KISTERV2_ANOVA_

Méret: px
Mutatás kezdődik a ... oldaltól:

Download "KISTERV2_ANOVA_"

Átírás

1 Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását egymásétól függetlenül vizsgálhatjuk. KISTERV_ANOVA_

2 . példa (Box-Hunter-Hunter: Statistics for Experimenters, J. Wiley, 1978, p. 165) poison.sta treatment A B C D I poison II III KISTERV_ANOVA_

3 TREATMEN 3 KISTERV_ANOVA_

4 Modell i=1,,r; j=1,,q, k=1,,p yijk ij ijk N rqp ismétlés (k) méreg (i) kezelés (j) yijk ij ijk átlag-modell H 0 : (mind azonos) KISTERV_ANOVA_

5 yijk i j ij ijk az i-edik méreg a j-edik kezelés kölcsönhatás hatása hatása yijk i j ij ijk hatás-modell A H 0 : i 0, i 1,..., r B H 0 : j 0, j 1,..., q AB H 0 : ij 0, i 1,..., r; j 1,..., q KISTERV_ANOVA_

6 ANOVA-táblázat Az eltérés forrása A hatása eltérés- -négyzetösszeg (sorok közötti) S qp y y A i B hatása (oszlopok közötti) AB kölcsönhatás i S rp y y S B AB j j p y y y y i j ij i j szabadsági fok r-1 q-1 (r-1) (q-1) s AB szórásnégyzet F s s A B S A s A s r 1 SB sb s q 1 S AB r 1 q 1 s R R AB sr Maradék (csoportokon belüli) Teljes S R yijk yij i j k S0 yijk y i j k rq(p-1) rqp-1 s R S R rq p 1 34(4-1)=36 KISTERV_ANOVA_

7 SURVIVAL POISON*TREATMEN; Weighted Means Current effect: F(6, 36)=1.8743, p=.115 Effective hypothesis decomposition Vertical bars denote 0.95 confidence intervals Statistics> Advanced Linear/Nonlinear Models> >General Linear Models>Factorial ANOVA> Means fülön: Observed, weighted, Plot TREATMEN POISON 1 POISON POISON 3 Summary fülön: All effects Effect Intercept POISON TREATMEN POISON*TREATMEN Error Univariate Tests of Significance for SURVIVAL (Poison) Sigma-restricted parameterization Effective hypothesis decomposition SS Degr. of MS F p Freedom KISTERV_ANOVA_ 16 16

8 Homoszkedaszticitás e konst? More results>assumptions fülön: Homogeneity of variances Tests of Homogeneity of Variances (Poison) Effect: POISON*TREATMEN Hartley F-max Cochran C Bartlett Chi-Sqr. df p SURVIVAL Levene's Test for Homogeneity of Variances (Poison) Effect: POISON*TREATMEN Degrees of freedom for all F's: 11, 36 MS Effect MS Error F p SURVIVAL KISTERV_ANOVA_

9 A reziduumok vizsgálata Residuals1 fülön: Pred. & resid. 0.5 Dependent variable: SURVIVAL Raw Residuals Predicted Values KISTERV_ANOVA_

10 3 P-Plot: SURVIVAL Effect: POISON*TREATMEN (Plot of within-cell residuals) All Groups Expected Normal Value Observed Value KISTERV_ANOVA_

11 Box-Cox transzformáció y ~ y Var dy dy tr tr y y y dy dy tr tr y konst dy tr Var ha y konst dy dy tr ky dy y tr 1 y ha 1 y dy ln y ha 1 KISTERV_ANOVA_

12 y tr 1 y ha 1 y dy ln y ha 1 =1- transzformáció -1 1/ y / y 1 0 ln y y 0 1 (nincs transzformáció) KISTERV_ANOVA_

13 y ~ y ln y k ln y egyenest kell illeszteni -0.5 lnsd = *x lnsd y ~ y lnmean KISTERV_ANOVA_

14 Box-Cox transzformáció y tr y File>Open: (Program Files>StatSoft>Statistica8>Examples>Macros> >Analysis Examples>BoxCox) 6 Lambda versus SSE(lambda) Dependent variable: SURVIVAL Indep.: The intersection of the 95% C.I line with the SSE line marks the 95% confidence limits For the best lambda S % C.I Lambda KISTERV_ANOVA_

15 3 Lambda=1 (No Transformation) Normal Probability Plots of Residuals Dependent Variable: SURVIVAL Indep.: 3 Lambda= z -1 z-value Residual Residual KISTERV_ANOVA_

16 y helyett 1/y 6 Box Plot of multiple variables grouped by TREATMEN Spreadsheet1 5v*16c Median; Box: 5%-75%; Whisker: Non-Outlier Range TREATMEN KISTERV_ANOVA_

17 4.5 TREATMEN; LS Means Current effect: F(3, 36)=8.343, p= Effective hypothesis decomposition Vertical bars denote 0.95 confidence intervals recsurv: =1/survival TREATMEN 4.5 POISON; LS Means Current effect: F(, 36)=7.635, p= Effective hypothesis decomposition Vertical bars denote 0.95 confidence intervals recsurv: =1/survival POISON KISTERV_ANOVA_ 17 17

18 7 POISON*TREATMEN; Weighted Means Current effect: F(6, 36)=1.0904, p= Effective hypothesis decomposition Vertical bars denote 0.95 confidence intervals 6 5 recsurv: =1/survival TREATMEN POISON 1 POISON POISON 3 KISTERV_ANOVA_

19 Effect Intercept POISON TREATMEN POISON*TREATMEN Error Univariate Tests of Significance for Recsurv (Poison) Sigma-restricted parameterization Effective hypothesis decomposition SS Degr. of MS F p Freedom A hatások még kifejezettebbek (F értékei nagyobbak), a kölcsönhatáshoz tartozó p 0.11 helyett lesz. KISTERV_ANOVA_

20 A reziduumok vizsgálata Raw Residuals Dependent variable: Recsurv Predicted Values Expected Normal Value Dependent variable: Recsurv Residual KISTERV_ANOVA_

21 Összehasonlítások Különbözik-e az 1. és. méreg? Planned comparisons fülön Compute KISTERV_ANOVA_

22 Between Contrast Coefficients (Poison) Coefficients for each cell in the selected effect Cell No. POISON TREATMEN Cell N CNTRST Source Effect Error becsült hatás Univariate Test of Significance for Planned Comparison (Poison) Dependent variable: recsurv Sum of Degr. of Mean F p Squares Freedom Square Contrast Estimates (Poison) Dependent variable: recsurv Estimate Std.Err t p % % Contrast Cnf.Lmt Cnf.Lmt CNTRST KISTERV_ANOVA_

BIOMETRIA_ANOVA_2 1 1

BIOMETRIA_ANOVA_2 1 1 Két faktor szerinti ANOVA Az A faktor minden szintjét kombináljuk a B faktor minden szintjével, minden cellában azonos számú ismétlés (kiegyensúlyozott terv). A terv szerkezete miatt a faktorok hatását

Részletesebben

PhEur Two-dose multiple assay with completely randomised design An assay of corticotrophin by subcutaneous injection in rats

PhEur Two-dose multiple assay with completely randomised design An assay of corticotrophin by subcutaneous injection in rats PhEur... Two-dose multiple assay with completely randomised design An assay of corticotrophin by subcutaneous injection in rats 00 80 60 0 0 00 80 60 0 0 catterplot of multiple variables against dose PhEur_.sta

Részletesebben

Több laboratórium összehasonlítása, körmérés

Több laboratórium összehasonlítása, körmérés Több oratórium összehasonlítása, körmérés colorative test, round robin a rendszeres hibák ellenőrzése, számszerűsítése Statistical Manual of AOAC, W. J. Youden: Statistical Techniques for Colorative Tests,

Részletesebben

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ANOVA ( ) 2. χ σ. α ( ) 2. y y y p p y y = + + = + + p p r. Fisher-Cochran-tétel

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ANOVA ( ) 2. χ σ. α ( ) 2. y y y p p y y = + + = + + p p r. Fisher-Cochran-tétel NOV ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) a Y Y Y Y µ µ µ + + + ( ) ( ) ( ) ( ) + + Y µ µ µ ( ) ( ) ( ) + + µ χ e ( ) ( ) r + + Fher-Cochran-tétel mnd NOV ( ) e χ : H ( ) e S χ ( ) e r ν χ ( ) e S χ ( ) e r r ν χ F

Részletesebben

Esetelemzés az SPSS használatával

Esetelemzés az SPSS használatával Esetelemzés az SPSS használatával A gepj.sav fileban négy különböző típusú, összesen 80 db gépkocsi üzemanyag fogyasztási adatai találhatók. Vizsgálja meg, hogy befolyásolja-e az üzemanyag fogyasztás mértékét

Részletesebben

LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála

LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála LOGIT-REGRESSZIÓ a függő változó: névleges vagy sorrendi skála a független változó: névleges vagy sorrendi vagy folytonos skála BIOMETRIA2_NEMPARAMÉTERES_5 1 Y: visszafizeti-e a hitelt x: fizetés (életkor)

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Nonparametric Tests

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Nonparametric Tests Nonparametric Tests Petra Petrovics Hypothesis Testing Parametric Tests Mean of a population Population proportion Population Standard Deviation Nonparametric Tests Test for Independence Analysis of Variance

Részletesebben

Critical mix. 15. példa. 2 égh. anyag. 1 oxigén. 3 ég-e. 2 van nincs 0 3 nincs van 0 4 van van 1. 1 nincs nincs 0

Critical mix. 15. példa. 2 égh. anyag. 1 oxigén. 3 ég-e. 2 van nincs 0 3 nincs van 0 4 van van 1. 1 nincs nincs 0 Critical mix 5. példa oxigén égh. anyag ég-e nincs nincs van nincs nincs van van van van égh. anyag nincs Effect Estimates; **(-) design DV: ég-e Factor Effect Coeff. Mean/Interc. ()oxigén ()égh. anyag

Részletesebben

Minőségjavító kísérlettervezés

Minőségjavító kísérlettervezés . példa J.J. Pignatiello, J.S. Ramberg: J. Quality Technology, 17 198-06 (1985) kézbentartható -1 1 A: high heat temperature ( 0 F) 1840 1880 B: heating time (s) 3 5 C: transfer time (s) 10 1 D: hold down

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Nonparametric Tests. Petra Petrovics.

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Nonparametric Tests. Petra Petrovics. Nonparametric Tests Petra Petrovics PhD Student Hypothesis Testing Parametric Tests Mean o a population Population proportion Population Standard Deviation Nonparametric Tests Test or Independence Analysis

Részletesebben

1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit.

1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit. 1., Egy területen véletlenszerűen kihelyezet kvadrátokban megszámlálták az Eringium maritimum (tengerparti ördögszekér) egyedeit. 1., Határozza meg az átlagos egyedszámot és a szórást. Egyedszám (x i )

Részletesebben

Shainin-kísérlettervezés

Shainin-kísérlettervezés Shainin-kísérlettervezés Sokváltozós Alkatrész- Páronkénti diagram keresés összehasonlítás Változók keresése Teljes faktoros tervek B/C összehasonlítás Kétváltozós ábrázolás Shainin 56 Krónikus gyártási

Részletesebben

4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal

4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal 4. példa: 7-4 részfaktorterv+fold-over, centrumponttal A kísérletek célja egy speciális anyag optimális előállítási körülményeinek meghatározása volt. A célfüggvény a kihozatal %, melynek maximális értékét

Részletesebben

ANOVA. Egy faktor szerinti ANOVA. Nevével ellentétben nem szórások, hanem átlagok összehasonlítására szolgál. Több független mintánk van, elemszámuk

ANOVA. Egy faktor szerinti ANOVA. Nevével ellentétben nem szórások, hanem átlagok összehasonlítására szolgál. Több független mintánk van, elemszámuk Egy faktor zernt NOV Nevével ellentétben nem zóráok, hanem átlagok özehaonlítáára zolgál Több független mntánk van, elemzámuk,...,,, r y,...,, y, y,..., yr;,, r H : r NOV. élda (Box-Hunter-Hunter: Stattc

Részletesebben

Esetelemzések az SPSS használatával

Esetelemzések az SPSS használatával Esetelemzések az SPSS használatával 1. Tekintsük az spearman.sav állományt, amely egy harminc tehenet számláló állomány etetés- és fejéskori nyugtalansági sorrendjét tartalmazza. Vizsgáljuk meg, hogy van-e

Részletesebben

Correlation & Linear Regression in SPSS

Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics Correlation & Linear Regression in SPSS 4 th seminar Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics.

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Linear. Petra Petrovics. Correlation & Linear Regression in SPSS Petra Petrovics PhD Student Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise

Részletesebben

Sztochasztikus kapcsolatok

Sztochasztikus kapcsolatok Sztochasztikus kapcsolatok Petrovics Petra PhD Hallgató Ismérvek közötti kapcsolat (1) Függvényszerű az egyik ismérv szerinti hovatartozás egyértelműen meghatározza a másik ismérv szerinti hovatartozást.

Részletesebben

WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA

WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA WIL-ZONE TANÁCSADÓ IRODA Berényi Vilmos vegyész, analitikai kémiai szakmérnök akkreditált minőségügyi rendszermenedzser regisztrált vezető felülvizsgáló Telefon és fax: 06-33-319-117 E-mail: info@wil-zone.hu

Részletesebben

MARKETINGKUTATÁS II. Oktatási segédanyag. Budapest, 2004. február

MARKETINGKUTATÁS II. Oktatási segédanyag. Budapest, 2004. február MARKETINGKUTATÁS II. Oktatási segédanyag Budapest, 2004. február Tartalomjegyzék ELŐSZÓ... 2 1 AZ SPSS-RŐL ÁLTALÁBAN... 3 1.1 DATA EDITOR... 3 1.2 VIEWER... 4 1.3 CHART EDITOR... 4 2 ADATBEVITEL... 5 2.1

Részletesebben

Statisztikai szoftverek esszé

Statisztikai szoftverek esszé Statisztikai szoftverek esszé Dávid Nikolett Szeged 2011 1 1. Helyzetfelmérés Adott egy kölcsön.txt nevű adatfájl, amely információkkal rendelkezik az ügyfelek életkoráról, családi állapotáról, munkaviszonyáról,

Részletesebben

Normál eloszlás. Gyakori statisztikák

Normál eloszlás. Gyakori statisztikák Normál eloszlás Átlag jól jellemzi az adott populációt folytonos eloszlás (pl. lottó minden szám egyszer fordul elő) kétkúpú eloszlás (IQ mindenki vagy zseni vagy félhülye, átlag viszont azt mutatja,

Részletesebben

Correlation & Linear Regression in SPSS

Correlation & Linear Regression in SPSS Correlation & Linear Regression in SPSS Types of dependence association between two nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Exercise 1 - Correlation File / Open

Részletesebben

TAGUCHI ÉS SHAININ. Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására

TAGUCHI ÉS SHAININ. Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására Minőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ 1 Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására 1. példa Ina Tile: sok a selejt a kemence különböző pontjain a hőmérséklet nem azonos A kemence áttervezése

Részletesebben

Statisztika II. feladatok

Statisztika II. feladatok Statisztika II. feladatok 1. Egy női ruhákat és kiegészítőket forgalmazó üzletlánc 118 egységénél felmérést végzett arról, milyen tényezők befolyásolják a havi összbevételüket (EUR). a) Pótolja ki a táblázatok

Részletesebben

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer (

You created this PDF from an application that is not licensed to print to novapdf printer ( 4.6 4. 4.8 4.4 4.0 4.6 4. 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 Run: Run: Run: Run: 4 Run: 5 Run: 6 4.6 4. 4.8 4.4 4.0 4.6 4. 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5 6 7 8 4 5

Részletesebben

Diszkriminancia-analízis

Diszkriminancia-analízis Diszkriminancia-analízis az SPSS-ben Petrovics Petra Doktorandusz Diszkriminancia-analízis folyamata Feladat Megnyitás: Employee_data.sav Milyen tényezőktől függ a dolgozók beosztása? Nem metrikus Független

Részletesebben

Motivációs diasor Ha megéri, nem baj, hogy nehéz!

Motivációs diasor Ha megéri, nem baj, hogy nehéz! Motivációs diasor Ha megéri, nem baj, hogy nehéz! Biometria - Bevezetés 1 Sertések gyógytáppal való kezelése Csoportok: Függő változó: testtömeg (DBW) Kezelt (Trial) Kezeletlen (Control) Kísérleti elrendezés:

Részletesebben

Statistical Dependence

Statistical Dependence Statistical Dependence Petra Petrovics Statistical Dependence Deinition: Statistical dependence exists when the value o some variable is dependent upon or aected by the value o some other variable. Independent

Részletesebben

Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák

Statisztikai hipotézisvizsgálatok. Paraméteres statisztikai próbák Statisztikai hipotézisvizsgálatok Paraméteres statisztikai próbák 1. Magyarországon a lakosság élelmiszerre fordított kiadásainak 2000-ben átlagosan 140 ezer Ft/fő volt. Egy kérdőíves felmérés során Veszprém

Részletesebben

Az R statisztikai programozási környezet: az adatgyűjtéstől a feldolgozáson és vizualizáción át a dinamikus jelentéskészítésig

Az R statisztikai programozási környezet: az adatgyűjtéstől a feldolgozáson és vizualizáción át a dinamikus jelentéskészítésig : az adatgyűjtéstől a feldolgozáson és vizualizáción át a dinamikus jelentéskészítésig Ferenci Tamás ferenci.tamas@nik.uni-obuda.hu 2017. február 23. Tartalom Az R mint programozási nyelv A könyvtárakról

Részletesebben

Bevezetés az ökonometriába

Bevezetés az ökonometriába Bevezetés az ökonometriába Többváltozós lineáris regresszió: modellszelekció Ferenci Tamás MSc 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Negyedik előadás, 2010. október

Részletesebben

Biológiai anyagok hatásának értékelése, ha közvetlen fizikai vagy kémiai analízis nem alkalmazható.

Biológiai anyagok hatásának értékelése, ha közvetlen fizikai vagy kémiai analízis nem alkalmazható. Boassa Bológa anagok hatásának értékelése, ha közvetlen fzka vag kéma analízs nem alkalmazható. Alapja standard készítménnel való összehasonlítás: a vzsgált anag mlen mennsége ad uganakkora hatást, mnt

Részletesebben

1. melléklet A ciklodextrin hatásának jellemzése mikroorganizmusok szaporodására Murányi Attila

1. melléklet A ciklodextrin hatásának jellemzése mikroorganizmusok szaporodására Murányi Attila 1. melléklet A ciklodextrin hatásának jellemzése mikroorganizmusok szaporodására Murányi Attila Bevezetés... 1 A kutatás hipotézise... 2 A kutatás célja... 2 Az alkalmazott mikroorganizmusok... 3 Kísérleti

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Regression

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet. Correlation & Regression Correlation & Regression Types of dependence association between nominal data mixed between a nominal and a ratio data correlation among ratio data Correlation describes the strength of a relationship,

Részletesebben

A JOHNSON NEYMAN-MÓDSZER BEMUTATÁSA ÉS ALKALMAZÁSA

A JOHNSON NEYMAN-MÓDSZER BEMUTATÁSA ÉS ALKALMAZÁSA MÓDSZERTANI TANULMÁNYOK A JOHNSON NEYMAN-MÓDSZER BEMUTATÁSA ÉS ALKALMAZÁSA A Johnson Neyman-módszer bemutatását és használatának elméleti és konkrét példákkal történő megismertetését elsősorban azok az

Részletesebben

2 p típusú teljes faktoros kísérleti tervek. Kísérlettervezés. Mit akarunk megtudni? mátrix-terv. a változók egyenkénti változtatása. x 3 x 2.

2 p típusú teljes faktoros kísérleti tervek. Kísérlettervezés. Mit akarunk megtudni? mátrix-terv. a változók egyenkénti változtatása. x 3 x 2. Kísérlettervezés Mit akarunk megtudni? 8 6 4 Y = β + β x + β x +... + β p x p p típusú teljes faktoros kísérleti tervek 4. 7 5 8 x 3 x 3. 6 3. x 3 x 4 x. x a) b) a változók egyenkénti változtatása mátrix-terv

Részletesebben

STATISZTIKA PRÓBAZH 2005

STATISZTIKA PRÓBAZH 2005 STATISZTIKA PRÓBAZH 2005 1. FELADATSOR: számítógépes feladatok (még bővülni fog számítógép nélkül megoldandó feladatokkal is) Használjuk a Dislexia Excel fájlt (internet: http:// starts.ac.uk)! 1.) Hasonlítsuk

Részletesebben

Statistical Inference

Statistical Inference Petra Petrovics Statistical Inference 1 st lecture Descriptive Statistics Inferential - it is concerned only with collecting and describing data Population - it is used when tentative conclusions about

Részletesebben

Minőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ

Minőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ Minőségjavító kísérlettervezés TAGUCHI ÉS SHAININ 1 Taguchi módszere a minőség kísérletes javítására 1. példa Ina Tile: sok a selejt a kemence különböző pontjain a hőmérséklet nem azonos A kemence áttervezése

Részletesebben

Supporting Information

Supporting Information Supporting Information Cell-free GFP simulations Cell-free simulations of degfp production were consistent with experimental measurements (Fig. S1). Dual emmission GFP was produced under a P70a promoter

Részletesebben

GyőrBike a győri közösségi bérkerékpár rendszer első éve

GyőrBike a győri közösségi bérkerékpár rendszer első éve GyőrBike a győri közösségi bérkerékpár rendszer első éve Magyar Urbanisztikai Társaság Győr-Moson-Sopron megyei csoportja MTA KRTK RKI Nyugat-magyarországi Tudományos Osztály Smart City rendezvénysorozat

Részletesebben

SPSS ÉS STATISZTIKAI ALAPOK II.

SPSS ÉS STATISZTIKAI ALAPOK II. SPSS ÉS STATISZTIKAI ALAPOK II. Bevezetés A második negyedéves anyag alapvetően olyan statisztikai elemzéseket tartalmaz, amelyek átlagok összehasonlítására alkalmasak. Tipikus kérdések: 1) Intelligensebbek-e

Részletesebben

4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal

4. példa: részfaktorterv+fold-over, centrumponttal 4. példa: 7-4 részfaktorterv+fold-over, centrumponttal A kísérletek célja egy speciális anyag optimális előállítási körülményeinek meghatározása volt. A célfüggvény a kihozatal %, melynek maimális értékét

Részletesebben

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs

[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs [Biomatematika 2] Orvosi biometria Visegrády Balázs 2016. 03. 27. Probléma: Klinikai vizsgálatban három különböző antiaritmiás gyógyszert (ß-blokkoló) alkalmaznak, hogy kipróbálják hatásukat a szívműködés

Részletesebben

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Logistic regression. Quantitative Statistical Methods. Dr.

Gazdaságtudományi Kar. Gazdaságelméleti és Módszertani Intézet. Logistic regression. Quantitative Statistical Methods. Dr. Logistic regression Quantitative Statistical Methods Dr. Szilágyi Roland Dependent (y) Quantit ative Qualitative Gazdaságtudományi Kar Connection Analysis Qualitative Independent variable() Quantitative

Részletesebben

A Hat Szigma bevezetésének tapasztalatai a Siemens Erőműtechnika Kft-nél

A Hat Szigma bevezetésének tapasztalatai a Siemens Erőműtechnika Kft-nél A Hat Szigma bevezetésének tapasztalatai a Siemens Erőműtechnika Kft-nél Sebestyén László 2004. november 16. Rekord nyereséget jelentett a Siemens 2004. november 11. csütörtök, 16:10 Szeptemberben végződött

Részletesebben

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések

Gyakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgyból Lineáris regresszió, ismétlés nélküli mérések Gakorló feladatok a Kísérletek tervezése és értékelése c. tárgból Lneárs regresszó, smétlés nélkül mérések 1. példa Az alább táblázat eg kalbrácós egenes felvételekor mért adatokat tartalmazza: x 1.8 3

Részletesebben

Logisztikus regresszió október 27.

Logisztikus regresszió október 27. Logisztikus regresszió 2017. október 27. Néhány példa Mi a valószínűsége egy adott betegségnek a páciens bizonyos megfigyelt jellemzői (pl. nem, életkor, laboreredmények, BMI stb.) alapján? Mely genetikai

Részletesebben

y ij e ij BIOMETRIA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 7. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó bontását t jelenti.

y ij e ij BIOMETRIA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 7. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó bontását t jelenti. Elmélet let BIOMETRIA 7. Előad adás Variancia-anal Lineáris modellek A magyarázat a függf ggő változó teljes heterogenitásának nak két k t részre r bontását t jelenti. A teljes heterogenitás s egyik része

Részletesebben

Kabos Sándor. Térben autokorrelált adatrendszerek

Kabos Sándor. Térben autokorrelált adatrendszerek Kabos Sándor Térben autokorrelált adatrendszerek elemzése Összefoglalás az előadás példákon szemlélteti a térben autokorrelált adatok blokkosításának és összefüggésvizsgálatának jellemző tulajdonságait.

Részletesebben

Minőség-képességi index (Process capability)

Minőség-képességi index (Process capability) Minőség-képességi index (Process capability) Folyamatképesség 68 12. példa Egy gyártási folyamatban a minőségi jellemző becsült várható értéke µ250.727 egység, a variancia négyzetgyökének becslése σ 1.286

Részletesebben

Magyarországon személysérüléses közúti közlekedési balesetek okozóik és abból alkoholos állapotban lévők szerinti elemzése. Rezsabek Tamás GSZDI

Magyarországon személysérüléses közúti közlekedési balesetek okozóik és abból alkoholos állapotban lévők szerinti elemzése. Rezsabek Tamás GSZDI Magyarországon személysérüléses közúti közlekedési balesetek okozóik és abból alkoholos állapotban lévők szerinti elemzése Rezsabek Tamás GSZDI Anyag és módszer Központi Statisztikai Hivatalának adatai

Részletesebben

A problémamegoldás lépései

A problémamegoldás lépései A problémamegoldás lépései A cél kitűzése, a csoportmunka megkezdése egy vagy többféle mennyiség mérése, műszaki-gazdasági (például minőségi) problémák, megoldás célszerűen csoport- (team-) munkában, külső

Részletesebben

1. (Sugár Szarvas fgy., 186. o. S13. feladat) Egy antikvárium könyvaukcióján árverésre került. = x = 6, y = 12. s y y = 1.8s x.

1. (Sugár Szarvas fgy., 186. o. S13. feladat) Egy antikvárium könyvaukcióján árverésre került. = x = 6, y = 12. s y y = 1.8s x. . Sugár Szarvas fgy., 86. o. S3. feladat Egy antikvárium könyvaukcióján árverésre került 9 könyv licitálási adatai alapján vizsgáljuk a könyvek kikiáltási és ún. leütési ára ezerft közötti sztochasztikus

Részletesebben

Esettanulmány. A homoszkedaszticitás megsértésének hatása a regressziós paraméterekre. Tartalomjegyzék. 1. Bevezetés... 2

Esettanulmány. A homoszkedaszticitás megsértésének hatása a regressziós paraméterekre. Tartalomjegyzék. 1. Bevezetés... 2 Esettanulmány A homoszkedaszticitás megsértésének hatása a regressziós paraméterekre Tartalomjegyzék 1. Bevezetés... 2 2. A lineáris modell alkalmazhatóságának feltételei... 2 3. A feltételek teljesülésének

Részletesebben

X PMS 2007 adatgyűjtés eredményeinek bemutatása X PMS ADATGYŰJTÉS

X PMS 2007 adatgyűjtés eredményeinek bemutatása X PMS ADATGYŰJTÉS X PMS ADATGYŰJTÉS 2007 1 Tartalom Összefoglalás...3 A kutatásba beválasztott betegek életkora... 4 A kutatásba bevont betegek nem szerinti megoszlása... 5 Az adatgyűjtés során feltárt diagnózisok megoszlása...

Részletesebben

Nem. Cumulative Percent 1,00 férfi ,9 25,9 25,9 2,00 nı ,1 73,1 99,0 99,00 adathiány 27 1,0 1,0 100,0 Total ,0 100,0

Nem. Cumulative Percent 1,00 férfi ,9 25,9 25,9 2,00 nı ,1 73,1 99,0 99,00 adathiány 27 1,0 1,0 100,0 Total ,0 100,0 Függelék II. Demográfia Nem Frequency Percent Percent Cumulative Percent 1,00 férfi 727 25,9 25,9 25,9 2,00 nı 2053 73,1 73,1 99,0 99,00 adathiány 27 1,0 1,0 100,0 Korcsoport Frequency Percent Percent

Részletesebben

Idősoros elemzés. Ferenci Tamás, ft604@hszk.bme.hu 2009. január 7.

Idősoros elemzés. Ferenci Tamás, ft604@hszk.bme.hu 2009. január 7. Idősoros elemzés Ferenci Tamás, ft604@hszk.bme.hu 2009. január 7. A felhasznált adatbázisról Elemzésemhez a tanszéki honlapon rendelkezésre bocsátott TimeSeries.xls idősoros adatgyűjtemény egyik idősorát,

Részletesebben

Varianciaanalízis 4/24/12

Varianciaanalízis 4/24/12 1. Feladat Egy póker kártya keverő gép a kártyákat random módon választja ki. A vizsgálatban 1600 választott kártya színei az alábbi gyakorisággal fordultak elő. Vizsgáljuk meg, hogy a kártyák kiválasztása

Részletesebben

Idősoros elemzés minta

Idősoros elemzés minta Idősoros elemzés minta Ferenci Tamás, tamas.ferenci@medstat.hu A felhasznált adatbázisról Elemzésemhez a francia frank árfolyamának 1986.01.03. és 1993.12.31. közötti értékeit használtam fel, mely idősorban

Részletesebben

Miért akartunk új könyvet írni?

Miért akartunk új könyvet írni? Miért akartunk új könyvet írni? Kemény Sándor Budapesti Műszaki és Közgazdaságtudományi Egyetem, Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék Szerzőtársak: Deák András, Lakné Komka Kinga, Kunovszki Péter

Részletesebben

Krónikus gyártási problémák (minőségi hibák) okainak felderítésére. Sajátossága: clue generation, hagyjuk az alkatrészeket beszélni

Krónikus gyártási problémák (minőségi hibák) okainak felderítésére. Sajátossága: clue generation, hagyjuk az alkatrészeket beszélni Shainin-kísérlettervezés Sokváltozós Alkatrész- Páronkénti diagram keresés összehasonlítás Változók keresése Teljes faktoros tervek B/C összehasonlítás Kétváltozós ábrázolás 105 Krónikus gyártási problémák

Részletesebben

Bevezetés a Korreláció &

Bevezetés a Korreláció & Bevezetés a Korreláció & Regressziószámításba Petrovics Petra Doktorandusz Statisztikai kapcsolatok Asszociáció 2 minőségi/területi ismérv között Vegyes kapcsolat minőségi/területi és egy mennyiségi ismérv

Részletesebben

Választási modellek 3

Választási modellek 3 Választási modellek 3 Prileszky István Doktori Iskola 2018 http://www.sze.hu/~prile Forrás: A Self Instructing Course in Mode Choice Modeling: Multinomial and Nested Logit Models Prepared For U.S. Department

Részletesebben

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis

Miskolci Egyetem Gazdaságtudományi Kar Üzleti Információgazdálkodási és Módszertani Intézet Factor Analysis Factor Analysis Factor analysis is a multiple statistical method, which analyzes the correlation relation between data, and it is for data reduction, dimension reduction and to explore the structure. Aim

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

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of t-test for Equality of Means. Mean. Difference

Independent Samples Test Levene's Test for Equality of t-test for Equality of Means. Mean. Difference 1. számú melléklet. Hallgatói eredmények táblázatai Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means Mean Std. Error 95% Confidence Interval of the Difference

Részletesebben

2012. április 18. Varianciaanaĺızis

2012. április 18. Varianciaanaĺızis 2012. április 18. Varianciaanaĺızis Varianciaanaĺızis (analysis of variance, ANOVA) Ismételt méréses ANOVA Kérdések: (1) van-e különbség a csoportok között (t-próba általánosítása), (2) van-e hatása a

Részletesebben

Szıdy Noémi Fekete Öves Tóth Csaba László Fekete Öves április 12.

Szıdy Noémi Fekete Öves Tóth Csaba László Fekete Öves április 12. Six Sigma Workshop Szıdy Noémi Fekete Öves Tóth Csaba László Fekete Öves 202. április 2. . Példa Ön egy biztonságtechnikai terméket gyárt, szerel össze. A készterméket vevıje külföldrıl, on-line ellenırzi.

Részletesebben

Dr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások

Dr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások Dr. Szőke Szilvia Dr. Balogh Péter: Nemparaméteres eljárások Bevezetés A magas mérési szintű változók adataiból számolhatunk átlagot, szórást. Fontos módszerek alapulnak ezeknek a származtatott paramétereknek

Részletesebben

Biometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis

Biometria az orvosi gyakorlatban. Regresszió Túlélésanalízis SZDT-09 p. 1/36 Biometria az orvosi gyakorlatban Regresszió Túlélésanalízis Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Logisztikus regresszió

Részletesebben

Kerékpáros közösségi kölcsönző rendszer működésének szabályszerűségei

Kerékpáros közösségi kölcsönző rendszer működésének szabályszerűségei Kerékpáros közösségi kölcsönző rendszer működésének szabályszerűségei MRTT XV. Vándorgyűlés MRTT XV. Vándorgyűlés Mosonmagyaróvár 2017. okt. 19-20. Önálló kerékpárflotta - smart A közösségi kerékpárrendszerekről

Részletesebben

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version Adott egy X folytonos változó, ami normális eloszlású.

PDF created with FinePrint pdffactory Pro trial version  Adott egy X folytonos változó, ami normális eloszlású. Á dott egy X folytonos változó, ami normális eloszlású. X ( µ,σ ) dottak ezen kívül az Y,Y,,Y k diszkrét változók (faktorok) total H 0 : X - re nincs hatással Y Q = Q + Q +... + Q + Q + Q3 +... + Q k hiba

Részletesebben

Fényderítő hatású-e a megélt tapasztalat a kimenetelre?

Fényderítő hatású-e a megélt tapasztalat a kimenetelre? Fényderítő hatású-e a megélt tapasztalat a kimenetelre? Szerzők: Kovács Árpád Ferenc 1, Perényi Anett Anna 1, Fülöp Zsolt Zoltán 2 Témavezető: Dr. Kovács Judit 3 1 ÁOK VI., Marosvásárhelyi Orvosi és Gyógyszerészeti

Részletesebben

Regresszió számítás az SPSSben

Regresszió számítás az SPSSben Regresszió számítás az SPSSben Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Lineáris regressziós modell X és Y közötti kapcsolatot ábrázoló egyenes. Az Y függ: x 1, x 2,, x p p db magyarázó változótól

Részletesebben

Logisztikus regresszió

Logisztikus regresszió Logisztikus regresszió Kvantitatív statisztikai módszerek Dr. Szilágyi Roland Függő változó (y) Nem metrikus Metri kus Gazdaságtudományi Kar Független változó (x) Nem metrikus Metrikus Kereszttábla elemzés

Részletesebben

Gyakorlat: Sztochasztikus idősor-elemzés alapfogalmai II. Egységgyök-folyamatok és tesztek. Dr. Dombi Ákos

Gyakorlat: Sztochasztikus idősor-elemzés alapfogalmai II. Egységgyök-folyamatok és tesztek. Dr. Dombi Ákos Gyakorlat: Sztochasztikus idősor-elemzés alapfogalmai II. Egységgyök-folyamatok és tesztek Dr. Dombi Ákos (dombi@finance.bme.hu) ESETTANULMÁNY 1. Feladat: OTP részvény átlagárfolyamának (Y=AtlAr) stacionaritás

Részletesebben

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

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

Részletesebben

VARIANCIAANALÍZIS (ANOVA) véletlen faktorok esetén

VARIANCIAANALÍZIS (ANOVA) véletlen faktorok esetén VRINCINLÍZI (NOV) véletlen faktorok eetén Varancakomponen-elemzé BIOMETRI_NOV_3 1 Rögzített faktorok: znteket a kíérletekhez megválazthatuk é beállíthatuk. Kérdé: van-e különbég a faktor különböző znte

Részletesebben

ÚJDONSÁGOK A MINITAB STATISZTIKAI SZOFTVER ÚJ KIADÁSÁNÁL (MINITAB 18)

ÚJDONSÁGOK A MINITAB STATISZTIKAI SZOFTVER ÚJ KIADÁSÁNÁL (MINITAB 18) ÚJDONSÁGOK A MINITAB STATISZTIKAI SZOFTVER ÚJ KIADÁSÁNÁL (MINITAB 18) Előadó: Lakat Károly, L.K. Quality Bt. 2017 szeptember 27 EOQ MNB Szakbizottsági ülés Minitab 18 újdonságai Session ablak megújítása

Részletesebben

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat

Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Két diszkrét változó függetlenségének vizsgálata, illeszkedésvizsgálat Szűcs Mónika SZTE ÁOK-TTIK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Orvosi fizika és statisztika I. előadás 2016.11.09 Orvosi

Részletesebben

STATISZTIKA. Fogalom. A standard lineáris regressziós modell mátrixalgebrai jelölése. A standard lineáris modell. Eredménytáblázat

STATISZTIKA. Fogalom. A standard lineáris regressziós modell mátrixalgebrai jelölése. A standard lineáris modell. Eredménytáblázat Fogalom STATISZTIKA 8 Előadás Többszörös lineáris regresszió Egy jelenség vizsgálata során általában az adott jelenséget több tényező befolyásolja, vagyis többnyire nem elegendő a kétváltozós modell elemzése

Részletesebben

Standardizálás, transzformációk

Standardizálás, transzformációk Standardizálás, transzformációk A transzformációk ugynúgy mennek, mint egyváltozós esetben. Itt még fontosabbak a linearitás miatt. Standardizálás átskálázás. Centrálás: kivonjuk minden változó átlagát,

Részletesebben

Adatok 2 dimenzio s megjelení te se STATISTICA 10 programcsomagban

Adatok 2 dimenzio s megjelení te se STATISTICA 10 programcsomagban Adatok 2 dimenzio s megjelení te se STATISTICA 10 programcsomagban 2D kezdő ablak Graph Galery gomb: - Lehetővé teszi a különböző gráfok közti váltást a lehető legegyszerűbb módon. Case Weight gomb: -

Részletesebben

Biostatisztika Hipotézisvizsgálatok, egy- és kétoldalas próbák, statisztikai hibák, ANOVA

Biostatisztika Hipotézisvizsgálatok, egy- és kétoldalas próbák, statisztikai hibák, ANOVA Biostatisztika Hipotézisvizsgálatok, egy- és kétoldalas próbák, statisztikai hibák, ANOVA Dr. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Hipotézisvizsgálatok A hipotézisvizsgálat

Részletesebben

y ij e ij STATISZTIKA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 12. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó

y ij e ij STATISZTIKA let A variancia-anal telei Alapfogalmak 2. Alapfogalmak 1. ahol: 12. Előad Variancia-anal Lineáris modell ltozó Elmélet let STATISZTIKA 12. Előad adás Vaiancia-anal analízis Lineáis modellek A magyaázat a függf ggő változó teljes heteogenitásának nak két k t észe bontását t jelenti. A teljes heteogenitás s egyik

Részletesebben

Feltesszük, hogy a mintaelemek között nincs két azonos. ha X n a rendezett mintában az R n -ik. ha n 1 n 2

Feltesszük, hogy a mintaelemek között nincs két azonos. ha X n a rendezett mintában az R n -ik. ha n 1 n 2 Kabos: Ordinális változók Hipotézisvizsgálat-1 Minta: X 1, X 2,..., X N EVM (=egyszerű véletlen minta) X-re Feltesszük, hogy a mintaelemek között nincs két azonos. Rendezett minta: X (1), X (2),..., X

Részletesebben

Korreláció, regresszió. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet

Korreláció, regresszió. Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Korreláció, regresszió Boda Krisztina PhD SZTE ÁOK Orvosi Fizikai és Orvosi Informatikai Intézet Két folytonos változó közötti kapcsolat Tegyük fel, hogy 6 hallgató a következő válaszokat adta egy felmérés

Részletesebben

Logisztikus regresszió

Logisztikus regresszió Logisztikus regresszió Bekövetkezés esélye Valószínűség (P): 0 és 1 közötti valós szám, az esemény bekövetkezésének esélyét fejezi ki. Fej dobásának esélye: 1:2 = 1 2 = 0,5. Odds/esélyérték (O): a tét

Részletesebben

π = P(y bekövetkezik)

π = P(y bekövetkezik) Biomatematika (SZIE ÁOTK, 2011. tavasz) 1 A logit modell (=logisztikus regresszió) Ha a függő változó (y ) dichotom (=két lehetséges értéke van, pl. túlélés-halál, siker-kudarc stb.), akkor általában azt

Részletesebben

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat?

Variancia-analízis (ANOVA) Mekkora a tévedés esélye? A tévedés esélye Miért nem csinálunk kétmintás t-próbákat? Varanca-analízs (NOV Mért nem csnálunk kétmntás t-próbákat? B Van különbség a csoportok között? Nncs, az eltérés csak véletlen! Ez a nullhpotézs. és B nncs különbség Legyen, B és C 3 csoport! B és C nncs

Részletesebben

Fogalom STATISZTIKA. Alkalmazhatósági feltételek. A standard lineáris modell. Projekciós mátrix, P

Fogalom STATISZTIKA. Alkalmazhatósági feltételek. A standard lineáris modell. Projekciós mátrix, P Fogalom STATISZTIKA 8 Előadás Többszörös lineáris regresszió Egy jelenség vizsgálata során általában az adott jelenséget több tényező befolyásolja, vagyis többnyire nem elegendő a kétváltozós modell elemzése

Részletesebben

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció

Több valószínűségi változó együttes eloszlása, korreláció Tartalomjegzék Előszó... 6 I. Valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapok... 8 1. A szükséges valószínűségelméleti és matematikai statisztikai alapismeretek összefoglalása... 8 1.1. Alapfogalmak...

Részletesebben

Hipotézis vizsgálatok

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

Részletesebben

Az önkormányzati beruházási hajlandóság becslése a magyar kistelepülések körében OTKA KUTATÁS. A kutatást lezáró beszámoló

Az önkormányzati beruházási hajlandóság becslése a magyar kistelepülések körében OTKA KUTATÁS. A kutatást lezáró beszámoló Az önkormányzati beruházási hajlandóság becslése a magyar kistelepülések körében OTKA KUTATÁS 77871 A kutatást lezáró beszámoló A projekt legtöbb feladatát 2009-ben végzem el. Miután 2009 április és május

Részletesebben

Logisztikus regresszió

Logisztikus regresszió Logisztikus regresszió 9. előadás Kvantitatív statisztikai módszerek Dr. Szilágyi Roland Függő változó (y) Nem metrikus Metri kus Gazdaságtudományi Kar Független változó () Nem metrikus Metrikus Kereszttábla

Részletesebben

Minitab 18 eszköztára

Minitab 18 eszköztára Asszisztens (Assistant) Mérőrendszerelemzés (Measurement systems analysis) Képességvizsgálat (Capability analysis) Grafikus elemzés (Graphical analysis) Hipotézispróbák (Hypothesis tests) Regresszió (Regression)

Részletesebben

Miért akartunk új könyvet írni?

Miért akartunk új könyvet írni? Miért akartunk új könyvet írni? Kemény Sándor Budapesti Műszaki és Közgazdaságtudományi Egyetem, Kémiai és Környezeti Folyamatmérnöki Tanszék Szerzőtársak: Deák András, Lakné Komka Kinga, Kunovszki Péter

Részletesebben

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka

Geokémia gyakorlat. 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek. Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka Geokémia gyakorlat 1. Geokémiai adatok értelmezése: egyszerű statisztikai módszerek Geológus szakirány (BSc) Dr. Lukács Réka MTA-ELTE Vulkanológiai Kutatócsoport e-mail: reka.harangi@gmail.com ALAPFOGALMAK:

Részletesebben