1 1 Χ= x x x x x x x x x x. x x x x x

Μέγεθος: px
Εμφάνιση ξεκινά από τη σελίδα:

Download "1 1 Χ= x x x x x x x x x x. x x x x x"

Transcript

1 ΚΕΦΑΛΑΙΟ Επιλογή Μταβλητών Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάµηνο Μαθηµατικών Πολυσυγγραµµικότητα Αν ισχύι X = λ + λ X + + λ X + λ X + + λ X + ( ) j j- j- j+ j+ k k ΤΟΤΕ j, j j+, k, j, j j+, k, Χ= x x x x x x x x x x x x x x x n j, n jn j+, n k, n * Πίνακας Σχδιασµού Επιδή ank(x)<k+, άρα ank(x X)<k+, οπότ Χ Χ = ˆβ δηλαδή δν ορίζται διάνυσµα. Αν η σχέση (*) ίναι πρίπου ισότητα τότ η τυπ. απόκλιση s(β i ) τίνι στο Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών

2 Παράδιγµα. 3 Y= β + β X + β X + Έστω το µοντέλο: y x x β y x x Y= X= β β = = y n x n x β n n Θέτω: S = ( n ) s = ( x i x ) = x i n x x i = S+ n x S = ( n ) s = ( x x ) = x n x x = S + n x i i S = ( x x )( x x ) = x x n x x i i i i οπότ cov( x, x ) ( x x )( x x ) i i = = Va( x ) Va( x ) ( x i x ) ( xi x) i x x = S + n x x i i = S S S Παράδιγµα. (συν.) 4 και n x x n X X = nx S S = n( S S S ) = n( n ) s s ( ) nx S S n nx nx, i, i = x = nx S + nx S + nx x, i x, i x x, i, i x x x x, i, i, i, i X X ( X X) n S + nx ) nx nx S + nx x S + nx * * * = * ( * X X * * n( S + nx ) nx Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών

3 Παράδιγµα. (συν.) 5 Άρα ns n( n ) s s s s s ( ) ( ) ( ) ( ) ( ˆ β) = = = X X n n s s n s s Όµως SSE i = = n n 3 Όταν ˆ i s( β) = ( n 3)( n ) s ˆ i s( β) = ( n 3)( n ) s ± s( ˆ β ), s( ˆ β ) Παράδιγµα. 6 Έστω ότι ισχύι το µοντέλο: έχουµ όµως υποθέσι: τότ bˆ = i i ( x i x ) ˆ b = ( x x ) ( x x ) + ( x x ) + = ( x x )( y y) νώ [ β β ] i i i S = β( x i x ) + β( x i x )( x i x) + A= S S = [ β + β ] + = β + β + S S S A A S Ebˆ Y= β + β X + β X + Y= b + b X+ Y Y = β ( X X ) + β ( X X ) + Ebˆ S = β + β = S s = β + β ˆb αµρόληπτο αν = ή β s = = β + β S S Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 3

4 Παράδιγµα (αντ. του. του βιβλίου) 7 ίνονται : Χ, Χ, Χ 3 στον πίνακα Υπολογίσαµ τιµές Υ, Y=-+4X +4X +4X 3 + µ ~Ν(,) Αν γνωρίζουµ ότι η µταβλητή Y ξαρτάται από τις Χ, Χ, Χ 3, τότ προσαρµόζουµ το µοντέλο Y=β +β X +β X +β 3 X 3 + Αν δν γνωρίζουµ π.χ. για την Χ 3 τότ προσαρµόζουµ το Y=β +β X +β X + Βρίσκουµ: X X X 3 Y, Y Παράδιγµα (συν.) 8 Μοντέλο (Χ, Χ, Χ 3 ) β = ˆ (-.55, 4.9, 4.668, 3.6) ( ˆ) (.765,.,.56,.7) s β = R =.9986 Η : β =4 Η : β >4 β T= = = s( ˆ β ).84 δηλαδή β 4 διαφορτικό από το αναµνόµνο Μοντέλο (Χ, Χ ) β = ˆ ( 3.933, 4.648, 9.88) s( ˆ β ) =( 4.45,.59,.84) R =.94 ˆ νώ t,. = (µονόπλυρο τστ) Χ Χ Χ 3 Χ R= Χ Χ X, X =.84 3 δηλ. Χ, Χ 3 γραµ. συσχτισµένς και άρα η κτίµηση του β όχι αµρόληπτη Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 4

5 ΠΕΡΙΟΡΙΣΜΕΝΟ ΜΟΝΤΕΛΟ (Απαλοιφή µταβλητών) Απαλίφοντας τις τλυταίς k µταβλητές, το µοντέλο 9 Y= β + β X + + β X + β X + + β X + k-k k-k k-k + k-k + k k ανάγται στο: πλήρς Θέτοντας Y= X β+ b β = b ή όπου Y= β + β X + + β X + b k-k k-k β β = βk k b β β βk k k+ πριορισµένο k k+ = Y= X b+ X b+ Y= X b+ Η µηδνική υπόθση b Y= ( X X) + b όπου ( ) X X X Y= X b+ X b+ k k, k k+, k = = x xk k, xk k+, xk x x x x x n xk k, n xk k+, n x kn Αν το πλήρς ΕΝ ΙΑΦΕΡΕΙ από το πριορισµένο τότ θα πρέπι b = Έτσι η υπόθση Η : b = µ ναλλακτική Η : b λέγχι άν τα δύο µοντέλα ΤΑΥΤΙΖΟΝΤΑΙ ή όχι (Αν απορρίπτται η Η τα µοντέλα διαφέρουν) Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 5

6 ιάσπαση του SSR Από τη σχέση: SST = SSR+ SSE προκύπτι X X X X J ( ) n n SST = SSR + ( SSR SSR ) + SSE Π Π SSR SSE Π και µ τρόπο ανάλογο του Κφαλαίου, παίρνουµ X ( X X ) X X ( X X ) X ( Π) Y Y= Y A Y+ Y A, Π Y+ Y A A, Y+ Y A3 Y β.. k-k k n-k- Το Θώρηµα Η : b = Η : b ή/και F= F= ( ) SSR SSR / k Π SSΕ /( n k ) ( ΧΥ ΧΥ ) βˆ bˆ / k SSΕ/( n k ) ~ F k, n k ~ F k, n k Εφαρµογή σ πριορισµένο µοντέλο κατά µταβλητή (X i ) Y = β + β X + + β X + β X + β X + + β X + πλήρς i- i- i i i+ i+ k k Y = β + β X + + β X + β X + + β X + i- i- i+ i+ k k πριορισµένο συµβολισµός SSR, SSE SSR( i), SSE( i) Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 6

7 Πόρισµα (έλγχος παραµέτρου) 3 Η : i Η : β i SSR SSR F= ~ F SS Ε /( n k ) β= ( i), n k ή/και βˆ ΧΥ βˆ ( i) Χ ( i) Υ F= ~ F SSΕ /( n k ) Για να ταυτίζται το πλήρς µ το πριορισµένο αρκί να ισχύι η υπόθση, n k Εφαρµογή στο παράδ. της συστολικής πίσης Η : β = Η : β χωρίς την (i+) γραµµή χωρίς την (i+) στήλη Y= β+ β X+ β X+ Y= β + β X + πριορισµένο (συν.) X () X () = X () Y = 6535 ˆ β=.95 SSR άρα = β ˆ X Y ( 694 ) = () () F= = Παρατηρήστ ότι T = = SSR=43.83 s =6.93 νώ F,;.5 =.8 δηλαδή ΑΠΟΡΡΙΠΤΕΤΑΙ η Η Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 7

8 ΣΥΜΠΤΥΓΜΕΝΟ ΜΟΝΤΕΛΟ (Παλινδρόµηση υπό πριορισµούς) 5 Y = β + βx + β X βk X k + Έστω λβ ΙΙ = c ή βιι = c, κλπ Αν µ γραµµικούς µτασχηµατισµούς των Y, X,,X k καταλήξουµ στο: W = γ + γζ + γζ γk -νζ k ν + και µ τον ίδιο µτασχηµατισµό για το Υ, το αρχικό γίνται: W = β + β X+ β X β k X k + Η ταύτισή τους λέγχται µ το λόγο και ( SSR SSR) Σ / ν F= ~ F SS Ε /( n k ) βι β = β ΙΙ ΤΟΤΕ συµπτυγµένο πλήρς ν, n k Παράδιγµα 6 Έστω Y = β + β X + β X + β X + β X + µ β + β = Μ αντικατάσταση του β ( = β ) παίρνουµ Y = X +β + β X + β ( X X ) + β X + Y X =β + β X + β ( X X ) + β X + θέτοντας W = Y X, Z = X, Z = X X, Z = X παίρνουµ W =γ + γ Ζ + γ Ζ + γ Ζ + που ίναι συµπτυγµένο του 3 3 W = β + β X + β X + β X + β X δν ίναι γ.µ. γ = β, γ = β, γ = β, γ = β µ β = β Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 8

9 ύτρο παράδιγµα 7 Έστω Y = β + β X + β X + β X + β X + β X + µ Μ αντικατάσταση των ή όπου β - β + β = 3 5 και β =β4 β β 4, 5 παίρνουµ Y = β + β ( X X ) + β ( X + X ) + β ( X + X ) + Το Y =β + β Z + β Z + β Z Z = X X, Z = X + X, Z = X + X Y =β + β Z + β Z + β Z + ίναι συµπτυγµένο του 3 3 Y = β + β X + β X + β X + β X + β X + µ ν= Παράδιγµα (.3 του βιβλίου) Έρυνα σ 3 διυθύνσις νός οργανισµού. Σ κάθ µία που ίχ ένα δ/ντή ρωτήθηκαν 35 τυχαίοι υπάλληλοι και καταγράφηκαν τα ποσοστά θτικών απαντήσων Μταβλητή y x x x 3 x 4 x 5 x 6 Πριγραφή Συνολική αξιολόγηση της παρουσίας του προϊσταµένου Αντιµτωπίζι τα παράπονα των υπαλλήλων ν πιτρέπι ιδικά προνόµια ίνι υκαιρίς για κπαίδυση σ νέα αντικίµνα ίνι αυξήσις βασισµένς στην παρουσία Είναι υπρβολικά αυστηρός σ όχι καλή παρουσία Ρυθµός προώθησης σ ανώτρς θέσις α/α y x x x 3 x 4 x 5 x Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 9

10 Πλήρς µοντέλο Υπόθση η 9 Το µοντέλο Y = β + β X+ β X + β3 X 3+ β4 X 4 + β5 X 5+ β6 X 6 + δίνι ˆ β s( ˆ β ) = P(> t ) Υπόθση η H : β = β3, β =β 4 =β 5 =β6= H :όχι η H Y = β + β ( X+ X ) 3 + Y = β + βz + (συµπτυγµένο µ ν=5) Επιδή SSR = , s = ( )/ 5 F= =. SSR Σ = Η ΕΝ ΑΠΟΡΡΙΠΤΕΤΑΙ για κανένα α Υπόθση η H : β = β3 β =β 4 =β 5 =β6= H :όχι η H Τώρα το πλήρς µοντέλο ίναι Y = β + β X + X + ( ) 3 Επιδή SSR = 34.38, s = SSR Σ =87.37 Όµως F,3;.5 =4.79 Y = β + β X + β X + 3 Y = β + β Z + (συµπτυγµένο µ ν=) ( )/ F= = Άρα για α=.5 η Η ΕΝ ΑΠΟΡΡΙΠΤΕΤΑΙ Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών

11 Υπόθση 3η H : β +β3=, β =β 4 =β 5 =β6= H :όχι η H Οι υποθέσις δίνουν Y = β + β X+ ( β) X 3+ Y X (συµπτυγµένο 3 = β + β ( X X ) 3 + W = β + βz+ µ ν=5, του) Y X = β + β X + β X + ( β ) X + β X + β X + β X W = β + β X + β X + β X + β X + β X + β X + Επιδή SST= ( ιαφορτικό) SSR = , s = SSR Σ = Επιδή F< ( )/ 5 F= = Άρα για κάθ α η Η ΕΝ ΑΠΟΡΡΙΠΤΕΤΑΙ Σύγκριση µοντέλων ˆ = ˆ ) Y ˆ =.+.7X.3 + X3 Υ Y.8.6X X6 Ŷ= X Y= (X + X i Οποιοδήποτ από τα τρία τλυταία µοντέλα µοιάζι να προσγγίζι το ίδιο καλά το πλήρς, έχοντας πολύ λιγότρς µταβλητές. Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών

12 Μρικός συντλστής προσδιορισµού µρικός συντλστής συσχέτισης 3 Y = β+ β X+ + βi- X i-+ βi X i+ βi+ X i+ + + βk X k + πλήρς Y = β + β X + + β X + β X + + β X + i- i- i+ i+ k k πριορισµένο SST yi; k yi;...( i )( i+ ).. k Πλήθος µταβλητών στο πλήρς µοντέλο SSR SSR (i) SSE( i) SSE = = SSE Οι µταβλητές στο µοντέλο ( i) SSE SSE (i) Είναι το ποσοστό της µέχρι τώρα ανξήγητης διασποράς που ξηγίται µ την ισαγωγή τη X i Εξαρτάται από τις µταβλητές Yκαι X i, αλλά και από τις µταβλητές που ίναι ήδη στο µοντέλο. Σχέση yi;kµ λόγο F 4 Ο λόγος F από το θώρηµα λέγχου ταυτότητας των δύο µοντέλων, γίνται: Άρα και SSR SSR( i) F= ~ F SS Ε /( n k ) SSE ( i) ( i) SSE SSE( i) SSE SSE( i) F= = SSΕ /( n k ) SSΕ /( n k ) SSE yi k F= ( n k ) yi; k ; yi; k F = ( n k ) + F, n k Συµπέρασµα. Αν η µταβλητή µ την ίσοδό της ρµηνύι το µγαλύτρο ποσοστό ανρµήνυτης διασποράς, τότ ο λόγος Fθα ίναι ο µγαλύτρος δυνατός για τις µταβλητές που δν ίναι στο µοντέλο Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών

13 Αναδροµικός ορισµός µρ. συντ. συσχ. 5 yi; ( i )( i+ ) k Παράδιγµα = yi; ( i )( i+ ) ( j )( j+ ) k y j; ( i )( i+ ) ( j )( j+ ) k i j; ( i )( i+ ) ( j )( j+ ) k ( y j; ( i )( i+ ) ( j )( j+ ) k)( i j; ( i )( i+ ) ( j )( j+ ) k) Y = β + β X + β X + Y = β + β X + y; = y y SSE ( y)( ) () y; Μρικός συντλστής προσδιορισµού (συσχέτισης) της yµ την x όταν στο µοντέλο υπήρχ ήδη η x. Y = β + β X + β X + Y = β + β X + y; = y y SSE ( y)( ) () y; Μρικός συντλστής προσδιορισµού (συσχέτισης) της yµ την x όταν στο µοντέλο υπήρχ ήδη η x. Άλλο παράδιγµα 6 Στο πλήρς µοντέλο έχουµ 5 µταβλητές (x,, x 5 ). Να βρθί το y 3; έπρπ να υπολογίσουµ y 3; y ; 3; όπου y 3;, y ;, 3; y3; = υπολ. όπως προηγ. σλίδα Έστω πίνακας διασπορών συνδιασπορών S ( y ;)( 3;) Y X X X X X Υ Χ Χ S = Χ Χ Χ S S S Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 3

14 (συν.) 7 A S S S S = = = /.3 B= diag A = =.5897 ( ) = Υπολογίζουµ y3; y4; y5; στην πρώτη γραµµή B A B= Επιλογή του καλύτρου µοντέλου απ όλα τα δυνατά Αν η µταβλητή yµπορί να ξαρτάται από µία ή πρισσότρς από τις x, x,, x k, ποιό ίναι το καλύτρο µοντέλο; 8 Αν ίναι φικτό υπολογίζουµ όλα τα k µοντέλα διαιρώντας τα σ k+ κλάσις, ανάλογα µ το πλήθος των µταβλητών που πριέχουν Α Β Γ Κ Y = β + Y = β+ β X i+, i=,,..., k Y = β+ β X i+ β X j+, i, j=,,..., k Y = β + β X + β X + + β X + k k ( ) ( i ) ( i, j ).. (,,3,,k) Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 4

15 H µέθοδος Gaside 9 Είναι γνωστό (από άλγβρα πινάκων) A γ = Α( c γ A γ), αν Α γ c A γ A + A γγ A A γ λ λ =, αν Α,λ = c γ c γ A λ λ δηλαδή προσθήκη ή διαγραφή µιας µόνο µταβλητής σ µοντέλο κάνι ύκολο τον υπολογισµό ορίζουσας και αντιστρόφου του Χ Χ O Gaside πρότιν (965) την παρακάτω διαδοχή µοντέλων Για k=3 () () (, ) () (,3) (,,3) (,3) (3) Για k=4 () () (, ) () (,3) (,,3) (,3) (3) γ A γ (3, 4) (,3, 4) (,,3, 4) (,3, 4) (, 4) (,, 4) (, 4) (4) Κριτήριο R 3 Από τα µοντέλα κάθ κλάσης υπολογίζω τα δύο µγαλύτρα R και τα καταγράφω (συνήθως πολλαπλασιασµένα πί ) Κλάση Μταβλ. Στο µοντέλο Μέγιστο R Α ( ) R Β Γ (i ) (i ) ( i, j ) ( i, j ) R i R i R i,j R i,j.... Κ (,,,k) R Επιλέγουµ κίνο από τα µοντέλα που ίναι στη χαµηλότρη κλάση και δν διαφέρι σηµαντικά από το πλήρς. Στην ίδια κλάση πιλέγουµ ανάλογα µ το πρόβληµα. Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 5

16 Παράδιγµα (.8 του βιβλίου) 3 yθρµοκρασία στροποίησης τσιµέντου, x i % πρικτικότητα 4 υλικών y x x x 3 x Εφαρµογή του κριτηρίου R 3 Οι τέσσρις κλάσις έχουν νόηµα (στην Α ίναι R =) Κλάση Μταβλητές στο µοντέλο Μέγιστο R Β Γ () (4) (, ) (, 4 ) (,, 4 ) (,, 3 ) E (,, 3, 4 ) Από το Θώρηµα ( SSR SSRΠ) / k F= ~ F SSΕ /( n k ) k, n k έχουµ το ΠΟΡΙΣΜΑ n k R R k R Π ~ F k, n k Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 6

17 (συν.) 33 Στο παράδιγµα για τo δύτρο της Γ κλάσης =.35 ~ F.9837,8 Επιδή F,8;.5 =4.459, άρα και τα δύο µοντέλα της κλάσης Γ, όπως και τα µοντέλα της δν διαφέρουν από το πλήρς, νώ τα µοντέλα της Β διαφέρουν αφού για το µγαλύτρο ίναι: = ~ F Άρα θα προτίνουµ ένα από τα µοντέλα 3,8 Y = β+ β X+ βx + Y = β+ β X+ βx 4+ Ενώ F 3,8;. =7.59 Θώρηµα Sebe 34 Ο Sebe (977) απέδιξ ΘΕΩΡΗΜΑ k R = R + F, ; n k k n k a Αν ( ) τότ κάθ πριορισµένο µοντέλο που έχι δν διαφέρι σηµαντικά από το πλήρς. R > Π R Στο παράδιγµα 4 R (.9837) = + F 4,3 4 ;.5 = που οδηγί στο ίδιο συµπέρασµα που καταλήξαµ και προηγούµνα Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 7

18 Κριτήριο s 35 Λαµβάνοντας ως βωβή µταβλητή x =, το µοντέλο που πριέχι κ µταβλητές θωρίται ότι πριέχι p=κ+.από τα µοντέλα κάθ κλάσης µ το ίδιο p, υπολογίζω τα δύο µικρότρα s p από τον τύπο SSE p s p= και τα καταγράφω σ πίνακα n p p Μταβλητές στο µοντέλο Ελάχιστο s ( ) 3 (i ) (i ) ( i, j ) ( i, j ) s s, i s, i 3, i, j 3, i, j.... k+ (,,,k) s Επιλέγουµ κίνο από τα µοντέλα που έχι το µικρότρο p και δν διαφέρι σηµαντικά από το πλήρς. Για το ίδιο pπιλέγουµ ανάλογα µ το πρόβληµα. Προσέξτ, τα s p δν φθίνουν πάντα αυξανοµένου του p, νώ τα R αυξάνονται αυξανοµένης της κλάσης. s s Για το παράδιγµα 36 Από το Θώρηµα ( SSEΠ SSE) / k F= ~ F SSΕ /( n k ) p Μταβλητές στο µοντέλο Μέγιστο s 3 4 () (4) (, ) (, 4 ) (,, 4 ) (,, 3 ) (,, 3, 4 ) k, n k (3 3) (3 4 ) F= =.4 ~ F (4+ 3) Εδώ F,8;.5 =4.459 (3 ) 8.35 (3 4 ) (4+ ) ( n p) SSE p ( n k ) SSΕ F= ( k+ p) SSΕ νώ F= = ~ F3,8 F 3,8;. =7.59,8 k+ k+ ~ F k+ p, n k Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 8

19 Κριτήριο c p Mallows 37 Η πρόβλψη στο σηµίο i µ p µταβλητές (µαζί µ τη βωβή) ίναι: Y ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ pi = β X + β X i, i + β X i, i β X p- ip, i και αν θ i η ακριβής τιµή, τότ ένα µέτρο πρόβλψης ίναι το E( Yˆpi θ ) i (το µικρότρο ίναι το καλύτρο) n Το µέτρο αυτό για όλα τα σηµία γίνται ( ˆ p = E Ypi θi) ΘΕΩΡΗΜΑ (Sebe) Ισχύι: { i } = σ SSE p = p+ σ ΘΕΩΡΗΜΑ (Mallows) Απέδιξ ότι το στατιστικό SSEp cp = ( n p) κτιµά το s p ΕΝΑ ΙΚΑΝΟΠΟΙΗΤΙΚΟ ΜΟΝΤΕΛΟ ΕΧΕΙ c p =p p Για το παράδιγµα 38 p Μταβλητές στο µοντέλο SSE p c p 3 4 () () (3) (4) (, ) (, 3 ) (, 4 ) (, 3 ) (, 4 ) ( 3, 4 ) (,, 3 ) (,, 4 ) (, 3, 4 ) (, 3, 4 ) (,, 3, 4 ) Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 9

20 Γράφηµα για το C p 39 Γράφηµα για το κριτήριο Cp του Mallows Cp x,x4 x,x,x3,x4 x,x3,x4 x,x,x4 x,x x,x,x p Καλύτρο µοντέλο το (x,x ) (κοντύτρα στη γραµµή και από κάτω) Σταδιακή Επιλογή Μταβλητών 4 Προς τα µπρός ΕΠΙΛΟΓΗ (Fowod Selection) Αρχικό Μοντέλο (το µοντέλο θέσης) Y = β+ Στο ν-στο βήµα. Έστω ότι οι µταβλητές Χ, Χ,,Χ κ ίναι στο µοντέλο νώ οι Z, Z,, Z λ δν ίναι. Εισάγουµ διαδοχικά µία κάθ φορά τις µταβλητές Z i, και υπολογίζουµ το λόγο F για τη σύγκριση του µοντέλου που προέκυψ µ το τρέχον µοντέλο. Η µταβλητή µ το µγαλύτρο Fαντιστοιχί σ αυτήν µ το µγαλύτρο µρικό συντλστή συσχέτισης και λέγχται αν πρέπι να παραµίνι στο µοντέλο ή όχι. Για τον έλγχο συγκρίνουµ το Fµ ένα σταθρό F IN (κρίσιµος λόγοςισόδου) που συνήθως λαµβάνται ίσο µ 3.84 (=F, ;.5 ) Αν F>F IN η µταβλητή ισάγται και συνχίζουµ στο πόµνο βήµα, αλλιώς σταµατούµ τη διαδικασία. Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών

21 Σταδιακή Επιλογή Μταβλητών 4 Προς τα πίσω ΑΠΑΛΟΙΦΗ (Backwod Elimination) Αρχικό Μοντέλο Y = β (το πλήρς µοντέλο) + β X+ β X+ + βk Xk+ Στο ν-στο βήµα. Έστω ότι µόνο οι µταβλητές Χ, Χ,, Χ κ ίναι στο µοντέλο. ιαγάφουµ διαδοχικά µία κάθ φορά από τις µταβλητές Χ i, και υπολογίζουµ το λόγο F για τη σύγκριση του µοντέλου που προέκυψ µ το τρέχον µοντέλο. Η µταβλητή µ το µικρότρο Fαντιστοιχί σ αυτήν µ το µικρότρο µρικό συντλστή συσχέτισης και λέγχται αν πρέπι να παραµίνι στο µοντέλο ή όχι. Για τον έλγχο συγκρίνουµ το Fµ ένα σταθρό F OUT (κρίσιµος λόγοςξόδου) που συνήθως λαµβάνται ίσο µ.7 (=F, ;. ) Αν F<F OUT η µταβλητή διαγράφται και συνχίζουµ στο πόµνο βήµα, αλλιώς σταµατούµ τη διαδικασία. Σταδιακή Επιλογή Μταβλητών 4 Βήµα-προς-βήµα ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ (Stepwise Reggession) (Συνδυασµένη φαρµογή των δύο προηγούµνων µθόδων) Αρχικό Μοντέλο (το µοντέλο θέσης) Y = β+ Στο ν-στο βήµα. Έστω ότι οι µταβλητές Χ, Χ,,Χ κ ίναι στο µοντέλο νώ οι Z, Z,, Z λ δν ίναι. α) Ελέγχουµ µ προς τα πίσω απαλλοιφή αν κάποια από τις µταβλητές Χ i, µπορί να διαγραφί ή όχι, χρησιµοποιώντας λόγο ξόδου το F OUT. β)ελέγχουµ µ προς τα µπρός πιλογή αν κάποια από τις µταβλητές που ίναι κτός του µοντέλου µπορί να ισαχθί στο µοντέλο ή όχι, χρησιµοποιώντας λόγο ισόδου το F IN. Είναι απαραίτητο τα F IN και F OUT να διαφέρουν, έστω και λάχιστα, διότι διαφορτικά δηµιουργίται συχνά ατέρµων βρόχος Αν το τρέχον µοντέλο δν µταβληθί στα δύο πιµέρους βήµατα σταµατούµ, αλλιώς συνχίζουµ στο πόµνο βήµα. Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών

22 Για το παράδιγµα (.3 του βιβλίου) 43 Προς τα µπρός πιλογή Θωρώ F IN =. Βήµα. Y = β+ x x x 3 x 4 x 5 x 6 F Βήµα. Y = β+ β X+ x x 3 x 4 x 5 x 6 F Βήµα 3. Y = β+ β X+ β X 3+ x x 4 x 5 x 6 F Βήµα 4. Y = β+ β X+ β X 3+ β3 X 6+ x x 4 x 5 F Σταµατούµ (συν.) 44 Προς τα πίσω απαλοιφή Θωρώ F OUT =.9 Βήµα. Y = β+ β X+ β X + β3x 3+ β4 X 4+ β5 X 5+ β6 X 6+ x x x 3 x 4 x 5 x 6 F Βήµα. Y = β+ β X+ β X + β3 X 3+ β4 X 4+ β6 X 6+ x x x 3 x 4 x 6 F Βήµα 3. Y = β+ β X+ β X + β3 X 3+ β6 X 6+ x x x 3 x 6 F Βήµα 4. Y = β+ β X+ β X 3+ β3 X 6+ x x 4 x 5 F Σταµατούµ ν ίναι απαραίτητο να καταλήξουµ στο ίδιο µοντέλο Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών

23 Παράδιγµα.9 του βιβλίου 45 α/α y x x x 3 x 4 x 5 x Να γίνι βήµα-προς-βήµα παλινδρόµηση θωρώντας α) F IN =., F OUT =.9 α) F IN =3.84, F OUT =.7 Βήµα-προς-βήµα παλινδρόµηση 46 α) Βήµα Μταβλητή ισαγόµνη Μταβλητή διαγραφόµνη F (ισ.-ξόδ) Μοντέλο x x 6 x 4.37 x, x 6 3 x 4.64 x, x 4, x 6 4 x.4754 x, x, x 4, x 6 5 x x, x, x 4 6 x x, x, x 3, x 4 7 x x, x, x 3, x 4, x 6 β)θα σταµατήσουµ στο ο βήµα Και στις δύο πριπτώσις ξτάζοντας τους συντλστές των µοντέλων που προέκυψαν καταλήγουµ στο µοντέλο Y = X Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 3

24 Θέµατα () 47 Προκιµένου να βρούµ το καλύτρο µοντέλο για τα δδοµένα του θέµατος (του προηγουµένου κφαλαίου), κάναµ όλς τις δυνατές παλινδροµήσις και σχηµατίσαµ τον πόµνο πίνακα. p Μοντέλο SSE p SSE p /s c p ( ) (x ) (x ) (x 3 ) (x, x ) (x, x 3 ) (x, x ) (x, x, x 3 ) Συµπληρώστ τον πίνακα και προτίνατ το καλύτρο µοντέλο. Κάντ και κατάλληλο έλγχο για σύγκρισή του µ το πλήρς. ιατυπώστ µ δικά σας λόγια το συµπέρασµά σας. Θέµατα () 48 Έγιναν παρατηρήσις της µταβλητής y για την οποία υπάρχι υποψία ότι κφράζται γραµµικά από τις x, x, x 3. Για την ύρση του καλύτρου µοντέλου κάναµ όλς τις παλινδροµήσις και το R σ κάθ παλινδρόµηση δίνται δίπλα. Βρέστ το «καλύτρο» µοντέλο και για το µοντέλο αυτό κάντ τον πίνακα ANOVA. ίνται ότι SST=7. Μταβλητές στο µοντέλο R x.8458 x.7665 x x, x.987 x, x x, x x, x, x Σ ένα φαινόµνο ορίστηκαν 3 ανξάρτητς µταβλητές (x, x και x 3 ) και µία ξαρτηµένη η y. Έγιναν παρατηρήσις και στα δδοµένα που προέκυψαν έγιναν διάφορς παλινδροµήσις. Ορισµένα στοιχία από τις παλινδροµήσις αυτές, δίνονται παρακάτω: () για το µοντέλο µ µόνη τη µταβλητή x : SST=, SSR=453. () για το µοντέλο µ µόνη τη µταβλητή x : SSE=56. (3) για το µοντέλο µ µόνη τη µταβλητή x 3 : MSE= (4) για το µοντέλο µ τις µταβλητές x και x : R =.853. (5) για το µοντέλο µ τις µταβλητές x και x 3 : MSR= (6) για το µοντέλο µ τις µταβλητές x και x 3 : s =3.97. (7) για το µοντέλο µ τις µταβλητές x, x και x 3 : SSR=736 Ζητίται να βρθί µ τη µέθοδο του R το καλύτρο µοντέλο που προσαρµόζται στα δδοµένα αυτά. Να γραφί ο πλήρης πίνακας ανάλυσης διασποράς για το µοντέλο που βρήκατ. (Να διατυπωθούν αναλυτικά οι τύποι που θα χρησιµοποιηθούν). Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 4

25 Θέµατα (3) 49 Σ µία µλέτη µτρήθηκαν οι τιµές της µταβλητής yγια δοσµένς τιµές των µταβλητών x, x και x 3. Από θωρητικές µλέτς υπήρχ η υποψία ότι η yξαρτάται από τις µταβλητές x, x, x 3 και x 4 =x Για να βρούµ ένα καλό µοντέλο που προβλέπι την y από τις x i, κάναµ όλς τις παλινδροµήσις, τα αποτλέσµατα των οποίων δίνονται στον πόµνο πίνακα (το πρώτο διάνυσµα ίναι οι συντλστές µ το β πρώτο και το δύτρο τα αντίστοιχα τυπικά σφάλµατα) x SST=6.55, SSE=.8, (-4.64,.96), (7,.7) x SSR=963.5, (-9.73,.6), (,.54) x 3 SSE=637.33, (-49.3,.78), 3.9,.36) x 4 R =.434, (-3.4,.8), (8.56,.) x, x SSR=47.4, (-66.3,.74,.75), (4,.,.44) x, x 3 SSE=47., (-78.6,.84,.5), (7,.7,.3) x, x 4 R =.4647, (73, -.84,.3), (87,.86,.3) x, x 3 SSR=98.3, (-63,.9,.46), (4.8,.55,.3) x, x 4 SSE=69.53, (-43,.7,.6), (, 44,.7) x 3, x 4 SSR=54.4, (-5.,.5,.7), (5,.3,.) x,x,x 3 SSR=479.67, (-85,.69,.6,.9), (,.,.45,.4) x,x, x 4 s = , (-.96, -.,.66,.4), (7,.6,.46,.86) x,x 3, x 4 SSE=96., (4.6, -.45,.47,.7), (9,.77,.3,.3) x,x 3, x 4 SSR=493., (-63.5,.57,.9,.58), (9.64,.45,.4,.7) x,x,x 3, x 4 SSE=563.4, (-34.8, -.9,.53,.8,.3), (73,.4,.47,.5,.) α) Σχηµατίστ τον πίνακα ANOVAτου πλήρους µοντέλου και διατυπώστ τα συµπράσµατά σας. Πως θα συνχίζατ την ανάλυση των δδοµένων αν δν ξέρατ τα άλλα µοντέλα; β) Χρησιµοποιώντας και όποιο από τα άλλα µοντέλα σας χριάζται κάντ τον έλγχο που προτίνατ στο (α) γ) Βρέστ το καλύτρο µοντέλο µ το κριτήριο R x x x 3 y Θέµατα (4) 5 Σ µία µλέτη ρωτήθηκαν 473 υπάλληλοι µιας πολυθνικής ταιρίας για την ηλικία τους (x σ έτη), την κπαίδυσή τους (x σ έτη), την πίρα τους (x 3 σ έτη), το χρόνο ργασίας τους από την πρόσληψή τους (x 4 σ µήνς), τον ισαγωγικό τους µισθό τους (x 5 σ χιλιάδς ) και το σηµρινό τους µισθό τους (yσ χιλιάδς ). Για να ξτάσουµ ποια ή ποις από τις µταβλητές x i πηράζουν το σηµρινό µισθό του υπαλλήλου κάναµ µια σιρά παλινδροµήσις που θα αναφέρονται παρακάτω µ τον αύξοντα αριθµό του µοντέλου τους. Οι προβλέπουσς µταβλητές στα µοντέλα ήταν οι: Στο διπλανό πίνακα δίνονται κάποις τιµές που αφορούν τα διάφορα µοντέλα. Στο (3) η σιρά των δικτών ίναι αύξουσα. ()τις x και x 5. ()τις x και x 5. (3)τις x, x και x 5. (4) όλς () () (3) (4) SST=34479, SSE=79 SSE=744 SSR=764, παράµτροι µ τυπικά σφάλµατα s =3.85 ˆ β = (.776,.73,.376,.734 ) s ( ˆ β ) = (.34,.6,.84,.59) Απαντίστ στα πόµνα ρωτήµατα: α) Σχηµατίστ τον πίνακα ANOVA του µοντέλου () και διατυπώστ τα συµπράσµατά σας. β) Παρατηρήθηκ ότι υπάλληλοι ίχαν ίδια ηλικία και ίδιο αρχικό µισθό, νώ η διασπορά του τλικού µισθού τους ήταν 8.5. Άλλοι 6 µ ίδια ηλικία και ίδιο αρχικό µισθό ίχαν διασπορά του τλικού τους µισθού Τέλος, άλλοι 7 µ ίδια ηλικία και ίδιο αρχικό µισθό ίχαν διασπορά του τλικού τους µισθού 4.7. Μ αυτή την πληροφορία ξτάστ αν το µοντέλο () ίναι ικανοποιητικό ή όχι. γ) Ελέγξτ στο µοντέλο (3) αν ισχύι β =-. σ στάθµη σηµαντικότητας.5. δ) Μπορί το µοντέλο () να αντικαταστήσι το µοντέλο (4); (Σηµίωση. Στα (γ), (δ) να γραφί η µηδνική υπόθση και η ναλλακτική της) ) Να βρθί ο µρικός συντλστής προσδιορισµού της µταβλητής x όταν αυτή ισέρχται στο µοντέλο στο οποίο υπάρχουν ήδη οι µταβλητές x, x 5 και να διατυπωθί η σηµασία του. Εφαρµοσµ. Ανάλ. Παλινδρ.& ιασποράς- Επιλογή Μταβλητών 5

k k

k k ΚΕΦΛΙΟ ΜΕΤΣΧΗΜΤΙΣΜΟΙ ΜΕΤΛΗΤΩΝ Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάµηνο Μαθηµατικών Ποιοτικές Μταβλητές ως προβλέπουσς Y= β + β X + β X + + β X + k k Προϋπόθση : Προβλέπουσς µταβλητές ποσοτικές (µτρήσιµς) Τι συµβαίνι

Διαβάστε περισσότερα

ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. Μάθηµα Τέταρτο-Πέµπτο-Έκτο Πολλαπλό Γραµµικό Υπόδειγµα

ΤΜΗΜΑ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΟΥ ΣΧΕ ΙΑΣΜΟΥ & ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. Μάθηµα Τέταρτο-Πέµπτο-Έκτο Πολλαπλό Γραµµικό Υπόδειγµα Α.Τ.Ε.Ι ΠΑΤΡΩ & ΠΛΡΟΦΟΡΙΑΚΩ ΣΥΣΤΜΑΤΩ Μάθηµα Τέταρτο-Πέµπτο-Έκτο Πολλαπλό Γραµµικό Υπόδιγµα Στο παρόν µάθηµα δίνται µ κάποια απλά παραδίγµατα-ασκήσις θέµατα πάνω στην κτίµηση νός πολλαπλού γραµµικού υποδίγµατος.

Διαβάστε περισσότερα

x y max(x))

x y max(x)) ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0 Απλή Γραµµική Παλινδρόµηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάµηνο Μαθηµατικών Ένα Πρόβληµα εδοµένα.6 3. 3.8 4. 4.4 5.8 6.0 6.7 7. 7.8 y 5.6 7.9 8.0 8. 8. 9. 9.5 9.4 9.6 9.9 Έχει σχέση το yµε το ; Ειδικότερα

Διαβάστε περισσότερα

και ( n) 1 R. Αν ε > 0, επιλέγουµε για κάθε k 1 ένα καλύπτουµε τότε την ευθεία Α µε την ακολουθία των ορθογωνίων .

και ( n) 1 R. Αν ε > 0, επιλέγουµε για κάθε k 1 ένα καλύπτουµε τότε την ευθεία Α µε την ακολουθία των ορθογωνίων . 80 Σύνολα µέτρου µηδέν στον και ο χαρακτηρισµός του Lebesgue των iema ολοκληρωσίµων συναρτήσων 7. Ορισµός. Έστω για κάθ 0 Α, λέµ ότι το Α έχι διάστατο µέτρο µηδέν αν, > υπάρχι ακολουθία ανοικτών διάστατων

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ. Εισαγωγικό παράδειγµα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 4 ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ. Εισαγωγικό παράδειγµα ΚΕΦΑΛΑΙΟ ΑΝΑΛΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑΣ Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάµηνο Μαθηµατικών Εισαγωγικό παράδειγµα Τρεις µέθοδοι διδασκαλίας εφαρµόστηκαν σε άτοµα (ανά 8 η κάθε µία) και µετά εξετάστηκαν σε κοινά θέµατα. Η βαθµολογία

Διαβάστε περισσότερα

Περίληψη Προηγούμενου Μαθήματος Κανάλια επικοινωνίας με θόρυβο και η χωρητικότητά τους

Περίληψη Προηγούμενου Μαθήματος Κανάλια επικοινωνίας με θόρυβο και η χωρητικότητά τους ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Γ Κοντογιάννης Πέμπτη Μαΐου 7 Φυλλάδιο #3 Πρίληψη Προηγούμνου Μαθήματος Κανάλια πικοινωνίας μ θόρυβο και η χωρητικότητά τους Πώς πριγράφουμ ένα κανάλι πικοινωνίας; Τι θα πι «θόρυβος»;

Διαβάστε περισσότερα

4.1 Η ΕΝΝΟΙΑ ΤΗΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ

4.1 Η ΕΝΝΟΙΑ ΤΗΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ Η ΕΝΝΟΙΑ ΤΗΣ ΣΥΝΑΡΤΗΣΗΣ ΟΡΙΣΜΟΣ Έστω A ένα υποσύνολο του Ονομάζουμ πραγματική συνάρτηση μ πδίο ορισμού το A, μια διαδικασία f, μ την οποία, κάθ στοιχίο A αντιστοιχίζται σ ένα μόνο πραγματικό αριθμό Το

Διαβάστε περισσότερα

Η θεωρία στην ευθεία σε ερωτήσεις - απαντήσεις

Η θεωρία στην ευθεία σε ερωτήσεις - απαντήσεις Η θρία στην υθία σ ρτήσις - απαντήσις Τι ονομάζουμ ξίσση γραμμής Μια ξίσση μ δύο αγνώστους λέγται ξίσση μιας γραμμής C, όταν οι συντταγμένς τν σημίν της C, και μόνο αυτές, την παληθύουν Ποιό ίναι το βασικό

Διαβάστε περισσότερα

ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Α ΒΑΘΜΟΥ

ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Α ΒΑΘΜΟΥ Πριοδικό ΕΥΚΛΕΙΔΗΣ Β Ε.Μ.Ε. ΓΡΑΜΜΙΚΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ Α ΒΑΘΜΟΥ A. ΓΡΑΜΜΙΚΗ ΕΞΙΣΩΣΗ ΜΕ ΔΥΟ ΑΓΝΩΣΤΟΥΣ Γραμμική ξίσωση μ δύο αγνώστους ονομάζται κάθ ξίσωση της μορφής: α + βψ = γ (), μ α,β,γ π.χ. ψ =, =, ψ =, κλπ.

Διαβάστε περισσότερα

Συµπάγεια και οµοιόµορφη συνέχεια

Συµπάγεια και οµοιόµορφη συνέχεια 35 Συµπάγια και οµοιόµορφη συνέχια Μια πολύ σηµαντική έννοια στην Ανάλυση ίναι αυτή της συµπάγιας. Όπως θα δούµ τα συµπαγή υποσύνολα του Ευκλίδιου χώρου R συµπριφέρονται λίγο πολύ ως ππρασµένα σύνολα.

Διαβάστε περισσότερα

Γωνία που σχηματίζει η ε με τον άξονα. Έστω Oxy ένα σύστημα συντεταγμένων στο επίπεδο και ε μια ευθεία που τέμνει τον άξονα

Γωνία που σχηματίζει η ε με τον άξονα. Έστω Oxy ένα σύστημα συντεταγμένων στο επίπεδο και ε μια ευθεία που τέμνει τον άξονα ΕΥΘΕΙΑ Γωνία που σχηματίζι η μ τον άξονα. Έστω O ένα σύστημα συντταγμένων στο πίπδο και μια υθία που τέμνι τον άξονα στο σημίο Α. Α ω Α ω Τη γωνία ω που διαγράφι ο άξονας όταν στραφί γύρω από το Α κατά

Διαβάστε περισσότερα

6.3 Η ΣΥΝΑΡΤΗΣΗ f(x) = αx + β

6.3 Η ΣΥΝΑΡΤΗΣΗ f(x) = αx + β 1 6.3 Η ΣΥΝΡΤΗΣΗ f() = α + β ΘΕΩΡΙ 1. Η πρίφηµη γωνία ω Έστω υθία που τέµνι τον άξονα σ σηµίο. Στρέφουµ την ηµιυθία κατά θτική φορά µέχρι να πέσι πάνω στην. Η γωνία ω που διαγράφται λέγται γωνία που σχηµατίζι

Διαβάστε περισσότερα

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ (ΝΠΣ) & ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ (ΠΠΣ) (6o Εξάμηνο Μαθηματικών) Ιανουάριος 2008

ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ (ΝΠΣ) & ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ (ΠΠΣ) (6o Εξάμηνο Μαθηματικών) Ιανουάριος 2008 ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΠΑΛΙΝΔΡΟΜΗΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΣΠΟΡΑΣ (ΝΠΣ) & ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ (ΠΠΣ) (6o Εξάμηνο Μαθηματικών) Ιανουάριος 008 Επώνυμο... Όνομα... A.E.M.... Εξάμηνο... Θέμα Θέμα Θέμα 3 Θέμα 4 Βαθμός ΝΠΣ

Διαβάστε περισσότερα

# Κάθε σημείο που οι συντεταγμένες του. Μεθοδολογία στην ευθεία γραμμή ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΓΡΑΜΜΗ

# Κάθε σημείο που οι συντεταγμένες του. Μεθοδολογία στην ευθεία γραμμή ΜΕΘΟΔΟΛΟΓΙΑ ΓΡΑΜΜΗ Μθοδολογία στην υθία γραμμή Κοινά σημία δύο γραμμών. Για να βρούμ τις συντταγμένς του σημίου δύο γραμμών, λύνουμ το σύστημα των ξισώσών τους. ΓΡΑΜΜΗ Μια ξίσωση της μορφής φ(χ,ψ)= λέγται ξίσωση μιας πίπδης

Διαβάστε περισσότερα

2 1 1+ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ο.Π. ΤΡΑΠΕΖΑ ΘΕΜΑΤΩΝ ΚΕΦΑΛΑΙΟ:2 ο - ΠΑΡΑΓΡΑΦΟΣ: 2.1 2.2. Γιάννης Ζαµπέλης Μαθηµατικός

2 1 1+ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ο.Π. ΤΡΑΠΕΖΑ ΘΕΜΑΤΩΝ ΚΕΦΑΛΑΙΟ:2 ο - ΠΑΡΑΓΡΑΦΟΣ: 2.1 2.2. Γιάννης Ζαµπέλης Μαθηµατικός ΚΕΦΑΛΑΙΟ: ο - ΠΑΡΑΓΡΑΦΟΣ:.. ΤΡΑΠΕΖΑ ΘΕΜΑΤΩΝ 4 5 Γιάννης Ζαµπέλης Μαθηµατικός 8575 Β (Αναρτήθηκ 8 4 ) ίνονται τα σηµία Α(,) και Β(5,6). α) Να βρίτ την ξίσωση της υθίας που διέρχται από τα σηµία Α και B.

Διαβάστε περισσότερα

ΥΠΟ ΕΙΓΜΑΤΑ TRANSFER

ΥΠΟ ΕΙΓΜΑΤΑ TRANSFER ΥΠΟ ΕΙΓΜΑΤΑ TRANSFER Tα υποδίγµατα Transfer αποτλούν µία καλύτρη προσέγγιση στην κτίµηση µονοµταβλητών υποδιγµάτων, στο κφάλαιο αυτό παρουσιάζονται πρισσότρο αναλυτικά. REGRESSION ANALYSIS OF TIME SERIES

Διαβάστε περισσότερα

SuperMac 20 Plus 48 Μεγάλη Ikegini CT-20D 55 Μεγάλη E-Mashines E20 54 Μεγάλη Sony GDM

SuperMac 20 Plus 48 Μεγάλη Ikegini CT-20D 55 Μεγάλη E-Mashines E20 54 Μεγάλη Sony GDM ΚΕΦΑΛΑΙΟ Πολλαπλή Γραµµική Παλινδρόµηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάµηνο Μαθηµατικών Πρόβληµα Για αγορά οθόνης για υπολογιστή ψάξαµε στην αγορά και πήραµε τα στοιχεία του πίνακα Ερωτήµατα Έχει σχέση η τιµή

Διαβάστε περισσότερα

3.3 Το συναρτησοειδές του Minkowski και μετρικοποιησιμότητα σε τοπικά κυρτούς χώρους. x y E (υποπροσθετικότητα ) ) και p( x) p( x)

3.3 Το συναρτησοειδές του Minkowski και μετρικοποιησιμότητα σε τοπικά κυρτούς χώρους. x y E (υποπροσθετικότητα ) ) και p( x) p( x) 4 3.3 Το συναρτησοιδές του Mikowski και μτρικοποιησιμότητα σ τοπικά κυρτούς χώρους. Υπνθυμίζουμ ότι αν E διανυσματικός χώρος, μια συνάρτηση : E R λέγται υπογραμμικό συναρτησοιδές αν (ι) ( λ) λ ( ) =, λ

Διαβάστε περισσότερα

όπου n είναι ο συνολικός αριθμός γραμμομορίων του συστήματος (που συμπεριλαμβάνει και τα τυχόν αδρανή συστατικά), Ή ακόμα και τη σύσταση κατά βάρος

όπου n είναι ο συνολικός αριθμός γραμμομορίων του συστήματος (που συμπεριλαμβάνει και τα τυχόν αδρανή συστατικά), Ή ακόμα και τη σύσταση κατά βάρος Κφάλαιο Στοιχιομτρία αντιδράσων. Σύσταση μιγμάτων αντιδρώντων Ας υποθέσουμ πως μια χημική αντίδραση συμβαίνι μέσα σ μια φάση. Η κατάσταση της κάθ φάσης καθορίζται από την πίση, τη θρμοκρασία Τ, και τη

Διαβάστε περισσότερα

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ Η/Υ ΚΑΜΠΤΙΚΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗΣ ΔΟΚΟΥ ΜΕ ΣΥΓΚΟΛΛΗΣΗ ΟΠΛΙΣΜΟΥ Η ΙΝΟΠΛΙΣΜΕΝΑ ΠΟΛΥΜΕΡΗ.

ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ Η/Υ ΚΑΜΠΤΙΚΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗΣ ΔΟΚΟΥ ΜΕ ΣΥΓΚΟΛΛΗΣΗ ΟΠΛΙΣΜΟΥ Η ΙΝΟΠΛΙΣΜΕΝΑ ΠΟΛΥΜΕΡΗ. 10 ο Φοιτητικό Συνέδριο «Επισκυές Κατασκυών-04», Μάρτιος 004 Εργασία Νο ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ Η/Υ ΚΑΜΠΤΙΚΗΣ ΕΝΙΣΧΥΣΗΣ ΔΟΚΟΥ ΜΕ ΣΥΓΚΟΛΛΗΣΗ ΟΠΛΙΣΜΟΥ Η ΙΝΟΠΛΙΣΜΕΝΑ ΠΟΛΥΜΕΡΗ. ΣΤΡΙΛΙΓΚΑΣ ΙΩΑΝΝΗΣ ΦΑΛΗΡΕΑ ΑΓΓΕΛΙΚΗ Πρίληψη

Διαβάστε περισσότερα

ΣΕΤ ΑΣΚΗΣΕΩΝ

ΣΕΤ ΑΣΚΗΣΕΩΝ ΣΕΤ ΑΣΚΗΣΕΩΝ 4.4.07. α) Ποια ίναι η σχέση μταξύ των οικονομιών κλίμακας και αποδόσων κλίμακας; β) Πως μτράμ την έκταση των οικονομιών κλίμακας; ΛΥΣΗ α) Οι οικονομίς κλίμακας και οι αποδόσις κλίμακας ίναι

Διαβάστε περισσότερα

Αριθµητική Ανάλυση & Προγραµµατισµός Ε ιστηµονικών Εφαρµογών

Αριθµητική Ανάλυση & Προγραµµατισµός Ε ιστηµονικών Εφαρµογών Τ.Ε.Ι. Θσσαλονίκης Τµήµα Πληροφορικής Αριθµητική Ανάλυση & Προγραµµατισµός Ε ιστηµονικών Εφαρµογών Θωρία Παραδίγµατα και Άλυτς Ασκήσις Γουλιάνας Κώστας Ε ίκουρος Καθηγητής eml : gul@t.tethe.gr Ιστοσλίδα

Διαβάστε περισσότερα

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις ΕΠΛ2: Θωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα Άσκηση Σιρά Προβλημάτων 2 Λύσις Να μτατρέψτ τα πιο κάτω DFA στις κανονικές κφράσις που τα πριγράφουν χρησιμοποιώντας τη διαδικασία που παρουσιάζται στις διαφάνις

Διαβάστε περισσότερα

ΘΕΩΡΙΑ ΠΑΙΓΝΙΩΝ. Ενότητα 10: Παιχνίδια με ελλιπή πληροφόρηση. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής

ΘΕΩΡΙΑ ΠΑΙΓΝΙΩΝ. Ενότητα 10: Παιχνίδια με ελλιπή πληροφόρηση. Ρεφανίδης Ιωάννης Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής Ενότητα 0: Παιχνίδια μ λλιπή πληροφόρηση Ρφανίδης Ιωάννης Άδις Χρήσης Το παρόν κπαιδυτικό υλικό υπόκιται σ άδις χρήσης Creative Commons. ια κπαιδυτικό υλικό, όπως ικόνς, που υπόκιται σ άλλου τύπου άδιας

Διαβάστε περισσότερα

Λύσεις σετ ασκήσεων #6

Λύσεις σετ ασκήσεων #6 ΘΕΩΡΙΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΑΣ Γ. Κοντογιάννης Πέμπτη 8 Μαΐου 07 Φυλλάδιο #4 Λύσις στ ασκήσων #6. Θόρυβος od. Έστω ότι ένα κανάλι έχι αλφάβητο ισόδου και αλφάβητο ξόδου το {0}. Όπως στο προηγούμνο στ η έξοδος του

Διαβάστε περισσότερα

Ανοικτά και κλειστά σύνολα

Ανοικτά και κλειστά σύνολα 5 Ανοικτά και κλιστά σύνολα Στην παράγραφο αυτή αναπτύσσται ο µηχανισµός που θα µας πιτρέψι να µλτήσουµ τις αναλυτικές ιδιότητς των συναρτήσων πολλών µταβλητών. Θα χριαστούµ τις έννοις της ανοικτής σφαίρας

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Ένα Πρόβλημα. Ένα χρήσιμο γράφημα. Η επιδιωκόμενη ιδιότητα. Η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων. Οι υπολογισμοί ...

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Ένα Πρόβλημα. Ένα χρήσιμο γράφημα. Η επιδιωκόμενη ιδιότητα. Η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων. Οι υπολογισμοί ... ΚΕΦΑΛΑΙΟ Ένα Πρόβλημα Δεδομένα........7 7. 7. y. 7......... Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση Μωυσιάδης Χρόνης o Εξάμηνο Μαθηματικών Έχει σχέση το y με το ; Ειδικότερα όταν αυξάνει το μπορούμε να πούμε ότι αυξάνει

Διαβάστε περισσότερα

Μάθηµα 18 ο, 19 Νοεµβρίου 2008 (9:00-10:00).

Μάθηµα 18 ο, 19 Νοεµβρίου 2008 (9:00-10:00). Μάθηµα 8 ο, 9 Νοµβρίου 008 (9:00-0:00) Άσκηση 4 Θωρούµ κβαντικό σύστηµα ύο πιπέων, ηλαή έχουµ ύο ιιοκαταστάσις της νέργιας, Ĥ Ε και Ĥ Ε, τις οποίς ν γνωρίζουµ Ενώ για τον τλστή Α, γνωρίζουµ τις ιιοκαταστάσις

Διαβάστε περισσότερα

ΕΞΙΣΩΣΗ ΣΦΑΙΡΑΣ. είναι όλοι ίσοι και επιπλέον δεν υπάρχουν οι όροι xy, yz, zx. Γενικά µια εξίσωση της µορφής: 0 + Β + Α.

ΕΞΙΣΩΣΗ ΣΦΑΙΡΑΣ. είναι όλοι ίσοι και επιπλέον δεν υπάρχουν οι όροι xy, yz, zx. Γενικά µια εξίσωση της µορφής: 0 + Β + Α. Suies & Publishing ΣΟΛΩΜΟΥ 9 ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΤΗΛ.:.38..57 www.arnοs.gr 3 Ο γωµτρικός τόπος των σηµίων που έχουν σταθρή απόσταση από το σηµίο,, του 3 ονοµάζται σφαίρα. Η σφαίρα µ κέντρο το,, και ακτίνα έχι

Διαβάστε περισσότερα

( ) y ) άγνωστη συνάρτηση, f (, )

( ) y ) άγνωστη συνάρτηση, f (, ) 6. Ι ΙΑΣΑΑ ΠΡΟΒΛΗΜΑΑ ΣΥΝΟΡΙΑΚΝ ΙΜΝ 6. Πρόβληµατα πδίου σ διαστάσις Η νότητα αυτή αναφέρται σ προβλήµατα πδίου, όπου άγνωστη συνάρτηση ίναι µία βαθµωτή συνάρτηση. α προβλήµατα αυτά έχουν σηµαντικές φαρµογές

Διαβάστε περισσότερα

III. ΙΑΧΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑ ΣΕ Ι ΙΑΣΤΑΤΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ

III. ΙΑΧΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑ ΣΕ Ι ΙΑΣΤΑΤΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ III. ΙΑΧΥΣΗ ΙΑΣΠΟΡΑ ΣΕ Ι ΙΑΣΤΑΤΑ ΣΥΣΤΗΜΑΤΑ 1. Συντλστής ιάχυσης Νόµος 4/3 Ως διδιάστατα υδάτινα σώµατα θωρούνται συνήθως τα παράκτια ύδατα, οι πριοχές κβολών ποταµών, οι ταµιυτήρς / λίµνς, µ την προϋπόθση

Διαβάστε περισσότερα

Σειρά Προβλημάτων 1 Λύσεις

Σειρά Προβλημάτων 1 Λύσεις Άσκηση Σιρά Προβλημάτων Λύσις Να δώστ κανονικές κφράσις που να πριγράφουν τις πιο κάτω γλώσσς. (α) { m n m, n, m+n πριττός ακέραιος} (β) {w {,} * τα πρώτα δύο σύμβολα της w, αν υπάρχουν, δν ίναι τα ίδια

Διαβάστε περισσότερα

2 Η ΕΥΘΕΙΑ ΣΤΟ ΕΠΙΠΕΔΟ. Εισαγωγή

2 Η ΕΥΘΕΙΑ ΣΤΟ ΕΠΙΠΕΔΟ. Εισαγωγή Η ΕΥΘΕΙΑ ΣΤΟ ΕΠΙΠΕΔΟ Εισαγωγή Η ιδέα της χρησιμοποίησης νός συστήματος συντταγμένων για τον προσδιορισμό της θέσης νός σημίου πάνω σ μια πιφάνια προέρχται από την Γωγραφία και ήταν γνωστή στους αρχαίους

Διαβάστε περισσότερα

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις ΕΠΛ211: Θωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα Άσκηση 1 Σιρά Προβλημάτων 2 Λύσις Να δώστ κανονικές κφράσις που να πριγράφουν τις πιο κάτω γλώσσς. (α) { w {,} * η w δν πριέχι δύο συνχόμνα όμοια γράμματα }

Διαβάστε περισσότερα

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις ΕΠΛ2: Θωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα Σιρά Προβλημάτων 2 Λύσις Άσκηση Να μτατρέψτ τα πιο κάτω DFA στις κανονικές κφράσις που τα πριγράφουν χρησιμοποιώντας τη διαδικασία που πριγράφται στις διαφάνις

Διαβάστε περισσότερα

Αριθμητική Ανάλυση & Προγραμματισμός Επιστημονικών Εφαρμογών Γουλιάνας Κώστας 2008 Σελίδα 1

Αριθμητική Ανάλυση & Προγραμματισμός Επιστημονικών Εφαρμογών Γουλιάνας Κώστας 2008 Σελίδα 1 Τ.Ε.Ι. Θσσαλονίκης Τµήµα Πληροφορικής Αριθµητική Ανάλυση & Προγραµµατισµός Εϖιστηµονικών Εφαρµογών Θωρία Παραδίγµατα και Άλυτς Ασκήσις Γουλιάνας Κώστας Εϖίκουρος Καθηγητής eml : gul@t.tethe.gr Ιστοσλίδα

Διαβάστε περισσότερα

Αντλία νερού: Ο ρόλος της αντλίαςμελέτη συμπεράσματα σχόλια.

Αντλία νερού: Ο ρόλος της αντλίαςμελέτη συμπεράσματα σχόλια. Αντλία νρού: Ο ρόλος της μλέτη συμπράσματα σχόλια.. Ο ρόλος της. Η αντλία χρησιμοποιίται ώστ να μταφέρι μια ποσότητα νρού κί που δν μπορί να μταφρθί μόνο μ τις πιέσις που δημιουργούνται από το υπόλοιπο

Διαβάστε περισσότερα

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις ΕΠΛ2: Θωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα Άσκηση [5 μονάδς] Σιρά Προβλημάτων 2 Λύσις Να δώστ κανονικές κφράσις που να πριγράφουν τις πιο κάτω γλώσσς πί του αλφάβητου Α = {, }. (α) Όλς οι λέξις πί του αλφάβητου

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Ένα Πρόβλημα. Η επιδιωκόμενη ιδιότητα. Ένα χρήσιμο γράφημα. Οι υπολογισμοί. Η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων ...

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0. Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Ένα Πρόβλημα. Η επιδιωκόμενη ιδιότητα. Ένα χρήσιμο γράφημα. Οι υπολογισμοί. Η μέθοδος ελαχίστων τετραγώνων ... ΚΕΦΑΛΑΙΟ 0 Ένα Πρόβλημα Δεδομένα.6 3. 3.8 4. 4.4 5.8 6.0 6.7 7. 7.8 5.6 7.9 8.0 8. 8. 9. 9.5 9.4 9.6 9.9 Απλή Γραμμική Παλινδρόμηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάμηνο Μαθηματικών Έχει σχέση το με το ; Ειδικότερα

Διαβάστε περισσότερα

(4) γενικής λύσης το x με το -x. και θα έχουμε : y ομ (x)=c 1 (-x) -1 +c 2 (-x) 3

(4) γενικής λύσης το x με το -x. και θα έχουμε : y ομ (x)=c 1 (-x) -1 +c 2 (-x) 3 0 ΕΞΙΣΩΣΕΙΣ ΤΟΥ EULER Ορισμός : Οι γραμμικές διαφορικές ξισώσις, των οποίων οι συντλστές ίναι δυνάμις του βαθμού ίσου μ την τάξη της αντίστοιχης παραγώγου, ονομάζονται ξισώσις του Eule Πχ η ομογνής ξίσωση

Διαβάστε περισσότερα

Διάθλαση μέσω οπτικού πρίσματος - Υπολογισμός δείκτη διάθλασης.

Διάθλαση μέσω οπτικού πρίσματος - Υπολογισμός δείκτη διάθλασης. Ο Διάθλαση μέσω οπτικού πρίσματος - Υπολογισμός δίκτη διάθλασης. 1 Σκοπός Ο δίκτης διάθλασης νός διαφανούς οπτικού μέσου ίναι ένα ιδιαίτρο σημαντικό φυσικό μέγθος στην οπτική. Ο δίκτης διάθλασης όχι μόνο

Διαβάστε περισσότερα

3.3 Το συναρτησοειδές του Minkowski και μετρικοποιησιμότητα σε τοπικά κυρτούς χώρους. x y E (υποπροσθετικότητα ) ) και p( x) p( x)

3.3 Το συναρτησοειδές του Minkowski και μετρικοποιησιμότητα σε τοπικά κυρτούς χώρους. x y E (υποπροσθετικότητα ) ) και p( x) p( x) 4 3.3 Το συναρτησοιδές του Mikowski και μτρικοποιησιμότητα σ τοπικά κυρτούς χώρους. Υπνθυμίζουμ ότι αν E διανυσματικός χώρος, μια συνάρτηση : E R λέγται υπογραμμικό συναρτησοιδές αν (ι) ( λ) λ ( ) =, λ

Διαβάστε περισσότερα

ΕΞΙΣΩΣΗ ΕΥΘΕΙΑΣ ( 2.1)

ΕΞΙΣΩΣΗ ΕΥΘΕΙΑΣ ( 2.1) ΚΕΦ 2 ο : H υθία στο πίπδο ΕΞΙΣΩΣΗ ΕΥΘΕΙΑΣ ( 2.1) Εξίσση γραµµής C του πιπέδου: Είναι µια ξίσση µ δύο αγνώστους x, που έχι τις ιδιότητς i) Oι συντταγµένς κάθ σηµίου της γραµµής C παληθύουν την ξίσση και

Διαβάστε περισσότερα

Μπορείτε να δείξετε ότι αυξανομένης της θερμοκρασίας το κλάσμα των μορίων του συστήματος που βρίσκεται στην βασική ενεργειακή κατάσταση θα μειώνεται;

Μπορείτε να δείξετε ότι αυξανομένης της θερμοκρασίας το κλάσμα των μορίων του συστήματος που βρίσκεται στην βασική ενεργειακή κατάσταση θα μειώνεται; Έστω μακροσκοπικό σύστημα αποτούμνο από μόρια τα οποία μπορούν να βρθούν σ ένα σύνοο μη κφυισμένων καταστάσων μ νέργια, όπου,, 2, 3, 4,. Σ προηγούμνο παράδιγμα δίξαμ ότι η κυρίαρχη διαμόρφωση νός τέτοιου

Διαβάστε περισσότερα

4.1 ΕΥΘΕΙΕΣ ΚΑΙ ΕΠΙΠΕ Α ΣΤΟ ΧΩΡΟ

4.1 ΕΥΘΕΙΕΣ ΚΑΙ ΕΠΙΠΕ Α ΣΤΟ ΧΩΡΟ 1 4.1 ΥΙΣ ΚΙ Ι ΣΤΟ ΧΩΡΟ ΩΡΙ 1. Το πίπδο: ίναι έννοια πρωταρχική για τα µαθηµατικά δηλαδή έννοια που δν πιδέχται ορισµό. H ικόνα του πιπέδου ίναι γνωστή από την µπιρία µας. Την έχουµ ταυτίσι µ τη µορφή

Διαβάστε περισσότερα

Νόμος του Gauss 1. Ηλεκτρική Ροή ( πλήθος δυναμικών γραμμών). είναι διάνυσμα μέτρου Α και κατεύθυνσης κάθετης στην επιφάνεια. Στην γενική περίπτωση:

Νόμος του Gauss 1. Ηλεκτρική Ροή ( πλήθος δυναμικών γραμμών). είναι διάνυσμα μέτρου Α και κατεύθυνσης κάθετης στην επιφάνεια. Στην γενική περίπτωση: Νόμος του Gauss 1. Ηλκτρική Ροή ( πλήθος δυναμικών γραμμών). ( a) cosφ ( b) ίναι διάνυσμα μέτρου Α και κατύθυνσης κάθτης στην πιφάνια. Στην γνική πρίπτωση: d d d ( ) (πιφανιακό ολοκλήρωμα) Νόμος του Gauss

Διαβάστε περισσότερα

Γλώσσες Προγραμματισμού Μεταγλωττιστές. Λεκτική Ανάλυση II

Γλώσσες Προγραμματισμού Μεταγλωττιστές. Λεκτική Ανάλυση II Γλώσσς Προγραμματισμού Μταγλωττιστές Λκτική Ανάλυση II Πανπιστήμιο Μακδονίας Τμήμα Εφαρμοσμένης Πληροφορικής Ηλίας Σακλλαρίου Δομή Ππρασμένα Αυτόματα Νττρμινιστικά Ππρασμένα Αυτόματα Μη-Νττρμινιστικά Ππρασμένα

Διαβάστε περισσότερα

) = a ο αριθµός των µηχανών n ο αριθµός των δειγµάτων που παίρνω από κάθε µηχανή

) = a ο αριθµός των µηχανών n ο αριθµός των δειγµάτων που παίρνω από κάθε µηχανή Ανάλυση Συνδιακύµανσης Alsis of Covrice Η ανάλυση συνδιακύµανσης είναι µία άλλη τεχνική για να βελτιώσουµε την ακρίβεια της προσέγγισης του µοντέλου µας στο πείραµα. Ας υποθέσουµε ότι σ ένα πείραµα εκτός

Διαβάστε περισσότερα

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ΘΕΜΑ 2 ο. Α. 1. Θεωρία σχολικό βιβλίο σελ Θεωρία σχολικό βιβλίο σελ. 61

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ΘΕΜΑ 2 ο. Α. 1. Θεωρία σχολικό βιβλίο σελ Θεωρία σχολικό βιβλίο σελ. 61 ΛΥΣΕΙΣ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΩΝ ΚΑΤΕΥΘΥΝΣΗΣ Β ΛΥΚΕΙΟΥ 5 / / 0 ΘΕΜΑ ο Α Θωρία σχολικό βιβλίο σλ 7 Θωρία σχολικό βιβλίο σλ 6 Β Λ, Σ, Λ, 4 Λ, 5 Λ, 6 Λ, 7 Λ, 8 Σ, 9 Λ, 0 Σ Γ Β,, Α, 4 Α, 5 Α ΘΕΜΑ ο A λ, µ Β µ, λ 6 α xa

Διαβάστε περισσότερα

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Α ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Α ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ ΜΘΗΜΤΙΚ ΥΜΝΣΙΥ ΕΠΝΛΗΠΤΙΚ ΦΥΛΛΙ ΕΠΙΜΕΛΕΙ ΣΙΛΗΣ ΥΕΡΙΝΣ ΕΠΙΜΕΛΕΙ: ΥΕΡΙΝΣ ΣΙΛΗΣ ΘΕΩΡΙ ΜΕΡΣ ο : ΛΕΡ ΚΕΦΛΙ ο ΦΥΣΙΚΙ ΡΙΘΜΙ. Ποιοι αριθμοί ονομάζονται φυσικοί, ποια ιδιότητα έχουν και πως χωρίζονται; πάντηση ι

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 4: Πυροηλεκτρισμός, Πιεζο- ηλεκτρισμός, Λιαροκάπης Ευθύμιος. Διηλεκτρικές, Οπτικές, Μαγνητικές Ιδιότητες Υλικών

Κεφάλαιο 4: Πυροηλεκτρισμός, Πιεζο- ηλεκτρισμός, Λιαροκάπης Ευθύμιος. Διηλεκτρικές, Οπτικές, Μαγνητικές Ιδιότητες Υλικών Σχολή Εφαρμοσμένων Μαθηματικών και Φυσικών Επιστημών Εθνικό Μτσόβιο Πολυτχνίο Διηλκτρικές, Οπτικές, Μαγνητικές Ιδιότητς Υλικών Κφάλαιο 4: Πυροηλκτρισμός, Πιζο- ηλκτρισμός, Σιδηροηλκτρισμός Λιαροκάπης Ευθύμιος

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΥΠΡΟΥ ΤΜΗΜΑ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΕΠΛ 211: Θωρία Υπολογισμού Ενδιάμση Εξέταση Ημρομηνία : Πέμπτη, 14 Μαρτίου 2019 Διάρκια : 09.00 10.30 Διδάσκουσα : Άννα Φιλίππου ΠΡΟΧΕΙΡΕΣ ΛΥΣΕΙΣ Πρόβλημα 1 [35 μονάδς]

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΑΤΑΚΤΑ ΥΛΙΚΑ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΑΤΑΚΤΑ ΥΛΙΚΑ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΑΤΑΚΤΑ ΥΛΙΚΑ. Μορφές αταξίας Μπορούµ να διακρίνουµ κατ' αρχή δύο µγάλς κατηγορίς άτακτων συστηµάτων στη φυσική της συµπυκνωµένης ύλης: συστήµατα µ αταξία θέσης και συστήµατα µ χηµική αταξία

Διαβάστε περισσότερα

Συμπλήρωμα 2 εδαφίου 3.3: Το γενικό μεταβολικό πρόβλημα για συναρτησιακό ολοκληρωτικού τύπου με ολοκληρωτέα συνάρτηση F κατά 2

Συμπλήρωμα 2 εδαφίου 3.3: Το γενικό μεταβολικό πρόβλημα για συναρτησιακό ολοκληρωτικού τύπου με ολοκληρωτέα συνάρτηση F κατά 2 ΚΕΦ. 3 Η Αρχή των Ήρωνος-Fermat 3.3-8 Συμπλήρωμα 2 δαφίου 3.3: Το νικό μταβολικό πρόβλημα ια συναρτησιακό ολοκληρωτικού τύπου μ ολοκληρωτέα συνάρτηση F κατά 2 τμήματα C, ορισμένο πί καμπυλών που τέμνουν

Διαβάστε περισσότερα

2018 Φάση 1 ιαγωνίσµατα Προετοιµασίας ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ. Β' Γενικού Λυκείου. Θετικών Σπουδών. Παρασκευή 5 Ιανουαρίου 2018 ιάρκεια Εξέτασης: 2 ώρες ΘΕΜΑΤΑ

2018 Φάση 1 ιαγωνίσµατα Προετοιµασίας ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ. Β' Γενικού Λυκείου. Θετικών Σπουδών. Παρασκευή 5 Ιανουαρίου 2018 ιάρκεια Εξέτασης: 2 ώρες ΘΕΜΑΤΑ ΘΕΜΑ Α 018 Φάση 1 ιαγωνίσµατα Προτοιµασίας ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Β' νικού Λυκίου Θτικών Σπουδών Παρασκυή 5 Ιανουαρίου 018 ιάρκια Εξέτασης: ώρς Α1. Δίνονται τα διανύσματα α, β, γ ΘΕΜΑΤΑ. Να δίξτ ότι ισχύι α β + γ

Διαβάστε περισσότερα

ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ Υ ΡΑΥΛΙΚΗ

ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ Υ ΡΑΥΛΙΚΗ ΠΕΡΙΒΑΛΛΟΝΤΙΚΗ Υ ΡΑΥΛΙΚΗ Ι. ΕΙΣΑΓΩΓΗ. Αντικίµνο Eίναι η µλέτη ροών και φαινοµένων µταφοράς στο υδάτινο πριβάλλον. Υποσύνολο της Πριβαλλοντικής Ρυστοµηχανικής (Environmental Fluid Mechanics) µ στίαση στο

Διαβάστε περισσότερα

Στοιχεία από τη Γεωμετρία του χώρου (αναλυτικά στο βιβλίο: Ευκλείδεια Γεωμετρία Α και Β Ενιαίου Λυκείου)

Στοιχεία από τη Γεωμετρία του χώρου (αναλυτικά στο βιβλίο: Ευκλείδεια Γεωμετρία Α και Β Ενιαίου Λυκείου) Στοιχία από τη Γωμτρία του χώρου (αναλυτικά στο βιβλίο: Ευκλίδια Γωμτρία Α και Β Ενιαίου Λυκίου) Σχήματα των οποίων τα σημία δν βρίσκονται όλα στο ίδιο πίπδο ονομάζονται γωμτρικά στρά (π.χ. σφαίρα, κύλινδρος,

Διαβάστε περισσότερα

ιάθλαση µέσω οπτικού πρίσµατος - Υπολογισµός δείκτη διάθλασης

ιάθλαση µέσω οπτικού πρίσµατος - Υπολογισµός δείκτη διάθλασης Ο2 ιάθλαση µέσω οπτικού πρίσµατος - Υπολογισµός δίκτη διάθλασης 1. Σκοπός Ο δίκτης διάθλασης n νός διαφανούς οπτικού µέσου ίναι ένα ιδιαίτρο σηµαντικό µέγθος στην οπτική. Ο δίκτης διάθλασης όχι µόνο µταβάλλται

Διαβάστε περισσότερα

3.2 Τοπικά κυρτοί χώροι-βασικές ιδιότητες.

3.2 Τοπικά κυρτοί χώροι-βασικές ιδιότητες. 32 3.2 Τοπικά κυρτοί χώροι-βασικές ιδιότητς. Στην παράγραφο αυτή πρόκιται να ισαγάγουμ μια σημαντική, ίσως την σημαντικότρη, κλάση τοπολογικών γραμμικών χώρων. Αυτή ίναι η κλάση των τοπικά κυρτών χώρων

Διαβάστε περισσότερα

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Α ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ ΜΕΡΟΣ 2ο ΓΕΩΜΕΤΡΙΑ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΛΥΜΕΝΕΣ 1 ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ : ΑΥΓΕΡΙΝΟΣ ΒΑΣΙΛΗΣ

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Α ΓΥΜΝΑΣΙΟΥ ΜΕΡΟΣ 2ο ΓΕΩΜΕΤΡΙΑ ΑΣΚΗΣΕΙΣ ΛΥΜΕΝΕΣ 1 ΕΠΙΜΕΛΕΙΑ : ΑΥΓΕΡΙΝΟΣ ΒΑΣΙΛΗΣ ΜΘΗΜΤΙΚ ΥΜΝΣΙΥ ΜΕΡΣ ο ΕΩΜΕΤΡΙ ΣΚΗΣΕΙΣ ΛΥΜΕΝΕΣ 1 ΕΠΙΜΕΛΕΙ : ΥΕΡΙΝΣ ΣΙΛΗΣ ΜΘΗΜΤΙΚ ΥΜΝΣΙΥ ΣΚΗΣΕΙΣ ΜΕΡΣ 1ο : ΕΩΜΕΤΡΙ ΚΕΦΛΙ 1ο ΣΙΚΕΣ ΕΩΜΕΤΡΙΚΕΣ ΕΝΝΙΕΣ νακφαλαίωση σημίο άπιρς υθίς από υθύγραμμο τμήμα Δ παράλληλα

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΑΣΤΙΚΟΤΗΤΑ. ε = = Η ελαστικότητα ζήτησης

ΕΛΑΣΤΙΚΟΤΗΤΑ. ε = = Η ελαστικότητα ζήτησης 1 ΕΛΑΣΤΙΚΟΤΗΤΑ Οι οικονοµολόγοι νδιαφέρονται να µτρσουν ορισµένς µταβλητές για να µπορέσουν να κάνουν προβλέψις και για να κτιµσουν µ σχτικ ακρίβια τι αποτέλσµα θα έχι η µταβολ µιας µταβλητς πί µιας άλλης.

Διαβάστε περισσότερα

Ο Ρόλος της Ανάδρασης Why Feedback

Ο Ρόλος της Ανάδρασης Why Feedback ΕΘΝΙΚΟ ΜΕΤΣΟΒΙΟ ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ ΣΧΟΛΗ ΗΛΕΚΤΡΟΛΟΓΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΚΑΙ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΥΠΟΛΟΓΙΣΤΩΝ ΤΟΜΕΑΣ ΣΗΜΑΤΩΝ ΕΛΕΓΧΟΥ ΚΑΙ ΡΟΜΠΟΤΙΚΗΣ ΕΡΓΑΣΤΗΡΙΟ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ ΑΥΤΟΜΑΤΟΥ ΕΛΕΓΧΟΥ ΔΙΕΥΘΥΝΤΗΣ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ Γ.Π. ΠΑΠΑΒΑΣΙΛΟΠΟΥΛΟΣ

Διαβάστε περισσότερα

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις

Σειρά Προβλημάτων 2 Λύσεις ΕΠΛ2: Θωρία Υπολογισμού και Πολυπλοκότητα Άσκηση Σιρά Προβλημάτων 2 Λύσις Να μτατρέψτ τo πιο κάτω NFA στην κανονική έκφραση που το πριγράφι χρησιμοποιώντας τη διαδικασία που πριγράφται στις διαφάνις 2

Διαβάστε περισσότερα

Εξέταση Φεβρουαρίου (2011/12) στο Μάθηµα: Γεωργικός Πειραµατισµός. Ζήτηµα 1 ο (2 µονάδες) Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Εξέταση Φεβρουαρίου (2011/12) στο Μάθηµα: Γεωργικός Πειραµατισµός. Ζήτηµα 1 ο (2 µονάδες) Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν λαµβάνεται υπόψη µία σωστή Σειρά Β Εξέταση Φεβρουαρίου (0/) στο Μάθηµα: Γεωργικός Πειραµατισµός Θεσσαλονίκη: 4/0/0 Επώνυµο Όνοµα Αρ. Μητρώου Κατεύθυνση Ζήτηµα ο ( µονάδες) Για κάθε λανθασµένη απάντηση δεν λαµβάνεται υπόψη µία σωστή

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1. Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Γενικό Γραμμικό Μοντέλο ... y Ae e. Πρόβλημα. Παράδειγμα. y 2 ΔΕΔΟΜΕΝΑ. y x x

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1. Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Γενικό Γραμμικό Μοντέλο ... y Ae e. Πρόβλημα. Παράδειγμα. y 2 ΔΕΔΟΜΕΝΑ. y x x Πρόβλημα ΚΕΦΑΛΑΙΟ Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάμηνο Μαθηματικών Για αγορά οθόνης για υπολογιστή ψάξαμε στην αγορά και πήραμε τα στοιχεία του πίνακα Ερωτήματα Έχει σχέση η τιμή

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδίαση Γλωσσών Προγραμματισμού Λεξική Ανάλυση ΙΙ. Εαρινό Εξάμηνο Lec 07 & & 05/03/2019 Διδάσκων: Γεώργιος Χρ.

Σχεδίαση Γλωσσών Προγραμματισμού Λεξική Ανάλυση ΙΙ. Εαρινό Εξάμηνο Lec 07 & & 05/03/2019 Διδάσκων: Γεώργιος Χρ. Σχδίαση Γλωσσών Προγραμματισμού Λξική Ανάλυση ΙΙ Εαρινό Εξάμηνο 2018-2019 Lec 07 & 08 04 & 05/03/2019 Διδάσκων: Γώργιος Χρ. Μακρής Γννήτρις λξικής ανάλυσης (scanner generators) Λιτουργία Λξικού Αναλυτή

Διαβάστε περισσότερα

Θεώρηµα ( ) x x. f (x)

Θεώρηµα ( ) x x. f (x) Η ΣΥΝΡΤΗΣΗ f() = α + ΓΩΝΙ ΕΥΘΕΙΣ ΜΕ ΤΝ ΞΝ Η ΣΥΝΡΤΗΣΗ f() = α + Έστ ( ) µία υθία στ καρτσιανό πίπδ η πία τέµνι τν άξνα στ σηµί A. Γνία της υθίας ( ) µ τν άξνα λέγται η γνία πυ διαγράφι η ηµιυθία, αν στραφί

Διαβάστε περισσότερα

Άσκηση 11. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις:

Άσκηση 11. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις: Άσκηση. Δίνονται οι παρακάτω παρατηρήσεις: X X X X Y 7 50 6 7 6 6 96 7 0 5 55 9 5 59 6 8 8 5 0 59 7 7 8 8 5 5 0 7 69 9 6 6 7 6 9 5 7 6 8 5 6 69 8 0 50 66 0 0 50 8 59 76 8 7 60 7 87 6 5 7 88 9 8 50 0 5

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ Επικ Καθ Στέλιος Ζήμερας Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά 05 Έλεγχος διακυμάνσεων Μας ενδιαφέρει να εξετάσουμε 5 δίαιτες που δίνονται

Διαβάστε περισσότερα

Φροντιστήριο 2 ο : Εισαγωγή στον διανυσµατικό λογισµό

Φροντιστήριο 2 ο : Εισαγωγή στον διανυσµατικό λογισµό Φροντιστήριο ο : Εισαγωγή στον διανυσµατικό λογισµό Βαθµωτά ή µονόµτρα µγέθη scls: Για να οριστούν τα µγέθη αυτά απαιτίται να δοθί µόνο το µέτρο τους πριλαµβανοµένης της µονάδας µέτρησης ιανυσµατικά µγέθη

Διαβάστε περισσότερα

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση

9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση 9. Παλινδρόμηση και Συσχέτιση Παλινδρόμηση και Συσχέτιση Υπάρχει σχέση ανάμεσα σε δύο ή περισσότερες μεταβλητές; Αν ναι, ποια είναι αυτή η σχέση; Πως μπορεί αυτή η σχέση να χρησιμοποιηθεί για να προβλέψουμε

Διαβάστε περισσότερα

f (x) = l R, τότε f (x 0 ) = l. = lim (0) = lim f(x) = f(x) f(0) = xf (ξ x ). = l. Εστω ε > 0. Αφού lim f (x) = l R, υπάρχει δ > 0

f (x) = l R, τότε f (x 0 ) = l. = lim (0) = lim f(x) = f(x) f(0) = xf (ξ x ). = l. Εστω ε > 0. Αφού lim f (x) = l R, υπάρχει δ > 0 Ασκήσεις για το µάθηµα «Ανάλυση Ι και Εφαρµογές» Κεφάλαιο 5: Παράγωγος Α Οµάδα. Εξετάστε αν οι παρακάτω προτάσεις είναι αληθείς ή ψευδείς (αιτιολογήστε πλήρως την απάντησή σας). (α) Αν η f είναι παραγωγίσιµη

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΗΣ ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑΣ ΔΟΚΩΝ ΟΠΛΙΣΜΕΝΟΥ ΣΚΥΡΟΔΕΜΑΤΟΣ ΕΝΙΣΧΥΜΕΝΩΝ ΜΕ ΝΕΕΣ ΣΤΡΩΣΕΙΣ ΣΚΥΡΟΔΕΜΑΤΟΣ

ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΗΣ ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑΣ ΔΟΚΩΝ ΟΠΛΙΣΜΕΝΟΥ ΣΚΥΡΟΔΕΜΑΤΟΣ ΕΝΙΣΧΥΜΕΝΩΝ ΜΕ ΝΕΕΣ ΣΤΡΩΣΕΙΣ ΣΚΥΡΟΔΕΜΑΤΟΣ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΑΤΡΩΝ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΠΟΛΙΤΙΚΩΝ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΑΝΑΛΥΤΙΚΗ ΕΚΤΙΜΗΣΗ ΤΗΣ ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑΣ ΔΟΚΩΝ ΟΠΛΙΣΜΕΝΟΥ ΣΚΥΡΟΔΕΜΑΤΟΣ ΕΝΙΣΧΥΜΕΝΩΝ ΜΕ ΝΕΕΣ ΣΤΡΩΣΕΙΣ ΣΚΥΡΟΔΕΜΑΤΟΣ ΔΙΑΤΡΙΒΗ ΔΙΠΛΩΜΑΤΟΣ ΕΙΔΙΚΕΥΣΗΣ

Διαβάστε περισσότερα

και y και κατά συνέπεια SST=SSE. Μονάδες 2.5 (i) Δείξτε ότι το άθροισμα τετραγώνων λόγω παλινδρόμησης είναι SSR=y'(H- J

και y και κατά συνέπεια SST=SSE. Μονάδες 2.5 (i) Δείξτε ότι το άθροισμα τετραγώνων λόγω παλινδρόμησης είναι SSR=y'(H- J ΣΕΜΦΕ- ΕΜΠ- Ανάλυση Παλινδρόμησης- Εξετάσεις Χειμερινού Εξαμήνου 015-016 1!! Επιλέξτε 4 θέματα από τα 7!! Διάρκεια εξέτασης : 1/ ώρες Καλή Επιτυχία! ΘΕΜΑ 1 ο (α) Στο γενικό γραμμικό μοντέλο y=xβ+ε, ε ~

Διαβάστε περισσότερα

ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ

ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Σημιώσις για το μάθημα ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΚΑΙ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑΤΙΣΜΟΣ Ε. Ε. Νισταζάκης Τμήμα Στατιστικής και Αναλογιστικής Επιστήμης Πανπιστήμιο Αιγαίου ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Κφάλαιο ο : ΕΙΣΑΓΩΓΗ 5.. Μ τι ασχολίται η αριθμητική

Διαβάστε περισσότερα

Σχεδίαση µε τη χρήση Η/Υ

Σχεδίαση µε τη χρήση Η/Υ Σχδίαση µ τη χρήση Η/Υ Ε Φ Α Λ Α Ι Ο 1 0 Ο Σ Τ Ο Ι Χ Ε Ι Α Γ Ε Ω Μ Ε Τ Ρ Ι Α Σ Τ Ο Υ Χ Ω Ρ Ο Υ Ρ Λ Ε Ω Ν Ι Α Σ Α Ν Θ Ο Π Ο Υ Λ Ο Σ, Ε Π Ι Ο Υ Ρ Ο Σ Α Θ Η Γ Η Τ Η Σ Τ Μ Η Μ Α Ι Ο Ι Η Σ Η Σ Α Ι Ι Α Χ Ε Ι

Διαβάστε περισσότερα

c 2 b b Λύση Το δυναµικό οµογενούς ηλεκτρικού πεδίου έντασης ε είναι V( x)

c 2 b b Λύση Το δυναµικό οµογενούς ηλεκτρικού πεδίου έντασης ε είναι V( x) ΑΣΚΗΣΗ 8 Φορτισµένος αρµονικός ταλανττής βρίσκται µέσα σ οµογνές ηλκτρικό πδίο έντασης. Τη χρονική στιγµή t= ο ταλανττής βρίσκται στη βασική κατάσταση. Να υπολογιστί η πιθανότητα ο ταλανττής να παραµίνι

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1. Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Πρόβλημα. Για αγορά οθόνης για υπολογιστή ψάξαμε στην αγορά και πήραμε τα στοιχεία του πίνακα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 1. Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση. Πρόβλημα. Για αγορά οθόνης για υπολογιστή ψάξαμε στην αγορά και πήραμε τα στοιχεία του πίνακα ΚΕΦΑΛΑΙΟ Πολλαπλή Γραμμική Παλινδρόμηση Μωυσιάδης Χρόνης 6 o Εξάμηνο Μαθηματικών Πρόβλημα Για αγορά οθόνης για υπολογιστή ψάξαμε στην αγορά και πήραμε τα στοιχεία του πίνακα Ερωτήματα Έχει σχέση η τιμή

Διαβάστε περισσότερα

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β

Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης Στατιστική για Πολιτικούς Μηχανικούς Λυμένες ασκήσεις μέρους Β Κουγιουμτζής Δημήτρης Τμήμα Πολιτικών Μηχανικών Α.Π.Θ. Θεσσαλονίκη, Μάρτιος 4 Άδειες Χρήσης Το παρόν

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΦΥΕ ΕΝ ΕΙΚΤΙΚΕΣ ΛΥΣΕΙΣ 2 ης ΕΡΓΑΣΙΑΣ. Προθεσµία παράδοσης 22/12/09 ( )

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΦΥΕ ΕΝ ΕΙΚΤΙΚΕΣ ΛΥΣΕΙΣ 2 ης ΕΡΓΑΣΙΑΣ. Προθεσµία παράδοσης 22/12/09 ( ) 19/11/9 ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΦΥΕ 4 9-1 ΕΝ ΕΙΚΤΙΚΕΣ ΛΥΣΕΙΣ ης ΕΡΓΑΣΙΑΣ Προθσµία παράδοσης /1/9 Άσκηση 1 Η γνική µορφή νός ΗΜ κύµατος δίνται από E E sin k r ωt (1) ( ) Α) Το µέτρο του πλάτους πλάτος

Διαβάστε περισσότερα

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά

ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ. Επικ. Καθ. Στέλιος Ζήμερας. Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά ΑΝΑΛΥΣΗ ΔΙΑΚΥΜΑΝΣΗΣ Επικ Καθ Στέλιος Ζήμερας Τμήμα Μαθηματικών Κατεύθυνση Στατιστικής και Αναλογιστικά Χρηματοοικονομικά Μαθηματικά 5 Έστω για την σύγκριση δειγμάτων συλλέγουμε παρατηρήσεις Υ =,,, από

Διαβάστε περισσότερα

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ ΘΕΜΑ 1 ο (2.5 µονάδες) ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΜΑΚΕ ΟΝΙΑΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΩΝ ΚΑΙ ΚΟΙΝΩΝΙΚΩΝ ΕΠΙΣΤΗΜΩΝ ΤΜΗΜΑ ΕΦΑΡΜΟΣΜΕΝΗΣ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ ΝΕΥΡΩΝΙΚΑ ΙΚΤΥΑ Τελικές εξετάσεις 21 Σεπτεµβρίου 2004 ιάρκεια: 3 ώρες Το παρακάτω σύνολο

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΕΠΙΛΥΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. nn n n

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΕΠΙΛΥΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ. nn n n ΚΕΦΑΛΑΙΟ 3 ΑΡΙΘΜΗΤΙΚΗ ΕΠΙΛΥΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΣΥΣΤΗΜΑΤΩΝ 3 Ο αλγόριθµος Gauss Eστω =,3,, µε τον όρο γραµµικά συστήµατα, εννοούµε συστήµατα εξισώσεων µε αγνώστους της µορφής: a x + + a x = b a x + + a x = b a

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 12 Ο ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΓΕΩΜΕΤΡΙΑΣ ΤΟΥ ΧΩΡΟΥ ΔΡ ΛΕΩΝΙΔΑΣ ΑΝΘΟΠΟΥΛΟΣ, ΕΠΙΚΟΥΡΟΣ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΕΡΓΩΝ ΤΕΙ ΛΑΡΙΣΑΣ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 12 Ο ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΓΕΩΜΕΤΡΙΑΣ ΤΟΥ ΧΩΡΟΥ ΔΡ ΛΕΩΝΙΔΑΣ ΑΝΘΟΠΟΥΛΟΣ, ΕΠΙΚΟΥΡΟΣ ΚΑΘΗΓΗΤΗΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΚΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΕΡΓΩΝ ΤΕΙ ΛΑΡΙΣΑΣ Σχδίαση μ τη χρήση Η/Υ ΕΦΑΑΙΟ 12 Ο ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΓΕΩΜΕΤΡΙΑΣ ΤΟΥ ΧΩΡΟΥ ΔΡ ΕΩΝΙΔΑΣ ΑΝΘΟΠΟΥΟΣ, ΕΠΙΟΥΡΟΣ ΑΘΗΓΗΤΗΣ ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΗΣΗΣ ΑΙ ΔΙΑΧΕΙΡΙΣΗΣ ΕΡΓΩΝ ΤΕΙ ΑΡΙΣΑΣ Γωνίς πιπέδων: Η γωνία δυο τμνόμνων πιπέδων ορίζται

Διαβάστε περισσότερα

Περιέχει τα κεφάλαια: Στατικός Ηλεκτρισµός Συνεχές ηλεκτρικό ρεύµα Ηλεκτροµαγνητισµός Μηχανικές ταλαντώσεις

Περιέχει τα κεφάλαια: Στατικός Ηλεκτρισµός Συνεχές ηλεκτρικό ρεύµα Ηλεκτροµαγνητισµός Μηχανικές ταλαντώσεις ίας : λαια ς ά φ τα κ κτρισµό ύµα ι χ έ Πρι τικός Ηλ τρικό ρ α κ Στ χές ηλ νητισµός ις ν γ Συ κτροµα λαντώσ α τ λ Η χανικές ουν η χ ρ Μ ά π αιο υ λ ά φ θ κ θωρίας ά κ ογής ς Σ α ι λ ί ι π σ χ ι ς ο κή

Διαβάστε περισσότερα

Προσαρμογή καμπύλης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων

Προσαρμογή καμπύλης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων Σχολή Χημικών Μηχανικών ΕΜΠ Εισαγωγή στην Χημική Μηχανική, ο εξάμηνο Προσαρμογή καμπύλης με τη μέθοδο των ελαχίστων τετραγώνων Εισαγωγή Με βάση κάποιο δείγμα (Χ,Υ) ζητούμε να εξάγουμε συμπεράσματα για

Διαβάστε περισσότερα

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥ ΩΝ ΣΤΗΝ ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι ΘΕ ΠΛΗ ) ΕΡΓΑΣΙΑ Τα κάτωθι προβλήµατα προέρχονται από τα κεφάλαια, και του συγγράµµατος «Γραµµική Άλγεβρα». Η ηµεροµηνία παράδοσης

Διαβάστε περισσότερα

Παράρτηµα Γ Eνότητα Γ.1 Απόδειξη θεωρήµατος 1.5 Kεφαλαίου 1.

Παράρτηµα Γ Eνότητα Γ.1 Απόδειξη θεωρήµατος 1.5 Kεφαλαίου 1. Παράρτηµα Γ νότητα Γ. Απόδιξη θωρήµατος.5 Kφαλαίου. στω f ίναι συνχής και πραγµατική συνάρτηση στο κανονικοποιηµένη (αφαιρώντας µια σταθρά) ώστ f ( x) dx= u = Pr f αρµονική µ (,) v (,) =. Τότ η. στω u

Διαβάστε περισσότερα

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Μέρος Δ. Καθ. Π. Κάπρος ΕΜΠ 2012

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Μέρος Δ. Καθ. Π. Κάπρος ΕΜΠ 2012 ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗΣ ΑΝΑΛΥΣΗΣ Μέρος Δ Καθ. Π. Κάπρος ΕΜΠ 22 Mx MR MR Μγιστοποίηση Κέρδους Μονοπωλίου Συνάρτηση Εσόδου Συνάρτηση Κόστους C p p p MC R Μ γιστοποίηση κέρδους : p p D p p δδομένουότι η τιμή

Διαβάστε περισσότερα

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΧΡΗΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ

ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΧΡΗΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ ΚΕΦΑΛΑΙΟ 6 ΧΡΗΣΗ ΓΡΑΜΜΙΚΩΝ ΜΟΝΤΕΛΩΝ ΚΑΙ ΓΡΑΜΜΙΚΗΣ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗΣ 6.1 Εισαγωγή Σε πολλές στατιστικές εφαρµογές συναντάται το πρόβληµα της µελέτης της σχέσης δυο ή περισσότερων τυχαίων µεταβλητών. Η σχέση

Διαβάστε περισσότερα

Υποδείγµατα Απλών Χρονοσειρών (Μονοµεταβλητών Χρονοσειρών)

Υποδείγµατα Απλών Χρονοσειρών (Μονοµεταβλητών Χρονοσειρών) Υποδίγµατα Απών Χρονοσιρών (Μονοµταβητών Χρονοσιρών) Μ βάση µια σιρά από αποποιήσις και υποθέσις για τις παραµέτρους νός Συστήµατος Ποαπών Χρονοσιρών µπορούν να προκύψουν τρία ίδη (υποδίγµατα ή σχήµατα)

Διαβάστε περισσότερα

2 + 0.5 2 + 0.25 + 1 + 0.5 2 + 0.25 + 1 + 0.5 2 + 0.25 2 + 0.5 0 0.125 + 1 + 0.5 1 0.125 + 1 + 0.75 1 0.125 1/5

2 + 0.5 2 + 0.25 + 1 + 0.5 2 + 0.25 + 1 + 0.5 2 + 0.25 2 + 0.5 0 0.125 + 1 + 0.5 1 0.125 + 1 + 0.75 1 0.125 1/5 IOYNIOΣ 23 Δίνονται τα εξής πρότυπα: x! = 2.5 Άσκηση η (3 µονάδες) Χρησιµοποιώντας το κριτήριο της οµοιότητας να απορριφθεί ένα χαρακτηριστικό µε βάση το συντελεστή συσχέτισης. Γράψτε εδώ το χαρακτηριστικό

Διαβάστε περισσότερα

Χρονικές σειρές 2 Ο μάθημα: Εισαγωγή στις χρονοσειρές

Χρονικές σειρές 2 Ο μάθημα: Εισαγωγή στις χρονοσειρές Χρονικές σειρές 2 Ο μάθημα: Εισαγωγή στις χρονοσειρές Εαρινό εξάμηνο 2018-2019 μήμα Μαθηματικών ΑΠΘ Διδάσκουσα: Αγγελική Παπάνα Μεταδιδακτορική Ερευνήτρια Πολυτεχνική σχολή, Α.Π.Θ. & Οικονομικό μήμα, Πανεπιστήμιο

Διαβάστε περισσότερα

Κεφάλαιο 4 ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ ΚΑΙ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ. 4.1 Συσχέτιση δύο τ.µ.

Κεφάλαιο 4 ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ ΚΑΙ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ. 4.1 Συσχέτιση δύο τ.µ. Κεφάλαιο 4 ΣΥΣΧΕΤΙΣΗ ΚΑΙ ΠΑΛΙΝ ΡΟΜΗΣΗ Στα προηγούµενα κεφάλαια ορίσαµε και µελετήσαµε την τ.µ. µε τη ϐοήθεια της πιθανο- ϑεωρίας (κατανοµή, ϱοπές) και της στατιστικής (εκτίµηση, στατιστική υπόθεση). Σ

Διαβάστε περισσότερα

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 2 Μαΐου /23

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 2 Μαΐου /23 Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπιστήμιο Κρήτης 2 Μαΐου 2017 1/23 Ανάλυση Διακύμανσης. Η ανάλυση παλινδρόμησης μελετά τη στατιστική σχέση ανάμεσα

Διαβάστε περισσότερα

Εφαρµογές στη δυναµική του κέντρου µάζας στερεού σώµατος

Εφαρµογές στη δυναµική του κέντρου µάζας στερεού σώµατος Εφαρµογές στη δυναµική του κέντρου µάζας στρού σώµατος Εφαρµογή 1η Οµογνής δίσκος ακτίνας R ηρµί στην άκρη οριζόντιου τραπζιού µ το κέντρο του Κ να βρίσκται στην κατακόρυφη που διέρχται από την ία Ο του

Διαβάστε περισσότερα

ΤΥΧΑΙΑ ΙΑΝΥΣΜΑΤΑ. Στατιστική Συµπερασµατολογία Ι, Κ. Πετρόπουλος. Τµήµα Μαθηµατικών, Πανεπιστήµιο Πατρών

ΤΥΧΑΙΑ ΙΑΝΥΣΜΑΤΑ. Στατιστική Συµπερασµατολογία Ι, Κ. Πετρόπουλος. Τµήµα Μαθηµατικών, Πανεπιστήµιο Πατρών Τµήµα Μαθηµατικών, Πανεπιστήµιο Πατρών Είδη τυχαίων διανυσµάτων 1. ιακριτού τύπου X = (X 1, X 2,...,X k ) ονοµάζεται διακριτό τυχαίο διάνυσµα αν το πεδίο τιµών του είναι της µορφής, S = {x 1 x 2 n,,...,x,...}.

Διαβάστε περισσότερα

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική

ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ. Παπάνα Αγγελική ΟΙΚΟΝΟΜΕΤΡΙΑ Ενότητα 6: Ανάλυση γραμμικού υποδείγματος Πολυμεταβλητή παλινδρόμηση (2 ο μέρος) Παπάνα Αγγελική Μεταδιδακτορική ερευνήτρια, ΑΠΘ E-mail: angeliki.papana@gmail.com, agpapana@auth.gr Webpage:

Διαβάστε περισσότερα

ΜΙΚΡΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ

ΜΙΚΡΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΚΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΘΗΝΩΝ - ΑΣΟΕΕ ΤΜΗΜΑ ΙΟΙΚΗΤΙΚΗΣ ΕΠΙΣΤΗΜΗΣ ΚΑΙ ΤΕΧΝΟΛΟΓΙΑΣ ΜΙΚΡΟΟΙΚΟΝΟΜΙΚΗ ΑΝΑΛΥΣΗ ΣΤΗ ΛΗΨΗ ΕΠΙΧΕΙΡΗΜΑΤΙΚΩΝ ΑΠΟΦΑΣΕΩΝ ΦΘΙΝΟΠΩΡΙΝΟ-ΧΕΙΜΕΡΙΝΟ ΕΞΑΜΗΝΟ 20-2 Ι ΑΣΚΩΝ: ΠΡΟ ΡΟΜΟΣ ΠΡΟ ΡΟΜΙ

Διαβάστε περισσότερα

Διδάσκουσα: Καθηγήτρια Εφαρμογών Σ. Πέππα

Διδάσκουσα: Καθηγήτρια Εφαρμογών Σ. Πέππα Διδάσκουσα: Καθηγήτρια Εφαρμογών Σ. Πέππα Δυνάμις Υδροστατικές & Υδροδυναμικές δυνάμις που νργούν στα ύφαλα της γάστρας Αροδυναμικές δυνάμις που νργούν στην ιστιοφορία Ειδικές Ναυπηγικές Κατασκυές και

Διαβάστε περισσότερα