRIMER 17 Ali je smiselno izračunati aritmetično sredino spremenljivke spol ali pa spremenljivke kraj bivanja? Odgovor obrazloži 39 40

11 PRIMER 18 V skupini je 5 dijakov Njihova povprečna starost je 15 let Kaj lahko sklepamo? 1 Da je največ dijakov starih 15 let Da so vsi dijaki stari približno 15 let 3 Da so vsi dijaki stari 15 let 4 Da je polovica dijakov starih manj kot 15 let, polovica pa več kot 15 let 5 Da je vsota starosti vseh otrok v skupini 75 let PRIMER 19 Povprečna ocena pisne naloge iz matematike petih dijakov je 3, Kaj lahko poveš o ocenah pisne naloge posameznih dijakov? 5 RAZPRŠENOST PODATKOV Razpršenost (ali variabilnost) je lastnost podatkov, da lahko zavzamejo različne vrednosti Podatki so lahko bolj ali manj razpršeni, kar je videti na sliki: Obravnavali bomo naslednje mere za razpršenost: variacijski razmik standardni odklon (standardna deviacija) medčetrtinski razmik 41 4 VARIACIJSKI RAZMIK Definicija 9: Variacijski razmik je razlika med največjo in najmanjšo vrednostjo v populaciji Označimo ga z VR VR = x max x min PRIMER 0 Izračunajte variacijski razmik zamud avtobusa v petih dneh:,, 6, 7, 10 min Rezultat komentirajte Excel: VR = MAX - MIN (izračunamo, ker ni posebnega ukaza) STANDARDNI ODKLON Definicija 10: Standardni odklon (ali standardna deviacija) je enaka korenu povprečja kvadratov odklonov vrednosti od aritmetične sredine Označimo ga s σ: Σ N i=1 σ = (x i µ) N Za uporabo je bolj preprosta formula: Σ N i=1 σ = x i µ N Dokaz 43 44

12 PRIMER 1 Izračunaj standardni odklon zamud avtobusa v petih dneh:,,6,7,10 min Rezultat komentiraj Kaj bi se zgodilo s standardnim odklonom, če bi vsem vrednostim prišteli 5 min? Kaj pove standardni odklon? Če je porazdelitev spremenljivke simetrična (lahko pogledamo histogram), se približno 3 vrednosti spremenljivke nahaja na intervalu [µ σ, µ + σ] Excel: standardni odklon: STDEVP ARITMETIČNA SREDINA IN STANDARDNI ODKLON GRUPIRANIH PODATKOV PRIMER Dijaki v T1A, T1B in T1C so pisali pisno nalogo iz matematike Povprečna ocena dijakov iz T1A je 3,4, povprečna ocena v T1B je 3,, v T1C pa,9 Kolikšna je povprečna ocena dijakov vseh treh razredov? Aritmetična sredina (povprečje) grupiranih podatkov (tudi tehtana aritmetična sredina): µ = f 1x i + f x + + f r x r N Standardni odklon grupiranih podatkov: Σ r i=1 σ = f ixi µ N ali µ = Σr i=1 f ix i N Pri izračunu si pomagamo z razširjeno frekvenčno porazdelitvijo: razred vrednost f i x i f i x i f i xi 1 x 1,min x 1,max f 1 x 1 f 1 x 1 f 1 x1 x,min x,max f x f x f x r x r,min x r,max f r x r f r x r f r xr Σ / N / Σ r i=1 f ix i Σ r i=1 f ixi 47 48

13 PRIMER 3 Poraba mleka - nadaljevanje primera Izračunajte aritmetično sredino in standardni odklon porabe mleka 50 slovenskih družin prejšnji teden v neki vasi PRIMER 4 Starost oseb - nadaljevanje primera Izračunajte aritmetično sredino in standardni odklon starosti oseb, ki so bile včeraj pregledane v okulistični ambulanti razred poraba mleka v l f i x i 1 0 pod 5 1 pod pod pod pod Σ / 50 / razred starost f i x i , , , , ,5 Σ / 45 / 49 6 KVARTILI IN ŠKATLA Z BRKI Definicija 11: Trije kvartili razdelijo številske podatke v ranžirni vrsti v štiri skupine: prvi kvartil Q 1 je tista vrednost, od katere je 5 % podatov manjših (ali enakih) in 75 % podatkov večjih (ali enakih) - nahaja se na -tem mestu N+1 4 drugi kvartil Q je tista vrednost, od katere je 50 % podatov manjših (ali enakih) in 50 % podatkov večjih (ali enakih) (tudi mediana) - nahaja se na (N+1) 4 -tem mestu tretji kvartil Q 3 je tista vrednost, od katere je 75 % podatov manjših (ali enakih) in 5 % podatkov večjih (ali enakih) - nahaja se na 3(N+1) 4 - tem mestu Če vrednosti N+1 povprečje sosednjih vrednosti 4, (N+1) 4 in 3(N+1) 4 niso celoštevilske, vzamemo za kvartil S pomočjo kvartilov lahko nazorno pokažemo razpršenost podatkov tako, da narišemo škatlo z brki, za katero potrebujemo poleg kvartilov še najmanjšo in največjo vrednost med podatki Škatlo z brki imenujemo tudi okvir z ročaji ali grafikon kvartilov (ang box-and-whiskers plot ali box-plot) Definicija 1: Medčertinski razmik Q je razlika med tretjim in prvim kvartilom (Med Q 1 in Q 3 se nahaja 50 % podatkov) 5

14 PRIMER 5 V T1A so dijaki zbrali podatke o številu ur, ki so jih prejšnji teden preživeli za računalnikom Zbrani podatki so:,, 3, 4, 5, 6, 6, 7, 7, 8, 9, 10, 11, 11, 1, 1, 15, 15, 16, 17, 18, 1, 1, 1,, 4, 5, 8, 30, 30, 34 1 Izračunajte vse tri kvartile in jih obrazložite Izračunajte medčetrtinski razmik 3 Narišite škatlo z brki PRIMER 6 Na zdravniškem pregledu so stehtali 17 dijakov manjšega razreda Njihove teže v kg so: 50, 5, 53, 55, 56, 56, 60, 61, 64, 64, 65, 67, 71, 7, 73, 73, 80 1 Izračunajte vse tri kvartile in jih obrazložite Izračunajte medčetrtinski razmik 3 Narišite škatlo z brki PRIMER 7 Primerjaj osebne dohodke moških in žensk v nekem podjetju na spodnjem grafikonu Kaj lahko sklepaš iz slike? PRIMER 8 Primerjaj osebne dohodke moških in žensk v nekem podjetju na spodnjem grafikonu Kaj lahko sklepaš iz slike? 55 56

15 7 KORELACIJA IN REGRESIJA PRIMER 9 Voznik beleži število kilometrov, ki jih prevozi s svojim avtomobilom, in porabo goriva pri vsaki vožnji Ugotoviti želi, kako je poraba goriva povezana s številom prevoženih kilometrov Kateri statistični spremenljivki nastopata v primeru? Ali bo pri različnih vožnjah, ko bo prevozil enako število kilometrov, vedno porabil enako količino goriva? Koliko goriva bo porabil za vožnje, pri katerih bo prevozil manj km, v primerjavi z vožnjami, pri katerih bo prevozil več km? Razmisli, kaj vpliva na porabo goriva Spremenljivka X : število prevoženih kilometrov Spremenljivka Y : količina porabljenega goriva Povezanost med številskima spremenljivkama X in Y imenujemo korelacija Povezanost spremenljivk lahko prikažemo v pravokotnem koordinatnem sistemu, če eno od spremenljivk proglasimo za neodvisno in drugo za odvisno Tako dobljeni diagram imenujemo razsevni diagram Razsevni diagram: Spremenljivki X in Y sta povezani linearno, če točke v razsevnem diagramu ležijo na isti premici ali pa se od nje bolj ali manj odklanjajo (ovalna oblika množice točk v razsevnem diagramu) Excel: Raztreseni (XY) Razsevni diagram 59 Premico, ki se najbolj prilega točkam, imenujemo regresijska premica Ločimo pozitivno in negativno linearno povezanost: Pozitivna linearna povezanost: večje vrednosti spremenljivke X so povezane z v povprečju večjimi vrednostmi spremenljivke Y (regresijska premica je naraščajoča) Negativna linearna povezanost: večje vrednosti spremenljivke X so povezane z v povprečju manjšimi vrednostmi spremenljivke Y (regresijska premica je naraščajoča) Excel: Enačba regresijske premice: na grafikonu kliknemo z desnim gumbom miške na eno točko in izberemo Dodaj trendno črto Pod možnostmi izberemo Prikaži enačbo na grafikonu 60

16 Moč linearne povezanosti kaže Pearsonov koeficient r, katerega vrednosti se nahajajo na intervalu [ 1, 1] Moč linearne povezanosti med spremenljivkama X in Y je lahko: - močna pozitivna, če je 075 r < 1; pozlin povezanost neglin povezanost - srednje močna pozitivna, če je 04 r < 075; - šibka pozitivna, če je 0 r < 04; - ni linearne povezanosti, če r = 0; - šibka negativna, če je 04 < r < 0; - srednje močna negativna, če je 075 < r 04; - močna negativna, če je 1 < r 075 Excel: PEARSON ni lin povezanosti 61 ni povezanosti 6 8 ČASOVNE VRSTE PRIMER 30 Voznik je za 1 voženj zabeležil število prevoženih kilometrov in porabo goriva v litrih Rezultati so prikazani v tabeli: Kilometri Gorivo,5 3, ,5 4 3,5, ,8 1 Narišite razsevni diagram (v zvezek in z Excel) Izračunajte Pearsonov koeficient korelacije (z Excel) Kakšno povezanost kaže? 3 Določite enačbo regresijske premice (z Excel) Premico vrišite v razsevni diagram 4 Koliko goriva bo v povprečju porabil voznik za 4 km? Mnogi pojavi se spreminjajo s časom Če podatke uredimo glede na trenutek ali obdobje, ki ga opisujejo, dobimo časovno vrsto Analiziranje časovne vrste nam lahko pomaga razumeti spremembe in napovedati vrednosti v prihodnosti Definicija 13: Časovna vrsta je niz istovrstnih podatkov v zaporednih časovnih trenutkih ali v posameznih zaporednih časovnih intervalih Grafični prikaz podatkov: podatke prikažemo z linijskim grafikonom, kjer na vodoravno os nanašamo čas, na navpično os pa vrednosti opazovanih podatkov 63 64

17 PRIMER 31 Poraba električne energije Dijak je doma 7 tednov beležil tedensko porabo električne energije Podatki so zbrani v tabeli: Zap št (k) teden kwh 1 1 teden 109 teden teden teden teden teden teden 9 Podatke prikažite z linijskim grafikonom in izračunajte povprečno tedensko porabo Definicija 14: Linearni trend je premica y = kx + n, ki podaja dolgoročno smer razvoja časovne vrste Njeno enačbo bomo določili s programom Excel V enačbi linearnega trenda je x zaporedna številka obdobja Koeficient k pove, za koliko se spremeni vrednost y, kosex poveča za 1 obdobje Linearni trend bomo vrisali v linijski grafikon s programom Excel S pomočjo trenda lahko izračunamo napoved vrednosti y za vnaprej Opomba: linearni trend je poseben primer regresijke premice Excel: na sliki kliknemo z desnim gumbom miške na eno točko in izberemo Dodaj trendno črto Pod možnostmi izberemo Prikaži enačbo na grafikonu PRIMER 33 Spodnji grafikon prikazuje upad vrednosti delnice v zadnjih 18 mesecih Ali je trend upada linearen? PRIMER 3 Za primer porabe električne energije s programom Excel vrišite linearni trend Napovejte, kolikšno porabo električne energije lahko pričakujemo 8 teden 67 68

18 Kaj lahko še izračunamo za časovno vrsto? Indeks s stalno osnovo I k/0 je v odstotkih izraženo razmerje med podatkom X k v trenutku ali intervalu k in podatkom X 0 vvnaprejizbranem trenutku ali intervalu Indeks s stalno osnovo torej izračunamo po formuli: I k/0 = X k X Verižni indeks I k je v odstotkih izraženo razmerje med podatkom X k v trenutku ali intervalu k in podatkom X k 1 v prehodnem trenutku ali intervalu k 1 Verižni indeks izračunamo po formuli: Stopnja rasti S k je v odstotkih izražena razlika med podatkoma X k in X k 1 glede na podatek X k 1 Izračunamo jo po formuli: S k = X k X k 1 X k Povprečna stopnja rasti S je stopnja, s katero bi morali zaporedno spreminjati podatke v časovni vrsti, da bi iz podatka v prvem trenutku ali intervalu dobili podatek v zadnjem trenutku ali intervalu Izračunamo jo po formuli: ( ) n 1 Xn S = X 1 I k = X k X k Trenutke ali obdobja, podatke ter indekse in stopnje pregledno prikažemo v tabeli: razred (k) obdobje X k I k/0 I k S k 1 X 1 I 1/0 I 1 S 1 X I /0 I S n X n I n/0 I n S n PRIMER 34 Za primer porabe električne energije izračunajte indekse s stalno osnovo glede na prvi teden, verižne indekse, stopnje rasti ter povprečno stopnjo rasti Rešitev: Rezultati so podani v tabeli: Zap št teden kwh I k/1 I k S k 1 1 teden / / teden 98 89,9 89,9-10,1 3 3 teden 10 93,6 104,1 4,1 4 4 teden ,6 101,0 1,0 5 5 teden 95 87, 9, -7,8 6 6 teden 90 8,6 94,7-5,3 7 7 teden 9 84,4 10,, Excel: oblikujemo formule za posamezne celice 71 7

19 Kontingenčna tabela Povprečna stopnja rasti: ( ) ( ) n 1 Xn 6 9 S = = 100 X =, 79 Če bi se poraba električne energije vsak teden zmanjšala za, 79%, biseiz začetne porabe 109 kwh v prvem tednu zmanjšala na 9 kwh v sedmem tednu Definicija 15: Kontingenčna ali dvorazsežna tabela prikazuje podatke po vrednostih dveh opisnih spremenljivk hkrati PRIMER 35 5 dijakov srednje šole smo vprašali o zadovoljstvu s šolsko malico Rezultati so zbrani v tabeli: letnik/zadovoljstvo zadovoljen nezadovoljen 1 letnik letnik letnik letnik 0 50 Kaj lahko povemo o zadovoljstvu anketiranih dijakov z malico? Rešitev: Za boljši pregled nad podatki, dodamo še vrstico skupaj in stolpec skupaj : letnik/zadovoljstvo zadovoljen nezadovoljen skupaj 1 letnik letnik letnik letnik skupaj Struktura anketiranih dijakov po zadovoljstvu s šolsko malico za vsak letnik: letnik/zadovolj zadovoljen % nezadov % skupaj % 1 letnik 35 70,0% 15 30,0 % % letnik 45 75,0% 15 5,0 % % 3 letnik 35 77,8% 10, % % 4 letnik 0 8,6% 50 71,4 % % skupaj ,0% 90 40,0 % % Strukturo prikažite tudi grafično 75 76

20 Struktura anketiranih dijakov po letnikih za vsako od mnenj o zadovoljstvu s šolsko malico: letnik/zadovolj zadovoljen % nezadov % skupaj % 1 letnik 35 5,9 % 15 16,7 % 50, % letnik 45 33,3 % 15 16,7 % 60 6,7 % 3 letnik 35 5,9 % 10 11,1 % 55 0,0 % 4 letnik 0 14,8 % 50 55,6 % 70 31,1 % skupaj % % % Strukturo prikažite tudi grafično PRIMER 36 Odrasle moške in ženske so vprašali, ali imajo vozniški izpit ali ne Podatki so zbrani v spodnji tabeli Oblikujte kontingenčno tabelo Izračunajte strukturo podatkov po spolu in strukturo po imetju vozniškega izpita ter ju prikažite grafično spol moški ženska ženska moški moški ženska ženska moški ženska ženska moški vozniški izpit da da ne ne da da da da ne da ne 79 Nalogo rešite s programom Excel (vrtilna tabela) 80

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

1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA. Definicija 1: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času. 1. OSNOVNI POJMI STATISTIKA Simona PUSTAVRH, ŠC Novo mesto Definicija 1: Statistika je veda, ki se ukvarja s proučevanjem množičnih pojavov v določenem prostoru in času. Množičen pojav: ocenjevanje dijakov

Διαβάστε περισσότερα

Osnove statistike. Drago Bokal Oddelek za matematiko in računalništvo Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerza v Mariboru. 1.

Osnove statistike. Drago Bokal Oddelek za matematiko in računalništvo Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerza v Mariboru. 1. Oddelek za matematiko in računalništvo Fakulteta za naravoslovje in matematiko Univerza v Mariboru 1. marec 2010 Obvestila. http://um.fnm.uni-mb.si/ Prosojnice se lahko spremenijo v tednu po predavanjih.

Διαβάστε περισσότερα

Šolski center Novo mesto Srednja elektro šola in tehniška gimnazija VAJE IZ STATISTIKE

Šolski center Novo mesto Srednja elektro šola in tehniška gimnazija VAJE IZ STATISTIKE Šolski center Novo mesto Srednja elektro šola in tehniška gimnazija VAJE IZ STATISTIKE 1. Voznik je za 9 prevoženih poti od Novega mesta do Ljublja beležil porabo časa. Njegovi rezultati v minutah so 8,

Διαβάστε περισσότερα

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu.

Kontrolne karte uporabljamo za sprotno spremljanje kakovosti izdelka, ki ga izdelujemo v proizvodnem procesu. Kontrolne karte KONTROLNE KARTE Kontrolne karte uporablamo za sprotno spremlane kakovosti izdelka, ki ga izdeluemo v proizvodnem procesu. Izvaamo stalno vzorčene izdelkov, npr. vsako uro, vsake 4 ure.

Διαβάστε περισσότερα

Tretja vaja iz matematike 1

Tretja vaja iz matematike 1 Tretja vaja iz matematike Andrej Perne Ljubljana, 00/07 kompleksna števila Polarni zapis kompleksnega števila z = x + iy): z = rcos ϕ + i sin ϕ) = re iϕ Opomba: Velja Eulerjeva formula: e iϕ = cos ϕ +

Διαβάστε περισσότερα

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2

Funkcijske vrste. Matematika 2. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 2. april Gregor Dolinar Matematika 2 Matematika 2 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 2. april 2014 Funkcijske vrste Spomnimo se, kaj je to številska vrsta. Dano imamo neko zaporedje realnih števil a 1, a 2, a

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 5. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 5. december 2013 Primer Odvajajmo funkcijo f(x) = x x. Diferencial funkcije Spomnimo se, da je funkcija f odvedljiva v točki

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 14. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 14. november 2013 Kvadratni koren polinoma Funkcijo oblike f(x) = p(x), kjer je p polinom, imenujemo kvadratni koren polinoma

Διαβάστε περισσότερα

Statistična analiza. doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za farmacijo

Statistična analiza. doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za farmacijo Statistična analiza opisnih spremenljivk doc. dr. Mitja Kos, mag. arm. Katedra za socialno armacijo Univerza v Ljubljani- Fakulteta za armacijo Statistični znaki Proučevane spremenljivke: statistični znaki

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 22. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 22. oktober 2013 Kdaj je zaporedje {a n } konvergentno, smo definirali s pomočjo limite zaporedja. Večkrat pa je dobro vedeti,

Διαβάστε περισσότερα

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci

Diferencialna enačba, v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci Linearna diferencialna enačba reda Diferencialna enačba v kateri nastopata neznana funkcija in njen odvod v prvi potenci d f + p= se imenuje linearna diferencialna enačba V primeru ko je f 0 se zgornja

Διαβάστε περισσότερα

OSNOVE STATISTIKE. FKKT-kemijski tehnologi 1.letnik Miran Černe

OSNOVE STATISTIKE. FKKT-kemijski tehnologi 1.letnik Miran Černe OSNOVE STATISTIKE FKKT-kemijski tehnologi 1.letnik 2010 Miran Černe Statistika je način, kako iz množice podatkov izluščiti ustrezne informacije. Izraz izhaja iz latinskih besed STATUS = stanje STATO =

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE

NEPARAMETRIČNI TESTI. pregledovanje tabel hi-kvadrat test. as. dr. Nino RODE NEPARAMETRIČNI TESTI pregledovanje tabel hi-kvadrat test as. dr. Nino RODE Parametrični in neparametrični testi S pomočjo z-testa in t-testa preizkušamo domneve o parametrih na vzorcih izračunamo statistike,

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 12. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 12. november 2013 Graf funkcije f : D R, D R, je množica Γ(f) = {(x,f(x)) : x D} R R, torej podmnožica ravnine R 2. Grafi funkcij,

Διαβάστε περισσότερα

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK

KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK 1 / 24 KODE ZA ODKRIVANJE IN ODPRAVLJANJE NAPAK Štefko Miklavič Univerza na Primorskem MARS, Avgust 2008 Phoenix 2 / 24 Phoenix 3 / 24 Phoenix 4 / 24 Črtna koda 5 / 24 Črtna koda - kontrolni bit 6 / 24

Διαβάστε περισσότερα

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1

Zaporedja. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 15. oktober Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 15. oktober 2013 Oglejmo si, kako množimo dve kompleksni števili, dani v polarni obliki. Naj bo z 1 = r 1 (cosϕ 1 +isinϕ 1 )

Διαβάστε περισσότερα

Cilji vaje. Osnovni pojmi. Načini grafičnega prikaza podatkov: Načini numeričnega prikaza podatkov: 2. vaja: OPISNA STATISTIKA OB UPORABI MS EXCEL

Cilji vaje. Osnovni pojmi. Načini grafičnega prikaza podatkov: Načini numeričnega prikaza podatkov: 2. vaja: OPISNA STATISTIKA OB UPORABI MS EXCEL . vaja: OPISA STATISTIKA OB UPORABI MS EXCEL asist. ejc Horvat, mag. farm. Cilji vaje ačini grafičnega prikaza podatkov: prikaz s stolpci, krogi, trakovi,.. histogram, stolpčni diagram, kvantilni diagram

Διαβάστε περισσότερα

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1

Odvod. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 10. december Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 10. december 2013 Izrek (Rolleov izrek) Naj bo f : [a,b] R odvedljiva funkcija in naj bo f(a) = f(b). Potem obstaja vsaj ena

Διαβάστε περισσότερα

Kotne in krožne funkcije

Kotne in krožne funkcije Kotne in krožne funkcije Kotne funkcije v pravokotnem trikotniku Avtor: Rok Kralj, 4.a Gimnazija Vič, 009/10 β a c γ b α sin = a c cos= b c tan = a b cot = b a Sinus kota je razmerje kotu nasprotne katete

Διαβάστε περισσότερα

Mojca Rožič, Nikolaj Lipič, Fani Ostrež Voh

Mojca Rožič, Nikolaj Lipič, Fani Ostrež Voh Srednja poklicna in strokovna šola Bežigrad - Ljubljana Ptujska ulica 6, 1000 Ljubljana Tel.: 01/80 53 00 Fax: 01/80 53 33 Mojca Rožič, Nikolaj Lipič, Fani Ostrež Voh - INTERNO GRADIVO - - 4. LETNIK: SREDNJE

Διαβάστε περισσότερα

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor,

IZPIT IZ ANALIZE II Maribor, Maribor, 05. 02. 200. (a) Naj bo f : [0, 2] R odvedljiva funkcija z lastnostjo f() = f(2). Dokaži, da obstaja tak c (0, ), da je f (c) = 2f (2c). (b) Naj bo f(x) = 3x 3 4x 2 + 2x +. Poišči tak c (0, ),

Διαβάστε περισσότερα

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST

PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST PONOVITEV SNOVI ZA 4. TEST 1. * 2. *Galvanski člen z napetostjo 1,5 V požene naboj 40 As. Koliko električnega dela opravi? 3. ** Na uporniku je padec napetosti 25 V. Upornik prejme 750 J dela v 5 minutah.

Διαβάστε περισσότερα

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12

Na pregledni skici napišite/označite ustrezne točke in paraboli. A) 12 B) 8 C) 4 D) 4 E) 8 F) 12 Predizpit, Proseminar A, 15.10.2015 1. Točki A(1, 2) in B(2, b) ležita na paraboli y = ax 2. Točka H leži na y osi in BH je pravokotna na y os. Točka C H leži na nosilki BH tako, da je HB = BC. Parabola

Διαβάστε περισσότερα

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij):

matrike A = [a ij ] m,n αa 11 αa 12 αa 1n αa 21 αa 22 αa 2n αa m1 αa m2 αa mn se števanje po komponentah (matriki morata biti enakih dimenzij): 4 vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 matrike Matrika dimenzije m n je pravokotna tabela m n števil, ki ima m vrstic in n stolpcev: a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n

Διαβάστε περισσότερα

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke

Booleova algebra. Izjave in Booleove spremenljivke Izjave in Booleove spremenljivke vsako izjavo obravnavamo kot spremenljivko če je izjava resnična (pravilna), ima ta spremenljivka vrednost 1, če je neresnična (nepravilna), pa vrednost 0 pravimo, da gre

Διαβάστε περισσότερα

,..., y T imenujemo časovna vrsta.

,..., y T imenujemo časovna vrsta. ČASOVNE VRSTE. UVOD Številsko spremenljivko Y opazujemo v času. Podatki se nanašajo na zaporedna časovna obdobja t, t,..., t T. Statistično vrsto y, y,..., y T imenujemo časovna vrsta. T dolžina časovne

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1

Funkcije. Matematika 1. Gregor Dolinar. Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. 21. november Gregor Dolinar Matematika 1 Matematika 1 Gregor Dolinar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani 21. november 2013 Hiperbolične funkcije Hiperbolični sinus sinhx = ex e x 2 20 10 3 2 1 1 2 3 10 20 hiperbolični kosinus coshx

Διαβάστε περισσότερα

PODATKI, FREKVENČNE PORAZDELITVE IN NJIHOV OPIS: MERE SREDNJE VREDNOSTI IN RAZPRŠENOSTI

PODATKI, FREKVENČNE PORAZDELITVE IN NJIHOV OPIS: MERE SREDNJE VREDNOSTI IN RAZPRŠENOSTI PODATKI, FREKVENČNE PORAZDELITVE IN NJIHOV OPIS: MERE SREDNJE VREDNOSTI IN RAZPRŠENOSTI. KAKO NAREDIMO FREKVENČNO PORAZDELITEV Recimo, da so am a razpolago podatki (pr. število prijateljev, s katerimi

Διαβάστε περισσότερα

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev

Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev KOM L: - Komnikacijska elektronika Delovna točka in napajalna vezja bipolarnih tranzistorjev. Določite izraz za kolektorski tok in napetost napajalnega vezja z enim virom in napetostnim delilnikom na vhod.

Διαβάστε περισσότερα

Regresija in korelacija

Regresija in korelacija Regresija in korelacija - Kvantitativne metode v geografiji in uvod v GIS - dr. Gregor Kovačič, doc. Odvisnost in povezanost Opazujemo primere, ko na vsaki enoti gledamo dve številski spremenljivki hkrati

Διαβάστε περισσότερα

1. Trikotniki hitrosti

1. Trikotniki hitrosti . Trikotniki hitrosti. Z radialno črpalko želimo črpati vodo pri pogojih okolice z nazivnim pretokom 0 m 3 /h. Notranji premer rotorja je 4 cm, zunanji premer 8 cm, širina rotorja pa je,5 cm. Frekvenca

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Splošno o interpolaciji

Splošno o interpolaciji Splošno o interpolaciji J.Kozak Numerične metode II (FM) 2011-2012 1 / 18 O funkciji f poznamo ali hočemo uporabiti le posamezne podatke, na primer vrednosti r i = f (x i ) v danih točkah x i Izberemo

Διαβάστε περισσότερα

vezani ekstremi funkcij

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

Διαβάστε περισσότερα

Osnove matematične analize 2016/17

Osnove matematične analize 2016/17 Osnove matematične analize 216/17 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Kaj je funkcija? Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja

Διαβάστε περισσότερα

Osnove sklepne statistike

Osnove sklepne statistike Univerza v Ljubljani Fakulteta za farmacijo Osnove sklepne statistike doc. dr. Mitja Kos, mag. farm. Katedra za socialno farmacijo e-pošta: mitja.kos@ffa.uni-lj.si Intervalna ocena oz. interval zaupanja

Διαβάστε περισσότερα

Funkcije več spremenljivk

Funkcije več spremenljivk DODATEK C Funkcije več spremenljivk C.1. Osnovni pojmi Funkcija n spremenljivk je predpis: f : D f R, (x 1, x 2,..., x n ) u = f (x 1, x 2,..., x n ) kjer D f R n imenujemo definicijsko območje funkcije

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja

1. Definicijsko območje, zaloga vrednosti. 2. Naraščanje in padanje, ekstremi. 3. Ukrivljenost. 4. Trend na robu definicijskega območja ZNAČILNOSTI FUNKCIJ ZNAČILNOSTI FUNKCIJE, KI SO RAZVIDNE IZ GRAFA. Deinicijsko območje, zaloga vrednosti. Naraščanje in padanje, ekstremi 3. Ukrivljenost 4. Trend na robu deinicijskega območja 5. Periodičnost

Διαβάστε περισσότερα

Statistika II z računalniško analizo podatkov. Bivariatna regresija, tipi povezanosti

Statistika II z računalniško analizo podatkov. Bivariatna regresija, tipi povezanosti Statistika II z računalniško analizo podatkov Bivariatna regresija, tipi povezanosti 1 Regresijska analiza Regresijska analiza je statistična metoda, ki nam pomaga analizirati odnos med odvisno spremenljivko

Διαβάστε περισσότερα

DISKRIMINANTNA ANALIZA

DISKRIMINANTNA ANALIZA DISKRIMINANTNA ANALIZA Z diskriminantno analizo poiščemo tako linearno kombinacijo merjenih spremenljivk, da bo maksimalno ločila vnaprej določene skupine in da bo napaka pri uvrščanju enot v skupine najmanjša.

Διαβάστε περισσότερα

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II

Numerično reševanje. diferencialnih enačb II Numerčno reševanje dferencaln enačb I Dferencalne enačbe al ssteme dferencaln enačb rešujemo numerčno z več razlogov:. Ne znamo j rešt analtčno.. Posamezn del dferencalne enačbe podan tabelarčno. 3. Podatke

Διαβάστε περισσότερα

diferencialne enačbe - nadaljevanje

diferencialne enačbe - nadaljevanje 12. vaja iz Matematike 2 (VSŠ) avtorica: Melita Hajdinjak datum: Ljubljana, 2009 diferencialne enačbe - nadaljevanje Ortogonalne trajektorije Dana je 1-parametrična družina krivulj F(x, y, C) = 0. Ortogonalne

Διαβάστε περισσότερα

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK

SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK SKUPNE PORAZDELITVE SKUPNE PORAZDELITVE VEČ SLUČAJNIH SPREMENLJIVK Kovaec vržemo trikrat. Z ozačimo število grbov ri rvem metu ( ali ), z Y a skuo število grbov (,, ali 3). Kako sta sremelivki i Y odvisi

Διαβάστε περισσότερα

Kotni funkciji sinus in kosinus

Kotni funkciji sinus in kosinus Kotni funkciji sinus in kosinus Oznake: sinus kota x označujemo z oznako sin x, kosinus kota x označujemo z oznako cos x, DEFINICIJA V PRAVOKOTNEM TRIKOTNIKU: Kotna funkcija sinus je definirana kot razmerje

Διαβάστε περισσότερα

8. Diskretni LTI sistemi

8. Diskretni LTI sistemi 8. Diskreti LI sistemi. Naloga Določite odziv diskretega LI sistema s podaim odzivom a eoti impulz, a podai vhodi sigal. h[] x[] - - 5 6 7 - - 5 6 7 LI sistem se a vsak eoti impulz δ[] a vhodu odzove z

Διαβάστε περισσότερα

Zbirka vaj iz STATISTIKE. Blejec Andrej

Zbirka vaj iz STATISTIKE. Blejec Andrej Zbirka vaj iz STATISTIKE Blejec Andrej Ljubljana, 1997 Za vzpodbudo Zbirka vaj je namenjena študentom Statistike na oddelku za Biologijo BF. Naloge pokrivajo snov, ki jo obravnavamo kot osnove statističnih

Διαβάστε περισσότερα

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center

*M * Osnovna in višja raven MATEMATIKA NAVODILA ZA OCENJEVANJE. Sobota, 4. junij 2011 SPOMLADANSKI IZPITNI ROK. Državni izpitni center Državni izpitni center *M40* Osnovna in višja raven MATEMATIKA SPOMLADANSKI IZPITNI ROK NAVODILA ZA OCENJEVANJE Sobota, 4. junij 0 SPLOŠNA MATURA RIC 0 M-40-- IZPITNA POLA OSNOVNA IN VIŠJA RAVEN 0. Skupaj:

Διαβάστε περισσότερα

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge

Gimnazija Krˇsko. vektorji - naloge Vektorji Naloge 1. V koordinatnem sistemu so podane točke A(3, 4), B(0, 2), C( 3, 2). a) Izračunaj dolžino krajevnega vektorja točke A. (2) b) Izračunaj kot med vektorjema r A in r C. (4) c) Izrazi vektor

Διαβάστε περισσότερα

POROČILO. št.: P 1100/ Preskus jeklenih profilov za spuščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004

POROČILO. št.: P 1100/ Preskus jeklenih profilov za spuščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004 Oddelek za konstrkcije Laboratorij za konstrkcije Ljbljana, 12.11.2012 POROČILO št.: P 1100/12 680 01 Presks jeklenih profilov za spščen strop po točki 5.2 standarda SIST EN 13964:2004 Naročnik: STEEL

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Izpeljava Jensenove in Hölderjeve neenakosti ter neenakosti Minkowskega

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

Διαβάστε περισσότερα

Vaje: Električni tokovi

Vaje: Električni tokovi Barbara Rovšek, Bojan Golli, Ana Gostinčar Blagotinšek Vaje: Električni tokovi 1 Merjenje toka in napetosti Naloga: Izmerite tok, ki teče skozi žarnico, ter napetost na žarnici Za izvedbo vaje potrebujete

Διαβάστε περισσότερα

S programom SPSS se, glede na število ur, ne bomo ukvarjali. Na izpitu so zastavljena neka vprašanja, zraven pa dobimo računalniški izpis izračunov. T

S programom SPSS se, glede na število ur, ne bomo ukvarjali. Na izpitu so zastavljena neka vprašanja, zraven pa dobimo računalniški izpis izračunov. T 2. predavanje RVM Kvantitativne metode Borut Kodrič, Koper 21.5.2010 Ključ za dostop do e-učilnice: RMD2009 Tekom srečanj bodo zadeve osvežene v smislu, da bodo okleščene. Morda bo dodan še kak rešen primer.

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23.

REˇSITVE. Naloga a. b. c. d Skupaj. FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost 2. kolokvij 23. Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost. kolokvij 3. januar 08 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja. Nalog je 6,

Διαβάστε περισσότερα

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d)

Integralni račun. Nedoločeni integral in integracijske metrode. 1. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: (a) dx. (b) x 3 +3+x 2 dx, (c) (d) Integralni račun Nedoločeni integral in integracijske metrode. Izračunaj naslednje nedoločene integrale: d 3 +3+ 2 d, (f) (g) (h) (i) (j) (k) (l) + 3 4d, 3 +e +3d, 2 +4+4 d, 3 2 2 + 4 d, d, 6 2 +4 d, 2

Διαβάστε περισσότερα

Frekvenčna analiza neperiodičnih signalov. Analiza signalov prof. France Mihelič

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

Διαβάστε περισσότερα

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba.

Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. 1. Osnovni pojmi Enačba, v kateri poleg neznane funkcije neodvisnih spremenljivk ter konstant nastopajo tudi njeni odvodi, se imenuje diferencialna enačba. Primer 1.1: Diferencialne enačbe so izrazi: y

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk

1.3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk .3 Vsota diskretnih slučajnih spremenljivk Naj bosta X in Y neodvisni Bernoullijevo porazdeljeni spremenljivki, B(p). Kako je porazdeljena njuna vsota? Označimo Z = X + Y. Verjetnost, da je P (Z = z) za

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik

Podobnost matrik. Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Diagonalizacija matrik Podobnost matrik Matematika II (FKKT Kemijsko inženirstvo) Matjaž Željko FKKT Kemijsko inženirstvo 14 teden (Zadnja sprememba: 23 maj 213) Matrika A R n n je podobna matriki B R n n, če obstaja obrnljiva

Διαβάστε περισσότερα

Osnove elektrotehnike uvod

Osnove elektrotehnike uvod Osnove elektrotehnike uvod Uvod V nadaljevanju navedena vprašanja so prevod testnih vprašanj, ki sem jih našel na omenjeni spletni strani. Vprašanja zajemajo temeljna znanja opredeljenega strokovnega področja.

Διαβάστε περισσότερα

Reševanje sistema linearnih

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa

13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa Bor Plestenjak NLA 25. maj 2010 Bor Plestenjak (NLA) 13. Jacobijeva metoda za računanje singularnega razcepa 25. maj 2010 1 / 12 Enostranska Jacobijeva

Διαβάστε περισσότερα

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου...

1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... ΑΠΟΖΗΜΙΩΣΗ ΘΥΜΑΤΩΝ ΕΓΚΛΗΜΑΤΙΚΩΝ ΠΡΑΞΕΩΝ ΣΛΟΒΕΝΙΑ 1. Έντυπα αιτήσεων αποζημίωσης... 2 1.1. Αξίωση αποζημίωσης... 2 1.1.1. Έντυπο... 2 1.1.2. Πίνακας μεταφράσεων των όρων του εντύπου... 3 1 1. Έντυπα αιτήσεων

Διαβάστε περισσότερα

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila

FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22. junij Navodila FAKULTETA ZA STROJNIŠTVO Matematika 4 Pisni izpit 22 junij 212 Ime in priimek: Vpisna št: Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Veljale bodo samo rešitve na papirju, kjer

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gabrijel Tomšič Bojan Orel Neža Mramor Kosta

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

Διαβάστε περισσότερα

Kvadratne forme. Poglavje XI. 1 Definicija in osnovne lastnosti

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematika. Funkcije in enačbe

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

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

1 Fibonaccijeva stevila

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

Διαβάστε περισσότερα

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1

Matematika 1. Gregor Dolinar. 2. januar Fakulteta za elektrotehniko Univerza v Ljubljani. Gregor Dolinar Matematika 1 Mtemtik 1 Gregor Dolinr Fkultet z elektrotehniko Univerz v Ljubljni 2. jnur 2014 Gregor Dolinr Mtemtik 1 Izrek (Izrek o povprečni vrednosti) Nj bo m ntnčn spodnj mej in M ntnčn zgornj mej integrbilne funkcije

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Multipla regresija in polinomski regresijski model

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Multipla regresija in polinomski regresijski model Statistika z računalniško analizo podatkov Multipla regresija in polinomski regresijski model 1 Multipli regresijski model Pogosto so vrednosti odvisne spremenljivke linearno odvisne od več kot ene neodvisne

Διαβάστε περισσότερα

Tabele termodinamskih lastnosti vode in vodne pare

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

Διαβάστε περισσότερα

NEPARAMETRIČNI TESTI Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak

NEPARAMETRIČNI TESTI Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak NEPARAMETRIČNI TESTI 5.3.011 Doc.dr. Tadeja Kraner Šumenjak Slabosti parametričnih preizkusov: -stroge predpostavke (predpostavka o normalni porazdelitvi) -veliko računanja -težave, če spremenljivke niso

Διαβάστε περισσότερα

Arjana Žitnik. Rešene naloge iz kolokvijev in izpitov pri predmetu

Arjana Žitnik. Rešene naloge iz kolokvijev in izpitov pri predmetu Arjana Žitnik Rešene naloge iz kolokvijev in izpitov pri predmetu DISKRETNA MATEMATIKA 1 Študijsko gradivo za študente 1. letnika Finančne matematike Ljubljana, 2016 NASLOV: Rešene naloge iz kolokvijev

Διαβάστε περισσότερα

DISKRETNA FOURIERJEVA TRANSFORMACIJA

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

Διαβάστε περισσότερα

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

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko:

Odvode odvisnih spremenljivk po neodvisni spremenljivki bomo označevali s piko: Sistem navadnih diferencialnih enačb prvega reda ima obliko: 4 Sisemi diferencialnih enačb V prakičnih primerih večkra naleimo na več diferencialnih enačb, ki opisujejo določen pojav in so medsebojno povezane edaj govorimo o sisemih diferencialnih enačb V eh enačbah

Διαβάστε περισσότερα

METODE IN TEHNIKE PLANIRANJA

METODE IN TEHNIKE PLANIRANJA FAKULTETA ZA ORGANIZACIJSKE VEDE KRANJ Katedra za poslovne in delovne sisteme Matjaž ROBLEK METODE IN TEHNIKE PLANIRANJA 03 Napovedovanje stohastično planiranje NAPOVEDOVANJE Mesto napovedovanja v sistemu

Διαβάστε περισσότερα

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Statistično sklepanje

Statistika 2 z računalniško analizo podatkov. Statistično sklepanje Statistika 2 z računalniško analizo podatkov Statistično sklepanje 1 Multipla regresija Statistično sklepanje o regresijskih koeficientih Multipla regresija Vključevanje nominalnih in ordinalnih spremenljivk

Διαβάστε περισσότερα

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK

MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK abc MATEMATIKA 1 UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM BIOKEMIJA 1. LETNIK ŠTEVILA PRIBLIŽNO RAČUNANJE PRIBLIŽNO RAČUNANJE Ta fosil dinozavra je star 7 milijonov in šest let, pravi paznik v muzeju.??? Ko sem

Διαβάστε περισσότερα

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

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

Διαβάστε περισσότερα

Spoznajmo sedaj definicijo in nekaj osnovnih primerov zaporedij števil.

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

Διαβάστε περισσότερα

Metoda glavnih komponent

Metoda glavnih komponent Metoda glavnih komponent Metoda glavnih kompnent je ena najpogosteje uporabljenih multivariatnih metod. Osnoval jo je Karl Pearson (1901). Največ zaslug za nadaljni razvoj pa ima Hotelling (1933). Osnovna

Διαβάστε περισσότερα

KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA. Izr. prof. dr. Polona Selič, univ. dipl.psih.

KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA. Izr. prof. dr. Polona Selič, univ. dipl.psih. KVANTITATIVNE METODE RAZISKOVANJA Izr. prof. dr. Polona Selič, univ. dipl.psih. ZNANSTVENO VS. NEZNANSTVENO SPOZNAVANJE ZNANSTVENO PROUČEVANJE sistematično NEZNANSTVENO PROUČEVANJE nesistematično kritično

Διαβάστε περισσότερα

1. UREJENE OBLIKE KVADRATNE FUNKCIJE

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

Διαβάστε περισσότερα

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II

Transformator. Delovanje transformatorja I. Delovanje transformatorja II Transformator Transformator je naprava, ki v osnovi pretvarja napetost iz enega nivoja v drugega. Poznamo vrsto različnih izvedb transformatorjev, glede na njihovo specifičnost uporabe:. Energetski transformator.

Διαβάστε περισσότερα

PRILOGA VI POTRDILO O SKLADNOSTI. (Vzorci vsebine) POTRDILO O SKLADNOSTI ZA VOZILO HOMOLOGIRANEGA TIPA

PRILOGA VI POTRDILO O SKLADNOSTI. (Vzorci vsebine) POTRDILO O SKLADNOSTI ZA VOZILO HOMOLOGIRANEGA TIPA PRILOGA VI POTRDILA O SKLADNOSTI (Vzorci vsebine) A POTRDILO O SKLADNOSTI ZA VOZILO HOMOLOGIRANEGA TIPA Stran 1 POTRDILO O SKLADNOSTI ZA VOZILO HOMOLOGIRANEGA TIPA (1) (številka potrdila o skladnosti:)

Διαβάστε περισσότερα

Afina in projektivna geometrija

Afina in projektivna geometrija fina in projektivna geometrija tožnice () kiciraj stožnico v evklidski ravnini R, ki je določena z enačbo 6 3 8 + 6 =. Rešitev: tožnica v evklidski ravnini je krivulja, ki jo določa enačba a + b + c +

Διαβάστε περισσότερα

Multivariatna analiza variance

Multivariatna analiza variance (MANOVA) MANOVA je multivariatna metoda za proučevanje odvisnosti med več odvisnimi (številskimi) in več neodvisnimi (opisnimi) spremenljivkami. (MANOVA) MANOVA je multivariatna metoda za proučevanje odvisnosti

Διαβάστε περισσότερα

INŽENIRSKA MATEMATIKA I

INŽENIRSKA MATEMATIKA I INŽENIRSKA MATEMATIKA I REŠENE NALOGE za izredne študente VSŠ Tehnično upravljanje nepremičnin Marjeta Škapin Rugelj Fakulteta za gradbeništvo in geodezijo Kazalo Števila in preslikave 5 Vektorji 6 Analitična

Διαβάστε περισσότερα

II. LIMITA IN ZVEZNOST FUNKCIJ

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

Διαβάστε περισσότερα

Fazni diagram binarne tekočine

Fazni diagram binarne tekočine Fazni diagram binarne tekočine Žiga Kos 5. junij 203 Binarno tekočino predstavljajo delci A in B. Ti se med seboj lahko mešajo v različnih razmerjih. V nalogi želimo izračunati fazni diagram take tekočine,

Διαβάστε περισσότερα

Nekateri primeri sklopov izpitnih vprašanj pri predmetu Naključni pojavi

Nekateri primeri sklopov izpitnih vprašanj pri predmetu Naključni pojavi Nekateri primeri sklopov izpitnih vprašanj pri predmetu Naključni pojavi 1. Izpeljite Binomsko porazdelitev in pokažite kako pridemo iz nje do Poissonove porazdelitve? 2. Kako opišemo naključne lastnosti

Διαβάστε περισσότερα