A mintavételezés tervezése. 1. előadás

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A mintavételezés tervezése. 1. előadás"

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. 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

Részletesebben

Kutatástervezés a tá vege ciót d u á om nyban Terresztris ökológia

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

Részletesebben

TUDOMÁNYOS KOMMUNIKÁCIÓ

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

Részletesebben

S atisztika 2. előadás

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

Részletesebben

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

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

Részletesebben

y ij = µ + α i + e ij

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

Részletesebben

Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei

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

Részletesebben

c adatpontok és az ismeretlen pont közötti kovariancia vektora

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 )

Részletesebben

Élőhelyvédelem. Kutatások

Élőhelyvédelem. Kutatások Élőhelyvédelem Kutatások Célkitűzések A hazai természetközeli növényzet mai állapotának pontos megismerése, teljes körű felmérése, természetes növényzeti örökségünk tudományos értékelése. Az ország nagy

Részletesebben

Populációbecslések és monitoring

Populációbecslések 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

Részletesebben

Terepi módszerek a növényökológiában és cönológiában

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),

Részletesebben

MINTAVÉTELEZÉS. Alaptípusai: sampling. véletlen érvényesítésére v. mellőzzük azt. = preferenciális mintav. = véletlen mintav.

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

Részletesebben

Populációbecslések és monitoring

Populációbecslések 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

Részletesebben

41. ábra A NaCl rács elemi cellája

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

Részletesebben

Mintavételi eljárások

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

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I.

A 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

Részletesebben

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 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 [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

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása

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

Részletesebben

Erdészeti fahasználatok termőhelyre, felújulásra és biodiverzitásra gyakorolt hatásának kísérletes vizsgálata

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

Részletesebben

Távérzékelés alkalmazása szikes tájakban Deák Balázs

Távérzékelés 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

Részletesebben

Mennyire 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 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

Részletesebben

MONITOROZÁS I. HAZAI ÉS EURÓPAI MONITORING ADATBÁZISOK. (OKIR, TIR, TIM, AGROTOPO, CORINE, KÁRINFO, FAVI STB

MONITOROZÁS 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

Részletesebben

A távérzékelt felvételek tematikus kiértékelésének lépései

A 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

Részletesebben

Nagygombák terepökológiai vizsgálómódszerei: términtázatelemzés

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

Részletesebben

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 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

Részletesebben

Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt

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

Részletesebben

Curriculum vitae. DE, Mezőgazdaság-, Élelmiszertudomány és Környezetgazdálkodási. Kar, Természetvédelmi mérnöki Msc, I.

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

Részletesebben

A magbank szerepe szikes gyepek fajgazdagságának fenntartásában

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

Részletesebben

A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv

A 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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

A TANTÁRGY ADATLAPJA

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

Részletesebben

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 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

Részletesebben

KUTATÁSI JELENTÉS. Multilaterációs radarrendszer kutatása. Szüllő Ádám

KUTATÁSI 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

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I.

A 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

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak a klinikai kutatásban. Molnár Zsolt PTE, AITI

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

Részletesebben

Az empirikus vizsgálatok alapfogalmai

Az 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

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika 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,

Részletesebben

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.

Statisztika 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,

Részletesebben

Tantárgyi program. 8. Az oktatás személyi feltételei: Gyakorlati oktató: Dr. Szigeti Orsolya egyetemi docens

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

Részletesebben

TECHNIKAI GYEPESÍTÉS EGYÉB MÓDSZEREK

TECHNIKAI 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

Részletesebben

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Mintavétel 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

Részletesebben

Minőségi változók. 2. előadás

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

Részletesebben

Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai

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.

Részletesebben

Géprajz - gépelemek. Előadó: Németh Szabolcs mérnöktanár. Belső használatú jegyzet 2

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

Részletesebben

Az ökológia alapjai. Diverzitás és stabilitás

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

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI 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,

Részletesebben

Folyadékszcintillációs spektroszkópia jegyz könyv

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

Részletesebben

ó Ó ú ó ó ó Á ó ó ó Á ó ó ó ó Á 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 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

Részletesebben

TÁRSULÁSOK SZERKEZETÉNEK JELLEMZÉSE KVANTITATÍV MÓDSZEREKKEL

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

Részletesebben

É Á Á Ö Á

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

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. 1. Zh Egyéni eredmények. Notes. Notes. Notes. 9. hét. Daróczi Gergely november 10.

A 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

Részletesebben

OTKA NN Szabó András és Balog Kitti

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

Részletesebben

Mérési hibák 2006.10.04. 1

Mérési 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

Részletesebben

A Közép-Tiszán elhelyezkedő napos elöntésű erdők természetes felújítása bontóvágással

A 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

Részletesebben

Ó Ó ó ö ó

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

Részletesebben

KÖVETKEZTETŐ STATISZTIKA

KÖVETKEZTETŐ 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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

Részletesebben

Lehoczki 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. 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

Részletesebben

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 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

Részletesebben

ű Ö ű Ú ű ű ű Á 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

Részletesebben

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 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

Részletesebben

ű ű ű Ú Ú Á ű Ö ű ű Ú Ő É

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

Részletesebben

Á Ó ű ű Á É ű ű ű ű Ú Ú

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

Részletesebben

ű Ú ű ű É Ú ű ű

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

Részletesebben

Á Á ő ő Ö ő ő ö É ö ő ö ő ő ö ő ő ö ő ő ü ö

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

Részletesebben

Robotika. Relatív helymeghatározás Odometria

Robotika. 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.)

Részletesebben

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék

Statisztika. 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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

DIGITÁLIS TEREPMODELL A TÁJRENDEZÉSBEN

DIGITÁLIS 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,

Részletesebben

ú ö ö ö ö ö ö Á ö ö ö á á á ű Ü ű ö ö Á á Á

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

Részletesebben

Tartalomjegyzék I. RÉSZ: KÍSÉRLETEK MEGTERVEZÉSE

Tartalomjegyzék 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

Részletesebben

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 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:

Részletesebben

ü ú ú ü ú ú ú ú

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Egyenáramú geoelektromos módszerek. Alkalmazott földfizika

Egyenáramú 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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Statisztikai 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,

Részletesebben

10/2015. (III. 13.) FM

10/2015. (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

Részletesebben

Természetvédelmi tervezést támogató erdőállapot-felmérési program: célok, választott módszerek, minőségbiztosítás

Természetvédelmi 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

Részletesebben

Követelmény az 5. évfolyamon félévkor matematikából

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.

Részletesebben

Bevezetés a természettudományos megismerés módszertanába

Bevezetés 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

Részletesebben

Hangfrekvenciás mechanikai rezgések vizsgálata

Hangfrekvenciás 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

Részletesebben

KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel

KUTATÁSMÓDSZERTAN 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,

Részletesebben

6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.

6. 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

Részletesebben

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1 Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában

Részletesebben

Miért kell az erdők természetességével foglalkozni?

Miért 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?

Részletesebben

A fogyasztási kereslet elméletei

A 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