MINŐSÉGELLENŐRZÉS TÁBLÁZATOK A JEGYZŐKÖNYVEK MEGOLDÁSÁHOZ
|
|
|
- Ilona Siposné
- 5 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 MINŐSÉGELLENŐRZÉS TÁBLÁZATOK A JEGYZŐKÖNYVEK MEGOLDÁSÁHOZ Minőségi jellemzők csoportosítása Tervezett, mérhető minőségi jellemzők Használatra való alkalmasság. Szabványoknak, rajzoknak, műszaki, környezetvédelmi előírásoknak való megfelelés. 1. táblázat Becsülhető, pontosan nem, vagy csak tólag mérhető jellemzők A termék fogyasztói megítélése. A reklám, marketing hatása. A piaci versenyhelyzet. Fogyasztói szokások. Minőségi jellemzők vizsgálata. táblázat Termelő Élelm. ellenőr Kereskedő Fogyasztó Fajta Talajigény + Éghajlatigény + Term. költség + Termésátlag + Vegyszermaradvány + + Egyéni ízlés + Ár Döntés Érdemes termelni Forgalombahozható Érdemes vele kereskedni Megveszem
2 Minőségi jellemzők fontossága. táblázat OSZTÁLY BELL SVÉD Pl.: Ató A I. Nagyon súlyos hibák (hibaérték:0). A használat helyén, ill. használat közben nem javítható. Üzemzavart okozó, a felhasználó biztonságát veszélyeztető hiba. B II. Súlyos hibák (h.é.:0) Nagy valószínűséggel üzemzavart okozó hiba. Jelentősen növekszik a karbantartási költség. C III. Kevésbé súlyos hibák (h.é.:). A hibák nem fnkcionális jellegűek, az üzemzavar valószínűsége kicsi. D IV. Nem súlyos hibák (h.é.:1). A működést, használhatóságot nem befolyásolják. Nem zárják ki a termék első osztályú árként való értékesítését. A felhasználó biztonsága szempontjából kritiks minőségi jellemzők. A termék fnkciója szempontjából kritiks jellemzők. A termék használhatósága romlik a minőségi jellemző hibájából. A használhatóság kevésbé romlik a minőségi jellemző változásával. A termék fnkciója szempontjából kevésbé fontos jellemzők. A fnkció lassan romlik a minőségi jellemző változásával. Fék, kormány. Szelepek hőállósága. Zajszint. Fényezés színárnyalata. Hitelesítési kötelezettség (kivonat a törvényből) Megnevezés Kereskedelmi méterrúd Ipari hosszmérőgépek ( tetil, műbőr, stb. mérésére) Úszós tejmérők, bilaktométerek Laboratórimi térfogatmérők Mértékjeles italkiszolgáló poharak és palackok Folyékony élelmiszerek szállítására szolgáló tartálygépkocsik fa és műanyag hordók fém hordók Súlyok / pontossági osztályba tartozók Mérlegek és pontossági osztályba tartozók Anyagvizsgáló gépek. Szakítógép Vérnyomásmérők. táblázat Érvényességi idő (év) korlátlan 1 év korlátlan korlátlan korlátlan év 1 év év év év 1 év év
3 Az p a valószínűséghez tartozó állandó értékei.. táblázat A 0 % % %, % megbízhatósági szint A hibaarány 1 0,1 p 1, 1,,, Az A (N) a darabszámtól (n) függő tényező értékei.. táblázat N A (N) N A (N) 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 1 0,1 Az n szorzótényező értékei. táblázat n % % n % % 1 1, 1,1 0,0 0, 0,00 0,1 0, 0, 0,0 0, 1, 1, 1, 1,1 1,0 0, 0,1 0, 0,1 0, , 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0,1 0,0 0,0 0, 0, 0,0 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0,0 A q szorzótényező értékei Mintanagyság n 1. táblázat % %, 1,0 0,1 0,0 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0,1 1,,00 1,1 0, 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 0,
4 A W szorzótényezők értékei. táblázat p % % n Wa Wf Wa Wf 0,1 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0,1 0,0,0 0 1, 1,1 0, 0,00 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0,0 0,1 0,1 0,10 0,1 0,1 0,0,,1 1,1 1, 1,0 0, 0, 0, Arányossági tényezők Gass görbe rajzolásához. táblázat Az abszcissza Az arányosság Az ordináta értéke, mm 1,0 yma 10 0, s / yma 1, 1,0 s / yma, 1, s,/ yma,,0 s 1/ yma,,0 s 1/0 yma, A mediánterjedelem kártya ellenőrző határainak számításához szükséges adatok. táblázat n 1/d H F Da Df 0, 0, 0, 0,,,,, 1, 0, 0,00 0,0 0, 0,1,1,,, 0,0 0, 0, 0,,0,,,0 0, 0, 0,1 0, 0, 0,,1,,0 1, 1 0, 0,1 0,1 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0,0 1, 1,1 1,
5 Előzetes adatfelvétel mérési eredményei 1. táblázat Csoport Mért értékek Terjedelem sorszáma k mm R.(mm) 1 1, 1, 1, 1,0 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1, 1, 1,01 1,00 1, 0,0 1,00 1,0 1, 1, 1, 0,0 1, 1, 1, 1,01 1, 0,0 1, 1,0 1, 1, 1,00 0,0 1, 1, 1, 1,00 1, 0,0 1,0 1,01 1,0 1, 1,01 0,0 1,01 1, 1, 1, 1,00 0,0 1,0 1,01 1,0 1,0 1,0 0,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1,1 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 1 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 0 1, 1, 1, 1, 1, 0,0 Mérési eredmények osztálybasorolása 1. táblázat Osztály Osztályátlag Gyakoriság %os gyakoriság Kmlatív gyakoriság 1,01, 1,1 1,1, 1, 0 1,1, 1, 1,1, 1, 1 1 1,1,00 1, ,001,0 1,01 0 1,01,0 1,0 1,01,0 1,0 1,01,0 1,0 0 Tényezők a szórás ellenőrző határainak meghatározásához n Ba Bf 1 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0,,0 1, 1, 1, 1, 1,0 1, 1, 1,1 1. táblázat
6 Mintanagyság 1. táblázat Selejtarány % 0% 0,00 0,01 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, 0,1 0, Megengedett hibás termék np 0,ig 0,10, 0,10, 0,, 1,, 1,01,,01,,01,,01,0 001,,01,,01,,01,,01, 1. táblázat megengedett selejt c
7 1. sz. melléklet A standard normális eloszlás valószínűségi változó ( ) e dt 1 eloszlásfüggvényének értékei s ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 0,00 0,01 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,000 0,00 0,00 0, 0,10 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,0 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0,1 0, 0,0 0, 0,0 0,1 0, 0,1 0, 0, 0,00 0, 0, 0,0 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,00 1,01 0,0 0, 0,01 0,0 0,0 0,1 0,1 0,10 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0 0,01 0,0 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,1 0,0 0, 0, 0,1 0, 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1,0 1, 1, 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,1 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 0, 1 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0, 0, 0,0 0,0 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 0, 0,01 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0, 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0,0 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,,00,0,0,0 0,0 0, 0, 0,0 0,1 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0,0 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0,0,,1,1,1,1,0,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,,0,,,,0,,,,,0,,,,,00,0,0,0,0 0,1 0,1 0,0 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
8 . sz. melléklet A t(stdent) próba kritiks értékei egy és kétoldali szintre Kétoldali Egyoldali,00%,0%,00%,0%,0%,% Szabadsági fok, (f = n1) fölött 1,,0,1,,1,,,0,,,01,1,10,1,,,1,1,0,0,00,0,0,0,00,0,0,0,0,0,01,00,000 1,0 1, 1, 1, 1,0,0,,1,0,0,0,,,0,1,,0,01,,,1,,,1,,1,1,0,,,,1,,,0,0,,0,,,01,,,00 1,00 1,0,,,,0,01,1,,,1,1,,0,01,,,,0,1,,,,,0,0,,,,1,,0,1,,,,1
9 . sz. melléklet Tényezők a normális eloszlású változó szórásának alsó és felső konfidenciahatárának meghatározásához 1 p 0, 0, 0, 0,0 f = n1 y1 y y1 y y1 y y1 y , 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,1 0,0 0,1 0,1 0,0 0, 0, 0, 0,0 0, 0,0 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0,0 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0 0,0 0, 0, 0, 0, 1,000 1,0,0,0,0,0,0,0,,1,0 1, 1, 1, 1,0 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1,1 1, 1,1 1, 1, 1, 1,0 1, 1, 1, 1,0 1, 1,1 1, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,00 0,0 0,1 0,1 0, 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,,00,0,1,0,000,0,,0,0 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1, 1, 1, 1,1 1,0 1, 1, 1,0 1, 1, 1, 1,1 1, 1, 1, 1,1 1, 1,0 1,1 1,10 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 1,00,0,0,0,0,0,0 1,1 1, 1, 1, 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,0 1, 1, 1,1 1,0 1,1 1,0 1,1 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1,1 1,1 1,1 1, 1, 1,1 0, 0, 0,0 0, 0, 0,0 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0,0 0, 0, 0,0 0,0 0,0 0,1 0,1 0,1 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 1,00,00,0,0,00 1,1 1, 1, 1, 1, 1,0 1,1 1, 1,0 1, 1,1 1,00 1, 1,0 1, 1, 1, 1, 1,1 1,0 1,00 1, 1, 1, 1, 1, 1,1 1,1 1,1 1, 1, 1,1 1,
10 . sz. melléklet A standard normális eloszlású valószínüségi változó ( ) e 1 sűrűségfüggvényének értékei s 0 1 0,0 0,1 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1,0 1,1 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,,0,1,,,,,,,,,0,1,,,,,,,, 0, 0,0 0, 0,1 0, 0,1 0, 0,1 0, 0,1 0,0 0,1 0,1 0, 0,1 0,1 0,1 0,00 0,00 0,0 0,00 0,00 0,0 0,0 0,0 0,01 0,01 0,0 0,00 0,000 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,000 0,000 0,000 0, 0, 0,0 0,0 0, 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0,1 0, 0,0 0,0 0,0 0,0 0,01 0,0 0,0 0,01 0,0 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,000 0,000 0,000 0, 0,1 0, 0,0 0, 0, 0, 0,0 0,0 0,1 0,1 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0, 0,00 0,01 0,0 0,01 0,0 0,0 0,00 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,001 0,00 0,001 0,001 0,000 0,000 0,000 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,1 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0, 0,0 0,0 0,00 0,00 0,01 0,0 0,0 0,00 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,000 0,000 0,00 0,001 0,00 0,000 0,000 0,000 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0,1 0,0 0,0 0, 0, 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0,0 0,0 0,0 0,00 0,0 0,00 0,0 0,0 0,00 0,01 0,01 0,00 0,001 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,00 0,000 0,000 0,000 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0,0 0,0 0,0 0,1 0, 0,0 0,1 0,10 0,1 0,0 0, 0,0 0,01 0,0 0,0 0,0 0,01 0,0 0,01 0,01 0,0 0,001 0,00 0,001 0,00 0,00 0,000 0,001 0,00 0,000 0,000 0,000 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0 0, 0, 0,1 0, 0,0 0,10 0,1 0,1 0, 0,0 0,0 0,00 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,01 0,0 0,0 0,00 0,00 0,000 0,00 0,00 0,000 0,001 0,00 0,000 0,000 0,0 0, 0, 0, 0, 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,1 0,01 0, 0, 0,1 0, 0,0 0,0 0,01 0,0 0,0 0,0 0,00 0,01 0,01 0,01 0,0 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,00 0,000 0,000 0, 0, 0, 0,1 0, 0, 0,1 0, 0,0 0, 0, 0,1 0,1 0,1 0,1 0, 0,0 0,01 0,0 0,0 0,0 0,01 0,0 0,0 0,01 0,01 0,01 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,000 0,000 0,000 0,0001 0, 0,1 0, 0, 0, 0, 0,1 0,0 0, 0, 0,0 0,1 0,1 0, 0, 0, 0,0 0,00 0,0 0,01 0,0 0,0 0,00 0,0 0,010 0,01 0,0 0,001 0,001 0,00 0,00 0,00 0,001 0,001 0,000 0,000 0,000 0,0001
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
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
e (t µ) 2 f (t) = 1 F (t) = 1 Normális eloszlás negyedik centrális momentuma:
Normális eloszlás ξ valószínűségi változó normális eloszlású. ξ N ( µ, σ 2) Paraméterei: µ: várható érték, σ 2 : szórásnégyzet (µ tetszőleges, σ 2 tetszőleges pozitív valós szám) Normális eloszlás sűrűségfüggvénye:
1. Két pályázat esetén a nyerési esélyeket vizsgálják. Mintát véve mindkét pályázat esetén az egyik. (b) Mit nevezünk másodfajú hibának?
Statisztika 2015. május 08. D csoport Név Neptun kód 1. Két pályázat esetén a nyerési esélyeket vizsgálják. Mintát véve mindkét pályázat esetén az egyik pályázatnál 320 pályázóból 42 nyert, a másik pályázatnál
Gyakorló feladatok. Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László
Gyakorló feladatok Az alábbi feladatokon kívül a félév szemináriumi anyagát is nézzék át. Jó munkát! Gaál László I/. A vizsgaidőszak második napján a hallgatók %-ának az E épületben, %-ának a D épületben,
1. Adatok kiértékelése. 2. A feltételek megvizsgálása. 3. A hipotézis megfogalmazása
HIPOTÉZIS VIZSGÁLAT A hipotézis feltételezés egy vagy több populációról. (pl. egy gyógyszer az esetek 90%-ában hatásos; egy kezelés jelentősen megnöveli a rákos betegek túlélését). A hipotézis vizsgálat
Hipotéziselmélet - paraméteres próbák. eloszlások. Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc szeptember 10. 1/58
u- t- Matematikai statisztika Gazdaságinformatikus MSc 2. előadás 2018. szeptember 10. 1/58 u- t- 2/58 eloszlás eloszlás m várható értékkel, σ szórással N(m, σ) Sűrűségfüggvénye: f (x) = 1 e (x m)2 2σ
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,
STATISZTIKA. A Föld pályája a Nap körül. Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)
STATISZTIKA 10. Előadás Megbízhatósági tartományok (Konfidencia intervallumok) Sir Isaac Newton, 1643-1727 Philosophiae Naturalis Principia Mathematica (A természetfilozófia matematikai alapelvei, 1687)
Matematikai geodéziai számítások 6.
Matematikai geodéziai számítások 6. Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre Dr. Bácsatyai, László Matematikai geodéziai számítások 6.: Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre
MÉRÉSI EREDMÉNYEK PONTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI
MÉRÉSI EREDMÉYEK POTOSSÁGA, A HIBASZÁMÍTÁS ELEMEI. A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk
Nagy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése. Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem
agy számok törvényei Statisztikai mintavétel Várható érték becslése Dr. Berta Miklós Fizika és Kémia Tanszék Széchenyi István Egyetem A mérés mint statisztikai mintavétel A méréssel az eloszlásfüggvénnyel
STATISZTIKA. Egymintás u-próba. H 0 : Kefir zsírtartalma 3% Próbafüggvény, alfa=0,05. Egymintás u-próba vagy z-próba
Egymintás u-próba STATISZTIKA 2. Előadás Középérték-összehasonlító tesztek Tesztelhetjük, hogy a valószínűségi változónk értéke megegyezik-e egy konkrét értékkel. Megválaszthatjuk a konfidencia intervallum
STATISZTIKA ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE. Mi a modell? Matematikai statisztika. 300 dobás. sűrűségfüggvénye. Egyenletes eloszlás
ELŐADÁS ÁTTEKINTÉSE STATISZTIKA 7. Előadás Egyenletes eloszlás Binomiális eloszlás Normális eloszlás Standard normális eloszlás Normális eloszlás mint modell /56 Matematikai statisztika Reprezentatív mintavétel
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
Khi-négyzet eloszlás. Statisztika II., 3. alkalom
Khi-négyzet eloszlás Statisztika II., 3. alkalom A khi négyzet eloszlást (Pearson) leggyakrabban kategorikus adatok elemzésére használjuk. N darab standard normális eloszlású változó négyzetes összegeként
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
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
Matematikai geodéziai számítások 6.
Nyugat-magyarországi Egyetem Geoinformatikai Kara Dr. Bácsatyai László Matematikai geodéziai számítások 6. MGS6 modul Lineáris regresszió számítás elektronikus távmérőkre SZÉKESFEHÉRVÁR 2010 Jelen szellemi
Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével
Kockázatalapú változó paraméterű szabályozó kártya kidolgozása a mérési bizonytalanság figyelembevételével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése
Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák
Normális eloszlás paramétereire vonatkozó próbák Az alábbi próbák akkor használhatók, ha a meggyelések függetlenek, és feltételezhetjük, hogy normális eloszlásúak a meggyelések függetlenek, véges szórású
Statisztikai módszerek 7. gyakorlat
Statisztikai módszerek 7. gyakorlat A tanult nem paraméteres próbák: PRÓBA NEVE Illeszkedés-vizsgálat Χ 2 próbával Homogenitás-vizsgálat Χ 2 próbával Normalitás-vizsgálataΧ 2 próbával MIRE SZOLGÁL? A val.-i
Transzformátor, Mérőtranszformátor Állapot Tényező szakértői rendszer Vörös Csaba Tarcsa Dániel Németh Bálint Csépes Gusztáv
Transzformátor, Mérőtranszformátor Állapot Tényező szakértői rendszer Vörös Csaba Tarcsa Dániel Németh Bálint Csépes Gusztáv Áttekintés A Rendszer jelentősége Állapotjellemzők MérőTranszformátor Állapot
NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK
Bodó Beáta - MATEMATIKA II 1 NEVEZETES FOLYTONOS ELOSZLÁSOK EXPONENCIÁLIS ELOSZLÁS 1. A ξ valószínűségi változó eponenciális eloszlású 80 várható értékkel. (a) B Adja meg és ábrázolja a valószínűségi változó
Populációbecslés és monitoring. Eloszlások és alapstatisztikák
Populációbecslés és monitoring Eloszlások és alapstatisztikák Eloszlások Az eloszlás megadja, hogy milyen valószínűséggel kapunk egy adott intervallumba tartozó értéket, ha egy olyan populációból veszünk
2013 ŐSZ. 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét!
GAZDASÁGSTATISZTIKA KIDOLGOZOTT ELMÉLETI KÉRDÉSEK A 3. ZH-HOZ 2013 ŐSZ Elméleti kérdések összegzése 1. Mutassa be az egymintás z-próba célját, alkalmazásának feltételeit és módszerét! 2. Mutassa be az
Lövedékálló védőmellény megfelelőségének elemzése lenyomatmélységek (traumahatás) alapján
Lövedékálló védőmellény megfelelőségének elemzése lenyomatmélységek (traumahatás) alapján Eur.Ing. Frank György c. docens az SzVMSzK Szakmai Kollégium elnöke SzVMSzK mérnök szakértő (B5) A lövedékálló
[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
A konfidencia intervallum képlete: x± t( α /2, df )
1. feladat. Egy erdőben az egy fészekben levő tojásszámokat vizsgáltuk egy madárfajnál. A következő tojásszámokat találtuk: 1, 1, 1,,,,,,, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 6, 7. Mi a mintának a minimuma, maximuma,
Gépipari minőségellenőr Gépipari minőségellenőr
A 10/2007 (II. 27.) SzMM rendelettel módosított 1/2006 (II. 17.) OM rendelet Országos Képzési Jegyzékről és az Országos Képzési Jegyzékbe történő felvétel és törlés eljárási rendjéről alapján. Szakképesítés,
Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása. Anyagvizsgálati módszerek
Anyagvizsgálati módszerek Mérési adatok feldolgozása Anyagvizsgálati módszerek Pannon Egyetem Mérnöki Kar Anyagvizsgálati módszerek Statisztika 1/ 22 Mérési eredmények felhasználása Tulajdonságok hierarchikus
Biostatisztika VIII. Mátyus László. 19 October
Biostatisztika VIII Mátyus László 19 October 2010 1 Ha σ nem ismert A gyakorlatban ritkán ismerjük σ-t. Ha kiszámítjuk s-t a minta alapján, akkor becsülhetjük σ-t. Ez további bizonytalanságot okoz a becslésben.
Biomatematika 15. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 15. Nemparaméteres próbák Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision Date: November
Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba
Bevezetés a hipotézisvizsgálatokba Nullhipotézis: pl. az átlag egy adott µ becslése : M ( x -µ ) = 0 Alternatív hipotézis: : M ( x -µ ) 0 Szignifikancia: - teljes bizonyosság csak teljes enumerációra -
Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ)
Méréselmélet és mérőrendszerek 2. ELŐADÁS (1. RÉSZ) KÉSZÍTETTE: DR. FÜVESI VIKTOR 2016. 10. Mai témáink o A hiba fogalma o Méréshatár és mérési tartomány M é r é s i h i b a o A hiba megadása o A hiba
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,
Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára
Biometria gyakorló feladatok BsC hallgatók számára 1. Egy üzem alkalmazottainak megoszlása az elért teljesítmény %-a szerint a következı: Norma teljesítmény % Dolgozók száma 60-80 30 81-90 70 91-100 90
Valószínűségszámítás összefoglaló
Statisztikai módszerek BMEGEVGAT Készítette: Halász Gábor Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészmérnöki Kar Hidrodinamikai Rendszerek Tanszék, Budapest, Műegyetem rkp. 3. D ép. 334. Tel:
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
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
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
GVMST22GNC Statisztika II. Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet
GVMST22GNC Statisztika II. 3. előadás: 8. Hipotézisvizsgálat Kóczy Á. László Keleti Károly Gazdasági Kar Vállalkozásmenedzsment Intézet Hipotézisvizsgálat v becslés Becslés Ismeretlen paraméter Közeĺıtő
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
A mérési eredmény megadása
A mérési eredmény megadása A mérés során kapott értékek eltérnek a mérendő fizikai mennyiség valódi értékétől. Alapvetően kétféle mérési hibát különböztetünk meg: a determinisztikus és a véletlenszerű
Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh. 2014. november 10. - MEGOLDÁS
Valószínűségszámítás és Statisztika I. zh. 2014. november 10. - MEGOLDÁS 1. Kihasználva a hosszasan elhúzódó jó időt, kirándulást szeretnénk tenni az ország tíz legmagasabb csúcsa közül háromra az elkövetkezendő
ORVOSI STATISZTIKA. Az orvosi statisztika helye. Egyéb példák. Példa: test hőmérséklet. Lehet kérdés? Statisztika. Élettan Anatómia Kémia. Kérdések!
ORVOSI STATISZTIKA Az orvos statsztka helye Élettan Anatóma Kéma Lehet kérdés?? Statsztka! Az orvos döntéseket hoz! Mkor jó egy döntés? Mennyre helyes egy döntés? Mekkora a tévedés lehetősége? Példa: test
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
Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév
Matematika A3 Valószínűségszámítás, 6. gyakorlat 2013/14. tavaszi félév 1. A várható érték és a szórás transzformációja 1. Ha egy valószínűségi változóhoz hozzáadunk ötöt, mínusz ötöt, egy b konstanst,
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
Megoldások. ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4; 2, 3) normális eloszlású P (ξ
Megoldások Harmadik fejezet gyakorlatai 3.. gyakorlat megoldása ξ jelölje az első meghibásodásig eltelt időt. Akkor ξ N(6, 4;, 3 normális eloszlású P (ξ 8 ξ 5 feltételes valószínűségét (.3. alapján számoljuk.
[Biomatematika 2] Orvosi biometria
![[Biomatematika 2] Orvosi biometria](/thumbs/54/34131233.jpg "[Biomatematika 2] Orvosi biometria")
[Biomatematika 2] Orvosi biometria 2016.02.22. Valószínűségi változó Véletlentől függő számértékeket (értékek sokasága) felvevő változókat valószínűségi változóknak nevezzük(jelölés: ξ, η, x). (pl. x =
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
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
Biomatematika 12. Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar. Fodor János
Szent István Egyetem Állatorvos-tudományi Kar Biomatematikai és Számítástechnikai Tanszék Biomatematika 12. Regresszió- és korrelációanaĺızis Fodor János Copyright c Fodor.Janos@aotk.szie.hu Last Revision
Valószínűségi változók. Várható érték és szórás
Matematikai statisztika gyakorlat Valószínűségi változók. Várható érték és szórás Valószínűségi változók 2016. március 7-11. 1 / 13 Valószínűségi változók Legyen a (Ω, A, P) valószínűségi mező. Egy X :
BME Járműgyártás és -javítás Tanszék. Javítási ciklusrend kialakítása
BME Járműgyártás és -javítás Tanszék Javítási ciklusrend kialakítása A javítási ciklus naptári napokban, üzemórákban vagy más teljesítmény paraméterben meghatározott időtartam, amely a jármű, gép új állapotától
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
Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész
Kockázatkezelés és biztosítás 1. konzultáció 2. rész Témák 1) A kockázatkezelés eszközei 2) A kockázatkezelés szakmai területei 3) A kockázatelemzés nem holisztikus technikái 4) Kockázatfinanszírozás 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 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.
biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert Hipotézisvizsgálat
Kísérlettervezés - biometria III. foglalkozás előadó: Prof. Dr. Rajkó Róbert u-próba Feltétel: egy ormális eloszlású sokaság σ variaciájáak számszerű értéke ismert. Hipotézis: a sokaság µ várható értéke
Hipotézis vizsgálatok
Hipotézis vizsgálatok Hipotézisvizsgálat Hipotézis: az alapsokaság paramétereire vagy az alapsokaság eloszlására vonatkozó feltevés. Hipotézis ellenőrzés: az a statisztikai módszer, amelynek segítségével
VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS. MSc. Órai Feladatok
VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS MSc Órai Feladatok 1. Feladat (Diszkrét eloszlás) Ketten kosárlabdáznak. Az A játékos 0,4 a B játékos 0,3 valószínűséggel dob kosarat. A dobást A kezdi és felváltva dobnak egymás után.
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 8 VIII. REGREssZIÓ 1. A REGREssZIÓs EGYENEs Két valószínűségi változó kapcsolatának leírására az eddigiek alapján vagy egy numerikus
Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport
Gazdasági matematika II. vizsgadolgozat megoldása A csoport Definiálja az alábbi fogalmakat!. Egy eseménynek egy másik eseményre vonatkozó feltételes valószínűsége. ( pont) Az A esemény feltételes valószínűsége
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)
Készítette: Fegyverneki Sándor
VALÓSZÍNŰSÉGSZÁMÍTÁS Összefoglaló segédlet Készítette: Fegyverneki Sándor Miskolci Egyetem, 2001. i JELÖLÉSEK: N a természetes számok halmaza (pozitív egészek) R a valós számok halmaza R 2 {(x, y) x, y
Akkreditáció. Avagy nem minden arany, ami fénylik Tallósy Judit
Akkreditáció Avagy nem minden arany, ami fénylik Tallósy Judit 2018.01.18. A nagy pecsét és ami mögötte van PCDA ciklus PDCA-ciklus egy ismétlődő, négylépéses menedzsment módszer, amelyet a termékek és
Gyakorló feladatok a 2. dolgozathoz
Gyakorló feladatok a. dolgozathoz. Tíz darab tízforintost feldobunk. Mennyi annak a valószínűsége hogy vagy mindegyiken írást vagy mindegyiken fejet kapunk? 9. Egy kör alakú asztal mellett tízen ebédelnek:
A matematikai statisztika elemei
A matematikai statisztika elemei Mikó Teréz, dr. Szalkai Istvá szalkai@almos.ui-pao.hu Pao Egyetem, Veszprém 2014. március 23. 2 Tartalomjegyzék Tartalomjegyzék 3 Bevezetés................................
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 3 III. VÉLETLEN VEKTOROK 1. A KÉTDIMENZIÓs VÉLETLEN VEKTOR Definíció: Az leképezést (kétdimenziós) véletlen vektornak nevezzük, ha Definíció:
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
Régebbi Matek M1 zh-k. sztochasztikus folyamatokkal kapcsolatos feladatai.
Régebbi Matek M1 zh-k Folyamfeladatokkal, többszörös összef ggőséggel, párosításokkal, Nagy szḿok törvényével, Centrális Határeloszlás tétellel, sztochasztikus folyamatokkal kapcsolatos feladatai. Gráfok
[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs
![[Biomatematika 2] Orvosi biometria. Visegrády Balázs](/thumbs/93/112272424.jpg "[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
Számítógépes döntéstámogatás. Statisztikai elemzés
SZDT-03 p. 1/22 Számítógépes döntéstámogatás Statisztikai elemzés Werner Ágnes Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék e-mail: werner.agnes@virt.uni-pannon.hu Előadás SZDT-03 p. 2/22 Rendelkezésre
földtudományi BSc (geológus szakirány) Matematikai statisztika elıadás, 2014/ félév 6. elıadás
Matematikai statisztika elıadás, földtudományi BSc (geológus szakirány) 2014/2015 2. félév 6. elıadás Konfidencia intervallum Def.: 1-α megbízhatóságú konfidencia intervallum: Olyan intervallum, mely legalább
Normális eloszlás tesztje
Valószínűség, pontbecslés, konfidenciaintervallum Normális eloszlás tesztje Kolmogorov-Szmirnov vagy Wilk-Shapiro próba. R-funkció: shapiro.test(vektor) balra ferde eloszlás jobbra ferde eloszlás balra
Poisson-eloszlás Exponenciális és normális eloszlás (házi feladatok)
Poisson-eloszlás Exponenciális és normális eloszlás (házi feladatok)./ Egy televízió készülék meghibásodásainak átlagos száma óra alatt. A meghibásodások száma a vizsgált időtartam hosszától függ. Határozzuk
Laborgyakorlat. Kurzus: DFAL-MUA-003 L01. Dátum: Anyagvizsgálati jegyzőkönyv ÁLTALÁNOS ADATOK ANYAGVIZSGÁLATI JEGYZŐKÖNYV
ÁLTALÁNOS ADATOK Megbízó adatai: Megbízott adatai: Cég/intézmény neve: Dunaújvárosi Egyetem. 1. csoport Cég/intézmény címe: 2400 Dunaújváros, Vasmű tér 1-3. H-2400 Dunaújváros, Táncsics M. u. 1/A Képviselő
A HÓBAN TÁROLT VÍZKÉSZLET MEGHATÁROZÁSA AZ ORSZÁGOS VÍZJELZŐ SZOLGÁLATNÁL február 21.
A HÓBAN TÁROLT VÍZKÉSZLET MEGHATÁROZÁSA AZ ORSZÁGOS VÍZJELZŐ SZOLGÁLATNÁL 2018. február 21. A HÓVÍZKÉSZLET MEGHATÁROZÁSÁNAK NÉHÁNY JELLEGZETESSÉGE A tényleges érték nem mérhető, tapasztalati úton nem becsülhető
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
Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével
Kockázatkezelés a rezgésdiagnosztikában többváltozós szabályozó kártya segítségével Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és működtetése konvergencia program
ME/76-01 A mérő és megfigyelőeszközök kezelése
D E B R E C E N I E G Y E T E M Agrár- és Gazdálkodástudományok Centruma Mezőgazdaság-, Élelmiszertudományi és Környezetgazdálkodási Kar ME/76-01 2. kiadás Hatályba léptetve: 2010. május 05. Készítette:
Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén
Kockázatok és mérési bizonytalanság kezelése a termelésmenedzsment területén Hazai hallgatói, illetve kutatói személyi támogatást biztosító rendszer kidolgozása és ködtetése konvergencia program Projekt
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI
FEGYVERNEKI SÁNDOR, Valószínűség-sZÁMÍTÁs És MATEMATIKAI statisztika 10 X. SZIMULÁCIÓ 1. VÉLETLEN számok A véletlen számok fontos szerepet játszanak a véletlen helyzetek generálásában (pénzérme, dobókocka,
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
Statisztika I. 9. előadás. Előadó: Dr. Ertsey Imre
Statisztika I. 9. előadás Előadó: Dr. Ertsey Imre Statisztikai hipotézis vizsgálatok elsősorban a biometriában alkalmazzák, újabban reprezentatív jellegű ökonómiai vizsgálatoknál, üzemi szinten élelmiszeripari
Valószín ségszámítás és statisztika Gyakorlat (Statisztika alapjai)
Gyakorlat (Statisztika alapjai) 2018. december 2. Statisztika alapjai 1 A mérnökinformatikus hallgatók zárthelyi dolgozatot írtak, ahol a maximális pontszám 50 pont volt. Véletlenszer en megnéztük 5 hallgató
DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST RESULTS
Műszaki Földtudományi Közlemények, 83. kötet, 1. szám (2012), pp. 271 276. HULLADÉKOK TEHERBÍRÁSÁNAK MEGHATÁROZÁSA CPT-EREDMÉNYEK ALAPJÁN DETERMINATION OF SHEAR STRENGTH OF SOLID WASTES BASED ON CPT TEST
Mérési hibák 2006.10.04. 1
Mérési hibák 2006.10.04. 1 Mérés jel- és rendszerelméleti modellje Mérési hibák_labor/2 Mérési hibák mérési hiba: a meghatározandó értékre a mérés során kapott eredmény és ideális értéke közötti különbség
x, x R, x rögzített esetén esemény. : ( ) x Valószínűségi Változó: Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel:
Feltételes valószínűség: Teljes valószínűség Tétele: Bayes Tétel: Valószínűségi változó általános fogalma: A : R leképezést valószínűségi változónak nevezzük, ha : ( ) x, x R, x rögzített esetén esemény.
17. Folyamatszabályozás módszerei
17. Folyamatszabályozás módszerei 200. Egyéb módszerek A folyamatszabályozás alapjai Minőségképesség-elemzés Mérőeszköz-képességelemzés Ellenőrzőkártyák Bedzsula Bálint 249 215. Mérőeszköz-képességelemzés
STATISZTIKA. András hármas. Éva ötös. Nóri négyes. 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 ANNA BÉLA CILI 0,5 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM.
STATISZTIKA 5 4,5 4 3,5 3 2,5 2 1,5 1 0,5 0 MAGY. MAT. TÖRT. KÉM. ANNA BÉLA CILI András hármas. Béla Az átlag 3,5! kettes. Éva ötös. Nóri négyes. 1 mérés: dolgokhoz valamely szabály alapján szám rendelése
Statisztika elméleti összefoglaló
1 Statisztika elméleti összefoglaló Tel.: 0/453-91-78 1. Tartalomjegyzék 1. Tartalomjegyzék.... Becsléselmélet... 3 3. Intervallumbecslések... 5 4. Hipotézisvizsgálat... 8 5. Regresszió-számítás... 11
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
ELJÁRÁSI SZABÁLYZAT F-01. 1. A felvonók műszaki biztonságtechnikai vizsgálatának fajtái és terjedelme:
Oldal: 1/5 1. A felvonók műszaki biztonságtechnikai vizsgálatának fajtái és terjedelme: 1.1 Üzembe helyezési vizsgálat: 1.1.1 Az ellenőrzés hatálya: Ezen vizsgálatot minden olyan a 113/1998. (VI.10.) Kormányrendelet
K oz ep ert ek es variancia azonoss ag anak pr ob ai: t-pr oba, F -pr oba m arcius 21.
Középérték és variancia azonosságának próbái: t-próba, F -próba 2012. március 21. Hipotézis álĺıtása Feltételezés: a minta egy adott szempont alapján más populációhoz tartozik, mint b minta. Nullhipotézis
Statisztikai becslés
Kabos: Statisztika II. Becslés 1.1 Statisztikai becslés Freedman, D. - Pisani, R. - Purves, R.: Statisztika. Typotex, 2005. Reimann J. - Tóth J.: Valószínűségszámítás és matematikai statisztika. Tankönyvkiadó,