Helyzetmutatók, szóródási mutatók, alakmutatók

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Helyzetmutatók, szóródási mutatók, alakmutatók"

Átírás

1 Helyzetmutatók, szóródási mutatók, alakmutatók 1. A következ táblázat 48 darab 70 nm körüli budapesti lakás áráról 1995-ben összegy jtött információkat foglalja össze. Egészítse ki a táblázatot az alábbi értékekkel: osztályközép, gyakoriság, relatív gyakoriság, értékösszeg, relatív értékösszeg. Jellemezze az eloszlást középértékeivel, számítsa ki a szóródási mér számokat! Rajzolja fel a doboz-ábrát! Értelmezze a kapott eredményeket! Kínálati ár (millió Ft) Lakások száma vállalat egy éves fogyasztása (GWh) az alábbi: 105, 145, 7, 10, 11, 24, 26, 50, 32, 59, 91, 7, 15, 40, 15, 57, 28, 115, 20, 19, 36, 7, 7, 11, 142, 160, 29, 15, 16, 32, 30, 57, 58, 178, 120, 76, 19, 17, 12, 12, 24, 23, 21, 30, 103, 30 Jellemezze az eloszlást középértékeivel, számítsa ki a szóródási mér számokat! Rajzolja fel a dobozábrát! Értelmezze a kapott eredményeket! 3. Adottak a következ ismérvértékek: 9.5, 2.5, 12, 10.5, 3, 10.5 Jellemezze a ferdeséget a tanult alkalmas mutatók segítségével! 4. Azonos tevékenységet végz 20 cég szeptemberi bruttó árbevétele (millió Ft) az alábbi: 107, 85, 92, 64, 82, 72, 58, 87, 81, 109, 69, 40, 54, 59, 73, 79, 89, 99, 96, 105 A fenti adatokból számított értékek a következ ek: X i = 1600, Xi 2 = a. Számítsa ki és értelmezze a szórást és a relatív szórást! b. Készítse el a dobozábrát, vonjon le következtetést az eloszlásra! b. Számoljon ferdeségi és csúcsossági mér számokat!

2 Standardizálás 1. Egy szerel üzemben dolgozókról egy márciusi felmérés alapján az alábbiakat tudjuk: Állomány Átlagbér (Ft/f ) Létszám (f ) Átlagbér (Ft/f ) Létszám (f ) Szakmunkás Betanított munkás Segédmunkás Összesen Elemezze standardizálással a szerel üzemben dolgozók átlagzetésének alakulását és az arra ható tényez ket! Az eredményeket szövegesen is értékelje! 2. Bergengócia 2000 és 2005 évi banántermelésér l az alábbiak ismertek: Banán fajtája Term terület 2000-ben (ha) 2005-ben (ha) Termésátlagok különbsége (kg/ha) Zöld Még zöldebb Összesen Elemezze standardizálással a banán termésátlagának változását és az arra ható tényez ket! Az eredményeket szövegesen is értékelje! 3. Egy termel szövetkezet burgonyatermelésére vonatkozóan az alábbi adatok ismertek: Burgonya fajtája A termésátlag 2002-ben A termésmennyiség százalékos (2001=100%) megoszlása 2002-ben A B Összesen Elemezze a burgonya termésátlagának a változását standardizálás segítségével! Szövegesen is értelmezze a kapott eredményeket! 4. Egy ruházati bolt forgalmára vonatkozóan az alábbi adatok ismertek: Osztály A dolgozók megoszlása 2002-ben (%) Egy eladóra jutó forgalom (ezer Ft) 2000-ben 2002-ben Konfekció Rövidáru Összesen Elemezze standardizálással az egy eladóra jutó forgalom változását!

3 Indexszámítás 1. A magyar háztartások egy f re jutó élelmiszer fogyasztására vonatkozóan az alábbi adatok ismertek: Fogyasztott mennyiség Egységár Termék 1991-ben 1994-ben 1991-ben 1994-ben Tej (l) 87,2 77,4 20,7 43,6 Tojás (db) ,3 8,2 Hús (kg) 19,4 17,2 192,4 359,8 a. Számítsa ki az egyedi indexeket (1991=100%)! b. Hogyan változott 1991-ról 1994-re az egy f re jutó élelmiszerfogyasztás értéke? c. Hogyan változott 1991-ról 1994-re az egy f re jutó élelmiszerfogyasztás volumene? d. Hogyan változott az elfogyasztott élelmiszerek árszínvonala? 2. Egy söröz forgalmáról az alábbi adatok ismertek: Fajta Árbevétel 2006-ban Eladási ár változása (2005=100%) Volumenváltozás (2005=100%) Világos Barna Alkoholmentes a. Határozza meg a Laspeyres- és a Paasche-féle árindexeket! b. Számítsa ki az értékindexet és a Fischer-féle volumenindexet! c. A 2005-ös eladott mennyiségekkel számolva, mennyi az árak változása miatti többletbevétel/bevételcsökkenés? 3. Egy vállalat 3 termékére vonatkozóan az alábbi adatok ismertek: Termék Termelési érték 1991-ben Folyóáron 1987-es áron Volumenváltozás (1991=100%) A B C Együtt a. Határozza meg a termelés értékindexét! b. Határozza meg mindkét súlyozással az ár- és a volumenindexeket! Válaszait szövegesen értékelje! 4. Egy cukorgyár 2005-ös és 2006-os termelési eredményei az alábbiak: Fajta Árbevétel 2006-ban Árbevétel változása (2005=100%) Eladási ár változása (2005=100%) Kristály Kocka a. Határozza meg a termelés értékindexét! b. Határozza meg mindkét súlyozással az ár- és a volumenindexeket! Válaszait szövegesen értékelje!

4 Kapcsolatvizsgálat 1. A szem és a hajszín közötti kapcsolatot vizsgálták 400 f bevonásával. Ezen vizsgálat eredményét az alábbi táblázat foglalja össze: Szemszín Hajszín Barna Fekete Sz ke Vörös Kék Sötét Zöld Állapítsa meg, hogy van-e kapcsolat a vizsgált 400 embernél a szem- és hajszín között! Jellemezze és értékelje a kapcsolat szorosságát! 2. Egy kereskedelmi cég munkavállalóinak megoszlása a nem ismérv és a betöltött munkakör alapján: Fels vezet Középvezet Beosztott Összesen N Fér 6 30 Összesen Töltse ki a táblázatot a hiányzó adatokkal! Van-e összefüggés a dolgozók beosztása és nemük között? 3. Módszertan szigorlaton egy alkalommal az egyik bizottságnál vizsgázó hallgatók pontszámai az alábbiak voltak: Sorszám Statisztika Matematika Jellemezze a két tárgy pontszáma közötti korrelációs kapcsolat szorosságát!

5 4. Megkértek 7 embert, hogy egy 1-t l 100-ig terjed skálán értékeljék, hogy mennyire szeretik a málnaszörpöt és a csokoládés fagyit: Málnaszörp Csokoládés fagyi Határozza meg van-e kapcsolat a között, hogy valaki mennyire szereti a málnaszörpöt és mennyire a csokoládés fagyit! Értelmezze is az eredményt! 5. Egy lóversenyen 10 ló indult. A verseny el tti sorrend és a végeredmény az alábbi táblázatban látható: Ló Esély Eredmény Határozza meg és értelmezze a két rangsor közötti kapcsolat szorosságát mér rangkorrelációs együtthatót! 6. Egy állásinterjú során 32 jelentkez vehetett részt tesztíráson. A 100 pontos teszten (nem szerint csoportosítva) az alábbi eredmények születtek: FÉRFI: 85, 66, 50, 78, 51, 72, 76, 64, 65, 95, 42, 58, 92, 81, 69, 89, 74, 72, 59 NŽ: 84, 58, 80, 82, 80, 97, 59, 91, 76, 80, 96, 85, 77 Milyen szoros a kapcsolat a pályázók neme és a teszteredmények között?

6 7. A Bálna Biztosító, miel tt összeállította volna a jöv évi felel sségbiztosítás tarifáit, meg akarta vizsgálni, hogy van-e összefüggés az ügyfelei életkora és az általuk az elmúlt 5 évben okozott balesetek száma között. Töltse ki a táblázat hiányzó értékeit! Hány éves volt a legatalabb és a legid sebb balesetmentesen vezet ügyfél? Mennyi volt a legbalesetveszélyesebb ügyfelek átlagéletkora? Egy alkalmas módszer segítségével határozza meg, van-e összefüggés az ügyfelek életkora és az okozott balesetek száma között!

7 Intervallumbecslés 1. Bevezet feladatok: a standard normális eloszlás, a χ 2 -eloszlás és a t-eloszlás. 2. Egy konzervgyárban az egyik adagoló automatának 500 gramm súlyú anyagot kell dobozokba töltenie. A gép által töltött dobozokból vett minta: 483, 502, 498, 496, 502, 494, 491, 505, 486 A gép által töltött súly normális eloszlású 8 gramm szórással. Adjon 95% megbízhatósági szint mellett kondencia intervallumot az átlagos tölt tömegre! 3. Azonnal oldódó kávét egy automata tölt üvegekbe. A gép pontosságának megállapítása végett 16 elem FAE mintát vettek. A töltött tömegek (g): 55, 54, 54, 56, 57, 56, 55, 57, 54, 56, 55, 54, 57, 54, 56, 50 El z adatfelvételekb l ismert, hogy a gép által töltött súly normális eloszlású. megbízhatósággal intervallumbecslést a várható átlagos tölt súlyra, ha Készítsen 95%-os a. a fenti feltételek mellet, ha a szórás 1,5 gramm. b. a fenti feltételek mellett. 4. Egy gép 20 mm átmér j csavarokat gyárt. Az átmér re vett 10 elem minta (FAE): 18, 21, 22, 21, 20, 17, 22, 23, 19, 21, a. Feltételezve, hogy a minta normális eloszlásból származik, adjunk intervallumbecslést a várható értékre 99%-os megbízhatósággal, ha a szórás a korábbi vizsgálatok alapján 3 mm. b. Mekkora mintát kell venni, hogy harmad ilyen hosszú intervallumot kapjunk? c. A gép egy m szak alatt csavart gyárt le. Adjunk 99%-os megbízhatósági szint kondencia intervallumot a gép által az egy m szakban legyártott csavarok összátmér jére! 5. Magnetofonok szalagsebességét vizsgáljuk. Feltesszük, hogy a szalagsebesség normális eloszlást követ 4,76 cm/sec várható értékkel. Egy tesztkészüléken az alábbi 10 egymástól független szalagsebességet mérték: 4.755, 4, 766, 4.761, 4.762, 4.759, 4.766, 4.76, 4.758, 4.762, 4.76 Adjunk 90%-os kondencia intervallumot az ingadozást mér szórásra! 6. Egy órásnál 10 óra javítási idejének összege 34,2 perc, javítási idejük négyzetösszege 121,6 perc. Tegyük fel, hogy a javítási id normális eloszlású valószín ségi változó. Adjunk 98%-os kondencia intervallumot az órásüzlet javítási idejének szórására! 7. A népszavazási kezdeményezéseket aláírás alapján tekintik érvényesnek. Az aláírások hitelességét mintavételes technikával ellen rzik. Egy alkalommal aláírást gy jtöttek elem FAE minta alapján a hiteles aláírások aránya 70% volt. Adjunk 99%-os megbízhatósági szint kondencia intervallumot az érvényes aláírások arányára! Érvényesnek tekinthet -e ez alapján a kezdeményezés? 8. Egy orvosi rendel feljegyzései szerint 1000 légz szervi megbetegedésben szenved beteg közül 390 volt n. Készítsen 95%-os megbízhatósággal intervallumbecslést ezen minta alapján a férak arányára!

8 9. Azt vizsgálták, hogy egy adott kezelés növeli-e a testsúlyt. Kiválasztottak 12 kísérleti állatot, amelyeken alkalmazták a kezelést, illetve 10 állatot, amelyeken nem alkalmazták a kezelést. Megmérték mindegyik állat súlyát (kg): Kezeltek: Nem kezeltek: 53, 59, 63, 67, 60, 57, 73, 65, 58, 68, 62, 71 61, 52, 47, 51, 58, 64, 60, 55, 49, 53 Adjunk 99%-os megbízhatósági szint kondencia intervallumot a kezelés által okozott testsúlynövekedésre, ha a. feltételezzük, hogy a két csoportban a testsúly azonos 5, 5 2 szórásnégyzet, normális eloszlású valószín ségi változó! b. feltételezzük, hogy a két csoportban a testsúly normális eloszlású valószín ségi változó 36 (kezeltek), illetve 25 (nem kezeltek) szórásnégyzettel! c. feltételezzük, hogy a két csoportban a testsúly azonos szórásnégyzet, normális eloszlású valószín ségi változó! 10. A pincérek láthatatlan jövedelmének becslése céljából 10 kiválasztott pincér bevallott havi borravalójának ismeretében a vendégkör véleménye alapján megbecsülték a tényleges borravaló nagyságát is: Sorszám Bevallott Tényleges A tényleges és a bevallott borravaló összege normális eloszlásúnak tekinthet. Becsüle meg 95%-os biztonsággal, hogy átlagosan mekkora összeg borravalót nem vallanak be a pincérek!

9 Gyakorlás 1. Egy szilveszteri buliban korlátlan ételfogyasztást tartalmazott a belép jegy, de az italokat maguknak kellett zetniük a vendégeknek. A vendéglistáról véletlenszer en kiválasztottunk 50 embert és megnéztük, hogy mennyit költöttek italra a szilveszteri buli során. A kapott adatokat az alábbi táblázat tartalmazza: Italfogyasztás (Ft) Vendégek száma a. Számítsa ki és értelmezze az italfogyasztás értékének szórását, fels kvartilisét és móduszát! b. A szilveszteri buli során lehetett tombolát is venni. A buli végén megnézték, hogy a férak és a n k közül hányan nyertek a tombolán. Összesen 120 vendég volt a buliban. A vendégek 60%-a fér volt, a többiek n k. A férak közül 30-an nyertek a tombolán, a n k közül 40-en. Egy alkalmas mutató segítségével vizsgálja meg, hogy van-e összefüggés aközött, hogy valaki nyert-e a tombolán és hogy milyen nem! Értelmezze is a kapott eredményt! 2. A továbbiakban tegyük fel, hogy a 2. feladatban lev italfogyasztás értéke normális eloszlást követ. Felhasználva a 2. feladatban szerepl adatokat, adja meg az alábbi intervallumbecsléseket: a. Adjunk 95%-os megbízhatóságú intervallumbecslést az italfogyasztás szórására! b. Adjunk 90%-os megbízhatósági szint intervallumbecslést azon vendégek arányára, akik 2000 Ftnál kevesebbet költöttek italra a buli során! 3. Ezen a bulihelyen tavaly is tartottak szilveszteri bulit. Az akkori és a mostani fogyasztásokról az alábbiakat ismerjük: Ital típusa Forgalom értéke 2015-ben Forgalom értékének változása (2014=100%) Árváltozás (2014=100%) kóla whiskey pezsg a. Számítsa ki és értelmezze az értékindexet! b. Számítsa ki és értelmezze a Paasche-féle árindexet és a Laspeyres-féle volumenindexet!

MINDEN FELADATOT A FELADATOT TARTALMAZÓ LAPON OLD- JONMEG!

MINDEN FELADATOT A FELADATOT TARTALMAZÓ LAPON OLD- JONMEG! NÉV: ERA kód: évf.: gyak. vez.: MINDEN FELADATOT A FELADATOT TARTALMAZÓ LAPON OLD- JONMEG! Al. (a) Definiálja a mo ment um és a centrális momentum fogalmát (általában) (4 pont)! Egy megyében egy vizsgált

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető! BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012.. Név:... Neptun kód:... Érdemjegy:..... STATISZTIKA II. VIZSGADOLGOZAT Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető pontszám 21 20 7 22

Részletesebben

STATISZTIKA. Gyakorló feladatok az első zh-ra

STATISZTIKA. Gyakorló feladatok az első zh-ra STATISZTIKA Gyakorló feladatok az első zh-ra A változás átlagos üteme év Kenyér Ft/ kg bázisindex % 2002 151 100,0 2003 156 103,3 2004 178 117,9 2005 173 114,6 2006 179 118,5 2007 215 142,4 I = n 1 l i

Részletesebben

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára 1. Egy üzem alkalmazottainak megoszlása az elért teljesítmény %-a szerint a következı: Norma teljesítmény % Dolgozók száma 60-80 30 81-90 70 91-100 90

Részletesebben

7, 6, 0, 4, 0, 1, 5, 2, 2, 16, 1, 0, 2, 3, 9, 2, 4, 10, 3, 1, 2, 12, 4, 1

7, 6, 0, 4, 0, 1, 5, 2, 2, 16, 1, 0, 2, 3, 9, 2, 4, 10, 3, 1, 2, 12, 4, 1 52. feladat Stat Jenő egyetemi hallgató autóbusszal jár az egyetemre. Néhány napon át megmérte, hogy mennyit kell várnia az első egyetem felé közlekedő autóbuszra. A következő időket tapasztalta (percben):

Részletesebben

Statisztika példatár

Statisztika példatár Statisztika példatár v0.02 A példatár folyamatosan b vül, keresd a frissebb verziót a http://matstat.fw.hu honlapon a letölthet példatárak közt. Országh Tamás Budapest, 2006 Mottó: Ki kéne vágni minden

Részletesebben

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Kétmintás próbák)

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Kétmintás próbák) Gyakorlat (Kétmintás próbák) 2018. december 4. Kétmintás u-próba 1 Adott két független minta 0.0012 szórású normális eloszlásból. Az egyik, 9 elem minta realizációjának átlaga 0.1672, a másik 16 elem é

Részletesebben

1. Egy Kft dolgozóit a havi bruttó kereseteik alapján csoportosítottuk: Havi bruttó bér, ezer Ft/fő

1. Egy Kft dolgozóit a havi bruttó kereseteik alapján csoportosítottuk: Havi bruttó bér, ezer Ft/fő Figyelem! A példasor nem tartalmazza valamennyi típuspéldát. A dolgozatban az órán leadott feladatok közül bármely típusú előfordulhat. A példasor már a második dolgozat anyagát gyakorló feladatokat is

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012. Név:... Kód:...... Eredmény:..... STATISZTIKA I. VIZSGA; NG KM ÉS KG TQM SZAKOKON MINTAVIZSGA Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető

Részletesebben

Határozza meg és jellemezze az ár-, érték- és volumenváltozást %-ban és forintban!

Határozza meg és jellemezze az ár-, érték- és volumenváltozást %-ban és forintban! 1. Egy fúvós hangszereket forgalmazó cégről a következő adatok ismertek: Termékcsoportok Forgalom 2003-ban A volumen változása Fafúvós 50 +50 Rézfúvós 30 +30 Egyéb +10 Összesen: Továbbá ismert, hogy a

Részletesebben

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége [GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 10. előadás: 9. Regressziószámítás II. Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet A standard lineáris modell

Részletesebben

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

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA ÁVF GM szak 2010 ősz KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA A MINTAVÉTEL BECSLÉS A sokasági átlag becslése 2010 ősz Utoljára módosítva: 2010-09-07 ÁVF Oktató: Lipécz György 1 A becslés alapfeladata Pl. Hányan láttak

Részletesebben

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika [GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 5. előadás Érték-, ár-, és volumenindexek http://uni-obuda.hu/users/koczyl/gazdasagstatisztika.htm Kóczy Á. László KGK-VMI Az indexszám fogalma Gazdasági elemzésben fontos

Részletesebben

STATISZTIKA 1. alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás idősorok PÉLDATÁR

STATISZTIKA 1. alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás idősorok PÉLDATÁR STATISZTIKA 1. PÉLDATÁR alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás idősorok A FELADATOK MEGOLDÁSAIT A www.mateking.hu OLDALON A STATISZTIKA 1 MENÜPONTBAN

Részletesebben

Indexszámítási módszerek; Simpson-paradoxon

Indexszámítási módszerek; Simpson-paradoxon Indexszámítási módszerek; Simpson-paradoxon Vida Balázs 2018. március 7. Vida Balázs Indexszám; SP 2018. március 7. 1 / 22 Bevezetés Mir l lesz szó? 1 Index(szám) fogalma, példák 2 Érték-, ár- és volumenindexek

Részletesebben

1.1: Egy felmérés során a BGF-ről frissen kikerült diplomások jövedelmét vizsgálták.

1.1: Egy felmérés során a BGF-ről frissen kikerült diplomások jövedelmét vizsgálták. 1.1: Egy felmérés során a BGF-ről frissen kikerült diplomások jövedelmét vizsgálták. a) Hozzon létre osztályközös gyakoriságot az alábbi osztályközökkel: - 100.000 100.000-150.000 150.000-200.000 200.000-250.000

Részletesebben

-100 10 100-150 33 150-200 26 200-250 19 250-300 16 300-8

-100 10 100-150 33 150-200 26 200-250 19 250-300 16 300-8 1. A sokaság egy ismérv szerinti vizsgálata (1) Egy hallgató a szakdolgozatához kérdőíves felmérést készített. A kérdőívet 112-en töltötték ki. A havi nettó jövedelemre vonatkozó kérdésnél az alábbi válaszok

Részletesebben

KERESKEDELMI ISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA MINTAFELADATOK FELADATLAP

KERESKEDELMI ISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA MINTAFELADATOK FELADATLAP KERESKEDELMI ISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA MINTAFELADATOK FELADATLAP Jövedelmezőség 1. Jövedelmezőség tervezése 19 pont Egy papír-írószerbolt 2018. évi árbevétele 85 000 ezer Ft. Az üzlet 24%-os

Részletesebben

A konfidencia intervallum képlete: x± t( α /2, df )

A konfidencia intervallum képlete: x± t( α /2, df ) 1. feladat. Egy erdőben az egy fészekben levő tojásszámokat vizsgáltuk egy madárfajnál. A következő tojásszámokat találtuk: 1, 1, 1,,,,,,, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 7. Mi a mintának a minimuma, maximuma,

Részletesebben

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László Gyakorló feladatok Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László I/. A vizsgaidőszak második napján a hallgatók %-ának az E épületben, %-ának a D épületben,

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak

Statisztikai alapfogalmak Statisztika I. KÉPLETEK 2011-2012-es tanév I. félév Statisztikai alapfogalmak Adatok pontossága Mért adat Abszolút hibakorlát Relatív hibakorlát Statisztikai elemzések viszonyszámokkal : a legutolsó kiírt

Részletesebben

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás Matematikai statisztika elıadás, földtudományi BSc (geológus szakirány) 2014/2015 2. félév 6. elıadás Konfidencia intervallum Def.: 1-α megbízhatóságú konfidencia intervallum: Olyan intervallum, mely legalább

Részletesebben

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus. Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján.

A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, azonosító száma és megnevezése 35 811 02 Vendéglátó-üzletvezető Tájékoztató A vizsgázó az első lapra írja fel a

Részletesebben

Leíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév

Leíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév Leíró és matematikai statisztika el adásnapló Matematika alapszak, matematikai elemz szakirány 2016/2017. tavaszi félév A pirossal írt anyagrészeket nem fogom közvetlenül számon kérni a vizsgán, azok háttérismeretként,

Részletesebben

2. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye a következ : x 4 81 F (x) = x 4 ha 3 < x 0 különben

2. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye a következ : x 4 81 F (x) = x 4 ha 3 < x 0 különben 1 feladatsor 1 Egy dobozban 20 fehér golyó van Egy szabályos dobókockával dobunk, majd a következ t tesszük: ha a dobott szám 1,2 vagy 3, akkor tíz golyót cserélünk ki pirosra; ha a dobott szám 4 vagy

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika

Részletesebben

Hipotézisvizsgálat R-ben

Hipotézisvizsgálat R-ben Hipotézisvizsgálat R-ben 1-mintás u-próba Az elmúlt évben egy, az Antarktiszon talált királypingvinkolónia esetén a pingvinek átlagos testtömege 15.4 kg volt. Idén ugyanebből a kolóniából megmérték 35

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

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 1. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Regresszió analízis A korrelációs együttható megmutatja a kapcsolat irányát és szorosságát. A kapcsolat vizsgálata során a gyakorlatban ennél messzebb

Részletesebben

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont)

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont) VIZSGADOLGOZAT (100 pont) A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékűek! I. PÉLDÁK (60 pont) 1. példa (13 pont) Az egyik budapesti könyvtárban az olvasókból vett 400 elemű minta alapján a következőket

Részletesebben

STATISZTIKA I. 3. rész. T.Nagy Judit

STATISZTIKA I. 3. rész. T.Nagy Judit STATSZTKA. 3. rész T.Nagy Judit tnagy.judit@hjf.hu Standardizálás és standardizáláson alauló indexszámítás nhomogén (heterogén) sokaságokra vonatkozó átlagok; intenzitási viszonyszámok (átlagbérek, átlagos

Részletesebben

A gazdasági növekedés mérése

A gazdasági növekedés mérése A gazdasági növekedés mérése Érték-, volumen- és árindexek 25.) Az alábbi táblázat két egymást követő év termelési mennyiségeit és egységárait mutatja egy olyan gazdaságban, ahol csupán három terméket

Részletesebben

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Gyakorisági sorok Mennyiségi ismérv jellemző rangsor készítünk. (pl. napi jegyeladások száma) A gyakorisági sor képzése igazából tömörítést jelent Nagyszámú

Részletesebben

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum

Részletesebben

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL A vizsgarészhez rendelt követelménymodul azonosító száma, megnevezése: 2144-06 Statisztikai szervezői és elemzési feladatok A vizsgarészhez rendelt vizsgafeladat megnevezése:

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

0,9268. Valószín ségszámítás és matematikai statisztika NGB_MA001_3, NGB_MA002_3 zárthelyi dolgozat

0,9268. Valószín ségszámítás és matematikai statisztika NGB_MA001_3, NGB_MA002_3 zárthelyi dolgozat A 1. A feln ttkorú munkaképes lakosság 24%-a beszél legalább egy idegen nyelvet, 76%-a nem beszél idegen nyelven. Az idegen nyelvet beszél k 2,5%-a, az idegen nyelvet nem beszél k 10%-a munkanélküli. Véletlenszer

Részletesebben

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk? Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram Hogyan csináltuk? Alakmutatók: ferdeség, csúcsosság Alakmutatók a ferdeség és csúcsosság mérésére Ez eloszlás centrumát (középérték) és az adatok centrum körüli terpeszkedését

Részletesebben

Alkalmazott statisztika feladatok

Alkalmazott statisztika feladatok Alkalmazott statisztika feladatok 1. Leíró statisztikák és grakonok 1.1. a. Olvassuk be a Davis adatsort a car vagy a cardata csomagból! Ábrázoljuk a weight változó boxplotját, majd értelmezzük az outlier

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

Gyakorló feladatok a Komplex elemzés tárgyhoz Témakör: Minőség

Gyakorló feladatok a Komplex elemzés tárgyhoz Témakör: Minőség Gyakorló feladatok a Komlex elemzés tárgyhoz. feladat Egy vállalkozás termelőfolyamatának minősége a következőkéen alakult: Megnevezés Termelés vezértermékben (db Selejt (db terv tény terv tény I. sz.

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

Érettségi feladatok: Statisztika

Érettségi feladatok: Statisztika Érettségi feladatok: Statisztika 2003. Próba 14. Bergengóciában az elmúlt 3 évben a kormány jelentése szerint kiemelt beruházás volt a bérlakások építése. Ezt az állítást az alábbi statisztikával támasztották

Részletesebben

GRADUÁLIS BIOSTATISZTIKAI KURZUS február hó 22. Dr. Dinya Elek egyetemi docens

GRADUÁLIS BIOSTATISZTIKAI KURZUS február hó 22. Dr. Dinya Elek egyetemi docens GRADUÁLIS BIOSTATISZTIKAI KURZUS 2012. február hó 22. Dr. Dinya Elek egyetemi docens Biometria fogalma The active pursuit of biological knowledge by quantitative methods Sir R. A. Fisher, 1948 BIOMETRIA

Részletesebben

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés 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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát

Részletesebben

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes

Részletesebben

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Statisztika alapjai)

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Statisztika alapjai) Gyakorlat (Statisztika alapjai) 2018. december 2. Statisztika alapjai 1 A mérnökinformatikus hallgatók zárthelyi dolgozatot írtak, ahol a maximális pontszám 50 pont volt. Véletlenszer en megnéztük 5 hallgató

Részletesebben

(a) Számolja ki a vásárolt benzin átlagos mennyiségét! (b) Számítsa ki az átlagos abszolút eltérést! (a) Mekkora a napi átlagos csökkenés?

(a) Számolja ki a vásárolt benzin átlagos mennyiségét! (b) Számítsa ki az átlagos abszolút eltérést! (a) Mekkora a napi átlagos csökkenés? Statisztika 2015. október 09. A csoport Név Neptun kód 1. Egy benzikútnál egy id½oszakban a vásárolt benzin mennyisége az alábbiak szerint alakult: benzin(l) gépkocsi -15 27 15.1-25 39 25.1-35 45 35.1-45

Részletesebben

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Petrovics Petra Doktorandusz Többváltozós lineáris regressziós modell x 1, x 2,, x p

Részletesebben

Vizsgafeladatok. 1. feladat (3+8+6=17 pont) (2014. január 7.)

Vizsgafeladatok. 1. feladat (3+8+6=17 pont) (2014. január 7.) Vizsgafeladatok 1. feladat (3+8+6=17 pont) (2014. január 7.) Az elmúlt négy év a 2010. I. és a 2013. IV. negyedéve között csapadék mennyiségének alakulásáról az alábbiakat ismerjük: Időszak Csapadék mennyiéség

Részletesebben

KERESKEDELEMI ISMERETEK EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA MINTAFELADATOK FELADATLAP

KERESKEDELEMI ISMERETEK EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA MINTAFELADATOK FELADATLAP KERESKEDELEMI ISMERETEK EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA MINTAFELADATOK FELADATLAP Jövedelmezőség 1. Jövedelmezőség tervezése 21 pont Egy kereskedő vállalkozó 2018-ban 308 600 ezer Ft forgalmat ért el 28%-os

Részletesebben

Statisztika I. 7. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 7. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 7. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre STATISZTIKAI INDEXEK STATISZTIKAI INDEXEK Index: latin eredetű szó, egyszerűen mutatót jelent A statisztikai indexszám: - komplexebb tartalmú, - többet

Részletesebben

STATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás.

STATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás. Centrális mutatók STATISZTIKA I. 4. Előadás Centrális mutatók 1/51 2/51 Középértékek Helyzeti középértékek A meghatározása gyakoriság vagy sorszám alapján Számítás nélkül Az elemek nagyság szerint rendezett

Részletesebben

nem kezelt 1.29, 1.60, 2.27, 1.31, 1.81, 2.21 kezelt 0.96, 1.14, 1.59

nem kezelt 1.29, 1.60, 2.27, 1.31, 1.81, 2.21 kezelt 0.96, 1.14, 1.59 1. feladat Egy szer rákellenes hatását vizsgálták úgy, hogy 9 egér testébe rákos sejteket juttattak be. Közülük 3 véletlenszerűen kiválasztott egérnek kezelésként beadták a vizsgálandó szert, 6-nak pedig

Részletesebben

Statisztika I. 2. előadás: Statisztikai táblák elemzése. Kóczy Á. László. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem

Statisztika I. 2. előadás: Statisztikai táblák elemzése. Kóczy Á. László. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem Statisztika I 2 előadás: Statisztikai táblák elemzése Kóczy Á László koczylaszlo@kgkuni-obudahu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem Eddig statisztikai alapfogalmak

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

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

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos Középérték Középérték A középérték a statisztikai adatok tömör számszerű jellemzése. helyzeti középérték: módusz medián számított középérték: számtani átlag kronológikus átlag harmonikus átlag mértani

Részletesebben

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.

Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Többváltozós lineáris regressziós

Részletesebben

Gyakorló feladatok a Komplex elemzés tárgyhoz Témakör: Minõség

Gyakorló feladatok a Komplex elemzés tárgyhoz Témakör: Minõség Gyakorló feladatok a Komlex elemzés tárgyhoz. feladat Egy vállalkozás termelõfolyamatának minõsége a következõkéen alakult: Megnevezés Termelés vezértermékben (db Selejt (db terv tény terv tény I. sz.

Részletesebben

STATISZTIKA 1. PÉLDATÁR. alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás idősorok

STATISZTIKA 1. PÉLDATÁR. alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás idősorok STATISZTIKA 1. PÉLDATÁR alapfogalmak egy ismérv szerinti elemzés két ismérv szerinti elemzés standardizálás indexszámítás idősorok 1. ALAPFOGALMAK 1.1. Egy iskolai büfé napi vevőszámának alakulása az elmúlt

Részletesebben

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat Varga Beatrix, Horváthné Csolák Erika Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat 4. előadás Üzleti statisztika A sokaság/minta több ismérv szerinti vizsgálata A statisztikai elemzés egyik ontos eladata

Részletesebben

Gazdasági elemzés 1. 4 alkalom. Budaházy György

Gazdasági elemzés 1. 4 alkalom. Budaházy György Gazdasági elemzés 1. Termelés és értékesítés 4 alkalom Budaházy György A termelı és szolgáltató tevékenység elemzése 1. A tevékenység besorolása (TEAOR) 2. A termelés mérése 3. A termelési érték elemzése

Részletesebben

2. előadás. Viszonyszámok típusai

2. előadás. Viszonyszámok típusai 2. előadás Viszonyszámok típusai Mérési skálák Nominális /névleges skála: kötetlen hozzárendelése a számoknak Sorrendi / Ordinális skála: sokaság egyedeinek egy közös tulajdonság szerinti sorbarendezése

Részletesebben

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15. Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért 2018. november 15. PÉNZ a boldogság bitorlója? A jövedelemegyenlőtlenség természetes határa A boldog ember gondolata a

Részletesebben

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft Gyak1: b) Mo = 1857,143 eft A kocsma tipikus (leggyakoribb) havi bevétele 1.857.143 Ft. c) Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft Gyak2: b) X átlag = 35 Mo = 33,33 σ = 11,2909 A = 0,16 Az

Részletesebben

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 10. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Varianciaanalízis A különböző tényezők okozta szórás illetőleg szórásnégyzet összetevőire bontásán alapszik Segítségével egyszerre több mintát hasonlíthatunk

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

Statisztika érettségi vizsgára készülőknek

Statisztika érettségi vizsgára készülőknek Statisztika érettségi vizsgára készülőknek 1. Egy csoport matematika röpdolgozatainak eredményét táblázatba foglaltuk: Érdemjegy jeles (5) jó (4) közepes (3) elégséges (2) elégtelen (1) Gyakoriság 2 4

Részletesebben

A 4.m osztálynak gyakorlásra a statisztika felmérőre

A 4.m osztálynak gyakorlásra a statisztika felmérőre A 4.m osztálynak gyakorlásra a statisztika felmérőre 4. 2005. május, 8. feladat a), b) és c) része Az alábbi táblázat egy ország munkaképes lakosságának foglalkoztatottság szerinti megoszlását mutatja.

Részletesebben

STATISZTIKA PÉLDATÁR

STATISZTIKA PÉLDATÁR STATISZTIKA PÉLDATÁR www.matektanitas.hu www.matektanitas.hu info@matektanitas.hu 1 Minden feladat csak szöveges válasszal együtt ad teljes értékű megoldást! Becslés 1. feladat Az alábbi táblázat megadja

Részletesebben

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi fizika és statisztika I. előadás 2016.11.09 Orvosi

Részletesebben

Statisztika 3. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Koncentráció mérése Koncentráció általában a jelenségek tömörülését, összpontosulását értjük. Koncentráció meglétéről gyorsan tájékozódhatunk, ha sokaságot

Részletesebben

Mikroökonómia. Vizsgafeladatok

Mikroökonómia. Vizsgafeladatok Mikroökonómia Vizsgafeladatok Bacsi, Mikro feladatok 1 1, Marshall- kereszt, piaci egyensúly Mennyi a savanyúcukorka egyensúlyi mennyisége, ha a cukorka iránti kereslet és kínálat függvénye a következı:

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

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. A várható érték és a szórás transzformációja 1. Ha egy valószínűségi változóhoz hozzáadunk ötöt, mínusz ötöt, egy b konstanst,

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

5. Előadás. Grafikus ábrázolás Koncentráció elemzése

5. Előadás. Grafikus ábrázolás Koncentráció elemzése 5. Előadás Grafikus ábrázolás Koncentráció elemzése Grafikus ábrázolás fontossága Grafikus ábrázolás során elkövethető hibák: Mondanivaló szempontjából nem megfelelő ábratípus kiválasztása Tárgynak megfelelő

Részletesebben

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás (7-8. lecke) Illeszkedés-vizsgálat 7. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok elemzésére Illeszkedés-vizsgálat Gyakorisági sorok

Részletesebben

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016 Gyakorlat 8 1xANOVA Dr. Nyéki Lajos 2016 A probléma leírása Azt vizsgáljuk, hogy milyen hatása van a család jövedelmének a tanulók szövegértés teszten elért tanulmányi eredményeire. A minta 59 iskola adatait

Részletesebben

A valószínűségszámítás elemei

A valószínűségszámítás elemei A valószínűségszámítás elemei Kísérletsorozatban az esemény relatív gyakorisága: k/n, ahol k az esemény bekövetkezésének abszolút gyakorisága, n a kísérletek száma. Pl. Jelenség: kockadobás Megfigyelés:

Részletesebben

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák

Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák Az alábbi próbák akkor használhatók, ha a meggyelések függetlenek, és feltételezhetjük, hogy normális eloszlásúak a meggyelések függetlenek, véges szórású

Részletesebben

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai Változékonyság (szóródás) STATISZTIKA I. 5. Előadás Szóródási mutatók A középértékek a sokaság elemeinek értéknagyságbeli különbségeit eltakarhatják. A változékonyság az azonos tulajdonságú, de eltérő

Részletesebben

A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján.

A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, azonosító száma és megnevezése 35 811 02 Vendéglátó-üzletvezető Tájékoztató A vizsgázó az első lapra írja fel a

Részletesebben

módszertana Miben más és mivel foglalkozik a Mit tanultunk mikroökonómiából? és mivel foglalkozik a makroökonómia? Miért

módszertana Miben más és mivel foglalkozik a Mit tanultunk mikroökonómiából? és mivel foglalkozik a makroökonómia? Miért A makroökonómia tárgya és módszertana Mit tanultunk mikroökonómiából? Miben más és mivel foglalkozik a makroökonómia? Miért van külön makroökonómia? A makroökonómia módszertana. Miért fontos a makroökonómia

Részletesebben

Pszichometria Szemináriumi dolgozat

Pszichometria Szemináriumi dolgozat Pszichometria Szemináriumi dolgozat 2007-2008. tanév szi félév Temperamentum and Personality Questionnaire pszichometriai mutatóinak vizsgálata Készítette: XXX 1 Reliabilitás és validitás A kérd ívek vizsgálatának

Részletesebben

1. el adás. Tények, fogalmak: GDP. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem

1. el adás. Tények, fogalmak: GDP. Kuncz Izabella. Makroökonómia. Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Tények, fogalmak: GDP Makroökonómia Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Elérhet ség izabella.kuncz@gmail.com E.221.1 szoba Fogadóóra: csütörtök 15.3017.00 Tankönyv Feladatgy jtemény Szabó-Bakos

Részletesebben

AZ ÖSSZEHASONLÍTÁST TORZÍTÓ TÉNYEZŐK ÉS KISZŰRÉSÜK

AZ ÖSSZEHASONLÍTÁST TORZÍTÓ TÉNYEZŐK ÉS KISZŰRÉSÜK BUDAPESTI GAZDASÁGI FŐISKOLA PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR KONTROLLING-ELLENŐRZÉS INTÉZETI TANSZÉK ÖSSZEÁLLÍTOTTA: BLUMNÉ BÁN ERIKA ADJUNKTUS ELEMZÉS-ELLENŐRZÉS MÓDSZERTANA ÉS RENDSZERE 2. ELŐADÁS MUNKAVEZÉRLŐ

Részletesebben

Makroökonómia szeminárium - 2. hét. 2. szeminárium Alapfogalmak II., Mikroökonómiai alapok

Makroökonómia szeminárium - 2. hét. 2. szeminárium Alapfogalmak II., Mikroökonómiai alapok Makroökonómia szeminárium 2. szeminárium Alapfogalmak II., Mikroökonómiai alapok Révész Sándor Makroökonómia Tanszék BCE 2013. február 12. Pre-demonstrátorunk: Bugyi Orsolya Szakmai segítségnyújtás, dolgozatok

Részletesebben

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1 Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában

Részletesebben

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév Statisztika II előadáslapok 3/4 tanév, II félév BECSLÉS ÉS HIPOTÉZISVIZSGÁLAT Egyik konzervgyár vágott zöldbabot exportál A szabvány szerint az üvegek nettó töltősúlyának az átlaga 3 g, a szórása 5 g Az

Részletesebben

Biostatisztika. Sz cs Gábor. 2018/19 tavaszi félév. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

Biostatisztika. Sz cs Gábor. 2018/19 tavaszi félév. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet Biostatisztika Sz cs Gábor Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet 2018/19 tavaszi félév Bevezetés Tudnivalók, követelmények Tudnivalók, követelmények Félév tematikája: Értékelés: Valószín ségszámítás

Részletesebben

A Statisztika alapjai

A Statisztika alapjai A Statisztika alapjai BME A3c Magyar Róbert 2016.05.12. Mi az a Statisztika? A statisztika a valóság számszerű információinak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és modellezésére irányuló gyakorlati

Részletesebben

Tantárgyi útmutató. 1. A tantárgy helye a szaki hálóban. 2. A tantárgyi program általános célja. Statisztika 1.

Tantárgyi útmutató. 1. A tantárgy helye a szaki hálóban. 2. A tantárgyi program általános célja. Statisztika 1. Tantárgyi útmutató 1. A tantárgy helye a szaki hálóban Gazdálkodási és menedzsment szakirány áttekintő tanterv Nagyításhoz kattintson a képre! Turizmus - vendéglátás szakirány áttekintő tanterv Nagyításhoz

Részletesebben

Feladatok 2. zh-ra. 1. Eseményalgebra április Feladat. Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 6, P (B) = 0, 7 és

Feladatok 2. zh-ra. 1. Eseményalgebra április Feladat. Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 6, P (B) = 0, 7 és Feladatok 2 zh-ra 205 április 3 Eseményalgebra Feladat Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 7, P (B) = 0, 4 és P (A B) = 0, 5 Határozza meg az A B esemény valószín ségét! P (A B) = 0, 2 2 Feladat

Részletesebben

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 9. Együttes eloszlás, kovarianca, nevezetes eloszlások Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Bevezetés, definíciók Együttes eloszlás Függetlenség

Részletesebben