STATISZTIKA 2. KÉPLETGYŰJTEMÉNY. idősorok statisztikai becslések hipotézisvizsgálat regressziószámítás

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "STATISZTIKA 2. KÉPLETGYŰJTEMÉNY. idősorok statisztikai becslések hipotézisvizsgálat regressziószámítás"

Átírás

1 SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN dőoro aza beclée hpoézvzgála regrezózámíá

2 SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN el: IDŐSOROK 6..Állapodőor é aramdőor ÁLLAPOIDŐSOR ARAMIDŐSOR Válozá mérée d d d d Válozá üeme l l l l Álag 6.. Mozgóálago a a ago záma párala: a pedg a ago záma páro 6.3. Leár é epoecál red Leár red Leár red ormálegelee Epoecál red l l l

3 6.4. Szezoál eléré leár red eeé / p / p 6.5. Korrgál zezoál eléré leár red eeé ÉVEK= = = =3 SZEZONOK= (zezofaá záma p) = = = Szezode epoecál red eeé / p / p 6.7. Korrgál zezode epoecál red eeé SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

4 7. SAISZIKAI BECSLÉSEK 7.. Beclée orzíalaág: E ( ) E( ) MSE ( ) var( ) 7.. Soaág álag, ará é varaca ervallumbeclée FAE-má eeé ÁLAG INERVALLUMBECSLÉSE, A A SOKASÁGI SZÓRÁS ISMER (FAE MINA) ARÁN INERVALLUMBECSLÉSE (FAE MINA) Z p Z p( p) ofdeca z = a ma álaga = a ma elemzáma = a ele oaág zóráa Z =a adard ormál elozlá valózí- űéghez arozó Z érée, lád ábláza ofdeca z p Z a ma alapá apo valózíűég a ma elemzáma. a adard ormál elozlá valózí- űéghez arozó Z-érée, lád ábláza. ÁLAG INERVALLUMBECSLÉSE, A A SOKASÁGI SZÓRÁS NEM ISMER (FAE MINA) ofdeca z = a ma álaga = a ma elemzáma = a ma zóráa, a oaág zórá em = a -elozlá -höz arozó érée. VARIANCIA INERVALLUMBECSLÉSE (FAE MINA) / ( v) / ( v) ofdeca z = a ma elemzáma = a ma zóráa, a oaág zórá em ( v) = a hí-égze elozlá megfelelő érée SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

5 7.3. Soaág álag, ará ervallumbeclée EV-mából ÁLAG INERVALLUMBECSLÉSE, A A SOKASÁGI SZÓRÁS ISMER (EV-MINA) ARÁN INERVALLUMBECSLÉSE (EV-MINA) Z N p Z p( p) N ofdeca z = a ma álaga = a ma elemzáma N = a ele oaág elemzáma = a ele oaág zóráa Z =a adard ormál elozlá valózí- ofdeca z p a ma alapá apo valózíűég a ma elemzáma N = a ele oaág elemzáma Z a adard ormál elozlá valózí Kémá beclée KÉ ÁLAG KÜLÖNBSÉGÉNEK BECSLÉSE d d d ahol d c c ofdeca z = az eg ma álaga = az má ma álaga = az eg ma elemzáma = a má ma elemzáma A zabadágfo v ÁNADOSBECSLÉS ahol é E ( h ) V rvv h Var ( h ) V V rvv h SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

6 7.5. Réegze má ÁLAG INERVALLUMBECSLÉSE RÉEGZE MINÁBÓL R z ahol R R M W N ofdeca z = a ma álaga = a ma elemzáma = a ma -ed réegée elemzáma N = a ele oaág elemzáma N = a ele oaág -ed réegée elemzáma W = a ele oaág -ed réegée a ele oaághoz vzoío aráa a ma -ed réegée zóráa Z =a adard ormál elozlá valózíűéghez arozó Z érée Függele rézmá módzere FRM ( m) var( ) FRM ( m) ( ) FRM FRM var( FRM ) FRM FRM SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

7 8. IPOÉZISVIZSGÁLA Ma Eg má Ké má öbb má Paraméere Próbá Nemparaméere próbá Álag Ará Szórá Elozlá Függeleég Azmpou Z-próba Z-próba -próba Azmpou Z-próba Z-próba -próba Varacaaalíz Z-próba Z-próba -próba F-próba Barle Illezedévzgála: -próba omogeávzgála: -próba Függeleégvzgála: -próba NAG MINA, BÁRMILEN ELOSZLÁSÚ SOKASÁGRA CSAK NORMÁ- LIS ELOSZLÁSÚ SOKASÁGRA NAG MINA, BÁRMILEN ELOSZLÁSÚ SOKASÁGRA CSAK NORMÁ- LIS ELOSZLÁSÚ SOKASÁGRA A aza próbáa é ag ípuba orolhau. Vaa az úgeveze paraméere próbá, am eg oaág eeleg öbb oaág valamle paraméerével apcolao hpoézel foglaloza. Ile paraméer pua az álag a zórá é az ará, de ermézeee bármle má paraméer vzgálhau. A má ag copor a emparaméere próbá, am a oaág elozláára, vag a oaágo belül mérve elozlááa egezőégére, eeleg azo függeleégére ráuló hpoézeel apcolao próbá. A paraméere é a emparaméere próbáo belül megülöbözeü eg má, é má é öbb má próbáa. SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

8 8.. Z-próba Kru érée zgfacaz eeé KÉOLDALI KRIIKUS AROMÁN : : BAL OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: JOBB OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: Z Z BAL OLDALI ELFOGADÁSI JOBB OLDALI KRIIKUS AROMÁN AROMÁN KRIIKUS AROMÁN Z Z BAL OLDALI KRIIKUS AROMÁN : : : BAL OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: Z BAL OLDALI KRIIKUS AROMÁN ELFOGADÁSI AROMÁN Z JOBB OLDALI KRIIKUS AROMÁN : : : JOBB OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: Z ELFOGADÁSI AROMÁN JOBB OLDALI KRIIKUS AROMÁN SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el: Z 8

9 8 Soaág álagra voaozó hpoéz, Z-próba Z-próba: A oaág ormál elozláú, zóráa, a oaág álagára voaoz, a ma elemzáma. Z 8 Soaág álagra voaozó hpoéz, azmpou Z-próba Azmpou Z-próba: A oaág ezőlege elozláú, zóráa em mer, a oaág álagára voaoz, a ma elemű, elemzáma ag. Z Soaág arára voaozó hpoéz, Z-próba Z-próba: A oaág ezőlege elozláú, eg oaág arára voaoz, a ma elemű, elemzáma ag. Z P P P P Soaág álagra voaozó hpoéz, -próba -próba: A oaág ormál elozláú, zóráa em mer, a oaág álagára voaoz, a ma elemzáma. Szabadágfo: v=-. Kru érée zgfacaz eeé KÉOLDALI KRIIKUS AROMÁN : : BAL OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: JOBB OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: BAL OLDALI KRIIKUS AROMÁN : : : BAL OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

10 JOBB OLDALI KRIIKUS AROMÁN : : : JOBB OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: 8.. -próba KÉOLDALI KRIIKUS AROMÁN : : BAL OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: JOBB OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: BAL OLDALI KRIIKUS AROMÁN : : : BAL OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: JOBB OLDALI KRIIKUS AROMÁN : : : JOBB OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: 8 Soaág varacára voaozó hpoéz, -próba -próba: A oaág ormál elozláú, a oaág zórára voaoz, a ma elemű. Szabadágfo: v=- SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:675447

11 8.3. Nemparaméere próbá Illezedévzgála, -próba A oaág elozláára ráuló vzgála, : mdeg ozálöz valózíűége eg ado elozláa megfelelő éré, vag mde -re az -ed ozálöz valózíűége a P éré. Az ellehpoéz : va ola ozálöz, am em az ado elozláa megfelelő P éré. ) A próbá (v obb oldal ru éréel végezzü el, a ullhpoéz az eél ebb, az ellehpoéz az eél agobb érée gazolá. A ma elemzáma. f p ( v) P ahol a v zabadágfo v b. I az ozálözö záma é b az ado elozlá azo paraméeree záma, am a mából becléel haározu meg Függeleégvzgála, -próba A oaágo belül é mérv függeleégére ráuló vzgála. : a é mérv függele, az ellehpoéz pedg, : a é mérv öz apcola zochazu vag függvézerű. A próbá (v) obb oldal ru éréel végezzü el, a ullhpoéz az eél ebb, az ellehpoéz az eél agobb érée gazolá. A ma elemzáma, a ma alapá ézíe ogeca ábla oraa záma r, ozlopaa záma c. ( v) Ahol a v zabadágfo r c v omogeávzgála, -próba Ké oaágba valamel válozó elozlááa egezőégére ráuló vzgála. : a é oaágba az elozlá egező, az ellehpoéz pedg, : a é elozlá em egező. A próbá (v) obb oldal ru éréel végezzü el, a ullhpoéz az eél ebb, az ellehpoéz az eél agobb érée gazolá. Má ezúal mdé oaágból vezü, az oaágból ve ma elemzáma az oaágból ve máé mdé mába az ozálözö záma. ( v) Ahol a v zabadágfo v. SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:675447

12 8.4. Kémá próbá Ké oaág álagáa eléréére voaozó hpoéz, Z-próba Kémá Z-próba: Mdé oaág ormál elozláú, zóráa mere, Z A ullhpoéz :, ahol ezőlege, de előre megado éré. A má elemzáma é Ké oaág álagáa eléréére voaozó hpoéz, -próba Kémá -próba: A é oaág ormál elozláú é zóráa egformá. é. ( v) A ullhpoéz :, ahol ezőlege, de előre megado éré. A má elemzáma é, zóráa é v, a zabadágfo Ké oaág álagáa eléréére voaozó hpoéz, azmpou Z-próba Kémá azmpou Z-próba: A é oaág elozláa é zóráa em mer, mdeő zóráa vége, é mdé ma elemzáma elég ag. Z A ullhpoéz :, ahol ezőlege, de előre megado éré. A má elemzáma é, zóráa é Ké oaág arááa eléréére voaozó hpoéz, Z-próba Kémá Z-próba: Ké oaág oaág arááa özehaolíáára ráuló próba. P P Z P P P P P P pecál eebe Z p q ahol é a má elemzáma. A ullhpoéz : P P, ahol ezőlege, de előre megado éré. Abba az eebe, ha a Z próbafüggvé célzerű alalmaz, P P p é q p SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:675447

13 Ké oaág zórááa eléréére voaozó hpoéz, F-próba F-próba: Ké oaág zórááa özehaolíáára ráuló próba, ha mdé oaág ormál elozláú. A ullhpoéz : F az F-elozlá é zabadágfoa v é v, ahol é a é ma elemzáma. Célzerű -e oaága mdg a agobb zóráal redelező evez. A ru érée az F v ; v p özefüggé alapá: Fp v; v BAL OLDALI KRIIKUS AROMÁN ESEÉN: KÉOLDALI KRIIKUS AROMÁN ESEÉN: F v; v ÉS F v; v v ;v F JOBB OLDALI KRIIKUS AROMÁN ESEÉN: v F ;v 8.5. öbbmá próbá Varacaaalíz öbb oaág várhaó éréée özehaolíáára voaozó próba, ha mdeg oaág ormál elozláú é azoo zóráú. ullhpoéz: 3 M, vag az, hog a várhaó érée az A öze oaágra (M db) megegeze, míg az ellehpoéz az, hog va ola amre. A rézoaágoból ve má, a rézoaágo záma M. ma -e rézoaág -e rézoaág -ed rézoaág elemzám álag zórá özee M SSK ( ) M SSB A próbafüggvé F v SSK /( M ) SSB /( ) ; v M SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

14 A é zabadágfo M haadó végre: v é v M v;v F VARIANCIAANALÍZIS-ÁBLÁZA, a próba obb oldal ru éréel SZÓRÓDÁS OKA Rézoaágra boá ma ELÉRÉS- NÉGZEÖSSZEG SZABADSÁG- FOK SSK M ÁLAGOS NÉGZEÖSSZEG SSK M F p-érék F p b Rézoaágo belül hba SSB M b SSB M öz. SS Barle-próba Barle-próba: öbb oaág zórááa özehaolíáára voaozó próba, ha mdeg oaág ormál elozláú. ullhpoéz: 3 M, vag az, hog az öze oaág (M db) A zóráa megegez, míg az ellehpoéz az, hog va ola amre A rézoaágoból ve má, a rézoaágo záma M.. ma -e rézoaág -e rézoaág -ed rézoaág elemzám álag zórá özee M SSK ( ) SSB M A próbafüggvé B v l c b M v l A próbafüggvé M- zabadágfoú elozlá öve. v a -ed rézoaág zabadágfoa, ehá v é v v M c 3( M ) M v v b SSB M M é pedg a rézoaágo zóráa. A próba obb oldal ru éréel haadó végre: ( M ) SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

15 A próbá áeée é a ru érée Ma Eg má Paraméere próbá Nemparaméere próbá Álag Ará Szórá Elozlá Függeleég Azmpou Z-próba Z-próba -próba Z- próba -próba Illezedévzgála: -próba Függeleégvzgála: -próba NAG MINA, BÁRMILEN ELOSZLÁSÚ SOKASÁGRA CSAK NORMÁ- LIS ELOSZLÁS SOKASÁGRA KÉOLDALI C a Z C f BAL OLDALI C a Z Z KÉOLDALI C a BAL OLDALI C a C f JOBB OLDALI C f JOBB OLDALI C f Z JOBB OLDALI C f Ké má Azmpou Z-próba Z- próba omogeávzgála: -próba NAG MINA, BÁRMILEN ELOSZLÁSÚ SOKASÁGRA Z-próba -próba F-próba CSAK NORMÁ- LIS ELOSZLÁS SOKASÁGRA KÉOLDALI C a Z C f Z KÉOLDALI C a C F v ;v F v ; v f JOBB OLDALI C f BAL OLDALI C a Z BAL OLDALI C a F v; v JOBB OLDALI C f Z JOBB OLDALI C f F v;v öbb má Varacaaalíz JOBB OLDALI C f F v;v Barle JOBB OLDALI C f SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

16 9. REGRESSZIÓSZÁMÍÁS 9.. A éválozó regrezó egelee 9 A három fő regrezó modell egelee LINEÁRIS MODELL b b d d b d b b AVÁNKIEVŐS MODELL b b b d lg d lg d lg lgb lg lg b EPONENCIÁLIS MODELL b b d d lg lg b d lgb lg lgb 9 A rezduumo e A rezduál zórá e SSE e ( ) A leár orrelácó egühaó d d r d d Elazcá b El(, ) A modell eree (%) SSR PRE r R SS SS SSR SSE SSE SS SS d SSR d SSE e SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

17 9.. öbbválozó leár regrezó 9 A öbbválozó leár regrezó egelee 9 A rezduumo e A rezduál zórá e e Az elazcá El(, ) A orrelácó már r R r r r r r A parcál orrelácó egühaó q q q q q r. ahol R qq q q q q q SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

18 9.3. A adard leár modell SANDARD LINEÁRIS MODELL FELÉELEI: I. A magarázó válozó em valózíűég válozó. II. A magarázó válozó leára függele redzer aloa. III. Az eredméválozó özel leár függvée a magarázó válozóa. IV. Az hbaag feléele elozláa ormál, várhaó érée ulla. V. Az hbaag ülöböző -ehez arozó érée orrelálalao A paraméere ervallumbeclée Kéválozó ee öbbválozó ee Paraméere beclée ( ) Regrezó beclée ( ) =megfgelée záma =paraméere záma e e e d e d Paraméere beclée ( ) Regrezó beclée ( ) =megfgelée záma =paraméere záma e e e e SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

19 9.3.. A paraméere ezelée -próba: ahol e d KÉOLDALI KRIIKUS AROMÁN : : BAL OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: JOBB OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: BAL OLDALI ELFOGADÁSI JOBB OLDALI KRIIKUS AROMÁN AROMÁN KRIIKUS AROMÁN A modell egézée ezelée A próbafüggvé SSR / F v ; v SSE /( ) : :. A é zabadágfo végre: v é v, a próba obb oldal ru éréel haadó JOBB OLDALI KRIIKUS ÉRÉK: v F ;v VARIANCIAANALÍZIS-ÁBLÁZA SZÓRÓDÁS NÉGZEÖSSZEG OKA SZABADSÁG- FOK Regrezó SSR ba SSE ÁLAGOS NÉGZEÖSSZEG SSR F MSR MSE SSE MSE F MSR ele SS SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:

20 A mulolleará VIF R A éplebe zereplő válozó öz deermácó egühaó Auoorrelácó ezelée A próbafüggvé d e e e R a -ed magarázó válozó é az öze öbb magarázó A zgfacaz, a próba elvégzée pedg az alább módo öré: d é d éréee ereü a áblázaból, L U =a megfgelée záma, =a magarázó válozó záma végül megézzü a próbafüggvé mel aromába e. pozív auoorrelácó? c auoorrelácó? egaív auoorrelácó d L d U 4- d U 4- d L 4 SAISZIKA. KÉPLEGŰJEMÉN fo@maeg.hu el:675447

STATISZTIKA. Excel INVERZ.T függvf. ára 300 Ft/kg. bafüggvény, alfa=0,05; DF=76. Tesztelhetjük, hogy a valósz. konfidencia intervallum nagyságát t is.

STATISZTIKA. Excel INVERZ.T függvf. ára 300 Ft/kg. bafüggvény, alfa=0,05; DF=76. Tesztelhetjük, hogy a valósz. konfidencia intervallum nagyságát t is. Egymiá -r róba STATISZTIKA 0. Gyakorla Közéérék-özehaolíó ezek Tezelhejük, hogy a valóz zíűégi válozók éréke megegyezik-e e egy kokré érékkel. Megválazhajuk a kofidecia iervallum agyágá i. H 0 : µ µ Feléel:

Részletesebben

Wilcoxon-féle előjel-próba. A rangok. Ismert eloszlás. A nullhipotézis megfogalmazása H 1 : m 0 0. A medián 0! Az eltérés csak véletlen!

Wilcoxon-féle előjel-próba. A rangok. Ismert eloszlás. A nullhipotézis megfogalmazása H 1 : m 0 0. A medián 0! Az eltérés csak véletlen! 0.0.4. Wlcoxo-féle előel-próba ragok Példa: Va-e hatáa egy zórakoztató flm megtektééek, a páceek együttműködé halamára? ( zámok potértékek) orzám előtte utáa külöbég 0 0 3 3-4 4 5 3 6 3 3 0 7 4 3 8 5 4

Részletesebben

Paraméteres eljárások, normalitásvizsgálat, t-eloszlás, t-próbák. Statisztika I., 2. alkalom

Paraméteres eljárások, normalitásvizsgálat, t-eloszlás, t-próbák. Statisztika I., 2. alkalom Paraméere eljáráok, normaliávizgála, -elozlá, -próbák Saizika I.,. alkalom Paraméere eljáráok Becülik a populáció egy paraméeré Alkalmazáuknak zámo feléele van (paraméerek é a válozó elozláa Cak normál

Részletesebben

STATISZTIKA (H 0 ) 5. Előad. lete, Nullhipotézis 2/60 1/60 3/60 4/60 5/60 6/60

STATISZTIKA (H 0 ) 5. Előad. lete, Nullhipotézis 2/60 1/60 3/60 4/60 5/60 6/60 Hioézi STATISZTIKA 5. Előad adá Hioéziek elmélee, lee, Közéérék-özehaolíó ezek /60 /60 Tudomáyo hioézi Nullhioézi feláll llíáa (H 0 ): Kémiá hioéziek 3/60 4/60 Mukahioézi (H a ) Nullhioézi (H 0 ) > 5/60

Részletesebben

Statisztika gyakorló feladatok

Statisztika gyakorló feladatok . Konfidencia inervallum beclé Saizika gyakorló feladaok Az egyeemiák alkoholfogyazái zokáainak vizgálaára 995. avazán egy mina alapján kérdıíve felméré végezek. A vizgál egyeemek: SOTE, ELTE Jog, KözGáz.

Részletesebben

Képletgyűjtemény a Gazdaságstatisztika tárgy A matematikai statisztika alapjai című részhez

Képletgyűjtemény a Gazdaságstatisztika tárgy A matematikai statisztika alapjai című részhez Buaet űzak é Gazaágtuomá Egetem Gazaág- é Táaalomtuomá Ka Üzlet Tuomáok Itézet eezmet é Vállalatgazaágta Tazék Tóth Zuzaa Ezte Jóá Tamá Kéletgűtemé a Gazaágtatztka tág A matematka tatztka alaa című ézhez

Részletesebben

) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus.

) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus. Kétmtás t-próba ^t ȳ ( s +( s + + df + vag ha, aor ^t ȳ (s +s Welch-próba ^d ȳ s + s ( s + s df ( s ( s + d rtus t s (α, +t s (α, s + s Kofdecatervallum ét mta átlagáa ülöbségére SE s ( + s ( ±t (α,df

Részletesebben

A m becslése. A s becslése. A (tapasztalati) szórás. n m. A minta és a populáció kapcsolata. x i átlag

A m becslése. A s becslése. A (tapasztalati) szórás. n m. A minta és a populáció kapcsolata. x i átlag 016.09.09. A m beclée A beclée = Az adatok átlago eltérée a m-től. (tapaztalat zórá) = az elemek átlago eltérée az átlagtól. átlag: az elemekhez képet középen kell elhelyezkedne. x x 0 x n x Q x x x 0

Részletesebben

STATISZTIKA 1. KÉPLETGYŰJTEMÉNY. alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás

STATISZTIKA 1. KÉPLETGYŰJTEMÉNY. alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás STTSZTK. KÉPLETGYŰJTEMÉY alaogalma eg smér szer elemzés é smér szer elemzés sadardzálás dexszámíás . LPOGLMK..smére íusa TEÜLET, DŐEL, MŐSÉG, MEYSÉG. MŐSÉG omáls (éleges) soaság eleme alamle uladoságo

Részletesebben

biometria I. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Alapfogalmak

biometria I. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Alapfogalmak Kíérlettervezé - bometra I. oglalozá előadó: Pro. Dr. Rajó Róbert Alapogalma Véletle jeleége: mde jeleéget az oo egy bzoyo redzere hoz létre. Ha az oo mdegyét gyelembe tudá ve a jeleég leolyáa azoból egyértelműe

Részletesebben

Statisztika elméleti összefoglaló

Statisztika elméleti összefoglaló 1 Statisztika elméleti összefoglaló Tel.: 0/453-91-78 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék.... Becsléselmélet... 3 3. Intervallumbecslések... 5 4. Hipotézisvizsgálat... 8 5. Regresszió-számítás... 11

Részletesebben

RANGSOROLÁSON ALAPULÓ NEM-PARAMÉTERES PRÓBÁK

RANGSOROLÁSON ALAPULÓ NEM-PARAMÉTERES PRÓBÁK RANGSOROLÁSON ALAPULÓ NEM-PARAMÉTERES PRÓBÁK Sorrendbe állítjuk a vzgált értékeket (a mntaelemeket) é az aktuál érték helyett a rangzámokat haználjuk a próbatatztkák értékenek kzámítáára. Egye próbáknál

Részletesebben

Statisztikai Statisztika I. elemzések viszonyszámokkal viszony 1. Láncból bázis Mennyiségi ismérv szerinti elemzés 1.

Statisztikai Statisztika I. elemzések viszonyszámokkal viszony 1. Láncból bázis Mennyiségi ismérv szerinti elemzés 1. Statzta. ÉPLETE --e taé. élé Statzta elemzée zozámoal Vzozámo Damu zozámo V ahol : a zoítá tárga (zoítadó adat) : a zoítá alaa ázzozám: Láczozám: Vdb b Vdl l t b Damu zozámo Vzozámo özött özeüggée:. Lácból

Részletesebben

) (11.17) 11.2 Rácsos tartók párhuzamos övekkel

) (11.17) 11.2 Rácsos tartók párhuzamos övekkel Rácsos arók párhuzamos övekkel Azér, hog a sabiliási eléelek haásá megvizsgáljuk, eg egszerű síkbeli, saikailag haározo, K- rácsozású aró vizsgálunk párhuzamos övekkel és hézagos csomóponokkal A rúdelemek

Részletesebben

EUKLIDESZI TÉR. Euklideszi tér, metrikus tér, normált tér, magasabb dimenziós terek vektorainak szöge, ezek következményei

EUKLIDESZI TÉR. Euklideszi tér, metrikus tér, normált tér, magasabb dimenziós terek vektorainak szöge, ezek következményei Eukldes tér, metrkus tér, ormált tér, magasabb dmeós terek vektoraak söge, eek követkemée Metrkus tér Defícó. A H halmat metrkus térek eveük, ha va ola, metrkáak eveett m: H H R {0} függvé, amelre a követkeők

Részletesebben

2012.03.01. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

2012.03.01. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1 Mérés adatok feldolgozása 202.03.0. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc Bevezetés A mérés adatok külöböző formába, általába ömlesztve jeleek meg Ezeket az adatokat külöböző szempotok szert redez kértékel

Részletesebben

Regresszió és korreláció

Regresszió és korreláció Regresszó és korrelácó regresso: vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás correlato: vszo, összefüggés, kölcsöösség KAD 01.11.1 1 (vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás) Regresszó és korrelácó Gakorlat megközelítés

Részletesebben

A gőztáblázat alapján a gőztáblázat belépő gőz entalpiája 2957 kj/kg, a vízgőz i-s diagramja alapján a távozó gőz entalpiája 2640 kj/kg.

A gőztáblázat alapján a gőztáblázat belépő gőz entalpiája 2957 kj/kg, a vízgőz i-s diagramja alapján a távozó gőz entalpiája 2640 kj/kg. Axál rbá é rezr. Haárzz eg az egy fzaú aó (Laal) rbából ázó gőz ebeégé ha dj hgy a beléő gőz 5 bar yáú é 80 C- é az adaba exazó á ázó gőz edeégarala 5 %. Az álló laár léő laázöge. A fó laár özéáérőjéél

Részletesebben

MINİSÉGBIZTOSÍTÁS 6. ELİADÁS Március 19. Összeállította: Dr. Kovács Zsolt egyetemi tanár

MINİSÉGBIZTOSÍTÁS 6. ELİADÁS Március 19. Összeállította: Dr. Kovács Zsolt egyetemi tanár MINİSÉGBIZTOSÍTÁS Özeállította: Dr. Kovác Zolt egyetemi taár 6. ELİADÁS 011. Márciu 19. NyME FMK Terméktervezéi é Gyártátechológiai Itézet http://tgyi.fmk.yme.hu NYME FMK TGYI 006.08.8. 1. fólia Kézült

Részletesebben

2. gyakorlat 2. Mérési adatok feldolgozása, mérési eredmény megadása. 2.1. Matematikai statisztikai alapismeretek (kiegészítés)

2. gyakorlat 2. Mérési adatok feldolgozása, mérési eredmény megadása. 2.1. Matematikai statisztikai alapismeretek (kiegészítés) . gyakorlat. Méréi adatok feldolgozáa méréi eredméy megadáa... Matematikai tatiztikai alapimeretek (kiegézíté) A matematikai tatiztika tárgya az hogy a tapaztalati adatokból következtee a telje okaág vagy

Részletesebben

Mérési adatok feldolgozása. 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

Mérési adatok feldolgozása. 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1 Mérés adatok feldolgozása 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc Bevezetés A mérés adatok külöböző formába, általába ömlesztve jeleek meg Ezeket az adatokat külöböző szempotok szert redez kértékel

Részletesebben

Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása

Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása Tuzso Zoltá A turm-módszer és alalmazása zámtala szélsérté probléma megoldása, vag egeltleség bzoítása ago gara, már a matemata aalízs eszözere szorítoz, mt például a Jese-, Hölder-féle egeltleség, derválta

Részletesebben

n*(n-1)*...*3*2*1 = n!

n*(n-1)*...*3*2*1 = n! KOMBIATORIKA Pemutácó: egymától ülöböző elem egy meghatáozott oedbe való eledezée az elem egy pemutácója. Az öze pemutácó ülöböző oed záma: P! 0!: *-*...*3**! Imétlée pemutácó: Ha az elem özött,, 3, l

Részletesebben

Regresszió és korreláció

Regresszió és korreláció Regresszó és korrelácó regresso: vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás correlato: vszo, összefüggés, kölcsöösség KAD 016.11.10 1 (vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás) Regresszó és korrelácó Gakorlat megközelítés

Részletesebben

VII. INFORMÁCIÓ-MEGOSZTÁS A BANKOK KÖZÖTT: KINEK JÓ A TELJES LISTA? *

VII. INFORMÁCIÓ-MEGOSZTÁS A BANKOK KÖZÖTT: KINEK JÓ A TELJES LISTA? * VII. INFOMÁCIÓ-MEOSZTÁS A BANKOK KÖZÖTT: KINEK JÓ A TELJES LISTA? Maor Ivá. Bevezeé Az uóbb évebe zama va boaozo arról hog em lee-e előöebb md a bao md azo laoág ügfele zámára ha em a a roz adóoról álláa

Részletesebben

Hvezetés (írta:dr Ortutay Miklós)

Hvezetés (írta:dr Ortutay Miklós) Hveeé (íra:dr Orua Mkló. Hável módok:. Alapfogalmak 3. Feladaok 4. Háadá é kovekcó Hável, eergarapor hajóer (hmérékle külöbég haáára.. Hável módok: veeée hável, hveeé (elem réeckék hmogáa, cak lárd fába

Részletesebben

Regresszióanalízis. Lineáris regresszió

Regresszióanalízis. Lineáris regresszió Regrezóanalíz Lneár regrezó REGRESSZIÓ 1 Modell: Valamely (pl. fzka) törvényzerûég értelméen az x független változó zonyo értékénél a függõ változó értéke Y ϕ (x). Y helyett y értéket mérünk, E(y x) Y,

Részletesebben

GAZDASÁGI ÉS ÜZLETI STATISZTIKA jegyzet ÜZLETI ELŐREJELZÉSI MÓDSZEREK

GAZDASÁGI ÉS ÜZLETI STATISZTIKA jegyzet ÜZLETI ELŐREJELZÉSI MÓDSZEREK BG PzK Módszerani Inézei Tanszéki Oszály GAZDAÁGI É ÜZLETI TATIZTIKA jegyze ÜZLETI ELŐREJELZÉI MÓDZEREK A jegyzee a BG Módszerani Inézei Tanszékének okaói készíeék 00-ben. Az idősoros vizsgálaok legfonosabb

Részletesebben

ö ö ö ö ö ű É ö ö Ú ö ö ö É É É ű ö É ö É Ú Ú É ű ö ö ű Ú É Ü ö Ü ö ű ű ö ö ö ö ö ö ö ö É Ö ű Ú ö ÉÉ ö Ü É ö ű Ú ű ö Üö

ö ö ö ö ö ű É ö ö Ú ö ö ö É É É ű ö É ö É Ú Ú É ű ö ö ű Ú É Ü ö Ü ö ű ű ö ö ö ö ö ö ö ö É Ö ű Ú ö ÉÉ ö Ü É ö ű Ú ű ö Üö Ü É Ü Ú ö É ö ö É ö Ú ű ö Ö É ű É ö ö ö ö ö ö ö ö ű É ö ö Ú ö ö ö É É É ű ö É ö É Ú Ú É ű ö ö ű Ú É Ü ö Ü ö ű ű ö ö ö ö ö ö ö ö É Ö ű Ú ö ÉÉ ö Ü É ö ű Ú ű ö Üö Ó Ú É ö ű ö ű ű Ú ö ű ö ű Ú ö ö ű ö Ú ű ö

Részletesebben

STATISZTIKA. Terjedelem. R=MAX(adatok) MIN(adatok) rtékek a sokaság g elemeinek k. méri. Leggyakrabban a számtani. 4. Előad

STATISZTIKA. Terjedelem. R=MAX(adatok) MIN(adatok) rtékek a sokaság g elemeinek k. méri. Leggyakrabban a számtani. 4. Előad Változéoyág g (zóródá) ) STATISZTIKA 4. Előad adá Szóródá mutató A özépért rtée a oaág g elemee értéagyágbel gbel ülöb béget eltaarjá.. A változv ltozéoyág g az azoo tulajdoágú, de eltérő értéagyágú adato

Részletesebben

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai Tárcsák számítása A felületszerkezetek A felületszerkezetek típusa A tartószerkezeteket geometra méretek alapjá osztálozzuk Az eddg taulmáakba szereplı rúdszerkezetek rúdjara az a jellemzı hog a hosszuk

Részletesebben

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai 05..04. szórások vizsgálata z F-próba Hogya foguk hozzá? Nullhipotézis: a két szórás azoos, az eltérés véletle (mitavétel). ullhipotézishez tartozik egy ú. F-eloszlás. Szabadsági fokok: számláló: - evező:

Részletesebben

A várható érték vizsgálata u és t statisztika segítségével

A várható érték vizsgálata u és t statisztika segítségével A várható érték vizgálata u é t tatiztika egítégével Feltételezzük hogy ormáli elozláú alapokaágból vett véletle mita/miták alapjá vizgáljuk hogy az imeretle várható érték milye feltételezett értékel egyel

Részletesebben

é á ó ó é é ó é é é á é é é á ó á á á é á ó é í é ó é á ó é é é é é é ó ó é ó é á ó á á é é á ó á ó é ó é á é é é á óé é é á ó á é é é í é ééé ó á áé é é é é á á á ó á á ó é á á í á ó é á ó é í é á ó é

Részletesebben

13 Wiener folyamat és az Itô lemma. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull

13 Wiener folyamat és az Itô lemma. Options, Futures, and Other Derivatives, 8th Edition, Copyright John C. Hull 13 Wiener folyama és az Iô lemma Opions, Fuures, and Oher Derivaives, 8h Ediion, Copyrigh John C. Hull 01 1 Markov folyamaok Memória nélküli szochaszikus folyamaok, a kövekező lépés csak a pillananyi helyzeől

Részletesebben

? közgazdasági statisztika

? közgazdasági statisztika ... Valószíűségszámítás és a statsztka Valószíűség számítás Matematka statsztka Alkalmazott statsztka? közgazdaság statsztka épesség statsztka orvos statsztka Stb. Példa: vércsoportok Az eloszlás A AB

Részletesebben

(2.1) A mátrixok oszlopai vagy sorai vektorok, amelyekkel összefüggésben felvetődik a lineáris függetlenség és a mátrix rangjának kérdése.

(2.1) A mátrixok oszlopai vagy sorai vektorok, amelyekkel összefüggésben felvetődik a lineáris függetlenség és a mátrix rangjának kérdése. _Tulajdonágér-1. Tulajdonágér.1. A lineári érről A lineári ér, vagy vekorér halmaz, amelyben bizonyo műveleek érelmezeek, é amelynek elemeire meghaározo ulajdonágok érvényeek [1]. Szám-n-eek, vekorok ilyen

Részletesebben

Statisztika II. előadás és gyakorlat 1. rész

Statisztika II. előadás és gyakorlat 1. rész Saiszika II. Saiszika II. előadás és gyakorla 1. rész T.Nagy Judi Ajánlo irodalom: Ilyésné Molnár Emese Lovasné Avaó Judi: Saiszika II. Feladagyűjemény, Perfek, 2006. Korpás Ailáné (szerk.): Álalános Saiszika

Részletesebben

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris

Részletesebben

5. gyakorlat Konfidencia intervallum számolás

5. gyakorlat Konfidencia intervallum számolás 5. gykorlt Kofdec tervllum zámolá. Feldt Cél: Normál elozlá gyor áttektée. Az IQ tezteket úgy állítják öze, hogy tezt eredméye éeége belül ormál elozlát kövee 00 ot átlggl é 5 ot zórál. A éeég háy zázlék

Részletesebben

5. Differenciálegyenlet rendszerek

5. Differenciálegyenlet rendszerek 5 Differenciálegyenle rendszerek Elsőrendű explici differenciálegyenle rendszer álalános alakja: d = f (, x, x,, x n ) d = f (, x, x,, x n ) (5) n d = f n (, x, x,, x n ) ömörebben: d = f(, x) Definíció:

Részletesebben

I. Általános lineáris modellek: Lineáris és nem-lineáris regresszió

I. Általános lineáris modellek: Lineáris és nem-lineáris regresszió I. Általáo leá modelle: Leá é em-leá egezó A temézettudomáoa az alapvető tövézeűége általáa ülöféle változó özött apcolatoat ada meg. Pl.. Eg elleálláo (pl. ézhuzalo) áthaladó áam é az elleállá ét végpota

Részletesebben

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum) Az átlagra voatkozó megbízhatósági itervallum (kofidecia itervallum) Határozzuk meg körül azt az itervallumot amibe előre meghatározott valószíűséggel esik a várható érték (µ). A várható értéket potosa

Részletesebben

? közgazdasági statisztika

? közgazdasági statisztika Valószíűségszámítás és a statsztka Valószíűség számítás Matematka statsztka Alkalmazott statsztka? közgazdaság statsztka épesség statsztka orvos statsztka Stb. Példa: vércsoportok Az eloszlás A AB B Elem

Részletesebben

ó ó ú ú ó ó ó ü ó ü Á Á ü É ó ü ü ü ú ü ó ó ü ó ü ó ó ú ú ú ü Ü ú ú ó ó ü ó ü ü Ü ü ú ó Ü ü ű ű ü ó ü ű ü ó ú ó ú ú ú ó ú ü ü ű ó ú ó ó ü ó ó ó ó ú ó ü ó ó ü ü ó ü ü Ü ü ó ü ü ü ó Ü ó ű ü ó ü ü ü ú ó ü

Részletesebben

Ü Ö Á Á Á Á Á É ű Ü Ú ű ű Á É ű Ú Ü ű Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Á Ü Ü Ü Ö Ö Ú Ö Ü Ö ű ű ű ű ű Á ű Ú ű ű ű ű ű É Á Ö Ö Ö ű ű ű Á ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ü Ü Ü Ü ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű ű ű ű ű Ü Ö Ü Ó Ö ű ű ű

Részletesebben

Ü Éü É ü í í Í ö Ü Ú ú Ó í ő í Ö ű ö Ó ú Ű ü í Ó ö Ó Ü Ó Ó í í ú í Ü Ü ő Ú Ó Ó í ú É ÉÉ É Á Ü Ü Ü Ú ő í Ő Ó Ü ő ö ü ő ü ö ú ő ő ő ü ö ő ű ö ő ü ő ő ü ú ü ő ü ü Í ü Í Á Ö Í É Ú ö Í Á Ö í É ö í ő ő í ö ü

Részletesebben

Ö Ó ú É ű É Ö Ö Ö Ü Ó Ú É ú É Ü Ú ú Ü ű ú Ü Ö Ö ú ű Ú ű ű ú Ö Ö Ö Ö É ú ú Ő Ö ú Ü Ó ú Ú Ü Ö ű ű ű Ö ű ú Ó ű Ö Ü ű ú ú ú ú É ú Ö ú ú Ü ú Ó ú ú ú ú ú ú ű ű ú ű ú ú ű Ö ú ú ú ű Ö ú ű ú ű Ü Ö Ü ű Ü Ö ú ú Ü

Részletesebben

Á Á Ó É ö ó ó ó ő ő ó ö ő ő ű ó ú ö ó ó ő ó ü ó ó ő ó ó ő ó ü ó ő ő ő ó ő ő ö ó ó ó ö ö ü ö Á Á Ó ü ó ö ó ő ó ő ő Á É Á Ó ű ü ö ó ő ó ú ÉÉ ó ú ő ö ó ó ó ó ó ö ö ő ü ó ö ö ü ó ű ö ó ó ó ó ú ó ü ó ó ö ó

Részletesebben

É É É ü É ó ó É ű ó ÉÉ ó É ó É É ó É ü ó ó Ó ű ó ó ó ó ü É ü ű ó É É É É ü ü ó ó ó ü É ó É ó É ó ó ó ü ü ü ü ó ü ü ü ü ó ű ű É Í Ó Ü Ö ó ó ó Ó ó ü ü ü ű ó ü ü ű ü ü ó ü ű ü ó ü ó ó ó ó ó ó ó ü ó ó ó ű

Részletesebben

Á ű ő ö Í é é ő Ö Ö é ő Ö ő ö é é Ö ü é ó Ő é é ó é ó é é é é Ö ó ó ő é Ü é ó ö ó ö é é Ő ú é é é é ő Ú é ó Ő ö Ő é é é é ű ö é Ö é é ó ű ö é ő é é é é é é é é é Ö é Ö ü é é é é ö ü é ó é ó ó é ü ó é é

Részletesebben

ű Ő ű Ü Ü Ü ű ű Ú ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű ű Ú Ü Ő ű Ö ű Ü ű Ö ű Ú ű ű Ű É É ű ű ű ű ű ű ű Ü ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű ű É Ű É Ü Ü Ú É É ű ű ű Ü ű É É Ű É ű ű ű ű ű ű ű Ö Ó ű ű ű ű ű ű Ö É Ó É É É Ü

Részletesebben

:.::-r:,: DlMENZI0l szoc!0toolnl ránsnnat0m A HELYI,:.:l:. * [:inln.itri lú.6lrl ri:rnl:iilki t*kill[mnt.ml Kilírirlrln K!.,,o,.r*,u, é é é ő é é é ő é ő ő ú í í é é é ő é í é ű é é ő ő é ü é é é í é ő

Részletesebben

ú Ú Ö É ú ü í í ü í í í í ü Ú í ű í ú ü ü í í ü ü í ü ü ú Í í ű í ü ü Ü í í ü í ú ű ú ú í í ü ú í ü É ü Ö í í ü ú ű í í ü í ű í í Í Ö í í ü Ö ú É Í í í í ü ű ü ű ü ü ü ü í í í í ú í ü í ú É ü ü ü ü í ü

Részletesebben

STATISZTIKA. Terjedelem. Forgalom terjedelem. R=MAX(adatok) MIN(adatok) kvartilis eltérés : Qe

STATISZTIKA. Terjedelem. Forgalom terjedelem. R=MAX(adatok) MIN(adatok) kvartilis eltérés : Qe Terjedelem STATISZTIKA 6. gyakorlat Szóródá mutatók A zóródá terjedelme a tatztka or legagyobb é legkebb eleme között k külöbég. R ma m ggvéyek Függvéykategóra: Statztka RMAX(adatok) MI(adatok) Forgalom

Részletesebben

STATISZTIKAI KÉPLETGYŰJTEMÉNY ÉS TÁBLÁZATOK

STATISZTIKAI KÉPLETGYŰJTEMÉNY ÉS TÁBLÁZATOK MKOLC EGYETEM Gazaáguoá Kar Gazaáglél é Mózra éz Üzl aza é Előrlzé éz Tazé TTZTK KÉPLETGYŰJTEMÉY É TÁLÁZTOK (Dolgozaíráál, zgá ca gé bgzé élül hazálhaó!) 7. VZOYZÁMOK, KÖZÉPÉRTÉKEK-ZÓRÓDÁ Vzozáo.) V, V,

Részletesebben

9. LINEÁRIS TRANSZFORMÁCIÓK NORMÁLALAKJA

9. LINEÁRIS TRANSZFORMÁCIÓK NORMÁLALAKJA 9. LINÁRIS TRANSZFORMÁCIÓK NORMÁLALAKA Az 5. fejezetbe már megmeredtü a leár trazformácóal mt a leár leépezée egy ülölege típuával a 6. fejezetbe pedg megvzgáltu a leár trazformácó mátr-reprezetácóját.

Részletesebben

Adatbányászat: Rendellenesség keresés. 10. fejezet. Tan, Steinbach, Kumar Bevezetés az adatbányászatba

Adatbányászat: Rendellenesség keresés. 10. fejezet. Tan, Steinbach, Kumar Bevezetés az adatbányászatba Adabányásza: Rendellenesség keresés 10. fejeze Tan, Seinbach, Kumar Bevezeés az adabányászaba előadás-fóliák fordíoa Ispány Máron Logók és ámogaás A ananyag a TÁMOP-4.1.2-08/1/A-2009-0046 számú Kele-magyarországi

Részletesebben

ξ i = i-ik mérés valószínségi változója

ξ i = i-ik mérés valószínségi változója EGYENESILLESZTÉS: A LEGKISEBB NÉGYZETEK MÓDSZERE Kíérleteket elvégeztük. Dolgozzuk fel az adatokat! Cél: mért változók (T, p, I, U ) között kapcolat felderítée. 1. zóródá dagram {x, y } ábra. kvattatív

Részletesebben

Tiszta és kevert stratégiák

Tiszta és kevert stratégiák sza és kever sraégák sza sraéga: Az -edk áékos az sraégá és ez alkalmazza. S sraégahalmazból egyérelműen válasz k egy eknsük a kövekező áéko. Ké vállala I és II azonos erméke állí elő. Azon gondolkodnak,

Részletesebben

[ ] ( ) Állapotteres leírás. A gyakorlat célja. Állapotteres leírás elméleti bevezető. Rendszerelmélet II Laboratóriumi gyakorlat -3

[ ] ( ) Állapotteres leírás. A gyakorlat célja. Állapotteres leírás elméleti bevezető. Rendszerelmélet II Laboratóriumi gyakorlat -3 ezerelméle II borórm gkorl - Álloere leírá gkorl célj rezerek álloere leíráák beveée jeleee moer rezerelméle kezeé. gkorl célj beveze z álloegeleek oglmá megvzgál külöböző rezerleíráok közö özeüggéeke

Részletesebben

Garay János: Viszontlátás Szegszárdon. kk s s. kz k k t. Kö - szönt-ve, szü-lı - föl-dem szép ha - tá-ra, Kö - szönt-ve tı-lem any-nyi év u-

Garay János: Viszontlátás Szegszárdon. kk s s. kz k k t. Kö - szönt-ve, szü-lı - föl-dem szép ha - tá-ra, Kö - szönt-ve tı-lem any-nyi év u- aray János: Viszonláás Szegszáron iola Péer, 2012.=60 a 6 s s s s s so s s s 8 o nz nz nz nz nzn Ob. Blf. a 68 s C s s s s am s s n s s s s s s a s s s s s o am am C a a nz nz nz nz nz nznz nz nz nz nz

Részletesebben

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr. Korrelácó-számítás 1. előadás Döntéselőkészítés módszertana Dr. Varga Beatr Két változó között kapcsolat Függetlenség: Az X smérv szernt hovatartozás smerete nem ad semmlen többletnformácót az Y szernt

Részletesebben

Populáció nagyságának felmérése, becslése

Populáció nagyságának felmérése, becslése http:/zeu.yf.hu/~zept/kuzuok.htm Populáció agyágáak felméée, beclée Becült paaméteek: - az adott populáció telje agyága (egyed, pá, tb) D- dezitá (űűég), egyégyi felülete/téfogata zámított egyedzám (egyed/m,

Részletesebben

Többváltozós Regresszió-számítás

Többváltozós Regresszió-számítás Töváltozós Regresszió-számítás 3. előadás Döntéselőkészítés módszertana Dr. Szilágyi Roland Korreláció Célja a kacsolat szorosságának mérése. Regresszió Célja a kacsolatan megfigyelhető törvényszerűség

Részletesebben

GYAKORLÓ FELADATOK 5. Beruházások

GYAKORLÓ FELADATOK 5. Beruházások 1. felada Egymás kölcsööse kizáró beruházások közöi válaszás. Ké külöböző ípusú gépe szerezheük be egyazo művele elvégzésére. A ké egymás kölcsööse kizáró projek pézáramlásai ($) a kövekező ábláza muaja:

Részletesebben

III. FEJEZET FÜGGVÉNYEK ÉS TULAJDONSÁGAIK

III. FEJEZET FÜGGVÉNYEK ÉS TULAJDONSÁGAIK Függvéek és tulajdoságaik 69 III FEJEZET FÜGGVÉNYEK ÉS TULAJDONSÁGAIK 6 Gakorlatok és feladatok ( oldal) Írd egszerűbb alakba: a) tg( arctg ) ; c) b) cos( arccos ) ; d) Megoldás a) Bármel f : A B cos ar

Részletesebben

Helyettesítéses-permutációs iteratív rejtjelezők

Helyettesítéses-permutációs iteratív rejtjelezők Helyeesíéses-peruációs ieraív rejjelezők I. Shao-i elv: kofúzió/diffúzió Erős iverálhaó raszforáció előállíhaó egyszerű, köye aalizálhaó és ipleeálhaó, de öagába gyege raszforációk sokszori egyás uái alkalazásával.

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin ÉETTSÉG VZSGA 0. május. ELEKTONKA ALAPSMEETEK KÖZÉPSZNTŰ ÍÁSBEL ÉETTSÉG VZSGA JAVÍTÁS-ÉTÉKELÉS ÚTMTATÓ EMBE EŐFOÁSOK MNSZTÉMA Egyszerű, rövid feladaok Maximális ponszám:

Részletesebben

Ezért A ortogonális transzformációval diagonalizálható, vagyis létezik olyan S ortogonális transzformáció,

Ezért A ortogonális transzformációval diagonalizálható, vagyis létezik olyan S ortogonális transzformáció, Kadaiku alakok A ( ) B( ) : V függén az B bilineái függénhez aozó kadaiku alaknak neezzük Minden kadaiku alak megadhaó a köekező fomában: T A ahol A zimmeiku mái é a kadaiku alak Miel A zimmeiku ezé a

Részletesebben

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége [GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 10. előadás: 9. Regressziószámítás II. Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet A standard lineáris modell

Részletesebben

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat? Varanca-analízs (NOV Mért nem csnálunk kétmntás t-próbákat? B Van különbség a csoportok között? Nncs, az eltérés csak véletlen! Ez a nullhpotézs. és B nncs különbség Legyen, B és C 3 csoport! B és C nncs

Részletesebben

Ftéstechnika I. Példatár

Ftéstechnika I. Példatár éecha I. Példaár 8 BME Épülegépéze azé éecha I. példaár aralojegyzé. Ha özeoglaló... 3.. Hvezeé...3.. Háadá....3. Hugárzá...6.. Háoáá....5. Szgeel axál hleadáához arozó ül áér....6. Bordázo vezeé.... Sugárzá...5.

Részletesebben

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba Nullhipotézis: pl. az átlag egy adott µ becslése : M ( x -µ ) = 0 Alternatív hipotézis: : M ( x -µ ) 0 Szignifikancia: - teljes bizonyosság csak teljes enumerációra -

Részletesebben

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június ÖKONOMETIA Készült a TÁMOP-4.1.-08//A/KM-009-0041pályázat projet eretébe Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudomáy Taszéé az ELTE Közgazdaságtudomáy Taszé az MTA Közgazdaságtudomáy Itézet és a

Részletesebben

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat Kísérlettervezés - biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert u-próba Feltétel: egy ormális eloszlású sokaság σ variaciájáak számszerű értéke ismert. Hipotézis: a sokaság µ várható értéke

Részletesebben

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév Statisztika II előadáslapok 3/4 tanév, II félév BECSLÉS ÉS HIPOTÉZISVIZSGÁLAT Egyik konzervgyár vágott zöldbabot exportál A szabvány szerint az üvegek nettó töltősúlyának az átlaga 3 g, a szórása 5 g Az

Részletesebben

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét! GAZDASÁGSTATISZTIKA KIDOLGOZOTT ELMÉLETI KÉRDÉSEK A 3. ZH-HOZ 2013 ŐSZ Elméleti kérdések összegzése 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét! 2. Mutassa be az

Részletesebben

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK

ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK Elekronikai alapismereek középszin 3 ÉETTSÉG VZSG 04. május 0. EEKTONK PSMEETEK KÖZÉPSZNTŰ ÍÁSBE ÉETTSÉG VZSG JVÍTÁS-ÉTÉKEÉS ÚTMTTÓ EMBE EŐFOÁSOK MNSZTÉM Egyszerű, rövid feladaok Maximális ponszám: 40.)

Részletesebben

Zárthelyi dolgozat 2014 B... GEVEE037B tárgy hallgatói számára

Zárthelyi dolgozat 2014 B... GEVEE037B tárgy hallgatói számára Zárthely dolgozat 04 B.... GEVEE037B tárgy hallgató zámára Név, Neptu kód., Néháy oro rövd léyegre törő válazokat adjo az alább kérdéekre! (5pot) a) Számítógépe mérőredzerek elépítée (rajz) (33.o.) b)

Részletesebben

É Ö É É Ú ü É Ü É ü Ü ü

É Ö É É Ú ü É Ü É ü Ü ü É Ö É É Ú ü É Ü É ü Ü ü ü É ü ü ü ü Ü ü Ü Ü ü Ü ü ü ü ü ü ű ű ü ü ű ü ü ü ü ü ü Ü ü ű Ö ü ü Ö ű ü Ö ü ü ü Ö ü ü Ö ü ü Ö ü Öü Ú Ö ü ü Ö Ö ű ü ü ű ü ü Ö ü É ü ü ü É ű ü ü ü ü ü Ö ü ű ü Ö ü ü Ö ű ű ü ü ü

Részletesebben

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János január MUNAGAZDASÁGTAN ézült a TÁMOP-4..-8//A/MR-9-4pályázat proekt keretébe Tartalomfelezté az ETE TáT Szocálpoltka Tazéké az ETE özgazdaágtdomáy Tazék, az MTA özgazdaágtdomáy Itézet é a Bala adó közreműködéével

Részletesebben

STATISZTIKAI KÉPLETGYŰJTEMÉNY ÉS TÁBLÁZATOK

STATISZTIKAI KÉPLETGYŰJTEMÉNY ÉS TÁBLÁZATOK MKOLC EGYETEM Gzáguoá K Üzl oácógzáloá é Móz éz Üzl z é Előlzé éz Tzé VZONYZÁMOK, KÖZÉPÉRTÉKEK-ZÓRÓDÁ Vzozáo. V, V, V. l, b 3. l l... l l b Π 4. - b b 5. V : V : TTZTK KÉPLETGYŰJTEMÉNY É TÁLÁZTOK Nöélboá

Részletesebben

Fizikai geodézia és gravimetria / 17. A KOLLOKÁCIÓ ALKALMAZÁSA A FIZIKAI GEODÉZIÁBAN.

Fizikai geodézia és gravimetria / 17. A KOLLOKÁCIÓ ALKALMAZÁSA A FIZIKAI GEODÉZIÁBAN. MSc Fza geodéza és gravmera / 7. BMEEOAFML0 A KOLLOKÁIÓ ALKALMAZÁSA A FIZIKAI GEODÉZIÁBAN. A legsebb égyzees (LKN) olloácó a föld ehézség erőér meghaározásáa álaláos módszere, mely sasza megfoolásoo alapul.

Részletesebben

Geoidmeghatározás a kollokáció módszerével

Geoidmeghatározás a kollokáció módszerével Geodmeghaározás a olloácó módszerével aralom Bevezeés... Kovaraca függvéy... Nehézség redelleessége erpolácója LKN predcó... 4 redcó hbája... 4 LKN predcó... 4 LKN olloácó... 5 Kovaraca erjedés... 6 Alalmazás

Részletesebben

n akkor az n elem összes ismétléses ... k l k 3 k 1! k 2!... k l!

n akkor az n elem összes ismétléses ... k l k 3 k 1! k 2!... k l! KOMBINATORIKAI ALAPFOGALMAK A ombiatoria általába a véges halmazora voatozó redezési és leszámlálási feladatoal foglalozi. Az elemi ombiatoria legtöbb esetbe a övetező ét érdés egyiére eresi a választ:

Részletesebben

STATISZTIKA. Terjedelem. Forgalom terjedelem. R=MAX(adatok) MIN(adatok) rtékek a sokaság g elemeinek k. méri. Leggyakrabban a számtani. 3.

STATISZTIKA. Terjedelem. Forgalom terjedelem. R=MAX(adatok) MIN(adatok) rtékek a sokaság g elemeinek k. méri. Leggyakrabban a számtani. 3. Változékoyág g (zóródá) ) STATISZTIKA. Előad adá Szóródá mutatók A középértk rtékek a okaág g elemeek értékagyágbel gbel külöbk béget eltakarják. k. A változv ltozékoyág g az azoo tulajdoágú, de eltérő

Részletesebben

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága Azoos évleges értékű, htelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérés bzoytalasága Zeleka Zoltá* Több mérés feladatál alkalmazak súlyokat. Sokszor ezek em egyekét, haem külöböző társításba kombácókba

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs [Biomatematika 2] Orvosi biometria Visegrády Balázs 2016. 03. 27. Probléma: Klinikai vizsgálatban három különböző antiaritmiás gyógyszert (ß-blokkoló) alkalmaznak, hogy kipróbálják hatásukat a szívműködés

Részletesebben

A tapintó hőmérséklet érzékelő hőtani számítása, tekintetbe véve a környezet hőmérsékletterének a felület dőlésszögétől való függését

A tapintó hőmérséklet érzékelő hőtani számítása, tekintetbe véve a környezet hőmérsékletterének a felület dőlésszögétől való függését A apnó őméséle ézéelő őan számíása, enebe véve a önyeze őméséleeéne a felüle dőlésszögéől való függésé Andás Emese. Bevezeés n éépából álló almaz áll endelezésüne a (x) függvény analus fomájána megállapíásáa

Részletesebben

Síkalapok vizsgálata - az EC-7 bevezetése

Síkalapok vizsgálata - az EC-7 bevezetése Szilvágyi László - Wolf Ákos Síkalapok vizsgálaa - az EC-7 bevezeése Síkalapozási feladaokkal a geoehnikus mérnökök szine minden nap alálkoznak annak ellenére, hogy mosanában egyre inkább a mélyépíés kerül

Részletesebben

1. feladat. 2. feladat

1. feladat. 2. feladat 1. felada Írja á az alábbi függvénee úg, hog azoban ne az eredei válozó, hanem az eredei válozó haéonsági egsére juó érée szerepeljen (azaz például az Y hele az szerepeljen, ahol = Y E L. Legen a munaerőállomán

Részletesebben

Legfontosabb farmakokinetikai paraméterek definíciói és számításuk. Farmakokinetikai paraméterek Számítási mód

Legfontosabb farmakokinetikai paraméterek definíciói és számításuk. Farmakokinetikai paraméterek Számítási mód Legfonosabb farmakokineikai paraméerek definíciói és számíásuk Paraméer armakokineikai paraméerek Név Számíási mód max maximális plazma koncenráció ideje mér érékek alapján; a max () érékhez arozó érék

Részletesebben

Opkut 2. zh tematika

Opkut 2. zh tematika Opku. zh emaika. Maximáli folyam felada do egy irányío gráf, az éleken aló é felő korláok, kereünk maximáli folyamo! Ha neked kell kezdő megengede folyamo alálni, akkor 0 aló korláokra lehe zámíani. Ha

Részletesebben

2. gyakorlat: Z épület ferdeségmérésének mérése

2. gyakorlat: Z épület ferdeségmérésének mérése . gyakorla: Z épüle ferdeségének mérése. gyakorla: Z épüle ferdeségmérésének mérése Felada: Épíésellenőrzési feladakén egy 1 szines épüle függőleges élének érbeli helyzeé kell meghaározni, majd az 1986-ban

Részletesebben

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft Gyak1: b) Mo = 1857,143 eft A kocsma tipikus (leggyakoribb) havi bevétele 1.857.143 Ft. c) Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft Gyak2: b) X átlag = 35 Mo = 33,33 σ = 11,2909 A = 0,16 Az

Részletesebben

ANOVA. Egy faktor szerinti ANOVA. Nevével ellentétben nem szórások, hanem átlagok összehasonlítására szolgál. Több független mintánk van, elemszámuk

ANOVA. Egy faktor szerinti ANOVA. Nevével ellentétben nem szórások, hanem átlagok összehasonlítására szolgál. Több független mintánk van, elemszámuk Egy faktor zernt NOV Nevével ellentétben nem zóráok, hanem átlagok özehaonlítáára zolgál Több független mntánk van, elemzámuk,...,,, r y,...,, y, y,..., yr;,, r H : r NOV. élda (Box-Hunter-Hunter: Stattc

Részletesebben

ÚJ MÓDSZER A KAROS MECHANIZMUSOK DINAMIKUS KIEGYENSÚLYOZÁSÁRA A NEW METHOD FOR DYNAMIC BALANCING OF ARM MECHANISMS

ÚJ MÓDSZER A KAROS MECHANIZMUSOK DINAMIKUS KIEGYENSÚLYOZÁSÁRA A NEW METHOD FOR DYNAMIC BALANCING OF ARM MECHANISMS Műs udomános öleméne. XI. Műs udomános üléss, 3. Kolosvár, 49 58. hp://hdl.hndle.ne/598/887 ÚJ MÓDZE KO MECHNIZMOK DINMIK KIEGYENÚLYOZÁÁ NEW MEHOD O DYNMIC LNCING O M MECHNIM Ppp Isván, olvl-oş eren pen

Részletesebben