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

Dr. Tóth János egy. docens

Dr. 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

Részletesebben

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

A 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,

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

Statisztika I. 3. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika 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

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer?

Hipotézis 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

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

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

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

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

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

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

Komplex regionális elemzés és fejlesztés tanév DE Népegészségügyi Iskola Egészségpolitika tervezés és finanszírozás MSc

Komplex 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

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

Adatsorok jellegadó értékei

Adatsorok 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

Részletesebben

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Statisztikai 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

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

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

TÉRBELI STATISZTIKAI VIZSGÁLATOK, ÁTLAGOS JELLEMZŐK ÉS TENDENCIÁK MAGYARORSZÁGON. Bihari Zita, OMSZ Éghajlati Elemző Osztály OMSZ

TÉRBELI 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

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

STATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása

STATISZTIKA 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

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

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

Digitális Domborzat Modellek (DTM)

Digitális 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

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

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

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

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

Autonóm - és hagyományos közúti járművek alkotta közlekedési rendszerek összehasonlító elemzése

Autonóm - 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

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

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

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

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

Véletlenszám generátorok. 6. előadás

Véletlenszám 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

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

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus. KOKI,

Bevezetés 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:

Részletesebben

Zöld Út Hitel Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

Zöld 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

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

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

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

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

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

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

AZ ÁRU ÉS SZEMÉLYSZÁLLÍTÁS ENERGIAFELHASZNÁLÁSA

AZ 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

Részletesebben

Közlekedési szervezetek működési modelljei

Közlekedési 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)

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

Közlekedés csoportosítása

Közlekedés csoportosítása Közlekedés csoportosítása 1. Tömegszerűség szempontból való csoportosítás: - Közösségi közlekedés - Saját járművekkel megvalósuló közlekedés 2. Jogi szempontból való csoportosítás - Közhasználatú járművekkel

Részletesebben

A GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.

A 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

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

Székesfehérvári közlekedés, és parkolás helyzete

Székesfehérvári 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,

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

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

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

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

Részletesebben

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak.

Tanult 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

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

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

[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

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

Az utazási idő modellezése térinformatikai módszerek felhasználásával

Az 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

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

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

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

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

Részletesebben

Somogy megyei Beruházásszervező és Mérnöki Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

Somogy 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 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

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

Miskolci Nemzeti Színház Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

Miskolci 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

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

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

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

Adatbányászati szemelvények MapReduce környezetben

Adatbányászati 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

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

Mintavételi eljárások

Mintavételi 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

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

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

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

FEHÉRTÓ Önkormányzati Közszolgáltatási és Kulturális Non-profit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

FEHÉRTÓ 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

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

ADATREDUKCIÓ I. Középértékek

ADATREDUKCIÓ 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

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

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

Merre 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 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:

Részletesebben

TETT OKTATÁSI Nonprofit Közhasznú Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

TETT 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

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

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

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

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

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

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

Felsőtárkány Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

Felsőtárkány 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

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

Magyar Kertészeti Szaporítóanyag Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

Magyar 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

Részletesebben

Követelmény a 6. évfolyamon félévkor matematikából

Követelmény 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,

Részletesebben

Magyar Teátrum Közhasznú Nonprofit Korlátolt Felelősségű Társaság január december 31.

Magyar 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

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

Méréselmélet: 5. előadás,

Méréselmélet: 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,

Részletesebben

MEGÉR-TÉSZ MEZŐGAZDASÁGI ÉRTÉKESÍTŐ - TÉSZ SZÖVETKEZET január december 31.

MEGÉR-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

Részletesebben

A 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, 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