Sta t ti t s i zt z i t k i a 1. előadás

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Sta t ti t s i zt z i t k i a 1. előadás"

Átírás

1 Statisztika 1 előadás

2 Témakörök Statisztikai alapfogalmak Statisztikai sorok Mennyiségi sorok csoportosítása Statisztikai táblák

3 Statisztika fogalma Gyakorlati tevékenység Adatok összessége Módszertan A statisztika, mint gyakorlati tevékenység a tömegesen előforduló jelenségek egyedeire vonatkozó információk gyűjtése, feldolgozása és elemzése, illetve ennek alapján a vizsgált jelenség egészének tömör, számszerű jellemzése

4 Statisztikai tevékenység ágai Statisztikai tevékenység ágazatai: Népességstatisztika: az emberi népességre vonatkozó adatok gyűjtése, feldolgozása, elemzése; Gazdaságstatisztika: gazdasági élet egészének legfőbb, számszerű mozzanatai (makro jellegű); Ágazati statisztikák: egyes népgazdasági ágak adatai (mikro jellegű); Vállalati, üzemi statisztika; Társadalomstatisztika: társadalmi élet nem gazdasági területeivel foglalkozik

5 A statisztikai munka fázisai Tervezés: a statisztikai munka céljának definiálása Adatgyűjtés: Kikérdezés (személyes interjú, telefon, posta) Megfigyelés Kísérlet Feldolgozás: adatok ellenőrzése, helyesbítése Elemzés: matematikai és logikai műveletek

6 Statisztikai alapfogalmak Sokaság: a statisztikai megfigyelés tárgyát képező egyedek összessége Sokaság típusai: Diszkrét sokaság: elkülönülő egységekből áll Folytonos sokaság: egységeit csak önkényesen lehet elkülöníteni egymástól Álló (stock) sokaság: a sokaságot időpontra vonatkozóan értelmezhetjük Mozgó (flow) sokaság: a sokaságot időtartamra vonatkozóan értelmezhetjük Véges számosságú sokaság Végtelen számosságú sokaság

7 Statisztikai alapfogalmak Statisztikai ismérv: A statisztikai ismérv a statisztikai sokaság egységeit jellemző tulajdonság Az ismérv lehetséges kimenetelei az ismrévváltozatok Típusai: Időbeli: időpont vagy időtartam megnevezéséből áll Területi: földrajzi megjelölés, pl: ország, megye, város, község Minőségi: pl nem, foglalkozás, hajszín Mennyiségi (számmal): pl életkor, testmagasság, lábméret Fajtái: diszkrét folytonos Közös Megkülönböztető

8 Példa: sokaság definiálása 2009 október 2-án a ME posztgraduális képzésben részt vevő hallgatói Statisztika előadáson az A/1 épületben Ismérv Közös Megkülönböztető Minőségi Posztgraduális képzés, magyar, egyetemista Szak, munkahelyi beosztás, nem, hajszín, Mennyiségi van 1 diplomája testmagasság, életkor felvett kreditek száma, Időbeli születési idő, érettségi időpontja Területi Miskolc, A/1 születési hely, lakhely

9 Statisztikai sokaság Sokaság: A Magyarországra érkező nyugat-európai turisták 2010 nyarán Ismérv típusa Közös Megkülönböztető Minőségi Mennyiségi Időbeli Területi

10 Statisztikai adat Statisztikai adat: A statisztikai adat valamely statisztikai sokaság tagjainak a száma vagy a sokaság valamilyen másféle számszerű jellemzője Típusai: Abszolút adatok Leszármaztatott adatok Mutatószámok: Azok az adatok, amelyekkel valamilyen rendszeresen megismétlődő társadalmi, gazdasági jelenséget statisztikailag jellemezni szoktunk

11 Mérési skálák A mérés a számok meghatározott szabályok szerinti hozzárendelése jelenségekhez (dolgokhoz, eseményekhez, tárgyakhoz), illetve ezek bizonyos tulajdonságaihoz Mérési skálák típusai: névleges skála, sorrendi skála, intervallum skála, arány skála

12 Nominális skála Jellemzői: A számok, megjelölések kötetlen hozzárendelését jelenti A számok, jelölések csak a sokaság egyedeinek azonosítására szolgálnak A legegyszerűbb és legkevésbé informatív mérési fokozat Semmi értelme sincs a kódszámok hányadosának vagy különbségének, sőt még azok nagyságrendjének sem Az egységekhez tartozó számértékeknek nincs mértékegysége Például: Az évfolyam hallgatóinak születési hely, nem, hajszín, stb alapján történő csoportosítása Két emberről csak annyit mondhatunk, hogy egyforma vagy nem

13 Ordinális skála Jellemzői: Az egységek a tulajdonságok szerint rangsorba állíthatók (Nemcsak azt mutatja, hogy két ember azonos vagy különböző, hanem pl: nagyobb, konzervatívabb, vallásosabb, stb) A skálaértékek bármilyen számértékek lehetnek számértékek nem hordoznak információt Nincs értelme a skálaértékkel végzett műveleteknek Például: (Egy társaságban a résztvevőket megkérjük, iskolai végzettség szerint álljanak csoportokba A csoportokat elrendezhetjük: általános, közép és felsőfokú végzettségűekből állókra Fontos, hogy a csoportok távolságának nincs jelentősége, állhatnak 5, 10, vagy 50 méterre egymástól)

14 Intervallumskála Jellemzői: A mennyivel több / nagyobb kérdésre is válasz tudunk adni A skálaértékek különbségei valós információt nyújtanak a sokaság egységeiről Skálaértékek különbségei is tényként kezelhető információt nyújtanak A skáláknak már van mértékegysége is A skála kezdőpontja a 0 pont önkényes Például: A rangsorba rendezett tulajdonságokat egyenlő közök választják el (Pl: IQ tesztek: , : egyenlő távolságok (Két ember összehasonlításánál mondhatjuk, hogy különböznek egymástól (nominális), egyik nagyobb a másiknál (ordinális) és meg tudjuk mondani, hogy mennyivel (intervallum)

15 Arányskála Jellemzői: A legtöbb információt nyújtó skála A kezdőpont egyértelműen adott és rögzített, s így a skálaértékek egymáshoz való aránya is meghatározható (életkor, jövedelem, stb)

16

17 Statisztikai csoportosítás A csoportosítás a sokaság felosztása a sokaság egységeit jellemző megkülönböztető ismérv szerint Bármely osztályozástól elvárható: teljesek legyenek átfedésmentesek homogén osztályokat eredményezzen Azt a tulajdonságot, amely szerint a sokaságot csoportosítjuk, csoportképző ismérvnek nevezzük A csoportosítás típusai az ismérvek fajtái szerint: Időbeli csoportosítás: a statisztikai adatokat időszakok vagy időpontok szerint rendezzük Területi csoportosítás: a statisztikai adatokat területi (földrajz) tulajdonság szerint rendezzük Minőségi csoportosítás: a statisztikai adatokat minőségi megjelölés szerint rendezzük Mennyiségi csoportosítás: a statisztikai adatokat a számszerűen kifejezhető tulajdonságaik szerint rendezzük

18 Statisztikai csoportosítás Csoportosítás típusai: Időbeli Területi Minőségi mennyiségi Osztály Egységek száma C 1 f 1 C 2 f 2 C k Összesen f k N

19 Statisztikai sorok Statisztikai adatoknak meghatározott összefüggésben, valamilyen meghatározott ismérv szerinti felsorolása A sort létrehozó összefüggés származhat: Egy sokaság osztályozásából, Egy sokaság térbeli/időbeli összehasonlításából, Egyazon jelenséghez tartozó többféle sokaság felsorakoztatásából

20 Statisztikai sorok Típusai: Csoportosító sor: Egy fősokaság és a megfelelő részsokaságok nagyságát adja meg Tartozéka az összegző adat Azonos fajta és azonos mértékegységű adatokat tartalmaz Összehasonlító sor: A felsorolás célja kifejezetten az időbeli vagy a térbeli összehasonlítás Ez is azonos fajta és mértékegységű adatokat tartalmaz, de azok általában nem adhatók össze Leíró sor: Általában különbözőfajta, különböző mértékegységű adatokat tartalmaz, amelyek mindegyike egy meghatározott jelenségre, társadalmi vagy gazdasági egységre vonatkozik, azt több különböző szempontból jellemzi

21 Leíró sor (példa) Magyarország népességére és gazdaságára vonatkozó adatok (2004) Megnevezés A mutató értéke Terület (km 2 ) Népesség (ezer fő) Munkanélküliségi ráta (%) 6,1

22 Összehasonlító sorok

23 Idősorok Az idősorok a jelenségek, folyamatok időbeli alakulását mutatják, és lehetővé teszik statisztikai adatok időbeli összehasonlítását Típusai: Tartam idősor: valamilyen időtartam alatt történt folyamat alakulását mutatja, a mozgó sokaságokra vonatkozó adatokat kapcsolja egymáshoz Az adatai általában összegezhetőek Állapot idősor: a különböző időpontokra vonatkozólag végrehajtott időponti felvételek eredményeit sorolja fel, állósokaságokra vonatkozó adatokat kapcsol egymáshoz, adatai nem adhatóak össze

24 Idősorok (példa állapot idősorra) Magyarország népessége a népszámlálások eszmei időpontjában, fő Év Népesség száma

25 Idősorok (példa összehasonlító tartam idősorra) A házasságkötések számának alakulása Magyarországon Forrás: Ksh Év A házasságkötések száma (db)

26 Idősorok (példa csoportosító tartam idősorra) Egy kiskereskedelmi bolt forgalmának negyedéves adatai 2005-ben Negyedév Forgalom (eft) I 3880 II 4020 III 3975 IV 4665 Év összesen 16540

27 Területi összehasonlító sorok A GDP volumenének évi átlagos növekedési üteme (%) Ország Évi átlagos növekedési ütem Csehország 3,5 Horvátország 4,7 Magyarország 4,2 Szlovénia 3,4 Forrás: Ksh

28 Területi csoportosító sorok A felsőoktatási intézmények száma a magyarországi régiókban (db), 2006/2007 Régió Intézmények száma Észak- Magyarország 5 Közép-Dunántúl 8 Összesen 71 Forrás: Ksh

29 Csoportosító sorok

30 Minőségi csoportosító sorok Magyarországon a vendéglátóhelyek száma, db (2005) Üzlettípus Vendéglátóhelyek száma Étterem, cukrászda Munkahelyi vendéglátóhely 5819 Bár, borozó Összesen Forrás: Ksh

31 Minőségi összehasonlító sorok Magyarországon a férfiak és a nők születéskor várható átlagos élettartama (2005) Forrás: Ksh Nem Születéskor várható átlagos élettartam (év) Férfi 68,6 Nő 76,9

32 Mennyiségi sorok A dolgozók kereset szerinti megoszlása Kereset (eft) Dolgozók száma (fő) , , , ,1-1 Összesen 25

33 Mennyiségi sorok Jellemzői: A statisztikai adatok elemzésének egyik leggyakoribb esete A statisztikai sokaság mennyiségi ismérv szerinti csoportosításának eredménye A csoportosítást számszerűen meghatározott ismérv alapján végezzük A mennyiségi sor mindig két számsort tartalmaz, amelyikből az egyik mindig a mennyiségi ismérv változatait fejezi ki

34 Példa mennyiségi sorokra Egy vállalkozás 20 dolgozójának havi nettó átlagkeresetének rangsora (eft):

35 Gyakorisági sor A gyakoriság azt mutatja, hogy a mennyiségi ismérv szerint képzett egy-egy osztályba (osztályközbe) a sokaságnak hány egysége tartozik A gyakorisági sorok általános sémája Ismérvérték X i Gyakoriság f i X 1 f 1 X 2 f 2 X i X k Összesen f i f k N

36 Gyakorisági sor (példa alapján) A vállalat dolgozóinak havi nettó kereset szerinti megoszlása Nettó átlagkereset (eft) x i Létszám (fő) f i Összesen 20

37 Relatív gyakorisági sor A relatív gyakoriságok azt mutatják, hogy a mennyiségi ismérv szerint képzett egy-egy osztályba (osztályközbe) a sokaságnak hányad része (hány százaléka) tartozik Képlete: g i = f i N (i = 1,, Az eloszlás, illetve a megoszlás, azt mutatja meg, hogy az ismérvértékek hogyan oszlanak meg az egyes osztályok között A gyakorisági sorok általános sémája: Ismérvérték X i k) Relatív gyakoriság g i (%) X 1 g 1 X 2 g 2 X i g i X k g k Összesen 100

38 Relatív gyakorisági sor (példa alapján) A vállalat dolgozóinak havi nettó kereset szerinti megoszlása Nettó átlagkereset (eft) x i Létszám (fő) f i Relatív gyakoriság g i (%) = 15 g 1 = Összesen

39 Értékösszeg sor Az értékösszegsor a mennyiségi ismérv alapján kialakított osztályokhoz (osztályközökhöz) az azokba tartozó egységek ismérvértékeinek összegét rendeli Képlete: s i =f i * x Az értékösszegsor általános sémája Ismérvérték X i Étékkösszeg s i X 1 s 1 X 2 s 2 X i X k Összesen s i s k s

40 Értékösszeg sor (példa alapján) A vállalat dolgozóinak havi nettó kereset szerinti megoszlása Nettó átlagkereset (eft) x i Létszám (fő) f i Értékösszeg eft 60 3 s 1 = 3 60 = Összesen

41 Relatív értékösszeg sor Relatív értékösszegen egy olyan megoszlási viszonyszámot értünk, amely az egyes osztályok (osztályközök) értékösszegét (S i ) a teljes értékösszeghez (S) viszonyítja Képlete: z i = k s i=1 i s i = s s i Az értékösszegsor általános sémája Ismérvérték X i Relatív értékösszeg (%) Z i X 1 z 1 X 2 z 2 X i z i X k z k Összesen 100

42 Relatív értékösszeg sor (példa alapján) A vállalat dolgozóinak havi nettó kereset szerinti megoszlása Nettó átlagkereset (eft) x i Értékösszeg Ft Relatív értékösszeg % z 1 = = 8, , , , , ,4 Összesen ,0

43 Kumulált gyakorisági és relatív gyakorisági sorok A kumulált gyakoriságok (jele: f i ), illetve kumulált relatív gyakoriságok (jele: g i ) adatai azt mutatják, hogy az adott értéknek megfelelő és annál kisebb ismérvértékek hányszor (f i ), illetve milyen arányban (g i ) fordulnak elő A kumulált gyakorisági, illetve kumulált relatív gyakorisági sort úgy képezzük, hogy a gyakoriságokat (f i ), illetve relatív gyakoriságokat (g i ) rendre halmozva összeadjuk

44 Kumulált gyakorisági és relatív gyakorisági sorok (példa alapján) A vállalat dolgozóinak havi nettó kereset szerinti megoszlása Nettó átlagkereset (eft) x i Létszám (fő) f i f i Relatív gyakoriság g i (%) g i Összesen

45 Kumulált értékösszeg és relatív értékösszeg sorok (példa alapján) A vállalat dolgozóinak havi nettó kereset szerinti megoszlása Értékösszeg eft s i Ft Relatív értékösszeg % z i % ,6 8, ,5 20, ,1 39, ,7 67, ,7 86, ,4 100, ,0 -

46 Statisztikai táblák A statisztikai sorok összefüggő rendszere Formai követelmények: Cím A tábla fej- és oldalrovata egyértelműen írja le az ismérvváltozatokat Forrás Adatok magyarázata

47 Statisztikai táblák Táblák csoportosítása: Rendeltetés szerint: Feldolgozói Közlési Munkatábla Csoportosítás szerepe szempontjából: Egyszerű Csoportosító Kombinációs

48 Egyszerű tábla Magyarország népességére és gazdaságára vonatkozó adatok (2004) Megnevezés A mutató értéke Terület (km 2 ) Népesség (ezer fő) Munkanélküliségi ráta (%) 6,1 Forrás: Ksh

49 Csoportosító tábla A felsőoktatási intézmények száma a magyarországi régiókban (db), 2006/2007 Régió Intézmények száma Közép-Magyarország 39 Közép-Dunántúl 8 Nyugat-Dunántúl 4 Dél-Dunántúl 3 Észak- Magyarország 5 Észak-Alföld 6 Dél- Alföld 6 Összesen 71 Forrás: Ksh

50 Kombinációs tábla A Stat Kft dolgozóinak megoszlása nemek szerint, fő Végzettség Dolgozók neme Férfi Nő Összesen Vezető Beosztott Összesen

51 Köszönöm a figyelmet!

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás

Sta t ti t s i zt z i t k i a 3. előadás Statisztika 3. előadás Statisztika fogalma Gyakorlati tevékenység Adatok összessége Módszertan A statisztika, mint gyakorlati tevékenység a tömegesen előforduló jelenségek egyedeire vonatkozó információk

Részletesebben

2. előadás. Viszonyszámok típusai

2. előadás. Viszonyszámok típusai 2. előadás Viszonyszámok típusai Mérési skálák Nominális /névleges skála: kötetlen hozzárendelése a számoknak Sorrendi / Ordinális skála: sokaság egyedeinek egy közös tulajdonság szerinti sorbarendezése

Részletesebben

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás Gazdaságstatisztika 1. előadás Kóczy Á. László Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.bmf.hu) Fogadóóra: szerda 11:30 11:55, TA125 Gyakorlatvezető

Részletesebben

1. Előadás. Statisztikai alapfogalmak. A statisztikai munka fázisai. Statisztikai adatok csoportosításának lehetőségei. Statisztikai sorok, táblák.

1. Előadás. Statisztikai alapfogalmak. A statisztikai munka fázisai. Statisztikai adatok csoportosításának lehetőségei. Statisztikai sorok, táblák. 1. Előadás Statisztikai alapfogalmak. A statisztikai munka fázisai. Statisztikai adatok csoportosításának lehetőségei. Statisztikai sorok, táblák. A statisztika fogalma gyakorlati tevékenység, amelynek

Részletesebben

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika [GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika 1. előadás Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem Oktatók Előadó Kóczy Á. László (koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu)

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

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

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

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak

Statisztikai alapfogalmak i alapfogalmak statisztikai sokaság: a megfigyelés tárgyát képező egyedek összessége 2 csoportja van: álló sokaság: mindig vmiféle állapotot, állományt fejez ki, adatai egy adott időpontban értelmezhetők

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

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

Részletesebben

1. előadás Horváthné Csolák Erika

1. előadás Horváthné Csolák Erika 1. előadás Horváthné Csolák Erika tanársegéd ppt: Dr. Varga Beatrix anyaga A statisztika fogalma gyakorlati tevékenység, amelynek eredményeképpen statisztikai adatokhoz jutunk; e tevékenység eredményeképpen

Részletesebben

Viszonyszám A B. Viszonyszám: két, egymással kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa, ahol A: a. viszonyítadóadat

Viszonyszám A B. Viszonyszám: két, egymással kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa, ahol A: a. viszonyítadóadat Viszonyszámok Viszonyszám Viszonyszám: két, egymással kapcsolatban álló statisztikai adat hányadosa, ahol A: a viszonyítandó adat Viszonyítás tárgya (viszonyítandó adat) B: a viszonyítás alapja V viszonyítadóadat

Részletesebben

Statisztika. Dr Gősi Zsuzsanna. Egyetemi adjunktus. Sportmenedzsment Tanszék

Statisztika. Dr Gősi Zsuzsanna. Egyetemi adjunktus. Sportmenedzsment Tanszék Statisztika Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Sportmenedzsment Tanszék Kötelező irodalom - Számonkérés Pintér József Ács Pongrác Bevezetés a sportstatisztikába Dialóg Campus Kiadó 2007 Honlap: www.dialog-kiado.hu

Részletesebben

Statisztika I. 1. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 1. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 1. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre A STATISZTIKA FOGALMA 1. Gyakorlati számbavételi tevékenység tömegjelenségek számbavétele, elemzése összefüggések feltárása következtetések levonása Célja:

Részletesebben

STATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása

STATISZTIKA I. A változók mérési szintjei. Nominális változók. Alacsony és magas mérési szint. Nominális változó ábrázolása A változók mérési szintjei STATISZTIKA I. 3. Előadás Az adatok mérési szintjei, Viszonyszámok A változók az alábbi típusba tartozhatnak: Nominális (kategorikus és diszkrét) Ordinális Intervallum skála

Részletesebben

Matematikai statisztika

Matematikai statisztika Matematikai statisztika PROGRAMTERVEZŐ INFORMATIKUS alapszak, A szakirány Arató Miklós Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék Természettudományi Kar 2019. február 11. Arató Miklós (ELTE) Matematikai

Részletesebben

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL A vizsgarészhez rendelt követelménymodul azonosító száma, megnevezése: 2144-06 Statisztikai szervezői és elemzési feladatok A vizsgarészhez rendelt vizsgafeladat megnevezése:

Részletesebben

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

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

Részletesebben

Áruforgalom tervezése. 1. óra A gazdasági statisztika alapjai Alapfogalmak, viszonyszámok

Áruforgalom tervezése. 1. óra A gazdasági statisztika alapjai Alapfogalmak, viszonyszámok Áruforgalom tervezése 1. óra A gazdasági statisztika alapjai Alapfogalmak, viszonyszámok Alapvető gazdasági számítások 1. Egy vállalkozás tevékenysége nagyon összetett. Szükség van arra, hogy ismerjük

Részletesebben

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

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

Részletesebben

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás

Mintavétel fogalmai STATISZTIKA, BIOMETRIA. Mintavételi hiba. Statisztikai adatgyűjtés. Nem véletlenen alapuló kiválasztás STATISZTIKA, BIOMETRIA. Előadás Mintavétel, mintavételi technikák, adatbázis Mintavétel fogalmai A mintavételt meg kell tervezni A sokaság elemei: X, X X N, lehet véges és végtelen Mintaelemek: x, x x

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése

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

Részletesebben

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra, Géczi-Papp Renáta SPSS alapok Statistical Package for Social Sciences SPSS nézetek: Data View Variable

Részletesebben

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Feldolgozás Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés Feladatok. Statisztika I.

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Feldolgozás Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés Feladatok. Statisztika I. Statisztika I. 1. előadás: A statisztika alapfogalmai Kóczy Á. László koczy.laszlo@kgk.uni-obuda.hu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem A kurzusról A kurzus célja

Részletesebben

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be - Petrovics Petra PhD Hallgató SPSS (Statistical Package for the Social Sciences ) 2 file: XY.sav - Data View XY.spv - Output Ez lehet hosszabb név is Rövid

Részletesebben

5. Előadás. Grafikus ábrázolás Koncentráció elemzése

5. Előadás. Grafikus ábrázolás Koncentráció elemzése 5. Előadás Grafikus ábrázolás Koncentráció elemzése Grafikus ábrázolás fontossága Grafikus ábrázolás során elkövethető hibák: Mondanivaló szempontjából nem megfelelő ábratípus kiválasztása Tárgynak megfelelő

Részletesebben

Statisztikai. Statisztika Üzleti szakügyintéző felsőfokú szakképzés I. évfolyam VS 210-4 (NFG ÜS302G4) 2010-2011-es tanév I. félév

Statisztikai. Statisztika Üzleti szakügyintéző felsőfokú szakképzés I. évfolyam VS 210-4 (NFG ÜS302G4) 2010-2011-es tanév I. félév Statisztika Üzleti szakügyintéző felsőfokú szakképzés I évfolyam VS 210-4 (NFG ÜS302G4) 2010-2011-es tanév I félév Statisztikai alapfogalmak Oktató: Dr Csáfor Hajnalka főiskolai docens Vállalkozás-gazdaságtan

Részletesebben

Tudnivalók a tantárgyról. Leíró és matematikai statisztika. Tudnivalók a tantárgyról/2. A tananyagról. Honlap: zempleni.elte.hu

Tudnivalók a tantárgyról. Leíró és matematikai statisztika. Tudnivalók a tantárgyról/2. A tananyagról. Honlap: zempleni.elte.hu Leíró és matematikai statisztika Matematika alapszak, matematikai elemző szakirány Zempléni András Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék Matematikai Intézet Természettudományi Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem

Részletesebben

Bevezetés az SPSS program használatába

Bevezetés az SPSS program használatába Bevezetés az SPSS program használatába Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta SPSS alapok Statistical Package for Social Sciences SPSS nézetek: Data View Variable View Output Viewer Sintax

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

Általános statisztika I. Havasy, György Molnár, Máténé Szunyogh, Zsuzsanna Tóth, Mártonné Korpás, Attiláné Csernyák, László

Általános statisztika I. Havasy, György Molnár, Máténé Szunyogh, Zsuzsanna Tóth, Mártonné Korpás, Attiláné Csernyák, László Általános statisztika I Havasy, György Molnár, Máténé Szunyogh, Zsuzsanna Tóth, Mártonné Korpás, Attiláné Csernyák, László Általános statisztika I Havasy, György Molnár, Máténé Szunyogh, Zsuzsanna Tóth,

Részletesebben

Sándorné dr. Kriszt Éva dr. Csesznák Anita. Statisztika I. Szerkesztette Sándorné dr. Kriszt Éva. Nemzedékek Tudása Tankönyvkiadó, Budapest

Sándorné dr. Kriszt Éva dr. Csesznák Anita. Statisztika I. Szerkesztette Sándorné dr. Kriszt Éva. Nemzedékek Tudása Tankönyvkiadó, Budapest Sándorné dr. Kriszt Éva dr. Csesznák Anita Ország Gáborné Statisztika I. Szerkesztette Sándorné dr. Kriszt Éva Nemzedékek Tudása Tankönyvkiadó, Budapest TARTALOMJEGYZÉK Előszó... 9 1. A statisztika alapfogalmai...11

Részletesebben

Matematikai statisztika elıadás, földtudományi BSc (geológus szakirány) 2014/ félév Arató Miklós

Matematikai statisztika elıadás, földtudományi BSc (geológus szakirány) 2014/ félév Arató Miklós Matematikai statisztika elıadás, földtudományi BSc (geológus szakirány) 2014/2015 2. félév Arató Miklós 1. elıadás: Bevezetés Irodalom, követelmények A félév célja Matematikai statisztika tárgya Történet

Részletesebben

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat Varga Beatrix, Horváthné Csolák Erika Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat 4. előadás Üzleti statisztika A sokaság/minta több ismérv szerinti vizsgálata A statisztikai elemzés egyik ontos eladata

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Statisztika 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

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában

Statisztikai alapok. Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában Statisztikai alapok Leíró statisztika Lineáris módszerek a statisztikában Tudományosan és statisztikailag tesztelhető állítások? A keserűcsokoládé finomabb, mint a tejcsoki. A patkány a legrondább állat,

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Általános és gazdasági statisztika. Csugány Julianna

Általános és gazdasági statisztika. Csugány Julianna Általános és gazdasági statisztika Csugány Julianna MÉDIAINFORMATIKAI KIADVÁNYOK Általános és gazdasági statisztika Csugány Julianna Eger, 2015 Hungarian Online University Ágazati informatikai együttműködés

Részletesebben

Matematikai statisztikai elemzések 2.

Matematikai statisztikai elemzések 2. Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematikai statisztikai elemzések 2. MSTE2 modul Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek. A szórás és szóródás egyéb mérőszámai.

Részletesebben

9.3. Külkereskedelmi statisztika...77 9.4. Pénzügystatisztika, az államháztartás információs rendszere...77 9.5. Agrárstatisztikai információs

9.3. Külkereskedelmi statisztika...77 9.4. Pénzügystatisztika, az államháztartás információs rendszere...77 9.5. Agrárstatisztikai információs Kovács Péter Statisztikai alapismeretek Tartalomjegyzék BEVEZETÉS...4. A STATISZTIKA ALAPFOGALMAI...5.. A statisztika tárgy, tudományági besorolása...5.. Alapfogalmak...6.3. A statisztikai munka fázisai...8.4.

Részletesebben

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos Középérték Középérték A középérték a statisztikai adatok tömör számszerű jellemzése. helyzeti középérték: módusz medián számított középérték: számtani átlag kronológikus átlag harmonikus átlag mértani

Részletesebben

Korrelációs kapcsolatok elemzése

Korrelációs kapcsolatok elemzése Korrelációs kapcsolatok elemzése 1. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Két változó közötti kapcsolat Független: Az X ismérv szerinti hovatartozás ismerete nem ad semmilyen többletinformációt az

Részletesebben

Általános statisztika I Havasy, György Molnár, Máténé Szunyogh, Zsuzsanna Tóth, Mártonné Korpás, Attiláné Csernyák, László

Általános statisztika I Havasy, György Molnár, Máténé Szunyogh, Zsuzsanna Tóth, Mártonné Korpás, Attiláné Csernyák, László Általános statisztika I Havasy, György Molnár, Máténé Szunyogh, Zsuzsanna Tóth, Mártonné Korpás, Attiláné Csernyák, László Általános statisztika I Havasy, György Molnár, Máténé Szunyogh, Zsuzsanna Tóth,

Részletesebben

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:

3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció: Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika Biomatematika 2. előadás Néhány egyszerű definíció: A statisztika olyan tudomány, amely a tömegjelenségekkel kapcsolatos tapasztalati törvényeket megfigyelések

Részletesebben

6. A kereskedelmi készletek elszámoltatása, az értékesítés elszámoltatása 46. Összefoglaló feladatok 48.

6. A kereskedelmi készletek elszámoltatása, az értékesítés elszámoltatása 46. Összefoglaló feladatok 48. Tartalomjegyzék 1. Alapvető gazdasági számítások 4. 1.1. A gazdasági számítások jelentősége egy vállalkozás életében 4. 1.2. A gazdasági számításokkal szemben támasztott követelmények 4. 1.3. Milyen feladatokat

Részletesebben

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat

Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Tények, fogalmak olyan megjelenési formája, amely alkalmas emberi eszközökkel történő értelmezésre, feldolgozásra, továbbításra. Az adatokból gondolkodás vagy gépi feldolgozás

Részletesebben

Statisztika 3. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus Koncentráció mérése Koncentráció általában a jelenségek tömörülését, összpontosulását értjük. Koncentráció meglétéről gyorsan tájékozódhatunk, ha sokaságot

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

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

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

Részletesebben

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

1. Egy Kft dolgozóit a havi bruttó kereseteik alapján csoportosítottuk: Havi bruttó bér, ezer Ft/fő

1. Egy Kft dolgozóit a havi bruttó kereseteik alapján csoportosítottuk: Havi bruttó bér, ezer Ft/fő Figyelem! A példasor nem tartalmazza valamennyi típuspéldát. A dolgozatban az órán leadott feladatok közül bármely típusú előfordulhat. A példasor már a második dolgozat anyagát gyakorló feladatokat is

Részletesebben

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak

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

Részletesebben

A Debreceni Egyetem Intézményfejlesztési Terve

A Debreceni Egyetem Intézményfejlesztési Terve A Debreceni Egyetem Intézményfejlesztési Terve 2016 2020 HELYZETÉRTÉKELÉS HÁTTÉRTÁBLÁK I/2. melléklet 2016. március 1. Háttértábla száma Táblázat címe Forrás TABL_01 Az egy főre jutó GDP, 2008 2013 KSH

Részletesebben

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése 3. előadás A sokaság/mnta eloszlásának jellemzése tpkus értékek meghatározása; az adatok különbözőségének vzsgálata, a sokaság/mnta eloszlásgörbéjének elemzése. Eloszlásjellemzők Középértékek helyzet (Me,

Részletesebben

Mérés és skálaképzés. Kovács István. BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék

Mérés és skálaképzés. Kovács István. BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Mérés és skálaképzés Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Miröl is lesz ma szó? Mi is az a mérés? A skálaképzés alapjai A skálaképzés technikái Összehasonlító skálák Nem összehasonlító

Részletesebben

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság

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

Részletesebben

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy STATISZTIKAI ADATOK Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy statisztikai adatok A 2000-től kiadott Munkaerőpiaci Tükörben publikált munkaerőpiaci folyamatokat leíró táblázatok

Részletesebben

Statisztika I. 2. előadás: Statisztikai táblák elemzése. Kóczy Á. László. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem

Statisztika I. 2. előadás: Statisztikai táblák elemzése. Kóczy Á. László. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem Statisztika I 2 előadás: Statisztikai táblák elemzése Kóczy Á László koczylaszlo@kgkuni-obudahu Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Óbudai Egyetem Eddig statisztikai alapfogalmak

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak

Statisztikai alapfogalmak Statisztika I. KÉPLETEK 2011-2012-es tanév I. félév Statisztikai alapfogalmak Adatok pontossága Mért adat Abszolút hibakorlát Relatív hibakorlát Statisztikai elemzések viszonyszámokkal : a legutolsó kiírt

Részletesebben

Területi statisztikai elemzések

Területi statisztikai elemzések Területi statisztikai elemzések KOTOSZ Balázs, SZTE, kotosz@eco.u-szeged.hu Módszertani dilemmák a statisztikában 2016. november 18. Budapest Apropó Miért különleges a területi adatok elemzése? A számításokhoz

Részletesebben

STATISZTIKAI ADATOK. Szerkesztette Bálint Mónika. Összeállította busch irén Fazekas Károly Köllő János Lakatos Judit

STATISZTIKAI ADATOK. Szerkesztette Bálint Mónika. Összeállította busch irén Fazekas Károly Köllő János Lakatos Judit STATISZTIKAI ADATOK Szerkesztette Bálint Mónika Összeállította busch irén Fazekas Károly Köllő János Lakatos Judit statisztikai adatok A 2000-től kiadott Munkaerőpiaci Tükörben publikált munkapiaci folyamatokat

Részletesebben

Statisztika I. 3. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 3. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statsztka I. 3. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Vszonyszámok Statsztka munka: adatgyűjtés, rendszerezés, összegzés, értékelés. Vszonyszámok: Két statsztka adat arányát kfejező számok, Az un. leszármaztatott

Részletesebben

GAZDASÁGI STATISZTIKA

GAZDASÁGI STATISZTIKA GAZDASÁGI STATISZTIKA Dr. Kun István GÁBOR DÉNES FŐISKOLA Tantárgy: Gazdasági statisztika Kódszám: 224 Lapszám: 1 TÉMAKÖRÖK A STATISZTIKA ALAPFOGALMAI STATISZTIKAI SOROK STATISZTIKAI TÁBLÁK ÖSSZETETT VISZONYSZÁMOK

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

2013 ŐSZ. 1. Ismertesse a mérési skálák tulajdonságait és a közöttük lévő összefüggéseket.

2013 ŐSZ. 1. Ismertesse a mérési skálák tulajdonságait és a közöttük lévő összefüggéseket. GAZDASÁGSTATISZTIKA KIDOLGOZOTT ELMÉLETI KÉRDÉSEK AZ 1. ZH-HOZ 2013 ŐSZ (Jelen kérdések az első zh összes elméleti témakörét összegzik, melyeket egymásra épülő sorrendben, illetve tematika szerinti bontásban

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

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Matematikai alapok és valószínőségszámítás Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Bevezetés A tudományos életben megfigyeléseket teszünk, kísérleteket végzünk. Ezek többféle különbözı eredményre

Részletesebben

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy

STATISZTIKAI ADATOK. Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy STATISZTIKAI ADATOK Összeállította fazekas károly köllő jános lakatos judit lázár györgy A 2000-től kiadott Munkaerőpiaci Tükörben publikált munkaerőpiaci folyamatokat leíró táblázatok teljes anyaga letölthető

Részletesebben

1. óra: Területi statisztikai alapok viszonyszámok, középértékek

1. óra: Területi statisztikai alapok viszonyszámok, középértékek 1. óra: Területi statisztikai alapok viszonyszámok, középértékek Tér és társadalom (TGME0405-GY) gyakorlat 2018-2019. tanév Viszonyszámok Viszonyszá m Viszonyítandó adat (A) Viszonyítási alap (B) 1. Megoszlási

Részletesebben

Vargha András Károli Gáspár Református Egyetem Budapest

Vargha András Károli Gáspár Református Egyetem Budapest Vargha András Károli Gáspár Református Egyetem Budapest Kötelező irodalom a kurzushoz Vargha András: Matematikai statisztika pszichológiai, nyelvészeti és biológiai alkalmazásokkal (2. kiadás). Pólya Kiadó,

Részletesebben

MUNKAANYAG. Bernáth Julianna. Alapvető statisztikai módszerek a vállalkozás tevékenységét érintő javaslatok előkészítéséhez

MUNKAANYAG. Bernáth Julianna. Alapvető statisztikai módszerek a vállalkozás tevékenységét érintő javaslatok előkészítéséhez Bernáth Julianna Alapvető statisztikai módszerek a vállalkozás tevékenységét érintő javaslatok előkészítéséhez A követelménymodul megnevezése: A beszerzés és az értékesítés előkészítése, megszervezése

Részletesebben

Matematikai statisztikai elemzések 1.

Matematikai statisztikai elemzések 1. Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Prof. Dr. Závoti József Matematikai statisztikai elemzések 1. MSTE1 modul A statisztika alapfogalmai, feladatai, táblázatok, grafikus ábrázolás. Leíró

Részletesebben

Nők munkaerő-piaci helyzete - esélyek és veszélyek Budapesten Simonyi Ágnes Budapest, 2012 február 28

Nők munkaerő-piaci helyzete - esélyek és veszélyek Budapesten Simonyi Ágnes Budapest, 2012 február 28 Nők munkaerő-piaci helyzete - esélyek és veszélyek Budapesten Simonyi Ágnes Budapest, 2012 február 28 Átgondolandó A nők foglalkoztatási helyzetének fővárosi sajátosságai - esélyek Női munkanélküliség

Részletesebben

Az oktatási infrastruktúra I

Az oktatási infrastruktúra I Az oktatási infrastruktúra I. 2006. 10. 10. Magyarország megyéinek HI mutatói (2003) (Forrás: Obádovics Cs. Kulcsár L., 2003) Az oktatási rendszer vizsgálata: alapfogalmak SZINTEK (intézmények programok)

Részletesebben

Bevándorlók Magyarországon: diverzitás és integrációs törésvonalak

Bevándorlók Magyarországon: diverzitás és integrációs törésvonalak Bevándorlók Magyarországon: diverzitás és integrációs törésvonalak Gödri Irén Globális migrációs folyamatok és Magyarország Budapest, 2015. november 16 17. Bevezető gondolatok (1) A magyarországi bevándorlás

Részletesebben

Statisztika összefoglalás

Statisztika összefoglalás Statisztika összefoglalás 1 / 18. oldal 1. Alapfogalmak Statisztika: a tömegesen előforduló jelenségek vizsgálatával foglalkozik, ezekre vonatkozóan adatokat gyűjt, feldolgoz, elemez és közzé tesz. o a

Részletesebben

2009 szeptemberében megvizsgálták a magyarországi jogi személyiségű építőipari kft-ket. Töltse ki a táblázat hiányzó részeit!

2009 szeptemberében megvizsgálták a magyarországi jogi személyiségű építőipari kft-ket. Töltse ki a táblázat hiányzó részeit! 2. feladat 2009 szeptemberében megvizsgálták a magyarországi jogi személyiségű építőipari kft-ket. Töltse ki a táblázat hiányzó részeit! Megnevezés Közös Ismérv Megkülönböztető jogi személyiségű területi

Részletesebben

Kistérségi gazdasági aktivitási adatok

Kistérségi gazdasági aktivitási adatok Kistérségi gazdasági aktivitási adatok 1. A KMSR rendszerben alkalmazott statisztikai módszerek Előadó: Dr. Banai Miklós 2. A KMSR rendszer által szolgáltatott adatok, jelentések Előadó: Kovács Attila

Részletesebben

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

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

Részletesebben

VENDÉGLÁTÓIPARI ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA II. A VIZSGA LEÍRÁSA

VENDÉGLÁTÓIPARI ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA II. A VIZSGA LEÍRÁSA VENDÉGLÁTÓIPARI ISMERETEK ÁGAZATI SZAKMAI ÉRETTSÉGI VIZSGA II. A VIZSGA LEÍRÁSA A vizsga részei Középszint Emelt szint 120 perc 15 perc 180 perc 20 perc 100 pont 50 pont 100 pont 50 pont A vizsgán használható

Részletesebben

A harmadik országbeli állampolgárok munkaerő-piaci helyzetére és beilleszkedésre vonatkozó II. negyedéves KSH adatgyűjtés

A harmadik országbeli állampolgárok munkaerő-piaci helyzetére és beilleszkedésre vonatkozó II. negyedéves KSH adatgyűjtés A harmadik országbeli állampolgárok munkaerő-piaci helyzetére és beilleszkedésre vonatkozó 2014. II. negyedéves KSH adatgyűjtés 2016. március 18. Szikráné Lindner Zsófia Központi Statisztikai Hivatal 1.

Részletesebben

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. 2005. ÉVI MIKROCENZUS 9. Iskolázottsági adatok

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. 2005. ÉVI MIKROCENZUS 9. Iskolázottsági adatok KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL 2005. ÉVI MIKROCENZUS 9. Iskolázottsági adatok BUDAPEST, 2006 KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL, 2006 ISBN-10: 963-235-055-3 (nyomdai) ISBN-13: 978-963-235-055-4 (nyomdai) ISBN-10:

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók Matematikai alapok és valószínőségszámítás Középértékek és szóródási mutatók Középértékek A leíró statisztikák talán leggyakrabban használt csoportját a középértékek jelentik. Legkönnyebben mint az adathalmaz

Részletesebben

TERHESSÉGMEGSZAKÍTÁSOK A DÉL-ALFÖLDÖN

TERHESSÉGMEGSZAKÍTÁSOK A DÉL-ALFÖLDÖN KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL Szegedi Igazgatósága TERHESSÉGMEGSZAKÍTÁSOK A DÉL-ALFÖLDÖN Szeged, 2005. november 7. Központi Statisztikai Hivatal Szegedi Igazgatósága, 2005 ISBN 963 215 872 5 Igazgató:

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Idősorok elemzése [leíró statisztikai eszközök] I

Idősorok elemzése [leíró statisztikai eszközök] I Leíró és matematikai statisztika Matematika alapszak, matematikai elemző szakirány Zempléni András Valószínűségelméleti és Statisztika Tanszék Matematikai Intézet Természettudományi Kar Eötvös Loránd Tudományegyetem

Részletesebben

Módszertani leírás a Munkaerő-felmérés II. negyedévi Megváltozott munkaképességűek a munkaerőpiacon című kiegészítő felvételhez

Módszertani leírás a Munkaerő-felmérés II. negyedévi Megváltozott munkaképességűek a munkaerőpiacon című kiegészítő felvételhez Az alapfelvétel jellemzői Módszertani leírás a Munkaerő-felmérés 2011. II. negyedévi Megváltozott munkaképességűek a munkaerőpiacon című kiegészítő felvételhez A Központi Statisztikai Hivatal a lakosság

Részletesebben

Matematikai statisztikai elemzések 1.

Matematikai statisztikai elemzések 1. Matematikai statisztikai elemzések 1. A statisztika alapfogalmai, feladatai, Prof. Dr. Závoti, József Matematikai statisztikai elemzések 1.: A statisztika alapfogalmai, feladatai, statisztika, osztályozás,

Részletesebben

A GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket.

A GDP hasonlóképpen nem tükrözi a háztartások közötti munka- és termékcseréket. FŐBB MUTATÓK A regionális GDP adatok minősége alapvetően 3 tényezőtől függ: az alkalmazott számítási módszertől a felhasznált adatok minőségétől a vizsgált területi egység nagyságától. A TERÜLETI EGYENLŐTLENSÉGEK

Részletesebben

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus

Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár. PhD kurzus Bevezetés a biometriába Dr. Dinya Elek egyetemi tanár PhD kurzus Mi a statisztika? A sokaság (a sok valami) feletti áttekintés megszerzése, a sokaságról való információszerzés eszköze. Célja: - a sokaságot

Részletesebben

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés

KÖFOP VEKOP A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés KÖFOP-2.1.2-VEKOP-15-2016-00001 A jó kormányzást megalapozó közszolgálat-fejlesztés A Jó Állam Véleményfelmérés bemutatása Demeter Endre Nemzeti Közszolgálati Egyetem JÓ ÁLLAM VÉLEMÉNYFELMÉRÉS CÉLJAI Hiányzó

Részletesebben

Egy főiskolán 100 hallgatóra 5 számítógép jut. 300 számítógép van a főiskolán. A viszonyszám fajtája:

Egy főiskolán 100 hallgatóra 5 számítógép jut. 300 számítógép van a főiskolán. A viszonyszám fajtája: Statisztika 1 NG-KM I. évfolyam BGF KKK MINTA 2011. február 1. Nevezze meg az alábbi mondatokban értelmezett viszonyszám fajtáját, adja meg értékét, majd írja le szövegesen és számadatokkal, hogy mi van

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

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

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

Részletesebben

55 345 01 0010 55 01 Európai Uniós üzleti

55 345 01 0010 55 01 Európai Uniós üzleti A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,

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

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

Az oktatási infrastruktúra I

Az oktatási infrastruktúra I Az oktatási infrastruktúra I. 2017. 11. 21. Az oktatási rendszer vizsgálata: alapfogalmak SZINTEK (intézmények programok) INTÉZMÉNYEK (szintek- programok) PROGRAMOK (intézmények szintek) A programok jellemzői:

Részletesebben

Munkaerő piaci helyzetkép. Csongrád megye

Munkaerő piaci helyzetkép. Csongrád megye CSONGRÁD MEGYEI KORMÁNYHIVATAL MUNKAÜGYI KÖZPONT Munkaerő piaci helyzetkép Csongrád megye 2011. április 6721 Szeged, Bocskai u. 10-12. +36 (62) 561-561 +36 (62) 561-512 www.csmkh.hu csongradkh-mk@lab.hu

Részletesebben