ELOSZLÁS, ELOSZLÁSFÜGGVÉNY, SŰRŰSÉGFÜGGVÉNY

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "ELOSZLÁS, ELOSZLÁSFÜGGVÉNY, SŰRŰSÉGFÜGGVÉNY"

Átírás

1 ELOSZLÁS, ELOSZLÁSÜGGVÉNY, SŰRŰSÉGÜGGVÉNY AZ ELOSZLÁSÜGGVÉNY Egy célábla sugara 5 cm, a valószínűségi válozó jlns az, hogy milyn ávol lőünk a célábla középponjáól. Tgyük öl, hogy a céláblá bizosan laláljuk. A ladaunk az, hogy számísuk ki lőször mondjuk a P valószínűség. Ez az jlni, hogy gy cm sugarú kör blsjéb alálunk. Ennk kiszámolása igazán gyszrű, T r P, T 5 Hasonlóan izgalmas módon például P T,6 5 making.hu Mkkora lh zk alapján álalánosan a P valószínűség, ahol valamilyn szőlgs szám. Az ddigik alapján úgy űnik, hogy P T 5 5 Csakhogy sajnos zzl adódnak bizonyos problémák. Nézzük mg ugyanis például, mi örénik, =-. Há gyrész ugy P az jlni, hogy lőünk gy a céláblára, odamgyünk lmérni a ávolságo, lővsszük a mérőszalago és az lájuk, hogy a lövés ávolsága kvsbb, min mínusz cni. Nos nm udom kink milyn mérőszalagja van ohon, d z ugy lhln, há a valószínűség nulla: P. Ugyanakkor az lőző kis képlünk az mondja, hogy P há P, 5 5 Vagy i van mondjuk gy másik ügy, lgyn =6cm. Ez a valószínűség, hogy P 6 gészn B 7 bizosan %, mr ugy a céláblá bizosan laláljuk, márpdig a célábla sugara 5 cm, és 5 nhéz lnn úgy lalálni, ávolabb lőnénk, min 5 cni, vagyis ui, hogy 5, zér az plán ui, hogy 6. 7 B 5 6 P há P 6, 5 5 A mi kis képlünk szrin, viszon Ez gy piciké sok. A képl há kisbb javígaásra szorul.

2 Arról van szó, hogy normális -kr jó rdmény ad képlünk, csak olyan idióa -kr nm, amikor ngaív, vagy pdig úl sok. Ezér csinálunk gy kiköés az -r, és így kapjuk a jó képl: P Ez, ami így kapunk nm más, min gy üggvény. Az P hozzárndléssl mgado üggvény. Ez a üggvény a valószínűségi válozó loszlásüggvényénk nvzzük, és jlöljük. Thá a valószínűségi válozó loszlásüggvény P -l AZ ELOSZLÁSÜGGVÉNY: making.hu Nézzünk mg gy másik nagyon izgalmas céláblás s is. Kn lőnk céláblára. Az A alálai sély,7 a B alálai sély,8. Mindkn gy lövés adnak l gymásól ügglnül. Jlns a alálaok számá és adjuk mg az loszlásüggvény! Az lőző örénbn gy ávolságo jln, ami cm és 5cm közö bármi lh, mos viszon a alálaok számá, ami vagy vagy vagy és smmi más nm lh. Ez a aja valószínűségi válozó diszkrénk, míg az lőző olyonosnak nvzzük. I az loszlásüggvény úgy kapjuk mg, hogy készíünk gy loszlásáblázao: alálaok száma valószínűség EGYIK SEM TALÁL: A nm alál: -,7=, B nm alál: -,8=, B B 7 5,,, 6 7,7,,,8, 8 5,7,8, 56 CSAK AZ EGYIK TALÁL: A alál:,7 B nm alál: -,8=, vagy A nm alál: -,7=, B alál:,8

3 Az loszlásáblázaal mgvolnánk: alálaok száma Valószínűség,6,8,56 Az loszlásüggvény i gy lépcsőzsn mlkdő üggvény lsz: AZ ELOSZLÁSÜGGVÉNY:,6,,,6 P,8 P,6 P,56 making.hu Az loszlásüggvény há gy lépcsőzs üggvény lsz, ami mindn számnál ponosan akkorá ugrik, min az ado szám valószínűség. Vagyis = sén az ugrás P, 6. Azán = sén mgin ugrik, i az ugrás P, 8, d ahogyan a rajzon is lászik z hozzáadódik az lőzőhöz. Végül = sén az ugrás P, 56 ami szinén hozzáadódik az lőzőhöz és így a üggvény léri az -. olyonosnak nvzzük azoka a valószínűségi válozóka, amik olyonos mnnyiségk mérnk, ilyn például az idő, a ávolság. Ebbn az sbn az loszlásüggvény mindig olyonos üggvény lsz, ilyn vol az lőző örén. Diszkrénk nvzzük azoka a valószínűségi válozóka, amik mgszámlálóan sok érék vsznk l. Ez az jlni, hogy vagy végs soka, vagy végln, d úgy, hogy l udjuk sorolni az éréki. Az gész számok például diszkrénk számíanak, mr végln sokan vannak ugyan, d lsorolók: ;;; Ha a valószínűségi válozó diszkré, akkor az loszlásüggvény mindig gy lépcsőzsn mlkdő üggvény lsz, ami mindn gys sén éppn akkorá ugrik, min amkkora az ado valószínűség. B B Mindz oglaljuk össz.

4 OLYTONOS VALÓSZÍNŰSÉGI VÁLTOZÓ ELOSZLÁSÜGGVÉNYE a b A valószínűségi válozó olyonos, például a= és b=5, zk közö vh l érékk a. a b ahol a és b szőlgs számok. A céláblás sbn Ilynkor az loszlásüggvény is olyonos üggvény, ami a-ig nullá vsz öl, a és b köz növkszik és b uán végig gy vsz öl. Vagyis ahol a valószínűségi válozó működik, o a üggvény élr kl, lő és uána pdig hibrnál állapoban van. DISZKRÉT VALÓSZÍNŰSÉGI VÁLTOZÓ ELOSZLÁSÜGGVÉNYE P c AZ UGRÁS making.hu AZ UGRÁS P b AZ UGRÁS P a a b c A valószínűségi válozó diszkré és éréki: a ; b ; c ; sb. Ilynkor az loszlásüggvény mindig gy lépcsőzs üggvény, ami mindn számnál ponosan akkorá ugrik, min az ado szám valószínűség. Vagyis a sén az ugrás P a, azán b sén az ugrás P b és így ovább, és az ugrások összadódnak. Az loszlásüggvény há: 7 B a 5 P a a b P a 7 P b b c B 5...

5 .. Kn lőnk céláblára. Az A alálai sély,7 a B alálai sély,8. Mindkn gy lövés adnak l gymásól ügglnül. Jlns a alálaok számá. Adjuk mg az loszlásüggvény!.. Egy sorsjgy ára orin és mindn öödik sorsjgy nyr. 8 orinunk van és addig vszünk sorsjgy, amíg nm nyrünk vagy amíg l nm ogy a pénzünk. Jlns a vásárol sorsjgyk számá. Adjuk mg az loszlásüggvény!.. Egy dobozban van piros, hér és kék labda. Kivszünk három darabo visszavés nélkül. Jlns a húzo piros labdák számá. Adjuk mg loszlásá és loszlásüggvényé... Egy dobókocka oldala piros, oldala hér és oldala kék. A kockával háromszor dobunk, jlns a piros dobások számá. Adjuk mg loszlásá és loszlásüggvényé..5. Egy ogorvos a hé ö munkanapjából három nap rndl. Kiválaszunk az ö nap közül ké napo és i jlns a rndléss napok számá. Adjuk mg loszlásüggvényé..6. Egy dobozban céduláka hlyzünk l. Egy darab -s, ké darab -s és három darab -as liraú. A dobozból ké cédulá húzunk és jlns a húzo cédulákon szrplő számok összgé. Adjuk mg az loszlás és az loszlásüggvény!.7. Egy dobozban céduláka hlyzünk l. Egy darab -s, ké darab -s és három darab -as liraú. A dobozból ké cédulá húzunk és jlns a húzo cédulákon szrplő számok szorzaá. Adjuk mg az loszlás és az loszlásüggvény!.8. Egy dobozban van 5 piros és 5 hér golyó. Kivszünk 6 darabo, mi a valószínűség, hogy piros lsz közük, a visszavés nélkül húzunk? b visszavéssl húzunk? c mi a hlyz, piros és hér illv, piros és hér van?.9. Egy üzlbn -an vásárolnak, közülük 8-an rndlkznk bankkáryával. A pénzárnál -n állnak sorba, mi a valószínűség, hogy 7-nk lsz bankkáryája?.. Egy üzlbn vásárlóból álag 8-an rndlkznk bankkáryával. A pénzárnál -n állnak sorba, mi a valószínűség, hogy 7-nk lsz bankkáryája?.. Egy nap, valószínűséggl sik ső. Mi a valószínűség, hogy gy hén három nap sik?.. A közúi llnőrzésk során auóból -nél alálnak valamilyn szabályalanságo. Mi a valószínűség, hogy mgállío auóból éppn -nél alálnak? 5

6 .. Egy búoráruházban vásárlóból 8-an rklamálnak. Mi a valószínűség, hogy vvőből a kn rklamálnak? b lgalább kn rklamálnak? c lgalább ön rklamálnak? d az lső ké vvő rklamál? Csak az lső ké vvő rklamál? Az lső és a rmadik vvő rklamál?.. Egy vizsgán a llgaóknak álalában 6%-a mgbukik. Egy nap -n vizsgáznak, mi a valószínűség, hogy éppn a %-uk mgy á? a Mi a valószínűség, hogy lgljbb -n mnnk á? b Mi a valószínűség, hogy lgalább -n mnnk á? c Mi a valószínűség, hogy lgalább -n mnnk á?.5. Egy üzl a kövkző napból nap zárva ar. Kiválaszunk 5 napo, mi a valószínűség, hogy nap lsz nyiva?.6. Egy dobozban van 6 golyó, amiből piros. Kivszünk blől visszavéssl négy darabo. Mi a valószínűség, hogy piros?.7. Egy dobozban van 6 golyó, amiből piros. Kivszünk visszavés nélkül négy darabo, majd visszasszük, és a húzás mgisméljük. Mi a valószínűség, hogy lgljbb az gyik húzásban lsz lgljbb ké piros?.8. Egy érmbn dolgozó pincér közül 7 ud némül. Egyik s éppn 8 pincér dolgozik és közülük 5-n a raszon. Mi a valószínűség, hogy a raszon dolgozók közül -n bszélnk némül?.9. Egy kockával háromszor dobunk. Jlns annak a dobásnak a sorszámá, amikor lőször dobunk os, és lgyn nulla, gyálalán nm dobunk os. Adjuk mg loszlásá és loszlásüggvényé... A valószínűségi válozó loszlásüggvény,,, Adjuk mg az loszlás, a váró érék és a szórás! 6

7 A SŰRŰSÉGÜGGVÉNY a b A sűrűségüggvény jl és úgy működik, hogy a valószínűségk a görb alai rülk lsznk. Vagyis b P a b d a Az loszlásüggvény és a sűrűségüggvény kapcsolaa gészn izgalmas. Eloszlásüggvényből sűrűségüggvény úgy kapunk, hogy az loszlásüggvény driváljuk: making.hu Sűrűségüggvényből pdig úgy lsz loszlásüggvény, ingráljuk, d mglhősn rükkös módon: d AZ ELOSZLÁSÜGGVÉNY ÉS SŰRŰSÉGÜGGVÉNY TULAJDONSÁGAI: loszlásüggvény ulajdonságai: I. lim II. lim III. Monoon nő IV. Balról olyonos sűrűségüggvény ulajdonságai: I. Nm ngaív II. d Ado loszlásüggvény, kll sűrűségüggvény: Ado sűrűségüggvény, kll loszlásüggvény: d 7

8 8 making.hu SŰRŰSÉGÜGGVÉNYBŐL ELOSZLÁSÜGGVÉNY Ado a valószínűségi válozó sűrűségüggvény, állísuk lő az loszlásüggvény! A képl alapján: d.eset =.ESET =.ESET.ESET d d =.ESET d d d =.ESET d d d Az loszlásüggvény: Az loszlásüggvényből a sűrűségüggvény úgy kapjuk vissza, a loszlásüggvény driváljuk. Ez a művl már mglhősn áralmalan, így mindnki próbálja ki ohon.

9 SŰRŰSÉGÜGGVÉNY TULAJDONSÁGAINAK TESZTELÉSE Ellnőrizzük, hogy lh- a valószínűségi válozó sűrűségüggvény az alábbi üggvény! A akkor sűrűségüggvény, d A.ESET =.ESET =.ESET d Ekkor A=/ d A d d A A making.hu ELOSZLÁSÜGGVÉNY TULAJDONSÁGAINAK TESZTELÉSE Ellnőrizzük, hogy lh- a valószínűségi válozó loszlásüggvény az alábbi üggvény! Lássuk az loszlásüggvény négy ulajdonságá! I. lim mos lim II. lim mos lim z ljsül z is ljsül III. Monoon nő IV. Balról olyonos Készíünk gy rajzo: Nos úgy űnik zk is rndbn vannak, há loszlásüggvény. 9

10 .. Lh- valamly valószínűségi válozó sűrűségüggvény az alábbi üggvény?.. Lh- valamly valószínűségi válozó sűrűségüggvény az alábbi üggvény?.. Lh- valamly valószínűségi válozó sűrűségüggvény az alábbi üggvény?.. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény =? p +6<=?.. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény 6 =? p <=? p 5 <=?.5. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény különbn A A=? =? p <=?

11 .6. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény Aln különbn A=? =?.7. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény A=? =? A 6 különbn.8. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény A különbn A=? =? E =? D =?.9*. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény A A=? E =? E 9 =? D =? D 9 =?.. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény A A=? E =? E különbn =? D =? D =?.. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény A A=? =?

12 .. Lh- valamly valószínűségi válozó loszlásüggvény az alábbi üggvény?.. Lh- valamly valószínűségi válozó loszlásüggvény az alábbi üggvény?.. Lh- valamly valószínűségi válozó loszlásüggvény az alábbi üggvény?.5. A valószínűségi válozó loszlásüggvény A A=? =? p <=? E =?.6. Lh- valamly valószínűségi válozó loszlásüggvény az alábbi üggvény?.7. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény A A=? =?

13 .8. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény A ln különbn A=?.9. A valószínűségi válozó loszlásüggvény A A=? =? p >=? E =? D =?.. A valószínűségi válozó loszlásüggvény A A=? =? p <=?.. A valószínűségi válozó sűrűségüggvény A különbn A=? =? p <=?

ELOSZLÁS, ELOSZLÁSFÜGGVÉNY, SŰRŰSÉGFÜGGVÉNY

ELOSZLÁS, ELOSZLÁSFÜGGVÉNY, SŰRŰSÉGFÜGGVÉNY ELOSZLÁS, ELOSZLÁSÜGGVÉNY, SŰRŰSÉGÜGGVÉNY AZ ELOSZLÁSÜGGVÉNY Egy célábla sugara cm, a valószínűségi válozó jlns az, hogy milyn ávol lőünk a célábla középponjáól. Tgyük öl, hogy a céláblá bizosan laláljuk.

Részletesebben

VÁRHATÓ ÉRTÉK, SZÓRÁS, MARKOV ÉS CSEBISEV EGYENLŐTLENSÉGEK

VÁRHATÓ ÉRTÉK, SZÓRÁS, MARKOV ÉS CSEBISEV EGYENLŐTLENSÉGEK VÁRHATÓ ÉRTÉK SZÓRÁS MARKOV ÉS CSBISV GYNLŐTLNSÉGK A VÁRHATÓ ÉRTÉK gy mgsugró vrsnyn vrsnyzők 8 vlószínűséggl ugorják á lé. Mindn vrsnyző háromszor próálkozh. Mivl könnyn mgsh hogy nm rjongunk mgsugró

Részletesebben

Néhány pontban a függvény értéke: x -4-2 -1-0.5 0.5 1 2 4 f (x) -0.2343-0.375 0 6-6 0 0.375 0.2343

Néhány pontban a függvény értéke: x -4-2 -1-0.5 0.5 1 2 4 f (x) -0.2343-0.375 0 6-6 0 0.375 0.2343 Házi ladatok mgoldása 0. nov.. HF. Elmzz az ( ) = üggvényt (értlmzési tartomány, olytonosság, határérték az értlmzési tartomány véginél és a szakadási pontokban, zérushly, y-tnglymtszt, monotonitás, lokális

Részletesebben

EGYENLETRENDSZEREK MEGOLDÁSA ELEMI BÁZISTRANSZFORMÁCIÓVAL. együttható-mátrix x-ek jobb oldali számok 2.LÉPÉS: A BÁZISTRANSZFORMÁCIÓ. easymaths.

EGYENLETRENDSZEREK MEGOLDÁSA ELEMI BÁZISTRANSZFORMÁCIÓVAL. együttható-mátrix x-ek jobb oldali számok 2.LÉPÉS: A BÁZISTRANSZFORMÁCIÓ. easymaths. www.symhs.hu mk ilágos oldl symhs.hu.lépés: GENERÁLÓ ELEM VÁLASZTÁSA Csk -s oszlopól és -s soról álszhunk gnráló lm, nullá nm álszhunk és lhőlg - gy -- érdms AZ JÁTÉKSZABÁLYAI.LÉPÉS: A BÁZISTRANSZFORMÁCIÓ

Részletesebben

KOD: B377137. 0, egyébként

KOD: B377137. 0, egyébként KOD: 777. Egy csomagológép kilogrammos zacskókat tölt. A zacskóba töltött cukor mnnyiség normális loszlású valószínûségi változó kg várható értékkl és.8 kg szórással. A zacskó súlyra nézv lsõ osztályú,

Részletesebben

Országos Szilárd Leó fizikaverseny feladatai

Országos Szilárd Leó fizikaverseny feladatai Országos Szilárd Ló fizikavrsny fladatai I katgória döntő, 5 április 9 Paks A fladatok mgoldásáoz 8 prc áll rndlkzésr Mindn sgédszköz asználató Mindn fladatot külön lapra írjon, s mindn lapon lgyn rajta

Részletesebben

III. A RÉSZVÉNYEK ÉRTÉKELÉSE (4 óra)

III. A RÉSZVÉNYEK ÉRTÉKELÉSE (4 óra) 5.3.3. VÁLLALATI ÉNZÜGYEK III. A RÉSZVÉNYEK ÉRTÉKELÉSE ( óa Összállíoa: Naá János okl. üzmgazdász, okl. közgazdász-aná Részvény: olyan ljáa nélküli éékaí, amly a ásasági agnak: az alaők mghaáozo hányadá

Részletesebben

A radioaktív bomlás kinetikája. Összetett bomlások

A radioaktív bomlás kinetikája. Összetett bomlások A radioakív bomlás kinikája Össz bomlások Össz bomlások: lágazó bomlás B A B 40 K,EX 40 40 Ca Ar 0 B B Lvzés mgalálhaó az Izoópia I. 4. fjzébn! U-38 bomlási sor fonosabb agjai U-38 Th-34 Pa-34 U-34 Th-30

Részletesebben

Modern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Selei Adrienn

Modern piacelmélet. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. Selei Adrienn Modrn piaclmélt ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Sli Adrinn A tananyag a Gazdasági Vrsnyhiatal Vrsnykultúra Központja és a Tudás-Ökonómia Alapítány támogatásáal készült az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi

Részletesebben

53. sz. mérés. Hurokszabályozás vizsgálata

53. sz. mérés. Hurokszabályozás vizsgálata 53. sz. mérés Hurokszaályozás vizsgálata nagyszültségű alap- illtv losztóhálózat (4,, kv a hálózatok unkcióáól kövtkzőn hurkolt (töszörösn hurkolt kialakítású. sok csomóponttal, tö táplálási illtv ogyasztási

Részletesebben

Mágneses anyagok elektronmikroszkópos vizsgálata

Mágneses anyagok elektronmikroszkópos vizsgálata Mágnss anyagok lktronmikroszkópos vizsgálata 1. Transzmissziós lktronmikroszkóp 1.1. A mágnss kontraszt rdt a TEM-bn Az lktronmikroszkópban 100-200 kv-os (stlg 1 MV-os) gyorsítófszültséggl gyorsított lktronok

Részletesebben

Valószínűségszámítás. A standard normális eloszlás karakterisztikus függvénye. További tulajdonságok. További tulajdonságok.

Valószínűségszámítás. A standard normális eloszlás karakterisztikus függvénye. További tulajdonságok. További tulajdonságok. Karakriszikus függvéy Valószíűségszámíás. lőadás 07..05 Kompl érékű valószíűségi válozók: Z=+iY, ahol és Y is valószíűségi válozók. Z):=)+iY). (valós) valószíűségi válozó karakriszikus függvéy: ():= i

Részletesebben

adott egy nemnegatív c(u, v) kapacitás. A gráfnak kitüntetjük két pontját: az s termelőt és a t fogyasztót. Ekkor a (G; c; s; t) négyest hálózatnak

adott egy nemnegatív c(u, v) kapacitás. A gráfnak kitüntetjük két pontját: az s termelőt és a t fogyasztót. Ekkor a (G; c; s; t) négyest hálózatnak 1. Hálózi olymok Diníció: Lgyn G = (V, E) gy irányío grá, mlynk minn (u, v) élén o gy nmngív c(u, v) kpciá. A gránk kiünjük ké ponjá: z rmlő é ogyzó. Ekkor (G; c; ; ) négy hálóznk nvzzük. Szmléléképpn

Részletesebben

A piaci egyensúly és stabilitása

A piaci egyensúly és stabilitása 1 A iaci gynsúly és sailiása Dr. Myr Dimar BME Közgazdaságan Tanszék dmyr@lucifr.kg.m.hu A Marshall-krsz Krsl, krsli függvény, krsli gör Kínála, kínálai függvény, kínálai gör Marshall-krsz 2 A Marshall-krsz

Részletesebben

Szerző: Böröcz Péter János H-9026, Egyetem tér 1. Győr, Magyarország

Szerző: Böröcz Péter János H-9026, Egyetem tér 1. Győr, Magyarország In: Kóczy L, éánczos L, Bakó A, Prznszki J, Szgdi Z, Várlaki P (szrk.) Játéklmélt alkalmazási lhtőségi a logisztikai rndszrkbn - az gy- és többutas szállítási csomagolási szközök közötti döntéslmélti probléma

Részletesebben

Vezetéki termikus védelmi funkció

Vezetéki termikus védelmi funkció Budaps, 011. április Bvzés A vzéki rmikus védlmi fukció alapvő a hárm miavélz fázisáram méri. Kiszámlja az ffkív érékk, és a hőmérsékl számíásá a fázisáramk ffkív érékér alapzza. A hőmérséklszámíás a rmikus

Részletesebben

Villamos érintésvédelem

Villamos érintésvédelem Villamos érintésvédlm A villamos nrgia ipari mértű flhasználása a század ljén kzdtt gyr nagyobb mértékbn ltrjdni és zzl gyidőbn jlntkztk az áramütésből rdő balstk is. Ennk kövtkztébn nagyarányú kutatás

Részletesebben

KORLÁTOS. mateking.hu BINOMIÁLIS ELOSZLÁS. Egy úton hetente átlag 3 balesetes nap van. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2 balesetes nap van?

KORLÁTOS. mateking.hu BINOMIÁLIS ELOSZLÁS. Egy úton hetente átlag 3 balesetes nap van. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2 balesetes nap van? NEVEZETES DISZKRÉT ÉS FOLYTONOS OK HIPERGEO. BINOM. POISSON VAN ITT EGY FELADAT ISMERTHOGY MENNYI AZ ÖSSZES ELEM ÉS AZ ÖSSZES SELEJT VAGYIS N K ILLETVE n k. CSAK VALAMI %-OS IZÉ ISMERT A VÁRHATÓ AZ ÁTLAG

Részletesebben

4.4. Egy úton hetente átlag 3 baleset történik. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2?

4.4. Egy úton hetente átlag 3 baleset történik. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2? HIPERGEO. BINOM. POISSON 4.1. Egy üzletben 100-an vásárolnak, közülük 80-an rendelkeznek bankkártyával. A pénztárnál 10-en állnak sorba, mi a valószínűsége, hogy 7-nek lesz bankkártyája? 4.2. Egy üzletben

Részletesebben

Villamosságtan példatár 1.4 verzió A példatár hibáit a. email címeken szíveskedjen mindenki jelenteni!

Villamosságtan példatár 1.4 verzió A példatár hibáit a. email címeken szíveskedjen mindenki jelenteni! Vszrémi Egym Auomaizálás anszék Villamosságan éldaár. vrzió A éldaár hibái a nova@axl.hu ohrola@vn.hu mail címkn szívskdn mindnki lnni! Villanyan éldaár Bvzés: A Villamosságan éldaár a Vszrémi Egymn okao

Részletesebben

Radioaktivitás. Stabilitás elérésének módjai. -bomlás» -sugárzás. Természetes dolog-e a radioaktivitás?

Radioaktivitás. Stabilitás elérésének módjai. -bomlás» -sugárzás. Természetes dolog-e a radioaktivitás? Radioakiviás Sugárzások Sugárzások kölcsönhaása az anyaggal PE ÁOK Biofizikai néz, 0 okóbr Orbán Józsf rmészs dolog- a radioakiviás? gn, a Big Bang óa lézik... Mi a kiváló oka gy aommag radioakív áalakulásának?

Részletesebben

Egy harmadik fajta bolha mindig előző ugrásának kétszeresét ugorja és így a végtelenbe jut el.

Egy harmadik fajta bolha mindig előző ugrásának kétszeresét ugorja és így a végtelenbe jut el. Végtl sok vlós számból álló összgkt sorokk vzzük. A sorb szrplő tgokt képzljük l úgy, mit gy bolh ugrásit számgys. A sor összg h létzik ily z szám hov bolh ugrási sorá ljut. Nézzük például kövtkzős sort:...

Részletesebben

4. Differenciálszámítás

4. Differenciálszámítás . Diffrnciálszámítás.. Írja fl a diffrnciahányadost a mgadott pontban és határozza mg a határértékét!... f...... f..7. f, f,,..9. f... f... f... f...... f..7...9. f...... f... f... f...,..6. f,,,, f,..8.

Részletesebben

Elorejelzés (predikció vagy extrapoláció) Adatpótlás (interpoláció)

Elorejelzés (predikció vagy extrapoláció) Adatpótlás (interpoláció) lorjlzés (prdikció vagy xrapoláció) Adapólás (inrpoláció) kompozíciós vagy drminiszikus modllk. A rndfüggvény A ciklikus haás A szzonális haás A zaj (hibaag) 3-3 4 5 6 7 8 9 Az idõsor 3 - - - 3 4 5 6 7

Részletesebben

Feladatok megoldással

Feladatok megoldással Fladatok mgoldással. sztmbr 6.. Halmazrdszrk. Igazoljuk! A \ B A r (A r B) (A [ B) r ((A r B) [ (B r A)) Mgoldás. A r (A r B) A \ A \ B A \ A [ B A \ A [ (A \ B) A \ B (A [ B) r ((A r B) [ (B r A)) (A

Részletesebben

BIATORBÁGYI ÁLTALÁNOS ISKOLA MINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI PROGRAMJA

BIATORBÁGYI ÁLTALÁNOS ISKOLA MINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI PROGRAMJA A Biaorbágyi Álaláno Ikola Minőégirányíái Programja 2009. Kézí: Bnkő C. Gyuláné BIATORBÁGYI ÁLTALÁNOS ISKOLA MINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI PROGRAMJA Kézí: Bnkő C. Gyuláné igazgaó A minőégirányíái munkacopor közrműködéévl

Részletesebben

Bohr úgy oldotta meg a kérdést, hogy új posztulátumokat vezetett be:

Bohr úgy oldotta meg a kérdést, hogy új posztulátumokat vezetett be: . FEJEZET Korai vanummcania.1. A Bor moll Rurfor ísérli nyomán világossá vál, ogy az aom oziív ölés gy nagyon is érfogaban, az aommagban ll lgyn bsűrív. A bolygómoll szrin zn oziív aommag örül ringn az

Részletesebben

Wroclawban jártak Iskolai Együttműködés Program keretében utazhattak

Wroclawban jártak Iskolai Együttműködés Program keretében utazhattak Aapíva: 2006 ban VI. évfoyam 5. szám 51. 2011. novmbr dcmbr mgjnik kéhavona Tájékozaó Sok bado páyáza, mos is jó jönn a ámogaás 2 Könyári karácsony A kézművs fogakozáson ajó és aszadíszk is készük 3 Wrocawban

Részletesebben

MÁTRIXOK DETERMINÁNSA, SAJÁTÉRTÉKE ÉS SAJÁTVEKTORA

MÁTRIXOK DETERMINÁNSA, SAJÁTÉRTÉKE ÉS SAJÁTVEKTORA MÁTRIXOK DETERMINÁNS, SJÁTÉRTÉKE ÉS SJÁTVEKTOR DEFINÍCIÓ: H z gy d( ) p I ( p) i ip( i) -s mári, kkor drmiás hol p mári lmik oszlopidik prmuációi, I(p) pdig zkk prmuációkk z irziószám. Ez gy igzá rmk dfiíció,

Részletesebben

X Au. Mag- és neutronfizika 2. elıadás. + +υ ~ R = r 0 A 1/3. δ 3. He β részecskék: nagy energiájú elektronok. ε = E/A = B/A

X Au. Mag- és neutronfizika 2. elıadás. + +υ ~ R = r 0 A 1/3. δ 3. He β részecskék: nagy energiájú elektronok. ε = E/A = B/A Mag- és nuronfizia. lıadás Emlézı: ) z aommago proonoból és nuronoból állna. Jlölés: l. 97 X u vgyjl 79 hol a proono száma, + nulonszám (ömgszám), a nurono száma. ) ommago mér R r 0 / ) Enrgia és öési

Részletesebben

Vizsgára való felkészülési kérdések kidolgozása Hő- és áramlástechnikai gépek I

Vizsgára való felkészülési kérdések kidolgozása Hő- és áramlástechnikai gépek I Vizsgára való flkészülési kérdésk kidolgozása Hő- és áraláscnikai gépk I Kidolgoza: B99DFE I. Dfiníciók, alapfogalak. Hőrőgép és őközvíő gép Hőrőgép: azoka a gépk, lyk üzlőanyagból őnrgiá, vagy canikai

Részletesebben

1. óra Számok 0-tól 1000-ig. Számok írása, olvasása, alkotása

1. óra Számok 0-tól 1000-ig. Számok írása, olvasása, alkotása 1. óra Számok 0-ól 1000-ig. Számok írása, olvasása, alkoása 1. házi flada llnőrzés mf 7.o./11,12 2. alaki, hlyi, valódi érék 3. k 5.o. /3. a) Kéís hlyiérék-áblázao, és írd b a kövkző ámoka! haázngyvngy,

Részletesebben

Az optimális szabadalmak elméletének magatartásgazdaságtani és nemzetközi közgazdasági kiterjesztése

Az optimális szabadalmak elméletének magatartásgazdaságtani és nemzetközi közgazdasági kiterjesztése Szdi Tudományym Gazdasáudományi Ka Közazdasáani Dokoi Iskola Nay Bndk Az opimális szabadalmak lmélénk maaaásazdasáani és nmzközi közazdasái kijszés Dokoi ékzés Témavzők: Pof. D. Hámoi Balázs CSc Eymi aná

Részletesebben

JT 379 www.whirlpool.com

JT 379 www.whirlpool.com JT 379.hirlpool.com A HÁLÓZATRA CSATLAKOZTATÁS ELŐTT ÜZEMBE HELYEZÉS ELLENŐRIZZE, HOGY A TÖRZSLAPON jlztt fszültség mggyzik- a lakás fszültségévl. NE TÁVOLÍTSA EL A MIKROLLÁM-BEVEZETÉST VÉDŐ LEMEZEKET,

Részletesebben

36 0,3. Mo.: 36 0,19. Mo.: 36 0,14. Mo.: 32 = 0,9375 32 = 0,8125 32 = 0,40625. Mo.: 32 = 0,25

36 0,3. Mo.: 36 0,19. Mo.: 36 0,14. Mo.: 32 = 0,9375 32 = 0,8125 32 = 0,40625. Mo.: 32 = 0,25 Valószínűségszámítás I. Kombinatorikus valószínűségszámítás. BKSS 4... Egy szabályos dobókockát feldobva mennyi annak a valószínűsége, hogy a -ost dobunk; 0. b legalább 5-öt dobunk; 0, c nem az -est dobjuk;

Részletesebben

Valószín ségszámítás és statisztika

Valószín ségszámítás és statisztika Valószín ségszámítás és statisztika Informatika BSc, esti tagozat Backhausz Ágnes agnes@math.elte.hu fogadóóra: szerda 10-11 és 13-14, D 3-415 2018/2019. tavaszi félév Bevezetés A valószín ségszámítás

Részletesebben

í ü Ó Ö Ö ó Ö í ú í ó ó ó í ü í í í ó Ö ó ü í í ó ü í ú ó í í í ü ó í ó í ó ó ü ü ó ó ó ű ű ó í ó í ó ó ű í í ű Á

í ü Ó Ö Ö ó Ö í ú í ó ó ó í ü í í í ó Ö ó ü í í ó ü í ú ó í í í ü ó í ó í ó ó ü ü ó ó ó ű ű ó í ó í ó ó ű í í ű Á ó Ö ü ü ó Ó Ö í ó ó ó í ó ó Ő ű í í í ó í ü ó í ó ó í í Á í ó ü í í ü ü ű í ó Ö ü ó ü ó ó ó ü ü í ű ű í í ű ü í Ú í í ü Ó Ö Ö ó Ö í ú í ó ó ó í ü í í í ó Ö ó ü í í ó ü í ú ó í í í ü ó í ó í ó ó ü ü ó ó

Részletesebben

A kötéstávolság éppen R, tehát:

A kötéstávolság éppen R, tehát: Forgás és rzgés spktroszkópa:. Határozzuk mg a kövtkző részcskék rdukált tömgét: H H, H 35 Cl, H 37 Cl, H 35 Cl, H 7 I Egy m és m tömgű atomból álló kétatomos molkula rdukált tömg () dfnícó szrnt: mm vagy

Részletesebben

Optikai mérési módszerek

Optikai mérési módszerek Ágazai Á flkészíés a hazai LI projkl összfüggő ő képzési é és KF fladaokra" " Opikai mérési módszrk Máron Zsuzsanna (,,,4,5,7 457 Tóh György (8,9,,, álfalvi l László (6 TÁMO-4...C-//KONV--5 projk 5. lőadás

Részletesebben

n 1 1 n sehova szám (DÖNTETLEN) 1 0 k n n n 1 IZÉ HA a sorozat is lim akkor n NEVEZETES SOROZATOK HATÁRÉRTÉKEI ÖSSZEG HATÁRÉRTÉKE IZÉ

n 1 1 n sehova szám (DÖNTETLEN) 1 0 k n n n 1 IZÉ HA a sorozat is lim akkor n NEVEZETES SOROZATOK HATÁRÉRTÉKEI ÖSSZEG HATÁRÉRTÉKE IZÉ NEVEZETES SOROZATOK HATÁRÉRTÉKEI HA KONKRÉT SZÁM - q q q q q q shov IZÉ HA IZÉ IZÉ ÖSSZEG HATÁRÉRTÉKE TÉTEL: H és sorozt ovrgs és ovrgs és A B A és B or sorozt is AZ ÖSSZEG HATÁRÉRTÉKÉNEK ESETE A? B A

Részletesebben

0,9268. Valószín ségszámítás és matematikai statisztika NGB_MA001_3, NGB_MA002_3 zárthelyi dolgozat

0,9268. Valószín ségszámítás és matematikai statisztika NGB_MA001_3, NGB_MA002_3 zárthelyi dolgozat A 1. A feln ttkorú munkaképes lakosság 24%-a beszél legalább egy idegen nyelvet, 76%-a nem beszél idegen nyelven. Az idegen nyelvet beszél k 2,5%-a, az idegen nyelvet nem beszél k 10%-a munkanélküli. Véletlenszer

Részletesebben

FELVÉTELI FELADATOK 8. osztályosok számára M 1 feladatlap

FELVÉTELI FELADATOK 8. osztályosok számára M 1 feladatlap 200. jnuár-fruár FELVÉTELI FELADATOK 8. osztályosok számár M 1 fltlp Név:... Szültési év: hó: np: A fltokt ttszés szrinti sorrnn olhto mg. Minn próálkozást fltlpon végzz! Mllékszámításokr z utolsó, ürs

Részletesebben

2. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye a következ : x 4 81 F (x) = x 4 ha 3 < x 0 különben

2. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye a következ : x 4 81 F (x) = x 4 ha 3 < x 0 különben 1 feladatsor 1 Egy dobozban 20 fehér golyó van Egy szabályos dobókockával dobunk, majd a következ t tesszük: ha a dobott szám 1,2 vagy 3, akkor tíz golyót cserélünk ki pirosra; ha a dobott szám 4 vagy

Részletesebben

VILLAMOSSÁGTAN. Szerzők: Haluska János (11. fejezet) Kővári Attila (1-10 fejezetek)

VILLAMOSSÁGTAN. Szerzők: Haluska János (11. fejezet) Kővári Attila (1-10 fejezetek) VAMOSSÁGAN Szrzők: Halska János (. fjz) Kővári Aila (- fjzk) aralomjgyzék Elkroszaikai alapfogalmak, lkromos mző... 5. Elkroszaika, ölés... 5. Elkromos mző, érrősség... 5.3 olomb örvény... 6.4 Prmiiviás,

Részletesebben

DR. JUHÁSZ MÁRTA BME Ergonómia és Pszichológia Tanszék 1111 Budapest, Egry J. u. 1. Email: juhaszm@erg.bme.hu Tel: 1/463 40 22 www.erg.bme.

DR. JUHÁSZ MÁRTA BME Ergonómia és Pszichológia Tanszék 1111 Budapest, Egry J. u. 1. Email: juhaszm@erg.bme.hu Tel: 1/463 40 22 www.erg.bme. DR. JUHÁSZ MÁRTA BME Ergonómia és Pszichológia Tanszék 1111 Budapst, Egry J. u. 1. Email: juhaszm@rg.bm.hu Tl: 1/463 40 22 www.rg.bm.hu A KIVÁLASZTÁS ÉS A MUNKAKÖRI ALKALMASSÁG PSZICHOLÓGIÁJA II. Az lızı

Részletesebben

A művészeti galéria probléma

A művészeti galéria probléma A műészti galéria probléma A műészti galéria probléma (art galry problm): A műészti galéria mgfigylés kamrákkal / őrökkl. Hálózattrzés Alapjai 2007 8: Műészti Galéria Probléma Őrzési / Mgilágítási problémák

Részletesebben

MATEMATIKA FELADATLAP a 4. évfolyamosok számára

MATEMATIKA FELADATLAP a 4. évfolyamosok számára 4. évfolym Mt2 fltlp MATEMATIKA FELADATLAP 4. évfolymosok számár 2017. jnuár 26. 15:00 ór NÉV: SZÜLETÉSI ÉV: HÓ: NAP: Tolll olgozz! Zsszámológépt nm hsználhtsz. A fltokt ttszés szrinti sorrnn olhto mg.

Részletesebben

Teherhordó üveg födémszerkezet: T gerenda ragasztott öv-gerinc kapcsolatának numerikus vizsgálata

Teherhordó üveg födémszerkezet: T gerenda ragasztott öv-gerinc kapcsolatának numerikus vizsgálata Tudományos Diákköri Konrncia Thrhordó üvg ödémszrkzt: T grnda ragasztott öv-grinc kapcsolatának numrikus vizsgálata Készíttt: Gál Tamás F17JCS építőmérnök hallgató Konzulns: Dr. Vigh László Grgly Egytmi

Részletesebben

KORLÁTOS. mateking.hu BINOMIÁLIS ELOSZLÁS. Egy úton hetente átlag 3 balesetes nap van. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2 balesetes nap van?

KORLÁTOS. mateking.hu BINOMIÁLIS ELOSZLÁS. Egy úton hetente átlag 3 balesetes nap van. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2 balesetes nap van? NEVEZETES DISZKRÉT ÉS FOLYTONOS ELOSZLÁSOK HIPERGEO. BINOM. POISSON VAN ITT EGY FELADAT ISMERTHOGY MENNYI AZ ÖSSZES ELEM ÉS AZ ÖSSZES SELEJT VAGYIS N K ILLETVE n k. CSAK VALAMI %-OS IZÉ ISMERT A VÁRHATÓ

Részletesebben

A hőmérsékleti sugárzás

A hőmérsékleti sugárzás A hőmérséklt sugárzás (Dr. Parpás Béla lőadása alapján ljgyzték a Mskolc gytm harmadévs nformatkus hallgató) Alapjlnségk Mndnnap tapasztalat, hogy a mlgíttt tstk hősugárzást (nfravörös sugárzást) bocsátanak

Részletesebben

KORLÁTOS. mateking.hu BINOMIÁLIS ELOSZLÁS. Egy úton hetente átlag 3 balesetes nap van. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2 balesetes nap van?

KORLÁTOS. mateking.hu BINOMIÁLIS ELOSZLÁS. Egy úton hetente átlag 3 balesetes nap van. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2 balesetes nap van? NEVEZETES DISZKRÉT ÉS FOLYTONOS OK HIPERGEO. BINOM. POISSON VAN ITT EGY FELADAT ISMERTHOGY MENNYI AZ ÖSSZES ELEM ÉS AZ ÖSSZES SELEJT VAGYIS N K ILLETVE n k. CSAK VALAMI %-OS IZÉ ISMERT A VÁRHATÓ AZ ÁTLAG

Részletesebben

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június GAZDASÁGSTATISZTIKA Készül a TÁMOP-4..2-08/2/A/KMR-2009-004ályázai rojk krébn Taralomfjlszés az ELTE TáTK Közgazdaságudományi Tanszékén, az ELTE Közgazdaságudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságudományi

Részletesebben

közepes (3) 65..72,5 pont jeles (5) 85 pont felett A szóbeli vizsgához legalább 50 pontot kell elérni az írásbeli részvizsgán. Dátum:..

közepes (3) 65..72,5 pont jeles (5) 85 pont felett A szóbeli vizsgához legalább 50 pontot kell elérni az írásbeli részvizsgán. Dátum:.. vasago krz rész a vizsgázó öli ki!................................................... Név (a szélyi igazolváya szrlő óo) Szélyazoosság llőrizv Kijl, hogy a flaaok golásai aga készí és azokhoz az gélyz

Részletesebben

RSA. 1. Véletlenszerűen választunk két "nagy" prímszámot: p1, p2

RSA. 1. Véletlenszerűen választunk két nagy prímszámot: p1, p2 RS z algoritmus. Véltlnszrűn választunk két "nagy" prímszámot: p, p, p p. m= pp, φ ( m) = ( p -)( p -)., < φ( m), ( φ( m ),) = - 3. d = ( mod φ( m) ) 4. k p s = ( m,), = ( d, p, p ) k. Kódolás: y = x (

Részletesebben

4. A szabályozás hatása az állandósult állapotra

4. A szabályozás hatása az állandósult állapotra 4. A abályoá haáa a állanóul állapoa A abályoá iníáako, ha a alapjl é a folyama kimn köö léé van, a abályoó álal kiao bavakoó jl a folyama kimné móoíja, hogy a abályoái hiba minél kibb lgyn. a a abályoo

Részletesebben

ö ü ü ö ö í Ö Í ü ö ü ö ü Á Á í ö Í í Í ö í Í ö Í ü üí ü ö Í ű ö í í

ö ü ü ö ö í Ö Í ü ö ü ö ü Á Á í ö Í í Í ö í Í ö Í ü üí ü ö Í ű ö í í É Á É Á Ó Á É Ü Ú ö Ó ö ü ú ö ö ö ö ö ö ü ö ö Á Á É üí ö ö ü ü ö ö í Ö Í ü ö ü ö ü Á Á í ö Í í Í ö í Í ö Í ü üí ü ö Í ű ö í í ú ö Ó ö ö ö í ö ö ü ö í ö í í ö Í ö ö ö Í ö ö í Ó í ö í í í ö ö Í Ő í ö ö ö

Részletesebben

(2) A d(x) = 2x + 2 függvénynek van véges határértéke az x0 = 1 helyen, így a differenciálhányados: lim2x

(2) A d(x) = 2x + 2 függvénynek van véges határértéke az x0 = 1 helyen, így a differenciálhányados: lim2x DIFFERENCIÁLSZÁMÍTÁS MINTAPÉLDÁK.. Példa. Határozzuk mg az f = függvénnk az = hlhz tartozó diffrnciahánados függvénét, majd vizsgáljuk mg, hog f diffrnciálható- az -ban adjuk mg az = hlhz tartozó diffrnciálhánadost.

Részletesebben

A vállalati likviditáskezelés szerepe eszközfedezettel rendelkező hitelszerződésekben

A vállalati likviditáskezelés szerepe eszközfedezettel rendelkező hitelszerződésekben VERSENY ÉS SZABÁLYOZÁS Közgazdasági Szml LVIII. évf. 2011. július augusztus (633 652. o.) Havran Dánil A vállalati likviditáskzlés szrp szközfdzttl rndlkző hitlszrződéskbn Az alkun alapuló mgközlítés rdményi

Részletesebben

1.) Példa: MOS FET munkapontja, kivezérelhetősége ( n csatornás, növekményes FET)

1.) Példa: MOS FET munkapontja, kivezérelhetősége ( n csatornás, növekményes FET) .) élda: O FET munkaponja, vzérlhőség ( n csaornás, növkménys FET) Ado az alábbi kapcsolás, a kövkző adaokkal: ub ig G ug u u, 6 kω, 4 kω, 4 ma, unkapon? Kivzérlhőség? 4 - unkapon számíás: gynáramú számíás

Részletesebben

É í

É í É Ő É í í ő í ü í ü í Á Á Ü ö ü í í ú ő Ü ü ö í ö ö ü ö ő ü ö Í ö ű ü ü Ú ö í ú Ü ö ö ú Í ö Ü ú ü ö ö ö ö ő Ü ő ü ű í ü ö í í ü ö ő ő ő ö ö É Í É Í Á Ü ú ü ő í ű ő ö Í í ú í Ü Í ő Í Ú Ü ő í ű í Ü ű ő Ü

Részletesebben

HF1. Határozza meg az f t 5 2 ugyanabban a koordinátarendszerben. Mi a lehetséges legbővebb értelmezési tartománya és

HF1. Határozza meg az f t 5 2 ugyanabban a koordinátarendszerben. Mi a lehetséges legbővebb értelmezési tartománya és Házi feladaok megoldása 0. nov. 6. HF. Haározza meg az f 5 ugyanabban a koordináarendszerben. Mi a leheséges legbővebb érelmezési arománya és érékkészlee az f és az f függvényeknek? ( ) = függvény inverzé.

Részletesebben

Egy általános iskola nyolcadikosainak vallomásai

Egy általános iskola nyolcadikosainak vallomásai ÉLETEM w Egy általános iskola nyolcadikosainak vallomásai A fjlődéslélktan művlői és ismrői számára nm újság, hogy a gyrmk llki fjlődésébn szociális körülményir, zn körülményink változására is tkintttl

Részletesebben

A Laplace transzformáció és egyes alkalmazásai

A Laplace transzformáció és egyes alkalmazásai A aplac razormáció é gy alkalmazáai A PTE PMMFK villamomérök zako lvző agozao allgaói zámára kéziraké özállíoa Ki Mikló őikolai adjuku 3 Irodalomjgyzék: Bako Ivá: Elkrocika I-II (KKVMF Budap 969 Duca J:

Részletesebben

A TÁRSADALMI, GAZDASÁGI HATÁSVIZSGÁLATOT KÉSZÍTETTE:

A TÁRSADALMI, GAZDASÁGI HATÁSVIZSGÁLATOT KÉSZÍTETTE: b é k é sm gy r ül f j l s z é s i p r ogr a mj a2 0 1 42 0 2 0 r ül i ha á s v i z s gá l a á r s a da l mi, ga z da s á gi l mz é s El f o g a d aabé k é sm g y i Ön k o r má n y z a Kö z g y ű l é s

Részletesebben

Életkor (Age) és szisztolés vérnyomás (SBP)

Életkor (Age) és szisztolés vérnyomás (SBP) Lináris rgrsszió Éltkor (Ag) és szisztolés vérnyomás (SBP) Ag SBP Ag SBP Ag SBP 22 131 41 139 52 128 23 128 41 171 54 105 24 116 46 137 56 145 27 106 47 111 57 141 28 114 48 115 58 153 29 123 49 133 59

Részletesebben

Ó ö ö ö ö ö ö ü ü ü ö ü ö ü ö ü ö ö ö ö ü ö ü ü ö ö í ü í ö ö í í í ö ö ü ü ú í ö ö ö ü ü ö ö ö ö Á ü ü ö ö ü ö ü ö ö í ö ö í ö ü ö í ü ü ö ü í ö ü ü

Ó ö ö ö ö ö ö ü ü ü ö ü ö ü ö ü ö ö ö ö ü ö ü ü ö ö í ü í ö ö í í í ö ö ü ü ú í ö ö ö ü ü ö ö ö ö Á ü ü ö ö ü ö ü ö ö í ö ö í ö ü ö í ü ü ö ü í ö ü ü É Á É Ú Á Á Ü í Ü ű í ö ú ü ö ö ü ö ö ö ö ö ö ö ö ö ö ü ü ü ö í ö ö ö ö ö ö ö ö ö í Ó ö ö ö ö ö ö ü ü ü ö ü ö ü ö ü ö ö ö ö ü ö ü ü ö ö í ü í ö ö í í í ö ö ü ü ú í ö ö ö ü ü ö ö ö ö Á ü ü ö ö ü ö ü ö ö

Részletesebben

ó í ú ő ó ó ü ő í ú ó ü Ö Í ö ő ü ö ö ó ő ü Ü ö Ö ö ü ó ü ú ö Ö í í ő ö ü ú ü ü ó í ő ő ü í ü É ő ő Í ö ö ó ő ó ó ő ü ö ü ő ó ő ő ö Ö ő ü ő ő ő ü ö ö

ó í ú ő ó ó ü ő í ú ó ü Ö Í ö ő ü ö ö ó ő ü Ü ö Ö ö ü ó ü ú ö Ö í í ő ö ü ú ü ü ó í ő ő ü í ü É ő ő Í ö ö ó ő ó ó ő ü ö ü ő ó ő ő ö Ö ő ü ő ő ő ü ö ö ő ö ü ú Ö ő ü ü ő ő ó ő ő ö ö í ő ü ő ő í ü ó ü ő í ú ü ő ó ő ó ú ö ü ő ü ő ő ő ü ő ó ő ü ö Ö ő ü ö Ö ő ü ú ü ö ő Í ő Í ú Í ü ő ó ü ö ü ő ó ő ü ő ó ü ő ó ó í ú ő ó ó ü ő í ú ó ü Ö Í ö ő ü ö ö ó ő ü Ü ö

Részletesebben

Feladatok 2. zh-ra. 1. Eseményalgebra április Feladat. Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 6, P (B) = 0, 7 és

Feladatok 2. zh-ra. 1. Eseményalgebra április Feladat. Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 6, P (B) = 0, 7 és Feladatok 2 zh-ra 205 április 3 Eseményalgebra Feladat Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 7, P (B) = 0, 4 és P (A B) = 0, 5 Határozza meg az A B esemény valószín ségét! P (A B) = 0, 2 2 Feladat

Részletesebben

í ü ü ú í ü ú ú É Á í ű Á ú í ü í Ő Ű í Ó ű í ü í ű Ú ú É í ü í í

í ü ü ú í ü ú ú É Á í ű Á ú í ü í Ő Ű í Ó ű í ü í ű Ú ú É í ü í í Ő Ö ü Ö ú í Á í É ú í ü í ü ü ü í ü í ü í í ú í Ó ü í ü ü ú í ü ú ú É Á í ű Á ú í ü í Ő Ű í Ó ű í ü í ű Ú ú É í ü í í í í ü ű í ű í ű Ú í Á Á ű ú í í í ú Ő ü í í ü í Ú Ü É ü í ü í É í í Á í É ú ü í í í

Részletesebben

A Mozilla ThunderBird levelezőprogram haszálata (Készítette: Abonyi-Tóth Zsolt, SZIE ÁOTK, 2004-04-15, Version 1.1)

A Mozilla ThunderBird levelezőprogram haszálata (Készítette: Abonyi-Tóth Zsolt, SZIE ÁOTK, 2004-04-15, Version 1.1) A Mozilla ThundrBird lvlzőprogram haszálata (Készíttt: Abonyi-Tóth Zsolt, SZIE ÁOTK, 2004-04-15, Vrsion 1.1) Tartalomjgyzék Tartalomjgyzék...1 A Központi Lvlző Szrvr használata... 1 A ThundrBird lvlzőprogram

Részletesebben

10. lecke. potenciális GDP alakulása. munkanélküliség okai. Konjunkturális. a potenciális kibocsátás szintjén? a tanult növekedéselmélet szerint igen

10. lecke. potenciális GDP alakulása. munkanélküliség okai. Konjunkturális. a potenciális kibocsátás szintjén? a tanult növekedéselmélet szerint igen 10. lck A munkpic jllmzõi és s munknélk lküliség g oki Rövid ávú gynsúly, ponciális kibocsáás, GDP-rés, munknélküliség. A munknélküliség rmészs rááj, rmészs munknélküliség oki. Konjunkurális munknélküliség,

Részletesebben

MINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI KÉZIKÖNYV

MINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI KÉZIKÖNYV Lap: 1/145 AZ INCZÉDY GYÖRGY KÖZÉPISKOLA, SZAKISKOLA ÉS KOLLÉGIUM MINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI E AZ MSZ EN ISO 9001 SZABVÁNY ALAPJÁN, ILLETVE MINŐSÉGIRÁNYÍTÁSI PROGRAMJA A KÖZOK-TATÁSI TÖR- VÉNY (1993. ÉVI LXXIX.)

Részletesebben

ö ú ó í ö ó ó ö ü ö ü ó í ö ü ö ú ü í ó ö ú ö í ú ó ó í í ö ú í ó ü ó ü ó ó í ó ú ó í Ő ü ö ü ö ö ö ö ű ű ö í ó í í ö ű ó í ó

ö ú ó í ö ó ó ö ü ö ü ó í ö ü ö ú ü í ó ö ú ö í ú ó ó í í ö ú í ó ü ó ü ó ó í ó ú ó í Ő ü ö ü ö ö ö ö ű ű ö í ó í í ö ű ó í ó ö Ü Ö Ö ó í í ü ü ö ö ü ö Ö ö ó í ö ö ö ö Ö ö Ö ű Ü úí Ő ö ü ü ú Ö Ö ö í ó ö ö ü ű ö ó ö ö ó ö ü ó ö ö ú ó í ö ó ó ö ü ö ü ó í ö ü ö ú ü í ó ö ú ö í ú ó ó í í ö ú í ó ü ó ü ó ó í ó ú ó í Ő ü ö ü ö ö ö

Részletesebben

8. előadás Ultrarövid impulzusok mérése - autokorreláció

8. előadás Ultrarövid impulzusok mérése - autokorreláció Ágazai Á felkészíés a hazai LI projekel összefüggő ő képzési é és KF feladaokra" " 8. előadás Ulrarövid impulzusok mérése - auokorreláció TÁMOP-4.1.1.C-1/1/KONV-1-5 projek 1 Bevezeés Jelen fejezeben áekinjük,

Részletesebben

A cikloisív alakú felületi egyenetlenség adatai közötti összefüggésekről

A cikloisív alakú felületi egyenetlenség adatai közötti összefüggésekről Bvés A cikloisív alakú lüli gynlnség adaai kööi össüggéskről A aipari orgácsoláslméli képlk lvés során öbb okból is kölíéskkl élünk Flvődh a kérdés, hogy a kölíéskől mns, a gyakorlaban sin sosm lőálló

Részletesebben

Való szí nű sé gi va ltózó, sű rű sé gfű ggvé ny, élószla sfű ggvé ny

Való szí nű sé gi va ltózó, sű rű sé gfű ggvé ny, élószla sfű ggvé ny Való szí nű sé gi va ltózó, sű rű sé gfű ggvé ny, élószla sfű ggvé ny Szűk elméleti összefoglaló Valószínűségi változó: egy függvény, ami az eseményteret a valós számok halmazára tudja vetíteni. A val.

Részletesebben

1. Melyik átváltás hibás? A helyeseket jelöld pipával, a hibás átváltásoknál húzd át az egyenlőségjelet!

1. Melyik átváltás hibás? A helyeseket jelöld pipával, a hibás átváltásoknál húzd át az egyenlőségjelet! Mtmtik záróvizsg 011. Név:... osztály:... 1. Mlyik átváltás hiás? A hlyskt jlöl pipávl, hiás átváltásoknál húz át z gynlőségjlt!. 0,578 t = 578 kg;. 100 m g. = 0,1 h; 0 pr = 0,5 ór;.. h. 3,05 kg = 350

Részletesebben

ú ľ ľ ő ů Í Ż ľ ľ Ĺ Ö ő Ĺ ő ö ĺ ľ ö Í źů ő ő ő öľ ö ľ öľ ľ Ĺ Ö Ĺ ľ ű ľ ö ľ ő ö ú Ö Ĺ ľő ľ ö ľ ľ ú ľĺ ő ľ ĺ ľ ľ ľ Ĺ ľ ĺ ľĺ ő ľ ü í Ĺ Ĺ í í ľő ľ ő ö ź ö ö ő ü ő ö í ö ö í í ö źú í í ő ľ Í Í ľ í ú ľ ľ ű ľ

Részletesebben

MAGYAR NYELVI FELADATLAP a 4. évfolyamosok számára

MAGYAR NYELVI FELADATLAP a 4. évfolyamosok számára 4. évfolym AMNy1 fltlp MAGYAR NYELVI FELADATLAP 4. évfolymosok számár 2010. jnuár 22. 14:00 ór NÉV: SZÜLETÉSI ÉV: HÓ: NAP: Tolll olgozz! Ügylj küllkr! A fltokt ttszés szrinti sorrnn olhto mg. A mgolásr

Részletesebben

Rack energiaellátás redundancia lehetőségeinek összehasonlítása rendelkezésre állás alapján

Rack energiaellátás redundancia lehetőségeinek összehasonlítása rendelkezésre állás alapján Rac nrgialláás rdundancia lhőségin összhasnlíása rndlzésr állás alapján 48. anulmány Ellnőrzés 1 Íra: Vicr Avlar > Összfglaló Áapcsló és a ésíns báplálása az infrmaiai brndzésn az IT rndszr rndlzésr állásána

Részletesebben

Valószínűségszámítási feladatok (emelt szint)

Valószínűségszámítási feladatok (emelt szint) Valószínűségszámítási feladatok (emelt szint) Klasszikus valószínűség 1. Véletlenszerűen felírunk egy hatjegyű számot a 0, 1, 2, 3, 4, 5 számjegyek felhasználásával, melyekben minden számjegy csak egyszer

Részletesebben

CÉLEGYENESBEN! Nyertek a horgászok

CÉLEGYENESBEN! Nyertek a horgászok á z h i y g k r D Hírk ám 1. sz lyam o f év XI.. 2010 ár Janu t a! n o v i k ha n l j Mg A Drkgyházi Önkormányzat mgbízásából szrkszttt függtln információs kiadvány. CÉLEGYENESBEN! Nyrtk a horgászok Jó

Részletesebben

MATEMATIKA FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára

MATEMATIKA FELADATLAP a 8. évfolyamosok számára 2009. jnuár 29. MATEMATIKA FELADATLAP 8. évfolymosok számár 2009. jnuár 29. 15:00 ór NÉV: SZÜLETÉSI ÉV: HÓ: NAP: Tolll olgozz! Zsszámológépt nm hsználhtsz. A fltokt ttszés szrinti sorrnn olhto mg. Minn

Részletesebben

Villamosmérnök A4 4. gyakorlat (2012. 10. 01.-02.) Várható érték, szórás, módusz

Villamosmérnök A4 4. gyakorlat (2012. 10. 01.-02.) Várható érték, szórás, módusz Villamosmérnök A4 4. gyakorlat (0. 0. 0.-0.) Várható érték, szórás, módusz. A k 0, (k,,, 4) diszkrét eloszlásnak (itt P(X k)) mennyi a (a) várható értéke, (b) módusza, (c) második momentuma, (d) szórása?

Részletesebben

BEVEZETÉS AZ ELEKTROTECHNIKÁBA

BEVEZETÉS AZ ELEKTROTECHNIKÁBA Széchnyi sván Eym Műszaki Tdományi Kar Aomaizálási Tanszék Torda Béla BEVEZETÉS AZ EEKTOTEHNKÁBA VÁTAKOZÓÁAMÚ HÁÓZATOK KÉZAT 3 Szülimnk, családomnak, Simonyi Károly profsszor úr mlékénk EŐSZÓ Az lkrochnika

Részletesebben

Az információtechnológia természettörvényei

Az információtechnológia természettörvényei GYÖRFI LÁSZLÓ Az információchnológi rmészörvényi Györfi László mmikus z MTA rnds gj Az információchnológi lpvô fld z információ ömöríés és védlm z információ ávil, árolás során. A ömöríés lh vszségmns,

Részletesebben

Az Integrációs Pedagógiai Rendszer projektelemeinek beépülése

Az Integrációs Pedagógiai Rendszer projektelemeinek beépülése Az Intgrációs Pdagógiai Rndszr projtlmin bépülés a Fsttics Kristóf Általános Művlődési Központ Póaszpti 1-8. évfolyamos és a Paodi 1-4. évfolyamos Általános Isola tagintézményin otató-nvlő munájába 2011/2012.

Részletesebben

2. A ξ valószín ségi változó s r ségfüggvénye a következ : c f(x) =

2. A ξ valószín ségi változó s r ségfüggvénye a következ : c f(x) = 1 Egy dobozban hat fehér golyó van Egy szabályos dobókockával dobunk, majd annyi piros golyót teszünk a dobozba, amennyit dobtunk Ezután véletlenszer en húzunk egy golyót a dobozból (a) Mi a valószín sége,

Részletesebben

Együttdolgozó acél-beton öszvérhídszerkezetek

Együttdolgozó acél-beton öszvérhídszerkezetek Együdolgoó aél-bon ösvérhídsrkk Dr. Köllő Gábor a műsaki udomány dokora Kolosvári űsaki Egym Bvés uóbbi évidkbn a ösvérsrkk gyr nagyobb mérékbn alkalmaák. Sok fjl orságban a újonnan épül hidak nagyrés

Részletesebben

2. Egy mértani sorozat második tagja 6, harmadik tagja 18. Adja meg a sorozat ötödik tagját!

2. Egy mértani sorozat második tagja 6, harmadik tagja 18. Adja meg a sorozat ötödik tagját! 1. Egy 27 fős osztályban mindenki tesz érettségi vizsgát angolból vagy németből. 23 diák vizsgázik angolból, 12 diák pedig németből. Hány olyan diák van az osztályban, aki angolból és németből is tesz

Részletesebben

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. A várható érték és a szórás transzformációja 1. Ha egy valószínűségi változóhoz hozzáadunk ötöt, mínusz ötöt, egy b konstanst,

Részletesebben

ö ü ü ö Ő ü í ü í ü ö ö Ö ó ö ö ö ö ó ö ö ö í ü í Ő Ü ü ö í Á í ü ü ü ö ű ú ö ö ü í Ü Ő ü ü ó ó ó ó í í ó í ö ú ü ü Ö Ö ű ó í ó ó ü ú ü ü ö í ó Ő Ü ó

ö ü ü ö Ő ü í ü í ü ö ö Ö ó ö ö ö ö ó ö ö ö í ü í Ő Ü ü ö í Á í ü ü ü ö ű ú ö ö ü í Ü Ő ü ü ó ó ó ó í í ó í ö ú ü ü Ö Ö ű ó í ó ó ü ú ü ü ö í ó Ő Ü ó ö ö Á É ü Ő Ö í ü í ü í ó ó ó í í ó í ö ú ü ü ö ö ű ó í ó ó ü ú ü ü ö í ö ü ü ö Ő ü í ü í ü ö ö Ö ó ö ö ö ö ó ö ö ö í ü í Ő Ü ü ö í Á í ü ü ü ö ű ú ö ö ü í Ü Ő ü ü ó ó ó ó í í ó í ö ú ü ü Ö Ö ű ó í ó ó

Részletesebben

108. szám A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG HIVATALOS LAPJA. Budapest, 2009. jú li us 30., csütörtök TARTALOMJEGYZÉK. Ára: 1125 Ft. Oldal

108. szám A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG HIVATALOS LAPJA. Budapest, 2009. jú li us 30., csütörtök TARTALOMJEGYZÉK. Ára: 1125 Ft. Oldal A MAGYAR KÖZTÁRSASÁG HIVATALOS LAPJA Budapst, 2009. jú l us 30., csütörtök 108. szám Ára: 1125 Ft TARTALOMJEGYZÉK 158/2009. (VII. 30.) Korm. rn d lt A mzõgazdaság trmékk és az éllmszrk, valamnt a szszs

Részletesebben

ő í ö ü ö ő ő ü ö ü ő ő ö ö ö ü í ő ö ö ü í í í ü ő ő í í ú í ő

ő í ö ü ö ő ő ü ö ü ő ő ö ö ö ü í ő ö ö ü í í í ü ő ő í í ú í ő í ő í ö ü ö ő ő ü ö ü ő ő ö ö ö ü í ő ö ö ü í í í ü ő ő í í ú í ő í ő É ö ü ö ő ü ü ű ű ő í ö ö ű í ö ő ő ü ő ö ő ő ö í ö ő í üí ú í í ű ű ő ú ö ő ű ő í í ő ö ő ő ö ő í ú ö ö Í í ű í ú ü ö ö Ú ö í ő ö

Részletesebben

Mesterséges Intelligencia MI

Mesterséges Intelligencia MI Meserséges Inelligencia MI Valószínűségi emporális kövekezeés Dobrowiecki Tadeusz Eredics Péer, és mások BME I.E. 437, 463-28-99 dobrowiecki@mi.bme.hu, hp://www.mi.bme.hu/general/saff/ade X - a időpillanaban

Részletesebben

ő ó ó ó ő ó ő ó ő ő ő ó ö ó ó ö ő ő ö ő ö ű ó ő ő ű ő ő ö ő ó ó ő ö ó ö ő ő ű ó ö ő ő ű ő ő ő ö ó ü ó ő ő ő ő ű ő ö ő ü ő ő ó ő ö ö ö ő ó ő ő ő ó ü ö

ő ó ó ó ő ó ő ó ő ő ő ó ö ó ó ö ő ő ö ő ö ű ó ő ő ű ő ő ö ő ó ó ő ö ó ö ő ő ű ó ö ő ő ű ő ő ő ö ó ü ó ő ő ő ő ű ő ö ő ü ő ő ó ő ö ö ö ő ó ő ő ő ó ü ö Á ó ö ő ó ó ő ő ő ő ő ó ó Á ö ö ő ő ö ő ő ő ó ö ó ó ó ó ó ő ú ő ö ő ő ó ó ó ö ő ó ó ő ö ű ö ő ő ő ö ö ő ő ó ő ó ó ó ő ó ő ó ő ő ő ó ö ó ó ö ő ő ö ő ö ű ó ő ő ű ő ő ö ő ó ó ő ö ó ö ő ő ű ó ö ő ő ű ő ő ő

Részletesebben

Ö Ö Ö Ö Á ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű

Ö Ö Ö Ö Á ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ö Á ű Á Ú Ö Ö Ö Ö Á ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű ű Ö ű Ö ű ű ű ű Ö Ú Á Á ű ű ű ű ű Á Ó Ó Á Á Ó Ú Ó Ó Ó Á Ó Ö Á Ú Ú Ö Ú ű Ú Ú Ú Ú Ó ű ű Ó ű Á Ó ű ű ű ű ű ű ű Ö ű ű Ú ű Ú ű ű Á ű Ó ű ű Ö ű Ú Ó Á Ú Á ű Á

Részletesebben

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 3. és 4. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 3. és 4. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév Matematika A3 Valószínűségszámítás, 3. és 4. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. Várható érték 1. Egy dobozban 6 cédula van, rajtuk pedig a következő számok: (a) 1, 2, 3, 4, 5, 6; (b) 1, 2, 6, 6, 6, 6;

Részletesebben

6. Határozatlan integrál

6. Határozatlan integrál . Határozatlan intgrál.. Alkalmazza a hatványfüggvény intgrálására vonatkozó szabályt! d... d... d... d 8...... d... d... d..8. d..9. d..0. d... d... d 8... d... 8... d...... d..8...9. d..0. d d 8 d d..

Részletesebben