AZ EXCEL ALKALMAZÁSA A STATISZTIKA OKTATÁSÁBAN. Kehl Dániel Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar, Gazdaság-módszertani Intézet.

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "AZ EXCEL ALKALMAZÁSA A STATISZTIKA OKTATÁSÁBAN. Kehl Dániel Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar, Gazdaság-módszertani Intézet."

Átírás

1 AZ EXCEL ALKALMAZÁSA A STATISZTIKA OKTATÁSÁBAN APPLYING EXCEL IN STATISTICAL EDUCATION Kehl Dániel Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi Kar, Gazdaság-módszertani Intézet Összefoglaló A statisztika oktatásában napjainkra több szoftver is elterjedt, a programcsomagoknak azonban több hátrányuk is van. Az MS-Excel táblázatkezelő szoftver statisztikai modulja a statisztika módszertanának nagy részét felöleli, de jó néhány apróbb hiba, és hiányosság is a sajátja. Ugyancsak problémát jelent, hogy a modul elemei fekete dobozként működnek. Az Excel előnye ugyanakkor, hogy az Office csomag elterjedése miatt szinte mindenhol megtalálható. A fenti okok miatt hoztunk létre olyan kis Excel-alkalmazásokat, melyek megkönnyítik a tanultak elsajátítását, dinamikusak, a felhasznált képletek könnyen leolvashatók, megkönnyítik a feladatmegoldást, és didaktikusak. A hallgatóknak lehetőségük nyílik a nagy mennyiségű számítási folyamat mögé nézni, vagy amennyiben valamilyen speciális felhasználási területre van szükségük, a bemutatott programok alapján elkészíthetik saját, testhezálló Excel fájljaikat is. A tanulmányom célja egyrészt a statisztikai szoftverek és az Excel statisztika oktatásában megfigyelhető előnyeit és hátrányait összegyűjtsem. Az összehasonlító rész után bemutatom az általunk oktatási célokra fejlesztett, illetve fejlesztés alatt álló Excel munkafüzet-csomagot, amely nem a beépített Adatelemzés menüpontot használja, hanem a megírt rutinokat. Kulcsszavak Excel, adatelemzés, statisztika, módszertan Abstract Many applications have proliferated in statistical education by now, although these software packages possess certain disadvantages as well. A majority of methodological tools in statistics is embraced by the statistical module of MS-Excel notwithstanding that plenty of small mistakes are also accompanied with it. From didactical aspect, the invisibility of the process behind calculations (the black box syndrome) may be mentioned as a drawback. On the other hand, the Office package is considerably widespread and well-known. Based on these argumentations we have developed some applications for Excel that enable its users (i.e., students) to imbibe the theory by practice for these applications are dynamic, explicitly didactical and the formulations applied within are easy to track and read. Students also have the opportunity to look behind the calculation process executed even in large data volume, and it is possible for them to create their own Excel files fitting a special problem they define if required. The goal of my study, firstly, is to list the advantages and disadvantages of the most frequently used statistical softwares from a didactical point of wiew. After this comparison, I will introduce the Excel worksheet package that applies the routines developed or being developed by us for educational purposes. Keywords Excel, data analysis, statistics, methodology 1

2 1. Bevezetés A statisztika módszertudománya alapvetően a tömegjelenségek mérésével, leírásával, elemzésével foglalkozik. Természetesen a nagyszámú megfigyelés miatt az alkalmazott módszerek erősen számolás- és számításigényesek. A hagyományos (értsd: nem számítógéppel támogatott) statisztika oktatásában ezért igen ritka az, hogy a hallgatók valós méretű problémával találkozzanak, vagy ha a probléma valós, akkor nem a nyers, hanem valamilyen módon előkészített adatokat, részeredményeket kapnak kézhez. A feladat az utóbbi esetben csupán a részszámítások befejezése, vagy a kapott eredmények értelmezése lehet. A valós méretű, összetettségű feladatok megoldása kézi számításokkal tehát nem mindig megoldható, a számítógépes feldolgozás lehetősége azonban új utakat nyithat és nyitott meg a statisztika tudományában, és természetesen ezzel együtt az oktatásában, az oktatás minőségében is. Az oktatásban szóba jöhet a kifejezetten statisztikai programcsomagok oktatása, és emellett igen elterjedt az MS-Excel felhasználása is, annak ellenére, hogy mint tudjuk ez a program nem statisztikai program, de képessé lehet tenni statisztikai számítások elvégzésére. Jelen tanulmányban célom a két lehetőség előnyeinek és hátrányainak összegyűjtése, bemutatása, majd egy olyan harmadik, kompromisszumos megoldás felvázolása, mely reményeim szerint felkelti a hazai statisztika oktatás érdeklődését. 2. Statisztika a felsőoktatásban Az új, Bologna rendszerű bachelor képzésben a közgazdaságtudományi képzési területen a statisztika két féléves tantárgy, ráadásul a második félévben nincs gyakorlat, így az elméleti oktatás mellett egyre kevesebb idő jut feladatmegoldásra. Mindezért, valamint az egyre jobb infrastrukturális helyzet, valamint a (leendő munkahelyeken) egyre inkább elterjedő szoftverek miatt elengedhetetlen, hogy a statisztika oktatásába is beépüljön a számítástechnika. Amennyiben a statisztika és a számítástechnika fogalmakat együtt használjuk, a legtöbb statisztikát oktató szeme előtt vagy egy statisztikai szoftver, vagy az Excel jelenik meg. Tény, hogy a kifejezetten statisztikai célú szoftverek mellett leginkább az Excel elterjedt az oktatásban. Le szeretném szögezni, hogy tanulmányomban a fentiekben vázolt két út melletti és elleni érveim mindvégig a statisztika oktatása esetén érvényesek! Véleményem szerint ugyanis a statisztika tudományos felhasználása mindenképp erre a célra létrehozott szoftver alkalmazását igényli. A következőkben előbb a statisztikai programcsomagok előnyeit, illetve hátrányait gyűjtöm össze, majd ugyanezt kísérelem meg az Excel esetében is, természetesen az oktatás szempontjából A statisztika szoftverek előnyei és hátrányai Napjainkban rengeteg statisztikai szoftver van forgalomban. A teljesség igénye nélkül néhány gyakran használt program ezek közül: Calc, BMDP, E-Views, Gnumeric, Gretl, Minitab, R, SAS, SPSS, Statistica stb. Ezek között vannak főként keresztmetszeti adatokra (pl. SPSS), és inkább idősorelemzésre koncentráló (pl. E-Views) csomagok is, némelyik pedig általánosnak mondható ebből a szempontból. 2

3 A fent felsorolt programcsomagoknak több hátrányuk is van. Egyrészt nem kifejezetten oktatási célra hozták őket létre, ezért mintegy fekete dobozként működnek, a felhasználó csak megadja az input-adatokat, és megkapja az outputot, amit értelmeznie kell. Ezek a programcsomagok általában igen speciálisak, az oktatott statisztika nem minden témakörét fedik le (pl. standardizálás, index-számítás). Egyértelműen megfogalmazható probléma, hogy a programok beszerzése, majd az újabb és újabb verziók, javítások beszerzése költséges. A felsorolt szoftverek teljesen más felhasználói felülettel rendelkeznek, és az egymástól jelentősen különböző csomagok mindegyikének bemutatására a rendelkezésre álló óraszám nem elégséges. A preferált csomag kiválasztása így meglehetősen önkényes. A különböző formátumok miatt a programcsomagok közötti váltás némely esetben rendkívül problematikus. A statisztikai szoftverek előnye természetesen az, hogy készítőik erre a célra, statisztikai elemzések készítésére, hozták őket létre. Emiatt a programok megbízhatóak, az észlelt hibák folyamatosan javításra kerülnek, az általánosan használt módszerek pedig megtalálhatóak bennük. Előnyként említhetjük még, hogy a statisztikai szoftverek a tananyagot messze meghaladó ismeretkört is felölelnek, így az érdeklődők akár az általában rendelkezésre álló súgó segítségével lehetőséget kapnak ismereteik fejlesztésére Az Excel előnyei és hátrányai A hazai (és külföldi) felsőoktatásban elterjedt az MS-Excel táblázatkezelő szoftver statisztikai modulja is, lásd például (Rappai, 2001), vagy (Jánosa, 2005). Az Excel a speciális statisztikai szoftverekhez hasonlóan a statisztika módszertanának nagy részét felöleli beépített modulja (Analysis ToolPak) segítségével, de jó néhány apróbb hiba (pl. rossz, vagy félreérthető magyarra fordítás), és hiányosság is a sajátja. A hazai felsőoktatásban az Excel jelentőségére Rappai már említett műve hívta fel a figyelmet, ami az interneten fellelhető sillabuszok alapján szervesen beépült a különböző oktatási szintek tananyagába. Természetesen rengeteg egyéb statisztikai szoftverhez (főleg az SPSS-hez) kapcsolódó könyv is megjelent a hazai piacon, amelyek jól ismertek, de részletesebben nem szeretném bemutatni őket. Szerencsés választásnak érzem Jánosa művét is, amely az Excel mellett az SPSS alapvető funkcióit mutatja be, a két szoftver fortélyait párhuzamosan tárja az olvasó szeme elé. Az említett félrefordításoknál nagyobb problémák is megfigyelhetők, melyek az Excel korábbi verzióiban csakúgy megtalálhatóak voltak, mint a legújabbakban. Az Excel a főként a következtetéses statisztikában oly fontos eloszlások esetén némely speciális esetben hibás, nagyban félrevezető értékeket szolgáltat. A témakör bőséges irodalommal rendelkezik, jelen tanulmányunkban csak utalunk Knüsel (Knüsel, 1998, 2002, 2005), illetve McCullough és Wilson (McCullough-Willson, 1999, 2002), vagy az Excel legújabb kiadásával kapcsolatban Yalta (Yalta, 2008) munkáira, melyekből az érdeklődő olvasó kimerítő hibalistát meríthet. Az említett problémák nem is lennének annyira zavaróak, ha azok nem lennének ismertek akár évek-évtizedek óta. Hasonló problémák más szoftverek esetén is adódtak, de valamennyit a lehető leggyorsabban javították, míg az Excel esetében ez a jelentős tudományos visszhang ellenére sem történt meg. Többek között ezen hibák miatt mondja Nash (Nash, 2008), hogy pedagógiai szempontból nem előnyös egy a való életbeni alkalmazásra nem alkalmas szoftverrel történő oktatás (bár a valós életben is ritkán adódnak elő ezek a hibák). Ugyancsak problémát jelent, hogy a modul elemei szintén fekete dobozként, a felhasználó elől elrejtve, működnek. 3

4 Az Excel kétségtelen (és messze legfontosabb) előnye ugyanakkor, hogy az Office csomag elterjedése miatt szinte mindenhol megtalálható. Mindez azt jelenti, hogy az egyetemeknek, de főleg a hallgatóknak nem kell (külön) drágán beszerezhető szoftvert vásárolniuk. Általános elérhetősége egyben azt is jelenti, hogy akár mikro- és kisvállalatok amelyek a drága, és folyamatosan friss verziókkal jelentkező szoftvereket nem képesek megvásárolni elemzési eszköztárát is erősítheti. Ugyancsak előnyt jelent, hogy az Excel felépítése, struktúrája, kezelőfelülete ismert a hallgatók számára, így tanórán nem kell az alapoktól kezdeni, a hallgatók nem idegenkednek tőle. Az Excel így platform-független eszközként is felfogható, véleményem szerint oktatási célra ezért megfelelő. A fentiekben vázlatosan áttekintettük a különböző statisztika szoftverek és az Excel oktatásban betöltött szerepének előnyeit és hátrányait. Voltak olyan problémák, melyek mindkét esetben felmerültek. Ezek közül a legfontosabbnak azt tartom, hogy mindkét megoldás esetén a számítások fekete dobozként viselkednek. A hallgatóknak az a misztikus érzése lehet, hogy a bevitt adatok és a kapott eredmény közötti lépések tabunak számítanak. Éppen ezért, és a fent felsoroltak miatt éreztük úgy a tanszéki kollégákkal (elsősorban dr. Sipos Béla, egyetemi tanárral), hogy érdemes lenne olyan Excel-alkalmazásokat létrehozni, melyek megkönnyítik a tanultak elsajátítását, dinamikusak, a felhasznált képletek könnyen leolvashatók, megkönnyítik a feladatmegoldást, és didaktikusak. A hallgatóknak lehetőségük nyílik a nagy mennyiségű számítási folyamat mögé nézni. További nagy előnye a következőkben vázolt módszernek, hogy az érdeklődő hallgatók amennyiben valamilyen speciális módszerre alkalmazására, felhasználási területre van szükségük, a bemutatott programok alapján, vagy azok módosításával elkészíthetik saját, testhezálló Excel fájljaikat is. 3. Az Excel alternatív felhasználása a statisztika oktatásában Ahogyan azt már említettem, a szoftverek alkalmazásának egyik legnagyobb problémáját abban látom, hogy a számítási lépések nem követhetőek, a felhasználó nem érzékeli, hogy a kiinduló adatok hogyan hatnak az eredményre, az adatok kismértékű változása mennyiben befolyásolja a végeredményt. Az általunk Excel segítségével elkészített fájlok véleményem szerint kiküszöbölik ezt a hiányosságot. A munkalapokat egységes szerkezetben építettük fel. A változtatható, illetve megadható vagy megadandó adatokat sárga mezők jelölik, az eredményeket pedig egységes struktúrában, illetve szóhasználattal kívántuk megjeleníteni. A megértéshez, didaktikai lépésekhez szükséges végeredmények, és az egyes cellák számításához használt képletek valamennyi cella esetén láthatók. Ezzel a számítás menete követhetővé válik. Szintén nagyon fontos, hogy egyetlen cella, vagy vezérlőelem (Check-box, legörülő menü stb.) megváltoztatása az eredmények azonnali változását vonja maga után, és mindezt hála a gyors számítási sebességnek azonnal elérhetjük. A fejlesztett programokkal kapcsolatos végső cél egyfajta menürendszer kialakítása. Az adatok megadása után, vagy azzal párhuzamosan a felhasználónak az adatbázis, illetve az adatok típusát kellene megadnia (keresztmeteszeti, idősoros, osztályközös stb.), majd ezek után a szóba jöhető módszerek közül választhatna. Ezzel a statisztika szakítana a mostani, talán módszer-orientáltnak nevezhető szemlélettel, és előtérbe kerülhetne az adatbázisorientált szemlélet. A módszer-orientált szemlélet inkább a módszerekre koncentrál olyan értelemben, hogy a statisztika által alkalmazott módszereket fűzi fel valamilyen logikai sorrendben, míg az általam adat-, vagy adatbázis-orientált szemlélet lényege inkább az, hogy megtanítsa a hallgatót arra, hogy ha bizonyos típusú adatokkal rendelkezik, akkor mely 4

5 módszerek juthatnak eszébe, jöhetnek szóba. A különbség látszólag kicsi a két szemlélet között, de gyakorló oktatók gyakran találkoznak azzal a problémával, hogy adott struktúrájú adatokhoz a hallgató csak egy témakört kapcsol, annak ellenére, hogy az elemzés más lehetőségei is nyitva állnának. Mivel a programok fejlesztése még közel sem ért véget, de jelentős előrelépések már történtek, és úgy érzem, hogy a már elkészült anyag bemutatásra, szakmai diskurzusra mindenképp alkalmas. Ennek megfelelően az alábbiakban néhány önkényesen kiragadott elemet szeretnék bemutatni. A regresszióval foglalkozó témakört, és a determinisztikus idősor-elemzési technikákkal kapcsolatos fájlt Regresszió Jelen dolgozatomban nem kívánok kitérni a regresszió modellezésben, a modellezési, modellalkotási képesség elsajátításában betöltött kétségtelen szerepére. A regressziós módszertani családon belül a lineáris regresszió különösen fontos, egyrészt didaktikai szempontból, másrészt amiatt, hogy a bonyolultabb, de linearizálható függvényformák esetén szintén erre a technikára támaszkodunk. Az általunk elkészített fájlok esetén valamennyi esetben sárga színnel jelöltük az input adatok helyét. A lenti 1. számú ábra a regressziós munkafájlt mutatja be. Jól látható, hogy maximálisan 16 változót képes kezelni a fájl, a megfigyelések száma elméletileg ig bővíthető, de az ilyen méretű regressziós problémák viszonylag ritkák. A mintapélda 1000 teljesen fiktív megfigyelésből áll, és az aktuális adatbázis 4 (egy eredmény-, és három magyarázó-) változót tartalmaz. 1. ábra: A regressziós munkafájl 5

6 A megadott adatok alapján az Excel azonnal kiszámítja az ábrán látható adatokat (sztenderd regressziós output). A felhasznált képletek azonban (a másik két úttal ellentétben) könnyen követhetők, amint az az ábrán az Excel szerkesztőlécén is látható. Hasonlóan fontos, hogy egyes változók kihagyásához, illetve bevonásához nincs szükség új modell felépítésére, csupán a változóhoz tartozó paraméter mögött található check-boxból kell a pipát kivenni, az eredmények automatikusan újra számítódnak. Természetesen bármely induló adat változására ugyan így reagál a program. Mivel az eredeti modellünkben két változó sem szignifikáns (a köztük szándékosan létrehozott majdnem tökéletes korreláció miatt), így a multikollinearitás elkerülése miatt célszerű az egyik változó elhagyása (esetünkben az x 1 változóé). A kapott eredményeket az alábbi, 2. számú ábrán mutatjuk be. Természetesen az összes többi output megváltozott a változó elhagyásával, de a képek nagy mérete miatt most csak az együtthatókra vonatkozó részt mutatjuk be. 2. ábra: Regresszió mindhárom, és a kihagyott magyarázó változóval Amint az az 1. számú ábrán is jól látható, további munkalapok is találhatóak a munkafüzetben. A Mátrix nevű lapon a regresszió-számítással kapcsolatos mátrixok, valamint azok inverzei találhatók, melyek rengeteg további fontos következtetés levonására alkalmasak. Hasonló célt szolgál a haramdik, Maradék nevű lap is, ahol a regressziós modellezés további feltevéseinek igazolását, vagy cáfolását végezhetjük el, ennek bemutatásától azonban jelen dolgozatunkban eltekintünk Idősorok elemzése Az idősor-elemzésen belül (igazodva a jelenlegi tananyaghoz) a determinisztikus idősorelemzés módszereit alkalmazó fájlt hoztunk létre (lásd 3. számú ábra). Az elemzésre szánt adatsort a regressziós munkafájlhoz hasonlóan kell megadni. Ekkor automatikusan megjelenik az idősor hossza, és kitölthető az is, hogy az idősorból a fájl az első hány elemet használja fel a trend becslésére. Minderre azért van szükség, hogy Mi lett volna, ha elven különböző eseteket vizsgálhassunk. Természetesen lehetőség van előrejelzésre, tetszőleges időtartamra. Az adatok megadása után azonnal megkapjuk az idősor képét, és ez, illetve az illeszkedést mutató adatok alapján eldönthetjük, hogy milyen trend illik leginkább az adatsorunkhoz. 6

7 3. ábra: Az idősor-elemzés munkafájl A fájl a kilenc leggyakrabban alkalmazott lineáris, vagy arra visszavezethető trendet ismeri. Amennyiben az adatsorunk szezonalitást is tartalmaz (mint ahogyan az a példafeladat esetén is jól megfigyelhető), akkor a periódusok számának beállításával (esetünkben havi adatokról van szó, így a periódusok száma 12) számszerűsíthetjük a nyers és a korrigált szezonális eltéréseket, és szezonindexeket is. 4. ábra: Exponenciális trend szezonális eltéréssel Ekkor természetesen az előrebecslésünkben már figyelembe vehetjük ezen ismereteket is! Amennyiben például a legördülő menüből például az exponenciális trendet, illetve a 7

8 szezonális eltérést választjuk, úgy a következő (4. számú) ábrát kapjuk, melyen jól látható az előrejelzés időszaka. Ne felejtsük el, hogy a számításokhoz továbbra is csak az első 48 adatot használtuk fel! Valamennyi adat felhasználása az utolsó ismert adatokkal rendelkező évre is jobb illeszkedést eredményezne. A fájl előállítja ezen kívül a trendtől tisztított idősori értékeket is (3. számú ábra jobb oldala), melyek tovább elemezhetők például tetszőleges tagszámú mozgóátlagolással, ami a hosszú ciklusok kimutatásának bevett gyakorlata. Szintén elkészítettünk ebben a témakörben egy olyan fájlt, amely 12 különböző, nem linearizálható (többségében logisztikus) függvényformák illesztésére képes, és segít az optimális paraméter-kombináció feltárásában is. Ezt a fájlt nem kívánom részletesen bemutatni, csupán egy ábrával érzékeltetem, hogy milyen trendek illeszthetőek a hagyományos módszereknél jóval egyszerűbben Y 1 Logisztikus 5. ábra: Logisztikus függvény illesztése 4. Összefoglalás Jelen tanulmányban a statisztika oktatásában alkalmazható szoftverek szerepéről, azok előnyeiről, hátrányairól esett szó. A teljesség igénye nélkül megemlítettünk néhány statisztikai szoftvert, melyekkel kapcsolatos legnagyobb problémának azt találjuk, hogy kifejezetten a kutatás, illetve a professzionális munka céljára hozták őket létre, tehát semmiképp nem oktatási célokra. Néhány szoftver mellett elterjedt az oktatásban az Excel adatelemző menüpontjának használata is, ám ezzel kapcsolatban is több probléma felmerült: néhány fordítási, értelmezési probléma mellett még nagyobb gondot jelent, hogy az elemzés szintén fekete dobozként működik. Ráadásul a már lefuttatott adatelemzés adatai a kiinduló adatok megváltozására nem változnak, ilyen esetben újbóli futtatásokra van szükség. Tanulmányunk második részében bemutattunk néhány olyan fájlt, melyek véleményünk szerint hasznos oktatási segédletet jelenthetnek a statisztika oktatásában. Természetesen nem szabad elfeledkeznünk az Excel fentiekben vázlatosan felsorolt hibáiról sem, a tudományos igényesség érdekében minden fórumon hangoztatnunk kell ezeket a hiányosságokat. 8

9 Irodalomjegyzék [1] Jánosa András (2005) Adatelemzés számítógéppel. Budapest, Perfekt [2] John C. Nash (2008) Teaching statistics with Excel 2007 and other spreadsheets. Computational Statistics and Data Analysis (article in press) [3] Knüsel, L. (1998) On the accuracy of statistical distributions in Microsoft Excel 97. Computational Statistics and Data Analysis 26, [4] Knüsel, L. (2002) On the reliability of Microsoft Excel XP for statistical purposes. Computational Statistics and Data Analysis 39, [5] Knüsel, L. (2005) On the accuracy of statistical distributions in Microsoft Excel Computational Statistics and Data Analysis 48, [6] McCullough, B.D.,Wilson, B. (1999) On the accuracy of statistical procedures in Microsoft EXCEL 97. Computational Statistics and Data Analysis 31, [7] McCullough, B.D.,Wilson, B. (2002) On the accuracy of statistical procedures in Microsoft Excel 2000 and Excel XP. Computational Statistics and Data Analysis 40, [8] Rappai Gábor (2001) Üzleti statisztika Excellel. Budapest, KSH [9] Yalta, A.T. (2008) The accuracy of statistical distributions in Microsoft Excel Computational Statistics and Data Analysis (article in press) 9

Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában

Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában Hódiné Szél Margit SZTE MGK 1 A XXI. században az informatika rohamos terjedése miatt elengedhetetlen, hogy

Részletesebben

Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában

Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában Hódiné Szél Margit Szegedi Tudományegyetem Mezőgazdasági Kar Összefoglalás: A XXI. században az informatika

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Alkalmazott számítástechnika. tanulmányokhoz

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Alkalmazott számítástechnika. tanulmányokhoz 2. évfolyam szakirány BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Alkalmazott számítástechnika tanulmányokhoz TÁVOKTATÁS Tanév (2014/2015) 1. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Alkalmazott Számítástechnika Tanszék:

Részletesebben

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben

A statisztika oktatásáról konkrétan

A statisztika oktatásáról konkrétan A világ statisztikája a statisztika világa ünnepi konferencia Esztergom, 2010.október 15. A statisztika oktatásáról konkrétan Dr. Varga Beatrix PhD. egyetemi docens MISKOLCI EGYETEM Üzleti Statisztika

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A TANTÁRGY ADATLAPJA A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Közgazdaság- és Gazdálkodástudományi Kar 1.3 Intézet Közgazdaság- és Gazdálkodástudományi

Részletesebben

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén, az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságtudományi

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A TANTÁRGY ADATLAPJA A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Közgazdaság- és Gazdálkodástudományi Kar 1.3 Intézet Közgazdaság- és Gazdálkodástudományi

Részletesebben

Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója

Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója 1.) Általános tudnivalók: A segédtábla két méretben készül, 10, és 50 sort lehet kitölteni. A tábla megnevezéséből amit

Részletesebben

Táblázatkezelés Excel XP-vel. Tanmenet

Táblázatkezelés Excel XP-vel. Tanmenet Táblázatkezelés Excel XP-vel Tanmenet Táblázatkezelés Excel XP-vel TANMENET- Táblázatkezelés Excel XP-vel Témakörök Javasolt óraszám 1. Bevezetés az Excel XP használatába 4 tanóra (180 perc) 2. Munkafüzetek

Részletesebben

Microsoft Excel 2010

Microsoft Excel 2010 Microsoft Excel 2010 Milyen feladatok végrehajtására használatosak a táblázatkezelők? Táblázatok létrehozására, és azok formai kialakítására A táblázat adatainak kiértékelésére Diagramok készítésére Adatbázisok,

Részletesebben

Az idősorok összetevői Trendszámítás Szezonalitás Prognosztika ZH

Az idősorok összetevői Trendszámítás Szezonalitás Prognosztika ZH Idősorok Idősor Statisztikai szempontból: az egyes időpontokhoz rendelt valószínűségi változók összessége. Speciális sztochasztikus kapcsolat; a magyarázóváltozó az idő Determinisztikus idősorelemzés esetén

Részletesebben

Az Excel táblázatkezelő

Az Excel táblázatkezelő Alkalmazott Informatikai Tanszék SZÁMÍTÁSTECHNIKA I. Dr.Dudás László 4./1. Az Excel táblázatkezelő How to Give a Presentation on the Financial Information of a Company by Dave Samuels, Demand Media http://smallbusiness.chron.com/give-presentation-financial-information-company-61420.html

Részletesebben

Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója

Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója 1.) Általános tudnivalók: A segédtábla két méretben készül, 10, és 50 sort lehet kitölteni. A tábla megnevezéséből amit

Részletesebben

Táblázatkezelés Excel XP-vel. Tanmenet

Táblázatkezelés Excel XP-vel. Tanmenet Táblázatkezelés Excel XP-vel Tanmenet Táblázatkezelés Excel XP-vel TANMENET- Táblázatkezelés Excel XP-vel Témakörök Javasolt óraszám 1. Bevezetés az Excel XP használatába 4 tanóra (180 perc) 2. Munkafüzetek

Részletesebben

KÍSÉRLET A STATISZTIKA II. TANTÁRGY SZÁMÍTÓGÉPPEL TÁMOGATOTT TÖMEGOKTATÁSÁRA BALOGH IRÉN VITA LÁSZLÓ

KÍSÉRLET A STATISZTIKA II. TANTÁRGY SZÁMÍTÓGÉPPEL TÁMOGATOTT TÖMEGOKTATÁSÁRA BALOGH IRÉN VITA LÁSZLÓ KÍSÉRLET A STATISZTIKA II. TANTÁRGY SZÁMÍTÓGÉPPEL TÁMOGATOTT TÖMEGOKTATÁSÁRA A szerzők rövid cikkükben amellett érvelnek, hogy a bevezető jellegű statisztikai kurzusokban célszerűbb az Excelt használni,

Részletesebben

A MATEMATIKAI SZOFTVEREK ALKALMAZÁSI KÉSZSÉGÉT, VALAMINT A TÉRSZEMLÉLETET FEJLESZTŐ TANANYAGOK KIDOLGOZÁSA A DEBRECENI EGYETEM MŰSZAKI KARÁN

A MATEMATIKAI SZOFTVEREK ALKALMAZÁSI KÉSZSÉGÉT, VALAMINT A TÉRSZEMLÉLETET FEJLESZTŐ TANANYAGOK KIDOLGOZÁSA A DEBRECENI EGYETEM MŰSZAKI KARÁN A MATEMATIKAI SZOFTVEREK ALKALMAZÁSI KÉSZSÉGÉT, VALAMINT A TÉRSZEMLÉLETET FEJLESZTŐ TANANYAGOK KIDOLGOZÁSA A DEBRECENI EGYETEM MŰSZAKI KARÁN Dr. Kocsis Imre DE Műszaki Kar Dr. Papp Ildikó DE Informatikai

Részletesebben

A Microsoft OFFICE. EXCEL táblázatkezelő. program alapjai. 2013-as verzió használatával

A Microsoft OFFICE. EXCEL táblázatkezelő. program alapjai. 2013-as verzió használatával A Microsoft OFFICE EXCEL táblázatkezelő program alapjai 2013-as verzió használatával A Microsoft Office programcsomag táblázatkezelő alkalmazása az EXCEL! Aktív táblázatok készítésére használjuk! Képletekkel,

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás

Részletesebben

Táblázatkezelés Excel XP-vel. Tanmenet

Táblázatkezelés Excel XP-vel. Tanmenet Táblázatkezelés Excel XP-vel Tanmenet Táblázatkezelés Excel XP-vel TANMENET- Táblázatkezelés Excel XP-vel Témakörök Javasolt óraszám 1. Bevezetés az Excel XP használatába 3 tanóra (135 perc) 2. Munkafüzetek

Részletesebben

Statisztika 1. Tantárgyi útmutató

Statisztika 1. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Nappali tagozat Statisztika 1. Tantárgyi útmutató 2015/16 tanév II. félév 1/6 Tantárgy megnevezése: Statisztika 1. Tantárgy kódja: STAT1KAMEMM Tanterv szerinti óraszám: 2+2

Részletesebben

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Tartalom SAS Enterprise Guide bemutatása Kezelőfelület Adatbeolvasás Szűrés, rendezés Új változó létrehozása Elemzések

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,

Részletesebben

Hogyan lesz adatbányából aranybánya?

Hogyan lesz adatbányából aranybánya? Hogyan lesz adatbányából aranybánya? Szolgáltatások kapacitástervezése a Budapest Banknál Németh Balázs Budapest Bank Fehér Péter - Corvinno Visontai Balázs - KFKI Tartalom 1. Szolgáltatás életciklus 2.

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A TANTÁRGY ADATLAPJA A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Közgazdasági- és Gazdálkodástudományi Kar 1.3 Intézet Közgazdaság- és Gazdálkodástudományi

Részletesebben

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája A táblázatkezelés alapjai A táblázat szerkesztése A táblázat formázása A táblázat formázása Számítások a táblázatban Oldalbeállítás és nyomtatás

Részletesebben

A FileZilla program beállítása az első belépés alkalmával

A FileZilla program beállítása az első belépés alkalmával 6. A záróvizsga-jegyzőkönyv készítése A záróvizsga-jegyzőkönyveketa Karok többsége a jegyzőkönyvkészítésre Dr. Tánczos László által kifejlesztett Access alkalmazás használatával készíti el. A záróvizsga-jegyzőkönyv

Részletesebben

MÉRLEG- ÉS EREDMÉNYELEMZÉS c. tárgy tanulmányozásához

MÉRLEG- ÉS EREDMÉNYELEMZÉS c. tárgy tanulmányozásához Számvitel Intézeti Tanszék /fax: 469-6798 Budapest 72. Pf.: 35. 1426 TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ NAPPALI TAGOZAT MÉRLEG- ÉS EREDMÉNYELEMZÉS c. tárgy tanulmányozásához Gazdálkodási és menedzsment szak Statisztikus

Részletesebben

A tantárgyelem kódja: KIT0402G

A tantárgyelem kódja: KIT0402G A mérföldkő megnevezése: A tantárgy megnevezése: A mérföldkő kódja: A tantárgy kódja: A tantárgyelem megnevezése: Számítástechnika az egészségügyben ápolóknak A tantárgyelem kredit-értéke: 1 A tantárgyelem

Részletesebben

Bevezető. Mi is az a GeoGebra? Tények

Bevezető. Mi is az a GeoGebra? Tények Bevezető Mi is az a GeoGebra? dinamikus matematikai szoftver könnyen használható csomagolásban az oktatás minden szintjén alkalmazható tanításhoz és tanuláshoz egyaránt egyesíti az interaktív geometriát,

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Statisztika 1.

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Statisztika 1. I. évfolyam BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Statisztika 1. TÁVOKTATÁS Tanév 2014/2015 II. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Statisztika 1. Tanszék: Módszertani Tantárgyfelelős neve: Sándorné Dr. Kriszt

Részletesebben

Számvitel mesterszak. Konszolidált beszámoló összeállítása és elemzése. Nappali tagozat. Tantárgyi útmutató

Számvitel mesterszak. Konszolidált beszámoló összeállítása és elemzése. Nappali tagozat. Tantárgyi útmutató Budapesti Gazdasági Főiskola Pénzügyi és Számviteli Főiskolai Kar Budapest Számvitel mesterszak Konszolidált beszámoló összeállítása és elemzése Nappali tagozat Tantárgyi útmutató 2014/2015. tanév 2. félév

Részletesebben

A tantárgyelem kódja: KIT0402G

A tantárgyelem kódja: KIT0402G A mérföldkő megnevezése: A tantárgy megnevezése: A mérföldkő kódja: A tantárgy kódja: A tantárgyelem megnevezése: Számítástechnika az egészségügyben ápolóknak A tantárgyelem kredit-értéke: 1 A tantárgyelem

Részletesebben

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter. 2010. június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter. 2010. június ÖKONOMETRIA ÖKONOMETRIA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az MTA

Részletesebben

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai. Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai. Mikroökonometria, 12. hét Bíró Anikó A tananyag a Gazdasági Versenyhivatal Versenykultúra Központja és a Tudás-Ökonómia Alapítvány támogatásával készült

Részletesebben

Táblázatkezelés 5. - Függvények

Táblázatkezelés 5. - Függvények Táblázatkezelés 5. - Függvények Eddig mi magunk készítettünk képleteket (számolási utasításokat). A bonyolultabb, programozók által készített, Excelbe beépített képleteket függvényeknek nevezik. Táblázatkezelőnk

Részletesebben

Diszkriminancia-analízis

Diszkriminancia-analízis Diszkriminancia-analízis az SPSS-ben Petrovics Petra Doktorandusz Diszkriminancia-analízis folyamata Feladat Megnyitás: Employee_data.sav Milyen tényezőktől függ a dolgozók beosztása? Nem metrikus Független

Részletesebben

Kiegészítő témakörök: Táblázatkezelés történeti áttekintés

Kiegészítő témakörök: Táblázatkezelés történeti áttekintés Kiegészítő témakörök: Dr. Kallós Gábor 2011-2012 1 Tartalom Táblázatkezelés a számítógépek előtt A számítógépes táblázatkezelés kezdetei Sikeres korai táblázatkezelők Lotus 1-2-3 Quattro Pro Microsoft

Részletesebben

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája 2015 Tematika Matematikai statisztika 1. Időkeret: 12 héten keresztül heti 3x50 perc (előadás és szeminárium) 2. Szükséges előismeretek:

Részletesebben

Területi elemzések. Budapest, 2015. április

Területi elemzések. Budapest, 2015. április TeIR Területi elemzések Felhasználói útmutató Budapest, 2015. április Tartalomjegyzék 1. BEVEZETŐ... 3 2. AZ ELEMZÉSBEN SZEREPLŐ MUTATÓ KIVÁLASZTÁSA... 4 3. AZ ELEMZÉSI FELTÉTELEK DEFINIÁLÁSA... 5 3.1.

Részletesebben

SZÁMVITEL INTÉZETI TANSZÉK TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Komplex elemzés. Pénzügy és számvitel alapszak Nappali tagozat 2015/2016. tanév II.

SZÁMVITEL INTÉZETI TANSZÉK TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Komplex elemzés. Pénzügy és számvitel alapszak Nappali tagozat 2015/2016. tanév II. TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Komplex elemzés Pénzügy és számvitel alapszak Nappali tagozat 2015/2016. tanév II. félév A tantárgy rövid bemutatása: A Budapesti Gazdasági Egyetem Pénzügyi és Számviteli Karán meghatározó

Részletesebben

Az IDB Analyzer használata

Az IDB Analyzer használata Az IDB Analyzer használata Tartalomjegyzék 1. Első lépések 2. Az IDB Analyzer installálása 3. Adat-file-ok összefűzése 4. Az Analysis Module használata 2 Első lépések: a DVD tartalma, bemásolása ADVDtartalma

Részletesebben

AZ ELSŐÉVES HALLGATÓK INFORMATIKA TANULÁSI SZOKÁSAINAK VIZSGÁLATA ADATBÁNYÁSZATI ESZKÖZÖKKEL A BUDAPESTI MŰSZAKI FŐISKOLÁN

AZ ELSŐÉVES HALLGATÓK INFORMATIKA TANULÁSI SZOKÁSAINAK VIZSGÁLATA ADATBÁNYÁSZATI ESZKÖZÖKKEL A BUDAPESTI MŰSZAKI FŐISKOLÁN Informatika a felsőoktatásban Debrecen,. augusztus 7-9. AZ ELSŐÉVES HALLGATÓK INFORMATIKA TANULÁSI SZOKÁSAINAK VIZSGÁLATA ADATBÁNYÁSZATI ESZKÖZÖKKEL A BUDAPESTI MŰSZAKI FŐISKOLÁN THE ANALYSING OF THE COMPUTER

Részletesebben

8.3. Az Információs és Kommunikációs Technológia és az olvasás-szövegértési készség

8.3. Az Információs és Kommunikációs Technológia és az olvasás-szövegértési készség 8.3. Az Információs és Kommunikációs Technológia és az olvasás-szövegértési készség Az IALS kutatás során felmerült egyik kulcskérdés az alapkészségeknek az egyéb készségekhez, mint például az Információs

Részletesebben

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás A feladatok megoldásához használandó adatállományok: potzh és potolando (weboldalon találhatók) Az állományok kiterjesztése sas7bdat,

Részletesebben

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 6. Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre

Részletesebben

Vizuális adatelemzés - Gyakorlat. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

Vizuális adatelemzés - Gyakorlat. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Vizuális adatelemzés - Gyakorlat Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Adatelemzés szerepe a rendszermodellezésben Lényeges paraméterek meghatározása

Részletesebben

ETR Hallgatói webes alkalmazás

ETR Hallgatói webes alkalmazás ETR Hallgatói webes alkalmazás Az ETR elérhetősége: https://etr.kefo.hu Ill. a www.ketif.hu oldalról Gyorslinkek menüpont ETR link (jobb oldali menüsor) Bevezetés Tisztelt Felhasználó! Ön az Egységes Tanulmányi

Részletesebben

WebResponder információs füzetek

WebResponder információs füzetek WebResponder információs füzetek Költözés 2010.07.20. Balogh Attila http://webrepsonder.net Oldal:2 MI SZÜKSÉG ERRE? Ahogy észrevehetted, a WebResponder rendszerét kissé átalakítottuk figyelembe véve a

Részletesebben

LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK EXCEL ALAPOK

LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK EXCEL ALAPOK LOGISZTIKAI ADATBÁZIS RENDSZEREK EXCEL ALAPOK Lénárt Balázs tanársegéd TANTERV Hét Dátum Előadó Előadások Időpont: szerda 8:30-10:00, helye: LFSZÁMG Dátum Gyakvezető 1. 9. 11. Tokodi Adatbázis kezelés

Részletesebben

FIR WEBMODUL ALKALMAZÁS DIÁKIGAZOLVÁNY IGÉNYLÉS

FIR WEBMODUL ALKALMAZÁS DIÁKIGAZOLVÁNY IGÉNYLÉS Educatio Társadalmi Szolgáltató Nonprofit kft. FIR WEBMODUL ALKALMAZÁS DIÁKIGAZOLVÁNY IGÉNYLÉS Felhasználói kézikönyv Dokumentum állapota: Tervezet Verzió: 0.1.0 Tartalomjegyzék 1. Bevezetés... 3 2. Bejelentkezés...

Részletesebben

FOLYAMATAUDIT JELENTÉS ELEKTRONIKUS VÁLTOZATA

FOLYAMATAUDIT JELENTÉS ELEKTRONIKUS VÁLTOZATA FOLYAMATAUDIT JELENTÉS ELEKTRONIKUS VÁLTOZATA 1.0 VERZIÓ A program alkalmazási környezete A program felépítése, tulajdonságai A program további tulajdonságai A program ára A program szállítása, telepítése

Részletesebben

Microsoft Access alapok

Microsoft Access alapok Microsoft Access alapok Képzési program Cím: 1027 Budapest, Csalogány utca 23. (a) A tanfolyam célja (a képzés során megszerezhető kompetencia) A tanfolyamot azoknak ajánljuk, akik már jártasságát szereztek

Részletesebben

Bevezetés a programozásba. 5. Előadás: Tömbök

Bevezetés a programozásba. 5. Előadás: Tömbök Bevezetés a programozásba 5. Előadás: Tömbök ISMÉTLÉS Specifikáció Előfeltétel: milyen körülmények között követelünk helyes működést Utófeltétel: mit várunk a kimenettől, mi az összefüggés a kimenet és

Részletesebben

Az MNB statisztikai mérlege a júliusi előzetes adatok alapján

Az MNB statisztikai mérlege a júliusi előzetes adatok alapján Az MNB statisztikai mérlege a 23. júliusi előzetes adatok alapján A jelen publikációtól kezdődően megváltozik a mérleget és a monetáris bázist tartalmazó táblák szerkezete a (ld. 1. sz. melléklet). Ezzel

Részletesebben

KÉPI INFORMÁCIÓK KEZELHETŐSÉGE. Forczek Erzsébet SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet. Összefoglaló

KÉPI INFORMÁCIÓK KEZELHETŐSÉGE. Forczek Erzsébet SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet. Összefoglaló KÉPI INFORMÁCIÓK KEZELHETŐSÉGE Forczek Erzsébet SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet Összefoglaló Tanórákon és az önálló tanulás részeként is, az informatika világában a rendelkezésünkre álló óriási mennyiségű

Részletesebben

Matematikai geodéziai számítások 5.

Matematikai geodéziai számítások 5. Matematikai geodéziai számítások 5 Hibaterjedési feladatok Dr Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 5: Hibaterjedési feladatok Dr Bácsatyai László Lektor: Dr Benedek Judit Ez a modul a TÁMOP

Részletesebben

Ügyeljen arra, hogy a programmodul sorszáma és megnevezése azonos legyen a I. A program általános tartalma fejezet 11. pontjában írtakkal!

Ügyeljen arra, hogy a programmodul sorszáma és megnevezése azonos legyen a I. A program általános tartalma fejezet 11. pontjában írtakkal! II. ADATLAP - Programmodul részletes bemutatása Valamennyi programmodulra külön-külön kitöltendő 1. A programmodul azonosító adatai Ügyeljen arra, hogy a programmodul sorszáma és megnevezése azonos legyen

Részletesebben

KOMPLEX ELEMZÉS c. tárgy tanulmányozásához

KOMPLEX ELEMZÉS c. tárgy tanulmányozásához Számvitel Intézeti Tanszék /fax: 469-6683 Budapest 72. Pf.: 35. 1426 TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ NAPPALI TAGOZAT KOMPLEX ELEMZÉS c. tárgy tanulmányozásához PÉNZÜGY ÉS SZÁMVITEL szak hallgatói részére 2014/2015.tanév

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A TANTÁRGY ADATLAPJA A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Közgazdaság- és Gazdálkodástudományi Kar 1.3 Intézet Közgazdaság- és Gazdálkodástudományi

Részletesebben

KARAKTERFELISMERÉS AZ EVASYS-BEN

KARAKTERFELISMERÉS AZ EVASYS-BEN KARAKTERFELISMERÉS AZ EVASYS-BEN HOL HASZNÁLHATÓ, KI HASZNÁLHATJA A Miskolci Egyetem megvásárolta a kézírásfelismerés (ICR) modult az Evasys legutóbbi licencével együtt. Ezzel lehetőség nyílt a papír alapú

Részletesebben

1.1.1 Dátum és idő függvények

1.1.1 Dátum és idő függvények 1.1.1 Dátum és idő függvények Azt már tudjuk, hogy két dátum különbsége az eltelt napok számát adja meg, köszönhetően a dátum tárolási módjának az Excel-ben. Azt is tudjuk a korábbiakból, hogy a MA() függvény

Részletesebben

A PhysioBank adatmegjelenítő szoftvereinek hatékonysága

A PhysioBank adatmegjelenítő szoftvereinek hatékonysága A PhysioBank adatmegjelenítő szoftvereinek hatékonysága Kaczur Sándor kaczur@gdf.hu GDF Informatikai Intézet 2012. november 14. Célok, kutatási terv Szabályos EKG-felvétel: P, Q, R, S, T csúcs Anatómiai

Részletesebben

TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA

TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA TUDOMÁNYOS MÓDSZERTAN ÉS ÉRVELÉSTECHNIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben

Kutatói tájékoztató Útmutató a KSH kutatószobai környezetében folyó kutatómunkához

Kutatói tájékoztató Útmutató a KSH kutatószobai környezetében folyó kutatómunkához Kutatói tájékoztató Útmutató a KSH kutatószobai környezetében folyó kutatómunkához Központi Statisztikai Hivatal 2015. december Kutatói tájékoztató Tartalomjegyzék Kutatói tájékoztató célja... 3 1. A kutatás

Részletesebben

A CAN mint ipari kommunikációs protokoll CAN as industrial communication protocol

A CAN mint ipari kommunikációs protokoll CAN as industrial communication protocol A CAN mint ipari kommunikációs protokoll CAN as industrial communication protocol Attila FODOR 1), Dénes FODOR Dr. 1), Károly Bíró Dr. 2), Loránd Szabó Dr. 2) 1) Pannon Egyetem, H-8200 Veszprém Egyetem

Részletesebben

kodolosuli.hu: Interaktív, programozást tanító portál BALLA TAMÁS, DR. KIRÁLY SÁNDOR NETWORKSHOP 2017, SZEGED

kodolosuli.hu: Interaktív, programozást tanító portál BALLA TAMÁS, DR. KIRÁLY SÁNDOR NETWORKSHOP 2017, SZEGED kodolosuli.hu: Interaktív, programozást tanító portál BALLA TAMÁS, DR. KIRÁLY SÁNDOR NETWORKSHOP 2017, SZEGED A közoktatásban folyó informatika oktatásával kapcsolatos elvárások Állami szereplő: Az informatikaoktatás

Részletesebben

Járási népesség-előreszámítás 2051-ig

Járási népesség-előreszámítás 2051-ig Járási népesség-előreszámítás 2051-ig Tagai Gergely Bevezetés A társadalmi és gazdasági jelenségek gyakorlati kutatásában a vizsgálati fókusz általában egy adott problémakör vagy helyzetkép jelenlegi viszonyrendszereinek

Részletesebben

Kezdő lépések Microsoft Outlook

Kezdő lépések Microsoft Outlook Kezdő lépések Microsoft Outlook A Central Europe On-Demand Zrt. által, a Telenor Magyarország Zrt. részére nyújtott szolgáltatások rövid kezelési útmutatója 1 Tartalom Áttekintés... 3 MAPI mailbox konfiguráció

Részletesebben

Konszolidált éves beszámoló összeállítása és elemzése

Konszolidált éves beszámoló összeállítása és elemzése SZÁMVITEL INTÉZETI TANSZÉK Levelező tagozat SZÁMVITEL MESTERSZAK Konszolidált éves beszámoló összeállítása és elemzése Tantárgyi útmutató 2015/2016. tanév 2. félév Tantárgy megnevezése: Konszolidált beszámoló

Részletesebben

SZÁMÍTÓGÉP AZ IRODÁBAN KÉPZÉSI PROGRAM

SZÁMÍTÓGÉP AZ IRODÁBAN KÉPZÉSI PROGRAM SZÁMÍTÓGÉP AZ IRODÁBAN KÉPZÉSI PROGRAM a Felnőttképzésről szóló 2013. évi LXXVII. tv. 12. (1) bekezdésének megfelelően. A képzési program Megnevezése Nyilvántartásba vételi száma Számítógép az irodában

Részletesebben

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta

Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok. Géczi-Papp Renáta Autoregresszív és mozgóátlag folyamatok Géczi-Papp Renáta Autoregresszív folyamat Az Y t diszkrét paraméterű sztochasztikus folyamatok k-ad rendű autoregresszív folyamatnak nevezzük, ha Y t = α 1 Y t 1

Részletesebben

S atisztika 2. előadás

S atisztika 2. előadás Statisztika 2. előadás 4. lépés Terepmunka vagy adatgyűjtés Kutatási módszerek osztályozása Kutatási módszer Feltáró kutatás Következtető kutatás Leíró kutatás Ok-okozati kutatás Keresztmetszeti kutatás

Részletesebben

RIEL Elektronikai Kft v1.0

RIEL Elektronikai Kft v1.0 DeskCamera v1.6.1 1. DESKCAMERA A DeskCamera segítségével lehetőség nyílik a számítógép monitorán megjelenő képet rögzítő (NVR, DVR) segítségével rögzíteni. 1.1. TECHNIKAI ADATOK Maximális monitor szám:

Részletesebben

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László A kockázat alapú felülvizsgálati és karbantartási stratégia alkalmazása a MOL Rt.-nél megvalósuló Statikus Készülékek Állapot-felügyeleti Rendszerének kialakításában II. rész: a rendszer felülvizsgálati

Részletesebben

MARKETING ELEMZÉS TERVEZÉS PROGRAM ISMERTETİ

MARKETING ELEMZÉS TERVEZÉS PROGRAM ISMERTETİ MARKETING ELEMZÉS TERVEZÉS PROGRAM ISMERTETİ 1 Marketing elemzés tervezés program ismertetı A Marketing elemzés tervezés Microsoft Excel munkafüzet 27-27 egymásba ágyazott Excel táblázatot tartalmaz, amelyeket

Részletesebben

Microsoft Excel. haladó kimutatás-készítési lehetőségeinek alkalmazása (a könyvvizsgálat során is)

Microsoft Excel. haladó kimutatás-készítési lehetőségeinek alkalmazása (a könyvvizsgálat során is) Microsoft Excel haladó kimutatás-készítési lehetőségeinek alkalmazása (a könyvvizsgálat során is) Sándor Imre MKVK Informatikai tagozat alelnök office@auditport.hu Az informatika visszafordíthatatlanul

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Döntési módszerek

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Döntési módszerek III. évfolyam szakirány BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Döntési módszerek TÁVOKTATÁS Tanév 2014/2015 II- félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Döntési módszerek Tanszék: Matematika-Statisztika Tantárgyfelelős

Részletesebben

SEGÉDLET ADATKEZELÉS MS EXCEL-BEN. Tároljuk az adatokat Excel munkalapon. Megjegyzés: A feladatokat MS Office Excel 2003- ban oldottuk meg.

SEGÉDLET ADATKEZELÉS MS EXCEL-BEN. Tároljuk az adatokat Excel munkalapon. Megjegyzés: A feladatokat MS Office Excel 2003- ban oldottuk meg. SEGÉDLET ADATKEZELÉS MS EXCEL-BEN Tekintsük az alábbi példát: Népesedési tendenciák a közép-kelet-európai fővárosokban, Nemzetközi összehasonlítások 9. KSH, Budapest 2005. Tároljuk az adatokat Excel munkalapon.

Részletesebben

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( ) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:

Részletesebben

Résztvevői ütemterv. IKT eszközök hatékony alkalmazása a természettudományos oktatásban c. továbbképzési program

Résztvevői ütemterv. IKT eszközök hatékony alkalmazása a természettudományos oktatásban c. továbbképzési program Résztvevői ütemterv IKT eszközök hatékony alkalmazása a természettudományos oktatásban c. továbbképzési program A továbbképzés: alapítási engedély száma: óraszáma (megszerezhető kreditpontok száma): 30

Részletesebben

A DigiKresz internetes gyakorló program hatékony segítség az elméleti oktatást követő vizsga eredményességének növelésében.

A DigiKresz internetes gyakorló program hatékony segítség az elméleti oktatást követő vizsga eredményességének növelésében. DIGIKRESZ internetes gyakorló program Kedves Felhasználó! A DigiKresz internetes gyakorló program hatékony segítség az elméleti oktatást követő vizsga eredményességének növelésében. A program előnyei a

Részletesebben

Exchange tájékoztató

Exchange tájékoztató Exchange tájékoztató Rövid tájékoztató a Microsoft Exchange alapú levelezõrendszer használatáról A Pécsi Tudományegyetem Informatikai Igazgatósága Microsoft Exchange Server 2010 alapú levelezési szolgáltatást

Részletesebben

EuroOffice Professzionális Vonalkód és QR kód generátor

EuroOffice Professzionális Vonalkód és QR kód generátor 1. oldal EuroOffice Professzionális Vonalkód és QR kód generátor Az EuroOffice Professzionális Vonalkód és QR kód generátor segítségével könnyen elkészítheti az EuroOffice (vagy egyéb OpenOffice.org alkalmazás)

Részletesebben

A BDF website elemzése SPSS CLEMENTINE WEB MINING segítségével. Zsiros Péter

A BDF website elemzése SPSS CLEMENTINE WEB MINING segítségével. Zsiros Péter A BDF website elemzése SPSS CLEMENTINE WEB MINING segítségével Zsiros Péter 1 2 Az elemzés kiindulópontja, célok Google analízis: heti hullámzás (Grujber Zoltán) Log fájlok vizsgálata: külső és belső IP

Részletesebben

A TERC VIP költségvetés-készítő program telepítése, Interneten keresztül, manuálisan

A TERC VIP költségvetés-készítő program telepítése, Interneten keresztül, manuálisan Telepítés internetről A TERC VIP költségvetés-készítő program telepítése, Interneten keresztül, manuálisan Új szolgáltatásunk keretén belül, olyan lehetőséget kínálunk a TERC VIP költségvetéskészítő program

Részletesebben

Könyvszemle. Szakirodalom

Könyvszemle. Szakirodalom Könyvszemle Pontossági követelmények és varianciabecslés az Európai Statisztikai Rendszer háztartás-statisztikai felvételeihez. Kézikönyv. Handbook on Precision Requirements and Variance Estimation for

Részletesebben

Vállalatfejlesztési Diagnózis

Vállalatfejlesztési Diagnózis Vállalatfejlesztési Diagnózis ÚT A BELSŐ POTENCIÁL FELTÁRÁSÁHOZ Az eredmények bemutatásának tartalmi elemei Motiváció Kompetencia Eredmények A Vállalatfejlesztési Diagnózis egy olyan integrált szervezeti

Részletesebben

FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA

FIATAL MŰSZAKIAK TUDOMÁNYOS ÜLÉSSZAKA FIATAL ŰSZAKIAK TUDOÁNYOS ÜLÉSSZAKA Kolozsvár, 1999. március 19-20. Zsákolt áruk palettázását végző rendszer szimulációs kapacitásvizsgálata Kádár Tamás Abstract This essay is based on a research work

Részletesebben

Statisztika I. 13. előadás Idősorok elemzése. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 13. előadás Idősorok elemzése. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 13. előadás Idősorok elemzése Előadó: Dr. Ertse Imre A társadalmi - gazdasági jelenségek időbeli alakulásának törvénszerűségeit kell vizsgálni a változás, a fejlődés tendenciáját. Ezek a

Részletesebben

Táblázatkezelés (Excel)

Táblázatkezelés (Excel) Táblázatkezelés (Excel) Tartalom felépítés kezelés egyéb lehetőségek hasznos kiegészítések Készítette: Bori Tamás 2 Felépítés I.: A program felépítése hagyományos MS GUI: menü eszköztár szabjuk testre!

Részletesebben

EGYSÉGES KÜLDÉSI- ELLENŐRZÉSI INFORMATIKAI RENDSZER

EGYSÉGES KÜLDÉSI- ELLENŐRZÉSI INFORMATIKAI RENDSZER EGYSÉGES KÜLDÉSI- ELLENŐRZÉSI INFORMATIKAI RENDSZER 2011. Készítette: Ábrahám Attila Bevezetés Kívánatos, hogy a Magyar Labdarúgó Szövetség Játékvezető Bizottság (továbbiakban: MLSZ JB) Elnöksége a szövetség

Részletesebben

Meglévő munkafüzet megnyitása, mentése új néven

Meglévő munkafüzet megnyitása, mentése új néven Példánkban a következő lépéseket végezzük el: megnyitunk egy korábban mentett munkafüzetet, a megnyitott munkafüzetről egy másolatot készítünk, azaz új néven mentjük el. Meglévő munkafüzet megnyitása Egy

Részletesebben

TÁVOKTATÁSI TANANYAGOK FEJLESZTÉSÉNEK MÓDSZERTANI KÉRDÉSEI

TÁVOKTATÁSI TANANYAGOK FEJLESZTÉSÉNEK MÓDSZERTANI KÉRDÉSEI TÁVOKTATÁSI TANANYAGOK FEJLESZTÉSÉNEK MÓDSZERTANI KÉRDÉSEI A távoktatási forma bevezetése és eredményességének vizsgálata az igazgatásszervezők informatikai képzésében DOKTORI ÉRTEKEZÉS TÉZISEI dr. Horváth

Részletesebben

TeIR. EUROSTAT adatlekérdező. (Használati útmutató) Budapest, 2005. május 19.

TeIR. EUROSTAT adatlekérdező. (Használati útmutató) Budapest, 2005. május 19. TeIR EUROSTAT adatlekérdező (Használati útmutató) Budapest, 2005. május 19. 2005. május 19. TeIR EUROSTAT adatlekérdező Használati útmutató 2/7 Tartalomjegyzék 1. AZ ESZKÖZ SZEREPE... 3 2. AZ EUROSTAT

Részletesebben

A roma közösségekben dolgozó védőnők munkafeltételeinek javítása című projekt OKTATÁSI ANYAG

A roma közösségekben dolgozó védőnők munkafeltételeinek javítása című projekt OKTATÁSI ANYAG A roma közösségekben dolgozó védőnők munkafeltételeinek javítása című projekt OKTATÁSI ANYAG Bevezetés Eszköz beüzemelése, alapvető karbantartása Alapvető, általános használathoz szükséges alapismeretek

Részletesebben

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani

Részletesebben

Óratípusok. Dr. Nyéki Lajos 2016

Óratípusok. Dr. Nyéki Lajos 2016 Óratípusok Dr. Nyéki Lajos 2016 Bevezetés Az oktatási folyamatban alkalmazott szervezeti formák legfontosabb komponense a tanítási óra. Az ismeret-elsajátítás alapegysége a témakör. A tanítási órák felosztása,

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

A TANTÁRGY ADATLAPJA A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeș-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Szociológia és Szociális Munkásképző Kar 1.3 Intézet Magyar Szociológia és Szociális Munka

Részletesebben

Széladatok homogenizálása és korrekciója

Széladatok homogenizálása és korrekciója Széladatok homogenizálása és korrekciója Péliné Németh Csilla 1 Prof. Dr. Bartholy Judit 2 Dr. Pongrácz Rita 2 Dr. Radics Kornélia 3 1 MH Geoinformációs Szolgálat pelinenemeth.csilla@mhtehi.gov.hu 2 Eötvös

Részletesebben