A mintavételezés tervezése. 1. előadás
|
|
- Irén Vörös
- 7 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 A mintavételezés tervezése Növényökológia Módszerek I 1. előadás
2 A mintavételezés é és tervezés Minden ökológiai kutatás alapja a mintavételezés é Ha elrontottuk nincs olyan elemzés amivel ez jóvátehető vagy javítható Nagy hangsúlyt kell helyezni hiszen Nagy hangsúlyt kell helyezni, hiszen legtöbbször ezt fogják kritizálni.
3 A mintaterület kiválasztása á Igen körültekintően kell végezni. Reprezentativitás és uniformitás A mintavételi terület jellemző megmintázni kívánt teljes területre Homogén növényzet és talajparaméterek Összefüggő terület
4 A mintaterület kiválasztása á Milyen tulajdonságokat kell vizsgálni? Előtörténet (korábbi emberi beavatkozás időpontja és típusa) Vegetáció egyes jellemzői és összetétele Talajparaméterek (drága, talajtérképek) Makro és mikro domborzati sajátságok Egyéb ébjll jellemzők (vizsgálat ttípusától függ)
5 A mintaterület kiválasztása á Ideális mintaterület: Florisztikailag il jól feltárt fltát Ismert előtörténet Abiotikus háttérváltozók ismerete Térképezettség Megközelíthetőség Elővizsgálatok!!!
6 A mintavételezés é és tervezés Ismétlésszám (mintaszám, térbeliség) Mintaméret Mintafüggetlenség Ismételhetőség és bővíthetőség Összevethetőség
7 A mintavételezés é és tervezés Ismétlésszám (mintaszám, térbeliség) Mintaszám: kellően nagy legyen Főként a vizsgálat és a mintavétel jellege határozza meg az ismétlésszámot: Költséges és munkaigényes vizsgálatok esetében általában alacsonyabb mintaszám Tér idő helyettesítéses módszereknél magasabb ismétlésszám Térbeli ismétlések fontosak!
8 A mintavételezés é és tervezés Mintafüggetlenség Pszeudoreplikáció (Hurlbert 1984) Az ismétlések nem valódi ismétlések Nem összevethető minták (Biological unrelated sampling) p g) Térbeli korreláltság (Spatial autocorrelation) Hogyan kerülhetőek el ezek a hibák?
9 A mintavételezés é és tervezés Mintaméret és ismétlésszám Megbízhatóság, a vizsgálati célkitűzések és az eladhatóság határozza meg. Kevés térbeli ismétlésnél, nagyobb lokális ismétlésszám Nagy térbeli ismétlésszám mellett alacsonyabb lokális ismétlés.
10 A mintavételezés é és tervezés Ismételhetőség és bővíthetőség Mintavétel tervezése úgy történjen, hogy a mintavétel az adott helyen ismételhető legyen Nem destruktív mintavételezés Destruktív mintavételezés kellően nagy mintavételi területen Puffer zónák kijelölése Hely későbbi mintavételi koncepciók beillesztésére
11 A mintavételezés é és tervezés Összevethetőség Az eredmények közlése csak így lehetséges Tervezéskor figyelembe kell venni a korábbi eredményeket. Irodalmazás Módszerfejlesztés (szükséges, de nem cél) Publikálás tervezése (!!!)
12 A vegetáció felmérésében használt mintavételi módszerek Növényökológiai módszerek 1. előadás
13 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
14 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
15 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!
16 Mintavételi egység alakja
17 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.
18 Fajtelítődési görbék öbék
19 Fajtelítődési görbék öbék
20 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)
21 Minimi area i i meghatározása á Egymáshoz illeszkedő kvadrátok módszere Klasszikus módszer a fajtelítődési görbe meghatározására Terepi gyakorlatok során végrehajtunk egy ilyen felmérést
22 Minimi area i i meghatározása á
23 Minimi area i i meghatározása á Erdők 20x20 m, Gyepek 2x2 m vagy 1x1 m
24 Mintavételi elrendezések Mintavételi hierarchia Mintakvadrát tájolása és elhelyezése Puffer zónák kialakítása kítá Többféle kezelés és mintavétel
25 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.
26 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)
27 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
28 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
29 Mintavételi elrendezések Kezelések elrendezése Standard elrendezés (ismétlődő kontroll kezelésekkel)
30 Mintavételi elrendezések Kezelések elrendezése Ismétlődő teljes blokkok Blokkon belül szisztematikus Blokkon belüli random elrendezés
31 Mintavételi elrendezések Blokkok elrendezése Széttagolt Kompakt
32 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
33 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)
34 Karósorozatos becslés
35 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.
36 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.
37 Távolságméréses módszerek A) Legközelebbi egyed B) Legközelebbi szomszéd C) Random párok D) Véletlen pontos negyedelés
38 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
39 Transzszekt módszerek k Kvadrát traszszekt t módszer Vonaltraszszekt módszer két típusa
40 Transzszekt módszerek k
41 Transzszekt módszerek k
42 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.
43 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 vegetáció felmérésében. 1. előadás
A vegetáció felmérésében használt mintavételi módszerek Növényökológiai módszerek 1. előadás Mintavételezés é célja A mintavételezési módszerek kifejlesztésének é k mozgatórugója ój a lustaság A cél az
RészletesebbenKutatástervezés 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
RészletesebbenTUDOMÁNYOS 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
RészletesebbenS 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
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
Részletesebbeny 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
RészletesebbenAdatok 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
Részletesebbenc 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 )
RészletesebbenÉlőhelyvédelem. Kutatások
Élőhelyvédelem Kutatások Célkitűzések A hazai természetközeli növényzet mai állapotának pontos megismerése, teljes körű felmérése, természetes növényzeti örökségünk tudományos értékelése. Az ország nagy
RészletesebbenPopulációbecslések és monitoring
Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány
RészletesebbenTerepi 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),
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
RészletesebbenPopulációbecslések és monitoring
Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány
Részletesebben41. 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
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
RészletesebbenA társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 2. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. IX. 22. Outline 1 Bevezetés 2 Társadalomtudományi módszerek Beavatkozásmentes vizsgálatok Kvalitatív terepkutatás
RészletesebbenDr. 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?
Részletesebben[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
RészletesebbenMatematikai 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
RészletesebbenErdészeti 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
RészletesebbenTávérzékelés alkalmazása szikes tájakban Deák Balázs
Távérzékelés alkalmazása szikes tájakban Deák Balázs Témakörök Szikes és löszgyepek növényzete Távérzékelés alkalmazása az élőhelytérképezésben Növényzeti mintázatok és mikro-topográfia összefüggései Növényi
RészletesebbenMennyire határozza meg az erdők faállománya az erdei élővilágot? Ódor Péter MTA Ökológiai és Botanikai Kutatóintézete
Mennyire határozza meg az erdők faállománya az erdei élővilágot? Ódor Péter MTA Ökológiai és Botanikai Kutatóintézete Szent László Gimnázium Természettudományos Önképzőkör 2011. november 17. Ökológiai
RészletesebbenMONITOROZÁS I. HAZAI ÉS EURÓPAI MONITORING ADATBÁZISOK. (OKIR, TIR, TIM, AGROTOPO, CORINE, KÁRINFO, FAVI STB
MONITOROZÁS I. MONITORING RENDSZEREK ELEMEI, FELÉPÍTÉSE MONITORING RENDSZEREK TERVEZÉSI SZEMPONTJAINAK ÁLTALÁNOS BEMUTATÁSA ADATBÁZIS KEZELÉS, AZ INFORMÁCIÓS RENDSZEREK ADATRENDSZERÉNEK FELÉPÍTÉSE, NAGYSZÁMÚ
RészletesebbenA távérzékelt felvételek tematikus kiértékelésének lépései
A távérzékelt felvételek tematikus kiértékelésének lépései Csornai Gábor László István Földmérési és Távérzékelési Intézet Mezőgazdasági és Vidékfejlesztési Igazgatóság Az előadás 2011-es átdolgozott változata
RészletesebbenNagygombák 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
RészletesebbenMONITOROZÁSI 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
RészletesebbenModern 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
RészletesebbenCurriculum 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
RészletesebbenA 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
RészletesebbenA mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv
Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési
Részletesebbeny 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.
RészletesebbenA 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
RészletesebbenTantárgyi 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
RészletesebbenKUTATÁSI JELENTÉS. Multilaterációs radarrendszer kutatása. Szüllő Ádám
KUTATÁSI JELENTÉS Multilaterációs radarrendszer kutatása Szüllő Ádám 212 Bevezetés A Mikrohullámú Távérzékelés Laboratórium jelenlegi K+F tevékenységei közül ezen jelentés a multilaterációs radarrendszerek
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
RészletesebbenStatisztikai 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
RészletesebbenAz empirikus vizsgálatok alapfogalmai
Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai Az adatok forrása és jellege Milyen kísérleti típusok fordulnak elő a beszédtudományokban? Milyen adatok jönnek ki ezekből? Tudományosan (statisztikailag) megválaszolható
RészletesebbenStatisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.
Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,
RészletesebbenStatisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.
Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,
RészletesebbenTantárgyi 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
RészletesebbenTECHNIKAI GYEPESÍTÉS EGYÉB MÓDSZEREK
TECHNIKAI GYEPESÍTÉS EGYÉB MÓDSZEREK Dr. TÖRÖK PÉTER DEBRECENI EGYETEM TTK ÖKOLÓGIAI TANSZÉK MTA-DE Biodiverzitás Kutatócsoport Növényökológia II. NÖVÉNYI ANYAG BEJUTTATÁSA Magkeverékek vetése Alacsony
RészletesebbenMintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás
STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x
RészletesebbenMinőségi 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
RészletesebbenAz SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai
A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.3 Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai Tárgyszavak: statisztikai folyamatszabályozás; Shewhart-féle szabályozókártya; többváltozós szabályozás.
RészletesebbenGéprajz - 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
RészletesebbenAz 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
RészletesebbenFEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
RészletesebbenFolyadékszcintillációs 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
Részletesebbenó 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
RészletesebbenTÁRSULÁSOK 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
RészletesebbenÉ 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
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
RészletesebbenOTKA 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
RészletesebbenMérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
RészletesebbenA Közép-Tiszán elhelyezkedő napos elöntésű erdők természetes felújítása bontóvágással
A Közép-Tiszán elhelyezkedő 40-60 napos elöntésű erdők természetes felújítása bontóvágással Szilágyi Annamária Közép-Tisza-vidéki Vízügyi Igazgatóság 7179,5 km 2 vagyonkezelője KÖTIVIZIG Tisza magyarországi
RészletesebbenÓ 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
RészletesebbenKÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA
ÁVF GM szak 2010 ősz KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA A MINTAVÉTEL BECSLÉS A sokasági átlag becslése 2010 ősz Utoljára módosítva: 2010-09-07 ÁVF Oktató: Lipécz György 1 A becslés alapfeladata Pl. Hányan láttak
Részletesebbenö 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
RészletesebbenFEGYVERNEKI 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
RészletesebbenLehoczki Róbert. Szent István Egyetem Vadbiológiai és Vadgazdálkodási Tanszék 2103 Gödöllõ, Páter K. u. 1. email: leho@ns.vvt.gau.
Lehoczki Róbert Szent István Egyetem Vadbiológiai és Vadgazdálkodási Tanszék 2103 Gödöllõ, Páter K. u. 1. email: leho@ns.vvt.gau.hu +Spatial analyst $/. $/ 0$= É 6$, 7%(5#hD/ (7( %. 2UV]iJRV9DGJD]GiONRGiVL$GDWWiU
Részletesebbenü 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
Részletesebbenű 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
RészletesebbenÚ 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
Részletesebbenű 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
RészletesebbenÁ 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
Részletesebbenű 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
RészletesebbenÁ 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
RészletesebbenRobotika. Relatív helymeghatározás Odometria
Robotika Relatív helymeghatározás Odometria Differenciális hajtás c m =πd n /nc e c m D n C e n = hány mm-t tesz meg a robot egy jeladó impulzusra = névleges kerék átmérő = jeladó fölbontása (impulzus/ford.)
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
RészletesebbenÓ 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
RészletesebbenÁ 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
RészletesebbenÓ 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
Részletesebbenó 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
RészletesebbenDIGITÁLIS TEREPMODELL A TÁJRENDEZÉSBEN
DIGITÁLIS TEREPMODELL A TÁJRENDEZÉSBEN DR. GIMESI LÁSZLÓ Bevezetés Pécsett és környékén végzett bányászati tevékenység felszámolása kapcsán szükségessé vált az e tevékenység során keletkezett meddők, zagytározók,
Részletesebbenú 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
RészletesebbenTartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE
Tartalomjegyzék 5 Tartalomjegyzék Előszó I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE 1. fejezet: Kontrollált kísérletek 21 1. A Salk-oltás kipróbálása 21 2. A porta-cava sönt 25 3. Történeti kontrollok 27 4. Összefoglalás
RészletesebbenDemográfia. 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:
Részletesebbenü 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
Részletesebbené 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
RészletesebbenEgyenáramú geoelektromos módszerek. Alkalmazott földfizika
Egyenáramú geoelektromos módszerek Alkalmazott földfizika A felszíni egyenáramú elektromos mérések alapján a különböző fajlagos ellenállású kőzetek elhelyezkedését vizsgáljuk. Kőzetek fajlagos ellenállása
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
RészletesebbenStatisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában
Statisztikai alapok Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában Tudományosan és statisztikailag tesztelhető állítások? A keserűcsokoládé finomabb, mint a tejcsoki. A patkány a legrondább állat,
Részletesebben10/2015. (III. 13.) FM
Tájékoztató a 10/2015. (III. 13.) FM Rendelet 13. -24. -ban meghatározott ökológiai fókuszterületek (továbbiakban: EFA terület) igénylése során elforduló hibákról 1. Az alábbi rajzon látható, hogy a tábla
RészletesebbenTermészetvédelmi tervezést támogató erdőállapot-felmérési program: célok, választott módszerek, minőségbiztosítás
Természetvédelmi tervezést támogató erdőállapot-felmérési program: célok, választott módszerek, minőségbiztosítás Standovár Tibor¹, Kelemen Kristóf¹, Kovács Bence¹, Kozák Csaba², Pataki Zsolt³ és Szmorad
RészletesebbenKövetelmény 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.
RészletesebbenBevezetés a természettudományos megismerés módszertanába
Bevezetés a természettudományos megismerés módszertanába Torma Attila A természettudományok, így a biológiai tudományok alapvető célja a világunk minél alaposabb ismerete. A történelmünk során természetesen
RészletesebbenHangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata
KLASSZIKUS FIZIKA LABORATÓRIUM 3. MÉRÉS Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata Mérést végezte: Enyingi Vera Atala ENVSAAT.ELTE Mérés időpontja: 2011. november 23. Szerda délelőtti csoport 1. A
RészletesebbenKUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel
KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS A minta és mintavétel 1 1. A MINTA ÉS A POPULÁCIÓ VISZONYA Populáció: tágabb halmaz, alapsokaság a vizsgálandó csoport egésze Minta: részhalmaz, az alapsokaság azon része,
Részletesebben6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.
6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás
RészletesebbenStatisztika - 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
RészletesebbenMiért kell az erdők természetességével foglalkozni?
Miért kell az erdők természetességével foglalkozni? Standovár Tibor Eötvös Loránd Tudományegyetem Növényrendszertani és Ökológiai Tanszék Előadás tartalma I. Miért kell foglalkozni a természetesség mérésével?
RészletesebbenA fogyasztási kereslet elméletei
6. lecke A fogyasztási kereslet elméletei A GDP, a rendelkezésre álló jövedelem, a fogyasztás és a megtakarítás kapcsolata. Az abszolút jövedelem hipotézis és a keynesi fogyasztáselmélet. A permanens jövedelem
Részletesebben