Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 14

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
Wyszukiwano:
w słowach kluczowych:  expected value
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
EN
We prove in this paper that the expected value of the objective function of the k-means++ algorithm for samples converges to population expected value. As k-means++, for samples, provides with constant factor approximation for k-means objectives, such an approximation can be achieved for the population with increase of the sample size. This result is of potential practical relevance when one is considering using subsampling when clustering large data sets (large data bases).
EN
The Author presents the method that taking account an influence of surface roughness on both flow and operating parameters of a slide journal bearing in the paper. For this purpose, the expected value for the gap height function should be determined. The expected value is then the most probable value of the height of the lubrication gap. There are presented the results of analytical and numerical calculations of flow and operating parameters in slide journal bearings. Numerical calculations were performed using the finite difference method as well as own calculation procedures and the Mathcad 15 software.
PL
W prezentowanej pracy Autor przedstawia metodę uwzględniania wpływu chropowatości powierzchni na parametry przepływowe i eksploatacyjne łożysk ślizgowych. W tym celu wyznacza się wartość oczekiwaną dla funkcji wysokości szczeliny. Wartość oczekiwana jest wtedy najbardziej prawdopodobną wartością wysokości szczeliny smarnej. W pracy przedstawione są wyniki obliczeń analitycznych i numerycznych parametrów przepływowych i eksploatacyjnych w poprzecznych łożyskach ślizgowych. Obliczenia numeryczne wykonano wykorzystując metodę różnic skończonych, własne procedury obliczeniowe i oprogramowanie Mathcad 15.
EN
The method of decision making system elaboration in competitive environment based on ontological approach was developed. For scientific modeling of decision support process in competitive environment, mathematical support and methods of domain-specific ontology in the Boyd cycle (OODA – observation, orientation, decision, action) were elaborated.
PL
W pracy przeanalizowano wpływ funkcji jądrowej na wyniki estymacji wartości oczekiwanej i niepewności standardowej typu A długookresowyctn wskaźników hałasu. Porównano ze sobą kilka podstawowych typów jąder opisanych w literaturze, tj. Epanecznikowa, jednostajne, normalne i trójkątne. Wnioskowanie statystyczne oparto na metodzie porównań wielokrotnych, wykorzystując nieparametryczny test post-hoc Tukeya-Kramera na poziomie istotności a = 0,05.
EN
The effect of kernel function for expected value estimation and type A standard uncertainty of long-term noise indicators was described in this paper. A few basic types of kernel functions presented in the literature i.e. Epanechnikov, uniform, normal, and triangular were compared to each other The statistical inference was based on the multiple comparisons method using the non-parametric post-hoc Tukey-Kramer's test with significance level a = 0,05.
5
PL
W pracy przedstawiono przebieg funkcji charakterystycznych rozkładu Weibulla w zależności od parametrów: m i sigma. Te funkcje to: dystrybuanta, gęstość prawdopodobieństwa, współczynnik skośności, wartość oczekiwana, mediana i moda.
EN
The characteristics functions of Weibull distribution a context of parameters as: m and sigma are discuted. This functions are: distribution function, density of probability, skewness factor, expected value, modal value and mediane.
PL
Artykuł dotyczy problematyki oceny wpływu kwantowania na niepewność estymatora wartości oczekiwanej sygnału. Zdefiniowano postacie estymatorów wartości oczekiwanej oraz wariancji tego parametru. Wyznaczono obciążenia estymatorów. Oceniono wpływ kwantowania na niepewność estymatora wartości oczekiwanej. Do badań zastosowano skwantowane próbki sygnału oraz momenty zmiennej losowej. Konwersja sygnału przeprowadzono z zastosowaniem kwantyzatora typu zaokrąglającego o idealnej charakterystyce kwantowania.
EN
The paper deals with the problem of evaluation of quantization influence on the signal mean value estimator uncertainty on the basis of digital measuring data. In order to evaluate the uncertainty ,there have been used the quantized samples and moments of a random variable as well as the Widrow theory of quantization. The round-off quantizer of the ideal quantizing characteristic has been applied. The paper is divided into four sections. In the first section there is given Eq. (2) describing the mean value estimator obtained from the quantized data. In the second section the bias of the mean value estimator is described by Eq. (5) and shown in Fig.1. The mean value estimator (2) with and without bias (5) is shown in Fig.2. The mean value estimator variance is given by Eq. (6) and shown in Fig.3. In the next section there are presented Eqs. (21)-(23) describing the quantization influence on the mean value estimator uncertainty obtained from the moments and quantized data. The quantization influence on the mean value estimator uncertainty is studied in two independent cases, with and without bias, and shown in Fig.6. It has been shown that for a sinusoidal signal Eq. (21) is a suppressed oscillating function of the amplitude. Moreover, it has been proved that by increasing the sample size Eqs. (22) and (23) can be brought to 1. In the last section the results of investigations are summarized.
PL
Artykuł przedstawia problematykę obliczania wartości oczekiwanej, obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora funkcji autokorelacji sygnałów. Pokazano, że estymator funkcji autokorelacji nie jest zgodny oraz, że jest obciążony dodatkową, wynikającą z kwantowania składową. Pokazano, że funkcja gęstości kompensuje przesunięcie funkcji autokorelacji, co oznacza, że określenie na postawie momentów obciążenia i wariancji estymatora możliwe jest jedynie w tych punktach funkcji autokorelacji, które odpowiadają wartości średniokwadratowej sygnału. Przedstawiono wyniki oszacowań obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora funkcji autokorelacji dla wybranych klas sygnałów. Do obliczeń zastosowano opracowany na potrzeby prowadzonych badań wielobitowy wirtualny korelator sygnałów.
EN
In the paper there are discussed problems of estimation of the expected value, bias and variance of the digital estimator of the signal autocorrelation function. It is shown that the autocorrelation function estimator is not consistent and that the density function compensates the autocorrelation function delay. It means that determination of the bias and variance of the estimator basing on the so-called moments is possible only in these points of the autocorrelation function which are the mean square value of the signal. There are presented the results of estimation of the bias and variance of the autocorrelation function digital estimator for selected classes of signals. In order to perform calculations, there was designed a dedicated, multi-bit, virtual correlator of signals. The paper is divided into 3 sections. Section 1 contains a short introduction to the issues of this paper. In Section 2 there are presented the definitions of the autocorrelation function and the autocorrelation function estimator of a signal and quantized signal - Eqs. (2-4). Next, there is calculated the estimator's expected value - Eqs. (5, 6). There is determined the bias of the autocorrelation function digital estimator caused by quantization Eq. (7). In the next part of paper there is shown that the signal distribution density function compensates the autocorrelation function delay - Eq. (11). There is also calculated the estimator's mean square error - Eq. (20). The mean square error and variance from Eq. (17) allows evaluating the estimator consistency. Table 1 presents the results of analysis of the bias and variance of the autocorrelation function digital estimator for a sinusoidal signal with noise. There are analysed the following types of noise: Gaussian, uniform probability density function (PDF) and triangular PDF signal. In Section 3 the investigation results are summarized. The obtained results show the importance of investigations on autocorrelation function degradation caused by quantization.
PL
Artykuł przedstawia problematykę obliczania wartości oczekiwanej, obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora wartości średniej sygnałów przypadkowych. W rzeczywistych sytuacjach pomiarowych estymacja obciążenia i wariancji, wymaga najczęściej wielokrotnego powtarzania eksperymentu pomiarowego. Nie są przy tym sformułowane kryteria dotyczące dokładności prowadzonych oszacowań. Zaprezentowane w pracy wzory omijają problem niejednoznaczności oszacowań i umożliwiają, na podstawie momentów, obliczenie obciążenia i wariancji cyfrowego estymatora wartości średniej sygnałów.
EN
In the paper there is discussed a problem of estimation of the expected value, bias and variance of the mean value digital estimator of random signals. In real measurement tasks the estimation of the variance and bias values requires numerous repetitions of measurement experiments. Moreover, there are no clear criteria of the estimation accuracy. The equations formulated in this paper allow avoiding the problem of the estimation uncertainty and calculating the bias and variance of the digital estimator of the mean value signals basing on the so called moments. The paper is divided into 4 sections. Section 1 contains a short introduction to the issues of this paper. In Section 2 there is given a definition of the digital estimator of the mean value signal. The estimator's expected value is calculated - Eq. (2). On the basis of Eq. (2), the bias caused by quantization is given by Eq. (4). The variance is described by Eq. (7), while the mean square error by Eq. (8). It allows evaluating the consistency estimator. The variance of the mean value Eq. (13) is determined basing on the Widrow theory of quantization Eq. (10-12). In the next section there is presented an example of determining the bias - Eq. (17) and variance Eq. (20) of the mean value digital estimator of a Gaussian signal. The characteristic function of the Gaussian signal is given by Eq. (15). Table 1 presents the result of calculating the mean value variance for varying signal amplitude and increasing A/D resolution. Section 4 summarizes the investigations and presents some concluding remarks. There are discussed applications of the obtained expressions to evaluation of the measurement result uncertainty of the most important signal parameters.
9
Content available remote Statystyka rozkładu Weibulla wytrzymałości szkła na zginanie
PL
Analizowano zastosowanie rozkładu Weibulla dla wytrzymałości szkła na zginanie. Analizowano zgodność charakterystyk rozkładu (patrz słowa kluczowe) obliczonych z parametrów rozkładu z charakterystykami obliczonymi z danych doświadczalnych.
EN
Bending strength of glass in term of Weibull, two- and three parameters distribution are discussed. Consistence of statistics (see keywords) computed from distribution parameters and statistics computed from experimental data are discussed also.
10
Content available remote A substitute of the expected value
EN
To every probability measure /.t there corresponds a subspace X(u) generated by convex linear combinations of independent random variables X_1,X_2,... with the same probability distribution u and closed under the convergence in probability. The purpose of this paper is a construction of generalized expected values of u based on the space X (u).
11
Content available remote Ryzyko i niepewność w projektach górniczych
PL
Przedstawiono rodzaje ryzyka w inwestycjach górniczych, koncentrując się głównie na ryzyku geologicznym. Podstawowym kryterium decyzyjnym w warunkach ryzyka jest wartość oczekiwana dowolnego efektu rzeczowego lub finansowego za kryterium decyzyjne w warunkach ryzyka. Podano przykłady określenia prawdopodobieństwa odkrycia złoża o założonej wielkości zasoów, obliczenia oczekiwanej wielkości złoża i wartości oczekiwanego zysku NPV projektu poszukiwawczego. Wartość oczekiwana jest sprawdzalna przy dużej ilości prób. Dodatnia wartość oczekiwana upoważnia do inwestowania w warunkach ryzyka. Niepewność, która oznacza brak możliwości określenia skutków decyzji, jest gorszą sytuacją niż ryzyko. Wpływ niepewnych czynników można oceniać analizą wrażliwości, a dopuszczalny zakres zmian tych czynników - analizą scenariuszy.
EN
Risk incorporated into mining projects, especially geological risk, was reviewed. Expected value (EV) is the most important decision criterion under risk conditions. Examples of computing the probability of discovery satisfactory ore deposit, then the expected value of its tonnage and expected NPV of exploration project were presented. EV could be proved in the case of many trials performed. Positive EV makes sufficient condition for a sarisfactory investment under risk. Uncertainty, which means valuation of results is impossible, appears worse than risk. The impact of uncertain parametrs is evaluated by sensitivity analysis, whereas their appreciable changes are determined by case studies (range approach).
PL
W arytkule podano metodę wyznaczania wartości kapitałowej złóż według oczekiwanej wartości zdyskontowanych sald pieniężnych. Jako wartość kapitałową złoża autorzy rozumieją cenę, którą może zapłacić inwestor za prawo użytkowania złoża. Zwrócono uwagę na te parametry obliczeń, które w znaczący sposób wpływają na ustalenie wartości kapitałowej złoża.
EN
There is given the calculation method of mineral deposits capital value as an expected value of discounted cash flow. The authors express the as a price, which an investor can pay for operational use of git, giving parameters, which significantly affect the calculation results.
PL
W artykule przedstawiono jedną z najprostszych sytuacji decyzyjnych w eksploatacji w odniesieniu do morskich środków transportowych. W czasie dowolnego rejsu każdego statku morskiego mogą powstać inne niż normalna sytuacje, jak: skomplikowana, niebezpieczna, awaryjna i katastroficzna. Zaistnienie dowolnej z wymienionych sytuacji w czasie rejsu statku zależy istotnie od stanu technicznego statku, a ściślej - od stanu tych urządzeń na nim zainstalowanych, mają zasadniczy wpływ na jego bezpieczeństwo. Można przyjąć, ż w tym przypadku istotne znaczenie ma zbiór stanów technicznych statku o następującej interpretacji: stan zdatności pełnej (s1), stan zdatności częściowej (s2), stan niezdatności zadaniowej (s3) i stan niezdatności pełnej (s4). W przypadku pogorszenia się stanu technicznego statku, a więc jego przejście ze stanu s1 do s2, a następnie do s3 i ostatecznie - s4, a przy tym również pogorszenie się warunków ruchu statku (predyspozycji załogi i warunków zewnętrznych), mogą następować w czasie rejsu kolejno sytuacje: skomplikowana, niebezpieczna, awaryjna, a nawet katastroficzna. Dysponując informacją o stanie technicznym statku, warunkach zewnętrznych ruchu statku oraz o predyspozycjach załogi można, przy zastosowaniu statystycznej teorii decyzji, podjąć racjonalną decyzję spośród np. trzech następujących: - rozpocząć wykonywanie zleconego zadania transportowego; - wykonać najpierw odpowiednią (stosowną do odpowiedniej diagnozy) obsługę profilaktyczną poszczególnych urządzeń statku, jego kadłuba w celu odnowy tych ich własności, które są niezbędne do wykonania wspomnianego zadania, a następnie przystąpić do realizacji tego zadania w terminie ustalonym przez zleceniodawcę; - opóźnić termin rozpoczęcia realizacji zleconego zadania do chwili ustania przyczyn zagrażających bezpieczeństwu statku. Wybór najlepszej spośród trzech wymienionych decyzji w warunkach wynikających z możliwości zaistnienia (oczywiście z określonymi prawdopodobieństwami) różnych stanów technicznych i sytuacji, wymaga uwzględnienia następujących kryteriów decyzyjnych: - wartości oczekiwanych konsekwencji przy założeniu, że została podjęta decyzja, gdy statek był w stanie si (i=1, 2, 3, 4). Z przedstawionej możliwości podejmowania decyzji wynika, że nawet w złożonej sytuacji decyzyjnej rozpatrywanie oczekiwanych konsekwencji umożliwia bardzo łatwe przyporządkowanie każdemu rodzajowi decyzji odpowiedniej, pojedynczej liczby oznaczającej wartość oczekiwanej konsekwencji. Umożliwa to dokonanie wyboru optymalnej decyzji eksploatacyjnej, czyli takiej, dla której wartość oczekiwana jest największa. Przedstawiona możliwość podejmowania decyzji eksploatacyjnych dotyczy sytuacji, gdy decydent (osoba podejmująca decyzje) dysponuje informacją aprioryczną o stanie technicznym urządzeń, np. uzyskaną z badań niezawodności urządzeń niezbędnych do wykonania zadania (osiągnięcia celu), wyrażoną w formie prawdopodobieństwa. Do opracowania modelu umożliwiającego podejmowanie takich decyzji eksploatacyjnych wykorzystano elementy bayesowskiej statystycznej teorii decyzji i teroii procesów semimarkowskich.
EN
In this paper we give some characterizations of the exponential distribution based on the expected value of record value. These characterizations are considered for distribution functions belonging to IFRA or DFRA. The index of record value has the geometric distribution.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.