Mintavételezés, szűrés, outlierek detektálása
|
|
- Ödön Kocsis
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Mintavételezés, szűrés, outlierek detektálása Salánki Ágnes Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems
2 Az alapfeladat ugyanaz Az aspektus más Alapfogalmak
3 Az alapfeladat ugyanaz Az aspektus más Alapfogalmak
4 MINTAVÉTELEZÉS
5 Mintavételezés SRS Stratified Sample Cluster sample
6 SRS o Simple Random Sample o random mintavétel Mintavételezés Stratified Sample Cluster sample
7 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample o Homogén réteg o Mindegyikből random m. Cluster sample
8 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample o Homogén réteg o Mindegyikből random m. Cluster sample
9 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample o Homogén réteg o Mindegyikből random m. Cluster sample
10 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample Cluster sample o ~azonos méretű klaszterek o Azokból random m.
11 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample Cluster sample o ~azonos méretű klaszterek o Azokból random m.
12 SRS o Simple Random Sample Mintavételezés Stratified Sample Cluster sample o ~azonos méretű klaszterek o Azokból random m.
13 Idősoroknál
14 Idősoroknál Outlierek? Random sampling size mondjuk p = nél? Lásd még imbalanced adatsorok
15 Mintavételezés streamekben Pl. az elmúlt héten hány egyedi lekérdezés jött? megválaszolása n% minta alapján
16 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában?
17 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában?
18 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában?
19 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában?
20 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában?
21 Random mintavételezés 1/3-os mintavételezés o egyedi lekérdezések aránya: 3/9 o egyedi lekérdezések aránya egy kiválasztott mintában? p = 1.0 p = 1.0 p = 1.0
22 Mintavételezés streamekben Random mintavételezés 10 vödörrel o Ha tényleg egyedi a streamben, p = 0.1 a mintában (egy adott megfigyelt vödörben) o Ha kétszer fordul elő, a mintába p = 0.18 valószínűséggel kerül csak egy stb.
23 Mintavételezés streamekben Random mintavételezés 10 vödörrel o Ha tényleg egyedi a streamben, p = 0.1 a mintában (egy adott megfigyelt vödörben) o Ha kétszer fordul elő, a mintába p = 0.18 valószínűséggel kerül csak egy stb. Nem tudunk a minta alapján általánosítani a teljes streamre
24 Mintavételezés streamekben: Hash Pl. az elmúlt héten hány egyedi lekérdezés jött? megválaszolása n% minta alapján Érték alapján szűrünk o Pl. hash függvény 0-9 közé Az azonosak azonos vödörbe kerülnek o Feltételezések A hash egyenletes az értékek 1/10-e kerül be a 0-ba
25 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés
26 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés
27 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1
28 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1
29 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1 1
30 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1 1
31 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1 1 1
32 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés 1 1 1
33 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés
34 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés
35 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés
36 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés
37 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés
38 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés
39 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés p = 1/3 p = 1/3 p = 1/3
40 Mintavételezés streamekben: hash 1/3-os mintavételezés Nagyobb biztonsággal tudunk becsülni Mintavételezés típusa? p = 1/3 p = 1/3 p = 1/3
41 OUTLIER DETEKTÁLÁS
42 Outlier An outlier is an observation which deviates so much from the other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism (Hawkins 1980)
43 Outlier An outlier is an observation which deviates so much from the other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism (Hawkins 1980)
44 Outlier An outlier is an observation which deviates so much from the other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism (Hawkins 1980)
45 Outlier An outlier is an observation which deviates so much from the other observations as to arouse suspicions that it was generated by a different mechanism (Hawkins 1980)
46 Használati esetek Kép forrása:
47 Használati esetek Képek forrása:
48 Használati esetek Képek forrása:
49 Használati esetek Képek forrása:
50 Használati esetek
51 Használati esetek
52 Használati esetek
53 Alapfogalmak novelty peculiarity anomaly outlier discordant observations surprise exception rare event aberration
54 Kevés van belőlük Definíció Gyanús, hogy más a generáló folyamat/forrás
55 Kevés van belőlük Definíció Gyanús, hogy más a generáló folyamat/forrás o Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастлива по-своему.
56 Kevés van belőlük Definíció Gyanús, hogy más a generáló folyamat/forrás o Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастлива по-своему. o Happy families are all alike; every unhappy family is unhappy in its own way. o A boldog családok mind hasonlók egymáshoz, minden boldogtalan család a maga módján az.
57 Kevés van belőlük Definíció Gyanús, hogy más a generáló folyamat/forrás o Все счастливые семьи похожи друг на друга, каждая несчастливая семья несчастлива по-своему. o Happy families are all alike; every unhappy family is unhappy in its own way. o A boldog családok mind hasonlók egymáshoz, minden boldogtalan család a maga módján az. (Tolsztoj: Anna Karenina)
58 Hivatkozásjegyzék [1] Stream Processing, filtering: Mining of Massive Data Sets o Alapmű: o Coursera tárgy: [2] Outlier Detection o Varun Chandola, Arindam Banerjee, and Vipin Kumar. Anomaly detection: A survey. ACM Computing Surveys (CSUR), 41(3):15, 2009
Mintavételezés, szűrés, kilógó esetek detektálása
Mintavételezés, szűrés, kilógó esetek detektálása Salánki Ágnes salanki@mit.bme.hu Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology
RészletesebbenMintavételezés, szűrés, kilógó esetek detektálása
Mintavételezés, szűrés, kilógó esetek detektálása Salánki Ágnes salanki@mit.bme.hu Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology
RészletesebbenVirtualizált környezetek teljesítménymérése és elemzése
Rendszermodellezés Virtualizált környezetek teljesítménymérése és elemzése Micskei Zoltán, Nádudvari György fóliáinak felhasználásával Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems
RészletesebbenKísérlettervezés alapfogalmak
Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement
RészletesebbenVizuális adatelemzés
Vizuális adatelemzés Salánki Ágnes, Guta Gábor, PhD Dr. Pataricza András Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics
RészletesebbenRendszermodellezés: házi feladat bemutatás
Rendszermodellezés: házi feladat bemutatás Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement
RészletesebbenKlaszterezés, 2. rész
Klaszterezés, 2. rész Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 208. április 6. Csima Judit Klaszterezés, 2. rész / 29 Hierarchikus klaszterezés egymásba ágyazott klasztereket
RészletesebbenCsima Judit április 9.
Osztályozókról még pár dolog Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2018. április 9. Csima Judit Osztályozókról még pár dolog 1 / 19 SVM (support vector machine) ez is egy
RészletesebbenTeljesítménymodellezés
Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems
RészletesebbenTeljesítménymodellezés
Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems
RészletesebbenCorrelation & Linear Regression in SPSS
Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation
Részletesebbenmobil rádióhálózatokban
Magyar Tudomány 2007/7 Az interferencia elnyomása mobil rádióhálózatokban Pap László az MTA rendes tagja, egyetemi tanár BME Híradástechnikai Tanszék pap@hit.bme.hu Imre Sándor az MTA doktora, egyetemi
RészletesebbenThe nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs rendszerek Tanszék Adatelemzés intelligens módszerekkel Hullám Gábor Adatelemzés hagyományos megközelítésben I. Megválaszolandó
RészletesebbenStatistical Inference
Petra Petrovics Statistical Inference 1 st lecture Descriptive Statistics Inferential - it is concerned only with collecting and describing data Population - it is used when tentative conclusions about
RészletesebbenMintavételi eljárások
Mintavételi eljárások Daróczi Gergely, PPKE BTK 2008. X.6. Óravázlat A mintavétel célja Alapfogalmak Alapsokaság, mintavételi keret, megfigyelési egység, mintavételi egység... Nem valószínűségi mintavételezési
RészletesebbenTeljesítménymodellezés
Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems
RészletesebbenINFORMATIKA. PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május KÖZÉPSZINT. Pontozási és javítási útmutató
PRÓBAÉRETTSÉGI 2004. május INFORMATIKA KÖZÉPSZINT Pontozási és javítási útmutató A feladatok pontozását a mellékelt pontozási és javítási útmutatók alapján lehet elvégezni. A feladatokban szereplő részpontok
RészletesebbenStream Processing. Big Data elemzési módszerek. Kocsis Imre
Stream Processing Big Data elemzési módszerek Kocsis Imre ikocsis@mit.bme.hu 2014.11.12. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Szenzor-adatok Adatfolyam-források
RészletesebbenDr. Sasvári Péter Egyetemi docens
A KKV-k Informatikai Infrastruktúrájának vizsgálata a Visegrádi országokban The Analysis Of The IT Infrastructure Among SMEs In The Visegrád Group Of Countries Dr. Sasvári Péter Egyetemi docens MultiScience
RészletesebbenStatisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. április 24. Outline 1 A mintavételi hiba és konfidencia-intervallum 2 A mintaválasztás A mintaválasztás célja Alapfogalmak A mintaválasztás
RészletesebbenForensic SNP Genotyping using Nanopore MinION Sequencing
Forensic SNP Genotyping using Nanopore MinION Sequencing AUTHORS Senne Cornelis 1, Yannick Gansemans 1, Lieselot Deleye 1, Dieter Deforce 1,#,Filip Van Nieuwerburgh 1,#,* 1 Laboratory of Pharmaceutical
RészletesebbenDiagnosztikai szemléletű talajtérképek szerkesztése korrelált talajtani adatrendszerek alapján
Diagnosztikai szemléletű talajtérképek szerkesztése korrelált talajtani adatrendszerek alapján Bakacsi Zsófia 1 - Szabó József 1 Waltner István 2 Michéli Erika 2 Fuchs Márta 2 - Laborczi Annamária 1 -
RészletesebbenBiometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis
SZDT-09 p. 1/36 Biometria az orvosi gyakorlatban Regresszió Túlélésanalízis Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Logisztikus regresszió
RészletesebbenA társadalomkutatás módszerei I. Outline. 1. Zh Egyéni eredmények. Notes. Notes. Notes. 9. hét. Daróczi Gergely november 10.
A társadalomkutatás módszerei I. 9. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 10. Outline 1 1. Zh eredmények 2 Újra a hibatényezőkről 3 A mintavételi keret 4 Valószínűségi mintavételi
RészletesebbenCloud computing. Cloud computing. Dr. Bakonyi Péter.
Cloud computing Cloud computing Dr. Bakonyi Péter. 1/24/2011 1/24/2011 Cloud computing 2 Cloud definició A cloud vagy felhő egy platform vagy infrastruktúra Az alkalmazások és szolgáltatások végrehajtására
RészletesebbenSmaller Pleasures. Apróbb örömök. Keleti lakk tárgyak Répás János Sándor mûhelyébõl Lacquerware from the workshop of Répás János Sándor
Smaller Pleasures Apróbb örömök Keleti lakk tárgyak Répás János Sándor mûhelyébõl Lacquerware from the workshop of Répás János Sándor Smaller Pleasures Oriental lacquer, or urushi by its frequently used
RészletesebbenSzívkatéterek hajlékonysága, meghajlítása
Szívkatéterek hajlékonysága, meghajlítása Összefoglalás A szívkatéter egy olyan intravaszkuláris katéter, amelyet a szívbe vezetnek, ültetnek be diagnosztikus vagy terápiás célból. A katéterek felvezetés/eltávolítás
RészletesebbenVizuális adatelemzés
Vizuális adatelemzés Rendszermodellezés 2017. Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement
RészletesebbenVálasztási modellek 2
Választási modellek 2 Prileszky István Doktori Iskola 2018 http://www.sze.hu/~prile Forrás: A Self Instructing Course in Mode Choice Modeling: Multinomial and Nested Logit Models Prepared For U.S. Department
RészletesebbenFelhők teljesítményelemzése felhő alapokon
Felhők teljesítményelemzése felhő alapokon Kocsis Imre ikocsis@mit.bme.hu HTE Infokom 2014 Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems 1 IT Szolgáltatásmenedzsment
RészletesebbenModellek paraméterezése: regresszió, benchmarkok
Modellek paraméterezése: regresszió, benchmarkok Rendszermodellezés 2017. Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics
RészletesebbenTeljesítménymodellezés
Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems
RészletesebbenGeokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka
Geokémia gyakorlat 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka MTA-ELTE Vulkanológiai Kutatócsoport e-mail: reka.harangi@gmail.com ALAPFOGALMAK:
RészletesebbenKódverifikáció gépi tanulással
Kódverifikáció gépi tanulással Szoftver verifikáció és validáció kiselőadás Hidasi Balázs 2013. 12. 12. Áttekintés Gépi tanuló módszerek áttekintése Kódverifikáció Motiváció Néhány megközelítés Fault Invariant
RészletesebbenÚjraszabni Európa egészségügyét II. rész
Újraszabni Európa egészségügyét II. rész A dokumentum első részét lapunk előző számában olvashatják Tisztelt Olvasóink! Ezzel a jelszóval indítja programdokumentumát a European ehealth Task Force munkacsoport
RészletesebbenA felület vizsgálata mikrokeménységméréssel
Óbuda University e Bulletin Vol. 2, No. 1, 2011 A felület vizsgálata mikrokeménységméréssel Kovács-Coskun Tünde, Bitay Enikő Óbudai Egyetem, Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar kovacs.tunde@bgk.uni-obuda.hu
RészletesebbenBaglyos képkeret - BY - 695
Baglyos képkeret - BY - 695 fekete - 3 990 Ft fehér - 4 490 Ft magasság: 52 cm szélesség: 38 cm Fényképekeretek méretei: 2 db 5 x 5 cm 2 db 10 x 15 cm 1.oldal BY - 012 EXKUSIVE 9 in 1 képkeret fekete -
RészletesebbenHetet egy csapásra. Máriás Zoltán TMSI Kft. CISA, CSM, CNE, CASE antidotum 2015
Hetet egy csapásra Máriás Zoltán TMSI Kft. zoltan.marias@tmsi.hu CISA, CSM, CNE, CASE antidotum 2015 Aktuális sulykolási lista BYOD, BYOA, CYOD MAM, MIM, MSM, MCM EMM, EFSS, konténerizáció (containerization)
RészletesebbenV. Rövidpályás Szenior Úszó Országos Bajnokság Gyõr
official results / hivatalos eredmények 12.04.2015, 1. comp.-part event 3-100m Backstroke / hátúszás men / férfi 08:08 h 01:32,72 +23.74 147 RT +0,68, 50m: 00:44,56, 100m: 01:32,72 (00:48,16) 2. Papp,
RészletesebbenJóllét az ökológiai határokon belül
Jóllét az ökológiai határokon belül Csutora Mária Kaposvár, 2014 április 8. 1 Jóllét az ökológiai határokon belül? Lehetünk-e boldogok és elégedettek oly módon, hogy ökológiai lábnyomunk ne haladja meg
RészletesebbenSzimuláció. Fault Tolerant Systems Research Group. Budapest University of Technology and Economics. Department of Measurement and Information Systems
Szimuláció Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems 1 Mérés:
RészletesebbenCONCERTO COMMUNITIES IN EU DEALING WITH OPTIMAL THERMAL AND ELECTRICAL EFFICIENCY OF BUILDINGS AND DISTRICTS, BASED ON MICROGRIDS. WP 5 Del 5.
CONCERTO COMMUNITIES IN EU DEALING WITH OPTIMAL THERMAL AND ELECTRICAL EFFICIENCY OF BUILDINGS AND DISTRICTS, BASED ON MICROGRIDS WP 5 Del 5.14 1 st period Szentendre Papers and articles in specialist
RészletesebbenVisszacsatolt (mély) neurális hálózatok
Visszacsatolt (mély) neurális hálózatok Visszacsatolt hálózatok kimenet rejtett rétegek bemenet Sima előrecsatolt neurális hálózat Visszacsatolt hálózatok kimenet rejtett rétegek bemenet Pl.: kép feliratozás,
RészletesebbenKÖZELÍTŐ INFERENCIA II.
STATISZTIKAI TANULÁS AZ IDEGRENDSZERBEN KÖZELÍTŐ INFERENCIA II. MONTE CARLO MÓDSZEREK ISMÉTLÉS Egy valószínűségi modellben a következtetéseinket a látensek vagy a paraméterek fölötti poszterior írja le.
RészletesebbenDecision where Process Based OpRisk Management. made the difference. Norbert Kozma Head of Operational Risk Control. Erste Bank Hungary
Decision where Process Based OpRisk Management made the difference Norbert Kozma Head of Operational Risk Control Erste Bank Hungary About Erste Group 2010. 09. 30. 2 Erste Bank Hungary Erste Group entered
RészletesebbenTAGOZATÁN SATU MARE EXTENSION. Baranyai Tünde, Stark Gabriella
Volume 3, Number 2, 2013 3. kötet, 2. szám, 2013 PEDAGÓGIAI GYAKORLAT A BBTE SZATMÁRNÉMETI TAGOZATÁN THE EXAMINATION OF PEDAGOGICAL PRACTICE AT THE SATU MARE EXTENSION Baranyai Tünde, Stark Gabriella Abstract:
RészletesebbenManuscript Title: Identification of a thermostable fungal lytic polysaccharide monooxygenase and
1 2 3 4 5 Journal name: Applied Microbiology and Biotechnology Manuscript Title: Identification of a thermostable fungal lytic polysaccharide monooxygenase and evaluation of its effect on lignocellulosic
RészletesebbenA társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 9. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 10. Outline 1 1. Zh eredmények 2 Újra a hibatényezőkről 3 A mintavételi keret 4 Valószínűségi mintavételi
RészletesebbenA FLOW projekt eredménytermékeinek bemutatása
A FLOW projekt eredménytermékeinek bemutatása Vagyis mit is csinál(t)unk 3 éven keresztül FLOW Workshop Kerékpározás és Forgalmi Modellezés Budapest, 2017. augusztus 7-8. Funded by the Horizon 2020 Framework
RészletesebbenA jövőbeli hatások vizsgálatához felhasznált klímamodell-adatok Climate model data used for future impact studies Szépszó Gabriella
A jövőbeli hatások vizsgálatához felhasznált klímamodell-adatok Climate model data used for future impact studies Szépszó Gabriella Országos Meteorológiai Szolgálat Hungarian Meteorological Service KRITéR
RészletesebbenTantárgy adatlap Információmenedzsment
A tantárgy kódja: 7PE20NGK29B A tantárgy megnevezése (magyarul): A tantárgy neve (angolul): Information management A tanóra száma (Előadás + szeminárium + gyakorlat + egyéb): 2+0+0 Kreditérték: 3 A tantárgy
RészletesebbenTúlélés elemzés október 27.
Túlélés elemzés 2017. október 27. Néhány példa Egy adott betegség diagnózisától kezdve mennyi ideje van hátra a páciensnek? Tipikusan mennyi ideig élhet túl? Bizonyos ráktípus esetén mennyi idő telik el
RészletesebbenStatisztika 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
RészletesebbenAngol Középfokú Nyelvvizsgázók Bibliája: Nyelvtani összefoglalás, 30 kidolgozott szóbeli tétel, esszé és minta levelek + rendhagyó igék jelentéssel
Angol Középfokú Nyelvvizsgázók Bibliája: Nyelvtani összefoglalás, 30 kidolgozott szóbeli tétel, esszé és minta levelek + rendhagyó igék jelentéssel Timea Farkas Click here if your download doesn"t start
RészletesebbenSzolgáltatásminôségi paraméterek elôrejelzésének javítása outlierek detektálásával és eltávolításával
Szolgáltatásminôségi paraméterek elôrejelzésének javítása outlierek detektálásával és eltávolításával KOVÁCS LÁSZLÓ, VASS DOROTTYA, VIDÁCS ATTILA BME, Távközlési és Médiainformatikai Tanszék kovacsl@alpha.tmit.bme.hu,
Részletesebben2. Fotometriás mérések II.
2. Fotometriás mérések II. 2008 október 31. 1. Ammónia-nitrogén mérése alacsony mérési tartományban és szabad ammónia becslése 1.1. Háttér A módszer alkalmas kis ammónia-nitrogén koncentrációk meghatározására;
RészletesebbenVizuális adatelemzés
Vizuális adatelemzés Rendszermodellezés 2016. Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement
RészletesebbenGyakorlat: Sztochasztikus idősor-elemzés alapfogalmai II. Egységgyök-folyamatok és tesztek. Dr. Dombi Ákos
Gyakorlat: Sztochasztikus idősor-elemzés alapfogalmai II. Egységgyök-folyamatok és tesztek Dr. Dombi Ákos (dombi@finance.bme.hu) ESETTANULMÁNY 1. Feladat: OTP részvény átlagárfolyamának (Y=AtlAr) stacionaritás
RészletesebbenKÖZELÍTŐ INFERENCIA II.
STATISZTIKAI TANULÁS AZ IDEGRENDSZERBEN KÖZELÍTŐ INFERENCIA II. MONTE CARLO MÓDSZEREK ISMÉTLÉS Egy valószínűségi modellben a következtetéseinket a látensek vagy a paraméterek fölötti poszterior írja le.
RészletesebbenDrótposta: kovacsea@math.bme.hu ; edith_kovacs@yahoo.com ; Honlapom: http://www.math.bme.hu/diffe/staff/kovacse.shtml
Szakmai önéletrajz 1.1 Személyes adatok: Nevem: Kovács Edith Alice Születési idő, hely: 1971.05.18, Arad Drótposta: kovacsea@math.bme.hu ; edith_kovacs@yahoo.com ; Honlapom: http://www.math.bme.hu/diffe/staff/kovacse.shtml
RészletesebbenRESEARCHING THE CONNECTION BETWEEN URBAN OPEN SPACES
A VÁROSI SZABADTEREK ÉS AZ INGATLANÉRTÉKEK KÖZÖTTI ÖSSZEFÜGGÉSEK VIZSGÁLATA BUDAPEST PÉLDÁJÁN RESEARCHING THE CONNECTION BETWEEN URBAN OPEN SPACES AND PROPERTY VALUES IN THE CASE OF BUDAPEST TAKÁCS DÁNIEL
RészletesebbenKORRÓZIÓS FIGYELÕ korrózióvédelmi mûszaki tudományos folyóirat. Szerkeszti: a szerkesztõbizottság. A szerkesztõbizottság elnöke: Zanathy Valéria
LIII. évfolyam 3. szám 2013 KORRÓZIÓS FIGYELÕ korrózióvédelmi mûszaki tudományos folyóirat Szerkeszti: a szerkesztõbizottság A szerkesztõbizottság elnöke: Zanathy Valéria Dalmay Gábor Dr. Haskó Ferenc
RészletesebbenCluster Analysis. Potyó László
Cluster Analysis Potyó László What is Cluster Analysis? Cluster: a collection of data objects Similar to one another within the same cluster Dissimilar to the objects in other clusters Cluster analysis
RészletesebbenTeljesen elosztott adatbányászat alprojekt
Teljesen elosztott adatbányászat alprojekt Hegedűs István, Ormándi Róbert, Jelasity Márk Big Data jelenség Big Data jelenség Exponenciális növekedés a(z): okos eszközök használatában, és a szenzor- és
RészletesebbenA cell-based screening system for RNA Polymerase I inhibitors
Electronic Supplementary Material (ESI) for MedChemComm. This journal is The Royal Society of Chemistry 2019 Supporting Information A cell-based screening system for RNA Polymerase I inhibitors Xiao Tan,
RészletesebbenÓBUDAI EGYETEM Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar. International Engineering Symposium at Bánki IESB 2015
ÓBUDAI EGYETEM Bánki Donát Gépész és Biztonságtechnikai Mérnöki Kar International Engineering Symposium at Bánki IESB 2015 Nemzetközi Gépész és Biztonságtechnikai Szimpózium 2015. november 19. A MAGYAR
RészletesebbenSTATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 7. Előadás Egyenletes eloszlás Binomiális eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell /56 Matematikai statisztika Reprezentatív mintavétel
RészletesebbenEEA, Eionet and Country visits. Bernt Röndell - SES
EEA, Eionet and Country visits Bernt Röndell - SES Európai Környezetvédelmi Ügynökség Küldetésünk Annak elősegítése, hogy az EU és a tagállamok a szükséges információk alapján hozhassák meg a környezet
RészletesebbenOutsourcing és Cloud Biztonsági kérdések
IT ADVISORY Outsourcing és Cloud Biztonsági kérdések Gaidosch Tamás 2009. november 25. Tartalom Már megint hype: de mit is akarunk megoldani? Mi micsoda? Szempontok Biztonság, te drága Kockázatok 1 Hype
RészletesebbenFAMILY STRUCTURES THROUGH THE LIFE CYCLE
FAMILY STRUCTURES THROUGH THE LIFE CYCLE István Harcsa Judit Monostori A magyar társadalom 2012-ben: trendek és perspektívák EU összehasonlításban Budapest, 2012 november 22-23 Introduction Factors which
RészletesebbenPisces Hungarici 7 (2013) 113 118
Pisces Hungarici 7 (2013) 113 118 A haltenyésztés termelési biztonságát veszélyeztető kárókatona (Phalacrocorax carbo) állományának alakulása a Hortobágyi Halgazdáság területén The population of the Great
RészletesebbenA rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon
A rosszindulatú daganatos halálozás változása és között Eredeti közlemény Gaudi István 1,2, Kásler Miklós 2 1 MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Budapest 2 Országos Onkológiai Intézet,
RészletesebbenVálasztási modellek 3
Választási modellek 3 Prileszky István Doktori Iskola 2018 http://www.sze.hu/~prile Forrás: A Self Instructing Course in Mode Choice Modeling: Multinomial and Nested Logit Models Prepared For U.S. Department
RészletesebbenCloud computing Dr. Bakonyi Péter.
Cloud computing Dr. Bakonyi Péter. 1/24/2011 Cloud computing 1/24/2011 Cloud computing 2 Cloud definició A cloud vagy felhő egy platform vagy infrastruktúra Az alkalmazások és szolgáltatások végrehajtására
RészletesebbenSupporting Information
Supporting Information Cell-free GFP simulations Cell-free simulations of degfp production were consistent with experimental measurements (Fig. S1). Dual emmission GFP was produced under a P70a promoter
RészletesebbenIKR Agrár Kft. biztonsági elemzése Füzesabony Területi Központ
2016. IKR Agrár Kft. biztonsági elemzése Füzesabony Területi Központ 5. számú melléklet Kockázat csökkentő intézkedés tervezete AGEL-CBI Kft. Verzió: 1.0 2016.04.30. IKR Agrár Kft. biztonsági elemzése
RészletesebbenBevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz
Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz Kvantumkapuk, áramkörök 2016. március 3. A kvantummechanika posztulátumai (1-2) 1. Állapotleírás Zárt fizikai rendszer aktuális állapota
RészletesebbenFelnőttképzés Európában
Felnőttképzés Európában Nincs szükség annyi diplomásra, amennyit képeznek Helyettük szakképzett emberekre lenne kereslet Az itthon OKJ-s képzés európai hagyományában két vonal érvényesül: - dán - német
RészletesebbenTeljesítménymodellezés
Teljesítménymodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement and Information Systems
RészletesebbenOn The Number Of Slim Semimodular Lattices
On The Number Of Slim Semimodular Lattices Gábor Czédli, Tamás Dékány, László Ozsvárt, Nóra Szakács, Balázs Udvari Bolyai Institute, University of Szeged Conference on Universal Algebra and Lattice Theory
RészletesebbenSex: Male Date of Birth: 02 August 1947 Citizenship: Hungarian
PERSONAL INFORMATION Dr. János Szlávik 3300 Eger, Tompa Mihály u. 8. +36-36-520-400/3082 +36-30-4365-541 szlavik@ektf.hu www.gti.ektf.hu Sex: Male Date of Birth: 02 August 1947 Citizenship: Hungarian WORK
RészletesebbenA jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az 1997-99. évi adatok alapján
A jövedelem alakulásának vizsgálata az észak-alföldi régióban az 1997-99. évi adatok alapján Rózsa Attila Debreceni Egyetem Agrártudományi Centrum, Agrárgazdasági és Vidékfejlesztési Intézet, Számviteli
RészletesebbenPETER PAZMANY CATHOLIC UNIVERSITY Consortium members SEMMELWEIS UNIVERSITY, DIALOG CAMPUS PUBLISHER
SEMMELWEIS UNIVERSITY PETER PAMANY CATLIC UNIVERSITY Development of Complex Curricula for Molecular Bionics and Infobionics Programs within a consortial* framework** Consortium leader PETER PAMANY CATLIC
RészletesebbenKÍSÉRLET A STATISZTIKA II. TANTÁRGY SZÁMÍTÓGÉPPEL TÁMOGATOTT TÖMEGOKTATÁSÁRA BALOGH IRÉN VITA LÁSZLÓ
KÍSÉRLET A STATISZTIKA II. TANTÁRGY SZÁMÍTÓGÉPPEL TÁMOGATOTT TÖMEGOKTATÁSÁRA A szerzők rövid cikkükben amellett érvelnek, hogy a bevezető jellegű statisztikai kurzusokban célszerűbb az Excelt használni,
RészletesebbenKOPI. Fordítási plágiumok keresése MTA SZTAKI DSD. Pataki Máté MSZNY 2011. Department of Distributed Systems
KOPI MTA SZTAKI Department of Distributed Systems Fordítási plágiumok keresése MSZNY 2011 Pataki Máté Probléma 1. Sok a diák 2. Hasznos anyagok az interneten 3. Digitális szakdolgozatok 4. Jó nyelvtudás
RészletesebbenMINTAVÉTELEZÉS. Alaptípusai: sampling. véletlen érvényesítésére v. mellőzzük azt. = preferenciális mintav. = véletlen mintav.
A teljes alapsokaságot nem ismerhetjük meg. MINTAVÉTELEZÉS Fontossága: minden későbbi értékelés ezen alapszik. Alaptípusai: Szubjektív folyamat Objektív folyamat (non-probabilistic) (probabilistic) sampling
RészletesebbenImplementation of water quality monitoring
Joint Ipoly/Ipel Catchment Management HUSK/1101/2.1.1/0153 Implementation of water quality monitoring Dr. Adrienne Clement clement@vkkt.bme.hu Budapest University of Technology and Economics Department
RészletesebbenBozóki Sándor. MTA SZTAKI, Budapesti Corvinus Egyetem. Vitaliy Tsyganok
A feszítőfákból számolt súlyvektorok mértani közepének optimalitása a logaritmikus legkisebb négyzetes célfüggvényre nézve Bozóki Sándor MTA SZTAKI, Budapesti Corvinus Egyetem Vitaliy Tsyganok Laboratory
RészletesebbenLesi Mária: A 2004-ES VERSENYKÉPESSÉG KUTATÁS VÁLLALATI MINTÁJÁNAK ALAPJELLEMZŐI ÉS REPREZENTATIVITÁSA
BUDAPESTI CORVINUS EGYETEM VÁLLALATGAZDASÁGTAN INTÉZET VERSENYKÉPESSÉG KUTATÓ KÖZPONT Lesi Mária: A 2004-ES VERSENYKÉPESSÉG KUTATÁS VÁLLALATI MINTÁJÁNAK ALAPJELLEMZŐI ÉS REPREZENTATIVITÁSA VERSENYBEN A
RészletesebbenSTATISZTIKA. 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
RészletesebbenLongman Exams Dictionary egynyelvű angol szótár nyelvvizsgára készülőknek
Longman Exams Dictionary egynyelvű angol szótár nyelvvizsgára készülőknek Egynyelvű angol nagyszótár haladó nyelvtanulóknak és nyelvvizsgázóknak 212,000 szócikkel A szótárban minden definíció egyszerű
RészletesebbenEgészségügyi mérnöki mesterszak hallgatói adatainak elemzése. Computational Biomedicine (Combine) workgroup
Egészségügyi mérnöki mesterszak hallgatói adatainak elemzése Antal Péter Computational Biomedicine (Combine) workgroup Department of Measurement and Information Systems Budapest University of Technology
RészletesebbenGáspár Bencéné Vér Katalin * AZ ÜZLETI INTELLIGENCIA RENDSZEREINEK KIALAKULÁSÁRÓL
123 Gáspár Bencéné Vér Katalin * AZ ÜZLETI INTELLIGENCIA RENDSZEREINEK KIALAKULÁSÁRÓL Az igazi szûk keresztmetszet nem technológiai, nem pénzügyi, de még csak nem is információs szûkösség. A kényszertényezõ
RészletesebbenSkills Development at the National University of Public Service
Skills Development at the National University of Public Service Presented by Ágnes Jenei National University of Public Service Faculty of Public Administration Public Ethics and Communication 13. 12. 2013
Részletesebben2/1 ARTUR SZERVÍZ Kereskedelmi és Szolgáltató Korlátolt Felelősségű Társaság
ARTUR SZERVÍZ Kereskedelmi és Szolgáltató Korlátolt Felelősségű Társaság (1055 Budapest, Markó utca 1. al. 3.) Tax number: 25199750-2-41 Company history 1 Registration number Company register number::
RészletesebbenADATREJTÉS ÉS SZÖVEGSTATISZTIKÁK A BMF-SzGTI kriptográfiai tárgycsoportjához kapcsolódó hallgatói projektek és kutatások
ADATREJTÉS ÉS SZÖVEGSTATISZTIKÁK A BMF-SzGTI kriptográfiai tárgycsoportjához kapcsolódó hallgatói projektek és kutatások STEGANOGRAPHY AND TEXT STATISTICS Students Projects concerning Cryptography Dr.
RészletesebbenIMPRESSZUM. Szerkesztőbizottság elnöke: Szűcs István. Főszerkesztő: Káposzta József
Vol. 2. No. 3. IMPRESSZUM Szerkesztőbizottság elnöke: Szűcs István Főszerkesztő: Káposzta József Szerkesztőbizottság tagjai: Bandlerova, Anna Slovak University of Agriculture in Nitra, Slovakia Baranyai,
RészletesebbenTudományos Ismeretterjesztő Társulat
Sample letter number 1. Vancouver English Centre 47. Zoltán u. 840 Have St, Suite 200 Budapest Vancouver BC V6Z 212 H-1114 Canada Ref.: application 15 Januar, 2010 Dear Sir/Madam, I have just read your
RészletesebbenSZAKÉRTŐI LEÍRÁS. A keményfa tartósságának meghatározása a fát elpusztító bazídiumos gombák ellen.
RAPPORTO DI PROVA n 85963 / 1 del 14-03-2008 Beérkezés időpontja: 08-10-07 BRENSTOL OU PETERBURI RD 44 Teszt időpontja: 09-11-07 11415 TALLINN ESTONIA Kiadás időpontja: 17-03-08 Attn: Meelis Kajandu 215
RészletesebbenAdaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez
Adaptív dinamikus szegmentálás idősorok indexeléséhez IPM-08irAREAE kurzus cikkfeldolgozás Balassi Márton 1 Englert Péter 1 Tömösy Péter 1 1 Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar 2013. november
Részletesebben