GÓSY MÁRIA: A TESTALKAT ÉS AZ ÉLETKOR BECSLÉSE A BESZÉD ALAPJÁN

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "GÓSY MÁRIA: A TESTALKAT ÉS AZ ÉLETKOR BECSLÉSE A BESZÉD ALAPJÁN"

Átírás

1 GÓSY MÁRIA: A TESTALKAT ÉS AZ ÉLETKOR BECSLÉSE A BESZÉD ALAPJÁN Bevezetés Az alkalmazott fonetika egyik legizgalmasabb kérdése, hogy vajon a beszéd mennyire jellemző az emberre. Kimondható-e, hogy a beszédjellemzők, hasonlóan az ujjlenyomathoz kétséget kizáróan képesek a beszélő személyt azonosítani? Ma még nem tudunk biztosan válaszolni erre a kérdésre. Az eddigi tudományos eredmények alapján valószínűsíthető, hogy a beszéd akusztikai-fonetikai szerkezete oly mértékben az adott beszélő és csakis az ő sajátja, hogy az ennélfogva egyértelműen definiálja magát a produktumot létrehozót. A jelen eredményei azonban még adósak a pontos módszer, a megbízható eljárás megtalálásával. Még kevesebb ismeretünk van arra vonatkozóan, hogy vajon a beszéd mutat-e összefüggést a beszélő testalkatával. Mindennapi tapasztalat, hogy egy bizonyos embertípushoz egy meghatározott beszédtípust képzelünk el. Ez persze akkor válik nyilvánvalóvá, ha a látott személy beszélni kezd, és az ösztönös becslésünk nem találkozik a valósággal. Mindez összefügg a foniátriai gyakorlatban ismert ún. alkati harmóniával (Frint 1999). Ez azt jelenti, hogy egészséges állapotban az alkati harmónia következtében a beszédszervek megfelelően működnek, és így az elvárt hangzás jön létre. Ez az elvárt hangzás azonban mégis nehezen definiálható, általában csak az ún. extrém esetek a feltűnőek (például egy magas, testes férfi relatíve magas hangon szólal meg). Szinkronizáláskor különös jelentősége van az embertípus és a beszédtípus összhangjának. Nem véletlen, hogy a szinkronizáló személy alkatilag, sőt nemegyszer arcát tekintve is hasonlít a szinkronizálandó személyre. (Nagy a külső hasonlóság például Roger Moore és az őt szinkronizáló Láng József vagy a Piedonét alakító Bud Spencer és magyar hangja, Bujtor István között.) Az arcbeállítás hasonlósága szinte magától értetődik: feltételezi a hasonló beszédszerveket (főként méretek), és ennek alapján a hasonló működéseket. Gondoljunk arra, hogy ha a jól ismert külföldi színész szinkron hangja változik (pl. más az ismert sorozatban és megint más egy filmben), akkor a nézőnek (hallgatónak) kifejezetten bizonytalan, nemritkán kellemetlen érzése van. (Beszédüket a filmvásznon állatoknak kölcsönző színészek megválasztásában is döntő az alkat, a magasság, a súly. Az egérke beszédét alacsony színész, gyakrabban nő valósítja meg, a medvét pedig rendszerint mély hangú, magas, esetleg nem is túl sovány színész.) Azt, hogy a hallgatónak van valami elvárása az alkat és a beszédhang viszonyában, jól szemlélteti az a tény, hogy a rajzfilmek szereplőinél is fontos a szinkronizáló személy jó megválasztása. Nem véletlen, hogy a Frédi és Béni-sorozatban, Béni a vékonyabb alkatú Márkus László, Frédi pedig az igen magas Várhelyi Endre hangján szólal meg magyarul. Természetesen az életkor is meghatározó. A Hupikék törpikék című mesefilm-sorozat legidősebb törpjének, a jóságos Törpapának Sinkovits Imre kölcsönözte a hangját. Fujimura, a modern fonetika egyik legnagyobb alakja több, mint harminc évvel ezelőtt kijelentette, hogy a beszédhullámok nemcsak nyelvi információkat tartalmaznak, hiszen bizonyos fizikai sajátosságokról is mondhatunk ítéletet a beszéd alapján. Például, hogy nő vagy férfi-e a beszélő, hogy körülbelül hány éves, sőt talán arról is, hogy magas-e vagy alacsony (1972, 108). Laziczius Gyula hangtulajdonságok terminusát tágítja ki Vértes O. András, amikor ideért pszichés állapotot, érzelemkeltést, sőt bizonyos

2 összefüggéseket elemez a beszédhang és a foglalkozás, beosztás, társadalmi megítélés között történeti viszonylatokban (1979). Jó néhány, főként angol nyelvű kísérlet foglalkozott már a beszéd és a beszélő életkorának összefüggéseivel (vö. például Hartman Danhauer 1976). A magyar anyanyelvűekkel végzett kísérlet eredményei szerint az életkorbecslő készülékünk viszonylagosan jól működik, bár sokszor pontatlan, a jó találatok aránya több, mint 70% (Gocsál 1998). A beszélő azonosítása a fényképe alapján nagyobb mértékben lehetséges, mint a véletlen találat (vö. Lass Harvey 1976). A nők felismerése biztosabb, 65%-os, míg a férfiaké 52%-os; de mindkét esetben nagyobb a találati arány, ha egész alakos képet láttak a kísérleti személyek. Noha a szerzők nem próbálkoznak tudományos magyarázattal, megemlítik azt a lehetőséget, hogy a női beszélők pontosabb azonosítása összefüggésben lehetett azzal, hogy a becslési kísérlet résztvevői nagy többségben ugyancsak nők voltak. Az arc és a beszéd kapcsolatát vizsgálta kutatásaiban Hicks, Johson és McGlone is (1979), s arra az eredményre jutottak, hogy míg a tesztelők egy csoportja a véletlen határa fölött, addig a többiek az alatt voltak csak képesek a hallott beszédet a beszélő arcával azonosítani. A testalkat és a beszéd kapcsolatára vonatkozóan azonban tudomásunk szerint alig akad vizsgálat (utóbbira vö. Lass Davis 1976). A beszéd számos további sajátosságról is tartalmaz információt, mint a szociális státusz, a személyiség vagy az érzelmi állapot; ezeknek a megfeleltetését a beszéd egyes paramétereivel azonban egyelőre még nem sikerült elvégezni. Mikor van jelentősége a testalkat, az életkor és a beszéd bizonyos összefüggéseinek? A már említett szinkronizálási gyakorlaton, a színészi munkán (bizonyos szerepek és a megfelelő alkatú és hangszínezetű színészek összhangja) túl mindenekelőtt a beszélő felismerésének több területén. Elsősorban a kriminalisztikában, amikor a beszélő azonosításához nemcsak a szokásos akusztikai-fonetikai vizsgálatokat használják fel, hanem mód nyílna egyben a testalkat, illetőleg az életkor megbecslésére. Ezáltal bizonyos személyek kizárhatósága, illetőleg ki nem zárhatósága nagymértékben csökkentené a lehetséges személyek körét, és növelné a végső döntés biztonságát. Ehhez azonban megfelelő kutatásra van szükség, amelynek eredményei a megbecsülhetőség értékhatárait kijelölik, ezáltal objektíven meghatározható paraméterek birtokába juthatnánk. A jelen kísérlet az ilyen célú kutatások része. Arra kerestünk választ, hogy milyen mértékben becsülhető meg a beszélő magassága, súlya és életkora egy rövid beszédminta alapján. Anyag és módszer A kísérleti anyagot tíz magyar anyanyelvű női és férfi beszélőtől rögzítettük. Életkoruk különböző, 23 évtől 55 évig. Kiválasztásukat a testméreteik határozták meg. A normál magasságúnak és súlyúnak tekintett (azaz sem alacsonynak, sem magasnak, sem soványnak, sem kövérnek nem nevezhető) nőn és férfin kívül mindkét nemből a következő testalkatúakat választottuk bemondónak: alacsony és kövér, magas és kövér, alacsony és sovány, valamint magas és sovány. A beszélők valamennyien pedagógusok. Az 1. táblázat alkati sajátosságaikat és életkorukat összegzi.

3 1. táblázat: A kísérletben résztvevők alkata és életkori adatai Beszélő Magasság Súly Életkor Jel 1. nő normál normál 32 nnn 2. nő alacsony sovány 28 nas 3. nő alacsony kövér 26 nak 4. nő magas sovány 23 nms 5. nő magas kövér 32 nmk 6. férfi normál normál 35 fnn 7. férfi alacsony sovány 40 fas 8. férfi alacsony kövér 52 fak 9. férfi magas sovány 31 fms 10. férfi magas kövér 52 fmk A táblázatban szereplő beszélőktől rövid, olvasott szöveget rögzítettünk magnetofonszalagra laboratóriumi körülmények között. Ezek átlagidőtartama 16 másodperc (határértékek: mp). A felolvasott szövegek tartalma egészen különböző volt. A felvett szövegeket véletlenszerű sorrendben rögzítettük a tesztszalagra úgy, hogy egy-egy szöveg között 5 mp-nyi csendes szünetet hagytunk. A becslési kísérletben összesen 32 fő vett részt, valamennyien ugyancsak pedagógusok, magyar anyanyelvűek, életkoruk 25 és 35 év közötti (többségük nő). A feladatuk az volt, hogy egy előre elkészített tesztlapon a beszélők egy-egy alkati paraméterét, illetőleg az életkorukat becsüljék meg. A megfelelő helyre X jelet kellett tenniük. Ennek megfelelően háromszor hallgatták meg a tesztanyagot, de mindig csak egyetlen elhangzás alapján kellett az adott paraméterről dönteniük. Elsőként a termet, majd a súly, végül az életkor becslését kértük. A különböző beszélők beszédét akusztikai, fonetikai szempontból elemeztük. A műszeres vizsgálatok során mértük a beszédtempót, az alaphangmagasságot, továbbá véleményeztük az artikulációs pontosságot. Ezeket az adatokat vetettük össze a percepciós becslési kísérlet eredményeivel. Eredmények A hipotézisünk az volt, hogy a három paraméter közül csupán az életkor becsülhető meg relatív biztonsággal. Ezt egyrészt a korábbi ilyen jellegű kísérletek adatai alapján, másrészt azért gondoltuk, hiszen az emberek életük során jobban tudatosítják magukban a beszélő személy életkorát, mint egyéb, alkati sajátosságait. Ennek az a feltételezett következménye, hogy az agy neurális spektrogramjai nyilvánvalóan őriznek adatokat az életkorról. A mindennapi kommunikációnk során annak lehet jelentősége, hogy milyen életkorú emberrel beszélünk, de hogy milyen magas vagy milyen súlyú, az a kommunikáció szempontjából rendszerint lényegtelen. Ezért sokkal kevesebb az esélye annak, hogy a hallgatóban kódolódnak a beszélő partner alkati sajátosságai. Öntudatlan feldolgozás persze végbemegy bennünk, hiszen ennek az eredménye az a bevezetőben tárgyalt tény, hogy ha a beszélő alkata és hangja ellentmondásos, akkor az a hallgató számára kényelmetlen, akár zavaró is tud lenni. Képzeljünk el egy nehézsúlyú bokszolót egy alacsony vékony emberre jellemző beszéddel! A rajzfilmek világából is hozhatunk megint példát. Ha a filmben egy törpe és egy óriás beszélget, akkor az erős testalkatú

4 színész nyilvánvalóan nem a törpének, hanem az óriásnak kölcsönzi a hangját és így tovább Amint azt Jakobson már évtizedekkel ezelőtt megállapította, sokkal könnyebb a beszédhangokat megkülönböztetni, mint azonosítani. Ezt a jelen beszédhelyzetre úgy adaptálhatjuk, hogy sokkal könnyebb az ellentmondást felismerni, mint az alkat és a beszéd együttesét azonosítani. Nem tudjuk pontosan megmondani, hogy milyen egy alacsony és kövér ember hangja szemben egy alacsony és sovány avagy egy magas és kövér ember hangjával. Ha azonban a látvány és az akusztikum ellentmond a beszédtapasztalatunknak, akkor arra azonnal felfigyelünk. A 2. táblázatban összegeztük a tíz beszélő alkatára és életkorára kapott becsléseket annak függvényében, hogy a kísérleti személyek hány százalékban azonosították a beszélő külsejét és korát helyesen. 2. táblázat: A beszélők alkatára és korára kapott helyes becslések aránya (n= nő, f= férfi, A=alacsony, M=magas, N=normál, K=kövér, S=sovány) Beszélő Termet (%) Súly (%) Életkor (%) nms 25 31,2 100 fas 62,5 18,7 50 nnn 75 68,7 68,7 nas 56,2 31,2 43,7 fmk 37,5 18,7 37,5 nmk 37,5 18,7 68,7 fnn 68, ,2 fms 62,5 68,7 62,5 nak 37,5 6,2 81,2 fak 81,2 68,7 93,7 A táblázat adatai igen változatosak. A legmagasabb értékek az életkor becslései között vannak, míg a legalacsonyabbak a súly megítélésében. A termetre vonatkozó ítéletek a kettő közöttiek, itt nagyobb a helyes döntések aránya, mint a súly esetében. Az 1. ábra grafikonja a három paraméter átlagát szemlélteti. helyes becslés % termet súly életkor 1. ábra Az alkatra és az életkorra vonatkozó helyes becslések átlaga

5 A kiinduló hipotézisünknek megfelelően a kísérleti személyek legnagyobb mértékben helyesen az életkort tudták megbecsülni, majd a termetet és legkevésbé a testsúlyt. Ha ez utóbbira kapott átlagértéket nézzük (38,08%), az kevéssel haladja meg a véletlen találati arányt. A csoporton belül természetesen jó biztonságú, illetőleg nagy valószínűségű becslések is vannak. Az nnn, a fms és a fak beszélők súlyának megítélése közel 70%- os, vagyis egészen jónak mondható. Véletlen találatról itt már nem eshet szó. A termet tekintetében hasonlóak az eredmények. A fak és a nnn beszélők, valamint a fnn képviselik a legbiztosabban felismerhető alacsony és normál termetű beszélőt. Noha életkor szerint nem arányos a beszélők eloszlása, mégis megnéztük, hogy van-e különbség a helyes becslések arányában a különböző életkorok szerint. Nincs különbség a 40 év felettiek megítélésben (a helyes becslés mintegy 65%), ugyanakkor a 20 és 30 közöttieket pontosabban felismerik, az átlag közel 75%. Megnéztük, hogy a termet és a súly hogyan viszonylik egymáshoz a helyes becslések esetében, az adatokat a 2. ábra mutatja. % termet súly helyes becslés nms fas nnn nas fmk nmk fnn fms nak fak 2. ábra A termetre és a súlyra kapott helyes becslések egymáshoz viszonyított aránya az egyes beszélők esetében Elemeztük, hogy vajon az egyes beszélőknél hány paramétert becsültek meg helyesen. Az eredmények e tekintetben véletlenszerűek. A termet és a súly együttes helyes találati aránya mindössze 18,75%, ha az életkort is tekintetbe vesszük, további csökkenést tapasztalunk: 9,37%. A kísérleti személyek átlagosan két beszélőnél tudták helyesen megbecsülni a termetet és a súlyt, bár akadtak ennél jobb teljesítmények is. A legjobb becslést elért résztvevő négy beszélőnél ítélte meg helyesen a magasságot és a súlyt, és közülük kettőnél az életkort is! A 3. ábra a becslést végző személyek közül tíznek az adataival szemlélteti a helyes ítéletek egymáshoz viszonyított arányát.

6 helyes becslés % termet súly életkor becslést végző személyek 3. ábra Tíz kísérleti személy adatai a becslésben résztvevők közül A szemléltetésre kiválasztott résztvevők adatai vizuálisan is megerősítik a korábbiakban leírtakat. A továbbiakban összesítettük, hogy az egyes beszélőket hogyan becsülték meg a kísérletben résztvevők. A 4. ábra a mindhárom kérdésre (termet, súly, életkor) adott helyes becslések átlagát veszi figyelembe, és csökkenő sorrendben szemlélteti az eredményeket. % fak nnn fnn fms nms fas nas nmk nak fmk beszélők 4. ábra Az egyes beszélők sikeres becslésének átlaga a beszédük alapján

7 A grafikon szemlélteti az egyes beszélőkre kapott eredmények nagy különbségét, és jelzi, hogy a férfiak többségének alkatát pontosabban becsülték a résztvevők, mint a nőkét. Ezek az adatok egyértelműen azt igazolják, hogy bizonyos személyek a beszédük alapján jól valószínűsíthetők, míg mások alig vagy egyáltalán nem. Ez azonban nem köthető az alkathoz vagy az életkorhoz. Anyagunkban például a négy kövér beszélő közül háromnak az azonosítása igen gyenge, függetlenül attól, hogy nő vagy férfi, avagy hogy alacsony vagy magas. A legjobban ugyanakkor egy alacsony kövér beszélőt ismertek fel (81,2%). A négy magas beszélő közül ugyancsak egynek az azonosítása tekinthető elfogadhatónak (64,5%). Az eredmények alapján a következő hipotézis állítható fel. Az életkor konkrét a termet és a súly relatív értékéhez képest. Mit értünk ezen? Az életkor azért tekinthető konkrétnak, hiszen függetlenül a beszélgető partnertől vagy bármilyen egyéb külső és belső tényezőtől, az évek száma változatlan érték. A testmagasság és a testsúly relatívak, mivel egymás viszonyában realizálódnak. Ugyanaz a kilószám jelenthet kövérséget vagy soványságot a magasságtól függően. A magasság is viszonylagosabb, mint az életkor, hiszen a beszélő öntudatlanul a saját magasságához viszonyít. Ha egy 170 cm-es férfihez egy 180 cm-es beszél, akkor ő alacsony. Ha azonban egy l62 cm-es személlyel társalog, akkor ő magas, vagyis a termet is relatív. A termetnek és a testsúlynak a relativitását a beszéd vonatkozásában az is növeli, hogy a nyilvánvaló tendenciától függetlenül számos kivétel akad. Van például olyan beszélő, aki alacsony és basszus hangú és van, aki alacsony és tenor hangú (s ekkor még csak az alaphangmagasságra vonatkozóan tettünk megállapítást, amely a beszédnek csupán egy összetevője). A mindennapi kommunikációban az életkornak lehet jelentősége, a termetnek vagy a testsúlynak azonban rendszerint nem. Ebből következik, hogy míg az életkort mintegy tudattalanul (néha tudatosan?) rögzítjük a beszélőnél, s ennek révén az elhangzó beszéddel, addig a termet és a testsúly általában kikerül a figyelem középpontjából, nem alakul ki kapcsolat a beszéd és a magasság vagy a beszéd és a súly között. Az elmondottakból következik, hogy míg a termetre vonatkozó sajátosságokat bizonyos fokig dekódoljuk, s valamilyen mértékben tároljuk is, többé-kevésbé hozzárendelve a beszédhez, addig ugyanez a testsúllyal kapcsolatban nemigen történik meg. Ezek a különbségek eredményezik, hogy az agyban feltételezett neurális spektrogram viszonylag jó becslést enged meg a beszélő életkoráról a beszéde alapján, viszonylagos felismerést a termetre vonatkozóan, és gyakorlatilag nem tartalmaz használható információt a beszélő testsúlyának és a beszédének a tekintetében. Elemeztük, hogy vajon a tesztanyag adatközlőinek hangja és beszéde milyen objektív akusztikai-fonetikai sajátosságokkal jellemezhető. A műszeres vizsgálatokhoz a CSL 4300B típusú digitális jelfeldolgozót használtuk. Az objektív adatok birtokában igyekeztünk összefüggéseket találni a beszélő azonosítási eredményekkel. A 3. táblázatban a beszélők alaphangmagasságának objektív paramétereit összesítettük.

8 3. táblázat: A beszélők alaphangmagasságának adatai (F=frekvencia, I=intenzitás) Beszélő Mért paraméterek átlagos F0 F-eltérés I-eltérés Jel/zaj viszony nnn 185,9 Hz 1,701% 3,425 db 1,842 db nas 177,0 Hz 2,227% 2,778 db -4,132 db nak 213,3 Hz 1,742% 1,64 db -2,327 db nms 181,7 Hz 1,74% 3,628 db -1,657 db nmk 192,2 Hz 1,705% 0,913 db -3,268 db fnn 116 Hz 1,136% 1,264 db -4,652 db fas 139,5 Hz 1,877% 1,631 db -4,466 db fak 116,6 Hz 1,277% 0,818 db -5,547 db fms 101 Hz 1,047% 1,19 db -6,26 db fmk 123,2 Hz 1,145% 1,267 db -2,995 db A beszélők alaphangmagasságának jellemzéséül szolgáló paraméterek különbözőek (az F-eltérés és az I-eltérés, a frekvencia és az intenzitás állandóságáról nyújt felvilágosítást; minél kisebb az érték, annál kevésbé ingadozik az adott paraméter). A jel/zaj viszony a hang tisztaságát jelzi, vagyis azt, hogy a beszédjelhez képest a hangképzés milyen zörejhátteret mutat. Minél nagyobb a mínuszérték, annál kisebb a zörej. Az átlagos alaphangmagasság nőknél 177 Hz és 213 Hz között, férfiaknál 101 Hz és 139 Hz között szór. Ez a nemek egyértelmű elkülönülését jelzi a zönge értékében; a legalacsonyabb női F0 38 Hz-cel magasabb, mint a legmagasabb férfi F0. A legalacsonyabb férfi alaphangmagasság és a legmagasabb női között 112 Hz a különbség. Az átlagos alaphangmagasság úgy tűnik fontos tényező mind az alkat, mind az életkor eldöntésében. Anyagunk alapján kimondható, hogy a nőknél a magasabb alaphangmagasság a fiatalabb életkorral, illetőleg a sovány vagy normál testalkattal mutat szoros összefüggést. A két magas F0-val rendelkező kövér női beszélőnk egyike alacsony, másikuk magas. Ennek ellenére sem magasnak, sem alacsonynak, hanem legnagyobb mértékben normál alkatúnak ítélték őket. A súlyukra vonatkozó becslések egy része is a normál kategóriába került. Nagy arányban tekintik normál testalkatúnak a mély alaphangú női beszélőket is. Az összesített eredmények szerint a mély hangú nők magasságát 52%-ban ítélték meg helyesen, míg a magas hangúakét csak 37,5%-ban. A súlyuk becsélése is tendenciájában hasonló eredményeket hozott. A mély hangúak súlyát 43,7%-ban, míg a magas hangúakét csak 12,4%-ban találták el. A férfiak alkati becslése lényegesen jobb volt. A mély hangú férfiak magasságát 70,8%-ban, a magasabb hangúakét 50%-ban ítélték meg helyesen. A súlyukra vonatkozó becsült adatok gyengébbek, de még így is jobbak, mint a nők esetében. A mély hangúaknál 62,4%-ban, a magasabb hangúaknál csak 18,7%-ban pontos az ítélet. Mindezek alapján leszögezhető, hogy a mélyebb F0-val beszélő férfiak termetének és súlyának a megítélése lényegesen jobb, mint az ugyancsak mélyebb alaphangú nőké. A magasabb hangú nők és férfiak súlyának becslése a legbizonytalanabb, a pontos ítélet 20% alatti, vagyis véletlen találat. A három alacsony alaphangú férfi beszélő termetre különböző, egyikük alacsony, másikuk magas, a harmadik normál, magasságuk megítélése mégis feltűnően jó. A magas F0 férfi beszélőnél az alacsony termethez kötődik, természetesen nem független a becslés

9 a konkrét alaphangértéktől. Az átlagosan közel 140 Hz-es magasságon beszélő férfit nagymértékben ítélik kövérnek (valójában sovány), míg az átlagosan 123 Hz-es alaphangot produkáló férfit csupán 18,7%-ban gondolják kövérnek, a lehallgatók döntően normál alkatúnak ítélik. Természetesen a döntés nem egyetlen paraméter alapján történik, hanem az összbenyomás eredménye. Ezt támasztja alá az a tény, hogy az átlagosan 116 Hz-en beszélő kövér férfi súlyát közel 70%-ban azonosítják helyesen. Az életkor becslése is nyilvánvalóan több észlelet együttes hatásának eredménye. Bizonyos tendenciák mégis akadnak. A magasabb F0 nőknél és a mélyebb F0 férfiaknál a fiatalabb életkort idézi. A nőknél az életkor becslése 72,4%-ban volt pontos, míg a férfiaknál 64,9%-ban. Az alaphang további paramétereit illetően feltűnő összefüggést nem találtunk. A jel/zaj értékében tendenciaszerűen érvényesül, hogy minél kisebb a zörej aránya, annál pontosabb a becslés, elsősorban az életkoré. Angol anyanyelvűekkel végzett életkorbecslési kísérletben azt találták, hogy az alaphangmagasságon túl a beszédtempó, valamint az artikuláció pontossága is meghatározó volt az ítéletek kialakításában. A gyorsabb beszédtempót és a tiszta hangképzést a fiatalabb életkorra jellemzőbbnek tartották (Hartman Danhauer 1976). Minthogy beszélőink pedagógusok, ezért nagy különbséget sem a tempójukban, sem a hangképzésünkben nem találtunk. Nagyon kis eltéréssel ugyan, de ketten kissé lassabban, hárman kissé gyorsabban beszéltek, a többiek tempója átlagosnak mondható. A következő értékek a beszédsebességre vonatkoznak. A lassúbb beszélők átlaga 10,8 és 11,4 hang/s, a gyorsabbaké 13,6 és 13, 9 hang/s, az átlagosnak tekintettek határértékei pedig 12,2 13,2 hang/s. A beszédképzés valamennyi adatközlő esetében tiszta, az intonációs szerkezetek megvalósítását tekintve kettőnél kiemelkedően szép a beszéd. Az alkati és életkori becslések összességét tekintve egyértelműen látszik, hogy a két minden tekintetben legtökéletesebb beszélő megítélése nagymértékben pontos volt, a nőé 70,8%, a férfié 64,5. (A legjobban azonosított beszélő átlaga ugyanakkor 81,2%.) A beszédtempó és a helyes becslés aránya között nem találtunk összefüggést. Következtetések A kísérlet eredményei több tekintetben is jelentősnek mondhatók. Első ízben történt ilyen jellegű vizsgálat magyar anyanyelvű beszélőkkel. Noha a kutatás számos irányban tovább folytatandó, néhány alapvető állítás már most is megfogalmazható. A beszélő személy testalkata megbecsülhető a beszéde alapján, ennek mértéke azonban sok tényezőtől függ. Meglehetősen jól megítélhető a beszélő életkora, és gyengébben ugyan, de a véletlen találatnál jobb arányban becsülhető a magassága. Nem ítélhető meg értékelhető szinten a beszélő súlya, még akkor sem, ha nem egy esetben az adataink jobb eredményt mutatnak, mint a véletlen találat. Kimondható, hogy a nemek felismerése között van különbség; a jelen kísérlet eredményei szerint a férfiak alkata (magassága és súlya) pontosabban volt megbecsülhető, mint a nőké. Az angol anyanyelvűekkel végzett kísérletben a termet azonosítása ugyancsak a férfiaknál volt jobb, a súly megítélése azonban a nőknél (Lass Davis 1976). Az életkor tekintetében a nőknél találtunk a beszédük és a koruk között szorosabb összefüggést. Adatközlőink esetében a mélyebb alaphangmagasságú beszélők alkatának a megítélése volt pontosabb. Számos esetben nem találtunk egyértelmű összefüggést a becslési adatok és a beszéd objektív elemzésének adatai között. Ez nem azt jelenti, hogy ilyen összefüggések nincsenek, csupán azt, hogy a jelenleg rendelkezésre

10 álló ismereteink nem elégségesek ezen összefüggések kimutatásához. Nincsen olyan adathalmaz, amely például az átlagosnál magasabb emberek beszédének akusztikaifonetikai sajátosságait tartalmazná. Arra azonban már vannak mért adatok, hogy a különböző életkorú beszélőknek (17 évestől 80 évesig) milyen az artikulációs és a beszédtempója (Gocsál 2000). Az a tény, hogy mind az életkort, mind a testmagasságot elfogadható mértékben meg lehetett becsülni, arra utal, hogy a beszéd kétségkívül tartalmaz olyan paramétereket, amelyek a hallgatóban azonos döntést idéznek elő. Nem zárható ki természetesen az sem, hogy a becslésben résztvevők saját, egyéni tapasztalataik alapján ítéltek (a hallott beszéd egy adott alkatú, korú személyre emlékeztette őket). Ez magyarázná azt is, hogy ugyanazon beszélő miként volt mindhárom kategóriában felismerhető (tehát alacsonynak, normálnak és magasnak). Megjegyezzük ugyanakkor, hogy ez alig fordult elő; a becslést végző személyek rendszerint szomszédos kategóriák mentén tévedtek. A kapott eredmények többé-kevésbé megegyeznek az angol anyanyelvűekkel végzett kísérlet adataival. A különbözőségek természetszerűleg adódnak a kísérletben résztvevők eltéréseiből is, az azonosságok azonban arra engednek következtetni, hogy a becslési eredményeink nyelvfüggetlen tények. Nyilvánvalóan hosszú kutatás eredményeként következtethetünk majd megbízhatóan a beszélő személy külsejére a beszéd alapján. Az azonban már az eddigiek alapján is bizonyos, hogy ez a munka szükséges, és sokféleképpen lesz alkalmazható a gyakorlatban. Irodalom Frint Tibor: Foniátria. Medicina. Budapest Fujimura, O.: Acoustics of speech. In: Speech and Cortical Functioning. Ed.: Gilbert, J.H. Academic Press. New York 1972, Gocsál Ákos: Életkorbecslés a beszélő hangja alapján. In. Beszédkutatás 98. Szerk. Gósy Mária. MTA Nyelvtudományi Intézete. Budapest 1998, Gocsál Ákos: A beszéd időviszonyai különböző életkorú személyeknél. In. Beszédkutatás Szerk. Gósy Mária. MTA Nyelvtudományi Intézete. Budapest 2000, Gósy Mária: Pszicholingvisztika. Corvina. Budapest Hicks, J.W., Johnson, Ch.C., McGlone, R.E.: Speaker identification from photographs. In: Speech Communication Papers. Eds: Wolf, J.J., Klatt, D.H. MIT, Cambridge, Mass. 1979, Hartman, D.E., Danhauer, J.L.: Perceptual features of speech for males in four perceived age decades. JASA 59, 1976, Lass, N.J., Davis, M.: An investigation of speaker height and weight identification. JASA , Lass, N.J., Harvey, L.A.: An investigation of speaker photograph identification. JASA , Vértes O. András: A hang némely tulajdonságának történeti változásáról. Magyar Fonetikai Füzetek , A kutatást a sz. OTKA támogatta.

A HANGOK TANÁTÓL A BESZÉDTECHNOLÓGIÁIG. Gósy Mária. MTA Nyelvtudományi Intézet, Kempelen Farkas Beszédkutató Laboratórium

A HANGOK TANÁTÓL A BESZÉDTECHNOLÓGIÁIG. Gósy Mária. MTA Nyelvtudományi Intézet, Kempelen Farkas Beszédkutató Laboratórium A HANGOK TANÁTÓL A BESZÉDTECHNOLÓGIÁIG Gósy Mária MTA Nyelvtudományi Intézet, Kempelen Farkas Beszédkutató Laboratórium beszédzavarok beszédtechnika beszélő felismerése fonológia fonetika alkalmazott fonetika

Részletesebben

A spontán beszéd egyes jellemzői különböző felnőtt korcsoportokban

A spontán beszéd egyes jellemzői különböző felnőtt korcsoportokban A spontán beszéd egyes jellemzői különböző felnőtt korcsoportokban Tatár Zoltán ELTE BTK Nyelvtudományi Doktori Iskola tatarkan@freemail.hu Kivonat: Korábbi kutatások gyakran foglalkoznak év alatti, illetve

Részletesebben

Elso elemzés Example Anorexia

Elso elemzés Example Anorexia 50 KHz R 739 Xc 62 [Víz és BCM zsír nélkül] A mérés 11.07.2005 Ido 15:11 dátuma: Név: Example Anorexia Születési dátum: 05.02.1981 Keresztnév: Kor:: 24 Év Neme: no Magasság: 1,65 m Mérés sz.: 1 Számított

Részletesebben

BEKE ANDRÁS, FONETIKAI OSZTÁLY BESZÉDVIZSGÁLATOK GYAKORLATI ALKALMAZÁSA

BEKE ANDRÁS, FONETIKAI OSZTÁLY BESZÉDVIZSGÁLATOK GYAKORLATI ALKALMAZÁSA BEKE ANDRÁS, FONETIKAI OSZTÁLY BESZÉDVIZSGÁLATOK GYAKORLATI ALKALMAZÁSA BESZÉDTUDOMÁNY Az emberi kommunikáció egyik leggyakrabban használt eszköze a nyelv. A nyelv hangzó változta, a beszéd a nyelvi kommunikáció

Részletesebben

2006. szeptember 28. A BESZÉDPERCEPCI DPERCEPCIÓ. Fonetikai Osztály

2006. szeptember 28. A BESZÉDPERCEPCI DPERCEPCIÓ. Fonetikai Osztály 2006. szeptember 28. ÖNÁLLÓSULÓ FOLYAMATOK A BESZÉDPERCEPCI DPERCEPCIÓ FEJLŐDÉSÉBEN Gósy MáriaM Fonetikai Osztály AZ ANYANYELV-ELSAJ ELSAJÁTÍTÁSRÓL Fő jellemzői: univerzális, relatíve gyors, biológiai

Részletesebben

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. A várható érték és a szórás transzformációja 1. Ha egy valószínűségi változóhoz hozzáadunk ötöt, mínusz ötöt, egy b konstanst,

Részletesebben

a munkaerőpiac számos szegmensében egyaránt szükségszerű a használata (Szabó

a munkaerőpiac számos szegmensében egyaránt szükségszerű a használata (Szabó Szakmai és kommunikációs kompetencia a spontán beszédben Erdős Klaudia Nyelvtudományi Doktori Iskola Alkalmazott nyelvészet program ELTE BTK Bevezetés Kompetencia = alkalmasság, hozzáértés Latin competo

Részletesebben

kompetenciakompetenciakompetenci akompetenciakompetenciakompeten ciakompetenciakompetenciakompete nciakompetenciakompetenciakompet

kompetenciakompetenciakompetenci akompetenciakompetenciakompeten ciakompetenciakompetenciakompete nciakompetenciakompetenciakompet kompetenciakompetenciakompetenci akompetenciakompetenciakompeten ciakompetenciakompetenciakompete nciakompetenciakompetenciakompet A 2017. évi kompetenciamérés eredményei enciakompetenciakompetenciakomp

Részletesebben

Fontos azt figyelembe venni, hogy az egy-két fős létszámok nem reprezentatívak. Nyilván ezt az iskolai szintű eredményeknél kell értelmezni.

Fontos azt figyelembe venni, hogy az egy-két fős létszámok nem reprezentatívak. Nyilván ezt az iskolai szintű eredményeknél kell értelmezni. A Landorhegyi Sportiskolai Általános Iskola NETFIT eredményeinek iskolai, városi és országos összehasonlító elemzése, értékelése a 20/20-ös tanévben Fontos azt figyelembe venni, hogy az egy-két fős létszámok

Részletesebben

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. 1. tétel Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. A valószínűségszámítás tárgya: véletlen tömegjelenségek vizsgálata. véletlen: a kísérlet kimenetelét

Részletesebben

Elso elemzés Example Athletic

Elso elemzés Example Athletic 50 KHz R 520 Xc 69 [Víz és BCM zsír nélkül] A mérés 11.07.2005 Ido 15:20 dátuma: Név: Example Athletic Születési dátum: 22.07.1978 Keresztnév: Kor:: 26 Év Neme: férfi Magasság: 1,70 m Mérés sz.: 1 Számított

Részletesebben

Az énekelt magánhangzók észlelése réshangkörnyezetben

Az énekelt magánhangzók észlelése réshangkörnyezetben Az énekelt magánhangzók észlelése réshangkörnyezetben Deme Andrea 2011. Február 4. andrea_deme@hotmail.com Az énekelt beszéd észlelése Szinte mindennapos feladat opera tévé rádió Az énekelt hangok észlelésének

Részletesebben

Óvodás és kisiskolás gyermekek interpretált beszédének vizsgálata

Óvodás és kisiskolás gyermekek interpretált beszédének vizsgálata X. Alkalmazott Nyelvészeti Doktoranduszkonferencia 2016. február 5.. Óvodás és kisiskolás gyermekek interpretált beszédének vizsgálata Vakula Tímea ELTE BTK NyDI, III. évf. Bevezetés a beszélt nyelv feldolgozásának

Részletesebben

Milyen tulajdonságokra következtethetünk a beszédből?

Milyen tulajdonságokra következtethetünk a beszédből? NÉMETH MÁTYÁS FERENC Milyen tulajdonságokra következtethetünk a beszédből? A beszédben megnyilvánuló információtartalom nem csupán a kommunikációs üzenetet és annak jelentését hordozza magában, hanem egyéb

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen

Részletesebben

2. A 2016.évi Országos kompetencia mérés eredményeinek feldolgozása

2. A 2016.évi Országos kompetencia mérés eredményeinek feldolgozása 2. A 2016.évi Országos kompetencia mérés eredményeinek feldolgozása A 2016.évi Országos kompetenciamérésen résztvevő 10 évfolyamos osztályok osztályfőnökei; a könnyebb beazonosíthatóság végett: 10.A: Ányosné

Részletesebben

OROSZLÁNY ÉS TÉRSÉGE EGÉSZSÉGFEJLESZTÉSI TERVE

OROSZLÁNY ÉS TÉRSÉGE EGÉSZSÉGFEJLESZTÉSI TERVE OROSZLÁNY ÉS TÉRSÉGE EGÉSZSÉGFEJLESZTÉSI TERVE Tartalom 1. Az egészségfejlesztési tervet megalapozó háttérkutatás... 3 A térség demográfiai szerkezete... 3 A térség lakosságának szociális-gazdasági helyzete...

Részletesebben

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció

Részletesebben

Beszámoló a évi kompetenciamérésről

Beszámoló a évi kompetenciamérésről Bocskai István Általános Iskola, Alapfokú Művészeti Iskola és Kollégium Beszámoló a 2017. évi kompetenciamérésről Készítette: Mezeiné Gurbán Juliánna Hajdúnánás, 2018. március 26. Matematika 6. évfolyam

Részletesebben

Akusztikai mérések SztahóDávid

Akusztikai mérések SztahóDávid Akusztikai mérések SztahóDávid sztaho@tmit.bme.hu http://alpha.tmit.bme.hu/speech http://berber.tmit.bme.hu/oktatas/gyak02.ppt Tartalom Akusztikai produktum Gerjesztés típus Vokális traktus Sugárzási ellenállás

Részletesebben

A beszédstílus meghatározó tényezői és temporális jellemzői

A beszédstílus meghatározó tényezői és temporális jellemzői A BESZÉD ÉS AMI MÖGÖTTE VAN Magyar nyelv hete 2012. április 25. A beszédstílus meghatározó tényezői és temporális jellemzői Gráczi Tekla Etelka Beszédstílus Beszédstílus = az írás, megszólalás módja A

Részletesebben

A SIOK Beszédes József Általános Iskola évi kompetenciamérés eredményeinek elemzése és hasznosítása

A SIOK Beszédes József Általános Iskola évi kompetenciamérés eredményeinek elemzése és hasznosítása A SIOK Beszédes József Általános Iskola 2011. évi kompetenciamérés eredményeinek elemzése és hasznosítása A jelentésben szereplő tanulók száma 2011. évi méréskor 6. a osztály: 24 fő 6. b osztály: 32 fő

Részletesebben

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157.

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157. Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása 2018 Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157. kiss.gabor@tmit.bme.hu Példa I (Vonat probléma) Aladár 25 éves és mindkét nagymamája él még: Borbála és Cecília.

Részletesebben

Bérkülönbségtől a szerepelvárásokig: mik a magyar nők és férfiak problémái?

Bérkülönbségtől a szerepelvárásokig: mik a magyar nők és férfiak problémái? Bérkülönbségtől a szerepelvárásokig: mik a magyar nők és férfiak problémái? Az Integrity Lab elemzése Összefoglaló A nemek közti bérkülönbséget tartja a legnagyobb egyenlőtlenségi problémának a magyar

Részletesebben

Tartalom-visszamondások szerveződése felolvasás után

Tartalom-visszamondások szerveződése felolvasás után Tartalom-visszamondások szerveződése felolvasás után Kanyó Réka Nyelvtudományi Doktori Iskola Témavezető: Prof. Dr. Gósy Mária VII. Alkalmazott Nyelvészeti Doktoranduszkonferencia 2013. február 1. Bevezetés

Részletesebben

Nemcsak a húszéveseké a világ! Kommunikációs gyakorlatok hatvanon túl

Nemcsak a húszéveseké a világ! Kommunikációs gyakorlatok hatvanon túl Nemcsak a húszéveseké a világ! Kommunikációs gyakorlatok hatvanon túl Berta Zsófia Pákozdi Melinda A kommunikáció Communicatio gondolatok közlése, közzététele Roman Jakobson modellje a kommunikációs tényezőkről

Részletesebben

Output menedzsment felmérés. Tartalomjegyzék

Output menedzsment felmérés. Tartalomjegyzék Összefoglaló Output menedzsment felmérés 2009.11.12. Alerant Zrt. Tartalomjegyzék 1. A kutatásról... 3 2. A célcsoport meghatározása... 3 2.1 Célszervezetek... 3 2.2 Célszemélyek... 3 3. Eredmények...

Részletesebben

Oktatói munka hallgatói véleményezése. 2014/2015-ös tanév II. félév. Testnevelő tanárok

Oktatói munka hallgatói véleményezése. 2014/2015-ös tanév II. félév. Testnevelő tanárok Oktatói munka hallgatói véleményezése 2014/2015-ös tanév II. félév Testnevelő tanárok A Nemzeti Közszolgálati Egyetem szellemi műhelyként az ország egyik meghatározó felsőoktatási intézménye. Emellett

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.08. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

VÁRAKOZÓK JELENTÉSE ELEMZÉS

VÁRAKOZÓK JELENTÉSE ELEMZÉS VÁRAKOZÓK JELENTÉSE ELEMZÉS 09. 01. ÁLLAPOT SZERINT Várakozások jellemzői 1. táblázat Várakozók i forma/típus/altípus szerinti megoszlása szeptember 1-én Színkód 1: narancs = szakosított ok, zöld = alapok

Részletesebben

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I. 1 I. HALmAZOk 1. JELÖLÉSEk A halmaz fogalmát tulajdonságait gyakran használjuk a matematikában. A halmazt nem definiáljuk, ezt alapfogalomnak tekintjük. Ez nem szokatlan, hiszen

Részletesebben

WEKERLE SÁNDOR ÜZLETI FŐISKOLA

WEKERLE SÁNDOR ÜZLETI FŐISKOLA WEKERLE SÁNDOR ÜZLETI FŐISKOLA OKTATÓI MUNKA HALLGATÓI VÉLEMÉNYEZÉSE Budapest 2018. 1 1. Bevezetés A Wekerle Sándor Üzleti Főiskola fontosnak tartja, hogy az oktatás színvonalának emelése érdekében rendszeresen

Részletesebben

Oktatói munka hallgatói véleményezése. 2016/2017-es tanév I. félév. Testnevelő tanárok

Oktatói munka hallgatói véleményezése. 2016/2017-es tanév I. félév. Testnevelő tanárok 2. számú melléklet Oktatói munka hallgatói véleményezése 2016/2017-es tanév I. félév Testnevelő tanárok A Nemzeti Közszolgálati Egyetem szellemi műhelyként az ország meghatározó felsőoktatási intézménye.

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

A BESZÉDPRODUKCIÓ ÉS BESZÉDPERCEPCIÓ ÖSSZEFÜGGÉSEI: AZ ELHANGZÓ HÍREK FELDOLGOZÁSA

A BESZÉDPRODUKCIÓ ÉS BESZÉDPERCEPCIÓ ÖSSZEFÜGGÉSEI: AZ ELHANGZÓ HÍREK FELDOLGOZÁSA Doktori értekezés tézisei A BESZÉDPRODUKCIÓ ÉS BESZÉDPERCEPCIÓ ÖSSZEFÜGGÉSEI: AZ ELHANGZÓ HÍREK FELDOLGOZÁSA Írta: Rákli Veronika Budapest 2009 1. BEVEZETÉS A pszicholingvisztika és a fonetika határterületét

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát

Részletesebben

1. ábra: Az egészségi állapot szubjektív jellemzése (%) 38,9 37,5 10,6 9,7. Nagyon rossz Rossz Elfogadható Jó Nagyon jó

1. ábra: Az egészségi állapot szubjektív jellemzése (%) 38,9 37,5 10,6 9,7. Nagyon rossz Rossz Elfogadható Jó Nagyon jó Fábián Gergely: Az egészségügyi állapot jellemzői - 8 A nyíregyházi lakosok egészségi állapotának feltérképezéséhez elsőként az egészségi állapot szubjektív megítélését vizsgáltuk, mivel ennek nemzetközi

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető! BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012.. Név:... Neptun kód:... Érdemjegy:..... STATISZTIKA II. VIZSGADOLGOZAT Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető pontszám 21 20 7 22

Részletesebben

SZERVEZETI ÖNÉRTÉKELÉSI EREDMÉNYEK ALAKULÁSA 2013 ÉS 2017 KÖZÖTT

SZERVEZETI ÖNÉRTÉKELÉSI EREDMÉNYEK ALAKULÁSA 2013 ÉS 2017 KÖZÖTT SZERVEZETI ÖNÉRTÉKELÉSI EREDMÉNYEK ALAKULÁSA 213 ÉS 217 KÖZÖTT A dokumentum a szervezeti önértékelés 217-es felmérési eredményeit veti össze a 213-as értékelés eredményeivel. 213-ban csak az oktató/kutató

Részletesebben

Normális eloszlás tesztje

Normális eloszlás tesztje Valószínűség, pontbecslés, konfidenciaintervallum Normális eloszlás tesztje Kolmogorov-Szmirnov vagy Wilk-Shapiro próba. R-funkció: shapiro.test(vektor) balra ferde eloszlás jobbra ferde eloszlás balra

Részletesebben

Beszédhiba és beszédfeldolgozás

Beszédhiba és beszédfeldolgozás Beszédhiba és beszédfeldolgozás Gósy Mária MTA - ELTE Mi a beszéd? A gondolat kifejeződése, informáci ció,, verbális gesztus, artikuláci ciós s mozgássorozat, akusztikai hullámforma, mechanikus rezgés,

Részletesebben

Jó befektetési lehetőség kell? - Ebben van minden, amit keresel

Jó befektetési lehetőség kell? - Ebben van minden, amit keresel Jó befektetési lehetőség kell? - Ebben van minden, amit keresel 2014.11.18 14:17 Árgyelán Ágnes A jelenlegi hozamsivatagban különösen felértékelődik egy-egy jó befektetési lehetőség. A pénzpiaci- és kötvényalapok

Részletesebben

Gépi tanulás és Mintafelismerés

Gépi tanulás és Mintafelismerés Gépi tanulás és Mintafelismerés jegyzet Csató Lehel Matematika-Informatika Tanszék BabesBolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 2007 Aug. 20 2 1. fejezet Bevezet A mesterséges intelligencia azon módszereit,

Részletesebben

A családi háttér és az iskolai utak eltérései

A családi háttér és az iskolai utak eltérései 13 Szanyi-F. Eleonóra A családi háttér és az iskolai utak eltérései Az alábbi cikk első része egy, e folyóiratban korábban megjelent írás (Hiányszakmát tanuló végzős szakiskolások; ÚPSz 211/6) folytatása.

Részletesebben

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása Nyomaték (x 0 Nm) O k t a t á si Hivatal A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása./ A mágnes-gyűrűket a feladatban meghatározott sorrendbe és helyre rögzítve az alábbi táblázatban feltüntetett

Részletesebben

Juhász Zsolt alezredes, osztályvezető MH Dr. Radó György Honvéd Egészségügyi Központ juhaszzsolt@citromail.hu

Juhász Zsolt alezredes, osztályvezető MH Dr. Radó György Honvéd Egészségügyi Központ juhaszzsolt@citromail.hu Juhász Zsolt alezredes, osztályvezető MH Dr. Radó György Honvéd Egészségügyi Központ juhaszzsolt@citromail.hu A MAGYAR HONVÉDSÉG KÜLSZOLGÁLATRA JELENTKEZŐ ÁLOMÁNYANAK VIZSGÁLATA A VÁLASZTOTT MOZGÁSFORMÁK,

Részletesebben

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes

Részletesebben

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés 2008 Iskolai jelentés 10. évfolyam szövegértés Az elmúlt évhez hasonlóan 2008-ban iskolánk is részt vett az országos kompetenciamérésben, diákjaink matematika és szövegértés teszteket, illetve egy tanulói

Részletesebben

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.

BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett

Részletesebben

A mintában szereplő határon túl tanuló diákok kulturális háttérre

A mintában szereplő határon túl tanuló diákok kulturális háttérre Fényes Hajnalka: A Keresztény és a beregszászi II. Rákóczi Ferenc diákjai kulturális és anyagi tőkejavakkal való ellátottsága Korábbi kutatásokból ismert, hogy a partiumi régió fiataljai kedvezőbb anyagi

Részletesebben

Radioaktív anyag felezési idejének mérése

Radioaktív anyag felezési idejének mérése A pályázótársam által ismertetett mérési módszer alkalmazásához Labview szoftverrel készítettem egy mérőműszert, ami lehetőséget nyújt radioaktív anyag felezési idejének meghatározására. 1. ábra: Felhasználói

Részletesebben

A lovassportban versenyzők szakágak, nemek és életkor szerinti elemzése

A lovassportban versenyzők szakágak, nemek és életkor szerinti elemzése Bardóczky Veronika A lovassportban versenyzők szakágak, nemek és életkor szerinti elemzése 2015. március 25. Tartalom 1. Összefoglaló... 1 2. Módszertan... 2 3. Eredmények... 4 3.1. Díjlovaglás... 4 3.2.

Részletesebben

11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot

11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot 11.3. A készségek és a munkával kapcsolatos egészségi állapot Egy, a munkához kapcsolódó egészségi állapot változó ugyancsak bevezetésre került a látens osztályozási elemzés (Latent Class Analysis) használata

Részletesebben

A beszéd. Segédlet a Kommunikáció-akusztika tanulásához

A beszéd. Segédlet a Kommunikáció-akusztika tanulásához A beszéd Segédlet a Kommunikáció-akusztika tanulásához Bevezetés Nyelv: az emberi társadalom egyedei közötti kommunikáció az egyed gondolkodásának legfőbb eszköze Beszéd: a nyelv elsődleges megnyilvánulása

Részletesebben

Nemzeti és európai identitás az Iránytű Intézet 2014. márciusi közvélemény-kutatásának tükrében

Nemzeti és európai identitás az Iránytű Intézet 2014. márciusi közvélemény-kutatásának tükrében Nemzeti és európai identitás az Iránytű Intézet 2014. márciusi közvélemény-kutatásának tükrében Közvélemény-kutatásunk március 21-25. között zajlott 1000fő telefonos megkeresésével. A kutatás mintája megyei

Részletesebben

AZ EGÉSZSÉGI ÁLLAPOT EGYENLŐTLENSÉGEI

AZ EGÉSZSÉGI ÁLLAPOT EGYENLŐTLENSÉGEI 6. AZ EGÉSZSÉGI ÁLLAPOT EGYENLŐTLENSÉGEI Kovács Katalin FŐBB MEGÁLLAPÍTÁSOK 2009-ben jelentős különbségek mutatkoznak a különböző társadalmi csoportok egészségi állapotában. Az egészségi állapot szoros

Részletesebben

Diplomás pályakövetés diplomás kutatás, 2010

Diplomás pályakövetés diplomás kutatás, 2010 Diplomás pályakövetés diplomás kutatás, 2010 Az képzési terület diplomásainak munkaerő piaci helyzete Az Educatio Társadalmi Szolgáltató Nonprofit Kft., a Diplomás pályakövetés 2009 2010 kutatási program

Részletesebben

STATISZTIKAI TÜKÖR 2014/126. A népesedési folyamatok társadalmi különbségei. 2014. december 15.

STATISZTIKAI TÜKÖR 2014/126. A népesedési folyamatok társadalmi különbségei. 2014. december 15. STATISZTIKAI TÜKÖR A népesedési folyamatok társadalmi különbségei 214/126 214. december 15. Tartalom Bevezető... 1 1. Társadalmi különbségek a gyermekvállalásban... 1 1.1. Iskolai végzettség szerinti különbségek

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Mintavétel A statisztikában a cél, hogy az érdeklõdés tárgyát képezõ populáció bizonyos paramétereit a populációból

Részletesebben

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési

Részletesebben

Beszédkutatás a technológiai fejlődés tükrében. Gráczi Tekla Etelka MTA Nyelvtudományi Intézet, Fonetikai osztály

Beszédkutatás a technológiai fejlődés tükrében. Gráczi Tekla Etelka MTA Nyelvtudományi Intézet, Fonetikai osztály Beszédkutatás a technológiai fejlődés tükrében Gráczi Tekla Etelka MTA Nyelvtudományi Intézet, Fonetikai osztály A beszéd Beszédkutatás, fonetika Tárgya: - Beszéd képzése, artikuláció - A beszéd akusztikai

Részletesebben

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció: Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika Biomatematika 2. előadás Néhány egyszerű definíció: A statisztika olyan tudomány, amely a tömegjelenségekkel kapcsolatos tapasztalati törvényeket megfigyelések

Részletesebben

MAGYAR DOKTORANDUSZOK A SZOMSZÉDOS ORSZÁGOKBAN

MAGYAR DOKTORANDUSZOK A SZOMSZÉDOS ORSZÁGOKBAN MAGYAR DOKTORANDUSZOK A SZOMSZÉDOS ORSZÁGOKBAN Papp Z. Attila Csata Zsombor Külhoni magyar doktoranduszok: nemzetközi kontextusok és Kárpát-medencei jellegzetességek 1 1. Bevezető Talán nem szükséges bizonyítani,

Részletesebben

Mondd meg, mit hallasz, és megmondom, ki vagy

Mondd meg, mit hallasz, és megmondom, ki vagy Mondd meg, mit hallasz, és megmondom, ki vagy Mády Katalin MTA Nyelvtudományi Intézet 2013. április 25. Mády (mady.katalin@nytud.hu) Mmmh ém kv 2013. április 25. 1 / 16 Nyelvi innova cio Lehet Nyugatina

Részletesebben

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom Statisztika I., 5. alkalom Számos t-próba versus variancia analízis Kreativitás vizsgálata -nık -férfiak ->kétmintás t-próba I. Fajú hiba=α Kreativitás vizsgálata -informatikusok -építészek -színészek

Részletesebben

S atisztika 2. előadás

S atisztika 2. előadás Statisztika 2. előadás 4. lépés Terepmunka vagy adatgyűjtés Kutatási módszerek osztályozása Kutatási módszer Feltáró kutatás Következtető kutatás Leíró kutatás Ok-okozati kutatás Keresztmetszeti kutatás

Részletesebben

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában Statisztikai alapok Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában Tudományosan és statisztikailag tesztelhető állítások? A keserűcsokoládé finomabb, mint a tejcsoki. A patkány a legrondább állat,

Részletesebben

Oktatói Munka Hallgatói Véleményezésének eredményei 2017/18. tanév őszi félév

Oktatói Munka Hallgatói Véleményezésének eredményei 2017/18. tanév őszi félév Oktatói Munka Hallgatói Véleményezésének eredményei 217/18. tanév őszi félév Az Eszterházy Károly Egyetem Szenátusa a 217. november 29-i ülésén elfogadta az új Oktatói, Kutatói Teljesítményértékelő Rendszert

Részletesebben

Bevezetés a nyelvtudományba. 2. Fonetika

Bevezetés a nyelvtudományba. 2. Fonetika Bevezetés a nyelvtudományba 2. Fonetika Gerstner Károly Magyar Nyelvészeti Tanszék Fonetika A beszédhangok tudománya: az egyes hangok jellegével és képzésével, illetve a beszédészlelés folyamatával foglalkozik

Részletesebben

A regisztrált álláskeresők számára vonatkozó becslések előrejelző képességének vizsgálata

A regisztrált álláskeresők számára vonatkozó becslések előrejelző képességének vizsgálata A regisztrált álláskeresők számára vonatkozó becslések előrejelző képességének vizsgálata Az elemzésben a GoogleTrends (GT, korábban Google Insights for Search) modellek mintán kívüli illeszkedésének vizsgálatával

Részletesebben

A magánhangzó-formánsok és a szubglottális rezonanciák összefüggése a spontán beszédben

A magánhangzó-formánsok és a szubglottális rezonanciák összefüggése a spontán beszédben A magánhangzó-formánsok és a szubglottális rezonanciák összefüggése a spontán beszédben Csapó Tamás Gábor, 1 Bárkányi Zsuzsanna, 2 Gráczi Tekla Etelka, 2 Beke András, 3 Bőhm Tamás 1,4 csapot@tmit.bme.hu

Részletesebben

A beszédhang felfedezése. A hangok jelölése a fonetikában

A beszédhang felfedezése. A hangok jelölése a fonetikában 2. témat A hangtan irányai, fajai Olvasnivaló: Bolla Kálmán: A leíró hangtan vázlata. Fejezetek a magyar leíró hangtanból. Szerk. Bolla Kálmán. Bp., 1982. 13 23. A beszédhang felfedezése a hang nem természetes

Részletesebben

A hangtan irányai, fajai Olvasnivaló: Bolla Kálmán: A leíró hangtan vázlata. Fejezetek a magyar leíró hangtanból. Szerk. Bolla Kálmán. Bp., 1982.

A hangtan irányai, fajai Olvasnivaló: Bolla Kálmán: A leíró hangtan vázlata. Fejezetek a magyar leíró hangtanból. Szerk. Bolla Kálmán. Bp., 1982. 2. témat A hangtan irányai, fajai Olvasnivaló: Bolla Kálmán: A leíró hangtan vázlata. Fejezetek a magyar leíró hangtanból. Szerk. Bolla Kálmán. Bp., 1982. 13 23. A beszédhang felfedezése a hang nem természetes

Részletesebben

A következő táblázat az értékelési szempontokat és az egyes szempontok szerint adható maximális pontszámot mutatja.

A következő táblázat az értékelési szempontokat és az egyes szempontok szerint adható maximális pontszámot mutatja. A szóbeli feladatok értékelése központilag kidolgozott analitikus skálák alapján történik. Ez az értékelési eljárás meghatározott értékelési szempontokon, valamint az egyes szempontokhoz tartozó szintleírásokon

Részletesebben

Statisztikai csalások és paradoxonok. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc november 26. 1/31

Statisztikai csalások és paradoxonok. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc november 26. 1/31 Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc 11. előadás 2018. november 26. 1/31 A tojást rakó kutya - a könyv Hans Peter Beck-Bernholdt, Hans-Hermann Dubben: A tojást rakó kutya c. könyve alapján

Részletesebben

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat Varga Beatrix, Horváthné Csolák Erika Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat 4. előadás Üzleti statisztika A sokaság/minta több ismérv szerinti vizsgálata A statisztikai elemzés egyik ontos eladata

Részletesebben

Családtervezési döntések

Családtervezési döntések Pongrácz Tiborné Családtervezési döntések Amagyar társadalom demográfiai magatartását már hosszabb ideje sajátos kettősség jellemzi, amely a társadalom tradicionális értékrendje és a tényleges népesedési

Részletesebben

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 6. Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr. Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 6. MGS6 modul Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,

Részletesebben

Példa a report dokumentumosztály használatára

Példa a report dokumentumosztály használatára Példa a report dokumentumosztály használatára Szerző neve évszám Tartalomjegyzék 1. Valószínűségszámítás 5 1.1. Események matematikai modellezése.............. 5 1.2. A valószínűség matematikai modellezése............

Részletesebben

A NAPTÁRI (KRONOLÓGIAI) ÉLETKOR KISZÁMÍTÁSÁNAK, A BIOLÓGIAI ÉLETKOR (MORFOLÓGIAI KOR) ÉS A VÁRHATÓ TESTMAGASSÁG MEGHATÁROZÁSÁNAK MÓDSZERE

A NAPTÁRI (KRONOLÓGIAI) ÉLETKOR KISZÁMÍTÁSÁNAK, A BIOLÓGIAI ÉLETKOR (MORFOLÓGIAI KOR) ÉS A VÁRHATÓ TESTMAGASSÁG MEGHATÁROZÁSÁNAK MÓDSZERE A NAPTÁRI (KRONOLÓGIAI) ÉLETKOR KISZÁMÍTÁSÁNAK, A BIOLÓGIAI ÉLETKOR (MORFOLÓGIAI KOR) ÉS A VÁRHATÓ TESTMAGASSÁG MEGHATÁROZÁSÁNAK MÓDSZERE A NAPTÁRI ÉLETKOR KISZÁMÍTÁSA A hétköznapi értelemben is használt,

Részletesebben

10. A mai magyar társadalom helyzete. Kovács Ibolya szociálpolitikus

10. A mai magyar társadalom helyzete. Kovács Ibolya szociálpolitikus 10. A mai magyar társadalom helyzete Kovács Ibolya szociálpolitikus Népességi adatok Magyarország népessége 2014. január 1-jén 9 877 365 fő volt, amely 1981 óta a születések alacsony, és a halálozások

Részletesebben

Magyarország kerékpáros nagyhatalom és Budapest minden kétséget kizáróan elbringásodott: egyre többen és egyre gyakrabban ülnek nyeregbe a fővárosban

Magyarország kerékpáros nagyhatalom és Budapest minden kétséget kizáróan elbringásodott: egyre többen és egyre gyakrabban ülnek nyeregbe a fővárosban Magyarország kerékpáros nagyhatalom és Budapest minden kétséget kizáróan elbringásodott: egyre többen és egyre gyakrabban ülnek nyeregbe a fővárosban 2014. június 30. A Magyar Kerékpárosklub legfrissebb,

Részletesebben

MTA GYEP Iroda. A Munkaerő-felmérés 15 évének tanulságai a gyermekes családok szempontjából 1,2. 1. Bevezetés és összefoglalás

MTA GYEP Iroda. A Munkaerő-felmérés 15 évének tanulságai a gyermekes családok szempontjából 1,2. 1. Bevezetés és összefoglalás MTA GYEP Iroda A Munkaerő-felmérés 15 évének tanulságai a gyermekes családok szempontjából 1,2 1. Bevezetés és összefoglalás A Munkaerő felmérés amelyet a KSH negyedévenként végez nemzetközi megállapodások

Részletesebben

Kísérlettervezés alapfogalmak

Kísérlettervezés alapfogalmak Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Kísérlettervezés Cél: a modell paraméterezése a valóság alapján

Részletesebben

1. számú ábra. Kísérleti kályha járattal

1. számú ábra. Kísérleti kályha járattal Kísérleti kályha tesztelése A tesztsorozat célja egy járatos, egy kitöltött harang és egy üres harang hőtároló összehasonlítása. A lehető legkisebb méretű, élére állított téglából épített héjba hagyományos,

Részletesebben

Munkaerőpiaci mutatók összehasonlítása székelyföldi viszonylatban

Munkaerőpiaci mutatók összehasonlítása székelyföldi viszonylatban HARGITA MEGYE TANÁCSA ELEMZŐ CSOPORT RO 530140, Csíkszereda, Szabadság Tér 5. szám Tel.: +4 0266 207700/1120, Fax.: +4 0266 207703 e-mail: elemzo@hargitamegye.ro web: elemzo.hargitamegye.ro Munkaerőpiaci

Részletesebben

matematikai statisztika

matematikai statisztika Az újságokban, plakátokon, reklámkiadványokban sokszor találkozunk ilyen grafikonokkal, ezért szükséges, hogy megértsük, és jól tudjuk értelmezni őket. A második grafikon ismerős lehet, hiszen a függvények

Részletesebben

} számtani sorozat első tagja és differenciája is 4. Adja meg a sorozat 26. tagját! A = { } 1 pont. B = { } 1 pont. x =

} számtani sorozat első tagja és differenciája is 4. Adja meg a sorozat 26. tagját! A = { } 1 pont. B = { } 1 pont. x = . Az { a n } számtani sorozat első tagja és differenciája is 4. Adja meg a sorozat 26. tagját! a = 26 2. Az A és B halmazokról tudjuk, hogy A B = {;2;3;4;5;6}, A \ B = {;4} és A B = {2;5}. Sorolja fel

Részletesebben

FELSŐOKTATÁSI KUTATÓINTÉZET PROFESSZOROK HÁZA

FELSŐOKTATÁSI KUTATÓINTÉZET PROFESSZOROK HÁZA FELSŐOKTATÁSI KUTATÓINTÉZET PROFESSZOROK HÁZA INSTITUTE FOR HIGHER EDUCATION RESEARCH THE PROFESSORS HOUSE Polónyi István A hazai oktatás gazdasági jellemzői a 20-21 századfordulón különös tekintettek

Részletesebben

1. A kutatás célja, a munkatervben vállalt kutatási program ismertetése

1. A kutatás célja, a munkatervben vállalt kutatási program ismertetése 1 1. A kutatás célja, a munkatervben vállalt kutatási program ismertetése A kutatás célja a természetgyógyászat néven összefoglalható, alternatív és komplementer gyógyító módszerek (röviden: alternatív

Részletesebben

LADÁNYI ERIKA A SZENVEDÉLYBETEGEKET ELLÁTÓ SZOCIÁLIS SZAKELLÁTÁST NYÚJTÓ INTÉZMÉNYEK MUNKATÁRSAIRÓL

LADÁNYI ERIKA A SZENVEDÉLYBETEGEKET ELLÁTÓ SZOCIÁLIS SZAKELLÁTÁST NYÚJTÓ INTÉZMÉNYEK MUNKATÁRSAIRÓL LADÁNYI ERIKA A SZENVEDÉLYBETEGEKET ELLÁTÓ SZOCIÁLIS SZAKELLÁTÁST NYÚJTÓ INTÉZMÉNYEK MUNKATÁRSAIRÓL A 2004. év őszén teljes körű felmérést végeztünk a szenvedélybetegek szociális szakosított ellátását

Részletesebben

Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással

Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással Lineáris regresszió vizsgálata resampling eljárással Dolgozatomban az European Social Survey (ESS) harmadik hullámának adatait fogom felhasználni, melyben a teljes nemzetközi lekérdezés feldolgozásra került,

Részletesebben

A leíró statisztikák

A leíró statisztikák A leíró statisztikák A leíró statisztikák fogalma, haszna Gyakori igény az, hogy egy adathalmazt elemei egyenkénti felsorolása helyett néhány jellemző tulajdonságának megadásával jellemezzünk. Ezeket az

Részletesebben

I. BESZÁLLÍTÓI TELJESÍTMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE

I. BESZÁLLÍTÓI TELJESÍTMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE I. BESZÁLLÍTÓI TELJESÍTMÉNYEK ÉRTÉKELÉSE Komplex termékek gyártására jellemző, hogy egy-egy termékbe akár több ezer alkatrész is beépül. Ilyenkor az alkatrészek általában sok különböző beszállítótól érkeznek,

Részletesebben

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 6. Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre

Részletesebben

A évi OKM iskolai szintű eredményeinek elemzése

A évi OKM iskolai szintű eredményeinek elemzése A 2016. évi OKM iskolai szintű eredményeinek elemzése Az elmúlt évek országos, helyi és intézményi szintű kompetenciaeredményeink visszajelzései és az aktuális OKM 2016. intézményi szintű jelentés alapján

Részletesebben

Tanulmány az Egyetemi Közös Modul bevezetésének oktatói tapasztalatairól

Tanulmány az Egyetemi Közös Modul bevezetésének oktatói tapasztalatairól A Nemzeti Közszolgálati Egyetemen a 2013/2014. tanév első félévében bevezetésre került az Egyetemi Közös Modul (EKM) tárgyainak oktatása. Az eddigi tapasztalatok megismerése érdekében készített kérdőívre

Részletesebben

Szupraszegmentális szerkezet

Szupraszegmentális szerkezet Szupraszegmentális szerkezet A hangzó nyelv két vetülete (ismétlés) Szegmentális szint beszédhangok, hangkapcsolatok lokális nézőpont, pillanatnyi(?) Szupraszegmentális szint (prozódia) globális nézőpont,

Részletesebben

Átlageredmények a 2011. évi Országos Kompetenciamérésen. matematikából és szövegértésből

Átlageredmények a 2011. évi Országos Kompetenciamérésen. matematikából és szövegértésből Átlageredmények a 2011. évi Országos Kompetenciamérésen Általános iskola 8. osztály matematikából és szövegértésből Matematika Szövegértés Iskolánkban Ált. iskolákban Budapesti ált. iskolákban Iskolánkban

Részletesebben