Hastighetsförändringar och trafiksäkerhetseffekter
|
|
- Bengt Gösta Lundgren
- för 5 år sedan
- Visningar:
Transkript
1 VTI otat 76 VTI otat 76- Hastghetsförädrgar och trafksäkerhetseffekter Potesmodelle 6 5 Chage accdet cosequeces % All the jured Klled ad seerely jured Klled Chage mea speed % Författare FoU-ehet Göra Nlsso Trafksystem Projektummer 58 Projektam Uppdragsgare Dstrbuto Mått och steg trafksäkerhetsarbetet Vägerket Fr
2 Förord De här preseterade modelle har redosats olka sammahag där sambadet mella hastghetsädrgar och trafksäkerhet har aalyserats. Det har därför käts ageläget att presetera såäl bakgrud tll modelle modelles aädbarhet och beräkgsmöjlghetera. Rapporte går ett projekt på uppdrag a Vägerket och utgör e del a ett ahadlgsarbete. Lköpg Göra Nlsso Hastghets () sambad Saolkhet för trafkolycka P(O) Saolkhet för persoskada betgat e trafkolycka P(S O) Saolkhet för persoskada P(S) P(O) P(S O) Saolkhet för dödsolycka betgat e persoskada P(D S) Saolkhet för dödsolycka P(D) P(O) P(S O) P(D S) Notat 76-
3 Iehållsförteckg Förord Bakgrud 5 Modelles fördelar 6 3 Aädg 6 Modelle 7 5 Beräkgar Refereser Blaga Sd Notat 76-
4 Bakgrud E uppebar förbättrg a trafksäkerhete sker om hastghetså säks trafke. Detta fs eteskaplgt dokumeterat geom e mägd olka udersökgar rut om ärlde där trafksäkerhetsstuatoe och hastghetså aalyserats före och efter det att hastghetsgräse förädrats olka mljöer. Erfarehetera är stort sett desamma. De mest uppebara effekte är att de allarlgaste trafkolyckora har ett starkare sambad med hastghete ä ad som gäller för totala atalet trafkolyckor. När olka udersökgar jämförts har olyckspopulatoe ormalt begräsats tll polsrapporterade persoskadeolyckor. Det fs e rad olka modeller redosade och ret geerellt motsarar modellera de effekter som erhålles elgt de s.k. potesmodelle eda. Bakgrude tll potesmodelle är resultatet a de olka förädrgar a hastghetsgräse som skedde slutet a 6-talet och börja a 7-talet Serge. Tdgt framkom att atalet persoskadeolyckor förädrades med de relata hastghetsförädrge kadrat både är hastghetsgräse höjdes eller säktes. efter Atalet persoskadeolyckor efter Atalet persoskadeolyckor före före Detta kostaterade tllsammas med att dödsolyckora hade ett äu kraftgare sambad med förädrge hastghetså ledde tll följade hypotes: Atalet persoskadeolyckor förädras med kadrate på de relata hastghetsskllade lket ebär e drekt proportoaltet mot förädrge rörelseeerg (massa * /) Och betgat att e persoskadeolycka träffat blr saolkhete att de resulterar e dödslycka också proportoell mot kadrate på de relata hastghetsskllade Atalet dödsolyckor efter Atalet dödslyckor före Med utgågspukt frå dessa sambad har resultate frå olka udersökgar a trafksäkerhetseffekte a förädrade hastgheter som redosats rut om ärlde jämförts med dessa sambad (Damark USA Australe Hollad samt 979 och 989 Serge m.fl. läder). I så gott som alla udersökgar gäller att oaståede sambad är äl apassade tll resultate eller ce ersa. efter före Notat 76-5
5 Modelles fördelar Det fs åtmstoe fem fördelar med modelle Modelle är lätt att härleda och är symmetrsk. Såäl höjgar som säkgar a hastghete ka beaktas. Modelle belyser de reodlade effekte a hastghetsförädrge på trafksäkerhete. Modelle ka aädas alla mljöer. Modelle beaktar om olycksstatstke redosas form a olyckor och/eller trafkskadade. Modelle är relatt okäslg för hur hastghete regstrerats eftersom de relata hastghetsskllade aäds. Dessutom öeresstämmer modelle med de aggregerade emprska resultat som erhållts frå olka teratoella udersökgar. Ett bra exempel är de aggregerade aalys som gjordes de tdgare utgåa a de orska trafksäkerhetshadboke. 3 Aädg Kraet är att det fs ett olycksmateral aseede persoskadeolyckor och/eller skadade de aktuella mljö och e skattad hastghetså för de aktuella olycksperode. Obserera att uppgft kräs om hastghetså (medelhastghet medahastghet reshastghet eller ågot aa typ a represetatt hastghetsärde) och te hastghetsgräse. Om u hastghetsgräse ädras måste de ya hastghetså skattas. Geerellt gäller att hastghetså förädras med 3 km/h d e ädrg a ebart hastghetsgräse med km/h eller 6 8 km/h d e hastghetsgräsförädrg a km/h. Detta gäller både om hastghetsgräse höjs eller säks. Utfrå detta ka bedömas om de ya hastghetså ebär e större eller mdre mskg ä oa. Detta är bakgrude tll de olka kosekesaalyser som redosas olka åtgärdsförslag är det gäller effekte a förädrade hastghetsgräser. Itressat är gets att följa upp trafksäkerhetsförädrge d e förädrg a hastghetsgräse eller adra åtgärder som förädrar hastghete. I första had gäller det att skatta de ya hastghetså. Ble det de täkta eller aker de frå föräta? Aker de frå det förätade hastghetsärdet ädras gets äe de förätade trafksäkerhetseffekte. När efterperode förelgger är det a största tresse att jämföra det erklga utfallet med de föräg skattade trafksäkerhetsförädrge. Om det eda som skett är e hastghetsförädrg bör öeresstämmelse ara god. Det är dock sälla som ebart hastghetera förädrats. Ofta har ägtekska förädrgar skett öerakge har förädrats teräghållge har förädrats trafke har ökat eller trafksammasättge har förädrats. Detta gäller framför allt d begräsade mljöer där efterperode bör ara flera år. Det fs här tå möjlgheter 6 VTI otat 76-
6 Korrgera för örga förädrgar Bedöma rmlghete a att de akade trafksäkerhetseffekte häförs tll adra förädrgar ä hastghetsförädrge I de fall omfattade förädrgar a hastghetsgräse sker lka umera är sällsyt och där efterperode ka begräsas tll tå eller bästa fall ett år är probleme mdre. Vter 999 säktes hastghetsgräse Serge på ett atal ägastt. Trots omfattge kräs att detta upprepas uder flera terperoder för att slutgltgt bedöma trafksäkerhetseffekte. E bra skattg tlls dare är de a potesmodelle aga. Ofta aförs ss teksamhet tll potesmodelle utfrå att esklda olyckstyper behadlas. Utgågspukte är alltd olyckora som träffat e ss mljö och ad som häder om totala trafkeerg förädras lket ebär att det te går att ursklja e eskld olyckstyp. Olyckoras fördelg på sårghetsgrad ka emellertd belysas. Olyckoras fördelg på dödsolyckor såra persoskadeolyckor eller ldrga persoskadeolyckor är drekt ett resultat a olyckstypsfördelge. Utfrå dea fördelg ka gets e eskld olyckstyp aalyseras t.ex. Vad kommer att häda med mötesolyckora om hastghete hos bltrafke förädras? Om de aktuella olyckstype fördelas på dödsolyckor såra persoskadeolyckor och ldrga persoskadeolyckor ka modelle aädas. Ett aat faktum är att bromssträcka hos persoblar är proportoell mot hastghete kadrat. I måga trafkolyckor är det bromssträcka som te är tllräcklg för att udka trafkolycka. Hastghetsarabel ka betraktas som de huudsaklga trafkarabel eftersom de påerkar alla trafkeffekter och uta hastghet fs ge trafk/rörelseeerg. Modelle Modelles atagade är Atalet persoskadeolyckor är proportoellt mot de relata hastghetsädrge kadrat lket är detsamma som de relata rörelseeergförädrge. Atalet dödsolyckor är proportoellt mot :e potese a relata hastghetsförädrge E alterat tolkg är Polses rapporterg a trafkolyckor är proportoell mot hastghetså mljö (). Saolkhete att e polsrapporterad olycka har resulterat e persoskada är proportoell mot hastghetså (). Således är polses rapporterg a e persoskadeolycka proportoell mot hastghete kadrat ( ). Saolkhete att e polsrapporterad persoskadeolycka resulterar e dödsolycka är också proportoell mot hastghete kadrat ( ). Således är saolkhete att e dödsolycka träffar proportoell mot :de potese a hastghete ( ). VTI otat 76-7
7 Persoskadeolyckor eller skadade? Om ebart formato fs om atalet dödsolyckor atalet såra persoskadeolyckor och atalet ldrga persoskadeolyckor (alteratt atalet persoskadeolyckor exkluse dödsolyckor) ka ebart de ästra ekato eda aädas. Ett sätt att lösa detta är att hjälpformato fs om det geomsttlga atalet dödade per dödsolycka och atalet skadade per persoskadeolycka. Om ebart formato fs om trafkskadade dödade sårt skadade och ldrgt skadade eller ebart dödade och skadade ka de ästra ekatoera aädas de ekato som gäller för olyckor eda. Att utgå ebart frå atalet trafkskadade ebär då e uderskattg eftersom skadeföljde atal skadade per olycka te beaktas. Uderskattge är 5-% är det gäller förädrge a atalet dödade. Det bästa är gets att uppgft fs om både olyckor och skadade. A oaståede följer dessutom att saolkhete för att e rapporterad persoskadeolycka (persoskada) är e dödsolycka eller allarlg persoskadeolycka (dödsfall eller allarlgt skadefall) ka betraktas som proportoell mot tredje potese a hastghete ( 3 ). E aledg är att blad klassfceras olyckora som såra persoskadeolyckor eller de skadade som sårt skadade. Modelle sammafattas eda: Förädrg a trafksäkerhete om medel(meda)hastghete ädras frå tll Olyckor (y) Skadade (z) Dödsolyckor y y Dödsolyckor och såra persoskadeolyckor Dödade z y + ( z ) 3 y y Alla persoskadeolyckor y y 8 Dödade och sårt skadade z y + ( z ) y 3 y Alla skadade (kluse dödade) 6 z y + ( z ) y 8 VTI otat 76-
8 VTI otat 76-9 Formlera tll höger ka tyckas komplcerade me beaktar att det är fler ä e död dödsolyckor eller fler ä e skadad persoskadelyckor. De adra terme högra ledet är skllade mella atalet skadade och atalet persoskadeolyckor (dödade och dödsolyckor). Om det ebart ar e skadad per persoskadeolycka utgår dea term (persoskadeolyckaskadad). Modelle tar således häsy tll såäl atalet persoskadeolyckor som skadeföljde atalet skadade per persoskadeolycka. Både atalet persoskadeolyckor och olyckoras skadeföljd förädras med hastghetsförädrge. x Atal olyckor x Atal skadade atal skadade olycka x atal olyckor med skadade d hastghete x x x x x x x ) ( Iblad fs som tdgare ämts ebart formato om dödade sårt skadade och ldrgt skadade. De ka då betraktas som olyckor och ebart de ästra dele a ekatoe aäds. E ss uderskattg erhålles därd.
9 5 Beräkgar För att göra oaståede beräkgar behös således atalet dödsolyckor såra persoskadeolyckor och ldrga olyckor samt atalet dödade atalet sårt skadade och atalet ldrgt skadade för stuatoe före hastghetsädrge. Det bästa är om ma ka framställa följade matrs. Olyckor Dödade Sårt skadade Ldrgt skadade Dödsolyckor x * * * Såra x - * * persoskadeolyckor Ldrga x - - * persoskadeolyckor Summa x x x Ofta redosas atalet dödsolyckor och atalet dödade efter olka delgar. Däremot är det sälla som atalet sårt skadade eller ldrgt skadade redosas för dödsolyckora. Normalt fs uppgfter elgt de rutor som markerats med med (x). När formlera oa aäds beräkas först totala atalet persoskadeolyckor resp. totala atalet skadade d de förädrade hastghetså. Därefter beräkas motsarade för dödsolyckor eller dödade. Dessa subtraheras frå atalet dödsoch såra persoskadeolyckor och det förädrade atalet sårt skadade erhålls. Därefter subtraheras atalet döds- och såra persoskadeolyckor frå totala atalet skadade och det förädrade atalet ldrga persoskadeolyckor erhålls. Totala atalet persoskadeolyckor Atal döds olyckor Atal såra persoskadeolyckor ( ) Atal dödsolyckor( ) ( ) Totala atalet persoskadeolyckor( ) ( ) Atal döds och såra persoskadeolyckor Atal ldrga persoskadeolyckor Totalt atal persoskadeolyckor Totalt atal persoskadeolyckor ( ) 3 ( ) Atal dödsolyckor( ) o o ( ) Atal döds och såra persoskadeolyckor( ) ( ) Atal döds och såra persoskadeolyckor( ) 3 VTI otat 76-
10 Om delg efter sår och ldrg persoskada sakas blr det elgt eda Atalet persoskadeolyckor(exkl.dödsolyckor) ( ) Totala atalet persoskadeolyckor( ) Atalet dödsolyckor( ) Skadade ka beräkas på motsarade sätt. Beräka dödade dödade och sårt skadade resp. totala atalet skadade arefter de olka subtraktoera ka göras för att erhålla atalet sårt skadade och atalet ldrgt skadade. A ekatoera oa följer att Förädrge totala atalet persoskadeolyckor Atalet ldrga persoskadeolyckor( ) Ett exempel på beräkgar redosas blaga. Refereser The effects of speed lmts o traffc accdets Swede. Iteratoal symposum. OECD Dubl 98. Samhällsekoomsk prorterg a trafksäkerhetsåtgärder. Trafksäkerhetsprogos och beräkade trafksäkerhetseffekter. Blaga 6. TFB & VTI forskg/research Rapport r Road safety prcples ad models: Reew of descrbte predcte rsk ad accdet cosequece models Road Trasport Research OECD/GD(97) VTI otat 76-
11 Blaga Hastghetsförädrg Trafksäkerhetsmodell Tllgäglg olycksstatstk Exempel Hastghete ökar frå 9 tll 9 km/h Exampel data Atal Atal Sårt Ldrgt Olyckor Dödade skadade skadade Dödsolyckor Såra persoskadeolyckor 3 3 Ldrga persoskadeolyckor 38 3 Hastghet Procetuell förädrg Hastghet 9 Dödade Skadade Hastghet / Beräkgar Idata Modell Förädrg Procetuell atal förädrg Dödsolyckor Dödsolyckor och såra persoskadeolyckor Alla persoskadeolyckor (kl. dödsolyckor Dödade Dödade och sårt skadade Alla skadade (kl. dödade) Exampel-Resultat Atal Atal Sårt Ldrgt olyckor Dödade skadade skadade Dödsolyckor Såra persoskadeolyckor Ldrga persoskadeolyckor Notat 76-
Orderkvantiteter vid begränsningar av antal order per år
Hadbok materalstyrg - Del D Bestämg av orderkvatteter D 64 Orderkvatteter vd begräsgar av atal order per år Olka så kallade partformgsmetoder aväds som uderlag för beslut rörade val av lämplg orderkvattet
Läs merD 45. Orderkvantiteter i kanbansystem. 1 Kanbansystem med två kort. Handbok i materialstyrning - Del D Bestämning av orderkvantiteter
Hadbok materalstyrg - Del D Bestämg av orderkvatteter D 45 Orderkvatteter kabasystem grupp av materalstyrgsmetoder karakterseras av att behov av materal som uppstår hos e förbrukade ehet mer eller mdre
Läs merOrderkvantiteter i kanbansystem
Hadbok materalstyrg - Del D Bestämg av orderkvatteter D 45 Orderkvatteter kabasystem E grupp av materalstyrgsmetoder karakterseras av att behov av materal som uppstår hos e förbrukade ehet mer eller mdre
Läs merFöreläsning G04 Surveymetodik 732G19 Utredningskunskap I
Föreläsg 6 73G04 urveymetodk 73G9 Utredgskuska I Dages föreläsg ortfall Totalbortfall Partellt bortfall Hur hatera bortfall? ortfallsstratumasatse (tvåfasurval) ubsttuto Imuterg Reettosquz ortfall och
Läs merFyra typer av förstärkare
1 Föreläsg 1, Ht2 Hambley astt 11.6 11.8, 11.11, 12.1, 12.3 Fyra tyer a förstärkare s 0 s ut s A ut L s L 0 ägsförstärkare ägströmförstärkare (trasadmttasförst.) 0 ut s s ut L s s A 0 L trömsägsförstärkare
Läs merKorrelationens betydelse vid GUM-analyser
Korrelatoes betydelse vd GUM-aalyser Hela koceptet GUM geomsyras av atagadet att gåede mätgar är okorrelerade. Gude betoar och för sg att ev. korrelato spelar, me ger te mycket vägledg för hur ma då ska
Läs merSensorer, effektorer och fysik. Analys av mätdata
Sesorer, effektorer och fysk Aalys av mätdata Iehåll Mätfel Noggrahet och precso Några begrepp om saolkhetslära Läges- och sprdgsmått Kofdestervall Ljär regresso Mätosäkerhetsaalys Mätfel Alla mätgar är
Läs merBegreppet rörelsemängd (eng. momentum) (YF kap. 8.1)
Begreppet rörelsemägd (eg. mometum) (YF kap. 8.1) Defto (Newto!): E partkel med massa m och hastghet ഥv har rörelsemägd ഥp = m ഥv. Vektor med samma rktg som hastghete! Newto II: ሜF = m dvlj = d dt dt d
Läs merSensorer och elektronik. Analys av mätdata
Sesorer och elektrok Aalys av mätdata Iehåll Mätfel Några begrepp om saolkhetslära Läges- och sprdgsmått Kofdestervall Ljär regresso Mätosäkerhetsaalys Mätfel Alla mätresultat är behäftade med e vss osäkerhet
Läs merNågot om beskrivande statistik
Något om beskrvade statstk. Iledg I de flesta sammahag krävs fakta som uderlag för att komma tll rmlga slutsatser eller fatta vettga beslut. Exempelvs ka det på ett företag ha uppstått dskussoer om att
Läs merVäntevärde för stokastiska variabler (Blom Kapitel 6 och 7)
Matemats statst för STS vt 004 004-04 - 0 Begt Rosé Vätevärde för stoastsa varabler (Blom Kaptel 6 och 7 1 Vätevärde för e dsret stoasts varabel Låt vara e dsret s.v. med saolhetsfuto p ( elgt eda. Saolhetera
Läs merF9 Hypotesprövning. Statistikens grunder 2 dagtid. p-värden. Övning 1 från F8
01-10-5 F9 Hypotesprövg Statstkes gruder dagtd HT 01 Behöver komma håg alla formler? Ne, kolla formelbladet Me vlka som behövs eller te beror på stuatoe Det som ska läras är är behöver Z eller T och hur
Läs merPrisuppdateringar på elementär indexnivå - jämförelser mot ett superlativt index
PM tll Nämde för KPI Sammaträde r 3 ES/PR 2017-10-25 Olva Ståhl och Ulf Jostad Prsuppdatergar på elemetär dexvå - jämförelser mot ett superlatvt dex För formato Idex på elemetär vå KPI eräkas de flesta
Läs merGenomsnittligt sökdjup i binära sökträd
Iformatiostekologi Tom Smedsaas 10 augusti 016 Geomsittligt sökdjup i biära sökträd Detta papper visar att biära sökträd som byggs upp av slumpmässiga data är bra. Beteckigar och defiitioer Defiitio De
Läs merLösningar och kommentarer till uppgifter i 1.1
Lösigar och kommetarer till uppgifter i. 407 d) 408 d) 40 a) 3 /5 5) 5 3 0 ) 0) 3 5 5 4 0 6 5 x 5 x) 5 x + 5 x 5 x 5 x 5 x + 5 x 40 Om det u är eklare så här a x a 3x + a x) a 4x + 43 a) 43 45 5 3 5 )
Läs merArmin Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR. ) De Moivres formel ==================================================== 2 = 1
Arm Hallovc: EXTRA ÖVNINGAR KOMPLEXA TAL x + y, där x, y R (rektagulär form r(cosθ + sθ (polär form r (cos θ + s θ De Movres formel y O x + x y re θ (potesform eller expoetell form θ e cosθ + sθ Eulers
Läs merNormalfördelningar (Blom Kapitel 8)
Matematsk statstk STS vt 004 004-04 - Begt Rosé Normalördelgar (Blom Kaptel 8 Deto och allmäa egeskaper DEFINITION : E stokastsk varael sägs vara ormalördelad om de har ördelg med täthetsukto med utseede
Läs merTENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK. Statistik för lärare, 5 poäng
UMEÅ UNIVERSITET Isttutoe för matematsk statstk Statstk för lärare, MSTA38 Lef Nlsso TENTAMEN 04--6 TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Statstk för lärare, 5 poäg Skrvtd: 9.00-15.00 Tllåta hjälpmedel: Utdelad
Läs merDigital signalbehandling Fönsterfunktioner
Istitutioe för data- och elektrotekik Digital sigalbehadlig Fösterfuktioer 2-2-7 Fösterfuktioer aväds för att apassa mätserie vid frekvesaalys via DFT och FFT samt vid dimesioerig av FIR-filter via ivers
Läs merFöreläsningsanteckningar till Linjär Regression
Föreläsgsateckgar tll Ljär Regresso Kasper K S Aderse 3 oktober 08 Statstsk modell Ofta söks ett sambad y fx mella e förklarade eller oberoede varabel x och e resposvarabel eller beroede varabel y V betrakter
Läs merFördelningen för populationen som stickprovet togs ifrån är känd så nära som på ett antal parametrar, t.ex: N med okända
we Mezel, 7 we.mezel@sl.se; we.mezel@matstat.de www.matstat.de Parametrska metoder Fördelge för poplatoe som stckprovet togs frå är käd så ära som på ett atal parametrar, t.ex: N med okäda Icke-parametrska
Läs merBorel-Cantellis sats och stora talens lag
Borel-Catellis sats och stora tales lag Guar Eglud Matematisk statistik KTH Vt 2005 Iledig Borel-Catellis sats är e itressat och avädbar sats framför allt för att bevisa stora tales lag i stark form. Vi
Läs merParametriska metoder. Icke-parametriska metoder. parametriska test. Icke-parametriska test. Location Shift. Vilket test ersätts med vilket?
Icke-parametrska test Icke-parametrska metoder Parametrska metoder Fördelge för populatoe som stckprovet togs frå är käd så ära som på ett atal parametrar, t.ex: N med okäda och Icke-parametrska metoder
Läs merIntroduktion till statistik för statsvetare
"Det fis iget så praktiskt som e bra teori" November 2011 Bakgrud Stadardiserig E saolikhetsekvatio Kosekves av stora tales lag Stora tales lag ger att är slumpvariablera X i är oberoede, med e och samma
Läs merENDIMENSIONELL ANALYS B1 FÖRELÄSNING VI. Föreläsning VI. Mikael P. Sundqvist
Föreläsig VI Mikael P. Sudqvist Aritmetisk summa, exempel Exempel I ett sällskap på 100 persoer skakar alla persoer had med varadra (precis e gåg). Hur måga hadskakigar sker? Defiitio I e aritmetisk summa
Läs merInduktion LCB Rekursion och induktion; enkla fall. Ersätter Grimaldi 4.1
duktio LCB 2000 Ersätter Grimaldi 4. Rekursio och iduktio; ekla fall E talföljd a a 0 a a 2 ka aturligtvis defiieras geom att ma ager e explicit formel för uträkig av dess elemet, som till exempel () a
Läs merVäntevärde, standardavvikelse och varians Ett statistiskt material kan sammanfattas med medelvärde och standardavvikelse (varians), och s.
Vätevärde, stadardavvkelse och varas Ett statstskt materal ka sammafattas med medelvärde och stadardavvkelse (varas, och s. På lkade sätt ka e saolkhetsfördelg med käda förutsättgar sammafattas med vätevärde,,
Läs merFöreläsning 10: Kombinatorik
DD2458, Problemlösig och programmerig uder press Föreläsig 10: Kombiatorik Datum: 2009-11-18 Skribeter: Cecilia Roes, A-Soe Lidblom, Ollata Cuba Gylleste Föreläsare: Fredrik Niemelä 1 Delmägder E delmägd
Läs mer4.2.3 Normalfördelningen
4..3 Normalfördelge Bomal- och Possofördelge är två exempel på fördelgar för slumpvarabler som ka ata ädlgt eller uppräkelgt måga olka värde. Sådaa fördelgar sägs vara dskreta. Ofta är ett resultat X frå
Läs merStatistisk analys. Vilka slutsatser kan dras om populationen med resultatet i stickprovet som grund? Hur säkra uttalande kan göras om resultatet?
Statistisk aalys Vilka slutsatser ka dras om populatioe med resultatet i stickprovet som grud? Hur säkra uttalade ka göras om resultatet? Mats Guarsso Tillämpad matematik III/Statistik - Sida 83 Exempel
Läs merBegreppet rörelsemängd (eng. momentum)
Begreppe rörelsemägd (eg. momeum) Två fra parklar med massora m och m och hasgheera v och v påverkar varadra de skuggade område. Efer a ha påverka varadra har de hasgheera v och v. Hasghesförädrge Dv och
Läs merAPPROXIMATION AV SERIENS SUMMA MED EN DELSUMMA OCH EN INTEGRAL
Armi Halilovic: EXTRA ÖVNINGAR Approimatio av erie umma med e delumma APPROXIMATION AV SERIENS SUMMA MED EN DELSUMMA OCH EN INTEGRAL Låt vara e poitiv och avtagade utio ör åda att erie overgerar. Vi a
Läs merREGRESSIONSANALYS S0001M
Matematk Kerst Väma 9--4 REGRESSIONSANALYS SM INNEHÅLL. Iledg.... Ekel regressosaalys... 3. Udersökg av modellatagadea...7 4. Korrelatoskoeffcet.... Kofdestervall för förvätat Y-värde...3 6. Progostervall...4
Läs merFöreskrift. om publicering av nyckeltal för elnätsverksamheten. Utfärdad i Helsingfors den 2. december 2005
Dr 1345/01/2005 Föreskrift om publicerig av yckeltal för elätsverksamhete Utfärdad i Helsigfors de 2. december 2005 Eergimarkadsverket har med stöd av 3 kap. 12 3 mom. i elmarkadslage (386/1995) av de
Läs merSAMMANFATTNING AV KURS 602 STATISTIK (Newbold kapitel [7], 8, 9, 10, 13, 14)
AMMANFATTNING AV KUR 6 TATITIK (Newbold katel [7], 8, 9,, 3, 4) INLEDNING 3 Proortoer 3 Proortoer 4 Poulatosvaras 5 KONFIDENINTERVALL 6 Itutv förklarg 6 Arbetsgåg vd beräkg av kofdestervall 7 Tfall. ök
Läs merF15 ENKEL LINJÄR REGRESSION (NCT )
Stat. teor gk, ht 006, JW F5 ENKEL LINJÄR REGRESSION (NCT.-.4) Ordlta tll NCT Scatter plot Depedet/depedet Leat quare Sum of quare Redual Ft Predct Radom error Aal of varace Sprdgdagram Beroede/oberoede
Läs merVad är det okända som efterfrågas? Vilka data är givna? Vilka är villkoren?
Problemlösig. G. Polya ger i si utmärkta lilla bok How to solve it (Priceto Uiversity press, 946) ett schema att följa vid problemlösig. I de flod av böcker om problemlösig som har följt på Polyas bok
Läs merH1009, Introduktionskurs i matematik Armin Halilovic POLYNOM, POLYNOMDIVISION, ALGEBRAISKA EKVATIONER, PARTIALBRÅKSUPPDELNING. vara ett polynom där a
POLYNOM, POLYNOMDIVISION, ALGEBRAISKA EKVATIONER, PARTIALBRÅKSUPPDELNING Defiitio Polyom är ett uttryck av följade typ P( ) a a a, där är ett icke-egativt heltal (Kortare 0 P k ( ) a a 0 k ) k Defiitio
Läs mer1. Test av anpassning.
χ -metode. χ -metode ka avädas för prövig av hypoteser i flera olika slag av problem: om e stokastisk variabel följer e viss saolikhetsfördelig med käda eller okäda parametrar. om två stokastiska variabler
Läs merTentamen STA A15 delkurs 1 (10 poäng): Sannolikhetslära och statistisk slutledning 3 november, 2005 kl
Tetame STA A5 delkurs ( poäg): Saolkhetslära och statstsk slutledg 3 ovember 5 kl. 8.5-3.5 Tllåta hjälpmedel: Räkedosa bfogade formel- och tabellsamlgar vlka skall retureras. Asvarg lärare: Ja Rudader
Läs merLycka till och trevlig sommar!
UMEÅ UNIVERSITET Isttutoe för matematsk statstk Statstk för lärare, MSTA38 Lef Nlsso TENTAMEN 07-05-3 TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Statstk för lärare, 5 poäg Skrvtd: 09.00-5.00 Tllåta hjälpmedel: Tabellsamlg,
Läs merKompletterande kurslitteratur om serier
KTH Matematik Has Thuberg 5B47 Evariabelaalys Kompletterade kurslitteratur om serier I Persso & Böiers.5.4 itroduceras serier, och serier diskuteras också i kapitel 7.9. Ia du läser vidare här skall du
Läs mer101. och sista termen 1
Lektio, Evariabelaalys de ovember 999 5.. Uttryck summa j uta summasymbole. j + Termera är idexerade frå j = till j = och varje term är blir j j+. Summa Skriver vi upp summa uta summasymbole blir de +
Läs merVariansberäkningar KPI
STATISTISKA CENTRALBYRÅN Slutrapport (9) Varasberäkgar KPI Varasberäkgar KPI Iledg Grov varasskattg Detaljerade varasskattgar av tuga produktgrupper 5 Rätekostader 5 Charter 6 Böcker 8 Utrkesflyg 0 Iträdesbljetter
Läs merF4 Matematikrep. Summatecken. Summatecken, forts. Summatecken, forts. Summatecknet. Potensräkning. Logaritmer. Kombinatorik
0-0-5 F Matematrep Summateet Potesräg Logartmer Kombator Summatee Säg att v har ste tal,, Summa av dessa tal (alltså + + ) srvs ortfattat med hälp av summatee: summa då går fr.o.m. t.o.m. Summatee, forts.
Läs merCentrala gränsvärdessatsen
Arm Hallovc: EXTRA ÖVNINGAR Cetrala gräsvärdessatse Cetrala gräsvärdessatse Vätevärdet och varase för e ljär kombato av stokastska varabler beräkas elgt följade: S Låt c, c,, c vara kostater,,,, stokastska
Läs merStat. teori gk, ht 2006, JW F13 HYPOTESPRÖVNING (NCT ) Ordlista till NCT
Stat. teori gk, ht 2006, JW F13 HYPOTESPRÖVNING (NCT 10.1-10.3) Ordlista till NCT Hypothesis testig Null hypothesis Alterative hypothesis Simple / composite Oe-sided /two-sided Reject Test statistic Type
Läs merFöreläsning 3. 732G04: Surveymetodik
Föreläsig 3 732G04: Surveymetodik Dages föreläsig Obudet slumpmässigt urval (OSU) Populatiosparametrar och stickprovsstatistikor Vätevärdesriktighet Ädliga och oädliga populatioer Medelvärde, adel Kofidesitervall
Läs merKap. 1. Gaser Ideala gaser. Ideal gas: För en ideal gas gäller: Allmänna gaslagen. kraft yta
Termodyamk - ärmets rörelse - Jämvkt - Relatoer mella olka kemska tllståd - Hur mycket t.ex. eerg eller rodukter som bldas e kemsk reakto - arför kemska reaktoer sker Ka. 1. Gaser 1.1-2 Ideala gaser Ideal
Läs merNy lagstiftning från 1 januari 2011
Ny lagstiftig frå 1 jauari 2011 1. Ny lag lage om allmäyttiga kommuala bostadsaktiebolag 2. Förädrigar i hyreslage De ya lagstiftige - Bakgrud Klicka här för att ädra format på uderrubrik i bakgrude q
Läs merc n x n, där c 0, c 1, c 2,... är givna (reella eller n=0 c n x n n=0 absolutkonvergent om x < R divergent om x > R n n lim = 1 R.
P Potesserier Med e potesserie mear vi e serie av type c x, där c, c, c,... är giva (reella eller komplexa) kostater, s.k. koefficieter, och där x är e (reell eller komplex) variabel. För varje eskilt
Läs merFöreläsning G04 Surveymetodik 732G19 Utredningskunskap I
Föreläsig 5 732G04 Surveymetodik 732G19 Utredigskuskap I Dages föreläsig Klusterurval Estegs klusterurval Tvåstegs klusterurval Klusterurval med PPS 2 Klusterurval De urvalsdesiger som diskuterats hittills
Läs merDEL I. Matematiska Institutionen KTH
1 Matematiska Istitutioe KTH Lösig till tetamesskrivig på kurse Diskret Matematik, momet A, för D2 och F, SF1631 och SF1630, de 5 jui 2009 kl 08.00-13.00. DEL I 1. (3p) Bestäm e lösig till de diofatiska
Läs mer(a) om vi kan välja helt fritt? (b) om vi vill ha minst en fisk av varje art? (c) om vi vill ha precis 3 olika arter?
Lösigar Grudläggade Diskret matematik 11054 Tid: 1.00-17.00 Telefo: 036-10160, Examiator: F Abrahamsso 1. I de lokala zoo-affäre fis 15 olika fiskarter med mist 0 fiskar utav varje art). På hur måga sätt
Läs mer2. Konfidensintervall för skillnaden mellan två proportioner.
Föreläsig 12 LV1, Torsdag 12/10 Upplägg 1. Kofidesitervall för proportioer. 2. Kofidesitervall för skillade mella två proportioer. 3. Grafteori Kofidesitervall för proportioer Atag att vi vill skatta adele
Läs merEn utvärdering av två olika sätt att skatta fördelningen till stickprovsmedelvärden från olikfördelade data - normalapproximation kontra resampling
utvärderg av två olka sätt att skatta fördelge tll stckprovsmedelvärde frå olkfördelade data - ormalapproxmato kotra resamplg av Adreas Holmström xamesarbete matematsk statstk Umeå uverstet, Hadledare:
Läs mer1. Hur gammalt är ditt barn?
Förskoleekät 2017 Filtrerigsvillkor: Villkor: 1: Svarsalterativ Björkduge (Fråga: Vilke förskola går ditt bar i?) 1. Hur gammalt är ditt bar? 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 45% 50% 1-2 22% 3-4 50% 5-6
Läs merTentamenskrivning, , kl SF1625, Envariabelanalys för CINTE1(IT) och CMIEL1(ME ) (7,5hp)
KTH-Matematik Tetameskrivig, 2008-0-0, kl. 4.00-9.00 SF625, Evariabelaalys för CITE(IT) och CMIEL(ME ) (7,5h) Prelimiära gräser. Registrerade å kurse SF625 får graderat betyg eligt skala A (högsta betyg),
Läs merStrukturell utveckling av arbetskostnad och priser i den svenska ekonomin
Strukturell utvecklg av arbetskostad och prser de sveska ekoom Alek Markowsk Krsta Nlsso Marcus Wdé WORKING PAPER NR 06, MAJ 0 UTGIVEN AV KONJUNKTURINSTITUTET KONJUNKTURINSTITUTET gör aalyser och progoser
Läs merLösning till TENTAMEN
Isttutoe för Sjöfart oh Mar Tekk ös tll TENTAMEN 0706 KURSNAMN Termodyamk oh strömslära ROGRAM: am Sjöejörsrorammet åk / läserod KURSBETECKNING //auusterode SJO050 005 el A Strömslära EXAMINATOR Mats Jarlros
Läs merREGULJÄRA SPRÅK (8p + 6p) 1. DFA och reguljära uttryck (6 p) Problem. För följande NFA över alfabetet {0,1}:
CD58 FOMEA SPÅK, AUTOMATE, OCH BEÄKNINGSTEOI, 5 p JUNI 25 ÖSNINGA EGUJÄA SPÅK (8p + 6p). DFA och reguljära uttryck (6 p) Problem. För följade NFA över alfabetet {,}:, a) kovertera ovaståede till e miimal
Läs merUtvärdering av tidigarelagd start av prismätningar i nya radio- och TV-butiker
(5) PM till Nämde för KPI [205-05-8] PCA/MFO Kristia tradber Aders Norber Utvärderi av tidiarelad start av prismätiar i ya radio- och TV-butier För iformatio Prisehete har atait e stevis asats av implemeteri
Läs merRäkning med potensserier
Räkig med potesserier Serier (termiologi fis i [P,4-4]!) av type P + + + + 4 +... k ( om < ) k + + + + P 4 4 +... k k! ( e för alla ) k och de i [P, sid.9, formler 7-] som ärmast skulle kua beskrivas som
Läs merSANNOLIKHETER. Exempel. ( Tärningskast) Vi har sex möjliga utfall 1, 2, 3, 4, 5 och 6. Därför är utfallsrummet Ω = {1, 2, 3, 4, 5,6}.
rmi Halilovic: EXTR ÖVIGR SOLIKHETER GRUDLÄGGDE BEGRE OH BETEKIGR Utfall Resultat av ett slumpmässigt försök. Utfallsrummet ägde av alla utfall (beteckas oftast med Ω ). Hädelse E delmägd av utfallsrummet.
Läs merIntervallskattning. c 2005 Eric Järpe Högskolan i Halmstad. Antag att vi har ett stickprov x 1,..., x n på X som vi vet är N(µ, σ) men vi vet ej
Itervallskattig c 005 Eric Järpe Högskola i Halmstad Atag att vi har ett stickprov x,..., x på X som vi vet är Nµ, σ me vi vet ej värdet av µ = EX. Då ka vi beräka x, vvr skattig av µ. För att få reda
Läs merTillämpad biomekanik, 5 poäng Plan rörelse, kinematik och kinetik
Pla rörelse Kiematik vid rotatio av stela kroppar Iledade kiematik för stela kroppar. För de två lijera, 1 och, i figure bredvid gäller att deras vikelpositioer, θ 1 och θ, kopplas ihop av ekvatioe Θ =
Läs merTentamen i Matematisk statistik för V2 den 28 maj 2010
Tetame i Matematisk statistik för V de 8 maj 00 Uppgift : E kortlek består av 5 kort. Dessa delas i i färger: 3 hjärter, 3 ruter, 3 spader och 3 klöver. Kortleke iehåller damer, e i varje färg. Ata att
Läs merTentamen i Statistik, STA A13 Deltentamen 2, 5p 5 juni 2004, kl
Karlstads uiversitet Istitutioe för iformatiostekologi Avdelige för statistik Tetame i Statistik, STA A13 Deltetame, 5p 5 jui 004, kl. 09.00-13.00 Tillåta hjälpmedel: Asvarig lärare: Övrigt: Bifogad formel-
Läs mer1. BERÄKNING AV GRÄNSVÄRDEN ( då x 0 ) MED HJÄLP AV MACLAURINUTVECKLING. n x
BERÄKNING AV GRÄNSVÄRDEN ( då ) MED HJÄLP AV MACLAURINUTVECKLING a) Maclauris formel ( ) f () f () f () f ( ) f () + f () + + + +!!! ( ) f ( c) där R och c är tal som ligger mella och ( + )! Amärkig Eftersom
Läs merTENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Datum: 13 mars 08
TENTAMEN I MATEMATISK STATISTIK Datum: 3 mars 8 Te i kurse HF3, 6H3, 6L3 MATEMATIK OCH MATEMATISK STATISTIK, Te i kurse HF ( Tidigare k 6H3), KÖTEORI OCH MATEMATISK STATISTIK, Skrivtid: 8:5-:5 Hjälpmedel:
Läs merInduktion och Binomialsatsen. Vi fortsätter att visa hur matematiska påståenden bevisas med induktion.
Idutio och Biomialsatse Vi fortsätter att visa hur matematisa påståede bevisas med idutio. Defiitio. ( )! = ( över ).!( )! Betydelse av talet studeras seare. Med idutio a vi u visa SATS (Biomialsatse).
Läs merZ-Testet. Idè. Repetition normalfördelning. rdelning. Testvariabel z
Repetitio ormalfördelig rdelig Z-Testet X i. Medelvärdets fördelig:.stadardiserad ormalfördelig: N (, ) X N, X X N (, ) N (,) X N, X N(,) 3. Kvatiler: uwe.meel@math.uu.se Vad gör g r Z-testetZ? H : e ormalfördelad
Läs merTrigonometriska polynom
Trigoometriska polyom Itroduktio Iga strägistrumet eller blåsistrumet ka producera estaka siustoer, blott lieära kombiatioer av dem, där de med lägsta frekvese kallas för grudtoe, och de övriga för övertoer.
Läs merSannolikheten. met. A 3 = {2, 4, 6 }, 1 av 11
rmi Halilovic: EXTR ÖVIGR SOLIKHETER GRUDLÄGGDE EGRE OH ETEKIGR Utfall Resultat av ett slumpmässigt försök. Utfallsrummet ägde av alla utfall (beteckas oftast medd Ω ). Hädelse E delmägd av utfallsrumm
Läs merFakta om Zara Larsson
SIDAN 1 Lärarmaterial VAD HANDLAR BOKEN OM? Boke hadlar om artiste och femiiste Zara Larsso. Vi får lära oss mer om Zaras liv, hur och var ho växte upp, är ho bestämde sig för att ho ville bli sågerska
Läs merSlutrapport Bättre vård i livets slutskede
Team : Stadsvikes VC Syfte med deltagadet i Geombrott Att öka tillite och trygghete till de vård som bedrivs i det ega hemmet för de palliativa patiete. Teammedlemmar Eva Lidström eva.lidstrom@ll.se Viktoria
Läs merTentamen Metod C vid Uppsala universitet, , kl
Tetame Metod C vid Uppsala uiversitet, 160331, kl. 08.00 12.00 Avisigar Av rättigspraktiska skäl skall var och e av de tre huvudfrågora besvaras på separata pappersark. Börja alltså på ett ytt pappersark
Läs merLösningsförslag till tentamen i 732G71 Statistik B, 2009-12-04
Prs Lösgsförslag tll tetame 73G7 Statstk B, 009--04. a) 340 30 300 80 60 40 0 0.5.0.5.0 Avståd.5 3.0 3.5 b) r y y y y 4985.75 7.7 830 0 39.335 7.7 0 80300-830 0 3.35 0.085 74.475 c) b y y 4985.75 7.7 830
Läs merLINJÄR ALGEBRA II LEKTION 4
LINJÄR ALGEBRA II LEKTION 4 JOHAN ASPLUND Iehåll Egevärde, egevektorer och egerum 2 Diagoaliserig 3 Uppgifter 2 5:4-5a) 2 Extrauppgift frå dugga 2 52:8 4 52:3 4 Extrauppgift frå teta 4 Egevärde, egevektorer
Läs mer1. Hur gammalt är ditt barn?
Förskoleekät 2017 Filtrerigsvillkor: Villkor: 1: Svarsalterativ Käppla (Fråga: Vilke förskola går ditt bar i?) 1. Hur gammalt är ditt bar? Atal svarade: 27 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 20% 22% 24%
Läs merKontingenstabell (Korstabell) 2. Oberoende-test. Stickprov beror av slumpen. Vad vi förvf. är r oberoende: kriterier är r oberoende: kriterier
. Oberoede-test Kotgestabell (Korstabell) Oberoedet av två rterer för lassfato udersöes xempel: V vll veta om röadet är beroede av ö V tar ett stcprov ur befolge (=50) och lassfcera persoera elgt dessa
Läs merF4 Matematikrep. Summatecken. Summatecken, forts. Summatecken, forts. Summatecknet. Potensräkning. Logaritmer. Kombinatorik
03-0-4 F4 Matematirep Summatece Summatecet Potesräig Logaritmer Kombiatori Säg att vi har styce tal x,, x Summa av dessa tal (alltså x + + x ) srivs ortfattat med hjälp av summatece: x i i summa x i då
Läs merWebprogrammering och databaser. Begrepps-modellering. Exempel: universitetsstudier Kravspec. ER-modellen. Exempel: kravspec forts:
Webprogrammerig och databaser Koceptuell datamodellerig med Etitets-Relatiosmodelle Begrepps-modellerig Mål: skapa e högivå-specifikatio iformatiosiehållet i database Koceptuell modell är oberoede DBMS
Läs merÖvningstentamen i MA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 7.5hp
Övigstetame i MA08 Tillämpad Matematik III-Statistik, 7.5hp Hjälpmedel: Räkedosa och medföljade formelsamlig! Täk på att dia lösigar ska utformas så att det blir lätt för läsare att följa dia takegågar.
Läs merBilaga 1 Formelsamling
1 2 Bilaga 1 Formelsamlig Grudbegre, resultatlaerig och roduktkalkylerig Resultat Itäkt - Kostad Lösamhet Resultat Resursisats TTB Täckigsgrad (TG) Totala itäkter TB Säritäkt Divisioskalkyl är de eklaste
Läs merDatastrukturer och algoritmer
Iehåll Föreläsig 6 Asymtotisk aalys usammafattig experimetell aalys uasymtotisk aalys Lite matte Aalysera pseudokode O-otatio ostrikt o Okulärbesiktig 2 Mäta tidsåtgåge uhur ska vi mäta tidsåtgåge? Experimetell
Läs merDatabaser - Design och programmering. Databasdesign. Kravspecifikation. Begrepps-modellering. Design processen. ER-modellering
Databaser desig och programmerig Desig processe Databasdesig Förstudie, behovsaalys ER-modellerig Kravspecifikatio För att formulera e kravspecifikatio: Idetifiera avädare Studera existerade system Vad
Läs merMA2018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 7.5hp, 2014-08-23
1 MA018 Tillämpad Matematik III-Statistik, 7.5hp, 014-08-3 Hjälpmedel: Räkedosa och medföljade formelsamlig! Täk på att dia lösigar ska utformas så att det blir lätt för läsare att följa dia takegågar.
Läs merTENTAMEN Datum: 16 okt 09
TENTAMEN Datum: 6 okt 09 Kurs: KÖTEORI OCH MATEMATISK STATISTIK HF00 TEN (Matematisk statistik ) Te i kurse HF00 ( Tidigare k 6H0), KÖTEORI OCH MATEMATISK STATISTIK, Te i kurse HF00, 6H000, 6L000 MATEMATIK
Läs merMARKNADSPLAN Kungälvs kommun 2010-2014
MARKNADSPLAN Kugälvs kommu 2010-2014 Fastställd av KF 2010-06-17 1 Iehåll Varför e markadspla? 3 Mål och syfte 4 Markadsförutsättigar 5 Processer, styrig och orgaisatio 6 Politisk styrig 7 Politisk styrig,
Läs mer5. Linjer och plan Linjer 48 5 LINJER OCH PLAN
48 5 LINJER OCH PLAN 5. Lijer och pla 5.. Lijer Eempel 5.. Låt L ara e lije i rummet. Atag att P är e pukt på L och att L är parallell med e ektor, lijes riktigsektor. Då gäller att e pukt P ligger på
Läs mer1. Hur gammalt är ditt barn?
Förskoleekät 2017 Filtrerigsvillkor: Villkor: 1: Svarsalterativ Skogshydda (Fråga: Vilke förskola går ditt bar i?) 1. Hur gammalt är ditt bar? Atal svarade: 21 0% 10% 1 20% 2 30% 3 40% 4 50% 5 1-2 19%
Läs merPostadress: Internet: Matematisk statistik Matematiska institutionen Stockholms universitet Stockholm Sverige
"!# " $ %'& *%*,.-/*0'&,'&43576 %8/ 9#: &;-3?76@- A @*3B-C% %D/D-^`_;acbdfeG^gZ hj%i 'k-
Läs merRepetition DMI, m.m. Några begrepp. egenskap d. egenskap1
Repetto DMI, m.m. I. ermolog och Grudproblem II. Ljär algebra III. Optmerg IV. Saolkhetslära V. Parameterestmerg Några begrepp Möstervektor (egeskapsvektor/data) lsta med umerska värde som beskrver möstret.
Läs merMS-A0409 Grundkurs i diskret matematik Sammanfattning, del I
MS-A0409 Grudkurs i diskret matematik Sammafattig, del I G. Gripeberg Aalto-uiversitetet 2 oktober 2013 G. Gripeberg (Aalto-uiversitetet) MS-A0409 Grudkurs i diskret matematiksammafattig, del 2Ioktober
Läs merDatabaser - Design och programmering. Programutveckling. Programdesign, databasdesign. Kravspecifikation. ER-modellen. Begrepps-modellering
Databaser desig och programmerig Desig processe ER-modellerig Programutvecklig Förstudie, behovsaalys Programdesig, databasdesig Implemetatio Programdesig, databasdesig Databasdesig Koceptuell desig Koceptuell
Läs merFlexibel konkursriskestimering med logistisk spline-regression
Matematsk statstk Stockholms uverstet Flexbel kokursrskestmerg med logstsk sple-regresso Erk vo Schedv Examesarbete 8: Postadress: Matematsk statstk Matematska sttutoe Stockholms uverstet 6 9 Stockholm
Läs merFÖRSÖKSPLANERING. och utvärdering av försöksresultat med den matematiska statistikens metoder. av Jarl Ahlbeck
FÖRSÖKSPLNERING och utvärderg av försöksresultat med de matematska statstkes metoder av Jarl hlbeck Åbo kadem Laboratoret för alägggstekk I a sstem whch varable quattes chage, t s of terest to eame the
Läs merTentamen i Elektronik, ESS010, del 2 den 14 dec 2009 klockan 14:00 19:00.
Tekiska Högskola i Lud Istitutioe för Elektroveteskap Tetame i Elektroik, ESS010, del 2 de 14 dec 2009 klocka 14:00 19:00. Uppgiftera i tetame ger totalt 60p. Uppgiftera är ite ordade på ågot speciellt
Läs merMätbar vetskap om nuläget och tydliga målbilder om framtiden. Genomför en INDICATOR självvärdering och nulägesanalys inom tre veckor
Mätbar vetskap om uläget och tydliga målbilder om framtide Geomför e INDICATOR självvärderig och ulägesaalys iom tre veckor Självvärderig e del av dokumetatioskravet i ya skollage Skollage ställer också
Läs mer