Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC
|
|
- Boštjan Kalan
- pred 4 leti
- Pregledov:
Transkripcija
1 Verjetnost in vzorčenje: teoretske porazdelitve standardne napake ocenjevanje parametrov as. dr. Nino RODE prof. dr. Blaž MESEC
2 VERJETNOST osnovni pojmi Poskus: dejanje pri katerem je izid negotov met kovanca ali igralne kocke pravočasen prihod na predavanja psihoterapevtska obravnava Prostor vzorčenja: množica vseh možnih izidov za pravočasen prihod na predavanja: [da, ne] za met: 1 kovanca: [cifra (C), grb(g)] 2 kovancev: [CC, CG, GC, GG] 3 kovancev: [CCC, CCG, CGC, GCC, CGG, GCG, GGC, GGG]
3 VERJETNOST osnovni pojmi Dogodek: katerakoli podmnožica prostora vzorčenja Sestavljeni dogodek: dogodek, ki ga lahko razdelimo na več preprostejših dogodkov pri metu 3 kovancev dobimo 1 cifro trije zamudijo na predavanje psihoterapija pomaga vsem klientom ki so v obravnavi v danem obdobju Enostavni dogodek: dogodek, ki se ga ne da več razdeliti na bolj preproste dogodke pri metu kovanca dobimo cifro pri metu 3 kovancev dobimo [GCG] študent/ka zamudi na predavanje psihoterapija pomaga klientu
4 VERJETNOST osnovni pojmi Empirična verjetnost: delež pojavljanja danega dogodka med vsemi dogodki/izidi, ki smo jih opazili P dogodek = Št. dogodek Št. opaženidogodki Teoretična verjetnost: delež danega dogodka med vsemi možnimi dogodki verjetnost, da bomo v 4 metih dobili 3 cifre verjetnost, da študent/ka zamudi na predavanje verjetnost, da s psihoterapijo pomagamo klientu Ugotavljamo jo najlažje, če so enostavni dogodki, iz katerih je dogodek sestavljen vsi enako verjetni
5 VERJETNOST osnovni pojmi Pričakovana vrednost: povprečna vrednost, ki jo dobimo, ko izvedemo zelo veliko (vse možne) poskusov x vrednost vsakega od izidov p verjetnost vakega od izidiv M = x x p x Če dobimo za C = 1, G = 0, je pričakovana vrednost velikega števila metov 0,5 (pri poštenem kovancu) Aritmetična sredina je pričakovana vrednost podatkov, če imajo vsi enako verjetnost, da se pojavijo
6 Vzorec in populacija Populacija: množica enot z določenimi (zanimivimi) lastnostmi študentke v 3. letniku FSD prebivalci Slovenije starejši od 65 let državljani Republike Slovenije starejši od 65 let mape za vaje pri Metodologiji s statistiko II Vzorec: končni del populacije, ki ga proučujemo, da bi pridobili informacije o lastnostih celote (populacije) študentke na vajah Metodologije II ljudi starejših od 65 let, slučajno izbranih iz Registra prebivalstva RS mape tretje skupine, ki so bile oddane po vajah
7 Empirična in porazdelitev teoretska porazdelitev Empirične vzorčne porazdelitve 4 od 12 9,00 8,00 7,00 6,00 Odstotek 5,00 4,00 1.vzorec 2.vzorec teoretično 3,00 2,00 1,00 0,00 2,5 2,75 3 3,25 3,5 3,75 4 4,25 4,5 4,75 5 5,25 5,5 5,75 6 6,25 6,5 6,75 7 7,25 7,5 7,75 8 8,25 8,5 8,75 9 9,25 9,5 9, ,3 10,5 Povprečje
8 Empirična in porazdelitev teoretska porazdelitev Kumulativni odstotek 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 120,00 2,5 2,75 3 3,25 3,5 3,75 4 4,25 4,5 4,75 5 5,25 5,5 5,75 6 6,25 6,5 6,75 7 7,25 7,5 7,75 8 8,25 8,5 8,75 9 9,25 9,5 9, ,25 10,5 Povprečja Odstotek 1.vzorec 2.vzorec teoretično
9 Teoretska porazdelitev različno velikih vzorcev Povprečja 4 in 8 iz 12 14,0 12,0 10,0 Procent 8,0 6,0 4,0 2,0 0,0 2,5 2,75 3 3,25 3,5 3,75 4 4,25 4,5 4,75 5 5,25 5,5 5,75 6 6,25 6,5 6,75 7 7,25 7,5 7,75 8 8,25 8,5 8,75 9 9,25 9,5 9, ,3 10,5 Vrednosti
10 NAPAKA VZORČENJA e= x e - napaka vzorčne ocene aritmetične sredine x - aritmetična sredina vzorca (statistika) µ - aritmetična sredina populacije (parameter).
11 NAPAKA VZORČENJA primer Raziskava o življenjskih razmerah starejših občanov Ljubljane (Mesec, Majcen 1982) Ljubljančanov, starih 65 let ali več slučajnostni vzorec 730 oseb v populaciji je bilo 38,28 % starih 75 let in več v vzorcu je bilo v tej starosti 39,04 % oseb Napaka: ep =39,04 38,28 =0,76
12 PORAZDELITEV VZORČNIH OCEN Empirična porazdelitev: porazdelitev parametrov (npr. aritmetične sredine) iz VELIKEGA števila vzorcev Teoretična porazdelitev: porazdelitev parametrov izračunanih iz VSEH MOŽNIH kombinacij enot v vzorcih (vseh možnih vzorcev): N K n = N n = N! n! N! n! = 12! 4!8! =495
13 PORAZDELITEV VZORČNIH OCEN Empirična in teoretična porazdelitev število vzorcev teoretično ,5 2,75 3 3,25 3,5 3,75 4 4,25 4,5 4,75 5 5,25 5,5 5,75 6 6,25 6,5 6,75 7 7,25 7,5 7,75 8 8,25 8,5 8,75 9 9,25 9,5 9, ,25 10,5 aritmetične sredine
14 Standardna napaka Standardna napaka je standardni odklon porazdelitve statistik izračunanih iz vseh možnih vzorcev standardni odklon populacije: populacija= 30,25 12 =3,452 standardni odklon vseh možnih vzorcev: vzorci= 1066,81 =1, vzorcev = populacije N n n N 1 = 3, =1,468
15 Gausova normalna porazdelitev Temeljna teoretska porazdelitev (vse empirične in teoretske porazdelitve se ji približujejo) Veliko (recimo neskončno) enot, na vrednost vpliva veliko (recimo neskončno) dejavnikov. Površina pod funkcijo gostote porazdelitve je 1. Je teoretična porazdelitev Dobro opisuje porazdelitev okoli pričakovane vrednosti, če so razlike posledica zgolj slučajnih napak.
16 Gausova normalna porazdelitev Njen položaj in oblika sta odvisna samo od dveh parametrov aritmetične sredine (μ) standardnega odklona (σ) 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 Standardna M = 5 M = 5; s = 2 0,1 0,
17 Izračun standardne napake Formula za izračun standardne napake aritmetične sredine s x = n N n N 1 Standardnega odklona populacije ne poznamo, zato uporabimo najboljšo oceno, ki nam je na voljo: oceno iz vzorca s = s x n N n N 1 je korekturni faktor pri vzorcih brez ponavljanja n in manjša standardno napako. N N 1 Smiselno ga je uporabiti, če je n > N/100
18 Aritmetična sredina Standardne napake različnih statistik s = s x n Mediana Standardni odklon Koeficient korelacije Razlika aritmetičnih sredin (neodvisni) s Me = 1,2535 s n s s = s 2 n s x = 1 r n 1 s x 1 x 2 = s x s x 2 Razlika aritmetičnih sredin (odvisni) 2 s x r s x s x 2 s x 1 x 2 = s x 1
19 Ocenjevanje parametrov Ocene parametrov na podlagi vzorca praviloma: Niso enake vrednosti parametra (niso točne) So blizu vrednosti parametra Porazdeljujejo se po normalni porazdelitvi okoli parametra populacije Deleže pod normalno krivuljo poznamo
20 Ocenjevanje parametrov
21 Ocenjevanje parametrov
22 Logika intervala zaupanja Na podlagi statistike izračunane iz enega vzorca lahko sklepamo o vrednosti parametra
23 Logika intervala zaupanja 95% verjetnosti je, da je statistika za 1,96 standardne napake oddaljena od parametra
24 Logika intervala zaupanja V 95% primerov je torej parameter največ 1,96 standardne napake oddaljen od statistike
25 z-vrednosti za intervale zaupanja % zaupanja Tveganje (1 α) α z 99,9 0 3,3 99 0,01 2, ,05 1, ,1 1, ,2 1,28
26 Ocenjevanje parametrov Od 400 študentov VŠSD (N) so jih 120 (n) anketirali glede poučenosti o aidsu Rezultati: Povprečno število točk na testu = 43 točk s = 5,1 točke Določi meje intervala zaupanja v aritmetično sredino pri stopnji tveganja 0,05
27 Ocenjevanje parametrov N n = =6,7 za izračun uporabimo korekturni faktor s x= s n N n N 1 = 5, =0,4656 0,8377=0,39 x z s 0,05 x =43 1,96 0,39=42,24 x z s 0,05 x =43 1,96 0,39=43,76 S 95% zaupanjem lahko trdimo, da je aritmetična sredina populacije med 42,24 in 43,76
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
Prikaži večUniverza 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
Prikaži večOsnove 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
Prikaži več(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
Prikaži večMicrosoft 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
Prikaži večMicrosoft Word - SI_vaja1.doc
Univerza v Ljubljani, Zdravstvena fakulteta Sanitarno inženirstvo Statistika Inštitut za biostatistiko in medicinsko informatiko Š.l. 2011/2012, 3. letnik (1. stopnja), Vaja 1 Naloge 1. del: Opisna statistika
Prikaži večStatistika, Prakticna matematika, , izrocki
Srednje vrednosti Srednja vrednost...... številske spremenljivke X je tako število, s katerim skušamo kar najbolje naenkrat povzeti vrednosti na posameznih enotah: Polovica zaposlenih oseb ima bruto osebni
Prikaži večOsnove 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
Prikaži večglava.dvi
Lastnosti verjetnosti 1. Za dogodka A in B velja: P(A B) = P(A) + P(B) P(A B) 2. Za dogodke A, B in C velja: P(A B C) = P(A) + P(B) + P(C) P(A B) P(A C) P(B C) + P(A B C) Kako lahko to pravilo posplošimo
Prikaži večMicrosoft 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:
Prikaži večVST: 1. kviz
jsmath Učilnica / VST / Kvizi / 1. kviz / Pregled poskusa 1 1. kviz Pregled poskusa 1 Končaj pregled Začeto dne nedelja, 25. oktober 2009, 14:17 Dokončano dne nedelja, 25. oktober 2009, 21:39 Porabljeni
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - cigre_c2_15.ppt [Compatibility Mode]
Univerza v Mariboru Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko Boštjan Polajžer, Drago Dolinar, Jožef Ritonja (FERI) bostjan.polajzer@um.si Andrej Semprimožnik (ELES) KAZALNIKI KAKOVOSTI
Prikaži večIme 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
Prikaži večENV2:
. Kazalo. KAZALO.... UVOD... 3. ANALIZA POPULACIJE DRŽAV EU...5 4. VSEBINSKE UGOTOVITVE...8 5. LITERATURA... . Uvod Vir podatkov za izdelavo statistične naloge je Eurostat ali Statistični urad Evropske
Prikaži večIme 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
Prikaži več2. LINEARNA ALGEBRA
UPORABNA MATEMATIKA V LOGISTIKI za višješolsko strokovno izobraževanje (OPISNA ) 1 Cilj tega sklopa predavanja je predstaviti obvladovanje računskih spretnosti pri reševanju logističnih problemov in pri
Prikaži več3. 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
Prikaži večIme 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
Prikaži več1 Diskretni naklju ni vektorji 1 1 Diskretni naklju ni vektorji 1. Dopolni tabelo tako, da bosta X in Y neodvisni. X Y x x x x x
1 Diskretni naklju ni vektorji 1 1 Diskretni naklju ni vektorji 1. Dopolni tabelo tako, da bosta X in Y neodvisni. X Y 0 1 2 1 1-1 x x 20 10 1 0 x x x 10 1 1 x x x 20 x x x 1 Dolo i ²e spremenljivko Z,
Prikaži večŠTUDENTSKE 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
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska HLADILNA TEHNIKA MILAN KUMER s.p. Izdano dne 18.6.2018
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska Javno podjetje Ljubljanska parkirišča in tržnice,
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska LIBELA ORODJA, Izdelovanje orodij in perforiranje
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska JELE KITT proizvodno podjetje d.o.o. Izdano dne
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska RCM špedicija, gostinstvo, trgovina in proizvodnja
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska MULTILINGUAL PRO prevajalska agencija d.o.o. Izdano
Prikaži večSlide 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?
Prikaži večŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI EVALVACIJSKO POROČILO ZA PROGRAME I IN II STOPNJE Fakulteta za družbene vede Splošni vidiki študijskega procesa
ŠTUDENTSKE ANKETE UNIVERZE V LJUBLJANI EVALVACIJSKO POROČILO ZA PROGRAME I IN II STOPNJE Splošni vidiki študijskega procesa Študijsko leto 2017/2018 Pripombe, komentarje, vprašanja sporočite na http://1ka.si/set
Prikaži več2. 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
Prikaži večŠTEVCI 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
Prikaži večPovzetek analize anket za študijsko leto 2012/2013 Direktor Andrej Geršak Povzetek letnega poročila je objavljen na spletni strani Celje,
Povzetek analize anket za študijsko leto 2012/2013 Direktor Andrej Geršak Povzetek letnega poročila je objavljen na spletni strani www.fkpv.si. Celje, marec 2014 Kazalo vsebine 1 UVOD... 1 1.1 Odzivnost
Prikaži večPRILOGA 2 Minimalni standardi kakovosti oskrbe za izbrane dimenzije kakovosti oskrbe in raven opazovanja posameznih parametrov kakovosti oskrbe 1. NEP
PRILOGA 2 Minimalni standardi kakovosti oskrbe za izbrane dimenzije kakovosti oskrbe in raven opazovanja posameznih parametrov kakovosti oskrbe 1. NEPREKINJENOST NAPAJANJA 1.1. Ciljna raven neprekinjenosti
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ZELEN IN PARTNERJI, Podjetniško in poslovno svetovanje
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska KARBON, čiste tehnologije d.o.o. Velenje Izdano
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ŠTERN, proizvodnja in trgovina, d.o.o. Izdano dne
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska IRMAN trgovina, razvoj, optika, d.o.o. Izdano dne
Prikaži več4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenov
4.Racionalna števila Ulomek je zapis oblike. Sestavljen je iz števila a (a ), ki ga imenujemo števec, in iz števila b (b, b 0), ki ga imenujemo imenovalec, ter iz ulomkove črte. Racionalna števila so števila,
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska LIBELA ORODJA, Izdelovanje orodij in perforiranje
Prikaži večLaTeX slides
Statistični modeli - interakcija - Milena Kovač 23. november 2007 Biometrija 2007/08 1 Število živorojenih pujskov Biometrija 2007/08 2 Sestavimo model! Vplivi: leto, farma Odvisna spremenljivka: število
Prikaži večNAVADNA (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
Prikaži večMicrosoft 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
Prikaži večMicrosoft Word - Objave citati RIF in patentne prijave za MP.doc
Primerjalna analiza gibanja števila objav, citatov, relativnega faktorja vpliva in patentnih prijav pri Evropskem patentnem uradu I. Uvod Število objav in citatov ter relativni faktor vpliva so najbolj
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ZEL-EN, razvojni center energetike d.o.o. Izdano
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska SPLETNE REŠITVE, MIHA LAVTAR S.P. Izdano dne 26.6.2013
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska INŽENIRING TELEKOMUNIKACIJ 100 d.o.o. Izdano dne
Prikaži večJože Berk, Jana Draksler in Marjana Robič Skrivnosti števil in oblik Vsebinsko izpopolnjeno podpoglavje VERJETNOST 9
Jože Berk, Jana Draksler in Marjana Robič Skrivnosti števil in oblik Vsebinsko izpopolnjeno podpoglavje VERJETNOST 9 Podpoglavje Verjetnost (poglavje Obdelava podatkov) se v učbeniku Skrivnosti števil
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ARNE Računalniški sistemi d.o.o. Izdano dne 8.1.2016
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska HALDER norm+technik d.o.o. Izdano dne 5.8.2014
Prikaži več2
REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ANKETA O MNENJU POTROŠNIKOV ZA LETO 2010 Poročilo pripravil: Martin Bajželj, Marta Arnež Datum: avgust 2011 1/12 Kazalo 0 Osnovni podatki...
Prikaži več2
LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE ČETRTLETNO STATISTIČNO RAZISKOVANJE O ELEKTRONSKIH KOMUNIKACIJSKIH STORITVAH (KO-TEL/ČL) IN LETNO STATISTIČNO RAZISKOVANJE O ELEKTRONSKIH KOMUNIKACIJSKIH STORITVAH
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska NARVIS, napredne računalniške storitve, d.o.o.
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska KAPI IN PARTNERJI d.o.o. posredništvo in druge
Prikaži več2
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...
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska RCM špedicija, gostinstvo, trgovina in proizvodnja
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ŠTERN, proizvodnja in trgovina, d.o.o. Izdano dne
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska MULTILINGUAL PRO prevajalska agencija d.o.o. Izdano
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska IRMAN trgovina, razvoj, optika, d.o.o. Izdano dne
Prikaži večPostopek poracuna 2007 za JU
POSTOPEK PORAČUNA PLAČ V JAVNEM SEKTORJU ZA OBDOBJE JANUAR-JUNIJ 2007 Ljubljana, julij 2007 verzija 1.00 Stran - 1 Skladno z objavo Zakona o spremembah in dopolnitvah zakona o sistemu plač v javnem sektorju
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska ILUMINA WAX trgovina in proizvodnja d.o.o. Izdano
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska Predelava termoplastov VARSPOJ, d.o.o. Izdano dne
Prikaži večKomisija za študijske zadeve UL Medicinske fakultete Vrazov trg 2 SI-1000 Ljubljana E: T: Režim študija Predmet: Uvod
Komisija za študijske zadeve UL Medicinske fakultete Vrazov trg 2 SI-1000 Ljubljana E: ksz@mf.uni-lj.si T: +386 1 543 7700 Režim študija Predmet: Uvod v medicino, modul Informatika Študijski program: EMŠ
Prikaži večOsnove 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
Prikaži večBrownova 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
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska PS družba za projektiranje in izdelavo strojev
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska CLEANGRAD, proizvodnja kovinskih konstrukcij in
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska AVTOSTORITVE ROGELJ avtokleparstvo in trgovina,
Prikaži večv 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
Prikaži večAAA
BONITETNO POROČILO ODLIČNOSTI Izdajatelj: BISNODE, družba za medije ter poslovne in bonitetne informacije d.o.o. Član skupine BISNODE, Stockholm, Švedska KOOP TRGOVINA trgovina in posredništvo d.o.o. Izdano
Prikaži večREŠENE NALOGE IZ VERJETNOSTI IN STATISTIKE Martin Raič Datum zadnje spremembe: 11. junij 2019
REŠENE NALOGE IZ VERJETNOSTI IN STATISTIKE Martin Raič Datum zadnje spremembe: junij 209 Kazalo Osnove kombinatorike 3 2 Elementarna verjetnost 5 3 Pogojna verjetnost 0 4 Slučajne spremenljivke 7 5 Slučajni
Prikaži večZapisnik 1
Letno poročilo o študentski anketi UP FHŠ za študijsko leto 2014/15 Letno poročilo o rezultatih anketiranja se pripravi skladno s Pravilnikom o izvajanju študentske ankete Univerze na Primorskem in vsebuje:
Prikaži večSlide 1
Vsak vektor na premici skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer je v smerni vektor premice in a poljubno število. r a v Vsak vektor na ravnini skozi izhodišče lahko zapišemo kot kjer sta v, v vektorja na
Prikaži večOptimizacija z roji delcev - Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije
Univerza v Ljubljani Fakulteta za matematiko in fiziko Seminarska naloga pri predmetu Izbrana poglavja iz optimizacije 2. junij 2011 Koncept PSO Motivacija: vedenje organizmov v naravi Ideja: koordinirano
Prikaži večMladi za napredek Maribora srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 2015
Mladi za napredek Maribora 015 3. srečanje DOLŽINA»SPIRALE«Matematika Raziskovalna naloga Februar 015 Kazalo 1. Povzetek...3. Uvod...4 3. Spirala 1...5 4. Spirala...6 5. Spirala 3...8 6. Pitagorejsko drevo...10
Prikaži več00main.dvi
UNIVERZA V LJUBLJANI Fakulteta za elektrotehniko Vitomir Štruc, Simon Dobrišek INFORMACIJA IN KODI DOPOLNILNI UČBENIK Z VAJAMI UNIVERZITETNI ŠTUDIJSKI PROGRAM II. STOPNJE ELEKTROTEHNIKA - AVTOMATIKA IN
Prikaži večUNIVERZA 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
Prikaži večIZVEDBENA UREDBA KOMISIJE (EU) 2018/ z dne 16. julija o spremembi Izvedbene uredbe (EU) 2017/ za razjasnitev in
L 180/10 17.7.2018 IZVEDBENA UREDBA KOMISIJE (EU) 2018/1002 z dne 16. julija 2018 o spremembi Izvedbene uredbe (EU) 2017/1153 za razjasnitev in poenostavitev postopka korelacije ter njegovo prilagoditev
Prikaži večPowerPointova predstavitev
INFORMATIKA Tečaj za višjega gasilca OGZ PTUJ 2017 PRIPRAVIL: ANTON KUHAR BOMBEK, GČ VSEBINA TEORETIČNA PREDAVANJA INFORMACIJSKI SISTEMI SISTEM OSEBNIH GESEL IN HIERARHIJA PRISTOJNOSTI PRAKTIČNE VAJE ISKANJE
Prikaži večVerjetnost in statistika
Statistika: Znanost o podatkih David S. Moore, Purdue University 30. oktober 2010 2 Kazalo Kazalo 2 1 Pridobivanje podatkov 9 1.1 Vzorčenje................................. 10 1.2 Slabe metode vzorčenja..........................
Prikaži večSezana_porocilo okt2013
Občani Sežane o aktualnih vprašanjih telefonska raziskava Izvajalec: Ninamedia d.o.o. Ljubljana, oktober 2013 1. POVZETEK Zaposlitvene možnosti so trenutno največji problem, ki ga zaznavajo anketiranci.
Prikaži večMicrosoft Word - odnos-do-evra-december-2006.doc
Odnos državljanov in državljank do uvedbe evra v Sloveniji (III.) Pripravila: Ninamedia d.o.o. Naročnik: Ljubljana, december 2006 1. POVZETEK - Decembrska raziskava je večinoma potrdila ugotovitve iz dveh
Prikaži večNAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite
NAJRAJE SE DRUŽIM S SVIČNIKOM, SAJ LAHKO VADIM ČRTE IN KRIVULJE, PA VELIKE TISKANE ČRKE IN ŠTEVILKE DO 20. Preizkusite znanje vaših otrok in natisnite vzorčne strani iz DELOVNIH LISTOV 1 v štirih delih
Prikaži večMicrosoft 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
Prikaži večUčinkovitost nadzora nad varnostjo živil
Revizijsko poročilo Učinkovitost nadzora nad varnostjo živil 19. junij 2013 Računsko sodišče Republike Slovenije http://www.rs-rs.si 1 Predstavitev revizije Revidiranec: Ministrstvo za kmetijstvo in okolje
Prikaži več2
REPUBLIKA SLOVENIJA LETNO POROČILO O KAKOVOSTI ZA RAZISKOVANJE Izdatki za varstvo okolja (OKI) ZA LETO 2006 Poročilo pripravila: Danica Bizjak in Boro Nikić Datum: oktober 2008 1/9 Kazalo 0 Osnovni podatki...
Prikaži večPrimer 1: Analiziramo produkcijske funkcije za podjetja industrijske dejavnosti v RS v podskupini DL Proizvodnja računalnikov in druge opreme za
Primer 1: Analiziramo produkcijske funkcije za podjetja industrijske dejavnosti v RS v podskupini DL 30.02 Proizvodnja računalnikov in druge opreme za obdelavo podatkov na podlagi podatkov iz zaključnih
Prikaži večMERJENJE GORIŠČNE RAZDALJE LEČE
MERJENJE GORIŠČNE RAZDALJE LEČE 1. UVOD: V tej vaji je bilo potrebno narediti pet nalog, povezanih z lečami. 2. NALOGA: -Na priloženih listih POTREBŠČINE: -Na priloženih listih A. Enačba zbiralne leče
Prikaži večV05 - Analiza nukleotidnih zaporedij in molekulsko kloniranje
Prak%čnevajepripredmetu Biokemijskainforma%ka 5.vaja Analiza'nukleo,dnih'zaporedij'in' molekulsko'kloniranje' Miha'Pavšič' marec2014 Pregled'vaje' raba'kodonov' aplikacijatabelrabekodonovnaheterolognegene
Prikaži večANALITIČNA GEOMETRIJA V RAVNINI
3. Analitična geometrija v ravnini Osnovna ideja analitične geometrije je v tem, da vaskemu geometrijskemu objektu (točki, premici,...) pridružimo števila oz koordinate, ki ta objekt popolnoma popisujejo.
Prikaži večMicrosoft Word - Visoko_citirane_3.doc
Visoko citirane objave (1%) v obdobju 23-213 glede na predhodno obdobje Visoko citirane objave so znanstvene objave, ki se po številu citatov uvrščajo v zgornji odstotek najbolj citiranih objav. Gibanje
Prikaži več2
Drsni ležaj Strojni elementi 1 Predloga za vaje Pripravila: doc. dr. Domen Šruga as. dr. Ivan Okorn Ljubljana, 2016 STROJNI ELEMENTI.1. 1 Kazalo 1. Definicija naloge... 3 1.1 Eksperimentalni del vaje...
Prikaži večIme in priimek
Polje v osi tokovne zanke Seminar pri predmetu Osnove Elektrotehnike II, VSŠ (Uporaba programskih orodij v elektrotehniki) Ime Priimek, vpisna številka, skupina Ljubljana,.. Kratka navodila: Seminar mora
Prikaži večPowerPointova predstavitev
U K 20 P K U P M 2 0 1 2 12 M OBLIKOVANJE POJMA ŠTEVILO PRI OTROKU V 1. RAZREDU Sonja Flere, Mladen Kopasid Konferenca o učenju in poučevanju matematike, M a r i b o r, 2 3. i n 2 4. avgusta 2 0 1 2 Oblikovanje
Prikaži večSPLOŠNA MATURA IZ PREDMETA MATEMATIKA V LETU 2017 Poročilo DPK SM za matematiko Vsebina 1 Struktura kandidatov Struktura kandidatov pri sploš
SPLOŠNA MATURA IZ PREDMETA MATEMATIKA V LETU 2017 Poročilo DPK SM za matematiko Vsebina 1 Struktura kandidatov... 2 1.1 Struktura kandidatov pri splošni maturi primerjava po letih... 3 1.2 Struktura kandidatov
Prikaži večCY110 Sistem glavnega ključazmogljivost, ki presega standard
CY110 Sistem glavnega ključazmogljivost, ki presega standard Zaupanja vredna tehnologija ploščatih ključev za širok spekter uporabe Patentirani obojestranski ključ CY110 nudi podobne prednosti, kot sistemi
Prikaži večMicrosoft PowerPoint - OVT_4_IzolacijskiMat_v1.pptx
Osnove visokonapetostne tehnike Izolacijski materiali Boštjan Blažič bostjan.blazic@fe.uni lj.si leon.fe.uni lj.si 01 4768 414 013/14 Izolacijski materiali Delitev: plinasti, tekoči, trdni Plinasti dielektriki
Prikaži večSZGG_2012_Dolsak_Sraj
Izdelava Huffovih krivulj in njihova analiza za izbrane padavinske postaje v Sloveniji Domen Dolšak, Mojca Šraj * Povzetek Prispevek predstavlja izdelavo, rezultate in analizo Huffovih krivulj za izbrane
Prikaži večModel IEUBK za napoved vsebnosti svinca v krvi otrok in njegova uporaba na primeru Zgornje Mežiške doline
MODEL IEUBK ZA NAPOVED VSEBNOSTI SVINCA V KRVI OTROK IN NJEGOVA UPORABA NA PRIMERU ZGORNJE MEŢIŠKE DOLINE ZZV Ravne na Koroškem mag. Matej Ivartnik Portorož 25.11.2011 IEUBK model Računalniško orodje,
Prikaži večDelavnica Načrtovanje digitalnih vezij
Laboratorij za načrtovanje integriranih vezij Univerza v Ljubljani Fakulteta za elektrotehniko Programirljivi Digitalni Sistemi Digitalni sistem Digitalni sistemi na integriranem vezju Digitalni sistem
Prikaži večMicrosoft Word - PR18-HoceZrak-letno2018.docx
DAT: DANTE/NL/COZ/MB/212A/PR18-HoceZrak-letno2018.docx POROČILO O MERITVAH DELCEV PM10 V OBČINI HOČE-SLIVNICA V LETU 2018 Maribor, marec 2019 Naslov: Izvajalec: Nacionalni laboratorij za zdravje, okolje
Prikaži več