Inferenţa statistică
|
|
- Emanoil Stoica
- 4 ani în urmă
- Vzualizari:
Transcriere
1 Tudor Drugan 1
2 Avihu Boneh As for cholesterol, there have been many studies showing clear association between high cholesterol and coronary heart disease. Unfortunately, the correlation is and will be reduced thanks to many industry-sponsored studies, which led the American Academy of Cardiology to reduce the definition of 'high level' gradually over the years. I am sure that the correlation between the current recommendations and coronary heart disease is not as good as in the original studies, with much higher cholesterol level (that, not even taking into account the HDL/Total Cholesterol ratio). So we are now left with recommendations that are gradually turning away from good evidence. It may sound ridiculous but if this trajectory continues we will find that cholesterol levels in Smith Lemli Opitz are normal and all the rest is associated with coronary heart disease. I have recently read that the American Academy of Cardiology is considering a blood pressure of 130/80 in people who are 45 years of age and over as 'hypertension'. Is this a joke? can we trust these recommendations? (big pharma will certainly trust them). It diminishes the trust anyone can have in any 'guidelines' or 'recommendations' professional bodies produce, which is a shame. 2
3 3
4 4
5 Fenomen Experiment Concluzie medicală Descriere Inferență Concluzie statistică 5
6 Testarea ipotezelor statistice Formularea de noi ipoteze (sau model sau teorie) este una dintre cele mai importante aspecte ale cercetării ştiinţifice. Aceste ipoteze experimentale încercă să descrie sau să explice anumite fenomene reale. In multe cazuri există ipoteze anterioare (descrieri sau explicaţii) pe care oamenii de ştiinţă doresc să le înlocuiască cu altele noi. 6
7 Testarea ipotezelor statistice Este însă insuficient să se formuleze sau să fie prezentată numai o nouă ipoteză. O ipoteză nouă trebuie testată pentru a vedea că are temei (în concordanţă cu observaţiile) şi pentru a justifica că este mai bună decât alte ipoteze alternative. Aceasta conduce la scheme de experimente, eşantioane şi de observaţii în scopul obţinerii dovezii pentru susţinerea (sau respingerea) unei noi ipoteze. 7
8 Obiectivele cursului Testarea ipotezelor statistice Ipoteza nulă/ Ipoteza altenativă Concepte: Regiunea critică, direcţionalnondirecţional Erori în testarea ipotezelor statistice Nivel de semnificație Puterea testului 8
9 Metode pentru testarea ipotezelor Compararea a două ipoteze sau teorii concurente Aceste două teorii trebuie prima dată formulate ca modele. Aceste două modele în continuare vor fi denumite prin ipoteza nulă şi ipoteza alternativă. Ipoteza nulă H 0, reprezintă modelul pe care experimentatorul ar dori să-l înlocuiască. Ipoteza alternativă H 1 este noul model care de regulă reprezintă o negaţie a ipotezei nule. 9
10 Populație de studiu Eșantion A Eșantion A Eșantion B Eșantion B Tratament A Tratament B Eșantion A B Eșantion A Eșantion B 10
11 11
12 PAŞII UNUI TEST STATISTIC 12
13 Paşii unui test statistic (1) Formularea problemei în termenii ipotezelor statistice. Pentru aceasta se stabilesc: ipoteza alternativă H1 şi respectiv ipoteza nulă H0, reprezentând o negare a ipotezei nule. Ipoteza alternativă H1, este acea ipoteză care într-un sens sau altul contrazice ipoteza nulă. Această ipoteză se mai numeşte şi ipoteza de lucru. Ipoteza nulă H0, este ipoteza care trebuie testată, testul efectuându-se sub prezumţia că ipoteza nulă ar fi adevărată. 13
14 Cei 5 paşi ai unui test statistic Fenomen 1. Formularea problemei în termenii ipotezelor statistice 14
15 Paşii unui test statistic (1) Ipoteza alternativă Media valorilor în populaţia A este diferită de media valorilor în populaţia B H1 : A B sau H1 : A B 0 Ipoteza nulă Media valorilor în populaţia A nu este diferită de media valorilor în populaţia B H0 : A B sau H0 : A B 0 15
16 Paşii unui test statistic (1) Uneori se urmăreşte tocmai respingerea ipotezei alternative (comparaţia unui tratament cu unul standard, studii de bioechivalență) H0 : A B sau H0 : A B 0 Ipotezele anterioare stipulau diferenţa fără a o enunţa: ipoteze non-direcţionale H1 : A B sau H1 : A B H1 : A B sau H1 : A B 0 0 Ipoteze direcţionale 16
17 Paşii unui test statistic (2) Alegerea şi calcularea parametrului statistic al testului (Z, t, F...) Parametrul statistic al testului exprimă într-o anumită formă, diferenţa dintre elementele comparate, dintre care cel puţin unul intervine sub forma unei statistici a unui eşantion. Ţinând seama de faptul că eşantionul sau eşantioanele utilizate sunt aleator extrase din populaţiile care fac obiectul testului, parametrul statistic este o variabilă aleatoare de selecţie, care urmează o anumită lege de probabilitate 17
18 Cei 5 paşi ai unui test statistic Fenomen Formularea problemei în termenii ipotezelor statistice 2. Alegerea şi calcularea parametrului statistic al testului 18
19 Ipoteza nulă Regiunea critică. Ipoteza alternativă
20 Paşii unui test statistic (3) Alegerea regiunii critice. În funcţie de valoarea parametrului statistic calculat decidem care dintre ipoteze, cea nulă sau cea alternativă, este mai bună. Dacă valoarea parametrului statistic aparţine regiunii critice din distribuția teoretică, ipoteza nulă H0 va fi respinsă şi va fi considerată mai bună ipoteza alternativă H1. Dacă valoarea parametrului statistic nu aparţine regiunii critice, ipoteza nulă H0 nu va putea fi respinsă. 20
21 Cei 5 paşi ai unui test statistic Fenomen Formularea problemei în termenii ipotezelor statistice 2. Alegerea şi calcularea parametrului statistic al testului 3. Alegerea regiunii critice 21
22 Test direcţional (cu o coadă) Nu mai încercăm localizarea regiunii critice în ambele cozi 22
23 Regiunea critică = regiunea de respingere, aria mărginită de Z=±1,96 23
24 Paşii unui test statistic (4) Alegerea dimensiunii regiunii critice Pentru aceasta trebuie să specificăm mărimea riscului de eroare pe care îl acceptăm. Pe scurt, definim nivelul de semnificaţie, notat cu (alfa), sau mărimea riscului pe care suntem dispuşi să ni-l asumăm în respingerea ipotezei nule H0 în cazul în care aceasta este mai «adevărată». De obicei se alege un nivel de semnificaţie de 1% sau 5%. 24
25 Cei 5 paşi ai unui test statistic Fenomen Formularea problemei în termenii ipotezelor statistice 2. Alegerea şi calcularea parametrului statistic al testului 3. Alegerea regiunii critice 4. Alegerea dimensiunii regiunii critice 25
26 Paşii unui test statistic (5) Concluzia testului Ipoteza nulă H0 este respinsă dacă valoarea parametrului statistic aparţine regiunii critice. Regiunea critică trebuie astfel aleasă încât dacă ipoteza alternativă H1 este mai «adevărată», probabilitatea de respingere a ipotezei nule H0 să fie mai mare decât în cazul în care ipoteza nulă H0 ar fi mai «adevărată». 26
27 Cei 5 paşi ai unui test statistic Fenomen 1. Formularea problemei în termenii ipotezelor statistice 2. Alegerea şi calcularea parametrului statistic al testului 5. Concluzia testului 3. Alegerea regiunii critice 4. Alegerea dimensiunii regiunii critice 27
28 Metode pentru testarea ipotezelor Prin respingerea ipotezei nule cercetătorul afirmă că rezultatele observate nu sunt datorate întâmplării = efect semnificativ statistic Când ipoteza nulă nu este rejectată cercetătorul afirmă că diferenţele observate sunt datorate întâmplării şi rezultatele nu sunt semnificative ATENȚIE: Statistica nu verifică adevărul, nu dovedește afirmațiile, ci doar ne arată cu o probabilitate oarecare că rezultatele observate nu sunt datorate întâmplării 28
29 Relația dintre parametrul testului și probabilitatea testului (p) p este aria de sub distribuția de probabilitate mărginită de valorile parametrului statistic 29
30 Cum ne sunt furnizate rezultatele testelor t-test: Two-Sample Assuming Equal Variances z-test: Two Sample for Means occipital parietal temporal frontal Mean - 1,824 7,217 Mean 2,852-0,014 Variance 19,111 51,156 Known Variance 19,000 50,000 Observations 18,000 18,000 Observations 18,000 18,000 Pooled Variance 35,133 Hypothesized Mean Difference - Hypothesized Mean Difference - z 1,464 df 34,000 P(Z<=z) one-tail 0,072 t Stat - 4,576 z Critical one-tail 1,645 P(T<=t) one-tail 0,000 P(Z<=z) two-tail 0,143 t Critical one-tail 1,691 z Critical two-tail 1,960 P(T<=t) two-tail 0,000 t Critical two-tail 2,032 30
31 Decizia Stabilirea semnificaţiei testului pe baza valorii lui p se face frecvent cu următoarea regulă empirică: 1. Dacă 0,01 <= p<0,05, rezultatele sunt considerate semnificative. 2. Dacă 0,001 <= p<0,01, rezultatele sunt considerate înalt semnificative. 3. Dacă p<0,001, rezultatele sunt considerate foarte înalt semnificative. 4. Dacă p>=0,05, rezultatele sunt considerate nesemnificative statistic. 5. Dacă 0,05 <= p<0,1, se notează o oarecare tendinţă spre considerarea unei semnificaţii statistice. 31
32 Interpretarea p Valoarea p nu este probabilitatea ca ipoteza nulă să fie falsă. O valoare mică a lui p nu înseamnă că există o probabilitate mică ca ipoteza nulă să fie adevărată. Ipoteza de lucru nu poate fi inversată şi de exemplu pentru un p=0,02 nu se poate spune că avem o probabilitate de 98% ca diferenţa să existe. Valoarea lui p nu este un indicator al validităţii ipotezei statistice. p se utilizează doar pentru a evalua dacă decizia este semnificativă sau nu. 32
33 IMPORTANT! Testele statistice nu verifică valoarea de adevăr Un test semnificativ nu ne indică altceva decât că între eșantioanele studiate există o diferență semnificativă statistic Orice p al unui test statistic trebuie însoțit de o interpretare medicală (clinică) Calitatea concluziei medicale este dată de: Pertinența ipotezei testate Dimensiunea efectului evidențiat Corectitudinea efectuării studiului 33
34 34
35 Erori în testarea ipotezelor statistice Adevăr H 0 adevărată H 0 Falsă Rezultat H 0 se respinge H 0 nu se respinge Eroare tip I (α) Corect Corect Eroare tip II (β) 35
36 Erori în testarea ipotezelor statistice Rezultat H 0 se respinge H 0 nu se respinge H 0 adevărată Eroare tip I (α) Corect Adevăr H 0 Falsă Corect Eroare tip II (β) alfa (α) = probabilitatea ca testul să respingă ipoteza nulă deși ipoteza alternativă nu se diferențiază statistic de aceasta beta (β) = probabilitatea ca testul să nu poată respinge ipoteza nulă deși ipoteza alternativă se diferențiază statistic de aceasta 36
37 Studiul 1: 263 cazuri, 1241 martori Regiunea critică. α β
38 Eroarea de tip I = H 0 este respinsă deși ipoteza alternativă nu se diferențiază statistic de aceasta Am concluzionat că există reale diferențe deși acestea sunt datorate șansei Concluzionăm că un tratament este eficient pe baza unei interpretări greșite Alfa (α) = nivelul de semnificație ales = mărimea riscului asumat Adevăr H 0 adevărată H 0 Falsă Rezultat H 0 se respinge H 0 nu se respinge Eroare tip I (α) Corect Corect Eroare tip II (β) 38
39 Eroarea de tip II = H 0 este nu este respinsă deşi ipoteza alternativă se diferențiază statistic de aceasta Am concluzionat că există diferenţele observate sunt datorate şansei atunci când acestea apar datorită diferenţelor dintre eşantioane Am putea abandona un tratament pe care tocmai îl testăm sau o direcţie de cercetare Puterea unui test (1-β) = capacitatea testului statistic de a evidenția diferența Adevăr H 0 adevărată H 0 Falsă Rezultat H 0 se respinge Eroare tip I (α) Corect H 0 nu se respinge Corect Eroare tip II (β) 39
40 Studiul 1: 263 cazuri, 1241 martori Ipoteza nulă: diferența=0. Regiunea critică. For 5% significance level, one-tail area=2.5% (Z /2 = 1.96) Ipoteza alternativă relevantă clinic: diferența =10%. Puterea= șansa de a avea parametrul în zona non-critică deși alternativa este viabilă = aria din dreapta liniei (în galben) 85%
41 Studiul 1: 50 cazuri, 50 martori Valoarea critică= 0+10*1.96=20 Puterea =15%
42 Valoarea critică= *1.96 = 1 Ipoteza alternativă relevantă clinic: diferența = 4 Puterea = 100%!
Laborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţi
Laborator 6 - Statistică inferenţială I. Inferenţă asupra mediei - Testul Z pentru media unei populaţii cu dispersia cunoscută Se consideră o populaţie statistică căreia i se cunoaşte dispersia σ 2. Pentru
Mai multPowerPoint Presentation
EXAMEN INFORMATICĂ MEDICALĂ ȘI BIOSTATISTICĂ 2017 Obiective Recapitulare materie Teme subiecte Exemple de probleme Organizare Scris Calculul notei finale Informația Sistemul binar, operații binare Cantitatea
Mai multPowerPoint Presentation
Tipuri de studii clinice Descriere unui fenomen de sănătate Evaluarea unei atitudini terapeutice 1 Tipuri de studii clinice Domeniile cercetării clinice: 1. Descrierea unui fenomen de sănătate 2. Punerea
Mai multTEZA de ABILITARE Corelatii intre biomateriale, proteze valvulare cardiace si tehnici chirurgicale folosite in protezarea valvulara aortica Horatiu Mo
TEZA de ABILITARE Corelatii intre biomateriale, proteze valvulare cardiace si tehnici chirurgicale folosite in protezarea valvulara aortica Horatiu Moldovan Rezumat Teza de abilitare cu titlul Corelaţii
Mai multIBR 8 iulie 2019
Managementul riscului în administrarea rezervelor internaționale Victor Andrei * BNR *Direcţia operaţiuni de piaţă Bucureşti * 8 iulie 2019 Opiniile exprimate sunt ale mele și nu reprezintă în mod necesar
Mai multLaborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec
Laborator 10 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 17.dec.2015 1 1 Verificarea ipotezelor în Toobox-ul Statistics Toobox-ul Statistics pune la dispoziţia utilizatorului
Mai multrrs_12_2012.indd
Corelaţia dintre Produsul Intern Brut/locuitor şi Rata de ocupare a populaţiei model econometric de analiză Drd. Ligia PRODAN Academia de Studii Economice, Bucureşti Abstract Se prezintă evoluţia Ratei
Mai multINDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ
STATISTICA DESCRIPTIVĂ observarea Obiective: organizarea sintetizarea descrierea datelor Analiza descriptivă a datelor Analiza statistică descriptivă reperezintă un tip de analiză ce servește la descrierea,
Mai multMicrosoft Word - Diplome_ doc
Nume cadru didactic: dr. ing. Zsófia Lendek Nr.crt. Titlu Scurtă descriere Cerinţe (*) Nivel (licenţă/master) 1. Estimarea greutăţii ridicate Licenţă de o macara 2. Identificarea parametrilor unui sistem
Mai multIntroducere în statistică
Tudor Călinici 2015 Diferenţierea dintre aplicaţiile descriptive şi aplicaţiile de tip inferenţial Familiarizarea cu terminologia specifică statisticii Variabila Populație statistică Eșantion Talie Bias
Mai multEntrepreneurship and Technological Management
Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic Proiectarea Algoritmilor 33. Algoritmul de tip Monte Carlo Bibliografie [1] C. Giumale Introducere in Analiza Algoritmilor
Mai multALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja f
ALGORITMII ŞI REPREZENTAREA LOR Noţiunea de algoritm Noţiunea de algoritm este foarte veche. Ea a fost introdusă în secolele VIII-IX de către Abu Ja far Mohammed ibn Musâ al- Khowârizmî în cartea sa intitulată
Mai multMicrosoft Word - 2 Filtre neliniare.doc
20 Capitolul 2 - Filtre neliniare 21 CAPITOLUL 2 FILTRE NELINIARE 2-1. PRELIMINARII Răspunsul la impuls determină capacitatea filtrului de a elimina zgomotul de impulsuri. Un filtru cu răspunsul la impuls
Mai multMicrosoft Word - Algoritmi genetici.docx
1.1 Generalităţi Algoritmii genetici fac parte din categoria algoritmilor de calcul evoluționist și sunt inspirați de teoria lui Darwin asupra evoluției. Idea calculului evoluționist a fost introdusă în
Mai multManual de utilizare Set volan și pedale MG7402
Manual de utilizare Set volan și pedale MG7402 RO MG7402 - Manual de utilizare I. Introducere Vă mulțumim pentru achiziționarea acestui volan de curse realizat pentru console PC. Forma acestuia este asemănătoare
Mai multPOLITICA DE VECINĂTATE, VECTOR DE BAZĂ
STUDIU PRIVIND REALIZAREA OBIECTIVELOR EDUCAŢIEI FIZICE ŞCOLARE CU AJUTORUL MIJLOACELOR DIN JOCUL SPORTIV HANDBAL Andreea LADANY Liceul Teoretic Onisifor Ghibu, Oradea, Aleea Onisifor Ghibu, nr 3, e-mail:
Mai multUNIVERSITATEA DE ŞTIINŢE AGRICOLE ŞI MEDICINĂ VETERINARĂ CLUJ NAPOCA
UNIVERSITATEA DE ŞTIINŢE AGRICOLE ŞI MEDICINĂ VETERINARĂ CLUJ NAPOCA ŞCOALA DOCTORALĂ FACULTATEA DE AGRICULTURĂ Specializarea: Management şi marketing în agricultură MANAGEMENTUL ŞI MANAGERUL ÎN SPAŢIUL
Mai multLaborator 11 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 7.ian
Laborator 11 Lect. dr. Daniel N.Pop Departamentul de Calculatoare-Inginerie electrică 7.ian.2016 1 1 Testul { 2 asupra dispersiei 1.1 Aspecte teoretice Testul { 2 asupra dispersiei se realizeaza cu functia
Mai multSTORY NAME: Being 20: Japanese culture and Game Development in Moldova COPYRIGHT HOLDER: COPYRIGHT NOTICE: Gabriel Encev / OPEN Media Hub Ownership of
STORY NAME: Being 0: Japanese culture and Game Development in Moldova COPYRIGHT HOLDER: COPYRIGHT NOTICE: Gabriel Encev / OPEN Media Hub Ownership of content belongs to Gabriel Encev / OPEN Media Hub USAGE
Mai multUniversitatea de Stat Alecu Russo din Bălți Facultatea de Ştiinţe ale Educaţiei, Psihologie şi Arte Catedra de psihologie CURRICULUM la unitatea de cu
Universitatea de Stat Alecu Russo din Bălți Facultatea de Ştiinţe ale Educaţiei, Psihologie şi Arte Catedra de psihologie CURRICULUM la unitatea de curs Practica de licență (denumirea unității de curs)
Mai multFIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ Universitatea Babeş-Bolyai superior 1.2 Facultatea Psihologie şi Ştiinţe ale Educ
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ Universitatea Babeş-Bolyai superior 1.2 Facultatea Psihologie şi Ştiinţe ale Educaţiei 1.3 Departamentul Psihologie/ Psihologie Clinică
Mai multAssessment of patients' satisfaction in a public health service
ASSESSMENT OF PATIENTS' SATISFACTION IN A PUBLIC HEALTH SERVICE Rusu Ionut. MD Bucharest Emergency University Hospital Carol Davila University of Medicine and Pharmacy, Bucharest total amount of population
Mai multCATEDRA DE STATISTICĂ ŞI ECONOMETRIE
DEPARTAMENTUL DE STATISTICĂ ȘI ECONOMETRIE TEMATICA PENTRU OCUPAREA POSTULUI Prof.univ. poz.20 Disciplina ECONOMETRIE Modelul simplu de regresie Definirea modelului simplu de regresie şi estimarea parametrilor
Mai multExamView Pro - Untitled.tst
Class: Date: Subiecte logica computationala licenta matematica-informatica 4 ani Multiple Choice Identify the letter of the choice that best completes the statement or answers the question. 1. Fie formula
Mai multFIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituţia de învăţământ superior Universitatea Spiru Haret 1.2. Facultatea Ştiinţe Economice Bucureşti 1
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1. Instituţia de învăţământ superior Universitatea Spiru Haret 1.2. Facultatea Ştiinţe Economice Bucureşti 1.3. Departamentul Ştiinţe Economice 1.4. Domeniul de
Mai multSTORY NAME: Young musician COPYRIGHT HOLDER: COPYRIGHT NOTICE: Telefilm Chisinau / OPEN Media Hub Ownership of content belongs to Telefilm Chisinau /
STORY NAME: Young musician COPYRIGHT HOLDER: COPYRIGHT NOTICE: Telefilm Chisinau / OPEN Media Hub Ownership of content belongs to Telefilm Chisinau / OPEN Media Hub USAGE TERMS: Share & Adapt - Attribution
Mai multMicrosoft Word - TIC5
CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE CAPITOLUL 5 CAPACITATEA CANALELOR DE COMUNICAŢIE În Capitolul 3, am văzut că putem utiliza codarea sursă pentru a reduce redundanţa inerentă a unei surse de informaţie
Mai multUNIVERSITATEA SPIRU HARET BUCUREŞTI FACULTATEA DE EDUCAŢIE FIZICĂ ŞI SPORT Şoseaua Berceni nr. 24, Bucureşti, sector 4 Tel./Fax E mail: ush
UNIVERSITATEA SPIRU HARET BUCUREŞTI FACULTATEA DE EDUCAŢIE FIZICĂ ŞI SPORT Şoseaua Berceni nr. 24, Bucureşti, sector 4 Tel./Fax 0213171900 E mail: ushefs@spiruharet.ro ROMANIAN MOVEMENT MC QUALITY ISO
Mai multMicrosoft Word - Revista_Universul_Juridic_nr_ _PAGINAT_.doc
Revista 60 Universul Juridic nr. 12, decembrie 2018, pp. 60-66 SILVIU-DORIN ȘCHIOPU ABSENŢA OBLIGAŢIEI DE INFORMARE ATUNCI CÂND PERSOANA VIZATĂ DEŢINE DEJA RESPECTIVELE INFORMAŢII SAU PRELUCRAREA DATELOR
Mai multELABORARE PROIECTE
IAŞI SEPTEMBRIE 2015 ELABORARE PROIECTE STRATEGII Elaborare proiecte/1 Norme ONU Uniunii Europene forurilor financiare internaţionale # # # formularul depinde de finanţator, diferenţele sunt aproape exclusiv
Mai multIR Update February 2014
Cum poti afla mai multe informatii despre pietele de capital Zuzanna Kurek, Specialist IR Fluent in Finante www.fluentinfinante.ro Crearea unei umbrele cu toate proiectele pietei de capital Platforma
Mai multPowerPoint Presentation
Autor: Sef lucr.dr.cosmina-ioana Bondor Recapitulare pentru examenul teoretic A S K ALWAYS SEEK KNOWLEDGE Obiective Despre examenul teoretic Despre nota finala Subiecte pentru examenul teoretic Exemple
Mai multI. INTRODUCERE 1. Necesitatea studiului logicii Teodor DIMA În activitatea noastră zilnică, atunci când învăţăm, când încercăm să fundamentăm o părere
I. INTRODUCERE 1. Necesitatea studiului logicii Teodor DIMA În activitatea noastră zilnică, atunci când învăţăm, când încercăm să fundamentăm o părere proprie sau o idee, când comunicăm anumite impresii
Mai multINDICATORI AI REPARTIŢIEI DE FRECVENŢĂ
Indicatori ai formei distribuţiei Atunci când valorile unei serii sunt distribuite nesimetric în jurul mediei, acest fapt este imposibil de surprins cu ajutorul indicatorilor de dispersie. S-au introdus
Mai multANEXA 1 RECOMANDARI LICENTA
UNIVERSITATEA SPIRU HARET FACULTATEA ŞTIINŢE JURIDICE, ECONOMICE ŞI ADMINISTRATIVE, BRAŞOV DEPARTAMENTUL ŞTIINŢE ECONOMICE PROGRAMUL DE STUDII DE MASTERAT: Dimensiunea europeană a managementului organizaţiei
Mai multMicrosoft Word - Revista_Universul_Juridic_nr_3-2019_PAGINAT_.doc
Revista 64 Universul Juridic nr. 3, martie 2019, pp. 64-70 SILVIU-DORIN ŞCHIOPU ABSENŢA OBLIGAŢIEI DE INFORMARE ÎN IPOTEZA PREVĂZUTĂ DE ART. 14 ALIN. (5) LIT. B) DIN REGULAMENTUL GENERAL PRIVIND PROTECŢIA
Mai multRS-1.3 LM.2
LINII DIRECTOARE PENTRU VERIFICAREA ADECVARII LA SCOP A METODELOR UTILIZATE ÎN LABORATOARELE DE ANALIZE MEDICALE CUPRINS 1. SCOP 2. DOMENIU DE APLICARE 3. DOCUMENTE DE REFERINŢĂ 4. DEFINIŢII 5. PRINCIPII
Mai multLucrarea 7 Filtrarea imaginilor BREVIAR TEORETIC Filtrarea imaginilor se înscrie în clasa operaţiilor de îmbunătăţire, principalul scop al acesteia fi
Lucrarea 7 Filtrarea imaginilor BREVIAR TEORETIC Filtrarea imaginilor se înscrie în clasa operaţiilor de îmbunătăţire, principalul scop al acesteia fiind eliminarea zgomotului suprapus unei imagini. Filtrarea
Mai multPowerPoint Presentation
+ Cadrul financiar multianual post-2020 Maria Elena Georgescu, secretar de stat, Ministerul Finanțelor Publice + 2 Europe will not be made all at once, or according to a single plan. It will be built through
Mai multFIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Alexandru Ioan Cuza din Iaşi 1.2 Facultatea Facultatea de Economie şi Administrarea Afacerilor 1.3 Departamentul
Mai multMatematici aplicate științelor biologie Lab09 MV
LP09- CORELAŢII ŞI REGRESII Considerații teoretice Legăturile care există între două variabile statistice pot fi studiate folosind două tehnici: CORELAȚIA și REGRESIA. CORELAȚIA arată cât de puternică
Mai multIntroducere
Platformă de e-learning și curriculă e-content pentru învățământul superior tehnic AEACD 17. Segmentarea imaginilor: Region-based segmentation. Graph Theory In Image Segmentation Region-based segmentation
Mai mult1
ANALIZA REGIMULUI TRANZITORIU DE LUCRU AL UNEI MASINI DE CONSTRUCTII IN VEDEREA STABILIRII ERFORMANTEI TEHNOLOGICE S. l. dr. ing. Carmen Debeleac Universitatea,,Dunarea de Jos din Galati Facultatea de
Mai multCurs 3 Permutari cu repetitie. Combinari. Algoritmi de ordonare si generare
Curs 3 Permutări cu repetiţie. Combinări. Algoritmi de ordonare şi generare Octombrie 2015 Cuprins Algoritmi de ordonare şi generare pentru permutări cu repetiţie Reprezentarea binară a submulţimilor Algoritmi
Mai multD.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 6 MĂSURA LEBESGUE Cursul 5 Teorema 6.26 Există submulţimi ale lui R care nu sunt măsurabile Lebesgue. Dem
D.Rusu, Teoria măsurii şi integrala Lebesgue 6 MĂSURA LEBESGUE Cursul 5 Teorema 6.26 Există submulţimi ale lui R care nu sunt măsurabile Lebesgue. Demonstraţie. Fie mulţimea A = [0, ], pe care definim
Mai multCalcul Numeric
Calcul Numeric Cursul 4 2019 Anca Ignat Metode numerice de rezolvarea sistemelor liniare Fie matricea nesingulară A nn şi b n. Rezolvarea sistemului de ecuații liniare Ax=b se poate face folosind regula
Mai multPAS cap. 2: Reprezentări rare p. 1/35 Prelucrarea avansată a semnalelor Capitolul 2: Reprezentări rare Bogdan Dumitrescu Facultatea de Automatică şi C
PAS cap. 2: Reprezentări rare p. 1/35 Prelucrarea avansată a semnalelor Capitolul 2: Reprezentări rare Bogdan Dumitrescu Facultatea de Automatică şi Calculatoare Universitatea Politehnica Bucureşti PAS
Mai multCATEDRA DE STATISTICĂ ŞI ECONOMETRIE
DEPARTAMENTUL DE STATISTICĂ ȘI ECONOMETRIE THEME for the post - Asist.univ.poz. 60 Discipline BASIC STATISTICS 1. Statistics indicators. absolute, relative and average 2. Series of distribution 3. Variance
Mai multSlide 1
Sisteme informatice bazate pe metodologii inovative de diagnostic si 20 06 2014 OBIECTIVE Un Sistem (bio)informatic abordeaza o strategie de monitorizare prin urmărirea parametrilor identificaţi la nivel
Mai multAnaliza modurilor de interpretare ale art. 30 din R1198/2006 şi efectele acestora asupra sectorului de piscicultură Cătălin PLATON
Analiza modurilor de interpretare ale art. 30 din R1198/2006 şi efectele acestora asupra sectorului de piscicultură Cătălin PLATON 2 a XV-a Reuniune a CM POP, Bucuresti, 18 februarie 2016 3 a XV-a Reuniune
Mai multParenting and Child Sexuality Questionnaire Va ruga m sa citit i fiecare afirmat ie s i sa bifat i un numa r de la 0 la 3 care indica i n ce ma sura a
Parenting and Child Sexuality Questionnaire Va ruga m sa citit i fiecare afirmat ie s i sa bifat i un numa r de la 0 la 3 care indica i n ce ma sura acea afirmat ie vi se potrives te. Nu exista ra spunsuri
Mai multMicrosoft Word - 5_ _Eval_ ETC_master_ESI_AnI-II_completat.doc
universitar 2010/2011 Misiunile programului universitare MASTERAT: ELECTRONICA SISTEMELOR INTELIGENTE (program 2 ani), Anii I, II si criterii evaluare, asigurarea recunoasterii acumularilor progresive
Mai multrrs
Model econometric de analiză a corelației dintre rata inflației şi nivelul produsului intern brut Drd. Andreea - Ioana Marinescu (marinescu.andreea.ioana@gmail.com) Academia de Studii Economice din București
Mai multCapitole Speciale de Informatică Curs 1: Extragerea informaţiilor. Modelul boolean şi modelul boolean extins 27 septembrie 2018 Extragerea informaţiil
Capitole Speciale de Informatică Curs 1: Extragerea informaţiilor. Modelul boolean şi modelul boolean extins 27 septembrie 2018 Extragerea informaţiilor (engl. Information Retrieval, IR) constă în găsirea
Mai multUtilizarea Internetului in Afaceri FSEGA, UBB Lect.univ.dr. Daniel Mican LABORATOR 1. Google Drive, Google Calendar, WeTr
LABORATOR 1. Google Drive, Google Calendar, WeTransfer.com PREZENTAREA LUCRARII DE LABORATOR Lucrarea de laborator isi propune sa prezinte modul de utilizare al instrumentelor Google Drive, Google Calendar,
Mai multDorel LUCHIAN Gabriel POPA Adrian ZANOSCHI Gheorghe IUREA algebră geometrie clasa a VIII-a ediţia a V-a, revizuită mate 2000 standard EDITURA PARALELA
Dorel LUCHIAN Gabriel POPA Adrian ZANOSCHI Gheorghe IUREA algebră geometrie clasa a VIII-a ediţia a V-a, revizuită mate 000 standard 3 10 PP Algebră Capitolul I. NUMERE REALE Competenţe specifice: Determinarea
Mai multCOMISIA EUROPEANĂ Bruxelles, C(2018) 2526 final REGULAMENTUL DELEGAT (UE) / AL COMISIEI din de completare a Regulamentului (UE) nr
COMISIA EUROPEANĂ Bruxelles, 30.4.2018 C(2018) 2526 final REGULAMENTUL DELEGAT (UE) / AL COMISIEI din 30.4.2018 de completare a Regulamentului (UE) nr. 1143/2014 al Parlamentului European și al Consiliului
Mai multFacultatea de Matematică Anul II Master, Geometrie Algebrică Mulţimi algebrice ireductibile. Dimensiune 1 Mulţimi ireductibile Propoziţia 1.1. Fie X u
Facultatea de Matematică Anul II Master, Geometrie Algebrică Mulţimi algebrice ireductibile. Dimensiune 1 Mulţimi ireductibile Propoziţia 1.1. Fie X un spaţiu topologic. Următoarele afirma-ţii sunt echivalente:
Mai multRevistă ştiinţifico-practică Nr.1/2018 Institutul de Relaţii Internaţionale din Moldova IMPACTUL CREANȚELOR ȘI DATORIILOR CURENTE ASUPRA DEZVOLTĂRII E
Revistă ştiinţifico-practică Nr.1/2018 IMPACTUL CREANȚELOR ȘI DATORIILOR CURENTE ASUPRA DEZVOLTĂRII ENTITĂȚII Elena NIREAN, doctor în științe economice, conferențiar universitar, Universitatea Agrară de
Mai multAnaliza Bayesiana - Fundamente Teoretice si Exemple
ANALIZĂ BAYESIANĂ Fundamente Teoretice și Exemple Constantin Manuel Bosancianu Școala Doctorală de Științe Politice, Politici Publice și Relații Internaționale Central European University Metode Aplicate
Mai multMicrosoft Word - Probleme-PS.doc
PROBLEME PROPUSE PENTRU EXAMENUL LA PRELUCRAREA SEMNALELOR a) Să se demonstreze că pentru o secvenńă pară x[ n] x[ n] este adevărată egalitatea X( z) X( z) b) să se arate că polii (zerourile) acestei transformate
Mai multPowerPoint Presentation
MODULUL 4: COSTUL PE DURATA DE VIATA & APLICATII PRACTICE ALE CVD The sole responsibility for the content of this presentation lies with the Clean Fleets project. It does not necessarily reflect the opinion
Mai multUser guide
1 Avatar VR Glasses User Manual Contents English... 4 Avatar VR glasses... 4 How to use... 5 Finding apps... 6 Inserting smartphone... 6 Using a Gamepad... 6 Warnings... 7 2 Romanian... 8 Ochelari realitate
Mai multAnexa 2-RE-01
ASPECTE SPECIFICE PRIVIND EVALUAREA ACTIVITĂȚILOR DESFĂȘURATE DE ORGANISMELE DE CERTIFICARE CU MAI MULTE LOCAŢII ȘI/SAU CARE FURNIZEAZĂ CERTIFICARE ÎN ALTE ȚĂRI DECÂT CEA ÎN CARE ESTE LOCALIZAT SEDIUL
Mai multNeural Networks
Biostatistică și Bioinformatică. Lab 2: Prelucrări statistice asupra secvențelor de nucleotide/ aminoacizi. Teste statistice. 1. Pachete R pentru bioinformatică Bioconductor (www.bioconductor.org) SeqinR
Mai multPROGRAMA ANALITICĂ PENTRU CLASA A X-A, CURSURI DE EXCELENŢĂ ANUL ŞCOLAR Studiul fizicii în clasele de excelenţă are ca finalitate încheierea
PROGRAMA ANALITICĂ PENTRU CLASA A X-A, CURSURI DE EXCELENŢĂ ANUL ŞCOLAR 2015-2016 Studiul fizicii în clasele de excelenţă are ca finalitate încheierea dezvoltării la elevi a unui set specific de competenţe-cheie
Mai multRetele Petri si Aplicatii
Reţele Petri şi Aplicaţii Curs 4 RPA (2019) Curs 4 1 / 45 Cuprins 1 Analiza structurală a reţelelor Petri Sifoane Capcane Proprietăţi 2 Modelarea fluxurilor de lucru: reţele workflow Reţele workflow 3
Mai multPROIECT DIDACTIC LALEAUA ȘI ALTE PLANTE ÎNRUDITE CU EA Unitatea de învățământ: Profesor: Data: Clasa: Aria curriculară: Matematică și Ştiințe ale natu
PROIECT DIDACTIC LALEAUA ȘI ALTE PLANTE ÎNRUDITE CU EA Unitatea de învățământ: Profesor: Data: Clasa: Aria curriculară: Matematică și Ştiințe ale naturii Disciplina: Biologie Unitatea de învăţare: Diversitatea
Mai multPersonal Scrisori Scrisori - Adresa Română Andreea Popescu Str. Reşiţa, nr. 4, bloc M6, sc. A, ap. 12. Turnu Măgurele Jud. Teleorman România. E
- Adresa Andreea Popescu Str. Reşiţa, nr. 4, bloc M6, sc. A, ap. 12. Turnu Măgurele Jud. Teleorman 06102. România. Mr. N. Summerbee 335 Main Street New York NY 92926 Formatul românesc de adresă: Strada,
Mai multWeb Social FSEGA, UBB Lect.univ.dr. Daniel Mican LABORATOR 2. Dezvoltarea blogurilor prin intermediul WordPress.com PREZE
LABORATOR 2. Dezvoltarea blogurilor prin intermediul WordPress.com PREZENTAREA LUCRARII DE LABORATOR Lucrarea de laborator isi propune sa prezinte modul de creare a blogurilor cu wordpress.com. WordPress
Mai multMicrosoft Word - Silion_Neo_Simina1.doc
Lucrări ştiinţifice Zootehnie şi Biotehnologii, vol. 40(1), (2007), Timişoara. THE EFFECT OF DIET SULEMENTATION WITH TWO LEVELS OF MANNANOLIGOSACCHARIDE ON THE ERFORMANCE OF GROWING RABBITS EFECTUL A DOUĂ
Mai multMicrosoft Word - Revista_Drept_penal_al_afacerilor_nr_1_2019.doc
1 editorial Aspecte generale privind infracţiunile prevăzute în Legea nr. 31/1990 Prof. univ. dr. Mihai Adrian Hotca * Universitatea Nicolae Titulescu Consilier în Baroul Bucureşti Abstract Law no. 31/1990
Mai multLaborator 3 - Simulare. Metode de tip Monte Carlo. I. Estimarea ariilor şi a volumelor RStudio. Nu uitaţi să va setaţi directorul de lucru: Session Se
Laborator 3 - Simulare. Metode de tip Monte Carlo. I. Estimarea ariilor şi a volumelor RStudio. Nu uitaţi să va setaţi directorul de lucru: Session Set Working Directory Choose Directory. Exerciţiu rezolvat.
Mai multMicrosoft Word - Mihalca.doc
62 Object Oriented Modeling of a Tutorial System for Major Risks Management Requirements Analysis Prof.dr. Rodica MIHALCA, conf.dr. Adina UŢĂ, Lect.dr. Iulian ÎNTORSUREANU, asist. Anca ANDRONESCU Catedra
Mai multO NOUA PROBLEMA DE CONCURS OLIMPIADA MUNICIPALA DE INFORMATICA, IASI 2019 V-am promis într-un articol mai vechi ca vom prezenta pe acest blog câteva p
O NOUA PROBLEMA DE CONCURS OLIMPIADA MUNICIPALA DE INFORMATICA, IASI 2019 V-am promis într-un articol mai vechi ca vom prezenta pe acest blog câteva problema interesante. Astăzi ne-am propus sa va supunem
Mai multPROIECT DIDACTIC
Plan de lecție Informații generale Obiectul: Matematică Clasa: a VII - a Durata: 50 min Mijloace TIC: calculatorul profesorului cu videoproiector,calculatoare pentru elevi Tema lecției: Aria triunghiului
Mai multMicrosoft Word - Curs_07.doc
5.3 Modificarea datelor în SQL Pentru modificarea conţinutului unei baze de date SQL pune la dispoziţie instrucţiunile insert, delete şi update. 5.3.1 Inserări în baza de date Sintaxa instrucţiunii insert
Mai multUniversitatea Lucian Blaga Sibiu Facultatea de inginerie-Departamentul de calculatoare şi Inginerie Electrică Titular curs: Şef lucrări dr.mat. Po
Titular curs: Şef lucrări dr.mat. Pop N.Daniel Laborator : Şef lucrări dr.mat. Pop N.Daniel Fiecare dintre noi foloseste cuvântul probabil in limbajul curent de câteva ori pe zi, atunci când se referă
Mai multMicrosoft Word - 11_Evaluare ETC_master_Master_ESI.doc
universitar 2009/2010 Misiunile programului MASTER Specializarea: Electronica Sistemelor Inteligente (program 2 ani), I si criterii evaluare, asigurarea recunoasterii acumularilor progresive la disciplinele
Mai multLOGICA MATEMATICA SI COMPUTATIONALA Sem. I,
LOGICA MATEMATICĂ ŞI COMPUTAŢIONALĂ Sem. I, 2017-2018 Ioana Leustean FMI, UB Partea III Calculul propoziţional clasic Consistenţă şi satisfiabilitate Teorema de completitudine Algebra Lindenbaum-Tarski
Mai mult1. Date despre program FIŞA DISCIPLINEI 1.1 Instituţia de învăţământ Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca superior 1.2 Facultatea Facultatea de Psih
1. Date despre program FIŞA DISCIPLINEI 1.1 Instituţia de învăţământ Universitatea Babeş-Bolyai Cluj-Napoca superior 1.2 Facultatea Facultatea de Psihologie şi Ştiinţe ale educaţiei 1.3 Departamentul Ştiinţe
Mai multA TANTÁRGY ADATLAPJA
FIŞA DISCIPLINEI 1. Date despre program 1.1 Instituţia de învăţământ superior Universitatea Babeș-Bolyai 1.2 Facultatea Facultatea de Psihologie și Științelel Educației 1.3 Departamentul Departamentul
Mai multManagementul Resurselor Umane
Universitatea Politehnica București Catedra de Calculatoare Laborator 4 Cereri SQL Autori Conf. Dr. Ing. Alexandru Boicea Ș.L. Dr. Ing. Ciprian-Octavian Truică Cuprins Cereri SQL Cereri simple 10.03.2019
Mai multBAREM PROFIL UMANIST Subiectul 1 (40 de puncte) Nr Itemul Variante acceptabile Specificări Punctaj total 1. Rescrie, din lista propusă, un sinonim con
BAREM PROFIL UMANIST Subiectul 1 (40 de puncte) Nr Itemul Variante acceptabile Specificări Punctaj 1. Rescrie, din lista propusă, un sinonim contextual adecvat pentru substantivul putere şi argumentează-ţi,
Mai multPowerPoint Presentation
Forme Normale 4 Redundanţa Redundanţa este cauza principală a majorităţii problemelor legate de structura bazelor de date relaţionale: spaţiu utilizat, anomalii de inserare / stergere / actualizare. Redundanţa
Mai multRetele Petri si Aplicatii
Reţele Petri şi Aplicaţii Curs 3 RPA (2019) Curs 3 1 / 48 Conţinutul cursului 1 Arbori de acoperire 2 Probleme de decizie în reţele Petri 3 Invarianţi tranziţie RPA (2019) Curs 3 2 / 48 Arbori de acoperire
Mai multESTIMAREA EVOLUŢIEI VALORILOR TERMICE ŞI A PRECIPITAŢIILOR
ESTIMAREA EVOLUŢIEI VALORILOR TERMICE ŞI A PRECIPITAŢIILOR ÎN INTERVALUL 03 IULIE 16 IULIE 2017 Estimarea este realizată folosind produsele numerice ale Centrului European pentru prognoze pe medie durată
Mai multINTREBARI FRECVENTE SI MANUAL DE UTILIZARE hub.sendsms.ro
INTREBARI FRECVENTE SI MANUAL DE UTILIZARE hub.sendsms.ro 1. Cum pot trimite un singur mesaj? Odata logat in aplicatie cu username ul si parola oferita intrati in menu la sectiunea Dashboard si apoi selectati
Mai multMicrosoft Word TURISM - cty_pa_final.doc
CAPITOLUL 19 TURISM CHAPTER 19 TOURISM Sursa datelor: Cercetări statistice: Cercetări statistice privind activitatea de turism a persoanelor juridice şi fizice care deţin structuri de cazare turistică
Mai multC10: Teoria clasică a împrăștierii Considerăm un potențial infinit în interiorul unui domeniu sferic de rază a și o particulă incidentă (Figura 1) la
C10: Teoria clasică a împrăștierii Considerăm un potențial infinit în interiorul unui domeniu sferic de rază a și o particulă incidentă (Figura 1) la distanta b de centrul sferei. Alegem un sistem de coordonate
Mai multSpatii vectoriale
Algebra si Geometrie Seminar 2 Octombrie 2017 ii Matematica poate fi definită ca materia în care nu ştim niciodată despre ce vorbim, nici dacă ceea ce spunem este adevărat. Bertrand Russell 1 Spatii vectoriale
Mai multMicrosoft Word - 76 Paunescu-Gherghel-Pascal-Paunescu.doc
CONSTATĂRI PRIVIND PRACTICAREA SPORTULUI RECREATIV ÎN RÂNDUL TINERILOR DIN ROMÂNIA CŞ. drd. PĂUNESCU Mihaela, Asist. univ. dr. GHERGHEL Carmen, Asist. cercetare PASCAL Andrei, UNEFS Bucureşti, Asist. univ.
Mai multNr
Art. 26. (1) Admiterea pentru ciclul de studii universitare de licenţă la toate domeniile de studiu din cadrul Facultăţii de Ştiinţe Politice, Filosofie şi Ştiinţe ale Comunicării se face pe baza Mediei
Mai multModelarea si Simularea Sistemelor de Calcul
Modelarea şi Simularea Sistemelor de Calcul Generarea de numere aleatoare ( lab. 5) Numim variabilă aleatoare acea funcţie X : (Ω, δ, P) R, care în cazul mai multor experimente efectuate în condiţii identice
Mai mult