Post hoc analízisek BIOMETRIA. LSD-teszt (legkisebb szignifikáns ns differencia) Bonferroni-teszt. LSD Bonferroni Student-Newman

y ij e ij STATISZTIKA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 12. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó

Elmélet let STATISZTIKA 12. Előad adás Vaiancia-anal analízis Lineáis modellek A magyaázat a függf ggő változó teljes heteogenitásának nak két k t észe bontását t jelenti. A teljes heteogenitás s egyik

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

y ij = µ + α i + e ij

Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai

Statisztikai alapismeretek amit feltétlenül tudni kell

Statztka alameetek amt feltétlenül tudn kell Sokaág é mnta fogalma Statztka (mnta jellemzője) é aaméte fogalma Váható éték é vaanca jellemző Sűűégfüggvén é elozláfüggvén Standad nomál -, t- é F-elozlá

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.

Populáció nagyságának felmérése, becslése

http:/zeu.yf.hu/~zept/kuzuok.htm Populáció agyágáak felméée, beclée Becült paaméteek: - az adott populáció telje agyága (egyed, pá, tb) D- dezitá (űűég), egyégyi felülete/téfogata zámított egyedzám (egyed/m,

ANOVA. Egy faktor szerinti ANOVA. Nevével ellentétben nem szórások, hanem átlagok összehasonlítására szolgál. Több független mintánk van, elemszámuk

Egy faktor zernt NOV Nevével ellentétben nem zóráok, hanem átlagok özehaonlítáára zolgál Több független mntánk van, elemzámuk,...,,, r y,...,, y, y,..., yr;,, r H : r NOV. élda (Box-Hunter-Hunter: Stattc

Képletgyűjtemény a Gazdaságstatisztika tárgy A matematikai statisztika alapjai című részhez

Buaet űzak é Gazaágtuomá Egetem Gazaág- é Táaalomtuomá Ka Üzlet Tuomáok Itézet eezmet é Vállalatgazaágta Tazék Tóth Zuzaa Ezte Jóá Tamá Kéletgűtemé a Gazaágtatztka tág A matematka tatztka alaa című ézhez

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor Három gyógytápszer elemzéséből az alábbi energia tartalom adatok származtak (kilokalória/adag egységben) Három gyógytápszer elemzésébô A B C 30 5 00 10

BIOMETRIA (H 0 ) 5. Előad. zisvizsgálatok. Hipotézisvizsg. Nullhipotézis

Hipotézis BIOMETRIA 5. Előad adás Hipotézisvizsg zisvizsgálatok Tudományos hipotézis Nullhipotézis feláll llítása (H ): Kétmintás s hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H ) > = 1 Statisztikai

y ij e ij BIOMETRIA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 7. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó bontását t jelenti.

Elmélet let BIOMETRIA 7. Előad adás Variancia-anal Lineáris modellek A magyarázat a függf ggő változó teljes heterogenitásának nak két k t részre r bontását t jelenti. A teljes heterogenitás s egyik része

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

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

STATISZTIKA (H 0 ) 5. Előad. lete, Nullhipotézis 2/60 1/60 3/60 4/60 5/60 6/60

Hioézi STATISZTIKA 5. Előad adá Hioéziek elmélee, lee, Közéérék-özehaolíó ezek /60 /60 Tudomáyo hioézi Nullhioézi feláll llíáa (H 0 ): Kémiá hioéziek 3/60 4/60 Mukahioézi (H a ) Nullhioézi (H 0 ) > 5/60

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

Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum

3. Egy ξ valószínűségi változó eloszlásfüggvénye melyik képlettel van definiálva?

. z és események függetlensége melyik összefüggéssel van definiálva? P () + P () = P ( ) = P ()P () = P ( ) = P () P () 2. z alábbi összefüggések közül melyek igazak, melyek nem igazak tetszőleges és eseményeke?

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

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

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 9. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai hipotézis vizsgálatok elsősorban a biometriában alkalmazzák, újabban reprezentatív jellegű ökonómiai vizsgálatoknál, üzemi szinten élelmiszeripari

Matematika M1 1. zárthelyi megoldások, 2017 tavasz

Matematika M. zárthelyi megoldáok, 07 tavaz A coport Pontozá: 0 + + 6 + 50 pont. Számíta ki az alábbi adatokhoz legkiebb négyzete értelemben legjobban illezkedő legfeljebb máodfokú polinomot! x i 3 0 y

Ö Á Í Í ű ű ú ű ű ű ű ú ú ú ú ű ű ű ű ű ű ű ű ű ú ű ú ú ú ű ú Á ú ű ű Ó ú ű ű ű ú Ó ú ű ú É ú ú ú ű ű ú ű ú Ú Á ú É ú Ó ú ú ú ú ű ű ű ú É Á É É ű ű Í ú ú Ó Í ű Í ű ű ú ű ű ű É ű ú Á ű ű ú Í ű Á ű ú ú É

ö ö ö ö ö ö ö ű ű ö ö ö ö ö Ő ö Ó Ú ö Ö ö ö ö ö Ö Ő ö ö Í Ó Ó Ő ö ö ö ö ö Ő Ő Ó Ő É ö Ú ö ö Ő ö ö ö ö ö ö ö Ő ö Ő É ö Ő ö ö Ő ö ö ö Ó ű ö ö ö Ő ö ö ö Í Ő Ó Í ö ö ö ö Ő Ő Ő Ő Í Ó Ő Ő Í Ő ö ö ö ö ö Ő Ő ö

Ú ű ü ü Ü ű É É Ö Ö Á ü ü ü ű É ú Á Ö Ü ü ü ű É Á É Ű ű Ü Ü ű ü ű ü ű ü Ü ü ü Ű Á Á Á ű ú ű Á Ó Ó É Á Ó Á Ó ű ü ü ű ű ü ú ú ü ü ü ű ü ű Ü ű ü ü ú ü Ö ü ú ú ü ü ü ü ű ú ü Ó ü Ó Ó ü ü Ó ü ü Ó ű ű ú ű ű ü

RANGSOROLÁSON ALAPULÓ NEM-PARAMÉTERES PRÓBÁK

RANGSOROLÁSON ALAPULÓ NEM-PARAMÉTERES PRÓBÁK Sorrendbe állítjuk a vzgált értékeket (a mntaelemeket) é az aktuál érték helyett a rangzámokat haználjuk a próbatatztkák értékenek kzámítáára. Egye próbáknál

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date:

A m becslése. A s becslése. A (tapasztalati) szórás. n m. A minta és a populáció kapcsolata. x i átlag

016.09.09. A m beclée A beclée = Az adatok átlago eltérée a m-től. (tapaztalat zórá) = az elemek átlago eltérée az átlagtól. átlag: az elemekhez képet középen kell elhelyezkedne. x x 0 x n x Q x x x 0

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Gyógytápszerek (kilokalória/adag) Három gyógytápszer A B C 30 5 00 10 05 08 40 45 03 50 35 190 Kérdések: 1. Van-e

2012. április 18. Varianciaanaĺızis

2012. április 18. Varianciaanaĺızis Varianciaanaĺızis (analysis of variance, ANOVA) Ismételt méréses ANOVA Kérdések: (1) van-e különbség a csoportok között (t-próba általánosítása), (2) van-e hatása a

A 32. Mikola Sándor Fizikaverseny feladatainak megoldása Döntı - Gimnázium 10. osztály Pécs 2013. 1 pont

A Mikola Sándor Fizikavereny feladatainak egoldáa Döntı - Gináziu oztály Péc feladat: a) Az elı eetben a koci é a ágne azono a lauláát a dinaika alaegyenlete felhaználáával záolhatjuk: Ma Dy Dy a 6 M ont

Máté: Orvosi képalkotás

Máté: Ovoi képalkotá..4. zóódá Kohee: a foto eg atommal tötéő ütközé tá változatla eegiával, de má iába halad tovább. Fotoelektomo: a foto eg eőe kötött elektot kilök a pálájáól. Az elekto kietik eegiája

Statisztika gyakorló feladatok

. Konfidencia inervallum beclé Saizika gyakorló feladaok Az egyeemiák alkoholfogyazái zokáainak vizgálaára 995. avazán egy mina alapján kérdıíve felméré végezek. A vizgál egyeemek: SOTE, ELTE Jog, KözGáz.

ö ü Ö ü ü ö Ü ü ö ö ö ü ö ö ö ö í ü ü ü ü ü í ö ü ü ö ü ü ö í í ú Á Á í ö ü ü ü í í ö ü í í ü í ö ü ö ű í íí ü ö ö ű Ö Ü í í í í ö ű ü ü ö ü ö ö ü ü ö Ö ü ú ö ö í ö ű ö ü í ö ű ö ö ü ö ü í í í ű ö í ö

Statisztika elméleti összefoglaló

1 Statisztika elméleti összefoglaló Tel.: 0/453-91-78 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék.... Becsléselmélet... 3 3. Intervallumbecslések... 5 4. Hipotézisvizsgálat... 8 5. Regresszió-számítás... 11

ő ľ ü ó ľ ü ľ ő ő ó Ü É ü ú ü ľ ő ő ü ő í í ü đ í ü ő ľ Í ü đ Ĺ ľ ľ ó ä đ ő ő í ľ ő ľ ľ ó ő ö ő ü ź ö ő ü ó ľ ö ź ó ó ő ľ ő ő ę ő ó ő ź ę ő ö ö ó ľü ö ő ú ö ö ő ű ő ľ ú ü ű ľ í Ö ę ź ő ľ ő ľü ó ő ö ő ľő

GÉPÉSZETI ALAPISMERETEK

Gépézeti alapimeretek középzint 2 ÉRETTSÉGI VIZSGA 204. máju 20. GÉPÉSZETI ALAPISMERETEK KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Fonto tudnivalók

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése Előadásvázlat október 17. A technológia és a költségek dualitása

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése Előadásvázlat 3 októbe 7 technológia és a költségek dualitása oábban beláttuk az alábbi összefüggéseket: a) Ha a munka hatáteméke nő akko a hatáköltség csökken

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba Nullhipotézis: pl. az átlag egy adott µ becslése : M ( x -µ ) = 0 Alternatív hipotézis: : M ( x -µ ) 0 Szignifikancia: - teljes bizonyosság csak teljes enumerációra -

ü ü ü É ź ü ü ú ü ł ę ü ö ú ú ź ü ü ö ź ú ü ö ö ö ú ö ö ű ö ö ö Ĺ ź ź ź ń ö ö ö ű ö ú ź ü ö ö ü źů ü Ö ź űö ü ö ú ű ü ú ź ü ö Ö ô ź ź ę ú ú źů Ö ź ű ö ö ź ü ö ü ö ú ą ö ü ź ü ź ű ö ö ű ö ź ö ö ü Í ö źů

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

Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision

ő ő őí ľ ý ą í ľ Á Ó ď ť ź í óą ś ő ď ź ď í ľ đł Ąö Á ń ľ Đ ő

Ä ő ł Ť ő ö ľ Ĺ ďó í ő ď ő ó ö ź ú ú ö ő ő Á ö ü ľ ź ľ ľ ď ö ő ę Áť đ ő ő ő őí ľ ý ą í ľ Á Ó ď ť ź í óą ś ő ď ź ď í ľ đł Ąö Á ń ľ Đ ő í í őľ í ü í ľö í ü í ś ő ő ő ď í đ í óđ ő ľ ä í őđ Í Í ś ń ř ď ů ľ

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Mintavétel A statisztikában a cél, hogy az érdeklõdés tárgyát képezõ populáció bizonyos paramétereit a populációból

Variancia-analízis (folytatás)

Variancia-analízis (folytatás) 7. elıadás (13-14. lecke) Egytényezıs VA blokk-képzés nélkül és blokk-képzéssel 13. lecke Egytényezıs variancia-analízis blokkképzés nélkül Az átlagok páronkénti összehasonlítása(1)

GÉPSZERKEZETTAN - TERVEZÉS IDŐBEN VÁLTOZÓ IGÉNYBEVÉTEL, KIFÁRADÁS

GÉPSZERKEZETTAN - TERVEZÉS IDŐBEN VÁLTOZÓ IGÉNYBEVÉTEL, KIFÁRADÁS Változó igénybevétel Állandó amplitudó, periódiku változá Gépzerkezettan, tervezé Kifáradá 2 Alapfogalmak Középfezültég: m, fezültégamplitudó:

GÉPSZERKEZETTAN - TERVEZÉS IDŐBEN VÁLTOZÓ IGÉNYBEVÉTEL, KIFÁRADÁS

GÉPSZERKEZETTAN - TERVEZÉS IDŐBEN VÁLTOZÓ IGÉNYBEVÉTEL, KIFÁRADÁS Változó igénybevétel Állandó amplitudó, periódiku változá Kifáradá 2 Alapfogalmak Középfezültég: m, fezültégamplitudó: a, maximáli fezültég:

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

[Biomatematika 2] Orvosi biometria Visegrády Balázs 2016. 03. 27. Probléma: Klinikai vizsgálatban három különböző antiaritmiás gyógyszert (ß-blokkoló) alkalmaznak, hogy kipróbálják hatásukat a szívműködés

1Érkezett : 1. A KÉRELMEZŐ ADATAI A kérelmező szervezet teljes neve: Téglás Városi Sportegyesület

1Érkezett : 1. A KÉRELMEZŐ ADATAI A kérelmező zervezet telje neve: Téglá Vároi Sportegyeület A kérelmező zervezet rövidített neve: TVSE 2Gazdálkodái formakód: 521 3Tagági azonoítózám 852 Áfa levonára a

Walter Cut Egyszerű beszúrás.

Temékkompetencia Bezúá, lezúá é bezúó eztegálá _SZAKÉRTELEM A FORGÁCSOLÁSBAN Walte Cut Egyzeű bezúá. Walte Cut Egyzeű bezúá Tatalom 2 A Walte Cut kínálat imetetée Walte Cut zezámok 2 Tige tec Silve fogácolóanyagok

Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom

Statisztika I., 5. alkalom Számos t-próba versus variancia analízis Kreativitás vizsgálata -nık -férfiak ->kétmintás t-próba I. Fajú hiba=α Kreativitás vizsgálata -informatikusok -építészek -színészek

Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.

Kiválasztás A változó szerint Egymintás t-próba Mann-Whitney U-test paraméteres nem-paraméteres Varianciaanalízis De melyiket válasszam? Kétmintás t-próba Fontos, hogy mindig a kérdésnek és a változónak

Méret: Végződés: Min. hőmérséklet: Max. hőmérséklet: Max. nyomás: Specifikációk:

ZERE 78 PN1 ZEEP R Y O ÖNÖ t: őd: in. hőmkt: x. hőmkt: x. nomá: pcifikációk: nok: DN 15-tő DN 150-i N 1 Kimák - 10 C 50 C 1 b Emkdő foóá kikk Coott áófj tömnc tömít Rodmnt c uó Öntött. 8 PN1 7 EP R Y ZE

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

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

ö ö ę ü ö ö ö ź ű ö ö ü ö ö ź ö ü ö ú ö Đ źú ű ö ö ö Ĺ Á ę ö ö ö ü ö ö ü ö ű ö ö ű Ö ö ű ö ź ű ú ö Á ö ö Á ü ö Ĺ ź ö ö ö ť ö ź ö ű ö ö ű ö

ę ź Ĺ ü ä ä ü ü É Í É É Ü Ü Á É Á ÁÉ ą Á ą É Ü É ą É Ą ą ü ź ź ü ü ö Á ö ö ö ö ś ö ö ú Ĺ ü ö ö ö ü ź ý ć ť ŕŕ É ż Ü Á ą ú ö ö ę ü ö ö ö ź ű ö ö ü ö ö ź ö ü ö ú ö Đ źú ű ö ö ö Ĺ Á ę ö ö ö ü ö ö ü ö ű ö

n*(n-1)*...*3*2*1 = n!

KOMBIATORIKA Pemutácó: egymától ülöböző elem egy meghatáozott oedbe való eledezée az elem egy pemutácója. Az öze pemutácó ülöböző oed záma: P! 0!: *-*...*3**! Imétlée pemutácó: Ha az elem özött,, 3, l

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23

TARTALOMJEGYZÉK 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin).... 7 2. téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23 3. téma Összefüggések vizsgálata, korrelációanalízis (Dr. Molnár Tamás)... 73 4. téma Összefüggések

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével

Iskolánk is elnyerte a Mentoráló intézmény címet

Ikolánk i elnyete a Mentoáló intézmény címet Újzázi Vöömaty Mihály Általáno Ikola a TÁMOP-3.1.4.B-13/1-2013-0001 KÖZNEVELÉS AZ ISKOLÁBAN kiemelt pojekt keetében a Központ által fenntatott közneveléi intézmények

Méret: Végződés: Min. hőmérséklet: Max. hőmérséklet: Max. nyomás: Specifikációk:

R RIÁ K ÖNÖ t: őd: in. hőmkt: x. hőmkt: x. nomá: pcifikációk: nok: 70 PN1 P ÁR DN 15-tő DN -i PN 1 Kimák - 10 C 120 C 1 b mkdő pá kikk Coott főfd tömnc tömít űk Öntött há. . KRIÁ Ö ÖN N1 70 P P ÁR PCIFIKÁCIK:

STATISZTIKA. Excel INVERZ.T függvf. ára 300 Ft/kg. bafüggvény, alfa=0,05; DF=76. Tesztelhetjük, hogy a valósz. konfidencia intervallum nagyságát t is.

Egymiá -r róba STATISZTIKA 0. Gyakorla Közéérék-özehaolíó ezek Tezelhejük, hogy a valóz zíűégi válozók éréke megegyezik-e e egy kokré érékkel. Megválazhajuk a kofidecia iervallum agyágá i. H 0 : µ µ Feléel:

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,

ü ö ű ö ű ö Ö ö ú ü Á ü ü ö

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

Laplace transzformáció

Laplace tranzformáció 27. márciu 19. 1. Bevezeté Definíció: Legyen f :, R. Az F ) = f t) e t dt függvényt az f függvény Laplace-tranzformáltjának nevezzük, ha a fenti impropriu integrál valamilyen R zámokra

Ś š Ą Ň ý š Ą Í Ú Ú Ü ą É Ü Ü ö ö ö É Ź Ô É É ę É ÍÉ ö ö Ü ö Ń ěą ś Ą Ľ ý É š ęł Ą Ü Í Í Ü ö ą ý É Ü ő ö ö É É ś É É É É ę ö ö Ü ĚĄ Í ý ą É Ő ö ő ö É ą Ü É É ę É ĹÉ ö ö Ü ö ĄĄ É ů Ľ Í ď É Ŕ Ą š Ą Ú ő ö

Adatbázisok elmélete 17. előadás

Adatbáziok elmélete 17. előadá Katona Gyula Y. Budapeti Műzaki é Gazdaágtudományi Egyetem Számítátudományi Tz. I. B. 137/b kikat@c.bme.hu http://www.c.bme.hu/ kikat 2005 ADATBÁZISOK ELMÉLETE 17. ELŐADÁS

Ü Á Ö É É É É Í Ü Ő Ü Ő É ő É É Á Ú ö ú í Ü Ő í Ó í Ó ú ö ú í Ó Ü Á Ú ö ő ö í Ü ü ő Ó Ó ö ő Ó í ú ű ö ő í í ö ö ö Ó ö í í ű Ü ű í Ó Ó Ó ő ő í Ó ő ő ő ü ú ö Ú Ü Á ö Ó ő Í ö Ó Ü Ó É É ö É É Í Ü Ü Ő É ő ű

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

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

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H

A metabolikus szindróma epidemiológiája a felnőtt magyar lakosság körében

DEBRECENI EGYETEM ORVOS- ÉS EGÉSZSÉGTUDOMÁNYI CENTRUM NÉPEGÉSZSÉGÜGYI KAR A metabolikus szindróma epidemiológiája a felnőtt magyar lakosság körében HMAP munkaértekezletek 2009 A METABOLIKUS SZINDRÓMA EPIDEMIOLÓGI

ó ľ ú ú ú í í ü ű í ö ľĺ ľľ ľ ú í Ĺ í ó ź ö ü Ĺ ü ľ í ľ ď í ź ľ đ ű ú í ö Ĺę Ĺ ó ź ź ľ đ öľ ľ ó ö ľ ö í ö ö ź ľ ö í í ź ľ ź ź ľ ö ö í ö ź ľü ľ ö ź ź ź

ó ľ ü ü ó ľ ľ í ľ ľ ź ź í É Í É Éľ Ü Ü ľá É Í Á ÁľÉÜ Á É Ü Éľ ľ Éľ Á ľ ł ľé ą Á É Á ľ ü ľ ľ ľľ ź ź ľ Ĺ ź ľ ľ ľ ę ö ľ ľ ź ľü ľ ö ź ľ ü ľ ö ó í ľ Á Ĺ ł ą ó ľ ú ú ú í í ü ű í ö ľĺ ľľ ľ ú í Ĺ í ó ź ö ü Ĺ ü

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

= 450 kg. b) A hó 4500 N erővel nyomja a tetőt. c) A víz tömege m víz = m = 450 kg, V víz = 450 dm 3 = 0,45 m 3. = 0,009 m = 9 mm = 1 14

. kategória... Adatok: h = 5 cm = 0,5 m, A = 50 m, ρ = 60 kg m 3 a) kg A hó tömege m = ρ V = ρ A h m = 0,5 m 50 m 60 3 = 450 kg. b) A hó 4500 N erővel nyomja a tetőt. c) A víz tömege m víz = m = 450 kg,

Wilcoxon-féle előjel-próba. A rangok. Ismert eloszlás. A nullhipotézis megfogalmazása H 1 : m 0 0. A medián 0! Az eltérés csak véletlen!

0.0.4. Wlcoxo-féle előel-próba ragok Példa: Va-e hatáa egy zórakoztató flm megtektééek, a páceek együttműködé halamára? ( zámok potértékek) orzám előtte utáa külöbég 0 0 3 3-4 4 5 3 6 3 3 0 7 4 3 8 5 4

ö ö ö ö ö ő ú ü ő ö ü ő ú ő ő ő ö ő ö ü ű ö ü ő ú ő ő ő ű ű ö ő ő ü

Á Á Á Ú Ö Á Á É Á Á Á Ó É Á Ő É É Á Á Á Ö Ő Á Á Ó É Ő É ű Á Á Ü ö ú Ö Ú Ó Á Á Á Á Á Ó Á Á ö Ü ö ö ö ö ö ő ú ü ő ö ü ő ú ő ő ő ö ő ö ü ű ö ü ő ú ő ő ő ű ű ö ő ő ü ö ö ü ö ü ő ú ú ö ö ü ő ő ő ú ő ú ö ö ő

ő ü ó ő ü ü ő ő ó ü Ą ü ú ü ő ő ó ź ö Ö ő ü ö ö ü ń ü ü ö ö ó Á ó ő ű ü ő ő ü ó Ĺ źúő ő ó ó ő ö ö ő ü ő ý ä ő ž ň ű ő ź ý ő ő ü Ĺ ö ő ź ő ű ú ő ű ú ó ó ń ö ö ő ő őź ő ü űń ó ź ő ő ó ö ő ü ú ő ó ö ö ź ő

MISKOLC. Szálláskatalógus. 1 www.hellomiskolc.hu

O 1 www í, í í í,, í -,, ü Ö?! í üx, í, - ü -,, É-, í,!, -, - í, í ü ü, ü í üü, -, ü, í, í, ü, O, - ü í í í í ü ü, ü ü í :, í í, -, í Ö,, í,, x,, ü í, Ö ü, 70 -,,,, ü, - ü,, É, í,, í, O x 16 - ü í í,,

Ö Ö ô ö đ ť ö Ö

Ö ä Ď ô Ö Ö Ö Ö ô ö đ ť ö Ö Ű É É Ö Ś Ŕ Ö đ Ö Ö Ö Ö Ö ô đ öđ ä Ö Ö ö ą Ä Ö ĄĄ Ĺ Ö Ö ö Ő Ú É Ö đ Ä Ö Ö ď Ą É Ö Ŕ ę ô ö ô ö ö ď Ď ô ć ź ź ô ć ú ô ö ö ô ô ď Ą ö Ö É Ö É ö Ú Ö ť Ú Ö ö Ö ô Ö ö Ö Ö ö đ Ü ę ę

ᔗ厗- ü, ö ó ó ó öbb ö ód í - 990 LX ö ( ) 8 ( ) b d, 6 ( ) b d b b í f d j g ö b j, í ö í ó d ᔗ厗 ó ó 997 LXX III Tö (É ) 6 ( ) b d b, (3) b d / j b, 7 (3) b d c ) j b 3 ( ) b d b b í f, bb B Üdü ᔗ厗 ö B

Matematika Tan- és segédkönyv jegyzék AP-010801 Kurucz Istvánné 1.o. Az én matematikám 1. osztály

Matematika Tan- és segédkönyv jegyzék AP-010801 Kurucz Istvánné Az én matematikám 1. osztály AP-010802 Kurucz Istvánné-Varga Lívia Az én matematikám feladatgyűjtemény 1.osztály AP-010803 AP-010804 AP-010840

Gyengesavak disszociációs állandójának meghatározása potenciometriás titrálással

Gyengeavak izociáció állanójának meghatározáa potenciometriá titráláal 1. Bevezeté a) A titrálái görbe egyenlete Egy egybáziú A gyengeavat titrálva NaO mérőolattal a titrálá bármely pontjában teljeül az

TestLine - Fizika 7. osztály mozgás 1 Minta feladatsor

TetLine - Fizika 7. oztály mozgá 1 7. oztály nap körül (1 helye válaz) 1. 1:35 Normál áll a föld kering a föld forog a föld Mi az elmozdulá fogalma: (1 helye válaz) 2. 1:48 Normál z a vonal, amelyen a

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat

FPC-500 hagyományos tűzjelző központ

Tűzjelző rendzerek FPC-500 hagyományo tűzjelző központ FPC-500 hagyományo tűzjelző központ www.bochecrity.h Maga minőégű modern megjelené alkalma a közforgalmú területekre Szövege LCD kijelző Kapható 2,

Méret: Végződés: Min. hőmérséklet: Max. hőmérséklet: Max. nyomás: Specifikációk:

NY 79 T N1 Ő AGA H OYÓ G A T ÖNTÖT t: őd: in. hőmkt: x. hőmkt: x. nomá: pcifikációk: Anok: DN -tő DN -i GN 1 imák -10 C 00 C 1 B mkdő foóá kikk Coott áófj tömnc tömít hőmkt Öntött N1 79 T Ő A H AG Ó A

11. Matematikai statisztika

11. Matematikai statisztika 11.1. Alapfogalmak A statisztikai minta valamely valószínűségi változóra vonatkozó véges számú független kisérlet eredménye. Ez véges sok, azonos eloszlású valószínűségi változó

Ö ü ö ü Ö Ö ü ú ó ü ö ö Ö ó Ö ö ú ö ó ö ö ó ö ö ö í í ö ö ü ü ö í ü ö ö í ö í ó ü ö ö í ü í ö í ü ú ü ö Ö ü ö ű ó í ó ó ó ö í ü ó ó ó ö ö ó ö í ó ü ó ó ö ö ü ó ö ö ó ó ó ü ü ó ó ö ö ü í ö ű ö ű ö ö ű í

í ö í í ú ű í í í ú í ű í Ü ö ö ö ü ö ö ö í ö ö ö ö Ö Á ö ö É ö ö ú ú ö ö ú ö í Á Á ö Ü Ú í ÁÁ ö í ö í í ú ű í ö ö í ú É í ű í ö ö É í í ű í ű í É í í ü ű ü ű í Á Á í ü í ü í ü ö ű ö É ü É ú Á Ó í í í

1. Határozzuk meg, hogy mikor egyenlő egymással a következő két mátrix: ; B = 8 7 2, 5 1. Számítsuk ki az A + B, A B, 3A, B mátrixokat!

. Mátrixok. Határozzuk meg, hogy mikor egyenlő egymással a következő két mátrix: [ ] [ ] π a A = ; B = 8 7, 5 x. 7, 5 ln y. Legyen 4 A = 4 ; B = 5 5 Számítsuk ki az A + B, A B, A, B mátrixokat!. Oldjuk

ö Í ü ő ö ö ź ö ö ü ő ĺ ő ý ź ő ĺ źú ú ĺ ö ő ő ü ő ľü ľ Ĺ źú ö ľ ź ĺ ö ź ź ö í ö ö ö ö ő ĺ ź í ű ö Í źúő ö ű ö ő í ľ ö ľ ö ö ő ö ö ź ź źů ľ źń ö ö ü ö

ö íĺ ľ ö ő ő ľ ĺ ń ĺ ľ ľ ľ ľő ő ĺ ľ ľ ĺ ű ö ö ö ö ö ü ő ö ä źů ź ő ö ľ ö ľ ő ő ő ú ő ź ĺí ő í ľő ö ľ ő ő ő ő ő ćńő ľ ľ ö ő ő ő ö ź ľ ö ű ö ö ĺ í ö ű ö Ł ź ä ű í ö í ö ö ö í ľ ź ź ő ö ö ť ö ź ö ľ ö ő ö

ľá ł Á ü ú ö ľ ľ ł ľ Ü í Á

ä ü ľ Í ü ľ ľ ľ ľ í ľ ö É Íľ ľ É É Ü Ü Á Ü ľ É Íľ ľ Á ÁľÉ É É É Ü É É Á ľľ É ű ű ł Ą ľ ü ź ľ đ ü ü ü ź í ľ ö í ľ ľ ý ę ö í đ Í đ ź ę í ź É Ę ä Ą ľá ł Á ü ú ö ľ ľ ł ľ Ü í Á Á ľá Áľ ł É ľ ľ ľá Á ľľé É ü

Á ü ü Á Á Á ü Á ű ű ű Ö ü ü ü ü ü ü ü ű É É É É Ö Á ű ű ű Á ű ű Á ű Ö Í ű ü ü ü ü Í ü Í Ü Ö ü Ü ü ű ű Ö Ö Ü ü ü ű ü Í ü ü ü Ő Ő Ü ü Í ű Ó ü ű Ú ü ü ü ü ü Ö ü Ű Á Á ű É ü ü ü ü ű ü ü ü ű Ö Á Í Ú ü Ö Í Ö

đ ő ľ ü ó ľ ľ ź ő Í ő ő ľ ő Ő É ú ü ó ľ ő ő ő í ó ü ľ ö ú í ü ő ó ľ ę ó ń ź ę ľ ő ü ľ ü ó ő ó ő ü ľ ó ő ü ó ľ ó ľ ü ú ö í ľ ő ö í ź ľ ľ ő ő ź ľ í ľ ľ ľ ľ ó ľ ü ó ľ ü í ó í ő ó ľ ü í ó ó ő ö őď ę ü Ą í

ź Ä ź Ą É ŕ Ž ę ü ä ź ú Á ö ü ü Ł ö ö ź źůě ź ö ü ö ö ü ű ü ü ú ü ź ú ü É ü ú ý ź ü É ü ü ö Ĺ Ó ÉÜ ť Í ŕ ü ú ź đ ú ü ú ź É Ü ö ę źą ź ź ú ź Ĺ Í ź ź ü ö ű ź ź ź ý ý ö ű ú ú É ü Á Á Á ö ö ö ö ź ź ź ö ź Ö

ő ľ ľü ľ ľ ü Ü Ü ľ ő ľ Ő ń ľü ľ íľ ő ő źů ő í í ü ö ü ľ ź ő ö ü ő ľő ő ö ü źů ź ź í ö ľ ź ő ľ ü ö ö ź ő đí ź ľ ő ö ű í í ö ü ö í í ú ü í ź ő ő í ú í ő Ó ő ü ú í í ú í ú ő ú ľ ő ü ő ü ű ő ő í ü ö ő í ą

í ó ľ ľ ó ö ó í ö ő ó ó ő ľ ő ó ő ü ó ő ú ö ľ ő í ó ü ő ľ ő ľ ü ő í ó Ü ť í ó ő ü ó ź ö ő ő ő ö Í í Í ö ö ű ó í í ó í ő ł ő ü ęľü ü Ą ľ ź ó í źú ő Ĺ ó

Ł ą ť Ł Ą ÍŁ ó ľ ő ü ü ľ ł ő ő ľ Ę ľ ő í ő ő ľ ó ő í ó ľ ó í ü É ľé Ő ö Ü ő í ó ö ü ó ő ö ľ ő ö ľ É ľ É É Íľ É É Ü Ü Á í ľé ł É ľ É Ü Á ą Ł É Ú ď ť í ó ľ ľ ó ö ó í ö ő ó ó ő ľ ő ó ő ü ó ő ú ö ľ ő í ó ü

Mintapélda. Szivattyúperem furatának mérése tapintós furatmérővel. Megnevezés: Szivattyúperem Anyag: alumíniumötvözet

Szivattyúperem fratának mérée tapintó fratmérővel A mnkadarab: A mérőezköz: Megnevezé: Szivattyúperem Fratmérő Anyag: almínimötvözet EV 0,5 1,5 m Spec.: 85 kj Lin 3 m (T = 35 m) Tapintó (DIN 897-1) Mérétartomány:

Á É

Á É ű Á Á ő Ó Á ő ő ő ü Ő ő Á Á Á ü ű ü ü ű őí ő ü Ú Á ü ő í Ö ü ü ű í í ü ő ü ú ü ü í ű ű ü í Á Ü Ó ú Ó Á Ó Á Á Ö Á Á í ü í ííí í Ó ú ű ő ő ő ő ő í ü í í ő ő ú ű ő ő ő ő ú ő ő ő ü ő ü í őí ő ő ő í ű í

K oz ep ert ek es variancia azonoss ag anak pr ob ai: t-pr oba, F -pr oba m arcius 21.

Középérték és variancia azonosságának próbái: t-próba, F -próba 2012. március 21. Hipotézis álĺıtása Feltételezés: a minta egy adott szempont alapján más populációhoz tartozik, mint b minta. Nullhipotézis

ĺ Í ĺ ű ö í í ö í ö É Í É É í ú É Í Ö É Ü É Á ł Ĺ ŕ Á É ĺą Á ł Á ł ĺ ź ź ĺĺ ú ź ĺĺ ű ź ź í ö ö ö ĺ ź Ą ö ź ú í ĺ ö ĺ źĺ ö í ö í í ú í ĺ ź É Ú ää Ĺ ú í ö í ť ę í ö ú í ä ť í í í ö íĺ źů í ť ĺ í ö ö ä í

Statisztika, próbák Mérési hiba

Statisztika, próbák Mérési hiba ÁTLAG SZÓRÁS KICSI, NAGY MIN, MAX LIN.ILL LOG.ILL MEREDEKSÉG METSZ T.PROBA TREND NÖV Statisztikai függvények Statisztikailag fontos értékek Számtani átlag: ŷ= i y i /n Medián:

ó Á ő Ü ó ľ ľ ő ľ Á Ő ĺ Ý ĺ Ü ĺ É ĺĺ ĺ ĺőĺ É ł Á É É ŐÉ Íľ Ü ľ ĺ ĺ ĺ ĺ ĺ ĺ ĺ Í Ú ą Ý Á ą ĺ Á ĺ Á Ü ľá Ą í ő ĺ ó ó ó ó ő í Ü ö ő ó ó í Ü í ő í ö ĺ ő Ü Ü ő ő Ĺ ő ő ö ő ü ő í í ö ö ó óó ő í ö ű ö Ü ő ö ű