Valószínűség-számítás, statisztika, titkosítási és rendezési algoritmusok szemléltetése számítógép segítségével Kiss Gábor, Őri István

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Valószínűség-számítás, statisztika, titkosítási és rendezési algoritmusok szemléltetése számítógép segítségével Kiss Gábor, Őri István"

Átírás

1 Valószínűség-számítás, statisztika, titkosítási és rendezési algoritmusok szemléltetése számítógép segítségével Kiss Gábor, Őri István Budapesti Műszaki Főiskola, NIK, Matematikai és Számítástudományi Intézet Bevezetés A Budapesti Műszaki Főiskolán is egyre jelentősebb szerepe van az információ- és kommunikációtechnológiának, így az oktatás informatikai eszközökkel történő támogatásának is. A matematikában és a számítástechnikában előforduló fogalmakat, algoritmusokat is számítógép segítségével szemléltetjük, ezzel is megkönnyítve a hallgatók számára ezek megértését, figyelembe véve, hogy a hallgatóknak a gyakorlati tapasztalatokon túl komoly elméleti képzésben is kell részesülniük. Előadásunkban két területről mutatunk be esettanulmányt, ezzel szemléltetve a lehetséges alkalmazásokat. Valószínűség-számítás, statisztika szemléltetés MS Excel felhasználásával A matematikaoktatásban bizonyos fogalmak, törvényszerűségek megértésében igen fontos szerepe van a szemléltetésnek. Különösen jelentősége van a vizualizációnak a valószínűség-számítási modellek esetében és az eljárásorientált vizsgálatok bemutatásánál, ahol a képi eszközök hihetőbbé, érthetőbbé teszik az elméleti háttér és a módszerek lényegét. Bemutatási eszközként az Excelt választottuk, mivel fontos szempont volt, hogy a szemléltetés eszköze egy mindenki által elérhető és használható, egyszerű szoftver legyen. Az Excel segítségével mind diszkrét, mind folytonos valószínűségi változó esetén ábrázolhatók az eloszlásokat jellemző függvények. Például normális eloszlást vizsgálva a diákok maguk változtathatják az eloszlás várható értékét és szórását, és megfigyelhetik a sűrűségfüggvény változását, megtapasztalhatják, hogyan változik a haranggörbe alakja, ha csökkentik a szórást vagy növelik a várható értéket. A NORM.ELOSZL(x;várható érték;szórás;hamis) beépített függvényt alkalmazva kiszámolható a sűrűségfüggvény értéke az adott x helyen, majd ezeket az értékeket felhasználva az EXCEL segítségével ábrázolható a sűrűségfüggvény. Az alábbi grafikonon a fehérrel ábrázolt sűrűségfüggvény esetén a várható érték 400, a szórás 3. A szórást változatlanul hagyva, de a várható értéket 403-ra növelve kapjuk a vékony vonalú fekete haranggörbét. Jól látható, hogy alakja nem változott, csak 3 egységgel jobbra tolódott. Ha a várható értéket nem változtatjuk, de a szórást csökkentjük 2-re, akkor a szaggatott vonalú grafikont kapjuk. A hallgatók felismerhetik, hogy ebben az esetben a haranggörbe alakja változik: keskenyebb, de magasabb 114

2 lesz, ugyanakkor szimmetriatengelye változatlan marad. Az ábrázolás, a megjelenítés itt is segíti a hallgatókat az elvont fogalmak jobb megértésében (lásd 1. ábra). 0,25 f(x) 0,2 0,15 0,1 0, , , ábra Normális eloszlás sűrűségfüggvényei Az Excelt alkalmazhatjuk korreláció- és regressziószámításra is. Például számítsuk ki az alábbi táblázat x-y adatai közötti lineáris korrelációs együtthatót! Legyenek az x értékek a B10:B17 és az y értékek a C10:C17 tömbökben. A KORREL(B10:B17,C10:C17) beépített függvény alkalmazásával 0,977-et kapunk, ami a változók közötti erős pozitív lineáris korrelációt jelzi. Ezután felírhatjuk a regressziós egyenes egyenletét. A LIN.ILL(C10:C17;B10:B17;igaz;hamis) függvény megadja a regressziós egyenes meredekségét és tengelymetszetét is. Az egyes paraméterek jelentése a következő: 1. paraméter: az y értékek tömbje. 2. paraméter: az x értékek tömbje. 3. paraméter: logikai változó, melynek értékét igazra állítva a tengelymetszet kiszámítása a szokásos módon történik, hamis érték esetén a tengelymetszet értéke 0 lesz. 4. paraméter: logikai változó, melynek értékét igazra állítva, csak az egyenes meredekségét és tengelymetszetét kapjuk meg, egyébként kiegészítő statisztikai adatokat is megkapunk (meredekség és tengelymetszet hibája stb.). Lehetőség van a regressziós egyenes ábrázolására. A hallgatók változtathatják az értékeket és megfigyelhetik, hogyan változik a korrelációs együttható, a regressziós egyenes meredeksége, illetve tengelymetszete, kiszámolhatnak új x értékhez tartozó y értéket. Az eredeti táblázatbeli értékekhez tartozó egyenes a fekete folytonos 115

3 egyenes, ha az x=8 értékhez tartozó y-t 8-ra növeljük, a fehér folytonos egyenest kapjuk. Jól látható, hogy az egyenes meredeksége növekedett (lásd 2. ábra) Y X 2. ábra A regressziós egyenes X I Y I Ha nem lineáris összefüggés van a két változó között, hanem exponenciális, akkor is hasonlóképpen lehet exponenciális görbét illeszteni az alappontokra, és természetesen előrejelzéseket is ki lehet számolni az Excel segítségével. [1] Titkosítási algoritmusok szemléltetése Az Informatika alapjai c. tárgy keretében a történelem során használt titkosítási algoritmusok is ismertetésre kerülnek. Ezek egy részének szemléltetése táblán vagy írásvetítőn nehézségekbe ütközik és ezáltal nehezebben válik érthetővé a hallgatók számára. A bemutatásra kerülő alkalmazás három híres titkosítási algoritmust képes látványos módon bemutatni. Caesar-kódolás Az egyik ilyen titkosítási algoritmus a Caesar-kódolás [4]. Nevét Julius Caesarról kapta, mert ő alkalmazta először a gall háborúk idején a Ciceróhoz intézett leveleiben. Minden betűt az ABC-ben rá következő negyedikkel helyettesített, tehát 116

4 pl. az A helyett E betűt írt le. Minden olyan titkosítást, mely a betűk fix értékkel való eltolásán alapszik, Caesar-kódolásnak nevezünk. A fogadó félnek a kapott szöveg betűit az ismert értékkel kell visszatolnia ahhoz, hogy az üzenet eredeti tartalmát olvasni tudja. A programban ezen kódolást kiválasztva egy szövegmezőbe beírhatjuk a kódolandó üzenetet, az alatta lévő ABC-n egy csúszka segítségével állíthatjuk be az eltolás mértékét. Ekkor alatta megjelenik az eltolt ABC, az, hogy melyik betűnek melyik fog megfelelni a titkosított szövegben, valamint alatta a kódolt üzenet A képen látható esetben az eltolás értéke 4, az eredeti szöveg: TITKOS ÜZENET és jól látható a kódolt szöveg és az új ABC is (lásd 3. ábra). A hallgatók rögtön látják a változást, ahogy mozgatják a csúszkát, így nem vesz hosszú időt igénybe a táblára írás, illetve a változások után az új ABC, valamint a sifrírozott üzenet felírása. A módszer gyenge pontja, hogy csak 25-féle lehetőség van, így a titkosított szöveg könnyen feltörhető. 3. ábra Caesar kódolás Monoalfabetikus titkosítás A következő lehetősége alkalmazásnak a monoalfabetikus titkosítás feltörését segíti elő a betűgyakoriság elemzésével. [3] Ennél a titkosítási algoritmusnál nem eltolják az ABC betűit egymáshoz képest egy adott értékkel, hanem egyes betűket feleltetnek meg más betűknek. Pl. 26 betűs ABC esetén 4*1026 lehetséges keverés létezik. Itt már jóval nagyobb a lehetőségek száma, ezáltal a feltörés is nehezebb. Valójában a középkorban ezt a titkosítási módszert tartották Európában a legbiztosabbnak, míg az arab kriptográfusoknak már kidolgozott módszerük volt ezen algoritmussal sifrírozott levelek dekódolására. 117

5 A módszer lényege, hogy ha ismert a rejtjelezett szöveg nyelve, akkor az adott nyelvre jellemző betűgyakoriság ismeretében feltörhető az üzenet. Készítenek egy táblázatot, melyben minden betű előfordulásának gyakorisága szerepel, valamint egy másik táblázatban a titkosított üzenetben szereplő jelek (betűk) gyakorisága. A feltörésnél a szövegben leggyakrabban szereplőt behelyettesítik a nyelvben legtöbbször előfordulóval, majd veszik a következő leggyakoribbat és így tovább. Amikor már szórészletek előállnak, kiegészítésükkel további felcserélt betűpárok határozhatók meg. Ahhoz, hogy a program jó közelítéssel meghatározza a nyelvre jellemző betűgyakoriságot, rendelkeznünk kell egy elegendő hosszúságú, adott nyelven írott szöveggel, mely txt formátumban tárolható. Ezt és a titkosított szöveget tartalmazó fájlt kell megnyitni, és a gép kiszámítja a betűgyakoriságokat a két szövegre és ezeket az adatokat két oszlopban megmutatja. A gyakoriságok összehasonlításával a felhasználó lépésről lépésre megadhatja, hogy mely betűnek melyik felel meg a kódolt szövegben. Ehhez csak az adott betű mellé a párját kell beírni, aminek megfelel a kódolt szövegben. A jobb alsó ablakban látható a már dekódolt üzenetrész. A még nem megfejtett részt vízszintes vonal jelzi mutatva az egyes szavak hosszát. Ha rossz megfeleltetést jelölt ki a hallgató (pl. nem értelmes szó jelenik meg a dekódolásnál, mert rossz betűvel próbált helyettesíteni), akkor a lehetősége van a javításra, változtatásra. Az ablakban rögtön látszik a megfejtett szöveg, jól nyomon követhető az algoritmus, és a már meglévő szórészletek felhasználásával újabb betűfelcserélések találhatók ki (lásd 4. ábra). 4. ábra Monoalfabetikus titkosítás feltörése gyakoriságelemzéssel 118

6 Vigenére-kódolás A Vigenére-kódolású titkosítási algoritmusnál 26 db, egymáshoz képest csak egy betűvel eltolt ABC-t használnak, melyeket táblázatba rendeznek (5. ábra). A titkosításnál csak bizonyos sorokat használnak fel a táblázatból. Ahhoz, hogy tudják, melyek ezek a sorok, egy kulcsszóban állapodik meg az üzenetküldő és a fogadó, és ezen szó betűivel kezdődő sorokat fogják csak a kódolás-dekódolás folyamán alkalmazni. A titkosítás menete a következő: 5. ábra Vigenére-kódolás kulcsszó használatával A kulcsszó első betűjével kezdődő sorban megkeressük azt a betűt, amely a nyílt szöveg első betűjével kezdődő oszlophoz tartozik. Az adott betű lesz a kódolt üzenet első betűje. Ezután nézzük a kulcsszó következő betűjével kezdődő sort és megkeressük azt a betűt, amely a nyílt szöveg második betűjével kezdődő oszlophoz tartozik. Az adott betű lesz a kódolt üzenet második betűje. Ezt addig folytatjuk, míg a kulcsszó végére nem érünk. Ekkor újra a kulcsszó első betűjével kezdődő sorral dolgozunk tovább. A szöveg dekódolása a folyamat megfordításával érhető el a kulcsszó ismeretében. A programban egy szövegdobozba tudjuk begépelni a kódolandó üzenetet, egy másikba pedig a kulcsszót. Ezután a fent leírt algoritmust szemléltetve a számítógép megjelöli a titkosításnál éppen használt sort, majd az oszlopot, utána pedig a kettő metszéspontjában lévő betűt, és azt beírja a kódolt szöveg tárolására használt textboxba. Visszafejtésnél a titkosított üzenetet és a beírt kulcsszót veszi alapul a program, és ezek tükrében állítja elő a megfejtett üzenetet, mely csak a jó kulcsszó 119

7 megadásával lesz azonos az eredetivel. A hallgatók az algoritmus minden egyes lépését nyomon tudják követni, mivel mindig kijelölésre kerül a kiválasztott sor, oszlop, illetve betű, illetve látják, hogy a kulcsszó ismerete nélkül értelmetlen szöveg áll elő a feltörésnél. [2] Összegzés A matematika és informatika bizonyos részeit igen száraznak, unalmasnak és érthetetlennek tartják a diákok. Tapasztalatunk szerint, a számítógép és a multimédia adta lehetőségekkel szívesebben dolgozik a hallgatók nagy része, könnyebben megértik az összefüggéseket, bonyolultabb számításokat, ábrákat is örömmel készítenek. Véleményem szerint a hallgatók szívesen vennék, ha több területen is lenne egyszerűen használható, tanulóbarát szemléltető szoftver. Referenciák [1] Kiss Gábor, Őri István: Matematika-tanítás Excel programcsomaggal. Iskolakultúra, ( ) [2] Simon Singh: Kódkönyv. Magyar Könyvklub (2002) [3] David Kahn: Code breakers (1999) [4] Ernst Doblhofer: Die Entzifferung alter Schriften und Sprachen 120

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

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás

Részletesebben

Az Informatika Elméleti Alapjai

Az Informatika Elméleti Alapjai Az Informatika Elméleti Alapjai dr. Kutor László Minimális redundanciájú kódok Statisztika alapú tömörítő algoritmusok http://mobil.nik.bmf.hu/tantargyak/iea.html Felhasználónév: iea Jelszó: IEA07 BMF

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:

Részletesebben

Informatikai Rendszerek Alapjai

Informatikai Rendszerek Alapjai Informatikai Rendszerek Alapjai Dr. Kutor László A redundancia fogalma és mérése Minimális redundanciájú kódok 1. http://uni-obuda.hu/users/kutor/ IRA 2014 könyvtár Óbudai Egyetem, NIK Dr. Kutor László

Részletesebben

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió

Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Mérési adatok illesztése, korreláció, regresszió Korreláció, regresszió Két változó mennyiség közötti kapcsolatot vizsgálunk. Kérdés: van-e kapcsolat két, ugyanabban az egyénben, állatban, kísérleti mintában,

Részletesebben

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség az outputok értelmezéséhez Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró

Részletesebben

Rácsvonalak parancsot. Válasszuk az Elsődleges függőleges rácsvonalak parancs Segédrácsok parancsát!

Rácsvonalak parancsot. Válasszuk az Elsődleges függőleges rácsvonalak parancs Segédrácsok parancsát! Konduktometriás titrálás kiértékelése Excel program segítségével (Office 2007) Alapszint 1. A mérési adatokat írjuk be a táblázat egymás melletti oszlopaiba. Az első oszlopba kerül a fogyás, a másodikba

Részletesebben

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László

Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László Gyakorló feladatok Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László I/. A vizsgaidőszak második napján a hallgatók %-ának az E épületben, %-ának a D épületben,

Részletesebben

EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE

EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE 2007) 1. Írjuk a mérési adatokat az x-szel és y-nal jelzett oszlopokba. Ügyeljünk arra, hogy az első oszlopba a független, a második oszlopba a függő változó kerüljön! 2. Függvény

Részletesebben

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Elemek halmazba rendezése több szempont alapján. Halmazok ábrázolása. A nyelv logikai elemeinek helyes használata.

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

(Independence, dependence, random variables)

(Independence, dependence, random variables) Két valószínűségi változó együttes vizsgálata Feltételes eloszlások Két diszkrét változó együttes eloszlása a lehetséges értékpárok és a hozzájuk tartozó valószínűségek (táblázat) Példa: Egy urna 3 fehér,

Részletesebben

Korreláció és lineáris regresszió

Korreláció és lineáris regresszió Korreláció és lineáris regresszió Két folytonos változó közötti összefüggés vizsgálata Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi Fizika és Statisztika I. előadás 2016.11.02.

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

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés

Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés SZDT-03 p. 1/22 Számítógépes döntéstámogatás Statisztikai elemzés Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás SZDT-03 p. 2/22 Rendelkezésre

Részletesebben

Egy módszertani lehetőség a matematika, fizika és informatika oktatásának határterületéről

Egy módszertani lehetőség a matematika, fizika és informatika oktatásának határterületéről Egy módszertani lehetőség a matematika, fizika és informatika oktatásának határterületéről Menyhárt László Gábor Doktorandusz hallgató, egyetemi tanársegéd Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar

Részletesebben

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás A feladatok megoldásához használandó adatállományok: potzh és potolando (weboldalon találhatók) Az állományok kiterjesztése sas7bdat,

Részletesebben

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 12. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 1. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Regresszió analízis A korrelációs együttható megmutatja a kapcsolat irányát és szorosságát. A kapcsolat vizsgálata során a gyakorlatban ennél messzebb

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető!

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály. A megoldás részletes mellékszámítások hiányában nem értékelhető! BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012.. Név:... Neptun kód:... Érdemjegy:..... STATISZTIKA II. VIZSGADOLGOZAT Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető pontszám 21 20 7 22

Részletesebben

Gazdasági matematika II. Tantárgyi útmutató

Gazdasági matematika II. Tantárgyi útmutató Módszertani Intézeti Tanszék Gazdálkodási és menedzsment, pénzügy és számvitel szakok távoktatás tagozat Gazdasági matematika II. Tantárgyi útmutató 2016/17 tanév II. félév 1/6 A KURZUS ALAPADATAI Tárgy

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria Bódis Emőke 2016. 04. 25. J J 9 Korrelációanalízis Regresszióanalízis: hogyan változik egy vizsgált változó értéke egy másik változó változásának függvényében. Korrelációs

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Osztályozóvizsga követelményei

Osztályozóvizsga követelményei Osztályozóvizsga követelményei Képzés típusa: Tantárgy: Nyolcosztályos gimnázium Matematika Évfolyam: 12 Emelt óraszámú csoport Emelt szintű csoport Vizsga típusa: Írásbeli Követelmények, témakörök: Emelt

Részletesebben

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika

1/8. Iskolai jelentés. 10.évfolyam matematika 1/8 2009 Iskolai jelentés 10.évfolyam matematika 2/8 Matematikai kompetenciaterület A fejlesztés célja A kidolgozásra kerülő programcsomagok az alább felsorolt készségek, képességek közül a számlálás,

Részletesebben

Szá molá si feládáttí pusok á Ko zgázdásá gtán I. (BMEGT30A003) tá rgy zá rthelyi dolgozátá hoz

Szá molá si feládáttí pusok á Ko zgázdásá gtán I. (BMEGT30A003) tá rgy zá rthelyi dolgozátá hoz Szá molá si feládáttí pusok á Ko zgázdásá gtán I. (BMEGT30A003) tá rgy zá rthelyi dolgozátá hoz 1. feladattípus a megadott adatok alapján lineáris keresleti, vagy kínálati függvény meghatározása 1.1. feladat

Részletesebben

EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE

EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE EGYENES ILLESZTÉSE (OFFICE 2007) 1. Írjuk a mérési adatokat az x-szel és y-nal jelzett oszlopokba. Ügyeljünk arra, hogy az első oszlopba a független, a második oszlopba a függő változó kerüljön! 2. Függvény

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA SZDT-03 p. 1/24 Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás

Részletesebben

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás

biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani

Részletesebben

6. Függvények. 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban?

6. Függvények. 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban? 6. Függvények I. Nulladik ZH-ban láttuk: 1. Az alábbi függvények közül melyik szigorúan monoton növekvő a 0;1 intervallumban? f x g x cos x h x x ( ) sin x (A) Az f és a h. (B) Mindhárom. (C) Csak az f.

Részletesebben

matematikai statisztika

matematikai statisztika Az újságokban, plakátokon, reklámkiadványokban sokszor találkozunk ilyen grafikonokkal, ezért szükséges, hogy megértsük, és jól tudjuk értelmezni őket. A második grafikon ismerős lehet, hiszen a függvények

Részletesebben

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!

2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét! GAZDASÁGSTATISZTIKA KIDOLGOZOTT ELMÉLETI KÉRDÉSEK A 3. ZH-HOZ 2013 ŐSZ Elméleti kérdések összegzése 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét! 2. Mutassa be az

Részletesebben

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok II. útmutató 2013/2014. tanév II. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa:

Részletesebben

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Tartalom SAS Enterprise Guide bemutatása Kezelőfelület Adatbeolvasás Szűrés, rendezés Új változó létrehozása Elemzések

Részletesebben

Függvények Megoldások

Függvények Megoldások Függvények Megoldások ) Az ábrán egy ; intervallumon értelmezett függvény grafikonja látható. Válassza ki a felsoroltakból a függvény hozzárendelési szabályát! a) x x b) x x + c) x ( x + ) b) Az x függvény

Részletesebben

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév

Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. A várható érték és a szórás transzformációja 1. Ha egy valószínűségi változóhoz hozzáadunk ötöt, mínusz ötöt, egy b konstanst,

Részletesebben

2. Adott a valós számok halmazán értelmezett f ( x) 3. Oldja meg a [ π; π] zárt intervallumon a. A \ B = { } 2 pont. függvény.

2. Adott a valós számok halmazán értelmezett f ( x) 3. Oldja meg a [ π; π] zárt intervallumon a. A \ B = { } 2 pont. függvény. 1. Az A halmaz elemei a ( 5)-nél nagyobb, de 2-nél kisebb egész számok. B a pozitív egész számok halmaza. Elemeinek felsorolásával adja meg az A \ B halmazt! A \ B = { } 2. Adott a valós számok halmazán

Részletesebben

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész

Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész Témák 1) A kockázatkezelés eszközei 2) A kockázatkezelés szakmai területei 3) A kockázatelemzés nem holisztikus technikái 4) Kockázatfinanszírozás 5)

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

IV. Felkészítő feladatsor

IV. Felkészítő feladatsor IV. Felkészítő feladatsor 1. Az A halmaz elemei a (-7)-nél nagyobb, de 4-nél kisebb egész számok. B a nemnegatív egész számok halmaza. Elemeinek felsorolásával adja meg az A \ B halmazt! I. 2. Adott a

Részletesebben

Készítette: Fegyverneki Sándor

Készítette: Fegyverneki Sándor VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS Összefoglaló segédlet Készítette: Fegyverneki Sándor Miskolci Egyetem, 2001. i JELÖLÉSEK: N a természetes számok halmaza (pozitív egészek) R a valós számok halmaza R 2 {(x, y) x, y

Részletesebben

Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév:

Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév: Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév: 7. Függvények: - függvények fogalma, megadása, ábrázolás koordináta- rendszerben - az elsőfokú függvény, lineáris függvény - a másodfokú függvény

Részletesebben

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 6. Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

Táblázatkezelés (Excel)

Táblázatkezelés (Excel) Táblázatkezelés (Excel) Tartalom felépítés kezelés egyéb lehetőségek hasznos kiegészítések Készítette: Bori Tamás 2 Felépítés I.: A program felépítése hagyományos MS GUI: menü eszköztár szabjuk testre!

Részletesebben

Minden egész szám osztója önmagának, azaz a a minden egész a-ra.

Minden egész szám osztója önmagának, azaz a a minden egész a-ra. 1. Számelmélet Definíció: Az a egész szám osztója a egész számnak, ha létezik olyan c egész szám, melyre = ac. Ezt a következőképpen jelöljük: a Tulajdonságok: Minden egész szám osztója önmagának, azaz

Részletesebben

Matematikai geodéziai számítások 6.

Matematikai geodéziai számítások 6. Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr. Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 6. MGS6 modul Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi

Részletesebben

Táblázatkezelés 5. - Függvények

Táblázatkezelés 5. - Függvények Táblázatkezelés 5. - Függvények Eddig mi magunk készítettünk képleteket (számolási utasításokat). A bonyolultabb, programozók által készített, Excelbe beépített képleteket függvényeknek nevezik. Táblázatkezelőnk

Részletesebben

Az Informatika Elméleti Alapjai

Az Informatika Elméleti Alapjai Az Informatika Elméleti Alapjai dr. Kutor László Az üzenet információ-tartalma, redundanciája Minimális redundanciájú kódok http://mobil.nik.bmf.hu/tantárgyak/iea.html Felhasználónév: iea Jelszó: IEA07

Részletesebben

Informatika Rendszerek Alapjai

Informatika Rendszerek Alapjai Informatika Rendszerek Alapjai Dr. Kutor László Alapfogalmak Információ-feldolgozó paradigmák Analóg és digitális rendszerek jellemzői Jelek típusai Átalakítás rendszerek között http://uni-obuda.hu/users/kutor/

Részletesebben

MAL és VM javítási útmutató

MAL és VM javítási útmutató MAL és VM javítási útmutató Megjegyzés: a javítási útmutató tájékoztató jellegű, a javításkor használt változata eltérhet ez előzetesen közzé tettől. E mellett csoportonként is különbözhet. A 100 %-nak

Részletesebben

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató

TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató BGF PÉNZÜGYI ÉS SZÁMVITELI KAR Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály TANTÁRGYI PROGRAM Matematikai alapok 2. útmutató 2015/2016. tanév I. félév Tantárgyi program Tantárgy megnevezése Tantárgy jellege/típusa:

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

2016/11/27 08:42 1/11 Kriptográfia. Titkosítás rejtjelezés és adatrejtés. Rejtjelezés, sifrírozás angolosan: cipher, crypt.

2016/11/27 08:42 1/11 Kriptográfia. Titkosítás rejtjelezés és adatrejtés. Rejtjelezés, sifrírozás angolosan: cipher, crypt. 2016/11/27 08:42 1/11 Kriptográfia < Kriptológia Kriptográfia Szerző: Sallai András Copyright Sallai András, 2011, 2014, 2015 Licenc: GNU Free Documentation License 1.3 Web: http://szit.hu Bevezetés Titkosítás

Részletesebben

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák Populációbecslés és monitoring Eloszlások és alapstatisztikák Eloszlások Az eloszlás megadja, hogy milyen valószínűséggel kapunk egy adott intervallumba tartozó értéket, ha egy olyan populációból veszünk

Részletesebben

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2009. június 8.

MATEMATIKA HETI 5 ÓRA. IDŐPONT: 2009. június 8. EURÓPAI ÉRETTSÉGI 2009 MATEMATIKA HETI 5 ÓRA IDŐPONT: 2009. június 8. A VIZSGA IDŐTARTAMA: 4 óra (240 perc) ENGEDÉLYEZETT SEGÉDESZKÖZÖK : Európai képletgyűjtemény Nem programozható, nem grafikus kalkulátor

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

Intézményi jelentés. 10. évfolyam FIT-jelentés :: 2010 2800 Tatabánya, Fő tér 1. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika területén új, évfolyamfüggetlen skálát vezettünk be, amelyen

Részletesebben

Matematika A 9. szakiskolai évfolyam. 7. modul EGYENES ARÁNYOSSÁG ÉS A LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK

Matematika A 9. szakiskolai évfolyam. 7. modul EGYENES ARÁNYOSSÁG ÉS A LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK Matematika A 9. szakiskolai évfolyam 7. modul EGYENES ARÁNYOSSÁG ÉS A LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK Matematika A 9. szakiskolai évfolyam 7. modul: Egyenes arányosság és a lineáris függvények Tanári útmutató 2 A

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u OM azonosító:

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u OM azonosító: FIT-jelentés :: 2010 Szász Ferenc Kereskedelmi Szakközépiskola és Szakiskola 1087 Budapest, Szörény u. 2-4. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika

Részletesebben

A mérési eredmény megadása

A mérési eredmény megadása A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk meg: a determinisztikus és a véletlenszerű

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Corvin Mátyás Gimnázium és Műszaki Szakközépiskola 1165 Budapest, Mátyás király tér 4. OM azonosító:

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Corvin Mátyás Gimnázium és Műszaki Szakközépiskola 1165 Budapest, Mátyás király tér 4. OM azonosító: FIT-jelentés :: 2010 Corvin Mátyás Gimnázium és Műszaki Szakközépiskola 1165 Budapest, Mátyás király tér 4. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Révai Miklós Gimnázium és Kollégium 9021 Győr, Jókai u. 21. OM azonosító:

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Révai Miklós Gimnázium és Kollégium 9021 Győr, Jókai u. 21. OM azonosító: FIT-jelentés :: 2010 9021 Győr, Jókai u. 21. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika területén új, évfolyamfüggetlen skálát vezettünk be, amelyen

Részletesebben

Matematikai statisztika

Matematikai statisztika Matematikai statisztika PROGRAMTERVEZŐ INFORMATIKUS alapszak, A szakiráy Arató Miklós Valószíűségelméleti és Statisztika Taszék Természettudomáyi Kar 2019. február 18. Arató Miklós (ELTE) Matematikai statisztika

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

Intézményi jelentés. 10. évfolyam FIT-jelentés :: 2010 Babits Mihály Gimnázium 1047 Budapest, Tóth Aladár u. 16-18. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika területén új, évfolyamfüggetlen

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, június 10 Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása, 204. június 0 A dolgozatírásnál íróeszközön kívül más segédeszköz nem használható. A dolgozat időtartama: 90 perc. Ha a dolgozat első részéből szerzett

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Bolyai János Gimnázium és Kereskedelmi Szakközépiskola 2364 Ócsa, Falu Tamás u. 35. OM azonosító:

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Bolyai János Gimnázium és Kereskedelmi Szakközépiskola 2364 Ócsa, Falu Tamás u. 35. OM azonosító: FIT-jelentés :: 2010 Bolyai János Gimnázium és Kereskedelmi Szakközépiskola 2364 Ócsa, Falu Tamás u. 35. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika

Részletesebben

4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O

4. Az A és B események egymást kizáró eseményeknek vagy idegen (diszjunkt)eseményeknek nevezzük, ha AB=O 1. Mit nevezünk elemi eseménynek és eseménytérnek? A kísérlet lehetséges kimeneteleit elemi eseményeknek nevezzük. Az adott kísélethez tartozó elemi események halmazát eseménytérnek nevezzük, jele: X 2.

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

Intézményi jelentés. 10. évfolyam FIT-jelentés :: 2010 Budapest XXI. Kerület Csepel Önkormányzata Jedlik Ányos Gimnázium 1212 Budapest, Táncsics M. u. 92. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve

Részletesebben

Követelmény a 8. évfolyamon félévkor matematikából

Követelmény a 8. évfolyamon félévkor matematikából Követelmény a 8. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Halmazokkal kapcsolatos alapfogalmak ismerete, halmazok szemléltetése, halmazműveletek ismerete, eszköz jellegű

Részletesebben

Nagy Gábor compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz

Nagy Gábor  compalg.inf.elte.hu/ nagy ősz Diszkrét matematika 1. estis képzés 2017. ősz 1. Diszkrét matematika 1. estis képzés 9. előadás Nagy Gábor nagygabr@gmail.com nagy@compalg.inf.elte.hu compalg.inf.elte.hu/ nagy Mérai László diái alapján

Részletesebben

Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában

Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában Az Excel táblázatkezelő program használata a matematika és a statisztika tantárgyak oktatásában Hódiné Szél Margit Szegedi Tudományegyetem Mezőgazdasági Kar Összefoglalás: A XXI. században az informatika

Részletesebben

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június

ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó június GAZDASÁGSTATISZTIKA GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi

Részletesebben

Megoldás: Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7

Megoldás: Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7 A = {1; 3; 5; 7; 9} A B = {3; 5; 7} A/B = {1; 9} Mindkét állítás hamis! Indoklás: a) Azonos alapú hatványokat úgy szorzunk, hogy a kitevőket összeadjuk. Tehát: a 3 * a 4 = a 3+4 = a 7 Azonos alapú hatványokat

Részletesebben

A regisztrált álláskeresők számára vonatkozó becslések előrejelző képességének vizsgálata

A regisztrált álláskeresők számára vonatkozó becslések előrejelző képességének vizsgálata A regisztrált álláskeresők számára vonatkozó becslések előrejelző képességének vizsgálata Az elemzésben a GoogleTrends (GT, korábban Google Insights for Search) modellek mintán kívüli illeszkedésének vizsgálatával

Részletesebben

Regressziós vizsgálatok

Regressziós vizsgálatok Regressziós vizsgálatok Regresszió (regression) Általános jelentése: visszaesés, hanyatlás, visszafelé mozgás, visszavezetés. Orvosi területen: visszafejlődés, involúció. A betegség tünetei, vagy maga

Részletesebben

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk? Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram Hogyan csináltuk? Alakmutatók: ferdeség, csúcsosság Alakmutatók a ferdeség és csúcsosság mérésére Ez eloszlás centrumát (középérték) és az adatok centrum körüli terpeszkedését

Részletesebben

2. Laboratóriumi gyakorlat A TERMISZTOR. 1. A gyakorlat célja. 2. Elméleti bevezető

2. Laboratóriumi gyakorlat A TERMISZTOR. 1. A gyakorlat célja. 2. Elméleti bevezető . Laboratóriumi gyakorlat A EMISZO. A gyakorlat célja A termisztorok működésének bemutatása, valamint főbb paramétereik meghatározása. Az ellenállás-hőmérséklet = f és feszültség-áram U = f ( I ) jelleggörbék

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Árpád Szakképző Iskola és Kollégium 8000 Székesfehérvár, Seregélyesi út OM azonosító:

Intézményi jelentés. 10. évfolyam. Árpád Szakképző Iskola és Kollégium 8000 Székesfehérvár, Seregélyesi út OM azonosító: FIT-jelentés :: 2010 Árpád Szakképző Iskola és Kollégium 8000 Székesfehérvár, Seregélyesi út 88-90. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika területén

Részletesebben

ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA

ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA ÁRAMKÖRÖK SZIMULÁCIÓJA Az áramkörök szimulációja révén betekintést nyerünk azok működésébe. Meg tudjuk határozni az áramkörök válaszát különböző gerjesztésekre, különböző üzemmódokra. Végezhetők analóg

Részletesebben

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL

LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL LINEÁRIS PROGRAMOZÁSI FELADATOK MEGOLDÁSA SZIMPLEX MÓDSZERREL x 1-2x 2 6 -x 1-3x 3 = -7 x 1 - x 2-3x 3-2 3x 1-2x 2-2x 3 4 4x 1-2x 2 + x 3 max Alapfogalmak: feltételrendszer (narancs színnel jelölve), célfüggvény

Részletesebben

2. Rugalmas állandók mérése jegyzőkönyv javított. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma:

2. Rugalmas állandók mérése jegyzőkönyv javított. Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: Leadás dátuma: 2. Rugalmas állandók mérése jegyzőkönyv javított Zsigmond Anna Fizika Bsc II. Mérés dátuma: 2008. 09. 17. Leadás dátuma: 2008. 10. 08. 1 1. Mérések ismertetése Az első részben egy téglalap keresztmetszetű

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK KÖZÉPSZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek megoldásához!

Részletesebben

Kiegészítő tudnivalók a fizikai mérésekhez

Kiegészítő tudnivalók a fizikai mérésekhez Kiegészítő tudnivalók a fizikai mérésekhez A mérési gyakorlatokra való felkészüléshez a Fizika Gyakorlatok c. jegyzet használható (Nagy P. Fizika gyakorlatok az általános és gazdasági agrármérnök hallgatók

Részletesebben

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

Intézményi jelentés. 10. évfolyam FIT-jelentés :: 2010 Dunaferr Szakközép- és Szakiskola 2400 Dunaújváros, Vasmű tér 1-2. Figyelem! A 2010. évi Országos kompetenciaméréstől kezdődően a szövegértés, illetve a matematika területén új, évfolyamfüggetlen

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉPSZINT Függvények A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport

Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Definiálja az alábbi fogalmakat!. Egy eseménynek egy másik eseményre vonatkozó feltételes valószínűsége. ( pont) Az A esemény feltételes valószínűsége

Részletesebben

11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK

11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK MATEMATIK A 9. évfolyam 11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 11. modul: LINEÁRIS FÜGGVÉNYEK Tanári útmutató 2 A modul célja Időkeret Ajánlott korosztály Modulkapcsolódási

Részletesebben

Valószínűségszámítás összefoglaló

Valószínűségszámítás összefoglaló Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:

Részletesebben

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 3. Hibaszámítás, lineáris regresszió Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Hibaszámítás Hibák fajtái, definíciók Abszolút, relatív, öröklött

Részletesebben

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( )

Alap-ötlet: Karl Friedrich Gauss ( ) valószínűségszámítási háttér: Andrej Markov ( ) Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-6-80 Fa: 463-30-9 http://www.vizgep.bme.hu Alap-ötlet:

Részletesebben

Feladatok MATEMATIKÁBÓL

Feladatok MATEMATIKÁBÓL Feladatok MATEMATIKÁBÓL a 1. évfolyam számára III. 1. Számítsuk ki a következő hatványok értékét! a) b) 7 c) 5 d) 5 1 e) 6 1 6 f) ( 81 16 ) g) 0,00001 5. Írjuk fel gyökjelekkel a következő hatványokat!

Részletesebben

MATEMATIKA 9. osztály Segédanyag 4 óra/hét

MATEMATIKA 9. osztály Segédanyag 4 óra/hét MATEMATIKA 9. osztály Segédanyag 4 óra/hét - 1 - Az óraszámok az AROMOBAN követhetőek nyomon! A tananyag feldolgozása a SOKSZÍNŰ MATEMATIKA (Mozaik, 013) tankönyv és a SOKSZÍNŰ MATEMATIKA FELADATGYŰJTEMÉNY

Részletesebben

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás

Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :

Részletesebben

Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK

Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK Sorozatok határértéke SOROZAT FOGALMA, MEGADÁSA, ÁBRÁZOLÁSA; KORLÁTOS ÉS MONOTON SOROZATOK Sorozat fogalma Definíció: Számsorozaton olyan függvényt értünk, amelynek értelmezési tartománya a pozitív egész

Részletesebben

1. oldal, összesen: 5

1. oldal, összesen: 5 1. oldal, összesen: 5 Elmélet Word 1. Döntse el az alábbi állításról, hogy a tagmondatok tartalma igaz-e, s A WORD helyesírás-ellenőrző rendszere minden helyesírási hibánkat kijavítja, mert felismeri,

Részletesebben