NEMPARAMÉTERES ELJÁRÁSOK

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "NEMPARAMÉTERES ELJÁRÁSOK"

Átírás

1 Kály Zoltá: Statsztka II. NEMPARAMÉTERES ELJÁRÁSOK Az eddgek soá találkoztuk má olya eláásokkal, melyek a változók középétékét vzsgálták: egymtás-, páos-, függetle mtás t-póba, egy- és többszempotos vaaca aalízs. Ezek ól haszálható eláások, de alkalmazásukak vaak feltétele, melyek em mdg telesülek, pl. a omaltás, és szóáshomogetás feltételek. Ezek paamétees eláások voltak abba az ételembe, hogy feltételeztük egy eloszlást és a vzsgálódás az eloszlás kokét paaméteée ( átlag, szóás ) voatkozott. A empaamétees eláások em kíváak külöösebb feltételt a változók eloszlásáól, sőt még az tevallum-skála sem követelméy. Az azoba ó, ha a változó folytoos vagy legalább elég fom beosztású. Ugyas a medá tt fotos szeepet átszk és ekko va gaz eletése. A empaamétees eláások em a téyleges étékekkel dolgozak, haem az étékek soedével, amt az u. agokkal agadak meg. Egy éték aga azt elet, hogy ő agyság szet háyadk a mtába. Nézzük ee egy példát, ahol egy változó mellett a agok oszlopa látható....a RANG_A A obboldal két oszlopba ugyaaz va, csak az A változó étéke soba vaak akva és a agak s mellettük. A hét szám közül az aga, met ô a legksebb, a 9 aga 7, met ô a legagyobb. Az 5 kétsze fodul elô, a 4. és az 5. helye, ezét aga ezek átlaga, azaz (4+5)/4.5. Ezek utá ézzük az egyes eláásokat. A obb áttekthetőség kedvéét állítsuk őket páhuzamba a paamétees eláásokkal: paamétees eláások empaamétees eláások egy mta egymtás t-póba CI-NÉGYZET-póba BINOMIÁLIS KOLMOGOROV-SMIRNOV (KS) WALD-WOLFOWITZ (W-W) két függetle mta függetle mtás (kétmtás) t-póba MANN-WITNEY, KOLMOGOROV-SMIRNOV (K-S) WALD-WOLFOWITZ (W-W) két összetatozó mta páos t-póba WILCOXON több függetle mta egyszempotos KRUSKAL-WALLIS egy szempot szet vaacaaalízs több összetatozó mta egy szempot szet FRIEDMAN egyszempotos vaacaaalízs, smételt méés

2 Nempaamétees eláások/. (empaamétees póbák) NEMPARAMÉTERES PRÓBÁK A empaamétees eláások közül eddg a Speama-féle agkoelácót (Speama s ho) vzsgáltuk. Ez a módsze gazából folytoos vagy közel folytoos esetbe működk ól, főkét akko, ha az eloszlások alaka s hasoló. Az gaz empaamétees póbák páhuzamba állíthatók a paamétees eláásokkal t-póbákkal és vaaca aalízssel. Fomálsa az egymtás eset módszee s, de eze belül az egyes eláások sokfélék:. Ch-squae (Kh - égyzet póba) omáls, odáls. Bomal (Bomáls póba) dchotóm (omáls) 3. Rus (Wald- Wolfowtz)(széák vzsgálata) dchotóm (omáls) 4. Kolmogoov-Szmov póba tevallum. Ch-squae (Kh-égyzet) póba : Adott egy N elemű mta, k-daab lehetséges étékkel. Az étékek gyakosága:,,, k. Azt kédezzük, hhető-e, hogy a populácó szté ezek a gyakoságok p,p, p k.? A póba-statsztka: k ( N* p ) N* p χ k 3 A póba működését má láttuk koábba, most a omaltásvzsgálata alkalmas változatával smekedük meg: - a hpotetkus eloszlásfüggvéyt k-daab tevalluma osztuk fel - kszámítuk a χ -étékét, - mad dfk-3 szabadság fok mellett elleőzzük az lleszkedést A k-daab tevallum hatáat általába számítógépes algotmussal hatáozzák meg, és elleőzk az lleszkedést. A kategóák optmáls száma: 5 k N Itt: N6 k6 Futtatás R-be a otest-csomagból: lbay(otest) IQ<-c(87,,97,96,7,73,97,8,99,97,96,83,5,88,95,7,9) peaso.test(iq,6, adust TRUE) Eedméy: Peaso ch-squae omalty test data: IQ P 5.353, p-value.554 Vagy:

3 Kály Zoltá: Statsztka II. peaso.test(iq,*(legth(iq))^(/5), adust TRUE) Eedméy: P 5.635, p-value.58 Automatkus llesztéssel: peaso.test(iq, adust TRUE) Eedméy: P 3.588, p-value.99. BINOMIÁLIS póba Közvetleül a bomáls eloszlást haszála póbastatsztkakét: B(, p)! k!( k)! k k p ( p ) a elég agy (>9/*p*(-p)), a bomáls helyett omáls eloszlású közelítést alkalmazak: µ Np Npq Z R µ σ σ Tegyük fel, va egy populácó, ahol a euotkusok aáya égóta 5 %. A a ma ohaó vlágba felmeül a gyaú, hogy ez az aáy bzoyáa övekedett. Eek vzsgálatáa veszük egy mtát, ahol -gyel kódoluk a euotkusokat, -vel pedg az egészségeseket. Adatok:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,, : A populácóba a euotkusok aáya 5% : A populácóba a euotkusok aáya több, mt 5% A póbastatsztka étéke: a mtába levő euotkusok száma. A póba statsztka eseté bomáls eloszlást követ (3, p.5) paaméteekkel. Sztaktkáa R-be: bom.test(x,, p.5, alteatve c("two.sded", "less", "geate"), cof.level.95) R-paacssoból: bom.test(xtabs(~va),a't',p.5) R-commadeből: Statstcs/Popotos/Sgle-sample-popoto (OptoExact bomal) x<-c(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,) x-x # Átkódolás: egészséges, euotkus x 3

4 Nempaamétees eláások/. (empaamétees póbák) bom.test(sum(x),legth(x),p.5,a g ) Eedméy: [] Exact bomal test data: sum(x) ad legth(x) umbe of successes 3, umbe of tals 3, p-value.59 alteatve hypothess: tue pobablty of success s geate tha.5 95 pecet cofdece teval: sample estmates: pobablty of success A szet gyakoságak.5-ek kellee lee, ezzel szembe látható, hogy a tapasztalat gyakoságuk vszot: 3/ Az egyoldal szgfkaca szt: p,59, tehát elvetük -t. Megvzsgáluk, hogy egy skola osztályba az IQ-háyados medáa lehet-e? valtozo<-c(87,,97,96,7,73,97,8,99,97,96,83,5,88,95,7,9) pc <- ecode(valtozo, ":''; else''") pc bom.test(sum(pc),legth(pc),p.5) A futtatás eedméye: Exact bomal test data: sum(pc) ad legth(pc) umbe of successes 5, umbe of tals 7, p-value.435 alteatve hypothess: tue pobablty of success s ot equal to.5 95 pecet cofdece teval: sample estmates: pobablty of success WALD-WOLFOWITZ féle egymtás széa-póba (W-W) A Wald-Wolfowtz-féle széa tesztet lehet egy-, lletve kétmtás változatba haszál. Alapelv: ha a dchotóm változó étéke véletleszeűe váltakozak, az étékek véletleszeű, azoos étékekből álló soozatokba (széákba) edeződek. A póbastatsztka étéke a széák száma: R (Rus). Az eláás a dchotóm változó két étékée ézve szmmetkus, és egy stadadzált póbastatsztkához vezet, ahol: p poztív széák elemszáma q egatív széák elemszáma Elemszám: N p + q 4

5 Kály Zoltá: Statsztka II. pq R Rus µ + + p q σ ( p p ( + q q p q p ) ( + p q q ) ) ( µ ) ( µ ) Vagy egyszeűbbe: σ Így: N Z R µ σ Ks elemszám (N<5) eseté koekcó: Z c ( R ( R µ µ +,5) / σ,5) / σ ha : R µ ha : R µ ha : R µ,5,5 <,5 Bá az egymtás W-W póba egy dchotóm változó étékeek véletleszeűségét vzsgála, agyo ól alkalmazható folytoos változók vzsgálatáa s, am azt elet, hogy a folytoos változó étéktatomáyát kettéváguk egy osztópot segítségével. Ez az osztópot lehet a medá, az átlag, vagy bámlye, előe meghatáozott éték. Eek következtébe a vzsgálat má aa voatkozk, hogy a mtaelemek osztópot alá-, lletve föléesése véletleszeűe váltakozk-e. Megegyzés: Az W-W póba az R-be még cs mplemetálva. 4. Egymtás KOLMOGOROV-SMIRNOV (K-S) póba A Kolmogoov-Smov-póba mdg két eloszlás külöbségét (eloszlásbel távolságát) vzsgála. Alapelve az, hogy ha két változó eloszlása hasoló (azoos eloszlásból számazak), akko em lehetek agy külöbségek az eloszlások között. Éppe ezét a póba a két eloszlás között abszolút távolság méése alapul, md az egymtás- md, pedg a függetlemtás változatba. A távolság méése mde előfoduló X -étéke megtöték. Az egymtás K-S póba alapát a mtából számolt tapasztalat (F tap ) és az előe megadott, elmélet (F ) eloszlás között legagyobb távolság ada, eze kívül tatalmaz egy elemszámkoekcót s. Az F eloszlás tetszőleges eloszlástípus s lehet, de leggyakabba omáls, egyeletes és Posso eloszlás llesztésée haszálatos. : A két eloszlás (alaka) azoos : A két eloszlás külöbözk : F : F tap tap F F Nelemszám Z N max F tap F ( x) ( x) Paamétees eláásokál alapvető, hogy a célváltozó omáls eloszlású legye, mvel a kszámolt szgfkacaszt s ee az alapfeltétele voatkozk. a em omáls eloszlású a célváltozó, akko az elsőfaú hba dasztkusa megövekedhet. Így az egymtás K-S póbát 5

6 Nempaamétees eláások/. (empaamétees póbák) a pszchológába főkét omaltásvzsgálata haszáluk, ahol az előe megadott F az N(μ,σ) eloszlást elet, amt a tapasztalat mtából számoluk. a em mtából számítuk, haem előe megadott függvéyétékkel (elmélet μ és σ) dolgozuk, akko a K-S póba sztaktkáa a következő: ks.test(x, pom,vahatoetek,szoas) Az IQ-változó omaltásvzsgálata az R-be, amko mtából számoltatuk a μ, és σ étékeket: IQ <- valtozo vagy: IQ<-c(87,,97,96,7,73,97,8,99,97,96,83,5,88,95,7,9) mea(iq) sd(iq) ks.test(iq,pom,mea(iq),sd(iq)) Eedméy: > mea(iq) [] > sd(iq) [] > ks.test(iq,pom,mea(iq),sd(iq)) Wag ks.test(iq, pom, mea(iq), sd(iq)) : caot compute coect p-values wth tes Oe-sample Kolmogoov-Smov test data: IQ D.988, p-value.5 alteatve hypothess: two.sded Tehát a mták omáls eloszlásúak vehető (p,5). Azt s tesztelhetük, hogy a mták eloszlása számazhat-e a N(,5) elmélet eloszlásból. ks.test(iq,pom,,5) Eedméy: Oe-sample Kolmogoov-Smov test data: IQ D.38, p-value.9 alteatve hypothess: two.sded Tehát a mták eloszlása em té el a populácóba általáos N(,5) eloszlástól (p,46). Az egyszeű K-S omaltásvzsgálat futtatható a otest-csomagból s: lbay(otest) IQ<-c(87,,97,96,7,73,97,8,99,97,96,83,5,88,95,7,9) llle.test(iq) Az eedméy: Lllefos (Kolmogoov-Smov) omalty test 6

7 Kály Zoltá: Statsztka II. data: IQ D.988, p-value.764 Két függetle mta (M-W, K-S, W-W). MANN-WITNEY póba (M-W) (Kétmtás/függetlemtás Wlcoxo-póba) A Ma-Whtey-póba téylegese a két függetle mta medááak egyelőségét tesztel, ahol: X és Y a két függetle mta, melyekbe az elemszámok em feltétleül egyezek meg. A póba működése azo alapul, hogy a két függetle mta egyesítésével yet ú mtát edezve, az eedet X és Y mtáa vsszavetített agszámok átlaga hasolóak. a az egyk mta agyobb eedet mtaétékekkel szeepel, akko az egyesített agsoba s magasabba helyezkedk el (agyobb agszámokkal szeepel), ez azt elet, hogy a medáa s agyobb. : A két csopot medáa azoos : A em gaz. A két csopot medáa külöbözk. : med( X Y ) : med( X Y ) A számítás stadadzált póbastatsztkához vezet: a ksebbk agösszegű csopot elemszáma a agyobbk agösszegű csopot elemszáma Mtaelemszám: N + A póbastatsztka alapa a ksebbk agösszegű csopot agösszege: W U W ( + ) µ σ U ( + N ) Z U σ µ Kapcsolt agok eseté: δ Ut 3 Így: k 3 t t ( N + ) N N U Z k 3 t t ( N + ) 3 N N Példa: Egy skola osztályba szeeték összehasolíta a láyok és fúk tellgeca sztét (IQ-háyadosok étéket). Kédés: gaz-e, hogy a láyok okosabbak a fúkál? 7

8 Nempaamétees eláások/. (empaamétees póbák) Adatok: Fúk(): 87,,97,96,7,73,97,8 Láyok(): 99,97,96,83,5,88,95,7,9 Számolás kézzel: Σ Redez: Rag ,5 7, Csop W 4 7, ,5 W , ,5 N 7, 8, 9 Ragátlag()63,5/87,93 Ragátlag()89,5/99,94 úgy tűk, mtha a láyok étéke agyobbak leéek. U ( + ) 8 9 W 63,5 36 7,5 Kapcsolt agok élkül: U 7,5 36 8,5 8,5 Z,879 p ( N + ) ,43 Kapcsolt agokkal pedg (kapcsolt agok:*96 és 3*97): U 7,5 36 8,5 Z k (8 ) + (7 3) 96 3 t t ( ) 7 (7 ) 7 88 N + 3 N N 8,5 8,5 8,5 8,5 Z,846 p,4 3 8 (,6) 8,9938, Mvel kevés volt a kapcsolt ag, a Z-statsztkák em külöbözek makása. A Ma-Whtey-póba futtatása R-be (~függetlemtás Wlcoxo-teszt, folytoosság koekcó élkül): IQ<-c(87,,97,96,7,73,97,8,99,97,96,83,5,88,95,7,9) NEM<-c(,,,,,,,,,,,,,,,,) meda(iq[nem]) meda(iq[nem]) mea(iq[nem]) mea(iq[nem]) wlcox.test(iq~nem, coectfalse) Eedméy: 8

9 Kály Zoltá: Statsztka II. > meda(iq[nem]) [] 96.5 > meda(iq[nem]) [] 97 > mea(iq[nem]) [] > mea(iq[nem]) []. Wlcoxo ak sum test data: IQ by NEM W 7.5, p-value.4 alteatve hypothess: tue mu s ot equal to Wag message: caot compute exact p-value wth tes : wlcox.test.default(x c(87,, 97, 96, 7, 73, 97, 8), A Ma-Whtey-teszt eedméye azt elz, hogy a két csopot agszáma közel esek egymáshoz (p,4). A ők és féfak IQ-étéke em külöbözek léyegese.. Kétmtás KOLMOGOROV-SMIRNOV póba (K-S) A kétmtás K-S a két függetle mta tapasztalat eloszlását vet össze, vzsgálva, hogy elmélet eloszlásuk azoos-e. a a két mta hasoló, akko em lehet agy külöbség a két eloszlás között. A K-S elsősoba az eloszlások alakáa, másodsoba az elhelyezkedésée ézékey. A számítás tt s a külöbségek abszolút étékée voatkozk az eloszlások mde X -étékél, csak az egymtás K-S-hoz képest boyolultabb elemszám-koekcót alkalmaz. : A két eloszlás azoos : A két eloszlás külöbözk : F : F tap tap G G tap tap egyk (F) mta elemszáma mmásk (G) mta elemszáma D m max F tap ( x) G + m tap( x) A kétmtás Kolmogoov-Smov póba futtatása R-be: meda(iq[nem]) meda(iq[nem]) mea(iq[nem]) mea(iq[nem]) ks.test(iq[nem],iq[nem]) Eedméy: > meda(iq[nem]) [] 96.5 > meda(iq[nem]) [] 97 9

10 Nempaamétees eláások/. (empaamétees póbák) > mea(iq[nem]) [] > mea(iq[nem]) []. Wag ks.test(iq[nem ], IQ[NEM ]) : caot compute coect p-values wth tes Two-sample Kolmogoov-Smov test data: IQ[NEM ] ad IQ[NEM ] D.639, p-value.996 alteatve hypothess: two.sded Az eedméy azt mutata, hogy a két csopot IQ-szet eloszlása léyegébe azoos, (p.996). 3. Kétmtás Wald-Wolfowtz-féle széa-póba (W-W) Két eloszlás eltéését úgy vzsgála, hogy: - A két mtát egyesít - Redez - A edezett összevot mtába vsszadexel, hogy melyk elem melyk eedet mtából számazott. A edezett mtába ezek az dexek egy dchotóm, -eseté véletleszeű változót alkotak. : A két eloszlás azoos : A két eloszlás külöbözk : F : F tap tap G G tap tap Alapelv: ha a dchotóm változó étéke véletleszeűe váltakozak, az azoos étékek véletleszeű soozatokba (széákba) edeződek. (Lehet egy-, lletve kétmtás változatba haszál.) A póbastatsztka étéke a széák száma: R (Rus) lesz. Az eláás a dchotóm változó két étékée ézve szmmetkus, és egy stadadzált póbastatsztkához vezet (lásd: W-W póbáál). Megegyzés: A W-W póba az R-be még cs mplemetálva. Két összetatozó mta vzsgálata WILCOXON-féle előeles agösszeg póba ( páos Wlcoxo-póba) A Wlcoxo póba agokkal dolgozk, tehát hpotézse a mták medááa voatkozk, ullhpotézse, hogy a páosított mta (X és Y) mdkét medáa azoos, vagys a külöbségük medáa ulla. potézse: : med( X Y ) : med( X Y )

11 Kály Zoltá: Statsztka II. : a két összetatozó mta külöbségéek medáa ulla : a két összetatozó mta külöbségéek medáa em ulla a a két összetatozó mta külöbségéek medáa ulla, ez azt s elet hogy a két összetatozó mta ugyaabból az eloszlásból számazk, vagys léyegese em külöbözek. Vesszük a páosított mta külöbségét: δ X Y Ragszámkovezót végzük a külöbség abszolút étékée: Rag( δ ) Rag( δ ) A póbastatsztka étéke a poztv külöbségekhez tatozó agok összege: V Rag( + δ ) A póbastatsztka tatalmazza a koekcót s, a kapcsolt agok esetée (ahol: k-daab külöböző kapcsolt ag eseté, t a -edk kapcsolt csopot méete): Nelemszám N ( N + ) V Z 4 k 3 N( N + )( N + ) t t 4 48 Változott-e a gyeekek vzuáls képessége (látásélesség) a eggel- és a dél méés között? N5 eggel délbe δ δ -Rag( δ ) +Rag( δ ) , ,5 Σ V,5 A póbastatsztka Z-étéke pedg (k, és t eseté): Z Z p 5 6, ,83,46, , ,75,5 3 3,69 A szgfkaca szt azt elz, hogy -t édemes megtata, vagys a gyeekek vzuáls képessége eggeltől délg em változk számottevőe.

12 Nempaamétees eláások/. (empaamétees póbák) A Wlcoxo-póba (páos Wlcoxo-póba) futtatása R-be: latasd<-data.fame(eggelc(,3,4,,3),delc(4,,4,4,4)) latasd attach(latasd) meda(latasd$eggel - latasd$del) wlcox.test(eggel, del, paedtrue) osszabb paaméteezéssel: wlcox.test(eggel, del,coectfalse, alteatve'two.sded', coectfalse, exactfalse, paedtrue) Eedméy: Wlcoxo sged ak test wth cotuty coecto data: eggel ad del V.5, p-value.464 alteatve hypothess: tue mu s ot equal to a a két átlag-ag közel esk egymáshoz, tehát a két agso átfed egymást, akko a felé halk a dötés. Itt a szgfkaca szt.464, így a - mellett maaduk. Több függetle mta KRUSKAL-WALLIS póba (K-W) Az eláás léyegébe a Ma-Whtey póba általáosítása és kteesztése háom vagy több függetle mtáa. Az egyszempotos ANOVA empaamétees megfelelőe, akko helyettesítük vele az ANOVA-t ha a csopotokét szóások agyo külöbözek, az eloszlások alaka elté, lletve, ha eőse séül a csopotokét, omaltása voatkozó feltétel. A számítás logkáa s aalóg a Ma-Whtey póbáéval, a mtákat egyesít, kszámíta agokat, mad a agszámokat csopotokét átlagola. Ez a csopotokét agátlag valóába a változó agyságedéől táékoztat beüket, ugyas csak akko agy egy csopot agátlaga, ha a változó adott csopotbel eedet étéke s agyobbak a többél, vagys az egyesített agsoba a többek fölött helyezkedtek el. : A csopotok medáa egyelőek : A csopotok között legalább két csopot medáa külöbözk Potosabb megfogalmazásba: Feltétel: X,X,.X k folytoos függetle mták (csopotok). :, : med( X ) med( X ) :, : med( X ) med( X ( ahol :, {... k}, és : ) ) A számítás meete: - A függetle mtákat egyesítük, így keletkezk az egyesített, közös mta, mad

13 Kály Zoltá: Statsztka II. - az egyesített közös mtát soba edezzük, - a mtaelemekhez agszámokat edelük, mad - csopotokét (azaz oszlopokét) összeaduk (T ), és átlagoluk az egyes mták agat k T 3( + ) N χ k ( ) N N + Kapcsolt agok eseté koekcós fomulát kell alkalmaz: G 3 Ahol: ( t t ) G: az összes külöböző kapcsolt agok száma C 3 N N t : az -edk kapcsolt agú csopot méete Koekcós fomulával: ' C áom kstéség (CS, CS, CS 3 ) skolába méték a dákok poltkusokkal tötéő elégedettségét. Gyeekek: CS CS CS N edezés és agszámkovezó a teles mtáa 3 3,5 9,5 6,5 3 3, ,5 5 6,5 T 8 T 5,5 T 3 5, ,5 9,645 5, ,5 6 5, , ( 64,8 + 45, ,6),5 5, ,64 48 Mvel : 9,645 χ (, α,5) (A táblázat éték: 5,99) a ullhpotézst elutasítuk. Tehát az skolákba külöbözk a poltkusok megítélése. Futtatás R-be: eleg<-c(,,3,4,5,3,5,6,7,8,9,7,,5,6) csop<-c(,,,,,,,,,,,3,3,3,3) kuskal.test(eleg,csop) Illetve: 3

14 Nempaamétees eláások/. (empaamétees póbák) poltkus<data.fame(elegc(,,3,4,5,3,5,6,7,8,9,7,,5,6),csopc(,,,,,,,,,,,3,3,3,3)) attach(poltkus) kuskal.test(eleg~csop) Eedméy: Kuskal-Walls ak sum test data: eleg by csop Kuskal-Walls ch-squaed 9.697, df, p-value.784 A medáok katása a csopotváltozó külöböző étékeél (pl. emekét, csopotokét): meda(eleg[csop]) meda(eleg[csop]) meda(eleg[csop3]) Eedméy: > meda(eleg[csop]) [] 3 > meda(eleg[csop]) [] 6.5 > meda(eleg[csop3]) [] 3 A medáok megeleítése boxplot dagammal: boxplot(eleg~csop, ylab"eleg", xlab"csop",datapoltkus) eleg csop A páokét vzsgálatot célszeű a főeláással (Kuskal-Walls póbával) aalóg Ma- Whtey teszttel végez. Az elsőfaú hba övekedése matt, temészetese szgoított szgfkaca-sztet aálott alkalmaz. A páokét vzsgálat futtatása R-be: wlcox.test(eleg[csop],eleg[csop]) wlcox.test(eleg[csop],eleg[csop3]) 4

15 Kály Zoltá: Statsztka II. wlcox.test(eleg[csop],eleg[csop3]) Eedméy: Wlcoxo ak sum test wth cotuty coecto data: eleg[csop ] ad eleg[csop ] W 3, p-value.3493 alteatve hypothess: tue mu s ot equal to Wlcoxo ak sum test data: eleg[csop ] ad eleg[csop 3] W, p-value.587 alteatve hypothess: tue mu s ot equal to Wlcoxo ak sum test wth cotuty coecto data: eleg[csop ] ad eleg[csop 3] W.5, p-value.547 alteatve hypothess: tue mu s ot equal to Több összetatozó mta Fedma-póba Több folytoos-, összetatozó mta medááak egyelőségét vzsgála. Egy személytől több (k-daab összetatozó) adatuk va. Nullhpotézse az, hogy az összetatozó mták ugyaabból az eloszlásból számazak (medáuk azoos), ellehpotézs pedg az, hogy az összetatozó mták között va legalább kettő, amelyek medáa külöbözk. Feltétel: X,X,.X k folytoos összetatozó mták. :, : med( X :, : med( X ) ) med( X ( ahol :, {... k}, és : med( X A számítás meete: - a mtát sookét (személyekét) edezzük X ) ) ) - oszlopokét (változókét) összegezzük a agszámokat : R N A póbastatsztkáa pedg: k G R 3 ( + ) ( ) N k χ N k k + k Kapcsolt agok eseté koekcó (ahol t az -edk személyél levő kapcsolt agok száma): 5

16 Nempaamétees eláások/. (empaamétees póbák) G' G t ( k ) N k Példa: Vzsgálták a gyeekek vzuáls képességét (látásélesség) Reggel, Délbe és Este: Gyeek: Reggel Délbe Este sookét edezés és agszámkovezó N5 R R 7 R 3 3 G G ( ) ( ) 6 63,6 6 3, 6 G (Mvel a táblázat éték: 5,99) 3,6 χ (,( α,5)) A futtatás R-be: latas<-matx(c(,3,4,,3,4,,4,4,4,5,4,7,9,5),col3) fedma.test(latas) Eedméy: Fedma ak sum test data: latas Fedma ch-squaed 3.6, df, p-value.653 Az R-be való futtatáshoz léyeges tudvaló, hogy a fedma.test() függvéy csak a mátx adattípust sme. Ezét az adatbázsuk data.fame(dat) adattípusából egy olya mátx-típusú tömböt (pl. latas, vagy latas3) kell készíte, amely csak az általuk vzsgál kívát, összetatozó változókat tatalmazza. Eze kívül, a paacssoba elez kell még a mátx oszlopaak számát s. latas<data.fame(eggelc(,3,4,,3),delc(4,,4,4,4),estec(5,4,7,9,5)) latas attach(latas) meda(eggel) meda(del) meda(este) latas<-as.matx(latas) fedma.test(latas) Illetve, ha má meglévő adatbázsból állítuk össze a mátxot: latas3matx(c(latas[,'eggel'],latas[,'del'],latas[,'este']),col3) fedma.test(latas3) 6

17 Kály Zoltá: Statsztka II. Az eedméy mdháom esetbe azoos: meda(eggel) [] 3 meda(del) [] 4 meda(este) [] 5 Fedma ak sum test data: latas Fedma ch-squaed 3.6, df, p-value.653 A páokét vzsgálatot a főeláással (Fedma-póba) aalóg, páokét összehasolítással tuduk megvalósíta ( páos wlcoxo-póba), temészetese a szgfkacasztet s szgoítauk kell. wlcox.test(eggel,del,alteatve'two.sded', coectfalse, exactfalse, paedtrue) wlcox.test(eggel,este,alteatve'two.sded', coectfalse, exactfalse, paedtrue) wlcox.test(del,este,alteatve'two.sded', coectfalse, exactfalse, paedtrue) Eedméy: Wlcoxo sged ak test data: eggel ad del V.5, p-value.464 alteatve hypothess: tue mu s ot equal to Wlcoxo sged ak test data: eggel ad este V 6.5, p-value.7865 alteatve hypothess: tue mu s ot equal to Wlcoxo sged ak test data: del ad este V, p-value.47 alteatve hypothess: tue mu s ot equal to A medáok helyzete a boxplot dagammal a következőképp fest: boxplot(eggel,del,este,ylab"latas", xlab"apszak", datalatas) 7

18 Nempaamétees eláások/. (empaamétees póbák) latas apszak Összefoglalva azt modhatuk, hogy a ap folyamá a látásélesség em változk számottevőe. A tedeca azt mutata, hogy apközbe folyamatosa avul, és este a legobb, de az eltéés em szgfkás. ***************************************************************************** 8

19 Kály Zoltá: Statsztka II. ***************************************************************************** KIEGÉSZÍTÉS: A stadadzált póbastatsztkák alapelve: A kszámított póbastatsztkák étéke általába több téyező (pl. elemszámokak, egy-egy éték elatív gyakoságáak stb.) együttes függvéye. Bzoyos eláásokál megadható egy-egy specáls taszfomácó (Z-taszfomácó), amvel (a gaz volta eseté) stadad omáls N(,) eloszlású változókét (váható étéke, és szóása ) kezelhető a léteött póbastatsztka. Ilye eláások tpkus esete a Ma-Whtey, lletve a Wald-Wolfowtz póba, de megadható egy-egy taszfomácós fomula pl. a Bomáls és a χ -póba esetée s. Ezeket a taszfomácókat evezzük omál-közelítések (Nomal Appoxmato), amk -eseté és főkét agy elemszámál közelítk ól a stadad omál eloszlást. A omál közelítése egyébkét s csak agy elemszámokál va gazá szükség. Bomáls-póba eseté, ha (>9/*p*(-p)), akko: µ Np Npq R µ Z σ A χ -póba eseté (>3): µ N σ N Z σ R µ σ Más statsztkákál, pl. Cohe-kappa eseté boyolultabb a taszfomácós fomula: κ O N E E [ N O + O+ + ( O + O+ ) N O + O+ ( O + + O+ )] σ ( κ ) N( N O O ) + + Mvel μ (κ), ezét: Z κ σ (κ ) Stadad Nomál eloszlás: µ, σ Sűűség Z A omál közelítés soá gyekszük N(,) eloszlású változókét ételmez a kszámított póbastatsztkát, ezét a ullhpotézst (α,5) kétoldal ellehpotézs mellett, akko utasítuk el, ha 9

20 Nempaamétees eláások/. (empaamétees póbák) a taszfomált Z póbastatsztka abszolút étéke meghalada a -t (potosabba: Z szélsőségesebb, mt ±,96).

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 Matematka statsztka 8. elıadás http://www.math.elte.hu/~arato/matstat0.htm Kétmtás eset: függetle mták + + + = + ) ( ) ( ) ( Y Y X X Y X m m m t m Ha smert a szórás: (X elemő, σ szórású, Y m elemő, σ szórású),

Részletesebben

Ha n darab standard normális eloszlású változót négyzetesen összegzünk, akkor kapjuk a χ 2 - eloszlást: N

Ha n darab standard normális eloszlású változót négyzetesen összegzünk, akkor kapjuk a χ 2 - eloszlást: N Krály Zoltá: Statsztka II. Bevezetés A paraméteres eljárások alkalmazásához, a célváltozóra ézve szgorú feltételek szükségesek (folytoosság, ormaltás, szóráshomogetás), ekkor a hpotézseket egy-egy paraméterre

Részletesebben

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai 05..04. szórások vizsgálata z F-próba Hogya foguk hozzá? Nullhipotézis: a két szórás azoos, az eltérés véletle (mitavétel). ullhipotézishez tartozik egy ú. F-eloszlás. Szabadsági fokok: számláló: - evező:

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

Változók közötti kapcsolatok vizsgálata

Változók közötti kapcsolatok vizsgálata ) Eseméek függetlesége: p(ab) p(a) p(b) ) Koelácó: vö. az tutív tatalommal Változók között kapcsolatok vzsgálata Akko poztív, ha és átlagosa ugaaa az áa té el a saját váható étékétől, egatív ha elletétes

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

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

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

Hipotéziselmélet. Statisztikai próbák I. Statisztikai próbák II. Informatikai Tudományok Doktori Iskola

Hipotéziselmélet. Statisztikai próbák I. Statisztikai próbák II. Informatikai Tudományok Doktori Iskola Hpotézselmélet Iformatka Tudomáyok Doktor Iskola Statsztka próbák I. 0.0.. Dr Ketskeméty László előadása Statsztka próbák II. Dötés eljárást dolgozuk k aak eldötésére, hogy a ullhpotézs gaz-e. Ha úgy kell

Részletesebben

? közgazdasági statisztika

? közgazdasági statisztika Valószíűségszámítás és a statsztka Valószíűség számítás Matematka statsztka Alkalmazott statsztka? közgazdaság statsztka épesség statsztka orvos statsztka Stb. Példa: vércsoportok Az eloszlás A AB B Elem

Részletesebben

? közgazdasági statisztika

? közgazdasági statisztika ... Valószíűségszámítás és a statsztka Valószíűség számítás Matematka statsztka Alkalmazott statsztka? közgazdaság statsztka épesség statsztka orvos statsztka Stb. Példa: vércsoportok Az eloszlás A AB

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

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás. Statsztka próbák Paraméteres. A populácó paraméteret becsüljük, ezekkel számolunk.. Az alapsokaság eloszlására van kkötés. Nem paraméteres Nncs lyen becslés Nncs kkötés Ugyanazon problémára sokszor megvan

Részletesebben

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

Az állat becsült kor. teljes súly. teljes hossz orrtól. törzs hossza. pocak körkörös méret. hátsó láb hossza kör

Az állat becsült kor. teljes súly. teljes hossz orrtól. törzs hossza. pocak körkörös méret. hátsó láb hossza kör Koeláció- és egesszió-aalízis Az is előfodulhat, hogy két változó között ics semmilye kapcsolat: Az X és Y véletle változók között az alábbi ábáko Az állat becsült ko pozitív összefüggés em lieáis összefüggés

Részletesebben

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

Hipotézis vizsgálatok. Egy példa. Hipotézisek. A megfigyelt változó eloszlása Kérdés: Hatásos a lázcsillapító gyógyszer? 01.09.18. Hpotézs vzsgálatok Egy példa Kérdések (példa) Hogyan adhatunk választ? Kérdés: Hatásos a lázcsllapító gyógyszer? Hatásos-e a gyógyszer?? rodalomból kísérletekből Hpotézsek A megfgyelt változó

Részletesebben

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

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

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet Függetleségvizsgálat Virág Katali Szegedi Tudomáyegyetem, Bolyai Itézet Függetleség Függetleség Két változó függetle, ha az egyik változó megfigyelése a másik változóra ézve em szolgáltat iformációt; azaz

Részletesebben

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 15. Nemparaméteres próbák Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date: November

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

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

s n s x A m és az átlag Standard hiba A m becslése Információ tartalom Átlag Konfidencia intervallum Pont becslés Intervallum becslés A m és az átlag Standard hba Mnta átlag 1 170 Az átlagok szntén ngadoznak a m körül. s x s n Az átlagok átlagos eltérése a m- től! 168 A m konfdenca ntervalluma. 3 166 4 173 x s x ~ 68% ~68% annak a valószínűsége,

Részletesebben

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

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

2012.03.01. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1

2012.03.01. Méréselmélet PE_MIK MI_BSc, VI_BSc 1 Mérés adatok feldolgozása 202.03.0. 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

Bevezetés a hipotézis vizsgálatba. Hipotézisvizsgálatok. Próbák leírása. Kétoldali és egyoldali hipotézisek. Illeszkedésvizsgálatok

Bevezetés a hipotézis vizsgálatba. Hipotézisvizsgálatok. Próbák leírása. Kétoldali és egyoldali hipotézisek. Illeszkedésvizsgálatok Bevezetés a hpotézs vzsgálatba Lásd előadás ayagát. Kétoldal és egyoldal hpotézsek Hpotézsvzsgálatok Ebbe a ejezetbe egyajta határozókulcsot szereték ad a hpotézsvzsgálatba haszált próbákhoz. Először dötsük

Részletesebben

Populáció nagyságának felmérése, becslése

Populáció nagyságának felmérése, becslése http:/zeus.yf.hu/~szept/kuzusok.htm Populáció agyságáak felméése, becslése Becsült paaméteek: N- az adott populáció teljes agysága (egyed, pá, stb) D- dezitás (sűűség), egységyi felülete/téfogata számított

Részletesebben

Statisztikai hipotézisvizsgálatok

Statisztikai hipotézisvizsgálatok Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Milye problémákál haszálatos? A gyakorlatba agyo gyakra szükségük lehet arra, hogy mitákból származó iformációk alapjá hozzuk sokaságra voatkozó dötéseket. Például egy

Részletesebben

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat? Varanca-analízs (NOV Mért nem csnálunk kétmntás t-próbákat? B Van különbség a csoportok között? Nncs, az eltérés csak véletlen! Ez a nullhpotézs. és B nncs különbség Legyen, B és C 3 csoport! B és C nncs

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

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

Változók függőségi viszonyainak vizsgálata

Változók függőségi viszonyainak vizsgálata Változók függőség vszoyaak vzsgálata Ismétlés: változók, mérés skálák típusa kategoráls változók Asszocácós kapcsolat számszerű változók Korrelácós kapcsolat testsúly (kg) szemüveges em ő 1 3 férf 5 3

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

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

Példák 2. Teljes eseményrendszer. Tulajdonságok. Példák diszkrét valószínőségi változókra

Példák 2. Teljes eseményrendszer. Tulajdonságok. Példák diszkrét valószínőségi változókra Valószíőségszámítás és statsztka elıadás fo. BSC/B-C szakosokak 3. elıadás Szeptember 28 dszkrét valószíőség változókra X(ω)=c mde ω-ra. Elevezés: elfajult eloszlás. P(X=c)=1. X akkor 1, ha egy adott,

Részletesebben

) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus.

) ( s 2 2. ^t = (n x 1)s n (s x+s y ) x +(n y 1)s y n x+n y. +n y 2 n x. n y df = n x + n y 2. n x. s x. + s 2. df = d kritikus. Kétmtás t-próba ^t ȳ ( s +( s + + df + vag ha, aor ^t ȳ (s +s Welch-próba ^d ȳ s + s ( s + s df ( s ( s + d rtus t s (α, +t s (α, s + s Kofdecatervallum ét mta átlagáa ülöbségére SE s ( + s ( ±t (α,df

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

Regresszió és korreláció

Regresszió és korreláció Regresszó és korrelácó regresso: vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás correlato: vszo, összefüggés, kölcsöösség KAD 016.11.10 1 (vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás) Regresszó és korrelácó Gakorlat megközelítés

Részletesebben

Intervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres. Statisztika december 2.

Intervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres. Statisztika december 2. Itervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres Statisztika Hipotézisvizsgálat Székely Balázs 2010. december 2. Itervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres Előadás vázlat 1 Itervallumbecslések

Részletesebben

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet Iformácós redszerek elmélet alapja Iformácóelmélet Glbert-Moore Szemléltetése hasoló a Shao kódhoz A felezőpotokra a felezős kódolás A felezőpot értéke bttel hosszabb kfejtést géyel /2 0 x x x p p 2 p

Részletesebben

A Sturm-módszer és alkalmazása

A Sturm-módszer és alkalmazása A turm-módszer és alalmazása Tuzso Zoltá, zéelyudvarhely zámtala szélsőérté probléma megoldása, vagy egyelőtleség bzoyítása agyo gyara, már a matemata aalízs eszözere szorítoz, mt például a Jese-, Hölderféle

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

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

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

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat Kísérlettervezés - biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert u-próba Feltétel: egy ormális eloszlású sokaság σ variaciájáak számszerű értéke ismert. Hipotézis: a sokaság µ várható értéke

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

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

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

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével

Részletesebben

Kétoldali hibás Monte Carlo algoritmus: mindkét válasz esetén hibázhat az algoritmus, de adott alsó korlát a hibázás valószínűségére.

Kétoldali hibás Monte Carlo algoritmus: mindkét válasz esetén hibázhat az algoritmus, de adott alsó korlát a hibázás valószínűségére. Véletleített algoritmusok Tegyük fel, hogy va két doboz (A,B), amely egyike 1000 Ft-ot tartalmaz, a másik üres. 500 Ft-ért választhatuk egy dobozt, amelyek a tartalmát megkapjuk. A feladat megoldására

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

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi fizika és statisztika I. előadás 2016.11.09 Orvosi

Részletesebben

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai

13. Tárcsák számítása. 1. A felületszerkezetek. A felületszerkezetek típusai Tárcsák számítása A felületszerkezetek A felületszerkezetek típusa A tartószerkezeteket geometra méretek alapjá osztálozzuk Az eddg taulmáakba szereplı rúdszerkezetek rúdjara az a jellemzı hog a hosszuk

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely. Kiválasztás A változó szerint Egymintás t-próba Mann-Whitney U-test paraméteres nem-paraméteres Varianciaanalízis De melyiket válasszam? Kétmintás t-próba Fontos, hogy mindig a kérdésnek és a változónak

Részletesebben

Egymintás próbák. Alapkérdés: populáció <paramétere/tulajdonsága> megegyezik-e egy referencia paraméter értékkel/tulajdonsággal?

Egymintás próbák. Alapkérdés: populáció <paramétere/tulajdonsága> megegyezik-e egy referencia paraméter értékkel/tulajdonsággal? Egymintás próbák σ s μ m Alapkérdés: A populáció egy adott megegyezik-e egy referencia paraméter értékkel/tulajdonsággal? egymintás t-próba Wilcoxon-féle előjeles

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

A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI

A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI A MATEMATIKAI STATISZTIKA ELEMEI Az Eötvös Lórád Tudomáyegyetem Természettudomáy Kará a Fzka Kéma Taszék évek óta kéma-szakos taárhallgatókak matematka bevezetõ elõadásokat tart. Az elõadások célja az,

Részletesebben

Bevezetés. 1 A pénz időértékének elve. Befektetés pénzáram grafikonja. 1.1. ábra - Befektetés pénzáram grafikonja

Bevezetés. 1 A pénz időértékének elve. Befektetés pénzáram grafikonja. 1.1. ábra - Befektetés pénzáram grafikonja Bevezetés A Pézügyta feladatgyűjteméy a Pézügyta tatágy gyakolataihoz készült példatá első észe. Az oktatási segédlet a pézügyi számítások világába vezeti be az olvasót. Bá az oktatási segédletbe sok képlet

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

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

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

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

Wilcoxon-féle előjel-próba. A rangok. Ismert eloszlás. A nullhipotézis megfogalmazása H 1 : m 0 0. A medián 0! Az eltérés csak véletlen!

Wilcoxon-féle előjel-próba. A rangok. Ismert eloszlás. A nullhipotézis megfogalmazása H 1 : m 0 0. A medián 0! Az eltérés csak véletlen! 0.0.4. Wlcoxo-féle előel-próba ragok Példa: Va-e hatáa egy zórakoztató flm megtektééek, a páceek együttműködé halamára? ( zámok potértékek) orzám előtte utáa külöbég 0 0 3 3-4 4 5 3 6 3 3 0 7 4 3 8 5 4

Részletesebben

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák Populációbecslés és monitoring Eloszlások és alapstatisztikák Eloszlások Az eloszlás megadja, hogy milyen valószínűséggel kapunk egy adott intervallumba tartozó értéket, ha egy olyan populációból veszünk

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

Képletgyűjtemény a Gazdaságstatisztika tárgy A matematikai statisztika alapjai című részhez

Képletgyűjtemény a Gazdaságstatisztika tárgy A matematikai statisztika alapjai című részhez Buaet űzak é Gazaágtuomá Egetem Gazaág- é Táaalomtuomá Ka Üzlet Tuomáok Itézet eezmet é Vállalatgazaágta Tazék Tóth Zuzaa Ezte Jóá Tamá Kéletgűtemé a Gazaágtatztka tág A matematka tatztka alaa című ézhez

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

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

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június

ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter június ÖKONOMETIA Készült a TÁMOP-4.1.-08//A/KM-009-0041pályázat projet eretébe Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudomáy Taszéé az ELTE Közgazdaságtudomáy Taszé az MTA Közgazdaságtudomáy Itézet és a

Részletesebben

3. Sztereó kamera. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/)

3. Sztereó kamera. Kató Zoltán. Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika tanszék SZTE (http://www.inf.u-szeged.hu/~kato/teaching/) 3. Sztereó kamera Kató Zoltá Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika taszék SZTE (http://www.if.u-szeged.hu/~kato/teachig/) Sztereó kamerák Az emberi látást utáozza 3 Sztereó kamera pár Két, ugaazo 3D látvát

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

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből Kidolgozott feladatok a emparaméteres statisztika témaköréből A tájékozódást mideféle szíkódok segítik. A feladatok eredeti szövege zöld, a megoldások fekete, a figyelmeztető, magyarázó elemek piros szíűek.

Részletesebben

kritikus érték(ek) (critical value).

kritikus érték(ek) (critical value). Hipotézisvizsgálatok (hypothesis testig) A statisztikáak egyik célja lehet a populáció tulajdoságaiak, ismeretle paramétereiek a becslése. A másik tipikus cél: valamely elmélet, hipotézis empirikus bizoyítása

Részletesebben

Nemparaméteres módszerek. Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Nemparaméteres módszerek. Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Nemparaméteres módszerek Krsztna Boda PhD SZTE ÁOK Orvos Fzka és Orvos Informatka Intézet Paraméteres próbák Paraméter: egy szám, amely a populácó eloszlását jellemz (és általában meghatározza). A normáls

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

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

SPORTPÉNZÜGYEK. r m. A pénz időértéke.

SPORTPÉNZÜGYEK. r m. A pénz időértéke. SPORTPÉNZÜGYEK A péz időétéke. A ai pézösszeg azét étékesebb, it egy későbbi időpotba esedékes pézösszeg, et a befektető eek évé jövedelee, kaata tehet szet Kaat: A péz áa Haszálója azét fizet, et a pézt

Részletesebben

ICH Harmonised Tripartite Guideline. Stability Testing of New Drug Substances and Products (Q1A(R2)), 2003

ICH Harmonised Tripartite Guideline. Stability Testing of New Drug Substances and Products (Q1A(R2)), 2003 Gyógyszekészítméyek szítm stabltásvzsgálatáak statsztka étékelése IH Hamosed Tpatte Gudele. Stablty Testg of New ug Substaces ad Poducts (QA(R)), 003 IH Hamosed Tpatte Gudele. Evaluato fo Stablty ata (QE),

Részletesebben

Megoldás a, A sebességből és a hullámhosszból számított periódusidőket T a táblázat

Megoldás a, A sebességből és a hullámhosszból számított periódusidőket T a táblázat Fzka feladatok: F.1. Cuam A cuam hullám formájáak változása, ahogy a sekélyebb víz felé mozog (OAA) (https://www.wdowsuverse.org/?page=/earth/tsuam1.html) Az ábra, táblázat a cuam egyes jellemzőt tartalmazza.

Részletesebben

4 TÁRSADALMI JELENSÉGEK TÉRBELI EGYÜTTMOZGÁSA

4 TÁRSADALMI JELENSÉGEK TÉRBELI EGYÜTTMOZGÁSA ELTE Regoáls Földrajz Taszék 005 4 TÁRSADALMI JELENSÉGEK TÉRBELI EGYÜTTMOZGÁSA 4. Általáos szempotok A terület folyamatok, a tagoltság vzsgálata szte sohasem szűkül le egy-egy jeleség (mutatószám) térbel

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

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük. Statisztikai módszerek. BMEGEVGAT01 Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi Egyetem Gépészméröki Kar Hidrodiamikai Redszerek Taszék 1111, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:

Részletesebben

Boros Daniella Nappali tagozat Kereskedelem és marketing 2. évfolyam Gödöllő Neptun kód: OIPGB9

Boros Daniella Nappali tagozat Kereskedelem és marketing 2. évfolyam Gödöllő Neptun kód: OIPGB9 Szent István Egetem Gazdaság- és Tásadalomtudomán Ka -------------------------------------------------------------------------------------------- Koelácó- és egesszó analízs ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

Részletesebben

Cserjésné Sutyák Ágnes *, Szilágyiné Biró Andrea ** ismerete mellett több kísérleti és empirikus képletet fel-

Cserjésné Sutyák Ágnes *, Szilágyiné Biró Andrea ** ismerete mellett több kísérleti és empirikus képletet fel- ACÉLOK KÉMIAI LITY OF STEELS THROUGH Cserjésé Sutyák Áges *, Szilágyié Biró Adrea ** beig s s 1. E kutatás célja, hogy képet meghatározásáak kísérleti és számítási móiek tosságáról, és ezzel felfedjük

Részletesebben

3 1, ( ) sorozat általános tagjának képletét, ha

3 1, ( ) sorozat általános tagjának képletét, ha Gyakolatok és feladatok. Hatáozd eg a kvetkező, ekuzíva ételezett soozatok általáos tagját: a), = = " ³, ; (felvételi feladat,99., Teesvá), b),, =, = " ³ ; (felvételi feladat, 99., Teesvá) c) =, = 4 =

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

18. Differenciálszámítás

18. Differenciálszámítás 8. Differeciálszámítás I. Elméleti összefoglaló Függvéy határértéke Defiíció: Az köryezetei az ] ε, ε[ + yílt itervallumok, ahol ε > tetszőleges. Defiíció: Az f függvéyek az véges helye vett határértéke

Részletesebben

PROJEKTÉRTÉKELÉSI ALAPOK

PROJEKTÉRTÉKELÉSI ALAPOK Eegeikai gazdasága MKEE. gyakola PROJEKTÉRTÉKELÉSI ALAPOK A gyakola célja, hogy a hallgaók A. megismejék az alapveő közgazdaságai muaóka; B. egyszeű pojekéékelési számíásoka udjaak elvégezi. A. KÖZGAZDASÁGTANI

Részletesebben

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

Tanult nem paraméteres próbák, és hogy milyen probléma megoldására szolgálnak. 8. GYAKORLAT STATISZTIKAI PRÓBÁK ISMÉTLÉS: Tanult nem paraméteres próbák, és hogy mlyen probléma megoldására szolgálnak. Név Illeszkedésvzsgálat Χ próbával Illeszkedésvzsgálat grafkus úton Gauss papírral

Részletesebben

I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok

I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok I. Valószíűségelmélet és matematka statsztka alapok. A szükséges valószíűségelmélet és matematka statsztka alapsmeretek összefoglalása Az alkalmazott statsztka módszerek tárgalása, amel e kötet célja,

Részletesebben

Valószínűségszámítás összefoglaló

Valószínűségszámítás összefoglaló Vlószíűségszámítás összefoglló I. Feezet ombtor ermutácó Ismétlés élül ülöböző elem lehetséges sorrede! b Ismétléses em feltétleül ülöböző elem összes ülöböző sorrede!... hol z zoos eleme gyorság!!...!

Részletesebben

Korreláció- és regressziószámítás

Korreláció- és regressziószámítás Korrelácó- és regresszószámítás sztochasztkus kapcsolat léyege az, hogy a megfgyelt sokaság egységeek egyk smérv szert mlyeségét, hovatartozását smerve levoható ugya bzoyos következtetés az egységek másk

Részletesebben

1. Gyökvonás komplex számból

1. Gyökvonás komplex számból 1. Gyökvoás komplex számból Gyökvoás komplex számból. Ismétlés: Ha r, s > 0 valós, akkor rcos α + i siα) = scos β + i siβ) potosa akkor, ha r = s, és α β a 360 egész számszorosa. Moivre képlete scos β+i

Részletesebben

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat

Részletesebben

LOGISZTIKAI ÉS SZÁLLÍTMÁNYOZÁSI TANSZÉK

LOGISZTIKAI ÉS SZÁLLÍTMÁNYOZÁSI TANSZÉK AZ IGÉNYEK ELREJELZÉSE A készletezésbe számos esetbe kell jöv'be bekövetkez' eseméyeket el're megjósol, külöböz' értékek agyságát el're megbecsül. Ezekre számos példát láttuk az el'z'ekbe, mt pl. az átlagos

Részletesebben

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H

Részletesebben