|
|
- Σελήνη Αντιγόνη Τρικούπη
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1
2
3
4
5
6
7
8 n n 1 2 n+1 2
9 i N j j A j D j U [0,θ j (1 e j )] θ j (0, 1] e j [0, 1] LD j L<1 α j {0, 1} α =(α j ) N j=1 =(e j ) N j=1 Π(α, ) = j {A j ((1 D j )+α j LD j )} C( )
10 C E [U(Π)] = E [Π] ρv ar(π) D E [D j e j ] = 1 2 θ j(1 e j ) V ar [D j e j ] = 1 12 θ2 j (1 e j ) 2 E [Π (α, )] = N j=1 A ( j 1 1 (1 α 2 jl)θ j (1 e j ) ) C( ) V ar [Π (α, )] = 1 12 N j=1 A2 j(1 α j L) 2 θ 2 j (1 e j ) 2 α, N j=1 ( [A j 1 1 ) 2 (1 α jl)θ j (1 e j ) ρ 1 ] 12 A2 j(1 α j L) 2 θj 2 (1 e j ) 2 C( ) N j=1 α j =1 α j {0, 1} e j [0, 1] (α) = ρ 1 12 N j=1 [ A j (1 1 ) 2 (1 α jl)θ j (1 e j ) N A 2 j(1 α j L) 2 θj 2 (1 e j ) 2 ] C( ) j=1
11 [ ] C (1 e j ) = W j 1+ρW j e j 3 W j = A j w j w j = 1 2 (1 α jl)θ j j c(e j )=ψ j e j ψ j C( ) = N A j ψ j e j. j=1 α ψ j ρ A j w j 0 ψ j w j + 2ρA 3 jwj 2 ê j (α j,ψ j, ρ, A j,w j )= 1 3 ψ j w j 2 ρa j w wj 2 j <ψ j <w j + 2ρA 3 jwj 2 1 ψ j w j ê θ j ê ψ j > 0 < 0 ê ρ > 0 ê w j ê A j > 0 > 0 ρ W 2 j 6 < 0 ψ ψ ψ ψ
12 ê (optimal effort) Insured Not insured w 1 w 0 ŵ 1 ŵ 0 ψ (cost of effort) ê w 1 w 0 w j w 1 = 1 2 θ j(1 L) w 0 = 1 2 θ j ŵ 1 = w ρa j(w 1 ) 2 ŵ 0 = w ρa j(w 0 ) 2 w 1 <ψ<ŵ 0 ψ F ψ j = 3W j+2ρwj 2 3A j p j = Prob(ê j > 0) = Prob(ψ j < ψ j )=F( ψ j ) p j θ j > 0 p j > 0 p j ρ w j > 0 > 0 ê j =1 p j A j θ j w j ρ A j ψ ψ (w 1, ŵ 0 ))
13 ê j (α j,ψ j, ρ, A j,w j ) j u j (α j,ψ j, ρ, A j,w j )=A j 1 2 A jw j (1 ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j )) ρ 12 A2 jw 2 j (1 ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j )) 2 A j ψ j ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j ) α V (α) = N u j (α j,ψ j, ρ, A j,w j ). j=1 α V (α) α j {0, 1} N j=1 α j =1 α j =1 A j {}}{ 1 2 θ j(1 ê j (0,ψ j, ρ, A j,w j )) A j 1 2 θ j (1 ê j (0,ψ j, ρ, A j,w j )) j {1,..,N}.
14 P P = LA j E [D j θ j,ψ j,α j =1]= 1 2 LA jθ j (1 ê(θ j,ψ j,α j =1)) C C = ψ j A j (ê(θ j,ψ j,α j =0) ê(θ j,ψ j,α j =1)) ψ
15 = + AG AGD D D = AGD AG = AGD AGD+AG(1 D) = +
16
17 D ij = β 0 + β 1 α ij + β 2 C ij + β 3 C ij α ij + β 4 A ij + λ i + ɛ ij α C A θ ij ψ ij A j θ A j θ j (1 ê(θ j,ψ j,α j =0)) β 2 (A 1,θ 1,ψ 1 ) β 1 β 1 +β 3
18 (A 1,θ 1,ψ 1 ) β 2 E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =0] E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =0] = 1 2 θ 1(1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0)) 1 }{{} 2 θ 1(1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0)) }{{} β 3 β 3 = (E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =1] E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =0]) (E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =1] E [D 1 (A 1,θ 1,ψ 1 ),α 1 =0]) {}}{ 1 2 θ 1 [(1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =1)) (1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0))] 1 2 θ 1 [(1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =1)) (1 ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0))] }{{} = 1 2 θ 1 {}}{ [ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0) ê(θ 1,ψ 1,α 1 =1)] 1 2 θ 1 [ê(θ 1,ψ 1,α 1 =0) ê(θ 1,ψ 1,α 1 =1)] }{{} ψ j ψ j [ê(θ j,ψ j,α j =1) ê(θ j,ψ j,α j =0)] D U [0,θ(1 e)] θ e E [D θ, e] = 1 2θ(1 e)
19 β 3 D ij = β 0 + β 1α ij + β 2C ij + β 3A ij + λ i + ɛ ij. β 1 β 2 β 2 = β 2 + 1β 2 3 β 2
20
21
22 θ j θ j ψ j
23 θ
24 = α 0 + α 1 ij + α 2 ij i + α 3 ij i + λ i +ɛ }{{} ij α 3 α 3 > 0
25 D ij = β 0 + β 1 C ij + β 2 X ij + β 3 X ij 1( )+λ i + η ij. β 2 β 3
26 1A 2 jθ j A j θ j j v j = u j (α j =1) u j (α j =0)=cA j θ j c = 1 2 L θ = 1 N N j=1 θ j v j = ca j θ + caj (θ j θ) E [D j θ j ]= 1 2 A jθ j θj obs û j = A j Ê [ ] D j θj obs Λ(C ij )=α 0 + α 1 A ij Ê [D X, I =1]+α 2 A ij Ê [D I =1]+ɛ ij C ij =1 i j α 1 > 0
27 ê I j j ê 0 j j {}}{ vj 1 = u j (α j =1) u j (α j =0)= 2 A jθ j (1 ê 0 j)l ρ [ (1 L) 2 1 ] A 2 12 jθj 2 (1 ê 0 j) 2 + ρ 12 A2 jθj 2 (1 L) [ 2 (1 ê 0 j) 2 (1 ê 1 j) 2] A jθ j (ê 0 j ê 1 j)l }{{} }{{} + A j ψ j (ê 0 j ê 1 j) }{{} v b = 1 2 A jθ j (1 ê 0 j)l v m = 1 2 A jθ j (ê 0 j ê 1 j)l ˆv b = A ij Ê [D X, I =0] ˆv m = A ij (Ê [D X, I =1] Ê [D X, I =0]). v b v m Λ(C ij )=α 0 + α 1ˆv b + α 2ˆv m + α 3 A ij + α 4ˆv b + α 5ˆv m + ɛ ij = α 0 + α 1 A ij Ê [D X, I =0] + α 2 A ij (Ê [D X, I =1] Ê [D X, I =0]) + α 3 A ij Ê [D I =1]+α 4 Ê [D X, I =0] + α 5 (Ê [D X, I =1] Ê [D X, I =0])+ɛ ij. α 1 > 0 1θ 2 j(1 ê 0 j)=e [D I =0] α 2 > 0 ψ>0 α 2 > 0
28 Ê [D X, I =0] Ê [D X, I =1] D ij = β 0 + β 1 X ij + β 2 X ij 1( )+η ij X θ(1 ê 0 ) α 3 A j ψ j (ê 0 j ê 1 j)
29
30
31
32
33
34 (1.4) (2.4) (1.1) (2.0) (1.0) (1.8) (3.9) (1.2) (1.9) (1.0) (1.6) (0.9) (1.4) (2.2) (2.2) (1.8) (1.8) (1.6) (1.6) (5.6) (4.0) (3.3) (2.9) +
35 (0.9) (0.9) (0.9) (0.9) (0.6) (0.6) (2.8) (2.8) (1.6) (1.6) (1.9) (1.9) (1.5) (1.6) (1.5) (1.6) + +
36 (1.4) (1.4) (2.2) (1.3) (1.3) (0.9) (1.6) (0.9) (1.0) (1.2) 2.4 (1.9) (0.9) (1.0) (1.2) (0.9) (1.2) (1.2)
37 (0.9) (1.2) (17.4) (24.3) (1.2) (1.6) (0.010) (0.01) (0.8) (1.0) (1.1) (1.5) (33.6) (55.1) (1.9) (3.0) (0.7) (1.1) (1.1) (1.5) (20.1) (24.6) (1.5) (2.0) (0.010) (0.01) (1.1) (1.4)
38 (0.86) (1.18) (0.13) (0.17) (0.25) (0.33) (1.08) (1.54) (0.22) (0.33) (0.44) (0.65) (1.14) (1.55) (0.15) (0.17) (0.30) (0.34) log(fertilizer + fertilizer 2 + 1)
39 (1.4) (1.5) (2.2) (2.4)
40 (2.1) (2.1) (4.2) (4.2) (5.2) (4.9) (4.5) (4.2) (5.7) (6.0) (2.7) (2.5) (4.6) (4.6) (6.0) (5.8) (5.4) (4.9) (7.0) (7.2) (2.9) (2.6)
41 β β Ê(D X, I =1) (0.044) (0.0078) Ê(D X, I =0) (0.052) (0.0090) (Ê(D X, I =1) Ê(D X, I =0)) (0.061) (0.012) Ê(D X, I =1) (0.024) (0.0052) Ê(D X, I =0) (0.028) (0.0062) (Ê(D X, I =1) Ê(D X, I =0)) (0.032) (0.0080) Ê(D I =1) (0.035) (0.040) (0.0081) (0.0089)
42 31.7 (26.3) 21.2 (26.8) 25.6 (25.4) 12.0 (21.5) 6.0 (13.5) 9.4 (19.9) 22.9 (52.9) 11.8 (36.9) +
43 (0.09) (0.14) (0.69) (0.61) (0.41) (0.39) (0.37) (0.59) (0.91) (0.68) (0.84) (0.73) (0.39) (0.62) (0.36) (0.51) (0.40) (0.59) (0.23) (0.42) (0.63) (0.60) (1.00) (0.87)
44
45 Farmers in Random Insurance Group Insured plot Control plot 1st Choice Plots Non-1st Choice Plots Adverse Selection Moral Hazard
46 Farmers in Random Insurance Group Insured Plots Control Plots 1st Choice Plots (a) Adverse Selection (c) Moral Hazard on 1st choice (b) Selection On Baseline Risk Non-1st Choice Plots (d) Moral Hazard on non-1st choice
47 Density Full harvest per hectare (all seasons) Potential harvest per hectare
48 E [Π(α, )] = E [ N ] j=1 (A j(1 D j )+α j A j LD j ) C( ) = N j=1 A j(1 (1 α j L)E [D j e j ]) C( ) = N j=1 A j(1 (1 α j L) θ j(1 e j ) 2 ) C( ) V ar(π(α, )) [ N = V ar j=1 A j ] N j=1 A j(1 α j L)D j = N j=1 A2 j(1 α j L) 2 V ar(d j ) = N j=1 A2 j(1 α j L) 2 θ2 j (1 e j) 2 12 [ ] C (1 αj L)θ j = A j ρa j (1 α j L) 2 θ 2 2(1 e j ) j e j 2 12 [ ] 1 = A j (1 α j L)θ j 2 + ρa 1 e j j(1 α j L)θ j 6 [ ] 2(1 e j ) = W j 1+ρW j 3
49 W j = 1 2 A j(1 α j L)θ j ρw j 2(1 e j ) 3 [ ] 2(1 e j ) A j ψ j = W j 1+ρW j 3 = A jψ j W j 1 1 e j = 3A jψ j 2ρW 2 j e j =1 3A jψ j 2ρW 2 j 3 2ρW j + 3 2ρW j e j =1 3 ψ j w j 2 ρa j wj 2 e j (0, 1) e j > 0 ψ j <w j ρa2 jwj 2 e j < 1 w j <ψ j. e = 3A j < 0 ψ j 2ρWj 2 e ρ = 3(A jψ j W j ) > 0 4ρ 2 Wj 2 e θ j = = e W j W j θ j [ ( 2) 3A jψ j 2ρWj 2 3 ] ( 1 2ρWj 2 2 A j(1 α j L)) = 6A jψ j 3W j ( 1 2ρWj 3 2 A j(1 α j L)) > 0 ψ F ψ = 3W j+2ρw 2 j 3A j p = Prob(ê >
50 0) = Prob(ψ < ψ) =F ( ψ) p w = F w = F 3+4ρW ( ψ) 3A > 0 p θ = F 3+4ρW 1 ( ψ) A(1 αl) > 0 3A 2 p ρ = F 2 2W ( ψ) 3A > 0 p A = F ( ψ) 1 6 ρθ2 (1 αl) 2 > 0 ψ F ˆψ = w j q = Prob(ê =1)=Prob(ψ < ˆψ) =F ( ˆψ) q w = F ( ˆψ) > 0 q θ = F ( ˆψ) 1 A(1 αl) > 0 2 q ρ =0 q A =0 Λ(α j,ψ j, ρ, A j,w j )= N j=1 1 2 A jw j (1 ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j )) + ρ 12 A2 jw 2 j (1 ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j )) 2 + A j ψ j (ê(α j,ψ j, ρ, A j,w j )) Π(α, ψ j,,ρ,, = N j=1 Λ(α, ψ j,,ρ,, ) ˆα = α Λ(α, ψ j,,ρ,, )
51 ê(0,ψ j, ρ, A j,w j ) j ê j 0 ê(0,ψ j, ρ, A j,w j ) Λ(α, ψ j, ρ,, ) = N { 1 2 A jw j (1 ê j 0)+ ρ 12 A2 jwj 2 (1 ê j 0) 2 j=1 } A jψ j ê j 0 N N λ(a j θ j, (1 α j L)) A j ψ j ê j 0 j=1 j=1 λ λ(y, x) = 1 4 yx+ ρ 48 y2 x 2 N j=1 A jψ j ê j 0 λ h l A h θ h (1 ê h 0) >A l θ l (1 ê l 0) h l Λ((α h =1,α h =0)) Λ((α l =1,α l =0)) = λ(a h θ h (1 ê h 0), (1 L)) + λ(a l θ l (1 ê l 0), 1) λ(a l θ l (1 ê l 0), 1 L) λ(a h θ h (1 ê h 0), 1) = λ(a h θ h (1 ê h 0), (1 L)) λ(a l θ l (1 ê l 0), 1 L)+λ(A l θ l (1 ê l 0), 1) λ(a h θ h (1 ê h 0), 1) M(A h θ h (1 ê h 0)) h M(A h θ h (1 ê h 0) < 0 λ(aθ(1 ê 0 ), (1 αl)) = 1 Aθ(1 ê 0 ) 4 (1 αl)+ ρ 24 Aθ(1 ê 0)(1 αl) 2 > 0 λ(aθ, (1 αl)) = 1 (1 αl) 4 Aθ(1 ê 0)+ ρ 24 (Aθ(1 ê 0)) 2 (1 αl) > 0 λ(aθ, (1 αl)) = 1 Aθ (1 αl) 4 + ρ 12 (Aθ(1 ê 0))(1 αl) > 0
52 M(A l θ l (1 ê 0 )) = 0 M(A h θ h (1 ê h 0)) = M(A h θ h (1 ê h 0)) M(A l θ l (1 ê l 0)) Ah θ h (1 ê h 0 ) A l θ l (1 ê l 0 ) Ah θ h (1 ê h 0 ) A l θ l (1 ê l 0 ) Ah θ h (1 ê h 0 ) < 0 A l θ l (1 ê l 0 ) Ah θ h (1 ê h 0 ) 1 A l θ l (1 ê l 0 ) M(s) Aθ(1 ê 0 ) ds ( (s, 1 L) Aθ(1 ê 0 ) ( (s, 1 L) Aθ(1 ê 0 ) 1 L λ(s, m) dmds } s m {{} >0 ) (s, 1 L) ds Aθ(1 ê 0 ) (s, 1 L) Aθ(1 ê 0 ) ) ds Aθ(1 ê 0 ) 1 2 θ(1 ê 0)
n n 1 n+1 2 2 Farmers in Random Insurance Group Farmers in Random Insurance Group Insured Plots Control Plots 1st Choice Plots Insured plot Adverse Selection Moral Hazard Control plot 1st Choice Plots
Διαβάστε περισσότεραS E [S j e j ]= 1 2 θ j(1 e j ) V ar [S j e j ]= 1. A j 2 (1 α jl)θ j (1 e j ) C( ) A 2 j(1 α j L) 2 θj 2 (1 e j ) 2 ] C( )
S E [S j e j ]= 1 2 θ j(1 e j ) V ar [S j e j ]= 1 12 θ2 j (1 e j ) 2 E [Π (α, )] = N j=1 A j (1 1 ) 2 (1 α jl)θ j (1 e j ) C( ) V ar [Π (α, )] = 1 12 N j=1 A2 j(1 α j L) 2 θ 2 j (1 e j ) 2 α, N j=1 (
Διαβάστε περισσότεραJapanese municipalities, 1970 present
Japanese municipalities, 1970 present 3000 2500 Number of municipalities 2000 1500 1000 500 1980 1990 2000 2010 Year m M q m N m θ m q m c(x m ) c(x m ) X m X m c(n m ) m τ m Y m = i m y i i m T m (q
Διαβάστε περισσότεραΠ Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α
Α Ρ Χ Α Ι Α Ι Σ Τ Ο Ρ Ι Α Π Ο Λ Ι Τ Ι Κ Α Κ Α Ι Σ Τ Ρ Α Τ Ι Ω Τ Ι Κ Α Γ Ε Γ Ο Ν Ο Τ Α Σ η µ ε ί ω σ η : σ υ ν ά δ ε λ φ ο ι, ν α µ ο υ σ υ γ χ ω ρ ή σ ε τ ε τ ο γ ρ ή γ ο ρ ο κ α ι α τ η µ έ λ η τ ο ύ
Διαβάστε περισσότεραΑΝΑΛΥΤΙΚΟΣ ΤΙΜΟΚΑΤΑΛΟΓΟΣ BMW / MINI (Ισχύει από 15/01/2018) ΚΙΒΩΤΙΟ ΤΑΧΥΤΗΤΩΝ ΚΥΒΙΣΜΟΣ ΙΣΧΥΣ (HP)
Υ F21 LCI - Σειρά 1 3θυρη 1W11 120i ΧΚ 1.998 184 131 21.941,48 33.000 1W31 125i ΑΚ 1.998 224 130 26.407,03 42.040 1W91 M140i ΧΚ 2.998 340 179 31.878,02 52.790 1P91 M140i xdrive ΑΚ 2.998 340 169 35.428,74
Διαβάστε περισσότεραAssessment of otoacoustic emission probe fit at the workfloor
Assessment of otoacoustic emission probe fit at the workfloor t s st tt r st s s r r t rs t2 t P t rs str t t r 1 t s ér r tr st tr r2 t r r t s t t t r t s r ss r rr t 2 s r r 1 s r r t s s s r t s t
Διαβάστε περισσότεραl 1 p r i = ρ ij α j + w i j=1 ρ ij λ α j j p w i p α j = 1, α j 0, j = 1,..., p j=1 R B B B m j [ρ 1j, ρ 2j,..., ρ Bj ] T = }{{} α + [,,..., ] R B p p α [α 1,..., α p ] [w 1,..., w p ] M m 1 m 2,
Διαβάστε περισσότεραJ J l 2 J T l 1 J T J T l 2 l 1 J J l 1 c 0 J J J J J l 2 l 2 J J J T J T l 1 J J T J T J T J {e n } n N {e n } n N x X {λ n } n N R x = λ n e n {e n } n N {e n : n N} e n 0 n N k 1, k 2,..., k n N λ
Διαβάστε περισσότεραW τ R W j N H = 2 F obj b q N F aug F obj b q Ψ F aug Ψ ( ) ϱ t + + p = 0 = 0 Ω f = Γ Γ b ϱ = (, t) = (, t) Ω f Γ b ( ) ϱ t + + p = V max 4 3 2 1 0-1 -2-3 -4-4 -3-2 -1 0 1 2 3 4 x 4 x 1 V mn V max
Διαβάστε περισσότεραm i N 1 F i = j i F ij + F x
N m i i = 1,..., N m i Fi x N 1 F ij, j = 1, 2,... i 1, i + 1,..., N m i F i = j i F ij + F x i mi Fi j Fj i mj O P i = F i = j i F ij + F x i, i = 1,..., N P = i F i = N F ij + i j i N i F x i, i = 1,...,
Διαβάστε περισσότεραMantel & Haenzel (1959) Mantel-Haenszel
Mantel-Haenszel 2008 6 12 1 / 39 1 (, (, (,,, pp719 730 2 2 2 3 1 4 pp730 746 2 2, i j 3 / 39 Mantel & Haenzel (1959 Mantel N, Haenszel W Statistical aspects of the analysis of data from retrospective
Διαβάστε περισσότερα! " # $ % & $ % & $ & # " ' $ ( $ ) * ) * +, -. / # $ $ ( $ " $ $ $ % $ $ ' ƒ " " ' %. " 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 : ; ; < = : ; > : 0? @ 8? 4 A 1 4 B 3 C 8? D C B? E F 4 5 8 3 G @ H I@ A 1 4 D G 8 5 1 @ J C
Διαβάστε περισσότεραRobust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis
Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence MRI in Multiple Sclerosis Daniel García-Lorenzo To cite this version: Daniel García-Lorenzo. Robust Segmentation of Focal Lesions on Multi-Sequence
Διαβάστε περισσότερα! " # " $ #% $ "! #&'() '" ( * / ) ",. #
Ψ ƒ! " # " $ #% $ "! #&'() '" ( * +",-.'!( / ) ",. # 0# $"!"#$%# Ψ 12/345 6),78 94. ƒ 9)")1$/):0;3;::9 >'= ( ? 9 @ '&( % A! &*?9 '( B+)C*%++ &*%++C 0 4 3'+C( D'+C(%E $B B - " % B
Διαβάστε περισσότεραrs r r â t át r st tíst Ó P ã t r r r â
rs r r â t át r st tíst P Ó P ã t r r r â ã t r r P Ó P r sã rs r s t à r çã rs r st tíst r q s t r r t çã r r st tíst r t r ú r s r ú r â rs r r â t át r çã rs r st tíst 1 r r 1 ss rt q çã st tr sã
Διαβάστε περισσότερα( ˆ Š ƒ ˆ ).. Ì Ó,. Œ. µ
ˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ 2002.. 33.. 2 Š 530.145.61 Š Š ˆŸ, ˆ œ œ, ( ˆ Š ƒ ˆ ).. Ì Ó,. Œ. µ Ñ e Ò É ÉÊÉ Ö ÒÌ ² µ, Ê ˆ 348 Š ˆ ˆ ˆŸ ƒˆˆ 350 Š ˆ Œ ˆ 355 Œ Ì ³ µ µ µ Î µ É 356 ³ Ò ÊÌ, É Ì, Î ÉÒ Ì δ- Ó µ Ö³ ² µ Ò³
Διαβάστε περισσότερα! "# $ % $&'& () *+ (,-. / 0 1(,21(,*) (3 4 5 "$ 6, ::: ;"<$& = = 7 + > + 5 $?"# 46(A *( / A 6 ( 1,*1 B"',CD77E *+ *),*,*) F? $G'& 0/ (,.
! " #$%&'()' *('+$,&'-. /0 1$23(/%/4. 1$)('%%'($( )/,)$5)/6%6 7$85,-9$(- /0 :/986-$, ;2'$(2$ 1'$-/-$)('')5( /&5&-/ 5(< =(4'($$,'(4 1$%$2/996('25-'/(& ;/0->5,$ 1'$-/%'')$(($/3?$%9'&-/?$( 5(< @6%-'9$
Διαβάστε περισσότεραAlterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale
POLITECNICO DI TORINO Corso di Laurea in Ingegneria Aerospaziale Alterazioni del sistema cardiovascolare nel volo spaziale Relatore Ing. Stefania Scarsoglio Studente Marco Enea Anno accademico 2015 2016
Διαβάστε περισσότεραf a o gy s m a l nalg d co h n to h e y o m ia lalg e br coh the oogy lagebr
- - - * k ˆ v ˆ k ˆ ˆ E x ˆ ˆ [ v ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ E x ˆ ˆ ˆ ˆ v ˆ Ex U U ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ v ˆ M v ˆ v M v ˆ ˆ I U ˆ I 9 70 k k ˆ ˆ - I I 9ˆ 70 ˆ [ ˆ - v - - v k k k ˆ - ˆ k ˆ k [ ˆ ˆ D M ˆ k k 0 D M k [ 0 M v M ˆ
Διαβάστε περισσότεραΑ Ρ Ι Θ Μ Ο Σ : 6.913
Α Ρ Ι Θ Μ Ο Σ : 6.913 ΠΡΑΞΗ ΚΑΤΑΘΕΣΗΣ ΟΡΩΝ ΔΙΑΓΩΝΙΣΜΟΥ Σ τ η ν Π ά τ ρ α σ ή μ ε ρ α σ τ ι ς δ ε κ α τ έ σ σ ε ρ ι ς ( 1 4 ) τ ο υ μ ή ν α Ο κ τ ω β ρ ί ο υ, η μ έ ρ α Τ ε τ ά ρ τ η, τ ο υ έ τ ο υ ς δ
Διαβάστε περισσότεραMACCHINE A FLUIDO 2 CORRELAZIONE RENDIMENTO TURBINA A GAS S.F. SMITH
MACCHINE A FLUIDO CORRELAZIONE RENDIMENTO TURBINA A GAS S.F. SMITH MACCHINE A FLUIDO STADIO R.5 * 4 4 fs f 4 ( ) L MACCHINE A FLUIDO STADIO R.5 ϑ S ϑr a tan ( ) ξ.5 ( ϑ / 9) / 4 ( ) 3 MACCHINE A FLUIDO
Διαβάστε περισσότεραPhysique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté
Physique des réacteurs à eau lourde ou légère en cycle thorium : étude par simulation des performances de conversion et de sûreté Alexis Nuttin To cite this version: Alexis Nuttin. Physique des réacteurs
Διαβάστε περισσότεραEconometrica Supplementary Material
Econometrica Supplementary Material SUPPLEMENT TO NONPARAMETRIC IDENTIFICATION OF A CONTRACT MODEL WITH ADVERSE SELECTION AND MORAL HAZARD (Econometrica, Vol. 79, No. 5, September 2011, 1499 1539) BY ISABELLE
Διαβάστε περισσότεραParts Manual. Trio Mobile Surgery Platform. Model 1033
Trio Mobile Surgery Platform Model 1033 Parts Manual For parts or technical assistance: Pour pièces de service ou assistance technique : Für Teile oder technische Unterstützung Anruf: Voor delen of technische
Διαβάστε περισσότερα2. Α ν ά λ υ σ η Π ε ρ ι ο χ ή ς. 3. Α π α ι τ ή σ ε ι ς Ε ρ γ ο δ ό τ η. 4. Τ υ π ο λ ο γ ί α κ τ ι ρ ί ω ν. 5. Π ρ ό τ α σ η. 6.
Π Ε Ρ Ι Ε Χ Ο Μ Ε Ν Α 1. Ε ι σ α γ ω γ ή 2. Α ν ά λ υ σ η Π ε ρ ι ο χ ή ς 3. Α π α ι τ ή σ ε ι ς Ε ρ γ ο δ ό τ η 4. Τ υ π ο λ ο γ ί α κ τ ι ρ ί ω ν 5. Π ρ ό τ α σ η 6. Τ ο γ ρ α φ ε ί ο 1. Ε ι σ α γ ω
Διαβάστε περισσότεραd 1 d 1
É É d 1 d 1 n n ;,x E ; x E X0 X X)0 0Ld 0Ld 0Ld 0Ld 0Ld 0Ld 1 0Ld 0Ld 0 0 0 1 ' 0 0d 0 0d 0 0d 0 0 0 0 0 0 0d 0 0 0 0d 0 0 0 0 0d 0 0 0Ld 0 0Ld 0d 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 \g 0,Q 0 i 0)( 0)( 0 0 0 0d 0 0
Διαβάστε περισσότεραu(x, y) =f(x, y) Ω=(0, 1) (0, 1)
u(x, y) =f(x, y) Ω=(0, 1) (0, 1) u(x, y) =g(x, y) Γ=δΩ ={0, 1} {0, 1} Ω Ω Ω h Ω h h ˆ Ω ˆ u v = fv Ω u = f in Ω v V H 1 (Ω) V V h V h ψ 1,ψ 2,...,ψ N, ˆ ˆ u v = Ω Ω fv v V ˆ ˆ u v = Ω ˆ ˆ u ψ i = Ω Ω Ω
Διαβάστε περισσότεραT : g r i l l b a r t a s o s Α Γ Ί Α Σ Σ Ο Φ Ί Α Σ 3, Δ Ρ Α Μ Α. Δ ι α ν ο μ έ ς κ α τ ο ί κ ο ν : 1 2 : 0 0 έ ω ς 0 1 : 0 0 π μ
Α Γ Ί Α Σ Σ Ο Φ Ί Α Σ 3, Δ Ρ Α Μ Α g r i l l b a r t a s o s Δ ι α ν ο μ έ ς κ α τ ο ί κ ο ν : 1 2 : 0 0 έ ω ς 1 : 0 π μ Δ ι α ν ο μ έ ς κ α τ ο ί κ ο ν : 1 2 : 0 0 έ ω ς 0 1 : 0 0 π μ T ortiyas Σ ο υ
Διαβάστε περισσότεραMulti-GPU numerical simulation of electromagnetic waves
Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves Philippe Helluy, Thomas Strub To cite this version: Philippe Helluy, Thomas Strub. Multi-GPU numerical simulation of electromagnetic waves. ESAIM:
Διαβάστε περισσότεραΒΕΛΤΙΩΣΗ ΦΥΤΩΝ 11. Η ΘΕΩΡΙΑ ΤΗΣ ΕΤΕΡΩΣΗΣ
ΒΕΛΤΙΩΣΗ ΦΥΤΩΝ 11. Η ΘΕΩΡΙΑ ΤΗΣ ΕΤΕΡΩΣΗΣ 1 Η ΙΣΤΟΡΙΑ ΤΩΝ ΥΒΡΙΔΙΩΝ Χ καθαρή σειρά Β (ααββγγδδεε) καθαρή σειρά Α (ΑΑββΓΓδδΕΕ) υβρίδιο ΑxB (ΑαΒβΓΓΔδΕε) συνδυαστική ικανότητα ετέρωση 2 Η ΓΕΝΕΤΙΚΗ ΒΑΣΗ ΤΗΣ
Διαβάστε περισσότεραDéformation et quantification par groupoïde des variétés toriques
Défomation et uantification pa goupoïde de vaiété toiue Fédéic Cadet To cite thi veion: Fédéic Cadet. Défomation et uantification pa goupoïde de vaiété toiue. Mathématiue [math]. Univeité d Oléan, 200.
Διαβάστε περισσότεραΗλεκτρονικοί Υπολογιστές IV
ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΙΩΑΝΝΙΝΩΝ ΑΝΟΙΚΤΑ ΑΚΑΔΗΜΑΪΚΑ ΜΑΘΗΜΑΤΑ Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές IV Μοντέλα χρονολογικών σειρών Διδάσκων: Επίκουρος Καθηγητής Αθανάσιος Σταυρακούδης Άδειες Χρήσης Το παρόν εκπαιδευτικό υλικό
Διαβάστε περισσότερα! "#$ %#&'()* ## # '$ $ +, -# * +./ 0$ # " )"1.0229:3682:;;8)< &.= A = D"# '$ $ A 6 A BE C A >? D
! "#$ %#&'()* ## # '$ $ +, -# * +./ 0$ # "1.0223456728777)"1.0229:3682:;;8)< &.= >&.=*>1#*>.*?*,#*'(!@ 4AB#/ $C A = D"# '$ $ A +, -#)? D "F,%+./-#)
Διαβάστε περισσότεραAsymptotic distribution of MLE
Asymptotic distribution of MLE Theorem Let {X t } be a causal and invertible ARMA(p,q) process satisfying Φ(B)X = Θ(B)Z, {Z t } IID(0, σ 2 ). Let ( ˆφ, ˆϑ) the values that minimize LL n (φ, ϑ) among those
Διαβάστε περισσότεραwww.absolualarme.com met la disposition du public, via www.docalarme.com, de la documentation technique dont les rιfιrences, marques et logos, sont
w. ww lua so ab me lar m.co t me la sit po dis ion du c, bli pu via lar ca do w. ww me.co m, de la ion nta t do cu me on t ed hn iqu tec les en ce s, rι fιr ma rq ue se t lo go s, so nt la pr op riι tι
Διαβάστε περισσότεραModèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes
Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu photo-réaliste de matériaux complexes Jérôme Baril To cite this version: Jérôme Baril. Modèles de représentation multi-résolution pour le rendu
Διαβάστε περισσότεραSOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM
SOLUTIONS TO MATH38181 EXTREME VALUES AND FINANCIAL RISK EXAM Solutions to Question 1 a) The cumulative distribution function of T conditional on N n is Pr (T t N n) Pr (max (X 1,..., X N ) t N n) Pr (max
Διαβάστε περισσότεραη η η η GAR = 1 F RR η F RR F AR F AR F RR η F RR F AR µ µ µ µ µ µ Γ R N=mxn W T X x mean X W T x g W P x = W T (x g x mean ) X = X x mean P x = W T X d P x P i, i = 1, 2..., G M s t t
Διαβάστε περισσότεραNote: Please use the actual date you accessed this material in your citation.
MIT OpeCueWae hp://cw.m.eu 6.13/ESD.13J Elecmagec a pplca, Fall 5 Pleae ue he llwg ca ma: Maku Zah, Ech Ippe, a Dav Sael, 6.13/ESD.13J Elecmagec a pplca, Fall 5. (Maachue Iue Techlgy: MIT OpeCueWae). hp://cw.m.eu
Διαβάστε περισσότεραVEKTORANALYS. CURVILINEAR COORDINATES (kroklinjiga koordinatsytem) Kursvecka 4. Kapitel 10 Sidor
VEKTORANALYS Kusvecka 4 CURVILINEAR COORDINATES (koklinjiga koodinatstem) Kapitel 10 Sido 99-11 TARGET PROBLEM An athlete is otating a hamme Calculate the foce on the ams. F ams F F ma dv a v dt d v dt
Διαβάστε περισσότερα%78 (!*+$&%,+$&*+$&%,-. /0$12*343556
! %78 ( 9 :: "#$% $&'"(" )!*$&%,$&*$&%,-. /$*343556 $ $& %$&.;$& $(# $"*("$# $ "$?, !* $&,#$"&::> $&( &$#, #$&# $"#&"& @($&%%>A!" #$ % µ & ' (#$ )! ) * ' "!)!,-./.' ) " $ &
Διαβάστε περισσότερα!"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', & - #% '##' #( &2(!%#(345#" 6##7
!"!"!!#" $ "# % #" & #" '##' #!( #")*(+&#!', '##' '# '## & - #% '##'.//0 #( 111111111111111111111111111111111111111111111111111 &2(!%#(345#" 6##7 11111111111111111111111111111111111111111111111111 11111111111111111111111111111111111111111111111111
Διαβάστε περισσότερα(a b) c = a (b c) e a e = e a = a. a a 1 = a 1 a = e. m+n
Z 6 D 3 G = {a, b, c,... } G a, b G a b = c c (a b) c = a (b c) e a e = e a = a a a 1 = a 1 a = e Q = {0, ±1, ±2,..., ±n,... } m, n m+n m + 0 = m m + ( m) = 0 Z N = {a n }, n = 1, 2... N N Z N = {1, ω,
Διαβάστε περισσότερα2. ARMA 1. 1 This part is based on H and BD.
2. ARMA 1 1 This part is based on H and BD. 1 1 MA 1.1 MA(1) Let ε t be WN with variance σ 2 and consider the zero mean 2 process Y t = ε t + θε t 1 (1) where θ is a constant. MA(1). This time series is
Διαβάστε περισσότεραJeux d inondation dans les graphes
Jeux d inondation dans les graphes Aurélie Lagoutte To cite this version: Aurélie Lagoutte. Jeux d inondation dans les graphes. 2010. HAL Id: hal-00509488 https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00509488
Διαβάστε περισσότερα,, #,#, %&'(($#(#)&*"& 3,,#!4!4! +&'(#,-$#,./$012 5 # # %, )
!! "#$%&'%( (%)###**#+!"#$ ',##-.#,,, #,#, /01('/01/'#!2#! %&'(($#(#)&*"& 3,,#!4!4! +&'(#,-$#,./$012 5 # # %, ) 6###+! 4! 4! 4,*!47! 4! (! 8!9%,,#!41! 4! (! 4!5),!(8! 4! (! :!;!(7! (! 4! 4!!8! (! 8! 4!!8(!44!
Διαβάστε περισσότεραA 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3
16 0 17 0 17 0 18 0 18 0 19 0 20 A A = A 1 î + A 2 ĵ + A 3ˆk A (x, y, z) r = xî + yĵ + zˆk A B A B B A = A 1 B 1 + A 2 B 2 + A 3 B 3 = A B θ θ A B = ˆn A B θ A B î ĵ ˆk = A 1 A 2 A 3 B 1 B 2 B 3 W = F
Διαβάστε περισσότερα( ) 10 ( ) εποµ ένως. π π π π ή γενικότερα: π π. π π. π π. Άσκηση 1 (10 µον) Θεωρούµε το µιγαδικό αριθµό z= i.
http://elern.mths.gr/, mths@mths.gr, Τηλ: 697905 Ενδεικτικές απαντήσεις ης Γραπτής Εργασίας ΠΛΗ 00-0: Άσκηση (0 µον) Θεωρούµε το µιγαδικό αριθµό z= i. α) (5 µον) Βρείτε την τριγωνοµετρική µορφή του z.
Διαβάστε περισσότεραΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΠΡΟΤΥΠΟΠΟΙΗΣΗ
ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΙ ΦΥΣΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΗ ΠΡΟΤΥΠΟΠΟΙΗΣΗ η ΣΕΙΡΑ ΑΣΚΗΣΕΩΝ Προβλήματα Διαταραχών Λογισμού Μεταβολών Άσκηση 3.10, σελίδα 35 από το βιβλίο
Διαβάστε περισσότεραHartree-Fock Theory. Solving electronic structure problem on computers
Hartree-Foc Theory Solving electronic structure problem on computers Hartree product of non-interacting electrons mean field molecular orbitals expectations values one and two electron operators Pauli
Διαβάστε περισσότεραgr mol g lit mg lit mlit lit mol NaCl 96 NaCl HCl HCl
1 ( - ) ( ) : 5 ( CH 3 COOH ).1 0 /1M NaOH35ml CH COOH 3 = /3 gr mol 211/05 mg 3 /5mgr 210 /1gr 3 /5gr ppm.2 mg mlit mg lit g lit µg lit.3 1mol (58 /8 NaCl ) 0 /11F 14 /9ml NaCl.4 14 /9 96 0 /0149 0 /096
Διαβάστε περισσότεραΑπόδειξη. Η ιδιότητα(vi) του ορισμού δεν ισχύει στην πράξη αυτή. Πράγματι, έχουμε. 1 (x, y, z) =(1 x, 1 y, 2 1 z) =(x, y, 2z)
1 ιανυσματικοί χώροι Άσκηση 1.1 Στο σύνολο R 3 όλων των διατεταγμένων τριάδων διατηρούμε την πρόσθεση, που ορίσαμε στο αντίστοιχο παράδειγμα, και ορίζουμε εξωτερικό πολλαπλασιασμό με τη σχέση λ(a 1,a 2,a
Διαβάστε περισσότεραΣυστήματα αλουμινίου νέας γενιάς Ευφυΐα υψηλής ενεργειακής απόδοσης
Συστήματα αλουμινίου νέας γενιάς Ευφυΐα υψηλής ενεργειακής απόδοσης Αθήνα, 29/4/2018 Ι. Χατζηιωάννου Πολ. Μηχανικός Copyright 2018 Aluminco SA AGENDA C A L L TO A C T I O N S Αυξημένες απαιτήσεις Θετικές
Διαβάστε περισσότεραMETA CRÈME. Ημερομηνία Έκδοσης: 1-Σεπτέμβριος-2008 CD 2009/1. Τμήμα 1 - ΧΗΜΙΚΟ ΠΡΟΪΟΝ ΚΑΙ ΤΑΥΤΟΠΟΙΗΣΗ ΕΤΑΙΡΙΑΣ. Τμήμα 2 - ΤΑΥΤΟΠΟΙΗΣΗ ΚΙΝΔΥΝΩΝ
Page 1 of 6 ΟΝΟΜΑ ΠΡΟΪΟΝΤΟΣ Τμήμα 1 - ΧΗΜΙΚΟ ΠΡΟΪΟΝ ΚΑΙ ΤΑΥΤΟΠΟΙΗΣΗ ΕΤΑΙΡΙΑΣ ΠΡΟΜΗΘΕΥΤΗΣ Εταιρία: Dry-Treat Ltd Διεύθυνση: 3 North Street Oatby Leicester, LE2 5AH GBR Τηλέφωνο: 0800 0964 760 Τηλέφωνο:
Διαβάστε περισσότεραk k ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 G = (V, E) V E V V V G E G e = {v, u} E v u e v u G G V (G) E(G) n(g) = V (G) m(g) = E(G) G S V (G) S G N G (S) = {u V (G)\S v S : {v, u} E(G)} G v S v V (G) N G (v) = N G ({v}) x V (G)
Διαβάστε περισσότεραSupplementary figures
A Supplementary figures a) DMT.BG2 0.87 0.87 0.72 20 40 60 80 100 DMT.EG2 0.93 0.85 20 40 60 80 EMT.MG3 0.85 0 20 40 60 80 20 40 60 80 100 20 40 60 80 100 20 40 60 80 EMT.G6 DMT/EMT b) EG2 0.92 0.85 5
Διαβάστε περισσότεραTeor imov r. ta matem. statist. Vip. 94, 2016, stor
eor imov r. ta matem. statist. Vip. 94, 6, stor. 93 5 Abstract. e article is devoted to models of financial markets wit stocastic volatility, wic is defined by a functional of Ornstein-Ulenbeck process
Διαβάστε περισσότεραƒˆˆ-ˆœ œ Ÿ ˆ ˆ Š ˆˆ ƒ ˆ ˆˆ
Ó³ Ÿ. 2018.. 15, º 6218).. 467Ä475 ˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ. ˆŸ ƒˆˆ-ˆœ œ Ÿ ˆ ˆ Š ˆˆ ƒ ˆ ˆˆ.. Ê 1 Œμ ±μ ± μ Ê É Ò Ê É É ³. Œ.. μ³μ μ μ, Œμ ± μ± μ, ÎÉμ ³μ Ë ± Í Ö ³³ É Î ±μ, μ ² μ μ ƒ ²Ó ÉÊ μ² μ ²μÉ μ É É μ Ô -
Διαβάστε περισσότερα10 20 X i a i (i, j) a ij (i, j, k) X x ijk j :j i i: R I J R K L IK JL a 11 a 12... a 1J a 21 a 22... a 2J = a I1 a I2... a IJ = [ 1 1 1 2 1 3... J L 1 J L ] R I K R J K IJ K = [ 1 1 2 2... K
Διαβάστε περισσότερα?=!! #! % &! & % (! )!! + &! %.! / ( + 0. 1 3 4 5 % 5 = : = ;Γ / Η 6 78 9 / : 7 ; < 5 = >97 :? : ΑΒ = Χ : ΔΕ Φ8Α 8 / Ι/ Α 5/ ; /?4 ϑκ : = # : 8/ 7 Φ 8Λ Γ = : 8Φ / Η = 7 Α 85 Φ = :
Διαβάστε περισσότεραk k ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1 G = (V, E) V E V V V G E G e = {v, u} E v u e v u G G V (G) E(G) n(g) = V (G) m(g) = E(G) G S V (G) S G N G (S) = {u V (G)\S v S : {v, u} E(G)} G v S v V (G) N G (v) = N G ({v}) x V (G)
Διαβάστε περισσότεραB είναι ισοδύναμοι αν και μόνο αν υπάρχουν διατεταγμένες βάσεις ˆv του. , b, έχει λύση αν και μόνο αν rank( A) rank( A b)
Ασκήσεις8: Γραμμικές Απεικονίσεις και Πίνακες Βασικά σημεία Ορισμός πίνακα γραμμικής απεικόνισης, παραδείγματα Ανάκτηση γραμμικής απεικόνισης από πίνακά της Ιδιότητες (πίνακας που αντιστοιχεί στο άθροισμα,
Διαβάστε περισσότερα( ) ( ) ( ) ( ) ( ) λ = 1 + t t. θ = t ε t. Continuum Mechanics. Chapter 1. Description of Motion dt t. Chapter 2. Deformation and Strain
Continm Mechanics. Official Fom Chapte. Desciption of Motion χ (,) t χ (,) t (,) t χ (,) t t Chapte. Defomation an Stain s S X E X e i ij j i ij j F X X U F J T T T U U i j Uk U k E ( F F ) ( J J J J)
Διαβάστε περισσότεραETS i =1 ETS i = 0 Y it (1) Y it (0) α AT T = E[Y i1 (1) Y i1 (0) ETS i =1], α AT T E[Y i1 (1) ETS i =1] [Y i1 (0) ETS i =1] α AT T α biased AT T = E[ Y i (1) ETS i =1]+E[Y 0i ETS i =1] E[Y 0i ETS i =0].
Διαβάστε περισσότεραŠ Œ Š, ƒˆ ƒ ˆ ˆ Œ.. Œμ μ μ
ˆ ˆŠ Œ ˆ ˆ Œ ƒ Ÿ 016.. 47.. 5 Š Œ Š, ƒˆ ƒ ˆ ˆ Œ.. Œμ μ μ ˆ É ÉÊÉ μ ² ³ Î Ëμ ³ Í, Œμ ± Í μ ²Ó Ò ² μ É ²Ó ± Ö Ò Ê É É Œˆ ˆ, Œμ ± ˆ 149 Š Œ Ÿ ˆŸ Ÿ 1440 ƒ - ˆ 1484 ˆŸ ˆ ˆ ƒ œ ƒ 1505 ˆŸ Ä Œ 1518 Š ˆ 1538 ˆ
Διαβάστε περισσότεραΜέθοδος Newton-Raphson
Κεφάλαιο 14 Μέθοδος Newton-Raphson Θα συζητήσουµε υπολογισµό της εκτιµήτριας µεγίστης πιθανοφάνειας µε τη µέ- ϑοδο Newton-Raphson. Αν και υπάρχουν περιπτώσεις για τις οποίες η λύση µπορεί να υπολογιστεί
Διαβάστε περισσότερα!"#! $%&'$% %(' ') '#*#(& ( #'##+,-'!$%(' & ('##$%(' &#' & ('##$%('. )!#)! ##%' " (&! #!$"/001
!"#! $%&'$% %(' ') '#*#(& ( #'##+,-'!$%(' & ('##$%(' &#' & ('##$%('. ') '#*#(& )!#)! ##%' " (&! #!$"/001 ')!' &'# 2' '#)!( 3(&/004&' 5#(& /006 # '#)! 7!+8 8 8 #'%# ( #'## +,-'!$%(' & ('##$%('9&#' & ('##$%('9')
Διαβάστε περισσότεραModule 5. February 14, h 0min
Module 5 Stationary Time Series Models Part 2 AR and ARMA Models and Their Properties Class notes for Statistics 451: Applied Time Series Iowa State University Copyright 2015 W. Q. Meeker. February 14,
Διαβάστε περισσότεραHW 3 Solutions 1. a) I use the auto.arima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA(3,1)
HW 3 Solutions a) I use the autoarima R function to search over models using AIC and decide on an ARMA3,) b) I compare the ARMA3,) to ARMA,0) ARMA3,) does better in all three criteria c) The plot of the
Διαβάστε περισσότεραη π 2 /3 χ 2 χ 2 t k Y 0/0, 0/1,..., 3/3 π 1, π 2,..., π k k k 1 β ij Y I i = 1,..., I p (X i = x i1,..., x ip ) Y i J (j = 1,..., J) x i Y i = j π j (x i ) x i π j (x i ) x (n 1 (x),..., n J (x))
Διαβάστε περισσότεραΠεριεχόμενα. A(x 1, x 2 )
Περιεχόμενα A(x 1, x 2 7 Ολοκληρώματα της Μαγνητοϋδροδυναμικής και Μαγνητοϋδροδυναμικά Κύματα Σχήμα 7.1: Οι τριδιάστατες ελικοειδείς μαγνητικές γραμμές στις οποίες εφάπτεται το διάνυσμα του μαγνητικού
Διαβάστε περισσότεραarxiv: v1 [math.dg] 3 Sep 2007
Ì Ö ØÓ Ð ÔÖÓ Ð Ñ Ò ØÛÓ Ò ÐÓ Ó Ø Å Ò ÓÛ ÔÖÓ Ð Ñ Ò Ê Ñ ÒÒ Ò Ô º Ò Ö Áº Ó Ö Ò Ó ½ arxiv:0709.0158v1 [math.dg] 3 Sep 2007 ØÖ Ø ÙØ ÓÖ Ò Ø ÓÐÙØ ÓÒ Ó Ø Ö ØÓ Ð ÔÖÓ Ð Ñ ÓÖ ÓÔ Ò Ò ÐÓ ÙÖ Ò Ê Ñ ÒÒ Ò Ô º Ì Ö ØÓ Ð ÔÖÓ
Διαβάστε περισσότεραΘΕΡΜΟΚΗΠΙΑΚΕΣ ΚΑΛΛΙΕΡΓΕΙΕΣ ΕΚΤΟΣ ΕΔΑΦΟΥΣ ΘΡΕΠΤΙΚΑ ΔΙΑΛΥΜΑΤΑ
ΘΕΡΜΟΚΗΠΙΑΚΕΣ ΚΑΛΛΙΕΡΓΕΙΕΣ ΕΚΤΟΣ ΕΔΑΦΟΥΣ ΘΡΕΠΤΙΚΑ ΔΙΑΛΥΜΑΤΑ Θρεπτικό διάλυμα Είναι ένα αραιό υδατικό διάλυμα όλων των θρεπτικών στοιχείων που είναι απαραίτητα για τα φυτά, τα οποία βρίσκονται διαλυμένα
Διαβάστε περισσότεραTerminal Contact UL Insulation Designation (provided with) style form system approval Flux tight
eatures A miniature PCB Power Relay. form A contact configuration with quick terminal type. 5KV dielectric strength, K surge voltage between coils to contact. Ideal for high rating Home Appliances of heating
Διαβάστε περισσότεραFormulario Básico ( ) ( ) ( ) ( ) ( 1) ( 1) ( 2) ( 2) λ = 1 + t t. θ = t ε t. Mecánica de Medios Continuos. Grado en Ingeniería Civil.
Mecánica e Meios Continos. Gao en Ingenieía Ciil. Fomlaio Básico Tema. Descipción el moimiento χ (,) t χ (,) t (,) t χ (,) t t t Tema. Defomación s S X E X e i ij j i ij j F X X U F J T T T U U i j Uk
Διαβάστε περισσότεραΑναπαραστάσεις οµάδων και Αλγεβρες Τελεστών
6 Ιουλίου 2015 1 Οµάδες 2 3 οµάδες Οµάδες Παραδείγµατα (Z, +) (Z n, +) (R, +), (R, ), (R +, ) (T, ), T = {z C : z = 1} S n = {φ : N n N n, 1 1 και επί}, όπου N n = {1, 2,..., n}, µε πράξη την σύνθεση.
Διαβάστε περισσότεραK r i t i k i P u b l i s h i n g - d r a f t
T ij = A Y i Y j /D ij A T ij i j Y i i Y j j D ij T ij = A Y α Y b i j /D c ij b c b c a LW a LC L P F Q W Q C a LW Q W a LC Q C L a LC Q C + a LW Q W L P F L/a LC L/a LW 1.000/2 = 500
Διαβάστε περισσότεραẋ = f(x) n 1 f i (i = 1, 2,..., n) x i (i = 1, 2,..., n) x(0) = x o x(t) t > 0 t < 0 x(t) x o U I xo I xo : α xo < t < β xo α xo β xo x(t) t β t α + x f(x) = 0 x x x x V 1 x x o V 1 x(t) t > 0 x o V 1
Διαβάστε περισσότεραΑπεικόνιση δεδομένων
Απεικόνιση δεδομένων Παρουσίαση των δεδομένων ΙΣΤΟΓΡΑΜΜ Α Το ιστόγραμμα απεικονίζει την κατανομή των γεγονότων (events) μίας παραμέτρου. Ο οριζόντιος άξονας (x) αντιστοιχεί στην ένταση του σήματος ενώ
Διαβάστε περισσότεραMarch 14, ( ) March 14, / 52
March 14, 2008 ( ) March 14, 2008 1 / 52 ( ) March 14, 2008 2 / 52 1 2 3 4 5 ( ) March 14, 2008 3 / 52 I 1 m, n, F m n a ij, i = 1,, m; j = 1,, n m n F m n A = a 11 a 12 a 1n a 21 a 22 a 2n a m1 a m2 a
Διαβάστε περισσότεραOn the Galois Group of Linear Difference-Differential Equations
On the Galois Group of Linear Difference-Differential Equations Ruyong Feng KLMM, Chinese Academy of Sciences, China Ruyong Feng (KLMM, CAS) Galois Group 1 / 19 Contents 1 Basic Notations and Concepts
Διαβάστε περισσότεραϕ n n n n = 1,..., N n n {X I, Y I } {X r, Y r } (x c, y c ) q r = x a y a θ X r = [x r, y r, θ r ] X I = [x I, y I, θ I ] X I = R(θ)X r R(θ) R(θ) = cosθ sinθ 0 sinθ cosθ 0 0 0 1 Ẋ I = R(θ)Ẋr y r ẏa r
Διαβάστε περισσότεραΕ Π Ι Μ Ε Λ Η Τ Η Ρ Ι Ο Κ Υ Κ Λ Α Δ Ω Ν
Ε ρ μ ο ύ π ο λ η, 0 9 Μ α ρ τ ί ο υ 2 0 1 2 Π ρ ο ς : Π ε ρ ιφ ε ρ ε ι ά ρ χ η Ν ο τ ίο υ Α ιγ α ί ο υ Α ρ ι θ. Π ρ ω τ. 3 4 2 2 κ. Ι ω ά ν ν η Μ α χ α ι ρ ί δ η F a x : 2 1 0 4 1 0 4 4 4 3 2, 2 2 8 1
Διαβάστε περισσότερααριθμός δοχείου #1# control (-)
Μόνο απιονισμένο νερό #1# control (-) Μακροστοχεία: Ν, P, K, Ca, S, Εάν κάποια έλλειψη μετά 1 μήνα έχει σημαντικές επιπτώσεις προσθέτουμε σε δόσεις την έλλειψη έως ότου ανάπτυξη ΟΚ #2# control (+) Μακροστοχεία:
Διαβάστε περισσότερα! "# " #!$ &'( )'&* $ ##!$2 $ $$ 829 #-#-$&2 %( $8&2(9 #."/-0"$23#(&&#
! "# " #!$ %""! &'( )'&* $!"#$% &$'#( )*+#'(,#* /$##+(#0 &1$( #& 23 #(&&# +, -. % ($4 ($4 ##!$2 $567 56 $$ 829 #-#-$&2 %( $8&2(9 #."/-0"$23#(&&# 6 < 6 6 6 66 6< <
Διαβάστε περισσότεραCycloaddition of Homochiral Dihydroimidazoles: A 1,3-Dipolar Cycloaddition Route to Optically Active Pyrrolo[1,2-a]imidazoles
X-Ray crystallographic data tables for paper: Supplementary Material (ESI) for Organic & Biomolecular Chemistry Cycloaddition of Homochiral Dihydroimidazoles: A 1,3-Dipolar Cycloaddition Route to Optically
Διαβάστε περισσότεραSolution Series 9. i=1 x i and i=1 x i.
Lecturer: Prof. Dr. Mete SONER Coordinator: Yilin WANG Solution Series 9 Q1. Let α, β >, the p.d.f. of a beta distribution with parameters α and β is { Γ(α+β) Γ(α)Γ(β) f(x α, β) xα 1 (1 x) β 1 for < x
Διαβάστε περισσότεραAx = b. 7x = 21. x = 21 7 = 3.
3 s st 3 r 3 t r 3 3 t s st t 3t s 3 3 r 3 3 st t t r 3 s t t r r r t st t rr 3t r t 3 3 rt3 3 t 3 3 r st 3 t 3 tr 3 r t3 t 3 s st t Ax = b. s t 3 t 3 3 r r t n r A tr 3 rr t 3 t n ts b 3 t t r r t x 3
Διαβάστε περισσότεραΗ ΚΑΝΟΝΙΚΗ ΜΟΡΦΗ JORDAN
Η ΚΑΝΟΝΙΚΗ ΜΟΡΦΗ JORDN Εάν ένας πίνακας δεν διαγωνοποιείται, τότε ο στόχος μας είναι υπολογίσουμε μέσω ενός μετασχηματισμού ομοιότητας, έναν απλούστερο πίνακα, «σχεδόν διαγώνιο» όπως ο παρακάτω πίνακας
Διαβάστε περισσότεραMoto armonico: T : periodo, ω = pulsazione A: ampiezza, φ : fase
Moo armonico: equazione del moo: d x ( ) = x ( ) soluzione: x ( ) = A s in ( + φ ) =π/ Τ T : periodo, = pulsazione A: ampiezza, φ : fase sposameno: x ( ) = X s in ( ) velocià: dx() v () = = X cos( ) accelerazione:
Διαβάστε περισσότεραSelecting Critical Properties of Terpenes and Terpenoids through Group-Contribution Methods and Equations of State
Supporting Information Selecting Critical Properties of Terpenes and Terpenoids through Group-Contribution Methods and Equations of State Mónia A. R. Martins, 1,2 Pedro J. Carvalho, 1 André M. Palma, 1
Διαβάστε περισσότεραwave energy Superposition of linear plane progressive waves Marine Hydrodynamics Lecture Oblique Plane Waves:
3.0 Marine Hydrodynamics, Fall 004 Lecture 0 Copyriht c 004 MIT - Department of Ocean Enineerin, All rihts reserved. 3.0 - Marine Hydrodynamics Lecture 0 Free-surface waves: wave enery linear superposition,
Διαβάστε περισσότερα.. ntsets ofa.. d ffeom.. orp ism.. na s.. m ooth.. man iod period I n open square. n t s e t s ofa \quad d ffeom \quad orp ism \quad na s \quad m o
G G - - -- - W - - - R S - q k RS ˆ W q q k M G W R S L [ RS - q k M S 4 R q k S [ RS [ M L ˆ L [M O S 4] L ˆ ˆ L ˆ [ M ˆ S 4 ] ˆ - O - ˆ q k ˆ RS q k q k M - j [ RS ] [ M - j - L ˆ ˆ ˆ O ˆ [ RS ] [ M
Διαβάστε περισσότεραΧρονικές σειρές 8 Ο μάθημα: Μοντέλα κινητού μέσου
Χρονικές σειρές 8 Ο μάθημα: Μοντέλα κινητού μέσου Εαρινό εξάμηνο 2018-2019 Τμήμα Μαθηματικών ΑΠΘ Διδάσκουσα: Αγγελική Παπάνα Μεταδιδακτορική Ερευνήτρια Πολυτεχνική σχολή, Α.Π.Θ. & Οικονομικό Τμήμα, Πανεπιστήμιο
Διαβάστε περισσότεραQ π (/) ^ ^ ^ Η φ. <f) c>o. ^ ο. ö ê ω Q. Ο. o 'c. _o _) o U 03. ,,, ω ^ ^ -g'^ ο 0) f ο. Ε. ιη ο Φ. ο 0) κ. ο 03.,Ο. g 2< οο"" ο φ.
II 4»» «i p û»7'' s V -Ζ G -7 y 1 X s? ' (/) Ζ L. - =! i- Ζ ) Η f) " i L. Û - 1 1 Ι û ( - " - ' t - ' t/î " ι-8. Ι -. : wî ' j 1 Τ J en " il-' - - ö ê., t= ' -; '9 ',,, ) Τ '.,/,. - ϊζ L - (- - s.1 ai
Διαβάστε περισσότερα2.019 Design of Ocean Systems. Lecture 6. Seakeeping (II) February 21, 2011
2.019 Design of Ocean Systems Lecture 6 Seakeeping (II) February 21, 2011 ω, λ,v p,v g Wave adiation Problem z ζ 3 (t) = ζ 3 cos(ωt) ζ 3 (t) = ω ζ 3 sin(ωt) ζ 3 (t) = ω 2 ζ3 cos(ωt) x 2a ~n Total: P (t)
Διαβάστε περισσότερα3.5 - Boundary Conditions for Potential Flow
13.021 Marine Hydrodynamics, Fall 2004 Lecture 10 Copyright c 2004 MIT - Department of Ocean Engineering, All rights reserved. 13.021 - Marine Hydrodynamics Lecture 10 3.5 - Boundary Conditions for Potential
Διαβάστε περισσότεραP P Ó P. r r t r r r s 1. r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s. Pr s t P r s rr. r t r s s s é 3 ñ
P P Ó P r r t r r r s 1 r r ó t t ó rr r rr r rí st s t s Pr s t P r s rr r t r s s s é 3 ñ í sé 3 ñ 3 é1 r P P Ó P str r r r t é t r r r s 1 t r P r s rr 1 1 s t r r ó s r s st rr t s r t s rr s r q s
Διαβάστε περισσότεραΚεφάλαιο q = C V => q = 48(HiC. e και. I = -3- => I = 24mA. At. 2. I = i=>i= -=>I = e- v=»i = 9,28 1(Γ 4 Α. t Τ
Κεφάλαιο 3.1 1. q = C V => q = 48(HiC q = χ e => χ = - e και => χ = 3 ΙΟ 15 ηλεκτρόνια I = -3- => I = 24mA. At 2. I = i=>i= -=>I = e- v=»i = 9,28 1(Γ 4 Α. t Τ 3. Έστω u d η μέση ταχύτητα κίνησης των ελευθέρων
Διαβάστε περισσότερα