JELENTÉS A SEM ALKALMAZÁSRÓL

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "JELENTÉS A SEM ALKALMAZÁSRÓL"

Átírás

1 STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL JELENTÉS A SEM ALKALMAZÁSRÓL BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS VÉGSŐ VÁLTOZAT BUDAPEST,

2 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE ÖNKORMÁNYZATA VECSÉS VÁROS ÖNKORMÁNYZATA STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL JELENTÉS A SEM ALKALMAZÁSRÓL VÉGSŐ VÁLTOZAT BUDAPEST,

3 airled Helyi gazdaságfejlesztés repülőterek vonzáskörzetében project No.4CE485P4. CENTRAL EUROPE PROJECT. A jelentést készítette: DR.HAJDU OTTÓ DSc. DISK-COUNTÍR BT. 3

4 TARTALOMJEGYZÉK I. AZ ELŐZŐ MUNKAFÁZIS EREDMÉNYEINEK RÖVID ÖSSZEFOGLALÁSA... 5 II. KOMPONENSEK KANONIKUS KORRELÁCIÓ ELEMZÉSE A 96 INDIKÁTORON... 9 III. KOMPONENSEK KANONIKUS KORRELÁCIÓ ELEMZÉSE AZ 58 INDIKÁTORON IV. KANONIKUS VÁLTOZÓ-PÁROK ELEMZÉSE V. A KONFIRMATÍV SEM MODELL Az X1_Y1 SEM modell Az X2_Y2 SEM modell Az X1_Y1_X2_Y2 SEM modell VI. ÖSSZEFOGLALÁS, AZ EREDMÉNYEK ÉRTELMEZÉSE VII. KAPCSOLÓDÁS A REPÜLŐTÉR GAZDASÁGI-TÁRSADALMI HATÁSÁHOZ A PREDIKTÍV MODELL MEGALAPOZÁSA, TERVEZETE VIII. FÜGGELÉK. AZ INDULÓ INDIKÁTOR-SZETT VÁLTOZÁSAI

5 I. I. AZ ELŐZŐ MUNKAFÁZIS EREDMÉNYEINEK RÖVID ÖSSZEFOGLALÁSA Annak érdekében, hogy a modellalkotás könnyebben követhető legyen folyamatában, a megelőző munkafázis eredményeit az alábbiakban összefoglaljuk. Az induló adatállomány előzetes szűrése, tisztítása a megelőző munkafázisban megtörtént, melynek eredményeként egyrészt a nagy számosságú, 10 dimenzióba tömörített indikátor-szettet 96 manifeszt indikátort tartalmazó adatbázisra csökkentettük, másrészt a statisztikai tesztek (Leíró statisztikák, Főkomponens analízis, Faktor analízis) ezen indikátorokat homogén csoportokba (faktorok) rendezték. Az adatok tisztítása során számolnunk kell azokkal a veszteségekkel, melyek az adat (információ) vesztésből adódnak, ugyanakkor célunk a veszteségek minimalizálása, a végső cél az oksági modell megalkotása érdekében. A tesztelés elején előzetesen kiszűrésre kerültek azok az adatok, amelyekhez a további hozzáférés nehezen biztosított (pl. csak a 10 évente tartott népszámlálásból érhető el az adat), hiányos az adatbázis vagy duplikáltan tartalmaz adatokat, illetve a valamilyen szempont alapján részletezett adatok helyett a továbbiakban csak az összesen adattal dolgoztunk, vagy a naturáliában megadott adatok helyett fajlagos mutatót számoltunk. A táblákban sárgával jelöltük a kihagyott változókat és zölddel az újonnan bevont vagy összesített változókat, illetve a számított mutatókat. Az induló manifeszt indikátor-szett változói közül az előzetes szűrés, összevonás illetve a tesztelés alapján kihagyott és bennmaradt változókat a függelék tartalmazza. A táblázatot úgy kell értelmezni, hogy amelyik sorban egyik oszlopban sincs sárga jelzés, az bennmaradt a 96 elemű adatbázisban a szűrések, tesztelések után. A statisztikai munka iteratív jellegű, tehát a tesztelések eredményeit, tapasztalatait újra és újra felhasználva, az adatbázis folyamatos tisztításával, szükség esetén új változók utólagos bevonásával folyamatosan közelítünk a modellhez. A tesztelés eredményeként megmaradt 96 manifeszt indikátor rövid neveit tartalmazó változólistát a faktorokkal együtt az 1. tábla mutatja. 5

6 1. tábla Indikátor-szett tesztelés után megmaradt 96 manifeszt változó és faktorok Faktor Manifeszt változó rövid neve Faktor Manifeszt változó rövid neve Lakónépesség1 Áruszálltgk6 FAC1_1 Vándorlási különbözet oda_el1 Áruszállforghely6 Kor éves aktív1 Személyszállforghely6 FAC2_1 Népsűrűség1 FAC1_6 Személyszállító6 Száz aktívra jutó gyermekkorú1 Szgkforg6 FAC3_1 Száz aktív korúra jutó időskorú1 Közlbalesetsérült6 FAC4_1 Terület1 Közlekbaleset6 FAC1_2 Éven túli álláskeresők2 Kiépítetlenút6 FAC2_6 Álláskeresők száma_2 Beltkiépítettség6 FAC2_2 Foglalkoztatottak2 Idoptkm6 Saját folyó bev3 Idoptper6 Helyi adó bev3 FAC3_6 Útoptkm6 FAC1_3 Áteng gépjárm adó3 Útoptperc6 Tárgyévi bev3 Közútikapcs6 Iparűzési adó3 FAC4_6 Vasútikapcs6 FAC2_3 Idegenforg adó3 FAC5_6 Kiépítettút6 FAC3_3 Önk lakóház ktg3 FAC6_6 Kerékpárút6 FAC4_3 Bérbevétel3 SZJALMalatt7 Lakásbérbev3 SZJALM ÁTLJÖV7 Nemszak boltivegyes4 SZJAÁTLJÖVfelett7 Élelmiszer ital dohány4 AdófizLMalatt7 FAC1_4 Informhírtech4 FAC1_7 AdófizLM ÁTLJÖV7 Egyéb háztart cikk4 AdófizÁTLJÖVfelett7 Kulturális szabadidő4 JövLMalatt7 Egyéb mns4 JövLM ÁTLJÖV7 FAC2_4 Fogycikk nagyker rakt4 JövÁTLJÖVfelett7 Vegyesic nagyker rakt4 Szocsegélyátl7 FAC2_7 Élelm nagyker rakt4 Fajlbűncselekm7 FAC3_4 Gépjármű nagyker rakt4 FAC3_7 Ápolásidíjátl7 FAC4_4 Motorker alkatr nagyker rakt4 FAC4_7 Közgyógyigátl7 Gépjárműszaküzl4 Vendégekszáma8 Gépjárműalkszaküzl4 Külföldi vendégek száma8 FAC5_4 Motorkalkatrészszaküzl4 Vendégéjszakák száma8 FAC1_8 Üzemanyagtöltő4 Külföldi vendégéjszakák8 Gép ber nagyker rakt4 Szállásférőhely8 FAC6_4 Gépjalkatr nagyker rakt4 Szálláshelyek8 Inform telekom nagyker rakt4 FAC2_8 Vendéglátóhely8 Egy szak nagyker rakt 4 FizetettTAO10 FAC7_4 Mezőgazd nagyker rakt4 ÁtllétszámTAO10 FAC1_9 Gázfogy5 Brtermérték10 Villenergfogy5 Brhozzáadottérték10 FAC1_5 Fajllakáster5 TŐKEARADÓZERED10 Fajllakasszam5 FAC2_9 ESZKÖZHATÉKONYSÁG10 Lakásszám_5 ESZKÖZJÖVEDELMEZŐSÉG10 FAC2_5 Összkomfarány5 LIKVIDITÁS10 FAC3_9 Lakásép5 BEFESZKFEDEZETT10 FAC3_5 Lakásépter5 Regvállszám_9 FAC4_9 EVAbevétel10 EVAadó10 A 96 manifeszt indikátort a statisztikai tesztek kiindulásként az egyes dimenziókból kiszűrt (extrahált) faktorokba rendezték, szám szerint 36 faktort (FAC#_#) definiáltunk. Az információsűrítés mutatójaként az extrahált 36 faktor első 13 komponense a totális információtartalom %-át megőrizte. A 2. tábla a második lépcsős komponensek és az első lépcsős FAC#_# komponensek közötti korrelációs értékeket mutatja. Példaként kiemelve a 13 komponensből a legelső, így legfontosabb korrelációkat, alapvető konklúzió, hogy a fenti komponensek által összefogott manifeszt változók szorosan korrelálnak csoportközi összevetésben, ahol pl. a FAC5_4 Gépjárművekkel kapcsolatos kiskereskedelmi üzleteket és üzemanyagtöltő egységek (-0.814) illetve afac3_6 Elérhetőségi távolságok és idők, közúti kapcsolatok (-0.599) negatívan korrelálnak a többi csoport manifeszt változóival. 6

7 Első komponens Első komponens faktorok tartalma korrelációs értékei FAC1_7 SzJA jövedelem, adó és adófizető (LM alatt, LM, Átlagjöv között, Átlagjöv fölött) FAC1_2 Álláskeresők száma ; Éven túli álláskeresők FAC5_4 Gépjárművekkel kapcsolatos kisker üzletek és üzemanyagtöltő FAC1_1 A lakónépesség aktivitása, vándorlása FAC1_3 Önkormányzati helyi adók, bevételek FAC5_6 Kiépített utak FAC1_5 Lakásszám, lakók, alapterület és gáz,villanyfogy FAC4_9 EVA bevétel és adó FAC1_4 Lakossági szükségletek kielégítését szolgáló kisker. egys FAC3_6 Elérhetőségi távolságok és idők Budapestig, közúti kapcsolatok FAC2_8 Vendéglátóhelyek FAC1_6 Járművek, új forgalombahelyezés, közlek.balesetek tábla Második lépcsős komponensek és első lépcsős faktorok struktúra mátrixa FAC1_7 SzJA jövedelem, adó és adófizető (LM alatt, LM, Átlagjöv között, Átlagjöv fölött) Structure Matrix Component FAC1_2 Álláskeresők száma ; Éven túli álláskeresők FAC5_4 Gépjárművekkel kapcsolatos kisker üzletek és üzemanyagtöltő FAC1_1 A lakónépesség aktivitása, vándorlása FAC1_3 Önkormányzati helyi adók, bevételek FAC5_6 Kiépített utak FAC1_5 Lakásszám, lakók, alapterület és gáz,villanyfogy FAC4_9 EVA bevétel és adó FAC1_4 Lakossági szükségletek kielégítését szolgáló kisker egys FAC3_6 Elérhetőségi távolságok és idők Budapestig, közúti kapcsolatok FAC2_3 Idegenforgalmi adó FAC1_8 Szálláshelyszolgáltatás FAC2_7 Szociális segély, regisztrált bűncselekmények lakosra FAC1_9 Értékteremtés, társasági adó, átlaglétszám FAC2_1 Gyermekkorúak és népsűrűség FAC2_8 Vendéglátóhelyek FAC2_4 Iparcikk nagyker, egyéb mns FAC3_5 Lakásépítések (száma és épített terület) FAC3_3 Önkormányzati lakóházak összes felúj, jav, karbant ktg FAC3_7 Ápolási díjban részesítettek 1000 főre jutó átlagos száma FAC3_9 Likviditás, eszközfedezettség FAC3_4 Élelmiszer, gépjármű nagyker FAC7_4 Mezőgazdasági nagyker FAC6_6 Kerékpárút FAC2_6 Belterületek kiépítettsége, kiépítetlen terület FAC4_1 Terület FAC2_9 Jövedelmezőségi mutatók FAC4_6 Vasúti kapcsolatok FAC2_5 Összkomfort-arány FAC4_4 Motorkerékpár és alkatrész nagyker FAC3_1 Elöregedés FAC2_2 Foglalkoztatottak FAC6_4 Egyéb nagyker FAC4_3 Lakás és egyéb bérbevételek FAC1_6 Járművek állománya, új forgalomba helyezés, közúti balesetek FAC4_7 Közgyógyellátási igazolvánnyal rendelkezők 1000 főre vetített száma

8 A második lépcsős komponensek korrelációs mátrixát a 3. tábla mutatja. A táblában kiemeltük a nem elhanyagolható korrelációkat. 3. tábla Második lépcsős komponensek korrelációs mátrixa Kom ponens korrelációs m átrix Komponens

9 II. II. KOMPONENSEK KANONIKUS KORRELÁCIÓ ELEMZÉSE A 96 INDIKÁTORON Jelen munkafázisban Megbízóval történt előzetes egyeztetések alapján elkülönítjük a tesztelt adatállományból az oksági modell potenciális CÉL (EREDMÉNY) és (MAGYARÁZÓ) változóit. A továbbiakban elemzésünk célja az oksági modell e két változócsoportja közötti ok-okozati kapcsolatok irányának és intenzitásának számszerűsített elemzése az airled projekt számára kiemelt repülőtéri vonzáskörzetek tekintetében. A kanonikus korrelációelemzés változók két csoportja között keresi a kapcsolatot. Elemzésünkben a változók a FAC#_# komponensek, ahol a második számjel a dimenziót, az első számjel a dimenzión belüli sorszámot jelöli, és a változók két csoportja a CÉLVÁLTOZÓK csoportja és a MAGYARÁZÓ változók csoportja (jelölés szerint Set-1 és Set-2). A statisztikai terminológiában használt jelölésrendszernek megfelelően a CÉLVÁLTOZÓK csoportját Y, a potenciális MAGYARÁZÓ változók csoportját X jelöli a továbbiakban. A 2. táblában definiált 36 faktorból 5 eredményjellegű célváltozót és 31 magyarázó változót különítünk el a célkitűzés szerint, úgymint: SET-1, a célváltozók Y csoportja: 4. tábla SET-1: a CÉLVÁLTOZÓK SET-1: Célváltozók FAC1_2: Álláskeresők FAC2_2: Foglalkoztatottak FAC1_3: Önkormányzati bevételek, adók FAC2_3: Idegenforgalmi adó FAC4_3: Bérbevétel, lakás bérbevétel 9

10 SET-2, a magyarázó változók X csoportja: 5. tábla SET-2: a MAGYARÁZÓ VÁLTOZÓK SET-2: Magyarázó változók FAC1_1: Lakónépesség aktivitása, mobilitása FAC2_1: Gyermekkorúak, népsűrűség FAC3_1: Elöregedés FAC4_1: Terület FAC3_3: Önkormányzati lakóházak összes felúj.,jav.,karb.ktg. FAC1_4: Lakossági szükségletek kielégítését szolg.kisker.egy. FAC2_4: Iparcikk nagyker, egyéb mns. FAC3_4: Élelmiszer, gépjármű nagyker. FAC4_4: Motorkerékpár és alkatrész nagyker. FAC5_4: Gépjárművekkel kapcsolatos kisker üzletek és üzemanyagtöltő FAC6_4: Egyéb nagyker.egys. FAC7_4: Mezőgazdasági nagyker.egys. FAC1_5: Lakásadatok,lakók, alapterület, gáz,villanyfogy. FAC2_5: Összkomfort-arány FAC3_5: Lakásépítések (száma és épített terület) FAC1_6: Járművek állománya, új forgalombahelyezés, közúti balesetek FAC2_6: Belterületek kiépítettsége, kiépítetlen terület FAC3_6: Elérhetőségi idők és távolságok Budapestig, közúti kapcsolatok FAC4_6: Vasúti kapcsolatok FAC5_6: Kiépített utak FAC6_6: Kerékpárút FAC1_7: SZJA jövedelem,adó és adófizetői adatok(lm alatt, LM és Átlagjöv.között, Átlagjöv.fölött) FAC2_7: Szociális segély, regisztrált bűncselekmények 1000 lakosra FAC3_7: Ápolási díjban részesítettek 1000 főre jutó átlagos száma FAC4_7: Közgyógy.ig.rendelkezők 1000 főre vetített száma FAC1_8: Szálláshelyszolgáltatás FAC2_8: Vendéglátóhelyek FAC1_9: Tao-s vállalkozások értékteremtése, társasági adó, létszám FAC2_9: Tao-s vállalkozások jövedelmezőségi mutatói FAC3_9: Tao-s vállalkozások likviditása, eszközfedezettsége FAC4_9: EVA bevétel és adó, reg.vállalkozások. Alapvető cél szelektálni (hozzárendelni), a változókat abban a tekintetben, hogy melyik célváltozók melyik magyarázó változókkal vannak legszorosabb kapcsolatban. E célt szolgálja a kanonikus korrelációszámítás. A módszer alapvető mozzanatai a következők: 1. Az Y változók (5 db) körét sűríti egy kanonikus CV_Y (mesterséges) változóba, majd az X változók (31 db) körét is sűríti egy kanonikus CV_X (mesterséges) változóba. E két CV_Y és CV_X pár közötti kapcsolat a kanonikus korreláció, melynek az értékét a módszer maximálja. 2. Az általában nagyon erős kanonikus (maximalizált) korrelációra alapozva konklúzió, hogy amelyik változó szoros kapcsolatban van a CV_X változóval, az szoros kapcsolatban van a CV_Y változóval is, és megfordítva, tehát a CV_Y-CV_X páros szelektálja mind az X, mind az Y változók egy-egy alcsoportját, és kapcsolatba hozza őket egymással. 10

11 3. A gondolatmenet megismételhető újabb CV# párosításokra is mindaddig, míg értelme van a párosításoknak. Esetünkben maximum 5 ilyen CV_Y-CV_X párosítás vizsgálható (mert a kisebbik Set elemszáma: # = 1, 2, 3, 4, 5). 4. Korrelálatlan rendszer. A párokon belüli korrelációkat és a kanonikus korreláció szekvenciális tesztelésére szolgáló Bartlett- teszteket a 6. tábla mutatja. 6. tábla A kanonikus párok korrelációs értékei és a szekvenciális Bartlett-tesztek Canonical Correlations Wilk's Chi-SQ DF Sig. CV CV CV CV CV Látható, hogy az első négy korreláció igen magas, meghatározó. A Chi-SQ teszt szerint az első négy kanonikus korreláció szignifikáns, az ötödik a magas Wilk s lambda érték szerint várhatóan elhagyható. Az első kanonikus pár két változója egzaktan együtt mozog (0.999), és ugyanígy a második kanonikus pár két változója is (0.991), hasonlóan a harmadik (0.916) és a negyedik (0.900) kanonikus pár két változójához. Az ötödik kanonikus pár két változója nem mozog együtt (0.682). A Komponensek alcsoportokra bontását a Kanonikus Loading megnevezésű koefficiensek teszik lehetővé, melyek a 7. táblában találhatók, tartalmukat tekintve korrelációs együtthatók a megfelelő CV és a megfelelő FAC változók között. A 7. táblában sárgával kiemeltük a jelentősebb korrelációs együtthatókat. 11

12 7. tábla A kanonikus párok és a faktorok közötti korrelációs értékek Canonical Loadings for SET-1 CV1 CV2 CV3 CV4 CV5 FAC1_ FAC2_ FAC1_ FAC2_ FAC4_ Canonical Loadings for SET-2 CV1 CV2 CV3 CV4 CV5 FAC1_ FAC2_ FAC3_ FAC4_ FAC1_ FAC2_ FAC3_ FAC4_ FAC5_ FAC6_ FAC7_ FAC3_ FAC1_ FAC2_ FAC3_ FAC1_ FAC2_ FAC3_ FAC4_ FAC5_ FAC6_ FAC1_ FAC2_ FAC3_ FAC4_ FAC1_ FAC2_ FAC1_ FAC2_ FAC3_ FAC4_ Az előrejelzés szempontjából alapvető kérdés, hogy az X -set és az Y -set (%-os értelemben) milyen mértékben magyarázza egymást. Esetünkben a kérdés, hogy az X (magyarázó)-set milyen mértékben magyarázza az Y (eredmény)-set értékeinek alakulását településről településre. Az erre a célra alkalmazott mutató a redundancia-index, melynek értékei a 8. táblában olvashatók. 12

13 8. tábla Redundancia indexek Proportion of Variance of Set-1 Explained by Its Own Can.Var. Prop.Var CV CV CV CV CV Proportion of Variance of Set-1 Explained by Opposite Can.Var. Prop.Var CV CV CV CV CV Proportion of Variance of Set-2 Explained by Its Own Can.Var. Prop.Var CV CV CV CV CV Proportion of Variance of Set-2 Explained by Opposite Can.Var. Prop.Var CV CV CV CV CV Fenti elemzés konklúziójaként elmondhatjuk, hogy a 96 manifeszt indikátort tartalmazó, 5 eredmény és 31 magyarázó változóra bontott adatbázis változó szelekciót igényel, az alacsony magyarázó erejű X-ek elhagyandók. Fenti tábla kiemelt as értéke azt jelenti, hogy az X1 magyarázó szett Y1 célváltozó szett átlagosan 53 %-át magyarázza. Ez a mutató fontos információt hordoz, mivel megmutatja, hogy milyen fokú a redundancia mértéke. A táblában kiemelt másik érték azt mutatja, hogy a célváltozók összesen a magyarázó változók alakulásának 30,6 %- át magyarázzák, ez a feladat azonban nem képezi jelen kutatás tárgyát. Szükségesnek érezzük javítani az 53 %-os magyarázottsági indexen, ennek érdekében újra át kell tekintenünk a változókat, ki kell szűrnünk a korábban kisebb korrelációs értékeket, és szükség esetén összevonásokat kell végrehajtanunk. Szűrés, szelekció után az index várhatóan javulni fog. 13

14 III. III. KOMPONENSEK KANONIKUS KORRELÁCIÓ ELEMZÉSE AZ 58 INDIKÁTORON Áttekintve az egyes dimenziókon belül az indikátorokat, a 96 manifeszt indikátort tartalmazó adatbázison az alábbi változtatásokat eszközöltük: - Az 1-es dimenzióból a korábbi futtatások alapján alacsonyabb korrelációs értékeket mutató Népsűrűség, Száz aktív korúra jutó gyermekkorú változókat, illetve a Terület változókat kihagytuk. - A 2-es dimenzióból az Éven túli álláskeresők változót kihagytuk, mivel az Álláskeresők száma összesen változó már tartalmazza ezt az indikátort. - A 3-as dimenzióból a Lakás bérbevétel változót és a Lakóházakkal kapcsolatos felújítási, karbantartási, javítási költség változót kihagytuk. - A 4-es dimenzióban a TEÁOR szerint bontott kiskereskedelmi és nagykereskedelmi üzleteket Kiskereskedelmi egységek összesen és Nagykereskedelmi egységek összesen változókkal helyettesítettük. - Az 5-ös dimenzión nem változtattunk. - A 6-os dimenzióból a legkisebb korrelációs értékeket mutató Elérhetőségi idők és távolságok (idő és út szerint optimalizált) változót kihagytuk, illetve hasonló okok miatt a Vasúti kapcsolatok változót is kiemeltük az adatbázisból. - A 7-es dimenzióban a korábban Létminimum alatti, Létminimum és Átlagjövedelem közötti és Átlagjövedelem fölötti sávonként megadott SZJA adatokat SZJA Jövedelem, Adó és Adófizető összesen adatokkal helyettesítettük, valamint a lakosság szociális helyzetét mutató, Ápolási díjban részesítettek 1000 főre jutó átlagos száma és Közgyógy. igazolvánnyal rendelkezők 1000 főre jutó átlagos száma változókat kihagytuk. - A 8-as dimenzión nem változtattunk. - A 9-es dimenzióban a Tao-s vállalkozások Átlagos állományi létszáma változót kihagytuk, mivel a korábbi tesztek alapján nem tagozódott be a struktúrába. Az adatbázison végzett fenti változtatások után 58 manifeszt indikátor maradt, és az újraszámolt statisztikai tesztek az adatbázist 17 faktorba rendezték, melyet a 9. tábla részletez. 14

15 9. tábla Az 58 manifeszt indikátor és 17 faktor tartalma (D#_#=sorszám dim.belül_dimenziószám) Faktorok FAC1_1 Lakónépesség aktivitása, mobilitása FAC1_2 Munkaerőpiac FAC1_3 Önkormányzati bevételek, helyi adók FAC1_7 Személyi jövedelemadó bevallásadatok FAC1_6 Gépjármű adatok, balesetek,közúti adatok FAC1_5 Lakásállomány adatai és villany,gázfogyasztás FAC1_9 Vállalkozások értékteremtése,tao,eva adófizetés FAC1_4 Kisker.és nagyker.üzletek FAC3_5 Tárgyévi lakásépítési adatok FAC2_3 Idegenforgalmi adó FAC2_7 Közbiztonság, szociális helyzet FAC1_8 Vendéglátás, szálláshely szolgáltatás FAC2_1 Elöregedés FAC3_9 Tao-s vállalkozások likviditása,eszközfedezettség FAC2_9 Tao-s vállalkozások jövedelmezőségi mutatói FAC2_6 Belterületi kiépítettség,kiépítetlen út,kerékpárút FAC2_5 Összkomfortos lakások aránya Manifeszt változók D1_1 Lakónépesség1 D4_1 Kor1864évesaktív1 D3_1 Vándorlásikülönbözetoda_el1 D1_2 Foglalkoztatottak2 D2_2 Álláskeresőkszáma_2 D2_3 Sajátfolyóbev3 D3_3 Helyiadóbev3 D6_3 Iparűzésiadó3 D5_3 Tárgyévibev3 D4_3 Átenggépjármadó3 D1_3 Bérbevétel3 D4_7 Összesjövedelem7 D2_7 ÖsszesSZJA7 D3_7 Összesadófiz7 D6_6 Személyszállító6 D12_6 Közlekbaleset6 D11_6 Közlbalesetsérült6 D5_6 Személyszállforghely6 D3_6 Áruszálltgk6 D9_6 Közútikapcs6 D10_6 Szgkforg6 D4_6 Áruszállforghely6 D2_6 Kiépítettút6 D2_5 Villenergfogy5 D8_5 Lakásszám_5 D7_5 Fajllakasszam5 D5_5 Fajllakáster5 D1_5 Gázfogy5 D1_9 Regvállszám9 D4_9 FizetettTAO9 D2_9 EVAbevétel9 D3_9 EVAadó9 D5_9 Brtermérték9 D6_9 Brhozzáadottérték9 D1_4 Kiskerüzlszum4 D2_4 Nagykerszum4 D4_5 Lakásépter5 D3_5 Lakásép5 D7_3 Idegenforgadó3 D1_7 Szocsegélyátl7 D5_7 Fajlbűncselekm7 D1_8 Vendéglátóhely8 D2_8 Vendégekszáma8 D3_8 Külföldivendégekszáma8 D4_8 Vendégéjszakákszáma8 D5_8 Külföldivendégéjszakák8 D6_8 Szállásférőhely8 D7_8 Szálláshelyek8 D2_1 Százaktívkorúrajutóidőskorú1 D7_9 LIKVIDITÁS9 D8_9 BEFESZKFEDEZETT9 D10_9 ESZKÖZHATÉKONYSÁG9 D11_9 ESZKÖZJÖVEDELMEZŐSÉG9 D9_9 TŐKEARADÓZERED9 D1_6 Kiépítetlenút6 D7_6 Beltkiépítettség6 D8_6 Kerékpárút6 D6_5 Összkomfarány5 15

16 A korábban részletezettek szerint a 17 faktorból 6 komponenst leválasztva a totális információtartalom %-át megőriztük. A 17 faktor és a 6 mesterséges komponens közötti korrelációs értékeket a 10. tábla mutatja. Az első főkomponens a legfontosabb a különbözőség, a szóródás tekintetében, mert az ő varianciája a legnagyobb. Adott komponens (fejrovat) korrelációs kapcsolata valamely FAC (oldalrovat) indikátorával a táblában foglalt értékkel jellemzett. 10. tábla Második lépcsős komponensek és első lépcsős faktorok struktúra mátrixa Structure Matrix Component FAC1_1 Lakónépesség aktivitása, mobilitása FAC1_2 Munkaerőpiac FAC1_3 Önkormányzati bevételek, helyi adók FAC1_7 Személyi jövedelemadó bevallásadatok FAC1_6 Gépjármű adatok, balesetek,közúti adatok FAC1_5 Lakásállomány adatai és villany,gázfogyasztás FAC1_9 Vállalkozások értékteremtése,tao,eva adófizetés FAC1_4 Kisker.és nagyker.üzletek FAC3_5 Tárgyévi lakásépítési adatok FAC2_3 Idegenforgalmi adó FAC2_7 Közbiztonság, szociális helyzet FAC1_8 Vendéglátás, szálláshely szolgáltatás FAC2_1 Elöregedés FAC3_9 Tao-s vállalkozások likviditása,eszközfedezettség FAC2_9 Tao-s vállalkozások jövedelmezőségi mutatói FAC2_6 Belterületi kiépítettség,kiépítetlen út,kerékpárút FAC2_5 Összkomfortos lakások aránya A tábla célját tekintve tájékoztató jellegű, a számadatai azt a célt szolgálják, hogy homogén csoportokba sorolja az indikátorokat, most szám szerint 6 adódott. Vizuálisan is érzékelhető, hogy a struktúra mátrix áttekinthetővé vált, a komponensek jól kirajzolódnak. Következő lépés a cél és magyarázó változók szubjektív módon való kiválasztása fenti komponensek közül. Definíciónk szerint a két csoport elemei a következő Komponensek: SET-1, a célváltozók Y csoportja definíció szerint: 1. FAC1_2: MUNKAERŐPIAC. 2. FAC1_3: Önkormányzati bevételek, helyi adók 3. FAC2_3: Idegenforgalmi adó 16

17 SET-2, a magyarázó változók X csoportja definíció szerint: 1. FAC1_1: Lakónépesség aktivitása, mobilitása 2. FAC2_1: Elöregedés 3. FAC1_4: Kiskereskedelmi és nagykereskedelmi üzletek 4. FAC1_5: Lakásállomány adatai és villany, gázfogyasztás 5. FAC2_5: Összkomfortos lakások aránya 6. FAC3_5: Tárgyévi lakásépítési adatok 7. FAC1_6: Gépjármű adatok, balesetek, közúti adatok 8. FAC2_6: Belterületi kiépítettség, kiépítetlen út, kerékpárút 9. FAC1_7: Személyi jövedelemadó bevallásadatok 10. FAC2_7: Közbiztonság, szociális helyzet 11. FAC1_8: Vendéglátás, szálláshely szolgáltatás 12. FAC1_9 Vállalkozások értékteremtése,tao,eva adófizetés 13. FAC2_9: Tao-s vállalkozások jövedelmezőségi mutatói 14. FAC3_9: Tao-s vállalkozások likviditása, eszközfedezettség Szelektálnunk kell a változókat abban a tekintetben, hogy melyik célváltozók melyik magyarázó változókkal vannak legszorosabb kapcsolatban. E célt szolgálja a kanonikus korrelációszámítás. A módszer alapvető mozzanatai a következők: 5. Az Y változók (3 db) körét sűríti egy kanonikus CV_Y (mesterséges) változóba, majd az X változók (14 db) körét is sűríti egy kanonikus CV_X (mesterséges) változóba. E két CV_Y és CV_X pár közötti kapcsolat a kanonikus korreláció, melynek az értékét a módszer maximálja. 6. Az általában nagyon erős kanonikus (maximalizált) korrelációra alapozva konklúzió, hogy amelyik változó szoros kapcsolatban van a CV_X változóval, az szoros kapcsolatban van a CV_Y változóval is, és megfordítva, tehát a CV_Y-CV_X páros szelektálja mind az X, mind az Y változók egy-egy alcsoportját, és kapcsolatba hozza őket egymással. 7. A gondolatmenet megismételhető újabb CV# párosításokra is mindaddig, míg értelme van a párosításoknak. Esetünkben maximum 3 ilyen CV_Y-CV_X párosítás vizsgálható (a kisebbik Set elemszáma: # = 1, 2, 3). Az elemzést természetesen az Y és X csoporton belül mért, majd az Y_X csoportközi viszonylatban mért korrelációkra alapozzuk. Az Y csoporton belüli korrelációkat az 11. tábla közli. Ennek értelmében jelentős korrelációt FAC1_3 és FAC2_3 között találunk (0.9330), ahol: 17

18 Rövid név D2_3 Sajátfolyóbev3 D3_3 Helyiadóbev3 D6_3 Iparűzésiadó3 D5_3 Tárgyévibev3 D4_3 Átenggépjármadó3 D1_3 Bérbevétel3 Rövid név D7_3 Idegenforgadó3 FAC1_3 célváltozó-csoport indikátorai Teljes név A helyi önkormányzatok saját folyó bevételei A helyi önkormányzatok helyi adó bevételei A helyi önkormányzatok helyi adó bevételeiből az iparűzési adó A helyi önkormányzatok tárgyévi bevételei A helyi önkormányzatoknak átengedett gépjárműadó Összes évi bérbevétel az önkormányzatoknál FAC2_3 célváltozó-csoport indikátorai Teljes név A helyi önkormányzatok helyi adó bevételeiből az idegenforgalmi adó 11. tábla Y csoporton (eredményváltozók) belüli korrelációs értékek Correlations for Set-1 FAC1_3 Önkormányzati bevételek, helyi adók FAC1_2 Munkaerőpiac FAC1_3 Önkormányzati bevételek, helyi adók FAC2_3 Idegenforgalmi adó Analóg módon az X csoporton (magyarázó változók) belüli korrelációkat az 12. tábla közli. 12. tábla Az X csoporton belüli korrelációs értékek Correlations for Set-2 FAC2_1 FAC1_1 Lakónépesség FAC2_1 aktivitása, Elöregedés mobilitása Elöregedés FAC1_5 Lakásállomány FAC1_4 Kisker.és adatai és nagyker.üzletek villany,gázfogyasz tás FAC2_5 Összkomfortos lakások aránya FAC1_6 FAC2_6 FAC3_5 Tárgyévi FAC1_7 Személyi FAC2_7 Gépjármű adatok, Belterületi lakásépítési jövedelemadó Közbiztonság, balesetek,közúti kiépítettség,kiépíte adatok bevallásadatok szociális helyzet adatok tlen út,kerékpárút FAC1_8 Vendéglátás, szálláshely szolgáltatás FAC1_9 FAC2_9 Tao-s Vállalkozások vállalkozások értékteremtése,ta jövedelmezőségi o,eva adófizetés mutatói FAC1_4 Kisker.és nagyker.üzletek FAC1_5 Lakásállomány adatai és villany,gázfogyasz tás FAC2_5 Összkomfortos lakások aránya FAC3_5 Tárgyévi lakásépítési adatok FAC1_6 Gépjármű adatok, balesetek,közúti adatok FAC2_6 Belterületi kiépítettség,kiépíte tlen út,kerékpárút FAC1_7 Személyi jövedelemadó bevallásadatok FAC2_7 Közbiztonság, szociális helyzet FAC1_8 Vendéglátás, szálláshely szolgáltatás FAC1_9 Vállalkozások értékteremtése,ta o,eva adófizetés FAC2_9 Tao-s vállalkozások jövedelmezőségi mutatói FAC3_9 Tao-s vállalkozások likviditása,eszközf edezettség

19 Ennek értelmében jelentős (sárgával kiemelt) korrelációt az alábbi párosításokban találunk a magyarázó változócsoporton belül: FAC1_1 magyarázó változó-csoport indikátorai D1_1 Lakónépesség1 D4_1 Kor1864évesaktív1 D3_1 Vándorlásikülönbözetoda_el FAC1_4 magyarázó változó-csoport indikátorai D1_4 Kiskerüzlszum4 D2_4 Nagykerszum FAC1_5 magyarázó változó-csoport indikátorai D2_5 Villenergfogy5 D8_5 Lakásszám_5 D7_5 Fajllakasszam5 D5_5 Fajllakáster5 D1_5 Gázfogy FAC3_5 magyarázó változó-csoport indikátorai D4_5 Lakásépter5 D3_5 Lakásép FAC1_6 magyarázó változó-csoport indikátorai D6_6 Személyszállító6 D12_6 Közlekbaleset6 D11_6 Közlbalesetsérült6 D5_6 Személyszállforghely6 D3_6 Áruszálltgk6 D9_6 Közútikapcs6 D10_6 Szgkforg6 D4_6 Áruszállforghely6 D2_6 Kiépítettút6 FAC1_7 magyarázó változó-csoport indikátorai D4_7 Összesjövedelem7 D2_7 ÖsszesSZJA7 D3_7 Összesadófiz7 FAC1_9 magyarázó változó-csoport indikátorai D1_9 Regvállszám9 D4_9 FizetettTAO9 D2_9 EVAbevétel9 D3_9 EVAadó9 D5_9 Brtermérték9 D6_9 Brhozzáadottérték9 A FAC1_1 Lakónépesség aktivitása, mobilitása faktorcsoport manifeszt változói a 69 megfigyelés (vonzáskörzeti település) adatát tartalmazó adatbázis elemzése alapján kiemelve a legfontosabbakat - szoros (koefficiens: ) korrelációs kapcsolatot mutatnak a FAC3_5 Tárgyévi lakásépítési adatok faktorcsoport manifeszt változóival, illetve hasonlóan jelentős (koefficiens: ) korrelációs kapcsolatot mutatnak a FAC1_7 Személyi jövedelembevallási adatok faktorcsoport manifeszt változóival. 19

20 FAC1_4 magyarázó változó-csoport indikátorai D1_4 Kiskerüzlszum4 D2_4 Nagykerszum FAC1_5 magyarázó változó-csoport indikátorai D2_5 Villenergfogy5 D8_5 Lakásszám_5 D7_5 Fajllakasszam5 D5_5 Fajllakáster5 D1_5 Gázfogy5 FAC3_5 magyarázó változó-csoport indikátorai D4_5 Lakásépter5 D3_5 Lakásép FAC1_6 magyarázó változó-csoport indikátorai D6_6 Személyszállító6 D12_6 Közlekbaleset6 D11_6 Közlbalesetsérült6 D5_6 Személyszállforghely6 D3_6 Áruszálltgk6 D9_6 Közútikapcs6 D10_6 Szgkforg6 D4_6 Áruszállforghely6 D2_6 Kiépítettút6 FAC1_9 magyarázó változó-csoport indikátorai D1_9 Regvállszám9 D4_9 FizetettTAO9 D2_9 EVAbevétel9 D3_9 EVAadó9 D5_9 Brtermérték9 D6_9 Brhozzáadottérték9 A 12. táblából kiemelt következő FAC1_4 Kiskereskedelmi és nagykereskedelmi egységek faktorcsoport manifeszt változói legszorosabban a FAC3_5 Tárgyévi lakásépítési adatok manifeszt változóival (lakásépítések száma és épített lakások összes területe) korrelálnak (koefficiens: ) negatív irányban. Megvizsgáltuk, hogy mi az oka az előjel-váltásnak és az adatokból a következő konklúzióra jutottunk: A FAC3_5 Tárgyévi lakásépítési adatok faktorcsoport a Tárgyévben épített lakások száma és a Tárgyévben épített lakások összes alapterülete manifeszt változókat foglalja magában. Értelemszerűen a két manifeszt változó egymáshoz viszonyított statisztikai kapcsolata határozza meg FAC3_5 faktorcsoport statisztikai jellemzőit is. A két manifeszt változó hányadosa az 1 épített lakásra jutó alapterület fajlagos mutatója. A tesztek azt mutatták, hogy a fajlagos mutató mindkét manifeszt változóval negatív statisztikai kapcsolatot mutat. Tehát elmondhatjuk, hogy ha településsorosan nő a lakásépítések száma, és nő az épített lakások összes területe, a 1 lakásra jutó négyzetméter fajlagos mutatója csökken a 69 elemű adatbázis adatai alapján. A teljesség igénye nélkül pl. kiemelve az adatbázisból a legkisebb és legnagyobb fajlagos mutató értékét, az alábbi következtetés adódik: 20

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek

Részletesebben

Diszkriminancia-analízis

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

Részletesebben

DÖNTÉSHOZATALI MODELLEZŐ ESZKÖZ TRANSZNACIONÁLIS ALKALMAZÁSA

DÖNTÉSHOZATALI MODELLEZŐ ESZKÖZ TRANSZNACIONÁLIS ALKALMAZÁSA STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL DÖNTÉSHOZATALI MODELLEZŐ ESZKÖZ TRANSZNACIONÁLIS ALKALMAZÁSA BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS BUDAPEST, 2014 1 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE

Részletesebben

JELENTÉS AZ ELŐREJELZÉSRŐL

JELENTÉS AZ ELŐREJELZÉSRŐL STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL JELENTÉS AZ ELŐREJELZÉSRŐL VÉGSŐ VERZIÓ BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS BUDAPEST, 2014 1 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE ÖNKORMÁNYZATA VECSÉS

Részletesebben

ÉRTÉKELÉSI ÉS ÁTRUHÁZHATÓSÁGI JELENTÉS

ÉRTÉKELÉSI ÉS ÁTRUHÁZHATÓSÁGI JELENTÉS STATISZTIKAI DÖNTÉSMEGALAPOZÁSI MODELL ÉRTÉKELÉSI ÉS ÁTRUHÁZHATÓSÁGI JELENTÉS BUDAPEST, XVIII. KERÜLET, VECSÉS BUDAPEST, 2014 1 BUDAPEST XVIII. KERÜLET PESTSZENTLŐRINC-PESTSZENTIMRE ÖNKORMÁNYZATA VECSÉS

Részletesebben

Uniós források és hatásuk -- mennyiségek és mérési lehetőségek Major Klára. HÉTFA Kutatóintézet és Elemző Központ

Uniós források és hatásuk -- mennyiségek és mérési lehetőségek Major Klára. HÉTFA Kutatóintézet és Elemző Központ Uniós források és hatásuk -- mennyiségek és mérési lehetőségek Major Klára Uniós források elosztása HATÁSVIZSGÁLAT MÓDSZERTANI KIHÍVÁSAI Mi a hatásvizsgálat? Hatásvizsgálat: jellemzően olyan vizsgálatok,

Részletesebben

Matematikai geodéziai számítások 6.

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

Részletesebben

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

Melléklet 1. A knn-módszerhez használt változólista

Melléklet 1. A knn-módszerhez használt változólista Melléklet 1. A knn-módszerhez használt változólista 1. Régiók (1. Budapest, Pest megye, Dunántúl; 2. Dél-Magyarország; 3. Észak-Magyarország.) 2. Főállású-e az egyéni vállalkozó dummy (1 heti legalább

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

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése

STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése 4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól

Részletesebben

Bevezetés az ökonometriába

Bevezetés az ökonometriába Bevezetés az ökonometriába Többváltozós lineáris regresszió: modellszelekció Ferenci Tamás MSc 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Negyedik előadás, 2010. október

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

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

Részletesebben

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

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

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

Részletesebben

Hallgatók 2011. Diplomás Pályakövetési Rendszer Intézményi adatfelvétel a felsőoktatási hallgatók körében - 2011. Módszertani összefoglaló

Hallgatók 2011. Diplomás Pályakövetési Rendszer Intézményi adatfelvétel a felsőoktatási hallgatók körében - 2011. Módszertani összefoglaló Hallgatók 2011 Diplomás Pályakövetési Rendszer Intézményi adatfelvétel a felsőoktatási hallgatók körében - 2011 Módszertani összefoglaló Készítette: Veroszta Zsuzsanna PhD 2012. március 1. Az adatfelvétel

Részletesebben

10. A mai magyar társadalom helyzete. Kovács Ibolya szociálpolitikus

10. A mai magyar társadalom helyzete. Kovács Ibolya szociálpolitikus 10. A mai magyar társadalom helyzete Kovács Ibolya szociálpolitikus Népességi adatok Magyarország népessége 2014. január 1-jén 9 877 365 fő volt, amely 1981 óta a születések alacsony, és a halálozások

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

Statisztikai szoftverek esszé

Statisztikai szoftverek esszé Statisztikai szoftverek esszé Dávid Nikolett Szeged 2011 1 1. Helyzetfelmérés Adott egy kölcsön.txt nevű adatfájl, amely információkkal rendelkezik az ügyfelek életkoráról, családi állapotáról, munkaviszonyáról,

Részletesebben

Ingatlanpiac és elemzése. 3-4. óra Az ingatlanok értékét meghatározó jellemzők általános vizsgálata

Ingatlanpiac és elemzése. 3-4. óra Az ingatlanok értékét meghatározó jellemzők általános vizsgálata Ingatlanpiac és elemzése 3-4. óra Az ingatlanok értékét meghatározó jellemzők általános vizsgálata Horváth Áron horvathar@eltinga.hu ELTEcon Ingatlanpiaci Kutatóközpont eltinga.hu Tartalom 1. A statisztikai

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

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

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

Részletesebben

Demográfiai jellemzők, földrajzi adottságok

Demográfiai jellemzők, földrajzi adottságok Demográfiai jellemzők, földrajzi adottságok A település területe 2011 (hektár) Állandó népesség száma, 2011 (fő) Lakónépesség száma, 2011 (fő) Népsűrűség 1 km2-re a lakónépesség vonatkozásában, 2011 (fő/km2)

Részletesebben

Standardizálás, transzformációk

Standardizálás, transzformációk Standardizálás, transzformációk A transzformációk ugynúgy mennek, mint egyváltozós esetben. Itt még fontosabbak a linearitás miatt. Standardizálás átskálázás. Centrálás: kivonjuk minden változó átlagát,

Részletesebben

ELEMZŐ SZOFTVEREK. A tanárok elemző munkáját támogatja három, egyszerűen használható, minimális alkalmazói ismereteket igénylő Excel állomány.

ELEMZŐ SZOFTVEREK. A tanárok elemző munkáját támogatja három, egyszerűen használható, minimális alkalmazói ismereteket igénylő Excel állomány. ELEMZŐ SZOFTVEREK A tanárok elemző munkáját támogatja három, egyszerűen használható, minimális alkalmazói ismereteket igénylő Excel állomány. FELADAT-ITEMELEMZÉS munkalap A munkalapon a feladatok, feladatelemek

Részletesebben

A gravitációs modell felhasználása funkcionális távolságok becslésére

A gravitációs modell felhasználása funkcionális távolságok becslésére A gravitációs modell felhasználása funkcionális távolságok becslésére Dusek Tamás egyetemi tanár Széchenyi István Egyetem Eger, 2015. november 20. Gravitációs modell "A" város "B" város 100 000 lakos 100

Részletesebben

Munkaerőpiaci mutatók összehasonlítása székelyföldi viszonylatban

Munkaerőpiaci mutatók összehasonlítása székelyföldi viszonylatban HARGITA MEGYE TANÁCSA ELEMZŐ CSOPORT RO 530140, Csíkszereda, Szabadság Tér 5. szám Tel.: +4 0266 207700/1120, Fax.: +4 0266 207703 e-mail: elemzo@hargitamegye.ro web: elemzo.hargitamegye.ro Munkaerőpiaci

Részletesebben

Faktoranalízis az SPSS-ben

Faktoranalízis az SPSS-ben Faktoranalízis az SPSS-ben = Adatredukciós módszer Petrovics Petra Doktorandusz Feladat Megnyitás: faktoradat_msc.sav Forrás: Sajtos-Mitev 250.oldal Fogyasztók materialista vonásai (Richins-skála) Faktoranalízis

Részletesebben

Korreláció és Regresszió

Korreláció és Regresszió Korreláció és Regresszió 9. elıadás (17-18. lecke) Korrelációs együtthatók 17. lecke Áttekintés (korreláció és regresszió) A Pearson-féle korrelációs együttható Korreláció és Regresszió (témakörök) Kapcsolat

Részletesebben

Közösségi közlekedés (autóbusz) vizsgálata Győr agglomerációjában

Közösségi közlekedés (autóbusz) vizsgálata Győr agglomerációjában Közösségi közlekedés (autóbusz) vizsgálata Győr agglomerációjában Bedő Anett egyetemi tanársegéd Pestiné dr. Rácz Éva egyetemi docens Széchenyi István Egyetem Audi Hungaria Járműmérnöki Kar Környezetmérnöki

Részletesebben

Statisztika I. 2. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 2. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 2. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai sorok Meghatározott szempontok szerint kiválasztott két vagy több logikailag összetartozó statisztikai adat, statisztikai sort képez. általában

Részletesebben

Erőforrások alternatív elemzési lehetősége

Erőforrások alternatív elemzési lehetősége Erőforrások alternatív elemzési lehetősége Térbeli Teljesítményvizsgálat Áldorfai György SZIE-GTK-EGYRTDI Bevezető Probléma: a stratégiai dokumentumok módszertani hiányosságai (HVS HFS) Kihívások: EU-s

Részletesebben

Esetelemzések az SPSS használatával

Esetelemzések az SPSS használatával Esetelemzések az SPSS használatával 1. Tekintsük az spearman.sav állományt, amely egy harminc tehenet számláló állomány etetés- és fejéskori nyugtalansági sorrendjét tartalmazza. Vizsgáljuk meg, hogy van-e

Részletesebben

KOZTATÓ. és s jellemzői ábra. A népesség számának alakulása. Népszámlálás Sajtótájékoztató, március 28.

KOZTATÓ. és s jellemzői ábra. A népesség számának alakulása. Népszámlálás Sajtótájékoztató, március 28. SAJTÓTÁJÉKOZTAT KOZTATÓ 2013. március m 28. 1. NépessN pesség g száma és s jellemzői 2. HáztartH ztartások, családok 3. A lakásállom llomány jellemzői 1. A népessn pesség g száma és s jellemzői 1.1. ábra.

Részletesebben

Foglalkoztatási modul

Foglalkoztatási modul Foglalkoztatási modul Tóth Krisztián Országos Nyugdíjbiztosítási Főigazgatóság A mikroszimulációs nyugdíjmodellek felhasználása Workshop ONYF, 2014. május 27. Bevezetés Miért is fontos ez a modul? Mert

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I

Részletesebben

AZ EURÓÁRFOLYAM VÁLTOZÁSÁNAK HATÁSA NYUGAT- MAGYARORSZÁG KERESKEDELMI SZÁLLÁSHELYEINEK SZÁLLÁSDÍJ-BEVÉTELEIRE, VENDÉGFORGALMÁRA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT

AZ EURÓÁRFOLYAM VÁLTOZÁSÁNAK HATÁSA NYUGAT- MAGYARORSZÁG KERESKEDELMI SZÁLLÁSHELYEINEK SZÁLLÁSDÍJ-BEVÉTELEIRE, VENDÉGFORGALMÁRA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT AZ EURÓÁRFOLYAM VÁLTOZÁSÁNAK HATÁSA NYUGAT- MAGYARORSZÁG KERESKEDELMI SZÁLLÁSHELYEINEK SZÁLLÁSDÍJ-BEVÉTELEIRE, VENDÉGFORGALMÁRA 2000 ÉS 2010 KÖZÖTT Készítette: Vályi Réka Neptun-kód: qk266b 2011 1 Az elemzés

Részletesebben

Idősoros elemzés. Ferenci Tamás, ft604@hszk.bme.hu 2009. január 7.

Idősoros elemzés. Ferenci Tamás, ft604@hszk.bme.hu 2009. január 7. Idősoros elemzés Ferenci Tamás, ft604@hszk.bme.hu 2009. január 7. A felhasznált adatbázisról Elemzésemhez a tanszéki honlapon rendelkezésre bocsátott TimeSeries.xls idősoros adatgyűjtemény egyik idősorát,

Részletesebben

Turizmusgazdaság a Balaton kiemelt üdülőkörzetben. Szántó Balázs KSH Veszprémi főosztály

Turizmusgazdaság a Balaton kiemelt üdülőkörzetben. Szántó Balázs KSH Veszprémi főosztály Turizmusgazdaság a Balaton kiemelt üdülőkörzetben Szántó Balázs KSH Veszprémi főosztály Kérdések Nemzetgazdasági értelemben mit értünk turizmus alatt? Kik alkotják a turizmus gazdaságát? Balaton kiemelt

Részletesebben

7.2. A készségek és az oktatás jövedelemben megtérülő hozama

7.2. A készségek és az oktatás jövedelemben megtérülő hozama 7.2. A készségek és az oktatás jövedelemben megtérülő hozama A neoklasszikus közgazdasági elmélet szerint a termelés végső értékéhez jobban hozzájáruló egyének számára elvárt a magasabb kereset. Sőt, mi

Részletesebben

Magyarországon személysérüléses közúti közlekedési balesetek okozóik és abból alkoholos állapotban lévők szerinti elemzése. Rezsabek Tamás GSZDI

Magyarországon személysérüléses közúti közlekedési balesetek okozóik és abból alkoholos állapotban lévők szerinti elemzése. Rezsabek Tamás GSZDI Magyarországon személysérüléses közúti közlekedési balesetek okozóik és abból alkoholos állapotban lévők szerinti elemzése Rezsabek Tamás GSZDI Anyag és módszer Központi Statisztikai Hivatalának adatai

Részletesebben

Varianciaanalízis 4/24/12

Varianciaanalízis 4/24/12 1. Feladat Egy póker kártya keverő gép a kártyákat random módon választja ki. A vizsgálatban 1600 választott kártya színei az alábbi gyakorisággal fordultak elő. Vizsgáljuk meg, hogy a kártyák kiválasztása

Részletesebben

TÁJÉKOZTATÓ BÉKÉS MEGYE NÉPEGÉSZSÉGÜGYI HELYZETÉRŐL

TÁJÉKOZTATÓ BÉKÉS MEGYE NÉPEGÉSZSÉGÜGYI HELYZETÉRŐL NÉPEGÉSZSÉGÜGYI FŐOSZTÁLY TÁJÉKOZTATÓ BÉKÉS MEGYE NÉPEGÉSZSÉGÜGYI HELYZETÉRŐL 2015. november 2. Tartalomjegyzék Fogalmak... 4 Demográfia népesség, népmozgalom, foglalkoztatottság... 6 Halálozás (mortalitás)

Részletesebben

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October Biostatisztika VIII Mátyus László 19 October 2010 1 Ha σ nem ismert A gyakorlatban ritkán ismerjük σ-t. Ha kiszámítjuk s-t a minta alapján, akkor becsülhetjük σ-t. Ez további bizonytalanságot okoz a becslésben.

Részletesebben

Nemzeti Onkológiai Kutatás-Fejlesztési Konzorcium 1/48/ Részjelentés: November december 31.

Nemzeti Onkológiai Kutatás-Fejlesztési Konzorcium 1/48/ Részjelentés: November december 31. Nemzeti Kutatási és Fejlesztési Program 1. Főirány: Életminőség javítása Nemzeti Onkológiai Kutatás-Fejlesztési Konzorcium a daganatos halálozás csökkentésére 1/48/2001 3. Részjelentés: 2003. November

Részletesebben

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Galbács Gábor KIUGRÓ ADATOK KISZŰRÉSE STATISZTIKAI TESZTEKKEL Dixon Q-tesztje Gyakori feladat az analitikai kémiában, hogy kiugrónak

Részletesebben

1. ábra: Az egészségi állapot szubjektív jellemzése (%) 38,9 37,5 10,6 9,7. Nagyon rossz Rossz Elfogadható Jó Nagyon jó

1. ábra: Az egészségi állapot szubjektív jellemzése (%) 38,9 37,5 10,6 9,7. Nagyon rossz Rossz Elfogadható Jó Nagyon jó Fábián Gergely: Az egészségügyi állapot jellemzői - 8 A nyíregyházi lakosok egészségi állapotának feltérképezéséhez elsőként az egészségi állapot szubjektív megítélését vizsgáltuk, mivel ennek nemzetközi

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Klaszteranalízis Hasonló dolgok csoportosítását jelenti, gyakorlatilag az osztályozás szinonimájaként értelmezhetjük. A klaszteranalízis célja A klaszteranalízis alapvető célja, hogy a megfigyelési egységeket

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Matematikai statisztika c. tárgy oktatásának célja és tematikája

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

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak

Statisztikai alapfogalmak i alapfogalmak statisztikai sokaság: a megfigyelés tárgyát képező egyedek összessége 2 csoportja van: álló sokaság: mindig vmiféle állapotot, állományt fejez ki, adatai egy adott időpontban értelmezhetők

Részletesebben

A regisztrált álláskeresők számára vonatkozó becslések előrejelző képességének vizsgálata

A regisztrált álláskeresők számára vonatkozó becslések előrejelző képességének vizsgálata A regisztrált álláskeresők számára vonatkozó becslések előrejelző képességének vizsgálata Az elemzésben a GoogleTrends (GT, korábban Google Insights for Search) modellek mintán kívüli illeszkedésének vizsgálatával

Részletesebben

A vállalkozói aktivitást befolyásoló tényezők a kelet-közép-európai régiókban

A vállalkozói aktivitást befolyásoló tényezők a kelet-közép-európai régiókban A vállalkozói aktivitást befolyásoló tényezők a kelet-közép-európai régiókban tud. segédmunkatárs MRTT 13. vándorgyűlés Eger, 2015. november 19 20. A tanulmány elkészítésében az OTKA (NK 104985) Új térformáló

Részletesebben

Túlélés analízis. Probléma:

Túlélés analízis. Probléma: 1 Probléma: Túlélés analízis - Túlélési idő vizsgálata speciális vizsgálati módszereket igényel (pl. két csoport között az idők átlagait nem lehet direkt módon összehasonlítani) - A túlélési idő nem normális

Részletesebben

Idősoros elemzés minta

Idősoros elemzés minta Idősoros elemzés minta Ferenci Tamás, tamas.ferenci@medstat.hu A felhasznált adatbázisról Elemzésemhez a francia frank árfolyamának 1986.01.03. és 1993.12.31. közötti értékeit használtam fel, mely idősorban

Részletesebben

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás Statisztika 3. előadás Statisztika fogalma Gyakorlati tevékenység Adatok összessége Módszertan A statisztika, mint gyakorlati tevékenység a tömegesen előforduló jelenségek egyedeire vonatkozó információk

Részletesebben

Korreláció és lineáris regresszió

Korreláció és lineáris regresszió Korreláció és lineáris regresszió Két folytonos változó közötti összefüggés vizsgálata Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi Fizika és Statisztika I. előadás 2016.11.02.

Részletesebben

Digitális mérőműszerek. Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt.

Digitális mérőműszerek. Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt. Digitális mérőműszerek Digitális jelek mérése Kaltenecker Zsolt Hiradástechnikai Villamosmérnök Szinusz Hullám Bt. MIRŐL LESZ SZÓ? Mit mérjünk? Hogyan jelentkezik a minőségromlás digitális jel esetében?

Részletesebben

Az internethasználat és néhány társadalmi-gazdasági tényező közötti kapcsolat vizsgálata

Az internethasználat és néhány társadalmi-gazdasági tényező közötti kapcsolat vizsgálata A Miskolci Egyetem Közleményei, A sorozat, Bányászat, 82. kötet (2011) Az internethasználat és néhány társadalmi-gazdasági tényező közötti kapcsolat vizsgálata Técsy Zoltán tanszéki mérnök Miskolci Egyetem,

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell

y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.

Részletesebben

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1 Egymintás z-próba Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a doboz várhatóértékét, akkor a H 0 : a doboz várhatóértéke = egy rögzített érték hipotézisről úgy döntünk,

Részletesebben

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk

Részletesebben

Esetelemzés az SPSS használatával

Esetelemzés az SPSS használatával Esetelemzés az SPSS használatával A gepj.sav fileban négy különböző típusú, összesen 80 db gépkocsi üzemanyag fogyasztási adatai találhatók. Vizsgálja meg, hogy befolyásolja-e az üzemanyag fogyasztás mértékét

Részletesebben

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

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

Részletesebben

A HŐMÉRSÉKLET ÉS A CSAPADÉK HATÁSA A BÜKK NÖVEKEDÉSÉRE

A HŐMÉRSÉKLET ÉS A CSAPADÉK HATÁSA A BÜKK NÖVEKEDÉSÉRE A HŐMÉRSÉKLET ÉS A CSAPADÉK HATÁSA A BÜKK NÖVEKEDÉSÉRE Manninger M., Edelényi M., Jereb L., Pödör Z. VII. Erdő-klíma konferencia Debrecen, 2012. augusztus 30-31. Vázlat Célkitűzések Adatok Statisztikai,

Részletesebben

TÁJÉKOZTATÓ végén lassult a lakásárak negyedéves dinamikája

TÁJÉKOZTATÓ végén lassult a lakásárak negyedéves dinamikája TÁJÉKOZTATÓ 2016 végén lassult a lakásárak negyedéves dinamikája Budapest, 2017. május 5. 2016 negyedik negyedévében nominális alapon egy százalékkal emelkedett az aggregált MNB lakásárindex, amely jelentősen

Részletesebben

A mérési eredmény megadása

A mérési eredmény megadása A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk meg: a determinisztikus és a véletlenszerű

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,

Részletesebben

Korreláció és Regresszió (folytatás) Logisztikus telítıdési függvény Több független változós regressziós függvények

Korreláció és Regresszió (folytatás) Logisztikus telítıdési függvény Több független változós regressziós függvények Korreláció és Regresszió (folytatás) 12. elıadás (23-24. lecke) Logisztikus telítıdési függvény Több független változós regressziós függvények 23. lecke A logisztikus telítıdési függvény Több független

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Változás SPSS állomány neve: Budapest, 2002.

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Változás SPSS állomány neve: Budapest, 2002. TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA Változás 2002 SPSS állomány neve: F54 Budapest, 2002. Változás 2002 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS... 3 A SÚLYOZATLAN MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA ISMERT DEMOGRÁFIAI ELOSZLÁSOKKAL...

Részletesebben

Likelihood, deviancia, Akaike-féle információs kritérium

Likelihood, deviancia, Akaike-féle információs kritérium Többváltozós statisztika (SZIE ÁOTK, 2011. ősz) 1 Likelihood, deviancia, Akaike-féle információs kritérium Likelihood függvény Az adatokhoz paraméteres modellt illesztünk. A likelihood függvény a megfigyelt

Részletesebben

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a a tanuló teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre a szülők teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre

Részletesebben

Sztochasztikus kapcsolatok

Sztochasztikus kapcsolatok Sztochasztikus kapcsolatok Petrovics Petra PhD Hallgató Ismérvek közötti kapcsolat (1) Függvényszerű az egyik ismérv szerinti hovatartozás egyértelműen meghatározza a másik ismérv szerinti hovatartozást.

Részletesebben

A hazai vállalkozások bankválasztása és az elmúlt hónapok pénzintézeti csődjei

A hazai vállalkozások bankválasztása és az elmúlt hónapok pénzintézeti csődjei A hazai vállalkozások bankválasztása és az elmúlt hónapok pénzintézeti csődjei 2015. június Elemzésünk azt vizsgálja, hogy a hazai vállalkozók milyen szempontokat tartanak fontosnak egy-egy bank megítélésénél

Részletesebben

A hazai hátrányos helyzetű kistérségek főbb térgazdasági összefüggései

A hazai hátrányos helyzetű kistérségek főbb térgazdasági összefüggései Gazdaság- és Társadalomtudományi Kar Regionális Gazdaságtani és Vidékfejlesztési Intézet A hazai hátrányos helyzetű kistérségek főbb térgazdasági összefüggései Készítette: Némediné Dr. Kollár Kitti, adjunktus

Részletesebben

HEP SABLON 1. számú melléklet. Helyi Esélyegyenlőségi Program elkészítését segítő táblázatok

HEP SABLON 1. számú melléklet. Helyi Esélyegyenlőségi Program elkészítését segítő táblázatok HEP SABLON 1. számú melléklet Helyi Esélyegyenlőségi Program elkészítését segítő táblázatok Az alábbi adattáblák Olcsva község önkormányzata HEP HE-éhez készültek. A táblák kitöltésének dátuma: 2013.06.24

Részletesebben

DTM Hungary Tax Intelligence

DTM Hungary Tax Intelligence VÁLTOZÁSOK A SZEMÉLYI JÖVEDELEMADÓBAN 2012. Kedves Ügyfelünk! Az Országgyűlés 2011. november 21-én elfogadta az egyes adótörvények és azzal összefüggő, egyéb törvények módosításáról szóló törvényjavaslatot.

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

Friss diplomás keresetek a versenyszektorban

Friss diplomás keresetek a versenyszektorban Friss diplomás keresetek a versenyszektorban Budapest, 213 október Az MKIK Gazdaság- és Vállalkozáskutató Intézet olyan non-profit kutatóműhely, amely elsősorban alkalmazott közgazdasági kutatásokat folytat.

Részletesebben

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg

Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg LMeasurement.tex, March, 00 Mérés Általánosan, bármilyen mérés annyit jelent, mint meghatározni, hányszor van meg a mérendő mennyiségben egy másik, a mérendővel egynemű, önkényesen egységnek választott

Részletesebben

Statisztikai tájékoztató Pest megye, 2010/1

Statisztikai tájékoztató Pest megye, 2010/1 Központi Statisztikai Hivatal Internetes kiadvány www.ksh.hu 2010. június Statisztikai tájékoztató Pest megye, 2010/1 Tartalom Összefoglaló...2 Gazdasági szervezetek...2 Beruházás...3 Ipar...3 Építőipar,

Részletesebben

Frissdiplomások 2011

Frissdiplomások 2011 Frissdiplomások 2011 Diplomás Pályakövetési Rendszer Intézményi adatfelvétel a 2008-ban illetve 2010-ben végzettek körében Módszertani összefoglaló Készítette: Kiss László Veroszta Zsuzsanna PhD 2012 február

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

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Árpád Szakképző Iskola és Kollégium 8000 Székesfehérvár, Seregélyesi út OM azonosító:

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Árpád Szakképző Iskola és Kollégium 8000 Székesfehérvár, Seregélyesi út OM azonosító: FIT-jelentés :: 2010 Árpád Szakképző Iskola és Kollégium 8000 Székesfehérvár, Seregélyesi út 88-90. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika területén

Részletesebben

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Korreláció, regresszió Két változó mennyiség közötti kapcsolatot vizsgálunk. Kérdés: van-e kapcsolat két, ugyanabban az egyénben, állatban, kísérleti mintában,

Részletesebben

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...

Részletesebben

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI Omnibusz 2003/08 A kutatás dokumentációja Teljes kötet 2003 Tartalom BEVEZETÉS... 4 A MINTA... 6 AZ ADATFELVÉTEL FŐBB ADATAI... 8 TÁBLÁK A SÚLYVÁLTOZÓ KÉSZÍTÉSÉHEZ...

Részletesebben

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás

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

Részletesebben

HELYI ADÓK RENDSZERE 2008 TÉMAKÖRÖK 1. A helyi adók fogalma 2. Az önkormányzatok adó-megállapítási jogai, korlátai 3. A helyi adók rendszere 4. Az egyes adónemek főbb szabályai 5. A számított érték (2009-től!)

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

A magyarországi nonprofit szektorban dolgozók motivációjára káros hatások értékelésének elemzése többváltozós statisztikai módszerekkel

A magyarországi nonprofit szektorban dolgozók motivációjára káros hatások értékelésének elemzése többváltozós statisztikai módszerekkel A magyarországi nonprofit szektorban dolgozók motivációjára káros hatások értékelésének elemzése többváltozós statisztikai módszerekkel Kovács Máté PhD hallgató (komoaek.pte) Pécsi Tudományegyetem Közgazdaságtudományi

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. 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

Módszertani leírás. A felvételben használt fogalmak az ILO ajánlásait követik. Ennek megfelelően tartalmuk a következő:

Módszertani leírás. A felvételben használt fogalmak az ILO ajánlásait követik. Ennek megfelelően tartalmuk a következő: Módszertani leírás Bevezetés A Központi Statisztikai Hivatal a magánháztartásokban élők gazdasági aktivitásának foglalkoztatottságának és munkanélküliségének vizsgálatára 1992-ben vezette be a magánháztartásokra

Részletesebben

Gazdasági tendenciák és az adózás összefüggései Borsod-Abaúj-Zemplén megyében

Gazdasági tendenciák és az adózás összefüggései Borsod-Abaúj-Zemplén megyében Gazdasági tendenciák és az adózás összefüggései Borsod-Abaúj-Zemplén megyében Dr. Olasz András igazgató Nemzeti Adó- és Vámhivatal Borsod-Abaúj-Zemplén Megyei Adóigazgatósága 213. november 2. 1 A megye

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u OM azonosító:

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u OM azonosító: FIT-jelentés :: 2010 Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u. 2-4. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika

Részletesebben

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy STATISZTIKAI ADATOK Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy statisztikai adatok A 2000-től kiadott Munkaerőpiaci Tükörben publikált munkaerőpiaci folyamatokat leíró táblázatok

Részletesebben

1. sz. melléklet: A KSH tól beszerzett városrész szintű adatok

1. sz. melléklet: A KSH tól beszerzett városrész szintű adatok Mellékletek 1. sz. melléklet: A KSH-tól beszerzett városrész szintű adatok; 2. sz. melléklet: Helyzetelemzést segítő adatok az Integrált Városfejlesztési Stratégia és az Anti-szegregációs Terv kidolgozásához;

Részletesebben

TÁJÉKOZTATÓ. az MNB-lakásárindex alakulásáról a harmadik negyedéves adatok alapján

TÁJÉKOZTATÓ. az MNB-lakásárindex alakulásáról a harmadik negyedéves adatok alapján TÁJÉKOZTATÓ az MNB-lakásárindex alakulásáról a 2016. harmadik negyedéves adatok alapján Gyorsult a lakásárak növekedési üteme 2016 harmadik negyedévében Budapest, 2017. február 8. 2016 harmadik negyedéve

Részletesebben

A FOGLALKOZÁSI RÉTEGSÉMA JELLEMZŐI

A FOGLALKOZÁSI RÉTEGSÉMA JELLEMZŐI A FOGLALKOZÁSI RÉTEGSÉMA JELLEMZŐI Mit mér a rétegmodell? A rétegmodell célja az egyének/háztartások társadalmi struktúrában való helyének a meghatározása. A korábbi hazai és nemzetközi vizsgálatok is

Részletesebben