2. Közelít módszerrel (kiegyenlítés helyett itt szokásos a közelít hibaelosztás elnevezés

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "2. Közelít módszerrel (kiegyenlítés helyett itt szokásos a közelít hibaelosztás elnevezés"

Átírás

1 1. Bevezetés 1.1. A mérési eredméyek matematikai feldogozásáak léyege A geodéziai mérések matematikai feldolgozása alatt azo matematikai m veletek összességét értjük, amelyek végreajtása sorá a mérések ibáiból ered, elletmodásokkal terelt mérési eredméyek felaszálásával 1 elletmodásmetes (kiegyelített) adatredszert ozuk létre, megatározzuk az elletmodásmetes adatredszer megbízatóságát, potosságát jellemz mér számokat. Az 1. potba végzed m veletek összességét kiegyelítések evezzük. Az adatredszer mid a kiegyelített mérési eredméyeket, mid ezekkel valamilye függvéykapcsolatba lev de em mért adatokat, a kiegyelített ú. ismeretleeket is tartalmazza. A kiegyelített mérési eredméyek és az ismeretleek megegyezetek. A. potba foglalt feladatokkal a geodéziai ibaelmélet foglalkozik. A két feladat sem a tárgyalás, sem a végreajtás szitjé em külöül el egymástól, a kiegyelített adatokkal egyidej leg a potossági mér számokat is szolgáltati kell. A kiegyelítés csak az elletmodásokat szüteti meg, a mérési ibákat em. Utóbbiak az elletmodások megszütetésével egyidej leg a kiegyelítés alapjául szolgáló valamilye el írt, ill. elfogadott matematikai feltételek megfelel e oszlaak meg a kiegyelített adatredszer elemei között. A geodéziai feladat megbízatósági követelméyeit l függ e a kiegyelítés törtéet: 1. Szigorú módszerrel (a geodéziai gyakorlat itt a legkisebb égyzetek módszerét részesíti el ybe. Közelít módszerrel (kiegyelítés elyett itt szokásos a közelít ibaelosztás elevezés is Ha megmérjük egy síkbeli áromszög midárom szögét, az elkerületetle mérési ibák miatt a árom mérési eredméy összege 180 -tól eltér. Az eltérés értéke az elletmodás. A kiegyelítés feladata ekkor olya kiegyelített értékek számítása a árom szögre, amelyeket összeadva, a áromszög szögeiek összege 180. A kiegyelítés eredméyekét teát az elletmodás megsz ik, de ez em jeleti azt, ogy a kiegyelített szögértékeket em tereli mérési iba. Az utóbbira voatkozó iformációoz a kiegyelítés utá jutuk. 1.1 ábra: A áromszög szögei és csúcspotjaiak koordiátái Helyezzük el a sík áromszöget egy sík derékszög koordiátaredszerbe (1.1 ábra). A áromszög csúcsaiak derékszög koordiátái és a áromszög szögei közötti szigorú függvéykapcsolat miatt a szögek kiegyelített értékei a derékszög koordiátákra, mit em mért adatokra, mit az ismeretleekre voatkozóa is elletmodásmetes értékeket szolgáltatak.

2 Az 1.1 ábra jelölései: y A, x A, y B, x B, y C, x C a áromszög csúcspotjaiak koordiátái, α, β, γ a áromszög szögei. 1.. Közvetle és közvetett mérések Ha a geodéziai mérések közvetleül magukra a keresett meyiségekre iráyulak, közvetle mérésekr l, a a keresett meyiségekkel valamilye (függvéy-) kapcsolatba álló egyéb meyiségekre, közvetett mérésekr l beszélük. Általáosa: Legyeek x, y,, z közvetle mérési eredméyek. Ekkor tetsz leges u = ax + by + + cz lieáris, vagy u = f(x, y,, z) em lieáris függvéyek a közvetle mérések eredméyei. A földi elymegatározás végs eredméyei általába derékszög koordiáták. A térképezés sorá eze felül a redelkezésre álló eszköztártól függ e közvetleül aszálatuk poláris koordiátákat, szögeket, távolságokat is. Ha pl. egy mért vízszites távolságot közvetleül ábrázoluk a térképe, közvetle mérésr l beszélük. Ekkor azoba tuduk kell, ogy az adott távolságot milye iráyba rajzoljuk rá a térképre. Ez utóbbi egy valamilye szempotból kitütetett kezd iráyoz képest értelmezett szög ismeretét igéyli. 1. ábra: Példa a közvetle mérésekre Ekkor a közvetle távolságmérés mellett közvetle szögmérést is kell végezi (1. ábra). Az 1.1 ábrá ϕ a közvetle szögmérés eredméye, d a közvetle távolságmérés eredméye. A közvetle mérések eredméyekét a térképe megkapjuk a C pot elyét. Ha a térképezést egy egységes sík derékszög koordiátaredszerbe végezzük, a kezd iráy a koordiátaredszer x tegelyével páruzamos egyees. Ez esetbe térképezed a δ AC iráyszög. A δ AC iráyszöget közvetleül em mérjük, de az adott δ AB iráyszög AB iráy alapjá a δ AC = δ AB + ϕ (1.1) függvéy szerit számítató. Ekkor δ AC értéke közvetett mérés eredméye. Végezetjük a térképezést a derékszög koordiáták, vagy az A potoz viszoyított koordiátakülöbségek alapjá. Ekkor a koordiátakülöbségek tekitet k a közvetett mérés eredméyeiek, vagyis az 1. ábra alapjá: y = d x = d AB AB si δ cosδ AB AB. (1.) l a δ AB kife- Természetese, a folyamat megfordítató, vagyis pld. az (1.) összefüggésekb jezet : y δ AB = arcta. (1.3) x

3 A közvetle és közvetett mérések em rögzítet k egyszer s midekorra. Külöböz mérési körülméyek között ugyaaz a mérés leet közvetle vagy közvetett is A mérési eredméyek szabályos és véletle ibái A mérési eredméyeket szabályos és véletle ibák terelik. 1) A szabályos ibák megatározató módo, yomo követet e atak a mérések eredméyeire. A ató téyez k leetek álladók, ill. a ely és/vagy az id függvéyébe változók, de mideképpe ismertek, ill. megismeret k. A megismerés utá a szabályos ibák figyelme kívül agyatók, többyire azzal a feltételezéssel, ogy azok icseek számottev atással a mérés eredméyére, ill. a mérés elvégzése utá korrekciókét figyelembe veet k. Ha egy vagy több, a szabályos ibát befolyásoló téyez t em ismerük, ez megamisítja a kiegyelítés eredméyét. 1.3 ábra: Gömbi szögfelesleg A jó közelítéssel gömbek tekitet Földet síkkal elyettesítjük. Vizsgáljuk meg, ogy ez a elyettesítés mekkora, eleged e kis kiterjedés földfelülete vezet figyelme kívül agyató szabályos ibáoz abból, ogy a gömbö értelmezett áromszög szögeiek összege agyobb 180 -ál, míg a síko potosa 180. Ebbe az esetbe szabályos iba a kett közötti külöbség, az ú. gömbi szögfelesleg (1.3 ábra). Legyeek α, β, γ az ABC gömbi áromszög szögei, ekkor levezetet, ogy az ε = α + β + γ 180 (1.4) gömbi szögfelesleg szögmásodpercbe az ε F " = " R ρ (1.5) összefüggésb l számítató, aol F - a gömbi áromszög felülete, R - a földgömb sugara (mitegy 6370 km), ρ pedig az 1 radiá ε kicsiységét figyelembe véve szögmásodpercekbe kifejezett értéke: ρ = 06 64,8. Az ε értéke még F = 00 km eseté is csak mitegy 1, az alsógeodéziába - a szögmér m szerek potosságával összevetve - figyelme kívül agyató. Ekkora felület mitegy 8 km sugarú körek felel meg, az elayagolás az összes alsógeodéziai mérésre kiterjed. Fels geodéziai mérések eseté viszot a gömbi szögfelesleg elayagolása szabályos ibát okoz. ) A geodéziai mérések véletle ibáira ató téyez k általába ismeretleek, számuk redkívül agy és véletleszer e, em kimutatató módo befolyásolják a mérés eredméyét.

4 1.4. Potosság és megbízatóság A potosság a számított vagy becsült érték és a valódi vagy ibátlaak tekitett érték kapcsolatáak szorosságát illetve eltérését mutatja. Eek egyik eleme a megismételet ség, vagyis az, ogy a megismételt mérések meyire esek közel egymásoz. Ezért ez a mérések mi ségét jelzi a véletle ibák tekitetébe. A potosságak ezt az elemét, amelyet az agol szakirodalom a precisio (szabatosság) szóval jelöl, agyomáyosa a mérési eredméyek szórásával (középibájával) jellemezetjük. Például GPS-mérések esetébe agypotosságú mérésekr l beszélük akkor, a a mért értékek kis elye csoportosulak (1.4 ábra bal oldali része). Ezzel szembe a mérések (a megatározott elyzet) alacsoy vagy kis potosságúak, a a mért értékek agy szórást mutatak (1.4 ábra jobb oldali része). 1.4 ábra: A mérések potossága a mi séget jelzi A potosság egy másik összetev je az agol szakirodalomba az accuracy (itelesség) kifejezéssel megevezett tulajdoság: aak mértéke, ogy a mérések (GPS esetébe a elyzet) meyire vaak közel a valódi értékez (elyzetez). Ez a fajta mér szám külööse aszos a szabályos ibák jellemzésére. Például az 1.5 ábrá látató mérések agyo szabatosak de ige kevéssé állak közel a valódi értékez (em itelesek). 1.5 ábra: A mérések itelessége a szabályos ibákat jelzi Ez egy emkíváatos elyzet: a mérések leetséges mi sége magas (kicsi a szórás), viszot a mérések téyleges mi sége gyege, mivel a mért értékek er se torzítottak. A geodéziai mérési gyakorlat az utólagos vizsgálat elyett a szabályos ibák el zetes kiküszöbölését részesíti el ybe, amikor mérési szabályzatokba, utasításokba el írja 1. a szabályos ibák felderítéséek módját;. a geodéziai m szerek el zetes vizsgálatát, igazítását, egy etaloal törté össze asolítását, ú. komparálását vagy itelesítését

5 3. a mérés küls körülméyeiek ( mérséklet, légyomás, szél, apsütés, stb.) yomo követését és atásaiak vizsgálatát; 4. fetiek figyelembevételével megfelel mérési tecológia megválasztását. A megbízatóság gyakra a durva ibák atására utal: arra, ogy a mérések meyire érzékeyek ezekre. A megbízatóság aak a mértéke, ogy a durva ibák meyire köye mutatatóak ki. Egy magas megbízatóságú mérés olya, ogy a mérések közül még viszoylag csak kismértékbe kivágó értékek is jól kisz ret ek. Fordítva, egy megbízatatla mérési eredméy olya, ogy még agymértékbe durva ibás mérések is észrevétleek maradatak. Például az 1.6 ábra olya elyzetet ábrázol, amelybe a mérési eredméyek eloszlása agy szabatosságra utal, kivéve azt, ogy va éáy agymértékbe külöböz mérési eredméy. Ezért arra következtetetük, ogy ezek kivágó értékek, amelyek a kizáratók a további feldolgozásból. 1.6 ábra: A mérések megbízatósága (durva ibás, kivágó mérések jeleléte) 1.5. A geodéziai mérési eredméyek ormális eloszlásáak okai A geodéziai mérések matematikai feldolgozásakor sokiráyú gyakorlati tapasztalattal alátámasztott elméleti megfotolások alapjá azzal a feltételezéssel élek, ogy a mérési eredméyek eloszlása ormális. A valószí ségelmélet közpoti atáreloszlás tételéb l következik, ogy a ige agyszámú függetle valószí ségi változót aduk össze, és az egyes kompoesek szóráségyzete véges, akkor összegük a ormális eloszlásoz tart, függetleül attól, ogy az egyes kompoesek milye eloszlásúak. A geodéziai, a fotogrammetriai és a távérzékelési mérések eredméyeiek kialakításába agyszámú, egymástól csak kevéssé vagy egyáltalá em függ téyez vesz részt, s ezért a mérési eredméyek ormális eloszlásáak feltételezése elméleti szempotból megalapozottak t ik. A mérések ormális eloszlását támasztja alá a téylegese elvégzett mérések ilye jelleg vizsgálatáak az eredméye is. Az egydimeziós ormális eloszlás a 1 ( u U ) ϕ( u ) = exp (1.5) π s r ségfüggvéyel jellemezet (1.7 ábra) és azt fejezi ki, ogy a függvéy maximumelye, az U érték körül ogya s r södek a mérési eredméyek. Az U érték a ormális eloszlású mérési eredméyek várató (ú. valódi) értéke a pedig a szórása. A ϕ(u) függvéy szimmetrikus az U potra.

6 A ϕ(u) függvéy végtele számú mérés eseté ábrázolja a mérési eredméyek gyakorisági eloszlását. A geodéziai gyakorlatba a s r ségfüggvéy em folytoos, részbe a mérési eredméyek korlátozott száma, részbe pedig amiatt, mert bizoyos érték mérési eredméyek a gyakorlatba em fordulatak el. Az i. mérési eredméy véletle ibája az 1.7 ábra: A ormális eloszlás s r ségfüggvéye = U (1.6) i u i valódi iba. A véletle mérési ibák várató értéke 0, szórása. A ϕ(u) s r ségfüggvéy tulajdoságai: 1. A görbe az abszcissza-tegely fölött elyezkedik el, mitogy a függvéy értéke semmilye érték mellett em leet sem egatív, sem zérus;. A s r ségfüggvéy értékei az u = U körül abszolút értékbe egyel pozitív és egatív értékekre egyel k; 3. Mivel az u = U elye a görbéek maximuma va, ugyaakkor a görbe aszimptotikusa tart az abszcissza-tegelyez, ezért két iflexiós potja va. Az iflexiós potokoz az u = U ( = -) és az u = U + ( = +) érték mérési eredméyek tartozak; A véletle mérési ibák tulajdoságai: 1. A véletle iba értéke az U középérték körüli t szélesség szimmetrikus itervallumba adott P( t + t ) valószí séggel esik. Aak a valószí sége, ogy a véletle iba értéke a szórás áromszorosát em aladja meg, 99,7 % ( szite teljese bizoyos ). Ez a geodéziai gyakorlat ú. 3 szabálya táblázat. A véletle ibák el fordulási valószí ségei ormális eloszlásál t P 1 0,687 0, ,9973

7 . A pozitív és egatív el jel véletle ibák azoos valószí séggel fordulak el ; 3. Abszolút értékbe kisebb ibák el fordulási valószí sége agyobb; 4. A mérési eredméyek számáak övekedésével a véletle ibák számtai középértéke zérus felé tart: i i = 1 lim = 0 ; (1.7) 5. A véletle mérési ibákra létezik az alábbi atárérték: i i = 1 lim =. (1.8) A feti meggodolások arra az esetre voatkozak, amikor szabályos ibák icseek, ill. azok ismert értékeivel a mérési eredméyeket korrigáltuk. Eek igazolására a statisztikai ipotézisvizsgálat eszközei yújtatak támpotot, de midezzel együtt is eeze elle rizet k Normalitásvizsgálat A geodéziai mérések elméleti megfotolások és a gyakorlati tapasztalatok alapjá általába ormális eloszlásúak tekitet k. A mérések ormális eloszlását azoba a mérés közbe fellép szabályos, vagy esetleg durva ibák megváltoztatatják. Ezért a külöböz jelleg statisztikai vizsgálatok el tt szükséges azt megvizsgáli, ogy a feldolgozadó mérések valóba ormális eloszlásúak-e. Aak vizsgálatát, ogy valamely mita milye elosztást követ a matematikai statisztikába illeszkedésvizsgálatak evezik. A ormalitás vizsgálat így teát illeszkedésvizsgálat. A ormalitás vizsgálat grafikus és umerikus módszerekkel törtéet. A vizsgálatot midig grafikus eljárással célszer elkezdei. Ha a grafikus eljárás megyugtató eredméyel zárul, akkor a továbbiakba a mérési eredméyeket ormális eloszlásúak teet tekitei. Ha viszot a grafikus eljárás a mérések ormális eloszlását em támasztja egyértelm e alá, akkor a ormalitás vizsgálatot umerikus módszerrel is meg kell ismételi. A továbbiakba két grafikus és két umerikus eljárást ismertetük. Normalitásvizsgálat a gyakorisági és a s r ségisztogram segítségével A isztogram a ormális elosztás s r ségfüggvéyéek (araggörbe) tapasztalati adatok alapjá törté megközelitése, teát a tapasztalati s r ségfüggvéy. Szerkesztéskor em az egyes mérések értékeire, aem azok csoportjaira támaszkoduk. Legye a legkisebb mérési eredméy a, a legagyobb b. Az (a, b) itervallumba vegyük fel r-1 számú x 1, x, x r -1 osztópotot. Ezzel a számegyeest r itervallumra osztottuk. Határozzuk meg az egyes itervallumokba es mérési eredméyek számát. Legye a (x i -1, x i ) itervallumba es mérési eredméyek száma f i. Az r itervallumoz tartozó f i értékek összege megegyezik a mérések számával: r i= 1 f i =. (1.9)

8 Derékszög koordiáta-redszer vízszites tegelyére rakjuk lel az x i osztópotokat, az (x i -1, x i ) itervallumok fölé rajzoljuk téglalapokat, amelyek f i magasságúak. Az így kapott ábra a gyakorisági isztogram. Ha az f értékek elyett g i. = f i / magasságú téglalapokat rajzoluk, akkor a s r ség isztogramot (más elevezéssel relatív gyakorisági isztogramot) kapuk. Hisztogram szerkesztéskor az r értéket 5-13 között szokás választai. Ha a mérések száma több száz, akkor eél több számú itervallumot is fel szoktak vei. Az x i osztópotokat leet leg kerek értékbe választják meg. Ha a s r ség isztogramot felrajzoltuk megézetjük, ogy a isztogram eléggé szimmetrikus-e és asolít-e alakja a araggörbe alakjáoz. Potosabb képet kapuk, a a megfelel ormális eloszlás s r ségfüggvéyét rárajzoljuk a s r ség isztogramra. Eez szükséges a mitaközép és tapasztalati szórás ismerete. Ezeket a meyiségeket az alábbi módo leet kiszámítai. 1. Az a várató érték becslésére szolgáló statisztika a mitaelemek számtai közepe, a mitaközép: ξ 1 + ξ a = ξ. (1.10). A szóráségyzetet illetve a szórást a korrigált tapasztalati (empirikus) szóráségyzettel, illetve tapasztalati (empirikus) szórással becsületjük: ( ξ1 a) + ( ξ a) ( ξ a) 1 = = ( i 1 1 i= 1 = ξ a). (1.11) Ezutá a vízszites tegelyre fel kell raki a mitaközép értékét, s ett l számítva szimmetrikusa midkét iráyba a tapasztalati szórás többszöröseit, azaz az a, a ± 0,5, a ±, a ± 1,5, a ±, a ± 3, abszcissza értékeket. Eze abszcissza-potokba függ leges iráyba a k vetkez ordiátákat kell felméri. x: y: a 0,40 a ± 0,5 0,35 a ± 0,4 a ± 1,5 0,13 a ± 0,05 a ± 3 0,004 aol az (x i -1, x i ) itervallum osszát jelöli.

9 A felrakott ordiáta értékekbe szerepl álladók az elméleti s r ségfüggvéy (1. Melléklet) alapjá megatározott értékei a megfelel potokba. A 11 potot összekötve a araggörbe közelít képét kapjuk. Ha a araggörbe és a isztogram között ics agy eltérés, akkor a mérési eredméyek ormális eloszlásúak tekitet k. Ha a isztogram és a araggörbe közötti eltérés agy azaz a mérési eredméyek ormális eloszlása irát kétség merül fel akkor a vizsgálatot umerikus módszerrel meg kell ismételi. Ez az eljárás mivel az eltérés számszer jellemzése általába em szokásos csak els dleges tájékozódásra alkalmas. 1. példa Egy Te-B1 teodolit iráyzási megbízatóságáak megatározása Eek érdekébe 50-szer megiráyoztuk ugyaazt a potjelet. Az = 50 mérési eredméy további feldolgozása el tt szükséges megvizsgáli, ogy a mérési eredméyek ormális eloszlást követek-e. A mérési eredméyek ,6-67,7 között mozogtak. A isztogram szerkesztéséez ezért az osztópotokat 59, 60, értékbe vettük fel. Az egyes itervallumokba es mérési eredméyeket megszámoltuk, s ezek alapjá állítottuk össze az 1. táblázatot. 1.. táblázat. Normalitásvizsgálat s r ségi isztogram megatározásával Itervallum (x i -1, x i ) Gyakoriság Relatív gyakoriság f i g i. = f i / 59,1-60,0 1 0,0 60,1-61,0 4 0,08 61,1-6,0 5 0,10 6, ,16 63,1-64,0 10 0,0 64,1-65,0 9 0,18 65,1-66,0 7 0,14 66,1-67,0 4 0,08 67,1-68,0 0, ,00 A gyakorisági isztogramot az 1.8 ábra, a s r ség isztogramot az 1.9 ábra mutatja. A mitaközép és az eredeti mérési eredméyekb l a tapasztalati szórás a korábba bemutatott módo kiszámítva a következ érték ek adódik: a = 64,18 = 1,94. A araggörbe rárajzolásáoz szükséges értékek:

10 1.8 ábra: Gyakorisági isztogram az 1. táblázat adataival 1.9 ábra: S r ségi isztogram az 1. táblázat adataival x: y: 64,18 0,06 64,18±0,97 0,180 64,18±l,94 0,14 64,18+,91 0,067 64,18±3,88 0,06 64,18±5,8 0,00 A isztogramok alakjából illetve a s r ség isztogram és a araggörbe illeszkedéséb a mérési eredméyek ormális eloszlására következtetetük. l

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS

BIOMATEMATIKA ELŐADÁS BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 10. A statisztika alapjai Debrecei Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csaád A diasor tartalma 1 Bevezetés 2 Statisztikai függvéyek Defiíció, empirikus várható érték Empirikus

Részletesebben

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük.

A statisztikai vizsgálat tárgyát képező egyedek összességét statisztikai sokaságnak nevezzük. Statisztikai módszerek. BMEGEVGAT01 Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudomáyi Egyetem Gépészméröki Kar Hidrodiamikai Redszerek Taszék 1111, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:

Részletesebben

A matematikai statisztika elemei

A matematikai statisztika elemei A matematikai statisztika elemei Mikó Teréz, dr. Szalkai Istvá szalkai@almos.ui-pao.hu Pao Egyetem, Veszprém 2014. március 23. 2 Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék 3 Bevezetés................................

Részletesebben

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21.

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 21. Statisztika 1 zárthelyi dolgozat 011 március 1 1 Legye X = X 1,, X 00 függetle mita b paraméterű Poisso-eloszlásból b > 0 Legye T 1 X = X 1+X ++X 100, T 100 X = X 1+X ++X 00 00 a Milye a számra igaz, hogy

Részletesebben

Matematika B4 I. gyakorlat

Matematika B4 I. gyakorlat Matematika B4 I. gyakorlat 2006. február 16. 1. Egy-dimeziós adatredszerek Va valamilye adatredszer (számsorozat), amelyről szereték kiszámoli bizoyos dolgokat. Az egyes értékeket jelöljük z i -vel, a

Részletesebben

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum)

Az átlagra vonatkozó megbízhatósági intervallum (konfidencia intervallum) Az átlagra voatkozó megbízhatósági itervallum (kofidecia itervallum) Határozzuk meg körül azt az itervallumot amibe előre meghatározott valószíűséggel esik a várható érték (µ). A várható értéket potosa

Részletesebben

Számsorozatok. 1. Alapfeladatok december 22. sorozat határértékét, ha. 1. Feladat: Határozzuk meg az a n = 3n2 + 7n 5n létezik.

Számsorozatok. 1. Alapfeladatok december 22. sorozat határértékét, ha. 1. Feladat: Határozzuk meg az a n = 3n2 + 7n 5n létezik. Számsorozatok 2015. december 22. 1. Alapfeladatok 1. Feladat: Határozzuk meg az a 2 + 7 5 2 + 4 létezik. sorozat határértékét, ha Megoldás: Mivel egy tört határértéke a kérdés, ezért vizsgáljuk meg el

Részletesebben

18. Valószín ségszámítás. (Valószín ségeloszlások, függetlenség. Valószín ségi változók várható

18. Valószín ségszámítás. (Valószín ségeloszlások, függetlenség. Valószín ségi változók várható 8. Valószí ségszámítás. (Valószí ségeloszlások, függetleség. Valószí ségi változók várható értéke, magasabb mometumok. Kovergeciafajták, kapcsolataik. Borel-Catelli lemmák. Nagy számok gyege törvéyei.

Részletesebben

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat

biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat Kísérlettervezés - biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert u-próba Feltétel: egy ormális eloszlású sokaság σ variaciájáak számszerű értéke ismert. Hipotézis: a sokaság µ várható értéke

Részletesebben

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága

Sorozatok, határérték fogalma. Függvények határértéke, folytonossága Sorozatok, határérték fogalma. Függvéyek határértéke, folytoossága 1) Végtele valós számsorozatok Fogalma, megadása Defiíció: A természetes számok halmazá értelmezett a: N R egyváltozós valós függvéyt

Részletesebben

(A TÁMOP /2/A/KMR számú projekt keretében írt egyetemi jegyzetrészlet):

(A TÁMOP /2/A/KMR számú projekt keretében írt egyetemi jegyzetrészlet): A umerikus sorozatok fogalma, határértéke (A TÁMOP-4-8//A/KMR-9-8 számú projekt keretébe írt egyetemi jegyzetrészlet): Koverges és diverges sorozatok Defiíció: A természetes számoko értelmezett N R sorozatokak

Részletesebben

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése

VII. A határozatlan esetek kiküszöbölése A határozatla esetek kiküszöbölése 9 VII A határozatla esetek kiküszöbölése 7 A l Hospital szabály A véges övekedések tétele alapjá egy függvéy értékét egy potba közelíthetjük az köryezetébe felvett valamely

Részletesebben

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika

BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA. Leíró statisztika BIOSTATISZTIKA ÉS INFORMATIKA Leíró statisztika Első közelítésbe a statisztikai tevékeységeket égy csoportba sorolhatjuk, de ezek között ics éles határ:. adatgyűjtés, 2. az adatok áttekithetővé tétele,

Részletesebben

Matematikai statisztika

Matematikai statisztika Matematikai statisztika PROGRAMTERVEZŐ INFORMATIKUS alapszak, A szakiráy Arató Miklós Valószíűségelméleti és Statisztika Taszék Természettudomáyi Kar 2019. február 18. Arató Miklós (ELTE) Matematikai statisztika

Részletesebben

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 18.

Statisztika 1. zárthelyi dolgozat március 18. Statisztika. zárthelyi dolgozat 009. március 8.. Ismeretle m várható értékű, szórású ormális eloszlásból a következő hatelemű mitát kaptuk:, 48 3, 3, 83 0,, 3, 97 a) Számítsuk ki a mitaközepet és a tapasztalati

Részletesebben

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

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

Részletesebben

forgási hiperboloid (két köpenyű) Határérték: Definíció (1): Az f ( x, y) függvénynek az ( x, y ) pontban a határértéke, ha minden

forgási hiperboloid (két köpenyű) Határérték: Definíció (1): Az f ( x, y) függvénynek az ( x, y ) pontban a határértéke, ha minden Kétváltozós függvéek Defiíció: f: R R vag z f(,) Szeléltetés:,,z koordiátaredszerbe felülettel Pl z + forgási paraboloid z R ( + ) félgöb z + + forgási iperboloid (két köpeű) z + forgási iperboloid (eg

Részletesebben

min{k R K fels korlátja H-nak} a A : a ξ : ξ fels korlát A legkisebb fels korlát is:

min{k R K fels korlátja H-nak} a A : a ξ : ξ fels korlát A legkisebb fels korlát is: . A szupréum elv. = H R felülr l körlátos H fels korlátai között va legkisebb, azaz A és B a A és K B : a K Ekkor ξ-re: mi{k R K fels korlátja H-ak} } a A : a ξ : ξ fels korlát A legkisebb fels korlát

Részletesebben

8.1. A rezgések szétcsatolása harmonikus közelítésben. Normálrezgések. = =q n és legyen itt a potenciál nulla. q i j. szimmetrikus. q k.

8.1. A rezgések szétcsatolása harmonikus közelítésben. Normálrezgések. = =q n és legyen itt a potenciál nulla. q i j. szimmetrikus. q k. 8. KIS REZGÉSEK STABIL EGYENSÚLYI HELYZET KÖRÜL 8.. A rezgések szétcsatolása harmoikus közelítésbe. Normálrezgések Egyesúlyi helyzet: olya helyzet, amelybe belehelyezve a redszert (ulla kezdősebességgel),

Részletesebben

Sorozatok október 15. Határozza meg a következ sorozatok határértékeit!

Sorozatok október 15. Határozza meg a következ sorozatok határértékeit! Sorozatok 20. október 5. Határozza meg a következ sorozatok határértékeit!. Zh feladat:vizsgálja meg mootoitás és korlátosság szerit az alábbi sorozatot! a + ha ; 2; 5 Mootoitás eldötéséhez vizsgáljuk

Részletesebben

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet

Virág Katalin. Szegedi Tudományegyetem, Bolyai Intézet Függetleségvizsgálat Virág Katali Szegedi Tudomáyegyetem, Bolyai Itézet Függetleség Függetleség Két változó függetle, ha az egyik változó megfigyelése a másik változóra ézve em szolgáltat iformációt; azaz

Részletesebben

Komplex számok (el adásvázlat, 2008. február 12.) Maróti Miklós

Komplex számok (el adásvázlat, 2008. február 12.) Maróti Miklós Komplex számok el adásvázlat, 008. február 1. Maróti Miklós Eek az el adásak a megértéséhez a következ fogalmakat kell tudi: test, test additív és multiplikatív csoportja, valós számok és tulajdoságaik.

Részletesebben

Rudas Tamás: A hibahatár a becsült mennyiség függvényében a mért pártpreferenciák téves értelmezésének egyik forrása

Rudas Tamás: A hibahatár a becsült mennyiség függvényében a mért pártpreferenciák téves értelmezésének egyik forrása Rudas Tamás: A hibahatár a becsült meyiség függvéyébe a mért ártrefereciák téves értelmezéséek egyik forrása Megjelet: Agelusz Róbert és Tardos Róbert szerk.: Mérésről mérésre. A választáskutatás módszertai

Részletesebben

1. A radioaktivitás statisztikus jellege

1. A radioaktivitás statisztikus jellege A radioaktivitás időfüggése 1. A radioaktivitás statisztikus jellege Va N darab azoos radioaktív atomuk, melyekek az atommagja spotá átalakulásra képes. tegyük fel, hogy ezek em bomlaak tovább. Ekkor a

Részletesebben

24. tétel A valószínűségszámítás elemei. A valószínűség kiszámításának kombinatorikus modellje.

24. tétel A valószínűségszámítás elemei. A valószínűség kiszámításának kombinatorikus modellje. 24. tétel valószíűségszámítás elemei. valószíűség kiszámításáak kombiatorikus modellje. GYORISÁG ÉS VLÓSZÍŰSÉG meyibe az egyes adatok a sokaságo belüli részaráyát adjuk meg (törtbe vagy százalékba), akkor

Részletesebben

Kutatói pályára felkészítı modul

Kutatói pályára felkészítı modul Kutatói pályára felkészítı modul Kutatói pályára felkészítı kutatási ismeretek modul Tudomáyos kutatási alapayag feldolgozása, elemzési ismeretek KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSI MÉRNÖKI MSc TERMÉSZETVÉDELMI MÉRNÖKI

Részletesebben

V. Deriválható függvények

V. Deriválható függvények Deriválható függvéyek V Deriválható függvéyek 5 A derivált fogalmához vezető feladatok A sebesség értelmezése Legye az M egy egyees voalú egyeletes mozgást végző pot Ez azt jeleti, hogy a mozgás pályája

Részletesebben

2. Hatványsorok. A végtelen soroknál tanultuk, hogy az. végtelen sort adja: 1 + x + x x n +...

2. Hatványsorok. A végtelen soroknál tanultuk, hogy az. végtelen sort adja: 1 + x + x x n +... . Függvéysorok. Bevezetés és defiíciók A végtele sorokál taultuk, hogy az + x + x + + x +... végtele összeg x < eseté koverges. A feti végtele összegre úgy is godolhatuk, hogy végtele sok függvéyt aduk

Részletesebben

Matematika I. 9. előadás

Matematika I. 9. előadás Matematika I. 9. előadás Valós számsorozat kovergeciája +-hez ill. --hez divergáló sorozatok A határérték és a műveletek kapcsolata Valós számsorozatok mootoitása, korlátossága Komplex számsorozatok kovergeciája

Részletesebben

Zavar (confounding): akkor lép fel egy kísérletben, ha a kísérletet végző nem tudja megkülönböztetni az egyes faktorokat.

Zavar (confounding): akkor lép fel egy kísérletben, ha a kísérletet végző nem tudja megkülönböztetni az egyes faktorokat. Zavar és mita Zavar (cofoudig): akkor lép fel egy kísérletbe, ha a kísérletet végző em tudja megkülöbözteti az egyes faktorokat. Zavar és mita Zavar (cofoudig): akkor lép fel egy kísérletbe, ha a kísérletet

Részletesebben

1. Adatok közelítése. Bevezetés. 1-1 A közelítő függvény

1. Adatok közelítése. Bevezetés. 1-1 A közelítő függvény Palácz Béla - Soft Computig - 11-1. Adatok közelítése 1. Adatok közelítése Bevezetés A természettudomáyos feladatok megoldásához, a vizsgált jeleségek, folyamatok főbb jellemzői közötti összefüggések ismeretére,

Részletesebben

ÖSSZEFÜGGÉSVIZSGÁLAT, PARAMÉTERBECSLÉS

ÖSSZEFÜGGÉSVIZSGÁLAT, PARAMÉTERBECSLÉS ÖSSZEFÜGGÉSVIZSGÁLAT, PARAMÉTERBECSLÉS Összefüggésvizsgálat, paraméterbecslés A kísérletek sorá a redszer állapotát ellemző paraméterek kapcsolatát vizsgáluk. A yert adatok alapá felállítuk a redszer matematikai

Részletesebben

A statisztika részei. Példa:

A statisztika részei. Példa: STATISZTIKA Miért tauljuk statisztikát? Mire haszálhatjuk? Szakirodalom értő és kritikus olvasásához Mit állít egyáltalá a cikk? Korrektek-e a megállaítások? Vizsgálatok (kísérletek és felmérések) tervezéséhez,

Részletesebben

Populáció. Történet. Adatok. Minta. A matematikai statisztika tárgya. Valószínűségszámítás és statisztika előadás info. BSC/B-C szakosoknak

Populáció. Történet. Adatok. Minta. A matematikai statisztika tárgya. Valószínűségszámítás és statisztika előadás info. BSC/B-C szakosoknak Valószíűségszámítás és statisztika előadás ifo. BSC/B-C szakosokak 6. előadás október 16. A matematikai statisztika tárgya Következtetések levoása adatok alapjá Ipari termelés Mezőgazdaság Szociológia

Részletesebben

Pályázat címe: Pályázati azonosító: Kedvezményezett: Szegedi Tudományegyetem Cím: 6720 Szeged, Dugonics tér 13. www.u-szeged.hu www.palyazat.gov.

Pályázat címe: Pályázati azonosító: Kedvezményezett: Szegedi Tudományegyetem Cím: 6720 Szeged, Dugonics tér 13. www.u-szeged.hu www.palyazat.gov. Pályázat címe: Új geerációs sorttudomáyi kézés és tartalomfejlesztés, hazai és emzetközi hálózatfejlesztés és társadalmasítás a Szegedi Tudomáyegyeteme Pályázati azoosító: TÁMOP-4...E-5//KONV-05-000 Sortstatisztika

Részletesebben

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből

Kidolgozott feladatok a nemparaméteres statisztika témaköréből Kidolgozott feladatok a emparaméteres statisztika témaköréből A tájékozódást mideféle szíkódok segítik. A feladatok eredeti szövege zöld, a megoldások fekete, a figyelmeztető, magyarázó elemek piros szíűek.

Részletesebben

( a b)( c d) 2 ab2 cd 2 abcd 2 Egyenlőség akkor és csak akkor áll fenn

( a b)( c d) 2 ab2 cd 2 abcd 2 Egyenlőség akkor és csak akkor áll fenn Feladatok közepek közötti egyelőtleségekre (megoldások, megoldási ötletek) A továbbiakba szmk=számtai-mértai közép közötti egyelőtleség, szhk=számtaiharmoikus közép közötti egyelőtleség, míg szk= számtai-égyzetes

Részletesebben

A függvénysorozatok olyanok, mint a valós számsorozatok, csak éppen a tagjai nem valós számok,

A függvénysorozatok olyanok, mint a valós számsorozatok, csak éppen a tagjai nem valós számok, l.ch FÜGGVÉNYSOROZATOK, FÜGGVÉNYSOROK, HATVÁNYSOROK Itt egy függvéysorozat: f( A függvéysorozatok olyaok, mit a valós számsorozatok, csak éppe a tagjai em valós számok, 5 haem függvéyek, f ( ; f ( ; f

Részletesebben

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

A biostatisztika alapfogalmai, konfidenciaintervallum. Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet A biostatisztika alapfogalmai, kofideciaitervallum Dr. Boda Krisztia PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Iformatikai Itézet Mitavétel ormális eloszlásból http://www.ruf.rice.edu/~lae/stat_sim/idex.html

Részletesebben

3.1. A Poisson-eloszlás

3.1. A Poisson-eloszlás Harmadik fejezet Nevezetes valószíűségi változók Valamely valószíűségi változóhoz kapcsolódó kérdésekre akkor tuduk potos választ adi, ha a változó eloszlása ismert, vagy megközelítőleg ismert. Ebbe a

Részletesebben

Hajós György Versenyre javasolt feladatok SZIE.YMÉTK 2011

Hajós György Versenyre javasolt feladatok SZIE.YMÉTK 2011 1 Molár-Sáska Gáboré: Hajós György Verseyre javasolt feladatok SZIE.YMÉTK 011 1. Írja fel a számokat 1-tıl 011-ig egymás utá! Határozza meg az így kapott agy szám 0-cal való osztási maradékát!. Az { }

Részletesebben

Megjegyzések. További tételek. Valódi határeloszlások. Tulajdonságok. Gyenge (eloszlásbeli) konvergencia

Megjegyzések. További tételek. Valódi határeloszlások. Tulajdonságok. Gyenge (eloszlásbeli) konvergencia Valószíűségszámítás és statisztika előadás ifo. BSC/B-C szakosokak 6. előadás október 5. Megjegyzések. A tétel feltételei gyegíthetőek: elég, ha a függetle, azoos eloszlású változók várható értéke véges.

Részletesebben

18. Differenciálszámítás

18. Differenciálszámítás 8. Differeciálszámítás I. Elméleti összefoglaló Függvéy határértéke Defiíció: Az köryezetei az ] ε, ε[ + yílt itervallumok, ahol ε > tetszőleges. Defiíció: Az f függvéyek az véges helye vett határértéke

Részletesebben

Kalkulus II., második házi feladat

Kalkulus II., második házi feladat Uger Tamás Istvá FTDYJ Név: Uger Tamás Istvá Neptu: FTDYJ Web: http://maxwellszehu/~ugert Kalkulus II, második házi feladat pot) Koverges? Abszolút koverges? ) l A feladat teljese yilvávalóa arra kívácsi,

Részletesebben

2. egy iskola tanulói, a változók: magasságuk cm-ben, súlyuk (tömegük) kilóban; 3. egy iskola tanulói, a változó: tanulmányi átlaguk;

2. egy iskola tanulói, a változók: magasságuk cm-ben, súlyuk (tömegük) kilóban; 3. egy iskola tanulói, a változó: tanulmányi átlaguk; Statisztika Tegyük fel, hogy va egy halmazuk, és tekitsük egy vagy több valószíűségi változót, amelyek a halmaz mide elemé felveszek valamilye értéket. A halmazt populációak vagy sokaságak evezzük. Példák:

Részletesebben

A figurális számokról (IV.)

A figurális számokról (IV.) A figurális számokról (IV.) Tuzso Zoltá, Székelyudvarhely A továbbiakba külöféle számkombiációk és összefüggések reprezetálásáról, és bizoyos összegek kiszámolásáról íruk. Sajátos összefüggések Az elekbe

Részletesebben

Általános taggal megadott sorozatok összegzési képletei

Általános taggal megadott sorozatok összegzési képletei Általáos taggal megadott sorozatok összegzési képletei Kéri Gerzso Ferec. Bevezetés A sorozatok éháy érdekes esetét tárgyaló el adást az alábbi botásba építem fel:. képletek,. alkalmazások, 3. bizoyítás

Részletesebben

Eddig megismert eloszlások Jelölése Eloszlása EX D 2 X P(X = 1) = p Ind(p) P(X = 0) = 1 p. Leíró és matematikai statisztika

Eddig megismert eloszlások Jelölése Eloszlása EX D 2 X P(X = 1) = p Ind(p) P(X = 0) = 1 p. Leíró és matematikai statisztika Leíró és matematikai statisztika Matematika alapszak, matematikai elemző szakiráy Zempléi Adrás Valószíűségelméleti és Statisztika Taszék Matematikai Itézet Természettudomáyi Kar Eötvös Lorád Tudomáyegyetem

Részletesebben

I. Függelék. A valószínűségszámítás alapjai. I.1. Alapfogalamak: A valószínűség fogalma: I.2. Valószínűségi változó.

I. Függelék. A valószínűségszámítás alapjai. I.1. Alapfogalamak: A valószínűség fogalma: I.2. Valószínűségi változó. I. Függelék A valószíűségszámítás alapjai I.1. Alapfogalamak: Véletle jeleség: létrejöttét befolyásoló összes téyezőt em ismerjük. Tömegjeleség: a jeleség adott feltételek mellett akárháyszor megismételhető.

Részletesebben

Koordinátageometria összefoglalás. d x x y y

Koordinátageometria összefoglalás. d x x y y Koordiátageometria összefoglalás Vektorok A helyvektor hossza Két pot távolsága r x y d x x y y AB A két potot összekötő vektort megkapjuk, ha a végpot koordiátáiból kivojuk a kezdőpot koordiátáit. Vektor

Részletesebben

Hiba! Nincs ilyen stílusú szöveg a dokumentumban.-86. ábra: A példa-feladat kódolási változatai

Hiba! Nincs ilyen stílusú szöveg a dokumentumban.-86. ábra: A példa-feladat kódolási változatai közzétéve a szerző egedélyével) Öfüggő szekuder-változó csoport keresése: egy bevezető példa Ez a módszer az állapothalmazo értelmezett partíció-párok elméleté alapul. E helye em lehet céluk az elmélet

Részletesebben

1. előadás: Bevezetés. Irodalom. Számonkérés. Cél. Matematikai statisztika előadás survey statisztika MA szakosoknak. A matematikai statisztika tárgya

1. előadás: Bevezetés. Irodalom. Számonkérés. Cél. Matematikai statisztika előadás survey statisztika MA szakosoknak. A matematikai statisztika tárgya Matematikai statisztika előadás survey statisztika MA szakosokak 206/207 2. félév Zempléi Adrás. előadás: Bevezetés Irodalom, követelméyek A félév célja Matematikai statisztika tárgya Törtéet Alapfogalmak

Részletesebben

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben

f (M (ξ)) M (f (ξ)) Bizonyítás: Megjegyezzük, hogy konvex függvényekre mindig létezik a ± ben Propositio 1 (Jese-egyelőtleség Ha f : kovex, akkor tetszőleges ξ változóra f (M (ξ M (f (ξ feltéve, hogy az egyelőtleségbe szereplő véges vagy végtele várható értékek létezek Bizoyítás: Megjegyezzük,

Részletesebben

Emlékeztető: az n-dimenziós sokaság görbültségét kifejező mennyiség a Riemann-tenzor (Riemann, 1854): " ' #$ * $ ( ' $* " ' #µ

Emlékeztető: az n-dimenziós sokaság görbültségét kifejező mennyiség a Riemann-tenzor (Riemann, 1854):  ' #$ * $ ( ' $*  ' #µ Emlékeztető: az -dimeziós sokaság görbültségét kifejező meyiség a Riema-tezor (Riema, 1854: ' ( ' $ ' #µ $ µ# ahol a ú. koexiós koefficiesek (vagy Christoffel-szimbólumok a metrikus tezor g # x $ kompoeseiből

Részletesebben

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai

A szórások vizsgálata. Az F-próba. A döntés. Az F-próba szabadsági fokai 05..04. szórások vizsgálata z F-próba Hogya foguk hozzá? Nullhipotézis: a két szórás azoos, az eltérés véletle (mitavétel). ullhipotézishez tartozik egy ú. F-eloszlás. Szabadsági fokok: számláló: - evező:

Részletesebben

1 k < n(1 + log n) C 1n log n, d n. (1 1 r k + 1 ) = 1. = 0 és lim. lim n. f(n) < C 3

1 k < n(1 + log n) C 1n log n, d n. (1 1 r k + 1 ) = 1. = 0 és lim. lim n. f(n) < C 3 Dr. Tóth László, Fejezetek az elemi számelméletből és az algebrából (PTE TTK, 200) Számelméleti függvéyek Számelméleti függvéyek értékeire voatkozó becslések A τ() = d, σ() = d d és φ() (Euler-függvéy)

Részletesebben

1.1 Példa. Polinomok és egyenletek. Jaroslav Zhouf. Első rész. Lineáris egyenletek. 1 A lineáris egyenlet definíciója

1.1 Példa. Polinomok és egyenletek. Jaroslav Zhouf. Első rész. Lineáris egyenletek. 1 A lineáris egyenlet definíciója Poliomok és egyeletek Jaroslav Zhouf Első rész Lieáris egyeletek A lieáris egyelet defiíciója A következő formájú egyeleteket: ahol a, b valós számok és a + b 0, a 0, lieáris egyeletek hívjuk, az ismeretle

Részletesebben

MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK FIZIKA. kétszintű érettségire felkészítő. tanfolyamhoz

MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK FIZIKA. kétszintű érettségire felkészítő. tanfolyamhoz MÉRÉSMETODIKAI ALAPISMERETEK a FIZIKA kétszitű érettségire felkészítő tafolyamhoz A fizika mukaközösségi foglalkozásoko és a kétszitű érettségi való vizsgáztatásra felkészítő tafolyamoko 004-009-be elhagzottak

Részletesebben

Feladatok megoldása. Diszkrét matematika I. Beadandó feladatok. Bujtás Ferenc (CZU7KZ) December 14, feladat: (A B A A \ C = B)

Feladatok megoldása. Diszkrét matematika I. Beadandó feladatok. Bujtás Ferenc (CZU7KZ) December 14, feladat: (A B A A \ C = B) Diszkrét matematika I. Beadadó feladatok Bujtás Ferec (CZU7KZ) December 14 014 Feladatok megoldása 1..1-6. feladat: (A B A A \ C = B) A B A = A \ C = B igazolása: A B A = B \A = Ø = B = A B (Mivel a B-ek

Részletesebben

1. A KOMPLEX SZÁMTEST A természetes, az egész, a racionális és a valós számok ismeretét feltételezzük:

1. A KOMPLEX SZÁMTEST A természetes, az egész, a racionális és a valós számok ismeretét feltételezzük: 1. A KOMPLEX SZÁMTEST A természetes, az egész, a raioális és a valós számok ismeretét feltételezzük: N = f1 ::: :::g Z = f::: 3 0 1 3 :::g p Q = j p q Z és q 6= 0 : q A valós szám értelmezése végtele tizedestörtkét

Részletesebben

Egy lehetséges tételsor megoldásokkal

Egy lehetséges tételsor megoldásokkal Egy lehetséges tételsor megoldásokkal A vizsgatétel I része a IX és X osztályos ayagot öleli fel, 6 külöböző fejezetből vett feladatból áll, összese potot ér A közzétett tétel-variások és az előző évekbe

Részletesebben

MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA)

MATEMATIKA I. KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) O k t a t á s i H i v a t a l A 5/6 taévi Országos Középiskolai Taulmáyi Versey első forduló MATEMATIKA I KATEGÓRIA (SZAKKÖZÉPISKOLA) Javítási-értékelési útmutató A 5 olya égyjegyű szám, amelyek számjegyei

Részletesebben

Intervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres. Statisztika december 2.

Intervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres. Statisztika december 2. Itervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres Statisztika Hipotézisvizsgálat Székely Balázs 2010. december 2. Itervallum Paraméteres Hipotézisek Nemparaméteres Előadás vázlat 1 Itervallumbecslések

Részletesebben

2. gyakorlat - Hatványsorok és Taylor-sorok

2. gyakorlat - Hatványsorok és Taylor-sorok . gyakorlat - Hatváysorok és Taylor-sorok 9. március 3.. Adjuk meg az itt szereplő sorok kovergeciasugarát és kovergeciaitervallumát! + a = + Azaz a hatváysor kovergeciasugara. Az biztos, hogy a (-,) yílt

Részletesebben

Elektrokémiai fémleválasztás. Felületi érdesség: definíciók, mérési módszerek és érdesség-változás a fémleválasztás során

Elektrokémiai fémleválasztás. Felületi érdesség: definíciók, mérési módszerek és érdesség-változás a fémleválasztás során Elektrokémiai fémleválasztás Felületi érdesség: defiíciók, mérési módszerek és érdesség-változás a fémleválasztás sorá Péter László Elektrokémiai fémleválasztás Felületi érdesség fogalomköre és az érdesség

Részletesebben

Cserjésné Sutyák Ágnes *, Szilágyiné Biró Andrea ** ismerete mellett több kísérleti és empirikus képletet fel-

Cserjésné Sutyák Ágnes *, Szilágyiné Biró Andrea ** ismerete mellett több kísérleti és empirikus képletet fel- ACÉLOK KÉMIAI LITY OF STEELS THROUGH Cserjésé Sutyák Áges *, Szilágyié Biró Adrea ** beig s s 1. E kutatás célja, hogy képet meghatározásáak kísérleti és számítási móiek tosságáról, és ezzel felfedjük

Részletesebben

A tárgy címe: ANALÍZIS 1 A-B-C (2+2). 1. gyakorlat

A tárgy címe: ANALÍZIS 1 A-B-C (2+2). 1. gyakorlat A tárgy címe: ANALÍZIS A-B-C + gyakorlat Beroulli-egyelőtleség Legye N, x k R k =,, és tegyük fel, hogy vagy x k 0 k =,, vagy pedig x k 0 k =,, Ekkor + x k + x k Speciális Beroulli-egyelőtleség Ha N és

Részletesebben

Gyakorló feladatok II.

Gyakorló feladatok II. Gyakorló feladatok II. Valós sorozatok és sorok Közgazdász szakos hallgatókak a Matematika B című tárgyhoz 2005. október Valós sorozatok elemi tulajdoságai F. Pozitív állítás formájába fogalmazza meg azt,

Részletesebben

Villamos gépek tantárgy tételei

Villamos gépek tantárgy tételei Villamos gépek tatárgy tételei 7. tétel Mi a szerepe az áram- és feszültségváltókak? Hogya kapcsolódak a hálózathoz, milye előírások voatkozak a biztoságos üzemeltetésükre, kiválasztásukál milye adatot

Részletesebben

16. Az AVL-fa. (Adelszon-Velszkij és Landisz, 1962) Definíció: t kiegyensúlyozott (AVL-tulajdonságú) t minden x csúcsára: Pl.:

16. Az AVL-fa. (Adelszon-Velszkij és Landisz, 1962) Definíció: t kiegyensúlyozott (AVL-tulajdonságú) t minden x csúcsára: Pl.: 6. Az AVL-fa Adelszo-Velszkij és Ladisz, 96 Defiíció: t kiegyesúlyozott AVL-tulajdoságú t mide x csúcsára: bal x jobb x. Pl.: A majdem teljes biáris fa AVLtulajdoságú. Az AVL-fára, mit speciális alakú

Részletesebben

Statisztika (jegyzet)

Statisztika (jegyzet) Statisztika (jegyzet) Csiszár Vill 009. május 6.. Statisztikai mez A statisztika egyik ága a leíró statisztika. Ekkor a meggyelt adatokat áttekithet formába ábrázoljuk, pl. hisztogrammal (oszlopdiagrammal),

Részletesebben

Statisztikai programcsomagok

Statisztikai programcsomagok Statisztikai programcsomagok Sz cs Gábor Szegedi Tudomáyegyetem, Bolyai Itézet Szeged, 2012. tavaszi félév Sz cs Gábor (SZTE, Bolyai Itézet) Statisztikai programcsomagok 2012. tavaszi félév 1 / 26 Bevezetés

Részletesebben

Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar. Analízis 1. Írásbeli beugró kérdések. Készítette: Szántó Ádám Tavaszi félév

Eötvös Loránd Tudományegyetem Informatikai Kar. Analízis 1. Írásbeli beugró kérdések. Készítette: Szántó Ádám Tavaszi félév Eötvös Lorád Tudomáyegyetem Iformatikai Kar Aalízis 1. Írásbeli beugró kérdések Készítette: Szátó Ádám 2011. Tavaszi félév 1. Írja le a Dedekid-axiómát! Legyeek A R, B R. Ekkor ha a A és b B : a b, akkor

Részletesebben

megoldásvázlatok Kalkulus gyakorlat Fizika BSc I/1, 1. feladatsor 1. Rajzoljuk le a számegyenesen az alábbi halmazokat!

megoldásvázlatok Kalkulus gyakorlat Fizika BSc I/1, 1. feladatsor 1. Rajzoljuk le a számegyenesen az alábbi halmazokat! megoldásvázlatok Fizika BSc I/,. feladatsor. Rajzoljuk le a számegyeese az alábbi halmazokat! a { R < 5}, b { R 4}, c { Z 4}, d { Q < 4 6}, e { N 3 }.. Igazak-e az alábbi állítások? Adjuk meg az állítások

Részletesebben

ALGEBRA. egyenlet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 198.

ALGEBRA. egyenlet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 198. ALGEBRA MÁSODFOKÚ POLINOMOK. Határozzuk meg az + p + q = 0 egyelet megoldásait, ha tudjuk, hogy egész számok, továbbá p + q = 98.. Határozzuk meg az összes olya pozitív egész p és q számot, amelyre az

Részletesebben

3. SOROZATOK. ( n N) a n+1 < a n. Egy sorozatot (szigorúan) monotonnak mondunk, ha (szigorúan) monoton növekvő vagy csökkenő.

3. SOROZATOK. ( n N) a n+1 < a n. Egy sorozatot (szigorúan) monotonnak mondunk, ha (szigorúan) monoton növekvő vagy csökkenő. 3. SOROZATOK 3. Sorozatok korlátossága, mootoitása, kovergeciája Defiíció. Egy f : N R függvéyt valós szám)sorozatak evezük. Ha A egy adott halmaz és f : N A, akkor f-et A-beli értékű) sorozatak evezzük.

Részletesebben

Szemmegoszlási jellemzők

Szemmegoszlási jellemzők Szemmegoszlási jellemzők Németül: Agolul: Charakteristike er Korgrößeverteilug Characteristics of particle size istributio Fraciául: Caractéristique e compositio graulométrique Kutatási, fejlesztési és

Részletesebben

Hipotézis-ellenırzés (Statisztikai próbák)

Hipotézis-ellenırzés (Statisztikai próbák) Következtetı statisztika 5. Hipotézis-elleırzés (Statisztikai próbák) 1 Egymitás próbák Átlagra, aráyra, Szórásra Hipotézis-vizsgálat Áttekités Egymitás em paraméteres próbák Függetleségvizsgálat Illeszkedésvizsgálat

Részletesebben

kismintás esetekben vagy olyanokban, melyeknél a tanulóalgoritmust tesztadatokon szeretnénk

kismintás esetekben vagy olyanokban, melyeknél a tanulóalgoritmust tesztadatokon szeretnénk ÚJRAMINTAVÉTELEZÉSI ELJÁRÁSOK A jackkife (zsebkés) és bootstrap (cipőhúzó a saját kallatyújáál fogva) eljárások agol elevezése is arra utal, hogy itt ad hoc eljárásokról va szó, melyek azoba agyo haszosak

Részletesebben

Méréstani összefoglaló

Méréstani összefoglaló PÉCSI TUDOMÁNYEGYETEM TERMÉSZETTUDOMÁNYI KAR FIZIKAI INTÉZET Méréstai összefoglaló (köryezettudomáyi szakos hallgatók laboratóriumi mérési gyakorlataihoz) Összeállította: Dr. Német Béla Pécs 2008 1 Bevezetés

Részletesebben

ANALÍZIS I. TÉTELBIZONYÍTÁSOK ÍRÁSBELI VIZSGÁRA

ANALÍZIS I. TÉTELBIZONYÍTÁSOK ÍRÁSBELI VIZSGÁRA ANALÍZIS I. TÉTELBIZONYÍTÁSOK ÍRÁSBELI VIZSGÁRA Szerkesztette: Balogh Tamás 202. július 2. Ha hibát találsz, kérlek jelezd a ifo@baloghtamas.hu e-mail címe! Ez a Mű a Creative Commos Nevezd meg! - Ne add

Részletesebben

Minta JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ A MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI 2. FELADATSORHOZ

Minta JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ A MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI 2. FELADATSORHOZ JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ A MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI. FELADATSORHOZ Formai előírások: A dolgozatot a vizsgázó által haszált szíűtől eltérő szíű tollal kell javítai, és a taári gyakorlatak megfelelőe

Részletesebben

Diszkrét matematika II., 3. előadás. Komplex számok

Diszkrét matematika II., 3. előadás. Komplex számok 1 Diszkrét matematika II., 3. előadás Komplex számok Dr. Takách Géza NyME FMK Iformatikai Itézet takach@if.yme.hu http://if.yme.hu/ takach/ 2007. február 22. Komplex számok Szereték kibővítei a valós számtestet,

Részletesebben

7. el adás Becslések és minta elemszámok. 7-1. fejezet Áttekintés

7. el adás Becslések és minta elemszámok. 7-1. fejezet Áttekintés 7. el adás Becslések és mita elemszámok 7-1. fejezet Áttekités 7-1 Áttekités 7- A populáció aráy becslése 7-3 A populáció átlag becslése: σismert 7-4 A populáció átlag becslése: σem ismert 7-5 A populáció

Részletesebben

Nevezetes sorozat-határértékek

Nevezetes sorozat-határértékek Nevezetes sorozat-határértékek. Mide pozitív racioális r szám eseté! / r 0 és! r +. Bizoyítás. Jelöljük p-vel, illetve q-val egy-egy olya pozitív egészt, melyekre p/q r, továbbá legye ε tetszőleges pozitív

Részletesebben

Sorozatok A.: Sorozatok általában

Sorozatok A.: Sorozatok általában 200 /2002..o. Fakt. Bp. Sorozatok A.: Sorozatok általába tam_soroz_a_sorozatok_altalaba.doc Sorozatok A.: Sorozatok általába Ad I. 2) Z/IV//a-e, g-m (CD II/IV/ Próbálj meg róluk miél többet elmodai. 2/a,

Részletesebben

Ingatlanfinanszírozás és befektetés

Ingatlanfinanszírozás és befektetés Nyugat-Magyarországi Egyetem Geoiformatikai Kar Igatlameedzser 8000 Székesfehérvár, Pirosalma u. 1-3. Szakiráyú Továbbképzési Szak Igatlafiaszírozás és befektetés 2. Gazdasági matematikai alapok Szerzı:

Részletesebben

Tartalomjegyzék. Pemutáció 5 Ismétléses permutáció 8 Variáció 9 Ismétléses variáció 11 Kombináció 12 Ismétléses kombináció 13

Tartalomjegyzék. Pemutáció 5 Ismétléses permutáció 8 Variáció 9 Ismétléses variáció 11 Kombináció 12 Ismétléses kombináció 13 Tartalomjegyzék I Kombiatorika Pemutáció Ismétléses permutáció 8 Variáció 9 Ismétléses variáció Kombiáció Ismétléses kombiáció II Valószíségszámítás M/veletek eseméyek között 6 A valószí/ség fogalma 8

Részletesebben

Komputer statisztika

Komputer statisztika Eszterházy Károly Főiskola Matematikai és Iformatikai Itézet Tómács Tibor Komputer statisztika Eger, 010. október 6. Tartalomjegyzék Előszó 4 Jelölések 5 1. Valószíűségszámítás 7 1.1. Valószíűségi mező............................

Részletesebben

I. FEJEZET BICIKLIHIÁNYBAN

I. FEJEZET BICIKLIHIÁNYBAN I FEJEZET BICIKLIHIÁNYBAN 1 Az alapfeladat 1 Feladat Két település közti távolság 40 km Két gyerekek ezt a távolságot kellee megteie a lehetőlegrövidebb időalattakövetkező feltételek mellett: Va egy biciklijük

Részletesebben

Integrálszámítás (Gyakorló feladatok)

Integrálszámítás (Gyakorló feladatok) Itegrálszámítás Gyakorló feladatok Programtervez iformatikus szakos hallgatókak az Aalízis. cím tárgyhoz Összeállította Szili László 8. február Tartalomjegyzék I. Feladatok 5. Primitív függvéyek határozatla

Részletesebben

Áringadozások elıadás Kvantitatív pénzügyek szakirány 2012/13 2. félév

Áringadozások elıadás Kvantitatív pénzügyek szakirány 2012/13 2. félév Árigadozások elıadás Kvatitatív pézügyek szakiráy 01/13. félév Heti óra elıadás + óra gyakorlat Elıadás: fıleg modellek, elemzési módszerek Gyakorlat: R programmal, alkalmazások Számokérés 50%: beadadó

Részletesebben

3.3 Fogaskerékhajtások

3.3 Fogaskerékhajtások PTE, PMMK Stampfer M.: Gépelemek II / Mechaikus hajtások II / 7 / 3.3 Fogaskerékhajtások Jó tulajoságaikak köszöhetőe a fogaskerékhajtóművek a legelterjetebbek az összes mechaikus hajtóművek közül. A hajtás

Részletesebben

Autoregressziós folyamatok

Autoregressziós folyamatok Autoregressziós folyamatok.. Példa.. Az ε(t) folyamat függetle érték zaj, ha a várható értéke és ε(t)-k függetle, azoos eloszlású valószí ségi változók.. Az ε(t) folyamat fehér zaj, ha Eε(t) =, és ε(t)-k

Részletesebben

CIVILEK A NYOMTATOTT SAJTÓBAN ÉRDEKÉRVÉNYESÍTÉS A MÉDIÁBAN 1

CIVILEK A NYOMTATOTT SAJTÓBAN ÉRDEKÉRVÉNYESÍTÉS A MÉDIÁBAN 1 csz12 elm filosz.qxd 2007. 06. 13. 14:53 Page 111 CIVILEK A NYOMTATOTT SAJTÓBAN ÉRDEKÉRVÉNYESÍTÉS A MÉDIÁBAN 1 Beszedics Otília Bevezetõ A 2003. augusztus 1. és 2007. február 28. közötti idõszakba a GPS

Részletesebben

(d) x 6 3x 2 2 = 0, (e) x + x 2 = 1 x, (f) 2x x 1 = 8, 2(x 1) a 1

(d) x 6 3x 2 2 = 0, (e) x + x 2 = 1 x, (f) 2x x 1 = 8, 2(x 1) a 1 . Bevezető. Oldja meg az alábbi egyeleteket: (a cos x + si x + cos x si x = (b π si x = x π 4 x 3π 4 cos x (c cos x + si x = si x (d x 6 3x = 0 (e x + x = x (f x + 5 + x = 8 (g x + + x + + x + x + =..

Részletesebben

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ

MATEMATIKA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ Matematika emelt szit 1011 ÉRETTSÉGI VIZSGA 013. május 7. MATEMATIKA EMELT SZINTŰ ÍRÁSBELI ÉRETTSÉGI VIZSGA JAVÍTÁSI-ÉRTÉKELÉSI ÚTMUTATÓ EMBERI ERŐFORRÁSOK MINISZTÉRIUMA Formai előírások: Fotos tudivalók

Részletesebben

Optika. sin. A beeső fénysugár, a beesési merőleges és a visszavert, illetve a megtört fénysugár egy síkban van.

Optika. sin. A beeső fénysugár, a beesési merőleges és a visszavert, illetve a megtört fénysugár egy síkban van. Optika Mi a féy? Látható elektromágeses sugárzás. Geometriai optika (modell) Féysugár: ige vékoy párhuzamos féyyaláb Ezt a modellt haszálva az optikai jeleségek széles köréek magyarázata egyszerű geometriai

Részletesebben

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Idősorok elemzése. 5. előadás. Döntéselőkészítés módszertana

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Idősorok elemzése. 5. előadás. Döntéselőkészítés módszertana Idősorok elemzése 5. előadás Dötéselőkészítés módszertaa Az idősorok elemzéséek egyszerűbb Számtai átlag eszközei: Kroológikus átlag Diamikus viszoyszám Átlagos abszolút eltérés Átlagos relatív eltérés

Részletesebben

Mőbiusz Nemzetközi Meghívásos Matematika Verseny Makó, március 26. MEGOLDÁSOK

Mőbiusz Nemzetközi Meghívásos Matematika Verseny Makó, március 26. MEGOLDÁSOK Mőbiusz Nemzetözi Meghívásos Matematia Versey Maó, 0. március 6. MEGOLDÁSOK 5 700. Egy gép 5 óra alatt = 000 alatt 000 csavart. 000 csavart észít, így = gép észít el 5 óra 000. 5 + 6 = = 5 + 5 6 5 6 6.

Részletesebben