Teste de autoevaluare
|
|
- Λευκοθέα Ζάνος
- 8 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 CAPITOLUL 4 Tete de autoevaluare 1. Maagerul ue compa de produe cometce doreşte ă ale vârta mede a emelor care achzţoează u produ recet promovat pe paţă. Petru aceata, e orgazează u odaj pe 100 de cumpărătoare (reprezetâd 10% d populaţa totală) de la care -a îregtrat vârta. Datele tematzate e preztă atel: Tabelul 4.1 Grupe de cumpărătoare după vârtă (a) ub pete 36 Număr de cumpărătoare Se cere: a) Să e etmeze, cu o probabltate de 90% (z1,65), vârta mede a emelor care au achzţoat produul, î deea ormăr eşatoulu pr procedeul: a1) repetat; a) erepetat. Comparaţ rezultatele obţute. b) Î poteza odajulu erepetat, ă e etmeze vârta mede dacă rezultatele e garatează cu o probabltate de 99,73% (z3). Comparaţ rezultatele obţute. c) Dacă dorm ă orgazăm u ou odaj, cu o eroare lmtă ma mcă cu 15%, câte cumpărătoare ar trebu ă cludem î eşato? d) Să e etmeze poderea emelor î vârtă de pete 3 a care achzţoează produul.. Phologul ue îtreprder dutrale a obervat că odată cu curgerea tmpulu d cadrul programulu de lucru, muctor produc u umăr tot ma mare de pee deecte, rebuturle atgâd u puct de mam î tervalul orar 15:00-17:00. El împarte u eşato de 60 de muctor î două grupur egale. Uul dtre grupur lucrează î coormtate cu programul de lucru ateror, ar celălalt a o pauză de 15 mute ître orele 13:45-14:00. Notăm cu umărul de pee deecte realzate de muctorul "" î tervalul orar 15:00-17:00. Se cuoc rezultatele:
2 STATISTICĂ ECONOMICĂ Grupul 1 Grupul Dacă ce 60 de muctor repreztă u eşato de 10% d colectvtatea geerală, ă e etmeze cu o probabltate de 95,45% (z) umărul medu al rebuturlor eectuate de u alarat d îtreprdere î tervalul orar 15:00-17: O compae producătoare de otware pecalzat a creat tre programe petru a aclta tudeţlor aproudarea ştţelor ecoomce. Petru tetarea ecactăţ acetor programe, au ot alcătute tre grupur de tudeţ, ecare grup d trut cu ajutorul câte uua dtre programe. După două ăptămâ de trure, tudeţ au prmt u tet de vercare a cuoştţelor la ştţele ecoomce. Rezultatele tematzate e preztă atel: Tabelul 4. Grupe de tudeţ după programul tutoral Număr de tudeţ ( ) Puctajul medu ) ( Abaterea mede pătratcă a puctajulu ( ) Poderea tudeţlor care au obţut pete 90 de pucte ( w ) Programul ,5 1 Programul , 10 Programul ,8 15 Ştd că ce 100 de tudeţ ormează u eşato de 10% d populaţa geerală, e cere: a) Să e etmeze puctajul medu al uu tudet d colectvtatea geerală, cu o probabltate de 99,73% (z3), aplcâd u odaj: a1) mplu; a) tpc. b) Dacă -ar orgaza u ou odaj tpc, cu o eroare lmtă ma mcă de 1,5 or, câţ tudeţ ar trebu cluş î eşato? Repartzaţ- proporţoal ş optm pe ubeşatoae; c) Să e etmeze poderea tudeţlor d populaţa totală care au obţut la tet ma mult de 90 de pucte.
3 CAPITOLUL de cetăţe electaţ aleator ut rugaţ, î cadrul uu odaj, ă-ş puă opa prvd u act ormatv recet trat î vgoare. Rezultatele tematzate ut: Tabelul 4.3 Se Opa Pro Cotra Nu ştu Macul 10 3 Fem Petru o probabltate de 95,45% ă e etmeze poderea cetăţelor a căror ope aupra actulu ormatv ete "Cotra" au "Nu ştu". 5. U producător a laat pe paţă u ou tp de becur electrce, depre care el armă că durata lor de ucţoare ete ma mare decât a altor produe mlare. Se şte că durata mede de ucţoare a altor becur ete de 5000 de ore. Petru a verca poteza producătorulu reertoare la oul tp de becur, 100 de atel de becur ut lăate ă ucţoeze pâă la ardere ş e cotată că durata lor mede de ucţoare ete de 5100 de ore. Petru u vel de emcaţe de α0,05, etă ucete argumete petru a codera că armaţa producătorulu e adevărată? Se coderă o abatere tadard de σ500 de ore. 6. Î tmpul egocerlor patroat-dcate d dutra aeroautcă, preşedtele de dcat armă că muctor alaţ, al căror alaru medu luar et ete de 4 ml. le, ut prot plătţ, deoarece alarul medu luar et al uu muctor d domeul repectv depăşeşte 4 ml. le. Patroatul uţe că muctor dcalşt ut be plătţ, îtrucât vetul medu luar et al uu muctor d dutra aeroautc ete ub 4 ml. le. Petru rezolvarea acete dleme, u arbtru realzează u odaj pe 400 de muctor d dutra aeroautc ş determă u vet medu luar et de 4050 m le. Preupuâd că σ800 m le, poate arbtrul arma, petru u vel de emcaţe de 5%, că alarul medu luar et al uu muctor d domeul amtt ete dert de 4 ml. le? 7. Alaţ argumetul ucţe de probabltate cu care e garatează rezultatele ( z α / ) ş velul de codeţă (1-α) 100 petru α 0,5.
4 STATISTICĂ ECONOMICĂ 8. Cu ce probabltate e garatează rezultatele petru tervalul de σ σ îcredere 1,645 ; + 1, 645, găt petru etmarea mede d colectvtatea totală? 9. O îtreprdere produce pee petru televzoare. Ac e produc î mede 100 de bucăţ zlc. Maagerul ete de părere că după tablrea uu ou regulamet de orde teroară, producţa îtreprder a căzut. Petru vercarea acete obervaţ, el îregtrează producţle realzate după trarea î vgoare a oulu regulamet, î 15 zle, alee aleator: 93; 103; 95; 101; 91; 105; 96; 94; 101; 88; 98; 94; 101; 9; 95. Preupuâd că producţa zlcă ete ormal dtrbută, ut ucete motve petru a codera adevărată preupuerea maagerulu? (α 0,05). 10. Petru a etma alarul medu al uu alarat d oraşul A, u cercetător a electat aleator erepetat 100 d ce 1000 de alaraţ. Î urma cercetăr a rezultat că u alarat câştgă î mede,5 ml. le, cu u coecet de varaţe de 10%. Dacă dorm ă garatăm rezultatele cu o probabltate de 95,45%, atuc putem pue că alarul medul al uu alarat d îtregul oraş e îcadrează ître: a) (405; 595) m le; b) (575; 304) m le; c) (,575; 3,04) ml. le; d( (1,77;, 34) ml. le; e) c ua dtre varatele de ma u. 11. Î urma uu tudu eectuat pe 500 d ce 000 de tudeţ a ue acultăţ d ASE a rezultat că 15% dtre e prov d lcee cu prol ecoomc. Petru o probabltate de 99,73%, e poate arma că poderea tudeţlor d îtreaga acultate care au abolvt lcee ecoomce e tuează î tervalul de îcredere: a) (0%; 5%); b) (14%; 16%); c) (0,1%; %); d) (11%; 19%); e) c ua dtre varatele ateroare.
5 CAPITOLUL 4 1. Î urma ue cercetăr electve eectuate pe u eşato ale dtre alaraţ ue ocetăţ comercale a rezultat că vechmea mede î mucă a uu alarat ete de 10, a, cu o dpere de 0,05 a. Petru a etma vechmea mede a uu alarat pe îtreaga ocetate comercală, cu o eroare lmtă de 0,05 a ş o probabltate de garatare a rezultatelor de 95,4%, va trebu ă cludem î eşato: a) 0 de alaraţ; b) 100 de alaraţ; c) 80 de alaraţ; d) 10 de alaraţ; c) 00 de alaraţ. 13. Î urma uu odaj, aplcat pe u eşato ale dtre ce 750 de alaraţ a uu îtreprder ecoomce, a rezultat că 0% dtre ce cercetaţ au eectuat ore uplmetare. U cercetător doreşte ă etmeze cu o probabltate de 95,45% ş o eroare mede pătratcă de 3% procetul alaraţlor care au răma pete program ă lucreze. Petru aceata, el va trebu ă cludă î eşato: a) 150 de alaraţ; b) 00 de alaraţ; c) 10 de alaraţ; d) 144 de alaraţ; e) 500 de alaraţ. 14. U aget ecoomc cu prol dutral are două ecţ de producţe, î care lucrează 65 de agajaţ. U cercetător electează aleator tratcat erepetat proporţoal 50 de alaraţ d ecţa A ş 75 de alaraţ d ecţa B. Î urma cercetăr rezultă că u muctor d ecţa A lucrează î mede pe z 7, ore, cu o abatere mede practcă de 0,5 ore, î tmp ce u muctor d ecţa B lucrează î mede zlc 6,8 ore, cu o abatere tadard de 1, ore. Tmpul mede lucrat zlc de u agajat, pe total, garatat cu o probabltate de 99,73%, va : a) ître 5,7 ore ş 7, ore; b) ître 6,7 ore ş 7, ore; c) ître 8 ş 8,5 ore; d) ître 6,9 ş 8,3 ore; e) c ua dtre varatele ateroare.
6 STATISTICĂ ECONOMICĂ Răpuurle tetelor de autoevaluare ,9 9 a 100 Tabelul 4.4 Grupe de cumpărătoare după vârtă (a) ( ) ub pete Total ( ) 044 0, a1) Sodaj repetat: 0,45 a z 1,65 0,45 0,75 a µ ,75 µ ,75 a 8,5 µ 0 9,75 a a) Sodaj erepetat: 1 N 0,43 a
7 CAPITOLUL 4 z 1,65 0,43 0,71 a µ ,71 µ ,71 a 8,9 µ 0 9,79 a a) z' 3 ' z' 3 0,43 1,9 a 9 1,9 µ ,9 a 7,71 µ 0 30,9 a 85 b) " 0,71 0, 6 a 100 ' " z z + N 133,9 134 peroae c) ( 1 ) 0,17 0,83 0, 14 ( 1 ) 0,14 1 0,9 0,036 (3,6%) N 100 z 1,65 0,036 0,06 a (6%) p 0 + 0,17 0,06 p0 0,17 + 0,06
8 STATISTICĂ ECONOMICĂ ,3 rebutur , , ,3 rebutur 40 3,3 30 3, ,3 + 3,3 4, ,51+ 3,11 3,81 1 N 0,4 z 0,4 0,48 µ 0 + 4,8 0,48 µ 0 4,8 + 0,48 4,3 µ 0 5,8 3. a1) Sodaj mplu:
9 CAPITOLUL , pucte d 3, , , ,76 d ( ) ( 88 75, ) 0 + ( 60 75, ) 50 + ( 9 75, ) ,96 31,76 + 3,96 64,7 1 N 1,54 pucte z 3 1,54 4,63 pucte µ , 4,63 µ 0 75, + 4,63 pucte 70,57 µ 0 79,83 pucte a) Sodaj tratcat: 1 N 0,53 pucte z 3 0,53 1,6 pucte
10 STATISTICĂ ECONOMICĂ µ , 1,6 µ 0 75, + 1,6 pucte 73,6 µ 0 76,8 pucte b) ' 1, 067 pucte 1,5 ' ' z z + N 00,7 01tudeţ Repartzarea oulu eşato pe ubeşatoae ete prezetată î tabelul 4.5 : pr procedeul proporţoal (col. 1-3) ş pr procedeul optm (col. 4-6). Tabelul 4.5 N N N N N N Grupe de tudeţ după programul tutural c) N ' N N ' Programul , ,13 6 Programul 500 0, , Programul , ,31 6 Total , ,00 01 N 0, , , , ( 1 ) 0,1 0,88 0, ( 1 ) 0,1 0,9 0, 09
11 3 3 CAPITOLUL 4 ( 1 ) 0,15 0,85 0, , , , , , ,9 0,03 (3,0%) N 100 z 3 0,03 0,09 (9%) p 0 + 0,1 0,09 p0 0,1 + 0,09 0,03 p0 0,1 (3%) (1%) M 0,37 (37%) F 0,8 (8%) M M M + + F F F 0,66 ( 1 ) 0,37 0,63 0, 3 M M M ( 1 ) 0,8 0,18 0, 15 F F F
12 STATISTICĂ ECONOMICĂ M M + F F 0,178 M + F 0,178 0,04 (4%) 100 z 0,04 0,08 (8%) p 0 + 0,58 p0 0,74 5. H 0 : µ 5000 ore Ha: µ > 5000 ore Se aplcă tetul z ulateral dreapta. µ z σ / 500 /10 Pragul de emcaţe: α 0,05, z α z 0,05 1, 645 Reguea de repgere ete: z calc > z 1 α Cum aceată relaţe ete adevărată, îeamă că e alăm î reguea crtcă, dec repgem H 0, acceptăm H a, aşadar etă ucete motve petru care putem codera că durata mede de ucţoare a oulu tp de becur ete uperoară altor produe mlare. 6. H 0 : µ 4000 m le
13 CAPITOLUL 4 Ha: µ 4000 m le ( µ < 4000 au µ > 4000 ) z calc µ σ / ,5 800 / 0 Reguea de repgere ete: z calc z α /. Nu etă ucete motve ă repgem H 0. < au z calc > z α / 7. α/ 0,5 / 0,15 z α / z 0,15 1,15 8. z α / 1,645 dec 0,5 - α/ 0,45, dec α/ 0, α 0,45 0,90 Probabltatea cu care e garatează rezultatele ete (1-α) % 9. Se aplcă tetul t ulateral tâga, deoarece eşatoul ete de volum redu, ş u e cuoaşte dpera î colectvtatea geerală. H 0 : µ 100 Ha: µ < 100 4,85 buc. Tet tattc ete: t µ 96, / 4,85 / 15,8
14 STATISTICĂ ECONOMICĂ t t α, 1 0,05;14 1,761 Reguea de repgere ete dată de: tcalc < tα, 1 Etă motve ă cocluzoăm că producţa mede zlcă a căzut după troducerea oulu regulamet de orde teroară , z 1 1 0,047 ml. le. N ,5 0,047,453ml.le ; +,5 0,047,547 ml.le. 11. z z 1 3 N 0, ,0415 0, Itervalul de îcercare petru meda colectvtăţ geerale va avea lmtele: 0,15 0,04 0,11(11%) ; + 0,15 + 0,04 0,19 (19%). 1. Varata c). 13. Varata d). 14. Varata b). Tete propue pre rezolvare 1. Repartţa a 80 de retaurate d cele 800 ale ue zoe A, după umărul cleţlor dtr-o ăptămâă, ete:
15 CAPITOLUL 4 Tabelul 4.6 Itervale de varaţe a umărulu de cleţ Număr de retaurate (peroae) Total 80 a) Petru o probabltate de 95,45% (z), ă e etmeze umărul medu al cleţlor dtr-o ăptămâă, petru u retaurat d zoa A, precum ş umărul total al cleţlor dtr-o ăptămâă; b) Dacă -ar orgaza u ou odaj, cu o eroare lmtă ma mcă cu 8%, câte retaurate ar trebu clue î eşato? c) Care ete poderea etmată a retauratelor care au pete 3000 de cleţ ăptămâal, d zoa A? d) Îtr-o altă zoă, B, cu 700 de retaurate, e orgazează u odaj pe 70 de retaurate. Rezultatele odajulu ut: umărul medu ăptămâal al cleţlor ete de 500 de peroae, cu o abatere tadard de 300 de peroae. Să e etmeze umărul medu ăptămâal al cleţlor dtru retaurat, pe aamblulu celor două zoe.. Petru 00 de magaze de prezetare ale ue abrc de moblă, tuate î tre regu derte, e cuoc datele: Tabelul 4.7 Zoa geogracă Îcaăr zlce (mld. le) Total A B C Total a) Preupuâd că datele prov dtr-u eşato de 10%, ă e etmeze îcaarea mede zlcă a uu magaz, dacă rezultatele e garatează cu o probabltate de 95,45% (z), aplcâd u odaj: a1) mplu (repetat ş erepetat); a) tpc (repetat ş erepetat);
16 STATISTICĂ ECONOMICĂ Comparaţ rezultatele obţute. b) Dacă e orgazează u ou odaj, cu o eroare lmtă ma mcă cu 5%, care ar volumul oulu eşato? Repartzaţ-l proporţoal ş optm pe ubeşatoae; c) Etmaţ poderea magazelor care au îcaăr zlce de pete 1500 mld. le. 3. U eşato aleator de 400 de utăţ are meda 550 ş abaterea mede pătratcă de 140. Itervalul de îcredere petru meda, garatat cu o probabltate de 95%, ete: a) (538,5; 561,48); b) (536,8; 563,7); c) (-34,1134); d) (410,690); e) (34,1334). 4. Preupuem că uteţ tereaţ î eectuarea tetulu tattc: H : m 00, 0 H a : m > 00, ş utlzaţ regula de decze: Se repge H 0 dacă meda eşatoulu de 100 de utăţ ete ma mare de 1. Devaţa tadard î populaţe ete de 80. Probabltatea comter ue eror de geul îtâ ete: a) 13,36%; b) 6,68%; c) 43,3%; d) 0,433; e) 3,34%. 5. O dtrbuţe de eşatoae ete o: a) dtrbuţe de recveţe a uu parametru; b) dtrbuţe de recveţe a valorlor aşteptate; c) dtrbuţe de probabltate a uu dcator (e. ); d) dtrbuţe ormală a medlor de elecţe; e) dtrbuţe ormală a abaterlor med pătratce. 6. Care dtre următoarele modcăr u determă, uzual, chmbăr ş dtrbuţa de eşatoae? a) Modcăr î volumul populaţe; b) Îlocurea dcatorulu cu M e ; c) Modcăr î dtrbuţa populaţe tudate;
17 CAPITOLUL 4 d) Modcăr î volumul eşatoulu; e) Orcare dtre modcărle ateroare cauzează, uzual, modcăr î dtrbuţa de eşatoare. 7. U eşato aleator: a) Are o dtrbuţe mlară cu cea d colectvtatea geerală; b) Ete eşatoul cel ma mplu de electat; c) Se realzează prtr-o eşatoare multazcă; d) Oeră ecăru elemet d colectvtatea geerală o şaă egală de a clu; e) Necetă ca ecare elemet d colectvtatea geerală ă e reprezetat câd proceul elecţe ete termat. 8. Dacă d colectvtatea geerală ormată d elemetele: 1,, 4, 5 e electează aleator repetat eşatoae de utăţ, valorle poble ale lu ut: a) 1; ; 4; 5; b) 1; ; 3; 4; 5; c) 1; 1,5; ;,5; 3; 3,5; 4; 4,5; 5; d) 1,5;,5; 3,5; 4,5; e) ; 3; Dacă otăm ma valoarea mamă dtr-u eşato, care dtre următor terme ete corect petru a decre ma? a) valoare aşteptată; b) medaă; c) etmator; d) parametru; e) abatere mede pătratcă. 10. Dacă două odaje electorale ut realzate obectv, utlzâd eşatoarea aleatoare, ut poble rezultate derte, deoarece: a) odajele pot eectuate î zle derte; b) îtrebărle pot ormulate dert ş pot duce răpuur derte de la aceeaş peroaă; c) pot utlzate mărm derte ale eşatoaelor; d) pot rezulta eşatoae derte d aceeaş populaţe; e) toate de ma u. 11. Dtrbuţa de eşatoae a lu : a) ete u eşato aleator d toate valorle lu ; b) ete o dtrbuţe de probabltate a lu ;
18 STATISTICĂ ECONOMICĂ c) arată relaţa dtre ş σ ; d) arată cum e modcă câd e modcă ; e) ete o dtrbuţe de recveţe a lu µ. 1. Care dtre următoarele armaţ u ete adevărată depre u terval de îcredere petru µ : a) ete o cale de a ace o terereţă tattcă care evtă ca ceva ă creadă că o valoare etmată ete valoarea reală; b) îş chmbă mărmea după cum compoetele σ au, φ z ş îş chmbă valorle; c) e calculează pe baza lu, dar ete aşteptat ă cludă µ ; d) îş chmbă mărmea după cum e chmbă; e) toate de ma u.
Sondajul statistic- II
08.04.011 odajul statstc- II EŞATIOAREA s EXTIDEREA REZULTATELOR www.amau.ase.ro al.sac-mau@cse.ase.ro Data : 13 aprle 011 Bblografe : ursa I,cap.VI,pag.6-70 11.Aprle.011 1 odajul aleator smplu- cu revere
CAPITOLUL 4 CERCETAREA STATISTICĂ PRIN SONDAJ
CAPITOLUL 4 CERCETAREA STATISTICĂ PRIN SONDAJ Coderaţ prelmare Î captolele precedete am dcutat depre pobltăţle de culegere a datelor pe baza metodelor de obervare totală au parţală, ca ş depre modaltăţle
Productia (buc) Nr. Salariaţi Total 30
Î vederea aalze productvtăţ obţute î cadrul ue colectvtăţ de salaraţ formată d 50 de persoae, s-a extras u eşato format d de salaraţ. Datele refertoare la producţa zle precedete sut prezetate î tabelul
Cursul 7. Spaţii euclidiene. Produs scalar. Procedeul de ortogonalizare Gram-Schmidt. Baze ortonormate
Lector uv dr Crsta Nartea Cursul 7 Spaţ eucldee Produs scalar Procedeul de ortogoalzare Gram-Schmdt Baze ortoormate Produs scalar Spaţ eucldee Defţ Exemple Defţa Fe E u spaţu vectoral real Se umeşte produs
Sondajul statistic -III
STATISTICA Sodajul statstc -III tema 9 sapt.3-7 aprle 1 al.sac-mau www.amau.ase.ro http://www.ase.ro/ase/studet/de.asp?tem=fsere&id=88 Dstrbuta ormala Dstrbuta ormala Cea ma mportata dstrbute cotua: umeroase
Noţiuni de verificare a ipotezelor statistice
Noţu de verfcare a potezelor statstce Verfcarea potezelor statstce este legată de compararea dfertelor poteze asupra ue populaţ statstce (ş u asupra uu eşato) cu datele obţute pr îcercăr expermetale Dacă
Sisteme cu partajare - continut. M / M /1 PS ( numar de utilizatori, 1 server, numar de pozitii pentru utilizatori)
Ssteme cu partajare - cotut Recaptulare: modelul smplu de trafc M / M / PS ( umar de utlzator, server, umar de pozt petru utlzator) M / M / PS ( umar de utlzator, servere, umar de pozt petru utlzator)
Cercetarea prin sondajul II Note de curs prelegere master data 24 oct.2013
Cercetarea pr sodajul II ote de curs prelegere master data 4 oct.13 al.sac-mau www.amau.ase.ro http://www.ase.ro/ase/studet/de.asp?tem=fsere&id=88.oct.13 1 Dstrbuta ormala.oct.13 Dstrbuta ormala Cea ma
Pentru această problemă se consideră funcţia Lagrange asociată:
etoda ultplcatorlor lu arae ceastă etodă de optzare elară elă restrcţle de tp ealtate cluzâdu-le îtr-o ouă fucţe oectv ş ărd sulta uărul de varale al prolee de optzare. e urătoarea proleă: < (7. Petru
LUCRARE DE LABORATOR NR. 1 MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA
LUCRARE DE LABORATOR NR. MASURARI IN INSTALATII TERMICE. PRELUCRAREA DATELOR EXPERIMENTALE CARACTERISTICILE METROLOGICE ALE APARATELOR DE MASURA. OBIECTIVELE LUCRARII Isusrea uor otu refertoare la: - eror
T R A I A N. Numere complexe în formă algebrică z a. Fie z, z a bi, Se numeşte partea reală a numărului complex z :
Numere complexe î formă algebrcă a b Fe, a b, ab,,, Se umeşte partea reală a umărulu complex : Re a Se umeşte coefcetul părţ magare a umărulu complex : Se umeşte modulul umărulu complex : Im b, ş evdet
Statistica matematica
Statstca matematca probleme de dfcultate redusa ) Dtr-o popula e ormal repartzat cu dspersa ecuoscut se face o selec e de volum. Itervalul de îcredere petru meda m a popula e cu dspersa ecuoscut s s este
Statistica descriptivă. Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu
Statstca descrptvă Şef de Lucrăr Dr. Mădăla Văleau mvaleau@umfcluj.ro MĂSURI DE TENDINŢA CENTRALA Meda artmetca, Medaa, Modul, Meda geometrca, Meda armoca, Valoarea cetrala MĂSURI DE DE DISPERSIE Mm, Maxm,
Sisteme cu asteptare - continut. Modelul simplu de trafic
Ssteme cu asteptare - cotut Recaptulare: modelul smplu de trafc Dscpla cadrul cozlor de asteptate M / M / Modelul ( server, pozt de asteptare ) Aplcat modelarea trafculu de date la vel de pachete M / M
Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate.
Curs 10 Funcţii reale de mai multe variabile reale. Limite şi continuitate. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie p, q N. Fie funcţia f : D R p R q. Avem următoarele
ANALIZA STATISTICĂ A VARIABILITĂŢII (ÎMPRĂŞTIERII) VALORILOR INDIVIDUALE
4. ANALIZA STATISTICĂ A VARIABILITĂŢII (ÎMPRĂŞTIERII) VALORILOR INDIVIDUALE Feomeele de masă studate de statstcă se mafestă pr utăţle dvduale ale colectvtăţ cercetate care preztă o varabltate (împrăştere)
ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA
ELEMENTE DE STATISTICA DESCRIPTIVA Cursul CERMI Facultatatea Costruct de Mas www.cerm.utcluj.ro Cof.dr.g. Marus Bulgaru STATISTICA DESCRIPTIVA STATISTICA DESCRIPTIVA Populate, Caracterstca dscreta, cotua
CURS 10. Regresia liniară - aproximarea unei functii tabelate cu o functie analitica de gradul 1, prin metoda celor mai mici patrate
Y CURS 0 Regresa lară - aproxmarea ue fuct tabelate cu o fucte aaltca de gradul, pr metoda celor ma mc patrate 30 300 90 80 70 60 50 40 30 0 y = -78.545x + 33.4 R² = 0.983 0 0. 0.4 0.6 0.8. X Fe o fucţe:
VII. STATISTICĂ 7.1. INDICATORII TENDINŢEI CENTRALE Mărimile medii Media aritmetică
VII STATISTICĂ 7 INDICATORII TENDINŢEI CENTRALE 7 Mărmle med Meda velurlor dvduale ale ue varable (caracterstc) statstce este epresa stetzăr îtr-u sgur vel reprezetatv a tot ceea ce este eseţal, tpc ş
a) (3p) Sa se calculeze XY A. b) (4p) Sa se calculeze determinantul si rangul matricei A. c) (3p) Sa se calculeze A.
Bac Variata Proil: mate-izica, iormatica, metrologie Subiectul I (3 p) Se cosidera matricele: X =, Y = ( ) si A= a) (3p) Sa se calculeze XY A b) (4p) Sa se calculeze determiatul si ragul matricei A c)
ANALIZA UTILIZĂRII FORŢEI DE MUNCĂ ŞI A SALARIZĂRII MUNCII
ANALZA ULZĂR FORŢE DE MUNCĂ Ş A SALARZĂR MUNC 3. ANALZA ULZĂR EXENSVE A FORŢE DE MUNCĂ 3.. Efectvul ş calfcarea forţe e mucă Forţa e mucă e care pue u aget ecoomc e eveţază pr umărul peroalulu agajat,
Elemente de teoria probabilitatilor
Elemete de teora probabltatlor CONCEPTE DE BAZA VARIABILE ALEATOARE DISCRETE DISTRIBUTII DISCRETE VARIABILE ALEATOARE CONTINUE DISTRIBUTII CONTINUE ALTE VARIABILE ALEATOARE Spatul esatoaelor, pucte esato,
Ministerul Educaţiei Naționale Centrul Naţional de Evaluare şi Examinare
Miisterul Educaţiei Națioale Cetrul Naţioal de Evaluare şi Eamiare Eameul de bacalaureat aţioal 08 Proba E c) Matematică M_mate-ifo Clasa a XI-a Toate subiectele sut obligatorii Se acordă 0 pucte di oficiu
Analiza univariata a datelor
Aalza uvarata a datelor Chestu orgazatorce Nota: Exame fal (mart, 13 ma): 70% Proect semar: 30% Suport curs: Cătou I. (coord.), Băla C., Dăeţu T., Orza Gh., Popescu I., Vegheş C., Vrâceau D. "Cercetăr
9. CIRCUITE ELECTRICE IN REGIM NESINUSOIDAL
9. CRCE ELECRCE N REGM NESNSODAL 9.. DESCOMPNEREA ARMONCA Ateror am studat regmul perodc susodal al retelelor electrce, adca regmul permaet stablt retele lare sub actuea uor t.e.m. susodale s de aceeas
def def punctul ( x, y )0R 2 de coordonate x = b a
Cetrul de reutte rl-mhl Zhr CENTE E GEUTTE Î prtă este evoe să se luleze r plălor ple de ee vom det plăle ple u mulńm Ştm ă ms este o măsură ttăń de mtere dtr-u orp e ms repreztă o uńe m re soză eăre plă
METODE DE ESTIMARE A PARAMETRILOR UNEI REPARTIŢII. METODA VEROSIMILITĂŢII MAXIME. METODA MOMENTELOR.
Curs 6 OI ETOE E ETIARE A ARAETRILOR UNEI REARTIŢII. ETOA VEROIILITĂŢII AIE. ETOA OENTELOR.. Noţu troductve Î legătură cu evaluarea ş optzarea proceselor oraţoale apar ueroase problee de estare cu sut:
Teoria aşteptării- laborator
Teora aşteptăr- laborator Model de aşteptare cu u sgur server. Î tmpul zle la u ATM (automat bacar care permte retragerea de umerar s alte trazacţ bacare electroce) avem î mede 4 de cleţ pe oră, adcă.4
TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE
TEMA 3 - METODE NUMERICE PENTRU DESCRIEREA DATELOR STATISTICE Obectve Cuoaşterea metodelor umerce de descrere a datelor statstce Aalza rcalelor metode umerce etru descrerea datelor cattatve egruate Aalza
Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM 1 electronica.geniu.ro
Analiza în curent continuu a schemelor electronice Eugenie Posdărăscu - DCE SEM Seminar S ANALA ÎN CUENT CONTNUU A SCHEMELO ELECTONCE S. ntroducere Pentru a analiza în curent continuu o schemă electronică,
2. Sisteme de ecuaţii neliniare
Ssteme de ecuaţ elare 9 Ssteme de ecuaţ elare Î acest catol abordăm roblema reolvăr umerce a sstemelor de ecuaţ alebrce elare Cosderăm următorul sstem de ecuaţ î care cel uţ ua d ucţle u este lară Sub
2. Metoda celor mai mici pătrate
Metode Nuerce Curs. Metoda celor a c pătrate Fe f : [a, b] R o fucţe. Fe x, x,, x + pucte dstcte d tervalul [a, b] petru care se cuosc valorle fucţe y = f(x ) petru orce =,,. Aproxarea fucţe f prtr-u polo
TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE. Obiective:
TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE 77 TEMA 9: FUNCȚII DE MAI MULTE VARIABILE Obiective: Deiirea pricipalelor proprietăţi matematice ale ucţiilor de mai multe variabile Aalia ucţiilor de utilitate şi
CONEXIUNILE FUNDAMENTALE ALE TRANZISTORULUI BIPOLAR
LCAEA N.4 CONEXINILE FNDAMENTALE ALE TANISTOLI BIPOLA Scpul lucrăr măurarea perrmanțelr amplcatarelr elementare realzate cu tranztare bplare în cele tre cnexun undamentale (bază la maă, emtr la maă, clectr
Statisticǎ - curs 2. 1 Parametrii şi statistici ai tendinţei centrale 2. 2 Parametrii şi statistici ai dispersiei 5
Statisticǎ - curs Cupris Parametrii şi statistici ai tediţei cetrale Parametrii şi statistici ai dispersiei 5 3 Parametrii şi statistici factoriali ai variaţei 8 4 Parametrii şi statistici ale poziţiei
1. Modelul de regresie
. Modelul de regrese.. Câteva cosderete de ord geeral La fel ca ş î multe alte dome, î domeul ecoomc ş î partcular î cel al afacerlor se îtâlesc deseor stuaţ care presupu luarea uor decz, care ecestă progoze
Olimpiada Naţională de Matematică Etapa locală Clasa a IX-a M 1
Calea 13 Septembrie, r 09, Sector 5, 0507, București Tel: +40 (0)1 317 36 50 Fax: +40 (0)1 317 36 54 Olimpiada Naţioală de Matematică Etapa locală -00016 Clasa a IX-a M 1 Fie 1 abc,,, 6 şi ab c 1 Să se
SEMINARUL 3. Cap. II Serii de numere reale. asociat seriei. (3n 5)(3n 2) + 1. (3n 2)(3n+1) (3n 2) (3n + 1) = a
Capitolul II: Serii de umere reale. Lect. dr. Lucia Maticiuc Facultatea de Hidrotehică, Geodezie şi Igieria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucia MATICIUC SEMINARUL 3. Cap. II Serii
ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR
CAPITOLUL ELEMENTE DE TEORIA PROAILITĂŢILOR Câmp de evemete U feome îtâmplător se poate observa, de regulă, de ma multe or Faptul că este îtâmplător se mafestă pr aceea că u ştm date care este rezultatul
II. 5. Probleme. 20 c 100 c = 10,52 % Câte grame sodă caustică se găsesc în 300 g soluţie de concentraţie 10%? Rezolvare m g.
II. 5. Problee. Care ete concentraţia procentuală a unei oluţii obţinute prin izolvarea a: a) 0 g zahăr în 70 g apă; b) 0 g oă cautică în 70 g apă; c) 50 g are e bucătărie în 50 g apă; ) 5 g aci citric
3. INDICATORII STATISTICI
3. INDICATORII STATISTICI 3.. Necestatea folosr dcatorlor statstc. Idcator statstc prmar. Idcator statstc dervaţ Am văzut că obectul de studu al statstc îl costtue feomeele ş procesele de masă. Acestea
a n (ζ z 0 ) n. n=1 se numeste partea principala iar seria a n (z z 0 ) n se numeste partea
Serii Laurent Definitie. Se numeste serie Laurent o serie de forma Seria n= (z z 0 ) n regulata (tayloriana) = (z z n= 0 ) + n se numeste partea principala iar seria se numeste partea Sa presupunem ca,
Statistica descriptivă (continuare) Şef de Lucrări Dr. Mădălina Văleanu
Statstca descrptvă (contnuare) Şef de Lucrăr Dr. Mădălna Văleanu mvaleanu@umfcluj.ro VARIABILE CANTITATIVE MĂSURI DE TENDINŢA CENTRALA Meda artmetca, Medana, Modul, Meda geometrca, Meda armonca, Valoarea
(a) se numeşte derivata parţială a funcţiei f în raport cu variabila x i în punctul a.
Definiţie Spunem că: i) funcţia f are derivată parţială în punctul a în raport cu variabila i dacă funcţia de o variabilă ( ) are derivată în punctul a în sens obişnuit (ca funcţie reală de o variabilă
Procese stocastice (2) Fie un proces stocastic de parametru continuu si avand spatiul starilor discret. =
Xt () Procese stocastce (2) Fe u proces stocastc de parametru cotuu s avad spatul starlor dscret. Cu spatul starlor S = {,,, N} sau S = {,, } Defta : Procesul X() t este u proces Markov daca: PXt { ( )
PRELEVAREA SI PRELUCRAREA DATELOR DE MASURARE
Lucrarea r. PRELEVAREA SI PRELUCRAREA DATELOR DE MASURARE. GENERALITATI I electrotehcă ş electrocă terv umeroase mărm fzce ca: tesue, curet, rezsteţă, eerge, etc., care se caracterzează pr mărme ş pr aumte
Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii
Metode iterative pentru probleme neliniare - contractii Problemele neliniare sunt in general rezolvate prin metode iterative si analiza convergentei acestor metode este o problema importanta. 1 Contractii
Couplage dans les applications interactives de grande taille
Couplage dans les applications interactives de grande taille Jean-Denis Lesage To cite this version: Jean-Denis Lesage. Couplage dans les applications interactives de grande taille. Réseaux et télécommunications
R R, f ( x) = x 7x+ 6. Determinați distanța dintre punctele de. B=, unde x și y sunt numere reale.
5p Determinați primul termen al progresiei geometrice ( b n ) n, știind că b 5 = 48 și b 8 = 84 5p Se consideră funcția f : intersecție a graficului funcției f cu aa O R R, f ( ) = 7+ 6 Determinați distanța
COLEGIUL NATIONAL CONSTANTIN CARABELLA TARGOVISTE. CONCURSUL JUDETEAN DE MATEMATICA CEZAR IVANESCU Editia a VI-a 26 februarie 2005.
SUBIECTUL Editia a VI-a 6 februarie 005 CLASA a V-a Fie A = x N 005 x 007 si B = y N y 003 005 3 3 a) Specificati cel mai mic element al multimii A si cel mai mare element al multimii B. b)stabiliti care
STATISTICĂ MARINELLA - SABINA TURDEAN LIGIA PRODAN
MARINELLA - SABINA TURDEAN LIGIA PRODAN STATISTICĂ STATISTICĂ CUPRINS Captolul NOŢIUNI INTRODUCTIVE... 5. Momete ale evoluţe statstc... 5. Obectul ş metoda statstc... 5.3 Noţu fudametale utlzate î statstcă...
COMBINATORICĂ. Mulţimile ordonate care se formează cu n elemente din n elemente date se numesc permutări. Pn Proprietăţi
OMBINATORIĂ Mulţimile ordoate care se formează cu elemete di elemete date se umesc permutări. P =! Proprietăţi 0! = ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )! =!! =!! =! +... Submulţimile ordoate care se formează cu elemete
Planul determinat de normală şi un punct Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Planul determinat de 3 puncte necoliniare
1 Planul în spaţiu Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru 2 Ecuaţia generală Plane paralele Unghi diedru Fie reperul R(O, i, j, k ) în spaţiu. Numim normala a unui plan, un vector perpendicular pe
Curs 3. Biostatistica: trecere in revista a metodelor statistice clasice
Curs 3. Bostatstca: trecere revsta a metodelor statstce clasce Bblo: W.Ewes, G.R. Grat Statstcal methods boformatcs, Sprger, 005 Cap. -3, cap.5 Structura Teste de asocere (depedeță) Teste de cocordață
6 n=1. cos 2n. 6 n=1. n=1. este CONV (fiind seria armonică pentru α = 6 > 1), rezultă
Semiar 5 Serii cu termei oarecare Probleme rezolvate Problema 5 Să se determie atura seriei cos 5 cos Soluţie 5 Şirul a 5 este cu termei oarecare Studiem absolut covergeţa seriei Petru că cos a 5 5 5 şi
ECUATII NELINIARE PE R n. (2) sistemul (1) poate fi scris si sub forma ecuatiei vectoriale: ) D
ANALIZA NUMERICA ECUATII NELINIARE PE R (http://bavara.utclu.ro/~ccosm) ECUATII NELINIARE PE R. INTRODUCERE e D R D R : s sstemul: ( x x x ) ( x x x ) D () Daca se cosdera aplcata : D R astel ca: ( x x
DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE
DISTANŢA DINTRE DOUĂ DREPTE NECOPLANARE ABSTRACT. Materialul prezintă o modalitate de a afla distanţa dintre două drepte necoplanare folosind volumul tetraedrului. Lecţia se adresează clasei a VIII-a Data:
CLASA a V-a CONCURSUL INTERJUDEŢEAN DE MATEMATICĂ ŞI INFORMATICĂ MARIAN ŢARINĂ EDIŢIA A IV-A MAI I. Să se determine abcd cu proprietatea
EDIŢIA A IV-A 4 6 MAI 004 CLASA a V-a I. Să se determie abcd cu proprietatea abcd - abc - ab -a = 004 Gheorghe Loboţ II Comparaţi umerele A B ude A = 00 00 004 004 şi B = 00 004 004 00. Vasile Şerdea III.
Analiza bivariata a datelor
Aaliza bivariata a datelor Aaliza bivariata a datelor! Presupue masurarea gradului de asoiere a doua variabile sub aspetul: Diretiei (aturii) Itesitatii Semifiatiei statistie Variabilele omiale Tabele
Laborator 4 Interpolare numerica. Polinoame ortogonale
Laborator 4 Iterpolare umerica. Polioame ortogoale Resposabil: Aa Io ( aa.io4@gmail.com) Obiective: I urma parcurgerii acestui laborator studetul va fi capabil sa iteleaga si sa utilizeze diferite metode
5.5. REZOLVAREA CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE
5.5. A CIRCUITELOR CU TRANZISTOARE BIPOLARE PROBLEMA 1. În circuitul din figura 5.54 se cunosc valorile: μa a. Valoarea intensității curentului de colector I C. b. Valoarea tensiunii bază-emitor U BE.
CAPITOLUL 2. Definiţia Se numeşte diviziune a intervalului [a, b] orice submulţime x [a, b] astfel încât
Cp 2 INTEGRALA RIEMANN 9 CAPITOLUL 2 INTEGRALA RIEMANN 2 SUME DARBOUX CRITERIUL DE INTEGRABILITATE DARBOUX Defţ 2 Se umeşte dvzue tervlulu [, ] orce sumulţme,, K,, K, [, ] stfel îcât = { } = < < K< <
7. ECUAŢII ŞI SISTEME DE ECUAŢII DIFERENŢIALE
7. ECUAŢII ŞI SISTEME DE ECUAŢII DIFERENŢIALE 7. NOŢIUNI GENERALE. TEOREMA DE EXISTENŢĂ ŞI UNICITATE Pri ecuaţia difereţială de ordiul îtâi îţelegem o ecuaţie de forma: F,, = () ude F este o fucţie reală
MARCAREA REZISTOARELOR
1.2. MARCAREA REZISTOARELOR 1.2.1 MARCARE DIRECTĂ PRIN COD ALFANUMERIC. Acest cod este format din una sau mai multe cifre şi o literă. Litera poate fi plasată după grupul de cifre (situaţie în care valoarea
Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor X) functia f 1
Functii definitie proprietati grafic functii elementare A. Definitii proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi X si Y spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe X cu valori in Y daca fiecarui
* K. toate K. circuitului. portile. Considerând această sumă pentru toate rezistoarele 2. = sl I K I K. toate rez. Pentru o bobină: U * toate I K K 1
FNCȚ DE ENERGE Fie un n-port care conține numai elemente paive de circuit: rezitoare dipolare, condenatoare dipolare și bobine cuplate. Conform teoremei lui Tellegen n * = * toate toate laturile portile
Curs 4 Serii de numere reale
Curs 4 Serii de numere reale Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Criteriul rădăcinii sau Criteriul lui Cauchy Teoremă (Criteriul rădăcinii) Fie x n o serie cu termeni
Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor
Functii definitie, proprietati, grafic, functii elementare A. Definitii, proprietatile functiilor. Fiind date doua multimi si spunem ca am definit o functie (aplicatie) pe cu valori in daca fiecarui element
Prof. univ. dr. Constantin ANGHELACHE Prof. univ. dr. Gabriela-Victoria ANGHELACHE Lector univ. dr. Florin Paul Costel LILEA
Metode ş procedee de ajustare a datelor pe baza serlor croologce utlzate î aalza tedţe dezvoltăr dfertelor dome de actvtate socal-ecoomcă Prof. uv. dr. Costat ANGHELACHE Uverstatea Artfex/ASE - Bucureșt
Physique 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
V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile
Metode de Optimizare Curs V.7. Condiţii necesare de optimalitate cazul funcţiilor diferenţiabile Propoziţie 7. (Fritz-John). Fie X o submulţime deschisă a lui R n, f:x R o funcţie de clasă C şi ϕ = (ϕ,ϕ
Evaluare : 1. Continuitatea funcţiilor definite pe diferite spaţii metrice. 2. Răspunsuri la problemele finale.
Modulul 4 APLICAŢII CONTINUE Subecte :. Cotutatea fucţlor defte pe spaţ metrce.. Uform cotutatate. 3. Lmte. Dscotutăţ lmte parţale lmte terate petru fucţ de ma multe varable reale. Evaluare :. Cotutatea
Consommation marchande et contraintes non monétaires au Canada ( )
Consommation marchande et contraintes non monétaires au Canada (1969-2008) Julien Boelaert, François Gardes To cite this version: Julien Boelaert, François Gardes. Consommation marchande et contraintes
riptografie şi Securitate
riptografie şi Securitate - Prelegerea 12 - Scheme de criptare CCA sigure Adela Georgescu, Ruxandra F. Olimid Facultatea de Matematică şi Informatică Universitatea din Bucureşti Cuprins 1. Schemă de criptare
Annulations de la dette extérieure et croissance. Une application au cas des pays pauvres très endettés (PPTE)
Annulations de la dette extérieure et croissance. Une application au cas des pays pauvres très endettés (PPTE) Khadija Idlemouden To cite this version: Khadija Idlemouden. Annulations de la dette extérieure
INTRODUCERE. Obiectivele cursului
STATISTICĂ ECONOMICĂ INTRODUCERE Deschderea ş mobltatea metodelor statstce de vestgare a feomeelor ş roceselor, î coferă acestea u caracter geeral de cercetare a realtăţ. Acest fat stă la baza dfertelor
Jeux 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
Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.3.ALCHINE
Capitolul 2 - HIDROCARBURI 2.3.ALCHINE TEST 2.3.3 I. Scrie cuvântul / cuvintele dintre paranteze care completează corect fiecare dintre afirmaţiile următoare. 1. Acetilena poate participa la reacţii de
Sisteme diferenţiale liniare de ordinul 1
1 Metoda eliminării 2 Cazul valorilor proprii reale Cazul valorilor proprii nereale 3 Catedra de Matematică 2011 Forma generală a unui sistem liniar Considerăm sistemul y 1 (x) = a 11y 1 (x) + a 12 y 2
BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 28 mai 2012 (barajul 3)
BARAJ DE JUNIORI,,Euclid Cipru, 8 mi 0 (brjul ) Problem Arătţi că dcă, b, c sunt numere rele cre verifică + b + c =, tunci re loc ineglitte xy + yz + zx Problem Fie şi b numere nturle nenule Dcă numărul
III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar seria modulelor divergentă.
III. Serii absolut convergente. Serii semiconvergente. Definiţie. O serie a n se numeşte: i) absolut convergentă dacă seria modulelor a n este convergentă; ii) semiconvergentă dacă este convergentă iar
Integrala nedefinită (primitive)
nedefinita nedefinită (primitive) nedefinita 2 nedefinita februarie 20 nedefinita.tabelul primitivelor Definiţia Fie f : J R, J R un interval. Funcţia F : J R se numeşte primitivă sau antiderivată a funcţiei
Cu ajutorul noţiunii de corp se defineşte noţiunea de spaţiu vectorial (spaţiu liniar): Fie V o mulţime nevidă ( Ø) şi K,,
Cursul 1 Î cele ce urmează vom prezeta o ouă structură algebrcă, structura de spaţu vectoral (spaţu lar) utlzâd structurle algebrce cuoscute: mood, grup, el, corp. Petru îceput să reamtm oţuea de corp:
Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications
Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications Robin Genuer To cite this version: Robin Genuer. Forêts aléatoires : aspects théoriques, sélection de variables et applications.
CAPITOLUL 2 SERII FOURIER. discontinuitate de prima speţă al funcţiei f dacă limitele laterale f ( x 0 există şi sunt finite.
CAPITOLUL SERII FOURIER Ser trgoometrce Ser Fourer Fe fucţ f :[, Remtm că puctu [, ] se umeşte puct de b dscotutte de prm speţă fucţe f dcă mtee tere f ( ş f ( + estă ş sut fte y Defţ Fucţ f :[, se umeşte
Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Sfera prin 4 puncte necoplanare. Elipsoidul Hiperboloizi Paraboloizi Conul Cilindrul. 1 Sfera.
pe ecuaţii generale 1 Sfera Ecuaţia generală Probleme de tangenţă 2 pe ecuaţii generale Sfera pe ecuaţii generale Ecuaţia generală Probleme de tangenţă Numim sferă locul geometric al punctelor din spaţiu
Definiţia generală Cazul 1. Elipsa şi hiperbola Cercul Cazul 2. Parabola Reprezentari parametrice ale conicelor Tangente la conice
1 Conice pe ecuaţii reduse 2 Conice pe ecuaţii reduse Definiţie Numim conica locul geometric al punctelor din plan pentru care raportul distantelor la un punct fix F şi la o dreaptă fixă (D) este o constantă
SUBGRUPURI CLASICE. 1. SUBGRUPURI recapitulare
SUBGRUPURI CLASICE. SUBGRUPURI recapitulare Defiiţia. Fie (G, u rup şi H o parte evidă a sa. H este subrup al lui G dacă:. H este parte stabilă a lui G;. H îzestrată cu operaţia idusă este rup. Teorema.
8.3. Estimarea parametrilor
8.3. Estmarea parametrlor Modelarea uu feome aleatoru real, precum trafcul ofert de o sursă formaţoală, ue reţele de comucaţ, îseamă detfcarea uu model probablstc, M, varablă aleatore sau proces aleatoru,
Aplicatii ale marimilor medii in practica
Aplicatii ale marimilor medii i practica October 5, 2012 Aplicatii ale marimilor medii i practica Calculul marimilor medii Exemplu: u grup de 40, 20, 60 elevi au primit ca premiu la olimpiada de matematica
METODE DE ANALIZĂ STATISTICĂ A LEGĂTURILOR DINTRE FENOMENE
METODE DE ANALIZĂ STATISTICĂ A 0. LEGĂTURILOR DINTRE FENOMENE Asura feomeelor de masă studate de statstcă acţoează u umăr de factor rcal ş secudar, eseţal ş eeseţal, sstematc ş îtâmlător, obectv ş subectv,
Curs 3. Spaţii vectoriale
Lector uv dr Crsta Nartea Curs Spaţ vectorale Defţa Dacă este u îtreg, ş x, x,, x sut umere reale, x, x,, x este u vector -dmesoal Mulţmea acestor vector se otează cu U spaţu vectoral mplcă patru elemete:
TEMA 10 TESTE DE CONCORDANŢĂ
TEMA 0 TESTE DE CONCORDANŢĂ Obiective Cuoaşterea coceptelor reritoare la testele de cocordaţă Aaliza pricipalelor teste de cocordaţă Aplicaţii rezolvate Aplicaţii propuse Cupris 0. Cocepte reritoare la
5.4. MULTIPLEXOARE A 0 A 1 A 2
5.4. MULTIPLEXOARE Multiplexoarele (MUX) sunt circuite logice combinaţionale cu m intrări şi o singură ieşire, care permit transferul datelor de la una din intrări spre ieşirea unică. Selecţia intrării
Probabilități și Statistică 1.1. Metoda Monte-Carlo
Matematcă ș Iformatcă.. Metoda Mote-Carlo.. Metoda Mote Carlo. Aplcaţ. Precza metode. Termeul,,Metoda Mote Carlo este som cu termeul,,metoda epermetelor statstce. Aparţa aceste metode se raportează de
5.1. Noţiuni introductive
ursul 13 aitolul 5. Soluţii 5.1. oţiuni introductive Soluţiile = aestecuri oogene de două sau ai ulte substanţe / coonente, ale căror articule nu se ot seara rin filtrare sau centrifugare. oonente: - Mediul
Valori limită privind SO2, NOx şi emisiile de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili
Anexa 2.6.2-1 SO2, NOx şi de praf rezultate din operarea LPC în funcţie de diferite tipuri de combustibili de bioxid de sulf combustibil solid (mg/nm 3 ), conţinut de O 2 de 6% în gazele de ardere, pentru
CURS 2 METODE NUMERICE PENTRU SISTEME DE ECUAȚII NELINIARE. 0 Norma unui vector şi norma unei matrici. n n cu elemente scalare (reale, complexe).
CURS METODE NUMERICE PENTRU SISTEME DE ECUAȚII NEINIARE ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 0 Prelmar: Norma uu vector s orma ue
2. Algoritmi genetici şi strategii evolutive
2. Algortm genetc ş strateg evolutve 2. Algortm genetc Structura unu algortm genetc standard:. Se nţalzează aleator populaţa de cromozom. 2. Se evaluează fecare cromozom dn populaţe. 3. Se creează o nouă
ACI sécurité informatique KAA (Key Authentification Ambient)
ACI sécurité informatique KAA (Key Authentification Ambient) Samuel Galice, Veronique Legrand, Frédéric Le Mouël, Marine Minier, Stéphane Ubéda, Michel Morvan, Sylvain Sené, Laurent Guihéry, Agnès Rabagny,