Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA"

Átírás

1 SZDT-03 p. 1/24 Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

2 Előadás SZDT-03 p. 2/24

3 SZDT-03 p. 3/24 Bevezetés Vállalkozási tevékenységünk során (általában) minél kevesebb ráfordítással szeretnénk minél nagyobb eredményt (minél több bevételt) elérni. A ráfordítást minimalizálni és az eredményt maximalizálni egyszerre nem megy. Az egyik csak a másik rovására történhet. Gazdaságossági elvek Eredményességi- vagy maximum elv (pl. termelési feladatoknál) adott erőforrások mellett eredmény max Takarékossági- vagy minimum elv (pl. szállítási feladatoknál vagy ha télen a megfelelő fűtést többféle energiahordozó segítségével is elérhetjük) adott gazdasági cél mellett ráfordítás min

4 SZDT-03 p. 4/24 Termelési feladat Hatféle erőforrásból négyféle terméket állít(hat)unk elő. Az egyes termékek fajlagos erőforrás szükségletét, az egyes erőforrásokból rendelkezésünkre álló készleteket, és az egyes termékek fajlagos nyereségét az alábbi táblázat tartalmazza.

5 SZDT-03 p. 5/24 Adjuk meg az optimális termelési programot! Mielőtt megadnánk a megoldást, írjuk át a problémát matematikai alakra. Így egyrészt könnyebb áttekinteni (ha szükséges programozni), másrészt a már rendelkezésünkre álló Excel eszköz, a Solver által kért adatokat is könnyebb így megadni. A célfüggvény itt nyereséget (eredményt) fog jelenteni, amit nyilván maximalizálni szeretnénk (maximum elv).

6 SZDT-03 p. 6/24 Termelési feladat megoldása Solverrel Táblázatunkat egészítsük ki néhány mezővel, amelybe egyrészt induló (nyilván nem az optimális) termelt mennyiségeket írtunk (B10:E10), Másrészt az ehhez a termelési programhoz tartozó erőforrás felhasználást adtuk meg (G3:G8), Harmadrészt pedig a megadott termelési programhoz tartozó nyereséget is felírjuk (G10). Az SZ.Ö. rövidítés a SZORZAT OSSZEG(tomb1; tomb2; tomb3;...) függvényt jelöli, amely két (vagy több) 1 n-es vagy n 1-es tömböt szoroz össze elemenként, majd a kapott szorzatokat összeadja.

7 A beírt összefüggések SZDT-03 p. 7/24

8 SZDT-03 p. 8/24 Termelési feladat A kezdő termelt mennyiségeket 1-eknek választva (helyettük írhattunk volna más számokat is), a következő értékek jelennek meg:

9 SZDT-03 p. 9/24 További lépések Az eszközök menüpontban található Solvert elindítva megadjuk az általa kért adatokat. Eszközök / Solver Célcella: G10 Legyen: Max Módosuló cellák: B10 : E10 Korlátozó feltételek: F3 : F8 G3 : G8 B10 : E10 0 és futtatjuk a Solvert.

10 SZDT-03 p. 10/24 Eredmény A legyártandó mennyiségek mellett megkapjuk azt is, hogy ehhez melyik erőforrásból mennyit használtunk fel és hogy mennyi nyereségünk van ebből.

11 SZDT-03 p. 11/24 Szállítási feladat Valamilyen anyagból 5 rendeltetési helyen felmerülő igényeket kell 4 telephelyről kielégítenünk. Az egyes rendeltetési helyeken felmerülő igényeket, az egyes telephelyeken rendelkezésre álló készleteket és a fajlagos szállítási költségeket az alábbi táblázat tartalmazza. Adjuk meg az optimális döntési tervet! Fel kell írnunk a matematikai modellt.

12 SZDT-03 p. 12/24 Beruházási feladat 5 üzem felépítéséről kell döntenünk, amelyhez mindössze egy erőforrást veszünk figyelembe. Az üzemek egy terméket állítanak elő. Az adatok

13 Gyakorlat SZDT-03 p. 13/24

14 Gyakorisági eloszlások SZDT-03 p. 14/24

15 SZDT-03 p. 15/24 Folytonos gyakorisági eloszlás Egy vizsgálat során 60 főnek mérték a (systolés) vérnyomásértékeit: Ahhoz, hogy értékes információkhoz juthassunk, célszerű az adatokat: rendezni, csoportosítani, statisztikai táblázatokat készíteni, grafikonokat előállítani

16 SZDT-03 p. 16/24 Rendezés Adatok nagyság szerinti rendezése (növekvő, csökkenő) számítógép segítségével Szükségessége: adatok minimum- és maximumértéke ezen értékek alapján a minta terjedelme kiszámítható: T = x max x min az adatok középső értékének meghatározása

17 SZDT-03 p. 17/24 Csoportosítás Nagy mennyiségű adat esetén hasznos A sorba rendezett értékeket csoportokba osztjuk (5 20) - gyakoriság Gyakorisági vagy eloszlás táblázat - adatok megoszlása a különböző értékhatárok között Relatív gyakoriság: az adott osztály esetszámát (gyakoriságát) osztjuk az összeseset-számmal (%-os forma) - relatív gyakorisági tábla Kummulatív gyakoriság: Egy osztály halmozott gyakoriságát úgy kapjuk meg, hogy saját gyakoriságához hozzáadjuk a fölötte lévő gyakoriságot - kummulált gyakorisági tábla

18 SZDT-03 p. 18/24 Csoportosítás Gyakorisági táblázat: Értékek kummulált grafikonja:

19 SZDT-03 p. 19/24 Hisztogramok Grafikon készítése: y tengelyre gyakorisági értékek, x tengelyre a valódi osztályhatárok adatai A téglalapok területei arányosak az osztályok gyakoriságával

20 SZDT-03 p. 20/24 Poligonok Hisztogram helyett, amikor az adatok eloszlását egyenes szakaszokból álló görbével jellemezzük A hisztogram téglalapjainak összterülete megegyezik a poligonnak az x tengellyel bezárt területének nagyságával Megállapítható: a 60 ember közül 55%-nak a vérnyomása normális (< 140 Hgmm), 18%-é enyhe hypertoniára utal ( Hgmm), 13%-nak a vérnyomása mérsékelten magas ( Hgmm) és 14%-nak magas (> 160 Hgmm).

21 Gyakorisági görbék SZDT-03 p. 21/24

22 SZDT-03 p. 22/24 Diszkrét gyakorisági eloszlás Egy tüdőszűrő állomáson egymást követő 2 napon a napi elszívott cigaretta mennyiségének függvényében vizsgáljuk a dohányzási szokás megoszlását a tüdőszűrésre jelentkezettek körében: Szűrésre jeletkezettek sorszáma Nem Dohányzási szokás 1. férfi mérsékelten 2. férfi nem dohányos 3. nő erős 4. férfi nem dohányos 5. férfi erős Az adatok áttekinthetetlenek csoportosítás

23 SZDT-03 p. 23/24 Diszkrét gyakorisági eloszlás Dohányzási szokások megoszlása: Nem Nem dohányos Mérsékelten Erős Összesen férfi nő Összesen

24 SZDT-03 p. 24/24 Adatok relatív gyakoriságának számítása 1. az egyes cellák abszolút gyakoriságát a sor összesenhez 2. az egyes cellák abszolút gyakoriságát az oszlop összesenhez 3. az egyes cellák abszolút gyakoriságát a teljes mintaszámhoz viszonyítjuk A teljes létszámhoz viszonyított relatív gyakoriság: Nem Nem dohányos Mérsékelten Erős Összesen férfi nő Összesen

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA

Számítógépes döntéstámogatás OPTIMALIZÁLÁSI FELADATOK A SOLVER HASZNÁLATA SZDT-04 p. 1/30 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 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

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság Microsoft Excel 2010 Gyakoriság Osztályközös gyakorisági tábla Nagy számú mérési adatokat csoportokba (osztályokba) rendezése -> könnyebb áttekintés Osztályokban szereplő adatok száma: osztályokhoz tartozó

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések

Számítógépes döntéstámogatás. Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések BLSZM-09 p. 1/17 Számítógépes döntéstámogatás Döntések fuzzy környezetben Közelítő következtetések Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu

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 PROBLÉMAMEGOLDÁS

SZÁMÍTÓGÉPES PROBLÉMAMEGOLDÁS Dr. Pál László, Sapientia EMTE, Csíkszereda SZÁMÍTÓGÉPES PROBLÉMAMEGOLDÁS 9.ELŐADÁS Lehetőségelemzés Lehetőségelemzés Egy olyan funkció, amely segítségével úgy tudunk megváltoztatni adatainkat, hogy a

Részletesebben

Növényvédő szerek A B C D

Növényvédő szerek A B C D A feladat megoldása során az Excel 2010 használata a javasolt. A feladat elvégzése során a következőket fogjuk gyakorolni: Termelési és optimalizálási feladatok megoldása. Mátrixműveletek alkalmazása.

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

Spike Trade napló_1.1 használati útmutató

Spike Trade napló_1.1 használati útmutató 1 Spike Trade napló_1.1 használati útmutató 1 ÁLTALÁNOS ÁTTEKINTŐ A táblázat célja, kereskedéseink naplózása, rögzítése, melyek alapján statisztikát készíthetünk, szűrhetünk vagy a már meglévő rendszerünket

Részletesebben

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai Változékonyság (szóródás) STATISZTIKA I. 5. Előadás Szóródási mutatók A középértékek a sokaság elemeinek értéknagyságbeli különbségeit eltakarhatják. A változékonyság az azonos tulajdonságú, de eltérő

Részletesebben

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma

Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével. - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egyes logisztikai feladatok megoldása lineáris programozás segítségével - bútorgyári termelési probléma - szállítási probléma Egy bútorgyár polcot, asztalt és szekrényt gyárt faforgácslapból. A kereskedelemben

Részletesebben

Matematikai modellek megoldása számítógéppel Solver Lingo

Matematikai modellek megoldása számítógéppel Solver Lingo Matematikai modellek megoldása számítógéppel Solver Lingo Készítette: Dr. Ábrahám István A matematikai modellek számítógépes megoldásait példákkal mutatjuk be. Példa: Négy erőforrás felhasználásával négyféle

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

SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN

SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN SZÁMÍTÁSOK A TÁBLÁZATBAN Az Excelben az egyszerű adatok bevitelén kívül számításokat is végezhetünk. Ezeket a cellákba beírt képletek segítségével oldjuk meg. A képlet: olyan egyenlet, amely a munkalapon

Részletesebben

Hogyan fogalmazzuk meg egyszerűen, egyértelműen a programozóknak, hogy milyen lekérdezésre, kimutatásra, jelentésre van szükségünk?

Hogyan fogalmazzuk meg egyszerűen, egyértelműen a programozóknak, hogy milyen lekérdezésre, kimutatásra, jelentésre van szükségünk? Hogyan fogalmazzuk meg egyszerűen, egyértelműen a programozóknak, hogy milyen lekérdezésre, kimutatásra, jelentésre van szükségünk? Nem szükséges informatikusnak lennünk, vagy mélységében átlátnunk az

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis

Biometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis SZDT-09 p. 1/36 Biometria az orvosi gyakorlatban Regresszió Túlélésanalízis Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Logisztikus regresszió

Részletesebben

NEMZETKÖZI KÖZGAZDASÁGTAN Kereskedelem

NEMZETKÖZI KÖZGAZDASÁGTAN Kereskedelem NEMZETKÖZI KÖZGAZDASÁGTAN Kereskedelem Kiss Olivér Budapesti Corvinus Egyetem Makroökonómia Tanszék Az alternetívaköltség Az alternatívaköltség megadja, hogy egy adott termék hány egységéről kell lemondanunk

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

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok

Programozási módszertan. Mohó algoritmusok PM-08 p. 1/17 Programozási módszertan Mohó algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu PM-08 p. 2/17 Bevezetés Dinamikus programozás

Részletesebben

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Gyakorisági sorok Mennyiségi ismérv jellemző rangsor készítünk. (pl. napi jegyeladások száma) A gyakorisági sor képzése igazából tömörítést jelent Nagyszámú

Részletesebben

Statisztikai függvények

Statisztikai függvények EXCEL FÜGGVÉNYEK 9/1 Statisztikai függvények ÁTLAG(tartomány) A tartomány terület numerikus értéket tartalmazó cellák értékének átlagát számítja ki. Ha a megadott tartományban nincs numerikus értéket tartalmazó

Részletesebben

EuroOffice Optimalizáló (Solver)

EuroOffice Optimalizáló (Solver) 1. oldal EuroOffice Optimalizáló (Solver) Az EuroOffice Optimalizáló egy OpenOffice.org bővítmény, ami gyors algoritmusokat kínál lineáris programozási és szállítási feladatok megoldására. Szimplex módszer

Részletesebben

Egész számok. pozitív egész számok: 1; 2; 3; 4;... negatív egész számok: 1; 2; 3; 4;...

Egész számok. pozitív egész számok: 1; 2; 3; 4;... negatív egész számok: 1; 2; 3; 4;... Egész számok természetes számok ( ) pozitív egész számok: 1; 2; 3; 4;... 0 negatív egész számok: 1; 2; 3; 4;... egész számok ( ) 1. Írd a következõ számokat a halmazábra megfelelõ helyére! 3; 7; +6 ; (

Részletesebben

Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója

Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója 1.) Általános tudnivalók: A segédtábla két méretben készül, 10, és 50 sort lehet kitölteni. A tábla megnevezéséből amit

Részletesebben

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június

GAZDASÁGSTATISZTIKA. Készítette: Bíró Anikó. Szakmai felelős: Bíró Anikó. 2010. június GAZDASÁGSTATISZTIKA Készült a TÁMOP-4.1.2-8/2/A/KMR-29-41pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén, az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az MTA Közgazdaságtudományi

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

Számítógépes döntéstámogatás. Döntési modellek és technikák

Számítógépes döntéstámogatás. Döntési modellek és technikák SZDT-02 p. 1/31 Számítógépes döntéstámogatás Döntési modellek és technikák Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás SZDT-02 p. 2/31

Részletesebben

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok

Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás (7-8. lecke) Illeszkedés-vizsgálat 7. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok elemzésére Illeszkedés-vizsgálat Gyakorisági sorok

Részletesebben

S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T

S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T Döntéselmélet S Z Á L L Í T Á S I F E L A D A T Szállítási feladat meghatározása Speciális lineáris programozási feladat. Legyen adott m telephely, amelyeken bizonyos fajta, tetszés szerint osztható termékből

Részletesebben

Növényvédő szerek A 500 0 0 0 0 65000 B 0 0 50 500 500 60000 C 50 25 0 50 50 12000 D 0 25 5 50 0 6000

Növényvédő szerek A 500 0 0 0 0 65000 B 0 0 50 500 500 60000 C 50 25 0 50 50 12000 D 0 25 5 50 0 6000 A feladat megoldása során az Excel 2010 használata a javasolt. A feladat elvégzése során a következőket fogjuk gyakorolni: Termelési és optimalizálási feladatok megoldása. Mátrixműveletek alkalmazása.

Részletesebben

Táblázatok kezelése. 1. ábra Táblázat kezelése menüből

Táblázatok kezelése. 1. ábra Táblázat kezelése menüből Táblázat beszúrása, létrehozása A táblázatok készítésének igénye már a korai szövegszerkesztőkben felmerült, de ezekben nem sok lehetőség állt rendelkezésre. A mai szövegszerkesztőket már kiegészítették

Részletesebben

Excel. Nem összefügg tartomány kijelölése: miután a tartomány els részét kijelöltük, lenyomjuk és nyomva tartjuk a CTRL gombot.

Excel. Nem összefügg tartomány kijelölése: miután a tartomány els részét kijelöltük, lenyomjuk és nyomva tartjuk a CTRL gombot. Excel A tartomány és kijelölése Munkánk során gyakran elfordul, hogy nem egy, hanem több cellából álló területtel kell dolgoznunk. Ezt a területet tartománynak vagy blokknak nevezzük. Cella jelölése: például

Részletesebben

Fázisátalakulások vizsgálata

Fázisátalakulások vizsgálata Klasszikus Fizika Laboratórium VI.mérés Fázisátalakulások vizsgálata Mérést végezte: Vanó Lilla VALTAAT.ELTE Mérés időpontja: 2012.10.18.. 1. Mérés leírása A mérés során egy adott minta viselkedését vizsgáljuk

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

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.08. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak Matematika feladatbank I. Statisztika Elméleti összefoglaló és feladatgyűjtemény középiskolásoknak ÍRTA ÉS ÖSSZEÁLLÍTOTTA: Dugasz János 2011 Fapadoskonyv.hu Kft. Dugasz János Tartalom Bevezető 7 Adatok

Részletesebben

A minőség gazdasági hatásai

A minőség gazdasági hatásai 5. A minőség gazdasági hatásai 5.1 A minőség költségei A minőség költségeit három nagy csoportra oszthatjuk: az első csoportot a minőség érdekében tett megelőző jellegű intézkedések költségei, a másodikat

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Fogalmakat is kezelni tudó számítógépes döntéstámogatás A DoctuS rendszer

Számítógépes döntéstámogatás. Fogalmakat is kezelni tudó számítógépes döntéstámogatás A DoctuS rendszer SZDT-07 p. 1/20 Számítógépes döntéstámogatás Fogalmakat is kezelni tudó számítógépes döntéstámogatás A DoctuS rendszer Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Számítógépes döntéstámogatás

Biometria az orvosi gyakorlatban. Számítógépes döntéstámogatás SZDT-01 p. 1/23 Biometria az orvosi gyakorlatban Számítógépes döntéstámogatás Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Gyakorlat SZDT-01 p.

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012. Név:... Kód:...... Eredmény:..... STATISZTIKA I. VIZSGA; NG KM ÉS KG TQM SZAKOKON MINTAVIZSGA Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető

Részletesebben

Microsoft Excel 2010

Microsoft Excel 2010 Microsoft Excel 2010 Milyen feladatok végrehajtására használatosak a táblázatkezelők? Táblázatok létrehozására, és azok formai kialakítására A táblázat adatainak kiértékelésére Diagramok készítésére Adatbázisok,

Részletesebben

1. ábra ábra

1. ábra ábra A kifejtési tétel A kifejtési tétel kimondásához először meg kell ismerkedni az előjeles aldetermináns fogalmával. Ha az n n-es A mátrix i-edik sorának és j-edik oszlopának kereszteződésében az elem áll,

Részletesebben

Táblázatos adatok használata

Táblázatos adatok használata Táblázatos adatok használata Tartalomjegyzék 1. Az adatok rendezése...2 2. Keresés a táblázatban...2 3. A megjelenő oszlopok kiválasztása...3 4. Az oszlopok sorrendjének meghatározása...4 5. Az oszlopok

Részletesebben

Fuzzy halmazok jellemzői

Fuzzy halmazok jellemzői A Fuzzy rendszerek, számítási intelligencia gyakorló feladatok megoldása Fuzzy halmazok jellemzői A fuzzy halmaz tartója az alaphalmaz azon elemeket tartalmazó részhalmaza, melyek tagsági értéke 0-nál

Részletesebben

Statisztika I. 2. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 2. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 2. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai sorok Meghatározott szempontok szerint kiválasztott két vagy több logikailag összetartozó statisztikai adat, statisztikai sort képez. általában

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

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

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I. KOVÁCS BÉLA, MATEmATIkA I 16 XVI A DIFFERENCIÁLSZÁmÍTÁS ALkALmAZÁSAI 1 Érintő ÉS NORmÁLIS EGYENES, L HOSPITAL-SZAbÁLY Az görbe abszcisszájú pontjához tartozó érintőjének egyenlete (1), normálisának egyenlete

Részletesebben

Lineáris algebra (10A103)

Lineáris algebra (10A103) Lineáris algebra (10A103) Dr. Hartmann Miklós Tudnivalók Honlap: http://www.math.u-szeged.hu/~hartm Jegyzet: Megyesi László: Lineáris algebra. Vizsga: írásbeli, feltétele a Lineáris algebra gyakorlat teljesítése.

Részletesebben

Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója

Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója Közfoglalkoztatás támogatás megállapítását segítő segédtábla használati útmutatója 1.) Általános tudnivalók: A segédtábla két méretben készül, 10, és 50 sort lehet kitölteni. A tábla megnevezéséből amit

Részletesebben

Gazdaságosság, hatékonyság. Katona Ferenc franzkatona@gmail.com

Gazdaságosság, hatékonyság. Katona Ferenc franzkatona@gmail.com franzkatona@gmail.com A különböző gazdasági egységek rendeltetésük szerinti feladataik végrehajtása érdekében a rendelkezésre álló erőforrások felhasználásával kifejtett céltudatos tevékenysége a gazdálkodás.

Részletesebben

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok

Számítógépes döntéstámogatás. Genetikus algoritmusok BLSZM-10 p. 1/18 Számítógépes döntéstámogatás Genetikus algoritmusok Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu BLSZM-10 p. 2/18 Bevezetés 1950-60-as

Részletesebben

NT Matematika 11. (Heuréka) Tanmenetjavaslat

NT Matematika 11. (Heuréka) Tanmenetjavaslat NT-17302 Matematika 11. (Heuréka) Tanmenetjavaslat A Dr. Gerőcs László Számadó László Matematika 11. tankönyv a Heuréka-sorozat harmadik tagja. Ebben a segédanyagban ehhez a könyvhöz a tizenegyedikes tananyag

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

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti:

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 100% 90% 80% 70% 60% 50% 2010 2011 40% 30% 20% 10% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% a) Nevezze

Részletesebben

Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése

Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése Elméleti összefoglaló Az adatok egy, vagy több szempontú rendezése céljából célszerű azokat táblázatokba foglalni. Tehát az elemi adatokat alapján

Részletesebben

b) Írja fel a feladat duálisát és adja meg ennek optimális megoldását!

b) Írja fel a feladat duálisát és adja meg ennek optimális megoldását! 1. Három nemnegatív számot kell meghatározni úgy, hogy az elsőt héttel, a másodikat tizennéggyel, a harmadikat hattal szorozva és ezeket a szorzatokat összeadva az így keletkezett szám minél nagyobb legyen.

Részletesebben

13. A zöldborsó piacra jellemző keresleti és kínálati függvények a következők P= 600 Q, és P=100+1,5Q, ahol P Ft/kg, és a mennyiség kg-ban értendő.

13. A zöldborsó piacra jellemző keresleti és kínálati függvények a következők P= 600 Q, és P=100+1,5Q, ahol P Ft/kg, és a mennyiség kg-ban értendő. 1. Minden olyan jószágkosarat, amely azonos szükségletkielégítési szintet (azonos hasznosságot) biztosít a fogyasztó számára,.. nevezzük a. költségvetési egyenesnek b. fogyasztói térnek c. közömbösségi

Részletesebben

Haladó irodai számítógépes képzés tematika

Haladó irodai számítógépes képzés tematika Haladó irodai számítógépes képzés tematika Word haladó Haladó szövegszerkesztés Szöveg effektusok alkalmazása Az automatikus javítási beállítások használata Szöveg körbefuttatása, szövegtörés A szövegirány

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

Gyakorló feladatok a 2. zh-ra MM hallgatók számára

Gyakorló feladatok a 2. zh-ra MM hallgatók számára Gyakorló feladatok a. zh-ra MM hallgatók számára 1. Egy vállalat termelésének technológiai feltételeit a Q L K függvény írja le. Rövid távon a vállalat 8 egységnyi tőkét használ fel. A tőke ára 000, a

Részletesebben

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája A táblázatkezelés alapjai A táblázat szerkesztése A táblázat formázása A táblázat formázása Számítások a táblázatban Oldalbeállítás és nyomtatás

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai változók Adatok megtekintése Statisztikai változók A statisztikai elemzések során a vizsgálati, vagy megfigyelési egységeket különbözı jellemzık

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

Programozási módszertan. Függvények rekurzív megadása "Oszd meg és uralkodj" elv, helyettesítő módszer, rekurziós fa módszer, mester módszer

Programozási módszertan. Függvények rekurzív megadása Oszd meg és uralkodj elv, helyettesítő módszer, rekurziós fa módszer, mester módszer PM-03 p. 1/13 Programozási módszertan Függvények rekurzív megadása "Oszd meg és uralkodj" elv, helyettesítő módszer, rekurziós fa módszer, mester módszer Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek

Részletesebben

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba

Döntéselőkészítés. I. előadás. Döntéselőkészítés. Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva. Informatika Tanszék A 602 szoba I. előadás Előadó: Dr. Égertné dr. Molnár Éva Informatika Tanszék A 602 szoba Tárggyal kapcsolatos anyagok megtalálhatók: http://www.sze.hu/~egertne Konzultációs idő: (páros tan. hét) csütörtök 10-11 30

Részletesebben

Esettanulmányok és modellek 5

Esettanulmányok és modellek 5 Esettanulmányok és modellek 5 Disztribúciós feladatok Egészségügy Készítette: Dr. Ábrahám István Disztribúció. Az alábbi szállítási feladatban az. és a 2. feladótól a teljes készletet el kell szállítani.

Részletesebben

Túlélés analízis. Probléma:

Túlélés analízis. Probléma: 1 Probléma: Túlélés analízis - Túlélési idő vizsgálata speciális vizsgálati módszereket igényel (pl. két csoport között az idők átlagait nem lehet direkt módon összehasonlítani) - A túlélési idő nem normális

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Változás SPSS állomány neve: Budapest, 2002.

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Változás SPSS állomány neve: Budapest, 2002. TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA Változás 2002 SPSS állomány neve: F54 Budapest, 2002. Változás 2002 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS... 3 A SÚLYOZATLAN MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA ISMERT DEMOGRÁFIAI ELOSZLÁSOKKAL...

Részletesebben

PÉNZTÁRKÖNYV PROGRAM

PÉNZTÁRKÖNYV PROGRAM PÉNZTÁRKÖNYV PROGRAM FELHASZNÁLÓI LEÍRÁS Simon István & Bauer Mihály Tel. : ( 99) / 317 327 (30) / 297-4900 - 1 - TARTALOMJEGYZÉK ÁLTALÁNOS PROMRAMKEZELÉSI LEÍRÁS ----------------------------------------------------------------------

Részletesebben

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI Gazdaságstatisztika 2. előadás Egy ismérv szerinti rendezés Kóczy Á. László KGK VMI Áttekintés Gyakorisági sorok Grafikus ábrázolásuk Helyzetmutatók Szóródási mutatók Az aszimmetria mérőszámai Koncentráció

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

1. előadás. Függvények ábrázolása. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor

1. előadás. Függvények ábrázolása. Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor 1. előadás Függvények ábrázolása Dr. Szörényi Miklós, Dr. Kallós Gábor 2014 2015 1 Tartalom Matematikai alapok Az elkészítés lépései, áttekintés Példa: egy ismert matematikai függvény és integráljának

Részletesebben

VIDÉKFEJLESZTÉSI MINISZTÉRIUM. Petrik Lajos Két Tanítási Nyelvű Vegyipari, Környezetvédelmi és Informatikai Szakközépiskola

VIDÉKFEJLESZTÉSI MINISZTÉRIUM. Petrik Lajos Két Tanítási Nyelvű Vegyipari, Környezetvédelmi és Informatikai Szakközépiskola A versenyző kódja:... VIDÉKFEJLESZTÉSI MINISZTÉRIUM Petrik Lajos Két Tanítási Nyelvű Vegyipari, Környezetvédelmi és Informatikai Szakközépiskola Budapest, Thököly út 48-54. XV. KÖRNYEZETVÉDELMI ÉS VÍZÜGYI

Részletesebben

VI. Népegészségügyi Konferencia, Megnyitó 2015.

VI. Népegészségügyi Konferencia, Megnyitó 2015. VI. Népegészségügyi Konferencia, Megnyitó 2015. Jubileumi V. Sikeresen Teljesült Évad / 2010-2011 - 2012-2013 - 2014 / 2010-2011-2012-2013-2014. évi eredmények, összefüggések bemutatása II. Dr. habil Barna

Részletesebben

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN! A1 A2 A3 (8) A4 (12) A (40) B1 B2 B3 (15) B4 (11) B5 (14) Bónusz (100+10) Jegy NÉV (nyomtatott nagybetűvel) CSOPORT: ALÁÍRÁS: ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN! 2011. december 29. Általános tudnivalók:

Részletesebben

Intézményi jelentés. 10. évfolyam

Intézményi jelentés. 10. évfolyam FIT-jelentés :: 2008 Városmajori Gimnázium, Módszertani Információs Felnőttképzési Továbbképző és Vizsgaközpont 1122 Budapest, Városmajor 71. Matematika Országos kompetenciamérés 1 1 Átlageredmények Az

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I

Részletesebben

Excel 2010 függvények

Excel 2010 függvények Molnár Mátyás Excel 2010 függvények Csak a lényeg érthetően! Tartalomjegyzék FÜGGVÉNYHASZNÁLAT ALAPJAI 1 FÜGGVÉNYEK BEVITELE 1 HIBAÉRTÉKEK KEZELÉSE 4 A VARÁZSLATOS AUTOSZUM GOMB 6 SZÁMÍTÁSOK A REJTETT

Részletesebben

18. modul: STATISZTIKA

18. modul: STATISZTIKA MATEMATIK A 9. évfolyam 18. modul: STATISZTIKA KÉSZÍTETTE: LÖVEY ÉVA, GIDÓFALVI ZSUZSA MODULJÁNAK FELHASZNÁLÁSÁVAL Matematika A 9. évfolyam. 18. modul: STATISZTIKA Tanári útmutató 2 A modul célja Időkeret

Részletesebben

Alapfogalmak, alapszámítások

Alapfogalmak, alapszámítások Alapfogalmak, alapszámítások Fazekas Tamás Vállalatgazdaságtan szeminárium 1. Vállalati gazdálkodás Gazdálkodás - Gazdaságosság. A gazdálkodás a vállalat számára szűkösen rendelkezésre álló és adott időszakon

Részletesebben

Készítette: Juhász Ildikó Gabriella

Készítette: Juhász Ildikó Gabriella 14. tétel Egy kft. logisztikai költséggazdálkodása a számviteli adatok szerint nem megfelelő, ezért a számviteli vezetővel együttműködve a logisztikai vezető számára meghatározták a szolgáltatási rendszer

Részletesebben

Gyakorló feladatok (szállítási feladat)

Gyakorló feladatok (szállítási feladat) Gyakorló feladatok (szállítási feladat) 1. feladat Egy élelmiszeripari vállalat 3 konzervgyárából lát el 4 nagy bevásárlóközpontot áruval. Az egyes gyárak által szállítható mennyiségek és az áruházak igényei,

Részletesebben

A hitelösszehasonlító-program és a kapcsolódó adatszolgáltatás aktuális kérdései. Taksás Katalin Fogyasztóvédelmi osztály május 18.

A hitelösszehasonlító-program és a kapcsolódó adatszolgáltatás aktuális kérdései. Taksás Katalin Fogyasztóvédelmi osztály május 18. A hitelösszehasonlító-program és a kapcsolódó adatszolgáltatás aktuális kérdései Taksás Katalin Fogyasztóvédelmi osztály 2010. május 18. Jogszabályi háttér 45/2008. (XII. 31.) PM rendelet a hitelintézetek

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

N I. 02 B. Mágneses anyagvizsgálat G ép. 118 2011.11.30. A mérés dátuma: A mérés eszközei: A mérés menetének leírása:

N I. 02 B. Mágneses anyagvizsgálat G ép. 118 2011.11.30. A mérés dátuma: A mérés eszközei: A mérés menetének leírása: N I. 02 B A mérés eszközei: Számítógép Gerjesztésszabályzó toroid transzformátor Minták Mágneses anyagvizsgálat G ép. 118 A mérés menetének leírása: Beindítottuk a számtógépet, Behelyeztük a mintát a ferrotestbe.

Részletesebben

FIT-jelentés :: 2014. Öveges József Szakközépiskola és Szakiskola 1117 Budapest, Fehérvári út 10. OM azonosító: 035325. Intézményi jelentés

FIT-jelentés :: 2014. Öveges József Szakközépiskola és Szakiskola 1117 Budapest, Fehérvári út 10. OM azonosító: 035325. Intézményi jelentés FIT-jelentés :: 2014 Öveges József Szakközépiskola és Szakiskola 1117 Budapest, Fehérvári út 10. Létszámadatok A telephelyek kódtáblázata A 001 - Öveges József Gyakorló Középiskola és Szakiskola (szakközépiskola)

Részletesebben

BetBulls Opciós Portfolió Manager

BetBulls Opciós Portfolió Manager BetBulls Opciós Portfolió Manager Ennek a modulnak a célja, hogy ügyfeleinknek lehetőséget biztosítson virtuális számlanyitásra és részvény, valamint opciós pozíciók vásárlására, eladására a naponta frissülő,

Részletesebben

A 2014.évi országos kompetenciamérés értékelése Kecskeméti Bolyai János Gimnázium

A 2014.évi országos kompetenciamérés értékelése Kecskeméti Bolyai János Gimnázium A 2014.évi országos kompetenciamérés értékelése Kecskeméti Bolyai János Gimnázium Iskolánkban a 10 évfolyamban mérik a szövegértés és a matematikai logika kompetenciákat. Minden évben azonos korosztályt

Részletesebben

III. Népegészségügyi Konferencia, Megnyitó 2012. A 2011. év szűrővizsgálatainak eredményei. Pádár Katalin

III. Népegészségügyi Konferencia, Megnyitó 2012. A 2011. év szűrővizsgálatainak eredményei. Pádár Katalin III. Népegészségügyi Konferencia, Megnyitó 2012. A 2011. év szűrővizsgálatainak eredményei Pádár Katalin Programstatisztika 2010-2011 Összesen 332 helyszínen o 2010: 144 o 2011: 192 1 229 616 átfogó vizsgálat

Részletesebben

Hogyan lehet Pivot tábla segítségével komplex adatokat elemezni és bemutatni?

Hogyan lehet Pivot tábla segítségével komplex adatokat elemezni és bemutatni? Hogyan lehet Pivot tábla segítségével komplex adatokat elemezni és bemutatni? Fordította: IFUA Horváth & Partners Képzelje el, hogy a vállalat értékesítési vezetője megkéri Önt, hogy rövid időn belül elemezze

Részletesebben

Access gyakorlati feladatok lépésről lépésre

Access gyakorlati feladatok lépésről lépésre Access gyakorlati feladatok lépésről lépésre 1. feladat: Hajómenetrend A balatoni hajómenetrend rendelkezésünkre áll a menetrend.txt állományban. Készítsen új adatbázist HAJO néven! A mellékelt adatállományt

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

HÁZI DOLGOZAT. Érmefeldobások eredményei és statisztikája. ELTE-TTK Kémia BSc Tantárgy: Kémia felzárkóztató (A kémia alapjai)

HÁZI DOLGOZAT. Érmefeldobások eredményei és statisztikája. ELTE-TTK Kémia BSc Tantárgy: Kémia felzárkóztató (A kémia alapjai) ELTE-TTK Kémia BSc Tantárgy: Kémia felzárkóztató (A kémia alapjai) HÁZI DOLGOZAT Érmefeldobások eredményei és statisztikája Készítette: Babinszki Bence EHA-kód: BABSAET.ELTE E-mail cím: Törölve A jelentés

Részletesebben

Polár lekérdezés segédletek

Polár lekérdezés segédletek Cikktörzs lekérdezések 1. kiadás Tartalomjegyzék 1. Készletérték lekérdezése főcsoportra rendezve...3 1.1. Tételes lekérdezés....3 1.2. Összegfokos lekérdezés....4 1.3. Nemzeti Dohányboltok esetén....4

Részletesebben

ECDL Táblázatkezelés. www.nomina3p.hu 1. 4.1.1 A táblázatkezelés első lépései. 4.1.2 Beállítások elvégzése

ECDL Táblázatkezelés. www.nomina3p.hu 1. 4.1.1 A táblázatkezelés első lépései. 4.1.2 Beállítások elvégzése 4.1 Az alkalmazás 4.1.1 A táblázatkezelés első lépései 4.1.2 Beállítások elvégzése 4.1.1.1 A táblázatkezelő alkalmazás megnyitása és bezárása. 4.1.1.2 Egy és több munkafüzet (dokumentum) megnyitása. 4.1.1.3

Részletesebben

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr.

Dr. Kalló Noémi. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment. egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék. Dr. Termelés- és szolgáltatásmenedzsment egyetemi adjunktus Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Termelés- és szolgáltatásmenedzsment 13. Ismertesse a legfontosabb előrejelzési módszereket és azok gyakorlati

Részletesebben

FIT-jelentés :: Vendéglátó, Idegenforgalmi és Kereskedelmi Középiskola és Szakiskola 1078 Budapest, Hernád u. 3. OM azonosító:

FIT-jelentés :: Vendéglátó, Idegenforgalmi és Kereskedelmi Középiskola és Szakiskola 1078 Budapest, Hernád u. 3. OM azonosító: FIT-jelentés :: 2012 Vendéglátó, Idegenforgalmi és Kereskedelmi Középiskola és Szakiskola 1078 Budapest, Hernád u. 3. Létszámadatok A telephelyek kódtáblázata A 001 - Vendéglátó, Idegenforgalmi és Kereskedelmi

Részletesebben

Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára

Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára Informatikai alapismeretek Földtudományi BSC számára 2010-2011 Őszi félév Heizlerné Bakonyi Viktória HBV@ludens.elte.hu Titkosítás,hitelesítés Szimmetrikus DES 56 bites kulcs (kb. 1000 év) felcserél, helyettesít

Részletesebben

Bevezető. Mi is az a GeoGebra? Tények

Bevezető. Mi is az a GeoGebra? Tények Bevezető Mi is az a GeoGebra? dinamikus matematikai szoftver könnyen használható csomagolásban az oktatás minden szintjén alkalmazható tanításhoz és tanuláshoz egyaránt egyesíti az interaktív geometriát,

Részletesebben