A társadalomkutatás módszerei I.
|
|
- Klára Fehérné
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 A társadalomkutatás módszerei I. 9. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem november 10.
2 Outline 1 1. Zh eredmények 2 Újra a hibatényezőkről 3 A mintavételi keret 4 Valószínűségi mintavételi eljárások Ismétlés Egyszerű véletlen mintavétel A mintavételi hiba Példák Rétegzett mintavétel Szisztematikus mintavétel Csoportos mintavétel Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
3 1. Zh Egyéni eredmények Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
4 1. Zh Összessített eredmények 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% elégtelen elégséges közepes jó jeles 30% 25% 20% 15% 10% 5% 0% elégtelen elégséges közepes jó jeles Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
5 Újra a hibatényezőkről Akkor és most A Time az 50-es évek végén a következő kutatási eredményt jelentette meg: "the average Yaleman, class of 1924, makes $ 25,111 a year" Ez az összeg mai viszonylatban megközelítőleg 150,000 USD-t (34,000,000 Ft) tesz ki! Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
6 Újra a hibatényezőkről A hiba lehetséges okai A Time becslése, mint kiderült, egy olyan kutatásra támaszkodik, amelyben a kérdőíveket postai úton juttatták el azon 1924-ben végzett volt hallgatókhoz, akiknek a címe ismert volt a Yale egyetemen. Milyen módszertani problémák vethetőek fel a mintavételezéssel kapcsolatban? Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
7 Újra a hibatényezőkről A hiba lehetséges okai A Time becslése, mint kiderült, egy olyan kutatásra támaszkodik, amelyben a kérdőíveket postai úton juttatták el azon 1924-ben végzett volt hallgatókhoz, akiknek a címe ismert volt a Yale egyetemen. Milyen módszertani problémák vethetőek fel a mintavételezéssel kapcsolatban? 1 mintavételi hiba, 2 válaszmegtagadásból eredő hiba, 3 torzító válasz. Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
8 A mintavételi keret Egy kevéssé szerencsésen megválaszott minta/mintavételi keret Egy most induló piackutató cég tervei szerint publikus telefonkönyvből gyűjti majd az elérhetőségeket mintavételi keretének felépítéséhez. A kutatásai során a későbbiekben az szolgál majd alapul a várhatóan reprezentatív, egyszerű véletlen minták kiválasztásához. Győzzük meg a cég vezetőit, hogy döntésük nem szerencsés módszertani szempontból! Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
9 A mintavételi keret Egy kevéssé szerencsésen megválaszott minta/mintavételi keret Egy most induló piackutató cég tervei szerint publikus telefonkönyvből gyűjti majd az elérhetőségeket mintavételi keretének felépítéséhez. A kutatásai során a későbbiekben az szolgál majd alapul a várhatóan reprezentatív, egyszerű véletlen minták kiválasztásához. Győzzük meg a cég vezetőit, hogy döntésük nem szerencsés módszertani szempontból! 1 csak azok szerepelnek a listában, akik rendelkeznek vezetékes/mobil számmal, 2 csak a nyilvános számokat tartalmazza a lista, 3 bizonyos számok esetében a közvélemény-kutatás/marketing cél nem megengedett, 4 ugyanazt a számot többször nem kereshetjük rövid időszakon belül, 5 csak azokat érjük el végül, akik hajlandóak válaszolni kérdéseinkre. Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
10 A mintavételi keret A lehetséges problémákról Leslie Kish (1965): Survey Sampling könvyében négy alapvető problémát határozott meg az alapsokaságból képzett mintavételi keret lehatárolásával kapcsolatban: 1 Missing elements: az alapsokaság egyes elemei kimaradnak a mintavételi keretből. 2 Foreign elements: olyan elemek is bekerülnek a mintavételi keretbe, akik nem részei az alapsokaságnak. 3 Duplicate entries: az alapsokaság egyes elemei többször kerülnek lekérdezésre. 4 Groups or clusters: a mintavételi keret esetek/egyedek csoportjait tartalmazza. Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
11 A mintaválasztás Valószínűségi mintavételi eljárások Véletlen mintaválasztás történik-e, amikor: Budapest egy véletlen módon kiválasztott buszmegállójában megkérdezek minden harmadik embert? a reprezentativitás elérése érdekében a mintatagokat az alapsokaság arányában választjuk ki: a kérdezőbiztosok 40 férfit és 60 nőt kérdeznek le a Campus véletlen bejárása során. felhívunk 500 számítógép által generált telefonszámot (l. 2+7 véletlen számjegy)? a kurzus látogatóinak neveivel ellátott papírfecniket tartalmazó kalapból csupa női nevet húzunk ki? matematika órán a tanár a napló felcsapásával választja ki a felelőt? Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
12 Egyszerű véletlen mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
13 Egyszerű véletlen mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
14 Egyszerű véletlen mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
15 Egyszerű véletlen mintavétel A mintavételi hiba Ismétlés: a SRS esetén alkalmazható számítások számtani átlag: x = n i=1 x i n (becslőfüggvény) korrigált empirikus szórás: σ = n (x i x) 2 i=1 n standard/mintavételi hiba: SE = σ n FPC Finite Population Correction: amennyiben a minta az alapsokaságnak nagyobb hányadát (>5%) teszi ki FPC = SE = σ n 1 n N 1 n N Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
16 Egyszerű véletlen mintavétel A mintavételi hiba eloszlás ( ) 1 x 2 σ 2π exp 2σ 2 σ 0.1% 34% 34% 14% 14% 2% 2% 0.1% x 3σ 2σ σ σ 2σ 3σ standard normális eloszlás: x = 0,σ = 1 Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
17 Egyszerű véletlen mintavétel A mintavételi hiba eloszlás [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10 [,18] [,19] [,20] [,21] [,22] [,23] [,24] [,25] [ [,33] [,34] [,35] [,36] [,37] [,38] [,39] [,40] [ > a [1] > combn(a, 2) [1,] [2,] [1,] [2,] [1,] [2,] Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
18 Egyszerű véletlen mintavétel A mintavételi hiba eloszlás Histogram of apply(combn(a, 2), 2, mean) Frequency apply(combn(a, 2), 2, mean) Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
19 Leíró statisztikák Interkvartilis terjedelem Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
20 Leíró statisztikák Példa A tófalusi fesztiválon végzett intelligencia-kutatás eredménye: Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
21 Leíró statisztikák Példa A tófalusi fesztiválon végzett intelligencia-kutatás eredménye: Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
22 Leíró statisztikák Példa A tófalusi fesztiválon végzett intelligencia-kutatás eredménye: Histogram of t Frequency t Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
23 A mintavételi hiba Egy egyszerű példa Játékszabály Egy hatoldalú dobókockával gurítunk: Ha a dobás páratlan, a játékos a dobott összeget megnyeri. Amennyiben a dobás páros, úgy ő fizet két dollárt a banknak. Adatgyűjtés: előzetes számítások helyett belevetjük magunkat a játékba, és a következő értékeket dobjuk. Folytassuk a játékot? Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
24 A mintavételi hiba Egy egyszerű példa X = { 2,2,4, 2, 2,6} x = = = 1 1 = 1 ( 2 1) σ = 2 + (2 1) 2 + (4 1) 1 + ( 2 1) 1 + ( 2 1) 2 + (6 1) 2 = = = 5 5 = 12.4 = SE = = = A várható érték valahol és 3.87 között (CI) található 95%-os döntési szinten. Hogyan döntenénk? Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
25 A mintavételi hiba Egy egyszerű példa diák magasságát mértük 2 osztályteremben: cm cm Melyik osztály diákjai a magassabbak a leíró statisztikák alapján adható becslések alapján? Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
26 A mintavételi hiba Egy egyszerű példa diák magasságát mértük 2 osztályteremben: cm cm Melyik osztály diákjai a magassabbak a leíró statisztikák alapján adható becslések alapján? a b * * Height (cm) Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
27 A mintavételi hiba Egy egyszerű példa diák magasságát mértük 2 osztályteremben: cm cm Ā = 176.3,S A = ,n = 10 SE = ,CI 66% = (173.36,179.24) B = 174,S A = ,n = 10 SE = ,CI 66% = (172.41,175.59) Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
28 A mintavételi hiba Egy egyszerű példa Két időpontban mértük (inch) a nevelt gesztenyefák magasságát egy faiskolában. Határozzuk meg a minták átlagát, szórását és a mérés (mintavételi) hibáját! Ezek alapján mondhatjuk-e, hogy az eltelt időszakban a fák kimutatható módon nőttek? március 22.: inches április 1.: inches Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
29 A mintavételi hiba Egy egyszerű példa Két időpontban mértük (inch) a nevelt gesztenyefák magasságát egy faiskolában. Határozzuk meg a minták átlagát, szórását és a mérés (mintavételi) hibáját! Ezek alapján mondhatjuk-e, hogy az eltelt időszakban a fák kimutatható módon nőttek? március 22.: április 1.: x = 50 x = inches Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
30 Rétegzett mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
31 Rétegzett mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
32 Rétegzett mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
33 Rétegzett mintavétel A mintavételi hiba Négy hallgatót kérdeztünk meg arról, hogy hány macskát tart otthon: Budapest vidék Lányok 9 7 Fiúk 3 1 Mit gondolunk, hogyan alakulna a mintavételi hiba ha egyszerű véletlen mintát, és hogyan, ha rétegzett mintát vennénk? Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
34 Rétegzett mintavétel A mintavételi hiba Négy hallgatót kérdeztünk meg arról, hogy hány macskát tart otthon: Budapest vidék Lányok 9 7 Fiúk 3 1 Mit gondolunk, hogyan alakulna a mintavételi hiba ha egyszerű véletlen mintát, és hogyan, ha rétegzett mintát vennénk? Két fős mintákat választva: 1 SRS: 6 lehetséges minta: (1,7) (1,9) (3,7) (3,9) (1,3) (7,9) x = Rétegzett: 4 lehetséges minta: (1,7) (1,9) (3,7) (3,9) x = Rétegzett: 4 lehetséges minta: (1,3) (1,9) (3,1) (3,7) x = = 5,S = = 5,S = = 3.5,S = = = 3.33 = 1.5 Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
35 Szisztematikus mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
36 Szisztematikus mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
37 Csoportos mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
38 Csoportos mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
39 Csoportos mintavétel A kiválasztás menete Forrás: Dan Kerlner, Elgin Community College Daróczi Gergely (BCE) A társadalomkutatás módszerei I. (9/14) november / 27
40 Köszönöm a figyelmet! Daróczi Gergely daroczi.gergely@btk.ppke.hu
A társadalomkutatás módszerei I. Outline. 1. Zh Egyéni eredmények. Notes. Notes. Notes. 9. hét. Daróczi Gergely november 10.
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
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely április 24. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. április 24. Outline 1 A mintavételi hiba és konfidencia-intervallum 2 A mintaválasztás A mintaválasztás célja Alapfogalmak A mintaválasztás
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
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
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
A társadalomkutatás módszerei I. Outline. A mintavételi hiba és konfidencia-intervallum Elmélet. Szükséges képletek: Tehát:
A társadalomkutatás módszerei I. 10. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 17. Outline 1 Ismétlés Számítási feladat Egyéb példák 2 A mintavételi hiba dichotóm változók esetében
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
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
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
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
A társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 2. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. IX. 22. Outline 1 Bevezetés 2 Társadalomtudományi módszerek Beavatkozásmentes vizsgálatok Kvalitatív terepkutatás
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
A társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 6. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. október. 20. Outline 1 Ismétlés A mérésről Megbízhatóság és érvényesség A kutatás egységei Beavatkozásmentes vizsgálatok
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)
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
A társadalomkutatás módszerei I. Outline. Ismétlés. Notes. Notes. Notes. 6. hét. Daróczi Gergely október. 20.
A társadalomkutatás módszerei I. 6. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. október. 20. Outline 1 A mérésről Megbízhatóság és érvényesség A kutatás egységei Beavatkozásmentes vizsgálatok
[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.
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,
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,
2. Egy mértani sorozat második tagja 6, harmadik tagja 18. Adja meg a sorozat ötödik tagját!
1. Egy 27 fős osztályban mindenki tesz érettségi vizsgát angolból vagy németből. 23 diák vizsgázik angolból, 12 diák pedig németből. Hány olyan diák van az osztályban, aki angolból és németből is tesz
MÓDSZERTANI LEÍRÁS DIPLOMÁS KUTATÁS 2010. A vizsgálat keretei. A kutatás alapsokasága. Az adatfelvétel módszere
FÜGGELÉK FÜGGELÉK DIPLOMÁS KUTATÁS 2010 MÓDSZERTANI LEÍRÁS A vizsgálat keretei A Diplomás kutatás 2010 adatfelvétele az Országos Diplomás Pályakövetési Rendszer kutatási programjának keretében zajlott
S atisztika 2. előadás
Statisztika 2. előadás 4. lépés Terepmunka vagy adatgyűjtés Kutatási módszerek osztályozása Kutatási módszer Feltáró kutatás Következtető kutatás Leíró kutatás Ok-okozati kutatás Keresztmetszeti kutatás
KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel
KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS A minta és mintavétel 1 1. A MINTA ÉS A POPULÁCIÓ VISZONYA Populáció: tágabb halmaz, alapsokaság a vizsgálandó csoport egésze Minta: részhalmaz, az alapsokaság azon része,
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
STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 7. Előadás Egyenletes eloszlás Binomiális eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell /56 Matematikai statisztika Reprezentatív mintavétel
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
MATEMATIKAI STANDARDFEJLESZTÉS
XXI. Századi Közoktatás (fejlesztés, koordináció) II. szakasz TÁMOP-3.1.1-11/1-2012-0001 MATEMATIKAI STANDARDFEJLESZTÉS Csapodi Csaba Tartalom 1. Az első változat elkészítése és a tapasztalatok 2. A második
Feladatok 2. zh-ra. 1. Eseményalgebra április Feladat. Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 6, P (B) = 0, 7 és
Feladatok 2 zh-ra 205 április 3 Eseményalgebra Feladat Az A és B eseményekr l tudjuk, hogy P (A) = 0, 7, P (B) = 0, 4 és P (A B) = 0, 5 Határozza meg az A B esemény valószín ségét! P (A B) = 0, 2 2 Feladat
Statisztikai becslés
Kabos: Statisztika II. Becslés 1.1 Statisztikai becslés Freedman, D. - Pisani, R. - Purves, R.: Statisztika. Typotex, 2005. Reimann J. - Tóth J.: Valószínűségszámítás és matematikai statisztika. Tankönyvkiadó,
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,
Számelmélet Megoldások
Számelmélet Megoldások 1) Egy számtani sorozat második tagja 17, harmadik tagja 1. a) Mekkora az első 150 tag összege? (5 pont) Kiszámoltuk ebben a sorozatban az első 111 tag összegét: 5 863. b) Igaz-e,
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
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
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.
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...
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA A VALÓSZÍNŰSÉGI SZEMLÉLET ALAPOZÁSA 1-6. OSZTÁLY A biztos, a lehetetlen és a lehet, de nem biztos események megkülünböztetése Valószínűségi játékok, kísérletek események
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,
Vizsgáljuk elôször, hogy egy embernek mekkora esélye van, hogy a saját
376 Statisztika, valószínûség-számítás 1500. Az elsô kérdésre egyszerû válaszolni, elég egy ellenpélda, és biztosan nem lehet akkor így kiszámolni. Pl. legyen a három szám a 3; 5;. A két kisebb szám átlaga
Kísérlettervezés alapfogalmak
Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement
Elemi statisztika fizikusoknak
1. oldal Elemi statisztika fizikusoknak Pollner Péter Biológiai Fizika Tanszék pollner@elte.hu Az adatok leírása, megismerése és összehasonlítása 2-1 Áttekintés 2-2 Gyakoriság eloszlások 2-3 Az adatok
STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.
STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése
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
Mintavétel a gyakorlatban
Mintavétel a gyakorlatban Tóth Gergely ELTE-TÁTK, Doktori iskola Statisztika tanszék 1 Hol találkozhatunk mintavétellel Közvéleménykutatások A XY Intézet 2011. október 17-19. között, 500 fő telefonos megkérdezésével,
Kísérlettervezés alapfogalmak
Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Kísérlettervezés Cél: a modell paraméterezése a valóság alapján
Biomatematikai Tanszék
BIOSTATISZTIKA DENTISTRY Biomatematikai Tanszék Tantárgy: BIOSTATISZTIKA Év, szemeszter: 1. évfolyam - 1. félév Óraszám: Szeminárium: 28 Kód: FOBST03F1 ECTS Kredit: 2 A tárgyat oktató intézet: Biofizikai
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
Mintavétel. Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan. Tanszék
Mintavétel Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Alapfogalmaink Sokaság azon elemek összessége, amelyek valamilyen közös jellemzővel bírnak, és megfelelnek a marketingkutatási probléma
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
A társadalomkutatás módszerei I. Outline. Most járunk, vagy nem járunk? Már úgy szeretném megtudnííí, hogy most já-runk-e, vagy nem já-runk?
A társadalomkutatás módszerei I. 3. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. IX. 29. Outline 1 Bevezetés 2 A fogalom 3 4 Operacionalizálás 5 Változók és mérési szintek Daróczi Gergely (BCE)
Valószínűségszámítás feladatok
Valószínűségszámítás feladato A FELADATOK MEGOLDÁSAI A 0. FELADAT UTÁN TALÁLHATÓK.. Egyszerre dobun fel három érmét. Mi anna a valószínűsége, hogy mindegyine ugyanaz az oldala erül felülre?. Két dobóocát
A társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 3. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. IX. 29. Outline 1 Bevezetés 2 A fogalom 3 Konceptualizálás 4 Operacionalizálás 5 Változók és mérési szintek Daróczi
} számtani sorozat első tagja és differenciája is 4. Adja meg a sorozat 26. tagját! A = { } 1 pont. B = { } 1 pont. x =
. Az { a n } számtani sorozat első tagja és differenciája is 4. Adja meg a sorozat 26. tagját! a = 26 2. Az A és B halmazokról tudjuk, hogy A B = {;2;3;4;5;6}, A \ B = {;4} és A B = {2;5}. Sorolja fel
Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt
Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Galbács Gábor KIUGRÓ ADATOK KISZŰRÉSE STATISZTIKAI TESZTEKKEL Dixon Q-tesztje Gyakori feladat az analitikai kémiában, hogy kiugrónak
A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv
Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési
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,
Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató
Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana Domokos Tamás, módszertani igazgató A helyzetfeltárás célja A közösségi kezdeményezéshez kapcsolódó kutatások célja elsősorban felderítés,
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
Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek
Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása Anyagvizsgálati módszerek Pannon Egyetem Mérnöki Kar Anyagvizsgálati módszerek Statisztika 1/ 22 Mérési eredmények felhasználása Tulajdonságok hierarchikus
Populációbecslések és monitoring
Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés
Kutatásmódszertan és prezentációkészítés 10. rész: Az adatelemzés alapjai Szerző: Kmetty Zoltán Lektor: Fokasz Nikosz Tizedik rész Az adatelemzés alapjai Tartalomjegyzék Bevezetés Leíró statisztikák I
Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák
Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák Az alábbi próbák akkor használhatók, ha a meggyelések függetlenek, és feltételezhetjük, hogy normális eloszlásúak a meggyelések függetlenek, véges szórású
Diplomás kutatás 2010. Módszertani leírás
Diplomás kutatás 2010 Módszertani leírás A kutatás alapsokasága Vizsgálati populáció: államilag elismert felsőoktatási intézmények alapképzésben, kiegészítő alapképzésben és diplomás képzésben (minden
MATEMATIKA ÍRÁSBELI VIZSGA KÖZÉPSZINT% II. ÉRETTSÉGI VIZSGA május 3. MINISZTÉRIUM NEMZETI ERFORRÁS május 3. 8:00. Idtartam: 135 perc
a feladat sorszáma maximális elért összesen II./A rész 13. 12 14. 12 15. 12 II./B rész 17 17 m nem választott feladat ÖSSZESEN 70 maximális elért I. rész 30 II. rész 70 Az írásbeli vizsgarész a 100 dátum
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
8. OSZTÁLY ; ; ; 1; 3; ; ;.
BEM JÓZSEF Jelszó:... VÁROSI MATEMATIKAVERSENY Teremszám:... 2010. december 7-8. Hely:... 8. OSZTÁLY Tiszta versenyidő: 90 perc. A feladatokat többször is olvasd el figyelmesen! A megoldás menetét, gondolataidat
[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)
e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:
Normális eloszlás ξ valószínűségi változó normális eloszlású. ξ N ( µ, σ 2) Paraméterei: µ: várható érték, σ 2 : szórásnégyzet (µ tetszőleges, σ 2 tetszőleges pozitív valós szám) Normális eloszlás sűrűségfüggvénye:
Populációbecslések és monitoring
Populációbecslések és monitoring A becslés szerepe az ökológiában és a vadgazdálkodásban. A becslési módszerek csoportosítása. Teljes számlálás. Statisztikai alapfogalmak. Fontos lehet tudnunk, hogy hány
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)
Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh. 2014. november 10. - MEGOLDÁS
Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh. 2014. november 10. - MEGOLDÁS 1. Kihasználva a hosszasan elhúzódó jó időt, kirándulást szeretnénk tenni az ország tíz legmagasabb csúcsa közül háromra az elkövetkezendő
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely. 2012. március 20. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2012. március 20. Outline 1 Megbízhatóság és érvényesség 2 Az adatgyűjtés forrásai 3 Társadalomtudományi módszerek Beavatkozásmentes vizsgálatok
Klasszikus valószínűségszámítás
Klasszikus valószínűségi mező 1) Egy építőanyag raktárba vasúton és teherautón szállítanak árut. Legyen az A esemény az, amikor egy napon vasúti szállítás van, B esemény jelentse azt, hogy teherautón van
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
KÖZELÍTŐ INFERENCIA II.
STATISZTIKAI TANULÁS AZ IDEGRENDSZERBEN KÖZELÍTŐ INFERENCIA II. MONTE CARLO MÓDSZEREK ISMÉTLÉS Egy valószínűségi modellben a következtetéseinket a látensek vagy a paraméterek fölötti poszterior írja le.
A 2002/2003-AS TANÉVBEN SZERVEZETT
A 22/23-AS TANÉVBEN SZERVEZETT PRÓBAÉRETTSÉGI SZAKMAI TANULSÁGAI OKI Követelmény- és Vizsgafejlesztő Központ Budapest, 24. március A 22/23-AS TANÉVBEN SZERVEZETT PRÓBAÉRETTSÉGI SZAKMAI TANULSÁGAI Köszönetnyilvánítás
ÚJDONSÁGOK A MINITAB STATISZTIKAI SZOFTVER ÚJ KIADÁSÁNÁL (MINITAB 18)
ÚJDONSÁGOK A MINITAB STATISZTIKAI SZOFTVER ÚJ KIADÁSÁNÁL (MINITAB 18) Előadó: Lakat Károly, L.K. Quality Bt. 2017 szeptember 27 EOQ MNB Szakbizottsági ülés Minitab 18 újdonságai Session ablak megújítása
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
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
MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Számelmélet
MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Számelmélet A szürkített hátterű feladatrészek nem tartoznak az érintett témakörhöz, azonban szolgálhatnak fontos információval az érintett feladatrészek
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 -
Azaz 56 7 = 49 darab 8 jegyű szám készíthető a megadott számjegyekből.
1 Kombináció, variáció, permutáció 1. Hányféleképpen rakhatunk be 6 levelet 1 rekeszbe, ha a levelek között nem teszünk különbséget és egy rekeszbe maximum egy levelet teszünk? Mivel egy rekeszbe legfeljebb
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
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
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
IV. Felkészítő feladatsor
IV. Felkészítő feladatsor 1. Az A halmaz elemei a (-7)-nél nagyobb, de 4-nél kisebb egész számok. B a nemnegatív egész számok halmaza. Elemeinek felsorolásával adja meg az A \ B halmazt! I. 2. Adott a
Valószín ségszámítás és statisztika
Valószín ségszámítás és statisztika Informatika BSc, esti tagozat Backhausz Ágnes agnes@math.elte.hu fogadóóra: szerda 10-11 és 13-14, D 3-415 2018/2019. tavaszi félév Bevezetés A valószín ségszámítás
NÉPESSÉGTUDOMÁNYI KUTATÓ INTÉZET
NKI KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL NÉPESSÉGTUDOMÁNYI KUTATÓ INTÉZET CSALÁDI EGYÜTTÉLÉS A kutatás dokumentációja 2003 Tartalom Bevezetés 3 A minta 4 Az adatfelvétel főbb adatai..5 Az adatbázis súlyozása.8
MINŐSÉGFEJLESZTÉSI BESZÁMOLÓ
MINŐSÉGFEJLESZTÉSI BESZÁMOLÓ SERFŐZŐ MÓNIKA ELTE TÓK Kari Tanács 2017. június 15. Minőségfejlesztési beszámoló részei Minőségfejlesztési történések Hallgatói félidős felmérés adatai OHV felmérés 2016.
Levelező Matematika Verseny Versenyző neve:... Évfolyama:... Iskola neve:... Postára adási határidő: január 19. Feladatok
Postára adási határidő: 2017. január 19. Tollal dolgozz! Feladatok 1.) Az ábrán látható piramis természetes számokkal megszámozott kockákból áll. Az alsó szinten semelyik két kockának nincs ugyanolyan
Felszín, térfogat. 2.feladat: Egy négyzet alapú egyenes gúla alapéle 1dm, az alaplap és az oldallap hajlásszöge g. Sorozatok
1.feladat: Felszín, térfogat 2.feladat: Egy négyzet alapú egyenes gúla alapéle 1dm, az alaplap és az oldallap hajlásszöge g Számítsa ki a gúla felszínét! A gúla anyagának sűrűsége 7.8 mekkora a tömege?
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,
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...
Véletlen jelenség: okok rendszere hozza létre - nem ismerhetjük mind, ezért sztochasztikus.
Valószín ségelméleti és matematikai statisztikai alapfogalmak összefoglalása (Kemény Sándor - Deák András: Mérések tervezése és eredményeik értékelése, kivonat) Véletlen jelenség: okok rendszere hozza
[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
A valószínűségszámítás elemei
A valószínűségszámítás elemei Kísérletsorozatban az esemény relatív gyakorisága: k/n, ahol k az esemény bekövetkezésének abszolút gyakorisága, n a kísérletek száma. Pl. Jelenség: kockadobás Megfigyelés:
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:
Statisztika. Politológus képzés. Daróczi Gergely május 4. Politológia Tanszék
Statisztika Politológus képzés Daróczi Gergely Politológia Tanszék 2011. május 4. Outline 1 Korreláció 2 Standardizálás és dekompozíció 3 Grafikonok, ábrák Daróczi Gergely (PPKE BTK) Statisztika 2011-05-04
KÖZELÍTŐ INFERENCIA II.
STATISZTIKAI TANULÁS AZ IDEGRENDSZERBEN KÖZELÍTŐ INFERENCIA II. MONTE CARLO MÓDSZEREK ISMÉTLÉS Egy valószínűségi modellben a következtetéseinket a látensek vagy a paraméterek fölötti poszterior írja le.
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
NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK
Bodó Beáta - MATEMATIKA II 1 NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK EXPONENCIÁLIS ELOSZLÁS 1. A ξ valószínűségi változó eponenciális eloszlású 80 várható értékkel. (a) B Adja meg és ábrázolja a valószínűségi változó