A statisztika veszélyei (Darrell Huff: How to Lie with Statistics, 1954)

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "A statisztika veszélyei (Darrell Huff: How to Lie with Statistics, 1954)"

Átírás

1 A statisztika veszélyei (Darrell Huff: How to Lie with Statistics, 1954)

2 Háromfajta hazugság van: füllentés, hazugság és statisztika. (Disraeli) A legnagyobb problémát nem az jelenti, amit nem tudunk, hanem az, amit tudunk de rosszul. (Artemus Ward) A kerek számok mindig hazudnak. (Samuel Johnson)

3 A 24 éve Yale-en végzett átlagos diák évente dollárt keres (Time magazin) Mi a gond ezzel? Túl pontos Hogyan készült? Bevallott kereset alapján Az ember hajlamos többet mondani a valósnál Pl. Egy átlag amerikai napi 1,02 alkalommal mos fogat Csak azok, akiket sikerült elérni Inkább a sikeres vagy inkább a rosszul keresőket nehezebb megtalálni?...

4 Torzított minta 1936-os választás előtt telefonos szavazás Telefonos felmérés: 370 Landonra, 161 Rooseveltre szavazott Választást mégis Roosevelt nyerte hogyhogy? Ok: a telefonnal rendelkezők nem reprezentatív minta volt XY pszichiáter szerint lényegében mindenki neurotikus. Kivel szokott találkozni legtöbbet?...

5 Torzított minta Véletlen minta tesztje: A csoport minden tagját egyenlő eséllyel vesszük figyelembe? Mintavételezés nehézsége: Utcán -> otthon maradtak? Nappal -> éjszakai dolgozók? Általános torzítás: Több pénz Magasabb képzettség Jobb megjelenés

6 Melyik átlagot használjam? A környéken élők átlagos bevétele dollár. A környéken élők átlagos bevétele 3500 dollár. Mindkettő igaz hogy lehet ez? dollár: számtani közép 3500 dollár: medián 5000 dollár: módusz

7 Melyik átlagot használjam? Cég: 90 dolgozó, fejenként 2200 dollár Három cégvezető, fejenként dollár Év végén dollár profit maradt mi a teendő? 1. opció: profitot 3-felé osztjuk Dolgozók átlag bére: 2200 dollár Vezetők átlagos bére profittal: dollár 2. opció: dollárt 3-felé osztunk prémiumként Átlagbér: 2806 dollár (CÉGVEZETŐKKEL EGYÜTT!!!) Vezetők profitja: 5000 dollár

8 Melyik átlagot használjam? 1949-ben egy amerikai család átlagos keresete 3100 dollár volt. (Forrás: statisztikai hivatal) Kérdés: Mi az átlag? Medián. Mi a család? Két vagy több egy háztartásban élő személy. Valódi eredmény: 3107±59 dollár (p=95%) Jelentés: 20-ból 19-szer legfeljebb 59 dollárral tér el ettől az értéktől Szignifikancia (p) értékét a minta mérete határozza meg

9 Kis minták előnyei Független, akkreditált laboratóriumok mérései mutatják, hogy a Doakes fogkrém 23%-kal csökkenik a fogszuvasodást. Hogyan lehetséges? Kis minta (12 fő) Ha nem jó, próbáld újra Nagy számok törvénye -> előbbutóbb összejön

10 Kis minták előnyei Kísérlet: érmedobás 10x Eredmény: 8 fej, 2 írás Tudományosan igazolt, hogy az érme az esetek 80%-ban fejre esik.

11 Kis minták előnyei Mekkora az elég? Attól függ Polio védőoltás: 450 gyermek beoltva, 680 nem (kontrollcsoport) Eredmény: járványban egyik beoltott gyerek sem lett beteg A kontrollcsoportból sem Ok: polio előfordulási aránya: 2% Sokkal nagyobb mintára lett volna szükség

12 Kis minták előnyei Átlagos amerikai család mérete 3,6 fő. Házépítők csak ezt vették figyelembe Valóság: 3-4 fős családok: 45% 1-2 fős családok: 35% >4 fős családok: 20% Jobb megoldás: intervallum

13 Kis minták előnyei Gesell-normák: A gyerekek átlagosan x hónapos korukban kezdenek járni Szülői ertelmezés: Ha <x: visszamaradott Ha >x: fejlettebb az átlagnál Tény elvárás Megfigyelés etikai értékelés Intervallum jobb

14 Kis minták előnyei

15 Mérési hibák Átlag IQ: 100 Péter: 98 -> visszamaradt? Linda: 101 -> szuperokos? Valóság: IQ mérési hibája 3% Péter: 98±3 Linda: 101±3 Valóság: normál IQ tartomány: Soha ne felejtsük el a ±-t (sokszor nincs ott!)

16 24 Varázslatos grafikonok

17 Varázslatos grafikonok

18 Játék az ábrákkal There the le ft

19 Játék az ábrákkal 10 millió tonna 14 millió tonna 8 millió liter 25 millió liter

20 Csúsztatások Laboratóriumi vizsgálatok igazolják, hogy X megfázás elleni gyógyszer pusztított el. Milyen baktérium? Laboratórium valós élet Rasszizmus vizsgálata: Ugyanannyi esélye van-e a színes- és fehérbőrű munkavállalóknak? Minél rasszistább valaki, annál inkább igennel válaszolt

21 Csúsztatások A doktorok többsége (27%) X cigarettát szív. Na és? Este 7-kor 4x annyi baleset történik, mint reggel 7-kor. Vajon miért?... Ilyen alapon a tiszta idő veszélyesebb, mint a ködös idő. Több ember halt meg repülőbalesetben tavaly, mint 20 évvel ezelőtt.

22 Csúsztatások Van-e valami panasza a vezetőség ellen? -> Az emberek 78%-a le akarja váltani a vezetőséget. A háború alatt 4x annyian haltak meg New Yorkban, mint a tengerészetnél. -> A tengerészet biztonságosabb. X polgármester megválasztása előtt a tanárok minimum fizetése bizonyos államokban 900 dollár volt. [ ] Ma a tanárok fizetése New York-ban 2500 és 5325 dollár között mozog.

23 Ok és okozat Az A óra pontosan akkor üt éjfélt, mint a B óra. -> A B óra ütését az A okozza. A dohányosok átlaga rosszabb. -> Ha leszokom, jobbak lesznek a jegyeim. Szoros korreláció van a lelkészek fizetése és a rum ára között. -> A lelkészek benne vannak a rumiparban. (INFLÁCIÓ!) Post hoc logikai hiba: ha A-ból következik B, akkor A okozta B-t

24 Trükkös térkép

25 Családok átlagkeresete Statisztikai hivatal szerint 3100 dollár Russell Alapítvány szerint 5004 dollár Teljes jövedelem / Teljes lakosság * Átlag családméret Mi ezzel a probléma?

26 Játék a százalékokkal

27 Játék a százalékokkal Számtani közép: = 125% Mértani közép: = 100%

28 Önvédelmi kérdések Ki mondja? Honnan tudja? Mekkora a méret? Mik a hiányzó adatok? Megváltozott-e a téma? Van-e értelme?

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék

Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 17. Politológia Tanszék Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. április 17. Outline 1 Leíró statisztikák 2 Középértékek Példa 3 Szóródási mutatók Példa 4 Néhány megjegyzés a grafikonokról 5 Számítások

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

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok

Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris

Részletesebben

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása

1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat

Részletesebben

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás

STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika

Részletesebben

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem

Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem agy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem A mérés mint statisztikai mintavétel A méréssel az eloszlásfüggvénnyel

Részletesebben

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA A VALÓSZÍNŰSÉGI SZEMLÉLET ALAPOZÁSA 1-6. OSZTÁLY A biztos, a lehetetlen és a lehet, de nem biztos események megkülünböztetése Valószínűségi játékok, kísérletek események

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

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

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.

STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése

Részletesebben

A kutatás folyamán vizsgált, egyes kiemelt jelentőségű változók részletes

A kutatás folyamán vizsgált, egyes kiemelt jelentőségű változók részletes A minta...3 1. sz. táblázat: Az elemzésbe bekerült személyek megoszlása kor és nem szerint...3 2. sz. táblázat: Az elemzésbe bekerült személyek eloszlása lakhely (körzet) szerint...3 A kutatás folyamán

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

Érveléstechnika-logika 7. Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Sztoczek J. u. 2-4. fsz. 2.

Érveléstechnika-logika 7. Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Sztoczek J. u. 2-4. fsz. 2. Érveléstechnika-logika 7. Filozófia és Tudománytörténet Tanszék 1111 Budapest, Sztoczek J. u. 2-4. fsz. 2. Induktív érvek Az induktív érvnél a premisszákból sosem következik szükségszerűen a konklúzió.

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

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

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás

Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H

Részletesebben

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016

Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016 Gyakorlat 8 1xANOVA Dr. Nyéki Lajos 2016 A probléma leírása Azt vizsgáljuk, hogy milyen hatása van a család jövedelmének a tanulók szövegértés teszten elért tanulmányi eredményeire. A minta 59 iskola adatait

Részletesebben

II. A következtetési statisztika alapfogalmai

II. A következtetési statisztika alapfogalmai II. A következtetési statisztika alapfogalmai Tartalom Statisztikai következtetések A véletlen minta fogalma Pontbecslés és hibája Intervallumbecslés A hipotézisvizsgálat alapfogalmai A legegyszerűbb statisztikai

Részletesebben

Asszociációs szabályok

Asszociációs szabályok Asszociációs szabályok Nikházy László Nagy adathalmazok kezelése 2010. március 10. Mi az értelme? A ö asszociációs szabály azt állítja, hogy azon vásárlói kosarak, amik tartalmaznak pelenkát, általában

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

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

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

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

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

Tények és tévhitek az Országos kompetenciamérés adatairól. Oktatási Hivatal Köznevelési Programok Főosztálya

Tények és tévhitek az Országos kompetenciamérés adatairól. Oktatási Hivatal Köznevelési Programok Főosztálya OH Tények és tévhitek az Országos kompetenciamérés adatairól Oktatási Hivatal Köznevelési Programok Főosztálya OH Sokan hiányoznak! A hiányzók arányának alakulása 2010-2015 között I. 14% 12% 12,0% 12,1%

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

Mérési eljárások kidolgozása látók és látássérültek lokalizációs képességeinek összehasonlítására

Mérési eljárások kidolgozása látók és látássérültek lokalizációs képességeinek összehasonlítására XXIX. Kandó Konferencia 29 th Kandó Conference November 21, 2013, Budapest, Hungary Mérési eljárások kidolgozása látók és látássérültek lokalizációs képességeinek összehasonlítására Répás József, Dr. Wersényi

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

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 10. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Varianciaanalízis A különböző tényezők okozta szórás illetőleg szórásnégyzet összetevőire bontásán alapszik Segítségével egyszerre több mintát hasonlíthatunk

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

FELHŐTLEN GYERMEKKOR

FELHŐTLEN GYERMEKKOR FELHŐTLEN GYERMEKKOR A kutatás háttere Gyermekekkel, gyermekvédelemmel kapcsolatban felnőttektől (nem csak gyermekesektől). 2000 fős reprezentatív kérdőíves kutatás a 18 éves és idősebb magyarországi lakosságra

Részletesebben

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai.

Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai. Heckman modell. Szelekciós modellek alkalmazásai. Mikroökonometria, 12. hét Bíró Anikó A tananyag a Gazdasági Versenyhivatal Versenykultúra Központja és a Tudás-Ökonómia Alapítvány támogatásával készült

Részletesebben

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége

Statisztikai következtetések Nemlineáris regresszió Feladatok Vége [GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 10. előadás: 9. Regressziószámítás II. Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet A standard lineáris modell

Részletesebben

Tájékoztató a gyermekbénulásos betegek történetéről és helyzetéről.

Tájékoztató a gyermekbénulásos betegek történetéről és helyzetéről. Tájékoztató a gyermekbénulásos betegek történetéről és helyzetéről. A Magyar Polio Alapítvány és a MEOSZ Heine-Medin Szekció hozzáférhető anyagaiból összeállította: Magyar Polio Alapítvány www.polio.hu

Részletesebben

ANOVA összefoglaló. Min múlik?

ANOVA összefoglaló. Min múlik? ANOVA összefoglaló Min múlik? Kereszt vagy beágyazott? Rögzített vagy véletlen? BIOMETRIA_ANOVA5 1 I. Kereszt vagy beágyazott Két faktor viszonyát mondja meg. Ha több, mint két faktor van, akkor bármely

Részletesebben

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés problémája a pedagógiában Dr. Nyéki Lajos 2015 A mérés fogalma Mérésen olyan tevékenységet értünk, amelynek eredményeként a vizsgált jelenség számszerűen jellemezhetővé, más hasonló jelenségekkel

Részletesebben

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a

Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a Az értékelés során következtetést fogalmazhatunk meg a a tanuló teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre a szülők teljesítményére, a tanulási folyamatra, a célokra és követelményekre

Részletesebben

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.

Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus. Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza

Részletesebben

Az Országos Epidemiológiai Központ Tájékoztatója az influenza surveillance adatairól Magyarország hét

Az Országos Epidemiológiai Központ Tájékoztatója az influenza surveillance adatairól Magyarország hét Az Országos Epidemiológiai Központ Tájékoztatója az influenza surveillance adatairól Magyarország 2011. 9. Csökken az influenzaszerű megbetegedések száma A 9. naptári en folytatódott az influenzaszerű

Részletesebben

Matematikai statisztikai elemzések 2.

Matematikai statisztikai elemzések 2. Matematikai statisztikai elemzések 2. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek. A szórás és szóródás Prof. Dr. Závoti, József Matematikai statisztikai elemzések 2.: Helyzetmutatók, átlagok, Prof. Dr. Závoti,

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

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

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Gyógytápszerek (kilokalória/adag) Három gyógytápszer A B C 30 5 00 10 05 08 40 45 03 50 35 190 Kérdések: 1. Van-e

Részletesebben

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 7. MA3-7 modul. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek

Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara. Prof. Dr. Závoti József. Matematika III. 7. MA3-7 modul. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematika III. 7. MA3-7 modul Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi terméket a szerzői jogról

Részletesebben

Egészségértés: Híd a jobb egészséghez

Egészségértés: Híd a jobb egészséghez Egészségértés: Híd a jobb egészséghez Mi az egészségértés? Az egészségértés (Health Literacy) az emberek alapvető egészségügyi információkhoz való hozzáférési, feldolgozási és megértési képessége. Ez a

Részletesebben

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás

földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás Matematikai statisztika elıadás, földtudományi BSc (geológus szakirány) 2014/2015 2. félév 6. elıadás Konfidencia intervallum Def.: 1-α megbízhatóságú konfidencia intervallum: Olyan intervallum, mely legalább

Részletesebben

S a t ti a s ti z s ti z k ti a k i a i soka k s a ág Megfigyelési egység Statisztikai ismérv

S a t ti a s ti z s ti z k ti a k i a i soka k s a ág Megfigyelési egység Statisztikai ismérv Üzleti gazdaságtan Ismétlés statisztika A statisztikai alapfogalmak A statisztikaa társadalom és a gazdasági élet jelenségeinek, folyamatainak számadatok segítségével történő megismerésével, leírásával,

Részletesebben

STATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás.

STATISZTIKA I. Centrális mutatók. Helyzeti középértékek. Középértékek. Bimodális eloszlás, U. Módusz, Mo. 4. Előadás. Centrális mutatók STATISZTIKA I. 4. Előadás Centrális mutatók 1/51 2/51 Középértékek Helyzeti középértékek A meghatározása gyakoriság vagy sorszám alapján Számítás nélkül Az elemek nagyság szerint rendezett

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

VÁLTOZÁSOK A SZEGÉNYSÉG STRUKTÚRÁJÁBAN

VÁLTOZÁSOK A SZEGÉNYSÉG STRUKTÚRÁJÁBAN Tematikus nap az egyenlőtlenség g vizsgálatáról, l, mérésérőlm Budapest,, 2011. január r 25. VÁLTOZÁSOK A SZEGÉNYSÉG STRUKTÚRÁJÁBAN Vastagh Zoltán Életszínvonal-statisztikai felvételek osztálya zoltan.vastagh@ksh.hu

Részletesebben

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 9. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai hipotézis vizsgálatok elsősorban a biometriában alkalmazzák, újabban reprezentatív jellegű ökonómiai vizsgálatoknál, üzemi szinten élelmiszeripari

Részletesebben

Online melléklet. Kertesi Gábor és Kézdi Gábor. c. tanulmányához

Online melléklet. Kertesi Gábor és Kézdi Gábor. c. tanulmányához Online melléklet Kertesi Gábor és Kézdi Gábor A roma és nem roma tanulók teszteredményei közti ekről és e ek okairól c. tanulmányához A1. A roma etnikai hovatartozás mérése A2. A mintaszelekcióból adódó

Részletesebben

Statisztikai csalások és paradoxonok. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc november 26. 1/31

Statisztikai csalások és paradoxonok. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc november 26. 1/31 Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc 11. előadás 2018. november 26. 1/31 A tojást rakó kutya - a könyv Hans Peter Beck-Bernholdt, Hans-Hermann Dubben: A tojást rakó kutya c. könyve alapján

Részletesebben

MINŐSÉGFEJLESZTÉSI BESZÁMOLÓ

MINŐSÉGFEJLESZTÉSI BESZÁMOLÓ MINŐSÉGFEJLESZTÉSI BESZÁMOLÓ SERFŐZŐ MÓNIKA ELTE TÓK Kari Tanács 2016. október 20. Minőségfejlesztési beszámoló részei Egyetemi Minőségfejlesztési Program és Minőségügyi Kézikönyv elkészülése 2016. tavaszi

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

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor

Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor Három gyógytápszer elemzéséből az alábbi energia tartalom adatok származtak (kilokalória/adag egységben) Három gyógytápszer elemzésébô A B C 30 5 00 10

Részletesebben

ISKOLAKEZDÉS, AHOGY A CSALÁDOK LÁTJÁK

ISKOLAKEZDÉS, AHOGY A CSALÁDOK LÁTJÁK ISKOLAKEZDÉS, AHOGY A CSALÁDOK LÁTJÁK Környezet A kutatás célja a családok iskolakezdéssel kapcsolatos véleményének, stratégiáinak megismerése. 2000 fős, személyes megkérdezésen és véletlen kiválasztáson,

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 Országos Epidemiológiai Központ Tájékoztatója az influenza surveillance adatairól Magyarország hét

Az Országos Epidemiológiai Központ Tájékoztatója az influenza surveillance adatairól Magyarország hét Az Országos Epidemiológiai Központ Tájékoztatója az influenza surveillance adatairól Magyarország 2011. 7. Csökkent az influenzaszerű megbetegedések száma Az év első 6 hetében tapasztalt emelkedés után

Részletesebben

3. Öt alma és hat narancs 20Ft-tal kerül többe, mint hat alma és öt narancs. Hány forinttal kerül többe egy narancs egy

3. Öt alma és hat narancs 20Ft-tal kerül többe, mint hat alma és öt narancs. Hány forinttal kerül többe egy narancs egy 1. forduló feladatai 1. Üres cédulákra neveket írtunk, minden cédulára egyet. Egy cédulára Annát, két cédulára Pétert, három cédulára Bencét és négy cédulára Petrát. Ezután az összes cédulát egy üres kalapba

Részletesebben

Mintavétel a gyakorlatban. Tóth Gergely ELTE-TÁTK, Doktori iskola Statisztika tanszék

Mintavétel a gyakorlatban. Tóth Gergely ELTE-TÁTK, Doktori iskola Statisztika tanszék Mintavétel a gyakorlatban Tóth Gergely ELTE-TÁTK, Doktori iskola Statisztika tanszék Hol találkozhatunk mintavétellel Közvéleménykutatások A XY Intézet 2011. október 17-19. között, 500 fő telefonos megkérdezésével,

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

Normális eloszlás tesztje

Normális eloszlás tesztje Valószínűség, pontbecslés, konfidenciaintervallum Normális eloszlás tesztje Kolmogorov-Szmirnov vagy Wilk-Shapiro próba. R-funkció: shapiro.test(vektor) balra ferde eloszlás jobbra ferde eloszlás balra

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

Kő, papír, olló és a snóbli

Kő, papír, olló és a snóbli Matematika C 3. évfolyam Kő, papír, olló és a snóbli 1. modul Készítette: Köves Gabriella Matematika C 3. évfolyam 1. modul kő, papír, olló és A snóbli MODULLEÍRÁS A modul célja Szabály megértése, követése,

Részletesebben

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)

Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ) Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ) KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR 2016. 10. Mai témáink o A hiba fogalma o Méréshatár és mérési tartomány M é r é s i h i b a o A hiba megadása o A hiba

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

ÁLLATOK KLINIKAI VIZSGÁLATAI

ÁLLATOK KLINIKAI VIZSGÁLATAI ÁLLATOK KLINIKAI VIZSGÁLATAI ---------------------------------------------------------------------------------------------------- Állatokon végzett tanulmányok A CV247 két kutatásban képezte vizsgálat

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

KOMPETENCIA MÉRÉS ÉVFOLYAM

KOMPETENCIA MÉRÉS ÉVFOLYAM KOMPETENCIA MÉRÉS 2015. 6. ÉVFOLYAM MATEMATIKA A tanulók átlageredménye: Telephely: 1464 Országos: 1497 Városi ált. isk.: 1480 Megyeszékh. ált. isk.: 1530 Iskolánk átlageredménye rosszabb, mint az országos,

Részletesebben

ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2007. III. negyedév) Budapest, március

ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2007. III. negyedév) Budapest, március ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL (2007. III. negyedév) Budapest, 2008. március Évközi minta az egészségügyi bér- és létszámstatisztikából Vezetői összefoglaló Módszertan Táblázatok:

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

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)

Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date:

Részletesebben

Elemi statisztika fizikusoknak

Elemi statisztika fizikusoknak 1. oldal Elemi statisztika fizikusoknak Pollner Péter Biológiai Fizika Tanszék pollner@elte.hu Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása 2-1 Áttekintés 2-2 Gyakoriság eloszlások 2-3 Az adatok

Részletesebben

Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2015. 7. hét

Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2015. 7. hét Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2015. 7. hét Országosan nem változott az influenzaaktivitás A figyelőszolgálatban résztvevő orvosok

Részletesebben

Jobb a csapvíz, mint az Evian?

Jobb a csapvíz, mint az Evian? Jobb a csapvíz, mint az Evian? Hallottunk róla, hogy az ásványvíz egészségesebb, tisztább, mint a csapvíz, de vajon a laborvizsgálatok alátámasztják-e ezt? És finomabb-e a méregdrága gleccservíz, mint

Részletesebben

A Statisztika alapjai

A Statisztika alapjai A Statisztika alapjai BME A3c Magyar Róbert 2016.05.12. Mi az a Statisztika? A statisztika a valóság számszerű információinak megfigyelésére, összegzésére, elemzésére és modellezésére irányuló gyakorlati

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.05. Orvosi biometria (orvosi biostatisztika) Statisztika: tömegjelenségeket számadatokkal leíró tudomány. A statisztika elkészítésének menete: tanulmányok (kísérletek)

Részletesebben

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI

MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk

Részletesebben

Intenzíven terjed az influenza

Intenzíven terjed az influenza Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2015. 4. hét Intenzíven terjed az influenza A 4. naptári héten tovább nőtt az influenzás panaszok miatt

Részletesebben

ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2006. II. negyedév) Budapest, 2006. augusztus

ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL. (2006. II. negyedév) Budapest, 2006. augusztus ÉVKÖZI MINTA AZ EGÉSZSÉGÜGYI BÉR- ÉS LÉTSZÁMSTATISZTIKÁBÓL (2006. II. negyedév) Budapest, 2006. augusztus Évközi minta az egészségügyi bér- és létszámstatisztikából Vezetői összefoglaló TARTALOM Módszertan

Részletesebben

Statisztika feladatok (emelt szint)

Statisztika feladatok (emelt szint) Statisztika feladatok (emelt szint) (ESZÉV Minta (1) 2004.05/8) Tekintse az alábbi magyarországi házassági adatokat tartalmazó statisztikai táblázatot! a) Készítsen diagramot, amely szemlélteti a házasságkötések

Részletesebben

Hatvány gyök logaritmus

Hatvány gyök logaritmus Szent István Egyetem Gépészmérnöki Kar Matematika Tanszék 1 Hatvány gyök logaritmus Hatványozás azonosságai 1. Döntse el az alábbi állításról, hogy igaz-e vagy hamis! Ha két szám négyzete egyenl, akkor

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

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15. Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért 2018. november 15. PÉNZ a boldogság bitorlója? A jövedelemegyenlőtlenség természetes határa A boldog ember gondolata a

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

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

Statisztika Elıadások letölthetık a címrıl

Statisztika Elıadások letölthetık a címrıl Statisztika Elıadások letölthetık a http://www.cs.elte.hu/~arato/stat*.pdf címrıl Konfidencia intervallum Def.: 1-α megbízhatóságú konfidencia intervallum: Olyan intervallum, mely legalább 1-α valószínőséggel

Részletesebben

Tovább csökkent az influenzaszerű megbetegedések száma

Tovább csökkent az influenzaszerű megbetegedések száma Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2017. 6. hét Tovább csökkent az influenzaszerű megbetegedések száma 2017. február 612. között a figyelőszolgálatban

Részletesebben

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra

A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra A mintavétel szakszerűtlenségeinek hatása a monitoring-statisztikákra Vörös Zsuzsanna NÉBIH RFI tervezési referens 2013. április 17. Egy kis felmérés nem kor Következtetések: 1. a jelenlevők nemi megoszlása:

Részletesebben

Matematikai statisztikai elemzések 5.

Matematikai statisztikai elemzések 5. Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematikai statisztikai elemzések. MSTE modul Kapcsolatvizsgálat: asszociáció vegyes kapcsolat korrelációszámítás. Varianciaanalízis

Részletesebben

Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország hét

Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország hét Az Országos Epidemiológiai Központ tájékoztatója az influenza figyelőszolgálat adatairól Magyarország 2015. 8. hét Az elmúlt héten tetőzött az influenzajárvány A figyelőszolgálatban résztvevő orvosok 2015.

Részletesebben

GYORSELEMZÉS. Bérek alakulása a 2016-ban kötött országos bérmegállapodás tükrében

GYORSELEMZÉS. Bérek alakulása a 2016-ban kötött országos bérmegállapodás tükrében GYORSELEMZÉS Bérek alakulása a 2016-ban kötött országos bérmegállapodás tükrében A Magyar Szakszervezeti Szövetség felkérésére készítettük ezt az elemzést a bérek helyzetének alakulásáról. A szakszervezetek,

Részletesebben

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba

STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum

Részletesebben

Tantárgyi útmutató. 1. A tantárgy helye a szaki hálóban. 2. A tantárgyi program általános célja. Statisztika 1.

Tantárgyi útmutató. 1. A tantárgy helye a szaki hálóban. 2. A tantárgyi program általános célja. Statisztika 1. Tantárgyi útmutató 1. A tantárgy helye a szaki hálóban Gazdálkodási és menedzsment szakirány áttekintő tanterv Nagyításhoz kattintson a képre! Turizmus - vendéglátás szakirány áttekintő tanterv Nagyításhoz

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

ÚTMUTATÓ A MÓDSZERTANI SZIGORLAT LETÉTELÉHEZ

ÚTMUTATÓ A MÓDSZERTANI SZIGORLAT LETÉTELÉHEZ Szolnoki Főiskola Üzleti Fakultás, 5000 Szolnok, Tiszaligeti sétány ÚTMUTATÓ A MÓDSZERTANI SZIGORLAT LETÉTELÉHEZ A 4/1996. (I. 18.) Korm. rendelet a közgazdasági felsőoktatás alapképzési szakjainak képesítési

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

Biomatematika 2 Orvosi biometria Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.13. Populáció és minta jellemző adatai Hibaszámítás Valószínűség 1 Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza)

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

Mintavétel a gyakorlatban

Mintavétel a gyakorlatban Mintavétel a gyakorlatban Tóth Gergely ELTE-TÁTK, Doktori iskola Statisztika tanszék 1 Hol találkozhatunk mintavétellel Közvéleménykutatások A XY Intézet 2011. október 17-19. között, 500 fő telefonos megkérdezésével,

Részletesebben