TEMA 10 TESTE DE CONCORDANŢĂ
|
|
- Κλείτος Κρεστενίτης
- 7 χρόνια πριν
- Προβολές:
Transcript
1 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 testele de cocordaţă Testul χ Testul Hery Testul Kolmogorov-Smirov Testul Grubbs Cocepte cheie 0.
2 0. MODULUL METODE DE INFERENŢĂ STATISTICĂ 0. TESTE DE CONCORDANŢĂ 0. Cocepte reritoare la testele de cocordaţă Testele de cocordaţă (î egleză goodess of fit test) e arată modul î care u aumit model statistic (o aumită distribuţie statistică) se potriveşte cu o aumită mulţime de date. Aceste teste pu î evideţă cocordaţa ditre modelul empiric furizat de histogramă şi modelul teoretic pe care îl cosiderăm adecvat petru populaţia di care provi datele statistice observate. U test de cocordaţă costă di verificarea ipotezei ule: H : X F( ) cu ipoteza alterativă: 0 x H : X F( ) x ude F(x) este o aumită fucţie de distribuţie cumulativă. Î cotiuare se calculează statistica testului. La pasul următor se determiă î fucţie de ectivul eşatioului şi de ivelul sau pragul de îcredere α valoarea ă a testului. Decizia de acceptare/respigere a ipotezei H 0 se ia pri compararea ditre statistica testului şi valoarea ă a testului Vom aaliza î cotiuare cele mai uzuale teste de cocordaţă ditre care uele sut geerale (aplicabile petru mai multe distribuţii statistice) iar altele sut specifice (aplicabile umai petru aumite distribuţii statistice). Ditre testele de cocordaţă specifice vom aaliza testele petru verificarea ipotezei ormalităţii. 0. Testul χ Testul de cocordaţă χ ( hi-pătrat ) este u test geeral care poate fi aplicat oricărei distribuţii statistice căreia putem sa îi calculăm fucţia de distribuţie cumulativă. Testul χ se aplică datelor grupate (sau datelor de frecveţă). Dacă datele sut egrupate atuci le putem grupa cu autorul uei histograme. Petru testul χ se aplică următorul algoritm. Algoritm petru testul χ []: Se costruieşte o histogramă cu c clase î care fa c sut frecveţele absolute observate. []: Se calculează frecveţele medii estimate : [ F( lc ) F( lc )] + ude: este ectivul eşatioului; F este fucţia de distribuţie cumulativă testată; lc şi lc + sut limitele clasei. []: Se calculează statistica testului c ( fa ) χ.
3 []: Se determiă valoarea ă a testului TEMA 0 VERIFICAREA IPOTEZELOR STATISTICE 0. α ( ; c c + ) χ ude: α este ivelul (pragul) de semificaţie al testului; c este umărul de parametri ai distribuţiei F; c c+ umărul de grade de libertate ale distribuţiei χ. []: Decizia asupra acceptării sau respigerii ipotezei H 0 se ia astl: Dacă ( α; c c + ) χ χ atuci se acceptă ipoteza ulă respectiv datele provi di distribuţia testată. Dacă ( α; c + ) χ > χ c atuci se respige ipoteza ulă respectiv datele u provi di distribuţia testată. Valorile e ale testului χ petru ivelul (pragul) de semificaţie α 00 şi u umăr de 0 grade de libertate sut date î tabelul următor: Grade de libertate α 00 χ Grade de libertate α 00 χ Exemplul 0. Să se aplice testul χ petru verificarea ipotezei ormalităţii petru eşatioul de date şi tabelul de frecveţă di Exemplul.9 petru care avem media 06 şi abaterea stadard 88. Rezolvare: Aplicăm paşii algoritmului descris aterior. [] Utilizăm tabelul de frecveţă di Exemplul.9 petru frecveţele absolute observate. [] Petru frecveţele medii estimate stadardizăm mai îtâi valorile lc 0; lc 0; lc 80; lc 0; lc 60; lc 6 00 şi obţiem: z 8 ; z 8 ; z 06; z 0 ; z ; z
4 0. MODULUL METODE DE INFERENŢĂ STATISTICĂ Atuci di tabelul distribuţiei ormale stadardizate obţiem: [ F( z ) F( z )] [ F( ) ( 8) ] [ ] 000. [ F( z) F( z )] [ F( 06) ( ) ] [ ] 00. [ F( z ) F( z )] [ F( 0) ( 06) ] [ ] [ F( z ) F( z )] [ F( ) ( 0) ] [ ] [ F( z6 ) F( z )] [ F( 8) ( ) ] [ ] F F F F F [] Statistica testului este ă î tabelul de frecveţă următor: Clase Itervale de clasă Σ fa (fa ) (fa ) / Rezultă statistica ă a testului: χ 069. [] Petru α 00 c c rezultă valoarea ă a testului: χ χ ( α; c c + ) χ( 00; + ) ( 00;) 988. [] Decizia ţiâd cot de relaţia: ( 00; ) 9 88 χ 069 < χ este ormalitate cofirmată. Exemplul 0. U zar este arucat de 600 de ori î tabelul următor fiid îregistrate umărul de apariţii (fa 6) ale fiecărei ţe a zarului: 6 fa Să se aplice testul χ petru verificarea ipotezei uiformităţii respectiv petru a verifica dacă zarul este echilibrat.
5 TEMA 0 VERIFICAREA IPOTEZELOR STATISTICE 0. Rezolvare: Experimetul arucării uui zar este modelat de distribuţia uiformă. Rezultă frecveţele estimate Statistica testului: este ă cu autorul tabelului următor. 6 ( fa ) χ 6 Total fa fa (fa ) (fa ) / Rezultă statistica ă: χ 70. Numărul de grade de libertate al distribuţiei χ este umărul de clase adică 6. χ 00; şi are loc relaţia: Valoarea ă a testului petru α 00 este ( ) 070 ( 00;) 070 > χ 7 0 χ. calc Rezultă decizia de acceptare a ipotezei uiformităţii adică zarul este echilibrat. Testul χ se aplică şi petru tabelele de cotigeţă petru a stabili dacă există o legătură ître variabilele calitative (omiale) coţiute î aceste tabele. Ipoteza ulă specifică faptul că u există o relaţie ître cele două variabile adică H 0 : Cele două variabile sut idepedete. Ipoteza alterativă specifică faptul că o variabilă este iflueţată de cealaltă: H : Cele două variabile sut depedete. Algoritmul testului χ petru tabele de cotigeţă p q []: Se costruieşte tabelul de cotigeţă cu p coloae şi q liii î care pe coloae îregistrăm valorile variabilei A A A A p iar pe liii îregistrăm valorile variabilei B B B A q. Î celulele tabelului avem frecveţele absolute fa i i q p. Î ultima coloaă avem sumele pe liie i iar î ultima liie sumele pe coloaă m. []: Se calculează frecveţele medii estimate i : i m i i q p ude este totalul geeral al tabelului de cotigeţă. []: Se calculează statistica testului
6 0.6 MODULUL METODE DE INFERENŢĂ STATISTICĂ q p ( fai i ) χ. i []: Se determiă valoarea ă a testului: ( α ν ) χ ; ude: α este ivelul (pragul) de semificaţie al testului; este umărul de grade de libertate ale distribuţiei χ cu relaţia: i ( p ) ( ) ν q. []: Decizia asupra acceptării sau respigerii ipotezei H 0 se ia astl: Dacă ( α ν ) χ χ ; atuci se acceptă ipoteza ulă respectiv cele două variabile sut idepedete. Dacă ( α ν ) χ > χ ; atuci se respige ipoteza ulă respectiv cele două variabile sut depedete ua fiid iflueţată de cealaltă. Exemplul 0. U distribuitor care primeşte u aumit produs de la doi furizori F şi F a îregistrat reclamaţiile primite î terme de garaţie (TG) petru produsele livrate. Datele obţiute sut î tabelul de cotigeţă următor: Reclamaţii î TG Fără reclamaţii î TG Furizor F Furizor F Să se aplice testul χ petru a verifica dacă reclamaţiile depid de furizorii de produse. Rezolvare: Aplicăm paşii algoritmului descris aterior. []: Avem tabelul de cotigeţă următor î care p şi q iar î celulele tabelului avem frecveţele absolute: Reclamaţii î TG Fără reclamaţii î TG m Furizor F Furizor F i []: Calculăm frecveţele medii estimate şi obţiem valorile di tabelul următor: m
7 TEMA 0 VERIFICAREA IPOTEZELOR STATISTICE 0.7 m m m Reclamaţii î TG Fără reclamaţii î TG m Furizor F Furizor F i []: Calculăm statistica testului orgaizâd datele î tabelul următor: i fa i i (fa i i ) / i Σ Am obţiut χ 96. []: Determiăm valoarea ă a testului petru α 00 şi ( ) ( ). Rezultă: []: Am obţiut: ( α; ν ) χ ( 00; ) 8 χ. χ 96 > χ 8 şi î coseciţă decidem asupra respigerii ipotezei ule şi acceptării ipotezei alterative adică reclamaţiile depid de furizorii de produse. 0. Testul Hery Uul di testele de cocordaţă cele mai uzuale şi mai simple petru verificarea ipotezei ormalităţii este aşa-umita dreaptă a lui Hery. Metoda se bazează pe liiarizarea valorilor eşatioului sau a valorilor distribuţiei frecveţei relative. Testul Hery se poate aplica atât petru date egrupate cât şi petru date grupate. Vom prezeta î cotiuare algoritmul de aplicare a testului Hery petru date grupate. Î acest scop vom utiliza gruparea datelor de frecveţă obţiută ca urmare a costrucţiei histogramei frecveţei relative precum şi grila de probabilitate ormală stadardizată prezetată î Tema 6.
8 0.8 MODULUL METODE DE INFERENŢĂ STATISTICĂ Algoritm petru testul Hery date grupate []: Se determiă limitele itervalelor de clasă (lc ) şi frecveţa absolută (fa ) c coform algoritmului histogramei frecveţei relative []: Se determiă miloacele itervalelor de clasă (m ) cu relaţia: lc + lc + m. []: Se determiă frecveţa cumulată estimată (fce ) cu relaţiile: fce fa fce + fce + fa + fa + K c. []: Se determiă frecveţa cumulată estimată procetuală (fce (%)) cu relaţia: fce fce (%) 00(%) K c. Elemetele de la paşii [] - [] ai algoritmului se calculează îtr-u tabel de frecveţă cumulată estimată de forma: Clase Itervale de clasă m fa fce fce (%) lc lc m fa fce fa fce / 00 lc lc m fa fce fce + fa + fa fce / 00 k lc k lc k+ m k fa k fce k fce k- + fa k- + fa k fce k / 00 c lc c lc c+ m c fa c fce c fce c- + fa c- + fa c fce c / 00 Σ (fce c + fa c ) - []: Se reprezită pe grila de probabilitate ormală puctele de coordoate: ( m fce (%)) c ;. [6]: Se trasează o dreaptă care să treacă pri (apropierea a) cât mai multe pucte. [7]: Decizia asupra ipotezei ormalităţii: Dacă toate puctele se situează î proximitatea dreptei trasate atuci se acceptă ipoteza ormalităţii; Dacă există uul sau mai multe pucte sesibil depărtate de dreapta trasată atuci se respige ipoteza ormalităţii. Exemplul 0. Se cosideră eşatioul de date şi tabelul de frecveţă di Exemplul.9. Să se aplice testul Hery petru verificarea ipotezei ormalităţii avâd î vedere forma aproximativă de clopot a histogramei frecveţei relative. Rezolvare: Î tabelul de frecveţă cumulată estimată următor au fost determiate elemetele de la paşii ai algoritmului calculâdu-se mai îtâi miloacele itervalelor de clasă. După aceea a fost ă frecveţa cumulată estimată a fiecărei clase iar î fial frecveţa cumulată estimată procetuală pri împărţire la şi apoi îmulţire cu 00.
9 TEMA 0 VERIFICAREA IPOTEZELOR STATISTICE 0.9 Clase Itervale de clasă m fa fce fce (%) % % % % % Σ (7 + 0) - Î cotiuare va trebui să reprezetăm pe grila de probabilitate ormală stadardizată valorile petru (m ; fce (%)) (Figura 0.). Petru reprezetarea pe ordoată va trebui să ţiem cot că grila este simetrică umai pe ordoata dreaptă pe ordoata stâgă ea avâd itervale de valori dirite respectiv ître două valori (liii) ale grilei fiid valori dirite de la u iterval la altul. Petru o reprezetare corectă şi proporţioală va trebui să facem o iterpolare ître valoarea fce (%)şi limitele ître care reprezetăm această valoare. F(z) % z 9987% 0 998% 977% 0 9% 8% 0 69% 0 000% 00 08% -0 87% % - 8% -0 06% - 0% -0 m Decizie: Normalitate cofirmată Figura 0. Dreapta lui Hery Se observă că toate puctele reprezetate pe grilă sut situate pe dreapta trasată. Î aceste codiţii decizia testului este de ormalitate cofirmată ceea ce îseamă că acceptăm ipoteza că datele eşatioului provi ditr-o populaţie modelată de distribuţia ormală. 0. Testul Kolmogorov-Smirov Testul Kolmogorov Smirov este u test de ormalitate foarte răspâditbazat pe prorietăţile matematice demostrate de cei doi mari matematiciei ruşi. Testul Kolmogorov Smirov este u test util datorită faptului că oră posibilitatea de decizie asupra ipotezei ormalităţii atât aalitic cât şi grafic. Testul utilizează date egrupate fiid relativ dificil de aplicat fără utilizarea uui or electroic.
10 0.0 MODULUL METODE DE INFERENŢĂ STATISTICĂ Algoritm petru testul Kolmogorov Smirov date egrupate []: Se calculează media şi dispersia eşatioului de date egrupate x x x xi i x s i ( x i x). : []: Se ordoează crescător valorile eşatioului de date şi se obţie eşatioul ordoat: x x x. ( ) () ( ) []: Se calculează fucţia de distribuţie cumulativă empirică a eşatioului ordoat crescător: []: Se calculează statistica testului: D i F ( x) i. max F ( x ) F0 ( x ) ude F 0 (x ) este fucţia de distribuţie cumulativă ormală. []: Decizia asupra ipotezei ormalităţii se ia î fucţie de valoarea ă a testului d α (ude α este eroarea iar α ivelul de îcredere al testului) astl: Dacă D d α atuci se acceptă ipoteza ormalităţii; Dacă D > d atuci se respige ipoteza ormalităţii. α [6]: Petru reprezetarea grafică se calculează două limite irioară şi superioară astl: ( x i ) d LI F 0 α ( x i ) + d LS F0 α. Decizia grafică de respigere a ormalităţii se adoptă atuci câd fucţia de distribuţie cumulativă empirică iese î afara limitelor irioară şi superioară. Valorile e aproximative ale testului Kolmogorov Smirov sut date î tabelul următor î fucţie de ectivul eşatioului şi ivelul de îcredere α: α d α Exemplul 0. Se cosideră eşatioul de date egrupate di Exemplul.9. Să se aplice testul Kolmogorov-Smirov petru verificarea ipotezei ormalităţii avâd î vedere forma aproximativă de clopot a histogramei frecveţei relative. Rezolvare: Petru eşatioul dat avem media 06 şi abaterea stadard 88.
11 TEMA 0 VERIFICAREA IPOTEZELOR STATISTICE 0. Î tabelul următor sut e pe fiecare liie petru valorile ordoate ale eşatioului fucţia de distribuţie cumulativă empirică şi teoretică statistica testului şi limitele irioară şi superioară. i x i x (i) F (x i ) F 0 (x i ) F 0 (x i )-F (x i ) LI LS Rezultă statistica testului (valoarea maximă a direţei ditre fucţiile de distribuţie empirică şi teoretică) D 00. Petru şi ivelul de îcredere α 09 avem valoarea ă d α d 09; 07. Atuci coform criteriului de decizie al testului se adoptă decizia ormalitate cofirmată. Reprezetarea grafică a testului este redată î Figura 0.. Se observă că fucţia de distribuţie empirică se apropie de fucţia teoretică şi u depăşeşte limitele e F(xi) F0(xi) LI LS Figura 0. Testul Kolmogorov-Smirov
12 0. MODULUL METODE DE INFERENŢĂ STATISTICĂ 0. Testul Grubbs Testul Grubbs este cel mai des folosit test petru verificarea existeţei valorilor extreme (deumite şi valori aberate î egleză outliers) respectiv a valorilor care se îdepărtează de restul populaţiei şi care u caracterizează di puct de vedere statistic acea populaţie. Aceste valori trebuie elimiate ( discardate ) petru a u iflueţa rezultatele aalizei şi ale ireţei statistice. Algoritm petru testul Grubbs []: Se ordoează crescător valorile x x x ale eşatioului de date şi se obţie eşatioul ordoat crescător x( ) x() x( ) urmâd a se decide asupra elimiării evetuale a valorilor x max x( ) ca valoare extremă maximă respectiv x mi x ( ) ca valoare extremă miimă. []: Se calculează media şi abaterea stadard ale eşatioului de date: xi i x []: Se calculează statistica testului: x v ( s ) x s i ( x i x) x x() v. s []: Decizia de păstrare/îdepărtare a valorii x max x( ) (sau x mi x ( ) ) ca valoare extremă (aberată) maximă (sau miimă) se ia astl: Dacă v > ξ ( ; α) (sau v > ξ ( ; α) ) atuci x max x( ) (sau x mi x ( ) ) se elimiă ca fiid valoare extremă (aberată) maximă (sau miimă) Dacă v ξ ( ; α) (sau v ξ ( ; α) ) atuci x max x( ) (sau x mi x ( ) ) se păstrează. Valorile e ale testului Grubbs ξ ( ; α) î fucţie de ectivul eşatioului şi ivelul de îcredere α sut date î tabelul următor.. α Exemplul 0.6 Să se aplice testul Grubbs petru elimiarea valorilor aberate petru eşatioul de de valori di Exemplul.9. Rezolvare: Aplicăm paşii algoritmului.
13 []: Ordoăm crescător eşatioul. Obţiem: TEMA 0 VERIFICAREA IPOTEZELOR STATISTICE 0. x x 80 x x 0. max () mi () []: Petru eşatioul dat avem media x 0 6 şi abaterea stadard s 88. []: Se calculează statisticile testului. Obţiem: x() x v 78 s 88 x x() 06 0 v 09. s 88 []: Petru şi ivelul de îcredere α 09 rezultă di tabelul valorilor e: v 78< ξ ( ; α) ξ (;09) 66 v 09 < ξ ( ; α) ξ (;09) 66 ceea ce e duce la cocluzia că u există valori extreme maxime (sau miime) care să fie elimiate. 0.6 Cocepte cheie Test de cocordaţă Statistica testului Valoare ă Nivel (prag) de semificaţie Nivel de îcredere Frecveţă cumulată estimată Testul χ Testul Hery Deapta lui Hery Testul Kolmogorov -Smirov Valoare extremă (aberată) Testul Grubbs
14 0. MODULUL METODE DE INFERENŢĂ STATISTICĂ
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
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
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
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)
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
Curs 12. Intervale de încredere Intervale de încredere pentru medie în cazul σ cunoscut
Curs Itervale de îcredere Am văzut cum poate fi estimat u parametru folosid datele furizate de u eşatio Parametrul di populaţie u este, î geeral, egal cu statistica calculată cu ajutorul eşatioului Ne
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
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
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
Inegalitati. I. Monotonia functiilor
Iegalitati I acest compartimet vor fi prezetate diverse metode de demostrare a iegalitatilor, utilizad metodele propuse vor fi demostrate atat iegalitati clasice precum si iegalitati propuse la diferite
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
Capitole fundamentale de algebra si analiza matematica 2012 Analiza matematica
Capitole fudametale de algebra si aaliza matematica 01 Aaliza matematica MULTIPLE CHOICE 1. Se cosidera fuctia. Atuci derivata mixta de ordi data de este egala cu. Derivata partiala de ordi a lui i raport
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
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
Analiza matematica Specializarea Matematica vara 2010/ iarna 2011
Aaliza matematica Specializarea Matematica vara 010/ iara 011 MULTIPLE HOIE 1 Se cosidera fuctia Atuci derivata mita de ordi data de este egala cu 1 y Derivata partiala de ordi a lui i raport cu variabila
CURS I ELEMENTE DE BAZĂ
BIOSTATISTICA CURS I ELEMENTE DE BAZĂ Statistica reprezită ramura matematicii ce a apărut di ecesitatea de a calcula probabilitatea aumitor eveimete di cadrul uui experimet. Majoritatea domeiilor de bază
Formula lui Taylor. 25 februarie 2017
Formula lui Taylor Radu Trîmbiţaş 25 februarie 217 1 Formula lui Taylor I iterval, f : I R o fucţie derivabilă de ori î puctul a I Poliomul lui Taylor de gradul, ataşat fucţiei f î puctul a: (T f)(x) =
CAPITOLUL IV CALCULUL DIFERENŢIAL PENTRU FUNCŢII REALE DE O VARIABILA REALĂ
CAPITOLUL IV CALCULUL DIFEENŢIAL PENTU FUNCŢII EALE DE O VAIABILA EALĂ Fucţii derivabile Fucţii difereţiabile Derivata şi difereţiala sut duă ccepte fudametale ale matematicii, care reprezită siteză pe
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
4. Ecuaţii diferenţiale de ordin superior
4.. Ecuaţii liiare 4. Ecuaţii difereţiale de ordi superior O problemã iportatã este rezolvarea ecuaţiilor difereţiale de ordi mai mare ca. Sut puţie ecuaţiile petru care se poate preciza forma aaliticã
Sunt variabile aleatoare care iau o infinitate numărabilă de valori. Diagrama unei variabile aleatoare discrete are forma... f. ,... pn.
86 ECUAŢII 55 Vriile letore discrete Sut vriile letore cre iu o ifiitte umărilă de vlori Digrm uei vriile letore discrete re form f, p p p ude p = = Distriuţi Poisso Are digrm 0 e e e e!!! Se costtă că
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
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
CURS III, IV. Capitolul II: Serii de numere reale. a n sau cu a n. Deci lungimea segmentului este suma lungimilor sub-segmentelor obţinute, adică
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 CURS III, IV Capitolul
Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate
Metode de interpolare bazate pe diferenţe divizate Radu Trîmbiţaş 4 octombrie 2005 1 Forma Newton a polinomului de interpolare Lagrange Algoritmul nostru se bazează pe forma Newton a polinomului de interpolare
9. SONDAJUL STATISTIC
9. SODAJUL STATISTIC 9.. Cosideraţii geerale Creşterea ecesarului de iformaţii ce trebuie obţiute cu maximă operativitate a codus la extiderea utilizării sodajului statistic. Această expasiue a sodajului
prin egalizarea histogramei
Lucrarea 4 Îmbunătăţirea imaginilor prin egalizarea histogramei BREVIAR TEORETIC Tehnicile de îmbunătăţire a imaginilor bazate pe calculul histogramei modifică histograma astfel încât aceasta să aibă o
5. FUNCŢII IMPLICITE. EXTREME CONDIŢIONATE.
5 Eerciţii reolvate 5 UNCŢII IMPLICITE EXTREME CONDIŢIONATE Eerciţiul 5 Să se determine şi dacă () este o funcţie definită implicit de ecuaţia ( + ) ( + ) + Soluţie ie ( ) ( + ) ( + ) + ( )R Evident este
5.1. ŞIRURI DE FUNCŢII
Modulul 5 ŞIRURI ŞI SERII DE FUNCŢII Subiecte :. Şiruri de fucţii.. Serii de fucţii. 3. Serii de puteri. Evaluare :. Covergeţa puctuală şi covergeţa uiformă la şiruri şi serii de fucţii.. Teorema lui Abel.
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
9 Testarea ipotezelor statistice
9 Testarea ipotezelor statistice Un test statistic constă în obţinerea unei deducţii bazată pe o selecţie din populaţie prin testarea unei anumite ipoteze (rezultată din experienţa anterioară, din observaţii,
TEMA 1: FUNCȚII LINIARE. Obiective:
TEMA : FUNCȚII LINIARE TEMA : FUNCȚII LINIARE Obiective: Defiirea pricipalelor proprietăţi matematice ale fucţiei, ecuaţiei şi iecuaţiei de gradul Cuoaşterea uor elemete de geometrie aalitică a dreptei
sistemelor de algebrice liniarel
Uivesitatea Tehică a Moldovei Facultatea de Eergetică Catedra Electroeergetica Soluţioarea sistemelor de ecuaţii algebrice liiarel lect.uiv. Victor Gropa «Programarea si Utilizarea Calculatoarelor I» Cupris
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
6.1. DERIVATE ŞI DIFERENŢIALE PENTRU FUNCŢII REALE DE O VARIABILĂ REALĂ. APLICAŢII
7 7 Modulul 6 APLICAŢII DIFERENŢIABILE Subiecte : Derivate şi difereţiale petru fucţii reale de o variabilă reală Formula lui Taylor şi Mac-Lauri petru fucţii de o variabilă reală Serii Taylor 3 Derivate
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,
CURSUL AL VII-LEA. 1. Eşantion. 2. Eşantionare
. Eşatio CURSUL AL VII-LEA Idicatorii statistici calculaţi petru u eşatio aume sut simple aproximări petru parametrii reali ai populaţiei di care provie eşatioul. De exemplu, coeficietul mediu de iteligeţă
Seminar 3. Serii. Probleme rezolvate. 1 n . 7. Problema 3.2. Să se studieze natura seriei n 1. Soluţie 3.1. Avem inegalitatea. u n = 1 n 7. = v n.
Semir 3 Serii Probleme rezolvte Problem 3 Să se studieze tur seriei Soluţie 3 Avem ieglitte = ) u = ) ) = v, Seri = v este covergetă fiid o serie geometrică cu rţi q = < Pe bz criteriului de comprţie cu
Tema: şiruri de funcţii
Tem: şiruri de fucţii. Clculţi limit (simplă) şirului de fucţii f : [ 0,], f ( ) R Avem lim f ( 0) = ir petru 0, vem lim f ( ) Î cocluzie, dcă otăm f: [ 0, ], f ( ) =, = 0 =, 0 + + = +, tuci lim f f =..
(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
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.
8 Intervale de încredere
8 Intervale de încredere În cursul anterior am determinat diverse estimări ˆ ale parametrului necunoscut al densităţii unei populaţii, folosind o selecţie 1 a acestei populaţii. În practică, valoarea calculată
lim = dacă se aplică teorema lui 3. Derivate de ordin superior. Aplicaţii.
5 Petru limita determiată: 2 + lim = dacă se aplică terema lui LHspital: 2 + 2 lim = lim = rezultatul este icrect. 3. Derivate de rdi superir. Aplicaţii. Fie A R mulţime care îşi cţie puctele de acumulare
3. Serii de puteri. Serii Taylor. Aplicaţii.
Fucţiile f ( ) cos t = sut de clasă C pe R cu α si derivatelor satisface codiţiile: α f ' ( ) si = şi seria ' ( ), α α f R cu = b α ' coverge petru α > f este (ormal covergetă) absolut şi uiform covergetă
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
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.
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )
5..8 Ecuaţia difereţială Riccati Ecuaţia difereţială de ordiul îtâi de forma: d q( ) p( ) r( ) d + + (4) r sut fucţii cotiue pe u iterval, cuoscute, iar fucţia ude q( ), p ( ) şi ( ) este ecuoscuta se
Clasa a IX-a. 1. Rezolvaţi în R ecuaţiile: (3p) b) x x x Se consideră mulţimile A = { }, (2p) a) Determinaţi elementele mulţimii A
1 Rezolvaţi î R ecuaţiile: (4p) a) x 1 5 = 8 (3p) b) Clasa a IX-a x 1 x x 1 + + + =, N x x x Se cosideră mulţimile A = { }, A = { 3,5}, A { 7, 9,11}, 1 1 3 = (p) a) Determiaţi elemetele mulţimii A 6 (3p)
CALCULUL BARELOR CURBE PLANE
CPITOLUL 0 CLCULUL BRELOR CURBE PLE 0.. Tesiui î bare curbe plae. Formula lui Wikler Barele curbe plae sut bare care au axa geometrică o curbă plaă. Vom stuia bare curbe plae cu raza e curbură costată,
Recapitulare - Tipuri de date
Recapitulare - Tipuri de date Date numerice vârsta, greutatea, talia, hemoglobina, tensiunea arterială, calcemia, glicemia, colesterolul, transaminazele etc. valori continue sau discrete numere întregi
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.
Statisticǎ - curs 4. 1 Generalitǎţi privind ipotezele statistice şi problema verificǎrii ipotezelor statistice 2
Statisticǎ - curs 4 Cuprins 1 Generalitǎţi privind ipotezele statistice şi problema verificǎrii ipotezelor statistice 2 2 Inferenţǎ statisticǎ privind media populaţiei dacǎ se cunoaşte abaterea standard
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
BAREM DE CORECTARE CLASA A IX A
ETAPA JUDEŢEANĂ - martie 0 Filiera tehologica : profil tehic BAREM DE CORECTARE CLASA A IX A a) Daţi exemplu de o ecuaţie de gradul al doilea avâd coeficieţi raţioali care admite ca rădăciă umărul x= +
PROBLEME CU PARTEA ÎNTREAGĂ ŞI
PROBLEME CU PARTEA ÎNTREAGĂ ŞI PARTEA FRACŢIONARĂ. Să se rezolve ecuaţia {x} {008 x} =.. Fie r R astfel ca r 9 ] 00 Determiaţi 00r]. r 0 ] r ]... r 9 ] = 546. 00 00 00 Cocurs AIME (SUA), 99. Câte ditre
DistributiiContinue de Probabilitate Distributia Normala
8.03.011 STATISTICA -distributia normala -distributii de esantionare lectia 7 30 martie 011 al.isaic-maniu www.amaniu.ase.ro http://www.ase.ro/ase/studenti/index.asp?item=fisiere&id=88 DistributiiContinue
ŞIRURI DE VARIABILE ALEATOARE. PROBLEME ASIMPTOTICE
8. ŞIRURI DE VARIABILE ALEATOARE. PROBLEME ASIMPTOTICE 8.. Şiruri de variabile aleatoare Î teoria probabilităţilor şi î aplicaţiile ei o problemă importată o costituie studiul şirurilor de variabile aleatoare,
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
Subiecte Clasa a VII-a
lasa a VII Lumina Math Intrebari Subiecte lasa a VII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate
CAPITOLUL III FUNCŢII CONTINUE
CAPITOLUL III FUNCŢII CONTINUE. Fucţii de o variabilă reală Fucţiile defiite pe mulţimi abstracte X, Y cu f : X Y au î geeral puţie proprietăţi şi di acest motiv, puţie aplicaţii î rezolvarea uor probleme
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
CANALE DISCRETE DE TRANSMISIUNI
CAPITOLUL 2 CANALE DISCRETE DE TRANSMISIUNI 2.. Model ateatic de caal discret de trasisiui Î acest odel trebuie precizate ulţiile sibolurilor aplicate la itrarea caalului, ale sibolurilor recepţioate la
Concursul Naţional Al. Myller Ediţia a VI - a Iaşi, 2008
Cocursul Naţioal Al. Myller CLASA a VII-a Numerele reale disticte x, yz, au proprietatea că Să se arate că x+ y+ z = 0. 3 3 3 x x= y y= z z. a) Să se arate că, ditre cici umere aturale oarecare, se pot
PRELEGEREA VI STATISTICĂ MATEMATICĂ
PRELEGEREA VI STATISTICĂ MATEMATICĂ I. Variabile aleatoare 6. Repartiţia şi desitatea de probabilitate a uei variabile aleatoare Caracteristica, variabila studiată di ştiiţele eperimetale se modelează
PENTRU CERCURILE DE ELEVI
122 Petru cercurile de elevi PENTRU CERCURILE DE ELEVI Petru N, otăm: POLINOAME CICLOTOMICE Marcel Ţea 1) U = x C x = 1} = cos 2kπ + i si 2kπ } k = 0, 1. Mulţimea U se umeşte mulţimea rădăciilor de ordi
Curs 2 DIODE. CIRCUITE DR
Curs 2 OE. CRCUTE R E CUPRN tructură. imbol Relația curent-tensiune Regimuri de funcționare Punct static de funcționare Parametrii diodei Modelul cu cădere de tensiune constantă Analiza circuitelor cu
Sala: 2103 Decembrie 2014 CURS 10: ALGEBRĂ
Sala: 203 Decembrie 204 Cof. uiv. dr.: Dragoş-Pătru Covei CURS 0: ALGEBRĂ Specializarea: C.E., I.E., S.P.E. Nota: Acest curs u a fost supus uui proces riguros de recezare petru a fi oficial publicat. distribuit
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:
SERII NUMERICE. Definiţia 3.1. Fie (a n ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0
SERII NUMERICE Definiţia 3.1. Fie ( ) n n0 (n 0 IN) un şir de numere reale şi (s n ) n n0 şirul definit prin: s n0 = 0, s n0 +1 = 0 + 0 +1, s n0 +2 = 0 + 0 +1 + 0 +2,.......................................
PRELEGEREA XII STATISTICĂ MATEMATICĂ
PRELEGEREA XII STATISTICĂ MATEMATICĂ I. Teste nonparametrice Testele nonparametrice se aplică variabilelor măsurate la nivel nominal sau ordinal. Ele se aplică pe eşantioane mici, nefiind nevoie de presupuneri
7 Distribuţia normală
7 Distribuţia normală Distribuţia normală este cea mai importantă distribuţie continuă, deoarece în practică multe variabile aleatoare sunt variabile aleatoare normale, sunt aproximativ variabile aleatoare
Componente şi Circuite Electronice Pasive. Laborator 4. Măsurarea parametrilor mărimilor electrice
Laborator 4 Măsurarea parametrilor mărimilor electrice Obiective: o Semnalul sinusoidal, o Semnalul dreptunghiular, o Semnalul triunghiular, o Generarea diferitelor semnale folosind placa multifuncţională
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
ŞIRURI ŞI SERII DE FUNCŢII
Capitolul 8 ŞIRURI ŞI SERII DE FUNCŢII 8. Şiruri de fucţii Fie D R, D = şi fie f 0, f, f 2,... fucţii reale defiite pe mulţimea D. Şirul f 0, f, f 2,... se umeşte şir de fucţii şi se otează cu ( f ) 0.
ANALIZA DATELOR EXPERIMENTALE
INGINERIA TRAFICULUI 1-1 Lucrarea IT-1 ANALIZA DATELOR EXPERIMENTALE - Testul Kolmogorov-Smirnov - Un eperiment (fenomen) a cărui realizare diferă semnificativ atunci când este repetat în aceleaşi condiţii
SEMINAR 14. Funcţii de mai multe variabile (continuare) ( = 1 z(x,y) x = 0. x = f. x + f. y = f. = x. = 1 y. y = x ( y = = 0
Facultatea de Hidrotehnică, Geodezie şi Ingineria Mediului Matematici Superioare, Semestrul I, Lector dr. Lucian MATICIUC SEMINAR 4 Funcţii de mai multe variabile continuare). Să se arate că funcţia z,
CAP VII ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR ŞI STATISTICĂ MATEMATICĂ
CAP VII ELEMENTE DE TEORIA PROBABILITĂŢILOR ŞI STATISTICĂ MATEMATICĂ.Eveimet aleator. Frecveţa relativă a uui eveimet aleator. Probabilitatea uui eveimet. Obiectivul teoriei probabilităţilor. Noţiuea fudametală
în care suma termenilor din fiecare grup este 0, poate conduce la ideea că valoarea acestei sume este 0. De asemenea, gruparea în modul
Capitolul 3 SERII NUMERICE Date fiid umerele reale x 0, x,..., x, î umăr fiit, suma lor x 0 + x +... + x se poate calcula fără dificultate, după regulile uzuale. Extiderea oţiuii de sumă petru mulţimi
1. Operaţii cu numere reale Funcţii Ecuaţii şi inecuaţii de gradul întâi Numere complexe Progresii...
Cupris 1. Operaţii cu umere reale... 1 1.1. Radicali, puteri... 1 1.1.1. Puteri... 1 1.1.. Radicali... 1 1.. Idetităţi... 1.3. Iegalităţi... 3. Fucţii... 6.1. Noţiuea de fucţii... 6.. Fucţii ijective,
3.1. DEFINIŢII. PROPRIETĂŢI
Modulul 3 SERII NUMERICE Subiecte :. Criterii de covergeţă petşru serii cu termei oarecare. Serii alterate 3. Criterii de covergeţă petru serii cu termei poziţivi Evaluare. Criterii de covergeţă petru
Subiecte Clasa a VIII-a
Subiecte lasa a VIII-a (40 de intrebari) Puteti folosi spatiile goale ca ciorna. Nu este de ajuns sa alegeti raspunsul corect pe brosura de subiecte, ele trebuie completate pe foaia de raspuns in dreptul
Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 2006
Asupra unei inegalităţi date la barajul OBMJ 006 Mircea Lascu şi Cezar Lupu La cel de-al cincilea baraj de Juniori din data de 0 mai 006 a fost dată următoarea inegalitate: Fie x, y, z trei numere reale
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
Partea întreagă, partea fracţionară a unui număr real
Cocursul Gazeta Matematică și ViitoriOlimpiciro Ediția a IV-a 0-0 Partea îtreagă, partea fracţioară a uui umăr real ABSTRACT: Materialul coţie câteva proprietăţi şi rezultate legate de partea îtreagă şi
REZOLVAREA NUMERICĂ A ECUAŢIILOR ŞI SISTEMELOR DE ECUAŢII DIFERENŢIALE ORDINARE
REZOLVAREA NUMERICĂ A ECUAŢIILOR ŞI SISTEMELOR DE ECUAŢII DIFERENŢIALE ORDINARE. Aspecte itroductive Studiul comportametului diamic al sistemelor fizice modele matematice sub forma ecuaţiilor sau sistemelor
RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii transversale, scrisă faţă de una dintre axele de inerţie principale:,
REZISTENTA MATERIALELOR 1. Ce este modulul de rezistenţă? Exemplificaţi pentru o secţiune dreptunghiulară, respectiv dublu T. RĂSPUNS Modulul de rezistenţă este o caracteristică geometrică a secţiunii
4. CIRCUITE LOGICE ELEMENTRE 4.. CIRCUITE LOGICE CU COMPONENTE DISCRETE 4.. PORŢI LOGICE ELEMENTRE CU COMPONENTE PSIVE Componente electronice pasive sunt componente care nu au capacitatea de a amplifica
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,
Laborator 11. Mulţimi Julia. Temă
Laborator 11 Mulţimi Julia. Temă 1. Clasa JuliaGreen. Să considerăm clasa JuliaGreen dată de exemplu la curs pentru metoda locului final şi să schimbăm numărul de iteraţii nriter = 100 în nriter = 101.
CURSUL AL II-LEA. 2. Indicatori statistici
. Idicatori statistici CURSUL AL II-LEA.. Serii de valori. Aşa cum s-a văzut î cursul aterior, ueori este ecesar să urmărim mai îtâi o sigură variabilă umerică di multitudiea de variabile îregistrate îtr-u
Curs 14 Funcţii implicite. Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi"
Curs 14 Funcţii implicite Facultatea de Hidrotehnică Universitatea Tehnică "Gh. Asachi" Iaşi 2014 Fie F : D R 2 R o funcţie de două variabile şi fie ecuaţia F (x, y) = 0. (1) Problemă În ce condiţii ecuaţia
Variabile statistice. (clasificare, indicatori)
Variabile statistice (clasificare, indicatori) Definiţii caracteristică sau variabilă statistică proprietate în functie de care se cerceteaza o populatie statistica şi care, în general, poate fi măsurată,
Statisticǎ - curs 3. 1 Seria de distribuţie a statisticilor de eşantioane 2. 2 Teorema limitǎ centralǎ 5. 3 O aplicaţie a teoremei limitǎ centralǎ 7
Statisticǎ - curs 3 Cuprins 1 Seria de distribuţie a statisticilor de eşantioane 2 2 Teorema limitǎ centralǎ 5 3 O aplicaţie a teoremei limitǎ centralǎ 7 4 Estimarea punctualǎ a unui parametru; intervalul
Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare
Seminar 5 Analiza stabilității sistemelor liniare Noțiuni teoretice Criteriul Hurwitz de analiză a stabilității sistemelor liniare În cazul sistemelor liniare, stabilitatea este o condiție de localizare
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
5 Statistica matematică
5 Statistica matematică Cuvântul statistică afostiniţial folosit pentru a desemna o colecţiededatedesprepopulaţie şi situaţia economică, date vitale pentru conducerea unui stat. Cu timpul, Statistica a
1. ŞIRURI ŞI SERII DE NUMERE REALE
ŞIRURI ŞI SERII DE NUMERE REALE Noţiui teoretice şi rezultate fudametale Şiruri de umere reale Presupuem cuoscute oţiuile de bază despre mulţimea N a umerelor aturale, mulţimea Z a umerelor îtregi, mulţimea
a. 11 % b. 12 % c. 13 % d. 14 %
1. Un motor termic funcţionează după ciclul termodinamic reprezentat în sistemul de coordonate V-T în figura alăturată. Motorul termic utilizează ca substanţă de lucru un mol de gaz ideal având exponentul
PROIECT ECONOMETRIE. Profesori coordinatori: Liviu-Stelian Begu și Smaranda Cimpoeru
PROIECT ECONOMETRIE Profesori coordinatori: LiviuStelian Begu și Smaranda Cimpoeru Proiect realizat de?, grupa?, seria? FACULTATEA DE RELAȚII ECONOMICE INTERNAȚIONALE, ASE, BUCUREȘTI 2015 CUPRINS Înregistrați
Student: Specializarea: STATISTICĂ ECONOMICĂ PRELUCRAREA BAZELOR DE DATE
Studet: Specializarea: STATISTICĂ ECONOMICĂ PRELUCRAREA BAZELOR DE DATE -4-3 - -1 0 1 3 4 Regie proprie 017 Studet: 3 CUPRINS Idicativ Cadrul tematic al cercetării statistice pe bază de soda... Tema r.1