A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege
|
|
- Ede Hegedűs
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 A multkrtérumos elemzés célja, alkalmazás területe, adat-transzformácós eljárások, az osztályozás eljárások lényege Cél: tervváltozatok, objektumok értékelése (helyzetértékelés), döntéshozatal segítése (döntés előkészítés, támogatás), döntések, ntézkedések hatásának értékelése (hatásvzsgálat; előtte-utána vzsgálatok) 1. Adatgény: mérés vagy statsztka adatok objektumok (pl. közlekedés társaságok, meghatározott terület egységek, egy-egy dőszak) különböző jellemzők (narratív jellemzők nem lehetnek, csak számszerűek; pl. statsztka, vállalat gazdaság adatok) az objektumok és a jellemzők s feladattól függnek; mnél nkább független jellemzők választása célszerű 2. Adat-transzformácó: nagyságrendjükben, mértékegységükben átalakított mutatók használata 3. Aggregácó: mnden objektumot egyetlen jellemzővel látunk el pl. X 1 X p változók lneárs kombnácójaként (súlyozással) számított aggregált jellemző 4. Osztályozás: objektum csoportok (clusterek) képzése 1 vagy p jellemző fgyelembe vételével (1 vagy p dmenzonáls térben végrehajtott csoportosítás)
2 1. Adatgény: soraban az objektumok oszlopaban a vzsgált jellemzők (változók) jellemzők függetlenségének, a kapcsolatuk szorosságának megállapítása: R korrelácós mátrx a mátrx négyzetes, ezért: R = (r kl ) pp r kk = 1 (autokorrelácó) r kl = r lk (szmmetrkusság)
3 2. Adat-transzformácó: z transzformácó (általában dőbelséghez kötjük) v transzformácó (általában térbelséghez kötjük) Mnden transzformácó az adatok eredet tartalmának elvesztésével jár, de nagy nyereség az összehasonlíthatóság és az aggregálhatóság. A transzformácó után kapott mátrx eleme: x t,j 3. Aggregácó: t x g j* t x g 1 j j 0 g j 1 j j a súlytényezők megválasztásánál számos szempont (pl. közlekedéspoltka koncepcó) fgyelembe veendő
4 4. Osztályozás: lényege: az osztályokba tartozó objektumokhoz közös jellemzők (pl. mnőség paraméterek) rendelhetők 1 (aggregált) jellemző fgyelembe vétele 1 dmenzós térben (leegyszerűsítés az aggregálás következtében) 2 jellemző fgyelembe vétele 2 dmenzós térben n jellemző fgyelembe vétele n dmenzós térben ( távolságképzés ponthalmazok ponthalmazok mérete) I. távolságok (különbségek) meghatározása az objektumok között O objektumok, t x értékek szernt csökkenő sorrendbe rendezése objektumok újrandexelése az új sorrendben, ekkor: O és O +1 objektumra t x t x +1 d,+1 = t x t x +1 0 egy távolságvektor a távolság képzés előnye, hogy az osztályozást leegyszerűsít ( ahol nagy ugrás van, ott új osztály képzése )
5 d ( 2 k, l t x kj-t x lj) j k és l objektum távolsága aggregácó nélkül, négyzetes eukldesz távolság, mátrxban ábrázolható II. objektum csoportok képzése az egymáshoz közel objektumok kerülnek azonos csoportba homogentás: csoporton belül az objektumok tulajdonsága hasonlóak heterogentás: csoportok között az objektumok tulajdonsága különbözőek csoportosítás jósága: - távolságok számítása a csoporton belül elemek és a csoport középpontja között - távolságok számítása a csoportok középpontja között
6 Példa: járműtípusok elemzése, összehasonlítása, csoportosítása tulajdonságok: fogyasztás, esztétka jellemzők, beszerzés ár, stb. a jellemzők dőbel változásának fgyelemmel kísérése: dő cluster az objektumok szerepét az dő tölt be, az egyes évekhez statsztka, közlekedéssel kapcsolatos jellemzőket rendelne. célszerű például a következők alkalmazása: X 1 : népességszám [mlló fő ] X 2 : nemzet jövedelem [mllárd Ft] X 3 : áruszállítás volumene [mllárd t ] X 4 : áruszállítás teljesítmény [mllárd tkm / év] X 5 : elszállított személyek száma [mllárd fő] X 6 : személyszállítás teljesítmény [mllárd ukm / év] X 7 : személyszállító járműállomány [mlló szgk]
7 Az útvonal- és eszközválasztás modellezése Cél: az egyes eljutás lehetőségek (helyváltoztatás láncok) választás valószínűségének meghatározása. Az ntézkedések hatása s előrebecsülhető. Adott relácóra (O-D) vonatkozó helyváltoztatásokat vzsgálunk. I. logt modell segítségével II. ellenállások segítségével Helyváltoztatások (O-D) Eljutás lehetőségek (útvonalak, hálózat, eszközök, szolgáltatások) Útvonal- és eszközválasztás modellezése kalbrálás Meghatározott útvonalon és eszközzel lebonyolított helyváltoztatások (O-D) számított értéke verfkálás Meghatározott útvonalon és eszközzel lebonyolított helyváltoztatások (O-D) tényleges (mért) értéke Az útvonal- és eszközválasztás modellje
8 I. Az útvonal- és eszközválasztás leírása logt modell segítségével. A helyváltoztatás láncok között megoszlást az egyes alternatívák mnősége határozza meg. A 1 -A n : lehetőségek (alternatívák) (pl. menetdő, költség, távolság, energafelhasználás) E 1 -E m : értékelhető tulajdonságok X j : az. alternatívánál a j. értékelhető tulajdonság Tulajdonságok Alternatívák E 1 E 2 E 3 E 4 m A 1 (gyalog) X 11 X 12 X 13 X 14 A 2 (kerékpár) X 21 X 22 X 23 X 24 Logt modell adatmátrxa A 3 (személygépkocs) X 31 X 32 X 33 X 34 A 4 (közforgalmú közl.) X 41 X 42 X 43 X 44. n X nm Példa: E1 = menetdő, akkor X 11 gyalog X 21 X 31 X 41 menetdő kerékpárral személygépkocsval közforgalmú közlekedéssel
9 N 1 -N n : lehetőségekhez rendelt haszonfüggvények m N g j1 j * X j g j : súlytényezők a g j súlytényezők forgalomfelvételből határozhatók meg a legksebb négyzetek módszere alapján, azaz hbaösszeg= (megfgyelt érték - számított érték) 2 Mn. P e N e N az. alternatíva választásának valószínűsége Nested logt modell döntés folyamat herarchkus tagolású és a folyamat egyes lépcsőnél két alternatíva közül lehet választan: bnárs döntések sorozata
10 P N 1 1 N1 N2 (N2 N1 ) g1 (K 2 K1 ) g 2 (T2 T1 ) e e e 1 1 e 1 e 1 0 < Pn < 1 és P1 + P2 = 1 haszonfüggvények különbsége ráfordítások különbsége N g 1 *K g 2 * T leggyakrabban alkalmazott tulajdonság a költség (K ) és az dő (T ) g 1, g 2 becsült súlytényezők helyváltoztatások gyalog nem gyalog 1. lépcső kerékpár jármű 2. lépcső egyén közlekedés közforgalmú közlekedés 3. lépcső Nested logt modell felépítése
11 a modellt lépésenként alkalmazzák F m = F * P m F m = helyváltoztatások száma m. útvonalon/eszközzel F = helyváltoztatások száma P m = m. útvonal/eszköz választásának valószínűsége Mnden lépésnél gaz P 1 + P 2 = 1 (bnárs). k lépés esetén az egyes lépések egymásból számítandók: F k = F k-1 - F m k-1 k = lépcsők száma (2,3) F k F k-1 = a k. lépésben megmaradó helyváltoztatások száma (a már realzált helyváltoztatásokat levonjuk) = helyváltoztatások száma a (k-1). lépésben F m k-1 = m. útvonalon/eszközzel végzett helyváltoztatás a (k-1). lépésben (1,2)
12 II. Az útvonal- és eszközválasztás leírása ellenállások segítségével. ellenállásfüggvény: a helyváltoztatás ráfordítások és hatások (pl. dő, gyaloglás távolság, költség, környezet hatások) leképezése közös mértékegységre (pl. dő, költség) hozva tartalmazhatja az utazó, a konkrét helyváltoztatás és a közlekedés rendszer paraméteret. egyén közlekedésnél pl. a parkolás költség s benne van P w a a w P : az. alternatíva választásának valószínűsége w : az. alternatíva ellenállása a : modellparaméter (pl. a=1) w n j1 g, j * w, j w,j : az. alternatíva j. helyváltoztatás fázsának ellenállása n : az. alternatíva helyváltoztatás fázsanak száma g j : az. alternatíva j. helyváltoztatás fázsához tartozó súlytényező Az ellenállás értékét befolyásolhatja pl. a domborzat vagy az útburkolat mnősége s (pl. kerékpárnál, gyalogosnál). A modell fnomításával a súlytényező eszköz fajtánként, utazó csoportonként vagy utazónként s lehet eltérő.
I. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell
Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Közlekedésmérnök és Járműmérnök Kar Közlekedésüzem Tanszék HÁLÓZATTERVEZÉSI MESTERISKOLA BEVEZETÉS A KÖZLEKEDÉS MODELLEZÉSI FOLYAMATÁBA Dr. Csszár Csaba egyetem
RészletesebbenVálogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból
Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból 2. Választási modellek Levelező tagozat 2015 ősz Készítette: Prileszky István http://www.sze.hu/~prile Fogalmak Választási modellek célja: annak megjósolása,
RészletesebbenDr. Tóth János egy. docens
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék KÖZLEKEDÉSI IGÉNYEK JELLEMZŐI - A FORGALOM ELŐREBECSLÉSE Dr. Tóth János
RészletesebbenA sokaság/minta eloszlásának jellemzése
3. előadás A sokaság/mnta eloszlásának jellemzése tpkus értékek meghatározása; az adatok különbözőségének vzsgálata, a sokaság/mnta eloszlásgörbéjének elemzése. Eloszlásjellemzők Középértékek helyzet (Me,
RészletesebbenRegresszió. Fő cél: jóslás Történhet:
Fő cél: jóslás Történhet: Regresszó 1 változó több változó segítségével Lépések: Létezk-e valamlyen kapcsolat a 2 változó között? Kapcsolat természetének leírása (mat. egy.) A regresszós egyenlet alapján
RészletesebbenStatisztika I. 3. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statsztka I. 3. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Vszonyszámok Statsztka munka: adatgyűjtés, rendszerezés, összegzés, értékelés. Vszonyszámok: Két statsztka adat arányát kfejező számok, Az un. leszármaztatott
RészletesebbenHipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?
01.09.18. Hpotézs vzsgálatok Egy példa Kérdések (példa) Hogyan adhatunk választ? Kérdés: Hatásos a lázcsllapító gyógyszer? Hatásos-e a gyógyszer?? rodalomból kísérletekből Hpotézsek A megfgyelt változó
Részletesebbens n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés
A m és az átlag Standard hba Mnta átlag 1 170 Az átlagok szntén ngadoznak a m körül. s x s n Az átlagok átlagos eltérése a m- től! 168 A m konfdenca ntervalluma. 3 166 4 173 x s x ~ 68% ~68% annak a valószínűsége,
RészletesebbenIntegrált rendszerek n é v; dátum
Integrált rendszerek n é v; dátum.) Az dentfkálás (folyamatdentfkácó) a.) elsődleges feladata absztrahált leírás fzka modell formában b.) legfőbb feladata a struktúradentfkálás (modellszerkezet felállítása)
RészletesebbenVARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)
VARIANCIAANAÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) Varancaanalízs. Varancaanalízs (szóráselemzés, ANOVA) Adott: egy vagy több tetszőleges skálájú független változó és egy legalább ntervallum skálájú függő változó.
RészletesebbenMinősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata
Mnősítéses mérőrendszerek képességvzsgálata Vágó Emese, Dr. Kemény Sándor Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Kéma és Környezet Folyamatmérnök Tanszék Az előadás vázlata 1. Mnősítéses mérőrendszerek
RészletesebbenIndexszámítás során megválaszolandó kérdések. Hogyan változott a termelés értéke, az értékesítés árbevétele, az értékesítési forgalom?
Index-számítás Indexszámítás során megálaszolandó kérdések Hogyan áltozott a termelés értéke, az értékesítés árbeétele, az értékesítés forgalom? Hogyan áltozott a termelés, értékesítés mennysége? Hogyan
RészletesebbenLineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom
Lneárs regresszó Statsztka I., 4. alkalom Lneárs regresszó Ha két folytonos változó lneárs kapcsolatban van egymással, akkor az egyk segítségével elıre jelezhetjük a másk értékét. Szükségünk van a függı
RészletesebbenKomplex regionális elemzés és fejlesztés tanév DE Népegészségügyi Iskola Egészségpolitika tervezés és finanszírozás MSc
Komplex regonáls elemzés és fejlesztés 2016-2017. tanév DE Népegészségügy Iskola Egészségpoltka tervezés és fnanszírozás MSc 2. előadás Terület elemzés módszerek az egészségföldrajzban Terület ellátás
Részletesebben20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!
SPEC 2009-2010. II. félév Statsztka II HÁZI dolgozat Név:... Neptun kód: 20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! 1. példa Egy üzemben tejport csomagolnak zacskókba,
RészletesebbenAdatsorok jellegadó értékei
Adatsorok jellegadó értéke Varga Ágnes egyetem tanársegéd varga.ag14@gmal.com Terület és térnformatka kvanttatív elemzés módszerek BCE Geo Intézet Terület elemzés forgatókönyve vacsora hasonlat Terület
RészletesebbenStatisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.
Statsztka próbák Paraméteres. A populácó paraméteret becsüljük, ezekkel számolunk.. Az alapsokaság eloszlására van kkötés. Nem paraméteres Nncs lyen becslés Nncs kkötés Ugyanazon problémára sokszor megvan
RészletesebbenPélda: Egy üzletlánc boltjainak forgalmára vonatkozó adatok 1999. október hó: (adott a vastagon szedett!) S i g i z i g i z i
. konzult. LEV. 013. ápr. 5. MENNYISÉGI ISMÉRV szernt ELEMZÉS Tk. 3-8., 88-90. oldal, kmarad: 70., 74. oldal A mennység smérv (X) lehet: dszkrét és folytonos. A rangsor a mennység smérv értékenek monoton
Részletesebben1. táblázat Ismérvek értékelő és súlyszámai. Értékelő táblázat Ismérv neve ci ci indoklása, ha szubjektív gi Érzékelt gyaloglási idő 3,27-5
Személyközlekedés BMEKOKUM208 3. Feladat A helyváltoztatási lánc minőségének értékelése. A 2. feladat keretében választott helyváltoztatási lánc minőségét értékelje multikritériumos módszerrel. Röviden
RészletesebbenTÉRBELI STATISZTIKAI VIZSGÁLATOK, ÁTLAGOS JELLEMZŐK ÉS TENDENCIÁK MAGYARORSZÁGON. Bihari Zita, OMSZ Éghajlati Elemző Osztály OMSZ
TÉRBELI STATISZTIKAI VIZSGÁLATOK, ÁTLAGOS JELLEMZŐK ÉS TENDENCIÁK MAGYARORSZÁGON Bhar Zta, OMSZ Éghajlat Elemző Osztály OMSZ Áttekntés Térbel vzsgálatok Alkalmazott módszer: MISH Eredmények Tervek A módszer
RészletesebbenLogisztikai költségek
1 Logsztka ek Vállalat állandó logsztka ek Logsztka teljesítménytol függo ek Logsztka teljesítmény okozta veszteségek Teljes logsztka ek Logsztka teljesítmény hánya okozta ek Vállalat állandó logsztka
RészletesebbenSTATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása
A változók mérési szintjei STATISZTIKA I. 3. Előadás Az adatok mérési szintjei, Viszonyszámok A változók az alábbi típusba tartozhatnak: Nominális (kategorikus és diszkrét) Ordinális Intervallum skála
Részletesebben11. A KÖZÚTI FORGALOM OKOZTA ZAJ (az MSz 07 3720-1990 alapján)
11. A KÖZÚTI FORGALOM OKOZTA ZAJ (az MSz 07 3720-1990 alapján) A számítás elve A számítás a közút forgalomból származó, a terhelés pontban várható, az előírásokkal összevethető mértékadó hangnyomásszntet
RészletesebbenGyakorlatias tanácsok PLA fejlesztőknek
Gyakorlatias tanácsok PLA fejlesztőknek Beszédes Nimród Attiláné Békéscsabai Regionális Képző Központ Képzési igazgatóhelyettes 2007. november 28-30. A jogszabályi háttérről 2001. évi CI. törvény 24/2004.
RészletesebbenDigitális Domborzat Modellek (DTM)
Dgtáls Domborzat Modellek (DTM) DTM fogalma A földfelszín számítógéppel kezelhető topográfa modellje Cél: tetszőleges pontban magasság érték nterpolálása a rendelkezésre álló támpontok alapján Interpolácós
RészletesebbenMintavétel 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
RészletesebbenSzámítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések
BLSZM-09 p. 1/17 Számítógépes döntéstámogatás Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu
RészletesebbenÖtvözetek mágneses tulajdonságú fázisainak vizsgálata a hiperbolikus modell alkalmazásával
AGY 4, Kecskemét Ötvözetek mágneses tulajdonságú fázsanak vzsgálata a hperbolkus modell alkalmazásával Dr. Mészáros István egyetem docens Budapest Műszak és Gazdaságtudomány Egyetem Anyagtudomány és Technológa
RészletesebbenValidálás és bizonytalanságok a modellekben
Validálás és bizonytalanságok a modellekben Hálózattervezési Dr. Berki Zsolt Tel.: 06-20-3516879, E-mail: berki@fomterv.hu Miért modellezünk? Mert előírás Nem! "It is impossible to predict the future but
RészletesebbenAutonóm - és hagyományos közúti járművek alkotta közlekedési rendszerek összehasonlító elemzése
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedés- és Járműirányítási Tanszék Záróvizsga 2017.06.20. Autonóm - és hagyományos közúti járművek alkotta közlekedési
RészletesebbenIrányításelmélet és technika II.
Irányításelmélet és technika II. Legkisebb négyzetek módszere Magyar Attila Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék amagyar@almos.vein.hu 200 november
RészletesebbenMobilitás-utazási módok
Mobilitás-utazási módok Utazási igények oka. Területi munkamegosztás Fajlagos utazási igény Utazásra fordított idő-megtett távolság Mobilitás alakulása Utazási módok Egyéni közlekedés Időpont és útvonal
RészletesebbenPhD értekezés. Gyarmati József
2 PhD értekezés Gyarmat József 2003 3 ZRÍNYI MIKLÓS NEMZETVÉDELMI EGYETEM Hadtechnka és mnõségügy tanszék PhD értekezés Gyarmat József Többszempontos döntéselmélet alkalmazása a hadtechnka eszközök összehasonlításában
RészletesebbenRegresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.
Regresszió Csorba János Nagyméretű adathalmazok kezelése 2010. március 31. A feladat X magyarázó attribútumok halmaza Y magyarázandó attribútumok) Kérdés: f : X -> Y a kapcsolat pár tanítópontban ismert
RészletesebbenVéletlenszám generátorok. 6. előadás
Véletlenszám generátorok 6. előadás Véletlenszerű változók, valószínűség véletlen, véletlen változók valószínűség fogalma egy adott esemény bekövetkezésének esélye értékét 0 és között adjuk meg az összes
RészletesebbenA személyközlekedés minősítési rendszere
A személyközlekedés minősítési rendszere személyközlekedés tervezése és működtetése során alapvető jelentőségűek a i jellemzők bonus-malus rendszer működtetésére a megrendelési szerződések szerint Minőség:
RészletesebbenBevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,
Bevezetés a bometrába Dr. Dnya Elek egyetem tanár PhD kurzus. KOKI, 205.0.08. ADATREDUKCIÓ I. Középértékek Adatredukcó. M a középérték: azonos fajta számszerű adatok közös jellemzője. 2. Követelmények:
RészletesebbenZöld Út Hitel Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.
Zöld Út Htel Korlátolt Felelősségű Társaság (Nylvántartás szám: 13-09-146211, Adószám: 22626970-2-13) 2016. január 01. - 2016. december 31. dőszakra vonatkozó Általános üzlet évet záró Egyszerűsített éves
RészletesebbenKÖZLEKEDÉSI ALAPISMERETEK (KÖZLEKEDÉS - ÜZEMVITEL, KÖZLEKEDÉS-TECHNIKA) KÖZLEKEDÉSI ALAPISMERETEK ÉRETTSÉGI VIZSGA I. RÉSZLETES KÖVETELMÉNYEK
KÖZLEKEDÉSI ALAPISMERETEK (KÖZLEKEDÉS - ÜZEMVITEL, KÖZLEKEDÉS-TECHNIKA) 1.1 Közlekedési alapfogalmak 1.2 Közúti közlekedés technikai elemei KÖZLEKEDÉSI ALAPISMERETEK ÉRETTSÉGI VIZSGA I. RÉSZLETES KÖVETELMÉNYEK
RészletesebbenA forgalomsűrűség és a követési távolság kapcsolata
1 A forgalomsűrűség és a követési távolság kapcsolata 6 Az áramlatsűrűség (forgalomsűrűség) a követési távolsággal ad egyértelmű összefüggést: a sűrűség reciprok értéke a(z) (átlagos) követési távolság.
RészletesebbenGyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések
Gakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgból Lneárs regresszó, smétlés nélkül mérések 1. példa Az alább táblázat eg kalbrácós egenes felvételekor mért adatokat tartalmazza: x 1.8 3
RészletesebbenBAGME11NNF 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
RészletesebbenDr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai. 2010.11.08. Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola
Dr. Ratkó István Matematka módszerek orvos alkalmazása 200..08. Magyar Tudomány Napja Gábor Dénes Főskola A valószínűségszámítás és matematka statsztka főskola oktatásakor a hallgatók néha megkérdezk egy-egy
RészletesebbenPéldák ekvivalencia relációra (TÉTELként kell tudni ezeket zárthelyin, vizsgán):
F NIK INÁRIS RLÁIÓK INÁRIS RLÁIÓK (és hasonló mátrxok s tt!) Defnícó: z R bnárs relácó, ha R {( a, b) a, b } nárs relácók lehetséges tuladonsága:. Reflexív ha ( x,.(a). Szmmetrkus ha ( x, y) ( y,.(b).
RészletesebbenAZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ENERGIAFELHASZNÁLÁSA
AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ENERGIAFELHASZNÁLÁSA Csűrök Tibor 1. AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ESZKÖZEI, FAJLAGOS ENERGIAFELHASZNÁLÁSUK, SZENNYEZŐANYAG KIBOCSÁTÁSUK 2. A HAJTÓANYAG FELHASZNÁLÁS ÉS SZENNYEZŐANYAG
RészletesebbenKözlekedési szervezetek működési modelljei
t Alapfolyamat Közlekedési szervezetek működési modelljei a tervezés és végrehajtás időbeli rendje Információkezelési folyamat 1 1. Feladatok funkciók információellátása (tervezés, irányítás, ellenőrzés)
RészletesebbenA fenntartható mobilitás gazdasági és társadalmi hátterének kérdései
KÖZLEKEDÉSFEJLESZTÉS MAGYARORSZÁGON Balatonföldvár, 2016. május 10-12. A fenntartható mobilitás gazdasági és társadalmi hátterének kérdései Prof. (hc.) Dr. (Ph.D.) Vörös Attila tudományos igazgató, KTI
Részletesebben4 2 lapultsági együttható =
Leíró statsztka Egy kísérlet végeztével általában tetemes mennységű adat szokott összegyűln. Állandó probléma, hogy mt s kezdjünk - lletve mt tudunk kezden az adatokkal. A statsztka ebben segít mnket.
RészletesebbenKözlekedés csoportosítása
Közlekedés csoportosítása 1. Tömegszerűség szempontból való csoportosítás: - Közösségi közlekedés - Saját járművekkel megvalósuló közlekedés 2. Jogi szempontból való csoportosítás - Közhasználatú járművekkel
RészletesebbenA GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.
FŐBB MUTATÓK A regionális GDP adatok minősége alapvetően 3 tényezőtől függ: az alkalmazott számítási módszertől a felhasznált adatok minőségétől a vizsgált területi egység nagyságától. A TERÜLETI EGYENLŐTLENSÉGEK
RészletesebbenGráfelméleti megközelítés rendszerek strukturális modellezésére (A holográfia elv kiterjesztése általános rendszerekre) Bevezetés
D é n e s T a m á s matematkus e-mal: tdenest@freemal.hu Gráfelmélet megközelítés rendszerek strukturáls modellezésére (A holográfa elv kteresztése általános rendszerekre) Bevezetés Jelen dolgozatom céla,
RészletesebbenSzékesfehérvári közlekedés, és parkolás helyzete
30. hullám III. Gyorsjelentés Székesfehérvári közlekedés, és parkolás helyzete 2017. január 2. 1 A KUTATÁS HÁTTERE ÉS MÓDSZERTANA A Magyar Városkutató Intézet havi rendszerességgel vizsgálja a települések,
RészletesebbenMódszertani áttekintés, változatok kialakítása
A modellezés általános definíciója Módszertani áttekintés, változatok kialakítása Kelen Csaba Irodavezető helyettes KÖZLEKEDÉS Fővárosi Tervező Iroda Kft. Tartalom Módszertani áttekintés Modellek alkalmazása
RészletesebbenA BUDAPESTI KÖZÖSSÉGI KERÉKPÁROS KÖZLEKEDÉSI RENDSZER (KKKR) BEVEZETÉSÉHEZ SZÜKSÉGES INFRASTRUKTÚRA INTÉZKEDÉSI JAVASLATOK
TANDEM MÉRNÖKIRODA Kft. Postacím: 1300 Bp. Pf. 4. / Iroda: 1033 Budapest Polgár u. 12. Tel.: (1) 368-83-43; Tel./Fax: (1) 453-24-49 pej.kalman@tandemkft.hu www.tandemkft.hu A BUDAPESTI KÖZÖSSÉGI KERÉKPÁROS
RészletesebbenFüggetlenségvizsgálat, 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
RészletesebbenTanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.
8. GYAKORLAT STATISZTIKAI PRÓBÁK ISMÉTLÉS: Tanult nem paraméteres próbák, és hogy mlyen probléma megoldására szolgálnak. Név Illeszkedésvzsgálat Χ próbával Illeszkedésvzsgálat grafkus úton Gauss papírral
RészletesebbenPáros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor
Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata Bozóki Sándor MTA SZTAKI Operációkutatás és Döntési Rendszerek Kutatócsoport Budapesti Corvinus Egyetem Operációkutatás és Aktuáriustudományok Tanszék
Részletesebben2.2.36. AZ IONKONCENTRÁCIÓ POTENCIOMETRIÁS MEGHATÁROZÁSA IONSZELEKTÍV ELEKTRÓDOK ALKALMAZÁSÁVAL
01/2008:20236 javított 8.3 2.2.36. AZ IONKONCENRÁCIÓ POENCIOMERIÁ MEGHAÁROZÁA IONZELEKÍ ELEKRÓDOK ALKALMAZÁÁAL Az onszeletív eletród potencálja (E) és a megfelelő on atvtásána (a ) logartmusa özött deáls
Részletesebben[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika
[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 5. előadás Érték-, ár-, és volumenindexek http://uni-obuda.hu/users/koczyl/gazdasagstatisztika.htm Kóczy Á. László KGK-VMI Az indexszám fogalma Gazdasági elemzésben fontos
RészletesebbenTERÜLETRENDEZÉSI TERVEK ÉS A KÖZLEKEDÉSTERVEZÉS, ÖSSZEHANGOLÁS, KÖLCSÖNHATÁSOK
Balatonföldvár, 2012. február 1. Úttervezés mesteriskola 1 TERÜLETRENDEZÉSI TERVEK ÉS A KÖZLEKEDÉSTERVEZÉS, ÖSSZEHANGOLÁS, KÖLCSÖNHATÁSOK Előadó: Kovácsházy Frigyes vezérigazgató helyettes, UVATERV Zrt.
RészletesebbenAz utazási idő modellezése térinformatikai módszerek felhasználásával
Az utazási idő modellezése térinformatikai módszerek felhasználásával Pálóczi Gábor doktorjelölt Debreceni Egyetem Corvinus GIS MeetUp 2016. Október 21. Budapesti Corvinus Egyetem A közlekedés elemzésének
RészletesebbenForgalmi modellezés BMEKOKUM209
BME Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék Forgalmi modellezés BMEKOKUM209 Szimulációs modellezés Dr. Juhász János A forgalmi modellezés célja A közlekedési igények bővülése és a motorizáció növekedése
RészletesebbenIntelligens technikák k a
Intelligens technikák k a döntéstámogatásban Döntések fuzzy környezetben Starkné Dr. Werner Ágnes 1 Példa: Alternatívák: a 1,a 2,a 3 Kritériumok: k 1,k 2, k 3,k 4 Az alternatívák értékelését az egyes kritériumok
RészletesebbenGazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.
Korrelácó-számítás 1. előadás Döntéselőkészítés módszertana Dr. Varga Beatr Két változó között kapcsolat Függetlenség: Az X smérv szernt hovatartozás smerete nem ad semmlen többletnformácót az Y szernt
RészletesebbenSomogy megyei Beruházásszervező és Mérnöki Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.
Somogy megye Beruházásszervező és Mérnök Korlátolt Felelősségű Társaság (Nylvántartás szám: 14-09-311381, Adószám: 23324279-2-14) 2017. január 01. - 2017. december 31. dőszakra vonatkozó Általános üzlet
Részletesebben"BALATON-PARK 2000" Környezetvédelmi Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.
"BALATON-PARK 2000" Környezetvédelm Nonproft Korlátolt Felelősségű Társaság (Nylvántartás szám: 14-09-309324, ) 2017. január 01. - 2017. december 31. dőszakra vonatkozó Általános üzlet évet záró Egyszerűsített
RészletesebbenHasonlóságelemzés COCO használatával
Hasonlóságelemzés COCO használatával Miért a CoCo?? Mire használhatom a CoCo-t?! Például megállapíthatom, hogy van-e a piacon olyan cég, amely az árhoz és a többiekhez képest kevesebbet vagy többet teljesít.?
RészletesebbenMiskolci Nemzeti Színház Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.
Mskolc Nemzet Színház Nonproft Korlátolt Felelősségű Társaság (Nylvántartás szám: 05-09-023823, Adószám: 23862474-2-05) 2017. január 01. - 2017. december 31. dőszakra vonatkozó Általános üzlet évet záró
RészletesebbenORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!
ORVOSI STATISZTIKA Az orvos statsztka helye Élettan Anatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos döntéseket hoz! Mkor jó egy döntés? Mennyre helyes egy döntés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test
RészletesebbenA közlekedés ágazati szerkezete és nemzetgazdasági súlya
A közlekedés ágazati szerkezete és nemzetgazdasági súlya Dr. Horváth Balázs tanszékvezető, egyetemi docens Széchenyi István Egyetem Közlekedési Tanszék 1 Nemzetgazdasági ágak besorolása Primerszektor kitermelő
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.
: Intelligens Rendszerek Gyakorlata Neurális hálózatok I. dr. Kutor László http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ir2.html IRG 3/1 Trend osztályozás Pnndemo.exe IRG 3/2 Hangulat azonosítás Happy.exe IRG 3/3
RészletesebbenVarianciaanalízis 4/24/12
1. Feladat Egy póker kártya keverő gép a kártyákat random módon választja ki. A vizsgálatban 1600 választott kártya színei az alábbi gyakorisággal fordultak elő. Vizsgáljuk meg, hogy a kártyák kiválasztása
RészletesebbenAdatbányászati szemelvények MapReduce környezetben
Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben Salánki Ágnes salanki@mit.bme.hu 2014.11.10. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Felügyelt
RészletesebbenStatisztika 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
RészletesebbenMintavételi eljárások
Mintavételi eljárások Daróczi Gergely, PPKE BTK 2008. X.6. Óravázlat A mintavétel célja Alapfogalmak Alapsokaság, mintavételi keret, megfigyelési egység, mintavételi egység... Nem valószínűségi mintavételezési
RészletesebbenOLS regresszió - ismétlés Mikroökonometria, 1. hét Bíró Anikó A tantárgy tartalma
OLS regresszó - smétlés Mroöonometra,. hét Bíró Anó A tantárg tartalma Leggaorbb mroöonometra problémá és azo ezeléséne megsmerése Egén vag vállalat adato Keresztmetszet és panel elemzés Vállalat, pacelemzés
Részletesebben4/24/12. 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
RészletesebbenDFTH november
Kovács Ernő 1, Füves Vktor 2 1,2 Elektrotechnka és Elektronka Tanszék Mskolc Egyetem 3515 Mskolc-Egyetemváros tel.: +36-(46)-565-111 mellék: 12-16, 12-18 fax : +36-(46)-563-447 elkke@un-mskolc.hu 1, elkfv@un-mskolc.hu
RészletesebbenFEHÉRTÓ Önkormányzati Közszolgáltatási és Kulturális Non-profit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.
(Nylvántartás szám: 03-09-129893, Adószám: 25731712-2-03) 2017. január 01. - 2017. december 31. dőszakra vonatkozó Általános üzlet évet záró Egyszerűsített éves beszámoló A beszámoló az Igazságügy Mnsztérum
RészletesebbenCHARACTERIZATION OF PEOPLE
CONFERENCE ABOUT THE STATUS AND FUTURE OF THE EDUCATIONAL AND R&D SERVICES FOR THE VEHICLE INDUSTRY CHARACTERIZATION OF PEOPLE MOVEMENT BY USING MOBILE CELLULAR INFORMATION László Nádai "Smarter Transport"
RészletesebbenADATREDUKCIÓ I. Középértékek
ADATREDUKCIÓ I. Középértékek Adatredukcó 1. M a középérték: azonos fajta számszerű adatok közös jellemzője. 2. Követelmények: a) Számított középérték: közbenső helyet foglaljanak el, azaz mn középérték
RészletesebbenElektromos zajok. Átlagérték Időben változó jel átlagértéke alatt a jel idő szerinti integráljának és a közben eltelt időnek a hányadosát értik:
Elektromos zajok Átlagérték, négyzetes átlag, effektív érték Átlagérték dőben változó jel átlagértéke alatt a jel dő szernt ntegráljának és a közben eltelt dőnek a hányadosát értk: τ τ dt Négyzetes átlag
RészletesebbenIgényvezérelt közlekedés a BKK hálózatán. Dr. Denke Zsolt kiemelt munkatárs Budapesti Közlekedési Központ
Igényvezérelt közlekedés a BKK hálózatán Dr. Denke Zsolt kiemelt munkatárs Budapesti Közlekedési Központ gyalog kerékpár mkp szgk taxi autóbusz trolibusz közúti vasút hév nagyvasút metró Különleges vasutak
RészletesebbenMerre mennek, kik mennek? Az utazások jellemzői a helyközi vasúti és autóbusz-közlekedésben
Merre mennek, kik mennek? Az utazások jellemzői a helyközi vasúti és autóbusz-közlekedésben Munkácsy András és Oszter Vilmos I. Magyar Közlekedési Konferencia Eger 2017. október 20. Előzmények, célok Előzmény:
RészletesebbenTETT OKTATÁSI Nonprofit Közhasznú Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.
TETT OKTATÁSI Nonproft Közhasznú Korlátolt Felelősségű Társaság (Nylvántartás szám: 15-09-073793, Adószám: 21980402-2-15) 2016. január 01. - 2016. december 31. dőszakra vonatkozó Általános üzlet évet záró
RészletesebbenKözúti közlekedésüzemvitel-ellátó. Tájékoztató
12/2013. (III. 29.) NFM rendelet szakma és vzsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, azonosító száma és megnevezése 54 841 02 Közút közlekedésüzemvtel-ellátó Tájékoztató A vzsgázó az első lapra írja fel
RészletesebbenTömegközlekedési rendszer tervezéséhez alkalmazható, forgalom-megosztást előrebecslő modell Déska Viktória - Szöllősy Zsolt - Dr. Csiszár Csaba 1.
Tömegközlekedés rendszer tervezéséhez alkalmazható, forgalom-megosztást előrebecslő modell Déska Vktóra - Szöllősy Zsolt - Dr. Csszár Csaba 1. Bevezetés A közlekedés térben-dőben leátszódó, kívülről és
RészletesebbenA mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015
A mérés problémája a pedagógiában Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés fogalma Mérésen olyan tevékenységet értünk, amelynek eredményeként a vizsgált jelenség számszerűen jellemezhetővé, más hasonló jelenségekkel
RészletesebbenVÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak
Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik
RészletesebbenFENNTART- HATÓSÁG? MINDEN NEMZEDÉK ANYAGI, SZELLEMI ÉS LELKI JÓLÉTÉNEK ELŐSEGÍTÉSÉHEZ NÉGYFÉLE ALAPVETŐ ERŐFORRÁS SZÜKSÉGES:
címlap MINDEN NEMZEDÉK ANYAGI, SZELLEMI ÉS LELKI JÓLÉTÉNEK ELŐSEGÍTÉSÉHEZ NÉGYFÉLE ALAPVETŐ ERŐFORRÁS SZÜKSÉGES: HUMÁN, TÁRSADALMI, TERMÉSZETI ÉS GAZDASÁGI ERŐFORRÁSOK. FENNTART- HATÓSÁG? A JÖVŐ NEMZEDÉKEKÉRT
RészletesebbenMérés és modellezés 1
Mérés és modellezés 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni kell
RészletesebbenFelsőtárkány Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.
Felsőtárkány Nonproft Korlátolt Felelősségű Társaság (Nylvántartás szám: 10-09-028823, Adószám: 22108223-2-10) 2016. január 01. - 2016. december 31. dőszakra vonatkozó Általános üzlet évet záró Egyszerűsített
RészletesebbenStatisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége
[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 10. előadás: 9. Regressziószámítás II. Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet A standard lineáris modell
RészletesebbenMagyar Kertészeti Szaporítóanyag Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.
(Nylvántartás szám: 01-09-201774, Adószám: 14822951-2-43) 2016. január 01. - 2016. december 31. dőszakra vonatkozó Általános üzlet évet záró Egyszerűsített éves beszámoló A beszámoló az Igazságügy Mnsztérum
RészletesebbenKövetelmény a 6. évfolyamon félévkor matematikából
Követelmény a 6. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Halmazba rendezés adott tulajdonság alapján, részhalmaz felírása, felismerése. Két véges halmaz közös részének,
RészletesebbenMagyar Teátrum Közhasznú Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.
Magyar Teátrum Közhasznú Nonproft Korlátolt (Nylvántartás szám: 01-09-979051, Adószám: 23147953-2-41) 2017. január 01. - 2017. december 31. dőszakra vonatkozó Általános üzlet évet záró Egyszerűsített éves
RészletesebbenA közösségi közlekedés elméleti megszervezésének alapjai
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék A közösségi közlekedés elméleti megszervezésének alapjai Kövesné dr.
RészletesebbenMéréselmélet: 5. előadás,
5. Modellllesztés (folyt.) Méréselmélet: 5. előadás, 03.03.3. Út az adaptív elárásokhoz: (85) és (88) alapán: W P, ( ( P). Ez utóbb mndkét oldalát megszorozva az mátrxszal: W W ( ( n ). (9) Feltételezve,
RészletesebbenMEGÉR-TÉSZ MEZŐGAZDASÁGI ÉRTÉKESÍTŐ - TÉSZ SZÖVETKEZET január december 31.
MEGÉR-TÉSZ MEZŐGAZDASÁGI ÉRTÉKESÍTŐ - TÉSZ SZÖVETKEZET (Nylvántartás szám: 07-02-001502, Adószám: 25292097-2-07) 2017. január 01. - 2017. december 31. dőszakra vonatkozó Általános üzlet évet záró Egyszerűsített
RészletesebbenA city-logisztika fontossága és egyes kérdései. BESTUFS II szeminárium, február 11. Dr. Monigl János. Egyetemi magántanár. TRANSMAN Kft.
A city-logisztika fontossága és egyes kérdései BESTUFS II szeminárium, 2008. február 11. Dr. Monigl János Egyetemi magántanár TRANSMAN Kft. www.transman.hu / transman@transman.hu 2008.02.15. 2008.02.15.
Részletesebben