GYAKORLÓ FELADATOK BECSLÉS - HIPOTÉZISVIZSGÁLAT

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "GYAKORLÓ FELADATOK BECSLÉS - HIPOTÉZISVIZSGÁLAT"

Átírás

1 GYAKORLÓ FELADATOK BECSLÉS - HIPOTÉZISVIZSGÁLAT 1. feladat Egy külkereskedelmi vállalat 70 ezer üvegből álló gyümölcskonzerv szállítmányt exportál. A nettó töltősúly ellenőrzése céljából egy 900 elemű véletlen mintát vettek. A mérések eredményei: Nettó töltősúly (g) Üvegek száma (db) Összesen 900 Határozza meg 95%-os megbízhatósággal, hogy milyen határok között van: a) az átlagos nettó töltősúly; b) a 70 ezer üveg összes nettó töltősúlya; c) az 500 grammnál nagyobb töltősúlyú üvegek száma a külkereskedelmi vállalatoknál! d) az üvegek töltősúlyára vonatkozó szórás! 2. feladat Egy megyében több utazási iroda által meghirdetett főszezonbeli utazásokról reprezentatív felmérést készítettek. A felmérés során a meghirdetett utazások 5%-át vizsgálták meg. A mintába került utazások ár szerinti megoszlása a következő: Ár (Ft-ban) Utazások száma (db) Összesen 120 a) Készítsen pontbecslést az utazások átlagos árára vonatkozóan! b) Határozza meg 98%-os megbízhatósággal, hogy milyen határok között van egy utazás átlagos ára! Értelmezze a standard hibát! c) Becsülje meg a legfeljebb Ft-ba kerülő utazások arányát a sokaságban 95%-os megbízhatósággal! d) A b.) ponthoz képest mekkora minta-elemszámra van szükség ahhoz, hogy a maximális hibát a felére csökkentsük? e) A b.) ponthoz képest mekkora minta-elemszámra van szükség ahhoz, hogy a maximális hibát a 20%- kal csökkentsük? f) A b.) ponthoz képest mekkora minta-elemszámra van szükség ahhoz, hogy a maximális hibát a 20%- ra csökkentsük? g) Becsülje meg az utazási irodák várható árbevételét, ha tudjuk azt, hogy az utazások 70%-át veszik várhatóan igénybe! (π=96 %) 1

2 3. feladat Az újonnan átvett személygépkocsikat görgős próbapadon fogyasztásvizsgálatnak vetik alá, hogy meggyőződjenek a gyári beállítás pontosságáról és meghatározhatók legyenek a szükséges reakciók. A LADA 1500 L fogyasztásának becslése céljából kiválasztottak egy 25 elemű véletlen mintát (a fogyasztás normális eloszlású változó), az átadott LADA gépjárművek 10%-át. A mintába került 25 személygépkocsi fogyasztása 1/100 km: 10,25 10,13 10,17 10,05 10,11 10,21 10,35 10,27 10,11 10,15 10,29 10,10 10,14 10,17 10,08 10,11 10,25 10,13 10,19 10,07 10,14 10,35 10,16 10,13 10,07 a) Készítsen pontbecslést a fajlagos fogyasztásra vonatkozóan! b) Készítsen intervallumbecslést 95%-os megbízhatósági szinten, annak figyelembe vételével, hogy a sokasági szórás 0,08 l! c) Milyen határok között van 98,8%-os megbízhatóság mellett a 10,2 l-nél kisebb fogyasztású gépjárművek aránya az alapsokaságban? d) Az előző esetekben mekkora elemszámra van szükség ahhoz, hogy a maximális hibát a felére csökkentsük (változatlan megbízhatósági szint mellett)? 4. feladat Egy kávét forgalmazó kereskedelmi cég új piacra szeretne belépni. Reklámstratégiájának kidolgozásához felmérést készít a kávéfogyasztók életkoráról. A 20 elemű egyszerű véletlen eljárással kiválasztott minta életkor szerinti megoszlását mutatja az alábbi tábla: Életkor (év) Kávéfogyasztók száma (fő) Összesen 20 a) Készítsen intervallumbecslést az átlagos életkorra vonatkozóan 95%-os megbízhatósági szinten! b) Mekkora a 40 éves és attól fiatalabb kávéfogyasztók aránya a sokaságban 98%-os megbízhatósági szinten? c) Mekkora minta-elemszámra lenne szükség ahhoz, hogy a maximális hibát 20 %-kal csökkentsük (változatlan megbízhatósági szint mellett)? d) Készítsen intervallumbecslést a kávéfogyasztók életkorának szórására vonatkozóan 95%-os megbízhatósági szinten! 5. feladat Az elmúlt hónapban Magyarországon 1600 KKV-nak vizsgálta meg az adóhatóság az árbevételét, melyből egyszerű, véletlen mintát vettek a célból, hogy következtetést vonjanak le a KKV-k nyereségére. Az alábbi táblázat az 6,25%-os mintába került KKV-kal kapcsolatos adatokat tartalmazza: Nyereség (mft) KKV-k száma (db) Összesen.. 2

3 a) Végezze el a KKV-k átlagos nyereségére vonatkozó pontbecslést 95%-os megbízhatósági szinten! b) Határozza meg a standard hibát és értelmezze! c) Becsülje meg, hogy egy év alatt maximum mekkora nyereséget érhetnek el a KKV-k π=99%-os szinten! d) Az előző esetet figyelembe véve mekkora minta-elemszámra van szükségünk, ahhoz, hogy a maximális hibát 20%-ra csökkentsük (π=95%)? e) Becsülje meg, azon KKV-k számát, melyeknek nyeresége 51 mft-nál több π=99%-os szinten! 6. feladat Egy településen a lakossági vízfogyasztásról reprezentatív felmérést készítettek. A felmérés során a lakások 5%-át vizsgálták meg. A mintába került lakások vízfogyasztás szerinti megoszlása a következő: Vízfogyasztás (m 3 ) Lakások száma (db) a) Határozza meg 95,5%-os megbízhatósággal, hogy milyen határok között van az átlagos vízfogyasztás! b) Milyen határok között van 95%-os megbízhatóság mellett a 35 m 3 -nél kisebb vízfogyasztású lakások aránya és száma az alapsokaságban? c) Határozza meg 95%-os megbízhatósággal, hogy milyen határok között van az összes lakás vízfogyasztása! d) Az a) feladatot figyelembe véve mekkora minta-elemszámra van szükség ahhoz, hogy a maximális hibát 30%-kal csökkentsük? 7. feladat A háztartások havi egy főre jutó élelmiszer kiadásait rétegzett kiválasztás alapján vizsgálták az északmagyarországi régióban. A felmérés során a húsfogyasztásra vonatkozóan az alábbi adatokat kapták: Háztartás Háztartások száma az alapsokaságban (ezer) Minta elemszám (n) Átlagos Szórás (Ft) kiadás (Ft/fő) a mintában Városi Községi Összesen a) Becsülje meg a városi háztartás évi átlagos egy főre jutó élelmiszerkiadásainak alsó határát 99,7%-os valószínűségi szinten! b) Becsülje meg 96%-os megbízhatósággal a háztartások egy főre jutó élelmiszer kiadásainak összegét! 3

4 8. feladat A STAT-III. közvélemény-kutató cég megbízást kapott, hogy állapítsa meg 98 %-os megbízhatósággal egy nagyvárosban a családok élelmiszer-vásárlásainak átlagos értékét. A cég rétegzett mintavételes eljárást alkalmazva az alábbi számítási részeredményekhez jutatott: Terület Minta Átlagos vásárlási Korrigált tapasztalati elemszám (n) érték (Ft/fő/alkalom) szórás (Ft) Belváros Külvárosi zöldövezet Lakótelep Összesen Az átlagos vásárlási érték normális eloszlást követ. A város lakosának ¼-e lakik a belvárosban és 60%-a lakótelepen, a többi a külváros zöldövezetében. Milyen eredményre jutott a STAT-II. cég? 9. feladat Az egyetemi hallgatók kulturális és sportkiadásainak becslésére 100 elemű véletlen mintát választottak ki. A mintában a következő adatokat kapták: A hallgató Megoszlás az Heti kulturális és sportkiadás (Ft/fő) Fő neme alapsokaság (%) átlaga szórása Nő Férfi Összesen a) Becsülje meg az egyetemi hallgatóság heti átlagos kulturális- és sportkiadását 95 %-os megbízhatósági szinten! b) Indokolja meg, hogy mikért folyamodtak a fenti mintavételi tervhez! 10. feladat Egy pizzéria üzletlánc piaci terjeszkedéséhez szeretné megbecsülni, hogy adott városban mekkora összeget költenek a fogyasztók havonta átlagosan pizzára. A felmérés során rétegzett mintavételi eljárással 400 elemű mintát vettek. A minta ¾-e fiatalokból (25 év alatti) és ¼-e idősebbekből (25 év feletti) állt. Ismert, hogy a városban a pizzát fogyasztókra is ugyanilyen arányok érvényesek. A minta alapján azt tapasztalták, hogy a fiatalok átlagos havi pizza-fogyasztásának értéke Ft/fő/hó és a pizza-fogyasztás értékének négyzetösszege ,0 Ft. Az idősebbek a mintában Ft-ot költöttek pizzára, a korrigált tapasztalati szórás pedig 200 Ft volt. Becsülje meg 96%-os megbízhatósággal a városban az átlagos pizza-fogyasztás értékét! 4

5 11. feladat Egy csővágó automata gépnek 1200 mm hosszú csődarabokat kell levágnia. Gyártásközi ellenőrzés feladata, hogy megállapítsa, hogy a gép által gyártott darabok hosszmérete megfelel-e az előírásoknak. Előző adatfelvételekből tudjuk, hogy a szóban forgó gép által gyártott darabok hossza normális eloszlású valószínűségi változó 3 mm szórással. A vizsgálat elvégzéséhez kiválasztottak egy 15 elemű mintát. A kiválasztott csődarabok hossza (mm-ben): 1208; 1204; 1202; 1202; 1194; 1195; 1205; 1194; 1197; 1193; 1205; 1202; 1191; 1195; 1194; a) Ellenőrizzük, hogy a gyártott mintadarabok hossza megfelel-e az előírásnak! (α = 5%) b) Vizsgálja meg 5%-os szignifikancia-szinten, hogy a legyártott csődarabok 25%-a 1200mm-nél rövidebb! c) Vizsgálja meg 5%-os szignifikancia-szinten, hogy az alapeloszlás szórása lehet-e 3 mm a mintánk alapján? 12. feladat Kosárlabdázók teljesítményének értékelésére megnézték két sportolónál, hogy milyen arányban értékesítették a büntető dobásokat. Bobby nevű sportolónk 100 büntető dobásból 55-t dobott be, Jocky pedig 140-ből 91-t. a) Ha egy szezonban 450 büntető dobást ítéltek a csapatnak, és azt mind Jocky végezte el, becsülje meg, hogy hány pontot szerzett a csapat a büntető dobásokból? (π=95%) b) Ellenőrizze le 5%-os szignifikancia-szinten azt a feltételezést, hogy Jocky legalább 70%-os megbízhatósággal dobja a büntetőket! c) A mintabeli adatok alapján tud-e egyértelmű döntést hozni a vezetőedző, hogy a két játékos közül Jocky pontosabban dobja a büntetőket? 13. feladat Sportorvosok tesztelni kívánták azt a feltevést, hogy az élsportolók testalkatában eltérés mutatható ki az általuk űzött sportág függvényében. A 14 véletlenszerűen kiválasztott igazolt kosárlabda-játékos testmagassága cm-ben a következő volt: 198; 202; 199; 202; 191; 198; 199; 205; 204; 200; 199; 199; 200; 204; A 10 szintén véletlenszerűen kiválasztott úszó átlagos testmagassága pedig 196 cm, szórása 5,2 cm volt. ( A testmagasság normális eloszlást követ.) a) Készítse el a kosárlabdázók átlagos testmagasságának konfidencia intervallumát! (π=98%) b) Milyen szignifikancia-szinten fogadná el azt a feltételezést, hogy a kosárlabdázóknak legalább a fele magasabb 2 m-nél? c) Ellenőrizze le 5%-os szignifikancia-szinten azt a feltételezést, hogy a kosárlabdázók átlagos testmagassága maximum 5 cm-rel több az úszókénál! 5

6 14. feladat Egy távközlési vállalat reprezentatív felmérést készített a telefonhívások időtartamának vizsgálatához. A felmérés során a lezajlott hívások 5 %-át vizsgálták meg. Előző felmérésből ismert, hogy a telefonhívások szórása 0,3 perc. A kapott eredmények a következők: Telefonhívások Telefonhívások időtartama (perc) száma (db) - 1, ,1-2, ,1-3,0 70 3,1-4,0 50 4,1-20 Összesen 400 Előző felmérésből ismert, hogy a telefonhívások időtartama normális eloszlást követ. a) Becsülje meg 95%-os megbízhatósággal a telefonhívások átlagos időtartamát! b) Becsülje meg 98%-os megbízhatósági szinten a 3 percnél nem hosszabb beszélgetések számát a sokaságban! c) Ellenőrizze 5%-os szignifikancia-szinten, hogy elfogadható-e az a feltételezés, hogy a telefonhívások átlagos időtartama 2 perc, szórása pedig 0,3 perc! d) α=10%-os szignifikancia-szinten elfogadhatjuk-e azt a feltételezést, hogy a telefon- hívásoknak legalább a fele 2 percnél hosszabb beszélgetés volt? 15. feladat Egy bizonyos termék gyártása során a termékekkel szemben támasztott minőségi követelmény, hogy az egyik összetevő értéke ne haladja meg a 0,5 mg/l-t. Ha az összetevő értéke nagyobb, mint 0,5 mg/l, akkor a gyártást le kell állítani, s a gép beállítását el kell végezni. Gyártásközi minőségellenőrzés céljából a gyártósorról véletlenszerűen levettek 10 terméket, s a következő eredményeket kapták (mg/l): 0,49; 0,43; 0,53; 0,57; 0,50; 0,46; 0,50; 0,49; 0,51; 0,53; Hozzon döntést arról, hogy a minta adatai alapján leállítaná-e a termelést és beállítaná-e újra a gépet! (Szignifikancia-szint: 10%; Előzetes vizsgálatokból ismert, hogy az összetevő normális eloszlást követ.) 16. feladat Egy nagyvállalat női dolgozója közül egyszerű véletlen mintavétellel kiválasztottak 162 főt, akiknek összéletkora 5303 év (Az életkoruk négyzetösszege: Σx 2 =188110). a) Adjon becslést az átlagéletkorra vonatkozóan (π=98,8%)! b) Mekkora mintaelemszámra lenne szükség ahhoz, hogy a maximális hibát a felére csökkentsük? c) A mintába került 35 éven aluli nők száma 112. Elfogadná-e azt az állítást, hogy a nők 75%-a 35 éven aluli (α=5%)? d) Egy másik felmérés alapján 121 férfi átlagéletkora 36,9 év (s=9,504 év) volt. Milyen szignifikanciaszinten fogadná el azt az állítást, hogy a nők átlagéletkora 3 évvel alacsonyabb a férfiakénál? 6

7 17. feladat Egy üdítőital gyártó cég dolgozói körében végzett reprezentatív felmérés során 430 fő ( a teljes sokaság 5%- a) jövedelmét vizsgáltuk foglalkozás szerinti bontásban. Havi fizetés (eft) Fizikai (fő) Szellemi (fő) Összesen (fő) Összesen a) Határozza meg 98%-os megbízhatósággal, hogy milyen határok között van a szellemi foglalkozású alkalmazottak havi átlagjövedelme! b) Hány szellemi dolgozót kellett volna megkérdezni, ha kétszeres pontosságú eredményt szerettek volna elérni? c) Milyen határok között van 95%-os megbízhatóság mellett a 160 eft fölött keresők aránya és száma a szellemi és fizikai foglalkozásúak körében? d) Becsülje meg 95%-os megbízhatósággal az összes alkalmazott fizetésének szórását! e) Becsülje meg 95%-os megbízhatósággal az összes alkalmazott átlagos fizetését! f) Elfogadná-e azt az állítást, hogy az összes alkalmazott 60%-a 120 eft-nál kevesebbet keres? (α=5%) g) Elfogadja α=5%-os szignifikancia szinten azt az állítást, hogy a fizikaiak átlagkeresete legfeljebb 60eFt-tal marad el a szellemiekétől? h) Milyen szignifikancia-szinten fogadná el azt az állítást, hogy a fizikai dolgozók legalább 93%-a 160 eft-nál kevesebbet keres? 18. feladat 850 utazásszervezéssel foglalkozó utazási iroda közül egyszerű véletlen mintavétellel kiválasztott 50 utazás iroda adatai: Bevétel (millió forint) Utazási irodák száma (db) - 2,5 1 2,5-2,7 4 2,7-2,9 6 2,9-3,1 17 3,1-3,3 11 3,3-3,5 9 3,5-2 Összesen 50 a) Az árbevétel normális eloszlását feltételezve adjon 95%-os megbízhatóságú konfidencia intervallumot az utazási irodák 1. átlagos bevételére, 2. összes bevételére! b) Mekkora mint-elemszámra lenne szükség ahhoz, hogy a maximális hibát 30%-kal csökkentsük? c) Becsülje meg 98%-os megbízhatósággal azon irodák számát, amelyek árbevétele legalább 3,1 millió forint! d) 5%-os szignifikancia-szinten elfogadható-e, hogy az átlagos árbevétel 4 millióft? 7

8 19. feladat A McDonald s forgalmának növelése érdekében két különböző akcióba kezd. Egyik nap csökkenti a menük árát, a másik nap pedig ingyen fagylaltot adnak a menük vásárlásakor. Mindkét nap 10 véletlenszerűen kiválasztott McDonald s üzletben vizsgálták a menük forgalmát (a vásárolt menük számát). Előzetes felmérésből ismert, hogy a vásárolt menük száma normális eloszlású változó. A kapott adatok a következők voltak: (menük száma, db) Üzlet sorszáma nap nap Ellenőrizze 5%-os szignifikancia-szinten azt az állítást, hogy az árcsökkentés sikeresebb marketing akció volt! 20. feladat A STAT-I. közvélemény-kutató cég megbízást kapott egy élelmiszer-áruházlánctól, hogy vizsgálja meg egy nagyvárosban a családok élelmiszer-vásárlási szokását. A cég a nagyváros három különböző területén egyszerű véletlen mintavételes eljárást alkalmazva az alábbi számítási részeredményekhez jutott: Terület Minta elemszáma Átlagos vásárlási érték Korrigált tapasztalati (n) (Ft/fő/alkalom) szórás Belváros Kertváros Lakótelep Korábbi felmérésből ismert, hogy az átlagos vásárlási érték normális eloszlást követ. A lakosú város fele lakótelepen él, míg a kertvárosban csak a lakosság 20%-a lakik. Milyen eredményre jutott a STAT-I. cég, ha az alábbi kérdésekre keresték a választ? a) Elfogadható-e az a feltevés, hogy a lakótelepen kevesebbet költenek élelmiszerre? (α=5%). b) Hol számíthat nagyobb összforgalomra az áruházlánc? (π=99%) 8

9 21. feladat Egy kohászati vállalatnál az ötvözetlen és a gyengén ötvözött acél zártszelvények szilárdságát vizsgálták mechanikus eljárással. Az elvárt minimális nyomásbírás az ötvözetlen acélnál 450 MPa, a gyengén ötvözöttnél 600 MPa. A legyártott darabok közül 1 %-os egyszerű, véletlen mintát vettek. A vizsgálat eredményeit az alábbi táblázat tartalmazza: Nyomás (MPa) Ötvözetlen acél (db) Gyengén ötvözött acél (db) Összesen a) Becsülje meg a selejtarányt a gyengén ötvözött acél zártszelvény esetében! (π=98%) b) Mekkora mintaelemszámra lenne szükségünk akkor, ha a fenti becslés maximális hibáját 20 %-kal szeretnénk csökkenteni? c) Becsülje meg, hogy egy nap várhatóan hány darab selejtes zártszelvény készül gyengén ötvözött acélból! (π=96%) d) Ellenőrizze le a főmérnök azon kijelentését, hogy a gyengén ötvözött acélból készült zártszelvény nyomásbírása legfeljebb 510 Mpa. (α=5%) 22. feladat Egy autóabroncsokat gyártó cég az új típusú abroncs kopásállóságának ellenőrzése céljából 10 gépkocsira új abroncsokat szerelt és km után megmérte a kopást. Az eredmények mm-ben: Új abroncs kopása: 1,2; 2,0; 1,7; 2,6; 1,1; 2,5; 2,3; 1,5; 2,1; 1,6 ( x = 1,86), ( s = 0,716) A régi típusú abroncs kopása ugyanazon az útvonalon: 1,4; 2,1; 1,7; 2,9; 1,0; 3,4; 2,5; 1,7; 2,4; 2,0 ( x = 2,11), ( s = 0,716) A kopás mértékének eloszlása normálisnak tekinthető. Ellenőrizze azt a hipotézist, hogy az új abroncs kopásállóbb! (α=5%) 9

10 23. feladat Egy vállalatnál ugyanazt az összeszerelő tevékenységet férfiak és nők is végzik. Véletlenszerűen kiválasztottak egy ugyancsak véletlenszerűen kiválasztott munkanapon 28 férfit és 16 nőt. A 28 férfi esetében az összeszerelt darabok száma a következő volt: Az összeszerelt darabok száma Fő Összesen 28 A véletlenszerűen kiválasztott 16 nő együttes napi teljesítménye 408 darab volt. (Teljesítményük négyzetösszege: Σx 2 =10450 darab) Korábbi felmérésből ismert, hogy az összeszerelési teljesítmény normális eloszlást követ. a) Készítse el a nők átlagos teljesítményének (darab/fő) konfidencia intervallumát! (π=95%) b) Becsülje meg 98%-os megbízhatósági szinten egy olyan napon az összeszerelt darabok maximális, illetve minimális számát, amikor 40 férfi végzi ezt az összeszerelési tevékenységet! c) Milyen szignifikancia-szinten fogadná el azt az állítást, hogy a férfiak átlagos napi teljesítménye (darab/fő) legfeljebb 2 darabbal kevesebb, mint a nőké? 24. feladat A Füles és Micimackó Kft. kanyarfúró üzemében a napi termelésből véletlenszerűen kiválasztottak 15 kanyarfúrót, melyeknek 80 mm átmérőjű fúrókat kell készíteni. A kipróbálás során a következő átmérőket tapasztalták (mm-ben): 78,8; 78,9; 79,4; 79,6; 79,8; 79,9; 80,0; 80,0; 80,0; 80,1; 80,4; 80,6; 80,7; 80,8; 81,7; (Feltételezhetjük, hogy a méretek normális eloszlást követnek.) a) Vizsgálja meg, hogy az átlagos átmérőnagyság megfelel-e az előírásnak! b) Korábbi felmérések alapján ismert, hogy a gépek által gyártott fúrók méretének szórása 0,73 mm. Milyen szignifikancia szinten fogadná el azt a feltételezést, hogy az átlagos átmérőnagyság nagyobb, mint 79,75 mm? c) A nagy piaci sikerre való tekintettel a cég új gépsort állít be. A próbagyártás során a következő méretű fúrókat gyártották (átmérőnagyság mm-ben): 78,8 79,4 79,7 79,9 79,9 80,0 80,0 80,0 80,0 80,2 80,3 80,3 80,4. Az új gépsor beállításával 10%-os szignifikancia-szinten csökken-e a furatok átlagtól való átlagos eltérése? d) Mit mondhatunk arról a feltételezésről, hogy az új gép 0,1 mm-rel kisebb méretű furatokat készítő fúrókat gyárt? 10

11 25. feladat Egy 9000 főt foglalkoztató gyár dolgozóira vonatkozó adatok 2001-ben: Foglalkoztatás Alapsokaságbeli Mintából számított minőség arány (%) Átlagkereset (Ft) Szórás (Ft) Létszám Fizikai Nem fizikai Összesen a) Becsülje meg 95,5%-os megbízhatósággal a foglalkoztatottak átlagkeresetének alsó és felső határát! b) Ellenőrizze azt a hipotézist, hogy az átlagkereset független a foglalkozástól! (α=5%) 26. feladat Egy felsőoktatási intézményben a hallgatók napi étkezésre fordított kiadásait vizsgálták, s étkezési lehetőségek szerint rétegzett mintavétellel az alábbi értékeket tapasztalták: Étkezési lehetőség Megkérdezettek száma (fő) Átlagos napi étkezési kiadás (Ft/fő) A napi étkezési kiadás szórása (Ft/fő) Menza Önkiszolgáló étterem Gyorsbüfé Összesen 300 a) Becsüljük meg 96%-os megbízhatósággal a hallgatók napi átlagos étkezési kiadását, ha ismert, hogy a hallgatók fel a gyorsbüfében, 20%-a pedig általában a menzán ebédel! b) Ha átlagosan egy nap 5600-an étkeznek az intézményben, akkor összesen mekkora bevételre számíthat naponta a három vendéglátó ipari egységet üzemeltető cég? 27. feladat Az egyetemisták alkoholfogyasztási szokásainak vizsgálatára egy minta alapján kérdőíves felmérést végeztek három egyetemen. A minta kiválasztása arányos rétegezéssel történt. A kérdőíves felmérés egyik kérdése úgy szólt, mennyi alkoholt fogyasztanak a megkérdezettek egy hétvégi bulin. A válaszokat az alkoholtartalom ( o ) alapján üveg sörre számították át: Egyetem Átlagosan A fogyasztott alkohol Megkérdezettek elfogyasztott szórása száma (fő) alkohol (üveg sör) a mintában a sokaságban SZE 80 2,6 1,8 2 ME 50 2,8 1,6 1 DE 70 3,4 2,7 3 Összesen 200 a) Tegyük fel, hogy a három egyetem közös bulit rendez. Ha a 3 egyetemre együtt en járnak, akkor becsülje meg 95%-os biztonsággal, hány üveg sört (illetve annak megfelelő alkoholt) kell a bulira biztosítani, ha mindenkire számítanak! b) Ellenőrizze le 5%-os szignifikancia szinten, hogy van-e kapcsolat az egyetem és az alkoholfogyasztási szokás között! 11

12 28. feladat Egy felsőoktatási intézmény Statisztika Tanszékén a vizsgaidőszak végén kiértékelték a statisztika szigorlat eredményeit. Az írásbeli vizsga eredményeit 50 véletlenszerűen kiválasztott hallgató dolgozata alapján vizsgálták: Az írásbeli A mintába került A pontszám relatív Átlagos pontszám időpontja hallgatók száma szórása (%) Május Június Június Június Június Összesen 50 α=5%-os szignifikancia-szinten elfogadható-e az az állítás, hogy az egyes vizsganapokon azonos nehézségű dolgozatokat írtak a hallgatók? 29. feladat Adott évben Magyarországon látogató vett részt hangversenyeken, akik közül településtípusonként egyszerű véletlen mintavételezéssel megállapították a látogatók átlagos életkorát. A látogatók településtípusonkénti megoszlását és a mintából származó adatokat a következő táblázat tartalmazza: Létszám Látogatók átlagos Életkor A hangverseny Látogatók (fő) életkora (év) szórása (év) helye száma (fő) a mintában Budapest ,6 15,4 A többi város ,7 16,2 Községek ,0 13,8 Összesen a) Számítsa ki, hogy 95 %-os megbízhatósági szint mellett mennyi a látogatók átlagos életkorának alsó és felső határa! b) Vizsgálja meg azt a feltételezést, hogy a városokban, községekben és Budapesten eltérő korosztály látogatja a hangversenyeket! (α = 5%) 30. feladat Egy 8000 hallgatóval rendelkező egyetemen a hallgatók egy részétől megkérdezték, hogy hetente mekkora összeget költenek kulturális és sportolási célokra. Egy 500 elemű véletlen mintát választottak, amelyről a következő adatok ismertek: a rétegekben a heti kulturális- és sportkiadás átlagosan a nők esetén 1300 Ft/fő, a férfiak esetén 1450 Ft/fő. Ezen átlagos kiadásoktól való eltérések korrigált négyzetes átlaga a férfiak esetén 450 Ft/fő, a nők esetén 310 Ft/fő. Az egyetemen a nők és a férfiak megoszlása 60-40% és a kulturális- és sportkiadásaik szórása 420, illetve 330 Ft/fő. A mintaelemek kiválasztási aránya férfiak esetén 7,8125%, a nők esetén 5,2083%. Becsülje meg az egyetemi hallgatóság heti átlagos kulturális- és sportkiadását 95%-os megbízhatósági szinten! 12

13 31. feladat Egy 200 elemű véletlen minta megoszlása színházlátogatási szokások és szakképzettség szerint: Színházlátogatási 8 általános Középfokú Felsőfokú szokások végzettség Összesen Nem jár színházba Néha jár Rendszeresen Összesen Vizsgálja meg, hogy van-e szignifikáns kapcsolat a két ismérv között! (α=5%) 32. feladat Egy megye 60 ezer személygépkocsi tulajdonosa közül véletlenszerűen kiválasztottak 50-et a gépkocsijavítási igények és a gépkocsi típusa közti kapcsolat jellegének feltárására. A mintát a következő kontingencia-tábla mutatja: A gépkocsi A gépkocsi meghibásodása Nagy Közepes Szerény esetén azt értékű értékű értékű Összesen - maga javítja ismerőse javítja magánszerviz javítja márkaszerviz javítja Összesen Vizsgálja meg 5%-os szignifikancia-szinten, hogy a gépkocsijavítási igények és a gépkocsi típusa függetlennek tekinthető-e? 33. feladat Közlekedésbiztonsági szervek 1000 személyi sérüléses közúti balesetet vizsgáltak meg aszerint, hogy milyen súlyos volt a baleset és a baleset alkalmával a sérült viselt-e biztonsági övet. A kapott eredmények az alábbiak voltak: Baleset Biztonsági övet kimenetele viselt nem viselt Összesen Könnyű Súlyos Halálos Összesen Ellenőrizze alkalmas próbával, hogy a baleset kimenetele független-e attól, hogy az illető viselt-e biztonsági övet! (α=0,1) 13

14 34. feladat Egy közvélemény kutatás során egyik gazdasági témájú TV műsorról az alábbi kép alakult ki a diplomások körében: Nyilatkozó A műsor megítélése foglalkozása Jó Megfelelő Rossz Összesen Közgazdász Jogász Egyéb diplomás Összesen Tesztelje 5%-os szignifikancia szinten a foglalkozás jellege és a TV műsor minősítése közötti kapcsolatot! 35. feladat Egy marketinggel foglalkozó cég vezetője arra kíváncsi, hogy jól kiképzett munkatársainak ügynöki teljesítménye független-e az életkortól. Az adatokat úgy gyűjtötték, hogy egy adott termékből egy hónap alatt hány darabot sikerült az ügynöknek eladni. A 600 elemű minta adatai: Eladások száma Életkor 5 és 9 között 10 és 15 között 16 és 20 között Összesen 30 év alattiak és 40 év között év felettiek Összesen Befolyásolja-e az életkor az ügynökök munkájának eredményességét? (α=5%) 36. feladat A különböző közgazdasági egyetemekre való jelentkezés eloszlásának vizsgálata céljából 1200 érettségizőt megvizsgáltak, hogy melyik egyetemre adta be jelentkezési lapját. A különböző intézetekbe történő jelentkezés megoszlása a következő volt: Egyetem Budapest Debrecen Pécs Miskolc Veszprém Jelentkezők száma (fő) Ellenőrizze le 5%-os szignifikancia-szinten, hogy egyenlő megoszlásban jelentkeztek az egyes egyetemekre! 14

15 37. feladat Egy édesipari vállalat szállítási szerződése szerint egy cukorka-keverékben azonos arányúnak kell lennie az ötféle töltésű cukorkaszemeknek. Egy 1000 elemű mintában a megoszlás az alábbi tábla szerint alakult: Töltelékfajta Cukorkák száma (db) Málna 178 Meggy 213 Méz 224 Citrom 194 Narancs 191 Összesen 1000 Ellenőrizze különböző szignifikancia-szinteken, hogy a szállítmány eleget tesz-e az eloszlásra vonatkozó követelményeknek! 38. feladat Egy város rendőrsége szerint az éjszakai betörések száma egyenletesen oszlik meg a hét napjain. Egy heti megfigyelés alapján a betörések száma az alábbi volt: Nap Betörések száma Hétfő 6 Kedd 8 Szerda 5 Csütörtök 7 Péntek 12 Szombat 17 Vasárnap 15 Összesen 70 Ellenőrizze α=0,05 szignifikancia-szinten, hogy igaz-e a rendőrség állítása! 39. feladat Egy piackutatás során különböző (A, B, C, D, E) csomagolásban mutattak be egy új parfümkülönlegességet, s azt vizsgálták, hogyan befolyásolja a vásárlási szándékot a különböző csomagolás: Csomagolás A vásárlók száma (fő) A 42 B 22 C 40 D 36 E 30 Milyen szignifikancia szinten fogadhatjuk el azt a feltevést, hogy a vásárlókat a csomagolás is motiválja a vásárlás során? 15

16 40. feladat A légi közlekedésben fontos figyelemmel kísérni az utasok átlagos testsúlyát, hogy egyrészt ne terheljék túl a gépet, másrészt nem utazzon a gép fölös kapacitással. Ezért időről időre ellenőrzik, hogy a felnőtt utasok testsúlya nem tér-e el a feltételezettől. A légitársaság a terhelést 78 kg-os átlagos testsúlyra és 11 kg-os szórásra tervezi. A feltételezés ellenőrzése céljából megmérték 100 véletlenszerűen kiválasztott utas súlyát, akik között 44 nő volt. A mérés eredménye: Testsúly (kg) Utasok száma (fő) Összesen 100 Végezze el az eloszlás normalitására vonatkozó feltételezés ellenőrzést! (α=1%) 41. feladat Egy ruhaüzletben véletlenszerűen kiválasztott 100 vásárló vásárlási érték szerinti eloszlását vizsgálták. Ismert, hogy a 100 vásárló átlagosan Ft-ért vásárolt, a vásárlási értékek korrigált tapasztalati szórása pedig 6,66 eft. A vásárlási értékek eloszlásáról a következő adatokat ismerjük: Vásárlási Vásárlók érték (eft/fő) száma (fő) z P i Pi n Pi , , ,12 0,4522 0, ,63 0,7356 0, ,38.. 0, ,5 Összesen.... a) Töltse ki a táblázat hiányzó adatait! b) Vizsgálja meg, hogy normálisnak tekinthető-e a vásárlási értékek eloszlása! Írja fel a vizsgálandó hipotéziseket és az alkalmazott próbafüggvényt! Végezze el a hipotézis vizsgálatot! 16

17 42. feladat Egy élelmiszerkereskedelmi cég árbevételének alakulását vizsgálva 100 véletlenszerűen kiválasztott üzletben megvizsgálták az árbevétel nagyság szerinti megoszlását egy adott napon. A 100 üzlet adatait a következő táblázat tartalmazza: Árbevétel Üzletek (MFt) száma (db) z P i Pi n Pi , ,634 0,263 0, ,372 0, , ,378 0, ,086 9 Összesen a) Töltse ki a táblázat hiányzó adatait, ha ismert, hogy a 100 üzletben az átlagos árbevétel nagysága eft volt, a korrigált tapasztalati szórás pedig 9,94 eft. b) Vizsgálja meg, hogy az üzletek árbevétel szerinti eloszlása normálisnak tekinthető-e! Írja fel a vizsgálandó hipotéziseket és az alkalmazott próbafüggvényt! Döntsön, hogy a próba értéke alapján feltételezhető-e a normális eloszlás! 43. feladat Valamely gyorsbüfé-hálózat éttermeiben a vevőket 45 mp alatt kell kiszolgálni. Annak ellenőrzésére, hogy a kiszolgálási idő normális eloszlást követ-e, megmérték 400 véletlenszerűen kiválasztott vendég kiszolgálási idejét, melyet az alábbi táblázat tartalmaz: Kiszolgálási Vendégek... n Pi idő (mp) száma (fő) ,43 3, ,2389 0, ,00 3, , ,71 0, , , ,56 Összesen 400-1,0000 Ellenőrizze le a fenti tábla számítási részeredményeit felhasználva, hogy a kiszolgálási idő eloszlása tekinthető-e normális eloszlásúnak a minta alapján! Töltse ki a táblázat hiányzó rovatait! 17

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

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

Részletesebben

Gyakorló feladatok Anyagmérnök hallgatók számára

Gyakorló feladatok Anyagmérnök hallgatók számára Gyakorló feladatok Anyagmérnök hallgatók számára. feladat Egy külkereskedelmi vállalat 7 ezer üvegből álló gyümölcskonzerv szállítmányt exportál. A nettó töltősúly ellenőrzése céljából egy 9 elemű véletlen

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

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára

Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára 1. Egy üzem alkalmazottainak megoszlása az elért teljesítmény %-a szerint a következı: Norma teljesítmény % Dolgozók száma 60-80 30 81-90 70 91-100 90

Részletesebben

STATISZTIKA PÉLDATÁR

STATISZTIKA PÉLDATÁR STATISZTIKA PÉLDATÁR www.matektanitas.hu www.matektanitas.hu info@matektanitas.hu 1 Minden feladat csak szöveges válasszal együtt ad teljes értékű megoldást! Becslés 1. feladat Az alábbi táblázat megadja

Részletesebben

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont)

VIZSGADOLGOZAT. I. PÉLDÁK (60 pont) VIZSGADOLGOZAT (100 pont) A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékűek! I. PÉLDÁK (60 pont) 1. példa (13 pont) Az egyik budapesti könyvtárban az olvasókból vett 400 elemű minta alapján a következőket

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet

GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet GVMST22GNC Statisztika II. 3. előadás: 8. Hipotézisvizsgálat Kóczy Á. László Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Hipotézisvizsgálat v becslés Becslés Ismeretlen paraméter Közeĺıtő

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

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

STATISZTIKA. Gyakorló feladatok az első zh-ra

STATISZTIKA. Gyakorló feladatok az első zh-ra STATISZTIKA Gyakorló feladatok az első zh-ra A változás átlagos üteme év Kenyér Ft/ kg bázisindex % 2002 151 100,0 2003 156 103,3 2004 178 117,9 2005 173 114,6 2006 179 118,5 2007 215 142,4 I = n 1 l i

Részletesebben

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek!

20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! SPEC 2009-2010. II. félév Statsztka II HÁZI dolgozat Név:... Neptun kód: 20 PONT Aláírás:... A megoldások csak szöveges válaszokkal teljes értékőek! 1. példa Egy üzemben tejport csomagolnak zacskókba,

Részletesebben

Hipotézisvizsgálat R-ben

Hipotézisvizsgálat R-ben Hipotézisvizsgálat R-ben 1-mintás u-próba Az elmúlt évben egy, az Antarktiszon talált királypingvinkolónia esetén a pingvinek átlagos testtömege 15.4 kg volt. Idén ugyanebből a kolóniából megmérték 35

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

[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

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

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János

Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 15. Nemparaméteres próbák Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date: November

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

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58

Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58 u- t- Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc 2. előadás 2018. szeptember 10. 1/58 u- t- 2/58 eloszlás eloszlás m várható értékkel, σ szórással N(m, σ) Sűrűségfüggvénye: f (x) = 1 e (x m)2 2σ

Részletesebben

Megoldások. Az ismérv megnevezése közös megkülönböztető 2007. szeptember 10-én Cégbejegyzés időpontja

Megoldások. Az ismérv megnevezése közös megkülönböztető 2007. szeptember 10-én Cégbejegyzés időpontja Megoldások 1. feladat A sokaság: 2007. szeptember 12-én a Miskolci Egyetem GT-204-es tankör statisztika óráján lévő tagjai az A 1 épület III. em. 53-as teremben 8-10-ig. Közös ismérv Megkülönböztető ismérv

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

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

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba

Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba Nullhipotézis: pl. az átlag egy adott µ becslése : M ( x -µ ) = 0 Alternatív hipotézis: : M ( x -µ ) 0 Szignifikancia: - teljes bizonyosság csak teljes enumerációra -

Részletesebben

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat

Statisztikai módszerek 7. gyakorlat Statisztikai módszerek 7. gyakorlat A tanult nem paraméteres próbák: PRÓBA NEVE Illeszkedés-vizsgálat Χ 2 próbával Homogenitás-vizsgálat Χ 2 próbával Normalitás-vizsgálataΧ 2 próbával MIRE SZOLGÁL? A val.-i

Részletesebben

FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI

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

Részletesebben

MINDEN FELADATOT A FELADATOT TARTALMAZÓ LAPON OLD- JONMEG!

MINDEN FELADATOT A FELADATOT TARTALMAZÓ LAPON OLD- JONMEG! NÉV: ERA kód: évf.: gyak. vez.: MINDEN FELADATOT A FELADATOT TARTALMAZÓ LAPON OLD- JONMEG! Al. (a) Definiálja a mo ment um és a centrális momentum fogalmát (általában) (4 pont)! Egy megyében egy vizsgált

Részletesebben

A konfidencia intervallum képlete: x± t( α /2, df )

A konfidencia intervallum képlete: x± t( α /2, df ) 1. feladat. Egy erdőben az egy fészekben levő tojásszámokat vizsgáltuk egy madárfajnál. A következő tojásszámokat találtuk: 1, 1, 1,,,,,,, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 7. Mi a mintának a minimuma, maximuma,

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

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

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

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

7, 6, 0, 4, 0, 1, 5, 2, 2, 16, 1, 0, 2, 3, 9, 2, 4, 10, 3, 1, 2, 12, 4, 1

7, 6, 0, 4, 0, 1, 5, 2, 2, 16, 1, 0, 2, 3, 9, 2, 4, 10, 3, 1, 2, 12, 4, 1 52. feladat Stat Jenő egyetemi hallgató autóbusszal jár az egyetemre. Néhány napon át megmérte, hogy mennyit kell várnia az első egyetem felé közlekedő autóbuszra. A következő időket tapasztalta (percben):

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

nem kezelt 1.29, 1.60, 2.27, 1.31, 1.81, 2.21 kezelt 0.96, 1.14, 1.59

nem kezelt 1.29, 1.60, 2.27, 1.31, 1.81, 2.21 kezelt 0.96, 1.14, 1.59 1. feladat Egy szer rákellenes hatását vizsgálták úgy, hogy 9 egér testébe rákos sejteket juttattak be. Közülük 3 véletlenszerűen kiválasztott egérnek kezelésként beadták a vizsgálandó szert, 6-nak pedig

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

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

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October

Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October Biostatisztika VIII Mátyus László 19 October 2010 1 Ha σ nem ismert A gyakorlatban ritkán ismerjük σ-t. Ha kiszámítjuk s-t a minta alapján, akkor becsülhetjük σ-t. Ez további bizonytalanságot okoz a becslésben.

Részletesebben

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

Statisztika I. 4. előadás Mintavétel. Kóczy Á. László KGK-VMI. Minta Mintavétel Feladatok. http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1. Statisztika I. 4. előadás Mintavétel http://uni-obuda.hu/users/koczyl/statisztika1.htm Kóczy Á. László KGK-VMI koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Sokaság és minta Alap- és mintasokaság A mintasokaság az a részsokaság,

Részletesebben

Vizsgafeladatok. 1. feladat (3+8+6=17 pont) (2014. január 7.)

Vizsgafeladatok. 1. feladat (3+8+6=17 pont) (2014. január 7.) Vizsgafeladatok 1. feladat (3+8+6=17 pont) (2014. január 7.) Az elmúlt négy év a 2010. I. és a 2013. IV. negyedéve között csapadék mennyiségének alakulásáról az alábbiakat ismerjük: Időszak Csapadék mennyiéség

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23

TARTALOMJEGYZÉK. 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin) téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23 TARTALOMJEGYZÉK 1. téma Átlagbecslés (Barna Katalin).... 7 2. téma Hipotézisvizsgálatok (Nagy Mónika Zita)... 23 3. téma Összefüggések vizsgálata, korrelációanalízis (Dr. Molnár Tamás)... 73 4. téma Összefüggések

Részletesebben

1.1: Egy felmérés során a BGF-ről frissen kikerült diplomások jövedelmét vizsgálták.

1.1: Egy felmérés során a BGF-ről frissen kikerült diplomások jövedelmét vizsgálták. 1.1: Egy felmérés során a BGF-ről frissen kikerült diplomások jövedelmét vizsgálták. a) Hozzon létre osztályközös gyakoriságot az alábbi osztályközökkel: - 100.000 100.000-150.000 150.000-200.000 200.000-250.000

Részletesebben

4.4. Egy úton hetente átlag 3 baleset történik. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2?

4.4. Egy úton hetente átlag 3 baleset történik. Mi a valószínűsége, hogy egy adott héten 2? HIPERGEO. BINOM. POISSON 4.1. Egy üzletben 100-an vásárolnak, közülük 80-an rendelkeznek bankkártyával. A pénztárnál 10-en állnak sorba, mi a valószínűsége, hogy 7-nek lesz bankkártyája? 4.2. Egy üzletben

Részletesebben

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet

A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI. Omnibusz 2003/08. A kutatás dokumentációja. Teljes kötet A TÁRKI ADATFELVÉTELEINEK DOKUMENTUMAI Omnibusz 2003/08 A kutatás dokumentációja Teljes kötet 2003 Tartalom BEVEZETÉS... 4 A MINTA... 6 AZ ADATFELVÉTEL FŐBB ADATAI... 8 TÁBLÁK A SÚLYVÁLTOZÓ KÉSZÍTÉSÉHEZ...

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

Intervallumbecsle s Mintave tel+ Hipote zisvizsga lat Egyminta s pro ba k Ke tminta s pro ba k Egye b vizsga latok O sszef.

Intervallumbecsle s Mintave tel+ Hipote zisvizsga lat Egyminta s pro ba k Ke tminta s pro ba k Egye b vizsga latok O sszef. Intervallumbecsle s Mintave tel+ Hipote zisvizsga lat Egyminta s pro ba k Ke tminta s pro ba k Egye b vizsga latok O sszef. Feladatok Gazdaságstatisztika 7. Statisztikai becslések (folyt.); 8. Hipotézisvizsgálat

Részletesebben

Statisztika elméleti összefoglaló

Statisztika elméleti összefoglaló 1 Statisztika elméleti összefoglaló Tel.: 0/453-91-78 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék.... Becsléselmélet... 3 3. Intervallumbecslések... 5 4. Hipotézisvizsgálat... 8 5. Regresszió-számítás... 11

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2002/10. SPSS állomány neve: Budapest, október

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2002/10. SPSS állomány neve: Budapest, október TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 2002/10 SPSS állomány neve: F56 Budapest, 2002. október OMNIBUSZ 2002/10 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS...3 A SÚLYOZATLAN MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA ISMERT DEMOGRÁFIAI

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

egyetemi jegyzet Meskó Balázs

egyetemi jegyzet Meskó Balázs egyetemi jegyzet 2011 Előszó 2. oldal Tartalomjegyzék 1. Bevezetés 4 1.1. A matematikai statisztika céljai.............................. 4 1.2. Alapfogalmak......................................... 4 2.

Részletesebben

A társadalomkutatás módszerei I.

A társadalomkutatás módszerei I. A társadalomkutatás módszerei I. 13. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. december 8. Outline 1 A mintaválasztás célja 2 Alapfogalmak 3 Mintavételi eljárások 4 További fogalmak 5 Mintavételi

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

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok Dr. Boda Krisztina Boda PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet Hipotézisvizsgálatok A hipotézisvizsgálat során a rendelkezésre álló adatok (statisztikai

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

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. A mintaválasztás A mintaválasztás célja. Notes. Notes. Notes. 13. hét. Daróczi Gergely. 2011. december 8.

A társadalomkutatás módszerei I. Outline. A mintaválasztás A mintaválasztás célja. Notes. Notes. Notes. 13. hét. Daróczi Gergely. 2011. december 8. A társadalomkutatás módszerei I. 13. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. december 8. Outline 1 célja 2 Alapfogalmak 3 Mintavételi eljárások 4 További fogalmak 5 Mintavételi hiba számítása

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

Kísérlettervezés alapfogalmak

Kísérlettervezés alapfogalmak Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Kísérlettervezés Cél: a modell paraméterezése a valóság alapján

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 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

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

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

Részletesebben

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz

Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz Gyakorló feladatok a. dolgozathoz. Tíz darab tízforintost feldobunk. Mennyi annak a valószínűsége hogy vagy mindegyiken írást vagy mindegyiken fejet kapunk? 9. Egy kör alakú asztal mellett tízen ebédelnek:

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

1. Két pályázat esetén a nyerési esélyeket vizsgálják. Mintát véve mindkét pályázat esetén az egyik. (b) Mit nevezünk másodfajú hibának?

1. Két pályázat esetén a nyerési esélyeket vizsgálják. Mintát véve mindkét pályázat esetén az egyik. (b) Mit nevezünk másodfajú hibának? Statisztika 2015. május 08. D csoport Név Neptun kód 1. Két pályázat esetén a nyerési esélyeket vizsgálják. Mintát véve mindkét pályázat esetén az egyik pályázatnál 320 pályázóból 42 nyert, a másik pályázatnál

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

A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos:

A bergengóc lakosság szemszín szerinti megoszlása a négy tartományban azonos: A. Matematikai Statisztika 2.MINTA ZH. 2003 december Név (olvasható) :... A feladatmegoldásnak az alkalmazott matematikai modell valószínűségszámítási ill. statisztikai szóhasználat szerinti megfogalmazását,

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

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

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

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév

Statisztika II előadáslapok. 2003/4. tanév, II. félév Statisztika II előadáslapok 3/4 tanév, II félév BECSLÉS ÉS HIPOTÉZISVIZSGÁLAT Egyik konzervgyár vágott zöldbabot exportál A szabvány szerint az üvegek nettó töltősúlyának az átlaga 3 g, a szórása 5 g Az

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével

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

Mintavételi eljárások

Mintavételi eljárások Mintavételi eljárások Daróczi Gergely, PPKE BTK 2008. X.6. Óravázlat A mintavétel célja Alapfogalmak Alapsokaság, mintavételi keret, megfigyelési egység, mintavételi egység... Nem valószínűségi mintavételezési

Részletesebben

A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján.

A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. A 27/2012 (VIII. 27.) NGM rendelet szakmai és vizsgakövetelménye alapján. Szakképesítés, azonosító száma és megnevezése 35 811 02 Vendéglátó-üzletvezető Tájékoztató A vizsgázó az első lapra írja fel a

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.15. Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza) alkotja az eseményteret. Esemény: az eseménytér részhalmazai.

Részletesebben

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások Megoldások 1. A fős osztály dolgozatot írt matematikából és a következő jegyek születtek: 6 darab jeles, 9 darab jó, 8 darab közepes, darab elégséges és darab elégtelen. Készíts gyakorisági táblázatot,

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1. SPSS állomány neve: Könyvtári dokumentum sorszáma: 287. Budapest, 1998.

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1. SPSS állomány neve: Könyvtári dokumentum sorszáma: 287. Budapest, 1998. TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA OMNIBUSZ 98/1 SPSS állomány neve: d58.sav Könyvtári dokumentum sora: 287 Budapest, 1998. Omnibusz 98/1 2 Tartalomjegyzék TARTALOMJEGYZÉK 2 BEVEZETÉS 3 A MINTA ÖSSZEHASONLÍTÁSA

Részletesebben

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

Részletesebben

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft

Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft Gyak1: b) Mo = 1857,143 eft A kocsma tipikus (leggyakoribb) havi bevétele 1.857.143 Ft. c) Q1 = 1575 eft Me = 2027,7778 eft Q3 = 2526,3158 eft Gyak2: b) X átlag = 35 Mo = 33,33 σ = 11,2909 A = 0,16 Az

Részletesebben

Poisson-eloszlás Exponenciális és normális eloszlás (házi feladatok)

Poisson-eloszlás Exponenciális és normális eloszlás (házi feladatok) Poisson-eloszlás Exponenciális és normális eloszlás (házi feladatok)./ Egy televízió készülék meghibásodásainak átlagos száma óra alatt. A meghibásodások száma a vizsgált időtartam hosszától függ. Határozzuk

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok

Hipotézis vizsgálatok Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével

Részletesebben

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet

A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet A biostatisztika alapfogalmai, hipotézisvizsgálatok Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Informatikai Intézet Hipotézis Állítás a populációról (vagy annak paraméteréről) Példák H1: p=0.5 (a pénzérme

Részletesebben

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157.

Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157. Kiváltott agyi jelek informatikai feldolgozása 2018 Statisztika - Gyakorlat Kiss Gábor IB.157. kiss.gabor@tmit.bme.hu Példa I (Vonat probléma) Aladár 25 éves és mindkét nagymamája él még: Borbála és Cecília.

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

Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat

Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat Statisztikai alapismeretek (folytatás) 4. elıadás (7-8. lecke) Becslések, Hipotézis vizsgálat 7. lecke Paraméter becslés Konfidencia intervallum Hipotézis vizsgálat feladata Paraméter becslés és konfidencia

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

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK EMELT SZINT Statisztika A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek

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

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a

Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1 Egymintás z-próba Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a doboz várhatóértékét, akkor a H 0 : a doboz várhatóértéke = egy rögzített érték hipotézisről úgy döntünk,

Részletesebben

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Statisztika alapjai)

Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Statisztika alapjai) Gyakorlat (Statisztika alapjai) 2018. december 2. Statisztika alapjai 1 A mérnökinformatikus hallgatók zárthelyi dolgozatot írtak, ahol a maximális pontszám 50 pont volt. Véletlenszer en megnéztük 5 hallgató

Részletesebben

2. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye a következ : x 4 81 F (x) = x 4 ha 3 < x 0 különben

2. A ξ valószín ségi változó eloszlásfüggvénye a következ : x 4 81 F (x) = x 4 ha 3 < x 0 különben 1 feladatsor 1 Egy dobozban 20 fehér golyó van Egy szabályos dobókockával dobunk, majd a következ t tesszük: ha a dobott szám 1,2 vagy 3, akkor tíz golyót cserélünk ki pirosra; ha a dobott szám 4 vagy

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

Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák

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

Részletesebben

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

Statisztika érettségi vizsgára készülőknek

Statisztika érettségi vizsgára készülőknek Statisztika érettségi vizsgára készülőknek 1. Egy csoport matematika röpdolgozatainak eredményét táblázatba foglaltuk: Érdemjegy jeles (5) jó (4) közepes (3) elégséges (2) elégtelen (1) Gyakoriság 2 4

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

Közösségi oldalak használata a magyar munkahelyeken. Gateprotect-felmérés, 2012. szeptember

Közösségi oldalak használata a magyar munkahelyeken. Gateprotect-felmérés, 2012. szeptember Közösségi oldalak használata a magyar munkahelyeken Gateprotect-felmérés, 2012. szeptember Összefoglaló A felnőtt internetező lakosság csaknem 60 százaléka dolgozik teljes vagy részmunkaidőben. Munkahelyükön

Részletesebben

H0 hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik)

H0 hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik) 5.4: 3 különböző talpat hasonlítunk egymáshoz Varianciaanalízis. hipotézis: μ1 = μ2 = μ3 = μ (a különböző talpú cipők eladási ára megegyezik) hipotézis: Létezik olyan μi, amely nem egyenlő a többivel (Van

Részletesebben

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Inflációs várakozás 2002/8. SPSS állomány neve: Budapest, augusztus

TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA. Inflációs várakozás 2002/8. SPSS állomány neve: Budapest, augusztus TÁRKI ADATFELVÉTELI ÉS ADATBANK OSZTÁLYA Inflációs várakozás 2002/8 SPSS állomány neve: F53 Budapest, 2002. augusztus Inflációs várakozás 2002/8 2 Tartalomjegyzék BEVEZETÉS... 3 AZ INFLÁCIÓS VÁRAKOZÁS

Részletesebben

KVANTITATÍV MÓDSZEREK

KVANTITATÍV MÓDSZEREK KVANTITATÍV MÓDSZEREK Dr. Kövesi János Tóth Zsuzsanna Eszter 6 Tartalomjegyzék Kvantitatív módszerek. Valószínűségszámítási tételek. eltételes valószínűség. Események függetlensége.... 3.. eltételes valószínűség...

Részletesebben