A racionális és a naiv várakozások stabilitásának összehasonlítása

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A racionális és a naiv várakozások stabilitásának összehasonlítása"

Átírás

1 A racoáls és a av várkozások stabltásáak összehasolítása 689 Közgazaság Szemle, XLVI évf, 1999 júlus augusztus (689 7 o SIMONOVITS ANDRÁS A racoáls és a av várakozások stabltásáak összehasolítása A moer közgazaságtaba a racoáls várakozások feltevése egyre kább háttérbe szorítja a av (vagy aaptív várakozásokét Gramot [1998] egy vszoylag egyszerû moell segítségével megmutatta, hogy az állaósult állapot lokáls stabltása szempotjából a av várakozások általába jobbak, mt a racoáls várakozások Elõször általáosítjuk az alapmoellt, és ezzel általáosítjuk Gramot ereméyet Maj egy kokrét moellt vzsgáluk, az együttélõ emzeékekét, amely em potosa lleszkek az alapmoellhez, azoba a kvaltatív ereméyek hasolók* A várakozások akkor játszaak szerepet a közgazaságtaba, ha a vzsgált reszer jeleleg állapota emcsak a korább állapotoktól, haem a jövõbel állapotokra voatkozó elõrejelzésektõl s függ A közgazászok elõször statkus és av (vagy általáosabba: aaptív várakozásokat taulmáyoztak, ahol a jeleleg állapotra voatkozó elõrejelzés azoos az elõzõ õszak állapottal Ilye a sertéscklus híres pókhálómoellje (Ezekel [1938] Ezekbe a moellekbe egy ylvávaló ehézség jeletkezk: av várakozások eseté a szereplõk folyamatosa ugyaazt a trváls elõrejelzés hbát követk el Ettõl a reelleességtõl Muth [1961] úgy próbált megszabaul, hogy bevezette a racoáls várakozásokat, ahol az elõrejelzés me reelkezésre álló formácót tökéletese felhaszál (A etermsztkus reszerek vlágába gyakrabba beszélük tökéletes elõrelátásról, mt racoáls várakozásról Ismert a semlegesebb moellkozstes várakozások szakszó s Mazoáltal m a racoáls várakozások kfejezést alkalmazzuk, mert ez a párja a av várakozásokak Maapság az óvatú aaptív várakozások fokozatosa teret veszteek, és a közgazászok zöme azt goolja, hogy a em racoáls várakozások a tuomáy szemétombjára kerültek Kevésbé smert azoba, hogy a racoáls várakozásokkal s sok baj va Talá Srausk [1967] volt az elsõ, ak Tob [1965] moelljét elemezve, felfeezte a racoáls várakozásokál fellépõ yeregpot-stabltást Sarget Wallace [1973] elutasította Srausk értelmezését, és a kezet feltételeket mesterségese korlátozva, vsszayerte a stabltást (Fgyelemre méltó, hogy Muth [1962] publkálatla írása már felvetette e kérést Hogya vtatkozhat bárk s azo, hogy melyek a kezet feltételek? A racoáls várakozásokál ez azért lehetséges, mert kétféle kezet állapot va: korább állapotok és * A jele ckkhez kapcsolóó kutatást az OTKA T támogatása tette lehetõvé Kfejezem hálámat Joh Muthak, ak egy 1987-es beszélgetést követõe elkülte ekem egy 1962-be írt publkálatla írását Ugyacsak hálás vagyok Molár Györgyek egy roko kutatásba való részvételéért, amelyek ereméyet Molár Smoovts [1996]-ba közöltük, valamt az 1 tétel sugalmazásáért Smoovts Arás az MTA Közgazaság Kutatóközpotjáak tuomáyos taácsaója

2 69 Smoovts Arás jövõbel várakozások Later [1981]-et követve az elõbbeket törtéet kezet állapotokak, az utóbbakat em törtéet kezet állapotokak evezzük Az elõbbek aottak, az utóbbak em Így ay stabl ráy tütethetõ el, amey meghatározatla kezet állapot, azaz jövõbel várakozás létezk, ha ez utóbbakat megfelelõe specfkáljuk Ha az stabl sajátértékek (ráyok száma em agyobb, mt a em törtéet kezet állapotoké, akkor me stabl ráy eltütethetõ, vszot meghatározatlaok marahatak egyes várakozások Abba az esetbe, ha az stabl sajátértékek (ráyok száma em ksebb, mt a em törtéet kezet állapotoké, a stabltás törekvések me várakozást meghatározak, e marahatak stabl ráyok Egyelõség eseté me jövõbel várakozás meghatározható, és a pályák lokálsa stablak (Egy másk mószer a meghatározottság bztosításához: bzoyos végállapotok kkötése Paraox móo tehát a racoáls várakozások híveél a yeregpot-stabltás hátráyból elõyé változk (Blachar Fscher [1989] 5 fejezet Nem szaba azoba megfelekez a számítás ehézségekrõl, amelyek az stabl megolások, az ú buborékok eltávolításakor jeletkezek Az 1 pélába lát fogjuk, hogy a kezet állapotok mesterséges korlátozása azt kívája, hogy a a síkbel reszer mkét sajátértéke legye valós, b az egyk sajátérték legye, a másk e legye a ( 1,1 tervallumba és c a koorátor smerje a mások sajátértéket, hogy a kezet állapotot megfelelõe beállíthassa Egyk követelméy sem jeletéktele! Ezért a továbbakba a stabltást az ereet értelembe fogjuk elemez, és csak éha utaluk a korlátozott stabltásra Ráébreve a racoáls várakozásokkal kapcsolatos (fõkét formácós ehézségekre, számos közgazász megkísérelte a fogalom móosítását Pélául Bray [1982] a leárs sztochasztkus moellek racoáls várakozásat mt egy racoáls taulás folyamatot írta le, amely a moell paramétereek megsmerésére ráyul Dolgozatom egy másk, Fuchs [1979]-tõl Gramot [1998]-g ívelõ ráyzathoz kapcsolók Az aaptív taulásak evezett ráyzat em leárs etermsztkus reszereket vzsgál A legáltaláosabb keretbe Gramot Laroque [199] elemezett egy absztrakt õleges egyesúly moellt, amelybe a véges mezós vektorral leírt jeleleg állapot m múltbel állapottól és jövõbel várakozástól függ A szerzõk föltették, hogy ez utóbb állapotok a múltbel állapotok függvéye, azaz taulás megy végbe Fõ ereméyük: azoosítható a körülméyekek egy vszoylag agy halmaza, amelyél ha a stacoárus állapot stabl a taulásál, akkor stabl a tökéletes elõrelátásál Ebbe a olgozatba elõször egy egyszerûsített, úgyevezett absztrakt moellt vzsgáluk, skalárváltozókkal helyettesítve a vektorváltozókat és elhagyva a taulás függvéyeket Mazoáltal megtartjuk Gramot Laroque [199] összetett késleltetés és várakozás sémáját Valóba, számos kokrét moell smeretes, amelybe a jeleleg állapotot egy sor jövõbel várakozás befolyásol: az életcklus és az együttélõ korosztályok (Overlappg Geeratos, rövítve: OLG moelljébe a jövõbel kamatláb-várakozások sorozatától függ a jeleleg kamatláb (Auerbach Kotlkoff [1987] Bevezetjük a vegyes várakozások fogalmát, ahol egy em egatív egész szám, és az elsõ várakozás racoáls, a maraék várakozás peg av, potosabba azoos a legfrssebb racoáls várakozással (Molár Smoovts [1996] -várakozásokak evezte ezt a típust E fogalom segítségével együtt tárgyalhatjuk a racoáls és a av várakozásokat A stabltás/stabltás kérését az 1 ábra szemléltet, ahol és 1 mutatja a múltbel és a jeleleg hatás relatív erejét a jövõbel hatáshoz képest A prototípus mellett korábba már számos kokrét moellt elemeztek Lovell [1962] és Smoovts [1983] a készletszabályozás várakozás moellbe kapott a Gramot Laroque-hoz hasoló ereméyet Roko tapasztalatokról számoltuk be Molár Smoovts [1996] ckkükbe az együttélõ emzeékek és korosztályok voatkozásába Ugyaakkor a Lovell [1962] moellt általáosító és móosító Smoovts [1979a,

3 A racoáls és a av várkozások stabltásáak összehasolítása b] moellel mõségleg elletétes ereméyeket kaptam: a racoáls várakozások stablabbak, mt a av várakozások E olgozatba csupá egyetle egy kokrét moellt elemzek: az együttélõ emzeékek moelljét Bár Gale [1974], Kehoe Leve [1985], Smoovts [1994], [1995] és Molár Smoovts [1996] már foglalkozott e kéréssel, most egyszerûbb és általáosabb tételekkel szolgálhatok A bevezetés végére érve a következõ kérés vetõk föl: mtõl függ, hogy a racoaltás segít vagy gátolja a stabltást A ma apg cs olya szupermoellük, amelyek segítségével válaszolhaták a kérésre A prototípus- és a kokrét moellek taulmáyozása azoba közelebb vsz a kérés megolásához Erre vállalkozk e ckk Két sajátosságra hívom föl a ckk olvasóak a fgyelmét 1 Az általáos moell em optmalzáláso alapul, ezért soka elsõ kézbõl elutasítják Azt hszem, hogy az optmalzálás háya kább eréy, mt háyosság, hsze ez a megközelítés agyobb általáosságot jelet (lás Kora [1971] és Gramot [1998] 2 Kzárólag lokáls stabltást vzsgáluk, azaz léyegébe a leárs (vagy learzált moellek vlágába marauk A moer tuomáy egyk agy felfeezése, hogy ez agyo specáls vlág, amelybõl szükségképpe kmaraak a káoszelmélet ereméyek, melyeket tt távrat stílusba fogalmazuk meg: egyszerû etermsztkus moellekbe s keletkezhetek boyolult pályák Pélául Brock Hommes [1997] moelljébe a szereplõk választhatak: pézért megveszk a potos, racoáls várakozásoko alapuló elõrejelzést vagy megelégszeek a potatla av várakozásokkal, attól függõe, hogy melyk a agyobb proftot Ehhez tegyük hozzá, hogy racoáls várakozásoko alapuló, egyszerû optmalzálás moellek s ahatak kaotkus amkát, ahol a tökéletes elõrelátás fogalma s elveszt vozerejét (Gramot [1985] Elfogahatóbbá tesz-e a av várakozások feltevését a racoáls várakozások részleges csõje? Már korábba említettük, hogy a pókhálómoellel a szereplõk em taulak ylvávaló hbákból Vaak azoba olya moellek s, ahol a av várakozások hbá egyáltalá em ylvávalók Ahogya Gramot [1998] megjegyezte: emcsak az elõrejelzések, e a hbák s lehetek öbeteljesítõk Ha a szereplõk azt hszk, hogy a pálya azoos és függetle eloszlású valószíûség változók sorozata, akkor a keletkezõ pálya kaotkus, és cs olya leárs statsztka mószer, amely szsztematkus hbát tára fel (Hommes Sorger [1997] A olgozat a bevezetése kívül két részbõl áll Az elsõ a vegyes várakozások általáos moelljét elemz, a mások az együttélõ emzeékekét Vegyes várakozások absztrakt moellje Gramot Laroque [199], valamt Gramot [1998] yomá egy absztrakt amkus reszert vzsgáluk, amelyet a Molár Smoovts [1996]-féle vegyes, lletve - várakozások hajtaak Az õ jele t =, 1, 2,, a reszer skalárállapota a t-ek õszakba x t, t x a t õszakba képzett (>t õpotra voatkozó várakozást jelöl Legye m és két természetes szám, amelyek rere a jelet befolyásoló múltbel és a jövõbel állapotok számát jelölk A moell amkája a következõ: g(x t m,, x t, t x t+1,, t x t+ = (1

4 692 Smoovts Arás Vegyes várakozások Melõtt bevezeték e rész közpot fogalmát, a vegyes várakozásokat, matematkalag efáljuk a két legfotosabb specáls esetet, a racoáls várakozásokat és a av várakozásokat Racoáls várakozások: me várt állapot megegyezk a megfelelõ õszak moellbel téyleges értékével: x = x ; =1,, (2 t t+ t+ Nav várakozások: me várt állapot megegyezk a jeleleg téyleges értékkel: x = x ; = 1,, (3 t t+ t Vegyes várakozások A közös tárgyalás kevéért bevezetük egy általáosabb várakozás sémát, a vegyes várakozásokét Legye egy egész szám: A vegyes várakozásokat a következõ tulajoságok határozzák meg a Az x t jele állapot mellett a közeljövõ x t+1,, x t+ állapota s smertek a t-õszakba: x = x, = 1,, (4 t t+ t+ b A távol jövõ x t++1,, x t+ állapotaak várt értéke a (t+-ek õszak állapotával azoosak: x = x, = +1,, (5 t t+ t+ Behelyettesítve (4 (5-öt (1-be, az alapegyelethez jutuk: g(x t m,, x t+ 1, x t+,, x t+ = (6 Megjegyzések 1 Vegyük észre, hogy racoáls várakozásál b üres, av várakozásál peg a üres 2 Fgyelemre méltó, hogy a gaz (> vegyes várakozásokál a t-ek õszakba az egyejû x t állapot helyett a jövõbel x t+ állapot határozók meg Ematt a -k õszakba emcsak a múltbel x m,, x 1 állapotokat kell mega kezet feltételkét, haem az x kezõállapot mellett a közeljövõbeleket s: x 1,, x 1 Later [1981] az elõbbeket törtéelm, az utóbbakat em törtéelm kezet értékek evez Lokáls stabltás Ebbe a részbe jelölje x az állaósult állapotot Köye belátható, hogy me állaósult állapot függetle a várakozások típusától Mostatól feltesszük, hogy legalább egy állaósult állapot létezk (Smoovts [1994]-bõl és [1995]-bõl smert, hogy az együttélõ emzeékek vagy korosztályok moelljébe tpkusa kettõ vagy aál s több állaósult állapot létezk Learzáljuk (6-ot x körül Legye a g függvéy x t+ szert parcáls erváltja az x potba, = m,, Legye x = x t t x az eltérésváltozó Ekkor az x pot körül lokáls g -amkát a következõ leárs ffereca egyelet írja le: 1 γ + xt+ γ j xt+ = = m j=

5 A racoáls és a av várkozások stabltásáak összehasolítása 693 A egatív exektõl megszabaulhatuk, ha bevezetjük a következõ meységeket: = m Ekkor m m p ( = + λ αλ αm j λ = j= a megfelelõ karaktersztkus polom A stabltás a p ( polom gyökeek elhelyezkeésétõl függ A amka agyo boyolult lehet, amelyet az (m +-fokú polom m+ gyöke és a felaat m + kezet feltétele határoz meg Nylvávaló, hogy egy szabaságfokuk va g, vagy másképp fogalmazva, az -k megválasztásába A következõ ormalzálást választjuk: m+ =1 A következõ péla a legegyszerûbb esetbe szemléltet a helyzetet 1 péla (Vö Gramot [1998] Legye m == 1 Normalzálás: 2 = 1 Jelölés: = 1 + 1, ullától külöbözõ szám Ekkor p ( = + és p 1 ( = A av várakozásokat képvselõ elsõreû fferecaegyelet stabltás feltétele trválsak: 1 < = / < 1, azaz a stabltás ekvvales az < feltétellel A racoáls várakozásokat képvselõ másoreû fferecaegyelet stabltás feltétele smertek: >, > és < 1 Az 1 ábra llusztrálja a helyzetet az (, 1 síkba A függõlegese és vízsztese csíkozott terület a paramétersíkba rere a racoáls, lletve a av várakozások stabltását jelöl Közös részük az egyejû stabltást jelöl Rátérve a yeregpot-stabltás feltételére: p 1 (1 < < p 1 ( 1 vagy p 1 ( 1 < <<p 1 (1, azaz 1 > + 1 Ekkor 2 -vel jelölve a stabl gyököt, a x 1 = 2 x választással a buborékot aó robbaó ráy eltûk Valóba, az általáos megolás x t = 1 1t + 2 2t, amely potosa akkor korlátos (és stabl, ha 1 =, x = 2, azaz x = x 1 1 = 2 x M törték azoba akkor, ha mkét gyök stabl? Ekkor még a meglehetõse törékey megolás s lehetetleé válk, és em mara más kút az stabltásból, mthogy egyszerûe az állaósult állapotra szorítjuk a amkát Ez a közgazaságlag okolatla megkülöböztetés a kétfajta stabltás között vszot aláássa a korlátozás htelét 1 ábra Stabltás feltételek 1

6 694 Smoovts Arás Egyelõre csak egyszerû elégséges feltételeket smerük a racoáls várakozások stabltására és a av várakozások stabltására 1 tétel Aott -re tegyük föl, hogy p ( -ak cs egységgyöke a Az állaósult állapot yeregpot-stabl, ha b Az állaósult állapot stabl, ha α m + j j= α, (7 m+ 1 α (8 α m + j = j= α m + j j= Megjegyzések 1 Az egységgyök kzárása általába jellemzõ az roalomra és tpkusa teljesül 2 A (7 feltétel azt jelet, hogy a legtávolabb múlt hatása abszolút értékbe erõsebb, mt az + 1 legtávolabb jövõé 3 A (8 feltételt elég ehéz közgazaságlag értelmez Ha az -k elõjele változk, akkor (8 algha teljesül Bzoyítás a A vegyes várakozás yeregpot-stabltása majem trváls Bevezetve a β = jelölést, p olya (m + -fokú polom, amelyek fõegyütthatója Emlékezzük a gyökök és együtthatók közt összefüggésre, amely szert p gyökeek szorzata em más mt ( 1 m+ / Feltételük szert egyetleegy gyök sem fekszk az egységkörvoalo, tehát legalább egy gyök az egységkörö kívül fekszk Hasolóa gazolható, hogy legalább egy gyök az egységkörö belül fekszk b A stabltás feltétel szté agyo egyszerû Tegyük föl az ellekezõjét, azaz létezk p -ek egy stabl gyöke, 1, amelyre 1 >1 m+ 1 m m+ p ( λ 1 = αλ1 + βλ1, azaz + 1 m+ λ1 = αλ1 = = β Áttérve az abszolút értékre, elosztjuk mkét olalt 1 m+ -vel és alkalmazzuk a háromszög-egyelõtleséget: m+ 1 = m 1 β α λ Mvel 1 m < 1, elhagyva õket, öveljük a jobb olalt: m+ 1 < α = β, elletmova (8-ak Ha rere = és = értéket helyettesítjük be a (7 stabltás és a (8 stabltás feltételbe, akkor egyszerre jutuk el a racoáls várakozás stabltás és a av várakozások stabltás feltételéhez 2 tétel a A racoáls várakozás mellett amkába az állaósult állapot yeregpot-stabl, ha m+ = 1 (9

7 A racoáls és a av várkozások stabltásáak összehasolítása 695 b A av várakozás mellett amkába az állaósult állapot stabl, ha m 1 α (1 α m + j = j= Megjegyzések 1 A (9 feltevés azt jelet, hogy abszolút értékbe a legrégebb múlt hatáa erõsebb, mt a legtávolabb jövõé 2 A (1 feltevés értelmezéséhez tegyük föl, hogy me múltbel hatásak azoos az elõjele: a >, =,, m 1 vagy b <, =,, m 1 Bevezetve az m 1 α = α = és β = αm+ j, jelöléseket, a (1 feltevés a következõre egyszerûsök: (11 Vegyük észre, hogy (11-gyel már találkoztuk, szgorú egyelõtleséggel, az 1 pélába (lás még Gramot [1998] 2 2 tétel Fgyelemre méltó, hogy számos szerzõ örömmel fogaja a racoáls várakozásokra jellemzõ stabltást Pélául Later [1981] és [1984] éppe a racoáls várakozásokál fellépõ meghatározatlaságot haszálja fel az stabltás kküszöbölésére Ha az stabl sajátértékek és a em törtéelm kezet feltételek száma azoos (kegyesúlyozott yeregpot-stabltás, a umerkus vzsgálatok szert a szóba forgó feltétel gyakra teljesül, akkor az állaósult állapot közelébe me törtéet kezet feltételhez választhatuk egy olya em törtéet kezet feltételt, hogy a keletkezõ pálya stabl legye: lokáls meghatározottság Ugyaakkor ez a megolás rekívül számítás potosságot feltételez, amely em várható egy közöséges szereplõtõl (lás még Kehoe [1991] Vszot mél több függetle változó va, aál kétségesebb az eljárás umerkus stabltása Utaluk Ralsto [1965], 1 2 pélájára: a kerekítés hbák elõbb-utóbb letérítk a leárs reszert a stabl ráyról S hába vaak ma már sokkal jobb számítógépek, mt Ralsto köyve írásakor, a moellezett való ötések ylvávalóa em hajszálpotosak A legegyszerûbb út a yeregpotstabltáshoz a múlt és a jövõ szmmetrájáak föltevésébe rejlk: m = és 2 =, =, 1 (12 Köye eljutuk a szmmetrához, ha g eleve szmmetrkus, azaz a amka õbe megforítható (reverzbls (Emlékeztetük arra, hogy reverzbltás a mechakára jellemzõ, e a hõtara em 3 tétel a A racoáls várakozás mellett amkába az állaósult állapot kegyesúlyozott yeregpot-stabl, e lokálsa meghatározott, ha teljesülek a (11 szmmetrafeltételek b Szmmetra és emegatvtás eseté a av várakozás mellett amkába az állaósult állapot stabl, ha vagy ( > vagy ( < és < /2 Bzoyítás a A racoáls várakozás kegyesúlyozott yeregpot-stabltása majem trváls A ormalzálás értelmébe polomuk 2-fokú (9 szert p ( úgyevezett recprok polom, azaz ha gyök, akkor 1/ s gyök b Most = +, és (12 eseté (11 (-re vagy (-re egyszerûsök A racoáls várakozások részleges kuarca elfogahatóbbá tesz a av várakozásokat? Nem gaz az, hogy av várakozásokál folyamatosa trváls hbát követek el? A klasszkus egyváltozós pókhálómoellbe valóba ez a helyzet, azoba vaak olya amkus reszerek, ahol semmlye leárs statsztka próba em feez fel semmlye hbát sem (Hommes Sorger [1997] Éremes tehát a av várakozásokat s vzsgál j=

8 696 Smoovts Arás Együttélõ emzeékek moellje A moell Gale [1973] yomá ebbe a potba az együttélõ emzeékek legegyszerûbb moelljét taulmáyozzuk Me õszakba az elõzõ õszakba született egyéekek egy utóa születk, s me utó két õszakg él Egy zárt cseregazaságot vzsgáluk Nem foglalkozuk a termeléssel, eltektük a termelékeység övekeésétõl, és aottak vesszük a kereseteket A t-ek õszakba született (mukába lépõ egyé jöveelme fatal és öreg korába rere w és w 1 (õbe állaó, fogyasztása rere c,t és c 1,t+1 A kereseteket ormálva: w + w 1 = 1 Vezessük be a megtakarításokat: s,t = w c,t Elõször aottak vesszük a kamattéyezõk és várt értékük sorozatát: {r t } és { r t= t t+1 }, t= és így határozzuk meg a feltételes optmáls ötéseket Ezutá már alkalmazhatjuk a várakozás feltevéseket s Blachar Fscher ([1989], 5 4 alfejezete yomá a fogyasztás helyett közvetleül a megtakarításokkal foglalkozuk A t-ek õszakba született egyé várt költségvetés korlátját a tervezett ulla életpálya-megtakarítás aja: s,t t + t s 1,t+1 = (13 Gale [1973] egyszerûsítését követve, föltesszük, hogy a fatalok megtakarítása a várható kamattéyezõtõl függ, és e függés õbe állaó: s,t = s( t (14 A téyleges költségvetés korlátba már a téyleges kamattéyezõ és öreg kor megtakarítás szerepel: s,t + s 1,t+1 = (13' (13 és (14 szert az õsek megtakarítás függvéye s hasoló, mt a fataloké: s 1,t+1 = s( t Összegezve: s 1,t = r t s( t 1 r t (15 Mvel a termékek romlaók, me õszakba ulla a teljes megtakarítás: s,t + s 1,t = (16 Behelyettesítve (14 (15 összefüggéspárt (16-ba, aók a megegeettség feltétel: S( t 1 r t,r t, t = s( t r t s( t 1 r t = (17 Nylvávaló, hogy (17 em specáls esete (1-ek, ezért a továbbakba az elõzõ pot ereméye csak hasolatkét szolgálhatak Külöleges szerepet játszaak a stacoárus megtakarítás pályák, ahol az egymást követõ emzeékek tagjaak megtakarítása pályája azoos, az F alsó ex a megegeett jelzõ agol megfelelõjére (feasble utal: s,t = s,f és s 1,t+1 = s 1,F Behelyettesítve (17-be: S(r F,r F,r F = (1 r F s(r F = (18 Ebbõl látható, hogy tpkusa két állaósult állapot létezk, melyeket kegyesúlyo-

9 A racoáls és a av várkozások stabltásáak összehasolítása 697 zott, lletve arayszabály-állapotokak evezük, és agol megfelelõjére (balace, lletve gole rule utalva a B és a G szmbólummal jelölük: s,b = és s 1,B =, lletve r G = 1 A stabltást a két várakozásra külö-külö vzsgáljuk Racoáls várakozások A teljesség kevéért felírjuk a racoáls várakozások képletét: r = r (19 t t+1 t+1 Ekkor (17 a következõ elsõreû fferecaegyeletté alakul: S R (r t, = s( r t s(r t =, (2 ahol r 1 aott Ismert, hogy (2 akkor (és léyegébe csak akkor stabl, ha r t szert erváltja az r F potba abszolút értékbe ksebb 1-él Az mplct függvéy tétele és (2 szert legalább egy megolás létezk bármely r t -re az állaósult állapot köryéké, ha S R / r = s'(r t+1 F F Sõt, r t+ 1 SR / rt s( rf + rf s'( rf = = rt SR / rt + 1 s'( rf Bevezetve a rt + 1 s( r φ R = és F υ F = (21 rt s'( rf jelöléseket (ahol F a fatalkor megtakarítás kamattéyezõ szert rugalmasságáak az verze, R = r F F A kegyesúlyozott állapot eseté B =, azaz a stabltás léyegébe ekvvales r B <1-gyel Az arayszabály-állapot esetébe r G = 1, tehát a stabltás léyegébe ekvvales 1<1 G < 1-gyel, azaz < G < 2 (22 A mások esetre voatkozk Gale bzoyítatla állítása: az arayszabály-állapot akkor és csak akkor stabl, ha a kegyesúlyozott állapot stabl: r B > 1 Ez ekvvales az s(1 < feltétellel (Gale [1973] 2 tétel Általáosa ez em gaz, mert globálsa emcsak egy megolás va és mkét állaósult állapot s lehet stabl (3 péla Nav várakozások Szükségük lesz a av várakozások képletére: r = r (23 t t+1 t Ebbe az esetbe (17 a következõ elsõreû fferecaegyeletté alakul: S N (r t 1, r t = s(r t r t s(r t 1 =, (24 ahol r 1 aott Megsmételve az érvelést, megfelelõ móosításokkal rt r S rt / r SN / 1 = rf s'( rf = s'( r s( r t 1 N t F F

10 698 Smoovts Arás (21 és (24 mplkálja, hogy N = r F /(1 + F A kegyesúlyozott állapot eseté B =, azaz a stabltás léyegébe ekvvales r B < 1-gyel Az arayszabály-állapot eseté r G = 1, tehát a stabltás léyegébe ekvvales 1 < 1/(1 + G < 1-gyel, azaz vagy < G < 2 vagy < G < (25 Összehasolítás A fet ereméyeket a következõképpe összegezhetjük: 4 tétel a Egy OLG gazaságba a kegyesúlyozott állapot akkor és csak akkor stabl, ha ksebb mt 1, függetleül a várakozás típusától b Egy OLG gazaságba az arayszabály-állapot akkor és csak akkor stabl, 1 ha a racoáls várakozások eseté (22 áll, 2 ha av várakozások eseté (25 teljesül, 3 tehát a racoáls várakozások stabltásából következk a av várakozásoké Kozsztesek-e a fet ereméyek az optmalzálással? Ha csak az atív haszosságfüggvéyû reprezetatív fogyasztó megszorító esetét tektjük, akkor G egatív értéke kzárható Ha azoba a haszosságfüggvéy általáosabb vagy többféle szereplõ s szíre lép, akkor valószíûleg me lehetséges (Blachar Fscher [1989] 248 o Részletezve A eoklasszkus közgazaságtaba megszokott móo a megtakarítást és a fogyasztást egy jól vselkeõ (kokáv, em csökkeõ és általába fferecálható haszosságfüggvéy maxmalzálásából vezetjük le Legye a t-be született fogyasztó teljes haszosságfüggvéye U(c,t, c 1,t+1 A szokásos feltevések és aott t eseté létezk egy belsõ optmum: [c,t, c 1,t+1 ] Az U függvéy c és c 1 szert parcáls erváltjat jelölje rere U és U 1 Ekkor az optmaltás feltétel a következõ: U U 1 t = Ekkor az optmáls s,t megtakarítás téyleg t -tõl függ és õbe állaó Iõbe atív haszosságfüggvéy, U(c,t, c 1,t+1 = u(c,t + v(c 1,t+1 eseté az optmumfeltétel egyszerûsök: u'(c,t = t v'(c 1,t+1 Végül két pélá llusztráljuk, hogy a av várakozásokak a racoáls várakozásokéál tágabb stabltás tartomáya lehet látszólagos és valóságos 2 péla (Molár Smoovts [1996] A CRRA-haszosságfüggvéyek eseté a két várakozás egyszerre stabl Részletesebbe: legye a leszámítolás téyezõ, 1 a relatív kockázatkerülés együttható Ekkor 1 σ σ U c, c = σ ( c + βc ( 1 1 Szükségük lesz még az õszakközt (tertemporáls helyettesítés rugalmasság bevezetésére: = /(s 1, és a korrgált leszámítolás téyezõre: = 1 Ekkor a fatal feltételes fogyasztás és a megtakarítás függvéy a következõ: 1 µ w + w1r w Φr w1r c( r = és s( r = 1 + Φr µ µ 1 + Φr Derválva s(r-t, aók 1 ( w1 wφ (1 + Φ υg = w1(1 + Φ Φµ A relevás esetbe (r B > 1, w 1 > w Egyszerû számolással gazolható (22 bármely, és w 1 > w paraméteregyüttesre Ebbe az esetbe (25 em általáosabb, mt (22

11 A racoáls és a av várkozások stabltásáak összehasolítása péla Általáos kvaratkus haszosságfüggvéy (vö Gale [1973], 3 péla A racoáls várakozások stabltásából következk a av várakozásoké, e forítva em Legye U(c,c 1 = ac bc 2 /2 + c 1 c 12 /2, w =, ahol a és b poztív számok és v(c 1 = 2c 1 c 12, (Gale-él a = 5, b = 4 Kkötjük, hogy c b/a, c 1 2, w = és w 1 = 1 Ekkor s( r a 2ar s'( r = = c( r = és 2 2 b + r ( b + r 2 Egyszerû számolással kapjuk, hogy G = (b + 1/2, s ez potosa akkor elégít k (22-t, ha < b < 3 Nylvávaló, hogy (25 tágabb, mt (22 Iroalom AUERBACH, A J KOTLIKOFF, L J [1987]: Dyamc Fscal Polcy, Cambrge Uversty Press, Cambrge BLANCHARD, O J FISCHER, S [1989]: Lectures o Macroecoomcs MIT Press, Cambrge MA BRAY, M M [1982]: Learg, Estmato a the Stablty of Ratoal Expectatos Joural of Ecoomc Theory, 26, o BROCK, W A HOMMES, C H [1997]: A Ratoal Route to Raomess Ecoometrca, 65, o CHAMPSOUR, P ÉS SZERKESZTÕTÁRSAI (szerk [199]: Essays Hoor of Emu Malvau MIT Press, Cambrge MA EZEKIEL, M [1938]: The Cobweb Theorem Quarterly Joural of Ecoomcs, 52, o FUCHS, G [1979]: Is Error Learg Behavor Stablzg? Joural of Ecoomc Theory, 2, o GALE, D [1973]: Pure Exchage Equlbrum of Dyamc Ecoomc Moels Joural of Ecoomc Theory, 6, o GALE, D [1974]: The Trae Imbalace Story Joural of Iteratoal Ecoomcs, 4, o GRANDMONT, J-M [1985]: O Eogeous Busess Cycles Ecoometrca, 53, o GRANDMONT, J-M [1998]: Expectatos Formato a Stablty of the Large Socoecoomc Systems Ecoometrca, 66, o GRANDMONT, J-M LAROQUE, G [199]: Stablty, Expectatos a Preeterme Varables, Champsour és szerzõtársa (szerk Vol o HOMMES, C H SORGER, G [1997]: Cosstet Expectatos Equlbra Macroecoomc Dyamcs, 2, o KEHOE, T J LEVINE, D K [1985] Comparatve Statc a Perfect Foresght Ifte Horzo Ecoomcs Ecoometrca, 53, o KORNAI JÁNOS [1971]: At-equlbrum Akaéma Köyvkaó, Buapest LAITNER, J P [1981]: The Stablty of Steay States Perfect Foresght Moels, Ecoometrca, 49, o LOVELL, M C [1962]: Buffer Stocks, Sales Expectatos a Stablty: A Mult-sector Aalyss of the Ivetory Cycle Ecoometrca, 3, o MOLNÁR GYÖRGY SIMONOVITS ANDRÁS [1996]: Várakozások, stabltás és mûköõképesség az együttélõ korosztályok realsta moellcsalájába Közgazaság Szemle, 1 sz o MUTH, J [1961]: Ratoal Expectatos a the Theory of Prce Movemets Ecoometrca, 29, o MUTH, J [1962]: Perfect Foresght a Istablty of Competto, kézrat SARGENT, T J WALLACE, N [1973]: The Stablty of Moels of Moey a Growth wth Perfect Foresght Ecoometrca, 41, o SIDRAUSKI, M [1967]: Iflato a Ecoomc Growth Joural of Poltcal Ecoomy, 75, o

12 7 A racoáls és a av várkozások Smoovts stabltásáak Arás összehasolítása SIMONOVITS ANDRÁS [1979a]: Normák, várakozások és stabltás egy leárs moellbe Szgma, 12, o SIMONOVITS ANDRÁS [1979b]: Mégegyszer a várakozásokról Szgma, 12, o SIMONOVITS ANDRÁS [1983]: Ütközõkészletek és av várakozások egy em walras amkus makromoellbe: stabltás, cklus és káosz Szgma, 16, 15 3 o SIMONOVITS ANDRÁS [1994]: Együttélõ emzeékek moellje Közgazaság Szemle, 5 sz o SIMONOVITS ANDRÁS [1995]: Együttélõ korosztályok moellje Közgazaság Szemle, 4 sz o TOBIN, J [1965]: Moey a Ecoomc Growth, Ecoometrca, 33, o Magyarul: Péz és gazaság övekeés, Tob, J: Péz és gazaság övekeés Közgazaság és Jog Köyvkaó, Buapest, o

Statisztika. Eloszlásjellemzők

Statisztika. Eloszlásjellemzők Statsztka Eloszlásjellemzők Statsztka adatok elemzése A sokaság jellemzése középértékekkel A sokaság jellemzéséek szempotja A sokaság jellemzéséek szempotja: A sokaság tpkus értékéek meghatározása. Az

Részletesebben

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése A határozatla esetek kiküszöbölése 9 VII A határozatla esetek kiküszöbölése 7 A l Hospital szabály A véges övekedések tétele alapjá egy függvéy értékét egy potba közelíthetjük az köryezetébe felvett valamely

Részletesebben

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I. 25-26. o)

Ismérvek közötti kapcsolatok szorosságának vizsgálata. 1. Egy kis ismétlés: mérési skálák (Hunyadi-Vita: Statisztika I. 25-26. o) Ismérvek között kapcsolatok szorosságáak vzsgálata 1. Egy ks smétlés: mérés skálák (Huyad-Vta: Statsztka I. 5-6. o) A külöböző smérveket, eltérő mérés sztekkel (skálákkal) ellemezhetük. a. évleges (omáls)

Részletesebben

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben Propositio 1 (Jese-egyelőtleség Ha f : kovex, akkor tetszőleges ξ változóra f (M (ξ M (f (ξ feltéve, hogy az egyelőtleségbe szereplő véges vagy végtele várható értékek létezek Bizoyítás: Megjegyezzük,

Részletesebben

2. Hatványsorok. A végtelen soroknál tanultuk, hogy az. végtelen sort adja: 1 + x + x x n +...

2. Hatványsorok. A végtelen soroknál tanultuk, hogy az. végtelen sort adja: 1 + x + x x n +... . Függvéysorok. Bevezetés és defiíciók A végtele sorokál taultuk, hogy az + x + x + + x +... végtele összeg x < eseté koverges. A feti végtele összegre úgy is godolhatuk, hogy végtele sok függvéyt aduk

Részletesebben

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága

Azonos névleges értékű, hitelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérési bizonytalansága Azoos évleges értékű, htelesített súlyokból alkotott csoportok együttes mérés bzoytalasága Zeleka Zoltá* Több mérés feladatál alkalmazak súlyokat. Sokszor ezek em egyekét, haem külöböző társításba kombácókba

Részletesebben

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése 3 4 Tartalomegyzék. BEVEZETÉS 5. A MÉRÉS 8. A mérés mt folyamat, fogalmak 8. Fotosabb mérés- és műszertechka fogalmak 4.3 Mérés hbák 8.3. Mérés hbák csoportosítása eredetük szert 8.3. A hbák megeleítés

Részletesebben

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab

A paramétereket kísérletileg meghatározott yi értékekre támaszkodva becsülik. Ha n darab kisérletet (megfigyelést, mérést) végeznek, n darab öbbváltozós regresszók Paraméterbecslés-. A paraméterbecslés.. A probléma megfogalmazása A paramétereket kísérletleg meghatározott y értékekre támaszkodva becsülk. Ha darab ksérletet (megfgyelést, mérést

Részletesebben

3. SOROZATOK. ( n N) a n+1 < a n. Egy sorozatot (szigorúan) monotonnak mondunk, ha (szigorúan) monoton növekvő vagy csökkenő.

3. SOROZATOK. ( n N) a n+1 < a n. Egy sorozatot (szigorúan) monotonnak mondunk, ha (szigorúan) monoton növekvő vagy csökkenő. 3. SOROZATOK 3. Sorozatok korlátossága, mootoitása, kovergeciája Defiíció. Egy f : N R függvéyt valós szám)sorozatak evezük. Ha A egy adott halmaz és f : N A, akkor f-et A-beli értékű) sorozatak evezzük.

Részletesebben

Függvénygörbe alatti terület a határozott integrál

Függvénygörbe alatti terület a határozott integrál Függvéygörbe alatt terület a határozott tegrál Tektsük az üggvéyt a ; tervallumo. Adjuk becslést a görbe az tegely és az egyees között síkdom területére! Jelöljük ezt a területet I-vel! A becslést legegyszerűbbe

Részletesebben

A peremeloszlások. Valószínőségszámítás elıadás III. alk. matematikus szak. Példa. Valószínőségi vektorváltozók eloszlásfüggvénye.

A peremeloszlások. Valószínőségszámítás elıadás III. alk. matematikus szak. Példa. Valószínőségi vektorváltozók eloszlásfüggvénye. y Valószíőségszámítás elıaás III. alk. matematkus szak 4. elıaás, szeptember 30 A peremeloszlások (X,Y) eloszlásából (elevezés: együttes eloszlás) következtethetük az egyes változók eloszlására: P(X)P(X,Y0)+P(X,Y)+P(X,Y2)

Részletesebben

Matematika I. 9. előadás

Matematika I. 9. előadás Matematika I. 9. előadás Valós számsorozat kovergeciája +-hez ill. --hez divergáló sorozatok A határérték és a műveletek kapcsolata Valós számsorozatok mootoitása, korlátossága Komplex számsorozatok kovergeciája

Részletesebben

ALGEBRA. egyenlet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 198.

ALGEBRA. egyenlet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 198. ALGEBRA MÁSODFOKÚ POLINOMOK. Határozzuk meg az + p + q = 0 egyelet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 98.. Határozzuk meg az összes olya pozitív egész p és q számot, amelyre az

Részletesebben

( a b)( c d) 2 ab2 cd 2 abcd 2 Egyenlőség akkor és csak akkor áll fenn

( a b)( c d) 2 ab2 cd 2 abcd 2 Egyenlőség akkor és csak akkor áll fenn Feladatok közepek közötti egyelőtleségekre (megoldások, megoldási ötletek) A továbbiakba szmk=számtai-mértai közép közötti egyelőtleség, szhk=számtaiharmoikus közép közötti egyelőtleség, míg szk= számtai-égyzetes

Részletesebben

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága Sorozatok, határérték fogalma. Függvéyek határértéke, folytoossága 1) Végtele valós számsorozatok Fogalma, megadása Defiíció: A természetes számok halmazá értelmezett a: N R egyváltozós valós függvéyt

Részletesebben

Számsorozatok. 1. Alapfeladatok december 22. sorozat határértékét, ha. 1. Feladat: Határozzuk meg az a n = 3n2 + 7n 5n létezik.

Számsorozatok. 1. Alapfeladatok december 22. sorozat határértékét, ha. 1. Feladat: Határozzuk meg az a n = 3n2 + 7n 5n létezik. Számsorozatok 2015. december 22. 1. Alapfeladatok 1. Feladat: Határozzuk meg az a 2 + 7 5 2 + 4 létezik. sorozat határértékét, ha Megoldás: Mivel egy tört határértéke a kérdés, ezért vizsgáljuk meg el

Részletesebben

A felhasznált térfogalmak: lineáris tér (vektortér), normált tér, Banach tér, euklideszi-tér, Hilbert tér. legjobban közelítõ elem, azaz v u

A felhasznált térfogalmak: lineáris tér (vektortér), normált tér, Banach tér, euklideszi-tér, Hilbert tér. legjobban közelítõ elem, azaz v u Approxmácó Bevezetés A felhaszált térfogalmak: leárs tér (vektortér) ormált tér Baach tér eukldesz-tér Hlbert tér V ormált tér T V T kompakt halmaz Ekkor v V u ~ T legjobba közelítõ elem azaz v u ~ f {

Részletesebben

10.M ALGEBRA < <

10.M ALGEBRA < < 0.M ALGEBRA GYÖKÖS KIFEJEZÉSEK. Mutassuk meg, hogy < + +... + < + + 008 009 + 009 008 5. Mutassuk meg, hogy va olya pozitív egész szám, amelyre 99 < + + +... + < 995. Igazoljuk, hogy bármely pozitív egész

Részletesebben

VASBETON ÉPÜLETEK MEREVÍTÉSE

VASBETON ÉPÜLETEK MEREVÍTÉSE BUDAPET MŰZAK É GAZDAÁGTUDOMÁY EGYETEM Építőmérök Kar Hdak és zerkezetek Taszéke VABETO ÉPÜLETEK MEREVÍTÉE Oktatás segédlet v. Összeállította: Dr. Bód stvá - Dr. Farkas György Dr. Kors Kálmá Budapest,.

Részletesebben

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata

A pályázat címe: Rugalmas-képlékeny tartószerkezetek topológiai optimalizálásának néhány különleges feladata 6. év OTKA zárójeletés: Vezető kutató:kalszky Sádor OTKA ylvátartás szám T 4993 A pályázat címe: Rugalmas-képlékey tartószerkezetek topológa optmalzálásáak éháy külöleges feladata (Részletes jeletés) Az

Részletesebben

GEOFIZIKA / 4. GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK PREDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE

GEOFIZIKA / 4. GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK PREDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE MSc GEOFIZIKA / 4. BMEEOAFMFT3 GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIÁK REDIKCIÓJA, ANALITIKAI FOLYTATÁSOK MÓDSZERE, GRAVITÁCIÓS ANOMÁLIATEREK SZŰRÉSE A gravtácós aomálák predkcója Külöböző feladatok megoldása sorá - elsősorba

Részletesebben

2. Az együttműködő villamosenergia-rendszer teljesítmény-egyensúlya

2. Az együttműködő villamosenergia-rendszer teljesítmény-egyensúlya II RÉZ 2 EJEZE 2 Az együttműködő vllamoseerga-redszer teljesítméy-egyesúlya 2 A frekveca és a hatásos teljesítméy között összefüggés A fogyasztó alredszerbe a fogyasztók hatásos wattos teljesítméyt lletve

Részletesebben

AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN

AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN AZ OPTIMÁLIS MINTANAGYSÁG A KAPCSOLÓDÓ KÖLTSÉGEK ÉS BEVÉTELEK RELÁCIÓJÁBAN Molár László Ph.D. hallgató Mskolc Egyetem, Gazdaságelmélet Itézet 1. A MINTANAGYSÁG MEGHATÁROZÁSA EGYSZERŐ VÉLETLEN (EV) MINTA

Részletesebben

Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar. Analízis 1. Írásbeli beugró kérdések. Készítette: Szántó Ádám Tavaszi félév

Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar. Analízis 1. Írásbeli beugró kérdések. Készítette: Szántó Ádám Tavaszi félév Eötvös Lorád Tudomáyegyetem Iformatikai Kar Aalízis 1. Írásbeli beugró kérdések Készítette: Szátó Ádám 2011. Tavaszi félév 1. Írja le a Dedekid-axiómát! Legyeek A R, B R. Ekkor ha a A és b B : a b, akkor

Részletesebben

Backtrack módszer (1.49)

Backtrack módszer (1.49) Backtrack módszer A backtrack módszer kombatorkus programozás eljárás, mely emleárs függvéy mmumát keres feltételek mellett, szsztematkus kereséssel. A módszer előye, hogy csak dszkrét változókat kezel,

Részletesebben

(A TÁMOP /2/A/KMR számú projekt keretében írt egyetemi jegyzetrészlet):

(A TÁMOP /2/A/KMR számú projekt keretében írt egyetemi jegyzetrészlet): A umerikus sorozatok fogalma, határértéke (A TÁMOP-4-8//A/KMR-9-8 számú projekt keretébe írt egyetemi jegyzetrészlet): Koverges és diverges sorozatok Defiíció: A természetes számoko értelmezett N R sorozatokak

Részletesebben

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása.

A Secretary problem. Optimális választás megtalálása. A Secretary problem. Optmáls választás megtalálása. A Szdbád problémáa va egy szté lasszusa tethető talá természetesebb vszot ehezebb változata. Ez a övetező Secretary problem -a evezett érdés: Egy állásra

Részletesebben

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz

Feladatok és megoldások a 11. heti gyakorlathoz Feladatok és megoldások a. het gyakorlathoz dszkrét várható érték Építőkar Matematka A. Egy verseye öt ő és öt férf verseyző dul. Tegyük fel, hogy cs két azoos eredméy, és md a 0! sorred egyformá valószíű.

Részletesebben

Nevezetes sorozat-határértékek

Nevezetes sorozat-határértékek Nevezetes sorozat-határértékek. Mide pozitív racioális r szám eseté! / r 0 és! r +. Bizoyítás. Jelöljük p-vel, illetve q-val egy-egy olya pozitív egészt, melyekre p/q r, továbbá legye ε tetszőleges pozitív

Részletesebben

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematikatanár hallgatók számára. Szita formula J = S \R,

KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatlan matematikatanár hallgatók számára. Szita formula J = S \R, KOMBINATORIKA ELŐADÁS osztatla matematkataár hallgatók számára Szta formula Előadó: Hajal Péter 2018 1. Bevezető példák 1. Feladat. Háy olya sorbaállítása va a {a,b,c,d,e} halmazak, amelybe a és b em kerül

Részletesebben

Kalkulus I. Első zárthelyi dolgozat 2014. szeptember 16. MINTA. és q = k 2. k 2. = k 1l 2 k 2 l 1. l 1 l 2. 5 2n 6n + 8

Kalkulus I. Első zárthelyi dolgozat 2014. szeptember 16. MINTA. és q = k 2. k 2. = k 1l 2 k 2 l 1. l 1 l 2. 5 2n 6n + 8 Név, Neptu-kód:.................................................................... 1. Legyeek p, q Q tetszőlegesek. Mutassuk meg, hogy ekkor p q Q. Tegyük fel, hogy p, q Q. Ekkor létezek olya k 1, k 2,

Részletesebben

Rudas Tamás: A hibahatár a becsült mennyiség függvényében a mért pártpreferenciák téves értelmezésének egyik forrása

Rudas Tamás: A hibahatár a becsült mennyiség függvényében a mért pártpreferenciák téves értelmezésének egyik forrása Rudas Tamás: A hibahatár a becsült meyiség függvéyébe a mért ártrefereciák téves értelmezéséek egyik forrása Megjelet: Agelusz Róbert és Tardos Róbert szerk.: Mérésről mérésre. A választáskutatás módszertai

Részletesebben

Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar. Analízis 1. Írásbeli tételek. Készítette: Szántó Ádám Tavaszi félév

Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar. Analízis 1. Írásbeli tételek. Készítette: Szántó Ádám Tavaszi félév Eötvös Lorád Tudomáyegyetem Iformatikai Kar Aalízis. Írásbeli tételek Készítette: Szátó Ádám 20. Tavaszi félév . Archimedes tétele. Tétel: a > 0 és b R : N : b < a. Bizoyítás: Idirekt úto tegyük fel, hogy

Részletesebben

INJEKTIVITÁS ÉS EGYÉB TULAJDONSÁGOK MEGOLDOTT FELADATOK

INJEKTIVITÁS ÉS EGYÉB TULAJDONSÁGOK MEGOLDOTT FELADATOK Megoldott feladatok Ijektivitás és egyéb tulajdoságok 59 ) INJEKTIVITÁS ÉS EGYÉB TULAJDONSÁGOK MEGOLDOTT FELADATOK Határozd meg azt az f:r R függvéyt, amelyre f ( f ( ) x R és a g:r R g ( = x f ( függvéy

Részletesebben

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 10. A statisztika alapjai Debrecei Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csaád A diasor tartalma 1 Bevezetés 2 Statisztikai függvéyek Defiíció, empirikus várható érték Empirikus

Részletesebben

Miért pont úgy kombinálja kétfokozatú legkisebb négyzetek módszere (2SLS) az instrumentumokat, ahogy?

Miért pont úgy kombinálja kétfokozatú legkisebb négyzetek módszere (2SLS) az instrumentumokat, ahogy? Mért pot úgy kombálja kétfokozatú legksebb égyzetek módszere (2SLS az strumetumokat, ahogy? Kézrat A Huyad László 60. születésapjára készülő köyvbe Kézd Gábor 2004. júlus A Budapest Corvus Egyetem rövd

Részletesebben

MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA)

MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) O k t a t á s i H i v a t a l A 5/6 taévi Országos Középiskolai Taulmáyi Versey első forduló MATEMATIKA I KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értékelési útmutató A 5 olya égyjegyű szám, amelyek számjegyei

Részletesebben

Kalkulus II., második házi feladat

Kalkulus II., második házi feladat Uger Tamás Istvá FTDYJ Név: Uger Tamás Istvá Neptu: FTDYJ Web: http://maxwellszehu/~ugert Kalkulus II, második házi feladat pot) Koverges? Abszolút koverges? ) l A feladat teljese yilvávalóa arra kívácsi,

Részletesebben

A G miatt (3tagra) Az egyenlőtlenségek két végét továbbvizsgálva, ha mindkét oldalt hatványozzuk:

A G miatt (3tagra) Az egyenlőtlenségek két végét továbbvizsgálva, ha mindkét oldalt hatványozzuk: Kocsis Júlia Egyelőtleségek 1. Feladat: Bizoytsuk be, hogy tetszőleges a, b, c pozitv valósakra a a b b c c (abc) a+b+c. Megoldás: Tekitsük a, b és c számok saját magukkal súlyozott harmoikus és mértai

Részletesebben

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet) Matematka statsztka elıadás III. éves elemzı szakosokak Zemplé Adrás 9. elıadásból részlet Y közelítése függvéyével Gyakor eset, hogy em smerjük a számukra érdekes meység Y potos értékét pl. holap részvéy-árfolyam,

Részletesebben

Diszkrét Matematika 1. óra Fokszámsorozatok

Diszkrét Matematika 1. óra Fokszámsorozatok Dszkrét Matematka. óra 29.9.7. A köetkezı fogalmakat smertek tektük: gráf, egyszerő gráf, hurokél, párhuzamos élek, fa, ághatás operácó. Fokszámsorozatok Def.: G gráf fokszámsorozata fokaak reezett öekı

Részletesebben

Ingatlanfinanszírozás és befektetés

Ingatlanfinanszírozás és befektetés Nyugat-Magyarországi Egyetem Geoiformatikai Kar Igatlameedzser 8000 Székesfehérvár, Pirosalma u. 1-3. Szakiráyú Továbbképzési Szak Igatlafiaszírozás és befektetés 2. Gazdasági matematikai alapok Szerzı:

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 Életta Aatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos dötéseket hoz! Mkor jó egy dötés? Meyre helyes egy dötés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test hőmérséklet

Részletesebben

A figurális számokról (IV.)

A figurális számokról (IV.) A figurális számokról (IV.) Tuzso Zoltá, Székelyudvarhely A továbbiakba külöféle számkombiációk és összefüggések reprezetálásáról, és bizoyos összegek kiszámolásáról íruk. Sajátos összefüggések Az elekbe

Részletesebben

MINTAVÉTEL A MARKETINGKUTATÁSBAN, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A DIVIZÍV ÉS AZ AGGLOMERATÍV RÉTEGZÉSRE

MINTAVÉTEL A MARKETINGKUTATÁSBAN, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A DIVIZÍV ÉS AZ AGGLOMERATÍV RÉTEGZÉSRE MINTAVÉTEL A MARKETINGKUTATÁSBAN, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A DIVIZÍV ÉS AZ AGGLOMERATÍV RÉTEGZÉSRE Molár László egyetem taársegéd 1. BEVEZETÉS A statsztkusok a mtaagyság meghatározására számos módszert dolgoztak

Részletesebben

Sorozatok október 15. Határozza meg a következ sorozatok határértékeit!

Sorozatok október 15. Határozza meg a következ sorozatok határértékeit! Sorozatok 20. október 5. Határozza meg a következ sorozatok határértékeit!. Zh feladat:vizsgálja meg mootoitás és korlátosság szerit az alábbi sorozatot! a + ha ; 2; 5 Mootoitás eldötéséhez vizsgáljuk

Részletesebben

Komplex számok (el adásvázlat, 2008. február 12.) Maróti Miklós

Komplex számok (el adásvázlat, 2008. február 12.) Maróti Miklós Komplex számok el adásvázlat, 008. február 1. Maróti Miklós Eek az el adásak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudi: test, test additív és multiplikatív csoportja, valós számok és tulajdoságaik.

Részletesebben

2. fejezet. Számsorozatok, számsorok

2. fejezet. Számsorozatok, számsorok . fejezet Számsorozatok, számsorok .. Számsorozatok és számsorok... Számsorozat megadása, határértéke Írjuk fel képlettel az alábbi sorozatok -dik elemét! mooto, korlátos, illetve koverges-e! Vizsgáljuk

Részletesebben

4. Test feletti egyhatározatlanú polinomok. Klasszikus algebra előadás NE KEVERJÜK A POLINOMOT A POLINOMFÜGGVÉNNYEL!!!

4. Test feletti egyhatározatlanú polinomok. Klasszikus algebra előadás NE KEVERJÜK A POLINOMOT A POLINOMFÜGGVÉNNYEL!!! 4. Test feletti egyhatározatlaú poliomok Klasszikus algebra előadás Waldhauser Tamás 2013 április 11. Eddig a poliomokkal mit formális kifejezésekkel számoltuk, em éltük azzal a lehetőséggel, hogy x helyébe

Részletesebben

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat Megállapítható változók elemzése Függetleségvzsgálat, lleszkedésvzsgálat, homogetásvzsgálat Ordáls, omáls esetre s alkalmazhatóak a következő χ próbá alapuló vzsgálatok: 1) Függetleségvzsgálat: két valószíűség

Részletesebben

Matematikai statisztika

Matematikai statisztika Matematikai statisztika PROGRAMTERVEZŐ INFORMATIKUS alapszak, A szakiráy Arató Miklós Valószíűségelméleti és Statisztika Taszék Természettudomáyi Kar 2019. február 18. Arató Miklós (ELTE) Matematikai statisztika

Részletesebben

Insperger T., Stépán G., Marási folyamatok dinamikai stabilitása, Gépgyártás, XLI(7-8) (2011), pp Marási folyamatok dinamikai stabilitása

Insperger T., Stépán G., Marási folyamatok dinamikai stabilitása, Gépgyártás, XLI(7-8) (2011), pp Marási folyamatok dinamikai stabilitása Isperger T., Stépá G., Marás folyamatok damka stabltása, Gépgyártás, XLI(7-8) (2), pp. 4-43.. Bevezetés Marás folyamatok damka stabltása Isperger Tamás Stépá Gábor Forgácsolás folyamatok tervezésekor gyakra

Részletesebben

EGYENLETEK ÉS EGYENLETRENDSZEREK MEGOLDÁSA A Z n HALMAZON. egyenletrendszer megoldása a

EGYENLETEK ÉS EGYENLETRENDSZEREK MEGOLDÁSA A Z n HALMAZON. egyenletrendszer megoldása a Az érettségi vizsgára előkészülő taulók figyelmébe! 4. Az EGYENLETEK ÉS EGYENLETRENDSZEREK MEGOLDÁSA A Z HALMAZON a1 x + b1 y = c1 egyeletredszer megoldása a a x + b y = c Z halmazo (. rész) Ebbe a részbe

Részletesebben

NUMERIKUS SOROK II. Ebben a részben kizárólag a konvergencia vizsgálatával foglalkozunk.

NUMERIKUS SOROK II. Ebben a részben kizárólag a konvergencia vizsgálatával foglalkozunk. NUMERIKUS SOROK II. Ebbe a részbe kizárólag a kovergecia vizsgálatával foglalkozuk. SZÜKSÉGES FELTÉTEL Ha pozitív (vagy em egatív) tagú umerikus sor, akkor a kovergecia szükséges feltétele, hogy lim a

Részletesebben

képzetes t. z = a + bj valós t. a = Rez 5.2. Műveletek algebrai alakban megadott komplex számokkal

képzetes t. z = a + bj valós t. a = Rez 5.2. Műveletek algebrai alakban megadott komplex számokkal 5. Komplex számok 5.1. Bevezetés Taulmáyaik sorá többször volt szükség az addig haszált számfogalom kiterjesztésére. Először csak természetes számokat ismertük, később haszáli kezdtük a törteket, illetve

Részletesebben

A tárgy címe: ANALÍZIS 1 A-B-C (2+2). 1. gyakorlat

A tárgy címe: ANALÍZIS 1 A-B-C (2+2). 1. gyakorlat A tárgy címe: ANALÍZIS A-B-C + gyakorlat Beroulli-egyelőtleség Legye N, x k R k =,, és tegyük fel, hogy vagy x k 0 k =,, vagy pedig x k 0 k =,, Ekkor + x k + x k Speciális Beroulli-egyelőtleség Ha N és

Részletesebben

Innen. 2. Az. s n = 1 + q + q 2 + + q n 1 = 1 qn. és q n 0 akkor és csak akkor, ha q < 1. a a n végtelen sor konvergenciáján nem változtat az, ha

Innen. 2. Az. s n = 1 + q + q 2 + + q n 1 = 1 qn. és q n 0 akkor és csak akkor, ha q < 1. a a n végtelen sor konvergenciáján nem változtat az, ha . Végtele sorok. Bevezetés és defiíciók Bevezetéskét próbáljuk meg az 4... végtele összegek értelmet adi. Mivel végtele sokszor em tuduk összeadi, emiatt csak az első tagot adjuk össze: legye s = 4 8 =,

Részletesebben

Mőbiusz Nemzetközi Meghívásos Matematika Verseny Makó, március 26. MEGOLDÁSOK

Mőbiusz Nemzetközi Meghívásos Matematika Verseny Makó, március 26. MEGOLDÁSOK Mőbiusz Nemzetözi Meghívásos Matematia Versey Maó, 0. március 6. MEGOLDÁSOK 5 700. Egy gép 5 óra alatt = 000 alatt 000 csavart. 000 csavart észít, így = gép észít el 5 óra 000. 5 + 6 = = 5 + 5 6 5 6 6.

Részletesebben

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum) Az átlagra voatkozó megbízhatósági itervallum (kofidecia itervallum) Határozzuk meg körül azt az itervallumot amibe előre meghatározott valószíűséggel esik a várható érték (µ). A várható értéket potosa

Részletesebben

Megjegyzés: Amint már előbb is említettük, a komplex számok

Megjegyzés: Amint már előbb is említettük, a komplex számok 1 Komplex sámok 1 A komplex sámok algeba alakja 11 Defícó: A komplex sám algeba alakja: em más, mt x y, ahol x, y R és 1 A x -et soktuk a komplex sám valós éséek eve, míg y -t a komplex sám képetes (vagy

Részletesebben

24. tétel A valószínűségszámítás elemei. A valószínűség kiszámításának kombinatorikus modellje.

24. tétel A valószínűségszámítás elemei. A valószínűség kiszámításának kombinatorikus modellje. 24. tétel valószíűségszámítás elemei. valószíűség kiszámításáak kombiatorikus modellje. GYORISÁG ÉS VLÓSZÍŰSÉG meyibe az egyes adatok a sokaságo belüli részaráyát adjuk meg (törtbe vagy százalékba), akkor

Részletesebben

Mérési adatok feldolgozása. 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

Mérési adatok feldolgozása. 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1 Mérés adatok feldolgozása 2008.04.08. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc Bevezetés A mérés adatok külöböző formába, általába ömlesztve jeleek meg Ezeket az adatokat külöböző szempotok szert redez kértékel

Részletesebben

Diszkrét matematika II., 3. előadás. Komplex számok

Diszkrét matematika II., 3. előadás. Komplex számok 1 Diszkrét matematika II., 3. előadás Komplex számok Dr. Takách Géza NyME FMK Iformatikai Itézet takach@if.yme.hu http://if.yme.hu/ takach/ 2007. február 22. Komplex számok Szereték kibővítei a valós számtestet,

Részletesebben

18. Valószín ségszámítás. (Valószín ségeloszlások, függetlenség. Valószín ségi változók várható

18. Valószín ségszámítás. (Valószín ségeloszlások, függetlenség. Valószín ségi változók várható 8. Valószí ségszámítás. (Valószí ségeloszlások, függetleség. Valószí ségi változók várható értéke, magasabb mometumok. Kovergeciafajták, kapcsolataik. Borel-Catelli lemmák. Nagy számok gyege törvéyei.

Részletesebben

Hiba! Nincs ilyen stílusú szöveg a dokumentumban.-86. ábra: A példa-feladat kódolási változatai

Hiba! Nincs ilyen stílusú szöveg a dokumentumban.-86. ábra: A példa-feladat kódolási változatai közzétéve a szerző egedélyével) Öfüggő szekuder-változó csoport keresése: egy bevezető példa Ez a módszer az állapothalmazo értelmezett partíció-párok elméleté alapul. E helye em lehet céluk az elmélet

Részletesebben

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet A biostatisztika alapfogalmai, kofideciaitervallum Dr. Boda Krisztia PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Iformatikai Itézet Mitavétel ormális eloszlásból http://www.ruf.rice.edu/~lae/stat_sim/idex.html

Részletesebben

Izolált rendszer falai: sem munkavégzés, sem a rendszer állapotának munkavégzés nélküli megváltoztatása nem lehetséges.

Izolált rendszer falai: sem munkavégzés, sem a rendszer állapotának munkavégzés nélküli megváltoztatása nem lehetséges. ERMODINMIK I. FÉELE els eergia: megmaraó meyiség egy izolált reszerbe (eergiamegmaraás törvéye) mikroszkóikus kifejezését láttuk Izolált reszer falai: sem mukavégzés sem a reszer állaotáak mukavégzés élküli

Részletesebben

1 k < n(1 + log n) C 1n log n, d n. (1 1 r k + 1 ) = 1. = 0 és lim. lim n. f(n) < C 3

1 k < n(1 + log n) C 1n log n, d n. (1 1 r k + 1 ) = 1. = 0 és lim. lim n. f(n) < C 3 Dr. Tóth László, Fejezetek az elemi számelméletből és az algebrából (PTE TTK, 200) Számelméleti függvéyek Számelméleti függvéyek értékeire voatkozó becslések A τ() = d, σ() = d d és φ() (Euler-függvéy)

Részletesebben

Regresszió és korreláció

Regresszió és korreláció Regresszó és korrelácó regresso: vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás correlato: vszo, összefüggés, kölcsöösség KAD 01.11.1 1 (vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás) Regresszó és korrelácó Gakorlat megközelítés

Részletesebben

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék

Adatfeldolgozás, adatértékelés. Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Miskolci Egyetem, Hidrogeológiai Mérnökgeológiai Tanszék Adatfeldolgozás, adatértékelés Dr. Szűcs Péter, Dr. Madarász Tamás Mskolc Egyetem, Hdrogeológa Mérökgeológa Taszék A vzsgált köryezet elemek, lletve a felszí alatt közeg megsmerése céljából számtala külöböző

Részletesebben

SZÁMELMÉLET. Vasile Berinde, Filippo Spagnolo

SZÁMELMÉLET. Vasile Berinde, Filippo Spagnolo SZÁMELMÉLET Vasile Beride, Filippo Spagolo A számelmélet a matematika egyik legrégibb ága, és az egyik legagyobb is egybe Eek a fejezetek az a célja, hogy egy elemi bevezetést yújtso az első szite lévő

Részletesebben

Villamos gépek tantárgy tételei

Villamos gépek tantárgy tételei Villamos gépek tatárgy tételei 7. tétel Mi a szerepe az áram- és feszültségváltókak? Hogya kapcsolódak a hálózathoz, milye előírások voatkozak a biztoságos üzemeltetésükre, kiválasztásukál milye adatot

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 4. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statsztka I. 4. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre KÖZÉPÉRTÉKEK A statsztka sor általáos jellemzésére szolgálak, a statsztka sokaságot egy számmal jellemzk. Számított középértékek: matematka számítás eredméyekét

Részletesebben

MÉRÉSTECHNIKA. DR. HUBA ANTAL c. egy. tanár BME Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék 2011

MÉRÉSTECHNIKA. DR. HUBA ANTAL c. egy. tanár BME Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék 2011 MÉRÉSTECHNIKA DR. HUBA ANTAL c. egy. taár BME Mechatroka, Optka és Gépészet Iformatka Taszék 0 Rövde a tárgyprogramról Előadások tematkája: Metrológa és műszertechka alapok Mérés adatok kértékelése Időbe

Részletesebben

Matematikai játékok. Svetoslav Bilchev, Emiliya Velikova

Matematikai játékok. Svetoslav Bilchev, Emiliya Velikova Matematikai játékok Svetoslav Bilchev, Emiliya Velikova 1. rész Matematikai tréfák A következő matematikai játékokba matematikai tréfákba a végső eredméy a játék kiidulási feltételeitől függ, és em a játékosok

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

Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása

Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása Tuzso Zoltá A turm-módszer és alalmazása zámtala szélsérté probléma megoldása, vag egeltleség bzoítása ago gara, már a matemata aalízs eszözere szorítoz, mt például a Jese-, Hölder-féle egeltleség, derválta

Részletesebben

1. Írd fel hatványalakban a következõ szorzatokat!

1. Írd fel hatványalakban a következõ szorzatokat! Számok és mûveletek Hatváyozás aaaa a a darab téyezõ a a 0 0 a,ha a 0. Írd fel hatváyalakba a következõ szorzatokat! a) b),,,, c) (0,6) (0,6) d) () () () e) f) g) b b b b b b b b h) (y) (y) (y) (y) (y)

Részletesebben

Gyakorló feladatok II.

Gyakorló feladatok II. Gyakorló feladatok II. Valós sorozatok és sorok Közgazdász szakos hallgatókak a Matematika B című tárgyhoz 2005. október Valós sorozatok elemi tulajdoságai F. Pozitív állítás formájába fogalmazza meg azt,

Részletesebben

INNOVÁCIÓ. Eszközök, környezet, Fejlesztési ötletek, variációs paraméterek. Kísérletterv kidolgozás. Konstrukciós elvárások megoldási ötletek

INNOVÁCIÓ. Eszközök, környezet, Fejlesztési ötletek, variációs paraméterek. Kísérletterv kidolgozás. Konstrukciós elvárások megoldási ötletek Termékjellemzők optmalzálásáál haszálatos formácós módszerta 1 Bevezetés Koczor Zoltá, Némethé Erdőd Katal, Kertész Zoltá, Szecz Péter Óbuda Egyetem, RKK, Mőségráyítás és Techológa Szakcsoport Napjak aktuáls

Részletesebben

Tulajdonságok. Teljes eseményrendszer. Valószínőségi változók függetlensége. Példák, szimulációk

Tulajdonságok. Teljes eseményrendszer. Valószínőségi változók függetlensége. Példák, szimulációk Valószíőségszámítás és statsztka elıadás fo. BSC/B-C szakosokak 3. elıadás Szeptember 26 p 0.4 0.35 0.3 0.25 0.2 0.15 0.1 0.05 0 A bomáls és a hpergeom. elo. összehasolítása 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 k Hp.geom

Részletesebben

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA Leíró statisztika Első közelítésbe a statisztikai tevékeységeket égy csoportba sorolhatjuk, de ezek között ics éles határ:. adatgyűjtés, 2. az adatok áttekithetővé tétele,

Részletesebben

Komplex számok. d) Re(z 4 ) = 0, Im(z 4 ) = 1 e) Re(z 5 ) = 0, Im(z 5 ) = 2 f) Re(z 6 ) = 1, Im(z 6 ) = 0

Komplex számok. d) Re(z 4 ) = 0, Im(z 4 ) = 1 e) Re(z 5 ) = 0, Im(z 5 ) = 2 f) Re(z 6 ) = 1, Im(z 6 ) = 0 Komplex számok 1 Adjuk meg az alábbi komplex számok valós, illetve képzetes részét: a + i b i c z d z i e z 5 i f z 1 A z a + bi komplex szám valós része: Rez a, képzetes része Imz b Ez alapjá a megoldások

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék

Miskolci Egyetem Gépészmérnöki és Informatikai Kar Alkalmazott Informatikai Tanszék Mskol Egyetem Gépészmérök és Iformatka Kar Alkalmazott Iformatka Taszék 2012/13 2. félév 9. Előadás Dr. Kulsár Gyula egyetem does Matematka modellek a termelés tervezésébe és ráyításába Néháy fotosabb

Részletesebben

1. A radioaktivitás statisztikus jellege

1. A radioaktivitás statisztikus jellege A radioaktivitás időfüggése 1. A radioaktivitás statisztikus jellege Va N darab azoos radioaktív atomuk, melyekek az atommagja spotá átalakulásra képes. tegyük fel, hogy ezek em bomlaak tovább. Ekkor a

Részletesebben

Kényszereknek alávetett rendszerek

Kényszereknek alávetett rendszerek Kéyszerekek alávetett redszerek A koordátákak és sebességekek előírt egyeleteket kell kelégítee a mozgás olyamá. (Ezeket a eltételeket, egyeleteket s ayag kölcsöhatások bztosítják, de ezek a kölcsöhatások

Részletesebben

Arrhenius-paraméterek becslése közvetett és közvetlen mérések alapján

Arrhenius-paraméterek becslése közvetett és közvetlen mérések alapján Tudomáyos Dákkör Dolgozat SZABÓ BOTOND Arrheus-paraméterek becslése közvetett és közvetle mérések alapá Turáy Tamás. Zsély Istvá Gyula Kéma Itézet Eötvös Lorád Tudomáyegyetem Természettudomáy Kar Budapest,

Részletesebben

= λ valós megoldása van.

= λ valós megoldása van. Másodredű álladó együtthatós lieáris differeciálegyelet. Általáos alakja: y + a y + by= q Ha q = 0 Ha q 0 akkor homogé lieárisak evezzük. akkor ihomogé lieárisak evezzük. A jobb oldalo lévő q függvéyt

Részletesebben

A figurális számokról (II.)

A figurális számokról (II.) A figurális számokról (II.) Tuzso Zoltá, Székelyudvarhely A figurális számok jelölése em egységes, ugyais mide yelve más-más féle képpe jelölik, legtöbb esetbe a megevez szó els betjével. A továbbiakba

Részletesebben

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától Sztochasztkus tartalékolás és a tartalék függése a kfutás háromszög dőperódusától Faluköz Tamás Vtéz Ildkó Ibola Kozules: r. Arató Mklós ELTETTK Budapest IBNR kfutás háromszög IBNR: curred but ot reported

Részletesebben

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL x 1-2x 2 6 -x 1-3x 3 = -7 x 1 - x 2-3x 3-2 3x 1-2x 2-2x 3 4 4x 1-2x 2 + x 3 max Alapfogalmak: feltételrendszer (narancs színnel jelölve), célfüggvény

Részletesebben

V. GYAKORLATOK ÉS FELADATOK ALGEBRÁBÓL

V. GYAKORLATOK ÉS FELADATOK ALGEBRÁBÓL 86 Összefoglaló gyaorlato és feladato V GYAKORLATOK ÉS FELADATOK ALGEBRÁBÓL 5 Halmazo, relácó, függvéye Bzoyítsd be, hogy ha A és B ét tetszőleges halmaz, aor a) P( A) P( B) P( A B) ; b) P( A) P ( B )

Részletesebben

A heteroszkedaszticitásról egyszerûbben

A heteroszkedaszticitásról egyszerûbben Mûhely Huyad László kaddátus, egyetem taár, a Statsztka Szemle főszerkesztője A heteroszkedasztctásról egyszerûbbe E-mal: laszlo.huyad@ksh.hu A heteroszkedasztctás az ökoometra modellezés egyk kulcsfogalma,

Részletesebben

Szemmegoszlási jellemzők

Szemmegoszlási jellemzők Szemmegoszlási jellemzők Németül: Agolul: Charakteristike er Korgrößeverteilug Characteristics of particle size istributio Fraciául: Caractéristique e compositio graulométrique Kutatási, fejlesztési és

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

EGY FÁZISÚ TÖBBKOMPONENS RENDSZEREK: BEVEZETÉS

EGY FÁZISÚ TÖBBKOMPONENS RENDSZEREK: BEVEZETÉS EGY FÁZIÚ ÖBBOMPONEN RENDZERE: BEEZEÉ ERMODINMII ÁLOZÓ Eg: egy komoes egy fázs (olt egy komoes több fázs s Általáos eset: több komoes több fázs öztes eset: több komoes egy fázs Ezek az elegyek szta fázs

Részletesebben

5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI-

5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI- 5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI- FÉLE RELATIVITÁSI ELV m, m,,m r, r,,r r, r,, r 6 db oordáta és sebességompoes 5.. Dama Mozgásegyelete: m r = F F, ahol F jelöl a

Részletesebben

i 0 egyébként ábra. Negyedfokú és ötödfokú Bernstein polinomok a [0,1] intervallumon.

i 0 egyébként ábra. Negyedfokú és ötödfokú Bernstein polinomok a [0,1] intervallumon. 3. Bézer görbék 3.1. A Berste polomok 3.1. Defícó. Legye emegatív egész, tetszőleges egész. A ( ) B (u) = u (1 u) polomot Berste polomak evezzük, ahol ( ) = {!!( )! 0, 0 egyébkét. A defícóból közvetleül

Részletesebben

6. Számsorozat fogalma és tulajdonságai

6. Számsorozat fogalma és tulajdonságai 6. Számsorozat fogalma és tulajdoságai Taulási cél: A számsorozat fogalmáak és elemi tulajdoságaiak megismerése. A mootoitás, korlátosság vizsgálatáak elsajátítása. Nevezetes sorozatok határértékéek megismerése.

Részletesebben

Valószínűségszámítás. Ketskeméty László

Valószínűségszámítás. Ketskeméty László Valószíűségszámítás Ketskeméty László Budapest, 996 Tartalomjegyzék I. fejezet VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS 3. Kombatorka alapfogalmak 4 Elleőrző kérdések és gyakorló feladatok 6. A valószíűségszámítás alapfogalma

Részletesebben