Mérés és jelfeldolgozás

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Mérés és jelfeldolgozás"

Átírás

1 Vázlt érés és elfeldolgozás Dr Pdul Zoltá érés hbá sttszt szemotból Alo Sőrőségfüggvé Eloszlásfüggvé Várhtó érté Szórás Sttszt mt Átlg tuldoság ormáls eloszlás Budest ősz és Gzdságtudomá Egetem Géészmérö Kr Hdrodm Redszere Tszé, Budest, őegetem r D é Tel: F: 6--9 htt://wwwvzgebmehu Vázlt Idıbe változó mesége folmtos mérése folmtráítás lfeltétele Kofdectervllum becslése Változó özt csolt Potozásos redszer eseté - rgorrelácó Legsebb égzete módszere Foszám meghtározás Illesztés óság Illesztett egees örül hb Wld módszer egees llesztés Illeszedés vzsgált v éredı meség A ÉRÉSI EREDÉY ALAKJA q { q} [ q] érıszám ( részbıl áll vlód érté, cs elmélet, mert h smeré, em ellee mérü Helette:, leolvsott, télegese mért érté h vg heles érté, melet vl szám módszereel becslü A legvlószíőbb várhtó érté (µ, vg z ezt legobb özelítı átlg ( A mérés cs or befeezett, h hbszámítást s elvégeztü! { h H ± } H smert redszeres hbá eredıe Elméletbe: H v Gorltb: H h δ µ δ Etlo mértéegség bzotl eredető, véletle hbá eredıe Bzotlság trtomá őszerövbe ± elıellel szerelı hb ÉRÉSI EREDÉY KORREKT EGADÁSA Eredmé EGYETLE ÉRÉS ELVÉGZÉSE ESETÉ: Leolvsott érté H ± t s Eredı redszeres hb (orrecó Bzotlság, m z elárás és vtelezés hbár vezethetı vssz (Szőebbe értelmezve mőszer bzotlság egbízhtóság (vlószíőség szt ftor

2 ÉRÉSI EREDÉY KORREKT EGADÁSA Eredmé TÖBB ÉRÉSI SOROZAT ELVÉGZÉSE ESETÉ A TÍPUSÚ BECSLÉSSEL: Sorozto átlg átlg H ± t s H ± t Eredı redszeres hb s Átlg szórás egbízhtóság szt ftor EGJEEÍTÉSI FORA Abszolút hb Hbsz h Reltív hb mért érté h heles érté h Hrel mért érté százléáb h Reduált hb H érés hbá elölése (egszerősítés red h m Potosság osztál m H bsz v PO ± ± % m m H X H X h X X X otos érté sttszt mt, mért A mérés mu eredméét dötıe ét hbtíus befolásol : Redszeres hbá eredıe de mérés eredmét zoos módo terhel (Ismert, számíthtó Pl ullot, meredeség, lertás, hszterézs Véletle hbá Azoos örülmée özött eltérı eredmére vezet (Cs becsülhetı, o és gság smeretle Többször méréssel csöethetı -> sttszt módszere Továbbb CSAK véletle hbá A vlószíőség számítás törtéet áttetése 6 úl 9 Pscl eg Fermt-hoz írt levélbe vlószíőség számítás elsı tudomáos géő tárglás olvshtó 7 8 Az elsı vlószíőség defícó Beroull: A vlószíőség ol bzoosság fo, mel úg vszoul teles bzoossághoz, mt rész z egészhez Llce: Azoos vlószíőséggel beövetezı esemée eseté Kedvezı esemée szám P Összes lehetséges esemé szám 8 9 Guss, Posso, rov stb A legfotosbb véletle folmto és vlószíőség eloszláso uttás 9 Kolmogorov A vlószíőség elmélet hlmzelmélet loo ugvó omtus meglozás A vlószíőség e szert eg eseméhlmzr ormált mérté Teredelem Gorság Eg dott otos értéhez (l mudrb mérete többször mérést végzü eghtározzu teredelmet: I m m m m X otos érté I teredelmet felosztu blról zárt, obbról tott (htárot hele egértelmő résztervllumor em feltétel, hog mde zoos hosszú lege (em ell evdsztás felosztás eghtározzu résztervllumob esı eleme számát: Ez gorság: ν Illetve reltív gorságát: ν ν

3 Gorság Gorság ν ν Láthtó, hog ésszerőbb lesz ν/ ábrázolás, mert övelésével z ordát z egebe ı! r r Gorság ábrázolás Gorság öveedı elemszámml em hsolíthtó össze ν ν Reltív gorság Jól ezelhetı, összehsolíthtó mérése H em evdsztás eloszlás, em láthtó, hog hol mle sőrőséggel tlálhtó ν/ Reltív gorság teresztése Reltív gorság: ν Osszu el z dott tervllum hosszávl, lege ez z ordát: f ( ν Grfo ltt terület: ν ν f ( ν -d tervllumb esés reltív gorság: ν f ( Több tervllum: f (

4 Tsztlt sőrőségfüggvé Vlószíőség f( 8 6 tszámot övelve ( reltív gorság gdoz eg szám örül Ez -d tervllumb esés vlószíősége, ele: P P tszám öveedésével csöe z eltérés 6 P Vlószíőség és tuldoság Vlószíőség változó Bzoos esemée beövetezéséhez trtozó számérté, Lege z esemé ele: : Tuldoságo: P( A P( I bztos esemé Egmást ároét záró esemée összegée vlószíősége megegez vlószíősége összegével P A [ b A, P( A h A A Eg rögzített tervllumb esés vlószíősége, esemétér elemehez redelt számérté Jelölés: görög s betőel, l: Lehet: Foltoos (l mérés eredmé, érezés dı, élettrtm Dszrét (l telefohíváso szám, meghbásodás Eloszlásfüggvé Változó ellemzésére szolgál: Itervllumb esı dtoál Tuldoságo: (vázltos ooto [, b] P( F < P( < em feltétle foltoos dfferecálhtó (törése em feltétle foltoos (ugrás blról foltoos F < < b b Eloszlásfüggvé vlószíőség változó F( eloszlás függvée zt d meg, hog mle vlószíőséggel vesz fel -él sebb értéet F P( < Tuldoság mooto övevı, F(, h lm F( b lm F c d Blról foltoos F >

5 Eloszlásfüggvé Sőrőségfüggvé defálás eloszlásfüggvéel Az A esemé eletse zt, hog értéére feáll P( A P( < b F ( b F( < b ; eor sőrőségfüggvéée evezzü z f( függvét, h F( eloszlásfüggvé dfferecálhtó és: df f d F( b P( < F( P( < < b F( b F( P( < b F( b ebbıl övetez f F ( t dt Sőrőségfüggvé Sőrőségfüggvé Tuldoság: f Korább felrzolt f ( tsztlt sőrőség-függvé (hsztogrm fomítv felosztást f ( f( h (em overgec f d f ( b 8 / 8 sőrőségfv fom felosztás durv felosztás 6 b F(b F( b f (d Péld Testmgsság reltív gorság Vegü testmgsságot mt vlószíőség változót emberbıl álló csoorto ν Homogé eloszlás Kevert eloszlás F ( f ( } m m ν 9

6 Testmgsság hsztogrm Testmgsság Eloszlás f( F m m ν 9 7 f ( ν m m ν 9 f ( F ( f temt sttszt ltétele Várhtó érté Glveo tétel: öveedésével z F ( emrus eloszlásfüggvé z egész számegeese egeletese trt z F( elmélet eloszlásfüggvéhez: P lm su F < < F A várhtó érté vlószíőség változó gdozásá özee } f ( ν ν ν ν T f ( ν ν ν Itervllum de egérdezette dee ν f ( f d Várhtó érté Várhtó érté Várhtó érté Sőrőségfüggvé ltt terület súlot, mert S T f d s ( T f d } f ( Tuldoság Addtív ( ( ( ( ( Kosts várhtó értée ömg Leárs várhtó értée b;, b osts ( ( b ( b 6

7 7 Várhtó érté Áltláosítv: h és függetlee: Várhtó érté Lertás b b b b ( ( (, ; osts b b b b b b,, :,, : K K Várhtó érté Addtívtás (vázltos ζ ζ,,,, :,, : K K K Átlg várhtó értée A várhtó érté becslésére szolgál z átlg Az átlg várhtó értée s eresett érté!?,, : K K Szórás A vlószíőség változó várhtó értée örül gdozását, szóródását mér szórás, ee égzete szóráségzet Átlgos égzetes eltérés szóráségzet A szóráségzet oztív égzetgöe szórás [ ] ( osts ( ( ( ( ( D D σ σ Szórás Tuldoság: H vlószíőség változó szórás létez, or z trszformált vlószíőség változó szórás H és függetle σ σ σ ( ; D b D D D ; ; σ σ b D D D D D

8 Összeg szórás Szórás tuldoság ; σ ; σ függetle!!!! ( D ( D ( D [ ] [ ] D ( ( ( (( ( ( [( ( ( ( ( ( ( ( ] [( ( ] [( ( ( ( ] ( ( ( D ( [ ( ] [ ( ] [ ] Függetleség Szórás számítás: Szórás számítás sőrőségfüggvébıl: D ( ( ( [( ( ] [ ( ( ] ( ( ( ( ( ( D ( f ( f ( f d f d d d Tsztlt szóráségzet Korrgált tsztlt szóráségzet drb mtelem, átlg: s s Ksebb mt esetébe σ obb özelítése Lásd szóráségzet defícóát! Értée mdg Testmgsság Sttszt mt A sttszt vzsgált tárgát éezı egede összességét sttszt soság evezzü f A mtvétel zt elet, hog sttszt soságból számú egedet véletleszerőe válsztu Átlg: Szórás: A mt zoos eloszlású, függetle vlószíőség változó sorozt A mt vzsgáltá eredméébıl öveteztetü soságr 8

9 Sttszt mt grázt: rerezettív, összetételébe évsele helese soságot, melbıl vetté ( soságévl megegezı, zoos eloszlás, mteleme egmástól függetle vlószíőség változó (függetle, A mt mérete: elegedıe g hhoz, hog mt lá levot öveteztetése hszálhtó legee (ésıbb tárglu mtellemzı: átlg, tsztlt szórás, tsztlt eloszlás és sőrőségfüggvé A g számo törvée Beroull (7 g számú ísérlet eseté reltív gorság trt z esemé vlószíőségéhez ísérlete szám edvezı esete szám, z esemé vlószíősége lm P( < ε A g számo törvée g számo törvée ε { ε { lm P ( < ε Sztochsztus overgec Átlg és várhtó érté csolt,, st m Átlg drb mtelem _ Az átlg várhtó érté becslése Az átlg vrcá (szóráségzete és szórás: Eze vlószíőség változó ár átlgo s lehete! D D s Az átlg szórás D s sorozt szórás: s Eg elemő mérés D D ( D ( [ ] D D ( D ( D ( s Átlg sőrőségfüggvée Sorozt sőrőségfüggvée Az átlg gdozás 9

10 Az átlg várhtó értée és szórás σ _ ( ( σ H eg mérés soroztból rom megbecsül z X smeretle gságát, or ee legobb becslése z átlg, mert várhtó értée eresett X, és h övelem z elemszámot, szórás trt -hoz Tsztlt eloszlásfüggvé Az eloszlásfüggvé defícó: F( P( < Hog becsülhetı (özelíthetı mtából? Redezett mt:,,, elemő mt,, elemő redezett mt Tsztlt eloszlásfüggvé Tsztlt eloszlásfüggvé P(< özelítése / reltív gorság z -él sebb mteleme szám <,,, A tsztlt (emrus eloszlásfüggvé ol lécsıs függvé, mel mde eges mtelem helé /-et ugr (H több ( mt elem egbees, or z ugrás / Lécsısfüggvé Tsztlt sőrőségfüggvé Kofdec tervllum A sőrőségfüggvé: A várhtó érté becslése z átlg f ( b f df d Tudu, hog _ st ( X b P( b f (d b Becslést ru d z eltérésre: (?

11 ^ Kofdec tervllum Kofdec tervllum Kofdec tervllum Kofdec tervllum X X ( Kofdec tervllum Kofdec tervllum Jelöle: Keresem értéét ( X X Az tervllum véletle helzető, cs z esemé vlószíősége dhtó meg: P( X P( X Szvb: Az átlg örül rzolt sugrú tervllum, mel dott vlószíőséggel trtlmzz z X várhtó értéet Kérdés: Adott -hez? szgfc szt

12 Kofdec tervllum Redezés: P( X Osztás: σ σ változó szórás ( smer ell! mérése szám X P( σ σ σ Kofdec tervllum Jelöle: X λ és σ σ Ezzel elöléssel: P( λ λ ormáls eloszlás ormáls eloszlás Az X vlószíőség változó ormáls eloszlást övet - vg rövdebbe ormáls eloszlású - otos or, h sőrőségfüggvée Sőrőségfüggvé: Hsztogrm és sőrőségfv hol m, σ R, σ > Jelölés: Eloszlásfüggvée: A ormáls eloszlást szotá Guss-eloszlás s evez Stdrd ormáls eloszlás Stdrd ormáls eloszlás sőrőség és eloszlásfv Secáls: h X (,, or X-et stdrd ormáls eloszlású (vg sztederd ormáls eloszlású evezzü

13 ormáls eloszlás ellemzı Sőrőségfüggvé: Eloszlásfüggvé: Szmmetrus (, otr < φ φ ( φ Φ Φ Φ ormál eloszlás A sttsztáb legfotosbb és leggrbb llmzott eloszlás A ormáls eloszlás göbéét elıször eg frc mtemtus, Abrhm de ovre fedezte fel és özölte le 7-b A ormáls eloszlást tudomáos ét mtemtus-csllgász, frc Perre-Smo Llce és émet Crl Fredrch Guss lozt meg Többe úg vél, hog Llce hozzáárulás ormáls eloszlás tuldoság tsztázásához eletısebb volt, mt Gussé égs Guss utá evezté el ormáls eloszlást Guss eloszlás, mutá Guss volt z elsı, ormáls eloszlást égteste mozgásár llmzt A természetbe, z orvostudomáb go so mért rméter ormáls eloszlássl írhtó le, mt éldául z egée mgsság, véromás, súl, stb A ormáls elevezés s rr utl, hog mért dttól ezt váru, mert ez természetes vseledésü ár 989-be émet Szövetség B ol márás beget bocsátott, mele Guss ée mellett stdrd ormáls eloszlás sőrőségfüggvéée grfo, és élete s láthtó Ez beg - g volt forglomb, mor émetország áttért z Euror Glto desz bomáls eloszlás Kofdec tervllum Kofdec tervllum Jelöle: X λ és σ σ Ezzel elöléssel: P( λ λ Tudu: ( X,σ Ezzel: X σ σ X, (, (stdrdzálás

14 ormáls eloszlás Guss eloszlás Stdrd ormáls eloszlás függvée (, Φ (- λ Φ( Φ ( λ Φ ( λ Φ ( λ Kofdec tervllum P λ λ Φ λ Φ λ Φ ( λ Φ ( λ Adott -hez λ megtlálhtó Allmzás dott elemő mt és szgfc sztet válsztom 9%9 Ismert, hog tából számítom, hog 97 σ mm mm φ( λ λ 96 Stdrd ormáls eloszlás függvée - éld Φ ( λ 6 Φ( (, Φ (- λ Allmzás λ 96 σ σ mm Az eredmé megdás: X ± % X ± mm 9%

15 Vlós eset elıre em smert szórás Vlós eset elıre em smert szórás H σ em smert Becslés: s ( Az összefüggésébe ezzel feezéssel becsülü szórást s X em ormáls eloszlású vlószíőség változó s és mtt Vlós eset elıre em smert szórás Ismert és elıre em smert szórású eset összehsolítás Bzoítottá, hog Studet eloszlású vl változó (WGosset; Guess So & Co Ezértλλ st Studet eloszlás tábláztából ereshetı meg λ λ, st st A szgfc szttıl és (mérése szám - ( szbdság fotól függ Hsolítsu össze λ és λ st értéet: Azoos szgfc szthez: λ < λ st ( gobb bzotlság Azoos szgfc sztél eseté λ st λ Számértée: 9% λ 96 λ st Allmzás: (csvrszvttú geometr szállítás Allmzás: (csvrszvttú geometr szállítás Q cm ford, 7, Q cm ford, 7, Q Q,,

16 Allmzás: (csvrszvttú geometr szállítás Allmzás: (csvrszvttú geometr szállítás Q cm ford, 7, Q Q, cm ford Q cm ford, 7, Q s, cm ford ( Q Q,, Allmzás: (csvrszvttú geometr szállítás Allmzás: (csvrszvttú geometr szállítás Q cm ford, 7, Q s, cm s,8 cm ford ( Q Q ford Q cm ford, 7, Q, cm s,8cm 9% ford ford,, Allmzás: (csvrszvttú geometr szállítás Q, cm ford s,8 cm 9% ford, λ 9 st,8,8,,9 Q,,9 Q, ±,7 cm ford 9% Kofdec tervllum - összefogllás Kofdec tervllum szeresztése: P( X Adott -hez eresem -t H szórás smert: σ Φ( λ λ λ H szórás em smert: λ λ, s,,- st st s 6

17 Péld Péld Közvetle mérés eredméet mutt övetezı számsor: 7; 8; 97; 8; 87 Ad meg mérés eredméét z átlg és 9%-os szthez trtozó hborlát láb b Fogdu el, hog z otb számolt orrgált tsztlt szórás ó becslése szórás Ee lá számol, hog há mérést ell végeze hhoz, hog reltv hborlát % lá süllede λst (, ( s s λst ( - átl s s ls λ St X ( - átl ± % IVERZT(; % Péld - folttás Becslés Próbálgtás: X 86 ± % ás megoldás Felülrıl becslem l: λ ( 9%, St κ s λ ( 9%, St s κ, h > s s κ κ s κ 6 [ % ] [ % ] 86 [ % ] λ(9%, % A becslés z eloszlás eg rméterét özelít Torzíttl becslés Kozsztes becslés Torzíttl becslés Keresett rméter: Becsült rméter: α H ( α A várhtó érté torzíttl becslése z átlg: ( ( ( m m Kozsztes becslés α, α α z α,, becslés sorozt ozsztes, h sztochsztus trt z -hoz 7

18 Változó özött csolt vzsgált V-e csolt változó özött? (éldá: fzetés-távolság; felvétel otszám - görgetett átlg Felvétel otszám-görgetett átlg felvétel otszám görgetett átlg JF 7/8 II félév Kérdése: Felvétel otszám Görgetett átlg V-e csolt változó özött? (éldá: fzetés-távolság; felvétel otszám - görgetett átlg Válsz: orrelácós egütthtó A csolt létezése dott (l fz, eressü csolt özelítı mtemt lát Regresszó-lízs ( l legsebb égzete módszere Korrelácós egütthtó Korrelácós egütthtó Adott ét változór votozó megfgelés-sorozt:,,,, Átlgot számolo és felrzolom A tegelere mérem: ( ( ( c 8

19 Korrelácós egütthtó Korrelácós egütthtó A oto tedecá c < c > c > c < C ( ( C > Korrelácós egütthtó Korrelácós egütthtó A oto tedecá ( ( C < C Kovrc Kovrc: S ( ( Hsoló szóráségzet feezéséhez Egeletese elosztott esetbe zoos oztív és egtív érté, Sttsztlg: S ( ( ( Problém: függ z érté mtszámtól és z értéetıl s De: S D ( Osszu el szórássl Korrelácós egütthtó C függ megfgelése számától: z változó szórásától: s s ( ( ρ(, s s tsztlt orrelácós egütthtó ( ( ( ( s s 9

20 Tsztlt orrelácós egütthtóból orrelácós egütthtó: A orrelácós egütthtó tuldoság: ( ( ρ(, s s szmmetrus: értée: lertás: (, r(, r (, r ( ( ( r(, σ σ r (, ± b H értée ±, or ét változó özött csolt leárs r r, ± b A orrelácós egütthtó defícóából: (, r Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás (, ( ( ( ( σ σ σ σ Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás Ezzel: ( σ és σ Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás Belátu, hog σ ( σ ( σ Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás Belátu, hog D D D σ D σ

21 Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás tudu: ( ( D ( Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás Hsoló módo láthtu, hog D és Íg: Ktu, hog ( Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás Eddg tu: Vzsgálu meg: ( ( feltétel szert? ( ( ( ( Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás σ σ σ σ σ σ b Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás Eddg zt láttu, hog:, ± r b Vsszfelé s gz: b A bzoítás sol egszerőbb: Idulás orrelácós egütthtó defícóából: r (, ± Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás r (, ( ( ( ( σ σ Tudu, hog: b ( b ( b A szórás: σ D ( b σ A várhtóérté:

22 Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás Behelettesítü é összefüggéseet def-b: r r (, (, ( ( ( ( σ σ ( ( ( ( b b σ σ Korrelácós téezı leárs csolt bzoítás Ku: r r (, (, ( ( ( ( σ σ ( ( σ Korrelácós téezı tuldoságo Eddg zt láttu, hog r (, ± b A orrelácós egütthtó leárs csolt szorosságát mér H orrelácós egütthtó zérus: orreláltlo változó H orreláltlo és ormáls eloszlású, or függetlee R < -6 erıtle csolt R 7- fooztos erısödı leárs összefüggés Korrelácós egütthtó várhtó értée és ofdec t Korrelácós egütthtó: Tsztlt orrelácós eh: Torzított becslés: Kofdec tervllum: ( ( ( r(, σ σ ( ( ρ(, s s r ( r ρ r ρ ρ ( ρ ρ ± λ Korrelácós téezı - elleéld Felvétel otszám-görgetett átlg Lege egeletes (-,-be c < c > A csolt determsztus, fucoáls, mégs orrelácós egütthtó zérus felvétel otszám ρ6 8 - görgetett átlg

23 JF 7/8 II félév Korrelácós egütthtó - éld Felvétel otszám Elem: Évfolmátlg: Szórás: 8 Fel otszám átlg: Szórás: 7 Kofdec tervllum átlg 7 otszám 69 Ebbe %-os Évf átlg: 86% Felv otszám: 8% Korrelácó: 9 Várhtó értée: 9 Kof tervllum: r9± Görgetett átlg, véletle számo z,w függvécsolttl Korrelácós egütthtó: z w? ρ ρ ρ ( ( z ( w, 8,, 8 ár vízfogsztás - hımérsélet Ecel függvée ormáls eloszlás eloszlásfüggvé má ú úl ug má-ug 7 7 r(q-tm r(q- T r(q-cs,6,6 -,76,79,7 -,78,6,9 -,79,8,77 -,,69,7 -,6 R(q-Tm-Cs,8,8,8,8,7 Stdrd ormáls eloszlás eloszlásfüggvé Ecel függvée - ovrc

24 Ecel függvée orrelácós egütthtó Serm féle rgorrelácó A megfgelt ét változó dszrét (l sorred, rgsorolás szubetív Kérdés: v e csolt ét sorred özött (hog értéel zsőr? Rgszám: sorb redezzü z dtot Rgszám sorb-redezett elem sorszám Serm féle rgorrelácó orrelácós egütthtó rgszámo özött Serm féle rgorrelácó Serm féle rgorrelácó - tuldoságo t: A B C D rgszám rgszám Rgszámo ülöbsége: d - Serm féle rgorrelácó: 6d ( r H ét sorred zoos: r H ét sorred egmás elletette: r - H em so özü v egmáshoz: r ~ Serm féle rgorrelácó - éld Borversee vgu Adott féle bor Jelölü ıet egszerőe betőel A ét zsőrtg más-más edőt tlál obb Hsolítsu össze ott, mele ée láthtó A rgszámot vou egmásból (d Helettesítsü be Serm-életbe Serm féle rgorrelácó - éld Behelettesítés: 6d ( r ( ( 6 r

25 Serm féle rgorrelácó - éld r -át tu eredméül Íg zt láthtu, cs csolt ét zsőrtg vélemée özt Úr ell óstol Korrelácós egütthtó - Összefogllás Korrelácós egütthtó ( ( ( r(, σ σ A változó özött leárs csolt szorosságát mér Legfotosbb tuldoság: r (, ± b Serm féle rgorrelácó Legsebb égzete módszere Két sorred (sorb redezett mt összehsolításár szolgál Al-ötlet: Krl Fredrch Guß (777-8 Rgszámo ülöbsége: d - vlószíőségszámítás háttér: Adre rov (86-9 6d ( r legtöbb rogrmcsomg beéített elárásét trtlmzz H ét sorred zoos: r H ét sorred egmás elletette: r - Legsebb égzete módszere A változó özött csolt (legegszerőbb esetbe leárs: o Legsebb égzete módszere, érés oto: { } Cél: mérés sorozt lá meghtároz z o és rmétere becslését α és α o Potos érté becslés

26 Egees: Legsebb égzete módszere Legsebb égzete módszere Számolu mérés ot és z egees függıleges eltérését: δ α o α δ ( α α J o Legsebb égzete módszere Legsebb égzete módszere Az eltérése égzetösszege: D D Keressü égzet-összeg mmumát: Az α α α α α o, ( α, α D( α, α o α o szert dervált: és o o α ( α α o Az α szert dervált: ( α α o Egszerősítése és redezés utá étsmeretlees leárs egeletredszert u: α o α α o α Legsebb égzete módszere Legsebb égzete módszere Jelölü: és Az elsı egeletbıl: Az egeletredszer megoldás: α ( ( ( α α ( α α o α α $ $ o Az egees átmeg othlmz súlotá 6

27 Guss rov tétel Az és változó özött olomáls függvécsolt v: Az értée otos, z mérés eredmée ; ormáls eloszlású, ull várhtó értéő véletle hb terhel (, ( σ ε ε,,,, mérés eredmée függetle vlószíőség változó (, Guss rov tétel A Guss-rov tétel állítás: legsebb égzete módszerével becsülü z smeretle rmétereet (z α o, α, α értée becslés α, α,,α, or (α o, (α, (α Az állítás tovább része: s s ( σ torzíttl becslése α Guss rov tétel Bzoítás (u úg mt z egszerő esetbe: Guss rov tétel egelet, smeretlees leárs egeletredszer: mlzálu égzet-összeget: D ( αo, α,, α α A mmum loáls, helét rcáls dervált ull hele d Derválu α szert (,, : D α α α,,, Vegü mdét oldl várhtó értéét: α,,, Hszálu, hog: ( Guss rov tétel Legsebb égzete módszere elıe α,,, Ez cs or gz bármel és értére, h ( α,,,, módszer elteredt, mde mtemt - sttszt rogrmcsomg trtlmzz felhszáló-brát feldolgozásb Formáls z s tud hszál, em smer mtemt hátteret, gz mrd tétel or s, h függvécsolt l: ϕ tt telese smert függvé ϕ 7

28 Legsebb égzete módszere - hátráo Az elsı feltétel: vzsgált változó özött csolt olomáls em olomml özelítü, hem vzsgált csolt olomáls Ez feltétel mősz gorltb szte soh sem trthtó be H folmt leírás özelítı, or legsebb égzete módszere özelítést özelít Legsebb égzete módszere - hátráo A másod feltétel: z eg változót otos, mérés hb cs más változót terhel Ez mősz gorltb rtá fordul elı A gorlt esete zömébe mdét változót hb terhel A feltétel-elemzés eredmée: tétel mtemt feltételet mősz oldlról legrtább esetbe tudu betrt Íg z értées sttszt állítást s cs rtá tudu hszál Az esete többségébe ert özelítı függvét cs vzuáls tudu értéel Legsebb égzete módszere ϕ mlzáldó függvé: ϕ D telese smert függvé αϕ ( Keresem becslését (α, szélsıérté roblém, l eg rsz D ϕ α αϕ ( ( Legsebb égzete módszere - llmzás A változó özött csolt: α? Adott megfgelése eredmée: 99 Felrzolu otot: Legsebb égzete módszere - llmzás Legsebb égzete módszere - llmzás Becslés legsebb égzete módszerével: ( α α Derválás: ( α 8

29 Legsebb égzete módszere - llmzás Legsebb égzete módszere - llmzás Redezés: 6 6 α α Eredmé: α 8 6 Legsebb égzete módszere - llmzás Legsebb égzete módszere - llmzás érés eredmée ásodfoú olom Hád foú olomot válsszu? Legsebb égzete módszere - llmzás Legsebb égzete módszere - llmzás Hrmdfoú olom egedfoú olom 9

30 Legsebb égzete módszere - llmzás Hog ell foszámot megválszt? ódszer: Rlsto Közelítés elsıfoú olomml, α, α egütthtó meghtározás rdó szóráségzet: s ( αo α Ötödfoú olom Ugíg másodfoú özelítésre: α, α, α rdó szóráségzet s ( α α α Hog ell foszámot megválszt? Korrelácós de rdó szórás változás Dszrét oto, összeötés változás tedec ól láthtóvá tétele Htár: hol eletıs csöeés léett fel mrdó szórásb Esetübe! mrdó szórás 6 foszám érés sorozt: Közelítés: Jelölés: Korrelácós de: Tsztlt orrelácós de: Jó özelítés: I (,,(, ( f (, o,,, r Ecelbe tredvolhoz R elöléssel, H (,, Y,,, (,, ( ( D ( H Y I( H, Y D ( H ( ( H, Y ( ( Korrelácós de - Péld Legsebb égzete módszere - mgrázt h ( q q q q q q Vssztérü elölt egelethez: α,,, q Közelítés fo hrmd eged ötöd Kfetü ezt formát: Guss féle ormálegelete:

31 Guss féle ormál-egelete: α,,, Guss féle ormál-egelete: és megfgelésebıl dott, szummá számíthtó α α α α α α α α α α α α Az smeretlee z α, α,, α egütthtó smeretle, egelet, megoldhtó Amor vlmel rogrmcsomgb olom llesztést htu végre, or háttérbe ee z egeletredszere megoldás zl le Legsebb égzete módszere - összefogllás A módszer cél: egelítı függvé llesztése hbávl terhelt megfgelésehez Számítás módszer: egelítı függvé és megfgelése özött δ eltérést számítom és mmlzálom ezeet égzetösszegét Elı: mde eresedelm rogrm-csomgb észe áll z llmzásr Hátrá: o cs z eg változó hbáát ezel, o sttszt tétel feltételet gr em tudu betrt (vzuáls értéelés Wld módszer Abrhm Wld moder mtemt sttszt eg meglozó, 9-be Kolozsvár Prst Fıgmázumb érettségzett, Ameráb dolgozott Cs egees llesztés Résztervllumor botás Khszálu LK módszerél bemuttott tuldoságot: eresztül meg súloto Wld módszer, érés oto: { } Wld módszer Két részcsoortr botu otot dettı súlotát ( és átlgo meghtározzu A ét súlot lehetıleg ó távol lege egmástól Az llesztett egees rátgese ét súlot összeötésébıl dód

32 Wld módszer érés oto: {, } Wld módszer A ott egeest eltolu z egész othlmz súlotáb Súlot Súlot Wld módszer Wld módszer éld Egees: Egees meredesége: Átmeg súloto: Ebbıl: b b b Allmzz Wld módszerét z lább othlmzr llesztett egees és b egütthtó meghtározásár! Wld módszer - Wld tl - tl -86 tl tl 779 tl -8 tl 67 átl átl átl átl átl b átl 998 Péld: Legsebb égzete módszere Allmzz LK módszert z lább othlmzr llesztett egees és b egütthtó meghtározásár!

33 Péld: Legsebb égzete módszere Péld: Legsebb égzete módszere és α ( α α (- átl (- átl (- átl LK LK és Wld módszer összehsolítás egbízhtóság tervllum regresszós egeesre - LK Wld egvzsgálu, hog mere ó regresszós egees Bármel othoz regresszóvl: α α α értéét súlotból htározzu meg: Ezzel: α ( α α Rögzített mellett hog észíthetı megbízhtóság tervllum -re? Bzoítottá, hog: α és függetle vlószíőség változó Számolhtu várhtó értéet és szórást egbízhtóság tervllum regresszós egeesre Várhtó érté: Potos értéel egez: becslés torzíttl ( ( ( α ( α ( α ( α ( ( α α ( α ( α ( ( egbízhtóság tervllum regresszós egeesre ( D ( ( D ( α Szóráségzet: D, em terhelt hbávl (LK ( α meghtározás: α ( Kell α szóráségzete: ( D σ D α D ( ( ( ( σ D α (

34 egbízhtóság tervllum regresszós egeesre egbízhtóság tervllum regresszós egeesre Szóráségzet: Szórás becslés ( rméter becsült!: D D ( D ( ( D ( α σ ( σ ( σ s ( ( α α átl ( - átl ( - átl Kofdec tervllum ( szgfcszt mellett: α ( Y < α t D( α t D α érés dto Súlot Regresszós egees t Studet eloszlásból 6 7 Regresszós egees - éld Regresszós egees - éld átl ( - átl 9 9 ( - átl ( D ( td( érés dto Súlot 7 s 9 Hbsáv Regresszós egees 99 Studet 78 (9%, 6 7 Kofdec sáv l - lehet z o? Két tg göel ltt: ( ( ( t D t σ Kosts eltérés súlotál Súlottól vló távolságtól függı tg egees szöghb Kofdec sáv l - lehet z o? Vzsgálu meg másod tg hbá mt elehet Ez volt α szóráségzete érés dto Súlot Hbsáv Regresszós egees Szórássl terhelt meredeség 6 7

35 Péld Wld módszerrel ugez Péld Wld módszer átl átl átl átl átl átl érés dto Teles súlot Súlot m b Súlot Illesztett egees 6 7 Wld LK összehsolítás Cetráls htáreloszlás tétel 9 8 Az drb függetle vlószíőség változó összegée eloszlás trt ormáls eloszláshoz: 7 6 érés dto Teles súlot Wld módszer m lm P( < Φ( σ Legsebb égzete hol 6 7 u Φ( e π du Cetráls htáreloszlás tétel f f f Péld: Lege egeletes eloszlású vlószíőség változó Allmzás Kérdés: Illeszedés vzsgált: χ rób szbálos-e dobóoc? (mde lár zoos vlószíőséggel es-e? Elmélet Adott r számú esemé A, A,, A r Egmást záró esemée: r r A I H o : P(A,,,r f dott

36 Illeszedés vzsgált: χ rób Illeszedés vzsgált: χ rób Lege számú ísérlet, A ν -szer, A ν -ször,, A r ν r -szer övetez be (gorságo r Sttszt: ( ν χ h-égzet r ( ν χ grázt: ν bomáls eloszlású, várhtó értée H H o gz, or ( e vesz fel túl g értéet, Bzoíthtó, hog szumm χ eloszlású vlószíőség változó, (r- rméterrel Illeszedés vzsgált: χ rób χ eloszlás tábláztából: Illeszedés vzsgált: χ rób Allmzás Elmélet (, χ χ ε rt r -ε szgfc szt r z esemée szám A rób: Kszámítu χ tuáls értéét H o hotézst elfogdu, h χ χ t rt Szbálos-e dobóoc? A, A,,A 6 6 H o : P(A /6,,,6 6 6 Adott r számú esemé A, A,, A r Egmást záró esemée: r A I H o : P(A,,,r r Illeszedés vzsgált: χ rób 8 ísérlet Dobás eredmée: ν ν ν ν 8 ν H : /6 /6 /6 /6 /6 r ( ν χ t ν 6 6 /6 χ t9 Lege 9% r6 χ Illeszedés vzsgált: χ rób χ rt(9%, χ t rt H (9% (, χ χ ε r rt -ε szgfc szt r z esemée szám A rób: Kszámítu χ tuáls értéét H o hotézst elfogdu, h χ χ t rt 6

37 Illeszedés vzsgált: χ rób egegzés: Az (r- rméterő χ eloszlás várhtó értée (r- H feállás eseté rób-sttszt eredmée megugttó, h χ tuáls értée özel v várhtóértéhez ásét: redszerese smételve róbát, χ tuáls értée várhtó érté örül gdoz Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté Adott F(-hez vló lleszedést vzgálu Kérdése: Hog defálu z eseméeet? Hog htározzu meg z eseméehez trtozó vlószíőségeet? (l ormltás vzsgált H F( telese smert (várhtóérté és szórás dott or tszt lleszedésvzsgált H mtából becsülü rmétereet: becsléses lleszedésvzsgált Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté Esemée és vlószíősége defálás,, mtából válszt legsebb és leggobb elemet: m m(,, m m(,, résztervllumor bot [ m, m ] tervllumot (mt tsztlt sőrőségfüggvé szeresztésél Az tervllumo szám lege r Az tervllum-htáro:,,,, r Esemé: z tervllumb esés eghtároz z eges rész-tervllumob esés gorságát: ν, ν,,ν r eghtároz z eges rész-tervllumob esés vlószíőségét:,,, r H : mt F( eloszlásból szármz A vlószíősége: F( -F( F( -F( Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté r F( r -F( r- Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté ormltás vzsgáltál: stdrd ormálsr trszformálu, hog tábláztot hszálhssu Pl becsléses esetbe: Φ Φ s s ert: P ( s s s P (, Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté s s s P s s Φ Φ ν és smeretébe rób végrehtás ug úg törté mt dszrét változó esetébe 7

38 Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté - éld Allmzás: Drboló gée mm hosszú drbot állít elı 7 drb ltrész hosszméretée megmérése utá hosszméret eloszlásá ormltását vzsgálu Átlgot és tsztlt szórást számolu (becsléses lleszedés-vzsgált: m m s 9 m m Itervllumo Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté - éld v Z (Z K Résztervllumo htár: - -, mm, mm,, - 7 mm, 8 Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté - éld Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté - éld Itervllumo - - v Z (Z K Itervllumo - - v Z -8 (Z K gorság z 6 87 s Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté - éld Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté - éld Itervllumo - - v Z (Z K Itervllumo - - v Z (Z K A stdrd ormáls eloszlás tábláztából Φ Φ Z Z

39 Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté - éld Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté - éld Itervllumo - - v Z (Z K Itervllumo - - v Z (Z K ( ν ( ν 7 K Illeszedés-vzsgált foltoos változó eseté - éld χ t88 χ eloszlás rmétere: (r--becsült rmétere szám8-- χ rt(9%, Ho (9% Összefogllás Teredelem, gorság, reltív gorság, tsztlt sőrőségfüggvé Vlószíőség, vlószíőség változó Eloszlásfüggvé, sőrőségfüggvé, tsztlt eloszlás és sőrőségfüggvé temt sttszt ltétele tsztlt és elmélet eloszlásfüggvé csolt Várhtó érté, átlg várhtó értée Szórás, tsztlt szóráségzet, orrgált tsztlt szóráségzet, átlg szórás Összefogllás Sttszt mt Átlg és várhtó érté csolt, átlg ó tuldoság Kofdec tervllum és becslése ormáls eloszlás, stdrd ormáls eloszlás, eloszlás- és sőrőségfüggvé tuldoság, Cetráls htáreloszlás tétele Torzíttl és ozsztes becslés Összefogllás Változó özt csolt vzsgált, ovrc és orrelácós egütthtó Serm féle rgorrelácó Legsebb égzete módszere, tuldoságo, regresszós görbe llesztés Foszám meghtározás: Rlsto módszere, orrelácós de 9

40 Összefogllás Guss-féle ormálegelete Egees örül ofdec tervllum szeresztése Wld módszere egees llesztésére Illeszedés vzsgált - χ rób

Mérés és jelfeldolgozás,

Mérés és jelfeldolgozás, érés és elfeldolgoás 38 Vált érés és elfeldolgoás r Pdul Zoltá érés hbá sttst semotból Alo Sűrűségfüggvé Eloslásfüggvé Várhtó érté Sórás Sttst mt Átlg tuldoság ormáls eloslás Budest űs és Gdságtudomá Egetem

Részletesebben

1. előadás: Bevezetés. Valószínűségszámítás survey statisztika MA. Számonkérés. Irodalom. Cél. A valószínűségszámítás tárgya

1. előadás: Bevezetés. Valószínűségszámítás survey statisztika MA. Számonkérés. Irodalom. Cél. A valószínűségszámítás tárgya Vlószíűségszámítás surve sttszt MA 6/7. félév Zemlé Adrás. elődás: Bevezetés Irodlom, övetelmée A félév célj Vlószíűségszámítás tárg Törtéet Alfoglm Vlószíűsége számítás Irodlom Töve: Deger: Vlószíűségszámítás

Részletesebben

Valószínőségszámítás

Valószínőségszámítás Vlószíőségszáítás 6. elıdás... Kovrc Defícó. Az és ovrcáj: cov,:[--] Kszáítás: cov, [-- ]- A últ ór végé látott állítás értelée cov,, h és függetlee. Megj.: Aól, hogy cov, e övetez, hogy függetlee: legye

Részletesebben

Regresszió és korreláció

Regresszió és korreláció Regresszó és korrelácó regresso: vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás correlato: vszo, összefüggés, kölcsöösség KAD 01.11.1 1 (vsszatérés, hátrálás; vsszafordulás) Regresszó és korrelácó Gakorlat megközelítés

Részletesebben

Regresszió és korreláció

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

Részletesebben

2.4. Vektor és mátrixnormák

2.4. Vektor és mátrixnormák 4 Vektor és mátrormák következõkbe összefoglluk témkörhöz felhszálásr kerülõ már tult smeretgot s Defícó : IK IR, ( IN, I K vlós vg komle számok hlmzát elöl) többváltozós függvét vektorormák evezzük, h

Részletesebben

FEJEZETEK A HOMOGÉN FEJSOROZATOKRÓL

FEJEZETEK A HOMOGÉN FEJSOROZATOKRÓL FEJEZETEK A HOMOGÉN FEJSOROZATOKRÓL SZAKDOLGOZAT Készítette: Kovács Blázs Mtet BSc, tár szrá Tévezető: dr Wtsche Gergel, djutus ELTE TTK, Mtettítás és Módszert Közot Eötvös Lorád Tudoáegete Terészettudoá

Részletesebben

különbözõ alappontok, y, y,..., y értékek. : függvény.) ( x)

különbözõ alappontok, y, y,..., y értékek. : függvény.) ( x) 7 Iterpoácó poomo Legee [ ] (Átá ho [ ] IR üöözõ ppoto IR értée : üggvé ( O Ρ (egee -edoú poomot eresü mere ( ( 7 Téte! Ρ mere Bzoítás meghtározás és z egértemûség zoítás htározt egütthtó módszeréve törté

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Regresszió számítás. Mérnöki létesítmények ellenőrzése, terveknek megfelelése. Geodéziai mérések pontok helyzete, pontszerű információ

Regresszió számítás. Mérnöki létesítmények ellenőrzése, terveknek megfelelése. Geodéziai mérések pontok helyzete, pontszerű információ Regresszó számítás Mérök létesítméek elleőrzése, terekek megfelelése Deformácózsgálat Geodéza mérések potok helzete, potszerű formácó Leárs regresszó Regresszós sík Regresszós göre Legkse égzetek módszere

Részletesebben

Valószínűségszámítás összefoglaló

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

Részletesebben

Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása

Tuzson Zoltán A Sturm-módszer és alkalmazása Tuzso Zoltá A turm-módszer és alalmazása zámtala szélsérté probléma megoldása, vag egeltleség bzoítása ago gara, már a matemata aalízs eszözere szorítoz, mt például a Jese-, Hölder-féle egeltleség, derválta

Részletesebben

823. A helyesen kitöltött keresztrejtvény: 823. ábra. 823. A prímek összege: 2+ 5+ 2= 9; 824. a) 2 1, 2 4, 5 3, 3 5, 2$ 825.

823. A helyesen kitöltött keresztrejtvény: 823. ábra. 823. A prímek összege: 2+ 5+ 2= 9; 824. a) 2 1, 2 4, 5 3, 3 5, 2$ 825. Egész kitevôjû htváok 7 8 A helese kitöltött keresztrejtvé: 8 ár 8 A rímek összege: + + 9 8 ) $ $ 8 ) $ $ 9$ $ 7 $ $ 0 c) $ ( + ) ( + ) 8 ) $ $ k ( - ) - - - ) r s - 7 m k l ( + ) 7 8 ( - ) 8 ( + ) 7 (

Részletesebben

44. HANCSÓK KÁLMÁN MEGYEI MATEMATIKAVERSENY MEZŐKÖVESD, 2015 Szóbeli feladatok megoldásai. Megoldás: 6

44. HANCSÓK KÁLMÁN MEGYEI MATEMATIKAVERSENY MEZŐKÖVESD, 2015 Szóbeli feladatok megoldásai. Megoldás: 6 9 évfolm HNCSÓK KÁLMÁN MEGYEI MTEMTIKVERSENY MEZŐKÖVESD 5 Szóbeli feldto megoldási ) dju meg zot z egész értéeet mele mellett z 6 6 Z 6 6 6 6 is egész szám! pot 6 6 6 pot mide egész -re pártl íg or lesz

Részletesebben

FELADATOK MÉRÉSELMÉLET tárgykörben. 1. Egy műszer osztálypontossága 2.5, a végkitérése 300 V. Mekkora a mérés abszolút hibája?

FELADATOK MÉRÉSELMÉLET tárgykörben. 1. Egy műszer osztálypontossága 2.5, a végkitérése 300 V. Mekkora a mérés abszolút hibája? FELADATOK MÉÉSELMÉLET tárgykörbe. Egy műszer osztálypotosság., végktérése 3 V. Mekkor mérés bszolút hbáj? H Op v / %,*3/ 7, V. A fet műszer V-ot mér. Mekkor mérés reltív hbáj? H h v % 6,% h 3. Egy mérés

Részletesebben

Alkalmazzuk az egyváltozós esetben a legkisebb négyzetek módszerét. Legyen a mérések száma n, y (n 0). n 2

Alkalmazzuk az egyváltozós esetben a legkisebb négyzetek módszerét. Legyen a mérések száma n, y (n 0). n 2 . elődás 5 Alklmzzuk z egváltozós esetbe legksebb égzetek módszerét. Lege mérések szám ( ). F ( ( ) )! ( ( ) )!?? A két krtérum ekvvles egmássl hsze h z F üggvéek z prmétervektor hele mmum v kkor hele

Részletesebben

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

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

Részletesebben

? közgazdasági statisztika

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

Részletesebben

= dx 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05

= dx 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 0,45 0,4 0,35 0,3 0,25 0,2 0,15 0,1 0,05 Folytoos vlószíűségi változók Értékkészletük számegyees egy folytoos (véges vgy végtele) itervllum. Vlmeyi lehetséges érték vlószíűségű, pozitív vlószíűségek csk értéktrtomáyokhoz trtozk. Az eloszlás em

Részletesebben

n -adik hatványa ahol n q és c n Ekkor szeretnénk, ha a < a < a is teljesülne. (Így majd az exponenciális függvény monoton marad.

n -adik hatványa ahol n q és c n Ekkor szeretnénk, ha a < a < a is teljesülne. (Így majd az exponenciális függvény monoton marad. Mgr Eszter Emelt szitő érettségi tétele 6. tétel: A ritmus, z epoeciális és ritmusfüggvé és tuljdosági A htváozás iterjesztése: ) Törtitevıjő htváo Eg pozitív vlós szám htváá -di göe. Azz: -di htvá hol

Részletesebben

Matematikai statisztika

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

Részletesebben

RUGALMAS VÉKONY LEMEZEK EGY LEHETSÉGES ANALITKUS MEGOLDÁSI MÓDSZERE A NAVIER-MEGOLDÁS

RUGALMAS VÉKONY LEMEZEK EGY LEHETSÉGES ANALITKUS MEGOLDÁSI MÓDSZERE A NAVIER-MEGOLDÁS BUDAPEST MŰSZAI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM Építőéröki r Hidk és Szerkezetek Tszéke RUGALMAS VÉONY LEMEZE EGY LEHETSÉGES ANALITUS MEGOLDÁSI MÓDSZERE A NAVIER-MEGOLDÁS Összeállított: Beréi Szbolcs Bódi

Részletesebben

1. Hibaszámítás Hibaforrások A gépi számok

1. Hibaszámítás Hibaforrások A gépi számok Hiszámítás Hiforráso feldto megoldás sorá ülöféle hiforrásol tlálozu Modellhi mior vlóság egy özelítését hszálju feldt mtemtii ljá felírásához Pl egy fizii törvéyeel leírt modellt Mérési vgy örölött hi

Részletesebben

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

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

Részletesebben

Emelt szintő érettségi tételek. 10. tétel Számsorozatok

Emelt szintő érettségi tételek. 10. tétel Számsorozatok Mgyr Eszter Emelt szitő érettségi tétele 0. tétel zámsorozto orozt: Oly függvéy, melye értelmezési trtomáy pozitív egész számo hlmz. zámsorozt éphlmz vlós számo hlmz. f : N R f () jelöli sorozt -ei tgját.

Részletesebben

Tapasztalati eloszlás. Kumulált gyakorisági sorok. Példa. Értékösszegsor. Grafikus ábrázolás

Tapasztalati eloszlás. Kumulált gyakorisági sorok. Példa. Értékösszegsor. Grafikus ábrázolás Matemata statszta elıadás III. éves elemzı szaosoa 009/00. élév. elıadás Tapasztalat eloszlás Mde meggyeléshez (,,, ) / súlyt redel. Valószíőségeloszlás! Mtaátlag éppe ee az eloszlása a várható értée.

Részletesebben

( ) ( ) Motiváció: A derivált közelítésére gyakran használjuk a differencia hányadost: ( ) ( ) ( ) + +

( ) ( ) Motiváció: A derivált közelítésére gyakran használjuk a differencia hányadost: ( ) ( ) ( ) + + 4 85 Impliit Euler módszer A diszretizáiós elöléseet szálv z impliit Euler módszer l: dott : Motiváió: A derivált özelítésére gr szálu dierei ádost: Felszálv z egeletbe: Ie átredezve vgis eg impliit ormulát

Részletesebben

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr.

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Korreláció-számítás. 1. előadás. Döntéselőkészítés módszertana. Dr. Korrelácó-számítás 1. előadás Döntéselőkészítés módszertana Dr. Varga Beatr Két változó között kapcsolat Függetlenség: Az X smérv szernt hovatartozás smerete nem ad semmlen többletnformácót az Y szernt

Részletesebben

EUKLIDESZI TÉR. Euklideszi tér, metrikus tér, normált tér, magasabb dimenziós terek vektorainak szöge, ezek következményei

EUKLIDESZI TÉR. Euklideszi tér, metrikus tér, normált tér, magasabb dimenziós terek vektorainak szöge, ezek következményei Eukldes tér, metrkus tér, ormált tér, magasabb dmeós terek vektoraak söge, eek követkemée Metrkus tér Defícó. A H halmat metrkus térek eveük, ha va ola, metrkáak eveett m: H H R {0} függvé, amelre a követkeők

Részletesebben

MÉRÉSTECHNIKA. DR. HUBA ANTAL c. egy. tanár BME Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék 2011

MÉRÉSTECHNIKA. DR. HUBA ANTAL c. egy. tanár BME Mechatronika, Optika és Gépészeti Informatika Tanszék 2011 MÉRÉSTECHNIKA DR. HUBA ANTAL c. eg. taár BME Mechatroka, Optka és Gépészet Iformatka Taszék 0 Rövde a tárgprogramról Előadások tematkája: Metrológa és műszertechka alapok Mérés adatok kértékelése Időbe

Részletesebben

? közgazdasági statisztika

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

Részletesebben

ANALÍZIS I. (MT1301L, MT4301L, MT1301) Előadást követő vázlatok. Dr. Rozgonyi Tibor főiskolai docens

ANALÍZIS I. (MT1301L, MT4301L, MT1301) Előadást követő vázlatok. Dr. Rozgonyi Tibor főiskolai docens ANALÍZIS I (MT3L, MT43L, MT3) Elődást övető vázlto Dr Rozgo Tor ősol doces Néhá evezetes egelőtleség Beroull-éle egelőtleség H R és ℵ, or ( ) Az egelőség or és css or áll e, h vg Bzoítás: h ( )( ) ( )

Részletesebben

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet)

Matematikai statisztika elıadás III. éves elemzı szakosoknak. Zempléni András 9. elıadásból (részlet) Matematka statsztka elıadás III. éves elemzı szakosokak Zemplé Adrás 9. elıadásból részlet Y közelítése függvéyével Gyakor eset, hogy em smerjük a számukra érdekes meység Y potos értékét pl. holap részvéy-árfolyam,

Részletesebben

24. tétel Kombinatorika. Gráfok.

24. tétel Kombinatorika. Gráfok. Mgyr Eszter Emelt szitő érettségi tétele 4. tétel Komitori. Gráfo. Komitori: A mtemti zo elméleti területe, mely egy véges hlmz elemeie csoportosításávl, iválsztásávl vgy sorrederásávl fogllozi. Permutáció

Részletesebben

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!

ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések! ORVOSI STATISZTIKA Az orvos statsztka helye Életta Aatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos dötéseket hoz! Mkor jó egy dötés? Meyre helyes egy dötés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test hőmérséklet

Részletesebben

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

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

Részletesebben

forgási hiperboloid (két köpenyű) Határérték: Definíció (1): Az f ( x, y) függvénynek az ( x, y ) pontban a határértéke, ha minden

forgási hiperboloid (két köpenyű) Határérték: Definíció (1): Az f ( x, y) függvénynek az ( x, y ) pontban a határértéke, ha minden Kétváltozós függvéek Defiíció: f: R R vag z f(,) Szeléltetés:,,z koordiátaredszerbe felülettel Pl z + forgási paraboloid z R ( + ) félgöb z + + forgási iperboloid (két köpeű) z + forgási iperboloid (eg

Részletesebben

Valószínűségszámítás összefoglaló

Valószínűségszámítás összefoglaló Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:

Részletesebben

Nemparaméteres próbák

Nemparaméteres próbák Nemparaméteres próbák Budapesti Mőszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék 1111, Budapest, Mőegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-16-80 Fax: 463-30-91 http://www.vizgep.bme.hu

Részletesebben

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

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

Részletesebben

LEGYEN MÁS A SZENVEDÉLYED!

LEGYEN MÁS A SZENVEDÉLYED! E g y ü t t m z k ö d é s i a j á n l a t L E G Y E N M Á S A S Z E N V E D É L Y E D! 2. E F O P - 1. 8. 9-1 7 P á l y á z a t i t e r v e z e t 3. 0 ( F o r r á s : w w w. p a l y a z a t. g o v. h u

Részletesebben

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától

Sztochasztikus tartalékolás és a tartalék függése a kifutási háromszög időperiódusától Sztochasztkus tartalékolás és a tartalék függése a kfutás háromszög dőperódusától Faluköz Tamás Vtéz Ildkó Ibola Kozules: r. Arató Mklós ELTETTK Budapest IBNR kfutás háromszög IBNR: curred but ot reported

Részletesebben

ACTA CAROLUS ROBERTUS

ACTA CAROLUS ROBERTUS ACTA CAROLUS ROBERTUS Károly Róbert Főisol tudomáyos özleméyei Alpítv: ( ACTA CAROLUS ROBERTUS ( Mtemti szeció AZ INTEGRÁLSZÁMÍTÁS OKTATÁSÁRÓL KÖRTESI PÉTER Összefogllás A htározott itegrál értelmezése

Részletesebben

NÉMETH LÁSZLÓ VÁROSI MATEMATIKA VERSENY 2013 HÓDMEZŐVÁSÁRHELY OSZTÁLY ÁPRILIS 8.

NÉMETH LÁSZLÓ VÁROSI MATEMATIKA VERSENY 2013 HÓDMEZŐVÁSÁRHELY OSZTÁLY ÁPRILIS 8. . feladat: Eg 5 fős osztálba va fiú és 4 lá. z iskolai bálo (fiú-lá) pár fog tácoli. Háféleképpe tehetik ezt meg? párok sorredje em számít, viszot az, hog ki kivel tácol, az már ige. (0 pot) Válasszuk

Részletesebben

I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok

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

Részletesebben

Alkalmazott matematika

Alkalmazott matematika 4..7. Allmzott mtemt Műsz Szottó Dr. Glmos Gáor 4-5 Az elődás megértéséhez szüséges mtemt lpsmerete: A mtemt lízs lpj (függvéylízs, sorozto, soro, overgec, dfferecálás, tegrálás lpj A leárs lger lpj (vetortér

Részletesebben

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése

Tartalomjegyzék. 4.3 Alkalmazás: sorozatgyártású tűgörgő átmérőjének jellemzése 3 4 Tartalomegyzék. BEVEZETÉS 5. A MÉRÉS 8. A mérés mt folyamat, fogalmak 8. Fotosabb mérés- és műszertechka fogalmak 4.3 Mérés hbák 8.3. Mérés hbák csoportosítása eredetük szert 8.3. A hbák megeleítés

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Mivel sikerült egész kitev j hatványokat is definiálnunk, felvet dhet a kérdés, hogy lehet-e racionális (tört) kitev j hatványokat is definiálni.

Mivel sikerült egész kitev j hatványokat is definiálnunk, felvet dhet a kérdés, hogy lehet-e racionális (tört) kitev j hatványokat is definiálni. . 3. Törtitev j htváo Mivel sierült egész itev j htváot is deiiálu, elvet dhet érdés, hog lehet-e rioális (tört) itev j htváot is deiiáli. Kövessü z lái godolteetet!. Az. Iserjü z 3. Ezért -t rju deiiáli.

Részletesebben

(1) Milyen esetben beszélünk tartós nyugalomról? Abban az esetben, ha a (vizsgált) test a helyzetét hosszabb időn át nem változtatja meg.

(1) Milyen esetben beszélünk tartós nyugalomról? Abban az esetben, ha a (vizsgált) test a helyzetét hosszabb időn át nem változtatja meg. SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM MECHNIK - STTIK LKLMZTT MECHNIK TNSZÉK Elmélet kérdések és válaszok egetem alapképzésbe (Sc képzésbe) résztvevő mérökhallgatók számára () Mle esetbe beszélük tartós ugalomról?

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Alkalmazott matematika

Alkalmazott matematika Allmzott mtemti (Szméröi előás vázlt) Sztmár Zoltá Trtlomjegzé Hlmzo 3 A htárérté foglm és tuljosági 5 3 Függvée htárértée és foltoosság 4 Függvée iffereciálás5 5 Függvée itegrálás 6 Itegrálási mószere8

Részletesebben

9. tétel: Elsı- és másodfokú egyenlıtlenségek, pozitív számok nevezetes közepei, és ezek felhasználása szélsıérték-feladatok megoldásában

9. tétel: Elsı- és másodfokú egyenlıtlenségek, pozitív számok nevezetes közepei, és ezek felhasználása szélsıérték-feladatok megoldásában 9. tétel: Elsı- és másodfoú egyelıtlesége, pozitív számo evezetes özepei, és eze felhaszálása szélsıérté-feladato megoldásáa Egyelıtleség: Két relációsjellel összeapcsolt ifejezés vagy függvéy. Az egyelıtleséget

Részletesebben

BEVEZETÉS. Tartalom. Bevezetés. Meteorológiai Adatasszimiláció I. Bevezetés. Elméleti alapok. Adatasszimiláció a gyakorlatban

BEVEZETÉS. Tartalom. Bevezetés. Meteorológiai Adatasszimiláció I. Bevezetés. Elméleti alapok. Adatasszimiláció a gyakorlatban rtlm Meterlógii Atsszimiláció I. Bevezetés Elméleti lp Atsszimiláció grltbn 0 Március 0 Március Bevezetés BEVEZEÉS Numerius elırejelzés: numerius meglás hir-terminmii egenlete (E) A E meglás veges elt

Részletesebben

VI. Deriválható függvények tulajdonságai

VI. Deriválható függvények tulajdonságai 1 Deriválhtó függvének tuljdonsági VI Deriválhtó függvének tuljdonsági Ebben fejezetben zt vizsgáljuk, hog deriválhtó függvének esetén derivált milen összefüggésben vn függvén más tuljdonságivl, és hogn

Részletesebben

A Gauss elimináció ... ... ... ... M [ ]...

A Gauss elimináció ... ... ... ... M [ ]... A Guss elimiáció Tekitsük egy lieáris egyeletredszert, mely m egyeletet és ismeretlet trtlmz: A feti egyeletredszer együtthtómátri és kibővített mátri: A Guss elimiációs módszer tetszőleges lieáris egyeletredszer

Részletesebben

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum) Az átlagra voatkozó megbízhatósági itervallum (kofidecia itervallum) Határozzuk meg körül azt az itervallumot amibe előre meghatározott valószíűséggel esik a várható érték (µ). A várható értéket potosa

Részletesebben

A hatványozás első inverz művelete, az n-edik gyökvonás.

A hatványozás első inverz művelete, az n-edik gyökvonás. Ismétlés: Htváozás egész kitevő eseté A htváozás iverz műveletei. (Htvá, gök, logritmus) De.: :... Ol téezős szorzt, melek mide téezője. : htvál : kitevő : htváérték A htváozás zoossági egész kitevő eseté:

Részletesebben

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat

Megállapítható változók elemzése Függetlenségvizsgálat, illeszkedésvizsgálat, homogenitásvizsgálat Megállapítható változók elemzése Függetleségvzsgálat, lleszkedésvzsgálat, homogetásvzsgálat Ordáls, omáls esetre s alkalmazhatóak a következő χ próbá alapuló vzsgálatok: 1) Függetleségvzsgálat: két valószíűség

Részletesebben

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem agy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem A mérés mint statisztikai mintavétel A méréssel az eloszlásfüggvénnyel

Részletesebben

Compton-effektus. Zsigmond Anna. jegyzıkönyv. Fizika BSc III.

Compton-effektus. Zsigmond Anna. jegyzıkönyv. Fizika BSc III. Compton-effektus jegyzıkönyv Zsigmond Anna Fizika BSc III. Mérés vezetıje: Csanád Máté Mérés dátuma: 010. április. Leadás dátuma: 010. május 5. Mérés célja A kvantumelmélet egyik bizonyítékának a Compton-effektusnak

Részletesebben

ö ű é é é é é é ü é é é é ű é é ü é é é é é ó ó é Í é í é é é é ó ö é ö ö ö ó é é í é é é é Ő é é é ü ü é é é ö ö ö é ü é é í é ó ü é é ü é ó é ó ó é

ö ű é é é é é é ü é é é é ű é é ü é é é é é ó ó é Í é í é é é é ó ö é ö ö ö ó é é í é é é é Ő é é é ü ü é é é ö ö ö é ü é é í é ó ü é é ü é ó é ó ó é ö é ü ö ö Ö ú é ü ü é é é ó é é é é é ó é é Ö ö é é ó é é ó é é í é é ö ó ó ó ö ö ü é é ü é í ü é ö í é é é é é ü é ó é ü ö í í ó í ü Í é é é ü é é é ü é é ü ö ö ó ó é é í é é é é é é é Ö í ó é í ö é é

Részletesebben

véletlen : statisztikai törvényeknek engedelmeskedik (Mi az ami közös a népszavazásban, a betegségek gyógyulásában és a fiz. kém. laborban?

véletlen : statisztikai törvényeknek engedelmeskedik (Mi az ami közös a népszavazásban, a betegségek gyógyulásában és a fiz. kém. laborban? BEVEZEÉS statsztka telese lakusokak: ag mukával gűtött adatok vzsgálata, abból következtetések levoása ( statstcal feece ) (Eg kcst sok hűhó semmét azaz Much ado about othg.) M s a statsztka? Eg populácóból

Részletesebben

A peremeloszlások. Valószínőségszámítás elıadás III. alk. matematikus szak. Példa. Valószínőségi vektorváltozók eloszlásfüggvénye.

A peremeloszlások. Valószínőségszámítás elıadás III. alk. matematikus szak. Példa. Valószínőségi vektorváltozók eloszlásfüggvénye. y Valószíőségszámítás elıaás III. alk. matematkus szak 4. elıaás, szeptember 30 A peremeloszlások (X,Y) eloszlásából (elevezés: együttes eloszlás) következtethetük az egyes változók eloszlására: P(X)P(X,Y0)+P(X,Y)+P(X,Y2)

Részletesebben

ᔗ勗 tér ᔗ厗k n ü 2011. c u 04- n k h ó ᔗ厗k n ü Község 2011. c u 04- n megt rtott közmegh llg tásáról Ü h : Község Műᔗ勗elᔗ勗ᔗ勗ésᔗ勗 házáᔗ勗 ᔗ勗 ᔗ勗 tér n nn k: ᔗ勗oᔗ勗ák ᔗ勗ál olgármester eᔗ勗th ᔗ勗stᔗ勗áᔗ勗 l olgármester

Részletesebben

1. MECHANIKA-SZILÁRDSÁGTAN GYAKORLAT (kidolgozta: Szüle Veronika, egy. Ts; Tarnai Gábor mérnöktanár.) Matematikai összefoglaló, kiinduló feladatok

1. MECHANIKA-SZILÁRDSÁGTAN GYAKORLAT (kidolgozta: Szüle Veronika, egy. Ts; Tarnai Gábor mérnöktanár.) Matematikai összefoglaló, kiinduló feladatok /0 SZÉCHENYI ISTVÁN EGYETEM LKLMZOTT MECHNIK TNSZÉK MECHNIK-SZILÁRDSÁGTN GYKORLT (kidolgozt: Szüle Veronik, eg Ts; Trni Gábor mérnöktnár) Mtemtiki összefoglló, kiinduló feldtok Mátrilgebri összefoglló:

Részletesebben

É ű ű ú ú ú Ü ú Ö ű ü ü ü

É ű ű ú ú ú Ü ú Ö ű ü ü ü ű ű É ű ű ú ú ú Ü ú Ö ű ü ü ü Ü Ö ü ú ű ű ü ű ú Ú Ú ú ü ú ú ű ú ú ú ű ú ű ú ű ű ű ű ü Ü ú ú ű ü ű ü ű ű Ü É ü ú ű ü ú ü É Ő ű ü Ü ü ü ü ü ű Ü Ü ű ü Ü ü É ü Ü É Í É Ü Ö Ó Ö ú Ö Ú Ú Ü ú ú ú Ü ű ű ü ÉÉ ű

Részletesebben

Í Á ő é é é é é ő é ő é ő é Í Á Ú Á Á é ő é ő é é é é é ű é é é é é é é é Á é é é é é ú ú é é é é é é é ú é é é é é é é é é é é ő é é é é é é é é ű é

Í Á ő é é é é é ő é ő é ő é Í Á Ú Á Á é ő é ő é é é é é ű é é é é é é é é Á é é é é é ú ú é é é é é é é ú é é é é é é é é é é é ő é é é é é é é é ű é é é é Í Ó é é ü ő é é é ű ő ő ű é ő Í Ó ő ü é ő é ü é ő é é é é é é ú é ú Í Á é é é é é ű é é é é é é ú é ő é é é é ú é é é é é é é é é é é é é ő é é ő Í Á ő é é é é é ő é ő é ő é Í Á Ú Á Á é ő é ő é é

Részletesebben

STATISZTIKAI MÓDSZEREK

STATISZTIKAI MÓDSZEREK HAJTMAN BÉLA STATISZTIKAI MÓDSZEREK Egetem egzet Pázmá Péter Katolkus Egetem, Bölcsészettudomá Kar Plscsaba, 0. Bevezetés Az első félévbe (Bostatsztka) a statsztka alapat smertük meg. Természetese ez

Részletesebben

S ( ) függvényre. . Az 1), 3) feltételekbõl a feltételek száma : ( l + 1) n ( l 1)

S ( ) függvényre. . Az 1), 3) feltételekbõl a feltételek száma : ( l + 1) n ( l 1) INE o egye [ ] IR I [ ] ( : és < < < z tervllum egy elosztás Deíó: Az :[ ] IR üggvéyt l eoú sple- evezzü C ( l I l Iterpoláós sple- evezzü egy ( : [ ] IR üggvéyre ( ( egjegyzés: Cs terpoláós sple-l ogu

Részletesebben

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! SPEC 2009-2010. II. félév Statsztka II HÁZI dolgozat Név:... Neptun kód: 20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! 1. példa Egy üzemben tejport csomagolnak zacskókba,

Részletesebben

5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI-

5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI- 5. SZABAD PONTRENDSZEREK MECHANIKAI ALAPELVEI, N-TESTPROBLÉMA, GALILEI- FÉLE RELATIVITÁSI ELV m, m,,m r, r,,r r, r,, r 6 db oordáta és sebességompoes 5.. Dama Mozgásegyelete: m r = F F, ahol F jelöl a

Részletesebben

Változók közötti kapcsolatok vizsgálata

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

Részletesebben

III. FEJEZET FÜGGVÉNYEK ÉS TULAJDONSÁGAIK

III. FEJEZET FÜGGVÉNYEK ÉS TULAJDONSÁGAIK Függvéek és tulajdoságaik 69 III FEJEZET FÜGGVÉNYEK ÉS TULAJDONSÁGAIK 6 Gakorlatok és feladatok ( oldal) Írd egszerűbb alakba: a) tg( arctg ) ; c) b) cos( arccos ) ; d) Megoldás a) Bármel f : A B cos ar

Részletesebben

Mérnöki alapok 5. előadás

Mérnöki alapok 5. előadás Mérnök alapok 5. előadás Készítette: dr. Várad Sándor Budapest Műszak és Gazdaságtudomán Egetem Gépészmérnök Kar Hdrodnamka Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9

Részletesebben

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

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

Részletesebben

EGY FÁZISÚ TÖBBKOMPONENS RENDSZEREK: AZ ELEGYEK KÉPZDÉSE

EGY FÁZISÚ TÖBBKOMPONENS RENDSZEREK: AZ ELEGYEK KÉPZDÉSE EG FÁZISÚ ÖBBOMPONENS RENDSZERE: AZ ELEGE ÉPZDÉSE AZ ELEGÉPZDÉS ERMODINAMIÁJA: GÁZO Általáos megfotolások ülöböz kéma mség komoesek keveredésekor változás törték a molekulárs kölcsöhatásokba és a molekulák

Részletesebben

Programozási tételek felsorolókra

Programozási tételek felsorolókra Progrozás tételek elsorolókr Összegzés Feldt: Adott egy E-bel eleeket elsoroló t obektu és egy :E H üggvéy. A H hlzo értelezzük z összedás sszoctív bloldl ullelees űveletét. Htározzuk eg üggvéyek t eleehez

Részletesebben

ö ö É ő ó ó ő ü ó ó Ü É É ö ö ó ű ü ó ó ö ű Í ö ó ö Í ő ü ü ö ö ő ö ó ö ó ó É ó ő ö ö ó Ö ü ő Í ű ó ő ü ő Ó Ö ű Í ó Ó ő ő ö ő ő ő ö

ö ö É ő ó ó ő ü ó ó Ü É É ö ö ó ű ü ó ó ö ű Í ö ó ö Í ő ü ü ö ö ő ö ó ö ó ó É ó ő ö ö ó Ö ü ő Í ű ó ő ü ő Ó Ö ű Í ó Ó ő ő ö ő ő ő ö ö ó ó Ü É Ö Ö ó ó ü ü Ó ó ó ü ő ő ü ő ő ó ő ó ó ő ó ó ő ó ó Ó ü ő ó ó ó ő ó ű ő ö ü ö ü ü ő ó ű ű ő ö ö ó ó ó Ö É Ó ö ö É ő ó ó ő ü ó ó Ü É É ö ö ó ű ü ó ó ö ű Í ö ó ö Í ő ü ü ö ö ő ö ó ö ó ó É ó ő ö ö

Részletesebben

ü É ü Ö ü ü ü Ü ü ü Í

ü É ü Ö ü ü ü Ü ü ü Í ü É ü Ö ü ü ü Ü ü ü Í Ü É Ö ü Í Ü Ü ü É Ő Ö ü Ö É É Ő Ü ü ü ü Ö ű Ö ű Ö ú Ó É Ö ü ü ü ü É Ö ű ü ü ü É ü ű Ó Ü ü ü Ü ű ü Ó ű ü É É Ö ű ű Ö ű É Ö ű ű ü Ö ü ü ü ú Ü Ő ü Ö ü Í Ő ű É É É Ö ü ü ü ü Ü É ű Ú Ő

Részletesebben

É ó Í É

É ó Í É É Ó É É É Í ő É É ó Í É ó ú ú ó ö ű ő í ó ó í ü ű í Í ő ú í í ő ő ó ő ö ó ó ő ó ő ő ö ó ő ó ö ö ö ő ö ó ö ő ő í ó í í ő ó ú ó í ő ű ö ő Í ő ő ó ö ü ö ő ó ő ó ő ő ő ó ó ű ö í ő ö ö ö ő í ö ó ö ö ő í ü ú

Részletesebben

É É Í É É ö Í í í í ű ü ö í í Í

É É Í É É ö Í í í í ű ü ö í í Í Í É Í É ö ü í í ö ö Í ö í í í í ű ü ö í Í É É Í É É ö Í í í í ű ü ö í í Í Ő Í Í ö ü í í ö Í ö Í í í í í í í í í í ű ü ö í í í ö Í ü í í ö ö Í ü ö ü É ú í ű ü ö í í Í É ö ú ü í Í í ö ö Í ö ö ö ü ü ú ű ü

Részletesebben

ő ü ó í í í ő ó Ó í

ő ü ó í í í ő ó Ó í ő ü É Ö É Ü É í í í ó Ö ü ő ó ó ó ő Ö ő ü ő ü ó Ö ő ű Ó ő ó ű ő ü ő ő í í í ő í í í í í í ő ü ő ó ü í í ő ó Ö ó ú ő ő ő É í ü ó ő ő ő ü ó í í í ő ó Ó í Ö ő ü ő ó í í ó í ő ő ő ó ő ő ü ó í í ó Í í ő ó ő

Részletesebben

ü ö í ü ö í ü ö ű í í í ö Ü í ü ü ö í í ü ö í ű í ö í í ú ö ö í í ü ű ö ü í í ü í ü í í ö ü í ö ö ü í ö ű ö í í ö ú ö í ö í ű ö ö ö í í í í ö ö

ü ö í ü ö í ü ö ű í í í ö Ü í ü ü ö í í ü ö í ű í ö í í ú ö ö í í ü ű ö ü í í ü í ü í í ö ü í ö ö ü í ö ű ö í í ö ú ö í ö í ű ö ö ö í í í í ö ö ú ö ü ű í ü ö í ü í É É É Ő í ü ö ü ü í ü É ö í í í ü ö ö ű ö ü ö í ü ö í ü ö ű í í í ö Ü í ü ü ö í í ü ö í ű í ö í í ú ö ö í í ü ű ö ü í í ü í ü í í ö ü í ö ö ü í ö ű ö í í ö ú ö í ö í ű ö ö ö í í í í

Részletesebben

ö ü í ú í ö ö í ú ü í ü ö í ú ö ü í ö ü ö ö ö Í ö ö

ö ü í ú í ö ö í ú ü í ü ö í ú ö ü í ö ü ö ö ö Í ö ö ö ö ü ü ö ö ü ü ü ö Í ö ö í ü í ü ü Í í ö ü í ú í ö ö í ú ü í ü ö í ú ö ü í ö ü ö ö ö Í ö ö ö í ü ü ü ü ö ü ü ö ö ö ü Ó ö ö ü í ö ö Ó ö ö ö ö ü ö ö ü ü í ö ü ü ö ö É ü ü ü í ü ö Í ö ü í ö ü í ö ö ö í ü

Részletesebben

í ö ó í ö í Í ó ú ó ö ű ó ű ö í ó ó ó ó ó Í ú í ó í í ó Í ö ö ú í ú ó ö Í ó ó Í í ó ó ö ö ö ö ö í ö ó ű í ó ó ö ú ó ó ö ö ó í ö ö ó ó ö ö í ö ó í ű ö

í ö ó í ö í Í ó ú ó ö ű ó ű ö í ó ó ó ó ó Í ú í ó í í ó Í ö ö ú í ú ó ö Í ó ó Í í ó ó ö ö ö ö ö í ö ó ű í ó ó ö ú ó ó ö ö ó í ö ö ó ó ö ö í ö ó í ű ö É ó É ó ö ö í ö ó ó ó ö ö ó ó ö ö ó ó ö ö ö í ó ö í ó ó ó ó ó ö ö í ö í ö í ű ű ö ú ö ö ú ö ö ö ö í ó ó ó ö ö í Í ó ö ö ö ö Í Ü í í ö ó í ö í Í ó ú ó ö ű ó ű ö í ó ó ó ó ó Í ú í ó í í ó Í ö ö ú í ú ó ö

Részletesebben

ö ű ü ü ö ü ö ö ü ö ö Í Ö ö ü ö Í ű ö ű ü ü ö ú ö ű ü ü ö ö ö ü ű ü ö ü ű ű ú ö ö ö ű ü ú ú

ö ű ü ü ö ü ö ö ü ö ö Í Ö ö ü ö Í ű ö ű ü ü ö ú ö ű ü ü ö ö ö ü ű ü ö ü ű ű ú ö ö ö ű ü ú ú ö É Ő ü ü ű ö ű ű ö ű ö Í Ó Ö É É Ó É ú ü ü ú ö ű ü ü ö ü ö ö ü ö ö Í Ö ö ü ö Í ű ö ű ü ü ö ú ö ű ü ü ö ö ö ü ű ü ö ü ű ű ú ö ö ö ű ü ú ú ö ö ű ö ű ö ű ú ü ü ö ű ü ö ü ű ű ú ü ö ö ö ű ü ö ö ö ö ö ú ú ö

Részletesebben

Í ü í í í ü ű ű í ü í ü ü ű ü í ü í ű ü ü ű Ö ü ű ü í í ü í í ű ü ű í í ű ü í ü í í ü ü í ü Ú í ü í í í ű ű í ű í í í ü í í í í í ü í í ü í í í í ü í í í ü í í ü í ü ü ü ü Ó ü í ü í ü ü ü í ű í í ü ű

Részletesebben

ű ö ű ö í í ö É ö ü ö ú ü ű ü ü ű ö ö ü ü ü ö ü ü ű ü ü ű í ü ü ö Ö ü í ű ö Ö ü ű

ű ö ű ö í í ö É ö ü ö ú ü ű ü ü ű ö ö ü ü ü ö ü ü ű ü ü ű í ü ü ö Ö ü í ű ö Ö ü ű ö ü ö Ö ü ü í ö ű ö ű ö í í ö É ö ü ö ú ü ű ü ü ű ö ö ü ü ü ö ü ü ű ü ü ű í ü ü ö Ö ü í ű ö Ö ü ű ü ö ü ö ö í ü ö ö ü í ö í ü ü ü ú ö ü ü ü ű í í ü ü ö Ö ü í ö ü ö Ö ü ö ö ű ö ö Ö ü ö ö Ö ü í í í Ü ö í

Részletesebben

ű í ú í ú í ü ü í í í Ö í Í É í ú í í í ű ű í í Í í í É í í í

ű í ú í ú í ü ü í í í Ö í Í É í ú í í í ű ű í í Í í í É í í í ú ű í ú í ú í ü ü í í í Ö í Í É í ú í í í ű ű í í Í í í É í í í ü ú ú ú ú ú í ú ü Ó ü ü ü ü Í Í í ü ü ü ü ü ü É í ü ü ú Í í ü í í í ü ü í í ú ü í ü í í í ú ú í ü ü ü ü í í í ű ü í í É É í í í í Ü í í ú

Részletesebben

STATISZTIKA 1. KÉPLETGYŰJTEMÉNY. alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás

STATISZTIKA 1. KÉPLETGYŰJTEMÉNY. alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás STTSZTK. KÉPLETGYŰJTEMÉY alaogalma eg smér szer elemzés é smér szer elemzés sadardzálás dexszámíás . LPOGLMK..smére íusa TEÜLET, DŐEL, MŐSÉG, MEYSÉG. MŐSÉG omáls (éleges) soaság eleme alamle uladoságo

Részletesebben

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr.

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Regresszió-számítás. 2. előadás. Kvantitatív statisztikai módszerek. Dr. Gazdaságtudomán Kar Gazdaságelmélet és Módszertan Intézet Regresszó-számítás. előadás Kvanttatív statsztka módszerek Dr. Varga Beatr Gazdaságtudomán Kar Gazdaságelmélet és Módszertan Intézet Korrelácós

Részletesebben

Statisztika elméleti összefoglaló

Statisztika 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

Részletesebben

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet

Információs rendszerek elméleti alapjai. Információelmélet Iformácós redszerek elmélet alaja Iformácóelmélet A forrás kódolása csatora jelekké 6.4.5. Molár Bált Beczúr Adrás NMMMNNMNfffyyxxfNNNNxxMNN verzazazthatóvsszaálímdeveszteségcsaakkorfüggvéykódolásaakódsorozat:eredméyekódolássorozatváltozó:forás

Részletesebben

1. Komplex szám rendje

1. Komplex szám rendje 1. Komplex szám redje A hatváyo periódiusa ismétlőde. Tétel Legye 0 z C. Ha z egységgyö, aor hatváyai periódiusa ismétlőde. Ha z em egységgyö, aor bármely ét, egész itevőjű hatváya ülöböző. Tegyü föl,

Részletesebben

Határérték. Wettl Ferenc el adása alapján és Wettl Ferenc el adása alapján Határérték és

Határérték. Wettl Ferenc el adása alapján és Wettl Ferenc el adása alapján Határérték és 2015.09.28. és 2015.09.30. 2015.09.28. és 2015.09.30. 1 / Tartalom 1 A valós függvén fogalma 2 A határérték fogalma a végtelenben véges pontban Végtelen határértékek 3 A határértékek kiszámítása A rend

Részletesebben