Ilmari Juva. Jalkapallo-ottelun lopputuloksen stokastinen mallintaminen

Koko: px
Aloita esitys sivulta:

Download "Ilmari Juva. Jalkapallo-ottelun lopputuloksen stokastinen mallintaminen"

Transkriptio

1 Ilmar Juva 45727R Mat Sovelletun matematkan erkostyö Jalkaallo-ottelun loutuloksen stokastnen mallntamnen

2 1 Johdanto Jalkaallo-ottelun loutuloksen mallntamsesta tlastollsn ja todennäkösyyslaskun kenon on olemassa jotakn tutkmuksa. Tässä työssä lähteenä käytetyssä tutkmuksssa on ollut tavotteena muodostaa mall joka elattujen ottelujen anestosta ystys ennustamaan määrätyn ottelun loutulosvahtoehtojen todennäkösyydet. Merkttävä osa-alue tällasen malln luomsessa on löytää jakauma jolla mallntaa joukkueden maalmäärät. Ylesest käytetty lähtökohta on Posson-jakauma. Tutkmustulokssta on kutenkn huomattu ettevät Posson-jakauman ennustamat loutulosten todennäkösyydet vastaa täysn toteutuneta tuloksa kaklta osn. Erlasa korjaustermejä Posson-jakaumaan on estetty aremman malln löytämseks, mutta varsnasest syytä lmölle e ole ohdttu. Aemmat tutkmukset ovat keskttyneet van ottelujen loutuloksen analysontn. Tässä työssä tutktaan loutulosten lsäks myös maalen syntymsen ntensteettä ottelun tlanteeseen ehdollstaen. Tällä lähestymstavalla seltetään loutulosten jakauman eroavasuudet Posson-jakaumasta ja muodostetaan Markovmall jolla ottelun loutulosjakaumaa vodaan mallntaa, olettaen että käytössä on arvot joukkueden ottelussa tekemen maalen odotusarvolle. Se mten tällaset arvot saadaan jätetään tämän työn tarkastelun ulkouolelle. 2 Posson-jakauma Taahtuma on Posson-jakautunut kun se esntyy satunnasn akavälen keskmäärn θ kertaa akaykskössä [7]. Esmerkk Posson-jakautuneesta satunnasmuuttujasta on johonkn alvelusteeseen tetyllä akavälllä saauvat asakkaat. Odotusarvo θ vodaan estmoda tällön aemna vastaavna ajanjaksona toteutunesta asakasmäärstä. Tonen esmerkk vos olla hajonneden komonentten lukumäärä koneessa tetyllä ajanjaksolla. Odotusarvo vodaan jälleen estmoda koneen käytössä saadusta tlastosta. Samalla tavalla jalkaallo-ottelussa vodaan joukkueden tekemät maalmäärät estmoda tlastosta esmerkks tarkasetelemalla saman tyysten otteluden aema tuloksa. Näden keskarvosta saadaan odotusarvot: kotjoukkue tekee kesk- 1

3 määrn λ maala ja verasjoukkue µ maala. Maalen syntymsen akavälen vos olettaa olevan satunnasa. Ratanen [3] toteaa että lajn luonne vttas shen että maallukujen jakauma saattas noudattaa Posson-jakaumaa. Jos joukkueden maalmäärät noudattavat Posson jakaumaa, vodaan krjottaa X P osson(λ) Y P osson(µ), mssä satunnasmuuttuja X on kotjoukkueen maalmäärä ottelussa ja Y vastaavast verasjoukkueen maalmäärä ja ne noudattavat Posson-jakaumaa odotusarvolla λ ja µ. Tällön todennäkösyys että kotjoukkueen maalmäärä ottelussa on täsmälleen x on estetty kaavassa (1), ja vastaavast todennäkösyys että verasjoukkue tekee täsmälleen y maala on estetty kaavassa (2). P (X = x) = λx e λ (1) x! P (Y = y) = µy e µ. (2) y! Kaaleessa 4.1 tutktaan vodaanko maalmäären jakauman katsoa noudattavan Posson-jakaumaa. Lsäks jos tarkotus on arvoda ottelun tulosten todennäkösyydet Posson-jakauman avulla kaavan (3) mukasest, on joukkueden maalmäären oltava rumattomat tosstaan. Tätä tutktaan kaaleessa 4.2. Jos rumattomuusehto maalmäären välllä ätee, vodaan ottelun loutuloksen x-y,jossa ss kotjoukkue tekee x maala ja verasjoukkue y maala, todennäkösyys esttää muodossa P (X = x, Y = y) = λx e λ x! µy e µ. (3) y! 3 Krjallsuuskatsaus 3.1 Varhasmmat tutkmukset Ilmesest ensmmäsen kerran Posson-jakauman soveltuvuutta jalkaallotuloksn tutkttn vuonna 1956 [3, 4]. Moroney [1] tutk tuollon maalmäärä jalkaalloottelussa ja totes Posson-jakauman olevan "adeuate ft"tulosanestoon, mut- 2

4 ta ääty negatvsen bnomjakaumaan käyttöön. Vuonna 1982 Maher [2] tutk usean er lgan maaljakauma ja totes nden noudattavan osson-jakaumaa, jotakn systemaattsa eroja lukuunottamatta. Mahern mall ol myös ensmmänen, joka e tyytynyt tutkmaan tkän ajan keskarvoja vaan yrtt mallntaa yksttäsen ottelun tulostodennäkösyyksä. Hän olett kot- ja verasmaalen olevan tosstaan rumattomast Posson-jakautuneta ja estmo ottelukohtaset odotusarvot aemmsta tulokssta suurmman uskottavuuden menetelmällä. Tämä mall ol ohjana Dxonn ja Colesn kehttämälle malllle. 3.2 Dxon ja Coles Dxon ja Coles [4] tutkvat vuosen välllä Englannn neljällä ylmmällä sarjatasolla elattujen ottelujen tuloksa ja muodostvat emrset estmaatt er loutulosvahtoehdolle. Anestosta saadut tulosten reunajakaumat kot- ja verasjoukkueen maalmäärlle noudattvat erttän tarkast Posson-jakaumaa. Maalmäären rumattomuutta tutkttn emrsen jakauman avulla laskemalla kullekn tulokselle x-y suure f(x, y) f kot (x) f veras (y), (4) jossa f on tulosten emrnen jakauma ja f kot sekä f veras kot- ja verasjoukkueen maalmäären reunajakaumat. Jos rumattomuusehto ätee, täs kysesen suureen olla lkman 1.0. Dxon ja Coles toteavat että rumattomuus ehto ätee, lukuun ottamatta tuloksa 0-0,1-0,0-1,1-1. Nästä tasaeltulokset 0-0 ja 1-1 esntyvät useammn kun kaava (3) antas odottaa, kaks muuta uolestaan harvemmn. He ottvat käyttöön korjaustermn ja määrttelvät tuloksen x-y todennäkösyyden seuraavast mssä P (X,j = x, Y,j = y) = τ λ,µ (x, y) λx e λ x! 1 λµρ jos x = y = λρ jos x = 0, y = 1 τ λ,µ (x, y) = 1 + µρ jos x = 1, y = 0 1 ρ jos x = y = 1 1 muualla. µy e µ, (5) y! (6) 3

5 Tässä mallssa ρ = 0 vastas rumattomuutta. Dxon ja Coles esttvät artkkelssaan myös Mahern malln ohjautuvan malln, jolla suurmman uskottavuuden menetelmällä estmodaan sarjan kaklle joukkuelle hyökkäys- ja uolustusarametrt, joden funktona määrteltn maalodotusarvot λ ja µ. 3.3 Ratanen Ratanen [3] tutk Englannn Valolgan tuloksa vuosen 1994 ja 1998 välseltä ajalta. Hän havats että anestossa maallukujen varanss on suurem kun keskarvo, mkä vttaa shen ette Posson-jakauma äde, sllä Posson-jakaumassa varanss on yhtä suur kun keskarvo. Hän toteaakn, tosn kun Dxon ja Coles, ette Posson-jakauma ole tyydyttävä mall maalmäären todennäkösyyksen arvontn ja ottaa käyttöön ylestetyn Posson-jakauman, jonka osottaa sovan anestoon selkeäst aremmn χ 2 -yhteensovuustestn erusteella. Rumattomuutta Ratanen tutk χ 2 -rumattomuustestllä sekä Bootstra menetelmällä. Hän toteaa että ennumerosten tulosten arvota on korjattava. Ratanen havats että Dxonn ja Colesn "korjaustermä e voda kutenkaan käyttää ylesest mulle tulokslle, koska sllon reunajakaumat muuttuvat ja todennäkösyyksen summasta tulee ersuur kun yks"[3]. Hän esttää arannellun korjaustermn, jolla vo korjata mnkä tahansa tulosten todennäkösyyttä, kun löydetään maalluvut x 1,x 2 sekä y 1, y 2 sten että x 1 -y 1 sekä x 2 -y 2 tuloksen määrä anestossa on suurem kun mall antas odottaa ja vastaavast x 1 -y 2 ja x 2 -y 1 tulosten määrä enem. Ratasen korjausterm on muotoa 1 + ρ jos x = x 1, y = y 1 ˆπ x1 + (1+ρ)ˆπ x1 y 1 ˆπ x1 y 2 jos x = x 1, y = y 2 ˆπ +y1 (1+ρ)ˆπ x1 y 1 ˆπ x2 y 1 jos x = x 2, y = y 1 ˆπ ++ {(1+ρ)ˆπ x1 y 1 +[ˆπ x1 + (1+ρ)ˆπ x1 y 1 ]+[ˆπ +y1 (1+ρ)ˆπ x1 y 1 ]} [ˆπ x2 y 2 ] jos x = x 2, y = y 2 1 muualla, (7) mssä ˆπ x1 + ja ˆπ +y1 ovat reunatodennäkösyyksä ja ˆπ ++ on neljän korjattavan tu- 4

6 loksen odotettu kokonastodennäkösyys, sekä ρ ruvuusarametr kuten kaavassa (6). Sen arvo vodaan selvttää taauskohtasest teromalla, laskemalla χ 2 - testsuure malln antamlle odotetulle frekvensselle verrattuna toteutunelle frekvensselle, ja etstään testsuureen mnmova ρ arvo. 3.4 Rue ja Salvesen Rue ja Salvesen [5] toteavat että vakka Posson oletus on järkeenkäyä, se e välttämättä dä akkaansa sllon, kun tonen joukkuesta tekee runsaast maaleja ja srtyy käytännössä tavottamattomaan johtoon. Tällanen tlanne lannstaa taolla olevan joukkueen, ja johtaa maalntekontensteetn muutokseen, joka on rstrdassa oletuksen kanssa että maal-ntensteett e ole ruvanen ottelussa aemmn tehdystä maalesta. Rue ja Salvesen muokkaavat Dxonn ja Colesn malla nn että joukkueen vdennen maaln jälkeen tehtyjä maaleja e oteta huomoon joukkueden hyökkäys- ja uolustusarametreja määrteltäessä. 4 Posson tarkastelut Tarkasteltaessa stä vodaanko ottelun loutulosten todennäkösyyksä mallntaa Posson-jakaumalla, tulee todeta kaks asaa. Ensnnäkn, ovatko loutulosten todennäkösyystaulukon reunajakaumat, el joukkuekohtaset maalfrekvensst Possonjakautuneta. Toseks, ovatko kot- ja verasjoukkueen maalt rumattoma tosstaan. Usemmat aemmat tutkmukset ovat keskttyneet Englannn lgan otteluhn, mutta tässä työssä tutktaan Italan ylmmän sarjatason, Sere A:n, otteluta vuosen välllä. 4.1 Reunajakaumen Possonsuus Dxonn ja Colesn [4] aneston reunajakaumat noudattavat tarkast Posson-jakaumaa kun taas Ratasen [3] aneston reunajakaumat evät noudata stä yhtä tarkast. Molemmat tutkvat Englannn lgan otteluta, joten eroavuus on heman yllättävä, 5

7 mutta johtunee stä että Dxonn ja Colesn otos ssältää myös alemen dvsoonen otteluta. Taulukossa 1 on estetty otteluden loutulosten reunajakaumat ts. kot- ja verasjoukkueen maalmäären havatut frekvensst n sekä kot- ja verasjoukkueden keskmäärässtä maalmäärstä Posson-jakaumalla lasketut odotetut frekvensst g. maala n kot g kot n veras g veras Taulukko 1: Maalmäären havatut ja odotetut frekvensst χ 2 -yhteensovuustestssä vodaan tutka noudattaako anesto tettyä jakaumaa [9]. Testataan ovatko havatut maalfrekvensst sousonnussa sen oletuksen kanssa että maalmäärät olsvat Posson-jakautuneta. Testsuureessa anestosta kerätty otos, tässä taauksessa joukkueden maalmäärät, muodostaa havatut frekvensst n 1,...,n k. Posson-hyoteesn mukaset odotetut frekvensst ovat uolestaan g 1,...,g k. Nyt ss n 1 on sellasten ottelujen määrä anestossa jossa joukkue on tehnyt nolla maala, n 2 sellasten ottelujen määrä jossa joukkue on tehnyt yhden maaln ja nn edelleen. g 1 on Posson-jakauman antama todennäkösyys slle että joukkue tekee nolla maala kerrottuna havantojen kokonasmäärällä n. g = n P (X = 1), = 1,..., k. (8) jossa satunnasmuuttuja X on Posson-jakautunut odotusarvolla λ kotjoukkueen maalmäärälle ja odotusarvolla µ verasjoukkueen maalmäärlle. Odotusarvona käytetään aneston keskarvoja. Havattujen ja odotettujen frekvenssen yhteensovuutta vodaan testata suureella k χ 2 (n g ) 2 0 =, (9) g =1 6

8 joka on χ 2 -jakautunut vaausarametrllä k 1. Otetaan nollahyoteesks H 0 : Maalmäärät noudattavat Posson-jakaumaa χ 2 -testsuureen arvo kotjoukkueelle on χ 2 0 = ja vastaavast verasjoukkueelle χ 2 0 = k =1 k =1 (n kot (n veras g kot ) 2 g kot g veras ) 2 g veras = 1.16 (10) = (11) -arvoks tulee kotjoukkueen kohdalla ja verasjoukkueen kohdalla Verasjoukkueen maalmäären osalta nollahyotees joudutaan ss hylkäämään. On kutenkn otettava huomoon että sarjassa elataan lähtökohdltaan hyvn erlasa otteluja. Verasjoukkueen maalmäärän odotusarvo on varmast erlanen sellasessa ottelussa, jossa sarjan kärkjoukkue kohtaa sarjan hekomman joukkueen, kun sellasessa ottelussa, jossa verasjoukkue on joukkuesta tasokkaam. Tämä saattaa väärstää tuloksen vakka Posson-oletus yksttäsessä ottelussa olskn okeutettu, kuten seuraavasta esmerkstä huomataan. Esmerkk 1 Olkoon uolet havatusta maalmäärstä Posson-jakautuneta odotusarvolla 0.5 ja tonen uol odotusarvolla 1.5. Jos nästä kootaan edellsen taulukon kokonen non 2000 havannon anesto, tulee ss kummastakn 1000 havantoa. Keskmääränen maalmäärä on 1.0 jota käytetään Possonjakauman odotusarvona odotettuja frekvensseja laskettaessa. Taulukossa 2 on estetty jakaumat josta vasemman uolenen odotettu frekvenss on ss Posson jakautunut odotusarvolla 1.00 ja okean uolenen otos on yhdstetty kahdesta edellä mantusta jakaumasta. Taulukosta huomataan ettevät havatut frekvensst vastaa tosan kovnkaan tarkast. χ 2 0 = 21.3 ja χ 2 - testsuureen -arvoks saadaan , el Posson-oletus jouduttasn tämän erusteella hylkäämään, vakka koko anesto ol nmenomaan Posson-jakaumaa käyttäen generotu. 7

9 maala Posson(1)-jakauma yhdstetty jakauma Taulukko 2: Posson(1.0) -jakauman odotetut frekvensst vs. Posson(0.5) ja Posson(1.5) jakaumsta yhdstetty jakauma On ss syytä olla tarkkana Posson-omnasuuksa tutkessa. Edellsen esmerkn valossa yrtään tarkastelemaan van lähtöasetelmltaan mahdollsmman samankaltasa otteluja. Taulukossa 3 on estetty odotetut ja havatut frekvensst rajatusta anestosta, jossa huomodaan van tasavahvojen joukkueden välset ottelut. Tasavahvojen joukkueden välnen ottelu tässä yhteydessä tarkottaa ottelua, jossa aremman joukkueen kauden akana keräämät sarjasteet ovat korkentaan 20% suuremmat kun hekomman joukkueen steet. Määrtelmä on varsn melvaltanen, mutta johonkn raja on vedettävä. maala n kot g kot maala n veras g veras Taulukko 3: Maalmäären havatut ja odotetut frekvensst tasavahvojen joukkueden ottelussa Nyt χ 2 -testsuureen -arvoks saadaan kotjoukkueen kohdalla ja verasjoukkueen kohdalla Vomme ss hyväksyä nollahyoteesn maallukujen 8

10 Posson-jakautunesuudesta. Tässäkn anestossa on velä mukana erlasa otteluja. Vakka kakk ottelut ovat lähtökohtasest tasavahvojen joukkueden välllä, jodenkn joukkueden eltyyl johtaa suuremn maallukuhn kun tosten. Jos tämäkn ystyttäsn ottamaan huomoon, saattasvat toteutuneet jakaumat noudattaa veläkn tarkemmn Posson-jakaumaa. 4.2 Kot- ja verasjoukkueen maalen rumattomuus Aemmn on kot- ja verasjoukkueen maallukujen välstä ruvuutta tutkttu van vertalemalla toteutuneden loutuloksen frekvenssejä reunajakaumen tulon antamaan odotettuun frekvenssn. Dxon ja Coles [4] laskvat kaavan 4 mukaset suureet ja keskvrheet jokaselle loutulokselle. Italan lgan anestosta on taulukossa 4 estetty havattujen loutulosten suhteellnen määrä verrattuna reunajakaumen tulona saatuun odotusarvoon, sekä 95% luottamusväl , 19 ± 0, 16 0, 78 ± 0, 14 0, 98 ± 0, 21 1, 04 ± 0, , 95 ± 0, 11 1, 13 ± 0, 12 0, 77 ± 0, 15 1, 22 ± 0, , 94 ± 0, 13 1, 03 ± 0, 14 1, 23 ± 0, 21 0, 66 ± 0, , 97 ± 0, 18 0, 93 ± 0, 18 1, 18 ± 0, 28 0, 97 ± 0, , 02 ± 0, 30 1, 04 ± 0, 31 0, 88 ± 0, 39 1, 10 ± 0, 76 Taulukko 4: Loutulosten havattujen frekvenssen ja rumattomuus ehdolla laskettujen odotettujen frekvenssen suhde Myös Italan lgan anestossa huomataan ss sama lmö jonka Dxon ja Coles sekä Ratanen havatsvat Englannn lgan anestosta. Varsnkn enmaalset tasaelt okkeavat ylösän odotetusta määrästä. Aemmssa tutkmuksssa on todettu edellä manttu lmö ja rakennettu mall jolla tämä otetaan huomoon. Sytä tlanteeseen e sen kummemmn ole ohdttu. Seuraavassa kaaleessa tutktaan nätä sytä. 9

11 4.3 Pokkeaman syyt Rue ja Salvesen [5] huomauttvat, että maalntekontensteett muuttuu kun tonen joukkuesta srtyy tavottamattomaan johtoon. On kutenkn oletettavaa että ntensteett muuttuu mussakn tlantessa, mahdollsest dramaattsestkn. Vuoksenmaa [6] toteaa että tasaelejä jalkaallossa elataan useammn kun maalmäären erusteella vos olettaa. Syy tähän on ennen kakkea sykologsssa tekjössä. "Usemmat elaajat saavat enemmän tyydytystä kahdesta tasaelstä kun yhdestä votosta ja yhdestä taosta."myös lehdstön ja kannattajen ane johtaa shen että "Kukaan e halua ottaa turha rskejä tekemällä vrheen tasatlanteessa. Pel menee todella varovaseks ja tasaeln todennäkösyys kasvaa."[6] Tosaalta taolla oleva joukkue vo ottaa kovakn rskejä tasotusmaala tavotellessaan, koska slle e ole yleensä suuremaa merktystä hävääkö se yhdellä va useammalla maallla. Tutktaan ss maalntekontensteettejä ottelussa ehdollstettuna ottelun tlanteeseen. Ensn täytyy ottaa huomoon että ottelussa jossa kotjoukkue on selväst tasokkaam, äädytään useammn tlanteeseen jossa kotjoukkue on johdossa. Nän ollen jos tarkastellaan kakka sellasa tlanteta jossa kotjoukkue on johdossa, tulee anestoon okkeuksellsen aljon juur sellasa otteluta, jossa kotjoukkue ol alun alkaen tasokkaam ja tämän taka tlasto väärstyy. Otetaan ss mukaan tutkmusanestoon van ennakkoon tasasa otteluta, kaaleessa 4.1 käytetyn krteern mukasest. Taulukossa 5 on estetty maalntekontensteetn ruvuus ottelun tlanteesta. Maalntekontensteett on yksnkertasest nden elmnuutten osuus kaksta elmnuutesta anestossa, joden akana on tehty maal: tehdyt maalt elatut mnuutt, ja yksköks tulee ss maala mnuutssa. Mahdollset tlanteet on jaettu vteen kategoraan: tasatlanne(merkntä: 0), yhden maaln johto kotjoukkueelle (+1), useamman maaln johto kotjoukkueelle (+n), sekä vastaavat verasjoukkueelle ( 1, n). 10

12 tla yht +n n yht Taulukko 5: Maalenntensteett (maala/mnuutt) er tlantessa Luottamusväl nälle vodaan laskea lausekkeesta ˆ(1 ˆ ˆ ± z α/2. n (12) Taulukossa 6 on estetty edellsen taulukon luvut ja nden 95% luottamusvält jaettuna keskmääräsellä ntensteetllä. tlanne kot veras yht +n 1.07 ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± ± n 1.19 ± ± ± 0.26 Taulukko 6: Suhteellnen maal-ntensteett er tlantessa Huomataan että useat ntensteetestä eroavat keskmääräsestä ntensteetstä tlastollsest merktseväst. Oletusta maallukujen rumattomuudesta on ss vakea hyväksyä tämän erusteella. Snä mssä aemmat mallnnukset ovat lsälleet korjaustermejä Posson-jakaumaan komensodakseen tätä ruvuutta, kaaleessa 5 rakennetaan stokastnen mall, joka yrk ostamaan tulosten ruvuusongelman ottamalla huomoon tässä kaaleessa havatun maal-ntensteetn muutoksen ottelun tlanteesta ruen. 11

13 5 Stokastnen mall 5.1 Markov-mall Olkoon kotjoukkueen maal-ntensteett maala mnuutssa ja verasjoukkueen vastaavast maala mnuutssa. Mall on dskreett ajan suhteen, el snä oletetaan että ottelussa vo syntyä van yks maal mnuutta kohden. Tätä vodaan tää järkevänä oletuksena myös käytännön systä sllä maaln juhlmseen ja joukkueden ryhmttymseen alotusta varten kuluu akaa tlanteesta ruen useta kymmenä sekunteja. Yl 2000 ottelun havantoanestossa e ollut yhtään taausta jossa samalla mnuutlla ols tullut useama maaleja. ja ovat sten todennäkösyydet että joukkue tekee maaln tetyllä elmnuutlla. Ottelun alkaessa tlanteesta 0-0, on ss ensmmäsen mnuutn akana todennäkösyys että kotjoukkue tekee maaln ja srrytään tlanteeseen 1-0, ja todennäkösyys että verasjoukkue tekee maaln, jollon srrytään tlanteeseen 0-1. Todennäkösyys ette kumkaan tee maala kysesellä mnuutlla, el ottelu sälyy samassa tlanteessa, on tällön 1. Samalla tavon tlanteesta 0-1 srrytään määrätyllä mnuutlla tlaan 1-1 todennäkösyydellä ja tlaan 0-2 todennäkösyydellä, sekä ysytään tlassa 0-1 todennäkösyydellä 1. Kuvassa 1 on estetty maalntekorosess Markov-mallna. Kysesestä mallsta muodostettava srtotodennäkösyysmatrs ols kutenkn erttän suur. Jos ollaan knnostuneta van kotvoton, tasaeln ja verasvoton todennäkösyyksstä, mall vodaan muuttaa muotoon jossa kakk tasaelt ovat yks tla, kakk kotjoukkueen yhden maaln johdot yks tla jne. Katso kuva 2. Edelleen ongelmana on se, että teorassa tarvttasn tlat ana 90 maaln ast kumaankn suuntaan. Käytännössä kutenkn hyvn harvon joukkue ääsee yl vden maaln johtoon ottelussa, ja velä harvemmn, käytännössä e koskaan, vastustaja ystyy tuollasen eron syntyessä nousemaan takasn tasatlanteeseen, saat vottoon. Malln rajaamseks vden maaln johdot, el tlat (+5) ja ( 5) määrtellään absorbovks tloks. Katso kuva 3. Kuvan 3 rosessa vastaava srtotodennäkösyysmatrs on: 12

14 Kuva 1: Maalnteko stokastsena rosessna Kuva 2: Sueam mall, jossa tuloksa e ole eroteltu P = 1 r r r r r r r r r 1 jossa on käytetty merkntää r = 1 selkeyden taka. Kuten aemmn todettn, srtotodennäkösyydet ja evät ole samoja jokaselle tlalle. Srtotoden- 13

15 Kuva 3: Sueamman malln äärellnen verso näkösyysmatrs krjotetaan ss muotoon: P = 1 +n r +n +n +n r +n +n +n r +n +n +1 r r r 1 1 n r n n n r n n n r n n 1 jossa ja vastaavast = k kot, (13) = k veras, (14) sekä käytetään lyhennysmerkntää r = 1. Korjauskertomet k ruvat stä tlasta jossa rosess on, ja ne vodaan katsoa taulukosta 6. Matrsssa P on estetty yhden askeleen srtotodennäkösyydet. t askeleen srtotodennäkösyysmatrs P (t) saadaan laskettua korottamalla yhden askeleen srtotodennäkösyysmatrs askelten lukumäärän t otenssn [8]. P (t) = P t (15) Vektor α on rosessn alkujakauma, joka tässä taauksessa on muotoa α = ( ) 0 14

16 el tasaeltlanteen todennäkösyys alkujakaumassa on α 0 todennäkösyys α = 0. = 1, muden tlojen Nyt vodaan laskea vektor (t) jonka komonentt ovat tlatodennäkösyydet t askeleen jälkeen. (t) = αp (t) = αp t (16) Ottelun tuus on eraatteessa 90 mnuutta, mutta kummankn uolajan loussa elataan lsäks tuomarn antama lsäaka. Ensmmäsen uolajan lsäajalla tehdyt maalt merktään tlastossa 45:llä mnuutlla tehdyks, ja tosen uolajan lsäajalla tehdyt 90:llä mnuutlla tehdyks. Koska käytetyssä Italan lgaan anestossa 45. mnuutlla maaleja on syntynyt lkman kaks kertaa enemmän kun 44. mnuutlla, ja vodaan olettaa että maalntekotodennäkösyys e dramaattsest muutu näden välllä, äätellään että lsäakaa on ollut keskmäärn yks mnuutt. Vastaavast 90. mnuutlla on maaleja nelnkertanen määrä 89. mnuuttn verrattuna, joten lsäakaa on elattu keskmäärn kolme mnuutta. Koko ottelun kesto on ss non 94 mnuutta, el t = 94. loutulos = (94) = αp 94 (17) 5.2 Malln valdont Jos korjauskertomet olsvat k = 1, kaklle tuls malln vastata osson-jakaumasta saatuja todennäkösyyksä. Possonset tlatodennäkösyydet saadaan määrttelemällä kullekn tulokselle todennäkösyys Posson-jakaumasta saatujen reunajakaumen tulona, ja laskemalla yhteen kuhunkn tlaan kuuluvat tulokset. Esmerkks tlaan (0) lukeutuvat ss tulokset 0-0, 1-1, 2-2,.... Taulukossa 7 on estetty Markov-malln antamat tlatodennäkösyydet ja edellä kuvatulla tavalla lasketut tlatodennäkösyydet. Kot- ja verasjoukkueen maal- 15

17 odotusarvoks ottelussa on otettu jo aemmn käytetystä tasavahvojen joukkueden otteluden anestosta lasketut keskarvot λ = 1.55, µ = Jos oletetaan että maalt jakautuvat tasasest ottelun elajalle tehdään tetyllä mnuutlla maal todennäkösyyksllä: = λ t = = (18) = µ t = 1.02 = , (19) 94 jotka ovat, kuten olettaa so, lkman samat kun taulukossa 5 estetyt maalntenssteett samalle anestolle. +n n Posson 0,104 0,151 0,241 0,255 0,158 0,065 0,026 Markov-mall 0,104 0,152 0,241 0,253 0,158 0,066 0,026 Taulukko 7: Markov-mall vs Posson-todennäkösyydet Mall vakuttaa tulosten erusteella valdlta. Dskreetn ajan ja tlojen (+5),( 5) absorvovks muuttamsen aheuttama eätarkkuus on ahmmllaankn van 0.5 rosentn luokkaa. 5.3 Malln tomvuus Kaaleen 4.2 taulukossa 4, samon kun aemmssa tutkmuksssa, huomo knntty ertysest enmaalsten tulosten havattujen frekvenssen okkeamseen osson-malln mukassta odotetusta frekvenssestä. Tutkaksemme kunka hyvn Markov-mall ennustaa nämä okkeamat, muodostetaan rosess joka on yhdstelmä kuven 1 ja 3 rosessesta. Tulokset 0-0, 1-0, 0-1 ja 1-1 erytetään omks tlokseen, mutta multa osn detään mall kuvan 3 kaltasessa muodossa, sälyttäen tlat (+5) ja ( 5) absorvovna. Katso kuva 4 srtotodennäkösyysmatrssta P tulee nyt heman sekavam, joten se on selkeyden vuoks estetty taulukossa 8. Myös vektorn α tehdään tarvttavat lsäykset. Nän kaavasta (17) saadaan tulokseks vektor, jossa on todennäkösyydet 16

18 Kuva 4: Markov-mall, jossa ennumeroset tulokset erytetty omks tlokseen mantulle neljälle vähämaalselle tulokselle, sekä maaleron mukaan luoktellulle tlolle. On huomattava, että tlat (+1), (0) ja ( 1) evät nyt ss ssällä edellä manttuja tuloksa. Korjauskertomet on valttu taulukon 6 mukasest: k kot = 1.07 jos jos = jos = jos = jos 2 k veras = 1.28 jos jos = jos = jos = jos 2 Tlossa 0-0 ja 1-1 käytettän kerronta k 0, tlassa 1-0 kerronta k 1 ja tlassa 0-1 kerronta k 1. 17

19 r 3 r 2 r 1 r 1-0 r 1-1 r 0-0 r 0 r 0-1 r 1 r 2 r 3 r 4 r 5 1 Taulukko 8: Kuvan 4 mukasen Markov-malln srtotodennäkösyysmatrs +n n Havatut frekvensst Posson 78,6 111,9 90,1 87, ,2 54,9 42,1 58,6 47,2 18,4 Dxon & Coles 78,6 111,9 90,1 101,4 42,5 72,8 68,4 42,1 58,6 47,2 18,4 Markov-mall 68, ,5 42,8 90,7 68,6 52,4 50,8 35,1 19,8 χ 2 0 -arvo Posson Dxon & Coles Markov-mall Taulukko 9: Mallen yhteensovuustest havantoaneston kanssa Taulukossa 9 on estetty er mallen antamat odotetut frekvensst sekä nden yhteensovuus aneston havattujen frekvenssen kanssa. Kaaleessa 3 estelty Dxonn ja Colesn mall saavuttaa enmmän χ 2 0 -arvon kun ρ = Markovmall on kutenkn selväst aremmn soveltuva, anakn tähän anestoon. On 18

20 kutenkn huomotava että Dxonn ja Colesn mallssa arametreja on van kolme: λ, µ ja ρ. Markov-mallssa sen sjaan arametreja on kakstosta:, sekä 10 korjauskerronta k. 5.4 Malln käyttö yksttäsen ottelun todennäkösyysarvoon Arvodaan odotusarvot λ ja µ joukkueden maalmäärllä ottelussa. Tämä vodaan tehdä esmerkks Dxonn ja Colesn [4] ehdottamalla suurmman uskottavuuden menetelmällä. Lasketaan maaltekontensteett ja kaavojen (18,19) mukasest. Katsotaan korjauskertomet k taulukosta 6, ja muodostetaan tlaruvat maalntensteett ja kaavojen (13,14) mukaset. Tämän jälkeen vodaan muodostaa srtotodennäkösyysmatrs P. Ottelun loutuloksen tlatodennäkösyysvektor on loutulos = αp 94 (20) Malla vodaan käyttää myös arvomaan loutuloksa ottelun ollessa käynnssä. Esmerkks jos ottelua on elattu t mnuutta, ja tlanne on x-y, saadaan arvo er tulosten todennäkösyykslle kaavan (21) mukasest, kun muutetaan alkujakaumavektora α sten, että tulosta x-y vastaava alko on yks ja muut nolla. loutulos = αp 94 t (21) Tällön ols kutenkn oletettava että tlakohtaset maalntekontensteett ysyvät vakona koko ottelun ajan, mkä e todennäkösest dä akkaansa. 6 Yhteenveto Tässä työssä tutkttn jalkaallo-ottelun loutuloksen mallntamsta Posson-jakauman ja stokastsen Matrkov-malln avulla. Kuten aemmssakn tutkmuksssa, huomattn ette Posson-jakauma mallnna tarkast kakken loutulosten todennäkösyyksä, sllä joukkueden maallukujen rumattomuus e äde. Tämä osotettn loutulosjakaumen lsäks myös tutkmalla maalnteko-ntensteettä ottelun er tlantessa. Huomattn että todennäkösyys maaln syntymselle on esmerkks tasatlanteessa huomattavast, ja tlastollsest merktseväst, enem 19

21 kun muuten. Tämän havannon ohjalta kaaleessa 5.1 konstruotn Markovmall jolla tämä vodaan ottaa huomoon. Tulokssta nähdään että Markov-mall arvo anakn nyt käytetyn aneston ottelujen tulosvahtoehtojen todennäkösyydet huomattavast tarkemmn kun Posson-jakauma ta Dxonn ja Colesn Possonjakaumaan ohjautuva mall. Vtteet [1] M.J. Moroney, "Facts from Fgures", Pengun, London [2] M.J. Maher, "Modellng Assocaton Football Scores", Statstca Neerlandca, Vol. 36, No. 3, , [3] J. Ratanen, "Jalkaallo-ottelun loutuloksen tlastollnen mallntamnen", Pro Gradu -tutkelma, Tamereen Ylosto, [4] M. Dxon, S. Coles, "Modellng Assocaton Football Scores and Ineffcences n the Football Bettng Market", Aled Statstcs, Vol. 46, No. 2, , [5] H. Rue, Ø. Salvesen, "Predctng and Retrosectve Analyss of Soccer Matches n a League", The Statstcan, 49, , [6] J. Vuoksenmaa, A. Kuronen, J. Nåls, "Urheluvedonlyönt", Gummerrus, Jyväskylä, [7] P. Lannen "Todennäkösyys ja sen tlastollnen soveltamnen"otateto, [8] P. Lannen "Mat Stokastset rosesst - Luennot 93" [9] P. Lannen "Mat Tlastollsen analyysn erusteet - Vuoden 2000 tekst" 20

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä

1. Luvut 1, 10 on laitettu ympyrän kehälle. Osoita, että löytyy kolme vierekkäistä Johdatus dskreettn matematkkaan Harjotus 3, 30.9.2015 1. Luvut 1, 10 on latettu ympyrän kehälle. Osota, että löytyy kolme verekkästä lukua, joden summa on vähntään 17. Ratkasu. Tällasa kolmkkoja on 10

Lisätiedot

Uuden eläkelaitoslain vaikutus allokaatiovalintaan

Uuden eläkelaitoslain vaikutus allokaatiovalintaan TEKNILLINEN KORKEAKOULU Systeemanalyysn laboratoro Mat-2.108 Sovelletun matematkan erkostyö Uuden eläkelatoslan vakutus allokaatovalntaan Tmo Salmnen 58100V Espoo, 14. Toukokuuta 2007 Ssällysluettelo Johdanto...

Lisätiedot

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt FYSP103 / 1 KAASUTUTKIUS Työn tavotteta havannollstaa deaalkaasun tlanyhtälöä oa, mten lman kosteus vakuttaa havattavn lmöhn ja mttaustuloksn kerrata mttausöytäkrjan ja työselostuksen laatmsta Luento-

Lisätiedot

Jaksolliset ja toistuvat suoritukset

Jaksolliset ja toistuvat suoritukset Jaksollset ja tostuvat suortukset Korkojakson välen tostuva suortuksa kutsutaan jaksollsks suortuksks. Tarkastelemme tässä myös ylesempä tlanteta jossa samansuurunen talletus tehdään tasavälen mutta e

Lisätiedot

3.5 Generoivat funktiot ja momentit

3.5 Generoivat funktiot ja momentit 3.5. Generovat funktot ja momentt 83 3.5 Generovat funktot ja momentt 3.5.1 Momentt Eräs tapa luonnehta satunnasmuuttujan jakaumaa, on laskea jakauman momentt. Ne määrtellään odotusarvon avulla. Määrtelmä

Lisätiedot

Kuluttajahintojen muutokset

Kuluttajahintojen muutokset Kuluttajahntojen muutokset Samu Kurr, ekonomst, rahapoltkka- ja tutkmusosasto Tutkmuksen tausta ja tavotteet Tavaroden ja palveluden hnnat evät muutu jatkuvast, vaan ovat ana jossan määrn jäykkä lyhyellä

Lisätiedot

FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARISAATIO

FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARISAATIO FYSA220/2 (FYS222/2) VALON POLARSAATO Työssä tutktaan valoaallon tulotason suuntasen ja stä vastaan kohtsuoran komponentn hejastumsta lasn pnnasta. Havannosta lasketaan Brewstern lan perusteella lasn tatekerron

Lisätiedot

6. Stokastiset prosessit (2)

6. Stokastiset prosessit (2) Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 6 Markov-prosess Esmerkk Tark. atkuva-akasta a dskreetttlasta stokaststa prosessa X(t) oko tla-avaruudella

Lisätiedot

ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU

ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU ABTEKNILLINEN KORKEAKOULU Tetoverkkolaboratoro 6. Stokastset prosesst () Luento6.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 5 6. Stokastset prosesst () Ssältö Markov-prosesst Syntymä-kuolema-prosesst

Lisätiedot

Monte Carlo -menetelmä

Monte Carlo -menetelmä Monte Carlo -menetelmä Helumn perustlan elektron-elektron vuorovakutuksen laskemnen parametrsodulla yrteaaltofunktolla. Menetelmän käyttökohde Monen elektronn systeemen elektronkorrelaato oteuttamnen mulla

Lisätiedot

Mat Lineaarinen ohjelmointi

Mat Lineaarinen ohjelmointi Mat-.4 Lneaarnen ohelmont 8..7 Luento 6 Duaaltehtävä (kra 4.-4.4) S ysteemanalyysn Lneaarnen ohelmont - Syksy 7 / Luentorunko Motvont Duaaltehtävä Duaalteoreemat Hekko duaalsuus Vahva duaalsuus Täydentyvyysehdot

Lisätiedot

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt

Työn tavoitteita. 1 Johdanto. 2 Ideaalikaasukäsite ja siihen liittyvät yhtälöt FYSP103 / 1 KAASUTUTKIMUS Työn tavotteta havannollstaa deaalkaasun tlanyhtälöä oppa, mten lman kosteus vakuttaa havattavn lmöhn ja mttaustuloksn kerrata mttauspöytäkrjan ja työselostuksen laatmsta Luento-

Lisätiedot

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät

Luento 6 Luotettavuus Koherentit järjestelmät Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu Matematka a systeemaalyys latos Lueto 6 Luotettavuus Koherett ärestelmät Aht Salo Systeemaalyys laboratoro Matematka a systeemaalyys latos Aalto-ylosto erustetede korkeakoulu

Lisätiedot

Markov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut)

Markov-prosessit (Jatkuva-aikaiset Markov-ketjut) J. Vrtamo Lkenneteora a lkenteenhallnta / Markov-prosesst 1 Markov-prosesst (Jatkuva-akaset Markov-ketut) Tarkastellaan (statonaarsa) Markov-prosessea, oden parametravaruus on atkuva (yleensä aka). Srtymät

Lisätiedot

Tarkastellaan kuvan 8.1 (a) lineaarista nelitahoista elementtiä, jonka solmut sijaitsevat elementin kärkipisteissä ja niiden koordinaatit ovat ( xi

Tarkastellaan kuvan 8.1 (a) lineaarista nelitahoista elementtiä, jonka solmut sijaitsevat elementin kärkipisteissä ja niiden koordinaatit ovat ( xi Elementtmenetelmän erusteet 8. 8 D-SOLIDIRKEEE 8. ohdanto Kolmulottesa soldelementtejä tartaan kolmulottesten kaaleden mallntamseen. ällön tarkasteltaan kaaleen geometralla e ole ertsrtetä jotka teksät

Lisätiedot

Työllistääkö aktivointi?

Työllistääkö aktivointi? Jyväskylän ylopsto Matemaatts-luonnonteteellnen tedekunta Työllstääkö aktvont? Vakuttavuusanalyys havannovassa tutkmuksessa Elna Kokkonen tlastoteteen pro gradu tutkelma 31. elokuuta 2007 Tlastoteteen

Lisätiedot

HASSEN-WEILIN LAUSE. Kertausta

HASSEN-WEILIN LAUSE. Kertausta HASSEN-WEILIN LAUSE Kertausta Käytetään seuraava merkntjä F = F/F q on sukua g oleva funktokunta Z F (t = L F (t (1 t(1 qt on funktokunnan F/F q Z-funkto. α 1, α 2,..., α 2g ovat polynomn L F (t nollakohten

Lisätiedot

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä.

MS-A0205/MS-A0206 Differentiaali- ja integraalilaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Pienimmän neliösumman menetelmä. MS-A0205/MS-A0206 Dfferentaal- ja ntegraallaskenta 2 Luento 7: Lagrangen kertojat. Penmmän nelösumman menetelmä. Jarmo Malnen Matematkan ja systeemanalyysn latos 1 Aalto-ylopsto Kevät 2016 1 Perustuu Antt

Lisätiedot

Mittausepävarmuus. Mittaustekniikan perusteet / luento 7. Mittausepävarmuus. Mittausepävarmuuden laskeminen. Epävarmuuslaskelma vai virhearvio?

Mittausepävarmuus. Mittaustekniikan perusteet / luento 7. Mittausepävarmuus. Mittausepävarmuuden laskeminen. Epävarmuuslaskelma vai virhearvio? Mttausteknkan perusteet / luento 7 Mttausepävarmuus Mttausepävarmuus Mttaustulos e ole koskaan täysn oken Mttaustulos on arvo mtattavasta arvosta Mttaustuloksen ja mtattavan arvon ero on mttausvrhe Mkäl

Lisätiedot

Kollektiivinen korvausvastuu

Kollektiivinen korvausvastuu Kollektvnen korvausvastuu Sar Ropponen 4.9.00 pävtetty 3..03 Ssällysluettelo JOHDANTO... KORVAUSVASTUUSEEN LIITTYVÄT KÄSITTEET VAHINKOVAKUUTUKSESSA... 3. MERKINNÄT... 3. VAHINGON SELVIÄMINEN JA KORVAUSVASTUU...

Lisätiedot

Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4

Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat: Mitä opimme? Lohkoasetelmat. Lohkoasetelmat. Satunnaistettu täydellinen lohkoasetelma 1/4 TKK (c) lkka Melln (005) Koesuunnttelu TKK (c) lkka Melln (005) : Mtä opmme? Tarkastelemme tässä luvussa seuraavaa kysymystä: Mten varanssanalyysssa tutktaan yhden tekän vakutusta vastemuuttujaan, kun

Lisätiedot

Mittausvirhe. Mittaustekniikan perusteet / luento 6. Mittausvirhe. Mittausepävarmuus ja siihen liittyvää terminologiaa

Mittausvirhe. Mittaustekniikan perusteet / luento 6. Mittausvirhe. Mittausepävarmuus ja siihen liittyvää terminologiaa Mttausteknkan perusteet / luento 6 Mttausepävarmuus ja shen lttyvää termnologaa Mttausepävarmuus = mttaustulokseen lttyvä parametr, joka kuvaa mttaussuureen arvojen odotettua vahtelua Mttauksn lttyvä kästtetä

Lisätiedot

3.3 Hajontaluvuista. MAB5: Tunnusluvut

3.3 Hajontaluvuista. MAB5: Tunnusluvut MAB5: Tunnusluvut 3.3 Hajontaluvusta Esmerkk 7 Seuraavat kolme kuvaa osottavat, että jakaumlla vo olla sama keskarvo ja stä huolmatta ne vovat olla avan erlaset. Kakken kolmen keskarvo on 78,0! Frekvenss

Lisätiedot

Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat:

Mat Tilastollinen päättely 7. harjoitukset / Tehtävät. Hypoteesien testaus. Avainsanat: Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset Mat-.36 Tlastollnen päättely 7. harjotukset / Tehtävät Aheet: Avansanat: ypoteesen testaus. lajn vrhe,. lajn vrhe, arhaton test, ylkäysalue, ylkäysvrhe, ypotees,

Lisätiedot

Tilastollisen fysiikan luennot

Tilastollisen fysiikan luennot Tlastollsen fyskan luennot Tvstelmät luvuttan I PERUSKÄSITTEITÄ JA MÄÄRITELMIÄ Lämpö on systeemen mkroskooppsten osen satunnasta lkettä Lämpöenerga vrtaa kuumemmasta kappaleesta kylmempään Jos kaks kappaletta

Lisätiedot

1, x < 0 tai x > 2a.

1, x < 0 tai x > 2a. PHYS-C020 Kvanttmekankka Laskuharotus 2, vkko 45 Tarkastellaan ptkn x-aksela lkkuvaa hukkasta, onka tlafunkto on (x, t) Ae x e!t, mssä A, a! ovat reaalsa a postvsa vakota a) Määrtä vako A sten, että tlafunkto

Lisätiedot

Tchebycheff-menetelmä ja STEM

Tchebycheff-menetelmä ja STEM Tchebycheff-menetelmä ja STEM Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 1. Johdanto Tchebycheff- ja STEM-menetelmät ovat vuorovakuttesa menetelmä evät perustu arvofunkton käyttämseen pyrkvät shen, että vahtoehdot

Lisätiedot

Hallin ilmiö. Laatija - Pasi Vähämartti. Vuosikurssi - IST4SE. Tekopäivä 2005-9-14 Palautuspäivä 2005-9-28

Hallin ilmiö. Laatija - Pasi Vähämartti. Vuosikurssi - IST4SE. Tekopäivä 2005-9-14 Palautuspäivä 2005-9-28 Jyväskylän Aattkorkeakoulu, IT-nsttuutt IIF00 Sovellettu fyskka, Syksy 005, 4.5 ETS Opettaja Pas epo alln lö Laatja - Pas Vähäartt Vuoskurss - IST4SE Tekopävä 005-9-4 Palautuspävä 005-9-8 8.9.005 /7 LABOATOIOTYÖ

Lisätiedot

Aamukatsaus 13.02.2002

Aamukatsaus 13.02.2002 Indekst & korot New Yorkn päätöskursst, euroa Muutos-% Päätös Muutos-% Helsnk New York (NY/Hel) Dow Jones 9863.7-0.21% Noka 26.21 26.05-0.6% S&P 500 1107.5-0.40% Sonera 5.05 4.99-1.1% Nasdaq 1834.2-0.67%

Lisätiedot

A250A0100 Finanssi-investoinnit Harjoitukset 24.03.15

A250A0100 Finanssi-investoinnit Harjoitukset 24.03.15 A50A000 Fnanss-nvestonnt Hajotukset 4.03.5 ehtävä. akknapotolon keskhajonta on 9 %. Laske alla annettujen osakkeden ja makknapotolon kovaanssen peusteella osakkeden betat. Osake Kovaanss A 40 B 340 C 60

Lisätiedot

7. Modulit Modulit ja lineaarikuvaukset.

7. Modulit Modulit ja lineaarikuvaukset. 7. Modult Vektoravaruudet ovat vahdannasa ryhmä, jossa on määrtelty jonkn kunnan skalaartomnta. Hyväksymällä kerronrakenteeks kunnan sjaan rengas saadaan rakenne nmeltä modul. Moduln käste on ss vektoravaruuden

Lisätiedot

Ilmanvaihdon lämmöntalteenotto lämpöhäviöiden tasauslaskennassa

Ilmanvaihdon lämmöntalteenotto lämpöhäviöiden tasauslaskennassa Y m ä r s t ö m n s t e r ö n m o n s t e 122 Ilmanvahdon lämmöntalteenotto lämöhävöden tasauslaskennassa HELINKI 2003 Ymärstömnsterön monste 122 Ymärstömnsterö Asunto- ja rakennusosasto Tatto: Lela Haavasoja

Lisätiedot

KUVIEN LAADUN ANALYSOINTI

KUVIEN LAADUN ANALYSOINTI KUVIEN LAADUN ANALYSOINTI Lasse Makkonen 1.7.2003 Joensuun Ylopsto Tetojenkästtelytede Pro gradu tutkelma Tvstelmä Tutkelmassa luodaan katsaus krjallsuudessa esntyvn dgtaalsten kuven laadullsen analysonnn

Lisätiedot

Suurivaltaisin, Armollisin Keisari ja Suuriruhtinas!

Suurivaltaisin, Armollisin Keisari ja Suuriruhtinas! 1907. Edusk. Krj. Suomen Pankn vuosrahasääntö. Suomen Eduskunnan alamanen krjelmä uudesta Suomen Pankn vuosrahasäännöstä. Suurvaltasn, Armollsn Kesar ja Suurruhtnas! Suomen Eduskunnan pankkvaltuusmehet

Lisätiedot

Tavoitteet skaalaavan funktion lähestymistapa eli referenssipiste menetelmä

Tavoitteet skaalaavan funktion lähestymistapa eli referenssipiste menetelmä Tavotteet skaalaavan funkton lähestymstapa el referensspste menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 1 Estelmän ssältö Panotetun metrkan ongelmen havatsemnen Referensspste menetelmän dean esttely Referensspste

Lisätiedot

JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO Taloustieteiden tiedekunta

JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO Taloustieteiden tiedekunta JYVÄSKYLÄN YLIOPISTO Talousteteden tedekunta AIKA- IKÄ- JA KOHORTTIVAIKUTUKSET KOTITALOUKSIEN RAHOITUSVARALLISUUDEN RAKENTEISIIN SUOMESSA VUOSINA 1994 2004 Kansantaloustede Pro gradu -tutkelma Maalskuu

Lisätiedot

Turingin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään

Turingin kone on kuin äärellinen automaatti, jolla on käytössään 4 TUINGIN KONEET Ala Turg 1935 36 auha Koe vo srtää auha: T U I N G auhapää: ohjausykskkö: Turg koe o ku äärelle automaatt, jolla o käytössää auhapäätä vasemmalle ta okealle; se vo myös lukea ta krjottaa

Lisätiedot

COULOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT

COULOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT COUOMBIN VOIMA JA SÄHKÖKENTTÄ, PISTEVARAUKSET, JATKUVAT VARAUSJAKAUMAT SISÄTÖ: Coulombn voma Sähkökenttä Coulombn voman a sähkökentän laskemnen pstevaaukslle Jatkuvan vaauksen palottelemnen pstevaauksks

Lisätiedot

Kynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto

Kynä-paperi -harjoitukset. Taina Lehtinen Taina I Lehtinen Helsingin yliopisto Kynä-paper -harjotukset Tana Lehtnen 8.8.07 Tana I Lehtnen Helsngn ylopsto Etelä-Suomen ja Lapn lään, 400 opettajaa a. Perusjoukon (populaaton) muodostvat kakk Etelä-Suomen ja Lapn läänn peruskoulun opettajat

Lisätiedot

SU/Vakuutusmatemaattinen yksikkö (5)

SU/Vakuutusmatemaattinen yksikkö (5) SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 0..06 (5) Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV. Täydennyskerron b 6 Nätä laskentakaavoja sovelletaan täydennyskertomen,

Lisätiedot

Työssä tutustutaan harmonisen mekaanisen värähdysliikkeen ominaisuuksiin seuraavissa

Työssä tutustutaan harmonisen mekaanisen värähdysliikkeen ominaisuuksiin seuraavissa URUN AMMAIKORKEAKOULU YÖOHJE (7) FYSIIKAN LABORAORIO V.2 2.2 38E. MEKAANISEN VÄRÄHELYN UKIMINEN. yön tavote 2. eoraa yössä tutustutaan harmonsen mekaansen värähdyslkkeen omnasuuksn seuraavssa tapauksssa:

Lisätiedot

Mittaustulosten käsittely

Mittaustulosten käsittely Mttaustulosten kästtely Vrhettä ja epävarmuutta lmasevat kästteet Tostokoe ja satunnasten vrheden tlastollnen kästtely. Mttaustulosten jakaumaa kuvaavat tunnusluvut. Normaaljakauma 7. Tostokoe ja suurmman

Lisätiedot

4. A priori menetelmät

4. A priori menetelmät 4. A pror menetelmät 4. Arvofunkto-menetelmä 4.2 Lekskografnen järjestämnen 4.3 Tavoteohjelmont Tom Bäckström Optmontopn semnaar - Kevät 2000 / 4. Arvofunkto-menetelmä Päätöksentekjä antaa eksplsttsen

Lisätiedot

Rahastoonsiirtovelvoitteeseen, perustekorkoon ja vakuutusmaksukorkoon liittyvät laskentakaavat ja periaatteet

Rahastoonsiirtovelvoitteeseen, perustekorkoon ja vakuutusmaksukorkoon liittyvät laskentakaavat ja periaatteet SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 3..209 (7) Rahastoonsrtovelvotteeseen, perustekorkoon ja vakuutusmaksukorkoon lttyvät laskentakaavat ja peraatteet Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV 2. Täydennyskerron

Lisätiedot

on määritelty tarkemmin kohdassa 2.3 ja pi kohdassa 2.2.

on määritelty tarkemmin kohdassa 2.3 ja pi kohdassa 2.2. SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 7.8.08 (7) Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV. Täydennyskerron b 6 Nätä laskentakaavoja sovelletaan täydennyskertomen,

Lisätiedot

Mat /Mat Matematiikan peruskurssi C3/KP3-I Harjoitus 2, esimerkkiratkaisut

Mat /Mat Matematiikan peruskurssi C3/KP3-I Harjoitus 2, esimerkkiratkaisut Harjotus, esmerkkratkasut K 1. Olkoon f : C C, f(z) z z. Tutk, mssä pstessä f on dervotuva. Ratkasu 1. Jotta funkto on dervotuva, on sen erotusosamäärän f(z + ) f(z) raja-arvon 0 oltava olemassa ja ss

Lisätiedot

r i m i v i = L i = vakio, (2)

r i m i v i = L i = vakio, (2) 4 TÖRMÄYKSET ILMATYYNYPÖYDÄLLÄ 41 Erstetyn systeemn sälymslat Kun kaks kappaletta törmää tosnsa ne vuorovakuttavat keskenään tetyn ajan Vuorovakutuksella tarkotetaan stä että kappaleet vahtavat keskenään

Lisätiedot

Kokonaislukuoptimointi

Kokonaislukuoptimointi Kokonaslukuotmont Robust dskreett otmont ysteemanalyysn Laboratoro Teknllnen korkeakoulu Ar-Pekka Perkkö ovelletun matematkan tutkasemnaar Kevät 28 sältö Robustn lneaarsen kokonasluku- sekä sekalukuotmontongelman

Lisätiedot

Yksikköoperaatiot ja teolliset prosessit

Yksikköoperaatiot ja teolliset prosessit Ykskköoperaatot ja teollset prosesst 1 Ylestä... 2 2 Faasen välnen tasapano... 3 2.1 Neste/höyry-tasapano... 4 2.1.1 Puhtaan komponentn höyrynpane... 4 2.1.2 Ideaalnen seos... 5 2.1.3 Epädeaalnen nestefaas...

Lisätiedot

Tietojen laskentahetki λ α per ,15 0,18 per ,15 0,18 per tai myöhempi 0,20 0,18

Tietojen laskentahetki λ α per ,15 0,18 per ,15 0,18 per tai myöhempi 0,20 0,18 SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 6.3.07 (6) Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV. Täydennyskerron b 6 Nätä laskentakaavoja sovelletaan täydennyskertomen,

Lisätiedot

Jaetut resurssit. Tosiaikajärjestelmät Luento 5: Resurssien hallinta ja prioriteetit. Mitä voi mennä pieleen? Resurssikilpailu ja estyminen

Jaetut resurssit. Tosiaikajärjestelmät Luento 5: Resurssien hallinta ja prioriteetit. Mitä voi mennä pieleen? Resurssikilpailu ja estyminen Tosakajärjestelmät Luento : Resurssen hallnta ja prorteett Tna Nklander Jaetut resursst Useat tapahtumat jakavat ohjelma-/lattesto-olota, jossa kesknänen possulkemnen on välttämätöntä. Ratkasuja: Ajonakanen

Lisätiedot

Moderni portfolioteoria

Moderni portfolioteoria Modern portfoloteora Helsngn Ylopsto Kansantalousteteen Kanddaatntutkelma 4.12.2006 Juho Kostanen (013297143) juho.kostanen@helsnk.f 2 1. Johdanto... 3 2. Sjotusmarkknat... 4 2.1. Osakemarkknat... 4 2.2.

Lisätiedot

Timo Tarvainen PUROSEDIMENTIIANALYYSIEN HAVAINNOLLISTAMINEN GEOSTATISTIIKAN KEINOIN. Outokumpu Oy Atk-osasto

Timo Tarvainen PUROSEDIMENTIIANALYYSIEN HAVAINNOLLISTAMINEN GEOSTATISTIIKAN KEINOIN. Outokumpu Oy Atk-osasto Tmo Tarvanen PUROSEDMENTANALYYSEN HAVANNOLLSTAMNEN GEOSTATSTKAN KENON Outokumpu Oy Atk-osasto PUROSEDMENTTANALYYSEN HAVANNOLLSTAMNEN GEOSTATSSTKAN KENON 1. Johdanto Nn sanotulla SKALAn alueella (karttaleht

Lisätiedot

d L q i = V = mc 2 q i 1 γ = = p i. = V = γm q i + QA i. ṗ i + Q A i + Q da i t + j + V + Q φ

d L q i = V = mc 2 q i 1 γ = = p i. = V = γm q i + QA i. ṗ i + Q A i + Q da i t + j + V + Q φ TTKK/Fyskan latos FYS-1640 Klassnen mekankka syksy 2009 Laskuharjotus 5, 16102009 1 Ertysessä suhteellsuusteorassa Lagrangen funkto vodaan krjottaa muodossa v L = m 2 u t 1! ṙ 2 V (r) Osota, että tämä

Lisätiedot

Maanhintojen vikasietoisesta mallintamisesta

Maanhintojen vikasietoisesta mallintamisesta Maanmttaus 8:-2 (2006) 5 Maanmttaus 8:-2 (2006) Saapunut 0.8.2005 ja tarkstettuna.4.2006 Hyväksytty 30.6.2006 Maanhntojen vkasetosesta mallntamsesta Marko Hannonen Teknllnen korkeakoulu, Kntestöopn laboratoro

Lisätiedot

Hanna-Kaisa Hurme Teräksen tilastollinen rakenneanalyysi Diplomityö

Hanna-Kaisa Hurme Teräksen tilastollinen rakenneanalyysi Diplomityö Hanna-Kasa Hurme Teräksen tlastollnen rakenneanalyys Dplomtyö Tarkastajat: professor Kejo Ruohonen (TUT) ja dosentt Esko Turunen (TUT) Tarkastajat ja ahe hyväksytty Luonnonteteden ja ympärstöteknkan tedekuntaneuvoston

Lisätiedot

Yrityksen teoria ja sopimukset

Yrityksen teoria ja sopimukset Yrtyksen teora a sopmukset Mat-2.4142 Optmontopn semnaar Ilkka Leppänen 22.4.2008 Teemoa Yrtyksen teora: tee va osta? -kysymys Yrtys kannustnsysteemnä: ylenen mall Työsuhde vs. urakkasopmus -analyysä Perustuu

Lisätiedot

Mekaniikan jatkokurssi Fys102

Mekaniikan jatkokurssi Fys102 Mekankan jatkokurss Fys102 Syksy 2009 Jukka Maalamp LUENTO 2 Alkuverryttelyä Vääntömomentt Oletus: Vomat tasossa, joka on kohtsuorassa pyörmsaksela vastaan. Oven kääntämseen tarvtaan er suurunen voma

Lisätiedot

Puupintaisen sandwichkattoelementin. lujuuslaskelmat. Sisältö:

Puupintaisen sandwichkattoelementin. lujuuslaskelmat. Sisältö: Puupntasen sandwchkattoelementn lujuuslaskelmat. Ssältö: Sandwch kattoelementn rakenne ja omnasuudet Laatan laskennan kulku Tulosten vertalua FEM-malln ja analyyttsen malln välllä. Elementn rakenne Puupntasa

Lisätiedot

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 7B Ratkaisuehdotuksia.

HY, MTO / Matemaattisten tieteiden kandiohjelma Tilastollinen päättely II, kevät 2018 Harjoitus 7B Ratkaisuehdotuksia. HY, MTO / Matemaattste tetede kadohjelma Tlastolle päättely II, kevät 208 Harjotus 7B Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoo Y, Y rppumato otos Pareto jakaumasta, fy; θ θc θ y θ+ { y > c } tuetulla vakolla

Lisätiedot

Galerkin in menetelmä

Galerkin in menetelmä hum.9.3 Galerkn n menetelmä Galerknn menetelmän soveltamnen e ole rajottunut van ongelmn, jotka vodaan pukea sellaseen varaatomuotoon, joka on seurauksena funktonaaln mnmomsesta, kuten potentaalenergan

Lisätiedot

Sähkökiukaan kivimassan vaikutus saunan energiankulutukseen

Sähkökiukaan kivimassan vaikutus saunan energiankulutukseen LAPPEENRANNAN ENILLINEN YLIOPISO eknllnen tedekunta LU Energa Sähkökukaan kvmassan vakutus saunan energankulutukseen Lappeenrannassa 3.6.009 Lass arvonen Lappeenrannan teknllnen ylopsto eknllnen tedekunta

Lisätiedot

SU/Vakuutusmatemaattinen yksikkö (6)

SU/Vakuutusmatemaattinen yksikkö (6) SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 28.0.206 (6) Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV 2. Täydennyskerron b 6 Nätä laskentakaavoja sovelletaan

Lisätiedot

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit

13. Lineaariset ensimmäisen kertaluvun differentiaalisysteemit 68 3. Leaarset esmmäse kertaluvu dfferetaalsysteemt Tarkastelemme systeemejä () x () t = A() t x() t + b () t, jossa matrs A kertomet ja b ovat välllä I jatkuva. Jatkuve vektorarvoste fuktode avaruutta

Lisätiedot

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007

Mat Tilastollisen analyysin perusteet, kevät 2007 Mat-2.204 Tlastollsen analyysn perusteet, kevät 2007 5. luento: Tlastollnen rppuvuus ja korrelaato Ka Vrtanen Muuttujen välsten rppuvuuksen analysont Tlastollsssa analyysessä tutktaan usen muuttujen välsä

Lisätiedot

= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2

= E(Y 2 ) 1 n. = var(y 2 ) = E(Y 4 ) (E(Y 2 )) 2. Materiaalin esimerkin b) nojalla log-uskottavuusfunktio on l(θ; y) = n(y θ)2 HY / Matematka ja tlastotetee latos Tlastolle päättely II, kevät 28 Harjotus 3A Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I Olkoot Y,, Y ja Nθ, ) Osota, että T T Y) Y 2 o parametr gθ) θ 2 harhato estmaattor Laske

Lisätiedot

Geneettiset algoritmit ja luonnossa tapahtuva mikroevoluutio

Geneettiset algoritmit ja luonnossa tapahtuva mikroevoluutio Mat-2.108 Sovelletun matematkan erkostyöt Geneettset algortmt ja luonnossa tapahtuva mkroevoluuto 11.5.2005 Teknllnen korkeakoulu Systeemanalyysn laboratoro Oll Stenlund 47068f 1 Johdanto 3 2 Geneettset

Lisätiedot

Saatteeksi. Vantaalla vuoden 2000 syyskuussa. Hannu Kyttälä Tietopalvelupäällikkö

Saatteeksi. Vantaalla vuoden 2000 syyskuussa. Hannu Kyttälä Tietopalvelupäällikkö Saatteeks Tomtlojen rakentamsta seurattn velä vme vuoskymmenen lopulla säännöllsest vähntään kerran vuodessa tehtävllä raportella. Monsta tosstaan rppumattomsta ja rppuvsta systä johtuen raportont loppu

Lisätiedot

Kansainvälisen konsernin verosuunnittelu ja tuloksenjärjestely

Kansainvälisen konsernin verosuunnittelu ja tuloksenjärjestely Kansanvälsen konsernn verosuunnttelu ja tuloksenjärjestely Kansantaloustede Pro gradu -tutkelma Talousteteden latos Tampereen ylopsto Toukokuu 2007 Pekka Kleemola TIIVISTELMÄ Tampereen ylopsto Talousteteden

Lisätiedot

TKK @ Ilkka Mellin (2008) 1/24

TKK @ Ilkka Mellin (2008) 1/24 Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B Mat-.60 Sovellettu todeäkösyyslasketa B / Ratkasut Aheet: Mtta-astekot Havatoaesto kuvaame ja otostuusluvut Avasaat: Artmeette keskarvo, Frekvess, Frekvessjakauma,

Lisätiedot

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat:

Mat Koesuunnittelu ja tilastolliset mallit. Yhden selittäjän lineaarinen regressiomalli. Avainsanat: Mat-.3 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 4. harjotukset Mat-.3 Koesuuttelu ja tlastollset mallt 4. harjotukset / Ratkasut Aheet: Avasaat: Yhde selttäjä leaare regressomall Artmeette keskarvo, Estmaatt,

Lisätiedot

1. (Monisteen teht. 5.16) Eräiden kuulalaakereiden kestoa (miljoonaa kierrosta) on totuttu kuvaamaan Weibull-jakaumalla, jonka tiheysfunktio on

1. (Monisteen teht. 5.16) Eräiden kuulalaakereiden kestoa (miljoonaa kierrosta) on totuttu kuvaamaan Weibull-jakaumalla, jonka tiheysfunktio on HY MTO / Matemaattste tetede kadohjelma Tlastolle päättely II kevät 019 Harjotus 7B Ratkasuehdotuksa Tehtäväsarja I 1 Mostee teht 516 Eräde kuulalaakerede kestoa mljooaa kerrosta o totuttu kuvaamaa Webull-jakaumalla

Lisätiedot

1 0 2 x 1 a. x 1 2x c b 2a c a. Alimmalta riviltä nähdään että yhtälöyhmällä on ratkaisu jos ja vain jos b 3a + c = 0.

1 0 2 x 1 a. x 1 2x c b 2a c a. Alimmalta riviltä nähdään että yhtälöyhmällä on ratkaisu jos ja vain jos b 3a + c = 0. BM20A5800 - Funktot, lneaaralgebra, vektort Tentt, 26.0.206. (a) Krjota yhtälöryhmä x + 2x 3 = a 2x + x 2 + 5x 3 = b x x 2 + x 3 = c matrsmuodossa Ax = b ja ratkase x snä erkostapauksessa kun b = 0. Mllä

Lisätiedot

Rahastoonsiirtovelvoitteeseen ja perustekorkoon liittyvät laskentakaavat. Soveltaminen

Rahastoonsiirtovelvoitteeseen ja perustekorkoon liittyvät laskentakaavat. Soveltaminen SU/Vakuutusmatemaattnen ykskkö 0.4.05 Rahastoonsrtovelvotteeseen ja perustekorkoon lttyvät laskentakaavat Soveltamnen. Rahastosrtovelvote RSV. Täydennyskerron b 6 Nätä perusteta sovelletaan täydennyskertomen,

Lisätiedot

PPSS. Roolikäyttäytymisanalyysi 28.03.2011. Tämän raportin on tuottanut: MLP Modular Learning Processes Oy Äyritie 8 A FIN 01510 Vantaa info@mlp.

PPSS. Roolikäyttäytymisanalyysi 28.03.2011. Tämän raportin on tuottanut: MLP Modular Learning Processes Oy Äyritie 8 A FIN 01510 Vantaa info@mlp. PP Roolkäyttäytymsanalyys Roolkäyttäytymsanalyys Rool: Krjanptäjä Asema: Laskentapäällkkö Organsaato: Mallyrtys Tekjä: Matt Vrtanen 8.0.0 Tämän raportn on tuottanut: MLP Modular Learnng Processes Oy Äyrte

Lisätiedot

Paikkatietotyökalut Suomenlahden merenkulun riskiarvioinnissa

Paikkatietotyökalut Suomenlahden merenkulun riskiarvioinnissa Teknllnen korkeakoulu Lavalaboratoro Helsnk Unversty of Technology Shp Laboratory Espoo 2007 M-300 Tomm Arola Pakkatetotyökalut Suomenlahden merenkulun rskarvonnssa TEKNILLINEN KORKEAKOULU HELSINKI UNIVERSITY

Lisätiedot

Kuntoilijan juoksumalli

Kuntoilijan juoksumalli Rakenteden Mekankka Vol. 42, Nro 2, 2009, s. 61 74 Kuntoljan juoksumall Matt A Ranta ja Lala Hosa Tvstelmä. Urhelututkmuksen melenknnon kohteena ovat yleensä huppu-urheljat. Tuokon yksnkertastettu juoksumall

Lisätiedot

Mat-2.108 Sovelletun matematiikan erikoistyö. Sijoitussalkun optimointi Black-Litterman -mallilla

Mat-2.108 Sovelletun matematiikan erikoistyö. Sijoitussalkun optimointi Black-Litterman -mallilla Mat-2.8 Sovelletu matematka erkostyö Sjotussalku optmot Black-Ltterma -malllla Kar Vatae (4753V) 9.5.24 Ssällysluettelo Johdato...2 2 Sjotussalku optmot Markowtz malllla...3 2. Sjotussalku optmot...5 2.2

Lisätiedot

MTTTP1 SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN

MTTTP1 SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN MTTTP SELITYKSIÄ JA ESIMERKKEJÄ KAAVAKOKOELMAN KAAVOIHIN LIITTYEN Aesto kaavoje () (3), (9) ja () esmerkkeh Lepakot pakallstavat hyötesä lähettämällä korkeataajusta äätä Ne pystyvät pakallstamaa hyöteset

Lisätiedot

Palkanlaskennan vuodenvaihdemuistio 2014

Palkanlaskennan vuodenvaihdemuistio 2014 Palkanlaskennan vuodenvahdemusto 2014 Pkaohje: Tarkstettavat asat ennen vuoden ensmmästä palkanmaksua Kopo uudet verokortt. Samat arvot kun joulukuussa käytetyssä, lman kumulatvsa tetoja. Mahdollsest muuttuneet

Lisätiedot

VATT-TUTKIMUKSIA 124 VATT RESEARCH REPORTS. Tarmo Räty* Jussi Kivistö** MITATTAVISSA OLEVA TUOTTAVUUS SUOMEN YLIOPISTOISSA

VATT-TUTKIMUKSIA 124 VATT RESEARCH REPORTS. Tarmo Räty* Jussi Kivistö** MITATTAVISSA OLEVA TUOTTAVUUS SUOMEN YLIOPISTOISSA VATT-TUTKIMUKSIA 124 VATT RESEARCH REPORTS Tarmo Räty* Juss Kvstö** MITATTAVISSA OLEVA TUOTTAVUUS SUOMEN YLIOPISTOISSA Valton taloudellnen tutkmuskeskus Government Insttute for Economc Research Helsnk

Lisätiedot

Esitä koherentin QAM-ilmaisimen lohkokaavio, ja osoita matemaattisesti, että ilmaisimen lähdöstä saadaan kantataajuiset I- ja Q-signaalit ulos.

Esitä koherentin QAM-ilmaisimen lohkokaavio, ja osoita matemaattisesti, että ilmaisimen lähdöstä saadaan kantataajuiset I- ja Q-signaalit ulos. Sgnaalt ja järjestelmät Laskuharjotukset Svu /9. Ampltudmodulaato (AM) Spektranalysaattorlla mtattn 50 ohmn järjestelmässä ampltudmodulaattorn (AM) lähtöä, jollon havattn 3 mpulssa spektrssä taajuukslla

Lisätiedot

A = B = T = Merkkijonon A osamerkkijono A[i..j]: n merkkiä pitkä merkkijono A:

A = B = T = Merkkijonon A osamerkkijono A[i..j]: n merkkiä pitkä merkkijono A: Merkkjonot (strngs) n merkkä ptkä merkkjono : T T T G T n = 18 kukn merkk [], mssä 0 < n, kuuluu aakkostoon Σ, jonka koko on Σ esm. bttjonot: Σ = {0,1} ja Σ = 2, DN: Σ = {,T,,G} ja Σ = 4 tetokoneen aakkosto

Lisätiedot

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus diskreettiin matematiikkaan (Syksy 2008) 4. harjoitus Ratkaisuja (Jussi Martin)

Matematiikan ja tilastotieteen laitos Johdatus diskreettiin matematiikkaan (Syksy 2008) 4. harjoitus Ratkaisuja (Jussi Martin) Matematan ja tlastoteteen latos Johdatus dsreettn matemataan (Sysy 28 4. harjotus Ratasuja (Juss Martn 1. Kertomus Hotell Kosmosesta jatuu: Hotellyhtymän johdolta tul määräys laata luettelo asta mahdollssta

Lisätiedot

VERKKOJEN MITOITUKSESTA

VERKKOJEN MITOITUKSESTA J. Vrtamo 38.3141 Telelkenneteora / Verkon mtotus 1 VERKKOJEN MITOITUKSESTA 1. Prkytkentäset verkot Lnkken kapasteetten (johtoja/lnkk) määräämnen sten, että verkon kokonaskustannukset mnmotuvat, kun päästä-päähän

Lisätiedot

Paperikoneiden tuotannonohjauksen optimointi ja tuotefokusointi

Paperikoneiden tuotannonohjauksen optimointi ja tuotefokusointi TEKNILLINEN KORKEAKOULU Teknllsen fyskan koulutusohjelma ERIKOISTYÖ MAT-2.108 Sovelletun matematkan erkostyöt 22.4.2003 Paperkoneden tuotannonohjauksen optmont ja tuotefokusont Jyrk Maaranen 38012p 1 Ssällysluettelo

Lisätiedot

S , FYSIIKKA III (ES), Syksy 2002, LH 4, Loppuviikko 39. Partitiofunktiota käyttäen keskiarvo voidaan kirjoittaa muotoon

S , FYSIIKKA III (ES), Syksy 2002, LH 4, Loppuviikko 39. Partitiofunktiota käyttäen keskiarvo voidaan kirjoittaa muotoon S-11435, FYSIIKKA III (ES), Syksy 00, LH 4, Loppuvkko 39 LH4-1* Käyttän Maxwll-Boltzmann-jakauman parttofunktota määrtä a) nrgan nlön kskarvo (E ) skä b) nrgan nlöllnn kskpokkama kskarvosta l nrgan varanss,

Lisätiedot

Ilkka Mellin. Sovellettu todennäköisyyslasku: Kaavat ja taulukot

Ilkka Mellin. Sovellettu todennäköisyyslasku: Kaavat ja taulukot Mat-.09 Sovellettu todeäkösyyslasku Systeemaalyys laboratoro Teklle korkeakoulu SYKSY 00 Ilkka Mell Sovellettu todeäkösyyslasku: Kaavat ja taulukot f XY x X x X y Y ( x, y) exp XY ( XY ) XY XY X X Y Tomttaut

Lisätiedot

AINEIDEN OMINAISUUKSIIN PERUSTUVA SEOSTEN LUOKITUS JA VAARAA OSOITTAVAT LAUSEKKEET

AINEIDEN OMINAISUUKSIIN PERUSTUVA SEOSTEN LUOKITUS JA VAARAA OSOITTAVAT LAUSEKKEET N:o 979 3731 te 2 AINEIDEN OMINAISUUKSIIN ERUSTUVA SEOSTEN UOKITUS JA VAARAA OSOITTAVAT AUSEKKEET JOHDANTO Vaarallsa aneta ssältävä seoksa luokteltaessa ja merkntöjä valttaessa aneden ptosuuksen perusteella

Lisätiedot

4. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman

4. Datan käsittely lyhyt katsaus. Havaitsevan tähtitieteen peruskurssi I, luento Thomas Hackman 4. Datan kästtel lht katsaus Havatsevan tähtteteen peruskurss I, luento 7..008 Thomas Hackman 4. Datan kästtel Ssältö Tähtteteellsten havantojen vrheet Korrelaato Funkton sovtus Akasarja-anals 4. Tähtteteellsten

Lisätiedot

Painotetun metriikan ja NBI menetelmä

Painotetun metriikan ja NBI menetelmä Panotetun metrkan ja NBI menetelmä Optmontopn semnaar - Kevät / 1 Estelmän ssältö Paretopsteden generont panotetussa metrkossa Panotettu L p -metrkka Panotettu L -metrkka el panotettu Tchebycheff -metrkka

Lisätiedot

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli

9. Jakojärjestelmät. Sisältö. Puhdas jakojärjestelmä. Yksinkertainen liikenneteoreettinen malli lueto9.ppt S-38.45 Lkeeteora perusteet Kevät 5 Ykskertae lkeeteoreette mall Puhdas jakojärjestelmä Asakkata saapuu keskmäär opeudella asakasta per akayks. / keskmääräe asakkade välaka Asakkata palvellaa

Lisätiedot

Segmentointimenetelmien käyttökelpoisuus

Segmentointimenetelmien käyttökelpoisuus Metsäteteen akakauskrja t e d o n a n t o Rasa Sell Segmentontmenetelmen käyttökelposuus ennakkokuvonnssa Rasa Sell Sell, R. 00. Segmentontmenetelmen käyttökelposuus ennakkokuvonnssa. Metsäteteen akakauskrja

Lisätiedot

TYÖVOIMAKOULUTUKSEN VAIKUTUS TYÖTTÖMIEN TYÖLLISTYMISEEN

TYÖVOIMAKOULUTUKSEN VAIKUTUS TYÖTTÖMIEN TYÖLLISTYMISEEN VATT-TUTKIMUKSIA 85 VATT-RESEARCH REPORTS Juha Tuomala TYÖVOIMAKOULUTUKSEN VAIKUTUS TYÖTTÖMIEN TYÖLLISTYMISEEN Valton taloudellnen tutkmuskeskus Government Insttute for Economc Research Helsnk 2002 ISBN

Lisätiedot

FDS-OHJELMAN UUSIA OMINAISUUKSIA

FDS-OHJELMAN UUSIA OMINAISUUKSIA FDS-OHJELMAN UUSIA OMINAISUUKSIA Smo Hostkka VTT PL 1000, 02044 VTT Tvstelmä Fre Dynamcs Smulator (FDS) ohjelman vdes verso tuo mukanaan joukon muutoksa, jotka vakuttavat ohjelman käyttöön ja käytettävyyteen.

Lisätiedot

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A

Mat Sovellettu todennäköisyyslasku A TKK / Systeemaalyys laboratoro Mat-.9 Sovellettu todeäkösyyslasku A Nordlud Harjotus 8 (vko 45/3) (Ahe: Raja-arvolauseta, otostuuslukuja, johdatusta estmot, Lae luvut 9.5,.-.6). Olkoo X ~ p(λ), mssä λ

Lisätiedot

OUTOKUMPU OY 0 K MALMINETSINTA. talta.

OUTOKUMPU OY 0 K MALMINETSINTA. talta. 9 OUTOKUMPU OY 0 K MALMNETSNTA Tutkmusalueen sjant Tutkmusalue sjatsee Hyvelässä, n. 6 km:ä Porsta pohjoseen, Vaasa-ten täpuolella. Tarkemp sjant lmenee raportn etulehtenä olevalta :20 000 karw' talta.

Lisätiedot

Usean muuttujan funktioiden integraalilaskentaa

Usean muuttujan funktioiden integraalilaskentaa Usean muuttujan funktoden ntegraallaskentaa Pntantegraaln määrtelmä Yhden muuttujan tapaus (kertausta) Olkoon f() : [a, b] R jatkuva funkto Oletetaan tässä ksnkertasuuden vuoks, että f() Remann-ntegraal

Lisätiedot

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU

AB TEKNILLINEN KORKEAKOULU B TEKNILLINEN KORKEKOULU Tetoverkkolaboratoro luento05.ppt S-38.45 - Lkenneteoran perusteet - Kevät 00 Ssältö eruskästteet Dskreett satunnasmuuttujat Dskreett jakaumat lkm-jakaumat Jatkuvat satunnasmuuttujat

Lisätiedot

3 Tilayhtälöiden numeerinen integrointi

3 Tilayhtälöiden numeerinen integrointi 3 Tlayhtälöden numeernen ntegront Alkuarvotehtävässä halutaan ratkasta lopputla xt f ) sten, että tlayhtälöt ẋ = fx,u, t) toteutuvat, kun alkutla x 0 on annettu Tlayhtälöden numeernen ntegront vodaan suorttaa

Lisätiedot