Kecskeméti Fõiskola Mûszaki Fõiskolai Kar

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Kecskeméti Fõiskola Mûszaki Fõiskolai Kar"

Átírás

1 Kecskeméti Fõiskola Mûszaki Fõiskolai Kar A problémamegoldás során alkalmazott technikák Johanyák Zsolt Csaba

2 Tel.: Fax:

3 1. Adatgyûjtési és értékelési technikák Megfontolások az adatgyûjtés tervezéséhez 1. Adatgyûjtési és értékelési technikák 1.1 Megfontolások az adatgyûjtés tervezéséhez A problémák okainak felismerése érdekében megfelelõ adatgyûjtési és elõkészítési módszerekre van szükség. A késõbbi elemzés szempontjából kulcsfontosságú lehet egy jól megválasztott mintavételi terv. Ennek kialakítása során a következõ kérdéseket és megfontolásokat kell szem elõtt tartani: Egynél több hiba okozza-e a problémát? Minden hibát külön kell megvizsgálni. A mintavételi tervet a hiba lehetséges okainak figyelembevételével kell megtervezni. Ez minden esetben más és más, de segítségképpen néhány szempontot felsorolunk az alábbiakban: meghibásodási pontok egy munkadarabon belül; egymás után legyártott darabok közti különbség (rövidtávú viselkedés); 3-5 egymás után legyártott darab kivétele ajánlott hosszú távú viselkedés két vagy több minta összehasonlítása; változás mintáról-mintára szállítmányok közötti eltérés beszállítók közötti eltérés párhuzamos elõállítás esetén gyártósorok közötti eltérés Mintavétel mindaddig, amíg el nem érjük a korábbról ismert terjedelmet a mért mennyiségnél. legalább 6 minta vétele ajánlott. A kiértékelés további problémamegoldó módszerek alkalmazásával történik. Példa: Nagynyomású tartályokat állítanak elõ hidegfolyatással. A henger falvastagságára elõirt tûréshatárokat nem sikerült betartani. Négy gyártósor dolgozik párhuzamosan. A fenti megfontolások figyelembevételével a következõ eljárásmód született: Csak egy hibával van dolgunk: a henger falvastagságára elõírt tûrés túllépése. Mért mennyiség: falvastagság. Mértékegység: 1/1 mm Mérõeszköz: mikrométer (hitelesített, stb.) A hibavizsgálat során megfigyelésre kerül: a legnagyobb és legkisebb falvastagság közti eltérés, 5 egymás után elõállított darab falvastagsága közti különbség, falvastagság változása óránként, falvastagság változása mûszakonként, gyártósorok közti különbség. Mintavétel terv szerint. Minden órában minden gyártósorról 5 darabot vizsgálnak (mérnek) meg. Minden darabon megnézik a legkisebb és legnagyobb falvastagságot. Az elsõ mintavétel idõpontja 6. óra, az utolsóé 1. óra, így mindkét mûszakból rendelkezésre áll 8 minta/gyártósor. 1.. Ellenõrzõ lista Az ellenõrzõ lista a régi, jól bevált strigulázási módszer alkalmazását jelenti. Célja: az egyes hibatípusok gyakoriságának megjelenítése, megadott intervallumokban mért értékek gyakoriságának megjelenítése, 1

4 Johanyák Zsolt Csaba: Problémamegoldó módszerek a hibák gyakoriságának vizsgálata munkahely, mûszak, stb. szerint. Az alábbi példa a karosszéria gyártás területérõl származik. A ponthegesztés egyike a legtöbb problémát okozó technológiai lépéseknek. A táblázat három párhuzamosan dolgozó munkahely egy mûszakon keresztül történõ megfigyelésének eredményeként született. Munkahely Gyakoriság Hiba típusa 1 3 Hegesztési pont 14 hiányzik Ponthegesztés 13 szétvált Pont átégett 5 Pont rossz helyen 38 van Gyakoriság Halszálka diagram A grafikus megjelenítése alapján halszálkának nevezett technika ok-hatás illetve Ishikawa diagramként is közismert. Alkalmazására csoportmunkában kerül sor, célja az, hogy egy rendszerezett, jól áttekinthetõ képet kapjunk az ok-okozati összefüggésekrõl. Legtöbbször hibaokok keresése során alkalmazzák, de bármilyen esemény elõidézõ tényezõinek keresése során jól használható. Egy ötletroham során a csoporttagok tapasztalataik és intuíciójuk alapján összegyûjtik egy adott eseményhez kapcsolódóan annak lehetséges okait. Legtöbbször az általánostól indulva a részletek felé folyamatosan finomítják a diagramot. Az alábbi példában annak okait vizsgálta egy hallgatói csoport, hogy miért is jelentkeztek a minõségügyi szakmérnök képzésre.

5 1. Adatgyûjtési és értékelési technikák Adat diagramok 1.4. Adat diagramok Terület diagram A terület (felület) diagram jól érzékelteti több tényezõ egymáshoz viszonyított arányát valamilyen változó függvényében n.év Ötödik. n.év Negyedik 1 Elsõ 5 3. n.év 4. n.év Második Harmadik Belsõ minõségkölts égek Külsõ minõségkölts égek Alfa Béta 51,7 % 3,45% 15,5 % 9,31 % Megelõzés Értékelés Belsõ hiba Külsõ hiba Kör diagram A kör (torta) diagram kihangsúlyozza a különbözõ részek egymáshoz illetve az egészvez való viszonyát Sugár diagram A sugár diagram több tétel több szempont szerinti vizsgálatára szolgál. Az összehasonlítás alapja az elfoglalt terület és a középponthoz való viszony Pont diagram Ha egy probléma lehetséges okai bizonytalanok, akkor kísérletek segítségével juthatunk további információkhoz. Amennyiben mind a befolyásoló tényezõ mind a problémát leíró jellemzõ mérhetõek, egy pont diagram elkészítése kínálkozik a legkézenfekvõbb megoldásként. A pont diagram vízszintes tengelyén a befolyásoló tényezõt, míg a függõleges tengelyen az eredményt, a mért jellemzõt Egyértelmû pozitív korreláció Egyértelmû negatív korreláció 3

6 Johanyák Zsolt Csaba: Problémamegoldó módszerek ábrázoljuk. Leggyakrabban a négy ábra egyikét kapjuk. A két mennyiség kapcsolatának pontosabb megítéléséhez ki kell számolni a tapasztalati korrelációs tényezõt az alábbi képlettel: R ( x, y) = n i= 1 n i= 1 ( x x)( y y) n ( x x) ( y y) i i i i= 1 i A korrelációs tényezõ értékébõl pontosabb következtetéseket lehet levonni az x és y mennyiség kapcsolatára vonatkozólag. R értéke Jelentés,7 R 1 Egyértelmû pozitív korreláció,3 R <,7 Bizonytalan pozitív korreláció -,3 < R <,3 Nincs korreláció -,7 < R -,3 Bizonytalan negatív korreláció -1 R -,7 Egyértelmû negatív korreláció Amennyiben az,9 R 1, akkor feltételezhetõ a lineáris kapcsolat, amit egy t-teszt segítségével igazolhatunk. A feltételezés igazolódása esetén egy regressziós egyenest illesztünk a pontsorra, és ezután bármilyen x értékre a regresszió tartományán belül elõre tudjuk jelezni az y várható értékét Oszlop diagram Az oszlop diagram az ábrázolt oszlopok magasságával mutatja meg az egyes tételekhez kapcsolódó értékeket. A problémamegoldás szempontjából két típusa érdemel különös figyelmet: a hisztogram és a Pareto diagram Hisztogram Pozitív korreláció Nincs korreláció A hisztogram egy folyamat mért értékeinek eloszlásáról ad információt. Segítségével megbecsülhetjük, hogy a folyamat normál eloszlást követ-e. Könnyen felismerhetõvé teszi a mért értékek és a tûrésmezõ viszonyát, a tûrés kihasználását. A hisztogram elkészítéséhez legalább 5 mérési eredményre van szükségünk. Elsõ lépésként megkeressük a legkisebb és a legnagyobb értéket. A köztük levõ távolságot egyenlõ nagyságú intervallumokra osztjuk úgy, hogy minden intervallum szélei könnyen kezelhetõ értékek legyenek. Az intervallumok számának meghatározásához a k = n szabályt alkalmazzuk, ahol n a mért értékek száma és k az intervallumok száma. A k-t egész értékre kerekítjük, és ennek eredményeképpen a kezdõ és a záró intervallum túlnyúlhat a legkisebb és a legnagyobb mért értékeken. 4

7 1. Adatgyûjtési és értékelési technikák Adat diagramok Az intervallumok szélsõ értékeinek meghatározása után összeszámoljuk, hogy az egyes intervallumokba hány mért érték esik. Ezt egy táblázatos dokumentáció segítségével, az ellenõrzõ listáknál is alkalmazott vonalkázásos módszerrel végezzük. A grafikus ábrázolás (hisztogram) vízszintes tengelyén az elõzõekben kialakított intervallumok szerepelnek, a függõleges tengely az adott intervallumhoz tartozó elõforulási gyakoriságot jellemzi. Példa Egy elektronikai alkatrész gyakori meghibásodásáért 35 egy ellenállás okolható, ezért az ellenállásokat egy alaposabb vizsgálatnak vetették alá. Véletlenszerûen kivá- 3 5 lasztottak 1 darabot. A méréses ellenõrzés során 94,7 Ω volt a legnagyobb és 85,9 Ω volt a legkisebb érték. A célérték 9 Ω volt. A két szélsõérték közti 15 távolság (terjedelem) 8,8 Ω. Az intervallumok száma a 1 fenti képlet alapján k=1. Így egy intervallum szélessége,88 Ω nagyságú lenne, de a könnyebb kezelhetõ- 5 ség érdekében ezt felkerekítjük k=1-re, ami 1 Ω-nyi teljes szélességet jelent. Ha az elsõ intervallum kezdõ pontjaként a 85 Ω-ot választjuk, akkor 1 Ω-onként haladva minden intervallum határéréke egész szám lesz. Az alábbi táblázat tartalmazza az intervallumok kezdõ-, vég- és középértékeit, valamint a gyakoriságot jelzõ vonalkákat és a hozzájuk tatozó számértékeket. Intervallum Középérték Vonalkák Gyakoriság , , , , , , , , , , Pareto diagram A diagram nevét Vilfredo Pareto XIX. századi közgazdászról kapta, aki egyenlõtlen eloszlásokkal foglalkozott. A technika azon a megfigyelésen alapszik, hogy egy esemény nagy számú oka közül egy kis csoport az, amelyik az esemény kiváltásában döntõ szerepet játszik. A grafikus megjelenítés célja a az egyenlõtlenségek kimutatása, a figyelem felhívása, azaz a fontos néhány és a triviális sok elkülönítése. Elsõ lépésként a vizsgált esemény okaihoz numerikus értékeket, esetleg súlyszámokat rendelünk, majd ezen érték szerint csökkenõ sorrendben haladva egy oszlopdiagramot állítunk fel, ahol az oszlopok magassága az értékkel arányos, és minden okhoz egy oszlop tartozik. Az oszlopok azonos

8 Johanyák Zsolt Csaba: Problémamegoldó módszerek szélességûek. A Pareto féle megközelítés Juran minõségfilozófiájában is megjelenik 8- elvként, azaz a problémák 8%-a az okok %-ára vezethetõ vissza. Példa Egy hallgatói csoport annak okait vizsgálta, hogy miért olyan alacsony az XXX elõadás látogatottsága. Minden összegyûjtött okhoz egy súlyszámot rendeltek. Kategóriák Értékek Kategóriák Értékek Katalógus 1 Vizsga módja 4 Tanár elõadásmódja 9 Kapcsolódás a szakhoz 4 Kezdési idõpont 9 Idõjárás 4 Buli volt elõzõ nap 8 Gyakorlati haszna 3 Tanár személye 5 Barátnõ 3 Unalmas 5 Albérlet-iskola távolság Diák lustasága 5 TV-mûsor 1 Tantárgy nehézsége 5 Melyik napon van Katalógus Tanár eloadásmódja Kezdési idopont Buli volt elõzõ nap Tanár személye Unalmas Diák lustasága Tantárgy nehézsége Vizsga módja Kapcsolódás a szakhoz Idojárás Gyakorlati haszna Barátnõ Albérlet-iskola táv TV-mûsor Melyik napon van 1.5. Grafikon A grafikonok egy jellemzõ értékének változását egy változó (idõ) függvényében ábrázolják. Jellegzetes alkalmazási területük a statisztikai folyamatszabályozásban használt ellenõrzõ kártyák. 6

9 . Problémaelemzési technikák -.1. Ötletgyûjtés és rendszerezés. Problémaelemzési technikák.1. Ötletgyûjtés és rendszerezés A módszer célja az egyedi gondolatok összegyûjtése, és egy olyan szerkezetbe rendezése, amely kimutatja a köztük fennálló kapcsolatokat. Alkalmazása során elsõ lépésként létrehoznak egy szakemberekbõl álló csapatot, amely a vállalat különbözõ területeit képviseli. A csoport vezetõje felírja a kérdést a táblára, majd üres kártyákat oszt szét az ülés résztvevõinek. A csoporttagok ezekre a kártyákra írják fel a kérdéshez kapcsolódó ötleteiket. Egy kártyán mindig csak egy gondolat szerepelhet. Amikor minden résztvevõ papírra vetette az ötleteit, a csoportvezetõ összegyûjti a kártyákat, majd összekeveri õket annak érdekében, hogy az esetlegesen kialakult sorrendet megtörje. Ezután a témakör szerint összetartozó kártyákat csoportokba rendezik. Itt sokkal inkább figyelembe kell venni Por leküzdése Elszívó berendezés Por keletkezésének megakadályozása Új technológia A két folyamat térbeli elválasztása Elválasztó fal az intuíciót mint a logikai kapcsolatokat. Minden csoport kap egy nevet. Az összetartozó kártyákat egy vonallal körülhatárolják. Egy bizonyos tömítés gyakori meghibásodását jelentették. Okként a túl nagy porsûrûséget diagnosztizálták ott ahol a tömítéseket beszerelték, mivel egy szomszédos folyamat (nevezzük ezt B folyamatnak) során túl sok por keletkezett. Így az ötletgyûjtés központi kérdése az volt, hogy hogyan lehetne csökkenteni a porsûrûséget ezen a munkahelyen. Az ötletgyûjtés után kiderült, hogy a gondolatok három témacsoportra bonthatók. Ezeket a következõ nevekkel lehetett ellátni: Por leküzdése (pl. elszívó berendezés), Por keletkezésének megakadályozása a B folyamat során (pl. új technológia), A két folyamat légterének elválasztása (pl. egy elválasztó felépítése). Az átrendezés után a falon a kártyák az ábrán látható csoportokat alkotják... Kapcsolat diagram Ötletgyûjtés és rendszerezés A kapcsolat diagram feladata az egymással kapcsolatban levõ struktúrák megjelenítése. A problémamegoldó folyamat itt is csoportülés keretében zajlik. A csoport vezetõje felírja a táblára a központi kérdést Miért... formában. Ezután minden résztvevõ felírja egy-egy kártyára az általa ismert vagy sejtett okokat. A kártyákat összegyûjtik, majd kör alakban kitûzik a falra. Külön-külön megvizsgálnak minden egyes kártyát, annak kiderítése érdekében, hogy ok-hatás kapcsolatban áll-e a többi kártyával. Ilyen esetben egy nyilat rajzolnak az okot jelképezõ kártyától a hatást jelképezõ kártyáig. 7

10 Johanyák Zsolt Csaba: Problémamegoldó módszerek Fegyelem hiánya Szabályok hiánya A munka nem rendszerezett Csoporttagok túlzott szakterület függõsége Miért sikertelenek a csoportülések? Az erõszakos személyek térnyerését nem akadályozták meg Csoportvezetõ hiánya Túl sok pontot tárgyalnak meg egyszerre Elõfordulhat, hogy ez a kapcsolat két kártya között mindkét irányban fennáll, ilyenkor ezeket egy olyan vonallal kötik össze, melynek mindkét vége nyílhegyben végzõdik. Végül összeszámolják a nyilakat. A probléma fõ okát leíró kártyából fog a legtöbb nyíl kiindulni. Példa: Egy jó szakemberekbõl álló csapat nem képes megbirkózni egy mûszaki feladattal, a csoportülések mindig szócsatákba torkolltak. Láthatjuk, hogy a Nincs csoportvezetõ kártyából 5 nyíl indul ki..3. Fa diagram Kapcsolat diagram A fa diagram célja a feladatok, célok végrehajtható tevékenységek szintjére történõ lebontása. A cél megvalósításához szükséges megoldásokat egy ötletroham során gyûjti össze a csoport, majd egy fa struktúrájú formában dokumentálják. Minden javasolt megoldás esetén megvizsgálják, hogy az közvetlenül megvalósítható-e. Amennyiben nem, akkor a lebontást addig kell folytatni, míg közvetlenül végrehajtható eljárásokhoz nem érnek. Példa: Egy vállalat vezetõje arról értesült, hogy a konkurens cégnél a dolgozók által benyújtott javító javaslatok száma jelentõs mértékben magasabb. A terület erõsítése érdekében összeült vezetõi csapat az ábrán látható fa diagramban összegezte a teendõket..4. Folyamat-döntés diagram (Folyamat-értékelõ fa) A folyamat-döntés diagram célja a problémalehetõségek felismerése még a tervezés szakaszában, valamint a megelõzõ intézkedések kidolgozása. Alkalmazása során elsõ lépésként egy munkacsoportot alakítanak ki, amelyben szakemberek és más érintett személyek vesznek részt. A cél ismertetése után megbeszélik a siker érdekében fontos kérdéseket, és hozzálátnak a lehetséges problémák felkutatásához. Különösen hasznosak lehetnek az idõsebb kollégák tapasztalatai és ismeretei. Már akkor is megéri az energia-befektetés, ha csak a korábbról ismert hibák újbóli elõfordulását sikerül megakadályozni. 8

11 . Problémaelemzési technikák -.4. Folyamat-döntés diagram (Folyamat-értékelõ fa) Javaslatok számának növelése A motiváció csökkentõ faktorok leépítése Feldolgozási idõ csökkentése Átláthatóság a dolgozók számára Jutalmazási rendszer Kihagyható lépések? Prioritás a javaslatoknak A dolgozó értesítése Döntés magyarázata Jav. beszámítása béremelésnél Dicséret Aktív motiváció Javaslatok kiprovokálá- Beszélgetés a dolgozókkal Dolgozók bátorítása Fa diagram 1. hibalehetõség sürgõs 1. megoldás. megoldás. hibalehetõség valószínûtlen Nincs szükség intézkedésre n. lépés 3. hibalehetõség közepes valószínûség magas kockázat 3. megoldás 4. hibalehetõség gyakran elõfordul 4. megoldás 5. hibalehetõség nem jelent kockáza- Nincs szükség intézkedésre Folyamat-döntés diagram 9

12 Johanyák Zsolt Csaba: Problémamegoldó módszerek Tananyag meghatározása 6 nap Tanterv elkészítése 15 nap Terem igénylése 1 nap Szükséges eszközök meghatározása nap Tantárgyak szétosztása az oktatók között nap Jegyzetek kidolgozása 3 nap Eszközök beszerzése, beüzemelése nap Oktatók felkészítése 3 nap Jegyzetek elkészítése 3 nap A terem idõbeosztásának kidolgozása 5 nap Szükséges szoftverek beszerzése, beüzemeltetése 15 nap Felkészülés 1 nap A tanfolyam elindítása 1 Hálóterv

13 . Problémaelemzési technikák -.5. Hálóterv (Pert táblázat) A problémák felsorolása után azokat a sürgõsség, az elõfordulás valószínûsége, a kiküszöbölés nehézsége és az ehhez kapcsolódó kockázatok szerint súlyozni kell. Ismert problémák esetén a korábbi esetek adatait is fel kell használni. Így például milyen gyakran fordult elõ az adott hiba, mekkora összeget tettek ki a hozzá kapcsolódó termékfelelõsségi költségek. Végül a csapat kidolgozza a szükséges megelõzõ intézkedéseket fontossági sorrend szerint haladva. A kiértékelés eredményeként létrehozott folyamat-értékelõ fának az n. lépésre vonatkozó ágát az ábrán láthatjuk..5. Hálóterv (Pert táblázat) A hálóterv programtervezés segédeszköze. A projektet egymás után (sorosan) és párhuzamosan végrehajtható tevékenységek sorozatára bontják. A kritikus út megtalálása a cél, mely meghatározza a projekt megvalósulási idejét. A projekt cél meghatározása után, a projektet résztevékenységekre bontják, a végrehajtáshoz szükséges idõtartamok megadásával. Ezután megvizsgálják, hogy az egyes lépések mely más lépések megtételét igénylik elõfeltételként. Ennek figyelembe vételével egy-egy négyzetbe írva felsorakoztatják az egyes tevékenységeket, majd nyilakkal jelölik a végrehajtási sorrendet. A párhuzamosan végrehajtható feladatok egymás alá kerülnek. Így több útvonal keletkezik a kezdõ lépéstõl a projekt megvalósításáig. Összehasonlítva ezek idõigényét megkapják a kritikus utat. A módszer segítségével a projekt irányítója kellõ figyelmet szentelhet az ezen az útvonalon folyó tevékenységeknek. Példa: Egy tanácsadó cég tanfolyamot szervez egy nagyvállalat dolgozói számára. A projekt megvalósítási tervét egy nyíl diagram formájában az ábra ismerteti. 11

14 Johanyák Zsolt Csaba: Problémamegoldó módszerek Ajánlott irodalom [1] Szeder Zoltán: Problémamegoldó folyamat a minõségért és hatékonyságért, BBS-E Számítástechnikai és Könyvkiadó Betéti társaság, Budapest, ISBN

15 Tartalomjegyzék -.5. Hálóterv (Pert táblázat) Tartalomjegyzék 1. A hét adatgyûjtési és értékelési technika Megfontolások az adatgyûjtés tervezéséhez Ellenõrzõ lista Halszálka diagram Adat diagramok Terület diagram Kör diagram Sugár diagram Pont diagram Oszlop diagram Grafikon Problémaelemzési technikák Ötletgyûjtés és rendszerezés Kapcsolat diagram Fa diagram Folyamat-döntés diagram (Folyamat-értékelõ fa) Hálóterv (Pert táblázat) Ajánlott irodalom...1 Tartalomjegyzék

Minőségmenedzsment módszerek

Minőségmenedzsment módszerek Minőségmenedzsment módszerek A folyamatjavítás eszközei Brainstorming Ok-okozati elemzés Pareto-elemzés Ellenőrzőkártya Hisztogram 2 A minőségfejlesztés módszerei A gond ott kezdődik, hogy Az alternatívák

Részletesebben

Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT

Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT Minőségmenedzsment (módszerek) BEDZSULA BÁLINT Bedzsula Bálint gyakornok Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Q. épület A.314. bedzsula@mvt.bme.hu http://doodle.com/bedzsula.mvt Az előző előadás

Részletesebben

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság Microsoft Excel 2010 Gyakoriság Osztályközös gyakorisági tábla Nagy számú mérési adatokat csoportokba (osztályokba) rendezése -> könnyebb áttekintés Osztályokban szereplő adatok száma: osztályokhoz tartozó

Részletesebben

MINŐSÉGMENEDZSMENT ALAPJAI. 7. előadás Folyamatfejlesztési modellek és módszerek 1. (minőségmenedzsment módszerek) Bedzsula Bálint

MINŐSÉGMENEDZSMENT ALAPJAI. 7. előadás Folyamatfejlesztési modellek és módszerek 1. (minőségmenedzsment módszerek) Bedzsula Bálint MINŐSÉGMENEDZSMENT ALAPJAI 7. előadás Folyamatfejlesztési modellek és módszerek 1. (minőségmenedzsment módszerek) bedzsula@mvt.bme.hu Amiről szó lesz ma Választ adok a következőkre: Mi jellemzi a minőségmenedzsment

Részletesebben

1. Halszálka (Isikawa, Ok-hatás)diagram

1. Halszálka (Isikawa, Ok-hatás)diagram 1. Halszálka (Isikawa, Ok-hatás)diagram 1.1. Miért jöttem minõségügyi szakmérnök szakra? Szakmai továbbképzés Növekvõ belsõ inspiráció Álláshiány Szabadidö Ember Megélhetés Kevés fizetés Min. szakm. képzés

Részletesebben

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika 1/8 2009 Iskolai jelentés 10.évfolyam matematika 2/8 Matematikai kompetenciaterület A fejlesztés célja A kidolgozásra kerülő programcsomagok az alább felsorolt készségek, képességek közül a számlálás,

Részletesebben

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Korreláció, regresszió Két változó mennyiség közötti kapcsolatot vizsgálunk. Kérdés: van-e kapcsolat két, ugyanabban az egyénben, állatban, kísérleti mintában,

Részletesebben

Mérési hibák 2006.10.04. 1

Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség

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

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség az outputok értelmezéséhez Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró

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

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

Regresszió számítás. Tartalomjegyzék: GeoEasy V2.05+ Geodéziai Kommunikációs Program

Regresszió számítás. Tartalomjegyzék: GeoEasy V2.05+ Geodéziai Kommunikációs Program Regresszió számítás GeoEasy V2.05+ Geodéziai Kommunikációs Program DigiKom Kft. 2006-2010 Tartalomjegyzék: Egyenes x változik Egyenes y változik Egyenes y és x változik Kör Sík z változik Sík y, x és z

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

A hallgató neve Minta Elemér A NEPTUN kódja αβγδεζ A tantárgy neve Fizika I. vagy Fizika II. A képzés típusa Élelmiszermérnök BSc/Szőlész-borász

A hallgató neve Minta Elemér A NEPTUN kódja αβγδεζ A tantárgy neve Fizika I. vagy Fizika II. A képzés típusa Élelmiszermérnök BSc/Szőlész-borász A hallgató neve Minta Elemér A NEPTUN kódja αβγδεζ A tantárgy neve Fizika I. vagy Fizika II. A képzés típusa Élelmiszermérnök BSc/Szőlész-borász /Biomérnök A gyakorlat ideje pl. Hétfő 18-20 Ez egy fiú

Részletesebben

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban

Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban Rikker Tamás tudományos igazgató WESSLING Közhasznú Nonprofit Kft. 2013. január 17. Kis történelem 1920-as években, a Bell Laboratórium telefonjainak

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás

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

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

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2010. Június 4.

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2010. Június 4. EURÓPAI ÉRETTSÉGI 2010 MATEMATIKA HETI 5 ÓRA IDŐPONT: 2010. Június 4. A VIZSGA IDŐTARTAMA: 4 óra (240 perc) ENGEDÉLYEZETT SEGÉDESZKÖZÖK : Európai képletgyűjtemény Nem programozható, nem grafikus kalkulátor

Részletesebben

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision

Részletesebben

18. modul: STATISZTIKA

18. modul: STATISZTIKA MATEMATIK A 9. évfolyam 18. modul: STATISZTIKA KÉSZÍTETTE: LÖVEY ÉVA, GIDÓFALVI ZSUZSA MODULJÁNAK FELHASZNÁLÁSÁVAL Matematika A 9. évfolyam. 18. modul: STATISZTIKA Tanári útmutató 2 A modul célja Időkeret

Részletesebben

Statisztika 10. évfolyam. Adatsokaságok ábrázolása és diagramok értelmezése

Statisztika 10. évfolyam. Adatsokaságok ábrázolása és diagramok értelmezése Adatsokaságok ábrázolása és diagramok értelmezése A statisztikában adatsokaságnak (mintának) nevezik a vizsgálat tárgyát képező adatok összességét. Az adatokat összegyűjthetjük táblázatban és ábrázolhatjuk

Részletesebben

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak Matematika feladatbank I. Statisztika Elméleti összefoglaló és feladatgyűjtemény középiskolásoknak ÍRTA ÉS ÖSSZEÁLLÍTOTTA: Dugasz János 2011 Fapadoskonyv.hu Kft. Dugasz János Tartalom Bevezető 7 Adatok

Részletesebben

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Elemek halmazba rendezése több szempont alapján. Halmazok ábrázolása. A nyelv logikai elemeinek helyes használata.

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria Bódis Emőke 2016. 04. 25. J J 9 Korrelációanalízis Regresszióanalízis: hogyan változik egy vizsgált változó értéke egy másik változó változásának függvényében. Korrelációs

Részletesebben

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése 4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól

Részletesebben

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA A VALÓSZÍNŰSÉGI SZEMLÉLET ALAPOZÁSA 1-6. OSZTÁLY A biztos, a lehetetlen és a lehet, de nem biztos események megkülünböztetése Valószínűségi játékok, kísérletek események

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

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I

Részletesebben

Függvények Megoldások

Függvények Megoldások Függvények Megoldások ) Az ábrán egy ; intervallumon értelmezett függvény grafikonja látható. Válassza ki a felsoroltakból a függvény hozzárendelési szabályát! a) x x b) x x + c) x ( x + ) b) Az x függvény

Részletesebben

Matematika. 1. osztály. 2. osztály

Matematika. 1. osztály. 2. osztály Matematika 1. osztály - képes halmazokat összehasonlítani az elemek száma szerint, halmazt alkotni; - képes állítások igazságtartalmának eldöntésére, állításokat megfogalmazni; - halmazok elemeit összehasonlítja,

Részletesebben

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...

Részletesebben

Andó Mátyás Felületi érdesség matyi.misi.eu. Felületi érdesség. 1. ábra. Felületi érdességi jelek

Andó Mátyás Felületi érdesség matyi.misi.eu. Felületi érdesség. 1. ábra. Felületi érdességi jelek 1. Felületi érdesség használata Felületi érdesség A műszaki rajzokon a geometria méretek tűrése mellett a felületeket is jellemzik. A felületek jellemzésére leginkább a felületi érdességet használják.

Részletesebben

Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája

Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája Megjegyzések: A tanfolyamon haszáljuk: - Minitab statisztikai (demo) és - Companion by Minitab projektek menedzselésére szolgáló (demo) szoftvert, átadunk: - egy

Részletesebben

Descartes-féle, derékszögű koordináta-rendszer

Descartes-féle, derékszögű koordináta-rendszer Descartes-féle, derékszögű koordináta-rendszer A derékszögű koordináta-rendszerben a sík minden pontjához egy rendezett valós számpár rendelhető. A számpár első tagja (abszcissza) a pont y tengelytől mért

Részletesebben

A fejlesztés várt eredményei a 1. évfolyam végén

A fejlesztés várt eredményei a 1. évfolyam végén A tanuló legyen képes: A fejlesztés várt eredményei a 1. évfolyam végén - Halmazalkotásra, összehasonlításra az elemek száma szerint; - Állítások igazságtartalmának eldöntésére, állítások megfogalmazására;

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus

Részletesebben

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek

Részletesebben

Kérdés Lista. A Magyarországon alkalmazott rajzlapoknál mekkora az oldalak aránya?

Kérdés Lista. A Magyarországon alkalmazott rajzlapoknál mekkora az oldalak aránya? Kérdés Lista információ megjelenítés :: műszaki rajz T A darabjegyzék előállítása során milyen sorrendben számozzuk a tételeket? Adjon meg legalább két módszert! T A Magyarországon alkalmazott rajzlapoknál

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

Csoportmódszer Függvények I. (rövidített változat) Kiss Károly

Csoportmódszer Függvények I. (rövidített változat) Kiss Károly Ismétlés Adott szempontok szerint tárgyak, élőlények, számok vagy fizikai mennyiségek halmazokba rendezhetők. A halmazok kapcsolatát pedig hozzárendelésnek (relációnak, leképezésnek) nevezzük. A hozzárendelés

Részletesebben

E-tananyag Matematika 9. évfolyam 2014. Függvények

E-tananyag Matematika 9. évfolyam 2014. Függvények Függvények Függvények értelmezése Legyen adott az A és B két nem üres halmaz. Az A halmaz minden egyes eleméhez rendeljük hozzá a B halmaz egy-egy elemét. Ez a hozzárendelés egyértelmű, és ezt a hozzárendelést

Részletesebben

Az értékelés a következők szerint történik: 0-4 elégtelen 5-6 elégséges 7 közepes 8 jó 9-10 jeles. A szóbeli vizsga várható időpontja

Az értékelés a következők szerint történik: 0-4 elégtelen 5-6 elégséges 7 közepes 8 jó 9-10 jeles. A szóbeli vizsga várható időpontja 2016/17 I. félév MATEMATIKA szóbeli vizsga 1 A szóbeli vizsga kötelező eleme a félév teljesítésének, tehát azok a diákok is vizsgáznak, akik a többi számonkérést teljesítették. A szóbeli vizsgán az alább

Részletesebben

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x

Részletesebben

Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével

Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése konvergencia program

Részletesebben

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész Témák 1) A kockázatkezelés eszközei 2) A kockázatkezelés szakmai területei 3) A kockázatelemzés nem holisztikus technikái 4) Kockázatfinanszírozás 5)

Részletesebben

Helyi tanterv. Batthyány Kázmér Gimnázium Matematika emelt (5+6+6+6 óra/hét) 9-12 évfolyam Készült: 2013 február

Helyi tanterv. Batthyány Kázmér Gimnázium Matematika emelt (5+6+6+6 óra/hét) 9-12 évfolyam Készült: 2013 február Helyi tanterv Batthyány Kázmér Gimnázium Matematika emelt (5+6+6+6 óra/hét) 9-12 évfolyam Készült: 2013 február 1 A TANTERV SZERKEZETE Bevezető Célok és feladatok Fejlesztési célok és kompetenciák Helyes

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

Grafikonok automatikus elemzése

Grafikonok automatikus elemzése Grafikonok automatikus elemzése MIT BSc önálló laboratórium konzulens: Orosz György 2016.05.18. A feladat elsődleges célkitűzései o eszközök adatlapján található grafikonok feldolgozása, digitalizálása

Részletesebben

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE Tartalomjegyzék 5 Tartalomjegyzék Előszó I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE 1. fejezet: Kontrollált kísérletek 21 1. A Salk-oltás kipróbálása 21 2. A porta-cava sönt 25 3. Történeti kontrollok 27 4. Összefoglalás

Részletesebben

Fehér Kreativitásfejlesztési Központ FCDC-TCM-WL-11-v.1.0 42/1. Ishikawa diagram Halszálka diagram Ok-hatás diagram módszertani leírás

Fehér Kreativitásfejlesztési Központ FCDC-TCM-WL-11-v.1.0 42/1. Ishikawa diagram Halszálka diagram Ok-hatás diagram módszertani leírás Fehér Kreativitásfejlesztési Központ FCDC-TCM-WL-11-v.1.0 42/1 Hi-tech menedzsment - Totál Kreatív Menedzsment Fehér Ottó kreativátor Fehér Kreativitásfejlesztési Központ Kedves Olvasó! Ishikawa diagram

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

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

Méréstechnika II. Mérési jegyzőkönyvek FSZ képzésben részt vevők részére. Hosszméréstechnikai és Minőségügyi Labor Mérési jegyzőkönyv

Méréstechnika II. Mérési jegyzőkönyvek FSZ képzésben részt vevők részére. Hosszméréstechnikai és Minőségügyi Labor Mérési jegyzőkönyv Méréstechnika II. ek FSZ képzésben részt vevők részére Összeállította: Horváthné Drégelyi-Kiss Ágota Kis Ferenc Lektorálta: Galla Jánosné 009 Tartalomjegyzék. gyakorlat Mérőhasábok, mérési eredmény megadása.

Részletesebben

Minőségügy kommunikációs dosszié MINŐSÉGÜGY. Anyagmérnök alapszak (BsC) Tantárgyi kommunikációs dosszié

Minőségügy kommunikációs dosszié MINŐSÉGÜGY. Anyagmérnök alapszak (BsC) Tantárgyi kommunikációs dosszié MINŐSÉGÜGY Anyagmérnök alapszak (BsC) Tantárgyi kommunikációs dosszié MISKOLCI EGYETEM Műszaki Anyagtudományi Kar Energia- és Minőségügyi Intézet Minőségügyi Intézeti Kihelyezett Tanszék MISKOLC, 2012.

Részletesebben

MINŐSÉGÜGYI STATISZTIKAI MÓDSZEREK. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota ÓE BGK

MINŐSÉGÜGYI STATISZTIKAI MÓDSZEREK. Dr. Drégelyi-Kiss Ágota ÓE BGK MINŐSÉGÜGYI STATISZTIKAI MÓDSZEREK Dr. Drégelyi-Kiss Ágota ÓE BGK e-mail: dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu 1 STATISZTIKA CÉLJA Sokaság Következtetés bizonytalansága Véletlenszerű és reprezentatív mintavétel

Részletesebben

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis

4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis 1. feladat Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve 2. feladat Az iskola egy évfolyamába tartozó diákok átlagéletkora 15,8 év, standard deviációja 0,6 év. A 625 fős évfolyamból hány diák fiatalabb

Részletesebben

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK

10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK MATEMATIK A 9. évfolyam 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK Tanári útmutató 2 MODULLEÍRÁS A modul

Részletesebben

Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai

Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.3 Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai Tárgyszavak: statisztikai folyamatszabályozás; Shewhart-féle szabályozókártya; többváltozós szabályozás.

Részletesebben

Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével

Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Számelmélet

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Számelmélet MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Számelmélet A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

Minőségelmélet kommunikációs dosszié MINŐSÉGELMÉLET. Anyagmérnök mesterképzés (MsC) Tantárgyi kommunikációs dosszié

Minőségelmélet kommunikációs dosszié MINŐSÉGELMÉLET. Anyagmérnök mesterképzés (MsC) Tantárgyi kommunikációs dosszié MINŐSÉGELMÉLET Anyagmérnök mesterképzés (MsC) Tantárgyi kommunikációs dosszié MISKOLCI EGYETEM Műszaki Anyagtudományi Kar Energia- és Minőségügyi Intézet Minőségügyi Intézeti Kihelyezett Tanszék MISKOLC,

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz

Részletesebben

1. Ábrázolja az f(x)= x-4 függvényt a [ 2;10 ] intervallumon! (2 pont) 2. Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét!

1. Ábrázolja az f(x)= x-4 függvényt a [ 2;10 ] intervallumon! (2 pont) 2. Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét! Függvények 1 1. Ábrázolja az f()= -4 függvényt a [ ;10 ] intervallumon!. Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét! 3. Ábrázolja + 1 - függvényt a [ ;] -on! 4. Az f függvényt a valós

Részletesebben

Statisztikai módszerek

Statisztikai módszerek Statisztikai módszerek A hibaelemzı módszereknél azt néztük, vannak-e kiugró, kritikus hibák, amelyek a szabályozás kivételei. Ezekkel foglalkozni kell; minıségavító szabályozásra van szükség. A statisztikai

Részletesebben

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

MATLAB alapismeretek V. Eredmények grafikus megjelenítése: oszlopdiagramok, hisztogramok, tortadiagramok

MATLAB alapismeretek V. Eredmények grafikus megjelenítése: oszlopdiagramok, hisztogramok, tortadiagramok Alkalmazott Informatikai Intézeti Tanszék MŰSZAKI INFORMATIKA Dr.Dudás László 0. MATLAB alapismeretek V. Eredmények grafikus megjelenítése: oszlopdiagramok, hisztogramok, tortadiagramok Alkalmazott Informatikai

Részletesebben

Minőségbiztosítás BAGMB13NNC (NNB) BAGMB15NNC

Minőségbiztosítás BAGMB13NNC (NNB) BAGMB15NNC Minőségbiztosítás BAGMB13NNC (NNB) BAGMB15NNC 3. Gyakorlat (2013) A folyamatjavítás egyszerű eszközei A 7 vezetési módszer 1 A folyamatjavítás egyszerű eszközei A 7 vezetési módszer 1. Affinitás diagram

Részletesebben

Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén

Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és ködtetése konvergencia program Projekt

Részletesebben

FMEA tréning OKTATÁSI SEGÉDLET

FMEA tréning OKTATÁSI SEGÉDLET FMEA tréning OKTATÁSI SEGÉDLET 1. Hibamód és hatás elemzés : FMEA (Failure Mode and Effects Analysis) A fejlett nyugati piacokon csak azok a vállalatok képesek hosszabbtávon megmaradni, melyek gazdaságosan

Részletesebben

2) Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét! (3pont)

2) Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét! (3pont) (11/1) Függvények 1 1) Ábrázolja az f()= -4 függvényt a [ ;10 ] intervallumon! (pont) ) Írja fel az alábbi lineáris függvény grafikonjának egyenletét! (3pont) 3) Ábrázolja + 1 - függvényt a [ ;] -on! (3pont)

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI május 10. KÖZÉP SZINT I.

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI május 10. KÖZÉP SZINT I. 1) Adott két pont: A ; 1 felezőpontjának koordinátáit! AB felezőpontja legyen F. MATEMATIKA ÉRETTSÉGI 005. május 10. KÖZÉP SZINT I. és B 1; Írja fel az AB szakasz 1 1 F ; F ;1 ) Az ábrán egy ; intervallumon

Részletesebben

Legnagyobb anyagterjedelem feltétele

Legnagyobb anyagterjedelem feltétele Legnagyobb anyagterjedelem feltétele 1. Legnagyobb anyagterjedelem feltétele A legnagyobb anyagterjedelem feltétele (szabványban ilyen néven szerepel) vagy más néven a legnagyobb anyagterjedelem elve illesztett

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

FIZIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

FIZIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Fizika középszint 1413 ÉRETTSÉGI VIZSGA 014. május 19. FIZIKA KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA A dolgozatokat az útmutató utasításai szerint,

Részletesebben

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2009. június 8.

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2009. június 8. EURÓPAI ÉRETTSÉGI 2009 MATEMATIKA HETI 5 ÓRA IDŐPONT: 2009. június 8. A VIZSGA IDŐTARTAMA: 4 óra (240 perc) ENGEDÉLYEZETT SEGÉDESZKÖZÖK : Európai képletgyűjtemény Nem programozható, nem grafikus kalkulátor

Részletesebben

1. VDA és Ford ajánlások a hibaláncolatok pontozásához konstrukciós FMEA esetén

1. VDA és Ford ajánlások a hibaláncolatok pontozásához konstrukciós FMEA esetén 1. VDA és Ford ajánlások a láncolatok pontozásához konstrukciós FMEA esetén A bekövetkezés valószínûsége - B 1. táblázat A bekövetkezési valószínûségének pontozási irányelvei Szám Gyakoriság Hibaarány

Részletesebben

5. Témakör TARTALOMJEGYZÉK

5. Témakör TARTALOMJEGYZÉK 5. Témakör A méretpontosság technológiai biztosítása az építőiparban. Geodéziai terv. Minőségirányítási terv A témakör tanulmányozásához a Paksi Atomerőmű tervezési feladataiból adunk példákat. TARTALOMJEGYZÉK

Részletesebben

A betegbiztonság növelése humán diagnosztikai laboratóriumban

A betegbiztonság növelése humán diagnosztikai laboratóriumban A betegbiztonság növelése humán diagnosztikai laboratóriumban Dr. Barna T. Katalin 1, Szlatinszki Nóra 2, Kanik Erika 3, Kegyes Lászlóné 4, Bálint Gyöngyi 5 (Synlab Dunaújvárosi Laboratórium 1-4, Dunaújváros,

Részletesebben

Az egyszerűsítés utáni alak:

Az egyszerűsítés utáni alak: 1. gyszerűsítse a következő törtet, ahol b 6. 2 b 36 b 6 Az egyszerűsítés utáni alak: 2. A 2, 4 és 5 számjegyek mindegyikének felhasználásával elkészítjük az összes, különböző számjegyekből álló háromjegyű

Részletesebben

Oktatói munka hallgatói véleményezése es tanév I. félév. Oktatók

Oktatói munka hallgatói véleményezése es tanév I. félév. Oktatók 1. számú melléklet Oktatói munka hallgatói véleményezése 2016-2017-es tanév I. félév Oktatók A Nemzeti Közszolgálati Egyetem az ország legfiatalabb felsőoktatási intézményeként olyan örökséget hordoz,

Részletesebben

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat Statisztikai módszerek 7. gyakorlat A tanult nem paraméteres próbák: PRÓBA NEVE Illeszkedés-vizsgálat Χ 2 próbával Homogenitás-vizsgálat Χ 2 próbával Normalitás-vizsgálataΧ 2 próbával MIRE SZOLGÁL? A val.-i

Részletesebben

Populációbecslések és monitoring

Populációbecslések és monitoring Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány

Részletesebben

Problémamegoldás Ishikawa,, 5S, poka-yoke

Problémamegoldás Ishikawa,, 5S, poka-yoke Problémamegoldás Ishikawa,, 5S, poka-yoke Integrált irányítási rendszerek tantárgy 12. előadás 2007. december 3., 5. Előadó: Némethné dr. Erdődi Katalin főiskolai docens BMF RKK BTRI Minőségirányítási

Részletesebben

A DUÁLIS KÉPZÉSBEN REJLŐ LEHETŐSÉGEK A KECSKEMÉTI FŐISKOLÁN Jövőorientált jelen

A DUÁLIS KÉPZÉSBEN REJLŐ LEHETŐSÉGEK A KECSKEMÉTI FŐISKOLÁN Jövőorientált jelen A DUÁLIS KÉPZÉSBEN REJLŐ LEHETŐSÉGEK A KECSKEMÉTI FŐISKOLÁN Jövőorientált jelen DR. TÖRÖK ERIKA ÉS KOVÁCS ZSUZSANNA NEMZETKÖZI KONFERENCIA A DUÁLIS FELSŐOKTATÁSRÓL KECSKEMÉTI FŐISKOLA 2015. ÁPRILIS 14.

Részletesebben

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ) Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ) KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR 2016. 10. Mai témáink o A hiba fogalma o Méréshatár és mérési tartomány M é r é s i h i b a o A hiba megadása o A hiba

Részletesebben

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA EURÓPAI ÉRETTSÉGI 2008 MATEMATIKA HETI 5 ÓRA IDŐPONT : 2008. június 5 (reggel) A VIZSGA IDŐTARTAMA: 4 óra (240 perc) MEGENGEDETT ESZKÖZÖK: Európai képletgyűjtemény Nem programozható, nem grafikus számológép

Részletesebben

Kockázatmenedzsment

Kockázatmenedzsment Kockázatmenedzsment Az ember olyan szelepet szeretne szerkeszteni, amelyik nem szivárog, és mindent megpróbál a kifejlesztésére. De a valóságban csak olyan szelepek vannak, amelyek szivárognak. Így el

Részletesebben

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:

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

PRÓBAÉRETTSÉGI MATEMATIKA május-június EMELT SZINT. Vizsgafejlesztő Központ

PRÓBAÉRETTSÉGI MATEMATIKA május-június EMELT SZINT. Vizsgafejlesztő Központ PRÓBAÉRETTSÉGI 2003. május-június MATEMATIKA EMELT SZINT Vizsgafejlesztő Központ Kedves Tanuló! Kérjük, hogy a feladatsort legjobb tudása szerint oldja meg! A feladatsorban található szürke téglalapokat

Részletesebben

Számelmélet Megoldások

Számelmélet Megoldások Számelmélet Megoldások 1) Egy számtani sorozat második tagja 17, harmadik tagja 1. a) Mekkora az első 150 tag összege? (5 pont) Kiszámoltuk ebben a sorozatban az első 111 tag összegét: 5 863. b) Igaz-e,

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

Struktúra nélküli adatszerkezetek

Struktúra nélküli adatszerkezetek Struktúra nélküli adatszerkezetek Homogén adatszerkezetek (minden adatelem azonos típusú) osztályozása Struktúra nélküli (Nincs kapcsolat az adatelemek között.) Halmaz Multihalmaz Asszociatív 20:24 1 A

Részletesebben

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés

Iskolai jelentés. 10. évfolyam szövegértés 2010 Iskolai jelentés 10. évfolyam szövegértés Szövegértési-szövegalkotási kompetenciaterület A fejlesztés célja Kommunikáció-központúság Tevékenység centrikusság Rendszeresség Differenciáltság Partnerség

Részletesebben

Hanthy László Tel.: 06 20 9420052

Hanthy László Tel.: 06 20 9420052 Hanthy László Tel.: 06 20 9420052 Néhány probléma a gyártási folyamatok statisztikai szabályzásával kapcsolatban Miben kellene segíteni az SPC alkalmazóit? Hanthy László T: 06(20)9420052 Megválaszolandó

Részletesebben

Ütemezés tervezése A leghátrányosabb helyzet kistérségek fejlesztési és együttm ködési kapacitásainak meger

Ütemezés tervezése A leghátrányosabb helyzet kistérségek fejlesztési és együttm ködési kapacitásainak meger Ütemezés tervezése A leghátrányosabb helyzetű kistérségek fejlesztési és együttműködési kapacitásainak megerősítése ÁROP-1.1.5/C A Tokajii Kistérség Fejlesztési és Együttműködési Kapacitásának Megerősítése

Részletesebben

A könyvtári minőségirányítás bevezetésére

A könyvtári minőségirányítás bevezetésére AJÁNLÁS A könyvtári minőségirányítás bevezetésére készült az Emberi Erőforrások Minisztériuma, Kultúráért Felelős Államtitkárságának megbízásából 1. Bevezető Már a szakfelügyeletről szóló 2001. évi rendeletben

Részletesebben