Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Bevezetés. 1. előadás. Statisztikai szoftver alkalmazás.

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Bevezetés. 1. előadás. Statisztikai szoftver alkalmazás."

Átírás

1 Bevezetés 1. előadás Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta

2 Tantárgy célja A tantárgy oktatásának célja hatékony statisztikai elemző készség elsajátíttatása számítógépes programok segítségével. A statisztikai szoftverek gyakorlati alkalmazási területeinek bemutatása, a szoftverek használatának megismertetése.

3 Alkalmazott szoftverek Microsoft Excel Kimutatás Adatszerzés Transzformáció Grafikus ábrázolás Leíró statisztikai módszerek Makro készítés SPSS Adatstruktúra kialakítása Adatmanipuláció, transzformáció Leíró statisztika, grafikus elemzés Kereszttábla elemzés

4 Bevezetés az SPSS program használatába Statisztikai szoftver alkalmazás

5 SPSS alapok Statistical Package for Social Sciences SPSS nézetek: Data View Variable View Output Viewer Sintax Adatok értéke Hasonló szerkezet, mint az Excelben Adatok adatai Változók adatai, beállításai, leírásai Eredmények megjelenítése Külön fájl, kiterjesztése:.spo Programozási lehetőséget biztosít 1 fájl, kiterjesztése:.sav Váltás a nézetek között:

6 Variable View A változók adatai 1. Width (szélesség): megadhatjuk a szám teljes ábrázolási hosszát Decimals (tizedes jegyek): megadhatjuk a tizedes jegyek számát Missing (hiányzó értékek): definiálhatjuk a hiányzó értékek kezelését Name (változó neve): rövidítés, a változó tartalmára utal, betűvel kezdődik, nem tartalmazhat ékezetes vagy speciális karaktereket Columns (oszlopok): megadhatjuk az oszlopok ténylegesen megjelenített szélességét Align (elrendezés): megadhatjuk a cellák igazítási formáját Balra Jobbra Középre

7 Variable View A változók adatai 2. Type (változó típusa) Role: az adatok szerepét mutatja meg, esetünkben általában input (bemeneti) adat Számszerű (alapértelmezett) Szintén szám, de a számok ezres csoportjait vessző választja el, a tizedes jel pont Szintén szám, de a számok ezres csoportjait pont választja el, a tizedes jel vessző Dátum típus Numerikus típus, a számokat normál alakban ábrázolja Pénz, deviza, valuta értékek megjelenítésére alkalmazható (Edit/Options/Currency menüpontban állítható) Szöveges változó, meg tudjuk adni a hosszát (hány karakter lehet)

8 Variable View A változók adatai 3. Label (~címke): a változó szöveges leírása, lényegre törő, pontos, informatív Arány Sorrendi Nominális Values (értékek): kategória változók esetén az egyes kategóriák értelmezését adhatjuk meg (pl. 1=férfi; 2=nő) Measure (mérési skála): megadhatjuk, hogy az adott változónak mi a mérési skálája

9 Mérési skálák Számok meghatározott szabályok szerinti hozzárendelése jelenségekhez, bizonyos tulajdonságokhoz. 4 féle szabály alapján (erősségi fokozat szerint): - nominális skála - sorrendi skála - intervallum skála (különbség skála) - arány skála

10 1. Nominális skála (névleges) Számok kötetlen hozzárendelése Területi, minőségi ismérvek megfigyelésekor A szám csak azonosító Pl. rendszám, irányítószám Pl: kódolás: Szőke: 1, barna: 2, vörös: 3, fekete: 4 Férfi: 1, nő: 2

11 2. Ordinális, sorrendi skála A sokaság egyedeinek egy közös tulajdonság alapján való sorba rendezése. A skálán az egyes egyedek nem feltétlen egyforma távolságra helyezkednek el egymástól. Pl. hallgatók osztályzata, országok hitelképességének sorrendje

12 3. Intervallum skála A két adat különbsége értelmezett, valós adat. Zérus pontja önkényes. A zérus pont nem jelenti azt, hogy az adott egyed nem rendelkezik az adott tulajdonsággal. De: nem értelmezhető a két adat összege, aránya, különbsége. Pl. Celsius fok

13 4. Arány skála A legerősebb mérési skála Zérus pontja természetesen adódik Bármely két érték aránya független a mértékegységtől Értelmezhető a két adat összege, aránya is Pl. hosszúság, pontszám

14 SPSS menüsor File=fájl Edit=szerkesztés View=nézet Transform=transzfomációk Analyze=elemzések Graphs=grafikonok Save=mentés Data=adatok Print=nyomtatás Open data document=adatbázis Find=keresés megnyitása Run descriptive statistics=alap leíró statisztika készítése Select cases=szűrés Value labels=nézetet vált a kategória változóknál

15 Bevezetés a Microsoft Excel használatába Statisztikai szoftver alkalmazás

16 1. feladat Nyisson egy üres excel fájlt! Készítsen egy táblázatot a csoport adatai alapján! Formázza meg a táblázatot a szerkesztési szabályoknak megfelelően! Cellatípusok, tizedes jegyek beállítása

17 A statisztikai táblák szerkesztésének szabályai I. A tábla részei formai szempontból: oszlop a tábla függőleges része, sor a tábla vízszintes része, rovat a sor és az oszlop találkozása. Szöveget is tartalmazó rovatok: fejrovat a táblában felül helyezkednek el, oldalrovat a sorok előtt találhatók, összegrovat a sorok és az oszlopok adatainak összegzését tartalmazó rovatok.

18 Statisztikai táblák tartozékai cím mértékegység időpont, időszak üres sort, oszlopot, rovatot nem tartalmazhat forrás megjelölés

19 A statisztikai táblák szerkesztésének szabályai II. A táblában üres sor, vagy oszlop nem szerepelhet, üres rovat nem maradhat. Nincs adat: a rovatot kihúzzuk (-) Nem ismerjük az adatot: a rovatot kipontozzuk ( ) Túl kicsi az adat (0,0)

20 2. feladat Nyissa meg a falu.xlsx fájlt! (tanszéki honlap) Formázza meg a táblázatot! (Times New Roman betűtípus, keret, oszlopszélesség) Rendezze sorba az adatokat születési év, majd háztartás mérete alapján! Állítson be ezres tagolást! Állítsa át a tizedes vesszőt (pontot)! Távolítsa el a $ jelet!

21 Határozza meg a minimum és a maximum lakás alapterületet! Mennyi az átlagos szobaszám? Mennyi pénzből élnek havonta összesen azok, akik 5 szobával rendelkeznek?

22 Grafikus ábrázolás 2. előadás Statisztikai szoftver alkalmazás

23 Ajánlott irodalom Domán-Szilágyi-Varga (2009): Statisztikai elemzések alapjai I oldal

24 Tipikus hibák A mondanivaló szempontjából nem megfelelő ábratípus kiválasztása Tárgynak megfelelő ábra helytelen használata Kimaradó lehetőségek

25 A grafikus ábrázolás alapelvei Legyen áttekinthető, csak azt mutassa, amire szolgál. Legyen célorientált és homogén, lehetőleg egy jelenséget ábrázoljon. Legyen a lehető legegyszerűbb. Legyen rekonstruálható. Fontos a pontos és egyértelmű jelmagyarázat. Legyen a méretezés optikailag semleges, ne lehessen különféle trükkökkel magyarázni. Bizonyos ábratípust lehetőleg csak egyfajta jelenség bemutatásához használjunk.

26 A grafikus ábrák tartozékai Cím Feliratok Forrás Jelmagyarázat (szükség szerint) Hálózat és skálabeosztás (bizonyos típusoknál)

27 Grafikus ábrázolás fajtái: 1) Mértani alakzatok felhasználásával Koordinátarendszeren kívüli Kördiagram Koordinátarendszeren alapuló Pontdiagram Vonaldiagram Oszlopdiagram Szalagdiagram

28 2.) Térképeken alapuló ábrázolás Kartogram Kartodiagram Ponttérkép 3.) Figurális ábrázolás (piktogram)

29 1) Koordinátarendszeren alapuló: pont/vonal diagram Forrás: KSH Statisztikai tükör; Nemzetközi utazások, II. negyedév

30 Az életkor és a kereset összefüggése Forrás: Kitalált Vállalat adatai

31 Ezer lakosra jutó élveszületés és halálozás alakulása Forrás: Demográfiai évkönyv 2004.

32 Pálcika diagram Néhány értéket felvevő diszkrét mennyiségi ismérvek esetében

33 Tartamidősor - oszlopdiagram Forrás: KSH, június

34 Hisztogram, poligon

35 Szalagdiagram (korfa) Forrás: KSH, A fenntartható fejlődés indikátorai Magyarországon, 2014

36 Gazdaságelméleti Poláris és koordinátarendszer Módszertani Intézet poláris hálózat Poláris koordináta-rendszer Forrás: KSH

37 Koordinátarendszeren kívüli mértani alakzat Forrás: KSH Statisztikai tükör; Távközlés, internet, televíziószolgáltatás, II. negyedév

38 Osztott oszlopdiagram Forrás: KSH Statisztikai tükör; Távközlés, internet, televíziószolgáltatás, II. negyedév

39 Kartogram Forrás: KSH, Az ingázás kiemelt célpontjai, április

40 Kartodiagram Népsűrűség és városi népesség aránya 2002.január 1. Forrás: sdt.sulinet.hu

41 Forrás: Gazdaságtudományi Kar Figurális ábrázolás Forrás:

42 1. feladat Nyissa meg az órabér.xlsx fájlt! Ábrázolja a dolgozók megoszlását nemek és teljesítmény szerint is! Ábrázolja a dolgozókat a munkaidő és az órabér függvényében!

43 2. feladat Készítsen hisztogramot a kor alapján az alábbi intervallumok felhasználásával!

44 3. feladat Ábrázolja oszlopdiagramon a betegek korát, a vízszintes tengelyre a név kerüljön! Változtassa meg az oszlopdiagram típusát szalagra!

45 Középértékek, szóródás, kvantilisek 3. előadás Statisztikai szoftver alkalmazás

46 A sokaság/minta eloszlásának jellemzése tipikus értékek meghatározása; az adatok különbözőségének vizsgálata, a sokaság/minta eloszlásgörbéjének elemzése.

47 Eloszlásjellemzők Középértékek helyzeti (Me, Mo) számított Aszimmetria mérése Pearson-féle mutató (A) F mutató β 1 mutató grafikus ábrázolás Szóródási mérőszámok szórás ( ) relatív szórás (V) terjedelem (R) interkvartilis terjedelem (IQR) Egyéb jellemzők koncentráció kvantilisek momentumok grafikus ábrák

48 SZÁMÍTOTT KÖZÉPÉRTÉKEK

49 Számtani átlag Az a szám, amelyet az átlagolandó értékek helyére téve azok összege változatlan marad. Egyedi értékeknél: x x1 x2... n n i 1 x n n x i Súlyozott forma: n i 1 x f i f i x i

50 A számtani átlag előnyös tulajdonságai Világos, érthető fogalom, számítása egyszerű. Minden adathalmaznak létezik számtani átlaga, s egy van belőle. Minden elem figyelembe vételével kerül kiszámításra. Kiszámításához nem szükséges az egyedi értékek ismerete, elegendő azok összegét tudni.

51 A számtani átlag hátrányos tulajdonságai A kiugró értékekre (ún. outlier-ekre) érzékeny. (nyesett átlag trimmed mean) Osztályközös gyakorisági sor alkalmazása esetén nem tudjuk figyelembe venni az egyedi értékeket. Nyitott osztályközök használatakor adatvesztés.

52 Egyéb átlagformák Geometriai átlag az a szám, amelyet az egyedi értékek helyére írva azok szorzata változatlan marad. Harmonikus átlag az a szám, amelyet az egyes átlagolandó értékek helyére írva azok reciprokösszege változatlan marad. A négyzetes (kvadratikus) átlag az a szám, amellyel az átlagolandó értékeket helyettesítve, azok négyzetösszege változatlan marad.

53 HELYZETI KÖZÉPÉRTÉKEK

54 Medián A rangsorba rendezett adatok közül a középső elem (az előforduló értékek fele kisebb a medián-nál, fele pedig nagyobb) n Me = me + 2 f me = a mediánt tartalmazó osztályköz alsó határa, vagy az azt megelőző osztályköz felső határa f' me-1 = a mediánt tartalmazó osztályközt megelőző osztályköz kumulált gyakorisága, (a mediánt tartalmazó osztályköz előtti elemek száma); f me = a mediánt tartalmazó osztályközhöz tartozó gyakoriság, azaz a mediánt tartalmazó osztályközben összesen hány elem található; h = a mediánt tartalmazó osztályköz hossza; n = az elemek száma; f me me-1 h

55 Medián előnyös tulajdonságai egyértelműen meghatározható, nem csak mennyiségi jellemzők esetén határozható meg, hanem rangsorba rendezhető minőségi ismérvek esetén is, értéke független a szélső értékektől.

56 Medián hátrányos tulajdonságai Csak rangsorba rendezett elemekből számítható. Induktív statisztikai célra nem nagyon alkalmas. Ha az egyedek jelentős hányada azonos ismérvértékkel rendelkezik, akkor nem célszerű használni.

57 Módusz Módusz képlete: Mo = mo + k 1 k + k 1 2 h mo = a móduszt tartalmazó, un. modális osztályköz alsó határa, k1 = a modális osztályköz és az azt megelőző osztályköz gyakoriságának különbsége, k2 = a modális osztályköz és az azt követő osztályköz gyakoriságának különbsége h = a modális osztályköz hossza.

58 A módusz jellemzői Előnyös tulajdonságok: Tipikus érték Valamennyi mérési skála esetén alkalmazható. Nem érzékeny a szélső, kiugró értékekre. Hátrányos tulajdonságok: Nem minden esetben létezik, vagy előfordulhat, hogy több is van belőle. Induktív statisztikai célra általában nem alkalmas

59 Kvantilisek Azok az értékek, melyeknél az összes előforduló értékek j/k-ad része kisebb, illetve az (1-j/k)-ad része nagyobb. (j=1,2,,k-1) Fontosabb kvantilisek: Medián (Me) k=2 Tercilisek (T j ) k=3 Kvartilisek (Q j ) k=4 Kvintilisek (K j ) k=5 Decilisek (D j ) k=10 A j- edik kvantilis sorszáma j n 1 k

60 SZÓRÓDÁSI MUTATÓK Gazdaságtudományi Kar

61 Szóródásszámítás Szóródáson azonos fajta számszerű értékek különbözőségét értjük. Mérése: Szélső értékek eltérése alapján Átlagtól való eltérés alapján Egymástól való eltérés alapján

62 A szóródás mérőszámai A szóródás terjedelmének mutatói A szóródás terjedelme: R=X max -X min Kifejezi, hogy mekkora értékközben ingadoznak az ismérvértékek. A szóródás interkvartilis terjedelme: IQR=Q 3 -Q 1 Kifejezi, hogy mekkora értékközben ingadozik az ismérvértékek középső 50%-a. A szóródás interdecilis terjedelme: IDR=D 9 -D 1 Kifejezi, hogy mekkora értékközben ingadozik az ismérvértékek középső 80%-a.

63 Szórás (σ) A szórás az egyedi értékek átlagtól való eltéréseinek a négyzetes átlaga. = d i = i=1 n A σ 2 -et varianciának is nevezzük. n 2 k i=1 f k i i=1 d f i 2 i

64 Relatív szórás (V) Kifejezi, hogy az egyedi értékek átlagosan hány %-kal térnek el az átlagos értéktől. V = x

65 GYAKORLÁS Gazdaságtudományi Kar

66 1. feladat Nyissa meg a gyakorlás.xlsx fájlt (egyszerű adatok munkalap)! Készítsen leíró statisztikát a betegek életkorára vonatkozóan! A kapott eredményeket értelmezze! Számítsa ki függvénnyel (képlettel) a lázas napok számának átlagát, szórását, relatív szórását, mediánját, móduszát! A kapott eredményeket értelmezze!

67 Leíró statisztika megoldás Bekapcsolás: Fájl/Beállítások/Bővítmények/Ugrás../Analysis ToolPak Használat: Adatok/Adatelemzés/Leíró statisztika

68 Eredmény

69 Leíró statisztikai függvények Mutatószám Átlag Mintabeli szórás (s) Sokasági szórás (σ) Minimum Maximum Módusz Medián Darab Függvény =átlag(átlagolandó értékek) =szór.m(értékek) =szór.s(értékek) =min(értékek) =max(értékek) =módusz.egy(értékek) =medián(értékek) =darab(értékek)

70 Egyszerű makrók készítése 4. előadás Statisztikai szoftver alkalmazás

71 Mi is az a makró? Lényegében egy mini program. Rendszeres, ismétlődő feladatok elvégzésében nyújt segítséget, gyorsítja a munkavégzést. Hátránya: -átfogó, komplex szemléletet igényel, -nem ismételhető meg minden műveletsor, -az eredményt nem lehet visszavonni.

72 Makró a Microsoft Excel programban A programozás nyelve: Visual Basic De! Nem feltétlenül szükséges ismerni a programozási nyelvet, meg is taníthatjuk a szükséges folyamatokat. Makró rögzítése

73 Feladat Nyissa meg az órabér.xlsx fájlt! Készítsen makrót az alábbi feladatok elvégzésére: átlag, szórás, módusz, medián, relatív szórás számítás!

74 Megoldás 1. Másolja át az órabér adatokat egy új munkalapra! 2. Nézet/Makró/Makró rögzítése 3. Adja meg a makró nevét, esetleg billentyűparancsot, a makró helyét!

75 4. Végezze el a kívánt műveleteket! (Az átlag, szórás, módusz, medián, relatív szórás számítások előkészítése és elvégzése.) 5. Rögzítés vége.

76 6. Makró alkalmazása más adatsoron. -Az elemezni kívánt adatsort másoljuk egy munkalap A oszlopába! -Nézet/Makrók megjelenítése/ A kiválasztott makró indítása

77 Kész makró programjának megtekintése Nézet/Makrók/ Makrók megjelenítése/ Szerkesztés

78 Köszönöm a figyelmet! stgpren@uni-miskolc.hu

Bevezetés az SPSS program használatába

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

Részletesebben

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

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

Részletesebben

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Grafikus ábrázolás. 3. előadás. Statisztikai szoftver alkalmazás.

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Grafikus ábrázolás. 3. előadás. Statisztikai szoftver alkalmazás. Grafikus ábrázolás 3. előadás Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta Ajánlott irodalom Domán-Szilágyi-Varga (2009): Statisztikai elemzések alapjai I. 58-74. oldal Tipikus hibák A mondanivaló

Részletesebben

5. Előadás. Grafikus ábrázolás Koncentráció elemzése

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

Részletesebben

A sokaság/minta eloszlásának jellemzése

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

Részletesebben

A statisztika alapjai - Bevezetés az SPSS-be -

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

Részletesebben

Statisztika 2. Dr Gősi Zsuzsanna Egyetemi adjunktus

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

Részletesebben

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés. Gazdaságstatisztika KGK VMI

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

Részletesebben

Bevezető Adatok rendezése Adatok jellemzése Időbeli elemzés

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

Részletesebben

1. előadás Horváthné Csolák Erika

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

Részletesebben

A sokaság elemei közül a leggyakrabban előforduló érték. diszkrét folytonos

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

Részletesebben

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben

Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben Adatmanipuláció, transzformáció, szelekció SPSS-ben Statisztikai szoftver alkalmazás Géczi-Papp Renáta Számított változó A már meglévő adatokból (változókból) további adatokat származtathatunk. munkavállalók.sav

Részletesebben

Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Középértékek és szóródási mutatók

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Matematikai statisztikai elemzések 2.

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

Részletesebben

Bevezető Mi a statisztika? Mérés Csoportosítás

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

Részletesebben

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

Változók eloszlása, középértékek, szóródás

Változók eloszlása, középértékek, szóródás Változók eloszlása, középértékek, szóródás Populáció jellemzése Empirikus kutatás (statisztikai elemzés) célja: a mintából a populációra következtetni. Minta: egy adott változó a megfigyelési egységeken

Részletesebben

2. előadás. Viszonyszámok típusai

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

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak

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

Részletesebben

Segítség az outputok értelmezéséhez

Segítség az outputok értelmezéséhez Tanulni: 10.1-10.3, 10.5, 11.10. Hf: A honlapra feltett falco_exp.zip-ben lévő exploratív elemzések áttanulmányozása, érdekességek, észrevételek kigyűjtése. Segítség az outputok értelmezéséhez Leiro: Leíró

Részletesebben

[GVMGS11MNC] Gazdaságstatisztika

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

Részletesebben

A mérés problémája a pedagógiában. Dr. Nyéki Lajos 2015

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

Részletesebben

A leíró statisztikák

A leíró statisztikák A leíró statisztikák A leíró statisztikák fogalma, haszna Gyakori igény az, hogy egy adathalmazt elemei egyenkénti felsorolása helyett néhány jellemző tulajdonságának megadásával jellemezzünk. Ezeket az

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti:

MINTAFELADATOK. 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 1. Az alábbi diagram egy kiskereskedelmi lánc boltjainak forgalomkoncentrációját szemlélteti: 100% 90% 80% 70% 60% 50% 2010 2011 40% 30% 20% 10% 0% 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% a) Nevezze

Részletesebben

Microsoft Excel 2010. Gyakoriság

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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. 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

Részletesebben

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15.

Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért november 15. Dr. Nagy Zita Barbara igazgatóhelyettes KÖVET Egyesület a Fenntartható Gazdaságért 2018. november 15. PÉNZ a boldogság bitorlója? A jövedelemegyenlőtlenség természetes határa A boldog ember gondolata a

Részletesebben

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

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

Részletesebben

KÖZPONTI STATISZTIKAI HIVATAL. Szóbeli vizsgatevékenység

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

Részletesebben

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai

STATISZTIKA I. Változékonyság (szóródás) A szóródás mutatószámai. Terjedelem. Forgalom terjedelem. Excel függvények. Függvénykategória: Statisztikai Változékonyság (szóródás) STATISZTIKA I. 5. Előadás Szóródási mutatók A középértékek a sokaság elemeinek értéknagyságbeli különbségeit eltakarhatják. A változékonyság az azonos tulajdonságú, de eltérő

Részletesebben

Kvantitatív elemzési módszerek

Kvantitatív elemzési módszerek Kvantitatív elemzési módszerek Dr. Szilágyi Roland Dr. Varga Beatrix Bevezetés 2 A statisztika fogalma gyakorlati tevékenység, amelynek eredményeképpen statisztikai adatokhoz jutunk; e tevékenység eredményeképpen

Részletesebben

Biomatematika 2 Orvosi biometria

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

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

Sta t ti t s i zt z i t k i a 1. előadás Statisztika 1 előadás Témakörök Statisztikai alapfogalmak Statisztikai sorok Mennyiségi sorok csoportosítása Statisztikai táblák Statisztika fogalma Gyakorlati tevékenység Adatok összessége Módszertan

Részletesebben

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája

Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája Az MS Excel táblázatkezelés modul részletes tematika listája A táblázatkezelés alapjai A táblázat szerkesztése A táblázat formázása A táblázat formázása Számítások a táblázatban Oldalbeállítás és nyomtatás

Részletesebben

Kutatásmódszertan és prezentációkészítés

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

Részletesebben

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály

Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály BGF KKK Módszertani Intézeti Tanszéki Osztály Budapest, 2012. Név:... Kód:...... Eredmény:..... STATISZTIKA I. VIZSGA; NG KM ÉS KG TQM SZAKOKON MINTAVIZSGA Feladatok 1. 2. 3. 4. 5. 6. Összesen Szerezhető

Részletesebben

Elemi statisztika fizikusoknak

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

Részletesebben

Kvantitatív statisztikai módszerek

Kvantitatív statisztikai módszerek Kvantitatív statisztikai módszerek 1. konzultáció tárgyjegyző Dr. Szilágyi Roland Mérési skálák Számok meghatározott szabályok szerinti hozzárendelése jelenségekhez, bizonyos tulajdonságokhoz. 4 féle szabály

Részletesebben

18. modul: STATISZTIKA

18. modul: STATISZTIKA MATEMATIK A 9. évfolyam 18. modul: STATISZTIKA KÉSZÍTETTE: LÖVEY ÉVA, GIDÓFALVI ZSUZSA MODULJÁNAK FELHASZNÁLÁSÁVAL Matematika A 9. évfolyam. 18. modul: STATISZTIKA Tanári útmutató 2 A modul célja Időkeret

Részletesebben

SULINOVA PROGRAMTANTERVÉHEZ ILLESZKEDŐ TANMENET 9. ÉVFOLYAM SZÁMÁRA

SULINOVA PROGRAMTANTERVÉHEZ ILLESZKEDŐ TANMENET 9. ÉVFOLYAM SZÁMÁRA 1 SULINOVA PROGRAMTANTERVÉHEZ ILLESZKEDŐ TANMENET 9. ÉVFOLYAM SZÁMÁRA Heti óraszám: 3 Éves óraszám: 37 x 3 = 111 A tanmenet 101 óra beosztását tartalmazza. A dolgozatok írása és javítása 10 órát foglal

Részletesebben

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

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

Részletesebben

A valószínűségszámítás elemei

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:

Részletesebben

SZÁMÍTÓGÉPES ADATFELDOLGOZÁS

SZÁMÍTÓGÉPES ADATFELDOLGOZÁS SZÁMÍTÓGÉPES ADATFELDOLGOZÁS A TÁBLÁZATKEZELŐK Irodai munka megkönnyítése Hatékony a nyilvántartások, gazdasági, pénzügyi elemzések, mérési kiértékelések, beszámolók stb. készítésében. Alkalmazható továbbá

Részletesebben

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk?

Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram. Hogyan csináltuk? Feladatok: pontdiagram és dobozdiagram Hogyan csináltuk? Alakmutatók: ferdeség, csúcsosság Alakmutatók a ferdeség és csúcsosság mérésére Ez eloszlás centrumát (középérték) és az adatok centrum körüli terpeszkedését

Részletesebben

GAZDASÁGI STATISZTIKA

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

Részletesebben

STATISZTIKA KÉSZÍTETTE: TAKÁCS SÁNDOR

STATISZTIKA KÉSZÍTETTE: TAKÁCS SÁNDOR STATISZTIKA KÉSZÍTETTE: TAKÁCS SÁNDOR ALAPFOGALMAK Statisztika: latin status szóból ered: állapot Mindig egy állapotot tükröz Véletlen tömegjelenségek tanulmányozásával foglakozik Adatok megfigyelés, kísérlet

Részletesebben

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

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

Részletesebben

matematikai statisztika

matematikai statisztika Az újságokban, plakátokon, reklámkiadványokban sokszor találkozunk ilyen grafikonokkal, ezért szükséges, hogy megértsük, és jól tudjuk értelmezni őket. A második grafikon ismerős lehet, hiszen a függvények

Részletesebben

1. óra: Területi statisztikai alapok viszonyszámok, középértékek

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

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

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

Részletesebben

STATISZTIKA. Gyakorló feladatok az első zh-ra

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

Részletesebben

Matematikai statisztikai elemzések 1.

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

Részletesebben

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 8. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 8. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Minták alapján történő értékelések A statisztika foglalkozik. a tömegjelenségek vizsgálatával Bizonyos esetekben lehetetlen illetve célszerűtlen a teljes

Részletesebben

Brósch Zoltán (Debreceni Egyetem Kossuth Lajos Gyakorló Gimnáziuma) Megoldások

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

Részletesebben

Microsoft Excel 2010

Microsoft Excel 2010 Microsoft Excel 2010 Milyen feladatok végrehajtására használatosak a táblázatkezelők? Táblázatok létrehozására, és azok formai kialakítására A táblázat adatainak kiértékelésére Diagramok készítésére Adatbázisok,

Részletesebben

Leíró statisztika. Adatok beolvasása az R-be és ezek mentése

Leíró statisztika. Adatok beolvasása az R-be és ezek mentése Leíró statisztika. Adatok beolvasása az R-be és ezek mentése Leíró statisztika Definíciója: populáció egy ismert részhalmazára vonatkozó megfigyelések leírása és összegzése. Jelentősége: nominális adatok

Részletesebben

VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA

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

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak

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

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése

Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése Statisztikai táblázatok, kimutatások (Pivot) készítése Elméleti összefoglaló Az adatok egy, vagy több szempontú rendezése céljából célszerű azokat táblázatokba foglalni. Tehát az elemi adatokat alapján

Részletesebben

Matematikai statisztikai elemzések 2.

Matematikai statisztikai elemzések 2. Matematikai statisztikai elemzések 2. Helyzetmutatók, átlagok, kvantilisek. A szórás és szóródás Prof. Dr. Závoti, József Matematikai statisztikai elemzések 2.: Helyzetmutatók, átlagok, Prof. Dr. Závoti,

Részletesebben

Vizuális adatelemzés

Vizuális adatelemzés Vizuális adatelemzés Rendszermodellezés 2017. Budapest University of Technology and Economics Fault Tolerant Systems Research Group Budapest University of Technology and Economics Department of Measurement

Részletesebben

2 Excel 2016 zsebkönyv

2 Excel 2016 zsebkönyv 2 Excel 2016 zsebkönyv BBS-INFO Kiadó, 2016. 4 Excel 2016 zsebkönyv Bártfai Barnabás, 2016. Minden jog fenntartva! A könyv vagy annak oldalainak másolása, sokszorosítása csak a szerző írásbeli hozzájárulásával

Részletesebben

Függetlenségvizsgálat, Illeszkedésvizsgálat

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

Részletesebben

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából

Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Követelmény a 7. évfolyamon félévkor matematikából Gondolkodási és megismerési módszerek Elemek halmazba rendezése több szempont alapján. Halmazok ábrázolása. A nyelv logikai elemeinek helyes használata.

Részletesebben

Matematika feladatbank I. Statisztika. és feladatgyűjtemény középiskolásoknak

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

Részletesebben

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás

Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás Statisztikai programcsomagok gyakorlat Pót zárthelyi dolgozat megoldás A feladatok megoldásához használandó adatállományok: potzh és potolando (weboldalon találhatók) Az állományok kiterjesztése sas7bdat,

Részletesebben

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre

Statisztika I. 11. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztika I. 11. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Összefüggés vizsgálatok A társadalmi gazdasági élet jelenségei kölcsönhatásban állnak, összefüggnek egymással. Statisztika alapvető feladata: - tényszerűségek

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak. Statisztika I. GZM, EE, TV szakok (LEVELEZŐ tagozat) Témakörök. Statisztikai alapfogalmak. Kötelező és ajánlott irodalmak

Statisztikai alapfogalmak. Statisztika I. GZM, EE, TV szakok (LEVELEZŐ tagozat) Témakörök. Statisztikai alapfogalmak. Kötelező és ajánlott irodalmak Témakörök Statisztika I. GZM, EE, TV szakok (LEVELEZŐ tagozat) 2011-2012-es tanév I. félév Oktató: Dr. Csáfor Hajnalka tanszékvezető főiskolai docens Regionális és Környezetgazdaságtan Tsz. E-mail: hcsafor@ektf.hu

Részletesebben

Statisztikai alapfogalmak (2011. szeptember ) Statisztika I. GZM, EE, TV szakok (nappali tagozat) Témakörök. Statisztikai alapfogalmak

Statisztikai alapfogalmak (2011. szeptember ) Statisztika I. GZM, EE, TV szakok (nappali tagozat) Témakörök. Statisztikai alapfogalmak Témakörök Statisztika I. GZM, EE, TV szakok (nappali tagozat) 2011-2012-es tanév I. félév Oktató: Dr. Csáfor Hajnalka tanszékvezető főiskolai docens Regionális és Környezetgazdaságtan Tsz. E-mail: hcsafor@ektf.hu

Részletesebben

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

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

Részletesebben

ECDL Táblázatkezelés. www.nomina3p.hu 1. 4.1.1 A táblázatkezelés első lépései. 4.1.2 Beállítások elvégzése

ECDL Táblázatkezelés. www.nomina3p.hu 1. 4.1.1 A táblázatkezelés első lépései. 4.1.2 Beállítások elvégzése 4.1 Az alkalmazás 4.1.1 A táblázatkezelés első lépései 4.1.2 Beállítások elvégzése 4.1.1.1 A táblázatkezelő alkalmazás megnyitása és bezárása. 4.1.1.2 Egy és több munkafüzet (dokumentum) megnyitása. 4.1.1.3

Részletesebben

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Statisztika 1.

TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ. Statisztika 1. I. évfolyam BA TANTÁRGYI ÚTMUTATÓ Statisztika 1. TÁVOKTATÁS Tanév 2014/2015 II. félév A KURZUS ALAPADATAI Tárgy megnevezése: Statisztika 1. Tanszék: Módszertani Tantárgyfelelős neve: Sándorné Dr. Kriszt

Részletesebben

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com

Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával. Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Adatelemzés SAS Enterprise Guide használatával Soltész Gábor solteszgabee[at]gmail.com Tartalom SAS Enterprise Guide bemutatása Kezelőfelület Adatbeolvasás Szűrés, rendezés Új változó létrehozása Elemzések

Részletesebben

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1

Statisztika - bevezetés Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc 1 Statisztika - bevezetés 00.04.05. Méréselmélet PE MIK MI_BSc VI_BSc Bevezetés Véletlen jelenség fogalma jelenséget okok bizonyos rendszere hozza létre ha mindegyik figyelembe vehető egyértelmű leírás általában

Részletesebben

Bevezető. Mi is az a GeoGebra? Tények

Bevezető. Mi is az a GeoGebra? Tények Bevezető Mi is az a GeoGebra? dinamikus matematikai szoftver könnyen használható csomagolásban az oktatás minden szintjén alkalmazható tanításhoz és tanuláshoz egyaránt egyesíti az interaktív geometriát,

Részletesebben

Vizsgáljuk elôször, hogy egy embernek mekkora esélye van, hogy a saját

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

Részletesebben

ELEMZŐ SZOFTVEREK. A tanárok elemző munkáját támogatja három, egyszerűen használható, minimális alkalmazói ismereteket igénylő Excel állomány.

ELEMZŐ SZOFTVEREK. A tanárok elemző munkáját támogatja három, egyszerűen használható, minimális alkalmazói ismereteket igénylő Excel állomány. ELEMZŐ SZOFTVEREK A tanárok elemző munkáját támogatja három, egyszerűen használható, minimális alkalmazói ismereteket igénylő Excel állomány. FELADAT-ITEMELEMZÉS munkalap A munkalapon a feladatok, feladatelemek

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió

Biometria az orvosi gyakorlatban. Korrelációszámítás, regresszió SZDT-08 p. 1/31 Biometria az orvosi gyakorlatban Korrelációszámítás, regresszió Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Korrelációszámítás

Részletesebben

Adatsorok jellegadó értékei

Adatsorok jellegadó értékei Adatsorok jellegadó értéke Varga Ágnes egyetem tanársegéd varga.ag14@gmal.com Terület és térnformatka kvanttatív elemzés módszerek BCE Geo Intézet Terület elemzés forgatókönyve vacsora hasonlat Terület

Részletesebben

Az első lépések SPSS-ben.

Az első lépések SPSS-ben. Az első lépések SPSS-ben. Statistical Package for Social Science (SPSS) egy olyan Windows operációs rendszerben működő program, amely statisztikai adatok osztályozására, feldolgozására és elemzésére szakosodott.

Részletesebben

Infokommunikáció (PF10IK511L) kérdései

Infokommunikáció (PF10IK511L) kérdései Infokommunikáció (PF10IK511L) kérdései Intéző Intézőben egyszerre több állomány is másolható? Egy új mappa létrehozásakor megadható annak neve? Hozható-e létre Intézőben új szöveges dokumentum? Az állománymásolás

Részletesebben

Függvények Megoldások

Függvények Megoldások Függvények Megoldások ) Az ábrán egy ; intervallumon értelmezett függvény grafikonja látható. Válassza ki a felsoroltakból a függvény hozzárendelési szabályát! a) x x b) x x + c) x ( x + ) b) Az x függvény

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

SPSS ALAPISMERETEK. T. Parázsó Lenke

SPSS ALAPISMERETEK. T. Parázsó Lenke SPSS ALAPISMERETEK T. Parázsó Lenke 2 Statistical Package for Social Scienses Statisztikai programcsomag a szociológiai tudományok számára 1968-ban Norman H. Nie, C.Handlai Hull és Dale H. Bent alkották

Részletesebben

Matematikai statisztikai elemzések 1.

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

Részletesebben

Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév:

Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév: Matematika osztályozó vizsga témakörei 9. évfolyam II. félév: 7. Függvények: - függvények fogalma, megadása, ábrázolás koordináta- rendszerben - az elsőfokú függvény, lineáris függvény - a másodfokú függvény

Részletesebben

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

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

Részletesebben

Készítette: Bruder Júlia

Készítette: Bruder Júlia Készítette: Bruder Júlia nkp.hu Megfigyelés Kísérlet Mérés Feladat: Lakóhely időjárásának megfigyelése 2 hétig: max. hőmérséklet, min. hőmérséklet, szél (nincs, gyenge, erős), csapadék. Az adatokat táblázatba

Részletesebben

A Microsoft OFFICE. EXCEL táblázatkezelő. program alapjai. 2013-as verzió használatával

A Microsoft OFFICE. EXCEL táblázatkezelő. program alapjai. 2013-as verzió használatával A Microsoft OFFICE EXCEL táblázatkezelő program alapjai 2013-as verzió használatával A Microsoft Office programcsomag táblázatkezelő alkalmazása az EXCEL! Aktív táblázatok készítésére használjuk! Képletekkel,

Részletesebben

Adattípusok, ábrák és grafikonok az excelben

Adattípusok, ábrák és grafikonok az excelben Adattípusok, ábrák és grafikonok az excelben Táblázatok és grafikonok Elsőként mindig érdemes táblázatokba rendezni és ábrázolni az adatokat! Miért? Ismerkedjünk az adatokkal! Milyen különbségek látszanak?

Részletesebben

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

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

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria

[Biomatematika 2] Orvosi biometria [Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.29. A statisztika típusai Leíró jellegű statisztika: összegzi egy adathalmaz jellemzőit. A középértéket jelemzi (medián, módus, átlag) Az adatok változékonyságát

Részletesebben