SES School, Studie en Onderwijs
Wiskunde in de brugklas, Frans voor het examen of een studie Personeel en Arbeid? Moeilijke formulieren van DUO? Iets weten over studiefinanciering of studentenverenigingen? Dit is het forum voor leerkrachten, scholieren en studenten, van brugklas tot uni
Vanaf = F7[x]/(x2-2,x-3)... is alles te volgen maar het idee om F7[x] te nemen vind ik wel apart. Hoe ga je van Z[sqrt(-19)] naar F7[x]... ? Heeft dit te maken met het feit dat (7) een hoofdideaal in Z[sqrt(-19)]? Welke achterliggende gedachte gebruik je eigenlijk?quote:Op zondag 21 september 2008 17:08 schreef thabit het volgende:
R/I is makkelijk te bepalen. Dat is gewoon isomorf met F7[x]/(x2+19,x+18) = F7[x]/(x2-2,x-3). Het polynoom x2-2 ontbindt over F7 als (x-3)(x+3) dus wat je overhoudt is F7[x]/(x-3), wat isomorf is met F7. R/I is dus een lichaam en daaruit volgt dat I een maximaal ideaal is.
bedankt!
verlegen :)
Het gaat dus om een derde lijn door de oorsprong die zowel l (of u1) als m (of u2) snijdt, maar niet in hetzelfde punt, want l en m snijden elkaar niet. Volgens mij probeer jij (GM) nu de vergelijking u1 = u2 op te lossen? Wel bedankt iig.. iemand nog een idee?
Nee, mijn aanpak is wel juist en nergens eis ik u1=u2. Ik stel alleen de x1+x2+x3=0 om een unieke oplossing te krijgen, maar dat gaat natuurlijk fout wanneer er geen x negatief is. Vervang je die vergelijking door x1+x2+x3 = 1 dan krijg je x1=1/2, x2=3/8 en x3=1/8, en dat is wel juist. Lees mijn oplossing maar goed doorquote:Op zondag 21 september 2008 18:53 schreef Guest10101 het volgende:
Het gaat dus om een derde lijn door de oorsprong die zowel l (of u1) als m (of u2) snijdt, maar niet in hetzelfde punt, want l en m snijden elkaar niet. Volgens mij probeer jij (GM) nu de vergelijking u1 = u2 op te lossen? Wel bedankt iig.. iemand nog een idee?
[ Bericht 1% gewijzigd door GlowMouse op 21-09-2008 19:11:14 ]
eee7a201261dfdad9fdfe74277d27e68890cf0a220f41425870f2ca26e0521b0
Ik snap het, thanksquote:Op zondag 21 september 2008 19:06 schreef GlowMouse het volgende:
[..]
Nee, mijn aanpak is wel juist. Ik stel alleen de x1+x2+x3=0 om een unieke oplossing te krijgen, maar dat gaat natuurlijk fout wanneer er geen x negatief is. Vervang je die vergelijking door x1+x2+x3 = 1 dan krijg je x1=1/2, x2=3/8 en x3=1/8, en dat is wel juist. Lees mijn oplossing maar goed door
Ik heb echt geen idee hoe ik dit aan moet pakken!quote:bepaal p zodat de grafiek van y = 2x^2 en x^2 + p*y^2 = 5 elkaar loodrecht snijden.
Ahhhh! ik snap het al. Thanks.quote:Op zondag 21 september 2008 18:47 schreef teletubbies het volgende:
[..]
Vanaf = F7[x]/(x2-2,x-3)... is alles te volgen maar het idee om F7[x] te nemen vind ik wel apart. Hoe ga je van Z[sqrt(-19)] naar F7[x]... ? Heeft dit te maken met het feit dat (7) een hoofdideaal in Z[sqrt(-19)]? Welke achterliggende gedachte gebruik je eigenlijk?
bedankt!
voor I=(2,1+sqrt(-19)) ook in R=Z[sqrt(-19)] geldt dat voor alle r uit R: r*I zit in I en blijkbaar geldt ook dat er elementen zijn in Q(R)\R met die eigenschap: maw er zijn q in Q(R)\R met qI zit in I. Ik probeerde zo'n element te vinden maar het lukte me niet. Enige hints?
Dankje..
verlegen :)
R is niet de ring van gehelen in Q(R), dat is Z[(1+sqrt(-19))/2] namelijk en die heeft graad 2 over R. Probeer maar iets van de vorm q=x/2 met x in R, dat zal wel werken.
Ik heb een probleem met een Discrete Fourier Transformatie:
Ik moet in matlab tweemaal een 64x64 matrix maken met in de ene lijnen van 2 pixels wijd, en de andere 8 pixels wijd. Vervolgens moet ik allebei deze matrices fourier transformeren.
Nou, dat gaat nog wel aardig. Dit is het resultaat:
Maar nou moet ik uitleggen: Hoezo ziet de fouriergetransformeerde er zo uit?
Het zijn dus gewoon 64x64 matrices waarbij de witte strepen 1 zijn en de zwarte 0.
De waarde van het witte puntje in de fouriergetransformeerde is bij beide 2048.
Waarom is er slechts één wit puntje? En waarom is het 2048?
De gebruikte code in matlab:
Ik moet in matlab tweemaal een 64x64 matrix maken met in de ene lijnen van 2 pixels wijd, en de andere 8 pixels wijd. Vervolgens moet ik allebei deze matrices fourier transformeren.
Nou, dat gaat nog wel aardig. Dit is het resultaat:
Maar nou moet ik uitleggen: Hoezo ziet de fouriergetransformeerde er zo uit?
Het zijn dus gewoon 64x64 matrices waarbij de witte strepen 1 zijn en de zwarte 0.
De waarde van het witte puntje in de fouriergetransformeerde is bij beide 2048.
Waarom is er slechts één wit puntje? En waarom is het 2048?
De gebruikte code in matlab:
| 1 2 3 4 5 6 7 8 9 | basex = [0; 0; 1; 1;]; imagex = repmat(basex,16,64); basey = [0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 0; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1; 1;]; imagey = repmat(basey,4,64); subplot(2,2,1); imshow(imagex); title('Image X'); subplot(2,2,2); imshow((fft2(imagex))); title('2D Fourier Transform of Image X'); subplot(2,2,3); imshow(imagey); title('Image Y'); subplot(2,2,4); imshow((fft2(imagey))); title('2D Fourier Transform of Image Y'); |
Momenteel ben ik bezig met mijn scriptie waarin ik verschillende variabelen wil koppelen aan verkoopdata. Het is de bedoeling om het effect van deze variabelen uit te drukken in termen van de verkoopcijfers. Uiteraard heb ik hierover al de nodige zaken gelezen teneinde een goede invulling te geven aan de variabelen in het uiteindelijke model.
Als achtergrond ben ik TBK'er (BSc) en heb derhalve wel stevige wiskundige basis, maar kom nu bij het punt aan waarbij de modellen mij wat beginnen te duizelen.
De methode zoals Tomohiro Ando (Bayesian State Space Modeling...POS Data, 2008) gebruikt lijkt precies op hetgeen dat ik wil bereiken:
- uitdrukken van de basline sales op store niveau
- uitdrukken van variabelen in effect op sales
Het artikel is kort, dus ik hoop dat iemand het interessant genoeg vindt om het eens door te kijken en mij enigszins op weg kan helpen met de wijze waarop de uitkomsten tot stand zijn gekomen. Eveneens ben ik benieuwd of ik dit met SPSS kan uitwerken. Meer algemene tips zijn ook welkom uiteraard.
Super bedankt alvast!
De link verwijst naar een site waar betaald moet worden voor het artikel, maar medestudenten kunnen als het goed is via hun eigen universiteit bij de meeste artikels komen.
Als achtergrond ben ik TBK'er (BSc) en heb derhalve wel stevige wiskundige basis, maar kom nu bij het punt aan waarbij de modellen mij wat beginnen te duizelen.
De methode zoals Tomohiro Ando (Bayesian State Space Modeling...POS Data, 2008) gebruikt lijkt precies op hetgeen dat ik wil bereiken:
- uitdrukken van de basline sales op store niveau
- uitdrukken van variabelen in effect op sales
Het artikel is kort, dus ik hoop dat iemand het interessant genoeg vindt om het eens door te kijken en mij enigszins op weg kan helpen met de wijze waarop de uitkomsten tot stand zijn gekomen. Eveneens ben ik benieuwd of ik dit met SPSS kan uitwerken. Meer algemene tips zijn ook welkom uiteraard.
Super bedankt alvast!
De link verwijst naar een site waar betaald moet worden voor het artikel, maar medestudenten kunnen als het goed is via hun eigen universiteit bij de meeste artikels komen.
Ik kom niet bij het artikel. Maar ik zit wel goed in het modelleren, dus als je wat meer info geeft dan komen we er wel uit. Je hebt meerdere waarnemingen per winkel?
In dat geval is het model sales_ij = mu_j + beta1*var1_ij + beta2*var2_ij + .. + ε_ij denk ik wat je wilt hebben, met Eε=0. EViews of Stata kan dat gewoon schatten.
In dat geval is het model sales_ij = mu_j + beta1*var1_ij + beta2*var2_ij + .. + ε_ij denk ik wat je wilt hebben, met Eε=0. EViews of Stata kan dat gewoon schatten.
eee7a201261dfdad9fdfe74277d27e68890cf0a220f41425870f2ca26e0521b0
Ik heb je even een PM gestuurd GlowMouse.
Steekproefgrootte is ook nog een punt, maar ik verwacht zo'n 30-40 individuele winkels te kunnen krijgen waarbij ik hoop op ongeveer 25 weken aan data. Volgens mij moet dat genoeg zijn om enigszins significante resultaten te krijgen, al weet ik bij dit model ook totaal niet hoe je de steekproefgrootte zou moeten bepalen.
In total komen er zo'n 5-8 variabelen in het model waarbij sommige niet alleen 1 of 0 zijn, maar waar ik meer gradaties in aan moet brengen (misschien getal tussen 0 en 1, of ordinaal).
Steekproefgrootte is ook nog een punt, maar ik verwacht zo'n 30-40 individuele winkels te kunnen krijgen waarbij ik hoop op ongeveer 25 weken aan data. Volgens mij moet dat genoeg zijn om enigszins significante resultaten te krijgen, al weet ik bij dit model ook totaal niet hoe je de steekproefgrootte zou moeten bepalen.
In total komen er zo'n 5-8 variabelen in het model waarbij sommige niet alleen 1 of 0 zijn, maar waar ik meer gradaties in aan moet brengen (misschien getal tussen 0 en 1, of ordinaal).
Het inhoudelijk deel van de PM:
quote:Het model waar ik naar toe moet is inderdaad exact wat je zegt, zo had ik 'm ook opgesteld. Het zit 'm echter in de bewerkingen die zij uitvoeren, en hoe ik bijvoorbeeld de baseline sales eruit haal.
eee7a201261dfdad9fdfe74277d27e68890cf0a220f41425870f2ca26e0521b0
Het voorgestelde model is erg complex, en ik ken geen software die dat zo kan schatten. Ik ken het model ook niet, en het kost gewoon veel tijd om je daarin te verdiepen. Verwacht van mij dus geen inhoudelijk commentaar op dat model.
Kijk bijvoorbeeld eens naar het fixed effects model voor panel data, misschien is dat al toereikend voor wat je wilt, en het is een stuk eenvoudiger toe te passen in praktijk.
Het eerste bezwaar kan ik niet zomaar oplossen maar het is onduidelijk hoe groot dat probleem is, het tweede is eenvoudig op te lossen door generalized least squares te gebruiken.quote:The main aim of this paper is to develop the multivariate
time series modeling method in the framework of a general
state space model [13]. One can consider the use of the standard
regression technique. Compared with the regression
technique, however, an advantage of the proposed method
is it can incorporate prior information that characterizes the
dynamic behavior of daily sales. For example, it can estimate
the long term trend of baseline sales. Furthermore,
Shapiro-Wilk normality test rejected the null hypotheses of
the normality of our dataset, which is one the most essential
assumption of the standard regression technique.
Kijk bijvoorbeeld eens naar het fixed effects model voor panel data, misschien is dat al toereikend voor wat je wilt, en het is een stuk eenvoudiger toe te passen in praktijk.
eee7a201261dfdad9fdfe74277d27e68890cf0a220f41425870f2ca26e0521b0
Thanks voor je commentaar, ik ga daar eens e.e.a. over lezen. Wel grappig dat het model uit mijn artikel gepresenteerd wordt als een vrij gemakkelijk model. 
Ik zal een update posten als ik wijzer ben, dan weet je wat ik ermee heb gedaan.
(ik had vorige post overigens nog geëdit, maar denk dat je dat al hebt gelezen)
[ Bericht 12% gewijzigd door TheSilverSpoon op 26-09-2008 00:56:11 ]
Ik zal een update posten als ik wijzer ben, dan weet je wat ik ermee heb gedaan.
(ik had vorige post overigens nog geëdit, maar denk dat je dat al hebt gelezen)
[ Bericht 12% gewijzigd door TheSilverSpoon op 26-09-2008 00:56:11 ]
(daar ben ik weer met complexe getallen!)
Het complexe getal e^iy ligt op de eenheidscirkel. Dit werd voor mij inzichtelijk als je bedenkt dat het argument van dit getal y radialen is, en de modulus 1 is. Dit komt door de afspraak dat e^x+iy = e^x[cos(y) + isin(y)].
Ik vraag me nu af hoe ik het getal e^x+iy in het complexe vlak kan tekenen. De meeste complexe getallen zijn vrij gemakkelijk te tekenen maar met deze lukt me dat niet. Moet ik denken aan een meetkundige vermenigvuldiging met "e" vanaf e^iy in dezelfde richting of moet dit anders?
Het complexe getal e^iy ligt op de eenheidscirkel. Dit werd voor mij inzichtelijk als je bedenkt dat het argument van dit getal y radialen is, en de modulus 1 is. Dit komt door de afspraak dat e^x+iy = e^x[cos(y) + isin(y)].
Ik vraag me nu af hoe ik het getal e^x+iy in het complexe vlak kan tekenen. De meeste complexe getallen zijn vrij gemakkelijk te tekenen maar met deze lukt me dat niet. Moet ik denken aan een meetkundige vermenigvuldiging met "e" vanaf e^iy in dezelfde richting of moet dit anders?
kloep kloep
we hebben ex+iy = exeiy, dus een vermenigvuldiging van eiy met ex (en dat gaat in een tekening in dezelfde richting ja).
eee7a201261dfdad9fdfe74277d27e68890cf0a220f41425870f2ca26e0521b0
Oké en waar kan ik ex dan vinden? Het is een reeel getal; dus het zou liggen op de reele as. Maar waar?
kloep kloep
Die moet je niet tekenen in het vlak met de reële en imaginaire as, maar moet je zien als een reëel getal. Stel x = log(2) dan is de vector die ex+iy voorstelt tweemaal zolang als de vector die eiy voorstelt.
eee7a201261dfdad9fdfe74277d27e68890cf0a220f41425870f2ca26e0521b0
neem x = log(2), y=pi/4.
We hebben ei * pi/4 = cos(pi/4) + i*sin(pi/4) = sqrt(2)/2 + i * sqrt(2)/2
En e log(2) + i * pi/4 = sqrt(2) + i * sqrt(2)
We hebben ei * pi/4 = cos(pi/4) + i*sin(pi/4) = sqrt(2)/2 + i * sqrt(2)/2
En e log(2) + i * pi/4 = sqrt(2) + i * sqrt(2)
eee7a201261dfdad9fdfe74277d27e68890cf0a220f41425870f2ca26e0521b0
Ik zie het nog niet voor me. Goed; ex is dus een vector waar je mee vermenigvuldigt.
Er is een definitie die stelt dat ex+iy = ex*[cos(y) +isin(y)]
Dus als je elog(2)+iPi/4 herschrijft dan krijg je elog(2)*[cos(Pi/4) +isin(Pi/4)]
Maar hiermee schiet ik volgens mij nog niet zoveel op; want het is nog steeds niet te tekenen in het complexe vlak...
Er is een definitie die stelt dat ex+iy = ex*[cos(y) +isin(y)]
Dus als je elog(2)+iPi/4 herschrijft dan krijg je elog(2)*[cos(Pi/4) +isin(Pi/4)]
Maar hiermee schiet ik volgens mij nog niet zoveel op; want het is nog steeds niet te tekenen in het complexe vlak...
kloep kloep
quote:
I asked God for a bike, but I know God doesn't work that way.
So I stole a bike and asked for forgiveness.
So I stole a bike and asked for forgiveness.
