Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Introduction to Multiple Correlation
|
|
|
- Amanda Veres
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Intoduction to Multiple Coelation Roland Szilági Ph.D. Associate pofesso
2 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Coelation descibes the stength of a elationship, the degee to which one vaiable is lineal elated to anothe Regession shows us how to detemine the natue of a elationship between two o moe vaiables X (o X, X,, X p ): known vaiable(s) / independent vaiable(s) / pedicto(s) Y: unknown vaiable / dependent vaiable causal elationship: X causes Y to change
3 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Covaiance A measue of the joint vaiation of the two vaiables; An aveage value of the poduct of the deviations of obsevations on andom vaiables fom thei sample means. C x, x x n anges fom - to +; C = 0, when X and Y ae uncoelated; its sign shows the diection of coelation it doesn t measue the degee of elationship!!!
4 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Covaiance-vaiance matix A covaiance matix descibes coelation among vaiables. The diagonal elements (covaiances of vaiables with themselves) ae alwas eual to the vaiances. Shows the diection of the elationship. C c c c p c c c c p pp s c c p s c p s pp
5 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Coefficient of coelation C s s x = Σd d x x d d Peason coelation A measue of how closel elated two data seies ae. Its sign shows the diection of coelation It measues the stength of coelation 0 < < statistical dependence = 0 X and Y ae uncoelated = - negative = positive You can use onl in case of linea elationship!
6 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Matix of coelation A coelation matix descibes coelation among vaiables. The diagonal elements (coelations of vaiables with themselves) ae alwas eual to.00. Diection & stength! p p pp p p R
7 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Patial coelation coefficient. )(- (- ). (- )(- )
8 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Invese of coelation matix pp pj p p jp jj j j p j p j R jj j p j.,...,
9 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Coefficient of patial detemination j.,...,p j jj The suaed patial coelation coefficient is called coefficient of patial detemination, which measues the maginal contibution of one X vaiable when all othes ae alead included in the model. Hence, the popotion of vaiance in the dependent vaiable explained b X j, which cannot be explained b X, X, X j-, X j+,,x p vaiables.
10 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Coefficient of Multiple Coelation It expesses the combined effect of all the vaiables acting on the dependent vaiable. R., R.,,..., p
11 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Coefficient of Multiple Detemination How man pecent of the vaiation of the dependent vaiable can be explained b all independent vaiables. R,,..., p. R SSR SST S ŷ S
12 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet 5. Adjusted coefficient of multiple detemination It enables to compae the multiple detemination coefficient among populations/samples with diffeent size and diffeent numbe of independent vaiables as it contols fo the numbe of samples/population size (n) and the numbe of independent vaiables (p) R n n ( p R )
13 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Example Tunove x -Capital x -Numbe of emploees
14 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet x x C= x x
15 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet x x R= x x
16 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Patial coelation betwen Tunove and Capital contoled fo Numbe of emploees. vs
17 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Patial coelation betwen Tunove and Numbe of emploees contoled focapital. vs
18 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet R= R = R adj = 0.759
19 Miskolci Egetem Gazdaságtudománi Ka Üzleti Infomációgazdálkodási és Módszetani Intézet Thanks fo ou attention!
Correlation & Linear Regression in SPSS
Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics.
Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics PhD Student Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise
Correlation & Linear Regression in SPSS
Correlation & Linear Regression in SPSS Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise 1 - Correlation File / Open
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Regression
Correlation & Regression Types of dependence association between nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation describes the strength of a relationship,
Statistical Dependence
Statistical Dependence Petra Petrovics Statistical Dependence Deinition: Statistical dependence exists when the value o some variable is dependent upon or aected by the value o some other variable. Independent
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Review of Correlation & Regression
Mskolc Egetem Gazdaságtudomán Kar Üzlet Informácógazdálkodás és Módszertan Intézet Revew of Correlaton & Regresson Petra Petrovcs Mskolc Egetem Gazdaságtudomán Kar Üzlet Informácógazdálkodás és Módszertan
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Hypothesis Testing. Petra Petrovics.
Hypothesis Testing Petra Petrovics PhD Student Inference from the Sample to the Population Estimation Hypothesis Testing Estimation: how can we determine the value of an unknown parameter of a population
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis
Factor Analysis Factor analysis is a multiple statistical method, which analyzes the correlation relation between data, and it is for data reduction, dimension reduction and to explore the structure. Aim
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Nonparametric Tests
Nonparametric Tests Petra Petrovics Hypothesis Testing Parametric Tests Mean of a population Population proportion Population Standard Deviation Nonparametric Tests Test for Independence Analysis of Variance
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Nonparametric Tests. Petra Petrovics.
Nonparametric Tests Petra Petrovics PhD Student Hypothesis Testing Parametric Tests Mean o a population Population proportion Population Standard Deviation Nonparametric Tests Test or Independence Analysis
Statistical Inference
Petra Petrovics Statistical Inference 1 st lecture Descriptive Statistics Inferential - it is concerned only with collecting and describing data Population - it is used when tentative conclusions about
Descriptive Statistics
Descriptive Statistics Petra Petrovics DESCRIPTIVE STATISTICS Definition: Descriptive statistics is concerned only with collecting and describing data Methods: - statistical tables and graphs - descriptive
ÖSSZEFÜGGÉSEK A LINEÁRIS REGRESSZIÓS MODELLBEN
MÓDSETANI TANULMÁNOK ÖSSEFÜGGÉSEK A LINEÁIS EGESSIÓS MODELLBEN D HAJDU OTTÓ A tanulmány a lineáis egessziós modell alavető mutatóit tágyala E mutatókat egymásból vezeti le olymódon hogy azok statisztikai
y ij e ij STATISZTIKA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 12. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó
Elmélet let STATISZTIKA 12. Előad adás Vaiancia-anal analízis Lineáis modellek A magyaázat a függf ggő változó teljes heteogenitásának nak két k t észe bontását t jelenti. A teljes heteogenitás s egyik
Í ÍÍÍ Í Í Í Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ö Ú É Í Ö Á Á É Ö É Ö É É Á Á Ö Ú Ö Ö Í Á É É Í Á É Í Ö Ö Á Á É Í Ö Ö Ö Ö Ö Ö Á É Ö É É Ö É Ö Í Á É É Ö Ö É Ö Í Í Í Í Ö Ö Ö Í Ö É Ö É É Ö Ö Í É Ö Í É É Ö Í É Á É É Ű Ö Í É É Ö
Discussion of The Blessings of Multiple Causes by Wang and Blei
Discussion of The Blessings of Multiple Causes by Wang and Blei Kosuke Imai Zhichao Jiang Harvard University JASA Theory and Methods Invited Papers Session Joint Statistical Meetings July 29, 2019 Imai
Cluster Analysis. Potyó László
Cluster Analysis Potyó László What is Cluster Analysis? Cluster: a collection of data objects Similar to one another within the same cluster Dissimilar to the objects in other clusters Cluster analysis
Í í É Á ö ü Ó Ü ö ü Ü í őú Ü í Í ő í Ó ú í ú í ö í ő ö ö Í í í ú ú ö ő ö ő ö ö ö í í ö ö ö ő ö í ö ő ö í ő ö í ÍÍ ö ő ü í ő ö Ü Ü ö í ő ü ü Ü í Ü Ü ö Ü Ü Ü í ö ő ű ő Ú ő ő ö ő í ö ü ő ö í ű Í Ú ö Ú ü ö
ó Á ü Á Á ü ó ó Í ö ú ó ö ö ö ú ö ö ö ü ö ö ó ö ö ü ú óú óú ú Í ú ó ú ú ú ú ú óú ú Á Í ó ö ú óú ó óú ú ú ó ö ü ö ö ü ú ú ü ö ó ü ö ö ü ü ö ü ó ó ó ü ó ó ó ö Á É ü ö Í ü Í ó ó ó ó ú ö ó ü ú ó ű ú ó ö ú
ő ű ő ő ő ő ő ő ő ő ő ő ű ő ű ű ű ő ő É ő ű ő ű ő ő Ú ű Ú ő Ú ű Ú ű ő ű ő ő ő Á Á Ú Á ő ő Ú ű ő ő Ó ő ű Ó ű ő Ü ő ő É ű ő ű ő Ú É ő ű Ú É ő Á É Á Ú ő ő É ő É Ü É É ű Ü ő Ú Ú Á É ő ő É ő ő Ó Ó ő ő É É Á
Í Ü Ő Ó Á Ó Á Ó Ú Á Á ó Í ű Á Ö Á Á Í Í Ü Á Á Í Ő Ú Á ú ú Í ó ö ö ö ű ö ö Á Á Á Á ó ö ó ó Á ö ö ú Á Í ű Ü ó Í ö ú ö ö Á ó ó ó Í ó ó ó ü ó ó ö ó Á ű ó ö Í Á ó ó ü ö ö ö Í ó ó ö Í ö ö ö ö ü ú ö ü Í ú ó ö
Ú ő Ő É ó ó ő ó ú ö ó ó ó ó ö É ó ó ó ó ú ő ö ú ő ö Á ó ő ő ó ú ő ő ü ő ő ő ö ő ó ö ő ő ó ö ő ü ő ó ú ü ö ó ó ő ő ó ő ő ő ó ű ö ő ő ö ü ő ő ő ó ö ó ő ü ú ö ő ö ó ó ő ő ő ü ő ü ő ó ő ó ü ő ó ó ő ő ó ő ó
Í Ö í Í ú í Í ö ü í í í í ü í í ü ü í Ö í ü ü ü í í ü í í ő ü í í í ü ö í í í í ő í í í í í ű Ö í í Í í ö ő Í ő ü ü ő ő í í ü í Ö í Í ő Ü ö ö í ö í ö ü ü Ó ö ü ü ü ü ü í ü ü ü ö ü ö ü í Ü ü í í ú Ú ü ű
í í ö ő í í í Ö ö í ő í í í í í í Í Ó í ö ő ú ö ú í í ő ő í ö ő í ő í í í ö í í ő ü í ü ő ö í ü ö ö í ö ü ö ő ö ö í í í í ö ő ő ú ö í ő ö ö í ő ö í ő í ü ő í ü ö í í ö í í í ö í ő ö í ő ő ü ö í ő í ö ő
ő ú ő ü Í Í ü ú ö ú ö ű ö ö Á ő ő Á ú ő ú Á ö ú ö ú ő Ö ö ú ü ő ü ü ő öú ö ö ö ö ü ő ő ő ö ű ő ő ö ő ö ő ű ő ö ö ü ő ő ő Ú ü Á ö ú ő ő ő ő ő ü ő ú ő ő ö ö ő ú ö ő ü ö ö ú ü ö ő ő ü ű ö ű ű ö ö ü ö ö ő
í ő í ő ö ő í ö ö í ö ú í ú öű ő ű í ő ö í ü ő ő ő í ő ü ő ü ő ű ü ő ü ü ú ü ő ü ü ő ő ö ö ö ú ü ö í ö ö í ü ü ö ö ö í ü ü ő ő ö ő ő ő ö í ü ö ü ő ő ő ö í ö ő ö ő í É ö ü ö ö í í ő ö ú ü ö í í ő í í í
É ü ü É ü É É Ú Ó ü ü ű Ü Ú ű ü Ü Ó ü Ü Ú Ü ü ü Ó Ú ü Ü ű Ü ü Ó Ú Ú ü ü ü Ú ü Ü Ü Ú ü Ó ü ü Ü Ö Ü Ó Ü ü Ü Ü Ú Ó ü Ü ü ü ü ű Ü ű Ó Ü Ü Ü ü Ü ű Ö Ö Ő Ó É Ö ü É Ó ü ű Ú ű Ó É Ú Ú É ü Ő Ó Ő ű É Ö ű ü ü
ő ö ú ű ö ö Ö ö ő ö ö Ö ö ő ő ő ú Ó ö ő ő ú ő ő ö ő ő ö ö ö ő ő ő ö ö ő ö ü ű ő ű ő ö Á ö ő ö ő ő ű ö ő ú ö ö ű ö ő ő ő ő ő ö ö ú ű ő ü ő Ú ő ü Ű ü ö ö Ó ű ő ű ő ő ö ő ö ű ű ő ű ö ű ő ő ű ü ö ö ü ő Á ö
ó ó ú ú ő ó ő ú ú ó ű ű ú ő ű ó ó ő ő ó ó ó ú ó ó ó ő ú ó ő ő ő ó ő Ó Ó ő Ü ó ú ó Ö Ü ó ú ő ú ő ő ó ó ő ú ő ó ő ú ő ő ú ő ű Ö ú ú ó ó ő ő ó ó ó ő ú ő ó ő ő ő ó ó ú ó ő ő ó ó ő ő ő Ó ő ő ő ú ú ó ú ő ó ű
ü ö ö ú ö ü ű ö ü ö ü ö É Á Á ö Á Á Ú Á Á Á ö ú Á ö ö ü É ö Á ü ö Á ö ö ö Á ú öú ü ö ü ú Á ü ű ú ú ü Á ú ú ű ű ú ü ü Á ü ö ö ú ö ö ö ö ú ú ü ö ö ü ü ű ö ú Á ű ü ö ú ö ö ö ö ö ö ö ö ü ö ö ö Á ö ű ö ö ö
Ö É É ü ú ú ú ö ü ű ű ö ű Ó Ö É É Ó É ú ü É Ö ü ű ű ö ö ü ö ű ö ö ű ű ú ü ű ö ű ű ú ű ö ű ú ú ü ű ö ú ü ö ú ö ű ű ö ö ű ü ö ö ö ú ú ö ö ű ö ű ö ű ű ö ű ű ö ú ö ű ö ű ű ö ö ű ö ö ö ö ö Ü öü ö ü Ö É ö ü
Ü É É É ű ű ű Ú Ü Ö Ü Ü ű Ó ű ű ű É ű ű Ő ű ű ű Ü ű É ű ű ű ű ű Ú É É Í É É É É É É É ű É É Ó Ö Ö Ö É Ö É É Ó Ö É Ó Ó ű É ű ű É É ű Ú É É ű ű Í ű É Ú ű ű ű É Ó Ö Ö É Í Ő Ö É ű É ű Ú É É ű É É ÓÚ É Ő
ö ő ü Ó Ö ü ö ő ü ó ő ü ü í ü ő ó ő ó ő ó ő ö ő ó ö ö ő ü ö ö ü í ő ü ü ü ő ö ó ő ó ő ü ő ö ő ü ú ő ö ő ó ő ö ö Ö ő ó ó ő ó ő ó ü ü ó ó ó ó í ő ó ő ü ö Ö ő ü ó ü ö ő ö Ö ő ü ú ü í ö Ö ő ó ó ő ü ö í É ö
ő ű ő ő ö ü ö ő ü ő ű ú Á ö ű ü ő ő ú ú ő ű ö ö ú ú ő ú ú ü ú ú ő ő ő ő ő ö ö ö ü ö ö ö ü ő ő ü ő ú Á ő öü Á ö ö ő ö ö ü ö ü ö ö ő ű ö ú ö ő ö ü ö ö ö ő ú ü ö ő ű ö ö ö ő ő ő ő ü ü ő ö ü ő ő ö ü ü ő ö
Create & validate a signature
IOTA TUTORIAL 7 Create & validate a signature v.0.0 KNBJDBIRYCUGVWMSKPVA9KOOGKKIRCBYHLMUTLGGAV9LIIPZSBGIENVBQ9NBQWXOXQSJRIRBHYJ9LCTJLISGGBRFRTTWD ABBYUVKPYFDJWTFLICYQQWQVDPCAKNVMSQERSYDPSSXPCZLVKWYKYZMREAEYZOSPWEJLHHFPYGSNSUYRZXANDNQTTLLZA
On The Number Of Slim Semimodular Lattices
On The Number Of Slim Semimodular Lattices Gábor Czédli, Tamás Dékány, László Ozsvárt, Nóra Szakács, Balázs Udvari Bolyai Institute, University of Szeged Conference on Universal Algebra and Lattice Theory
Construction of a cube given with its centre and a sideline
Transformation of a plane of projection Construction of a cube given with its centre and a sideline Exercise. Given the center O and a sideline e of a cube, where e is a vertical line. Construct the projections
Esetelemzés az SPSS használatával
Esetelemzés az SPSS használatával A gepj.sav fileban négy különböző típusú, összesen 80 db gépkocsi üzemanyag fogyasztási adatai találhatók. Vizsgálja meg, hogy befolyásolja-e az üzemanyag fogyasztás mértékét
OROSZ MÁRTA DR., GÁLFFY GABRIELLA DR., KOVÁCS DOROTTYA ÁGH TAMÁS DR., MÉSZÁROS ÁGNES DR.
ALL RIGHTS RESERVED SOKSZOROSÍTÁSI CSAK A MTT ÉS A KIADÓ ENGEDÉLYÉVEL Az asthmás és COPD-s betegek életminõségét befolyásoló tényezõk OROSZ MÁRTA DR., GÁLFFY GABRIELLA DR., KOVÁCS DOROTTYA Semmelweis Egyetem
É í Á ó í Ó ú í Éó ö ű í ő ó ő í ő ő Á ó í ó í í í ó ö ű ő ő ó ő ő í ű ö í ö í ú É Á É É ó Á Í Á Á ő Í í Ö ő ű ö ó í ő ő ü ö ö ő ü ó ö í ó ü í ő ó í ö ó Í ö ö üí í ö í ó ö ő ó í í í ű ó ó üí ő ó ő ü Á
Genome 373: Hidden Markov Models I. Doug Fowler
Genome 373: Hidden Markov Models I Doug Fowler Review From Gene Prediction I transcriptional start site G open reading frame transcriptional termination site promoter 5 untranslated region 3 untranslated
BALÁZS HORVÁTH. Escalator
BALÁZS HORVÁTH Escalator per tromba in Do e pianorte / for trumpet in C and piano Original version for trumpet and orchestra was composed for the final round of the International Trumpet Competition, Debrecen,
Effect of the different parameters to the surface roughness in freeform surface milling
19 November 0, Budapest Effect of the different parameters to the surface roughness in freeform surface milling Balázs MIKÓ Óbuda University 1 Abstract Effect of the different parameters to the surface
Basic Arrays. Contents. Chris Wild & Steven Zeil. May 28, Description 3
Chris Wild & Steven Zeil May 28, 2013 Contents 1 Description 3 1 2 Example 4 3 Tips 6 4 String Literals 7 4.1 Description...................................... 7 4.2 Example........................................
Gottsegen National Institute of Cardiology. Prof. A. JÁNOSI
Myocardial Infarction Registry Pilot Study Hungarian Myocardial Infarction Register Gottsegen National Institute of Cardiology Prof. A. JÁNOSI A https://ir.kardio.hu A Web based study with quality assurance
Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Logistic regression. Quantitative Statistical Methods. Dr.
Logistic regression Quantitative Statistical Methods Dr. Szilágyi Roland Dependent (y) Quantit ative Qualitative Gazdaságtudományi Kar Connection Analysis Qualitative Independent variable() Quantitative
Introduction to 8086 Assembly
Introduction to 886 Assembly Lecture 7 D and N-D Arrays D Arrays 4 5 tabular data rows and columns 4 6 8 6 9 5 4 8 6 D Arrays 4 5 4 6 8 6 9 5 https://advancedmathclubsk.weebly.com/matrices.html 4 8 6 5
There is/are/were/was/will be
There is/are/were/was/will be Forms - Képzése: [There + to be] [There + létige ragozott alakja] USE - HASZNÁLAT If you simply want to say that something exists or somebody is doing something then you start
Sztochasztikus kapcsolatok
Sztochasztikus kapcsolatok Petrovics Petra PhD Hallgató Ismérvek közötti kapcsolat (1) Függvényszerű az egyik ismérv szerinti hovatartozás egyértelműen meghatározza a másik ismérv szerinti hovatartozást.
Esetelemzések az SPSS használatával
Esetelemzések az SPSS használatával 1. Tekintsük az spearman.sav állományt, amely egy harminc tehenet számláló állomány etetés- és fejéskori nyugtalansági sorrendjét tartalmazza. Vizsgáljuk meg, hogy van-e
Ü Á Ő É é é é é á é ü á ó é é é á á é é á é á ö á á á é ü á é í á é ő ö ö é á ő é ö ő é ő ő ü é ó á á ó é á ó é é ó á ó é é á á ó á á ő á á á ó á ó á í á ó é é á ő á ó á é í íí é őá é ő í ó é ü á é é ő
Tudományos Ismeretterjesztő Társulat
Sample letter number 5. International Culture Festival PO Box 34467 Harrogate HG 45 67F Sonnenbergstraße 11a CH-6005 Luzern Re: Festival May 19, 2009 Dear Ms Atkinson, We are two students from Switzerland
Á É É É ö í ö ó ö ő ó É ő í ű ú ü í í í ö ü ö ó ö ü í ö ó ó ö í ó í ó ő ö ü ő í ó ó ö ö ö ü ü ő í í ö ó ü ő ú í í í ő ő ó ó ö ü ö ő ó ü ó í ü ő ű ő ő ó í ó ő í ő í ó ő ű ü ó ó ő í í ő ő ó ó ő í ő ü ö í
Csima Judit április 9.
Osztályozókról még pár dolog Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2018. április 9. Csima Judit Osztályozókról még pár dolog 1 / 19 SVM (support vector machine) ez is egy
Kabos Sándor. Térben autokorrelált adatrendszerek
Kabos Sándor Térben autokorrelált adatrendszerek elemzése Összefoglalás az előadás példákon szemlélteti a térben autokorrelált adatok blokkosításának és összefüggésvizsgálatának jellemző tulajdonságait.
A rosszindulatú daganatos halálozás változása 1975 és 2001 között Magyarországon
A rosszindulatú daganatos halálozás változása és között Eredeti közlemény Gaudi István 1,2, Kásler Miklós 2 1 MTA Számítástechnikai és Automatizálási Kutató Intézete, Budapest 2 Országos Onkológiai Intézet,
Computer Architecture
Computer Architecture Locality-aware programming 2016. április 27. Budapest Gábor Horváth associate professor BUTE Department of Telecommunications ghorvath@hit.bme.hu Számítógép Architektúrák Horváth
Pilot & start small, see next whether it can be mainstreamed. Demonstrate the link between transparency & quality of public services
Go local! Pilot & start small, see next whether it can be mainstreamed Demonstrate the link between transparency & quality of public services Team up with local civil /advocacy groups, activists, media
Klaszterezés, 2. rész
Klaszterezés, 2. rész Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 208. április 6. Csima Judit Klaszterezés, 2. rész / 29 Hierarchikus klaszterezés egymásba ágyazott klasztereket
1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit.
1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit. 1., Határozza meg az átlagos egyedszámot és a szórást. Egyedszám (x i )
Szoftver-technológia II. Tervezési minták. Irodalom. Szoftver-technológia II.
Tervezési minták Irodalom Steven R. Schach: Object Oriented & Classical Software Engineering, McGRAW-HILL, 6th edition, 2005, chapter 8. E. Gamma, R. Helm, R. Johnson, J. Vlissides:Design patterns: Elements
Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka
Geokémia gyakorlat 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka MTA-ELTE Vulkanológiai Kutatócsoport e-mail: reka.harangi@gmail.com ALAPFOGALMAK:
(NGB_TA024_1) MÉRÉSI JEGYZŐKÖNYV
Kommunikációs rendszerek programozása (NGB_TA024_1) MÉRÉSI JEGYZŐKÖNYV (5. mérés) SIP telefonközpont készítése Trixbox-szal 1 Mérés helye: Széchenyi István Egyetem, L-1/7 laboratórium, 9026 Győr, Egyetem
Biomassza hasznosítás és régiók közötti együttm ködés
Biomassza hasznosítás és régiók közötti együttm ködés Biomass Utiization and Interregiona Cooperation Bioetano akamazása hajtóanyagként bes égés motorokná Using bioethano as fue in interna combustion engines
USER MANUAL Guest user
USER MANUAL Guest user 1 Welcome in Kutatótér (Researchroom) Top menu 1. Click on it and the left side menu will pop up 2. With the slider you can make left side menu visible 3. Font side: enlarging font
Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz
Bevezetés a kvantum-informatikába és kommunikációba 2015/2016 tavasz Kvantumkapuk, áramkörök 2016. március 3. A kvantummechanika posztulátumai (1-2) 1. Állapotleírás Zárt fizikai rendszer aktuális állapota
Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Cluster analysis in SPSS
Cluster analysis in SPSS Cluster Analysis Cluster analysis one of the methods of classification, which aims to show that there are groups, which within-group distance is minimal, since cases are more similar
Ó ő ü ő ú É ő ő ú ő ő ű ő ú ő ő ő Í Í ő ő ő ü ü ő Í ű ő ő ő ő Ű É É ő ü É ő ű ő ü ő ő ő ő ő ü Í ő ő ő ü ü ő É ő ü ü ű ő ő ü ü ű ű ő ő ü ő ő ő ő ü ü ő ü ü ő ő ő ő ő Í ő ű ő ő ő ő ő ő ü ü ü ű ő ő ő ő ő ő
Számítógéppel irányított rendszerek elmélete. Gyakorlat - Mintavételezés, DT-LTI rendszermodellek
Számítógéppel irányított rendszerek elmélete Gyakorlat - Mintavételezés, DT-LTI rendszermodellek Hangos Katalin Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: hangos.katalin@virt.uni-pannon.hu
ANGOL SZINTFELMÉRŐ. Cégnév: Kérem egészítse ki John és Mary beszélgetését a megadott szavakkal! A szavak alakján nem kell változtatnia!
ANGOL SZINTFELMÉRŐ Ahol az ismeretből tudás születik Név:. Cégnév:. Kérem egészítse ki John és Mary beszélgetését a megadott szavakkal! A szavak alakján nem kell változtatnia! like, I'm, very, world, do,
ő Ú ő ő ő ő ő ő ő Ó Ö Ó ő Ó Ö Ó ú őú ő ő ő ő ő ő Á ő ú ő É ő ő Ó ú ő ő ű ő ú Í ő ő ő ú ú ú ú ű Í Ú ű Ö ő ő ő ő Á ő ő ő ő Ú ő ő ő ő ő ő ő Ó Ö Ó ő Ó Ö Ó ú őú ő ő ő ő ő ő Á É ő ő ú ő ő ő ű Ö ű ő ő ú ú ú ú
A teszt a következő diával indul! The test begins with the next slide!
A teszt a következő diával indul! The test begins with the next slide! A KÖVETKEZŐKBEN SZÁMOZOTT KÉRDÉSEKET VAGY KÉPEKET LÁT SZÁMOZOTT KÉPLETEKKEL. ÍRJA A SZÁMOZOTT KÉRDÉSRE ADOTT VÁLASZT, VAGY A SZÁMOZOTT
é ó é ü ö é é ó é Ö é ó é é ú ó é é é é é é é é é Ö é Ő é é ö é Ö ü é ó Ö Ü ö ö é é é Ő ö é é Ü é ö é é é é é é é ü é é ö é é é é é ü é é ü é é é ö ö
é ű ö ö é é ö ú é ü é é é ü ö ö é é é ö ö é é é ű ö ú é ü é é é é é é é é é é ö é é ű ö ű ö é é é Ö é é é ü ö é é ö ö é é é é é é é ü é é é ű é ü é é ú é é ű ú é é é é é ö é é ö é ó ö é é ö é é ö é ö é
á é ő ö ó í á á ö ö ö ó ú ó ő é í é á á é ö ö ő ő á á ú ő ó ÚÚ É í í ó ö á á á í ű ö é á ó é é á ó á á á é á í ö ü í ú ö ó ó ö ö ö á á á é á ó í é é é á é ű é á é á é ő ú ő á á á í ö ű é ü á ö ó é ü ó
Számítógéppel irányított rendszerek elmélete. A rendszer- és irányításelmélet legfontosabb részterületei. Hangos Katalin. Budapest
CCS-10 p. 1/1 Számítógéppel irányított rendszerek elmélete A rendszer- és irányításelmélet legfontosabb részterületei Hangos Katalin Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék Folyamatirányítási
ö é Ö é ü ö é é ü ü é é ú ö ö é é ö ó ó ó ö é ó ó ó ö é ü ö é Ö é ü é ú ü é é ó ó Á ó é é é é ö ó ó ö ö ö ü ü é é ó é ö é é é ó Á é ó é é é ű ö é é é ó ü é é é ü ű ó é ö é Ö é Ő Ü é é é ö ó ó ó Ö é ó é
Regresszió számítás az SPSSben
Regresszió számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Lineáris regressziós modell X és Y közötti kapcsolatot ábrázoló egyenes. Az Y függ: x 1, x 2,, x p p db magyarázó változótól
A riport fordulónapja / Date of report december 31. / 31 December, 2017
CRR Art. 129 Report Kibocsátó / Issuer Erste Jelzálogbank Zrt. A riport fordulónapja / Date of report 2017. december 31. / 31 December, 2017 1. A fedezetek és a forgalomban lévő fedezett kötvényállomány
Á Ő ö Ó Ö Ó ó ő ü ó ő ó Ó í í ú Ó ú ó ő í ó ó ó ü ö ü ö ü ö ö Ó ö ő Ó í ó ó ú í í ő ó í ö í Ü ö ő ö ü ó ü ö í Ó í ó í ú ö ő ő ő ő ö í ő ő ő ó ó Ó Ö ő í ó í í ú ő í í í ó ö ú í ó ó í ú í ü ő í ö ú ó í ö
ű É Ú É Ó Ü Ü Ü Ú ű ű ű Ú ű ű ű ű ű Ö ű ű ű Ú ű ű ű ű É ű Ú ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű ű Ú ű Ú ű ű ű Ö ű Ú ű ű ű ű Ó ű ű ű ű ű É Ú É É ű ű ű ű É ű ű ű ű Ú É É ű Ó Ö ű ű É Ó Ú É É ű ű ű É É Ú ű ű ű ű ű Ü ű
Ü ö Ü ű ő Ü ő ö ö Ü ö ő ö ő Ü ö ö ö ő ő ö ö ő ö ö Ü ő ő ő Ü ű ö ő ö ö ö ö ö ö ö ö ö ű ű ö ö ö ö ő ő ő ő ö ő Ü ö Ú ű Ú ö ö ö Ü ö ö ő ő ő ö ö ö ő ő ö ő ö Ú ő ö ö ö ö ö ö ö Ü ö Ű ö ö ö Ú ö ö ö ö ö ő ő ő ö
ö ő Ü ő ö ő ö ö ö ő ö ű ö ű ö ő ű Á ő Ó ö ő ű ő ö ő ö Ü ö ö ő ő ö ő Ö ő ö ö ő Ú ö ö ö ű ő ő ő ő ö ö ö ő ő ö ő ő ő ő ő ő ÍÓ ö ő Á ő ö Ö ÖÜ ő ö ő ő ő ö É ö ö ő ő ö Í Ó ö ö ö Ű ő ö ő ö ö ő ő ö ö ö ö ö Ö ö
Á ö ü ö ü ü ö ö ü ő ü ö ö ő ő ő ű ő ö ö ő ü ő Á ő ö ö ő ö ű ü ő ő ö ö ö ő ö ü ö ü ö ö ű ő ő ü ü ü ő ő ö ű ö ű ö ö ű ö ő ű ö ű Ö Ő ö ő ő Ö ő ő ö Ó Ü ő ö ü ö ő ű Í ü Á ö ő ő ö ő ö Ö ő ő ö ő Ö Ö ű Ú ü ö ö
ő Ó Ö ü í Ó í ő í ő Í Ő É Ü ó ó ő ő ó í ó ó í ü í Í É É í ó í ü ű ó í í ú ő ű ó ó ó ó í í ó ő í ő ó í ő í ó ü í ó ú ü ű ő ü í ü ű ő ő í ó ő ő ő ü ű í ó ő í ü ő ú í Í í ő ő ő ő ő ő ó ü ü í ó ő ó ő ő í ü
Tudományos Ismeretterjesztő Társulat
Sample letter number 3. Russell Ltd. 57b Great Hawthorne Industrial Estate Hull East Yorkshire HU 19 5BV 14 Bebek u. Budapest H-1105 10 December, 2009 Ref.: complaint Dear Sir/Madam, After seeing your
ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN
ÉRETTSÉGI VIZSGA 2008. május 26. ELEKTRONIKAI ALAPISMERETEK ANGOL NYELVEN KÖZÉPSZINTŰ ÍRÁSBELI VIZSGA 2008. május 26. 8:00 Az írásbeli vizsga időtartama: 180 perc Pótlapok száma Tisztázati Piszkozati OKTATÁSI
Választási modellek 3
Választási modellek 3 Prileszky István Doktori Iskola 2018 http://www.sze.hu/~prile Forrás: A Self Instructing Course in Mode Choice Modeling: Multinomial and Nested Logit Models Prepared For U.S. Department
ú ó ü ó ü ü ő ő ő í ó í í ü ű ü ő ó ő í ó í ó ó ú ó ü í ó ő í ú ü ü ű ü ű ő í ó í ű ő ő ű ú ó ú í ű ő í ó ó ó í ú Í ü ó í ü í í ő ó ő í ó ú ó í ó í í ü í ü ü ú ü ú ü ü ű ü ü í ú í ő úí ő í ő í í ó ü ó
ö é Ö ó ő ü ő ö é ü ö é Ö é ő ü é ü ö ö ö ó ü ü é é Ő ü é ö ó ö ö é é Á ó é é ő ó é é ő ő é é é ő ő é ő ü ő ő é é ú ő ő ó é é ő ő ő ö ő é ő ő ó é ö ö ő é ő é é Ő í é ő ő ő é é ő í ó ő é ő ü é é ú ö é ö
2/1 ARTUR SZERVÍZ Kereskedelmi és Szolgáltató Korlátolt Felelősségű Társaság
ARTUR SZERVÍZ Kereskedelmi és Szolgáltató Korlátolt Felelősségű Társaság (1055 Budapest, Markó utca 1. al. 3.) Tax number: 25199750-2-41 Company history 1 Registration number Company register number::
Performance Modeling of Intelligent Car Parking Systems
Performance Modeling of Intelligent Car Parking Systems Károly Farkas Gábor Horváth András Mészáros Miklós Telek Technical University of Budapest, Hungary EPEW 2014, Florence, Italy Outline Intelligent
ó Á Á Á í ő ó Á Ö Ö Á Á É Ő Á ó ő ü ő ü ő ő ó ó í ő ő ő ő ó ő ő Ö ü ű ó ú ú ó ő Ö í ü ó ő ű ő ű ő ü ő ű ő í ő ü í ü ő ő ő ő í ű ű ő ő í ő ü ó ó ő í ű ü ő ő ő ü ő ő ó ü ű ő ú ü í Ö Ö ő ü ü Ö Ö ő í Ü ó ő
í Ú É ö ö ö ű ű ö ő ö ő ü Á É ö ű ű ő ú Ó ö í É ö ú ú í Ó Ó ö ú ö í ú í ő ö ő ő ö ö ú ö Í Ú ö Á É ő ő ö ő ú ö Á É ö ú Ü ő Ú ö í ö ő Ó í ő ö í ö Ó Ú Ó í í Ó í ő í ő ő ő Ó ö Ú ö ü ö ú ö Í É ö ü ö ő Ó ö ú
7. Bemutatom a barátomat, Pétert. 8. Hogy hívják Önt? 9. Nagyon örülök, hogy találkoztunk. 10. Nem értem Önt. 11. Kérem, beszéljen lassabban.
1. Magyar vagyok. 7. Bemutatom a barátomat, Pétert. 13. Ért Ön engem? 2. Ön honnan jött? Te honnan jöttél? 8. Hogy hívják Önt? 14. Kérem, betűzze a nevét! 3 Beszél Ön angolul? 9. Nagyon örülök, hogy találkoztunk.
Ö Ö Ö Á ű ö Á ö ó ő ő ö ö ő ö ö ö í ö ö ő ő ó ó ö ő ó ó ö ó ö ö Ö ű ö Á Á ö ö í É ő ö ö ö ö ö ö ú ö ő ő ö ő ö ö ő ő ó ö ö ú ő ö ö Ö ő ü ú ő ö ö ő ü ő Á ö í ö ö Á ö ö ö ó ő ő í ő í ö ö Ö ő ö ő ö ö ö Ö ő
É ő ő ő ő ő Ú É ő É ő É ű ű ő É ő ő Ó É Ú ű É ű ű Ó Ó ű ű ő ű ő É ő ő É Ü É ő ő ő ő ő ű ő Ú Ú É É ő ő ő ő Ú ű Ú Ü ő ő É ű É ő ő ő Ú ű ő ő É É É ő ő ő Ú É ő ő É Ö É Ű É Ú Ó ő ű ő Ü ű ő ő É ő É ő ő ő É ő
ANGOL NYELV KÖZÉPSZINT SZÓBELI VIZSGA I. VIZSGÁZTATÓI PÉLDÁNY
ANGOL NYELV KÖZÉPSZINT SZÓBELI VIZSGA I. VIZSGÁZTATÓI PÉLDÁNY A feladatsor három részbol áll 1. A vizsgáztató társalgást kezdeményez a vizsgázóval. 2. A vizsgázó egy szituációs feladatban vesz részt a