TARTALOMJEGYZÉK 1. RÉSZ: AZ SPSS ALAPJAI A
|
|
- Éva Kovács
- 8 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 TARTALOMJEGYZÉK 1. RÉSZ: AZ SPSS ALAPJAI A programrendszer elemei Az interakciós eszközök Az adatmátrix Az SPSS-ben használt ablakok Az adat-editor menüsor parancsainak rövid leírása File menü Edit menü Az Edit menü szokásos szerkesztési parancsai Az Edit menü Options menüpontja A többi ablak Edit menüjének fontosabb parancsai View menü Data menü Transform menü A Compute menüpont Aritmetikai függvények Konverziós függvények Valószínűségi eloszlásfüggvények Inverz valószínűségi eloszlásfüggvények Logikai függvények A hiányzó értékeket kezelő függvények Véletlenszám-generáló függvények Statisztikai függvények Szöveg-manipuláló (string) függvények Dátum- és időfüggvények Egyéb függvények (Miscellaneous) A Transform menü egyéb menüpontjai Analyze menü Reports Descriptive Statistics Tables Compare Means General Linear Model Generalized Linear Models Mixed Models Correlate Regressions Loglinear Neural Networks Classify Dimension Reduction Scale Nonparametric Tests Forecasting Az Analyze menü további részei Direct Marketing menü Graphs menü Chart Builder Graphboard Template Chooser Legacy Dialogs Bar D Bar Line Area Pie High-Low Boxplot Error Bar Population Pyramid... 69
2 Scatter/Dot Histogram A Utilities menü Add-ons menü Window menü Help menü Az output-szerkesztő (Viewer) Az output-szerkesztő főbb általános jellemzői A kereső fa felépítése és átszerkesztése A táblázatok átformázása Címek, szövegek szerkesztése (Text Output) Grafikonok szerkesztése Általános grafikonbeállítások Grafikus szerkesztési funkciók a Chart Editor ablakban Output listaelemek automatikus formázása, SPSS Script Szkriptek futtatása Szkriptfájlok létrehozása és átszerkesztése SPSS outputok közlekedtetése más alkalmazásokkal Az SPSS output listaelemek exportálása Listaelemek importálása az SPSS output listába A pivot táblázatok kezelése A Szintax ablak kezelése A szintaktika üzemmódról általában A szintaktika üzemmód bemutatása néhány gyakran használt parancs alkalmazásával A szintax ablakra vonatkozó alapvető tények, szabályok és szokások A szintax ablak részeinek és menüinek leírása Az SPSS parancs szintaktika metanyelvi meghatározása Gyakran használt SPSS parancs szintaktikák leggyakoribb realizációi Néhány példa szintax, jellegzetesen szintax üzemmódot igénylő helyzetben Feltételes és ciklikus vezérlést is tartalmazó, vektor szerepét is kihasználó szintaktika Példa két egyszerű makróra saját szimbólumok és parancsok definiálása RÉSZ: MATEMATIKAI STATISZTIKAI ALAPOK Példák statisztikai problémákra Leíró statisztikák, grafikonok, táblázatok A lényeg rövid összefoglalása A matematikai részletek Az adatok centrális helyzetét leíró statisztikák A szóródás mértékei További eloszlásjellemzők A változók összefüggésének mérése A kontingencia- táblázat és a belőle számított statisztikák Ordinális mértékek a függetlenség mérésére Számváltozók közötti lineáris kapcsolat erősségét mérő statisztikák SPSS gyakorlatok Adatok bevitele, elmentése Grafikus kiértékelések Alapstatisztikák kérése Összetett kereszttáblázatok készítése a Custom Tables eljárással Az Analyze/Tables/Custom Tables párbeszédablak kezelése A Categories and Totals ablak A Summary Statistics: ablak Szignifikanciatesztek a táblázatokban További ablakok, lehetőségek Hipotéziselmélet A lényeg rövid összefoglalása A matematikai részletek A hipotéziselmélet alapjai Paraméteres próbák Egymintás u-próba A kétmintás u-próba Az egymintás t-próba...139
3 A két párosított (összetartozó) mintás t-próba A két független mintás t-próba Az F-próba Bartlett-próba A Welch-próba (d-próba) Nemparaméteres próbák próbák Az egymintás Kolmogorov-Szmirnov-próba illeszkedésvizsgálatra A homogenitás problémájának matematikai megfogalmazása Két független minta homogenitásának ellenőrzése Több független minta homogenitásának vizsgálata Két párosított minta homogenitásának vizsgálata Több összetartozó minta homogenitásának vizsgálata Klaszteranalízis alkalmazása a minták homogenitásának ellenőrzésére Nemparaméteres próbák a minták homogenitásának ellenőrzésére SPSS gyakorlatok Normalitásvizsgálat Két független minta összehasonlítása Mann-Whitney próbával Két összetartozó minta összehasonlítása Wilcoxon próbával Két független minta összehasonlítása t-próbával Két összetartozó minta összehasonlítása t-próbával Két független minta homogenitás-vizsgálata Kolmogorov-Szmirnov Z-próbával Három független minta összehasonlítása Kruskal-Wallis próbával Szórásanalízis A lényeg rövid összefoglalása A matematikai részletek A szórásanalízis alapfogalmai Kísérleti elrendezések A szórásanalízis módszerei Egyszeres osztályozás Kétszeres osztályozás az interakció figyelembevétele nélkül Kétszeres osztályozás az interakció figyelembevételével Nemparaméteres alternatívák Független minták összehasonlítása Összetartozó minták összehasonlítása SPSS gyakorlatok Egyszempontos (egyfaktoros) szórásanalízis Kétszempontos (kétfaktoros) szórásanalízis Regresszió-analízis A lényeg rövid összefoglalása A matematikai részletek Az alapprobléma Definíciók, jelölések Példák regressziós problémára Lineáris regresszió két változó között Az alapmodell Próbák és konfidencia-intervallumok a lineáris regresszió elméleti együtthatóira Lineáris regresszió dichotóm vagy kategoriális független változóval Lineáris regresszió dichotóm vagy kategoriális függő változóval Logisztikus regresszió Polinomiális regresszió Lineárisra visszavezethető kétparaméteres regressziós összefüggések keresése Nemlineáris regresszió Többváltozós lineáris regresszió Az alapmodell Szórásanalízis a modell érvényességének eldöntésére A független változók minősítése a lineáris kapcsolat szempontjából Modellépítés, a parciális F-próba Automatikus eljárások a lineáris regressziós modell összeállítására...199
4 SPSS gyakorlatok Lineáris regresszió (A fizetések függése a kortól és a gyakorlati időtől) Lineáris regresszió kategoriális független változóval (A fizetések függése a kortól és a beosztástól) Nemlineáris regresszió (Kapcsolat a gépkocsik fogyasztása és teljesítménye között) A fogyasztás kifejezése a többi változó lineáris regressziójával Banki hitelképesség előrejelzése ügyféladatok alapján Reggeli ételek kedveltségének vizsgálata multinomiális logisztikus regresszióval Az általános és az általánosított lineáris modell A lényeg rövid összefoglalása A matematikai részletek Elvi alapok Az egyváltozós GLM modellek Többváltozós lineáris regresszió Egyszeres osztályozás (One-Way ANOVA) Kétszeres osztályozás interakció nélkül Többváltozós GLM modellek A megismételt mérések esete (repeated measures) Az általánosított lineáris lineáris modellek (GZLM) SPSS gyakorlatok Egyszeres osztályozás elvégzése a GLM-mel Kétszeres osztályozás elvégzése a GLM-mel Ismételt mérések (gyermekek növekedésének vizsgálata) Ismételt mérések (tanulók egyenlet megoldási teljesítményének vizsgálata) Munkaügyi intézkedés fogadtatásának vizsgálata loglineáris analízissel és bináris logisztikus regresszióval A faktoranalízis és a főkomponens-analízis A lényeg rövid összefoglalása A matematikai részletek A faktoranalízis A főfaktor analízis Nemsúlyozott és súlyozott legkisebb négyzetek módszere Maximum-likelihood faktoranalízis Egyéb módszerek A főkomponens-analízis SPSS gyakorlatok Gépkocsi-jellemzők vizsgálata faktoranalízissel (A modell felépítése) Gépkocsi jellemzők vizsgálata faktoranalízissel (Az eredmények értelmezése) Osztályozási módszerek A lényeg rövid összefoglalása A matematikai részletek Osztályozási módszerek Az alakfelismerés matematikai modellje Tanulóalgoritmusok Osztályozás másodrendű felületekkel A legközelebbi társ módszer Diszkriminancia-analízis ROC görbéken alapuló diszkrimináció Klaszteranalízis A középpont módszer (K-means clusters) Hierarchikus klaszterezési módszer Kétlépéses klaszterezés (TwoStep Cluster Analysis) Számítógépes gyakorlatok Diszkriminancia analízis hat kategóriával és nagy számú prediktor változóval (Országok diszkriminálása gazdasági régiók alapján) Rögzített számú klaszter előállítása (Országok klaszterezése gazdasági régiók alapján) ROC-görbék (Radar-operátorok diszkriminációs teljesítményének vizsgálata) Diszkriminancia analízis négy kategóriával és négy prediktor változóval (Munkavállalók várható beválásának előrejelzése pszichológiai adatok alapján)...273
5 Példa kétlépéses klaszterezésre A legközelebbi társ módszer alkalmazása Skálázás A lényeg rövid összefoglalása Skálák megbízhatósága A többdimenziós skálázás A conjoint analízis A matematikai részletek Skálák megbízhatósága A klasszikus tesztelmélet alapjai Skálák megbízhatósági és érvényességi modelljei Több bíráló skálázott ítéleteire épülő mérési eljárások megbízhatósága A többdimenziós skálázás A többdimenziós skálázás alapproblémái A klasszikus MDS Nemmetrikus módszerek, a Shepard-Kruskal-algoritmus Több kísérleti személy eredményének együttes kiértékelése Az SPSS-ben használt néhány definíció A conjoint analízis A conjoint analízis alapelvei A conjoint analízis modellje A conjoint analízis néhány általános vonása az SPSS-ben SPSS gyakorlatok Skálák megbízhatóságának elemzése I. (Egyszerű egy- és háromskálás tesztek skáláinak megbízhatósági elemzése) Skálák megbízhatóságának elemzése II. (Az MBTI első magyar nyelvű számítógépes verziójának a megbízhatósági elemzése) Elemzés az osztályon belüli korrelációs együttható (ICC) segítségével (Tornászok produkcióját értékelő NOB pontozói zsűri teljesítményének megbízhatóságvizsgálata) Egy távolságmátrixon alapuló kétdimenziós paraméteres és nemparaméteres MDS (Térkép konstruálása városok egymástól való távolságai alapján) Preferencia-pontszámokon alapuló háromdimenziós WMDS (Vállalati döntéshozók gondolkodásmódjának elemzése) Több távolságmátrixon alapuló kétdimenziós paraméteres MDS és WMDS (Politikusok országokkal kapcsolatos nézeteinek elemzése) Szubjektív pontszámokon alapuló kétdimenziós MDS (Matematikai feladatok érthetőségét meghatározó tényezők vizsgálata) Conjoint analízis Új edzőcipő legkedvezőbb várható fogyasztói fogadtatását kiváltó jellemző-kombinációjának meghatározása Szőnyegtisztító készülék legkedvezőbb várható fogyasztói fogadtatását kiváltó jellemző-kombinációjának meghatározása Szórakoztató elektronikai termék legkedvezőbb várható fogyasztói fogadtatását kiváltó jellemző-kombinációjának meghatározása Idősorok elemzése A lényeg rövid összefoglalása A matematikai részletek Bevezetés, alapfogalmak Nem változó idősorok detektálására vonatkozó próbák Az exponenciális szűrés Box-Jenkins-féle idősor modellek (ARIMA) Lassú ciklusok feltárása, a periodogram Trendelemzés SPSS gyakorlatok Exponenciális szűrés (Nyomtatók napi energia-felvételét tartalmazó idősor elemzése) Előrejelzés hagyományos regressziós módszerekkel és indikátor-változó segítségével (Részvények jegyzéseinek alakulását jellemző idősor elemzése) Előrejelzés hagyományos regressziós módszerekkel és exponenciális simítással (Magyarország népességi adatainak alakulása) Előrejelzés egy ARIMA(1,0,0) modell alapján (Magyarország közötti villamosenergia termelését jellemző idősor elemzése)...355
6 Trendet és szezonalitást tartalmazó idősor felbontása additív komponensekre (Vasúti áruszállítás alakulását mutató idősor elemzése) Szezonalitást és hosszú távú ciklust tartalmazó idősor felbontása multiplikatív komponensekre (A DEM/USD árfolyam idősorának elemzése) Kereskedő cég forgalmának előrejelzése szezonális dekompozícióval és ARIMA modellel Szabályozó grafikonok A lényeg rövid összefoglalása A matematikai részletek Elméleti alapok Méréses szabályozás Alapfogalmak Méréses jellemzők szabályozó és kiegészítő grafikonjainak alaptípusai Példák a méréses jellemzők SPSS Statistics 19 által előállítható szabályozó és kiegészítő grafikonjaira Minősítéses szabályozás Alapfogalmak Minősítéses jellemzők szabályozó grafikonjainak alaptípusai Példák a minősítéses jellemzők SPSS Statistics 19 által előállítható szabályozó és kiegészítő grafikonjaira Összefoglaló áttekintés SPSS gyakorlatok Gyógyszergyári tablettázógépről levett kisminták vizsgálata Zárógyűrű-átmérők változásának vizsgálata Műanyag gyermekjátékok által előidézett mérgezések okainak vizsgálata Egy kórház járóbetegellátási kapacitását meghatározó tényezők vizsgálata Selejtes áramköri panelek gyártásához vezető okok azonostítása Robbanásveszélyes pezsgős palackok gyártásához vezető okok azonosítása Mesterséges neurális hálózatok (ANN) A lényeg rövid összefoglalása A matematikai részletek A biológiai és a mesterséges neurális hálózatok A neurális hálózatok matematikai modellje és működése Az ANN modellek felépítése és ellenőrzése Többrétegű perceptronon alapuló hálózat (Multi-Layer Perceptron) Radiális bázisfüggvényen alapuló hálózat (Radial Basis Function) SPSS gyakorlatok Egy egyszerű bevezető példa: kutyák és macskák megkülönböztetése három jellemzőjük alapján A párhuzamos megosztott feldolgozás tulajdonságainak szemléltetése: személyek jellemzői közötti kapcsolatok megtanulása Banki hitelképesség előrejelzése ügyféladatok alapján Várható kórházi kezelési költségek és ápolási napok előrejelzése Egy direkt marketing klasszifikációs probléma megoldása Aláírások valódiságának ellenőrzése az aláírásokat jellemző idősorok vizsgálatával RÉSZ: GYAKORLATI ÚTMUTATÓK ÉS FELADATOK Gyakorlati útmutatók a statisztikai elemzésekkel kapcsolatban A gyakrabban használt statisztikai eljárások alkalmazási feltétele A minimálisan szükséges mintaelemszám meghatározása Segédtáblázatok a megfelelő statisztikai eljárások kiválasztásához az SPSS-ben Gyakorló feladatok A feladatokban használt állományok rövid leírása Az állományok felsorolása Az állományok rövid leírása Ezek az állományok összetartoznak: Látássérült és ép CC (call center) dolgozók munkahellyel kapcsolatos attitűdjének Q-módszertannal történő vizsgálata során gyűjtött adatokat tartalmaznak Feladatok lépésről lépésre vezetett megoldásokkal Adatmanipulálás: adatok aggregálása és konvertálása A Transform menü funkcióinak gyakorlása Normalitásvizsgálat...455
7 Nemlineáris regressziós összefüggés keresése Osztályozás, klaszteranalízis Faktoranalízis, főkomponensanalízis Emberi erőforrásokat jellemző adatok elemzése Megbízhatósági függvény és meghibásodási ráta Túlélési adatok analízise Vélemények egyezésének vizsgálata Korrespondencia-analízis Ember-számítógép interakció: menürendszerek Ember-számítógép interakciót jellemző adatok elemzése: két rendszer használhatóságának összehasonlítása Internetes honlap látogatóinak viselkedését jellemző adatok elemzése Internet-használati szokások elemzése A Q-módszertan alkalmazásai Politikai pszichológiai esettanulmány A termékélmény dimenzióival kapcsolatos esettanulmány A fogyatékosság megítélésével kapcsolatos elemzés: Látássérült és ép CC (call center) dolgozók munkahellyel kapcsolatos attitűdjének vizsgálata a Q- módszertannal Orvosi rehabilitációs adatelemzések Orvosi rehabilitáció sikerességének vizsgálata loglineáris analízissel és bináris logisztikus regresszióval Gerinc- és törzsizomzat-rehabilitáció előrehaladásának követése nyomáseloszlás-méréssel és idősorelemzéssel Támogató technológiák fejlesztésével, tesztelésével és használatával kapcsolatos adatelemzések Három különböző típusú hallókészülék használhatóságának összehasonlító vizsgálata Egy speciális alternatív számítógépes adatbeviteli eszköz különböző verziói használhatóságának vizsgálata Íróeszközök megfogását és használatát segítő egyszerű segédeszközök használhatóságának vizsgálata Foglalkoztatási rehabilitációs adatelemzések A munkába való visszatérés előrejelzése logisztikus regresszióval alkalmas személyi adatok alapján A munkába való visszatérés előrejelzése neurális hálózattal alkalmas személyi adatok alapján Konkrét munkatevékenységben való beválás előrejelzése alkalmas képességvizsgálati adatok alapján Feladatok rövid útmutatásokkal Sorszám-változó létrehozása Adott eloszlású véletlenszámok generálása Kockadobás-sorozat szimulálása Hisztogram-készítés Empirikus eloszlásfüggvény (gyakorisági eloszlás) kirajzoltatása A 2 -eloszlás kvantilistáblázata Alapstatisztikák kiszámítása Boxplot-grafikon elkészítése Pontdiagram készítése Egymintás és összetartozó kétmintás t-próba Független kétmintás t-próba Egyszempontos varianciaanalízis (One-Way ANOVA) Homogenitásvizsgálat Grafikus regresszióelemzés Egyszerű lineáris regresszióelemzés Többváltozós lineáris regresszióelemzés Lineáris regresszió dichotóm függő változóval Szakaszonkénti lineáris regresszióelemzés Nemlineáris regressziós illesztés idősorra Nemlineáris regresszióelemzés Főkomponensanalízis Faktoranalízis Klaszteranalízis...542
8 Diszkriminanciaanalízis Többdimenziós skálázás Lineáris trendfüggvény keresése Nemlineáris trendfüggvény keresése Exponenciális trendfüggvény keresése A szezonális komponens figyelembevétele Dekompozíciós modell mozgó átlagolással Dekompozíció nemlineáris trenddel és szezonális hatással Önállóan megoldandó feladatok Az SPSS-sel együtt adott adatmátrixok leírása Irodalom 577
Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
RészletesebbenMatematikai 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:
RészletesebbenTárgy- és névmutató. C Cox & Snell R négyzet 357 Cramer-V 139, , 151, 155, 159 csoportok közötti korrelációs mátrix 342 csúcsosság 93 95, 102
Tárgy- és névmutató A a priori kontraszt 174 175 a priori kritérium 259, 264, 276 adatbevitel 43, 47, 49 52 adatbeviteli nézet (data view) 45 adat-elôkészítés 12, 37, 62 adatgyûjtés 12, 15, 19, 20, 23,
RészletesebbenBevezetés a Korreláció &
Bevezetés a Korreláció & Regressziószámításba Petrovics Petra Doktorandusz Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi ismérv
RészletesebbenTypotex Kiadó. Tartalomjegyzék
Tartalomjegyzék Bevezetés... 11 A hasznos véletlen hiba... 13 I. Adatredukciós módszerek... 17 1. Fıkomponens-elemzés... 18 1.1. A fıkomponens jelentése... 25 1.2. Mikor használjunk fıkomponens-elemzést?...
RészletesebbenVarianciaanalízis 4/24/12
1. Feladat Egy póker kártya keverő gép a kártyákat random módon választja ki. A vizsgálatban 1600 választott kártya színei az alábbi gyakorisággal fordultak elő. Vizsgáljuk meg, hogy a kártyák kiválasztása
RészletesebbenHipotézis vizsgálatok
Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével
RészletesebbenRegresszió számítás az SPSSben
Regresszió számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Lineáris regressziós modell X és Y közötti kapcsolatot ábrázoló egyenes. Az Y függ: x 1, x 2,, x p p db magyarázó változótól
RészletesebbenLeíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév
Leíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév A pirossal írt anyagrészeket nem fogom közvetlenül számon kérni a vizsgán, azok háttérismeretként,
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...
RészletesebbenSTATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.
STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése
RészletesebbenA 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
RészletesebbenGEOSTATISZTIKA. Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány. 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA Földtudományi mérnöki MSc, geofizikus-mérnöki szakirány 2018/2019 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet
RészletesebbenHipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás
STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus
RészletesebbenGEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak. 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ
GEOSTATISZTIKA II. Geográfus MSc szak 2019/2020 I. félév TANTÁRGYI KOMMUNIKÁCIÓS DOSSZIÉ Miskolci Egyetem Műszaki Földtudományi Kar Geofizikai és Térinformatikai Intézet A tantárgy adatlapja Tantárgy neve:
RészletesebbenAdatelemzés 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
RészletesebbenDr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.
Termelés- és szolgáltatásmenedzsment egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Termelés- és szolgáltatásmenedzsment 13. Ismertesse a legfontosabb előrejelzési módszereket és azok gyakorlati
RészletesebbenMinitab 16 újdonságai május 18
Minitab 16 újdonságai 2010. május 18 Minitab 16 köszöntése! A Minitab statisztikai szoftver új verziója több mint hetven újdonságot tartalmaz beleértve az erősebb statisztikai képességet, egy új menüt
RészletesebbenSTATISZTIKA. Mit nevezünk idősornak? Az idősorok elemzésének módszertana. Az idősorelemzés célja. Determinisztikus idősorelemzés
Mit nevezünk idősornak? STATISZTIKA 10. Előadás Idősorok analízise Egyenlő időközökben végzett megfigyelések A sorrend kötött, y 1, y 2 y t y N N= időpontok száma Minden időponthoz egy adat, reprodukálhatatlanság
RészletesebbenTöbbváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Többváltozós lineáris regressziós
RészletesebbenTöbbváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Petrovics Petra Doktorandusz Többváltozós lineáris regressziós modell x 1, x 2,, x p
Részletesebben2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!
GAZDASÁGSTATISZTIKA KIDOLGOZOTT ELMÉLETI KÉRDÉSEK A 3. ZH-HOZ 2013 ŐSZ Elméleti kérdések összegzése 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét! 2. Mutassa be az
RészletesebbenBiometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis
SZDT-09 p. 1/36 Biometria az orvosi gyakorlatban Regresszió Túlélésanalízis Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Logisztikus regresszió
RészletesebbenDiszkriminancia-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
RészletesebbenTANTÁRGYI 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:
RészletesebbenKorreláció és lineáris regresszió
Korreláció és lineáris regresszió Két folytonos változó közötti összefüggés vizsgálata Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi Fizika és Statisztika I. előadás 2016.11.02.
RészletesebbenTartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE
Tartalomjegyzék 5 Tartalomjegyzék Előszó I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE 1. fejezet: Kontrollált kísérletek 21 1. A Salk-oltás kipróbálása 21 2. A porta-cava sönt 25 3. Történeti kontrollok 27 4. Összefoglalás
RészletesebbenSTATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba
Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum
RészletesebbenMérési adatok illesztése, korreláció, regresszió
Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Korreláció, regresszió Két változó mennyiség közötti kapcsolatot vizsgálunk. Kérdés: van-e kapcsolat két, ugyanabban az egyénben, állatban, kísérleti mintában,
RészletesebbenRegresszió. Csorba János. Nagyméretű adathalmazok kezelése március 31.
Regresszió Csorba János Nagyméretű adathalmazok kezelése 2010. március 31. A feladat X magyarázó attribútumok halmaza Y magyarázandó attribútumok) Kérdés: f : X -> Y a kapcsolat pár tanítópontban ismert
RészletesebbenHat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája
Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája Megjegyzések: A tanfolyamon haszáljuk: - Minitab statisztikai (demo) és - Companion by Minitab projektek menedzselésére szolgáló (demo) szoftvert, átadunk: - egy
RészletesebbenV. Gyakorisági táblázatok elemzése
V. Gyakorisági táblázatok elemzése Tartalom Diszkrét változók és eloszlásuk Gyakorisági táblázatok Populációk összehasonlítása diszkrét változók segítségével Diszkrét változók kapcsolatvizsgálata Példák
RészletesebbenSPSS ÉS STATISZTIKAI ALAPOK II.
SPSS ÉS STATISZTIKAI ALAPOK II. Bevezetés A második negyedéves anyag alapvetően olyan statisztikai elemzéseket tartalmaz, amelyek átlagok összehasonlítására alkalmasak. Tipikus kérdések: 1) Intelligensebbek-e
RészletesebbenIntelligens Rendszerek Gyakorlata. Neurális hálózatok I.
: Intelligens Rendszerek Gyakorlata Neurális hálózatok I. dr. Kutor László http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/ir2.html IRG 3/1 Trend osztályozás Pnndemo.exe IRG 3/2 Hangulat azonosítás Happy.exe IRG 3/3
RészletesebbenBiostatisztika Összefoglalás
Biostatisztika Összefoglalás A biostatisztika vizsga A biostatisztika vizsga az Orvosi fizika és statisztika I. fizika vizsgájával egy napon történik. A vizsga keretében 30 perc alatt 0 kérdésre kell válaszolni
RészletesebbenIsmételt méréses multifaktoriális varianciaanaĺızis (repeated measures MANOVA) 2012. szeptember 19.
Ismételt méréses multifaktoriális varianciaanaĺızis (repeated measures MANOVA) 2012. szeptember 19. Varianciaanaĺızis Adott egy parametrikus függő változó és egy vagy több kategoriális független változó.
RészletesebbenLogisztikus regresszió
Logisztikus regresszió 9. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Dr. Szilágyi Roland Függő változó (y) Nem metrikus Metri kus Gazdaságtudományi Kar Független változó () Nem metrikus Metrikus Kereszttábla
RészletesebbenSegítség az outputok értelmezéséhez
Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró
Részletesebbeny ij = µ + α i + e ij
Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai
RészletesebbenAlapfogalmak. Trendelemzés Szezonalitás Modellek. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc október 29. 1/49
Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc 8. előadás 2018. október 29. 1/49 alapfogalmak Elméleti idősor - valószínűségi változók egy indexelt {X t, t T } családja, avagy időtől függő véletlen mennyiség.
RészletesebbenTÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített)
TÁMOP-4.2.2/B-10/1-2010-0002 Tantárgyi program (rövidített) Szakkollégiumi műhely megnevezése: Meghirdetés féléve: Tantárgy/kurzus megnevezése: BGF GKZ Szakkollégiuma 2011/2012. tanév II. félév SZAKKOLLÉGIUM
RészletesebbenKorreláció számítás az SPSSben
Korreláció számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,
RészletesebbenThe nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó
Részletesebbenbiometria 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
RészletesebbenRegressziós vizsgálatok
Regressziós vizsgálatok Regresszió (regression) Általános jelentése: visszaesés, hanyatlás, visszafelé mozgás, visszavezetés. Orvosi területen: visszafejlődés, involúció. A betegség tünetei, vagy maga
RészletesebbenTANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató
BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató 2015/2016. tanév I. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa:
RészletesebbenI. Fejezetek a klasszikus analízisből 3
Tartalomjegyzék Előszó 1 I. Fejezetek a klasszikus analízisből 3 1. Topológia R n -ben 5 2. Lebesgue-integrál, L p - terek, paraméteres integrál 9 2.1. Lebesgue-integrál, L p terek................... 9
RészletesebbenGazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Faktoranalízis előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek
Faktoranalízis 6.-7. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Faktoranalízis Olyan többváltozós statisztikai módszer, amely adattömörítésre, a változók számának csökkentésére, az adatstruktúra feltárására
Részletesebben(Independence, dependence, random variables)
Két valószínűségi változó együttes vizsgálata Feltételes eloszlások Két diszkrét változó együttes eloszlása a lehetséges értékpárok és a hozzájuk tartozó valószínűségek (táblázat) Példa: Egy urna 3 fehér,
RészletesebbenAlkalmazott statisztika Feladatok
Alkalmazott statisztika Feladatok A feladatokhoz használt adatokat megtaláljátok itt: www.math.u-szeged.hu/ szakacs/oktatas/alkstat.html 1. óra (szept. 9.) Az óra anyaga: Követelmények ismertetése, az
RészletesebbenStatisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 1. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Regresszió analízis A korrelációs együttható megmutatja a kapcsolat irányát és szorosságát. A kapcsolat vizsgálata során a gyakorlatban ennél messzebb
RészletesebbenLogisztikus regresszió
Logisztikus regresszió Kvantitatív statisztikai módszerek Dr. Szilágyi Roland Függő változó (y) Nem metrikus Metri kus Gazdaságtudományi Kar Független változó (x) Nem metrikus Metrikus Kereszttábla elemzés
RészletesebbenMatematikai 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[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs
[Biomatematika 2] Orvosi biometria Visegrády Balázs 2016. 03. 27. Probléma: Klinikai vizsgálatban három különböző antiaritmiás gyógyszert (ß-blokkoló) alkalmaznak, hogy kipróbálják hatásukat a szívműködés
RészletesebbenA 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
RészletesebbenKeresés képi jellemzők alapján. Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék
Keresés képi jellemzők alapján Dr. Balázs Péter SZTE, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék Lusta gépi tanulási algoritmusok Osztályozás: k=1: piros k=5: kék k-legközelebbi szomszéd (k=1,3,5,7)
RészletesebbenKlaszterelemzés az SPSS-ben
Klaszterelemzés az SPSS-ben Petrovics Petra Doktorandusz Klaszteranalízis Olyan dimenziócsökkentő eljárás, amellyel adattömböket megfigyelési egységeket tudunk viszonylag homogén csoportokba sorolni, klasszifikálni.
RészletesebbenVARIANCIAANALÍZIS (szóráselemzés, ANOVA)
VARIANCIAANAÍZIS (szóráselemzés, ANOVA) Varancaanalízs. Varancaanalízs (szóráselemzés, ANOVA) Adott: egy vagy több tetszőleges skálájú független változó és egy legalább ntervallum skálájú függő változó.
RészletesebbenBiomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision
Részletesebben4/24/12. Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve. Regresszióanalízis
1. feladat Regresszióanalízis. Legkisebb négyzetek elve 2. feladat Az iskola egy évfolyamába tartozó diákok átlagéletkora 15,8 év, standard deviációja 0,6 év. A 625 fős évfolyamból hány diák fiatalabb
RészletesebbenA statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -
A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - Petrovics Petra PhD Hallgató SPSS (Statistical Package for the Social Sciences ) 2 file: XY.sav - Data View XY.spv - Output Ez lehet hosszabb név is Rövid
RészletesebbenBiometria 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
Részletesebben13. előadás. Matlab 7. (Statisztika, regresszió, mérési adatok feldolgozása) Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor. Széchenyi István Egyetem
13. előadás Matlab 7. (Statisztika, regresszió, mérési adatok feldolgozása) Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor 2013 2014 1 Tartalom Statisztikai alapfogalmak Populáció, hisztogram, átlag, medián, szórás,
RészletesebbenA statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -
A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra, Géczi-Papp Renáta SPSS alapok Statistical Package for Social Sciences SPSS nézetek: Data View Variable
RészletesebbenStatisztika elméleti összefoglaló
1 Statisztika elméleti összefoglaló Tel.: 0/453-91-78 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék.... Becsléselmélet... 3 3. Intervallumbecslések... 5 4. Hipotézisvizsgálat... 8 5. Regresszió-számítás... 11
RészletesebbenA 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
RészletesebbenA VIZSGA LEÍRÁSA KÖZÉPSZINTEN. Középszint. Szöveges adatok tárolására és megjelenítésére nem alkalmas zsebszámológép KÖZÉPSZINTŰ VIZSGA
VENDÉGLÁTÓIPARi ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA A VIZSGA LEÍRÁSA KÖZÉPSZINTEN A vizsga részei Középszint 120 perc 100 pont 15 perc A vizsgán használható segédeszközök Középszint Szöveges adatok
RészletesebbenStatisztika 3. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Koncentráció mérése Koncentráció általában a jelenségek tömörülését, összpontosulását értjük. Koncentráció meglétéről gyorsan tájékozódhatunk, ha sokaságot
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
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
RészletesebbenMatematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév:
Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév: 7. Függvények: - függvények fogalma, megadása, ábrázolás koordináta- rendszerben - az elsőfokú függvény, lineáris függvény - a másodfokú függvény
RészletesebbenTANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató
BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató 2013/2014. tanév II. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa:
RészletesebbenKutatásmódszertan és prezentációkészítés
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I
RészletesebbenTöbbváltozós lineáris regresszió 3.
Többváltozós lineáris regresszió 3. Orlovits Zsanett 2018. október 10. Alapok Kérdés: hogyan szerepeltethetünk egy minőségi (nominális) tulajdonságot (pl. férfi/nő, egészséges/beteg, szezonális hatások,
RészletesebbenA 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
RészletesebbenMinitab 17 újdonságai. Lakat Károly L.K.Quality Bt. 2014.szept. 23. www.lkq.hu/szigma
Minitab 17 újdonságai Lakat Károly L.K.Quality Bt. 2014.szept. 23. www.lkq.hu/szigma Minitab 17! Minitab 17 számos újdonságot és fejlesztést nyújt beleértve a következőket: Regression DOE Assistant Példák
RészletesebbenAz első számjegyek Benford törvénye
Az első számjegyek Benford törvénye Frank Benford (1883-1948) A General Electric fizikusa Simon Newcomb (1835 1909) asztronómus 1. oldal 2. oldal A híres arizonai csekk sikkasztási eset http://www.aicpa.org/pubs/jofa/may1999/nigrini.htm
RészletesebbenMatematikai geodéziai számítások 6.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr. Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 6. MGS6 modul Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi
RészletesebbenFaktoranalízis az SPSS-ben
Faktoranalízis az SPSS-ben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Feladat Megnyitás: faktor.sav Fogyasztók materialista vonásai (Richins-skála) Forrás: Sajtos-Mitev, 250.oldal Faktoranalízis
RészletesebbenEuroOffice Modeller felhasználói útmutató
EuroOffice Modeller felhasználói útmutató 1 Bevezetés...5 EuroOffice Modeller: ANOVA felhasználói útmutató...5 Előkészítés...5 Egyutas ANOVA...5 Kétutas ANOVA...8 EuroOffice Modeller: Egymintás Z-próba
RészletesebbenMéréselmélet MI BSc 1
Mérés és s modellezés 2008.02.15. 1 Méréselmélet - bevezetés a mérnöki problémamegoldás menete 1. A probléma kitűzése 2. A hipotézis felállítása 3. Kísérlettervezés 4. Megfigyelések elvégzése 5. Adatok
RészletesebbenHaladó irodai számítógépes képzés tematika
Haladó irodai számítógépes képzés tematika Word haladó Haladó szövegszerkesztés Szöveg effektusok alkalmazása Az automatikus javítási beállítások használata Szöveg körbefuttatása, szövegtörés A szövegirány
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:
RészletesebbenTARTALOMJEGYZÉK. TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS A lágy számításról A könyv célkitűzése és felépítése...
TARTALOMJEGYZÉK TARTALOMJEGYZÉK...vii ELŐSZÓ... xiii BEVEZETÉS...1 1. A lágy számításról...2 2. A könyv célkitűzése és felépítése...6 AZ ÖSSZETEVŐ LÁGY RENDSZEREK...9 I. BEVEZETÉS...10 3. Az összetevő
Részletesebbeny ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell
Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.
RészletesebbenSzámítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés
SZDT-03 p. 1/22 Számítógépes döntéstámogatás Statisztikai elemzés Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás SZDT-03 p. 2/22 Rendelkezésre
RészletesebbenA TANTÁRGY ADATLAPJA
1. A képzési program adatai A TANTÁRGY ADATLAPJA 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Pszichológia és Neveléstudományok Kar 1.3 Intézet Alkalmazott Pszichológia Intézet 1.4
RészletesebbenDr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.
Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért 2018. november 15. PÉNZ a boldogság bitorlója? A jövedelemegyenlőtlenség természetes határa A boldog ember gondolata a
RészletesebbenExponenciális kisimítás. Üzleti tervezés statisztikai alapjai
Exponenciális kisimítás Üzleti tervezés statisztikai alapjai Múlt-Jelen-Jövő kapcsolat Egyensúlyi helyzet Teljes konfliktus Részleges konfliktus: 0 < α < 1, folytatódik a múlt, de nem változatlanul módosítás:
RészletesebbenVENDÉGLÁTÓIPARI ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA II. A VIZSGA LEÍRÁSA
VENDÉGLÁTÓIPARI ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA II. A VIZSGA LEÍRÁSA A vizsga részei Középszint Emelt szint 120 perc 15 perc 180 perc 20 perc 100 pont 50 pont 100 pont 50 pont A vizsgán használható
RészletesebbenCentura Szövegértés Teszt
Centura Szövegértés Teszt Megbízhatósági vizsgálata Tesztfejlesztők: Megbízhatósági vizsgálatot végezte: Copyright tulajdonos: Bóka Ferenc, Németh Bernadett, Selmeci Gábor Bodor Andrea Centura Kft. Dátum:
RészletesebbenA 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
RészletesebbenELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó 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
RészletesebbenBevezetés az SPSS program használatába
Bevezetés az SPSS program használatába Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta SPSS alapok Statistical Package for Social Sciences SPSS nézetek: Data View Variable View Output Viewer Sintax
RészletesebbenIdősorok elemzése. Salánki Ágnes
Idősorok elemzése Salánki Ágnes salanki.agnes@gmail.com 2012.04.13. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék 1 Idősorok analízise Alapfogalmak Komponenselemzés
RészletesebbenKlaszterelemzés az SPSS-ben
Klaszterelemzés az SPSS-ben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Klaszteranalízis Olyan dimenziócsökkentő eljárás, amellyel adattömböket megfigyelési egységeket tudunk viszonylag homogén
RészletesebbenAz értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a
Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a a tanuló teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre a szülők teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre
RészletesebbenStatisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége
[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 10. előadás: 9. Regressziószámítás II. Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet A standard lineáris modell
Részletesebben