Dipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna. Ricerca operativa Lezione # 1 6 maggio 2009
|
|
- Battista Frigerio
- 6 anni fa
- Visualizzazioni
Transcript
1 Dpartmento d Matematca per le scenze economche e socal Unverstà d Bologna Rcerca operatva Lezone # 1 6 maggo 2009 professor Danele Rtell 1/28?
2 Modello d Wlson Le scorte sono materal che nel processo logstco produttvo aspettano d essere utlzzat (lavorat, assemblat) per essere dstrbut (vendut, adoperat, consumat) 2/28?
3 Modello d Wlson Le scorte sono materal che nel processo logstco produttvo aspettano d essere utlzzat (lavorat, assemblat) per essere dstrbut (vendut, adoperat, consumat) Un grosssta deve gestre la poltca de rfornment d merce al propro magazzno, ndvduando l volume ottmo d ogn approvvgonamento. 2/28?
4 Modello d Wlson Le scorte sono materal che nel processo logstco produttvo aspettano d essere utlzzat (lavorat, assemblat) per essere dstrbut (vendut, adoperat, consumat) Un grosssta deve gestre la poltca de rfornment d merce al propro magazzno, ndvduando l volume ottmo d ogn approvvgonamento. Il suo scopo è mnmzzare cost conseguent alla commercalzzazone de ben trattat n presenza d domanda totale certa, unformemente dstrbuta nel tempo. 2/28?
5 rme modellzzazon quanttatve dovute a: F.W. Harrs 1. How Many arts To Make At Once Factory, The Magazne of Management, 10(2), , 152 (1913) 2. Operatons Cost (Factory Management Seres), Chcago: Shaw (1915) 3/28?
6 rme modellzzazon quanttatve dovute a: F.W. Harrs 1. How Many arts To Make At Once Factory, The Magazne of Management, 10(2), , 152 (1913) 2. Operatons Cost (Factory Management Seres), Chcago: Shaw (1915) La formalzzazone è d R.H: Wlson: 3/28?
7 rme modellzzazon quanttatve dovute a: F.W. Harrs 1. How Many arts To Make At Once Factory, The Magazne of Management, 10(2), , 152 (1913) 2. Operatons Cost (Factory Management Seres), Chcago: Shaw (1915) La formalzzazone è d R.H: Wlson: A Scentfc Routne for Stock Control: Harvard Busness Revew, 13, (1934) 3/28?
8 erché dotars d scorte possbltà d fare econome d scala 4/28?
9 erché dotars d scorte possbltà d fare econome d scala garanza contro ncertezze nelle fornture 4/28?
10 erché dotars d scorte possbltà d fare econome d scala garanza contro ncertezze nelle fornture possbltà d speculare 4/28?
11 Cost conness alle scorte oner fnanzar 5/28?
12 Cost conness alle scorte oner fnanzar cost d mmoblzzo del captale 5/28?
13 Cost conness alle scorte oner fnanzar cost d mmoblzzo del captale oner da rscho: obsolescenza, furto, danneggamento 5/28?
14 Cost conness alle scorte oner fnanzar cost d mmoblzzo del captale oner da rscho: obsolescenza, furto, danneggamento cost asscuratv 5/28?
15 Cost conness alle scorte oner fnanzar cost d mmoblzzo del captale oner da rscho: obsolescenza, furto, danneggamento cost asscuratv cost d mmagazznamento 5/28?
16 Cost conness alle scorte oner fnanzar cost d mmoblzzo del captale oner da rscho: obsolescenza, furto, danneggamento cost asscuratv cost d mmagazznamento cost gestonal 5/28?
17 Modello d Wlson Un soggetto deve gestre la poltca de rfornment d merce al propro magazzno ndvduando l volume ottmo d ogn rapprovvgonamento. 6/28?
18 Modello d Wlson Un soggetto deve gestre la poltca de rfornment d merce al propro magazzno ndvduando l volume ottmo d ogn rapprovvgonamento. Voglamo mnmzzare cost della commercalzzazone de ben trattat se la domanda totale è certa unformemente dstrbuta nel tempo. 6/28?
19 Element essenzal del modello 1. costo fsso per ordnazone 7/28?
20 Element essenzal del modello 1. costo fsso per ordnazone 2. costo gestonale proporzonale al carco del magazzno 7/28?
21 Element essenzal del modello 1. costo fsso per ordnazone 2. costo gestonale proporzonale al carco del magazzno Osservazone 7/28?
22 Element essenzal del modello 1. costo fsso per ordnazone 2. costo gestonale proporzonale al carco del magazzno Osservazone a causa d 1 è convenente fare poche ordnazon 7/28?
23 Element essenzal del modello 1. costo fsso per ordnazone 2. costo gestonale proporzonale al carco del magazzno Osservazone a causa d 1 è convenente fare poche ordnazon a causa d 2 è convenente fare molte ordnazon 7/28?
24 Element essenzal del modello 1. costo fsso per ordnazone 2. costo gestonale proporzonale al carco del magazzno Osservazone a causa d 1 è convenente fare poche ordnazon a causa d 2 è convenente fare molte ordnazon S tratta d blancare queste due opposte esgenze ordnando ogn volta né troppo né troppo poco 7/28?
25 Notazon h = costo mantenmento nell untà d tempo 8/28?
26 Notazon h = costo mantenmento nell untà d tempo A = costo per ordnatvo 8/28?
27 Notazon h = costo mantenmento nell untà d tempo A = costo per ordnatvo δ = domanda per untà d tempo (ntenstà costante) 8/28?
28 Notazon h = costo mantenmento nell untà d tempo A = costo per ordnatvo δ = domanda per untà d tempo (ntenstà costante) Q = volume del lotto 8/28?
29 Notazon h = costo mantenmento nell untà d tempo A = costo per ordnatvo δ = domanda per untà d tempo (ntenstà costante) Q = volume del lotto C = cost complessv per untà d tempo 8/28?
30 h è costtuto da oner fnanzar, asscuratv, d conservazone della merce, dal costo dello spazo fsco destnato al magazzno 9/28?
31 h è costtuto da oner fnanzar, asscuratv, d conservazone della merce, dal costo dello spazo fsco destnato al magazzno A cost ammnstratv, cost d trasporto 9/28?
32 h è costtuto da oner fnanzar, asscuratv, d conservazone della merce, dal costo dello spazo fsco destnato al magazzno A cost ammnstratv, cost d trasporto La merce è dsponble mmedatamente all atto dell ordnazone: qund è nullo l tempo d consegna. 9/28?
33 h è costtuto da oner fnanzar, asscuratv, d conservazone della merce, dal costo dello spazo fsco destnato al magazzno A cost ammnstratv, cost d trasporto La merce è dsponble mmedatamente all atto dell ordnazone: qund è nullo l tempo d consegna. La scorta, dunque decrescerà fno ad annullars n quanto non c è motvo d ordnare prma dell esaurmento della scorta, vsto che cò farebbe aumentare l costo d magazzno senza alcun vantaggo essendo nullo l tempo d consegna. 9/28?
34 S ordna una certa quanttà d merce, dopodché la scorta andrà a dmnure fno ad annullars. 10/28?
35 S ordna una certa quanttà d merce, dopodché la scorta andrà a dmnure fno ad annullars. I var ccl fra una una ordnazone e l altra saranno tutt dentc dal momento che potzzamo che cost d magazzno restno mmutat 10/28?
36 S ordna una certa quanttà d merce, dopodché la scorta andrà a dmnure fno ad annullars. I var ccl fra una una ordnazone e l altra saranno tutt dentc dal momento che potzzamo che cost d magazzno restno mmutat Il costo dpenderà dalla certa quanttà d merce ordnata 10/28?
37 Fgura 1: ordnata: lvello degl stock Q, ascssa: tempo nq/δ 11/28?
38 Dalle potes derva che essendo la domanda costante nel tempo la quanttà da acqustare (lotto Q) sarà pure costante. 12/28?
39 Dalle potes derva che essendo la domanda costante nel tempo la quanttà da acqustare (lotto Q) sarà pure costante. Abbamo così a che fare con un fenomeno perodco che ndvdua ccl d approvvgonamento d egual durata, dunque l ntervallo fra due emsson d ordn sarà costante 12/28?
40 Dalle potes derva che essendo la domanda costante nel tempo la quanttà da acqustare (lotto Q) sarà pure costante. Abbamo così a che fare con un fenomeno perodco che ndvdua ccl d approvvgonamento d egual durata, dunque l ntervallo fra due emsson d ordn sarà costante la sua ampezza s ottene con questa consderazone: ndcato con I(t) l lvello delle scorte al tempo t e, ndcato l tasso d varazone costante della domanda con δ > 0, deve valere: 12/28?
41 Dalle potes derva che essendo la domanda costante nel tempo la quanttà da acqustare (lotto Q) sarà pure costante. Abbamo così a che fare con un fenomeno perodco che ndvdua ccl d approvvgonamento d egual durata, dunque l ntervallo fra due emsson d ordn sarà costante la sua ampezza s ottene con questa consderazone: ndcato con I(t) l lvello delle scorte al tempo t e, ndcato l tasso d varazone costante della domanda con δ > 0, deve valere: I (t) = δ, I(0) = Q, 12/28?
42 da cu s trova, ntegrando l equazone dfferenzale I(t) = Q δ t 13/28?
43 da cu s trova, ntegrando l equazone dfferenzale I(t) = Q δ t qund T = Q/δ è l tempo d rordno,.e. l tempo d svuotamento del magazzno. 13/28?
44 da cu s trova, ntegrando l equazone dfferenzale I(t) = Q δ t qund T = Q/δ è l tempo d rordno,.e. l tempo d svuotamento del magazzno. Il recproco ν = 1/T = δ/q esprme l numero d ordn nell untà d tempo. 13/28?
45 I cost per la consegna nell untà d tempo sono dat da: C c = δ Q A. 14/28?
46 I cost per la consegna nell untà d tempo sono dat da: C c = δ Q A. Il costo per l mantenmento del magazzno s ottene moltplcando l costo untaro h per l valor medo del lvello delle scorte nell ntervallo temporale d rfermento. 14/28?
47 I cost per la consegna nell untà d tempo sono dat da: C c = δ Q A. Il costo per l mantenmento del magazzno s ottene moltplcando l costo untaro h per l valor medo del lvello delle scorte nell ntervallo temporale d rfermento. er ottenere questo valor medo potrebbe bastare la consderazone che l lvello medo delle scorte passando queste da Q a zero è µ = Q/2. 14/28?
48 anche se la cosa può dar l mpressone d una complcazone non necessara, posto che nel prmo cclo d rfermento [0, Q/δ] l magazzno evolve secondo la legge affne I(t) = Q δ t l valor medo s calcola con la formula della meda ntegrale: 15/28?
49 anche se la cosa può dar l mpressone d una complcazone non necessara, posto che nel prmo cclo d rfermento [0, Q/δ] l magazzno evolve secondo la legge affne I(t) = Q δ t l valor medo s calcola con la formula della meda ntegrale: µ = 1 Q/δ Q/δ 0 (Q δt) dt = Q 2 15/28?
50 I cost total, somma de cost d ordnazone e d magazzno n un ntervallo untaro dpendono allora dal volume de lott medante somma de cost d mantenmento e del costo per ordnatvo secondo la legge 16/28?
51 I cost total, somma de cost d ordnazone e d magazzno n un ntervallo untaro dpendono allora dal volume de lott medante somma de cost d mantenmento e del costo per ordnatvo secondo la legge C = C(Q) := Q 2 h + δ Q A 16/28?
52 I cost total, somma de cost d ordnazone e d magazzno n un ntervallo untaro dpendono allora dal volume de lott medante somma de cost d mantenmento e del costo per ordnatvo secondo la legge C = C(Q) := Q 2 h + δ Q A Il problema è così condotto alla mnmzzazone della funzone C(Q) rspetto a Q > 0. 16/28?
53 I cost total, somma de cost d ordnazone e d magazzno n un ntervallo untaro dpendono allora dal volume de lott medante somma de cost d mantenmento e del costo per ordnatvo secondo la legge C = C(Q) := Q 2 h + δ Q A Il problema è così condotto alla mnmzzazone della funzone C(Q) rspetto a Q > 0. S tratta d una questone ben posta matematcamente? 16/28?
54 Abbamo dc dq = h 2 Aδ Q 2 17/28?
55 Abbamo qund: dc dq = h 2 Aδ Q 2 dc 2Aδ dq = 0 Q = ± h 17/28?
56 Abbamo dc dq = h 2 Aδ Q 2 qund: dc 2Aδ dq = 0 Q = ± h Interessa al problema solo la determnazone postva d Q, qund consderamo l punto: Q + = 2Aδ h 17/28?
57 Abbamo dc dq = h 2 Aδ Q 2 qund: dc 2Aδ dq = 0 Q = ± h Interessa al problema solo la determnazone postva d Q, qund consderamo l punto: 2Aδ Q + = h s tratta effettvamente d un mnmo perché per ogn Q è: d 2 C dq 2 = 2Aδ Q 3 > 0 17/28?
58 Q + = 2Aδ h 18/28?
59 2Aδ Q + = h vene chamato Economc Order Quantty o Lotto Economco. 18/28?
60 2Aδ Q + = h vene chamato Economc Order Quantty o Lotto Economco. S cta la formula per l Lotto Economco come Formula d Wlson 18/28?
61 Interessa anche calcolare C(Q + ): 19/28?
62 Interessa anche calcolare C(Q + ): C := C(Q + ) = Aδh 2 + Aδh 2 = 2Aδh. 19/28?
63 Interessa anche calcolare C(Q + ): Aδh Aδh C := C(Q + ) = = 2Aδh. n corrspondenza dell ottmo, cost d stoccaggo uguaglano cost per la consegna della merce 19/28?
64 20/28?
65 Una volta determnato l Lotto Economco 2Aδ Q + = h come servrsene operatvamente? 21/28?
66 Una volta determnato l Lotto Economco 2Aδ Q + = h come servrsene operatvamente? Il costo ottmale è dato dalla formula C = C(Q + ) = 2Aδh 21/28?
67 Una volta determnato l Lotto Economco 2Aδ Q + = h come servrsene operatvamente? Il costo ottmale è dato dalla formula C = C(Q + ) = 2Aδh s consdera la funzone Q C(Q) C C C = Q 2 h + δ Q A 2Aδh 21/28?
68 faccamo cont 22/28?
69 faccamo cont C C = 22/28?
70 faccamo cont C C = Q 2 h + δ Q A 2Aδh 22/28?
71 faccamo cont C C = Q 2 h + δ Q A 2Aδh = Q 2 h 2Aδ + 1 2Aδ 2Q h 22/28?
72 faccamo cont C C = Q 2 h + δ Q A 2Aδh = Q 2 h 2Aδ + 1 2Aδ 2Q h Il comportamento del costo relatvo è una funzone dalla struttura assa semplce del rapporto x = Q Q. 22/28?
73 faccamo cont C C = Q 2 h + δ Q A 2Aδh = Q 2 h 2Aδ + 1 2Aδ 2Q h Il comportamento del costo relatvo è una funzone dalla struttura assa semplce del rapporto x = Q Q. f(x) = 1 ( x + 1 ) 2 x 22/28?
74 faccamo cont C C = Q 2 h + δ Q A 2Aδh = Q 2 h 2Aδ + 1 2Aδ 2Q h Il comportamento del costo relatvo è una funzone dalla struttura assa semplce del rapporto x = Q Q. f(x) = 1 ( x + 1 ) 2 x f (x) = x2 1 2x 2 22/28?
75 faccamo cont C C = Q 2 h + δ Q A 2Aδh = Q 2 h 2Aδ + 1 2Aδ 2Q h Il comportamento del costo relatvo è una funzone dalla struttura assa semplce del rapporto x = Q Q. f(x) = 1 ( x + 1 ) 2 x f (x) = x2 1 2x 2 s ha un mnmo d coordnate (1, 1) 22/28?
76 Fgura 2: grafco d x + 1/x, x > 0 23/28?
77 Devazon anche puttosto sgnfcatve dal lotto economco danno ncrement d costo abbastanza contenut. Ad esempo se x = Q Q = 3 2 C l corrspondente valore d C è: 24/28?
78 Devazon anche puttosto sgnfcatve dal lotto economco danno ncrement d costo abbastanza contenut. Ad esempo se x = Q Q = 3 2 C l corrspondente valore d C è: C C = 1 ( ) = = /28?
79 Devazon anche puttosto sgnfcatve dal lotto economco danno ncrement d costo abbastanza contenut. Ad esempo se x = Q Q = 3 2 C l corrspondente valore d C è: C C = 1 ( ) = = ad esempo un errore del 50% nello sceglere l quanttatvo ottmale produce una crescta de cost dell 8,3% 24/28?
80 roduzone nterna Se la merce vene prodotta, l lotto vene evolve secondo un tasso d produzone p > δ 25/28?
81 roduzone nterna Se la merce vene prodotta, l lotto vene evolve secondo un tasso d produzone p > δ La varazone del magazzno ha l andamento 25/28?
82 roduzone nterna Se la merce vene prodotta, l lotto vene evolve secondo un tasso d produzone p > δ La varazone del magazzno ha l andamento Fgura 3: (Q/p, Q(1 δ/p)) 25/28?
83 Analzzamo l prmo cclo. 26/28?
84 Analzzamo l prmo cclo. Nell ntervallo [0, Q/p] gl stock crescono al tasso p δ fno ad arrvare al massmo lvello ottenuto rsolvendo 26/28?
85 Analzzamo l prmo cclo. Nell ntervallo [0, Q/p] gl stock crescono al tasso p δ fno ad arrvare al massmo lvello ottenuto rsolvendo y = Q δt y = (p δ)t 26/28?
86 Analzzamo l prmo cclo. Nell ntervallo [0, Q/p] gl stock crescono al tasso p δ fno ad arrvare al massmo lvello ottenuto rsolvendo y = Q δt t = Q p = y = (p δ)t y = Q ( 1 δ ) p 26/28?
87 Analzzamo l prmo cclo. Nell ntervallo [0, Q/p] gl stock crescono al tasso p δ fno ad arrvare al massmo lvello ottenuto rsolvendo y = Q δt t = Q p = y = (p δ)t y = Q ( 1 δ ) p Nell ntervallo [Q/p, Q/δ] lo stock decresce al tasso δ 26/28?
88 la dfferenza con l modello d Wlson è nel valor medo del lvello d magazzno 27/28?
89 la dfferenza con l modello d Wlson è nel valor medo del lvello d magazzno o s calcola rgorosamente valutando la meda ntegrale 27/28?
90 la dfferenza con l modello d Wlson è nel valor medo del lvello d magazzno o s calcola rgorosamente valutando la meda ntegrale µ = δ Q Q/δ 0 mn {(p δ)t, Q δt} dt 27/28?
91 la dfferenza con l modello d Wlson è nel valor medo del lvello d magazzno o s calcola rgorosamente valutando la meda ntegrale µ = δ Q = δ Q Q/δ 0 mn {(p δ)t, Q δt} dt ( Q/p (p δ)t dt + 0 Q/δ Q/p (Q δt) dt ) 27/28?
92 la dfferenza con l modello d Wlson è nel valor medo del lvello d magazzno o s calcola rgorosamente valutando la meda ntegrale µ = δ Q = δ Q Q/δ 0 mn {(p δ)t, Q δt} dt ( Q/p (p δ)t dt + 0 Q/δ Q/p (Q δt) dt ) = (p δ)q 2p 27/28?
93 la dfferenza con l modello d Wlson è nel valor medo del lvello d magazzno o s calcola rgorosamente valutando la meda ntegrale µ = δ Q = δ Q Q/δ 0 mn {(p δ)t, Q δt} dt ( Q/p (p δ)t dt + 0 Q/δ Q/p (Q δt) dt ) = (p δ)q 2p oppure s ragona geometrcamente sul prmo trangolo della fgura precedente 27/28?
94 n presenza d un attvtà produttva lneare l modello d Wlson è modfcato come segue: 28/28?
95 n presenza d un attvtà produttva lneare l modello d Wlson è modfcato come segue: mnmzzare per Q [0, Q/δ] C 1 (Q) = (p δ)q 2p h + δ Q A. 28/28?
96 n presenza d un attvtà produttva lneare l modello d Wlson è modfcato come segue: mnmzzare per Q [0, Q/δ] C 1 (Q) = (p δ)q 2p h + δ Q A. Qund C 1(Q) = 0 se e solo se Q = Q + := 2Aδp h(p δ). 28/28?
1 La domanda di moneta
La domanda d moneta Eserczo.4 (a) Keynes elenca tre motv per detenere moneta: Scopo transattvo Scopo precauzonale Scopo speculatvo Il modello d domanda d moneta a scopo speculatvo d Keynes consdera la
DettagliDipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa lezione 5: 24 febbraio 2014
Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca fnanzara aa 2013-2014 lezone 5: 24 febbrao 2014 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/24? Eserczo Trovare quale legge d captalzzazone
DettagliCorso di. Dott.ssa Donatella Cocca
Corso d Statstca medca e applcata 3 a Lezone Dott.ssa Donatella Cocca Concett prncpale della lezone I concett prncpal che sono stat presentat sono: Mede forme o analtche (Meda artmetca semplce, Meda artmetca
DettagliPROBLEMA DI SCELTA FRA DUE REGIMI DI
PROBLEMA DI SCELTA FRA DUE REGIMI DI CAPITALIZZAZIONE Prerequst: legge d captalzzazone semplce legge d captalzzazone composta logartm e loro propretà dervate d una funzone pendenza d una curva n un punto
DettagliLE FREQUENZE CUMULATE
LE FREQUENZE CUMULATE Dott.ssa P. Vcard Introducamo questo argomento con l seguente Esempo: consderamo la seguente dstrbuzone d un campone d 70 sttut d credto numero flal present nel terrtoro del comune
DettagliDipartimento di Matematica per le scienze economiche e sociali Università di Bologna. Matematica aa lezione febbraio 2009
Dpartmento d Matematca per le scenze economche e socal Unverstà d Bologna Matematca aa 2008-2009 lezone 17 13 febbrao 2009 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/19? 2/19? Fgura 1: ( 5y
DettagliIntegrazione numerica dell equazione del moto per un sistema lineare viscoso a un grado di libertà. Prof. Adolfo Santini - Dinamica delle Strutture 1
Integrazone numerca dell equazone del moto per un sstema lneare vscoso a un grado d lbertà Prof. Adolfo Santn - Dnamca delle Strutture 1 Introduzone 1/2 L equazone del moto d un sstema vscoso a un grado
DettagliPOLITECNICO DI TORINO
POLITECNICO DI TORINO Laurea n Ingegnera Logstca e della Produzone Corso d Logstca e d Dstrbuzone II ESERCITAZIONI Docente: Prof. Ing. Gulo Zotter Tutore: Ing. Scapaccno Gulano LOGISTICA DI DISTRIBUZIONE
DettagliDipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica Finanziaria aa lezione 3:
Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca Fnanzara aa 2011-2012 lezone 3: 21022012 professor Danele Rtell www.unbo.t/docdent/danele.rtell 1/31? Captalzzazone msta S usa l regme composto per l
DettagliPotenzialità degli impianti
Unverstà degl Stud d Treste a.a. 2009-2010 Impant ndustral Potenzaltà degl mpant Impant ndustral Potenzaltà degl mpant 1 Unverstà degl Stud d Treste a.a. 2009-2010 Impant ndustral Defnzone della potenzaltà
DettagliCORSO DI FISICA TECNICA 2 AA 2013/14 ACUSTICA. Lezione n 2:
CORSO DI FISICA TECNICA AA 013/14 ACUSTICA Lezone n : Lvell sonor: operazon su decbel e lvello sonoro equvalente. Anals n requenza de segnal sonor, bande d ottava e terz d ottava. Rumore banco e rumore
DettagliDipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa Lezione 1: Martedì 17/2/2015
Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca fnanzara aa 2014-2015 Lezone 1: Martedì 17/2/2015 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/40? Codce docente 030508 Codce corso 00675 Matematca
DettagliRicerca Operativa e Logistica Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentili. Modelli per la Logistica: Single Flow One Level Model Multi Flow Two Level Model
Rcerca Operatva e Logstca Dott. F.Carrabs e Dott.ssa M.Gentl Modell per la Logstca: Sngle Flow One Level Model Mult Flow Two Level Model Modell d localzzazone nel dscreto Modell a Prodotto Sngolo e a Un
DettagliLaboratorio 2B A.A. 2012/2013. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica
Laboratoro B A.A. 01/013 Elaborazone Dat Lab B CdL Fsca Lab B CdL Fsca Elaborazone dat spermental Prncpo della massma verosmglanza Quando eseguamo una sere d msure relatve ad una data grandezza fsca, quanto
Dettagli1. Fissato un conveniente sistema di riferimento cartesiano Oxy si studino le funzioni f e g e se ne disegnino i rispettivi grafici G, G.
Problema 1 S consderno le funzon f e g defnte, per tutt gl x real, da: f ( x) = x 3 4 x, g( x) = sn( π x) 1. Fssato un convenente sstema d rfermento cartesano Oxy s studno le funzon f e g e se ne dsegnno
Dettagli5. Baricentro di sezioni composte
5. Barcentro d sezon composte Barcentro del trapezo Il barcentro del trapezo ( FIURA ) s trova sull asse d smmetra oblqua (medana) della fgura; è suffcente, qund, determnare la sola ordnata. A tal fne,
DettagliUna semplice applicazione del metodo delle caratteristiche: la propagazione di un onda di marea all interno di un canale a sezione rettangolare.
Una semplce applcazone del metodo delle caratterstche: la propagazone d un onda d marea all nterno d un canale a sezone rettangolare. In generale la propagazone d un onda monodmensonale n una corrente
Dettagliuna variabile casuale è continuase può assumere un qualunque valore in un intervallo
Varabl casual contnue Se samo nteressat alla temperatura massma gornaleraquesta è una varable casuale msurata n un ntervallo contnuoe qund è una v.c. contnua una varable casuale è contnuase può assumere
DettagliPrecisione e Cifre Significative
Precsone e Cfre Sgnfcatve Un numero (una msura) è una nformazone! E necessaro conoscere la precsone e l accuratezza dell nformazone. La precsone d una msura è contenuta nel numero d cfre sgnfcatve fornte
DettagliCapitolo 7. La «sintesi neoclassica» e il modello IS-LM. 2. La curva IS
Captolo 7 1. Il modello IS-LM La «sntes neoclassca» e l modello IS-LM Defnzone: ndvdua tutte le combnazon d reddto e saggo d nteresse per le qual l mercato de ben (curva IS) e l mercato della moneta (curva
DettagliSoluzioni 3.1. n(n 1) (n k + 1) z n k! k + 1 n k. lim k
(1) La sere bnomale è B n (z) = k=0 Con l metodo del rapporto s ottene R = lm k Soluzon 3.1 n(n 1) (n k + 1) z n k! c k c k+1 = lm k k + 1 n k lm k c k z k. k=0 1 + 1 k 1 n k = 1 (2) La multfunzone f(z)
DettagliEconomie di scala, concorrenza imperfetta e commercio internazionale
Sanna-Randacco Lezone n. 14 Econome d scala, concorrenza mperfetta e commerco nternazonale Non v è vantaggo comparato (e qund non v è commerco nter-ndustrale). S vuole dmostrare che la struttura d mercato
DettagliB - ESERCIZI: IP e TCP:
Unverstà d Bergamo Dpartmento d Ingegnera dell Informazone e Metod Matematc B - ESERCIZI: IP e TCP: F. Martgnon Archtetture e Protocoll per Internet Eserczo b. S consder l collegamento n fgura A C =8 kbt/s
DettagliS O L U Z I O N I. 1. Effettua uno studio qualitativo della funzione. con particolare riferimento ai seguenti aspetti:
S O L U Z I O N I 1 Effettua uno studo qualtatvo della funzone con partcolare rfermento a seguent aspett: f ( ) ln( ) a) trova l domno della funzone b) ndca qual sono gl ntervall n cu f() rsulta postva
DettagliGestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena
Gestone della produzone e della supply chan Logstca dstrbutva Paolo Dett Dpartmento d Ingegnera dell Informazone Unverstà d Sena Struttura delle ret logstche Sstem produttv multstado Struttura logstca
DettagliLa soluzione delle equazioni differenziali con il metodo di Galerkin
Il metodo de resdu pesat per gl element fnt a soluzone delle equazon dfferenzal con l metodo d Galerkn Tra le procedure generalmente adottate per formulare e rsolvere le equazon dfferenzal con un metodo
DettagliLA CALIBRAZIONE NELL ANALISI STRUMENTALE
LA CALIBRAZIONE NELL ANALISI STRUMENTALE La maggor parte delle anals chmche sono ogg condotte medante metod strumental (spettrometra d assorbmento ed emssone a dverse λ, metod elettrochmc, spettrometra
DettagliI metodi misti. Valutazione d impresa a.a Lezioni 18 e 19 aprile 2011
I metod mst Valutazone d mpresa a.a. 2010-2011 Lezon 18 e 19 aprle 2011 1 Il metodo msto n passato era l tpco metodo europeo per la stma del valore d captale economco consdera sa l elemento patrmonale
DettagliLe obbligazioni: misure di rendimento e rischio La curva dei rendimenti per scadenze
Le obblgazon: msure d rendmento e rscho La curva de rendment per scadenze Economa del Mercato Moblare A.A. 2017-2018 La curva de rendment (yeld curve) (1) Il rendmento d un ttolo obblgazonaro dpende da
DettagliCorso di Economia Pubblica Lezione 4 - Neutralità IRES
(materale gentlmente concesso dalla Prof.ssa Alessandra Casarco) Corso d Economa Pubblca Lezone 4 - Neutraltà IRES Prof. Paolo Buonanno paolo.buonanno@unbg.t Investmento: no mposte P = π( I) δi I L mpresa
DettagliLa Regressione X Variabile indipendente o esplicativa. La regressione. La Regressione. Y Variabile dipendente
Unverstà d Macerata Dpartmento d Scenze Poltche, della Comuncazone e delle Relaz. Internazonal La Regressone Varable ndpendente o esplcatva Prezzo n () () 1 1 Varable dpendente 15 1 1 1 5 5 6 6 61 6 1
DettagliLezioni di Statistica (25 marzo 2013) Docente: Massimo Cristallo
UNIVERSITA DEGLI STUDI DI BASILICATA FACOLTA DI ECONOMIA Corso d laurea n Economa Azendale Lezon d Statstca (25 marzo 2013) Docente: Massmo Crstallo QUARTILI Dvdono la dstrbuzone n quattro part d uguale
Dettagli2.6 Diagramma di redditività e analisi CRQ (Costi, Ricavi, Quantità)
Dspensa 3 2.6 Dagramma d reddtvtà e anals CR (Cost, Rcav, uanttà) L anals CR (Cost, Rcav, uanttà) è uno strumento molto utle e semplce per la progettazone e la gestone d un generco mpanto d produzone.
DettagliCorrelazione lineare
Correlazone lneare Varable dpendente Mortaltà per crros 50 45 40 35 30 5 0 15 10 5 0 0 5 10 15 0 5 30 Consumo d alcool Varable ndpendente Metodologa per l anals de dat spermental L anals d stud con varabl
DettagliLezione 10. L equilibrio del mercato finanziario: la struttura dei tassi d interesse
Lezone 1. L equlbro del mercato fnanzaro: la struttura de tass d nteresse Ttol con scadenza dversa hanno prezz (e tass d nteresse) dfferent. Due ttol d durata dversa emess dallo stesso soggetto (stesso
DettagliUnità Didattica N 5. Impulso e quantità di moto
Imnpulso e quanttà d moto - - Impulso e quanttà d moto ) Sstema solato : orze nterne ed esterne...pag. 2 2) Impulso e quanttà d moto...pag. 3 3) Teorema d conservazone della quanttà d moto...pag. 6 4)
Dettagli,29 7. Distribuzioni di frequenza. x 1 n 1 n 1 n 1 /N n 1 /N*100 x 2 n 2 n 1 +n 2 n 2 /N n 2 /N*100
Dstrbuzon d frequenza Varable x Frequenze Frequenze Frequenze Frequenze % cumulate relatve x 1 n 1 n 1 n 1 / n 1 /*100 x n n 1 +n n / n /*100 x k n k n 1 +.+n k = n k / n k /*100 totale 1 100 Indc sntetc
DettagliVerifica termoigrometrica delle pareti
Unverstà Medterranea d Reggo Calabra Facoltà d Archtettura Corso d Tecnca del Controllo Ambentale A.A. 2009-200 Verfca termogrometrca delle paret Prof. Marna Mstretta ANALISI IGROTERMICA DEGLI ELEMENTI
DettagliLa ripartizione trasversale dei carichi
La rpartzone trasversale de carch La dsposzone de carch da consderare ne calcol della struttura deve essere quella pù gravosa, ossa quella che determna massm valor delle sollectazon. Tale aspetto nveste
DettagliModelli decisionali su grafi - Problemi di Localizzazione
Modell decsonal su graf - Problem d Localzzazone Massmo Paolucc (paolucc@dst.unge.t) DIST Unverstà d Genova Locaton Problems: modell ed applcazon Decson a medo e lungo termne (panfcazone) Caratterstche
DettagliLezione n. 10. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità Convenzioni per le soluzioni reali
Chmca Fsca - Chmca e Tecnologa Farmaceutche Lezone n. 10 Legge d Raoult Legge d Henry Soluzon deal Devazon dall dealt dealtà Convenzon per le soluzon real Relazon tra coeffcent d attvtà 02/03/2008 Antonno
DettagliAnalisi di mercurio in matrici solide mediante spettrometria di assorbimento atomico a vapori freddi
ESEMPIO N. Anals d mercuro n matrc solde medante spettrometra d assorbmento atomco a vapor fredd 0 Introduzone La determnazone del mercuro n matrc solde è effettuata medante trattamento termco del campone
DettagliApprofondimento Capitolo 4. Definizioni esistono due tipi di grandezze in economia
Poltca Economca E. Marchett 1 Approfondmento Captolo 4 efnzon esstono due tp d grandezze n economa Grandezze Flusso: una quanttà che s forma n un ntervallo d tempo (es.: reddto, rsparmo, nvestmento ) Grandezze
DettagliSAFETY STOCK ALLOCATION IN A SUPPLY CHAIN
Corso d Progettazone e Gestone della Supply Chan Facoltà d Ingegnera SAFETY STOCK ALLOCATION IN A SUPPLY CHAIN Prof. Fabrzo Dallar Drettore C-log Unverstà C. Cattaneo LIUC Centro d Rcerca sulla Logstca
DettagliLa POLITICA di BILANCIO espansiva della DOMANDA Il Deficit spending Il DEBITO PUBBLICO
1 Ettore Peyron P.A.S. 2014 Ddattca della MACROECONOMIA Lezone N 4 A Testo tratto dalle Dspense del Corso d Economa pubblca Unverstà degl stud d Torno Anno accademco 2010/2011 Facoltà d Economa Lezone
DettagliLa teoria microeconomica del consumo
Isttuzon d Economa Matematca La teora mcroeconomca del consumo Il problema del consumatore 2 a parte. Maro Sportell Dpartmento d Matematca Unverstà degl Stud d Bar Va E. Orabona, 4 I 70125 Bar (Italy)
DettagliESERCITAZIONI di ECONOMIA POLITICA ISTITUZIONI (A-K)
ESERCITAZIONI d ECONOIA POLITICA ISTITUZIONI (A-K). Bonacna - Unverstà degl Stud d Pava monca.bonacna@unboccon.t 1 3 a ESERCITAZIONE: ONETA: Soluzon Ogn volta che s parla d domanda d, spuòdrecheèdomandadmoneta
DettagliLA VARIABILITA. IV lezione di Statistica Medica
LA VARIABILITA IV lezone d Statstca Medca Sntes della lezone Il concetto d varabltà Campo d varazone Dfferenza nterquartle La varanza La devazone standard Scostament med Il concetto d varabltà S defnsce
DettagliLEZIONE 11. Argomenti trattati
LEZIONE LE ECONOMIE PERTE (2) Il modello IS-LM n regme d camb fss e d camb flessbl rgoment trattat S esamnano gl effett delle poltche macroeconomche n economa aperta consderando tre modell Il modello IS-LM
DettagliLezione n. 7. Legge di Raoult Legge di Henry Soluzioni ideali Deviazioni dall idealit. idealità. Antonino Polimeno 1
Chmca Fsca Botecnologe santare Lezone n. 7 Legge d Raoult Legge d Henry Soluzon deal Devazon dall dealt dealtà Antonno Polmeno 1 Soluzon / comportamento deale - Il dagramma d stato d una soluzone bnara,
DettagliESERCIZIO N. 1. b) rendimenti reali dell azienda Gesis e del portafoglio di mercato:
ESERCIZIO N. 1 Il canddato proceda a calcolare l tasso d congrua remunerazone reale dell azenda Gess al 31.12.2003 applcando l CAPM e l WACC della stessa azenda; dat d cu s dspone sono seguent: a) rendmento
Dettagli* * * Nota inerente il calcolo della concentrazione rappresentativa della sorgente. Aprile 2006 RL/SUO-TEC 166/2006 1
APAT Agenza per la Protezone dell Ambente e per Servz Tecnc Dpartmento Dfesa del Suolo / Servzo Geologco D Itala Servzo Tecnologe del sto e St Contamnat * * * Nota nerente l calcolo della concentrazone
DettagliIl dimensionamento dei sistemi di fabbricazione
Il dmensonamento de sstem d fabbrcazone 1 Processo d progettazone d un sstema produttvo Anals della domanda Industralzzazone d prodotto e processo (dstnte e ccl d lavorazone) Scelta delle soluzon produttve
DettagliESERCIZIO 4.1 Si consideri una popolazione consistente delle quattro misurazioni 0, 3, 12 e 20 descritta dalla seguente distribuzione di probabilità:
ESERCIZIO. S consder una popolazone consstente delle quattro msurazon,, e descrtta dalla seguente dstrbuzone d probabltà: X P(X) ¼ ¼ ¼ ¼ S estrae casualmente usando uno schema d camponamento senza rpetzone
DettagliLezione 2 le misure di sintesi: le medie
Lezone le msure d sntes: le mede Cattedra d Bostatstca Dpartmento d Scenze spermental e clnche, Unverstà degl Stud G. d Annunzo d Chet-Pescara Prof. Enzo Ballone Lezone a- Statstca descrttva per varabl
DettagliSERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete
SERIE STORICHE, TREND, MEDIE MOBILI, REGRESSIONE Andrea Prevete Una sere storca o temporale è un nseme d dat costtut da una sequenza d osservazon su un fenomeno d nteresse X, effettuate n stant (per le
DettagliCARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM
CARATTERISTICHE DEI SEGNALI RANDOM I segnal random o stocastc rvestono una notevole mportanza poché sono present, pù che segnal determnstc, nella maggor parte de process fsc real. Esempo d segnale random:
DettagliRICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A 2
RICHIAMI SULLA RAPPRESENTAZIONE IN COMPLEMENTO A La rappresentazone n Complemento a Due d un numero ntero relatvo (.-3,-,-1,0,+1,+,.) una volta stablta la precsone che s vuole ottenere (coè l numero d
DettagliGestione della produzione e della supply chain Logistica distributiva. Paolo Detti Dipartimento di Ingegneria dell Informazione Università di Siena
Gestone della produzone e della supply chan Logstca dstrbutva Paolo Dett Dpartmento d Ingegnera dell Informazone Unverstà d Sena Un algortmo per l flusso su ret a costo mnmo: l smplesso su ret Convergenza
DettagliSommario. Obiettivo. Quando studiarla? La concentrazione. X: carattere quantitativo tra le unità statistiche. Quando studiarla?
Corso d Statstca a.a. 9- uando studarla? Obettvo Dagramma d Lorenz Rapporto d concentrazone rea d concentrazone Esemp Sommaro La concentrazone uando studarla? Obettvo X: carattere quanttatvo tra le untà
DettagliDipartimento di Statistica Università di Bologna. Matematica finanziaria aa 2012-2013 lezione 13: 24 aprile 2013
Dpartmento d Statstca Unverstà d Bologna Matematca fnanzara aa 2012-2013 lezone 13: 24 aprle 2013 professor Danele Rtell www.unbo.t/docent/danele.rtell 1/23? reammortamento uò accadere che, dopo l erogazone
DettagliCMPE, Economia Industriale. Lezione 11. Costi di entrata, struttura di mercato e benessere
LIUC AA 2008-2009 CMPE, Economa Industrale Anals della Concorrenza e Anttrust Lezone 11 Cost d entrata, struttura d mercato e benessere 1 Sommaro della lezone: 1 Concentrazone, cost d entrata e dmensone
Dettagli1. La domanda di moneta
1. La domanda d moneta Esercz svolt Eserczo 1.1 (a) S consder l modello della domanda d moneta a scopo speculatvo d Keynes. Un ndvduo può sceglere d allocare la propra rcchezza sottoscrvendo un ttolo rredmble
DettagliUnità n La concentrazione
01 La concentrazone Corso d Laurea: Economa Azendale Docente: M.Msuraca (aula1)/ D.Costanzo(aula2) Untà n 05 Nello studo de fenomen economc e socal descrtt attraverso caratter quanttatv d tpo trasferblepuò
DettagliGiovanni Buti STIMA DELL INCERTEZZA DI MISURA GB INTERTEK LABTEST
Govann But STIM DELL INCERTEZZ DI MISUR GB008-0405 INTERTEK LBTEST FIRENZE 8 PRILE 005 INDICE DEI CONTENUTI o bstract Scopo e campo d pplcazone..p 3 o Document d Rfermento...p 3 o Premessa..p 3 o nals.
Dettagli7. Redditività industriale e redditività dei mezzi propri. RO ROI Redditività industriale K RN MP ROE
Prof. Antono Renz Economa e gestone delle mprese Parte tredcesma Struttura fnanzara e reddtvtà 7. Reddtvtà ndustrale e reddtvtà de mezz propr RN = reddto netto RO = reddto operatvo OF = oner fnanzar OT
DettagliValutazione dei Benefici interni
Corso d Trasport Terrtoro prof. ng. Agostno Nuzzolo Valutazone de Benefc ntern Valutazone degl ntervent Indvduazone degl effett rlevant La defnzone degl effett rlevant per un ntervento sul sstema d trasporto
DettagliI MODELLI MULTISTATO PER LE ASSICURAZIONI DI PERSONE
Facoltà d Economa Valutazone de prodott e dell mpresa d asscurazone I MODELLI MULTISTATO PER LE ASSICURAZIONI DI PERSONE Clauda Colucc Letza Monno Gordano Caporal Martna Ragg I Modell Multstato sono un
DettagliModelli descrittivi, statistica e simulazione
Modell descrttv, statstca e smulazone Master per Smart Logstcs specalst Roberto Cordone (roberto.cordone@unm.t) Statstca descrttva Cernusco S.N., govedì 28 gennao 2016 (9.00/13.00) 1 / 15 Indc d poszone
DettagliGas ideale (perfetto):
C.d.L. Scenze e ecnologe grare,.. 2015/2016, Fsca Gas deale (perfetto): non esste n realtà drogeno e elo assomglano d pù a un gas deale - le molecole sono puntform; - nteragscono tra loro e con le paret
DettagliIl logaritmo discreto in Z p Il gruppo moltiplicativo Z p delle classi resto modulo un primo p è un gruppo ciclico.
Il logartmo dscreto n Z p Il gruppo moltplcatvo Z p delle class resto modulo un prmo p è un gruppo cclco. Defnzone (Logartmo dscreto). Sa p un numero prmo e sa ā una radce prmtva n Z p. Sa ȳ Z p. Il logartmo
DettagliCOMANDO PROVINCIALE VIGILI DEL FUOCO DI MILANO ALLEGATA AL PROGETTO DI LAVORI DI COSTRUZIONE NUOVA PALESTRA SCOLASTICA POLIVALENTE
COMUNE DI SEREGNO PROVINCIA DI MONZA BRIANZA COMANDO PROVINCIALE VIGILI DEL FUOCO DI MILANO ALLEGATA AL PROGETTO DI LAVORI DI COSTRUZIONE NUOVA PALESTRA SCOLASTICA POLIVALENTE ATTIVITÀ NORMATA (D.M. 18.03.1996
DettagliCampo di applicazione
Unverstà del Pemonte Orentale Corso d Laurea n Botecnologa Corso d Statstca Medca Correlazone Regressone Lneare Corso d laurea n botecnologa - Statstca Medca Correlazone e Regressone lneare semplce Campo
DettagliUNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO. Facoltà di Ingegneria. Corso di Sistemi di Controllo di Gestione SCG-E04
UNIVERSITÀ DEGLI STUDI DI BERGAMO Corso d Allocazone de centr d servzo SCG-E04 Le fas del processo d msurazone de cost Fase 1 Rlevazone de cost Fase 2 Assegnazone de cost Cost drett (Drect cost) Attrbuzone
DettagliUniversità degli Studi di Urbino Facoltà di Economia
Unverstà degl Stud d Urbno Facoltà d Economa Lezon d Statstca Descrttva svolte durante la prma parte del corso d corso d Statstca / Statstca I A.A. 004/05 a cura d: F. Bartolucc Lez. 8/0/04 Statstca descrttva
DettagliMOBILITA DI CAPITALI
Poltca Economca dell'unone Europea MOBILITA DI CAPITALI Prof. Roberto Lombard Prof. Roberto Lombard 1 Le Econome moderne hanno un elevato grado d nterazone ed ntegrazone de Mercat Fnanzar ed de Captal
DettagliIl diagramma cartesiano
Il dagramma cartesano Il pano cartesano Il dagramma cartesano è costtuto da due ass: uno orzzontale, l asse delle ascsse o della varable X, e uno vertcale, l asse delle ordnate o della varable Y. I due
DettagliStrada B. Classe Velocità valore frequenza Frequ. ass Frequ. % hi Freq. Cum
Eserczo SINTESI S supponga d avere eseguto 70 msure della veloctà stantanea de vecol che transtano nelle sezon d due strade A e B. S supponga che tal msure sano state eseguta n corrspondenza d valor modest
DettagliMatematica Generale a.a. 2016/17 Teoremi dimostrati nel corso. 1 Funzioni ad una variabile
Matematca Generale a.a. 2016/17 Teorem dmostrat nel corso. ATTENZIONE!!!!. Nel corso d matematca generale sono stat presentat teorem per qual è rchesta la conoscenza del solo enuncato e teorem de qual
DettagliTrasformatore monofase. Le norme definiscono il rendimento convenzionale di un trasformatore come: = + Perdite
Rendmento l rendmento effettvo d un trasformatore vene defnto come: otenza erogata al carco η otenza assorbta dalla rete 1 1 1 1 Le norme defnscono l rendmento convenzonale d un trasformatore come: η otenza
DettagliPERDITE DI POTENZA NEI TRASFORMATORI Prof.
EDITE DI OTENZA NEI TASFOATOI www.elettrone.altervsta.org www.proessore.mypoast.com www.marcochrzz.blogspot.com ro. arco Chrzz EESSA Il trasormatore è una mchna elettrca statca, coè prva d part n movmento.
DettagliDefinizione di campione
Defnzone d campone S consder una popolazone fnta U = {1, 2,..., N}. Defnamo campone ordnato d dmensone n qualsas sequenza d n etchette della popolazone anche rpetute. s = ( 1, 2,..., n ), dove j è l etchetta
DettagliREALTÀ E MODELLI SCHEDA DI LAVORO
REALTÀ E MODELLI SCHEDA DI LAVORO 1 Le tabelle d crescta Nella tabella sono rportat dat relatv alle altezze mede delle bambne dalla nascta fno a un anno d età. Stablsc se esste una relazone lneare tra
DettagliSoluzione esercizio Mountbatten
Soluzone eserczo Mountbatten I dat fornt nel testo fanno desumere che la Mountbatten utlzz un sstema d Actvty Based Costng. 1. Calcolo del costo peno ndustrale de tre prodott Per calcolare l costo peno
DettagliELETTROTECNICA Ingegneria Industriale
ELETTROTECNICA Ingegnera Industrale INTRODUZIONE a CIRCUITI LEGGI d KIRCHHOFF Stefano Pastore Dpartmento d Ingegnera e Archtettura Corso d Elettrotecnca (043IN) a.a. 2013-14 Bblografa V. Danele, A. Lberatore,
DettagliIl campionamento casuale semplice
Il camponamento casuale semplce Metod d estrazone del campone. robabltà d nclusone. π = n N π j = n N n 1 N 1 Stmatore corretto del totale e della meda. Ŷ = Nȳ e ˆȲ = ȳ Varanza degl stmator corrett. V
DettagliElementi di statistica
Element d statstca Popolazone statstca e campone casuale S chama popolazone statstca l nseme d tutt gl element che s voglono studare (ndvdu, anmal, vegetal, cellule, caratterstche delle collettvtà..) e
Dettagli1. Una panoramica sui metodi valutativi
. Una panoramca su metod valutatv La dottrna azendalstca rconosce l esstenza d var metod att a determnare l valore del captale economco d un mpresa. In partcolare, è possble ndvduare tre macro-tpologe
DettagliIndicatori di rendimento per i titoli obbligazionari
Indcator d rendmento per ttol obblgazonar LA VALUTAZIONE DEGLI INVESTIMENTI A TASSO FISSO Per valutare la convenenza d uno strumento fnanzaro è necessaro precsare: /4 Le specfche esgenze d un nvesttore
Dettagli3) Entropie condizionate, entropie congiunte ed informazione mutua
Argoment della Lezone ) Coppe d varabl aleatore 2) Canale dscreto senza memora 3) Entrope condzonate, entrope congunte ed nformazone mutua 4) Esemp d canal Coppe d varabl aleatore Fno ad ora è stata consderata
DettagliPIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI
Unverstà d Caglar DICAAR Dpartmento d Ingegnera Cvle, Ambentale e archtettura Sezone Trasport PIANIFICAZIONE DEI TRASPORTI Eserctazone su modell d generazone A.A. 2016-2017 Ing. Francesco Pras Ing. Govann
DettagliPredimensionamento reti chiuse
Predmensonamento ret chuse Rspetto ad una rete aperta, ogn magla aggunge un grado d lbertà (una nfntà d soluzon) nella determnazone delle portate Q,Q 1, e Q 2, utlzzando le sole equazon d contnutà. a dfferenza
DettagliLaboratorio 2B A.A. 2013/2014. Elaborazione Dati. Lab 2B CdL Fisica
Laboratoro B A.A. 013/014 Elaborazone Dat Lab B CdL Fsca Elaborazone dat spermental Come rassumere un nseme d dat spermental? Una statstca è propro un numero calcolato a partre da dat stess. La Statstca
DettagliSTATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. 5 REGRESSIONE LINEARE
Matematca e statstca: da dat a modell alle scelte www.dma.unge/pls_statstca Responsabl scentfc M.P. Rogantn e E. Sasso (Dpartmento d Matematca Unverstà d Genova) STATISTICA DESCRITTIVA - SCHEDA N. REGRESSIONE
DettagliTrigger di Schmitt. e +V t
CORSO DI LABORATORIO DI OTTICA ED ELETTRONICA Scopo dell esperenza è valutare l ampezza dell steres d un trgger d Schmtt al varare della frequenza e dell ampezza del segnale d ngresso e confrontarla con
DettagliUniversità di Cassino. Esercitazione di Statistica 1 del 4 dicembre Dott.ssa Simona Balzano
Unverstà d Cassno Eserctazone d Statstca del 4 dcembre 6 Dott.ssa Smona Balzano Eserczo Sa la varable casuale che descrve l rsultato del lanco d dad, sulle cu facce v sono numer: 5, 5, 7, 7, 9, 9. a) Defnre
Dettagli{ 1, 2,..., n} Elementi di teoria dei giochi. Giovanni Di Bartolomeo Università degli Studi di Teramo
Element d teora de goch Govann D Bartolomeo Unverstà degl Stud d Teramo 1. Descrzone d un goco Un generco goco, Γ, che s svolge n un unco perodo, può essere descrtto da una Γ= NSP,,. Ess sono: trpla d
DettagliESERCITAZIONE 2 DIAGRAMMI A BARRE, COSTRUZIONE DI ISTOGRAMMA. Notazione: x i = i-esima modalità della variabile X
ESERCITAZIONE 2 DIAGRAMMI A BARRE, COSTRUZIONE DI ISTOGRAMMA Notazone: x = -esma modaltà della varable X Nel caso d dstrbuzon n class: x = Lmte superore della classe -esma x -1 = Lmte nferore della classe
DettagliLA COMPATIBILITA tra due misure:
LA COMPATIBILITA tra due msure: 0.4 Due msure, supposte affette da error casual, s dcono tra loro compatbl quando la loro dfferenza può essere rcondotta ad una pura fluttuazone statstca attorno al valore
DettagliLezione 2 a - Statistica descrittiva per variabili quantitative
Lezone 2 a - Statstca descrttva per varabl quanttatve Esempo 5. Nella tabella seguente sono rportat valor del tasso glcemco rlevat su 10 pazent: Pazente Glcema (mg/100cc) 1 x 1 =103 2 x 2 =97 3 x 3 =90
Dettagli