Minőségjavító kísérlettervezés
|
|
- Zsanett Szalai
- 4 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 . példa J.J. Pignatiello, J.S. Ramberg: J. Quality Technology, (1985) kézbentartható -1 1 A: high heat temperature ( 0 F) B: heating time (s) 3 5 C: transfer time (s) 10 1 D: hold down time (s) 3 zaj -1 1 E: quench oil temperature ( 0 F) A B C D E
2 Wu megoldása szerint az ABCD minden kombinációjánál (8) egyetlen szórás van E-1 E1 A B C D y1 y y3 y1 y y3 atlag lnsq Effect Estimates; Var.:atlag; R-sqr=1. (Pignatiello_ahogyWu) **(4-1) design DV: atlag: =mean(v5:v10) Effect Coeff. Mean/Interc. ()B 1 by A B ()B 1 by yˆ = x 8x x Confounding of Effects 1 D 3*4 *4 *3 4
3 Probability Plot; Var.:atlag; R-sqr=1. **(4-1) design DV: atlag: =mean(v5:v10) Expected Half-Normal Values (Half-Normal Plot) ()B by Pareto Chart of Effects; Variable: atlag **(4-1) design DV: atlag: =mean(v5:v10) Interactions - Main effects and other effects Effects (Absolute Values) ()B by Effect Estimate (Absolute Value) 5 Effect Estimates; Var.:lnsq; R-sqr=1. (Pignatiello_ahogyWu) **(4-1) design DV: lnsq: =log(stdev(v5:v10)^) Effect Coeff. Mean/Interc. ()B 1 by ln sˆ = x B 6
4 Probability Plot; Var.:lnsq; R-sqr=1. **(4-1) design DV: lnsq: =log(stdev(v5:v10)^) Expected Half-Normal Values (Half-Normal Plot) by ()B - Interactions - Main effects and other effects Effects (Absolute Values) ()B Pareto Chart of Effects; Variable: lnsq **(4-1) design DV: lnsq: =log(stdev(v5:v10)^) by Effect Estimate (Absolute Value) 7 Válasszuk a B=-1 szintet, hogy a szórás kisebb legyen! Ezt rögzítve B = 1 [ 7.65 ( 8) ] xA + 46xD = xA 0. xd yˆ = Az elvárás 8 inch, ez nem teljesíthető. Megjegyzés: az ingadozásnak két komponense van, ezt nem vettük figyelembe. Javaslat: külső szórás (amit a zaj-faktor okoz), belső szórás, ami egy zaj-szinten belül nyilvánul meg. 8
5 Effect Estimates; Var.:lnsq_atlag; R-sqr=1. **(4-1) design DV: lnsq_atlag: =log(stdev(v13:v14)^) Effect Coeff. Mean/Interc. ()B 1 by ()B 1 by Confounding of Effects 1 3*4 *4 *3 ln sˆ = x + 8x x átlag B C A x D vagy ln sˆ = x + 8x x átlag B C B x C A hierarchia-szabály a másodikat valószínűsíti. Eszerint B+, C-, a kölcsönhatás ugyanakkora, nem nyerhetünk. 9 Expected Half-Normal Values (Half-Normal Plot).5.0 Probability Plot; Var.:lnsq_atlag; R-sqr=1. **(4-1) design DV: lnsq_atlag: =log(stdev(v13:v14)^) 1by Interactions - Main effects and other effects Effects (Absolute Values) ()B Pareto Chart of Effects; Variable: lnsq_atlag **(4-1) design DV: lnsq_atlag: =log(stdev(v13:v14)^) ()B by Effect Estimate (Absolute Value) 10
6 Effect Estimates; Var.:lnsqbelso; R-sqr=1. **(4-1) design DV: lnsqbelso: =mean(v15:v16) Effect Coeff. Mean/Interc. ()B 1 by ()B 1 by Confounding of Effects 1 3*4 *4 *3 ln sˆ = x + 8x x átlag ln sˆ = belsső x A B C num log ( )= num log (-3.40)=36 num log ( )= =40 B x C 11 Probability Plot; Var.:lnsqbelso; R-sqr=1. **(4-1) design DV: lnsqbelso: =mean(v15:v16) Expected Half-Normal Values (Half-Normal Plot).5.0 ()B.65 Pareto Chart of Effects; Variable: lnsqbelso.45 **(4-1) design DV: lnsqbelso: =mean(v15:v16) 1by Interactions - Main effects and other effects ()B Effects (Absolute Values) by Effect Estimate (Absolute Value) 1
7 . példa J. Quinlan ("Product Improvement by Application of Taguchi Methods," in American Supplier Institute News (special symposium ed.), Dearborn, MI: American Supplier Institute, pp ) G. E. P. Box, Signal-to-Noise Ratios, Performance Criteria, and Transformations, Technometrics, (1988) 13 H: liner tension H D: liner line speed D EL: liner die B B: liner outside diameter A EJ: melt temperature EL=H*D F: coating material EJ=H*B N: liner temperature EI=H*A A: braid tension F=-B*D EI: wire braid type EE=D*A EE: liner material EC=B*A M: cooling method N=H*D*B EC: screen pack M=H*D*A K: coating die type K=H*B*A G: wire diameter G=B*D*A EO: line speed EO=H*D*B*A 14
8 Effect Estimates; Var.:YAV; R-sqr=1. (QUINLAN) 15 factors at two levels DV: YAV Effect Coeff. Mean/Interc (1)H ()D (3)B (4)A (5)EL (6)EJ (7)EI (8)F (9)EE (10)EC (11)N (1)M (13)K (14)G (15)EO Confounding of Effects (QUINLAN) (1)H *5 3*6 4*7 8*11 9*1 10*13 14*15 ()D 1*5 3*8 4*9 6*11 7*1 10*14 13*15 (3)B 1*6 *8 4*10 5*11 7*13 9*14 1*15 (4)A 1*7 *9 3*10 5*1 6*13 8*14 11*15 (5)EL 1* 3*11 4*1 6*8 7*9 10*15 13*14 (6)EJ 1*3 *11 4*13 5*8 7*10 9*15 1*14 (7)EI 1*4 *1 3*13 5*9 6*10 8*15 11*14 (8)F 1*11 *3 4*14 5*6 7*15 9*10 1*13 (9)EE 1*1 *4 3*14 5*7 6*15 8*10 11*13 (10)EC 1*13 *14 3*4 5*15 6*7 8*9 11*1 (11)N 1*8 *6 3*5 4*15 7*14 9*13 10*1 (1)M 1*9 *7 3*15 4*5 6*14 8*13 10*11 (13)K 1*10 *15 3*7 4*6 5*14 8*1 9*11 (14)G 1*15 *10 3*9 4*8 5*13 6*1 7*11 (15)EO 1*14 *13 3*1 4*11 5*10 6*9 7*8 16
9 Probability Plot; Var.:YAV; R-sqr=1. 15 factors at two levels DV: YAV Expected Half-Normal Values (Half-Normal Plot).5.0 (10)EC (14)G (8)F (13)K.75 Pareto Chart of Effects; Variable: YAV (1)H (4)A factors at two levels (11)N (5)EL (1)M (7)EI (3)B ()D DV: YAV.45 (9)EE.5 (15)EO (6)EJ (10)EC Interactions - Main effects and other (13)K effects Effects (Absolute Values) (1)H (3)B (1)M (11)N (9)EE (6)EJ Effect Estimate (Absolute Value) 17 Probability Plot; Var.:YAV; R-sqr=1. 15 factors at two levels DV: YAV Expected Normal Value (14)G (3)B (8)F (10)EC (13)K (1)H (4)A (11)N (5)EL (1)M (7)EI ()D (15)EO (6)EJ (9)EE Interactions - Main effects and other effects Effects Effect Estimates; Var.:YAV; R-sqr=.68371; Adj: (QUINLAN) 15 factors at two levels; MS Residual= DV: YAV Effect Std.Err. t(13) p Coeff. Mean/Interc (9)EE=D*A (14)G=B*D*A
10 Effect Estimates; Var.:YAV; R-sqr=.75746; Adj:.6696 (QUINLAN) 15 factors at two levels; MS Residual= DV: YAV Effect Std.Err. t(11) p Coeff. Mean/Interc (3)B (8)F=-B*D (9)EE=D*A (14)G=B*D*A s y = s within 4 = = ez vetendő össze az MSResidual 103 értékével, ez azt mutatja, hogy az újrabeállítások varianciája sokkal nagyobb, mint az ismétléseké. 19 Effect Estimates; Var.:LNS; R-sqr=1. (QUINLAN) 15 factors at two levels DV: LNS: =log(szorasn)/ Effect Coeff. Mean/Interc (1)H ()D (3)B (4)A (5)EL (6)EJ (7)EI (8)F (9)EE (10)EC (11)N (1)M (13)K (14)G (15)EO s within = swithin = = 361 s 4 s = within 4 = = within = 18 0
11 Probability Plot; Var.:LNS; R-sqr=1. 15 factors at two levels DV: LNS: =log(szorasn)/ Expected Half-Normal Values (Half-Normal Plot).5.0 (1)M (1)H.85 ()D (14)G.75 (11)N (15)EO.65 (4)A (3)B (7)EI (10)EC.45 (6)EJ (8)F.5 (9)EE (13)K (1)H Interactions - Main effects and other effects Effects (Absolute Values) (14)G (15)EO (4)A (10)EC (6)EJ (13)K (8)F Pareto Chart of Effects; Variable: LNS 15 factors at two levels DV: LNS: =log(szorasn)/ Effect Estimate (Absolute Value) 1 LNS Scatterplot of LNS against LNAV QUINLAN 3v*16c LNS = *x LNAV
12 Expected Normal Value (8)F (1)H ()D (1)M Probability Plot; Var.:LNS; R-sqr=1. 15 factors at two levels DV: LNS: =log(szorasn)/ (9)EE (13)K (6)EJ (4)A(3)B (5)EL (10)EC (7)EI (14)G (11)N (15)EO Interactions - Main effects and other effects Effects példa J. S. Space, A. M. Opio, B. Nickerson, H. Jiang, M. Dumont, M. Berry: Validation of a dissolution method with HPLC analysis for lasofoxifene tartrate low dose tablets, J. Pharmaceutical and Biomedical Analysis 44 (007) Robusztusság 4
13 Space_JPBA_44_1064.sta Temperatur e (0C) 6 ph 7 Flow rate (ml/min) 8 Organic (acetonit rile) (%) 9 Retention time =.5 and=4.5 (min) 10 Peak efficienc y = Peak asymmetry = Robusztusság 5 Mean/Interc. (1)Temperature ( 0C) ()ph (3)Flow rate (ml/min) (4)Organic (acetonitrile) (%) 1 by by 3 by 4 3 by 4 1**3 1**4 1*3*4 *3*4 Effect Estimates; Var.:Retention time =.5 and=4.5 (min); R-sqr=998; Adj:971 **(4-0) design; MS Residual= DV: Retention time =.5 and=4.5 (min) Effect Std.Err. t(1) p -95.% +95.% Coeff. Cnf.Limt Cnf.Limt Robusztusság 6
14 Probability Plot; Var.:Retention time =.5 and=4.5 (min); R-sqr=998; Adj:971 **(4-0) design; MS Residual= DV: Retention time =.5 and=4.5 (min) Expected Half-Normal Values (Half-Normal Plot).5.0 ()ph 1*3*4 by3 by4 *3*4 1**4 1**3 1by (1)Temperature (0C) 3by4 (3)Flow rate (ml/min) (4)Organic (acetonitrile) (%) Interactions - Main effects and other effects Effects (Absolute Values) Robusztusság 7 Mean/Interc. (1)Temperature (0C) (3)Flow rate (ml/min) (4)Organic (acetonitrile) (%) 3 by 4 Regr. Coefficients; Var.:Retention time =.5 and=4.5 (min); R-sqr=843; Adj:739 **(4-0) design; MS Residual= DV: Retention time =.5 and=4.5 (min) Regressn Std.Err. t(9) p -95.% +95.% Coeff. Cnf.Limt Cnf.Limt Yˆ = T 5.97 flow org% + Hibaterjedési törvény: + 1 T org% 1.19 flow org% nem új kísérlet, csak redukált modell σ Yˆ r j= 1 Yˆ x j σ x j Yˆ T = org% Robusztusság 8
15 Mean/Interc. (1)Temperature (0C) (3)Flow rate (ml/min) (4)Organic (acetonitrile) (%) 3 by 4 Regr. Coefficients; Var.:Retention time =.5 and=4.5 (min); R-sqr=843; Adj:739 **(4-0) design; MS Residual= DV: Retention time =.5 and=4.5 (min) Regressn Std.Err. t(9) p -95.% +95.% Coeff. Cnf.Limt Cnf.Limt Yˆ = T 5.97 flow org% T org% flow org% Ha pl. a hőmérsékletet ±1 0 C pontossággal, az áramot ±5mL/min pontossággal, az acetonitril-koncentrációt % pontossággal tudjuk tartani, σ T =77T=77 0 C, σ flow =77 5=8mL/min σ org% =77 =0.8% Robusztusság 9 Yˆ = T 5.97 flow org% T org% flow org% Ha pl. a hőmérsékletet ±1 0 C pontossággal, az áramot ±5mL/min pontossággal, az acetonitril-koncentrációt % pontossággal tudjuk tartani, σ T =77 1=77 0 C, a közepes beállításoknál: σ flow =77 5=8mL/min T=40, flow=, org%=35 σ org% =77 =0.8% σ tr = ( ) 77 + ( ) = ( ) 0.8 = = tr = = 7 Robusztusság 30
16 σ tr Optimalizálás: Yˆ = T 5.97 flow org% T org% flow org% = ( org% ) 77 + ( org% ) 8 + org% max (de 4% alatt) org% max (de 43 % alatt) ( T ) flow T max flow max σ tr T: 50, flow: 0.8, org%: 4 = = Tr = 9 a 0.11 helyett, a 7 helyett Robusztusság 31
Minőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ
Minőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ 1 Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására 1. példa Ina Tile: sok a selejt a kemence különböző pontjain a hőmérséklet nem azonos A kemence áttervezése
Részletesebben4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal
4. példa: 7-4 részfaktorterv+fold-over, centrumponttal A kísérletek célja egy speciális anyag optimális előállítási körülményeinek meghatározása volt. A célfüggvény a kihozatal %, melynek maximális értékét
RészletesebbenCritical mix. 15. példa. 2 égh. anyag. 1 oxigén. 3 ég-e. 2 van nincs 0 3 nincs van 0 4 van van 1. 1 nincs nincs 0
Critical mix 5. példa oxigén égh. anyag ég-e nincs nincs van nincs nincs van van van van égh. anyag nincs Effect Estimates; **(-) design DV: ég-e Factor Effect Coeff. Mean/Interc. ()oxigén ()égh. anyag
RészletesebbenTAGUCHI ÉS SHAININ. Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására
Minőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ 1 Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására 1. példa Ina Tile: sok a selejt a kemence különböző pontjain a hőmérséklet nem azonos A kemence áttervezése
RészletesebbenKISTERV2_ANOVA_
Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását
RészletesebbenBIOMETRIA_ANOVA_2 1 1
Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását
RészletesebbenTényleg a végén és tényleg úgy kell végezni a robusztusság-vizsgálatot?
Robusztus vgy robosztus? törülköző vgy törülközű? Robusztusság 1 Tényleg végén és tényleg úgy kell végezni robusztusság-vizsgáltot? "The robustness/ruggedness of n nlyticl procedure is mesure of its cpcity
Részletesebben4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal
4. példa: 7-4 részfaktorterv+fold-over, centrumponttal A kísérletek célja egy speciális anyag optimális előállítási körülményeinek meghatározása volt. A célfüggvény a kihozatal %, melynek maimális értékét
Részletesebben2 p típusú teljes faktoros kísérleti tervek. Kísérlettervezés. Mit akarunk megtudni? mátrix-terv. a változók egyenkénti változtatása. x 3 x 2.
Kísérlettervezés Mit akarunk megtudni? 8 6 4 Y = β + β x + β x +... + β p x p p típusú teljes faktoros kísérleti tervek 4. 7 5 8 x 3 x 3. 6 3. x 3 x 4 x. x a) b) a változók egyenkénti változtatása mátrix-terv
RészletesebbenTöbb laboratórium összehasonlítása, körmérés
Több oratórium összehasonlítása, körmérés colorative test, round robin a rendszeres hibák ellenőrzése, számszerűsítése Statistical Manual of AOAC, W. J. Youden: Statistical Techniques for Colorative Tests,
Részletesebben2007- FDA Pharmaceutical Quality for the 21st Century A Risk-based Approach Progress Report
A termelés zavartalanul folyik - Halló, gépterem? - Skultéti, jelentkezem. - Mennyi, Skultéti? - Harminchárom. - Mi harminchárom? - Mi mennyi, főmérnök úr? - Az, ami harminchárom. - Nem annyinak kellett
RészletesebbenKezdőlap > Termékek > Szabályozó rendszerek > EASYLAB és TCU-LON-II szabályozó rendszer LABCONTROL > Érzékelő rendszerek > Típus DS-TRD-01
Típus DS-TRD FOR EASYLAB FUME CUPBOARD CONTROLLERS Sash distance sensor for the variable, demand-based control of extract air flows in fume cupboards Sash distance measurement For fume cupboards with vertical
RészletesebbenÁ É Á É Ü É é í ü ü ü é é ö é é é é ö é ó ó é é í ó é é é é ü é ó ó éó ó ó é é é é é é é í ó Ü ö ö ű é ű í é ó é ó é ü é í ü é ü ü é é í ö ö é ü é í ü ü é é é ü ö é ó ó ö í ó é é ü ö é ö í é é é é ü é
RészletesebbenPhEur Two-dose multiple assay with completely randomised design An assay of corticotrophin by subcutaneous injection in rats
PhEur... Two-dose multiple assay with completely randomised design An assay of corticotrophin by subcutaneous injection in rats 00 80 60 0 0 00 80 60 0 0 catterplot of multiple variables against dose PhEur_.sta
RészletesebbenÉ É Ó É É ő É É Ú É É ő Ú Ú Ó Ü ő É Ü É Ó ő É Ó Ú Ö Ö Ó ő Ó Ú Ú Ó ő Ú Ú É É É É Ü É Ó É É É Ó É Ó É Ú É É É Ó É ő ő ű ő ő ő ő ő ő ő Ú ű Ú ő ő ű ő ő ű ű ő Ú Ü ő Ú Ú ő Ú Ú ő ő ű ő ő ő ő ű ű ő ő Ü ő ű ő ő
RészletesebbenCorrelation & Linear Regression in SPSS
Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation
RészletesebbenHőhatásnak kitett emlőssejtes tápoldatporok vizsgálata infravörös spektroszkópiai-és preparatív, lombikos minősítési módszerekkel
Hőhatásnak kitett emlőssejtes tápoldatporok vizsgálata infravörös spektroszkópiai-és preparatív, lombikos minősítési módszerekkel Szabó Éva, Gergely Szilveszter, Párta László, Zalai Dénes BME Alkalmazott
RészletesebbenFelújítás Épületgépészet
Felújítás Épületgépészet Magyar Zoltán Háttér-információk Hatályba lépés: 2003. január 4. Bevezetési határidő az egyes tagállamokban: 2006. január 4. Energia megtakarítási lehetőség: 22% 2010-ig Megtérülési
RészletesebbenGyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Kísérlettervezés témakör
Gyakorló feladatok a Kíérletek tervezée é értékelée c. tárgyól Kíérlettervezé témakör. példa Nitrálái kíérleteken a kitermelét az alái faktorok függvényéen vizgálták:. a alétromav-adagolá idee [h]. a reagáltatá
RészletesebbenGyakorlat: Sztochasztikus idősor-elemzés alapfogalmai II. Egységgyök-folyamatok és tesztek. Dr. Dombi Ákos
Gyakorlat: Sztochasztikus idősor-elemzés alapfogalmai II. Egységgyök-folyamatok és tesztek Dr. Dombi Ákos (dombi@finance.bme.hu) ESETTANULMÁNY 1. Feladat: OTP részvény átlagárfolyamának (Y=AtlAr) stacionaritás
RészletesebbenLOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála
LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála a független változó: névleges vagy sorrendi vagy folytonos skála BIOMETRIA2_NEMPARAMÉTERES_5 1 Y: visszafizeti-e a hitelt x: fizetés (életkor)
Részletesebbenó í í Ö í í ó ó Ö Ö ű É í í ü üé É ü É ü Á Éí ó É É ü Éü É ü ü ü ü ó ű ü í ü ü ó ó Ö Ü í ü ü ü ü ű É ó ó ú Í Á ű í í Ő Í í ó í Ú í ó í ú í ú ó í ü ü ü ü ü ó ü ü ü ü í ó ó ó ü í ó ó ó í Í í í ó í í í í
RészletesebbenÁ Á Á Á Á ö ő ü Ü ö ő ú ű ő ü ü ő ű ö ű ő ö ö ő ö ő ő ő ő ő ő ő ő ő ű ő ő ű ö ö ö ő ő Ü ő ő ű ö ő ő Ü ű ö ö ö ö ö ö ö ü ö ö ú ü ő ü ű ö ö ü ű ő ö ő ö ő ű ő ö ő ü ö ű ő ö ö Ü ö ö ő ő ö ő ű ő ő ü ö ő ő ú
RészletesebbenÉ ö í ö í í ű ö ö ú í í ú í ó Ó ö ú í ö ú í ű ö ü ó ü ó í ó ó ű ü í ű ö ó ó í ö Ü Ó í ó ű ó í ó ö ü ó í í ö ö í ó ö ú í ó ó í ó Ü ó í ü ű ö ü ó ó ö ö ö ö í ö ú Ó í í í ü ó ö ü í ó í Á Ó í ó ó ó ú Á ö í
Részletesebbenű ü ű ű ű ű ö Á ö ö ú ú ö ö ö ü ö ö ö ű ö ú ú ű ö ö ü ö ö ú ö ü ü ö ü ö ű ö ö ü ö ö ü ö ü ü ü ö ö ö ö ű ö ű ü ö ö ü ű ö ü ö ű ü ű ö ö ú ű ö ú ö ö ü ű ű ö ű ü ö ű ö ö ö ú ö ü ö ö ö ö ú ü ü ö ö ü ö ö ö ö
RészletesebbenÉ á á á ö á á á á á á á á á ű á á á á á á á ű á á á ö á á á á á á á á á á á á á á á ű á ű á á á ö á á ú á á á á á ö ű á ű á á ü á á á É É ú É ü É ü Ú Á É ú Ú Á É Ü É Ú É Ú ű á ű á á ü Í Ú ü Á á É É ű á
Részletesebbenó Ü ő É ó ó ő Ó Ó í ő ó ő Ö É ó ő ú Ü í ó Ú ő Ó Ó í ó ő ó É ó É ó ö ö ű Ö ő Ó ő ó ó Éó Ó É Ó Ó Ő ó É ó ó Ó É Ó ó ö í Ó ö í ű Ó í í ö Ü ű ó í ó ö ű Ó Ö Ö ó Ö Ó í ö ü ű ú ü ú ő ó í ó ó Ú ú í í í ó Ö ü ő
RészletesebbenA problémamegoldás lépései
A problémamegoldás lépései A cél kitűzése, a csoportmunka megkezdése egy vagy többféle mennyiség mérése, műszaki-gazdasági (például minőségi) problémák, megoldás célszerűen csoport- (team-) munkában, külső
RészletesebbenÚJDONSÁGOK A MINITAB STATISZTIKAI SZOFTVER ÚJ KIADÁSÁNÁL (MINITAB 18)
ÚJDONSÁGOK A MINITAB STATISZTIKAI SZOFTVER ÚJ KIADÁSÁNÁL (MINITAB 18) Előadó: Lakat Károly, L.K. Quality Bt. 2017 szeptember 27 EOQ MNB Szakbizottsági ülés Minitab 18 újdonságai Session ablak megújítása
Részletesebbenő Ö ő ü ő ó Ó Ő ü ü ő Ö ó ó ű ó ó ó ó ő ő ő ó ó ő ő ő ó ő ő ő Ö ő ü Ő Ö ü ő Ö ó ő ü ü ő ő ő ő ő Ö ó ü ő ő ő ü ü ó ó ó ó ü ő ő ő Ő ü í ő ü ő ü í ó ő í ő Ö ő ó Ö ő ó Ó Ö Ö Ű ő ó Ö Ö ő ő ő ó ő ő ó Ó ó ő ő
Részletesebbenú Ú Ö É ú ü í í ü í í í í ü Ú í ű í ú ü ü í í ü ü í ü ü ú Í í ű í ü ü Ü í í ü í ú ű ú ú í í ü ú í ü É ü Ö í í ü ú ű í í ü í ű í í Í Ö í í ü Ö ú É Í í í í ü ű ü ű ü ü ü ü í í í í ú í ü í ú É ü ü ü ü í ü
Részletesebbenó ó ú ú ó ó ó ü ó ü Á Á ü É ó ü ü ü ú ü ó ó ü ó ü ó ó ú ú ú ü Ü ú ú ó ó ü ó ü ü Ü ü ú ó Ü ü ű ű ü ó ü ű ü ó ú ó ú ú ú ó ú ü ü ű ó ú ó ó ü ó ó ó ó ú ó ü ó ó ü ü ó ü ü Ü ü ó ü ü ü ó Ü ó ű ü ó ü ü ü ú ó ü
RészletesebbenÁ ű ő ö Í é é ő Ö Ö é ő Ö ő ö é é Ö ü é ó Ő é é ó é ó é é é é Ö ó ó ő é Ü é ó ö ó ö é é Ő ú é é é é ő Ú é ó Ő ö Ő é é é é ű ö é Ö é é ó ű ö é ő é é é é é é é é é Ö é Ö ü é é é é ö ü é ó é ó ó é ü ó é é
RészletesebbenÜ Ö Á Á Á Á Á É ű Ü Ú ű ű Á É ű Ú Ü ű Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Á Ü Ü Ü Ö Ö Ú Ö Ü Ö ű ű ű ű ű Á ű Ú ű ű ű ű ű É Á Ö Ö Ö ű ű ű Á ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ü Ü Ü Ü ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű ű ű ű ű Ü Ö Ü Ó Ö ű ű ű
RészletesebbenÜ Éü É ü í í Í ö Ü Ú ú Ó í ő í Ö ű ö Ó ú Ű ü í Ó ö Ó Ü Ó Ó í í ú í Ü Ü ő Ú Ó Ó í ú É ÉÉ É Á Ü Ü Ü Ú ő í Ő Ó Ü ő ö ü ő ü ö ú ő ő ő ü ö ő ű ö ő ü ő ő ü ú ü ő ü ü Í ü Í Á Ö Í É Ú ö Í Á Ö í É ö í ő ő í ö ü
RészletesebbenÖ Ó ú É ű É Ö Ö Ö Ü Ó Ú É ú É Ü Ú ú Ü ű ú Ü Ö Ö ú ű Ú ű ű ú Ö Ö Ö Ö É ú ú Ő Ö ú Ü Ó ú Ú Ü Ö ű ű ű Ö ű ú Ó ű Ö Ü ű ú ú ú ú É ú Ö ú ú Ü ú Ó ú ú ú ú ú ú ű ű ú ű ú ú ű Ö ú ú ú ű Ö ú ű ú ű Ü Ö Ü ű Ü Ö ú ú Ü
Részletesebbenű Ő ű Ü Ü Ü ű ű Ú ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű ű Ú Ü Ő ű Ö ű Ü ű Ö ű Ú ű ű Ű É É ű ű ű ű ű ű ű Ü ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű ű É Ű É Ü Ü Ú É É ű ű ű Ü ű É É Ű É ű ű ű ű ű ű ű Ö Ó ű ű ű ű ű ű Ö É Ó É É É Ü
RészletesebbenÁ Á Ó É ö ó ó ó ő ő ó ö ő ő ű ó ú ö ó ó ő ó ü ó ó ő ó ó ő ó ü ó ő ő ő ó ő ő ö ó ó ó ö ö ü ö Á Á Ó ü ó ö ó ő ó ő ő Á É Á Ó ű ü ö ó ő ó ú ÉÉ ó ú ő ö ó ó ó ó ó ö ö ő ü ó ö ö ü ó ű ö ó ó ó ó ú ó ü ó ó ö ó
RészletesebbenÉ É É ü É ó ó É ű ó ÉÉ ó É ó É É ó É ü ó ó Ó ű ó ó ó ó ü É ü ű ó É É É É ü ü ó ó ó ü É ó É ó É ó ó ó ü ü ü ü ó ü ü ü ü ó ű ű É Í Ó Ü Ö ó ó ó Ó ó ü ü ü ű ó ü ü ű ü ü ó ü ű ü ó ü ó ó ó ó ó ó ó ü ó ó ó ű
Részletesebben:.::-r:,: DlMENZI0l szoc!0toolnl ránsnnat0m A HELYI,:.:l:. * [:inln.itri lú.6lrl ri:rnl:iilki t*kill[mnt.ml Kilírirlrln K!.,,o,.r*,u, é é é ő é é é ő é ő ő ú í í é é é ő é í é ű é é ő ő é ü é é é í é ő
RészletesebbenMinőség-képességi index (Process capability)
Minőség-képességi index (Process capability) Folyamatképesség 68 12. példa Egy gyártási folyamatban a minőségi jellemző becsült várható értéke µ250.727 egység, a variancia négyzetgyökének becslése σ 1.286
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics.
Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics PhD Student Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise
RészletesebbenA katalógusban szereplő adatok változásának jogát fenntartjuk. 2015. 02-es kiadás
RUGÓKATALÓGUS A Biotek Kft. több mint 20 év tudásával és tapasztalatával valamint kiváló minőségű rögzítéstechnikai és gépépítő elemek nagy választékával kínál megoldásokat termékek tervezéséhez és gyártásához.
RészletesebbenNYOMÁSOS ÖNTÉS KÖZBEN ÉBREDŐ NYOMÁSVISZONYOK MÉRÉTECHNOLÓGIAI TERVEZÉSE DEVELOPMENT OF CAVITY PRESSURE MEASUREMENT FOR HIGH PRESURE DIE CASTING
Anyagmérnöki Tudományok, 39/1 (2016) pp. 82 86. NYOMÁSOS ÖNTÉS KÖZBEN ÉBREDŐ NYOMÁSVISZONYOK MÉRÉTECHNOLÓGIAI TERVEZÉSE DEVELOPMENT OF CAVITY PRESSURE MEASUREMENT FOR HIGH PRESURE DIE CASTING LEDNICZKY
RészletesebbenCorrelation & Linear Regression in SPSS
Correlation & Linear Regression in SPSS Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise 1 - Correlation File / Open
RészletesebbenKorreláció, regresszió. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet
Korreláció, regresszió Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Két folytonos változó közötti kapcsolat Tegyük fel, hogy 6 hallgató a következő válaszokat adta egy felmérés
RészletesebbenVálasztási modellek 3
Választási modellek 3 Prileszky István Doktori Iskola 2018 http://www.sze.hu/~prile Forrás: A Self Instructing Course in Mode Choice Modeling: Multinomial and Nested Logit Models Prepared For U.S. Department
Részletesebben( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ANOVA ( ) 2. χ σ. α ( ) 2. y y y p p y y = + + = + + p p r. Fisher-Cochran-tétel
NOV ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) a Y Y Y Y µ µ µ + + + ( ) ( ) ( ) ( ) + + Y µ µ µ ( ) ( ) ( ) + + µ χ e ( ) ( ) r + + Fher-Cochran-tétel mnd NOV ( ) e χ : H ( ) e S χ ( ) e r ν χ ( ) e S χ ( ) e r r ν χ F
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis
Factor Analysis Factor analysis is a multiple statistical method, which analyzes the correlation relation between data, and it is for data reduction, dimension reduction and to explore the structure. Aim
RészletesebbenMiért akartunk új könyvet írni?
Miért akartunk új könyvet írni? Kemény Sándor Budapesti Műszaki és Közgazdaságtudományi Egyetem, Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék Szerzőtársak: Deák András, Lakné Komka Kinga, Kunovszki Péter
RészletesebbenÉ ű ű Í ű ű ű É ű Í Ü É Í Á Ó Á É Á Á Á É Á Á Ó Á Á ű Ő Á É É ű É É É ű ű Á É Á Á Í Á Á Á É Á É É ű ű ű ű Í ű Í Í ű ű ű Í ű É ű É ű Á ű Í ű Á ű ű Á ÉÍ É É ű ű ű ű Í ű Í Í ű Á Í Í ű Í Í É ű É Í Í ű ű ű
RészletesebbenÍ Ü ű É ü ú Ó Ó É Ü Ó Í Ü Ü ű Á É Á É Ü Ü É É É É Í Á É É Í Ó Ü ü Ő É Ő É É É É É É É É É É É É Á É Ú Á Ú É Á Ú É Ó ü ű É Á É Ü ű É Ü É É É Ü ű Ü ű É Ü Ú É Á Á Á É Ü Ü Ü É Ó Á Ő É Í É É É É Í Í ű ü ü Ó
RészletesebbenModel Identification and Predictive Control of a Laboratory Binary Distillation Column
Model Identification and Predictive Control of a Laboratory Binary Distillation Column Ján Drgoňa, Martin Klaučo, Richard Valo, Jakub Bendžala, and Miroslav Fikar Slovak University of Technology in Bratislava,
RészletesebbenÉ É É Á Ő É Ű ÖÉ í ö ű ü ö í ö í ö ü ö ö Á Á Í É Ű ö É Á ö í ű ö ü ö ü ű ö ű ö ű ö í ö í ö í í Á Á ö ú ö ö ö ö ü ö ö ű í í ü ö ü í ö í í í ö ö ú ű í í í í Á Á ö ö ö ú ü í í í üü ö í í ü í ö í í í ö ö í
RészletesebbenÚ ó Ó Ú É Á Á É Á É Ó Í É Ö Í Ú ő ó ű é ó ó é é ö ö ő Ú ő ó Ú É Á é é é é ő ó ű é ő é ű é ó ű é é ő ó ű é é ö ö é ó é é é é é é é ó ű é é ű é ó é é é é é ú ű é é é ü é é é é ü ó é é é ö é Í ö ú ü ö ö é
RészletesebbenSegédlet a kísérlettervezés önálló feladat megoldásához
Segédlet a kísérlettervezés önálló feladat megoldásához Ennek az ismertetőnek a célja elsősorban az, hogy segítséget nyújtson a hallgatóknak a kísérlettervezési önálló feladat helyes megoldásában. A feladat
RészletesebbenStatisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely május 4. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2011. május 4. Outline 1 Korreláció 2 Standardizálás és dekompozíció 3 Grafikonok, ábrák Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika 2011-05-04
RészletesebbenÖ Ó Ö Í Á Ö Á Ö Í Ö Ö Ö Ó É Í Ö Ö Á Ö Ó Ö Ö Ö Ö É Ö Ö Á Ö Ó Á Á Í Ö Ö Í Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö É Ö Ö Ö Ö Ó Ö Ö É Ö Ö Ö Ö Ó Ö Ö Ö Ó Á Ö Á Á Í Í Ú Ó Á Á Á É Á Í Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö É Í Á Á Á Á
RészletesebbenA bizalom változó mintázatai Magyarországon és Európában a válság előtt és után
A bizalom változó mintázatai Magyarországon és Európában a válság előtt és után Ságvári Bence Hol van Magyarország az európai társadalmak térképén? ESS konferencia 2016.11.17. A BIZALOMRÓL A BIZALOM a
RészletesebbenMiskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Regression
Correlation & Regression Types of dependence association between nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation describes the strength of a relationship,
Részletesebben1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit.
1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit. 1., Határozza meg az átlagos egyedszámot és a szórást. Egyedszám (x i )
RészletesebbenA DOE (design of experiment) mint a hat szigma folyamat eszköze
A DOE (design of experiment) mint a hat szigma folyamat eszköze 2.5 Z [mils] 0.5 0-0.5 2.4.27 0.40-0.47 Y [in] - -.34-2.22 -.32 X [in] -0.42 0.48.38 2.28-2.2, feketeöves GE Consumer & Industrial A DOE
RészletesebbenTöbb valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció
Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...
RészletesebbenSZŰRŐFORGATÓ BERENDEZÉSEK/ FILTRATION UNITS, PUMPS, VALVES, ACCESSORIES
SZŰRŐFORGATÓ BERENDEZÉSEK/ HOMOKSZUROS BERENDEZESEK / SANOF1LTER SETS U SE-T0P325 Tetőzelepe zűrőberendezéek / Top valve filter unit Top zűrőzett: zivattyú, üvegzálerőítée ÜPP tetőzelepe tartály alaplappal,
RészletesebbenLogisztikus regresszió október 27.
Logisztikus regresszió 2017. október 27. Néhány példa Mi a valószínűsége egy adott betegségnek a páciens bizonyos megfigyelt jellemzői (pl. nem, életkor, laboreredmények, BMI stb.) alapján? Mely genetikai
RészletesebbenÁ É ő é ü ö á á ö é á é ö á á é ő á á ő á á á ő á ő é á é ő ö ó é ő é é á ó á á á á ó á á ö ö é á é Ó É á á ő á á ú ü ö á á á á é á á á á é é ő á á á á é ü á á ő ú á é á á ü ö á á á á é é á á á á ő á ő
RészletesebbenMICROCAP PROGRAMRENDSZER HASZNÁLATA
1 MICROCAP PROGRAMRENDSZER HASZNÁLATA A mérést végezte: Csoport: A mérés időpontja: A méréshez felhasznált eszközök: -Számítógépes mérés -printer A vizsgált áramkör neve:...... A mérésvezető tanár tölti
RészletesebbenLINEÁRIS AKTUÁTOROK LINEAR ACTUATORS
LINEÁRIS AKTUÁTOROK LINEAR ACTUATORS LAT TÍPUS LAT TYPE Ez a típusú lineáris aktuátor egy rendkívül jól használható termék, a fő erőssége, hogy kis méretű (L33xA61xP80 mm) és axiális terhelése maximum
RészletesebbenMinőségbiztosítás, validálás
Minőségbiztosítás, validálás Előzetes tanulmányok (BSc): Műszeres analitika gyakorlatok inorg.unideb.hu/oktatas Kapcsolódó tanulmányok (MSc): Minőségbiztosítás című előadás Tételek: 1. Minőségbiztosítási
RészletesebbenROSA SISTEMI HENGERGÖRGŐS MEGVEZETÉS ROSA SISTEMI MONOGUIDE
ROSA SISTEMI HENGERGÖRGŐS MEGVEZETÉS TARTALOMJEGYZÉK / T.O.C. Technikai információk / Technical informations.............................................98 Hengergörgős vezetékek és kocsik / Recirculating
RészletesebbenStatisztika II. feladatok
Statisztika II. feladatok 1. Egy női ruhákat és kiegészítőket forgalmazó üzletlánc 118 egységénél felmérést végzett arról, milyen tényezők befolyásolják a havi összbevételüket (EUR). a) Pótolja ki a táblázatok
RészletesebbenA Lee-Carter módszer magyarországi
A Lee-Carter módszer magyarországi alkalmazása Baran Sándor, Gáll József, Ispány Márton, Pap Gyula Alkalmazott Matematika és Valószínűségszámítás Tanszék, Debreceni Egyetem, Informatikai Kar 1 Feladatok:
RészletesebbenBiztonsági adatlap 1907/2006/EK, 31. cikk szerint
oldalszám: 1/6 1. SZAKASZ: Az anyag/keverék és a vállalat/vállalkozás azonosítása 1.1 Termékazonosító Cikkszám: A2163 CAS-szám: 146-14-5 EK-szám: 282-733-8 1.2 Az anyag vagy keverék lényeges azonosított
RészletesebbenBiológiai anyagok hatásának értékelése, ha közvetlen fizikai vagy kémiai analízis nem alkalmazható.
Boassa Bológa anagok hatásának értékelése, ha közvetlen fzka vag kéma analízs nem alkalmazható. Alapja standard készítménnel való összehasonlítás: a vzsgált anag mlen mennsége ad uganakkora hatást, mnt
RészletesebbenYou created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (
4.6 4. 4.8 4.4 4.0 4.6 4. 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 Run: Run: Run: Run: 4 Run: 5 Run: 6 4.6 4. 4.8 4.4 4.0 4.6 4. 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5
RészletesebbenReinforced Concrete Structures I. / Vasbetonszerkezetek I. II.
II. Reinforced Concrete Structures I. Vasbetonszerkezetek I. - A beton fizikai és mechanikai tulajdonságai - Dr. Kovács Imre PhD tanszékvezető főiskolai tanár E-mail: dr.kovacs.imre@gmail.com Mobil: 6-3-743-68-65
Részletesebbené é ö í Ü ö é ő é é Í Í é é é ű é ő é é ő í ő Ű é é é é ö í é ö ö é ö é é é é ő é ű ő é é Úé é ö ö é Ü ö é ő é éü Ú í í ő ö é é é é é í é é ő é é őé é
é é ö ő é é é ö é é é é ö ö ö Í Í é Í é ö é Í ö é é é é é ö é ü í é ű é é ö é ö é Í ö ö é é é ú ö ö Ú ö í é í é é í é ö é é é é é é ö í ű ű é é ű Í ö é é é éé é í é é í ö í é é Ü é ő é í é é é é ö í Ü
RészletesebbenStatisztikai folyamatszabályozás Minitab szoftverrel
Statisztikai folyamatszabályozás Minitab szoftverrel A Minitab általános statisztikai szoftvert elsősorban statisztikai feladatok megoldására (oktatásra és minőségfejlesztésre) használják, és másodsorban
RészletesebbenA klímamodellek alkalmazásának tapasztalatai a magyarországi gabona félék hozam előrejelzéseiben
Hatásvizsgálói konzultációs workshop Országos Meteorológiai Szolgálat A klímamodellek alkalmazásának tapasztalatai a magyarországi gabona félék hozam előrejelzéseiben Kemény Gábor, Fogarasi József, Molnár
RészletesebbenMDS30-50D Víz víz hőszivattyú
MDS30-50D Víz víz hőszivattyú Használati útmutató A beépítés előtt olvassa el ezt az útmutatót Figyelem! A hőszivattyúk üzembe helyezését bízza szakemberre, mivel a szakszerűtlen üzembe helyezésből fakadó
RészletesebbenSzteroid gyógyszeranyagok tisztaságvizsgálata kromatográfiás technikákkal
A doktori értekezés tézisei Szteroid gyógyszeranyagok tisztaságvizsgálata kromatográfiás technikákkal Bagócsi Boglárka Kémia Doktori Iskola Analitikai, kolloid- és környezetkémia, elektrokémia Témavezető:
RészletesebbenHogyan szűrjük a röntgensugarat?
Hogyan szűrjük a röntgensugarat? (A röntgencsőegység állandó szűrésének nemzetközi szabványáról) Porubszky Tamás OSSKI Munkahelyi Sugáregészségügyi Osztály E-mail: porubszky@osski.hu 1 IEC 60522 (IEC 522):
Részletesebbenő Í é ő Ö Á ö ő Í é ő ö é é í é ü é ú é ű Í ú ö é ű í é ő í ő é ő í é ő Í é ő ő Í í í é é é é í ü ő é ú ö é ö í é é é é é ö é ű é é é é é é é é é é ö é ö é é é í é ú é é é é í é é ő é é í é é í í ú é ú
RészletesebbenÁ Á É Á Á É ö ó ő ő ó ó ó é ö é ö ú ó ó ó é ö é é ő ö ú é ö ő é é ő é ó É ő ó é Ü ö é ó é é é é é ó óö é ő ő é ó é é é ó óö é é ö é é ő é ű ó é ö é ő ú ö é é ö ö é ő ö ö Í ö é ö ö é ü Í ö é é é ó é é ő
RészletesebbenMiben különbözik a tranzakcionális Hat szigma a gyártásitól?
Miben különbözik a tranzakcionális Hat szigma a gyártásitól? Sződy Noémi EOQ Hat szigma szakbizottság 2011. Március 1. 1 Relevancia Működő vállalkozások száma Magyarországon ~ 700 ezer Szolgáltatóipar
RészletesebbenFÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN
Földrajz angol nyelven középszint 0821 ÉRETTSÉGI VIZSGA 2009. május 14. FÖLDRAJZ ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ OKTATÁSI ÉS KULTURÁLIS MINISZTÉRIUM Paper
RészletesebbenFMEA alkalmazása a Veronica varrógép kritikus pontjainak feltárása érdekében
Kerekes L., Johanyák Zs. Cs.: Ipari varrógépek konstrukciós FMEA vizsgálata, Mőszaki szemle ISSN 1454-0746, 1998/1-2., Erdélyi Magyar Mőszaki Tudományos Társaság, Kolozsvár, 31-34. old. http://johanyak.hu
RészletesebbenStatisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév
Statisztika II előadáslapok 3/4 tanév, II félév BECSLÉS ÉS HIPOTÉZISVIZSGÁLAT Egyik konzervgyár vágott zöldbabot exportál A szabvány szerint az üvegek nettó töltősúlyának az átlaga 3 g, a szórása 5 g Az
RészletesebbenEgy- és kétutú szelepek termosztatikus szabályzókhoz és elektromos szelepmozgatókhoz VFG.. / VFGS2 / VFU..
Egy- és kétutú szelepek termosztatikus szabályzókhoz és elektromos szelepmozgatókhoz VFG.. / VFGS / VFU.. eírás VFG VFG 1 (lásd. a. és. oldalt) VFG 5 (lásd. a 4. oldalt) Szelepek fűtéshez, távfűtéshez,
RészletesebbenA TISZA FOLYÓ MODELLEZÉSE EGYDIMENZIÓS HIDRODINAMIKAI MODELLEL. TISZA-VÖLGYI MŰHELY alapító konferencia
A TISZA FOLYÓ MODELLEZÉSE EGYDIMENZIÓS HIDRODINAMIKAI MODELLEL TISZA-VÖLGYI MŰHELY alapító konferencia Szolnok, 2011. március 30. Dr. Kovács Sándor KÖTIKÖVIZIG VÍZÁLLÁSOK PASSAUNÁL Árvízcsúcsok növekedése
Részletesebbené ó é é é ő é é é é é ö í ó ó é í é é é é é é ö é í é é é í é ú é é é é é é ö é í í ó őí ü ü é é ó é ó é ü é é ó ő é é í é í ó í é ő ő ő ü ő é ó é í é
ó ü É Í É Á ú Ü Ü é ó é ö ú óé ü é í é éü Á í é ű é í óé é ú ó ü ó é í é é ú ö é é í í ú ő é í ű ó ó é é í é é é í é ű é í é é é é ü ö ú ó ű é é ó é ö ö ő í őí é é ö ó é í é É é őí é í é ű ő é é í óé ű
RészletesebbenTovábblépés. Általános, lineáris modell. Példák. Jellemzık. Matematikai statisztika 12. elıadás,
Matematikai statisztika. elıadás, 9.5.. Továbblépés Ha nem fogadható el a reziduálisok korrelálatlansága: Lehetnek fel nem tárt periódusok De más kapcsolat is fennmaradhat az egymáshoz közeli megfigyelések
RészletesebbenCMMI modell v1.2 verziójának bemutatása. Tartalom. Dr. Balla Katalin 2006.11.28. A CMMI v1.2 bemutatása 2006.11.28.
CMMI modell v1.2 verziójának bemutatása Dr. Balla Katalin 2006.11.28. Tartalom ~ A CMMI v1.2 kiadása ~ A CMMI modell új kiadása iránti igény ~ a CMMI korábbi verziójához képest ~ A CMMI v1.2 jellemzői
RészletesebbenSupporting Information
Supporting Information Cell-free GFP simulations Cell-free simulations of degfp production were consistent with experimental measurements (Fig. S1). Dual emmission GFP was produced under a P70a promoter
RészletesebbenSebastián Sáez Senior Trade Economist INTERNATIONAL TRADE DEPARTMENT WORLD BANK
Sebastián Sáez Senior Trade Economist INTERNATIONAL TRADE DEPARTMENT WORLD BANK Despite enormous challenges many developing countries are service exporters Besides traditional activities such as tourism;
RészletesebbenEffect of the different parameters to the surface roughness in freeform surface milling
19 November 0, Budapest Effect of the different parameters to the surface roughness in freeform surface milling Balázs MIKÓ Óbuda University 1 Abstract Effect of the different parameters to the surface
Részletesebben1. melléklet A ciklodextrin hatásának jellemzése mikroorganizmusok szaporodására Murányi Attila
1. melléklet A ciklodextrin hatásának jellemzése mikroorganizmusok szaporodására Murányi Attila Bevezetés... 1 A kutatás hipotézise... 2 A kutatás célja... 2 Az alkalmazott mikroorganizmusok... 3 Kísérleti
Részletesebben