Pálinka érzékszervi bírálók képzése. 1. Rész: Jó érzékszervi gyakorlat Kókai Zoltán
|
|
|
- Borbála Borbély
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 Pálinka érzékszervi bírálók képzése 1. Rész: Jó érzékszervi gyakorlat Kókai Zoltán
2 Jogszabályi háttér évi LXXIII. törvény a pálinkáról, a törkölypálinkáról és a Pálinka Nemzeti Tanácsról articleid=13398&ctag=articlelist&iid=1 7. Az országos pálinkaverseny feltételeit, a pálinka minısítés, valamint a pálinka érzékszervi bírálók képzésének szabályait külön jogszabály tartalmazza.
3 Jogszabályi háttér - 2 A vidékfejlesztési miniszter 33/2010. (XI. 25.) VM rendelete az országos pálinkaés törkölypálinka-versenyrõl, valamint az érzékszervi bírálók képzésérõl teles/mk10179.pdf
4 Képzés tartalma - 1
5 Képzés tartalma - 2
6 Képzés tartalma - 3
7 Átlagos C Barcelona 12 C Reykjavik
8 Érzékszervi bírálat 1. Objektív, analitikus módszerek - kis számú képzett vagy szakértı bíráló - kutatás, fejlesztés - gyártásközi minıségellenırzés - konkurencia analízis 2. Szubjektív, kedveltségvizsgálatok - reprezentatív fogyasztói panel - fogyasztói preferenciák vizsgálata 3. Versenyek
9 Személyi és tárgyi feltételek Bírálók: típusa / képzettsége, érzékenysége, száma, elérhetısége, következetessége, összhangjuk Vizsgálati helyiség: ISO 8589 Általános irányelvek a vizsgálati helyiség kialakításához Mintaelıkészítés, kódolás, bemutatás sorrendje, poharak, ízsemlegesítés, mintaszám Bírálati módszerek: kb. 20 önálló módszer, a pontozás csak egy ezek közül
10 Vizsgálat célja Fajta, termıhely, technológiai paraméterek, érlelés hatásainak vizsgálata Gyártásközi / késztermék ellenırzés Poharak alakjának hatása Fogyasztói kedveltségi tendenciák azonosítása Hibakeresés
11 Az érzékszervi bíráló (panelist, assessor) Három fı típusa laikus (ISO/FDIS 11136) képzett (ISO 8586) szakértı (ISO 8586) Mérımőszerként alkalmazzuk Képzett és szakértı bírálók esetében érzékenység precizitás ismétlıképesség Laikus bírálóknál reprezentativitás és létszám
12 Vonatkozó szabványok Az érzékszervi bíráló (panelist, assessor) ISO 8586:2012 Sensory analysis -- General guidelines for the selection, training and monitoring of selected assessors and expert sensory assessors Érzékszervi vizsgálat - Általános útmutató a kiválasztott és a szakértı bírálók kiválasztásra, képzésre és ellenırzésére Jogszabállyal egybehangzó pontok (25 ): ép, jól mőködı érzékszervek; jó egészségi állapot; allergia / betegség ne legyen; érzékszerveket befolyásoló gyógyszereket ne szedjen
13 Érzékszervi bírálati rendszerek (sensory evaluation methods) Vonatkozó szabványok ISO 6658:2005 Általános irányelvek ISO 11035: Profilanalízis ISO 8587:2006 Rangsorolás ISO 4120:2004 Háromszög teszt ISO 5495:2005 Páros összehasonlítás ISO 10399:2004 Duó-trió teszt ISO 8588:1987 A not A teszt (egypróba) ISO 13299:2003 Profilanalízis ISO 4121:2003 Skálák ISO 11056:1999 Nagyságrend becslés
14 Érzékszervi bírálati rendszerek alkalmazhatósági területei Vonatkozó szabványok ISO 6658:2005 Általános irányelvek Jó Érzékszervi Gyakorlat ISO 11035:1994 Profilanalízis Fejlesztés / kutatás / konkurencia analízis ISO 13299:2003 Profilanalízis - Fejlesztés / kutatás / konkurencia analízis ISO 8587:2006 Rangsorolás Egy adott tulajdonság intenzitásának mérése több minta között ISO 4121:2003 Skálák Egy adott tulajdonság intenzitásának mérése több minta között ISO 11056:1999 Nagyságrend becslés Egy adott tulajdonság intenzitásának mérése több minta között ISO 4120:2004 Háromszög teszt Két tétel közötti különbség mérése ISO 5495:2005 Páros összehasonlítás - Két tétel közötti különbség mérése ISO 10399:2004 Duó-trió teszt - Két tétel közötti különbség mérése ISO 8588:1987 A not A teszt (egypróba) - Két tétel közötti különbség mérése
15 Érzékszervi küszöbérték vizsgálatok (vizes és alkoholos oldatokkal) Ízküszöbérték vizsgálat: ízérzékenység mérése ISO: 6 alapíz (édes, sós, savanyú, keserő, fémes, umami) PROP: keserő íző, genetikailag kódolt érzékenység Vizes oldatoknál: semleges íző / illatú; nem szénsavas; reprodukálható módon rendelkezésre álló Abszolút küszöbérték Felismerési küszöbérték Telítıdési küszöbérték
16
17 Ízküszöbérték vizsgálata (ISO 3972) Alapízek bemutatása (ízismerkedés) Hígítási sor készítése (8 / n) tagú Sorba rendezett minták, növekvı számok A felismerés pontjánál kell beírni az alapízt Ha 8-nál több a minta, úgy ismétlés is van benne Évente egyszer érdemes megismételni Genetika, életkor, dohányzás, étkezési szokások
18 Vizsgálati, bírálati megfelelıségek Megfelelıségi kritérium: A tesztek eredményei alapján megállapított (belsı panel) Elıre definiált kritériumok (szabvány ajánlások) Mintázatok megfigyelése (erısségek vs. gyengeségek) Tökéletes bíráló nincs Gyakorlás, tanulás Periodikusság, nyomon követés Következetesség (ismételt minták eltérı kódokkal)
19 Íz és illat felismerés Ízfelismerés (ISO 3972) Minden ízbıl csak egy koncentráció van Véletlenszerő sorrend, 3 jegyő véletlen kódok Összesen 9-15 minta (alapízek 1-3 alkalommal, semleges 1-2 alkalommal) Egyenként kóstolva azonosítjuk az ízeket Visszakóstolás nincs, ízsemlegesítés van
20 Íz és illat felismerés Illatfelismerés (ISO 5496) Minden illatból csak egy koncentráció van Véletlenszerő sorrend, 3 jegyő véletlen kódok Összesen 5-15 minta, nincsenek ismétlések Egyenként szagolva azonosítjuk az illatokat Leírt megoldást nem módosítunk, vissza nem szagoljuk Direkt és retronazális teszt Üres papír (mentális blokk, asszociáció) Párosító vizsgálat
21
22
23
24 Értékelések módjai Grafikus ábrázolás statisztikai értékelés ISO szabványok esetében: Képlet pontos megadása Kritikus értéket tartalmazó táblázatok Számítási példák Érzékszervi célszoftver esetében Alapstatisztika integrált rész Haladó analízishez adatexport (SPSS, Statistica, R)
25 Értékelések módjai - 1 A not A teszt: Khi négyzet teszt Egyszerő összehasonlítás: Khi négyzet teszt Páros összehasonlítás, páros preferencia: binomiális eloszlás Duó-trió teszt: binomiális eloszlás Háromszög teszt: binomiális eloszlás és szekvenciális analízis 4-bıl 2, 5-bıl 2 tesztek: binomiális eloszlás
26 Értékelések módjai - 2 Egyszerő rangsorolás, ismert rangsor: Page próba Egyszerő rangsorolás, ismeretlen rangsor: Friedman próba + páronkénti szd Skálás módszerek: ANOVA + páronkénti szd Optimum skálák: penalty analysis Páronkénti rangsor: módosított Friedman próba + Tukey teszt Profilanalízis: ANOVA + páronkénti szd minden tulajdonságra Pontozás: ANOVA + páronkénti szd minden tulajdonságra
27 Mintajelleg leírása, felismerése Termékspecifikus szakszótár: flavor wheel Referenciaminták Közös szókincs Objektíven mérhetı jellemzık Egyéni preferenciák kizárása Elemzı érzékszervi vizsgálat marketing Doctored samples Fajták, évjáratok, termıhelyek, technológiák, érlelési módszerek hatásának megismerése
28 Bírálati helyiség ISO 8589 kulcspontjai: Bírálók szeparációja Zavarásmentes, nyugodt környezet Standard körülmények (hımérséklet, páratartalom) Reprodukálható megvilágítás (mesterséges napfény, artificial daylight, D65, color rendering index 90) Külön mintaelıkészítı helyiség Bírálatra és oktatásra is alkalmas tér Paravánrendszer is jó kezdeti megoldás
29 SAM Sensory Table
30 SAM Sensory Booth
31
32 Mobil fülke
33
34 Thelabinthebag.com video
35 Érzékszervi szoftverek Compusense Fizz EyeQuestion
36 Bírálók teljesítményének mérése Következetesség: egy más kódszámmal megismételt, de azonos mintára azonos értékelést ad-e Reprodukálhatóság: ugyanazon teszt ismételhetısége azonos / eltérı bírálókkal Panel konszenzus: a bírálók egyöntetően minısítenek-e PanelCheck ISO 11132:2012 Sensory analysis -- Methodology -- Guidelines for monitoring the performance of a quantitative sensory panel
37 Jó példák a nemzetközi gyakorlatból Haladó Borbíráló képzés 4 napos képzés, / nap program 4500 ausztrál dollár ~ 900 ezer HUF sok jelentkezı ballots kellı alapismeret kritérium
38 Haladó Borbíráló képzés Ausztrália Kivonat a képzésbıl 32. képzés november eddig összesen 959 résztvevı 20. képzés 4 napos (40 órás) formában, 12 szakértı oktatóval
39 A képzés céljai A résztvevık érzékszervi képességeinek fejlesztése Borversenyeken alkalmazott módszerek és eljárások gyakorl ása A résztvevık megismertetése a világ bor stílusaival A bírálók döntésének mi az alapja: minıség vs. egyéni ízlés A résztvevık teljesítményét statisztikai eszközökkel értékelik: megkülönböztetı képesség állandóság megbízhatóság Részvétel az egységes (standardizált) érzékszervi szótár kifejlesztésében és használatában
40 féléves képzések
41 féléves képzések
42 Sokszínőség Egy szılıfajta Széles érzékszervi spektrumot lefedı borok Melyik az átlagos? Fontosabb: egyértelmő kommunikáció a fogyasztó felé Elızetes összefüggés vizsgálat: érzékszervi jellemzık vs. mőszeres paraméterek
43
44
45
46 Hordók hatásának vizsgálata
47 Referenciával való összevetés
48 2014 Onga
49 2014 Onga
50
51
52 2012 Onga
Tudnivalók a versenyeken alkalmazott érzékszervi bírálatokról
Tudnivalók a versenyeken alkalmazott érzékszervi bírálatokról Dr. Kókai Zoltán Dr. Sipos László Szent István Egyetem, Élelmiszertudományi Kar, Árukezelési és Érzékszervi Minősítési Tanszék, Érzékszervi
Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei. Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1
Érzékszervi bírálók kiválasztásának, képzésének és monitorozásának nemzetközi módszerei Sipos László 1, Kókai Zoltán 1 Gere Attila 1 1 Szent István Egyetem, Élelmiszertudományi Kar, Árukezelési és Érzékszervi
Irányított TULAJDONSÁGRA IRÁNYULÓ Melyik minta sósabb?, érettebb?, stb. KEDVELTSÉGRE IRÁNYULÓ Melyik minta jobb? rosszabb?
ÉRZÉKSZERVI VIZSGÁLATI MÓDSZEREK RENDSZEREZÉSE I. Kókai Zoltán - dr.erdélyi Mihály v.6. 26 ÉRZÉKSZERVI VIZSGÁLATI MÓDSZEREK CSOPORTOSÍTÁSA SZAKÉRTôI módszerek analitikus tesztek és eljárások FOGYASZTÓI
Érzékeink csábításában
Workshop az innovációról Érzékeink csábításában (organoleptikus vizsgálatok napjainkban) Horváthné Dr.Almássy Katalin főiskolai tanár SZTE TIK, 2012. február 16. 1 Az élelmiszerminőség elemei 1. EGÉSZSÉGÜGYI
EPRES JOGHURTOK ÉLVEZETI ÉRTÉKÉNEK
EPRES JOGHURTOK ÉLVEZETI ÉRTÉKÉNEK OBJEKTÍV (MŰSZERES) VIZSGÁLATA ÉS SZUBJEKTÍV (FOGYASZTÓI) MEGÍTÉLÉSE SZIGETI ORSOLYA 1, ROMVÁRI RÓBERT 2 1 Kaposvári Egyetem Gazdaságtudományi Kar Marketing és Kereskedelem
A preferencia térképezés kritikus pontjai az élelmiszeripari termékfejlesztésben
A preferencia térképezés kritikus pontjai az élelmiszeripari termékfejlesztésben Gere A., Losó, V., Györey, A., Szabó, D., Sipos, L., Kókai, Z. Budapesti Corvinus Egyetem, Élelmiszertudományi Kar Érzékszervi
Hipotézis STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Munkahipotézis (H a ) Tematika. Tudományos hipotézis. 1. Előadás. Hipotézisvizsgálatok
STATISZTIKA 1. Előadás Hipotézisvizsgálatok Tematika 1. Hipotézis vizsgálatok 2. t-próbák 3. Variancia-analízis 4. A variancia-analízis validálása, erőfüggvény 5. Korreláció számítás 6. Kétváltozós lineáris
A sajtok érzékszervi minősítése
A sajtok érzékszervi minősítése Az érzékszervi minősítéssel szemben támasztott kívánalmak 2017. 09. 26. Koncz Kálmánné dr. 1 A régészeti kutatások alapján a sajtok előállítása, és azok fogyasztása régi
ÉRZÉKSZERVI VIZSGÁLATI MÓDSZEREK RENDSZEREZÉSE III.
ÉRZÉKSZERVI VIZSGÁLATI MÓDSZEREK RENDSZEREZÉSE III. dr. Kókai Zoltán dr. Erdélyi Mihály v.6.0 2006 ÉRZÉKSZERVI VIZSGÁLATI MÓDSZEREK RENDSZEREZÉSE I. Különbségvizsgálati módszerek /Difference tests/ II.
Eloszlás-független módszerek 13. elıadás ( lecke)
Eloszlás-független módszerek 13. elıadás (25-26. lecke) Rangszámokon alapuló korrelációs együttható A t-próbák és a VA eloszlásmentes megfelelıi 25. lecke A Spearman-féle rangkorrelációs együttható A Kendall-féle
Az érzékszervi vizsgálatok nemzetközi gyakorlata a szeszesitalok minısítésében
Az érzékszervi vizsgálatok nemzetközi gyakorlata a szeszesitalok minısítésében dr. Kókai Zoltán egyetemi docens, laboratóriumvezetı Budapesti Corvinus Egyetem Érzékszervi Laboratórium zoltan.kokai@uni-corvinus.hu
KÖRNYEZETÁLLAPOT-ÉRTÉKELÉS III. 04
KÖRNYEZETÁLLAPOT-ÉRTÉKELÉS III. 04 2009.10.20. Környezetmérnöki Tanszék dr. Torma András /andras.torma@audi.hu/ Tartalom 1. Mátrix-módszerek 2. Indikátor módszer alapjai 3. Teljesítményindikátorok jellemzıi,
Kunsági Borvizsgáló Bizottság Mőködési Szabályzata
Kunsági Borvizsgáló Bizottság Mőködési Szabályzata A Kunsági Borvidék Borvizsgáló Bizottsága a (továbbiakban KBVB) a Kunsági Borvidék Hegyközségi Tanácsa (továbbiakban KBHT) által, a Kunsági borvidék védett
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011.
BAGME11NNF Munkavédelmi mérnökasszisztens Galla Jánosné, 2011. 1 Mérési hibák súlya és szerepe a mérési eredményben A mérési hibák csoportosítása A hiba rendűsége Mérési bizonytalanság Standard és kiterjesztett
A Sólyi Sőlőhegyi Kertbarátok Egyesülete borverseny szabályzata
A Sólyi Sőlőhegyi Kertbarátok Egyesülete borverseny szabályzata A Sólyi Szőlőhegyi Kertbarátok Egyesülete minden évben borversenyt rendez, hogy a gazdák egymás között meg tudják méretni boraikat. I. Nevezési
budapesti Corvinus Egyetem, Élelmiszertudományi Kar, Érzékszervi Minősítő Laboratórium
K enőm argarinok bírálatára kiképzett szakértői panel teljesítm ényének m érése Györey Annamária1, Gere Attila1, Kókai Zoltán1, Sipos László és Molnár Pál budapesti Corvinus Egyetem, Élelmiszertudományi
Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Valószínőségi eloszlások Binomiális eloszlás Bevezetés A tudományos életben megfigyeléseket teszünk, kísérleteket végzünk. Ezek többféle különbözı eredményre
Étkezési olajok érzékszervi vizsgálati módszerei
Étkezési olajok érzékszervi vizsgálati módszerei Horváth Eszter 1), Kókai Zoltán 1) és Molnár Pál 2) 1) Budapesti Corvinus Egyetem, Élelmiszertudományi Kar, Érzékszervi Laboratórium 2) Európai Minőségügyi
Helena projekt. A projekt célja 12/04/2011. Campden BRI 1
Helena projekt Healthy Lifestyle in Europe by Nutrition in Adolescence A projekt célja A HELENA program EU FP 6-s kutatási program része volt, amely az európai fiatalok étkezési- és fogyasztási szokásainak
Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt
Modern műszeres analitika szeminárium Néhány egyszerű statisztikai teszt Galbács Gábor KIUGRÓ ADATOK KISZŰRÉSE STATISZTIKAI TESZTEKKEL Dixon Q-tesztje Gyakori feladat az analitikai kémiában, hogy kiugrónak
y ij = µ + α i + e ij
Elmélet STATISZTIKA 3. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek A magyarázat a függő változó teljes heterogenitásának két részre bontását jelenti. A teljes heterogenitás egyik része az, amelynek okai
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...
Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor
Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor Három gyógytápszer elemzéséből az alábbi energia tartalom adatok származtak (kilokalória/adag egységben) Három gyógytápszer elemzésébô A B C 30 5 00 10
Hipotézis, sejtés STATISZTIKA. Kétmintás hipotézisek. Tudományos hipotézis. Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H 0 ) 11. Előadás
STATISZTIKA Hipotézis, sejtés 11. Előadás Hipotézisvizsgálatok, nem paraméteres próbák Tudományos hipotézis Nullhipotézis felállítása (H 0 ): Kétmintás hipotézisek Munkahipotézis (H a ) Nullhipotézis (H
Dr. Piskóti István Marketing Intézet. Marketing 2.
Kutatni kell kutatni jó! - avagy a MIR és a marketingkutatás módszerei Dr. Piskóti István Marketing Intézet Marketing 2. Marketing-menedzsment A marketing összes feladatát és aktivitásait összefoglalóan,
[Biomatematika 2] Orvosi biometria
![[Biomatematika 2] Orvosi biometria](/thumbs/54/33134304.jpg "[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
y ij = µ + α i + e ij STATISZTIKA Sir Ronald Aylmer Fisher Példa Elmélet A variancia-analízis alkalmazásának feltételei Lineáris modell
Példa STATISZTIKA Egy gazdálkodó k kukorica hibrid termesztése között választhat. Jelöljük a fajtákat A, B, C, D-vel. Döntsük el, hogy a hibridek termesztése esetén azonos terméseredményre számíthatunk-e.
Értékelési, kiválasztási módszerek
Értékelési, kiválasztási módszerek Értékelési módszerek csoportosítása: 1. Ordinális (kvalitatív) elárások 1.1 Többségi módszer 1.2 Rangsor összegzési szabály 1.3 Copeland módszer 1.4 Datum módszer 1.5
Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás ( lecke) 27. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok
Eloszlás-független módszerek (folytatás) 14. elıadás (7-8. lecke) Illeszkedés-vizsgálat 7. lecke khí-négyzet eloszlású statisztikák esetszámtáblázatok elemzésére Illeszkedés-vizsgálat Gyakorisági sorok
Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA)
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 13. Varianciaanaĺızis (ANOVA) Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date:
12/04/2011. ProPraline projekt. Kiváló minőségű pralinék szerkezete és előállítása
ProPraline projekt Kiváló minőségű pralinék szerkezete és előállítása A projekt célja A KKV-k számára fontos technológiai és minőségi problémák megoldása A pralinékon jelentkező minőségi hibák (zsírkiválás,
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:
Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája
Hat Szigma Zöldöves Tanfolyam Tematikája Megjegyzések: A tanfolyamon haszáljuk: - Minitab statisztikai (demo) és - Companion by Minitab projektek menedzselésére szolgáló (demo) szoftvert, átadunk: - egy
Kalibrálás és mérési bizonytalanság. Drégelyi-Kiss Ágota I
Kalibrálás és mérési bizonytalanság Drégelyi-Kiss Ágota I. 120. dregelyi.agota@bgk.uni-obuda.hu Kalibrálás Azoknak a mőveleteknek az összessége, amelyekkel meghatározott feltételek mellett megállapítható
A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói. Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság. mérés. mérési elv
Mérések, mérési eredmények, mérési bizonytalanság A mérések általános és alapvető metrológiai fogalmai és definíciói mérés Műveletek összessége, amelyek célja egy mennyiség értékének meghatározása. mérési
Az INV projekt legfontosabb eszközei
Az INV projekt legfontosabb eszközei o Kézikönyv o Tréning útmutató o Felvételi és megfigyelő lapok o Önreflexiós regiszterek (1.+ 2.) o Műszaknapló o Videók ( Pillangócirkusz + oktatóvideók) Felvételi
Fontos információk, Tematika
Fontos információk, Tematika helyszín: Soós István Borászati Szakképző Iskola Tangazdasága, 1221 Budapest, Jósika u. 2-14. Parkolás a tangazdaság hátsó udvaránál található parkolóban A tervezett Társadalmi
Kettőnél több csoport vizsgálata. Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet
Kettőnél több csoport vizsgálata Makara B. Gábor MTA Kísérleti Orvostudományi Kutatóintézet Gyógytápszerek (kilokalória/adag) Három gyógytápszer A B C 30 5 00 10 05 08 40 45 03 50 35 190 Kérdések: 1. Van-e
Variancia-analízis (folytatás)
Variancia-analízis (folytatás) 7. elıadás (13-14. lecke) Egytényezıs VA blokk-képzés nélkül és blokk-képzéssel 13. lecke Egytényezıs variancia-analízis blokkképzés nélkül Az átlagok páronkénti összehasonlítása(1)
BEVEZETÉS AZ ELŐADÁS BETEKINTÉST AD A HATÓSÁG SZÉLESSÁV-MÉRŐ PROGRAMJÁBA. 2012.10.16. 2
2 BEVEZETÉS AZ NEMZETI MÉDIA-ÉS HÍRKÖZLÉSI HATÓSÁG ELKÖTELEZETT A SZÉLESSÁVÚ SZOLGÁLTATÁSOK ELTERJEDÉSÉNEK ELŐSEGÍTÉSÉBEN, A FOGYASZTÓI TUDATOSSÁG NÖVELÉSÉBEN. A FOGYASZTÓ ÁLTALÁBAN GYAKRAN AZ ISMERETEK
MAGYAR ÉLELMISZERKÖNYV. Codex Alimentarius Hungaricus /78 számú előírás
MAGYAR ÉLELMISZERKÖNYV Codex Alimentarius Hungaricus 3-1-2003/78 számú előírás Mintavételi és vizsgálati módszerek az élelmiszerekben lévő patulin mennyiségének hatósági ellenőrzésére Sampling methods
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
BORVERSENY SZABÁLYZAT!
BORVERSENY SZABÁLYZAT! I. NEVEZÉSI FELTÉTELEK 1. A Borversenyt a Mecseknádasdi Szılı és Bortermelık Egyesülete rendezi. 2. Mintákat küldhetnek be a versenyre bírálat céljából bortermelı vállalatok, egyéni
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
Adatgyőjtés, mérési alapok, a környezetgazdálkodás fontosabb mőszerei
GazdálkodásimodulGazdaságtudományismeretekI.Közgazdaságtan KÖRNYEZETGAZDÁLKODÁSIMÉRNÖKIMScTERMÉSZETVÉDELMIMÉRNÖKIMSc Tudományos kutatásmódszertani, elemzési és közlési ismeretek modul Adatgyőjtés, mérési
Az ápolási folyamat. Gál Lászlóné - Perger Csaba diáinak felhasználásával
Az ápolási folyamat Gál Lászlóné - Perger Csaba diáinak felhasználásával Ápolási folyamat fogalma A humanisztikus ellátás olyan rendszeres módszere, mely költséghatékony módon összpontosít a kívánt eredmények
A szokásos piaci árelv megfelelı alkalmazása
A szokásos piaci árelv megfelelı alkalmazása Az összehasonlíthatóság problémája FOTIADI ÁGNES osztályvezetı NAV Kiemelt Adózók Adóigazgatósága Szokásos Piaci Ár-megállapítási Önálló Osztály 2012. Október
Kiválasztás. A változó szerint. Rangok. Nem-paraméteres eljárások. Rang: Egy valamilyen szabály szerint felállított sorban elfoglalt hely.
Kiválasztás A változó szerint Egymintás t-próba Mann-Whitney U-test paraméteres nem-paraméteres Varianciaanalízis De melyiket válasszam? Kétmintás t-próba Fontos, hogy mindig a kérdésnek és a változónak
Teljesítménymenedzsment modul
A nexonpm a szervezet valamennyi munkatársára kiterjedő vezetői eszköz, amely tudatosabbá és eredményesebbé teszi a teljesítmény menedzselését, és javítja a vezető-beosztott kommunikáció hatékonyságát.
10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK
MATEMATIK A 9. évfolyam 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK KÉSZÍTETTE: CSÁKVÁRI ÁGNES Matematika A 9. évfolyam. 10. modul: FÜGGVÉNYEK, FÜGGVÉNYTULAJDONSÁGOK Tanári útmutató 2 MODULLEÍRÁS A modul
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,
Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban
Kontrol kártyák használata a laboratóriumi gyakorlatban Rikker Tamás tudományos igazgató WESSLING Közhasznú Nonprofit Kft. 2013. január 17. Kis történelem 1920-as években, a Bell Laboratórium telefonjainak
STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Matematikai statisztika. Mi a modell? Binomiális eloszlás sűrűségfüggvény. Binomiális eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 9. Előadás Binomiális eloszlás Egyenletes eloszlás Háromszög eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell 2/62 Matematikai statisztika
Indikátorok projekt modellhelyszínein. Domokos Tamás szeptember 13.
Indikátorok és értékelés a TÁMOP T 5.4.1. projekt modellhelyszínein Domokos Tamás 2011. szeptember 13. Az értékelés különböző típusait és főbb kérdései Az értékelés típusa A fejlesztési folyamat értékelése
4. A méréses ellenırzı kártyák szerkesztése
4. A méréses ellenırzı kártyák szerkesztése A kártyákat háromféle módon alkalmazhatjuk. Az elızetes adatfelvétel során a fı feladat az eloszlás paramétereinek (µ és σ ) becslése a további ellenırzésekhez.
Mérés és skálaképzés. Kovács István. BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék
Mérés és skálaképzés Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Miröl is lesz ma szó? Mi is az a mérés? A skálaképzés alapjai A skálaképzés technikái Összehasonlító skálák Nem összehasonlító
STATISZTIKA. A maradék független a kezelés és blokk hatástól. Maradékok leíró statisztikája. 4. A modell érvényességének ellenőrzése
4. A modell érvényességének ellenőrzése STATISZTIKA 4. Előadás Variancia-analízis Lineáris modellek 1. Függetlenség 2. Normális eloszlás 3. Azonos varianciák A maradék független a kezelés és blokk hatástól
VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Döntési Alapfogalmak
Vállalkozási VÁLLALATGAZDASÁGTAN II. Tantárgyfelelős: Prof. Dr. Illés B. Csaba Előadó: Dr. Gyenge Balázs Az ökonómiai döntés fogalma Vállalat Környezet Döntések sorozata Jövő jövőre vonatkozik törekszik
[Biomatematika 2] Orvosi biometria
![[Biomatematika 2] Orvosi biometria](/thumbs/47/23623719.jpg "[Biomatematika 2] Orvosi biometria")
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.15. Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza) alkotja az eseményteret. Esemény: az eseménytér részhalmazai.
Indikátorok alkalmazása a labordiagnosztikai eljárások minőségbiztosításában
Indikátorok alkalmazása a labordiagnosztikai eljárások minőségbiztosításában Minőségi indikátorok az analitikai szakaszban Dr. Kocsis Ibolya Semmelweis Egyetem Laboratóriumi Medicina Intézet Központi Laboratórium
A társadalomkutatás módszerei I. Outline. 1. Zh Egyéni eredmények. Notes. Notes. Notes. 9. hét. Daróczi Gergely november 10.
A társadalomkutatás módszerei I. 9. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 10. Outline 1 1. Zh eredmények 2 Újra a hibatényezőkről 3 A mintavételi keret 4 Valószínűségi mintavételi
Statisztika I. 10. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 10. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Varianciaanalízis A különböző tényezők okozta szórás illetőleg szórásnégyzet összetevőire bontásán alapszik Segítségével egyszerre több mintát hasonlíthatunk
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I.
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Kvantitatív statisztikai módszerek Petrovics Petra Többváltozós lineáris regressziós
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 4 IV. MINTA, ALAPsTATIsZTIKÁK 1. MATEMATIKAI statisztika A matematikai statisztika alapfeladatát nagy általánosságban a következőképpen
Biomatematika 2 Orvosi biometria
Biomatematika 2 Orvosi biometria 2017.02.13. Populáció és minta jellemző adatai Hibaszámítás Valószínűség 1 Esemény Egy kísérlet vagy megfigyelés (vagy mérés) lehetséges eredményeinek összessége (halmaza)
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
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek
Többváltozós lineáris regressziós modell feltételeinek tesztelése I. - A hibatagra vonatkozó feltételek tesztelése - Petrovics Petra Doktorandusz Többváltozós lineáris regressziós modell x 1, x 2,, x p
REGINFO feszültség minőség mérő rendszer az E.ON Hungáriánál Szilágyi Ákos 2008. szeptember 11. A fejlesztés okai: Belső igény mérési eredmények központi tárolása, egységes felületen történő megjelenítése
alapján Orova Katalin Szűcs Sándor
Páciens aktuális állapotának jellemzése mozgásanal sanalízis alapján Orova Katalin Szűcs Sándor A mozgás megfigyelése E. J. Marey (1830-1904) A fénykf nyképező puska Mozgó állóképek A zootrope Pillanatképek
Gyakorlat 8 1xANOVA. Dr. Nyéki Lajos 2016
Gyakorlat 8 1xANOVA Dr. Nyéki Lajos 2016 A probléma leírása Azt vizsgáljuk, hogy milyen hatása van a család jövedelmének a tanulók szövegértés teszten elért tanulmányi eredményeire. A minta 59 iskola adatait
Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Az adatokból információkat
Mi az adat? Az adat elemi ismeret. Tények, fogalmak olyan megjelenési formája, amely alkalmas emberi eszközökkel történő értelmezésre, feldolgozásra, továbbításra. Az adatokból gondolkodás vagy gépi feldolgozás
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
Etológia Emelt A viselkedés mérése. Miklósi Ádám egyetemi tanár ELTE TTK Etológia Tanszék 2018
Etológia Emelt A viselkedés mérése Miklósi Ádám egyetemi tanár ELTE TTK Etológia Tanszék 2018 amiklosi62@gmail.com A viselkedés leírása: A viselkedés, mint fenotipikus jellemző Viselkedés: Élő szervezetek
biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás
Kísérlettervezés - biometria II. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Matematikai-statisztikai adatfeldolgozás A matematikai-statisztika feladata tapasztalati adatok feldolgozásával segítséget nyújtani
Az EU-7. Keretprogram küszöbén
EU-s pályázatok a bíráló szemszögébıl Az EU-7. Keretprogram küszöbén Budapest,. Dr. Jánosi László egyetemi docens SzIE, Gépészmérnöki Kar Általános megjegyzések A pályázat beadása EPSS szigorú határidı
A kutyafélék összehasonlító neurobiológiája- Szenzoros képességek
A kutyafélék összehasonlító neurobiológiája- Szenzoros képességek Miért vizsgáljuk a szenzoros képességeket? Anatómiai-morfológiai különbségek Hubel és Wiesel Tapasztalat Összehasonlító vizsgálatok Kivel?
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 9 IX. ROBUsZTUs statisztika 1. ROBUsZTUssÁG Az eddig kidolgozott módszerek főleg olyanok voltak, amelyek valamilyen értelemben optimálisak,
A TANTÁRGY ADATLAPJA
A TANTÁRGY ADATLAPJA 1. A képzési program adatai 1.1 Felsőoktatási intézmény Babeş-Bolyai Tudományegyetem 1.2 Kar Közgazdasági- és Gazdálkodástudományi Kar 1.3 Intézet Közgazdaság- és Gazdálkodástudományi
A Laboratórium tevékenységi köre:
Budapesti Mőszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Építészmérnöki Kar Épületenergetikai és Épületgépészeti Tanszék Hıfizikai Laboratórium Cím: 1111 Mőegyetem rkp. 3. 3.em. 95. Tel.: +36 1 463-1331 Web: http://www.hofizlab.bme.hu
A társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 9. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. november 10. Outline 1 1. Zh eredmények 2 Újra a hibatényezőkről 3 A mintavételi keret 4 Valószínűségi mintavételi
A hatósági géphigiéniai minısítési eljárás
A hatósági géphigiéniai minısítési eljárás Egy gép, berendezés vagy eszköz higiéniailag akkor felel meg a jogszabályi követelményeknek, ha azonosítható, ha rendelkezik a megfelelıségét tanúsító dokumentummal,
Verbális adatszerzési technikák. interjú
Verbális adatszerzési technikák interjú Az interjú a kérdıívekkel együtt a társadalomtudományokban nagyon gyakran használt felmérés (survey) módszer egyik fajtája. A felmérés információgyőjtı módszer leíró
Tartószerkezet-rekonstrukciós Szakmérnöki Képzés
1_1. Bevezetés Végeselem-módszer Számítógépek alkalmazása a szerkezettervezésben: 1. a geometria megadása, tervkészítés, 2. mőszaki számítások: - analitikus számítások gyorsítása, az eredmények grafikus
6. Előadás. Vereb György, DE OEC BSI, október 12.
6. Előadás Visszatekintés: a normális eloszlás Becslés, mintavételezés Reprezentatív minta A statisztika, mint változó Paraméter és Statisztika Torzítatlan becslés A mintaközép eloszlása - centrális határeloszlás
Projekttervezés alapjai
Projekttervezés alapjai Langó Nándor 2009. október 10. Közéletre Nevelésért Alapítvány A stratégiai tervezés folyamata Külsı környezet elemzése Belsı környezet elemzése Küldetés megfogalmazása Stratégiai
Objektív beszédminısítés
Objektív beszédminısítés Fegyó Tibor fegyo@tmit.bme.hu Beszédinformációs rendszerek -- Objektív beszédminõsítés 1 Bevezetı kérdések Mi a [beszéd] minıség [a beszédkommunikációban]? Mi befolyásolja a minıséget?
Funkcionális menedzsment Általános (naturális) filozófiai értelmezés
MINİSÉGMENEDZSMENT Funkcionális menedzsment 2. A minıség filozófiai értelmezése 1. Általános (naturális) filozófiai értelmezés A minıség egy adott dolog azon tulajdonságainak összessége, amelyek azzá teszik
Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai változók Adatok megtekintése
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai változók Adatok megtekintése Statisztikai változók A statisztikai elemzések során a vizsgálati, vagy megfigyelési egységeket különbözı jellemzık
A Bortermelők és Borbarátok Hosszúhetényi Egyesületének Borverseny Szabályzata
A Bortermelők és Borbarátok Hosszúhetényi Egyesületének Borverseny Szabályzata A Bortermelők és Borbarátok Hosszúhetényi Egyesülete (a továbbiakban BBHE) minden év március hónap utolsó szombatot megelőző
MÉRNI A MÉRHETETLENT!
MÉRNI A MÉRHETETLENT! Avagy hogyan állapítható meg egy képzés gazdasági eredménye? Durugy András ügyvezetı 2007. május 16. Képzés, fejlesztés Szakmai képzések Magatartás fejlesztése Ismeretbıvítés Szemléletváltás
V átlag = (V 1 + V 2 +V 3 )/3. A szórás V = ((V átlag -V 1 ) 2 + ((V átlag -V 2 ) 2 ((V átlag -V 3 ) 2 ) 0,5 / 3
5. gyakorlat. Tömegmérés, térfogatmérés, pipettázás gyakorlása tömegméréssel kombinálva. A mérési eredmények megadása. Sóoldat sőrőségének meghatározása, koncentrációjának megadása a mért sőrőség alapján.
A szükséges új mérıpontok kialakítása, mérık, kommunikációs hálózat, adattovábbító eszközök elhelyezésével.
A FÜGGELÉK Az Energy Online szolgáltatás terjedelme A szolgáltatások telepítése és konfigurálása Meglévı intelligens (kommunikáció képes) mérık integrálása és adattovábbítása az Energy Online szerverek
I. Budapest Bora Borverseny. A borverseny részvételi szabályzata A nevezés és lebonyolítás feltételei 2013.
I. Budapest Bora Borverseny A borverseny részvételi szabályzata A nevezés és lebonyolítás feltételei 2013. 1. Fogalmak - A borverseny olyan rendezvény, melynek célja a beküldött minták díjazása az érzékszervi
SZOLGÁLTATÁS-VALIDÁCIÓ ITU-T AJÁNLÁSOK ALAPJÁN
SZOLGÁLTATÁS-VALIDÁCIÓ ITU-T AJÁNLÁSOK ALAPJÁN Szoftver verifikáció és validáció (BMEVIMMD052) 2013. december 11., Budapest Kara Péter András doktorandusz BME Hálózati Rendszerek és Szolgáltatások Tanszék
Van-e kapcsolat a változók között? (példák: fizetés-távolság; felvételi pontszám - görgetett átlag)
, rangkorreláció Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék 1111, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel: 463-16-80 Fax: 463-30-91 http://www.vizgep.bme.hu
Szolgáltatási szint és performancia menedzsment a PerformanceVisor alkalmazással. HOUG konferencia, 2007 április 19.
Szolgáltatási szint és performancia menedzsment a PerformanceVisor alkalmazással Szabó Balázs HOUG konferencia, 2007 április 19. Mirıl lesz szó NETvisor Kft bemutatása Szolgáltatási szint alapjai Performancia
Codex Alimentarius Hungaricus. 2-703 számú irányelv
MAGYAR ÉLELMISZERKÖNYV Codex Alimentarius Hungaricus 2-703 számú irányelv Fruit wine Jóváhagyta a Magyar Élelmiszerkönyv Bizottság, 2013. május (1. kiadás) 2 I. Általános előírások 1. Ez az irányelv az
Panelcheck szoftver statisztikai lehetőségei az érzékszervi bírálócsoport teljesítményének monitorozásában
Panelcheck szoftver statisztikai lehetőségei az érzékszervi bírálócsoport teljesítményének monitorozásában Gere Attila, Szabó Dániel, Franku Tamás, Györey Annamária, Kókai Zoltán és Sipos László Budapesti
V. Gyakorisági táblázatok elemzése
V. Gyakorisági táblázatok elemzése Tartalom Diszkrét változók és eloszlásuk Gyakorisági táblázatok Populációk összehasonlítása diszkrét változók segítségével Diszkrét változók kapcsolatvizsgálata Példák
Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1. Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a
Kabos: Statisztika II. t-próba 9.1 Egymintás z-próba Ha ismert a doboz szórása de nem ismerjük a doboz várhatóértékét, akkor a H 0 : a doboz várhatóértéke = egy rögzített érték hipotézisről úgy döntünk,