A vegetáció felmérésében. 1. előadás
|
|
|
- Kornélia Kocsis
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 A vegetáció felmérésében használt mintavételi módszerek Növényökológiai módszerek 1. előadás
2 Mintavételezés é célja A mintavételezési módszerek kifejlesztésének é k mozgatórugója ój a lustaság A cél az adott terület minél pontosabb jellemzése a lehető legkisebb energia befektetéssel. Néha azonban a vegetáció felmérése a teljes területet érinti
3 Mintavételezés é Teljes felmérés Alacsony vegetáció sűrűsége Minden növényegyed ygy adataira szükség van Mintavételi egységek használata A teljes mintaterület nem mérhető fel Nincs elegendő ember, idő, nagy a terület stb. A tervezett vizsgálat költséges
4 Mintavételezés é Mintateres eljárások Valamilyen geometriai idom által határolt egységen belül zajlik az adatok gyűjtése Ez általában egy síkidom leggyakrabban négyzet, de lehet kör vagy téglalap is gy gy g p Fontos szempont a kiválasztásnál, hogy minél nagyobb legyen a kerület területterület aránya Vegetáció felmérési hagyomány is fontos!
5 Mintavételi egység alakja
6 Mintaméret Vegetáció felmérése során törekedi kell a minimi area i i méretnek megfelelő fllő mintatér és mintaszám kiválasztására Azaz a vizsgált közösségre jellemző összes faj legyen benne Kvalitatív minimi area Kvantitatív minimi area Fajtelítődési görbe meghatározása a cél.
7 Fajtelítődési görbék öbék
8 Fajtelítődési görbék öbék
9 Minimi area i i meghatározása á (a) Egymásba ágyazott kvadrátok ( egymáshoz illeszkedő kvadrátok módszere is ilyen) (b) Hálózatosan felmért kvadrátok (c) Szabályos nem illeszkedő kvadrátok (d) Eltérő alakú foltok felmérése (szigetek)
10 Minimi area i i meghatározása á Egymáshoz illeszkedő kvadrátok módszere Klasszikus módszer a fajtelítődési görbe meghatározására Terepi gyakorlatok során végrehajtunk egy ilyen felmérést
11 Minimi area i i meghatározása á
12 Minimi area i i meghatározása á Erdők 20x20 m, Gyepek 2x2 m vagy 1x1 m
13 Mintavételi elrendezések Mintavételi hierarchia Mintakvadrát tájolása és elhelyezése Puffer zónák kialakítása kítá Többféle kezelés és mintavétel
14 Mintavételi elrendezések Mintavételi hierarchia Szükséges az ún. rétegzett mintavétel. Ennek rétegeit/szintjeit mindig a mintavétel és a kutatási hipotézis határozza meg Mintavételi kvadrát > mintavételi pont > mintavételi terület > mintavételi régió stb.
15 Mintavételi elrendezések Mintakvadrát tájolása és elhelyezése Célszerű a mintavételi pontokat főégtáj szerint tájolni (helyszínrajz!!!, 1. és 2. OK) Célszerű figyelembe venni abiotikus és biotikus gradienst (1 és 3 OK) biotikus gradienst (1. és 3. OK)
16 Mintavételi elrendezések Puffer zónák kialakítása Különösen kezeléses kísérletek esetében fontos (szélesség mintaegység függő) Mintavételi kvadrátok, a mintavételi terület és a környező területek között is ki kell alakítani. Puffer zónák ákkezelése elé e általában azonos o a mintakvadrátok kezelésével, de nem történik té bennük mintavétel
17 Mintavételi elrendezések Többféle kezelés és mintavétel Gyakran előfordul, hogy többféle kezelés, vagy egy adott kezelés többféle intenzitását akarjuk vizsgálni Például: többféle gyepesítési módszer hatása Eltérő intenzitású kaszálás vagy legeltetés hatása a vegetációra
18 Mintavételi elrendezések Kezelések elrendezése Standard elrendezés (ismétlődő kontroll kezelésekkel)
19 Mintavételi elrendezések Kezelések elrendezése Ismétlődő teljes blokkok Blokkon belül szisztematikus Blokkon belüli random elrendezés
20 Mintavételi elrendezések Blokkok elrendezése Széttagolt Kompakt
21 Kvadrát független módszerek A kvadrát módszerek alkalmazhatósága erősen ő kérdéses lehet erdőállományokban á Igen nagy kvadrátméretre lenne szükség a faállományok tömegességi viszonyainak becsléséhez Áttekinthetetlen A kvadrátmódszer kiváltására alkalmazzák a kvadrát független módszereket
22 Pont kvadrát módszer A becslés egy adott (általában random) kihelyezett pont környezetében történik. té Lombkorona borításának becslése Vonal transzszekt becslés (transzszekt módszer) óds e ) Karósorozatos becslés (lágyszárú szint felmérése)
23 Karósorozatos becslés
24 Távolságméréses módszerek Növényállományok denzitásának és biomasszájának becslésére é szolgál Kvadrát módszerrel a denzitás = egységnyi g y területen lévő egyedek száma (db/m 2 ) A terület/egyedszám et/egyeds = egyedenként elfoglalt terület Az egyedenkénti terület arányos az egyedek egymástól mért távolságával.
25 Távolságméréses módszerek Legközelebbi egyed: Kihelyezett random pontoktól megmérjük éjüka legközelebbi l egyed távolságát. á át Legközelebbi szomszéd: A legközelebbi egyed és a legközelebbi szomszédja közötti távolságot mérjük. Random párok: A random ponthoz legközelebb eső két ellentétes oldali egyed közötti távolságot mérjük. Véletlen pontos negyedelés: Adott random mintavételi pont környezetében kialakított négy kvadráns legközelebbi egyedeinek távolságát mérjük.
26 Távolságméréses módszerek A) Legközelebbi egyed B) Legközelebbi szomszéd C) Random párok D) Véletlen pontos negyedelés
27 Transzszekt módszerek k Vegetáció gradiens szerű változásainak fl felmérésére ééé használható A cél a vegetációs átmenetek felmérése Kvadrát transzszekt módszer Általában egy vonalban egymáshoz illeszkedő vagy megszakítottan sorban álló kvadrátok sorozata. Vonal traszszekt módszer A felmérés egy vonal mentén történik
28 Transzszekt módszerek k Kvadrát traszszekt t módszer Vonaltraszszekt módszer két típusa
29 Transzszekt módszerek k
30 Transzszekt módszerek k
31 Ajánlott irodalom Précsényi I., Barta Z., Karsai I. és Székely T. 2002: Alapvető kutatástervezési, tá t statisztikai tti tikiés projektértékelési ték módszerek a szupraindividuális biológiában. Kossuth Egyetemi kiadó, Debrecen, Db pp Csermely P., Gergely P., Koltay T. és Tóth J. 1999: Kutatás és közlés a természettudományokban. Oii Osiris Kiadó, pp Bär, S. 2003: Professzorok kés alattvalók lók A tudományos kutatás diszkrét bája. Akadémiai Kiadó, Budapest, pp. 148.
32 Ajánlott irodalom Bonham, D. C. 1989: Measurements for terrestrial vegetation. Wiley and Sons, New York, pp Dierschke, H. 1994: Pflanzensoziologie. Eugen Ulmer Verlag, Stuttgart, pp Mueller Dombois, D. et Ellenberg, H. 1974: Aims and Methods in Vegetation Ecology. Wiley, New York, pp Greigh Smith, P. 1951: Quantitative Plant Ecology. Blackwell, Oxford, pp. 359.
A mintavételezés tervezése. 1. előadás
A mintavételezés tervezése Növényökológia Módszerek I 1. előadás A mintavételezés é és tervezés Minden ökológiai kutatás alapja a mintavételezés é Ha elrontottuk nincs olyan elemzés amivel ez jóvátehető
Kutatástervezés a tá vege ciót d u á om nyban Terresztris ökológia
Kutatástervezés a vegetációtudományban á Terresztris ökológia Ki mit vizsgál? A kutatók a vegetációt szakterületüknek megfelelően szemlélik: Növényökológus és cönológus: A vegetáció fajösszetétele és tömegességi
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció
Élőhelyvédelem. Kutatások
Élőhelyvédelem Kutatások Célkitűzések A hazai természetközeli növényzet mai állapotának pontos megismerése, teljes körű felmérése, természetes növényzeti örökségünk tudományos értékelése. Az ország nagy
MINTAVÉTELEZÉS. 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
S atisztika 2. előadás
Statisztika 2. előadás 4. lépés Terepmunka vagy adatgyűjtés Kutatási módszerek osztályozása Kutatási módszer Feltáró kutatás Következtető kutatás Leíró kutatás Ok-okozati kutatás Keresztmetszeti kutatás
[Biomatematika 2] Orvosi biometria
![[Biomatematika 2] Orvosi biometria](/thumbs/54/33134304.jpg "[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
41. ábra A NaCl rács elemi cellája
41. ábra A NaCl rács elemi cellája Mindkét rácsra jellemző, hogy egy tetszés szerint kiválasztott pozitív vagy negatív töltésű iont ellentétes töltésű ionok vesznek körül. Különbség a közvetlen szomszédok
c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora
1. MELLÉKLET: Alkalmazott jelölések A mintaterület kiterjedése, területe c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora C(0) reziduális komponens varianciája C R (h) C R Cov{} d( u, X )
TÁRSULÁSOK SZERKEZETÉNEK JELLEMZÉSE KVANTITATÍV MÓDSZEREKKEL
TÁRSULÁSOK SZERKEZETÉNEK JELLEMZÉSE KVANTITATÍV MÓDSZEREKKEL A társulások megismerése és tanulmányozása terepi mintavétellel kezdődik. A mintavétel - célja a terület minél alaposabb és torzításmentesebb
Nagygombák terepökológiai vizsgálómódszerei: términtázatelemzés
Magyar Mikológiai Társaság, 2011 Nagygombák terepökológiai vizsgálómódszerei: términtázatelemzés Készítette: Kutszegi Gergely www.extension.iastate.edu Tartalom Az Őrs-Erdő projekt A termőtestek terepi
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
Curriculum vitae. DE, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudomány és Környezetgazdálkodási. Kar, Természetvédelmi mérnöki Msc, I.
Curriculum vitae Név: Radócz Szilvia Születési hely, idő: Debrecen, 1988.08.15. Elérhetőség: Egyetem: radoczszilvia88@gmail.com DE, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudomány és Környezetgazdálkodási Kar, Természetvédelmi
Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő
Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő Mintaterületek kijelölésének javasolt módjai kapás sortávú növényekre Miért is kell mintatér?
ó Ó ú ó ó ó Á ó ó ó Á ó ó ó ó Á ó ú ó ó ó
É ó ú ó ú ó Á ó ó ú ó ó ó ú ó ó ó ó ú ó ó ó ó ó ó ú ó ó ú ó ó ó ó Ó ú ó ó ó Á ó ó ó Á ó ó ó ó Á ó ú ó ó ó Ö ó ó ó ó ó ó ó ó ó ó ó ó Ü ó ű ú ú ó ó ó ó ó ó ó É ó É ó É ó ó ó ó ó ó É ó ú ó ó É ó ó ó ó É ó
Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI
Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban Molnár Zsolt PTE, AITI Bevezetés Research vs. Science Kutatás Tudomány Szerkezeti háttér hiánya Önkéntesek (lelkes kisebbség) Beosztottak (parancsot teljesítő
MONITOROZÁSI PROTOKOLLOK KIALAKÍTÁSA A TERMÉSZETVÉDELEM ÉS AZ AGRÁR-KÖRNYEZET- GAZDÁLKODÁS ORSZÁGOS PROGRAMJAI SZÁMÁRA
MONITOROZÁSI PROTOKOLLOK KIALAKÍTÁSA A TERMÉSZETVÉDELEM ÉS AZ AGRÁR-KÖRNYEZET- GAZDÁLKODÁS ORSZÁGOS PROGRAMJAI SZÁMÁRA Horváth András 1, Bartha Sándor, Virágh Klára, Somodi Imelda, Szitár Katalin, Molnár
É Á Á Ö Á
É Á Á Ö Á Á É Á Ü ű Á É Ü ű Ú ű ű É É ű ű Á ű ű ű ű ű É ű ű ű Á É É É ű Á É É Á É Á É Ü Ü ű Á Á Á ű Á Á Á Á Á Á Á Á Ü ű Á ű Ü É É Á Á Á É ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Á Á É É ű É ű Ő ű É Ő Á É É ű ű Ú Á
Ó Ó ó ö ó
É ó ö É Á ó ó ü ó Ü ó ö ú ű ö ö ö ü ó Ó Ó ó ö ó Ó Ó ö ö ö ü Ó Ó ö ö ü ö ó ó ü ü Ó Ó Ó Ó ó ö ó ö ó ö ó ö ü ö ö ü ö ó ü ö ü ö ö ö ü ü ö ü É ü ö ü ü ö ó ü ü ü ü Ó Ó ü ö ö ü ö ó ö ö ü ó ü ó ö ü ö ü ö ü ö ó
ö ő ü ö ő ő ü ü ő ő ő ü ö ü ü ő ú ő ő ő ü ő ő ő ő ő ú ő ő ü ő ő ő ü ö ü ú ő ő ő ő ü ü ő ő ú
ő ű ű ő ö ö Á ö ő ü ö ő ő ü ü ő ő ő ü ö ü ü ő ú ő ő ő ü ő ő ő ő ő ú ő ő ü ő ő ő ü ö ü ú ő ő ő ő ü ü ő ő ú ő ö Á Ó ő ő ü ú ő ő ő ő Á ő ú ű ő ő ő ü ú ő ő ő ő ő ő ő ő ö ü ú ő ő ő ő ű ű ő ő ö ű ü ő ő ő ö ö
A TANTÁRGY ADATLAPJA
A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Pszichológia és Neveléstudományok Kar 1.3 Intézet Alkalmazott Pszichológia Intézet 1.4
Tantárgyi program. 8. Az oktatás személyi feltételei: Gyakorlati oktató: Dr. Szigeti Orsolya egyetemi docens
Tantárgyi program 1. A tantárgy neve, kódja: AV_KMNL211-K3 Marketing kutatás 2. A neve, beosztása: 3. Szak megnevezése: Kereskedelem és Marketing BA szak, levelező tagozat 4. A tantárgy típusa: A 5. A
Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai
A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.3 Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai Tárgyszavak: statisztikai folyamatszabályozás; Shewhart-féle szabályozókártya; többváltozós szabályozás.
Demográfia. Def.: A születés, mortalitás, ki- és bevándorlás kvantifikálása. N jelenleg. = N korábban. + Sz M + Be Ki. A szervezetek típusai: UNITER
Demográfia Def.: A születés, mortalitás, ki- és bevándorlás kvantifikálása N jelenleg = N korábban + Sz M + Be Ki A szervezetek típusai: UNITER MODULÁRIS Ramet Genet 1 Élőlények egyedszámának meghatározása:
ü ü Ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü É ü ü
ü ü É ű ű É É ű ü ű ü ü ü Á ü ü ü ü ü ű É ü ű É ű ü ü ü Ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü ü É ü ü ü Á ü ü ü ü ü Ú ü ü ű É ü ü ű ü ü ű ü ü ü ü É ü ü ü ü ü ü ü ü É ű ü Á ü ü ü ü ü Á Ö É ü ü ű Ú ü ü ü ű
ű Ö ű Ú ű ű ű Á ű
ű ű Ó É É ű Ó ű Ü ű ű Ö ű Ú ű ű ű Á ű É ű Á ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Á ű ű Ö Ü Ö É ű ű Ü Ü ű É Á Ú É É ű ű ű Ö É ű É Ó É Á Á É ű ű Á ű ű ű Á É ű Ö Á ű ű ű Á ű Á É Ö Ó Ö ű ű ű ű ű ű ű Á É Á Á ű ű ű Á ű ű ű
Ú ű É ű ű Ü Ü ű ű Ú É ű ű Ü ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű
Ú ű ű ű ű ű ű ű ű Ú ű É ű ű Ü Ü ű ű Ú É ű ű Ü ű ű ű ű ű ű ű Ú ű ű É ű Ú Ú Ú Ú Ú ű Á Ú Ú Ú Ú ű Ú Ú ű É ű Ú Ú Ú Ú Ú Á ű Ó ű Ú É É Ú Ú ű É ű ű ű ű É ű Ő ű Ő ű ű ű ű ű É ű É Á ű ű Ü Á Ó ű ű ű Ú ű ű É ű ű Ú
ű ű ű Ú Ú Á ű Ö ű ű Ú Ő É
Ü ű ű ű Ú Ú Á ű Ö ű ű Ú Ő É É ű Ö Ö Á É ű Ö Ö Á Ü Á ű ű Ó Ó Á Á É Ü É ű Ó Á Ó Á ű Ö ű ű É Ü Ö ű É Ö ű ű Ó ű ű Ú ű ű ű ű ű É ű É Ú Ö Á É ű ű Ó ű ű ű ű ű ű Ó ű Ü ű ű ű É ű ű Ü Ü ű ű Ő Á Á Á ű ű ű Ó Ó Ó ű
Á Ó ű ű Á É ű ű ű ű Ú Ú
Ö ű ű Ö Ü ű ű ű ű ű Ó ű Ü ű Á Ó ű ű Á É ű ű ű ű Ú Ú ű ű Á Á Á É ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű É ű Ö Ó Ú ű ű ű ű Ü Ó Ú ű É É Ó É É Ó É É É É Ó ű ű ű ű ű Ü ű Á ű ű ű ű ű Ü ű ű ű ű ű ű Á ű Ú Á Á Ö É Á Á Ö É Ü ű ű Ü
ű Ú ű ű É Ú ű ű
ű ű ű ű Ú Á É Ú ű Ú ű ű É Ú ű ű ű Á ű ű ű ű ű Ü ű Á ű ű ű Á Á ű ű ű É ű ű ű Ú É ű ű ű ű ű ű ű ű Á É Á Ö Ü ű É ű ű Ö É Ü Ú ű Ó ű É Ó Ó Ó ű É Ü Ü ű ű Ú ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű É ű ű Á Á ű Ú ű Ú ű ű Ó ű ű Ü Ü
Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes
Á Á ő ő Ö ő ő ö É ö ő ö ő ő ö ő ő ö ő ő ü ö
ű É É Á Á Á É Ó É É Á ö ő ő ö ő ő ő Ó ő ö ő ö ő ú ő ü ö ő ü ö Á É ű Á É É É Ö ö Á É É ő ő ö Á Á ő ő Ö ő ő ö É ö ő ö ő ő ö ő ő ö ő ő ü ö É É Á Ö ő ú ő ű Ö ü Ő É Ó É É Á Ó É Á É Ü É Á Ó É ő ő ö ö ő ö ö ö
Ó é é Ó Ó ő ű Ó Ö ü Ó é Ó ő Ó Á Ö é Ö Ó Ó é Ó Ó Ó Ó ú Ó Ó Ó Ó ű Ö Ó Ó Ó é Ó Ó ö Ö Ó Ö Ö Ó Ó Ó é ö Ö é é Ü Ó Ö Ó é Ó é ö Ó Ú Ó ő Ö Ó é é Ö ú Ó Ö ö ű ő
É Ó Ű Á Ó É Ó Á É Ó Á ő ű Ó ú Ö ú é Ö Ó Ö ú Ó Ö ú Ó Ó Ó Ó ű é ű ű Ó Ó ú ű ű é é Ö ö Ö Ö Ó ű Ó Ö ü ű Ö Ó ő Ó ő Ó ú Ó ő Ó é Ó ű Ó Ó Ó Ó ú Ó Ó Ó Ó Ö Ó Ó ö ő ü é ü Ö é é é Á é Ó Ó ú ú ű é Ö é é é Ó é é Ó Ó
Á Ö Ö Ö Ö ú ú Ö Ö Ó Ó ú ú Ü ú Ó Ö Ö Ü Ó Ö Ö Á Ó ú ú ú ű Ö Ö Ö Ö Á Ó Ö Ó ú ú Ö
Ó ú ú ú ú ű ű ű ú Á Ö ű Á Ö Ö Ö Ö ú ú Ö Ö Ó Ó ú ú Ü ú Ó Ö Ö Ü Ó Ö Ö Á Ó ú ú ú ű Ö Ö Ö Ö Á Ó Ö Ó ú ú Ö Ú ű ú É Á Ó Ó É Ó Ó ú ű ű ű ú Ö Ó Ö ú ú Ö ú Ü ú Ü É Ö Á Á Á Á ú Ó Ö ú ú ú Ü Ö ú ú ú ú ú ú Ö ú Ö Ó ű
Ó Ó ö ú ö ö ö ö ü ú ú ö ö ö ú ú ö ö ö ú ú ú ű ö ö ú ö ü ö ö ö ö ü ú Á ö ü Á ö ö ö ö ö ö
É Ó ö É Á ű Ü Ü ö Ú ö ö ö ö ö ö ö ú ö ö ö ö ö ú ú ú ú ú ú ü ú ú ö ö ű ö ü ú ö Ó Ó ö ú ö ö ö ö ü ú ú ö ö ö ú ú ö ö ö ú ú ú ű ö ö ú ö ü ö ö ö ö ü ú Á ö ü Á ö ö ö ö ö ö Á Ó ú ö Á ö Á ö ú ú ö ö ö ö ü ü Ü ú
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.
ó ő ő ó ő ö ő ő ó ó ó ö ő ó ó ó ö ő ó ő ő ö Ö ő ö ó ő ö ő ő ú ö ö ü ö ó ö ö ö ő ö ö Ö ú ü ó ü ő ő ő ő ó ő ü ó ü ö ő ö ó ő ö ő ö ü ö ü ő ö ö ó ö ő ő ö
ü ö ő ö ő ó ö ő ü ü ö ő ó ó ü ő ö ő ö ő ö ü ö ő ö ő ó ö ü ü ö ő ő ő ö ő ö ü ö ő ó ő ö ü ö ő ő ű ő ö ö ő ű ő ü ö Ő ó ö ö ő ü ó ü ú ű ú ő ó ó ó ő ö ő ő ö ó ö ö ő ő ö ö ó ú ő ő ö ó ö ó ö ü ó ő ő ö ó ő ő ó
Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából
Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Néhány elem kiválasztása adott szempont szerint. Néhány elem sorba rendezése, az összes lehetséges sorrend felsorolása.
ú ö ö ö ö ö ö Á ö ö ö á á á ű Ü ű ö ö Á á Á
ú ú ö ö ö ö ö ö Á ö ö ö á á á ű Ü ű ö ö Á á Á Á ú á ú á Á ö á ö ö ö ú á á ö ö ö ö á ű Ü ú ö Ü ű ö ú ű á á á ú á ú ú á ö ö ú ö ú ú ö ö ú ö ö ö á ö ö ö á á ö ú ö á á Ú á ö ö ö Ü ú Á á ű ö Ü ö ú Á á ö á ö
ü ú ú ü ú ú ú ú
ú ú ú ü Ü ú ú ű ú ú ü ú ü ü ú ú ü ú ú ú ú ü ú Ö ü ü ü ú ü ú Ó ü ü ű ü Á Ü ü ű ü ű ü ű ű ü Ó ű ú ú ű ú ü ü ú ű ű ú ű ü ú ű ű ü ü ü ű ü ű ü ü ű ü ü ü ü ü ü ü ü ü ú ű ü ű Ó ü ü ü ú Á Ü ú ü ű ü Á Ü Ö Ú Á Á
é ü ó ö é Ö é ü é é ó ö é ü ü é é ó ó ó é Á é é ü ó é ó ó é ö ö ö é é ü é ü é é ö ü ü é ó é é é é é é ö é é é é é é ö é ó ö ü é é é ü é é ó é ü ó ö é
Ó Ö é ü ó ö é é ü é é ó ö é ü ü é é ó é é é é é é ö é é é é é é é ó ö ü é é é ü ó ö é Ö é ü é é ó ö é ü ü é é ó ó ó é Á é é ü ó é ó ó é ö ö ö é é ü é ü é é ö ü ü é ó é é é é é é ö é é é é é é ö é ó ö ü
OTKA NN Szabó András és Balog Kitti
Alföldön telepített erdők hatása a talaj sótartalmára és a talajvízre OTKA NN 79835 Szabó András és Balog Kitti 2013. 12. 03. Hipotézis EC max: a sófelhalmozódás maximuma GYz: gyökérzóna Tv: talajvízszint
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen
Minőségi változók. 2. előadás
Minőségi változók Növényökológiai módszerek 2. előadás Ki mit vizsgál? A kutatók a vegetációt szakterületüknek megfelelően szemlélik: Növényökológus és cönológus: A vegetáció fajösszetétele és tömegességi
ü ű í ú ú ü ü ü ű ü ű ü ű ü ű ü í ü ű í í ü í í í í í ü í ű
ü ú É Á Á ü ű í ú ú ü ü ü ű ü ű ü ű ü ű ü í ü ű í í ü í í í í í ü í ű ü ű í ü í í ü ű í ü ű ü í ü í í í ü í ű ü í ú í ü ü ú í ü ü ű ü í í í ü ü ü í ü Ü ü ü ü ü ü í í í ü í í ü í í ü ű ü ú í ü í ü í ű í
A magbank szerepe szikes gyepek fajgazdagságának fenntartásában
A magbank szerepe szikes gyepek fajgazdagságának fenntartásában Tóth Katalin, Tóthmérész Béla, Török Péter, Kelemen András, Miglécz Tamás, Deák Balázs, Radócz Szilvia, Simon Edina, Lukács Balázs, Valkó
Az ökológia alapjai. Diverzitás és stabilitás
Az ökológia alapjai Diverzitás és stabilitás Diverzitás = sokféleség, változatosság a sokféleség kvantitatív megjelenítése biodiverzitás: a biológiai változatosság matematikai (kvantitatív) megjelenítése
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
Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv
Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv Zsigmond Anna Julia Fizika MSc I. Mérés vezet je: Horváth Ákos Mérés dátuma: 2010. október 21. Leadás dátuma: 2010. november 8. 1 1. Bevezetés A mérés
TUDOMÁNYOS KOMMUNIKÁCIÓ
MIRŐL LESZSZÓ? TUDOMÁNYOS KOMMUNIKÁCIÓ 5. előadás: A mintavétel tervezése, tudományos cikkek tartalmi elemei és cikkírás A kutatástervezés alapjai Mintaterület kiválasztása Mintavétel alapjai A cikkírás
Terepi módszerek a növényökológiában és cönológiában
Terepi módszerek a növényökológiában és cönológiában Tárgyleírás: A tárgy célja, hogy néhány típusfeladaton keresztül bemutassa a terepi növényökológiában leggyakrabban vizsgált problémákat (kérdéstípusokat),
x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:
Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel: Valószínűségi változó általános fogalma: A : R leképezést valószínűségi változónak nevezzük, ha : ( ) x, x R, x rögzített esetén esemény.
ű í Á É í Á Á úú Ö
ű í Á É í Á Á úú Ö í ö ÍÍ ü É Í í í ú Í É Á Á Í ő ü ö ü Á É ü ú ő ú ö í Á Í ú ü É É É ő ő ö ö ő ő ő ö ö ö ő ö ö Á Í ő ö ö í ő ő ő ö ö Á ö ő ö ö ő ő ö ő ö ö ő ö ő ő ö ö ö ü ő ö ö ö ő ö ö ő ö ö Í ü É É Á
Mintavételi 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
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
Géprajz - gépelemek. Előadó: Németh Szabolcs mérnöktanár. Belső használatú jegyzet 2
Géprajz - gépelemek FELÜLETI ÉRDESSÉG Előadó: Németh Szabolcs mérnöktanár Belső használatú jegyzet http://gepesz-learning.shp.hu 1 Felületi érdesség Az alkatrészek elkészítéséhez a rajznak tartalmaznia
Finite Element Methods for Active Contour Models and Balloons for 2D and 3D Images
Finite Element Methods for Active Contour Models and Balloons for 2D and 3D Images Laurent D. COHEN and Isaac COHEN Prezentáció: Kiss Zoltán, SZTE 2004. Motiváció 1) Objektum felszínek kijelölése szegmentációs
ű ú Í Ó Á ú Ű ű Ő Ö Á ú Ű Ü ú ú Á ú ű
É Á É É Ó Á ű Á ű ú ú ű ű ú ű ű ú Á ú ű ú ű ú ű ú ű Á ű ú ű ű Ö Ú Á ű ű Á ű ű ú Í Ó Á ú Ű ű Ő Ö Á ú Ű Ü ú ú Á ú ű ű ú ű ű ű ű ű ú ű ű ű ű ű ű Á ú ű ű ú ú ű ű ű ű ű ú ű Á ű ű ű ű ű ű ú ű ú ű ú ű Ö ú ű Ö
Í Ó ü ü í ü ü ü í Í í É í í Í Í ü ü ü í Í ü
É Á í É Á Á ü Ú ű í Í Í Ü ü ú ü Í ü ü ü ü Í ü Í í ü ü ü ü ü ü ü ü ü í Í Ó ü ü í ü ü ü í Í í É í í Í Í ü ü ü í Í ü Í Ó Í Ó ü ü ü Í ü ü É ü ü ü ü ü É ü ü Í ü ü ü Í Ó Í Ó í Á í É ü í Í ü í Í í í ü ü É ü ü
10. Villamos erőművek és energetikai összehasonlításuk
Energetika 111 10. Villamos erőművek és energetikai összehasonlításuk A villamos erőművek olyan nagyrendszerek, amelyek különböző energiahordozókból villamos energiát állítanak elő. A világ első villamos
ü É ö É É ö ö ö ü ö ö Á ű ö ű ű ű Á Í ö ö Ó ö
Ü É ű ü ü ö Í ü ö ö ü ű Í Í ü ű ö Ö ö ö ö Í ü ü É ö É É ö ö ö ü ö ö Á ű ö ű ű ű Á Í ö ö Ó ö ü ü ü Í ü ö ö ö ö ö ö ö ü Í Í ű ö ö ö ü ü ö ü ö ö ö ü ö ö ö ö ü ü ű ü ö ö ö ü ö ü ű ö ü ö ö ű Í ü ü ű Í ö ü ö
Erdészeti fahasználatok termőhelyre, felújulásra és biodiverzitásra gyakorolt hatásának kísérletes vizsgálata
Erdészeti fahasználatok termőhelyre, felújulásra és biodiverzitásra gyakorolt hatásának kísérletes vizsgálata a Pilisi Kísérlet bemutatása Kovács Bence Sárvár, 2016. szeptember 7. MTA ÖK Erdőökológiai
Kvadrátos, sávos és vonaltranszekt becslés. Populációbecslések és monitoring 3. gyakorlat
Kvadrátos, sávos és vonaltranszekt becslés Populációbecslések és monitoring 3. gyakorlat Állományfelmérés mintaterületen A mintaterületen történő állományfelmérésnek Csányi (1987) az alábbi előnyeit látja:
Á Ö É É É É Í Ü Ü É ö ö ü ü ó ó ű Á ö ó ö ó ó ü ú ú ó ó ú Í Í Ú ÍÍ ü ú ó ö Ű ú ű ü ü ü ü ö ó ó ó ú ö ó ü ó ü ö ü ú ü ü ű ö ö ú ó ú ú ó ú ó Á ö ö ü ó ü ü ó ó Á ó ó ó ó ö ü ü ö ö ó ó ö ű ú ü ö ö ö ó ó ó
A TANTÁRGY ADATLAPJA
A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş Bolyai Tudományegyetem, Kolozsvár 1.2 Kar Politika-, Közigazgatás- és Kommunikációtudományi Kar Történelem és Filozófia
É Í Á Á É Ü Ó É É É É Í Ó Ó Ő Á Á É Á É É É É Á É É Á Á É É Á É Í
Í É Í Á Á É Ü Ó É É É É Í Ó Ó Ő Á Á É Á É É É É Á É É Á Á É É Á É Í É Á É Í Í É É Í Í Í Á Í Á Á ö ó ö ö ő ő ő ö ö ó ő ű ö ö ö ö ü ö ö ö ü ü ó ö Á ó ó ö ö ő ő ő ő ö ó ü ó ó ó ó ó ó ö ü ü ó ö Ó Í Í É É
ő ő ő ő ú É ü ú ú ű ú ű ő ő ő ő Á Á ü ő É É É É É É Á Ú Á Á ő ő ő ő ő É Á Á Á ő ő ő Á ü ő ő ü
ő É ő ő ő ő É Ü Ö Ö Ö Í Ö Ö Ö ő Ó Ó Ö Ö Á É É É ő Á É Á Á Ú Á Ú Ö Ö Á Ú Ö Á ű Á ú ő ő ü ü Ó ő ő ő ő ú É ü ú ú ű ú ű ő ő ő ő Á Á ü ő É É É É É É Á Ú Á Á ő ő ő ő ő É Á Á Á ő ő ő Á ü ő ő ü ő ő ő ő Á ü ú ú
Í Ú É ő ő ú ö Ö ú ú ú ö ö ú ö ö ű ö ő ö ö ú ö ő ő ö ö ö ő ő ú ő ú ö ö ö ú ö ö ú ő ö ú ö ű ö ő Ó ő Á ö ő ö ö
ö ú ö ö ú ö ú Ü ő ú ő ö ő ő ő ö ö Í Ú É ő ő ú ö Ö ú ú ú ö ö ú ö ö ű ö ő ö ö ú ö ő ő ö ö ö ő ő ú ő ú ö ö ö ú ö ö ú ő ö ú ö ű ö ő Ó ő Á ö ő ö ö Ú ő ö ő ő ő ö ú ú ú ő ö ő ö ő ő ő ö ö ö ö ő ő ö ő ú ő ö ú ö
É Ö Á Í Á Ó Ö ü
Ö ű Ö ő ü ő ő ő ű Ö Ö ü Á Á É Ö Á Í Á Ó Ö ü Ö ű ű Ö ű ű ú ű ű ú ú ő ő ü ű ű É Ö ú ű ő ű ű ú ő ü Ö ú ú ő ő ú ű ü ő ü ű ú ú ű Ü ő ő Ó ü É Ó Ö Ö ú ü ü ü ü Ű ú Ö Á ü É Ó ű Á Ö Á ű ü ú Ö ű ű ű ü ő ő ő Á ő ő
Ö Ö Ú Ó Ö ű Ő Ő ű ű Ü Ő Ó Ő
ű É ű ű É Ö Ö Ú Ó Ö ű Ő Ő ű ű Ü Ő Ó Ő É Ó Ó É ű Ö ű Ö ű ű ű Ú Ú Ö ű ű ű Ö ű ű ű ű ű ű ű ű Ú É É É É Ö Ö Ú Ö É ű ű ű ű ű ű ű Ó ű Ö Ö ű ű ű É ű ű ű ű ű ű ű ű ű É ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ö ű ű ű Ü ű ű ű ű Ö ű
ú ú ö ö ü ü ü ü ű ü ü
Ü ú ű ű ú ű ú ú ö ö ü ü ü ü ű ü ü ö ö ö ö ö ö ű ö ö ö ö ö ö ö ö ö ü ü ü Ú ú ü ű ü ú ű ö ű ú ö ö ö ö Á ú ú ű Á ú Á Á Á ü ö ö Á ö ö ü Á ú Á ú Á Á Ö Á Á ö ű ö ö ü ú ü ú ö ú ű ú ú ü ü ü ü ű ű Ő ú ö ű ú ú ű
ő ő Ű ü ú ú Ú ü ű ő ő ő ő Á Á Í ü É ő ő ő ő ő É ő ú ú ú ő Á Ö ő
ő ő ű ú ő ü ü ü ü ü ő ő ü ü ü ü ü ü ü ü ü ő Ö ő ő ő ő ő Ű ü ú ú Ú ü ű ő ő ő ő Á Á Í ü É ő ő ő ő ő É ő ú ú ú ő Á Ö ő ő ű ő ú ü ú ő ő ő ő ő ő ő ő ő ő ő É ü ű ő ü Á ő ú ű ű ő ő ő É ü ű ő ő ő ű ú ü ú ő ő ő
ú ú ü ü Á ú ú ü ű ű ú ü ü ü ü
ü ü ü ú ú ü ű ü ű ü ü ű ü ü ü Í ú ú ü ü Á ú ú ü ű ű ú ü ü ü ü ú ü ü Á ű ü ü ü ü ü ü ü ú ü ü Í ú ü É Ö Ö ú Ö Ö Ö ú ú ü ú Á Ö Á ú É ü ú ú É ú ú ú Ü ü ű ú ű É ú ű ü ü Á ú É ü ű ü ú Á É É ú ü Ö Ö Ö ú ú Á Ö
Ü
Ó Á ú Á É Ü Ö Ö Ö É É É Ö É Ü Ö É É É É É Ó Ö Ó Í Ö Ö Ö Ö Í Ö Ö É É É Í Ö Ö É Ö Í Á Ó Í Á É É Ó É Ú Á Í É É É Ö Ö Ó Ö Ö Ö Ö Ó Ó Ó Í Ü Ö É É Ö Ó Ö Ó ö Ö Ö Ö Ö Ö Ó Ü Ö Ó É ű É É É É É É É É Í Ö Ó Ö É Ö Ö
É ú É ö ö ű ö ö ö ú ú ú ű ű ú ö ű ö ű ű ü ö ö ü ű ö ü ö ö ö ö ú ü ö ö ö ú ö ö ú ö ö ú ü ú ú ú ű ü ö ö ű ú ű ű ü ö ű ö ö ö ű ú ö ö ü ú ü ö ö ö ü ú ö ű
É É É Ó Á É ú É ö ö ű ö ö ö ú ú ú ű ű ú ö ű ö ű ű ü ö ö ü ű ö ü ö ö ö ö ú ü ö ö ö ú ö ö ú ö ö ú ü ú ú ú ű ü ö ö ű ú ű ű ü ö ű ö ö ö ű ú ö ö ü ú ü ö ö ö ü ú ö ű ü ű ö ö ú ö ú ö ö ö ö ö ü ú ü ö ö ö ö ö ü
Ó ű ű Á ú ű ű ú ú ú ű ű É ú É Á Á ú ű Ü Á Ü Á ű Ö Ú É Ó É Á Á Á Ű Á úá Á Ö É Ö É Ü
ú ú ú ú Ö ú ű ú Á ú ú ű ű ú ű ú ú Ó ű ű Á ú ű ű ú ú ú ű ű É ú É Á Á ú ű Ü Á Ü Á ű Ö Ú É Ó É Á Á Á Ű Á úá Á Ö É Ö É Ü Ó Á Á Á ú ú Ő Ö Ü ú Ü Á ú ú Á Ú ú ú ú É ú Ó Ö É Á ű ú É Ó ű ú ú ű ű ú ű ú ű ű ú ű ű
Mennyire természetes a környezetünk? - A természetesség mérése a környezeti nevelésben
Mennyire természetes a környezetünk? - A természetesség mérése a környezeti nevelésben Kecskés Ferenc A környezeti nevelés egyik fontos feladata, hogy felhívja a figyelmet az élővilág állapotának, sokféleségének,
Ü ű ö Á Ü ü ö ö
Í Í Ü Ú ö ú Ö Ü ű ö Á Ü ü ö ö ú ü ü ö ü ö ö ö ö Ü Ü ö ö ö ö ö ü ü ö ü Ü ö ú ü ö ü ö ű ö ű Ü ü ö É ö ü ü ö ö ö ö ö ö ö ö Ó ö Ü ü Ü ü ü ö ö ö ö ö ö ö ú ü ö ű ü ö ú ű Ü ö ö ö ü Ü Ü Ü ú ö ö ü ű ö ű ö Á Á Í
Á Á Ö Ö Ü É Ö É É Á Ú É É É É Á Á Ö Ö Ő
Á Á Ö Ö Ü É Ö É É Á Ú É É É É Á Á Ö Ö Ő Á Á Ú ű É Á É ű É ű Ü É Ú Ú Ó Ü Ó Ó Ó É Ü Ü ű É É Ö Á Ó Ú Á ű ű Á ű ű É ű Ú Á É É É Ü Ó É É ű ű É Ő Á Á ű Ü ű Ü ű ű Á ű Á Á ű ű ű Ü Ü Á ű É Á ű ű É ű Ó ű Ü ű ű Ú
É ő ő ű ú Á ő Á ő ű ő ő ő ő ő ő ő ő ű ú ű ű ő ő ő ű
ő ő ű ú Á ő ű ő ő ő ő Ö Ö Í Á É Á ő Ö Ö Í ő ő ő ő É ő ő ú ú ú ő Á Ö É ő ő ű ú Á ő Á ő ű ő ő ő ő ő ő ő ő ű ú ű ű ő ő ő ű ő ű ő ú Á ő ű ő ő ő ő ő ő Ö ő ú ú Ö ő ő ű ú Á ő ú Ó ű Ó ú ú ú ő ő ú ú ő ő ú ő Ú ú
ü ö ú ö ú ü ö ü Á Ó ö ö ö ö ú ü ú ü ü ú ú ö ö ü ü ú ü ü ö ö ű ö ü ü ü ü ö ö
Í Á Ö Ú Á Á Ó Á ö ú ú ö ú ú ö ü ü ű ü ű ö ö ü ű ö ü ö ú ö ü ú ö ö ü ü ö ü ű ö ö ü ű ö ö ú ö ö ú ú ü ö ú ö ú ü ö ü Á Ó ö ö ö ö ú ü ú ü ü ú ú ö ö ü ü ú ü ü ö ö ű ö ü ü ü ü ö ö ü ö ü ö ö ü ö ö ú ö ü ű ö ü
Tantárgyi program. 1. A tantárgy neve, kódja: AV_KMLA216-K5 Marketing alapjai. 2. A tantárgyfelelős neve, beosztása: Dr. Szakály Zoltán egyetemi tanár
Tantárgyi program 1. A tantárgy neve, kódja: AV_KMLA216-K5 Marketing alapjai 2. A neve, beosztása: egyetemi tanár 3. Szak megnevezése: Kereskedelem és Marketing BA szak, levelező tagozat 4. A tantárgy
A digitális fotózás és fotóarchiválás. Szerkesztette: Bleier Norbert (2012) Módosította: Schally Gergely (2016)
A digitális fotózás és fotóarchiválás Szerkesztette: Bleier Norbert (2012) Módosította: Schally Gergely (2016) Miért szükséges a témával foglalkozni? Terepi kutatómunka során fontos és szükséges nyomok,
é ú é é é é é é é é é é é é ú é ö é é é ö Ő é é é ú é é é é é é é é ö é é é ö é Ö é é ö é ö é é é ű é ö ö é ö é é ö ö é é ö ö é ö é Ö é ú é é é é é é
é ű ö Ö é é ö ú é é é é ö ö é ö é é é ö ö é é é ö ö é ű é é ö é é é é é é é é é é ö é ö é é é ű ö ű ö é é é Ö Ú Í é ö é é Ő ö ö ú é é é é é é é é é é ű é é é ú é é é ű ú é é é é é ö é ö é ö é é ö é é é
Í Í Í Ü Ó Ó Ö Á Ü Ü Ó Ü Ü Ó Ö Í É Ö
Ö É Ö Í Í Í Ü Ó Ó Ö Á Ü Ü Ó Ü Ü Ó Ö Í É Ö Ü Ü Á É Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ú Í É Ó Á Ü Á É Á Ü Í Í Í Í Ü Í Í Í Í Í É Ö Á Í Á Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Ü Í Í É Í Í É É Í Í Í É Í Ü Í Ü Á Ü Ü
Á Í Á Ó É ö ö ő ő Í Í ú ű ö ő ű ű ő Í ö öíí ö ő ő ő ő ú ö ö Í ő ő ő ő ő ő ö ő Í őő ő ő Í ő ő Í ö ő ü ő ü ú ú ő Á ü ö É ü ő Í ő ő ö Í ü ü ő ü ő ő ö ő ö ö ü ö É Í ő ú ő ő ő ő ő ő ő Í ő ö Á Ú ő ő Í ő ú ő
í Ó ó ó í ó ó ó ő í ó ó ó ó
í Ú Á Í í Ó ó ó í ó ó ó ő í ó ó ó ó í Ó Ó í ő ó Í í í í Ó í ó í í Ő É Ú Ű Í É Á ó Á É É ó ó í É Ü Í ő í ó í ó í Ő Ő Á Ó Ó Á É É Á Á É É Ő Á Ú É í ó Á í Á í í ő í í Ő Ő É Ú Ű Í É Á ó Á É Ö Í Í É ó ó í Ú