A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege"

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

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

Részletesebben

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

Válogatott 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,

Részletesebben

Regresszió. Fő cél: jóslás Történhet:

Regresszió. 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

Részletesebben

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés

s 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,

Részletesebben

Indexszámítás során megválaszolandó kérdések. Hogyan változott a termelés értéke, az értékesítés árbevétele, az értékesítési forgalom?

Indexszámítás 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

Részletesebben

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)

VARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) VARIANCIAANAÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) Varancaanalízs. Varancaanalízs (szóráselemzés, ANOVA) Adott: egy vagy több tetszőleges skálájú független változó és egy legalább ntervallum skálájú függő változó.

Részletesebben

Lineáris regresszió. Statisztika I., 4. alkalom

Lineáris 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

Részletesebben

Minősítéses mérőrendszerek képességvizsgálata

Minősítéses 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

Részletesebben

Integrált rendszerek n é v; dátum

Integrált 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)

Részletesebben

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

20 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,

Részletesebben

Példa: Egy üzletlánc boltjainak forgalmára vonatkozó adatok 1999. október hó: (adott a vastagon szedett!) S i g i z i g i z i

Példa: 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

Részletesebben

Logisztikai költségek

Logisztikai 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

Részletesebben

1. táblázat Ismérvek értékelő és súlyszámai. Értékelő táblázat Ismérv neve ci ci indoklása, ha szubjektív gi Érzékelt gyaloglási idő 3,27-5

1. 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

Részletesebben

Ötvözetek mágneses tulajdonságú fázisainak vizsgálata a hiperbolikus modell alkalmazásával

Ötvözetek 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

Részletesebben

11. A KÖZÚTI FORGALOM OKOZTA ZAJ (az MSz 07 3720-1990 alapján)

11. 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

Részletesebben

Irányításelmélet és technika II.

Irányításelmélet 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

Részletesebben

Gyakorlatias tanácsok PLA fejlesztőknek

Gyakorlatias 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.

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Számítógépes 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

Részletesebben

Validálás és bizonytalanságok a modellekben

Validálás 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

Részletesebben

A forgalomsűrűség és a követési távolság kapcsolata

A 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.

Részletesebben

PhD értekezés. Gyarmati József

PhD 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

Részletesebben

Mobilitás-utazási módok

Mobilitás-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

Részletesebben

Mérés és modellezés 1

Mérés 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

Részletesebben

Regresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.

Regresszió. 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

Részletesebben

A személyközlekedés minősítési rendszere

A 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:

Részletesebben

Hasonlóságelemzés COCO használatával

Hasonlóságelemzés 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.?

Részletesebben

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések

Gyakorló 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

Részletesebben

Forgalmi modellezés BMEKOKUM209

Forgalmi 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

Részletesebben

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

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

Részletesebben

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

[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

Részletesebben

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

ORVOSI 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

Részletesebben

Példák ekvivalencia relációra (TÉTELként kell tudni ezeket zárthelyin, vizsgán):

Példák 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).

Részletesebben

Gráfelméleti megközelítés rendszerek strukturális modellezésére (A holográfia elv kiterjesztése általános rendszerekre) Bevezetés

Gráfelméleti 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,

Részletesebben

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

A 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

Részletesebben

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1

Mérés és modellezés Méréstechnika VM, GM, MM 1 Mérés és modellezés 2008.02.04. 1 Mérés és modellezés A mérnöki tevékenység alapeleme a mérés. A mérés célja valamely jelenség megismerése, vizsgálata. A mérés tervszerűen végzett tevékenység: azaz rögzíteni

Részletesebben

A fenntartható mobilitás gazdasági és társadalmi hátterének kérdései

A 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

Részletesebben

4 2 lapultsági együttható =

4 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.

Részletesebben

Módszertani áttekintés, változatok kialakítása

Módszertani 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

Részletesebben

2.2.36. AZ IONKONCENTRÁCIÓ POTENCIOMETRIÁS MEGHATÁROZÁSA IONSZELEKTÍV ELEKTRÓDOK ALKALMAZÁSÁVAL

2.2.36. 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

A BUDAPESTI KÖZÖSSÉGI KERÉKPÁROS KÖZLEKEDÉSI RENDSZER (KKKR) BEVEZETÉSÉHEZ SZÜKSÉGES INFRASTRUKTÚRA INTÉZKEDÉSI JAVASLATOK

A 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

Részletesebben

Páros összehasonlítás mátrixok empirikus vizsgálata. Bozóki Sándor

Páros 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

Részletesebben

KÖZLEKEDÉSI ALAPISMERETEK (KÖZLEKEDÉS - ÜZEMVITEL, KÖZLEKEDÉS-TECHNIKA) KÖZLEKEDÉSI ALAPISMERETEK ÉRETTSÉGI VIZSGA I. RÉSZLETES KÖVETELMÉNYEK

KÖZLEKEDÉSI 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

Részletesebben

Intelligens technikák k a

Intelligens 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

Részletesebben

Kalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I

Kalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I Kalibrálás és mérési bizonytalanság Drégelyi-Kiss Ágota I. 120. dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu Kalibrálás Azoknak a mőveleteknek az összessége, amelyekkel meghatározott feltételek mellett megállapítható

Részletesebben

TERÜLETRENDEZÉSI TERVEK ÉS A KÖZLEKEDÉSTERVEZÉS, ÖSSZEHANGOLÁS, KÖLCSÖNHATÁSOK

TERÜLETRENDEZÉSI 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.

Részletesebben

A közlekedés ágazati szerkezete és nemzetgazdasági súlya

A 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

Részletesebben

Intelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.

Intelligens 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

Részletesebben

TANMENETJAVASLAT. Dr. Korányi Erzsébet MATEMATIKA. tankönyv ötödikeseknek. címû tankönyvéhez

TANMENETJAVASLAT. Dr. Korányi Erzsébet MATEMATIKA. tankönyv ötödikeseknek. címû tankönyvéhez TANMENETJAVASLAT Dr. Korányi Erzsébet MATEMATIKA tankönyv ötödikeseknek címû tankönyvéhez A heti 3 óra, évi 111 óra B heti 4 óra, évi 148 óra Javaslat témazáró dolgozatra: Dr. Korányi Erzsébet: Matematika

Részletesebben

Dr. Ratkó István. Matematikai módszerek orvosi alkalmazásai. 2010.11.08. Magyar Tudomány Napja. Gábor Dénes Főiskola

Dr. 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

Részletesebben

Méréselmélet MI BSc 1

Méréselmélet MI BSc 1 Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok

Részletesebben

Kvantum-tömörítés II.

Kvantum-tömörítés II. LOGO Kvantum-tömörítés II. Gyöngyös László BME Vllamosmérnök és Informatka Kar A kvantumcsatorna kapactása Kommunkácó kvantumbtekkel Klasszkus btek előnye Könnyű kezelhetőség Stabl kommunkácó Dszkrét értékek

Részletesebben

OLS regresszió - ismétlés Mikroökonometria, 1. hét Bíró Anikó A tantárgy tartalma

OLS 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

Részletesebben

DFTH november

DFTH 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

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

Elektromos zajok. Átlagérték Időben változó jel átlagértéke alatt a jel idő szerinti integráljának és a közben eltelt időnek a hányadosát értik:

Elektromos 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

Részletesebben

3. Évközi ellenőrzés módja: 2 zárhelyi dolgozat íratása. 4. A tárgy előírt külső szakmai gyakorlatai: -

3. Évközi ellenőrzés módja: 2 zárhelyi dolgozat íratása. 4. A tárgy előírt külső szakmai gyakorlatai: - Tantárgy neve Halmazok és függvények Tantárgy kódja MTB00 Meghrdetés féléve Kredtpont Összóraszám (elm+gyak + Számonkérés módja G Előfeltétel (tantárgy kód - Tantárgyfelelős neve Rozgony Tbor Tantárgyfelelős

Részletesebben

CHARACTERIZATION OF PEOPLE

CHARACTERIZATION 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"

Részletesebben

Tömegközlekedési rendszer tervezéséhez alkalmazható, forgalom-megosztást előrebecslő modell Déska Viktória - Szöllősy Zsolt - Dr. Csiszár Csaba 1.

Tömegközlekedési 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

Részletesebben

Igényvezérelt 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 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

Részletesebben

Közúti közlekedésüzemvitel-ellátó. Tájékoztató

Közúti 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

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak

Statisztikai alapfogalmak Statisztika I. KÉPLETEK 2011-2012-es tanév I. félév Statisztikai alapfogalmak Adatok pontossága Mért adat Abszolút hibakorlát Relatív hibakorlát Statisztikai elemzések viszonyszámokkal : a legutolsó kiírt

Részletesebben

FENNTART- HATÓSÁG? MINDEN NEMZEDÉK ANYAGI, SZELLEMI ÉS LELKI JÓLÉTÉNEK ELŐSEGÍTÉSÉHEZ NÉGYFÉLE ALAPVETŐ ERŐFORRÁS SZÜKSÉGES:

FENNTART- 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

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

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról Pethő Attla Emlékül Kss Péternek, a rekurzív sorozatok fáradhatatlan kutatójának. 1. Bevezetés Legyenek a, b Z és {1, 1} olyanok, hogy a 2 4b 2) 0, b 2 és ha 1,

Részletesebben

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

VÁLLALATGAZDASÁGTAN 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

Részletesebben

A közösségi közlekedés elméleti megszervezésének alapjai

A 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.

Részletesebben

MŰSZAKI-, GAZDASÁGI FOLYAMATOK ELEMZÉSE KERESKEDELMI ÉRTÉKESÍTÉS ELEMZÉSE

MŰSZAKI-, GAZDASÁGI FOLYAMATOK ELEMZÉSE KERESKEDELMI ÉRTÉKESÍTÉS ELEMZÉSE MŰSZAKI-, GAZDASÁGI FOLYAMAOK ELEMZÉSE KERESKEDELMI ÉRÉKESÍÉS ELEMZÉSE A fentek mellett, amelyek már hagyományosnak számítanak, működnek az újabb értékesítés hálózatok: - csomagküldő - multlevel marketng

Részletesebben

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA ORSZÁGOS RENDŐR-FŐKAPITÁNYSÁG RENDÉSZETI FŐIGAZGATÓSÁG Közlekedésrendészeti Főosztály A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA A táblázatok a RobotZsaru Neo és a megyei rendőr-főkapitányságok

Részletesebben

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA ORSZÁGOS RENDŐR-FŐKAPITÁNYSÁG RENDÉSZETI FŐIGAZGATÓSÁG Közlekedésrendészeti Főosztály A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA A táblázatok a RobotZsaru Neo és a megyei rendőr-főkapitányságok

Részletesebben

AZ ISO 50001 ÉS AZ ENERGIAHATÉKONYSÁGI DIREKTÍVA KAPCSOLATA

AZ ISO 50001 ÉS AZ ENERGIAHATÉKONYSÁGI DIREKTÍVA KAPCSOLATA AZ ISO 50001 ÉS AZ ENERGIAHATÉKONYSÁGI DIREKTÍVA KAPCSOLATA BÁRCZI ISTVÁN A FENNTARTHATÓSÁGI DIVÍZIÓ VEZETŐJE XXII. MAGYAR MINŐSÉG HÉT 2013.11.05-06. Világszerte Magyarországon AZ SGS Genfi központ 140

Részletesebben

A motorizációs fejlődés hatása a helyi közforgalmú közlekedés igénybevételi szintjére

A motorizációs fejlődés hatása a helyi közforgalmú közlekedés igénybevételi szintjére A motorizációs fejlődés hatása a helyi közforgalmú közlekedés igénybevételi szintjére Dr. Fülöp Gábor főiskolai docens Winkler Ágoston tudományos segédmunkatárs Bevezetés Előadás felépítése A motorizáció

Részletesebben

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment

Termelés- és szolgáltatásmenedzsment Termelés- és szolgáltatásmenedzsment egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Termelés- és szolgáltatásmenedzsment 13. Előrejelzési módszerek 14. Az előrejelzési modellek felépítése

Részletesebben

Varianciaanalízis 4/24/12

Varianciaanalízis 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

Részletesebben

Közlekedési áramlatok Külső mérés ismertetése II. Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék

Közlekedési áramlatok Külső mérés ismertetése II. Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék Közlekedési áramlatok Külső mérés ismertetése II. Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar Közlekedésüzemi és Közlekedésgazdasági Tanszék A csomópontok és útvonalak minősítésének szükségessége A csomópontok

Részletesebben

ERP beruházások gazdasági értékelése

ERP beruházások gazdasági értékelése Rózsa Tünde 1 ERP beruházások gazdaság értékelése 1 DE ATC AVK Gazdaság- és Agrárnformatka Tanszék, Debrecen, Böszörmény u. 138 Absztrakt. Egy ERP rendszer bevezetése mnden esetben nagy anyag megterhelést

Részletesebben

2 ADATKEZELÉS, STATISZTIKAI ÉS SZÁMÍTÁSTECHNIKAI ALAPOK

2 ADATKEZELÉS, STATISZTIKAI ÉS SZÁMÍTÁSTECHNIKAI ALAPOK ELTE Regonáls Földrajz Tanszék 2005. 1 2 ADATKEZELÉS, STATISZTIKAI ÉS SZÁMÍTÁSTECHNIKAI ALAPOK 2.1 Terület statsztka és térelemzés A kutatás cél, a főbb vzsgálat témakörök (hpotézsek) meghatározása, a

Részletesebben

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( ) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:

Részletesebben

HajózásVilág konferencia

HajózásVilág konferencia HajózásVilág konferencia Vasúti és folyami árufuvarozás: együttműködési lehetőség vagy konkurenciaharc? Vernes András ügyvezető igazgató Budapest, 2017. 03. 30. 1 Fejlesztéspolitikai célkitűzések Cél:

Részletesebben

Matematika. J a v í t ó k u l c s. 8. évfolyam. Oktatási Hivatal Közoktatási Mérési Értékelési Osztály 1054 Budapest, Báthory utca 10.

Matematika. J a v í t ó k u l c s. 8. évfolyam. Oktatási Hivatal Közoktatási Mérési Értékelési Osztály 1054 Budapest, Báthory utca 10. Matematika J a v í t ó k u l c s 8. évfolyam Oktatási Hivatal Közoktatási Mérési Értékelési Osztály 1054 Budapest, Báthory utca 10. IEA, 2011 1/1. feladat 1/2. feladat : B : B Item: M032757 Item: M032721

Részletesebben

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA ORSZÁGOS RENDŐR-FŐKAPITÁNYSÁG RENDÉSZETI FŐIGAZGATÓSÁG Közlekedésrendészeti Főosztály A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA A táblázatok a RobotZsaru Neo és a megyei rendőr-főkapitányságok

Részletesebben

A Magyar Kerékpárosklub. A kerékpáros közlekedés helye és szerepe,a biztonság

A Magyar Kerékpárosklub. A kerékpáros közlekedés helye és szerepe,a biztonság A Magyar Kerékpárosklub A kerékpáros közlekedés helye és szerepe,a biztonság A szervezet A Magyar Kerékpárosklub a critical mass mozgalom szakmai szervezete A szervezet Kik vagyunk? A Magyar Kerékpároskub

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

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból

Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból Válogatott fejezetek a közlekedésgazdaságtanból 1. Fogyasztói haszon és használói költség a személyközlekedésben Levelező tagozat 2015 ősz Készítette: Prileszky István http://www.sze.hu/~prile Az utazás

Részletesebben

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA ORSZÁGOS RENDŐR-FŐKAPITÁNYSÁG RENDÉSZETI FŐIGAZGATÓSÁG Közlekedésrendészeti Főosztály A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA A táblázatok a RobotZsaru Neo és a megyei rendőr-főkapitányságok

Részletesebben

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA ORSZÁGOS RENDŐR-FŐKAPITÁNYSÁG RENDÉSZETI FŐIGAZGATÓSÁG Közlekedésrendészeti Főosztály A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA A táblázatok a RobotZsaru Neo és a megyei rendőr-főkapitányságok

Részletesebben

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg LMeasurement.tex, March, 00 Mérés Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg a mérendő mennyiségben egy másik, a mérendővel egynemű, önkényesen egységnek választott

Részletesebben

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA ORSZÁGOS RENDŐR-FŐKAPITÁNYSÁG RENDÉSZETI FŐIGAZGATÓSÁG Közlekedésrendészeti Főosztály A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA A táblázatok a RobotZsaru Neo és a megyei rendőr-főkapitányságok

Részletesebben

A megyei integrált területi programok megnevezése, forráskerete, a kapcsolódó tematikus célkitűzés adatai és átdolgozásának szempontjai

A megyei integrált területi programok megnevezése, forráskerete, a kapcsolódó tematikus célkitűzés adatai és átdolgozásának szempontjai A megye ntegrált terület progmok megnevezése, forráskerete, a kapcsolódó tematkus ktűzés adata és átdolgozásának szempontja 1. melléklet az 1562/215. (VIII. 12.) Korm. határozathoz Terület szereplő megnevezése

Részletesebben

A térkép részei Térképlap: a Térképtükör: a Kivágat: a Térképkeret: Cím, szelvényszám

A térkép részei Térképlap: a Térképtükör: a Kivágat: a Térképkeret: Cím, szelvényszám Térképtan A térkép fogalma 1. A Föld vagy más égitest felszínének, vagy a felszínre vonatkoztatott természeti és társadalmi típusú tárgyaknak és jelenségeknek meghatározott matematikai szabályok vagy mértani

Részletesebben

Többszempontú döntési módszerek

Többszempontú döntési módszerek XI. előadás Többszempontú döntési módszerek Mindennapi tapasztalat: döntési helyzetbe kerülve több változat (alternatíva) között kell (lehet) választani, az alternatívákat kölönféle szempontok szerint

Részletesebben

Együttmőködés és innováció

Együttmőködés és innováció Vállalkozói innováció a Dunántúlon Pécs, 2010. március 3. Együttmőködés és innováció Csizmadia Zoltán, PhD tudományos munkatárs MTA RKK Nyugat-magyarországi Tudományos Intéztet Az előadás felépítése 1.

Részletesebben

A mérés. A mérés célja a mérendő mennyiség valódi értékének meghatározása. Ez a valóságban azt jelenti, hogy erre kell

A mérés. A mérés célja a mérendő mennyiség valódi értékének meghatározása. Ez a valóságban azt jelenti, hogy erre kell A mérés A mérés célja a mérendő mennyiség valódi értékének meghatározása. Ez a valóságban azt jelenti, hogy erre kell törekedni, minél közelebb kerülni a mérés során a valós mennyiség megismeréséhez. Mérési

Részletesebben

12. TÉTEL a.) A földelési ellenállásmérésre vonatkozó szabvány. Rajzolja le a mérés alapelvét voltampermérős

12. TÉTEL a.) A földelési ellenállásmérésre vonatkozó szabvány. Rajzolja le a mérés alapelvét voltampermérős 1. TÉTEL a) Milyen követelményeket kell teljesíteni a villámvédelmi berendezés létesítésénél (tervezői anyagkiírás, kivitelezés)? b) Ismertesse az építőanyagok éghetőségi csoportjait, villámvédelmi alkalmazását!

Részletesebben

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA

A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA ORSZÁGOS RENDŐR-FŐKAPITÁNYSÁG RENDÉSZETI FŐIGAZGATÓSÁG Közlekedésrendészeti Főosztály A SZEMÉLYI SÉRÜLÉSES KÖZÚTI KÖZLEKEDÉSI BALESETEK ALAKULÁSA A táblázatok 2010-ra vonatkozóan a Központi Statisztikai

Részletesebben

Smart transport smart city

Smart transport smart city Smart transport smart city dr. Horváth Balázs tanszékvezető, egyetemi docens Széchenyi István Egyetem Közlekedési Tanszék 1 2015. december 9. Tanszéki értekezlet Előzmények 2 Előzmények A közlekedések

Részletesebben

Intelligens közlekedési rendszerek hazai bevezetésének várható hatása az úthálózaton a torlódásos időszakok alakulására

Intelligens közlekedési rendszerek hazai bevezetésének várható hatása az úthálózaton a torlódásos időszakok alakulására Intelligens közlekedési rendszerek hazai bevezetésének várható hatása az úthálózaton a torlódásos időszakok alakulására ECALL WORK-SHOP 2013. NOVEMBER 12. Dr. Jankó Domokos Biztonságkutató Mérnöki Iroda

Részletesebben

Járattípusok. Kapcsolatok szerint: Sugaras, ingajárat: Vonaljárat: Körjárat:

Járattípusok. Kapcsolatok szerint: Sugaras, ingajárat: Vonaljárat: Körjárat: JÁRATTERVEZÉS Kapcsolatok szert: Sugaras, gaárat: Járattípusok Voalárat: Körárat: Targocás árattervezés egyszerű modelle Feltételek: az ayagáram determsztkus, a beszállítás és kszállítás dőpot em kötött

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

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

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA

A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA A JÓLÉTI ÁLLAM KÖZGAZDASÁGTANA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projet eretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszéén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben