VISELKEDÉSÖKOLÓGIA Táplálkozás

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "VISELKEDÉSÖKOLÓGIA Táplálkozás"

Átírás

1 VISELKEDÉSÖKOLÓGIA Táplálkozás Kis János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar, Ökológiai Tanszék 2014

2 Táplálkozás Grafikus modell optimalizációra Montgomerie, R. & Weatherhead, P Risks and rewards of nest defence by parent birds. Quarterly Review of Biology, 63, Költség (C costs) Nyereség (B benefits) Optimalizációs megközelítés Fészekaljvédő viselkedés intenzitása

3 Táplálkozás Optimális foltválasztás Marginális értékelmélet grafikus modell Seregélyek Sturnus vulgaris táplálékkeresése (foraging) Mennyi táplálékot visz a fészekhez és hányszor fordul? Lószúnyog Tipula lárvákat gyűjt Az optimális lárvaszám függ: a lárvák megtalálhatóságától kumulatív lárvaszám-görbe utazási időtől AB egyenes: az optimális begyűjtött lárvaszámot az a pont adja meg, ahol az egyenes érinti a görbét (marginális érték) Valuta: időegység alatt felvett nettó energia: En/T = tgα

4 Táplálkozás Optimális foltválasztás Marginális értékelmélet grafikus modell Csúszó memória ablak MÉ, vagy feladási idő becslése Kacelnik tesztje: Lisztkukacot ad etetőből, a sűrűséget az etetőbe juttatás időzítésével szabályozza, a görbét állandóan tartva. Az etetőket különböző próbáknál eltérő távolságba rakva az utazási idő változik. Nem csak táplálkozási modellként használható: trágyalegyek Scatophaga stercoraria utazási idő: párkeresés és -őrzés keresési idő: kopulációval töltött idő lárvaszám: megtermékenyített peték aránya

5 Táplálkozás Optimalizáció méretre Tarisznyarák Carcinus maenas kagylóválasztás méret alapján (ehető kékkagyló Mytilus edulis): nagy kagylóban több táplálék, de nehezebb feltörni optimális méret legjobban ezt éri meg feltörni, de számít az előfordulás sűrűsége is: alacsony: nincs méretpreferencia magas: profitábilisabból fogyasztanak legtöbbet, de a kicsikből és a nagyokból is esznek az optimalizációs modellel ellentétben. A modell nem veszi figyelembe, hogy a rákok nem vizuálisan, hanem taktilis és olfaktorikus ingerek alapján tájékozódnak, nem látják a zsákmány méretét

6 Táplálkozás Optimalizáció méretre Modell az optimális tápláléktípus kiválasztására: feltételek: préda értéke egyszerűen mérhető, pl. nettó energia tartalom kezelési idő állandó (nincs tanulás) kezelés és keresés nem történik egy időben a ragadozó a zsákmányt azonnal felismeri, sohasem téveszt

7 Táplálkozás Táplálékkeresés & profitabilitás Poszméhek táplálékkeresési stratégiái Bombus impatiens (nagy kolóniák, É-Am) poszméhek szagnyomot hagynak a kiürített virágokon ugyanazt a virágot többször látogatják jelölt virágokról hamarabb továbbállnak, mint a szagnyom nélküliekről komplex virágoknál magasabb a kezelési költség, mint egyszerűeknél Vajon a virág komplexitása befolyásolja a poszméhek döntését, hogy mikor keressék fel újra a már látogatott virágot? H: a poszméhek ritkábban látogatják a jelölt virágokat, ha azok szerkezete komplex Photos: Saleh N, Ohashi K, Thomson JD & Chittka L Facultative use of the repellent scent mark in foraging bumblebees: complex versus simple flowers. Anim Behav 71,

8 Táplálkozás Táplálékkeresés & profitabilitás Poszméhek táplálékkeresési stratégiái bejárat plexidoboz hosszú (L, drága ) & rövid (S, olcsó ) virágok méretei, elhelyezésük & elrendezésük (random) 13 μl 30 % szacharóz

9 Poszméhek táplálékkeresési stratégiái 1. kísérlet: virágtípus hatása n = 20 (a) % elfogadás jelöletlen > jelölt rövid = hosszú jelöletlen rövid > hosszú jelölt (b) elfogadásig eltelt idő (s) jelöletlen < jelölt rövid = hosszú jelöletlen rövid < hosszú jelölt

10 Poszméhek táplálékkeresési stratégiái 1. kísérlet: virágtípus hatása poszméhek különböző szerkezetű virágokat eltérő valószínűséggel utasítanak vissza, ha jelöltek H1. Memóriában tárolt információ H2. Hosszabb virágokon több szagnyom 2. Kísérlet: kontroll szagnyom mennyiségére a rövid / hosszú művirágok között: előző kísérlet rövid virágairól szedett szagnyomok véletlenszerű hozzárendelése az új hosszú és rövid virágokhoz

11 Poszméhek táplálékkeresési stratégiái 2. kísérlet: emlékezés virágtípusra n = 10 4 tesztvirág, azonos szagnyomokkal (a) % elfogadás rövid > hosszú (b) elfogadásig eltelt idő (s) rövid < hosszú; Mann-Whitney U-próba Elemzések csak az első leszállásra készültek, további keresésre a virágon már nem. Alkalmazható-e a M-W próba ebben az esetben? Miért?

12 Poszméhek táplálékkeresési stratégiái 3. virág visszautasítása repülés közben n = 10 % visszautasítás rövid < hosszú repül hosszú < rövid leszállt

13 Táplálkozás Táplálékkeresés & kommunikáció repülő rovarok szárnymozgásával keltett súrlódás a testfelszínüket gyakran pozitív töltésűvé tölti sok növény negatív töltésű mindkettőjüknek adaptív, ha ezt kommunikációra képesek használni Használják-e pollinátorok nektárforrásaik elektromágneses terét táplálékforrások megtalálásához, és növények beporzóikét a beporzók csalogatásához? Képesek-e földi poszméhek Bombus terrestris elektromágneses jelzések alapján dönteni a foltválasztásról? Clarke D, Whitney H, Sutton G, Robert D Detection and Learning of Floral Electric Fields by Bumblebees. Science (New York, N.Y.) [Internet]. Available from: Laborvizsgálatok tenyészetből származó, táplálékválasztásra nézve naiv poszméhekkel

14 Repülő földi poszméhek elektromágneses töltése Petúnia Petunia integrifolia szárból elvezetett feszültségváltozása (piros) ± SE (szürke) poszméh látogatása során, a poszméh hiányában (n = 35) mért feszültséghez képest (kék)

15 Poszméhek tanulása különböző feszültségű E-virágokon (fém- és epoxikorong, feszültség ki/be kapcsolható): helyes választások aránya a látogatások számának növekedésével különböző feszültségű E-virágokon Az E-virágok egy része 33%-os szacharóz-, másik része telített kininoldatot tartalmaz, a két típust térben véletlenszerűen teszik ki a teszt-arénába. Poszméhek helyes E-virág választásainak aránya ± SE a feszültség függvényében feszültségküszöb fölött képesek a feszültségeltérések alapján táplálékforrást választani

16 Virágok elektromágneses mezeje Virágok felszínének elektromágneses mintázata Bal fél: kezeletlen Jobb fél: + töltésű elektrosztatikus színes műanyag aeorszollal befújt a sötétebb szín negatívabb sziromtöltést mutat Gerbera hybrida Digitalis purpurea Geranium magnificum Calibrachoa hybrida Petunia hybrida Clematis armandii. 30 cm magas virág elektromos mezejének modellje 100 V/m-es légköri mező mellett magasság ~ sugárirányú távolság szártól Skaláris elektromos Elektromos mező erőssége potenciál

17 Virágok elektromágneses mezeje E-virágok felszínének elektromágneses mezejének modellje Felső: +30 V-ra egyenletesen töltött Alsó: kívül +20, belül 10 V-ra ökörszem mintázatra töltött Felül Oldal nézet Helyes választások aránya ± SE 40 látogatást (tanulás) követő 10 látogatás során Az ökörszem tartalmazza a szacharóz-, az egyenletes a kininoldatot

18 S(λ) Választás elektromágneses töltés és szín alapján Bombus terrestris Peitsch et al %-ban helyes választási arány eléréséhez szükséges látogatás szám ± SE(?) λ (nm) A két zöld árnyalat értékei a HSB (hue, saturation, brightness; HSV-ként is ismert) színtérben definiáltak: Elektromágneses ingerek jelentősen befolyásolják a földi poszméhek tájékozódását döntését a táplálékkeresés során a meglévő vizuális ingerek mellett is! Szín + E-mező Csak szín Mennyire lehet ez általános a rovaroknál?

19 Táplálkozás Táplálékkeresés & profitabilitás: optimalizáció 1 nagy zsákmány 2 kis zsákmány E1/h1 > E2/h2 E2/h2 > E1/(s1+h1) s1 > E1h2/E2-h1 E energiatartalom h kezelési idő s keresési idő ha a nagy zsákmány profitábilisabb, és így ha nagy, mindig megeszi, ha a kicsi, dönt: evés nyeresége > tovább keresésé, azaz, ha tehát p1 Vagy specializálódni kell a profitábilisabb zsákmányra, vagy generalizálódni kell p2 Az, hogy specializálódni kell-e, függ a profitábilisabb zsákmány keresésére fordított időtől, (gyakoriságától) p3 Váltás specialista generalista közt hirtelen, az utolsó egyenlet szerint: ha s1 = E1h2/E2, mindegy, hogy csak az 1 (nagy), vagy az 1 & 2 (nagy és kicsi) zsákmányt fogyasztja

20 Táplálkozás Táplálékkeresés & profitabilitás modell teszt Teszt széncinkénél, etetés lisztkukaccal Krebs et al.: kicsi és 2 nagyobb, futószalagon adagolva, 0.5 s-ig látható Nagyobb gyakoriságával a szelektivitás nő, de nem olyan hirtelen, ahogy a modell jósolja

21 Táplálékváltás Hogyan befolyásolják a különböző forrásokhoz tartozó keresési és kezelési idők a források közötti váltást? Poszméhek táplálékváltása - terepmegfigyelés poszméhek viráglátogatásának megfigyelése egy rét 20 8 m foltján: Bombus pascuorum (nlátogatás=2368), veteranus (1122), terrestris (107), lapidarius (867) 5 nektárforrás, a kvadrátban térben ± homogén: Lotus corniculatus (n=642), Lathyrus pratensis (253), Vicia cracca (777), Cirsium oleraceum (153), Lythrum salicaria (120) 5 nap megfigyelés, 1993 július, 11:00 14:00, Berlin közelében virágok közötti távolságot mérték keresési idő: 2 egymást követő viráglátogatás közötti repülési idő kezelési idő: virágon töltött idő feltételezés: arányos a nyereséggel Chittka, L., Gumbert, A. & Kunze, J Foraging dynamics of bumble bees: correlates of movements within and between plant species. Behavioral Ecology, 8,

22 Táplálékváltás Poszméhek táplálékváltása - terepmegfigyelés Befolyásolja-e a táplálék szekvencia a váltások gyakoriságát? Különbözik-e a rövid kezelési idők utáni váltás valószínűsége a hosszú kezelési időket követő váltásokétól? kezelési idő: virágon töltött idő nagy variancia poszméh- és virágfajok és poszméh egyedek között minden megfigyelésre relatív kezelési idő poszméh- ÉS virágfajra nézve min. 5 látogatás/egyed a számításhoz minden poszméh egyedre medián ± kvartilisek virágfajonként n medián alatti kezelési idők száma, ami után virágfajt váltott m medián alatti kezelési idők száma, ami után NEM váltott virágfajt p medián feletti kezelési idők száma, ami után virágfajt váltott q medián feletti kezelési idők száma, ami után NEM váltott virágfajt p(váltás rövid) = n/n+m; p(váltás hosszú) = p/p+q ugyanez alsó kvartilis alatti és felső feletti extrém értékekre

23 χ2 illeszkedés vizsgálat a pontok felett a poszméhek száma látható Poszméhek virágon töltött idejének hosszával csökken a virágfaj váltás valószínűsége kezelési idő p(váltás) (*): p<0.05; (**): p<0.01; (***): p<0.001 előző látogatások száma extrém hosszú extrém rövid

24 Táplálékváltás Poszméhek táplálékváltása - terepmegfigyelés Jósolhatók-e a repülési idők a virágok közötti távolságokból, vagy válogatnak a poszméhek? Keresési idő: 2 egymást követő viráglátogatás közötti repülési idő kis variancia poszméhfajok és egyedek között fajon belül és fajokra egyesített minta referencia- és célvirágfaj: referenciáról célfajra repülés elemzése referencia véletlen kiválasztásával legközelebbi azonos virágfaj távolsága legközelebbi eltérő virágfaj távolsága minden referenciafajra konstans (virágfajon belüli) és váltó (más virágfajra) történő repülések eloszlásainak összehasonlítása Van-e minimum idő, amit a váltás előtt keresésre fordítanak?

25 A virágok közötti távolság nem magyarázza a repülési időt a poszméhek nem pusztán a virágok térbeli eloszlása alapján döntenek, van preferenciájuk repülési idő (s) a négyzetek a mediánokat, a bajszok az alsó és felső kvartiliseket jelölik ( ): e csoportokhoz hasonlították a többit ( ) egy panelen belül (Mann-Whitney U) (*): p<0.05; (***): p<0.001 számok a felső panelek alatt: távolságmérések száma számok a alsó panelek alatt: repülés megfigyelések száma virágok közötti távolság (cm) refrenciafaj célfaj

26 Táplálékváltás Poszméhek táplálékváltása - terepmegfigyelés Milyen hatása van a virágok jelzései hasonlóságának a váltások időtartamára és gyakoriságára? Jelzés hasonlósága: az 5 virágfaj visszaverési spektruma napfényben + Bombus terrestris látási spektruma; Apoidea-n belül a látási spektrum konzervatív (Peitsch et al. 1992) poszméhszínek számítása mindegyik virágfajra Váltások időtartama és száma különbözik-e az eltérő és a hasonló poszméhszínű virágfajok között? Függ-e mindez a virágfajok relatív gyakoriságától?

27 S(λ) A virágok hasonlósága a poszméhek számára Földi poszméh színlátása Bombus terrestris Peitsch et al Virágok fényvisszaverése UV-nyelő fehér visszaverés aránya (%) Spaethe et al sárga citrom k türkiz UV-visszaverő fehér kék k λ (nm) piros színhexagon colour hexagon háttér (levelek) λ (nm) Színhexagonok részletei: Chittka 1992, 1996 FReD: virágreflektancia adatbázis Arnold et al R-csomag spektrális adatok, pl. fényérzékelés és színterek elemzésére: pavo Maia et al Waser & Chittka 1998 Hogyan láthatják a poszméhek az egyes virágokat?

28 hasonló szín relatív gyakoriság (%) eltérő Konstans- és váltórepülések gyakoriságeloszlásainak összehasonlítása és a referencia- és célfaj közötti színkülönbség repülés időtartama (s) Konstans- és váltórepülések eloszlásai különböznek eltérő színű célfajok esetén, hasonlóak ha a célfajok színe hasonló a referenciafajéhoz konstans repülés váltó számok: repülés megfigyelések száma (***): p<0.001; Mann-Whitney U

29 konstans- és váltórepülések aránya (%) Konstans- és váltórepülések aránya és a virágfajok gyakorisága célfaj a referenciafajokhoz tartozó panelen belül az oszlopok összege = 100 számok a referenciafajok mellett: megfigyelt virágegyedszámok a kvadrátban 8 váltás/perc, 18 váltás/100 látogatás tesztelés χ2-próbákkal nkonstans > nváltó, ( Lathyrus) referenciafaj n(ritka gyakori) > n(gyakori ritka) n(lotus Vicia) > n(lotus Cirsium) n(lathyrus Lotus) > n(lathyrus Vicia) a repülési idők NEM magyarázhatók pusztán a virágok térbeli elrendezésével a váltások gyakoriságát a virágok térbeli elrendezése akkor magyarázza, ha a színek könnyen elkülöníthetők

30

31 Táplálkozás Táplálék eloszlása időben egyenetlen Legyen választási lehetőséged, hogy naponta 10 kolbászt ehess meg, vagy bizonyos napokon 5-öt, más napokon 20-at, véletlenszerűen, de átlagosan egyenlő arányban: Minek alapján döntesz? Kiszámíthatatlan környezetben fontos az éhenhalás kockázatának felmérése: kockázatkerülő és kockázatvállaló viselkedés kockázatkerülő: ha a várható nyereség a kiszámítható környezetben eléri a minimum szükségletet, míg a kiszámíthatatlan minimum nyeresége ez alatt marad, a kevésbé variábilis lehetőséget érdemes választani kockázatvállaló: ha a várható nyereség a kiszámítható környezetben nem éri el a minimum szükségletet, a variábilisabb lehetőséget érdemes választani

32 Táplálkozás Táplálék eloszlása időben egyenetlen - teszt Teszt: Junco phaeonotus (É-Am Passerriformes) aviáriumban változó környezet: 0 vagy 6 mag állandó környezet: 3 mag 1 C: 3 mag kevés, kockázatvállaló 19 C: 3 mag elegendő, kockázatkerülő De: mikor váltanak egyik módszerről a másikra? Houston & McNamara H1 kockázatvállalóként kezdik a napot, de első próbálkozásai során sokat talál: kockázatkerülővé válik H2 Alkony közeledtével egy nappal táplálkozó állat kockázatvállalóvá válik, hogy növelhesse éjjeli túlélési esélyét a táplálék megszerzésére fordított idő is számít: Skinner dobozba zárt galambok az 5 sec átlaggal különböző időközönként kapott táplálékot részesítik előnyben az 5 sec állandó időközönként kapottal szemben: H a rövidebb idő alatt megszerzett falatok előnyösebbek mert ki tudja, mit hoz a jövő: így kompenzálnak a később kapott falatokért

33 Táplálkozás Raktározás Rövidtávú Széncinke télen tömegének %-át éjjel leadja leghidegebb napokon a madarak nehezebbek mint egyébként: nem a maximum lehetséges mennyiséget raktározzák. Miért? Költség: zsákmányul eshet (nehezebben mozog, kevesebb időt tölt figyeléssel) nappali túlélés csökken Nyereség: kisebb valószínűséggel fagynak meg éjszaka éjjeli túlélés nő Hosszútávú: őszi táplálékbőség kihasználása (makk, Clark fenyőszajkója Nucifraga columbiana, szajkó Garrulus glandarius, Parus atricapillus, barátcinege P. palustris) Mókusok etetése kirándulóhelyen: asztalhoz jönnek kekszdarabokért, és azokat elviszik biztonságos helyre, pl. fára. Kis darabok elvitele költséges (a sok utazás miatt), mégis elviszik. Nagy darabokat nagyobb valószínűséggel viszik el, mint a kisebbeket, és gyakrabban viszik el a kekszet, ha a az asztalhoz közel van fa, mintha csak távolabb van.

34 a) széncinke Parus major, (1 eset /8) stabil instabil stabil környezet Instabil: sötét periódus hossza változik Bednekoff 1992 b) barátcinke Parus (Poecile) palustris többet raktároz kívül instabil /stabil környezetben belsőraktára nem változik Hurley 1992 külső raktár: alkalmazkodás a környezethez

35 Tüskés pikók Gasterosteus aculeatus ha nagyon éhesek, a sűrűbb, ha kevésbé, a ritkább vizibolha rajban esznek. Miért? Ha jégmadár Alcedo atthis (a tüskés pikók ragadozója) makettet reptettek át az akvárium felett, a pikók a ritkább vizibolhást választották. A kísérlet figyelembe veszi a táplálkozó állat éhségét is. Azon modellek, amelyek figyelembe veszi az állatok belső állapotát, dinamikus modellek statikus modellek. Kékkopoltyús naphal Lepomis machrochirus ha Chironomus lárvákat eszik a tófenéken jobban jár, mint, ha planktont eszik a nádas közelében. A táplálékkeresés 75 %-a a fenéken történik. Pisztránsügér Micropterus salmoides jelenlétében, amely csak kisméretű naphalakat képes elejteni, a kicsik a nádasokba mennek, ahol a táplálékfelvétel 1/3-dal csökken, a növekedés 27 %-kal. A nagyobb naphalak maradnak a fenéken.

36 Milyen kényszerek hatnak az optimális választásra? Jávorszarvas Na+ vízinövényekből, energia szárazföldiekből, az optimális arányt befolyásolja a bendőkapacitás, ezen belül energia felvételre maximálnak. Spermophilus columbianus (É-Am ürge): fűfélék, vagy egyéb növények? minimum energia, emésztési kapacitás és időkényszer

37 Táplálkozás Kis énekes dinamikus modell és hátrafelé (backward) közelítés

38 Táplálkozás & zsírfelhalmozás Zsírtartalék hatása a viselkedésre optimális zsírtartalék (folytonos vonal; alatta táplálkozni, felette rejtőzni érdemes) rejtőzz 90 % 75 % 25 % 10 % táplálkozz Idejének hány %-ban táplálkozik: milyen valószínűséggel van a zsírtartalék az optimális vonal alatt

39 Táplálkozás a nap folyamán kis énekes télen Táplálékforrás bősége kiszámíthatósága alacsony közepes közepes alacsony magas magas

40 Tömeg hatása manőverezésre Seregély Sturnus vulgaris

41 Citromsármány Emberiza citrinella táplálkozása, Svédország tél elején & végén napközben csökken a táplálkozással töltött idő tél közepén egész nap egyenletes mértékben táplálkoznak Van der Veen 2000 In: Barta et al. 2002

42 Kereső-potyázó viselkedés modell modell (A), teszt muskátpinyekkel (B, C; átlag ± SE) 6 naponként csökkentették a táplálék aggregáltságát (C) K P K P

43 Kereső távozásának aránya (átlag± SD) és a versengés mértéke muskátpintyeknél erős erős gyenge gyenge

Táplálkozási stratégiák

Táplálkozási stratégiák INPUT (táplálék) Felvétel Hő Anyagcsere-folyamatok Táplálkozási stratégiák Simon Edina Ökológia II. 2012. November 26. Növekedés Tárolás Védelem Károsodások kiküszöbölése Szaporodás OUTPUT (utód) Predátorok

Részletesebben

Az állatok szociális szerveződése, csoport vagy magány?

Az állatok szociális szerveződése, csoport vagy magány? Az állatok szociális szerveződése, csoport vagy magány? Csoport sok egyed együtt, fontosak az egyedek közötti kapcsolatok a csoport szervezettségében fokozatok vannak Az önző egyedeket csoportba kényszerítő

Részletesebben

Populáció A populációk szerkezete

Populáció A populációk szerkezete Populáció A populációk szerkezete Az azonos fajhoz tartozó élőlények egyedei, amelyek adott helyen és időben együtt élnek és egymás között szaporodnak, a faj folytonosságát fenntartó szaporodásközösséget,

Részletesebben

VISELKEDÉSÖKOLÓGIA Párosodási rendszerek & utódgondozás. Kis János. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar, Biológiai Intézet 2013

VISELKEDÉSÖKOLÓGIA Párosodási rendszerek & utódgondozás. Kis János. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar, Biológiai Intézet 2013 VISELKEDÉSÖKOLÓGIA Párosodási rendszerek & utódgondozás Kis János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar, Biológiai Intézet 2013 1 Párosodási rendszerek és utódgondozás érdeke: párosodás után elhagyni

Részletesebben

Populációbecslések és monitoring

Populációbecslések és monitoring Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan 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

Részletesebben

ETOLÓGIA-1. 5. Szaporodási rendszerek: utódgondozás. Kis János

ETOLÓGIA-1. 5. Szaporodási rendszerek: utódgondozás. Kis János ETOLÓGIA-1 5. Szaporodási rendszerek: utódgondozás Kis János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar, Biológiai Intézet Ökológiai Tanszék 2014 1 Mitől függ, hogy milyen párosodási és utódgondozási

Részletesebben

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség 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

Részletesebben

Elektrosztatika. 1.2. Mekkora két egyenlő nagyságú töltés taszítja egymást 10 m távolságból 100 N nagyságú erővel? megoldás

Elektrosztatika. 1.2. Mekkora két egyenlő nagyságú töltés taszítja egymást 10 m távolságból 100 N nagyságú erővel? megoldás Elektrosztatika 1.1. Mekkora távolságra van egymástól az a két pontszerű test, amelynek töltése 2. 10-6 C és 3. 10-8 C, és 60 N nagyságú erővel taszítják egymást? 1.2. Mekkora két egyenlő nagyságú töltés

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen

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

FIT-jelentés :: 2011. Cecei Általános Iskola 7013 Cece, Árpád u. 3. OM azonosító: 038726 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: 2011. Cecei Általános Iskola 7013 Cece, Árpád u. 3. OM azonosító: 038726 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés FIT-jelentés :: 2011 8. évfolyam :: Általános iskola Cecei Általános Iskola 7013 Cece, Árpád u. 3. Létszámadatok A telephely létszámadatai az általános iskolai képzéstípusban a 8. évfolyamon Tanulók száma

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2011. Kispesti Deák Ferenc Gimnázium 1192 Budapest, Gutenberg krt. 6. OM azonosító: 035253 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: 2011. Kispesti Deák Ferenc Gimnázium 1192 Budapest, Gutenberg krt. 6. OM azonosító: 035253 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés FIT-jelentés :: 2011 10. évfolyam :: 4 évfolyamos gimnázium Kispesti Deák Ferenc Gimnázium 1192 Budapest, Gutenberg krt. 6. Létszámadatok A telephely létszámadatai a 4 évfolyamos gimnáziumi képzéstípusban

Részletesebben

A napenergia magyarországi hasznosítását támogató új fejlesztések az Országos Meteorológiai Szolgálatnál

A napenergia magyarországi hasznosítását támogató új fejlesztések az Országos Meteorológiai Szolgálatnál A napenergia magyarországi hasznosítását támogató új fejlesztések az Országos Meteorológiai Szolgálatnál Nagy Zoltán, Tóth Zoltán, Morvai Krisztián, Szintai Balázs Országos Meteorológiai Szolgálat A globálsugárzás

Részletesebben

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia. 2008. március 18.

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia. 2008. március 18. Modern Fizika Labor Fizika BSc A mérés dátuma: 28. március 18. A mérés száma és címe: 5. mérés: Elektronspin rezonancia Értékelés: A beadás dátuma: 28. március 26. A mérést végezte: 1/7 A mérés leírása:

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2011. Rózsakerti Általános Iskola 1223 Budapest, Rákóczi u. 16. OM azonosító: 035200 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: 2011. Rózsakerti Általános Iskola 1223 Budapest, Rákóczi u. 16. OM azonosító: 035200 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés FIT-jelentés :: 2011 8. évfolyam :: Általános iskola Rózsakerti Általános Iskola 1223 Budapest, Rákóczi u. 16. Létszámadatok A telephely létszámadatai az általános iskolai képzéstípusban a 8. évfolyamon

Részletesebben

Varianciaanalízis 4/24/12

Varianciaanalízis 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

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2011. Pázmány Péter Utcai Óvoda és Általános Iskola 7634 Pécs, Pázmány Péter u. 27. OM azonosító: 027246 Telephely kódja: 005

FIT-jelentés :: 2011. Pázmány Péter Utcai Óvoda és Általános Iskola 7634 Pécs, Pázmány Péter u. 27. OM azonosító: 027246 Telephely kódja: 005 FIT-jelentés :: 2011 8. évfolyam :: Általános iskola Pázmány Péter Utcai Óvoda és Általános Iskola 7634 Pécs, Pázmány Péter u. 27. Létszámadatok A telephely létszámadatai az általános iskolai képzéstípusban

Részletesebben

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása

A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása Nyomaték (x 0 Nm) O k t a t á si Hivatal A II. kategória Fizika OKTV mérési feladatainak megoldása./ A mágnes-gyűrűket a feladatban meghatározott sorrendbe és helyre rögzítve az alábbi táblázatban feltüntetett

Részletesebben

Fénytechnika. A szem, a látás és a színes látás. Dr. Wenzel Klára. egyetemi magántanár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem

Fénytechnika. A szem, a látás és a színes látás. Dr. Wenzel Klára. egyetemi magántanár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Fénytechnika A szem, a látás és a színes látás Dr. Wenzel Klára egyetemi magántanár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, 2013 Mi a szín? (MSz 9620) Fizika: a szín meghatározott hullámhosszúságú

Részletesebben

AZ ADATOK ÉRTELMEZÉSE

AZ ADATOK ÉRTELMEZÉSE Territóriumtartó fajok Ezeknél a fajoknál az ún. territóriumtérképezés klasszikus módszerét alkalmazzuk. Ez abból áll, hogy a mintaterületünkről részletes, 1:10.000 vagy 1:25.000 méretarányú térképet kell

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2011 Telephelyi jelentés 10. évfolyam :: Szakközépiskola Közgazdasági Szakközépiskola

FIT-jelentés :: 2011 Telephelyi jelentés 10. évfolyam :: Szakközépiskola Közgazdasági Szakközépiskola FIT-jelentés :: 2011 10. évfolyam :: Szakközépiskola Közgazdasági Szakközépiskola 4200 Hajdúszoboszló, Gönczy P. u. 17. Létszámadatok A telephely létszámadatai a szakközépiskolai képzéstípusban a 10. évfolyamon

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2013. Derkovits Gyula Általános Iskola 9700 Szombathely, Bem J u. 7. OM azonosító: 036611 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: 2013. Derkovits Gyula Általános Iskola 9700 Szombathely, Bem J u. 7. OM azonosító: 036611 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés FIT-jelentés :: 2013 8. évfolyam :: Általános iskola Derkovits Gyula Általános Iskola 9700 Szombathely, Bem J u. 7. Létszámadatok A telephely létszámadatai az általános iskolai képzéstípusban a 8. évfolyamon

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2011. Avasi Gimnázium 3524 Miskolc, Klapka Gy. u. 2. OM azonosító: 029264 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: 2011. Avasi Gimnázium 3524 Miskolc, Klapka Gy. u. 2. OM azonosító: 029264 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés FIT-jelentés :: 2011 8. évfolyam :: 6 évfolyamos gimnázium Avasi Gimnázium 3524 Miskolc, Klapka Gy. u. 2. Létszámadatok A telephely létszámadatai a 6 évfolyamos gimnáziumi képzéstípusban a 8. évfolyamon

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2013. Karinthy Frigyes Gimnázium 1183 Budapest, Thököly u. 7. OM azonosító: 035252 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: 2013. Karinthy Frigyes Gimnázium 1183 Budapest, Thököly u. 7. OM azonosító: 035252 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés FIT-jelentés :: 2013 10. évfolyam :: 4 évfolyamos gimnázium Karinthy Frigyes Gimnázium 1183 Budapest, Thököly u. 7. Létszámadatok A telephely létszámadatai a 4 évfolyamos gimnáziumi képzéstípusban a 10.

Részletesebben

A színérzetünk három összetevőre bontható:

A színérzetünk három összetevőre bontható: Színelméleti alapok Fény A fény nem más, mint egy elektromágneses sugárzás. Ennek a sugárzásnak egy meghatározott spektrumát képes a szemünk érzékelni, ezt nevezzük látható fénynek. Ez az intervallum személyenként

Részletesebben

FUSION VITAL ÉLETMÓD ELEMZÉS

FUSION VITAL ÉLETMÓD ELEMZÉS FUSION VITAL ÉLETMÓD ELEMZÉS STRESSZ ÉS FELTÖLTŐDÉS - ÁTTEKINTÉS 1 (2) Mérési információk: Életkor (év) 41 Nyugalmi pulzusszám 66 Testmagasság (cm) 170 Maximális pulzusszám 183 Testsúly (kg) 82 Body Mass

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2013. Telephelyi jelentés. 8. évfolyam :: Általános iskola

FIT-jelentés :: 2013. Telephelyi jelentés. 8. évfolyam :: Általános iskola FIT-jelentés :: 2013 8. évfolyam :: Általános iskola Bulgárföldi Általános és Magyar - Angol Két Tanítási Nyelvű Iskola 3534 Miskolc, Fazola H u. 2. Létszámadatok A telephely létszámadatai az általános

Részletesebben

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2010. Június 4.

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2010. Június 4. EURÓPAI ÉRETTSÉGI 2010 MATEMATIKA HETI 5 ÓRA IDŐPONT: 2010. Június 4. A VIZSGA IDŐTARTAMA: 4 óra (240 perc) ENGEDÉLYEZETT SEGÉDESZKÖZÖK : Európai képletgyűjtemény Nem programozható, nem grafikus kalkulátor

Részletesebben

Nyomtató. A nyomtató igen hasznos kiviteli periféria. A nyomtató feladata, hogy az információt papíron (esetleg fólián, CD-n...) megjelenítse.

Nyomtató. A nyomtató igen hasznos kiviteli periféria. A nyomtató feladata, hogy az információt papíron (esetleg fólián, CD-n...) megjelenítse. Nyomtató A nyomtató igen hasznos kiviteli periféria. A nyomtató feladata, hogy az információt papíron (esetleg fólián, CD-n...) megjelenítse. Nyomtatók csoportosítása: Ütő (impact) nyomtatók Kalapács vagy

Részletesebben

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

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

Részletesebben

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak

VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2014. Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: Szakközépiskola

FIT-jelentés :: 2014. Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: Szakközépiskola FIT-jelentés :: 2014 10. évfolyam :: Szakközépiskola Puskás Tivadar Távközlési Technikum Infokommunikációs Szakközépiskola 1097 Budapest, Gyáli út 22. Létszámadatok A telephely létszámadatai a szakközépiskolai

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2012. Szent Imre Katolikus Általános Iskola 6792 Zsombó, Móra Ferenc utca 8. OM azonosító: 201629 Telephely kódja: 001

FIT-jelentés :: 2012. Szent Imre Katolikus Általános Iskola 6792 Zsombó, Móra Ferenc utca 8. OM azonosító: 201629 Telephely kódja: 001 FIT-jelentés :: 2012 8. évfolyam :: Általános iskola Szent Imre Katolikus Általános Iskola 6792 Zsombó, Móra Ferenc utca 8. Létszámadatok A telephely létszámadatai az általános iskolai képzéstípusban a

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2012. Avasi Gimnázium 3524 Miskolc, Klapka Gy. u. 2. OM azonosító: 029264 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés

FIT-jelentés :: 2012. Avasi Gimnázium 3524 Miskolc, Klapka Gy. u. 2. OM azonosító: 029264 Telephely kódja: 001. Telephelyi jelentés FIT-jelentés :: 2012 10. évfolyam :: 4 évfolyamos gimnázium Avasi Gimnázium 3524 Miskolc, Klapka Gy. u. 2. Létszámadatok A telephely létszámadatai a 4 évfolyamos gimnáziumi képzéstípusban a 10. évfolyamon

Részletesebben

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2009. június 8.

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2009. június 8. EURÓPAI ÉRETTSÉGI 2009 MATEMATIKA HETI 5 ÓRA IDŐPONT: 2009. június 8. A VIZSGA IDŐTARTAMA: 4 óra (240 perc) ENGEDÉLYEZETT SEGÉDESZKÖZÖK : Európai képletgyűjtemény Nem programozható, nem grafikus kalkulátor

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2012. Montenuovo Nándor Szakközépiskola, Szakiskola és Kollégium 7754 Bóly, Rákóczi u. 2/a OM azonosító: 027445 Telephely kódja: 001

FIT-jelentés :: 2012. Montenuovo Nándor Szakközépiskola, Szakiskola és Kollégium 7754 Bóly, Rákóczi u. 2/a OM azonosító: 027445 Telephely kódja: 001 FIT-jelentés :: 2012 10. évfolyam :: Szakiskola Montenuovo Nándor Szakközépiskola, Szakiskola és Kollégium 7754 Bóly, Rákóczi u. 2/a Létszámadatok A telephely létszámadatai a szakiskolai képzéstípusban

Részletesebben

Bevezetés a színek elméletébe és a fényképezéssel kapcsolatos fogalmak

Bevezetés a színek elméletébe és a fényképezéssel kapcsolatos fogalmak Bevezetés a színek elméletébe és a fényképezéssel kapcsolatos fogalmak Az emberi színlátás Forrás: http://www.normankoren.com/color_management.html Részletes irodalom: Dr. Horváth András: A vizuális észlelés

Részletesebben

OPTIKAI CSALÓDÁSOK. Vajon valóban eltolódik a vékony egyenes? A kávéházi fal. Úgy látjuk, mintha a vízszintesek elgörbülnének

OPTIKAI CSALÓDÁSOK. Vajon valóban eltolódik a vékony egyenes? A kávéházi fal. Úgy látjuk, mintha a vízszintesek elgörbülnének OPTIKAI CSALÓDÁSOK Mint azt tudjuk a látás mechanizmusában a szem által felvett információt az agy alakítja át. Azt hogy valójában mit is látunk, nagy szerepe van a tapasztalatoknak, az emlékeknek.az agy

Részletesebben

A digitális képfeldolgozás alapjai

A digitális képfeldolgozás alapjai A digitális képfeldolgozás alapjai Digitális képfeldolgozás A digit szó jelentése szám. A digitális jelentése, számszerű. A digitális információ számokká alakított információt jelent. A számítógép a képi

Részletesebben

Mé diakommunika cio MintaZh 2011

Mé diakommunika cio MintaZh 2011 Mé diakommunika cio MintaZh 2011 Mekkorára kell választani R és B értékét, ha G=0,2 és azt akarjuk, hogy a szín telítettségtv=50% és színezettv=45 fok legyen! (gammával ne számoljon) 1. Mi a különbség

Részletesebben

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 3. hét A KERESLETELMÉLET ALAPJAI. HASZNOSSÁG, PREFERENCIÁK

Közgazdaságtan 1. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék. 3. hét A KERESLETELMÉLET ALAPJAI. HASZNOSSÁG, PREFERENCIÁK KÖZGAZDASÁGTAN I. ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék Közgazdaságtan 1. A KERESLETELMÉLET ALAPJAI. HASZNOSSÁG, PREFERENCIÁK Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára Szakmai felel s: K hegyi Gergely

Részletesebben

AUTISTA GYERMEKEK A MAGYAR KÖZOKTATÁSBAN MAGYAR SZOCIOLÓGIAI TÁRSASÁG ÉVES KONFERENCIÁJA ÉS KÖZGYŰLÉSE 2010. NOVEMBER 5-7.

AUTISTA GYERMEKEK A MAGYAR KÖZOKTATÁSBAN MAGYAR SZOCIOLÓGIAI TÁRSASÁG ÉVES KONFERENCIÁJA ÉS KÖZGYŰLÉSE 2010. NOVEMBER 5-7. MAGYAR SZOCIOLÓGIAI TÁRSASÁG ÉVES KONFERENCIÁJA ÉS KÖZGYŰLÉSE 2010. NOVEMBER 5-7. FOGYATÉKOSSÁG ÉS INTEGRÁCIÓ SZEKCIÓ AUTISTA GYERMEKEK A MAGYAR KÖZOKTATÁSBAN x¾ x ¾ f ¾¾ h¾ 9f½½ ¹ 9h - 1. A KUTATÁSRÓL

Részletesebben

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI Gazdaságstatisztika 2. előadás Egy ismérv szerinti rendezés Kóczy Á. László KGK VMI Áttekintés Gyakorisági sorok Grafikus ábrázolásuk Helyzetmutatók Szóródási mutatók Az aszimmetria mérőszámai Koncentráció

Részletesebben

Távérzékelés, a jöv ígéretes eszköze

Távérzékelés, a jöv ígéretes eszköze Távérzékelés, a jöv ígéretes eszköze Ritvayné Szomolányi Mária Frombach Gabriella VITUKI CONSULT Zrt. A távérzékelés segítségével: különböz6 magasságból, tetsz6leges id6ben és a kívánt hullámhossz tartományokban

Részletesebben

ELEMKATALÓGUS ÉS ÁRJEGYZÉK

ELEMKATALÓGUS ÉS ÁRJEGYZÉK ELEMKATALÓGUS ÉS ÁRJEGYZÉK SALGÓ festett polcrendszer Alapmezős szerelés Hagyományos csavarkötéses fém polcrendszer, 19,05 mmes raszterű lyukasztott profilokból. A polcelemeket csavarral rögzítik az oszlopokhoz

Részletesebben

Mérés: Millikan olajcsepp-kísérlete

Mérés: Millikan olajcsepp-kísérlete Mérés: Millikan olajcsepp-kísérlete Mérés célja: 1909-ben ezt a mérést Robert Millikan végezte el először. Mérése során meg tudta határozni az elemi részecskék töltését. Ezért a felfedezéséért Nobel-díjat

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2012. Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: Szakközépiskola

FIT-jelentés :: 2012. Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: Szakközépiskola FIT-jelentés :: 2012 10. évfolyam :: Szakközépiskola Sághy Mihály Szakképző Iskola, Középiskola és Kollégium, a Csongrádi Oktatási Központ, Gimnázium, Szakképző Iskola és Kollégium Tagintézménye 6640 Csongrád,

Részletesebben

Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh. 2014. november 10. - MEGOLDÁS

Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh. 2014. november 10. - MEGOLDÁS Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh. 2014. november 10. - MEGOLDÁS 1. Kihasználva a hosszasan elhúzódó jó időt, kirándulást szeretnénk tenni az ország tíz legmagasabb csúcsa közül háromra az elkövetkezendő

Részletesebben

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 12. mérés: Infravörös spektroszkópia. 2008. május 6.

Modern Fizika Labor. Fizika BSc. Értékelés: A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 12. mérés: Infravörös spektroszkópia. 2008. május 6. Modern Fizika Labor Fizika BSc A mérés dátuma: A mérés száma és címe: 12. mérés: Infravörös spektroszkópia Értékelés: A beadás dátuma: 28. május 13. A mérést végezte: 1/5 A mérés célja A mérés célja az

Részletesebben

Tudáshálózatok kialakulása és regionális fejlődés egy integrált modell alkalmazásának tapasztalatai a magyar régiók esetében Sebestyén Tamás,

Tudáshálózatok kialakulása és regionális fejlődés egy integrált modell alkalmazásának tapasztalatai a magyar régiók esetében Sebestyén Tamás, Tudáshálózatok kialakulása és regionális fejlődés egy integrált modell alkalmazásának tapasztalatai a magyar régiók esetében Sebestyén Tamás, Hau-Horváth Orsolya, Varga Attila Szerkezet Motiváció Irodalom:

Részletesebben

A felmérési egység kódja:

A felmérési egység kódja: A felmérési egység lajstromszáma: 0309 ÚMFT Programiroda A felmérési egység adatai A felmérési egység kódja: A kódrészletek jelentése: FemKrmM//50/Ksz/Ált/b// Fém és kerámiaművészet szakképesítés-csoportban,

Részletesebben

KAP Kommunikációs Kampány Arculati útmutató

KAP Kommunikációs Kampány Arculati útmutató Kommunikációs Kampány Arculati útmutató Agriculture and Rural Development KAMPÁNY ALÁÍRÁS/LOGÓ Ez a kampány aláírása/logója. Kérjük, tartsa tiszteletben a kék négyzetekkel jelölt védett területet! POSZTEREK

Részletesebben

Színes gyakorlókönyv színtévesztőknek

Színes gyakorlókönyv színtévesztőknek Lux et Color Vespremiensis 2008 Színes gyakorlókönyv színtévesztőknek Dr. Wenzel Klára, Dr. Samu Krisztián, Langer Ingrid Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Mechatronika, Optika és Gépészeti

Részletesebben

KLÍMAVÁLTOZÁS HATÁSA AZ ALKALMAZANDÓ ÉPÜLETSZERKEZETEKRE, AZ ÉPÜLETSZERKEZETEK HATÁSA A BELTÉRI MAGASFREKVENCIÁS ELEKTROMÁGNESES TEREKRE

KLÍMAVÁLTOZÁS HATÁSA AZ ALKALMAZANDÓ ÉPÜLETSZERKEZETEKRE, AZ ÉPÜLETSZERKEZETEK HATÁSA A BELTÉRI MAGASFREKVENCIÁS ELEKTROMÁGNESES TEREKRE KLÍMAVÁLTOZÁS HATÁSA AZ ALKALMAZANDÓ ÉPÜLETSZERKEZETEKRE, AZ ÉPÜLETSZERKEZETEK HATÁSA A BELTÉRI MAGASFREKVENCIÁS ELEKTROMÁGNESES TEREKRE Vizi Gergely Klímaváltozásról Magyarországon Építményeket érő hatások

Részletesebben

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom

Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom Khi-négyzet eloszlás Statisztika II., 3. alkalom A khi négyzet eloszlást (Pearson) leggyakrabban kategorikus adatok elemzésére használjuk. N darab standard normális eloszlású változó négyzetes összegeként

Részletesebben

TÁRSASJÁTÉK. 4. Egy bábut mindenki elhelyez a pontok számolására szolgáló táblán

TÁRSASJÁTÉK. 4. Egy bábut mindenki elhelyez a pontok számolására szolgáló táblán TÁRSASJÁTÉK A játék célja A játék az útonállók, lovagok, földművesek és szerzetesek világába vezet el: Mindegyikőjük célja, gyarapodni, pontokat szerezni. Hogyan? Lovag várat, várost épít, minél nagyobb

Részletesebben

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség.

1. tétel. Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. 1. tétel Valószínűségszámítás vizsga Frissült: 2013. január 19. Valószínűségi mező, véletlen tömegjelenség. A valószínűségszámítás tárgya: véletlen tömegjelenségek vizsgálata. véletlen: a kísérlet kimenetelét

Részletesebben

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti:

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 100% 90% 80% 70% 60% 50% 2010 2011 40% 30% 20% 10% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% a) Nevezze

Részletesebben

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz Gyakorló feladatok a. dolgozathoz. Tíz darab tízforintost feldobunk. Mennyi annak a valószínűsége hogy vagy mindegyiken írást vagy mindegyiken fejet kapunk? 9. Egy kör alakú asztal mellett tízen ebédelnek:

Részletesebben

11.3. Az Achilles- ín egy olyan rugónak tekinthető, amelynek rugóállandója 3 10 5 N/m. Mekkora erő szükséges az ín 2 mm- rel történő megnyújtásához?

11.3. Az Achilles- ín egy olyan rugónak tekinthető, amelynek rugóállandója 3 10 5 N/m. Mekkora erő szükséges az ín 2 mm- rel történő megnyújtásához? Fényemisszió 2.45. Az elektromágneses spektrum látható tartománya a 400 és 800 nm- es hullámhosszak között található. Mely energiatartomány (ev- ban) felel meg ennek a hullámhossztartománynak? 2.56. A

Részletesebben

Elektrosztatikai alapismeretek

Elektrosztatikai alapismeretek Elektrosztatikai alapismeretek THALÉSZ: a borostyánt (élektron) megdörzsölve az a könnyebb testeket magához vonzza. Az egymással szorosan érintkező anyagok elektromosan feltöltődnek, elektromos állapotba

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Matematikai alapok és valószínőségszámítás Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Bevezetés A tudományos életben megfigyeléseket teszünk, kísérleteket végzünk. Ezek többféle különbözı eredményre

Részletesebben

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Mérési 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,

Részletesebben

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar. Villamos Energetika Tanszék. Világítástechnika (BME VIVEM 355)

Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar. Villamos Energetika Tanszék. Világítástechnika (BME VIVEM 355) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kar Villamos Energetika Tanszék Világítástechnika (BME VIVEM 355) Beltéri mérés Világítástechnikai felülvizsgálati jegyzőkönyv

Részletesebben

óra 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 24 C 6 5 3 3 9 14 12 11 10 8 7 6 6

óra 1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 24 C 6 5 3 3 9 14 12 11 10 8 7 6 6 Időjárási-éghajlati elemek: a hőmérséklet, a szél, a nedvességtartalom, a csapadék 2010.12.14. FÖLDRAJZ 1 Az időjárás és éghajlat elemei: hőmérséklet légnyomás szél vízgőztartalom (nedvességtartalom) csapadék

Részletesebben

Bevezetés a QGIS program használatába Összeálította dr. Siki Zoltán

Bevezetés a QGIS program használatába Összeálította dr. Siki Zoltán Bevezetés Bevezetés a QGIS program használatába Összeálította dr. Siki Zoltán A QGIS program egy nyiltforrású asztali térinformatikai program, mely a http://www.qgis.org oldalról tölthető le. Ebben a kis

Részletesebben

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések 10.1. Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem.

Kabos: Statisztika II. ROC elemzések 10.1. Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás. és ilyenkor riaszt. Máskor nem. Kabos: Statisztika II. ROC elemzések 10.1 ROC elemzések Szenzitivitás és specificitás a jelfeldolgozás szóhasználatával A riasztóberendezés érzékeli, ha támadás jön, és ilyenkor riaszt. Máskor nem. TruePositiveAlarm:

Részletesebben

Játékszabály. Logikai játék 2 5 fő részére 7 éven felülieknek 1 játszma időtartama kb. 45 perc. A doboz tartalma:

Játékszabály. Logikai játék 2 5 fő részére 7 éven felülieknek 1 játszma időtartama kb. 45 perc. A doboz tartalma: Játékszabály Logikai játék 2 5 fő részére 7 éven felülieknek 1 játszma időtartama kb. 45 perc A doboz tartalma: 75 fakocka (15 15 db öt színből) 5 db kétoldalú játéktábla pontozótábla 5 db pontszám jelölő

Részletesebben

1 = 1x1 1+3 = 2x2 1+3+5 = 3x3 1+3+5+7 = 4x4

1 = 1x1 1+3 = 2x2 1+3+5 = 3x3 1+3+5+7 = 4x4 . Orchidea Iskola VI. Matematika verseny 0/0 II. forduló = x + = x ++ = x +++ = x Ennek ismeretében mennyivel egyenlő ++++...+9+99=? A ) 0. D ) 0 000 6 C ) 0 D ) A Földközi-tengerben a só-víz aránya :

Részletesebben

A Markowitz modell: kvadratikus programozás

A Markowitz modell: kvadratikus programozás A Markowitz modell: kvadratikus programozás Harry Markowitz 1990-ben kapott Közgazdasági Nobel díjat a portfolió optimalizálási modelljéért. Ld. http://en.wikipedia.org/wiki/harry_markowitz Ennek a legegyszer

Részletesebben

A Hardy-Weinberg egyensúly. 2. gyakorlat

A Hardy-Weinberg egyensúly. 2. gyakorlat A Hardy-Weinberg egyensúly 2. gyakorlat A Hardy-Weinberg egyensúly feltételei: nincs szelekció nincs migráció nagy populációméret (nincs sodródás) nincs mutáció pánmixis van allélgyakoriság azonos hímekben

Részletesebben

Az egyszerűsítés utáni alak:

Az egyszerűsítés utáni alak: 1. gyszerűsítse a következő törtet, ahol b 6. 2 b 36 b 6 Az egyszerűsítés utáni alak: 2. A 2, 4 és 5 számjegyek mindegyikének felhasználásával elkészítjük az összes, különböző számjegyekből álló háromjegyű

Részletesebben

AZ ÉPÜLETEK ENERGETIKAI JELLEMZŐINEK MEGHATÁROZÁSA ENERGETIKAI SZÁMÍTÁS A HŐMÉRSÉKLETELOSZLÁS JELENTŐSÉGE

AZ ÉPÜLETEK ENERGETIKAI JELLEMZŐINEK MEGHATÁROZÁSA ENERGETIKAI SZÁMÍTÁS A HŐMÉRSÉKLETELOSZLÁS JELENTŐSÉGE AZ ÉPÜLETEK ENERGETIKAI JELLEMZŐINEK MEGHATÁROZÁSA Három követelményszint: az épületek összesített energetikai jellemzője E p = összesített energetikai jellemző a geometriai viszonyok függvénye (kwh/m

Részletesebben

A sínek tesztelése örvényáramos technológiákat használva

A sínek tesztelése örvényáramos technológiákat használva A sínek tesztelése örvényáramos technológiákat használva A DB Netz AG tapasztalatai DB Netz AG Richard Armbruster / Dr. Thomas Hempe/ Herbert Zück Fahrwegmessung / Fahrwegtechnik Békéscsaba, 2011.09.01.

Részletesebben

Az információs műveltség fejlesztése A könyvtárak szemléletváltása és feladatai a 21. században

Az információs műveltség fejlesztése A könyvtárak szemléletváltása és feladatai a 21. században Az információs műveltség fejlesztése A könyvtárak szemléletváltása és feladatai a 21. században Dr. Varga Katalin Miért fontos ez a téma? Az interneten nem azt találjuk meg, amire kíváncsiak vagyunk, hanem

Részletesebben

Érdekes informatika feladatok

Érdekes informatika feladatok A keres,kkel és adatbázissal ellátott lengyel honlap számos díjat kapott: Spirit of Delphi '98, Delphi Community Award, Poland on the Internet, Golden Bagel Award stb. Az itt megtalálható komponenseket

Részletesebben

Színek 2013.10.20. 1

Színek 2013.10.20. 1 Színek 2013.10.20. 1 Képek osztályozása Álló vagy mozgó (animált) kép Fekete-fehér vagy színes kép 2013.10.20. 2 A színes kép Az emberi szem kb. 380-760 nm hullámhosszúságú fénytartományra érzékeny. (Ez

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2008. Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: Szakközépiskola

FIT-jelentés :: 2008. Telephelyi jelentés. 10. évfolyam :: Szakközépiskola FIT-jelentés :: 2008 10. évfolyam :: Szakközépiskola Xántus János Idegenforgalmi Gyakorló Középiskola és Szakképző Iskola 1055 Budapest, Markó u. 18-20. Matematika Országos kompetenciamérés 1 1 Átlageredmények

Részletesebben

10/b tétel. Dr. Forgó István Gerinces rendszertan II.

10/b tétel. Dr. Forgó István Gerinces rendszertan II. 10/b tétel GERINCES RENDSZERTAN II. KÉTÉLTŰEK TÖRZS: GERINCESEK (VERTEBRATA) ALTÖRZS: ÁLLKAPCSOSAK (GNATHOSTOMATA) OSZTÁLY: KÉTÉLTŰEK (AMPHIBIA) REND: FARKOS KÉTÉLTŰEK» CSALÁD: SZALAMANDRAFÉLÉK Testük

Részletesebben

API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE. Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com

API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE. Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com API-MÁGIA MILLIÓ SORNYI ADAT ÚJRARENDEZÉSE Előadó: Jaksa Zsombor, drungli.com MIRŐL FOG SZÓLNI AZ ELŐADÁS? Hogyan működik a drungli.com?# Adatok gyűjtése, stratégiák# Ha marad időm még mesélek HOGYAN MŰKÖDIK

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai változók Adatok megtekintése Statisztikai változók A statisztikai elemzések során a vizsgálati, vagy megfigyelési egységeket különbözı jellemzık

Részletesebben

STATISZTIKA. 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. 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

Részletesebben

Király Zoltán, Kondé Zoltán, Kovács Antal, Lévai Annamária 2006

Király Zoltán, Kondé Zoltán, Kovács Antal, Lévai Annamária 2006 A Network-Elemzés - és felhasználása általános iskolai osztályok társas szerkezetének és a szerveződésért felelős személyes tulajdonságok feltárására Király Zoltán, Kondé Zoltán, Kovács Antal, Lévai Annamária

Részletesebben

mintásfal 60 40 2 2 mintásfal :m :sz :dbjobbra :dbfel

mintásfal 60 40 2 2 mintásfal :m :sz :dbjobbra :dbfel 6.osztály 1.foglalkozás 6.osztály 2.foglalkozás kocka kockafal :db minta Készítsd el ezt a mintát! A minta hosszú oldala 60 a rövid oldala 40 egység hosszú. A hosszú oldal harmada a négyzet oldala! A háromszög

Részletesebben

Benapozásvédelmi eszközök komplex jellemzése

Benapozásvédelmi eszközök komplex jellemzése Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Építészmérnöki Kar, Épületenergetikai és Épületgépészeti Tanszék, 1111 Budapest, Műegyetem rkp. 3. K.II.31. Benapozásvédelmi eszközök komplex jellemzése

Részletesebben

A SZÍNEKRŐL III. RÉSZ A CIE színrendszer

A SZÍNEKRŐL III. RÉSZ A CIE színrendszer A SZÍNEKRŐL III. RÉSZ A CIE színrendszer Dr Wenzel Klára egyetemi magántanár Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Budapest, 2011 A CIE színinger mérő rendszer (1931) Commission Internationale

Részletesebben

Megerősítéses tanulás 2. előadás

Megerősítéses tanulás 2. előadás Megerősítéses tanulás 2. előadás 1 Technikai dolgok Email szityu@eotvoscollegium.hu Annai levlista http://nipglab04.inf.elte.hu/cgi-bin/mailman/listinfo/annai/ Olvasnivaló: Sutton, Barto: Reinforcement

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

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely. 2010. június

KÖZGAZDASÁGTAN I. Készítette: Bíró Anikó, K hegyi Gergely, Major Klára. Szakmai felel s: K hegyi Gergely. 2010. június KÖZGAZDASÁGTAN I. Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/a/KMR-2009-0041 pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az MTA Közgazdaságtudományi

Részletesebben

Diszpozícionális perspektíva 2.: Szükséglet-, és motívum elméletek. Vonások, mint szükségletek és motívumok megközelítése

Diszpozícionális perspektíva 2.: Szükséglet-, és motívum elméletek. Vonások, mint szükségletek és motívumok megközelítése Diszpozícionális perspektíva 2.: Szükséglet-, és motívum elméletek Vonások, mint szükségletek és motívumok megközelítése Vonások, mint szükségletek és motívumok megközelítése A diszpozíciókat úgy is elképzelhetjük,

Részletesebben

2. Laboratóriumi gyakorlat A TERMISZTOR. 1. A gyakorlat célja. 2. Elméleti bevezető

2. Laboratóriumi gyakorlat A TERMISZTOR. 1. A gyakorlat célja. 2. Elméleti bevezető . Laboratóriumi gyakorlat A EMISZO. A gyakorlat célja A termisztorok működésének bemutatása, valamint főbb paramétereik meghatározása. Az ellenállás-hőmérséklet = f és feszültség-áram U = f ( I ) jelleggörbék

Részletesebben

Kérdőíves vizsgálat feldolgozása és elemzése; kutatási jelentés. Magyarország Átfogó Egészségvédelmi Szűrőprogramja 2010-2020

Kérdőíves vizsgálat feldolgozása és elemzése; kutatási jelentés. Magyarország Átfogó Egészségvédelmi Szűrőprogramja 2010-2020 Kérdőíves vizsgálat feldolgozása és elemzése; kutatási jelentés Magyarország Átfogó Egészségvédelmi Szűrőprogramja 2010-2020 Inkontinencia és Vizeletürítési Zavarok alprogram kérdőíves felmérés (2011)

Részletesebben

Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél

Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél GreenSky Modeling Energiafű ellátási logisztika modellezése a Pannon Hőerőmű Zrt-nél A kutatást az NKFP 3A 061-04 számú Biomassza projekt keretében végeztük. Torjai László torjai@ktk.pte.hu Az erőmű és

Részletesebben

BCE, Tájépítészeti Kar, Tájtervezési és Területfejlesztési Tanszék. MTA, Ökológiai és Botanikai Intézet

BCE, Tájépítészeti Kar, Tájtervezési és Területfejlesztési Tanszék. MTA, Ökológiai és Botanikai Intézet Budapesti Élőlények tájindikátorként Corvinus Egyetem való alkalmazhatósága a tájértékelésben Prezentáció cím egy Nagy vagy Gergőkét Gábor sor, 1, Czúcz balrazárva Bálint 2 1 BCE, Tájépítészeti Kar, Tájtervezési

Részletesebben

7-8. osztályos kategória

7-8. osztályos kategória ISKOLA NEVE:. CSAPAT NEVE: TELEPÜLÉS:. 7-8. osztályos kategória 1. feladat lakásfelújítás Egy fiatal házaspár lakást vásárol Budapesten, a lakás árának 60%-át fizették ki az eladónak, ami 4 800 000 Ft.

Részletesebben

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János. 2011. január

MUNKAGAZDASÁGTAN. Készítette: Köllő János. Szakmai felelős: Köllő János. 2011. január MUNKAGAZDASÁGTAN 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

Markov modellek 2015.03.19.

Markov modellek 2015.03.19. Markov modellek 2015.03.19. Markov-láncok Markov-tulajdonság: egy folyamat korábbi állapotai a későbbiekre csak a jelen állapoton keresztül gyakorolnak befolyást. Semmi, ami a múltban történt, nem ad előrejelzést

Részletesebben