Primer 1: Analiziramo produkcijske funkcije za podjetja industrijske dejavnosti v RS v podskupini DL Proizvodnja računalnikov in druge opreme za
|
|
|
- Martin Mlinarič
- pred 4 leti
- Pregledov:
Transkripcija
1 Primer 1: Analiziramo produkcijske funkcije za podjetja industrijske dejavnosti v RS v podskupini DL Proizvodnja računalnikov in druge opreme za obdelavo podatkov na podlagi podatkov iz zaključnih računov za leto 1998 (datoteka proizvod.dta). a) Opredelite izraze za izračun kritične vrednosti in p vrednosti za standardizirano normalno porazdelitev, t porazdelitev, F porazdelitev in χ 2 porazdelitev. b) Izračunajte 95% intervale zaupanja in natančne stopnje značilnosti (p vrednosti) za regresijske koeficiente v modelu Cobb-Douglasove produkcijske funkcije. c) Izračunajte beta koeficiente (standardizirane regresijske koeficiente) v modelu Cobb- Douglasove produkcijske funkcije. d) S pomočjo t testa in F testa preverite predpostavko o homogenosti stopnje ena v modelu Cobb-Douglasove produkcijske funkcije. Izpis rezultatov obdelav v programskem paketu Stata: * Kriticne vrednosti in p-vrednosti porazdelitev: display 1-normal(z0) // p-vrednost z-statistike // display invnormal(1-p) // kriticna vrednost z-statistike // display ttail(df,t0) display invttail(df,p) // p-vrednost t-statistike (rezultat je masa verjetnosti v enem repu) // // kriticna vrednost t-statistike (p se nanasa na maso verjetnosti v enem repu) // display Ftail(df1,df2,F0) // p-vrednost F-statistike // display invftail(df1,df2,p) // kriticna vrednost F-statistike // display chi2tail(df,ch0) // p-vrednost hi2-statistike // display invchi2tail(df,p) // kriticna vrednost hi2-statistike //. * Izracun 95% intervala zaupanja za regresijske koeficiente:. regress lq ll lk Source SS df MS Number of obs = F( 2, 78) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = lq Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] ll lk _cons display invttail(78,0.025)
2 . mata mata ( type end to exit) : * : * : * : * : * : * : end ---. * Izracun standardiziranih (beta) koeficientov CD produkcijske funkcije:. egen lqs=std(lq). egen lls=std(ll). egen lks=std(lk). regress lqs lls lks Source SS df MS Number of obs = F( 2, 78) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = lqs Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] lls lks _cons 3.43e regress lq ll lk, beta Source SS df MS Number of obs = F( 2, 78) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = lq Coef. Std. Err. t P> t Beta ll lk _cons
3 . * Preverjanje predpostavke o homogenosti stopnje 1 za CD produkcijsko funkcijo:. regress lq ll lk Source SS df MS Number of obs = F( 2, 78) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = lq Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] ll lk _cons vce Covariance matrix of coefficients of regress model e(v) ll lk _cons ll lk _cons Domnevo, da je stopnja homogenosti pri Cobb-Douglasovi produkcijski funkciji enaka 1, preverimo najprej s pomočjo t statistike: H 0 : β 2 + β 3 = 1 H 1 : β 2 + β 3 1 ( b2+ b3) ( β 2+ β3) ( b2+ b3) ( β 2+ β 3) t = = = 2,10214 var( b + b ) var( b ) + var( b ) + 2cov( b, b ) α tk (m = n k 80, 2 = 0,025) = 1,990 t > t k, zavrnemo ničelno domnevo. display 2*ttail(78, abs( )) Domnevo, da je stopnja homogenosti pri Cobb-Douglasovi produkcijski funkciji enaka 1, preverimo sedaj še s pomočjo F statistike. Pri tem najprej ocenimo osnovni model, nato pa vanj vključimo ničelno domnevo in dobimo model z omejitvami, ki ga ocenimo. H 0 : β 2 + β 3 = 1 β 2 = 1 β 3 H 1 : β 2 + β 3 1 ln Q i = β 1 + β 2 ln L i + β 3 ln K i + u i ln Q i = β 1 + (1 β 3 ) ln L i + β 3 ln K i + u i ln Q i ln L i = β 1 + β 3 (ln K i ln L i ) + u i ln (Q i / L i ) = β 1 + β 3 ln (K i / L i ) + u i 3
4 . gen lql=log(q/l). gen lkl=log(k/l). regress lql lkl Source SS df MS Number of obs = F( 1, 79) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = lql Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] lkl _cons mata mata (type end to exit) : (( ) / (3-2)) / ( / (81-3)) : Ftail(1,78, ) : 1 - ( / ) : (( ) / (3-2)) / (( ) / (81-3)) : Ftail(1,78, ) : end ---. regress lq ll lk Source SS df MS Number of obs = F( 2, 78) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = lq Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] ll lk _cons test ll+lk=1 ( 1) ll + lk = 1 F( 1, 78) = 4.42 Prob > F =
5 Primer 2: V vzorec smo izbrali 32 evropskih držav in za leto 2003 pridobili naslednje podatke (datoteka zdravstvo.dta): pričakovana življenjska doba (PZD; v letih); izdatki za zdravstvo na prebivalca (IZDATKI; v ameriških dolarjih); odstotek kadilcev med odraslimi prebivalci (TOBAK). Ocenite linearni regresijski model: PZDi = β1+ β2izdatkii + β3tobaki + ui in s pomočjo ustreznih postopkov preverjanja domnev odgovorite na naslednja vprašanja: a) Ali odstotek kadilcev med odraslimi prebivalci vpliva na pričakovano življenjsko dobo? b) Ali lahko trdimo, da povečanje izdatkov za zdravstvo na prebivalca za 100 dolarjev podaljša povprečno življenjsko dobo za več kot dva meseca (ob nespremenjeni spremenljivki TOBAK)? c) Preverite ničelno domnevo, da znižanje povprečne življenjske dobe zaradi povečanja odstotka kadilcev med odraslimi prebivalci za eno odstotno točko lahko»kompenziramo«s povečanjem izdatkov za zdravstvo na prebivalca za 100 dolarjev. Izpis rezultatov obdelav v programskem paketu Stata:. regress pzd izdatki tobak F( 2, 29) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = izdatki tobak _cons * Testiranje hipotez s t-testom (skalarna oblika). vce Covariance matrix of coefficients of regress model e(v) izdatki tobak _cons izdatki 1.376e-07 tobak 9.960e _cons display 2*ttail(29, abs(-2.81)) display ttail(29, 1.78)
6 . display 2*ttail(29, abs(-0.16)) * Testiranje hipotez s t-testom (matricna oblika). matrix beta=(e(b))'. matrix list beta beta[3,1] y1 izdatki tobak _cons matrix vcm=e(v). matrix list vcm symmetric vcm[3,3] izdatki tobak _cons izdatki 1.376e-07 tobak 9.960e _cons matrix c=(100\0\0). matrix list c c[3,1] c1 r1 100 r2 0 r3 0. matrix varcb=c'*vcm*c. matrix list varcb symmetric varcb[1,1] c1 c matrix secb=cholesky(varcb). matrix list secb symmetric secb[1,1] c1 c matrix tb=(c' * beta ) * invsym(secb). matrix list tb symmetric tb[1,1] c1 r display ttail(29, )
7 . matrix c=(100\1\0). matrix list c c[3,1] c1 r1 100 r2 1 r3 0. matrix varcb=c'*vcm*c. matrix list varcb symmetric varcb[1,1] c1 c matrix secb=cholesky(varcb). matrix list secb symmetric secb[1,1] c1 c matrix tc=(c' * beta - 0) * invsym(secb). matrix list tc symmetric tc[1,1] c1 r display 2*ttail(29, abs( )) * Testiranje hipotez z F-testom. gen xres=izdatki-100*tobak. regress pzd xres F( 1, 30) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = xres _cons display Ftail(1,29,0.026)
8 . regress pzd izdatki tobak F( 2, 29) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = izdatki tobak _cons test 100*izdatki+tobak=0 ( 1) 100*izdatki + tobak = 0 F( 1, 29) = 0.03 Prob > F = Primer 3: Pri ocenjevanju funkcije povpraševanja po pivu za neko državo smo uporabili naslednje pojasnjevalne spremenljivke: ceno piva (CP), cene drugih alkoholnih pijač (CDP), cene življenjskih potrebščin (CZP) in razpoložljivi dohodek (RD). a) Zapišite funkcijo v obliki, ki zagotavlja, da regresijski koeficienti predstavljajo različne elastičnosti povpraševanja po pivu. Kako se spremeni specifikacija funkcije, če predpostavljamo, da hkratna sprememba vseh pojasnjevalnih spremenljivk za enak odstotek ohranja odvisno spremenljivko nespremenjeno. Prikažite postopek, s katerim bi lahko ugotovili, katera izmed oblik funkcije povpraševanja je primernejša. b) Prikažite, kako bi preverili naslednje tri domneve oziroma omejitve v okviru (ene) ničelne domneve (izhajajte iz prve funkcije v prejšnji točki): funkcija povpraševanja po pivu je homogena stopnje nič; razlika med elastičnostjo povpraševanja glede na cene piva in glede na cene drugih pijač je enaka nič; elastičnost povpraševanja po pivu glede na razpoložljivi dohodek je enaka ena. 8
9 Primer 4: Na podlagi podatkov za Slovenijo (razdobje ), ki so zbrani v datoteki potrosnja1.dta, ocenite naslednjo funkcijo porabe: OPt = β 1 + β 2ODt + β 3SOCt + β 4PROt + β 5 TUJ t + ut Pri tem smo z OP označili osebno porabo, OD je oznaka za osebne dohodke, SOC za socialne prejemke, PRO za proračunske prejemke in TUJ za prejemke prebivalstva iz tujine (vse spremenljivke so izražene v mio DIN po cenah iz leta 1972) Preverite, ali bi bilo smiselno iz funkcije izločiti prejemke iz proračuna in tujine. Izpis rezultatov obdelav v programskem paketu Stata:. regress op od soc pro tuj Source SS df MS Number of obs = F( 4, 20) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = op Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] od soc pro tuj _cons * Preverjanje smiselnosti izkljucevanja pojasnjevalnih spremenljivk (F-test). regress op od soc Source SS df MS Number of obs = F( 2, 22) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = op Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] od soc _cons display (( )/2) / ( /(25-5)) display Ftail(2,20, )
10 . * Preverjanje smiselnosti izkljucevanja pojasnjevalnih spremenljivk (LM-test). regress op od soc Source SS df MS Number of obs = F( 2, 22) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = op Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] od soc _cons predict test, resid. regress test od soc pro tuj Source SS df MS Number of obs = F( 4, 20) = 0.64 Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = test Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] od soc pro tuj _cons scalar lm=25* display "chi2(2) = " lm chi2(2) = display "Prob > chi2 = " chi2tail(2,lm) Prob > chi2 =
11 . * Preverjanje smiselnosti izkljucevanja pojasnjevalnih spremenljivk (LR-test). regress op od soc pro tuj Source SS df MS Number of obs = F( 4, 20) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = op Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] od soc pro tuj _cons scalar llo = e(ll). display llo display -25/2*(ln(2*_pi)+ln( /25)+1) regress op od soc Source SS df MS Number of obs = F( 2, 22) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = op Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] od soc _cons scalar llr = e(ll). display llr display -25/2*(ln(2*_pi)+ln( /25)+1) display "chi2(2) = " 2*(llo-llr) chi2(2) = display "Prob > chi2 = " chi2tail(2, 2*(llo-llr)) Prob > chi2 =
12 . qui regress op od soc pro tuj. estimates store mo. qui regress op od soc. estimates store mr. lrtest mr mo Likelihood-ratio test LR chi2(2) = 3.02 (Assumption: mr nested in mo) Prob > chi2 = Primer 5: V vzorec smo izbrali 32 evropskih držav in za leto 2003 pridobili naslednje podatke (datoteka zdravstvo.dta): pričakovana življenjska doba (PZD; v letih); izdatki za zdravstvo na prebivalca (IZDATKI; v ameriških dolarjih); odstotek kadilcev med odraslimi prebivalci (TOBAK); poraba čistega alkohola na prebivalca (ALKO; v litrih upoštevane žgane pijače). Ocenite enostavni linearni regresijski model: PZDi = β1+ β2izdatkii + ui, nato pa ga razširite z vključitvijo preostalih dveh pojasnjevalnih spremenljivk. Z ustreznimi testi presodite, ali bi razširjenemu modelu dali prednost pred osnovnim. Izpis rezultatov obdelav v programskem paketu Stata:. regress pzd izdatki F( 1, 30) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = izdatki _cons
13 . * Testiranje smiselnosti vkljucevanja pojasnjevalnih spremenljivk. regress pzd izdatki tobak alko F( 3, 28) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = izdatki tobak alko _cons display (( )/2) / ( /(32-4)) display Ftail(2,28, ) regress pzd izdatki tobak alko F( 3, 28) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = izdatki tobak alko _cons test tobak=alko=0 ( 1) tobak - alko = 0 ( 2) tobak = 0 F( 2, 28) = 7.23 Prob > F = regress pzd izdatki F( 1, 30) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE =
14 izdatki _cons predict test, resid. regress test izdatki tobak alko F( 3, 28) = 4.82 Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = test Coef. Std. Err. t P> t [95% Conf. Interval] izdatki tobak alko _cons scalar lm=32* display "chi2(2) = " lm chi2(2) = display "Prob > chi2 = " chi2tail(2,lm) Prob > chi2 = regress pzd izdatki F( 1, 30) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = izdatki _cons scalar llo = e(ll). display llo display -32/2*(ln(2*_pi)+ln( /32)+1)
15 . regress pzd izdatki tobak alko F( 3, 28) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = izdatki tobak alko _cons scalar lln = e(ll). display lln display -32/2*(ln(2*_pi)+ln( /32)+1) display "chi2(2) = " 2*(lln-llo) chi2(2) = display "Prob > chi2 = " chi2tail(2, 2*(lln-llo)) Prob > chi2 = qui regress pzd izdatki. estimates store mo. qui regress pzd izdatki tobak alko. estimates store mn. lrtest mo mn Likelihood-ratio test LR chi2(2) = (Assumption: mo nested in mn) Prob > chi2 = Primer 6: Države iz prejšnjega primera smo razdelili v dve skupini, in sicer glede na to, ali je država članica EU15 (pri teh državah ima spremenljivka DEU vrednost 1) ali ne (spremenljivka DEU ima vrednost 0). Za vsako skupino posebej ocenite regresijski model: PZD = β + β IZDATKI + β ALKO + β TOBAK + u i 1 2 i 3 i 4 i i Z ustreznim testom presodite, ali se proučevana regresijska funkcija razlikuje med omenjenima skupinama držav. 15
16 Izpis rezultatov obdelav v programskem paketu Stata:. regress pzd izdatki alko tobak F( 3, 28) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = izdatki alko tobak _cons regress pzd izdatki alko tobak if deu==0 Source SS df MS Number of obs = F( 3, 13) = Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = izdatki alko tobak _cons regress pzd izdatki alko tobak if deu==1 Source SS df MS Number of obs = F( 3, 11) = 0.07 Model Prob > F = Residual R-squared = Adj R-squared = Total Root MSE = izdatki alko tobak _cons display Ftail(4,24, )
Primer 1: V vzorec smo izbrali 35 evropskih držav in zanje pridobili naslednje podatke (datoteka tobak.dta): odstotek prebivalcev, starejših od 65 let
Primer 1: V vzorec smo izbrali 35 evropskih držav in zanje pridobili naslednje podatke (datoteka tobak.dta): odstotek prebivalcev, starejših od 65 let (STAR); poraba cigaret na prebivalca (TOBAK; izražena
2. Model multiple regresije
2. Model multiple regresije doc. dr. Miroslav Verbič miroslav.verbic@ef.uni-lj.si www.miroslav-verbic.si Ljubljana, februar 2014 2.1 Populacijski regresijski model in regresijski model vzorčnih podatkov
Osme vaje
Ekonometrja 1 Osme vaje: Vplv lnearnh transformacj spremenljvk na ocene parametrov regresjske funkcje. Napovedovanje povprečne n posamčne vrednost odvsne spremenljvke. Na osmh vajah bomo nadaljeval s proučevanjem
Enajste vaje
Ekonometrija 1 Enajste vaje: Konstantnost variance slučajne spremenljivke in heteroskedastičnost. Odsotnost koreliranosti slučajne spremenljivke in avtokorelacija. Na enajstih vajah bomo nadaljevali z
3. Preizkušanje domnev
3. Preizkušanje domnev doc. dr. Miroslav Verbič miroslav.verbic@ef.uni-lj.si www.miroslav-verbic.si Ljubljana, februar 2014 3.1 Izračunavanje intervala zaupanja za vrednosti regresijskih koeficientov Motivacija
Osnove statistike v fizični geografiji 2
Osnove statistike v geografiji - Metodologija geografskega raziskovanja - dr. Gregor Kovačič, doc. Bivariantna analiza Lastnosti so med sabo odvisne (vzročnoposledično povezane), kadar ena lastnost (spremenljivka
Microsoft Word - SI_vaja5.doc
Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 5 Naloge 1. del: t test za
Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in računalništvo Enopredmetna matematika IZPIT IZ VERJETNOSTI IN STA
Enopredmetna matematika IN STATISTIKE Maribor, 31. 01. 2012 1. Na voljo imamo kovanca tipa K 1 in K 2, katerih verjetnost, da pade grb, je p 1 in p 2. (a) Istočasno vržemo oba kovanca. Verjetnost, da je
ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA
ŠTEVCI PROMETA IN NJIHOVA UPORABA ZA NAMENE STATISTIK ČRT GRAHONJA Navdih Poizvedovanje po BD podatkovnih virih, ki imajo časovno dimenzijo in so dostopni. Večji promet pomeni večje število dobrin in močnejšo
NAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo to
NAVADNA (BIVARIATNA) LINEARNA REGRESIJA O regresijski analizi govorimo, kadar želimo opisati povezanost dveh numeričnih spremenljivk. Opravka imamo torej s pari podatkov (x i,y i ), kjer so x i vrednosti
Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC
Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC VERJETNOST osnovni pojmi Poskus: dejanje pri katerem je izid negotov met
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31. avgust 2018 Navodila Pazljivo preberite
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 31 avgust 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven
Osnove matematicne analize 2018/19
Osnove matematične analize 2018/19 Neža Mramor Kosta Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Funkcija je predpis, ki vsakemu elementu x iz definicijskega območja D f R priredi natanko
Microsoft Word - RAZISKAVA_II._del.doc
DEJAVNIKI VARNOSTI CESTNEGA PROMETA V SLOVENIJI Raziskava II. del Inštitut za kriminologijo pri Pravni fakulteti v Ljubljani Ljubljana, avgusta 2010 Vodja raziskave: dr. Dragan Petrovec Izvajalci in avtorji:
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6. julij 2018 Navodila Pazljivo preberite be
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULEA ZA MAEMAIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Statistika Pisni izpit 6 julij 2018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Za pozitiven rezultat
Microsoft Word - 170
UGOTAVLJANJE UČINKOVITOSTI PRED IN PO PREHODU NA HIBRIDNO PROIZVODNJO: ŠTUDIJA PRIMERA Igor Perko igor.perko.fm@gmail.com Vse večji izziv evropskih podjetij je, kako ostati konkurenčen v globalnem svetu,
Microsoft PowerPoint - p_TK_inzeniring_1_dan_v5_shortTS.ppt [Compatibility Mode]
![Microsoft PowerPoint - p_TK_inzeniring_1_dan_v5_shortTS.ppt [Compatibility Mode]](/thumbs/101/150056377.jpg "Microsoft PowerPoint - p_TK_inzeniring_1_dan_v5_shortTS.ppt [Compatibility Mode]")
Telekomunikacijski inženiring dr. Iztok Humar Vsebina Značilnosti TK prometa, preprosti modeli, uporaba Uvod Značilnosti telekomunikacijskega prometa Modeliranje vodovno komutiranih zvez Erlang B Erlang
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v fina
UNIVERZA V LJUBLJANI FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Katja Ciglar Analiza občutljivosti v Excel-u Seminarska naloga pri predmetu Optimizacija v financah Ljubljana, 2010 1. Klasični pristop k analizi
(Microsoft Word - 3. Pogre\232ki in negotovost-c.doc)
3.4 Merilna negotovost Merilna negotovost je parameter, ki pripada merilnem rezltat. Označje razpršenost vrednosti, ki jih je mogoče z določeno verjetnostjo pripisati merjeni veličini. Navaja kakovost
TRG Trg je prostor, kjer se srečujejo ponudniki in povpraševalci, da po določeni ceni izmenjajo določeno količino blaga ali storitev. Vrste trga kraje
TRG Trg je prostor, kjer se srečujejo ponudniki in povpraševalci, da po določeni ceni izmenjajo določeno količino blaga ali storitev. Vrste trga krajevno lokalni ali krajevni trg osebki so neposredni tekmeci
Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y
Matematika Diferencialne enačbe prvega reda (1) Reši diferencialne enačbe z ločljivimi spremenljivkami: (a) y = 2xy, (b) y tg x = y, (c) y = 2x(1 + y 2 ). Rešitev: Diferencialna enačba ima ločljive spremenljivke,
RAM stroj Nataša Naglič 4. junij RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni
RAM stroj Nataša Naglič 4. junij 2009 1 RAM RAM - random access machine Bralno pisalni, eno akumulatorski računalnik. Sestavljajo ga bralni in pisalni trak, pomnilnik ter program. Bralni trak- zaporedje
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5. februar 2018 Navodila Pazljivo preberite
Ime in priimek: Vpisna št: FAKULTETA ZA MATEMATIKO IN FIZIKO Oddelek za matematiko Verjetnost Pisni izpit 5 februar 018 Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite reševanja Nalog je
2
Povzetek makroekonomskih gibanj, maj 19 Gospodarska rast v evrskem območju je nizka, a precej stabilna, saj se ob naraščajoči negotovosti v svetovni trgovini ohranja solidna rast domačega povpraševanja.
LaTeX slides
Linearni in nelinearni modeli Milena Kovač 22. december 2006 Biometrija 2006/2007 1 Linearni, pogojno linearni in nelinearni modeli Kriteriji za razdelitev: prvi parcialni odvodi po parametrih Linearni
Decision of the European Central Bank of 18 April 2019 on the total amount of annual supervisory fees for 2019
SL SKLEP EVROPSKE CENTRALNE BANKE (EU) 2019/[XX*] z dne 18. aprila 2019 o skupnem znesku letnih nadomestil za nadzor za leto 2019 (ECB/2019/10) SVET EVROPSKE CENTRALNE BANKE JE ob upoštevanju Pogodbe o
Microsoft Word - UP_Lekcija04_2014.docx
4. Zanka while Zanke pri programiranju uporabljamo, kadar moramo stavek ali skupino stavkov izvršiti večkrat zaporedoma. Namesto, da iste (ali podobne) stavke pišemo n-krat, jih napišemo samo enkrat in
ALTA Skladi, družba za upravljanje, d.d. Železna cesta 18 SI Ljubljana T: (0) F: +386 (0)
Celotni stroški poslovanja po skladih Krovni sklad ALTA ALTA ABS 03.01.2016 31.12.2016 2,14% 04.01.2015 31.12.2015 2,15% 02.01.2014 31.12.2014 2,25% 02.01.2013 31.12.2013 2,27% 01.01.2012-31.12.2012 2,13%
Gregorčičeva 20, 1001 Ljubljana
Maistrova ulica 10, 1000 Ljubljana T: 01 369 59 00 F: 01 369 59 01 E: gp.mk@gov.si www.mk.gov.si Številka: 0070-17/2018/7 Ljubljana, 26. 11. 2018 EVA 2018-3340-0017 GENERALNI SEKRETARIAT VLADE REPUBLIKE
Delavnica Načrtovanje digitalnih vezij
Laboratorij za načrtovanje integriranih vezij Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Digitalni Elektronski Sistemi Osnove jezika VHDL Strukturno načrtovanje in testiranje Struktura vezja s komponentami
Naloge iz kolokvijev Analize 1 (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za
Naloge iz kolokvijev Analize (z rešitvami) E-UNI, GING, TK-UNI FERI dr. Iztok Peterin Maribor 2009 V tej datoteki so zbrane naloge iz kolokvijev za predmet Analiza na smereh E-UNI, GING in TK-UNI na Fakulteti
4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, Grafi II Jure Senčar
4. tema pri predmetu Računalniška orodja v fiziki Ljubljana, 6.4.29 Grafi II Jure Senčar Relativna sila krčenja - F/Fmax [%]. Naloga Nalogo sem delal v Excelu. Ta ima vgrajeno funkcijo, ki nam vrne logaritemsko
Vektorji - naloge za test Naloga 1 Ali so točke A(1, 2, 3), B(0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) A(0, 3, 5), B(1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 Ali toč
Vektorji - naloge za test Naloga 1 li so točke (1, 2, 3), (0, 3, 7), C(3, 5, 11) b) (0, 3, 5), (1, 2, 2), C(3, 0, 4) kolinearne? Naloga 2 li točke a) (6, 0, 2), (2, 0, 4), C(6, 6, 1) in D(2, 6, 3), b)
PREDLOG ZA AKREDITACIJO
Predmet: Course title: UČNI NAČRT PREDMETA / COURSE SYLLABUS STATISTIČNA ANALIZA PODATKOV Z RAČUNALNIKOM Študijski program in stopnja Study programme and level Tiflopedagogika in pedagogika specifičnih
SMERNICA EVROPSKE CENTRALNE BANKE (EU) 2018/ z dne 24. aprila o spremembi Smernice ECB/ 2013/ 23 o statistiki državnih
15.6.2018 L 153/161 SMERNICE SMERNICA EVROPSKE CENTRALNE BANKE (EU) 2018/861 z dne 24. aprila 2018 o spremembi Smernice ECB/2013/23 o statistiki državnih financ (ECB/2018/13) IZVRŠILNI ODBOR EVROPSKE CENTRALNE
Trg proizvodnih dejavnikov
Trg proizvodnih dejavnikov Pregled predavanja Trg proizvodov KONKURENCA Popolna Nepopolna Trg proizvodnih dejavnikov Popolna Individualna k. Panožna k. Povpraševanja Individualna k. Panožna k. Povpraševanja
Brownova kovariancna razdalja
Brownova kovariančna razdalja Nace Čebulj Fakulteta za matematiko in fiziko 8. januar 2015 Nova mera odvisnosti Motivacija in definicija S primerno izbiro funkcije uteži w(t, s) lahko definiramo mero odvisnosti
Microsoft PowerPoint _12_15-11_predavanje(1_00)-IR-pdf
uporaba for zanke i iz korak > 0 oblika zanke: for i iz : korak : ik NE i ik DA stavek1 stavek2 stavekn stavek1 stavek2 stavekn end i i + korak I&: P-XI/1/17 uporaba for zanke i iz korak < 0 oblika zanke:
RAZVOJNI CENTER ZA ZAPOSLITVENO REHABILITACIJO NORMATIVI NA PODROČJU ZAPOSLITVENE REHABILITACIJE mag. Aleksandra Tabaj Predstojnica Razvojnega centra
RAZVOJNI CENTER ZA ZAPOSLITVENO REHABILITACIJO NORMATIVI NA PODROČJU ZAPOSLITVENE REHABILITACIJE mag. Aleksandra Tabaj Predstojnica Razvojnega centra za zaposlitveno rehabilitacijo mag. Robert Cugelj Generalni
Na podlagi 65. člena Zakona o urejanju prostora (Uradni list RS, št. 61/17; ZUreP-2) izdaja minister za okolje in prostor P R A V I L N I K o elaborat
Na podlagi 65. člena Zakona o urejanju prostora (Uradni list RS, št. 61/17; ZUreP-2) izdaja minister za okolje in prostor P R A V I L N I K o elaboratu ekonomike I. SPLOŠNE DOLOČBE 1. člen (vsebina) Ta
Predloga za oblikovanje navadnih dokumentov
Politika izvrševanja naročil strank NLB d.d. 1. Namen 1.1 Zakon o trgu finančnih instrumentov (v nadaljevanju: ZTFI-1) od Nove Ljubljanske banke d.d., Ljubljana (v nadaljevanju: Banka), zahteva, da vzpostavi
Naloge 1. Dva električna grelnika z ohmskima upornostma 60 Ω in 30 Ω vežemo vzporedno in priključimo na idealni enosmerni tokovni vir s tokom 10 A. Tr
Naloge 1. Dva električna grelnika z ohmskima upornostma 60 Ω in 30 Ω vežemo vzporedno in priključimo na idealni enosmerni tokovni vir s tokom 10 A. Trditev: idealni enosmerni tokovni vir obratuje z močjo
ACAD-BAU-Analiza-prostorov
ANALIZA PROSTOROV Ko obdelujemo večje projekte, je analiza prostorov zelo pomembna v vseh fazah projektiranja. Pri idejnem snovanju moramo npr. za določeno površino trgovske namembnosti zagotoviti primerno
MERE SREDNJE VREDNOSTI
OPIS PODATKOV ENE SPREMENLJIVKE frekvenčne porazdelitve in mere srednje vrednosti as. dr. Nino RODE Uni-Lj. Fakulteta za socialno delo O ČEM BOMO GOVORILI NAMEN OPISNE STATISTIKE Kako opisati podatke OPIS
Slide 1
SLUČAJNE SPREMENLJIVKE Povezave med verjetnostjo P, porazdelitveno funcijo F in gostoto porazdelitve p. P F (x) =P( x) P(a b)=f (b)-f (a) F p Slučajna spremenljiva ima gostoto p. Kašno gostoto ima Y=+l?
Matematika II (UNI) Izpit (23. avgust 2011) RE ITVE Naloga 1 (20 to k) Vektorja a = (0, 1, 1) in b = (1, 0, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra una
Matematika II (UNI) Izpit (. avgust 11) RE ITVE Naloga 1 ( to k) Vektorja a = (, 1, 1) in b = (1,, 1) oklepata trikotnik v prostoru. Izra unajte: kot med vektorjema a in b, pravokotno projekcijo vektorja
EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Mi
EKVITABILNE PARTICIJE IN TOEPLITZOVE MATRIKE Aleksandar Jurišić Politehnika Nova Gorica in IMFM Vipavska 13, p.p. 301, Nova Gorica Slovenija Štefko Miklavič 30. okt. 2003 Math. Subj. Class. (2000): 05E{20,
FOTOVOLTAIKA
PRIMERJALNA ANALIZA TEHNOLOGIJ KONČNO POROČILO 1 Vsebina 1. Uvod... 3 1.1. Prva leta fotovoltaike v Italiji, Evropi in svetu... 4 1.1.1. Italija... 4 1.1.2. Svet... 8 1.1.3. Evropa... 10 2 1. Uvod Fotovoltaična
ŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI Fakulteta za družbene vede Študentska anketa o študiju na III. stopnji Študijsko leto 2017/18 Pripombe, komenta
ŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI Študentska anketa o študiju na III. stopnji Študijsko leto 2017/18 Pripombe, komentarje, vprašanja sporočite na http://1ka.si/set Ljubljana, 7. januar 2019 1. Povzetek
Osnove verjetnosti in statistika
Osnove verjetnosti in statistika Gašper Fijavž Fakulteta za računalništvo in informatiko Univerza v Ljubljani Ljubljana, 26. februar 2010 Poskus in dogodek Kaj je poskus? Vržemo kovanec. Petkrat vržemo
Za izvrševanje 11., 13., 18., 20., 25., 87. do 90., 92., 93., 95. in 100. člena Zakona o štipendiranju (Uradni list RS, št. 56/13) v povezavi s 23. čl
Za izvrševanje 11., 13., 18., 20., 25., 87. do 90., 92., 93., 95. in 100. člena Zakona o štipendiranju (Uradni list RS, št. 56/13) v povezavi s 23. členom Zakona o uveljavljanju pravic iz javnih sredstev
SL Uradni list Evropske unije L 163/17 II (Akti, sprejeti v skladu s Pogodbo ES/Pogodbo Euratom, katerih objava ni obvezna) ODLOČBE/SKLEPI S
23.6.2007 Uradni list Evropske unije L 163/17 II (Akti, sprejeti v skladu s Pogodbo ES/Pogodbo Euratom, katerih objava ni obvezna) ODLOČBE/SKLEPI SVET SKLEP SVETA z dne 7. junija 2007 o sistemu virov lastnih
Svet Evropske unije Bruselj, 11. avgust 2017 (OR. en) Medinstitucionalna zadeva: 2017/0188 (NLE) 11653/17 FISC 173 PREDLOG Pošiljatelj: Datum prejema:
Svet Evropske unije Bruselj, 11. avgust 2017 (OR. en) Medinstitucionalna zadeva: 2017/0188 (NLE) 11653/17 FISC 173 PREDLOG Pošiljatelj: Datum prejema: 9. avgust 2017 Prejemnik: Št. dok. Kom.: Zadeva: za
Poslovilno predavanje
Poslovilno predavanje Matematične teme z didaktiko Marko Razpet, Pedagoška fakulteta Ljubljana, 20. november 2014 1 / 32 Naše skupne ure Matematične tehnologije 2011/12 Funkcije več spremenljivk 2011/12
PREVENTIVA in PRESEJANJE - Mateja Bulc
PREVENTIVA in PRESEJANJE v RADM MATEJA BULC Vrste preventive Priložnost ali breme? 2002 Vzrok smrti SKUPAJ Neoplazme Bolezni obtočil Bolezni dihal Bolezni prebavil Poškodbe, zastrupitve Spol - SKUPAJ 18.701
Priloga 1: Pravila za oblikovanje in uporabo standardiziranih referenc pri opravljanju plačilnih storitev Stran 4012 / Št. 34 / Uradni lis
Priloga 1: Pravila za oblikovanje in uporabo standardiziranih referenc pri opravljanju plačilnih storitev Stran 4012 / Št. 34 / 24. 5. 2019 Uradni list Republike Slovenije PRILOGA 1 PRAVILA ZA OBLIKOVANJE
Predstavitev projekta
Delavnica Projekcije cen energije Primerjava mednarodnih projekcij cen energije mag. Andreja Urbančič, IJS Ljubljana, 21. 6. 2018 2 Cene na mednarodnih trgih svetovne cene nafte na mednarodnih trgih zemeljskega
210X297
Health at a Glance: Europe 2010 Summary in Slovenian HEALTH AT GLANCE: EUROPE 2010 ISBN 978-92-64-090309 OECD 2010 1 Povzetek Evropske države so v zadnjih desetletjih dosegle velik napredek na področju
Izvozna in uvozna funkcija slovenskega gospodarstva
UNIVERZA V LJUBLJANI EKONOMSKA FAKULTETA DIPLOMSKO DELO IZVOZNA IN UVOZNA FUNKCIJA SLOVENSKEGA GOSPODARSTVA Ljubljana, junij 005 PRIMOŽ ZAPLOTNIK IZJAVA Študent Primož Zaplotnik izjavljam, da sem avtor
(pravna oseba) IZKAZ FINANČNEGA POLOŽAJA NA DAN (kratka shema) v tisoč EUR ZNESEK Zap. Oznaka VSEBINA štev. postavke POSLOVNEGA PREJŠNJEGA LETA LETA 1
IZKAZ FINANČNEGA POLOŽAJA NA DAN (kratka shema) Zap. Oznaka štev. postavke POSLOVNEGA PREJŠNJEGA 1 A. 1. in del A. 5. Denar v blagajni, stanje na računih pri centralnih bankah in vpogledne vloge pri bankah
PREDLOG
DOPOLNJEN PREDLOG MAREC 2019 Na podlagi 29. člena Zakona o lokalni samoupravi (Uradni list RS, št. 94/07 - uradno prečiščeno besedilo, 27/08 - odl. US, 76/08, 79/09, 51/10, 84/10 - odl. US, 40/12 ZUJF,
Priloga_AJPES.xls
1. IZKAZ PRIHODKOV IN ODHODKOV - DOLOČENIH UPORABNIKOV PODSKUPIN KONTOV NAZIV PODSKUPINE KONTOV Plan Ocena realizacije Plan 2014 2014 2015 Plan 2015 / Plan 2014 Plan 2015 / Ocena realizacije 2014 Razlika
Vrste
Matematika 1 17. - 24. november 2009 Funkcija, ki ni algebraična, se imenuje transcendentna funkcija. Podrobneje si bomo ogledali naslednje transcendentne funkcije: eksponentno, logaritemsko, kotne, ciklometrične,
ogaške novice Glasilo občine Logatec, 30. marec 2007, letnik XXXVIII, št. 3/1 c Uradne objave ~ Odlok o proračunu Občine Logatec za leto 2007 (' ~ Pop
ogaške novice Glasilo občine Logatec, 30. marec 2007, letnik XXXVIII, št. 3/1 c Uradne objave ~ Odlok o proračunu Občine Logatec za leto 2007 (' ~ Popravek Na podlagi 29. člena zakona o lokalni samoupravi
Microsoft Word - Faktorska_analiza_blagovne_znamke_II
Funkcije blagovne znamke Občutljivost na blagovne znamke (angl. brand sensitivity), definirana kot pomen, ki ga kupci pripisujejo blagovni znamki v procesu odločanja za nakup, je izkazano pomemben dejavnik,
I. Splošni del proračuna
ZAKLJUČNI RAČUN PRORAČUNA OBČINE IZOLA ZA LETO 212 I. SPLOŠNI DEL 143 - ZR211 142 - P212_1 156 - VP212 161 - ZR212 I. SKUPAJ PRIHODKI (7+71+72+73+74+78) 16.5.364 22.982.33 22.982.33 15.519.495 96,7 67,5
LETNO POROČILO ZA LETO 2013 Javni zavod ŠPORT LJUBLJANA 1
LETNO POROČILO ZA LETO 2013 Javni zavod ŠPORT LJUBLJANA 1 ... 3... 4... 9... 35 2 ... 48 3 4 5 6 7 ZŠ KAZALEC OZ. KAZALNIK LETO 2013 LETO 2012 I 13/12 1 ŠTEVILO ZAPOSLENIH KONEC LETA 115 110 104,5 PO OBRAČUNSKEM
NAVODILA ZA IZPOLNJEVANJE ELEKTRONSKEGA OBRAZCA ZA PRIJAVO IN PREKLIC DIGITALNIH POTRDIL Verzija Datum Opis sprememb dokumenta dokumenta
NAVODILA ZA IZPOLNJEVANJE ELEKTRONSKEGA OBRAZCA ZA PRIJAVO IN PREKLIC DIGITALNIH POTRDIL Verzija Datum Opis sprememb dokumenta dokumenta 1.0 22.11.2013 Prva verzija dokumenta 1.1 15.04.2015 Dodana možnost
Poročilo o zaključnem računu Evropske agencije za varnost hrane za proračunsko leto 2015 z odgovorom Agencije
1.12.2016 SL Uradni list Evropske unije C 449/97 POROČILO o zaključnem računu Evropske agencije za varnost hrane za proračunsko leto 2015 z odgovorom Agencije (2016/C 449/18) UVOD 1. Evropska agencija
Angiotensin-II- receptor antagonists (sartans) containing a tetrazole group EMEA/H/A-31/1471
Priloga IV Znanstveni zaključki 1 Znanstveni zaključki Zdravila, ki vsebujejo sartan, so pomembna možnost za zdravljenje resnih in morebitno resnih stanj, kot so hipertenzija in določene bolezni srca ali
Makroekonomske projekcije strokovnjakov ECB za euroobmočje, marec 2013
Okvir MAKROEKONOMSKE PROJEKCIJE STROKOVNJAKOV ZA EUROOBMOČJE Strokovnjaki so na podlagi podatkov, ki so bili na voljo do 22. februarja 2013, pripravili projekcije makroekonomskih gibanj v euroobmočju.
(I. Splo\232ni del prora\350una)
DOPOLNJEN PRORAČUNA OBČINE LJUTOMER ZA LETO I. SPLOŠNI DEL I. SKUPAJ PRIHODKI (7+71+72+73+74+78) 11.817.73 11.817.73 11.389.216 11.585.789 196.573 98, 98, TEKOČI PRIHODKI (7+71) 9.772.584 9.772.584 9.78.4
OCENA UČINKOV NOVE ZAKONODAJE (ZAKON O DOHODNINI, ZAKON O POKOJNINSKEM IN INVALIDSKEM ZAVAROVANJU) NA SAMOZAPOSLENE V KULTURI Pripravilo: Društvo Asoc
OCENA UČINKOV NOVE ZAKONODAJE (ZAKON O DOHODNINI, ZAKON O POKOJNINSKEM IN INVALIDSKEM ZAVAROVANJU) NA SAMOZAPOSLENE V KULTURI Pripravilo: Društvo Asociacija, Odprta zbornica za sodobno umetnost Povzetek
PowerPointova predstavitev
»ŠTUDIJA O IZVEDLJIVOSTI PROJEKTA PRIDELAVE IN PREDELAVE SLADKORNE PESE«Državni svet. 14.11. 2013 Prof. dr. Črtomir Rozman Svetovna proizvodnja sladkorja 123 držav: 80% sladk. Trs, 20 % sladk. Pesa 43
Microsoft Word - Financni nacrt SSUL 2009 BREZOVAR.doc
1 FINANČNI NAČRT ŠTUDENTSKEGA SVETA UNIVERZE V LJUBLJANI ZA LETO 2009, ki ga je Študentski svet Univerze v Ljubljani sprejel na seji dne 14. 1. 2009 in ga pošilja Upravnemu odboru Univerze v Ljubljani
Številka:
apple REPUBLIKA SLOVENIJA MINISTRSTVO ZA OKOLJE IN PROSTOR Dunajska cesta 48, 1000 Ljubljana T: 01 478 70 00 F: 01 478 74 25 E: gp.mop@gov.si www.mop.gov.si Številka: 007-418/2018-11 Ljubljana, dne 15.
Impact assessment Clean 0808
EVROPSKA KOMISIJA Bruselj, 13.9.2017 SWD(2017) 501 final DELOVNI DOKUMENT SLUŽB KOMISIJE POVZETEK OCENE UČINKA Spremni dokument k predlogu uredbe Evropskega parlamenta in Sveta o Agenciji EU za kibernetsko
Diapozitiv 1
Odprta koda dr. Matej Mertik Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu Sevno 13, pp 299, 8000 Novo mesto info at fis.unm.si, http://fis.unm.si Vsebina Kaj je odprta koda Razvoj Licence OKPO in EU
PowerPoint Presentation-master
POTAPLJANJE Z NITROXOM Nedjan Kastelic, Nitrox Inštruktor 24.3.07 Slovenska potapljaška zveza 1 Potapljanje z Nitoxom Kaj je Nitrox? Nitrox je binarna mešanica, v kateri večino vseh plinov sestavljata
OSNOVE UMETNE INTELIGENCE
OSNOVE UMETNE INTELIGENCE 2017/18 regresijska drevesa ocenjevanje učenja linearni modeli k-nn Zoran Bosnić del gradiva povzet po: Bratko: Prolog programming for AI, Pearson (2011) in Russell, Norvig: AI:
v sodelovanju z S.BON-1 [-] S.BON AJPES za podjetje: Podjetje d.o.o. Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: ID za DDV / davčna številka:
![v sodelovanju z S.BON-1 [-] S.BON AJPES za podjetje: Podjetje d.o.o. Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: ID za DDV / davčna številka:](/thumbs/88/116438992.jpg "v sodelovanju z S.BON-1 [-] S.BON AJPES za podjetje: Podjetje d.o.o. Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: ID za DDV / davčna številka:")
v sodelovanju z S.BON AJPES za podjetje: Ulica 1, 1000 Ljubljana Matična številka: 1234567000 ID za DDV / davčna številka: SI12345678 BONITETNA OCENA PO PRAVILIH BASEL II BONITETNA OCENA PODJETJA NA DAN
C:/Users/Matevž Èrepnjak/Dropbox/FKKT/testi in izpiti/ /IZPITI/FKKT-februar-14.dvi
Kemijska tehnologija, Kemija Bolonjski univerzitetni program Smer: KT K WolframA: DA NE Računski del izpita pri predmetu MATEMATIKA I 6. 2. 2014 Čas reševanja je 75 minut. Navodila: Pripravi osebni dokument.
resitve.dvi
FAKULTETA ZA STROJNISTVO Matematika Pisni izpit. junij 22 Ime in priimek Vpisna st Navodila Pazljivo preberite besedilo naloge, preden se lotite resevanja. Veljale bodo samo resitve na papirju, kjer so
Uvodno predavanje
RAČUNALNIŠKA ORODJA Simulacije elektronskih vezij M. Jankovec 2.TRAN analiza (Analiza v časovnem prostoru) Iskanje odziva nelinearnega dinamičnega vezja v časovnem prostoru Prehodni pojavi Stacionarno
2
REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ANKETA O MNENJU POTROŠNIKOV ZA LETO 2011 Poročilo pripravil: Martin Bajželj, Marta Arnež Datum: september 2012 1/12 Kazalo 0 Osnovni podatki...
I. Splošni del proračuna
ZAKLJUČNI RAČUN PRORAČUNA OBČINE SEŽANA ZA LETO I. SPLOŠNI DEL I. SKUPAJ PRIHODKI (7+71+72+73+74+78) 14.793.384 14.87.659 12.723.11-2.84.558 86, 85,9 TEKOČI PRIHODKI (7+71) 12.62.638 12.624.686 11.62.72-1.22.614
Univerza v Mariboru Fakulteta za naravoslovje in matematiko Oddelek za matematiko in ra unalni²tvo Izobraºevalna matematika Pisni izpit pri predmetu K
31. januar 2014 1. [25] V kino dvorano z 10 vrstami po 10 o²tevil enih sedeºev vstopi 100 ljudi. Od tega je 40 deklet in 60 fantov. Na koliko na inov se lahko posedejo, (a) e ni nobenih omejitev? (b) e
Diapozitiv 1
VSEŽIVLJENJSKO UČENJE ZAPOSLENIH, KOMPETENČNI CENTRI N KAKO DO NOVIH DELOVNIH MEST DAMJANA KOŠIR Generalna direktorica direktorata za trg dela in zaposlovanje MINISTRSTVO ZA DELO, DRUŽINO IN SOCIALNE ZADEVE
Priloga II Modul A: Izjava o skladnosti na podlagi notranje kontrole proizvodnje 1. Izjava o skladnosti na podlagi notranje kontrole proizvodnje je po
Priloga II Modul A: Izjava o skladnosti na podlagi notranje kontrole proizvodnje 1. Izjava o skladnosti na podlagi notranje kontrole proizvodnje je postopek ugotavljanja skladnosti, s katerim proizvajalec
Microsoft Word - avd_vaje_ars1_1.doc
ARS I Avditorne vaje Pri nekem programu je potrebno izvršiti N=1620 ukazov. Pogostost in trajanje posameznih vrst ukazov računalnika sta naslednja: Vrsta ukaza Štev. urinih period Pogostost Prenosi podatkov
Microsoft PowerPoint - UN_OM_G03_Marketinsko_raziskovanje
.: 1 od 10 :. Vaja 3: MARKETINŠKO KO RAZISKOVANJE Marketinško ko raziskovanje Kritičen del marketinškega informacijskega sistema. Proces zagotavljanja informacij potrebnih za poslovno odločanje. Relevantne,
Predstavitev IPro06
REVIZIJSKO POROČILO O PREDLOGU ZAKLJUČNEGA RAČUNA PRORAČUNA REPUBLIKE SLOVENIJE ZA LETO 2006 CILJI REVIZIJE 1. Izrek mnenja o predlogu splošnega dela zaključnega računa 2. Izrek mnenja o pravilnosti izvršitve: