A confounding megoldásai: megfigyelés és kísérlet
|
|
- Csenge Kozma
- 6 évvel ezelőtt
- Látták:
Átírás
1 A confounding megoldásai: megfigyelés és kísérlet Ferenci Tamás szeptember 24. Ferenci Tamás A confounding megoldásai: megfigyelés és kísérlet szeptember / 5
2 A megoldási lehetőség A feladat tehát: elérni, hogy a csoportok csak a vizsgált expozícióban térjenek el! Hogyan biztosítható ez? Törekedni sokféleképp lehet rá de biztosra menni csak egyféleképp: ha az alanyaink véletlenszerűen választott része kapja meg az expozíciót Ez a randomizálás gondolata (R. A. Fisher) Figyelem: ehhez szükséges, hogy mi irányítsuk az expozíciót, mi határozzuk meg, hogy ki kap ilyet Ezt a kutatási módszert, amelyben a kutatók aktívan befolyásolják, hogy ki kap expozíciót kísérletes (experimentális) vizsgálatnak nevezzük Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu A confounding megoldásai: megfigyelés és kísérlet szeptember / 5
3 A kísérlet Így (és csak így!) biztosítható, hogy az összehasonlított csoportok tényleg csak az expozíció szerint térjenek el emiatt a végponton talált esetleges különbség tényleg az expozíció tényének (és esetleg a véletlen ingadozásnak) tudható be Amennyiben a kutatást végzők nem befolyásolják az expozíciót, csak passzíve feljegyzik, hogy ki részesült benne (ahogy amúgy is történt volna), akkor megfigyeléses (obszervációs) vizsgálatról beszélünk Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu A confounding megoldásai: megfigyelés és kísérlet szeptember / 5
4 A megfigyelés Megfigyeléses vizsgálatnál mindig ott lebeg Damoklész kardjaként a fejünk felett a confounding: vajon tényleg csak az expozíció tényében térnek el az expozíció szerint képezett csoportok...? Tenni tehetünk a confounding ellen, de tökéletesen nyugodtak soha sem lehetünk Ugyanis ahhoz, hogy tegyünk valamit, a minimum, hogy (a) eszünkbe jusson, hogy mi a confounder és (b) le is tudjuk mérni azt Az ilyeneket majd ki tudjuk statisztikai úton is szűrni A kísérlet előnye lényegében az, hogy automatikusan védelmet jelent minden confounder ellen: azok ellen is, amikre nem is gondolunk, vagy nem tudjuk (jól) lemérni Ez csak kísérlettel érhető el! Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu A confounding megoldásai: megfigyelés és kísérlet szeptember / 5
5 Megfigyelés és kísérlet Igazából ezért szeretjük a kísérleteket! Így és csak így! biztosítható, hogy a csoportok között ne legyen más szisztematikus eltérés mint az expozíció Ezért ha találunk különbséget, az tényleg az expozíciónak (és a véletlen ingadozásnak) tudható be Csakhogy a kísérletek néha kivihetetlenek (T1DM vs. császármetszés, távvezeték vs. rákkockázat, vagy ejtőernyő vs. gravitáció okozta trauma), de még ha végezhetőek is, akkor is sokszor drágák, lassúak, szervezésigényesek stb., ebből adódóan egyrészt korlátozott a mintanagyság (gyakorlatban már a néhány ezer fő is sok, tíz ezer fő fölé igen ritka esetben mennek) és a követés időbeli hossza (jellemzően legfeljebb néhány év) ebből adódóan a ritka, illetve lassan kialakuló végpontok nehezen vizsgálhatóak (intuitíve érezhető, a pontos magyarázatot lásd kicsit később) megszervezésük kötöttségeiből adódóan még a legjóhiszeműbb szervezés esetén is egy steril csoportot jelent a kísérletbe bekerülők halmaza, kérdés, hogy az így nyert ismeretek mennyire általánosíthatóak az összes alanyra Néha ezek miatt még akkor is csinálnak megfigyelést, ha lehetne (vagy épp történt is) kísérlet! Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu A confounding megoldásai: megfigyelés és kísérlet szeptember / 5
Az orvosi megismerés módszertana
Az orvosi megismerés módszertana Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2018. június 17. Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu Az orvosi megismerés módszertana 2018. június 17. 1 / 255 Tartalom 1 Az empirikus
A confounding problémája
Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2018. október 4. Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu A confounding problémája 2018. október 4. 1 / 21 Naiv gondolat arra, hogy hogyan vizsgáljuk a kérdéseket:
Az empirikus orvosi kutatások alapgondolata és a kauzalitás
Az empirikus orvosi kutatások alapgondolata és a kauzalitás Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2017. október 22. Az orvosi kutatások egy általános sémája felé Az orvostudomány egy jelentős része egész
A confounding problémája
A confounding problémája Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2018. október 4. Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu A confounding problémája 2018. október 4. 1 / 21 A confounding problémája Naiv gondolat
A confounding problémája
A confounding problémája Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2018. október 4. A confounding problémája Naiv gondolat arra, hogy hogyan vizsgáljuk a kérdéseket: több rákos van a távvezeték közelében
Pár történeti megjegyzés
Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2017. október 22. Az orvosi kutatások egy általános sémája felé Az orvostudomány egy jelentős része egész története alatt igen egyszerű alakban megfogalmazható kérdések
Pár történeti megjegyzés
Pár történeti megjegyzés Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2017. október 22. Az orvosi kutatások egy általános sémája felé Az orvostudomány egy jelentős része egész története alatt igen egyszerű alakban
Megfigyeléses vizsgálatok
Megfigyeléses vizsgálatok Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2018. május 16. A megfigyeléses vizsgálatok alaptípusai Egyedi adatok alapján Kohorsz: Az expozíció szerinti csoportok később eltérnek-e
Okozati következtetések levonása megfigyeléses adatokból
Okozati következtetések levonása megfigyeléses adatokból Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 18. október 1. Kauzalitás vizsgálata megfigyeléses adatokból Annyit mondtunk, hogy tenni tehetünk a confounding
Ökonometria. Adminisztratív kérdések, bevezetés. Ferenci Tamás 1 tamas.ferenci@medstat.hu. Első fejezet. Budapesti Corvinus Egyetem
Adminisztratív kérdések, bevezetés Ferenci Tamás 1 tamas.ferenci@medstat.hu 1 Statisztika Tanszék Budapesti Corvinus Egyetem Első fejezet Tartalom Technikai kérdések 1 Technikai kérdések Adminisztratív
p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik
p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2018. május 16. Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik 2018. május
p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik
p-érték, hipotézistesztelés, és ellentmondásaik Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2018. május 16. Következtetéselmélet A megfigyelt világ és a tudásunk összekapcsolása Deduktív következtetés: kiindulunk
Metaanalízisek. Ferenci Tamás május 16. Ferenci Tamás Metaanalízisek május 16.
Metaanalízisek Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2018. május 16. Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu Metaanalízisek 2018. május 16. 1 / 18 A metaanalízis fogalma Több, ugyanarra a kérdésre vonatkozó
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA
VALÓSZÍNŰSÉG, STATISZTIKA TANÍTÁSA A VALÓSZÍNŰSÉGI SZEMLÉLET ALAPOZÁSA 1-6. OSZTÁLY A biztos, a lehetetlen és a lehet, de nem biztos események megkülünböztetése Valószínűségi játékok, kísérletek események
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
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
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:
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
Trader-Holding Zrt. Éves beszámoló. 2013 Pomáz, Koppány utca 4. a vállalkozás címe, telefonszáma 1 3-1 0-0 4 1 3 4 4. a vállalkozás megnevezése
1 4 3 5 8 5 4 0 4 1 1 0 1 1 4 1 3 Statisztikai számjel 1 3-1 0-0 4 1 3 4 4 Cégjegyzék száma a vállalkozás megnevezése 2013 Pomáz, Koppány utca 4. a vállalkozás címe, telefonszáma 2013 Éves beszámoló A
Mintavételi eljárások
Mintavételi eljárások Daróczi Gergely, PPKE BTK 2008. X.6. Óravázlat A mintavétel célja Alapfogalmak Alapsokaság, mintavételi keret, megfigyelési egység, mintavételi egység... Nem valószínűségi mintavételezési
Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József
Matematika III. 2. Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Matematika III. 2. : Eseményalgebra Prof. Dr. Závoti, József Lektor : Bischof, Annamária Ez a modul a TÁMOP - 4.1.2-08/1/A-2009-0027 Tananyagfejlesztéssel
Nehéz kérdések a védőoltások biztonsága kapcsán
Ferenci Tamás vedooltas@medstat.hu http://vedooltas.blog.hu 2013. szeptember 12. Tartalom 1 Kérdésfelvetés 2 A biztonságosság vizsgálatának módszerei Experimentális vizsgálatok Obszervációs vizsgálatok
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
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
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
Metaanalízisek. Ferenci Tamás november 27.
Metaanalízisek Ferenci Tamás tamas.ferenci@medstat.hu 2017. november 27. A metaanalízis fogalma Több, ugyanarra a kérdésre vonatkozó vizsgálat eredményeinek bizonyos módszer szerinti aggregálása (Itt természetesen
Az ész természetéhez tartozik, hogy a dolgokat nem mint véletleneket, hanem mint szükségszerűeket szemléli (Spinoza: Etika, II. rész, 44.
Dr. Vincze Szilvia Az ész természetéhez tartozik, hogy a dolgokat nem mint véletleneket, hanem mint szükségszerűeket szemléli (Spinoza: Etika, II. rész, 44. tétel) Környezetünkben sok olyan jelenséget
KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS. A minta és mintavétel
KUTATÁSMÓDSZERTAN 4. ELŐADÁS A minta és mintavétel 1 1. A MINTA ÉS A POPULÁCIÓ VISZONYA Populáció: tágabb halmaz, alapsokaság a vizsgálandó csoport egésze Minta: részhalmaz, az alapsokaság azon része,
Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Valószínőségszámítási alapok
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Valószínőségszámítási alapok Bevezetés A tudományos életben vizsgálódunk pontosabb megfigyelés, elırejelzés, megértés reményében. Ha egy kísérletet végzünk, annak
Kapcsolt vállalkozások az iparűzési adóban ki mit kezd az összeszámítási szabállyal?
Kapcsolt vállalkozások az iparűzési adóban ki mit kezd az összeszámítási szabállyal? Tanácsadói munkám során a minap olyan helyzettel találkoztam, amikor egy 60-nál is több vállalkozásból álló magyar cégcsoport
Egyszempontos variancia analízis. Statisztika I., 5. alkalom
Statisztika I., 5. alkalom Számos t-próba versus variancia analízis Kreativitás vizsgálata -nık -férfiak ->kétmintás t-próba I. Fajú hiba=α Kreativitás vizsgálata -informatikusok -építészek -színészek
Fogyóelektródás védőgázas ívhegesztés
Fogyóelektródás védőgázas ívhegesztés Ívhegesztéskor a kialakuló elektromos ívben az áram hőteljesítménye olvasztja meg az összehegesztendő anyagokat, illetve a hozaganyagot. Ha a levegő oxigénjétől az
Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Bevezetés Statisztikai mintavétel
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Bevezetés Statisztikai mintavétel Miért tanuljunk statisztikát? Általános mőveltség, hétköznapi haszon Közgazdaságtan, filozófia, szociológia Statisztika: Miért
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,
ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter
MAKROÖKONÓMIA MAKROÖKONÓMIA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az
Az idősorok összetevői Trendszámítás Szezonalitás Prognosztika ZH
Idősorok Idősor Statisztikai szempontból: az egyes időpontokhoz rendelt valószínűségi változók összessége. Speciális sztochasztikus kapcsolat; a magyarázóváltozó az idő Determinisztikus idősorelemzés esetén
Így válaszd ki a legjobb részvényeket
Így válaszd ki a legjobb részvényeket 2017. Szeptember 26. 17:30 A webinárium hamarosan kezdődik. Kérjük, ellenőrizze, hogy számítógépe hangszórója be van-e kapcsolva. További technikai információk: https://www.kbcequitas.hu/menu/tamogatas/tudastar/oktatas
ANOVA összefoglaló. Min múlik?
ANOVA összefoglaló Min múlik? Kereszt vagy beágyazott? Rögzített vagy véletlen? BIOMETRIA_ANOVA5 1 I. Kereszt vagy beágyazott Két faktor viszonyát mondja meg. Ha több, mint két faktor van, akkor bármely
A társadalomkutatás módszerei I. Outline. Ismétlés. Notes. Notes. Notes. 6. hét. Daróczi Gergely október. 20.
A társadalomkutatás módszerei I. 6. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. október. 20. Outline 1 A mérésről Megbízhatóság és érvényesség A kutatás egységei Beavatkozásmentes vizsgálatok
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
Versenyjogi megfelelés
Versenyjogi megfelelés Mit tehetnek a vállalatok és mit nem? Torjákné Amberger Teréz GVH, Versenypolitikai Iroda Helyettes vezetője, Szombathely, 2013.05.30. 1 Disclaimer Az elhangzottak az előadó személyes
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei
Adatok statisztikai értékelésének főbb lehetőségei 1. a. Egy- vagy kétváltozós eset b. Többváltozós eset 2. a. Becslési problémák, hipotézis vizsgálat b. Mintázatelemzés 3. Szint: a. Egyedi b. Populáció
A társadalomkutatás módszerei I.
A társadalomkutatás módszerei I. 6. hét Daróczi Gergely Budapesti Corvinus Egyetem 2011. október. 20. Outline 1 Ismétlés A mérésről Megbízhatóság és érvényesség A kutatás egységei Beavatkozásmentes vizsgálatok
PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS)
PIACKUTATÁS (MARKETINGKUTATÁS). FŐBB PONTOK A kutatási terv fogalmának meghatározása, a különböző kutatási módszerek osztályozása, a feltáró és a következtető kutatási módszerek közötti különbségtétel
Juhász László Két jogterület találkozása (A vezetői felelősség egyes kérdései a Ptk. és a Cstv. szabályai alapján)
Juhász László Két jogterület találkozása (A vezetői felelősség egyes kérdései a Ptk. és a Cstv. szabályai alapján) 1. Bevezetés A Szegedi Ítélőtábla 2014 november 20-i ülésén foglalkozott a vezetői felelősség
Hang terjedési sebességének meghatározása állóhullámok vizsgálata Kundt csőben
Hang terjedési sebességének meghatározása állóhullámok vizsgálata Kundt csőben Akusztikai állóhullámok levegőben vagy egyéb gázban történő vizsgálatához és azok hullámhosszának meghatározására alkalmas
Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai
A TERMELÉSI FOLYAMAT MINÕSÉGKÉRDÉSEI, VIZSGÁLATOK 2.3 Az SPC (statisztikai folyamatszabályozás) ingadozásai Tárgyszavak: statisztikai folyamatszabályozás; Shewhart-féle szabályozókártya; többváltozós szabályozás.
Diverzifikáció Markowitz-modell MAD modell CAPM modell 2017/ Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet
Operációkutatás I. 2017/2018-2. Szegedi Tudományegyetem Informatikai Intézet Számítógépes Optimalizálás Tanszék 11. Előadás Portfólió probléma Portfólió probléma Portfólió probléma Adott részvények (kötvények,tevékenységek,
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
Reiczigel Jenő, 2006 1
Reiczigel Jenő, 2006 1 Egytényezős (egyszempontos) varianciaelemzés k független minta (k kezelés vagy k csoport), a célváltozó minden csoportban normális eloszlású, a szórások azonosak, az átlagok vagy
Matematikai alapok és valószínőségszámítás. Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása
Matematikai alapok és valószínőségszámítás Statisztikai becslés Statisztikák eloszlása Mintavétel A statisztikában a cél, hogy az érdeklõdés tárgyát képezõ populáció bizonyos paramétereit a populációból
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
Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő
Dr. Király István Igazságügyi szakértő Varga Zoltán Igazságügyi szakértő Dr. Marosán Miklós Igazságügyi szakértő Mintaterületek kijelölésének javasolt módjai kapás sortávú növényekre Miért is kell mintatér?
A tudományos munka. Megismerés. Megismerés. Tudományos megismerés jellemzői:
A tudományos munka Megismerés Tudományos Az egyedi jelenséget mint az általános egy kiragadott példáját vizsgálja Megismételhető Az emberi szubjektum visszaszorítása A megismert új elemeket be kell illeszteni
Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan. Tanszék
Megfigyelés és kísérlet Kovács István BME Menedzsment és Vállalatgazdaságtan Tanszék Az előadás felépítése: Megfigyelés: elmélet vs. gyakorlat Ok-okozati kutatások Kísérlet Megfigyelés Megfigyelésnek nevezzük
Kísérlettervezés alapfogalmak
Kísérlettervezés alapfogalmak Rendszermodellezés Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Kísérlettervezés Cél: a modell paraméterezése a valóság alapján
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:
KÖZHASZNÚSÁGI JELENTÉS 2007-munkában.doc. Kelt: Cegléd, 2008. március 31.
KÖZHASZNÚSÁGI JELENTÉS 2007 TARTALOMJEGYZÉK I. SZERVEZETI ADATOK... 2 II. SZÁMVITELI BESZÁMOLÓ... 2 II. 1. MÉRLEG, EREDMÉNYKIMUTATÁS... 3 II.. 2. KÖZHASZNÚ EGYSZERŰSÍTETT ÉVES BESZÁMOLÓ EREDMÉNYKIMUTATÁS...
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...
LINEÁRIS REGRESSZIÓ (I. MODELL) ÉS KORRELÁCIÓ FELADATOK
LINEÁRIS REGRESSZIÓ (I. MODELL) ÉS KORRELÁCIÓ FELADATOK 2004 november 29. 1.) Lisztbogarak súlyvesztése 9 lisztbogár-csapat súlyát megmérték, (mindegyik 25 bogárból állt, mert egyenként túl kis súlyúak
A jövő éghajlatának kutatása
Múzeumok Éjszakája 2018.06.23. A jövő éghajlatának kutatása Zsebeházi Gabriella Klímamodellező Csoport Hogyan lehet előrejelezni a következő évtizedek csapadékváltozását, miközben a következő heti is bizonytalan?
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
Áruforgalom tervezése. 1. óra A gazdasági statisztika alapjai Alapfogalmak, viszonyszámok
Áruforgalom tervezése 1. óra A gazdasági statisztika alapjai Alapfogalmak, viszonyszámok Alapvető gazdasági számítások 1. Egy vállalkozás tevékenysége nagyon összetett. Szükség van arra, hogy ismerjük
3/29/12. Biomatematika 2. előadás. Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika. Néhány egyszerű definíció:
Biostatisztika = Biometria = Orvosi statisztika Biomatematika 2. előadás Néhány egyszerű definíció: A statisztika olyan tudomány, amely a tömegjelenségekkel kapcsolatos tapasztalati törvényeket megfigyelések
A Bevándorlási és Állampolgársági Hivatal részére nyelvi képzések lefolytatása és záróvizsgáztatás lebonyolítása a 2014/15-ös években
A Bevándorlási és Állampolgársági Hivatal részére nyelvi képzések lefolytatása és záróvizsgáztatás lebonyolítása a 2014/15ös években Közbeszerzési Értesítő száma: 2015/1 Beszerzés tárgya: Szolgáltatásmegrendelés
Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana. Domokos Tamás, módszertani igazgató
Közösségi kezdeményezéseket megalapozó szükségletfeltárás módszertana Domokos Tamás, módszertani igazgató A helyzetfeltárás célja A közösségi kezdeményezéshez kapcsolódó kutatások célja elsősorban felderítés,
Kísérletek tervezése és értékelése
Kísérletek tervezése és értékelése PhD kurzus, 4 kredit 2017 június 12-15 MKK Talajtani és Agrokémiai Tanszék könyvtár MKK Informatikai labor Alagsor 105. terem Dr. Tolner László egyetemi magántanár Környezettudományi
SEPA a gyakorlatban 2011.november 17.
SEPA a gyakorlatban 2011.november 17. Bodnár Judit, K&H Bank Zrt Reichardt Ibolya, Erste Bank Zrt Cél : SEPA a gyakorlatban Két eltérı üzemelési környezető bank tapasztalatainak bemutatása Résztvevık bevonása
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.
Érveléstechnika-logika 6. óra
Érveléstechnika-logika 6. óra BME Filozófia és Tudománytörténet Tanszék http://www.filozofia.bme.hu/ Tartalom Deduktív és induktív érvelések Induktív érvelések értékelése Induktív általánosítások Adatok
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
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
A statisztika veszélyei (Darrell Huff: How to Lie with Statistics, 1954)
A statisztika veszélyei (Darrell Huff: How to Lie with Statistics, 1954) Háromfajta hazugság van: füllentés, hazugság és statisztika. (Disraeli) A legnagyobb problémát nem az jelenti, amit nem tudunk,
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,
N éhány hete felmérést készítettem Dél-Szlovákia nagy munkanélküliséggel
Lampl Zsuzsanna MUNKAERÕPIACI ÉS EGÉSZSÉGÜGYI HELYZET A SZLOVÁKIAI MAGYAR IDENTITÁS ALAKULÁSÁNAK ÚJABB TÉNYEZÕI N éhány hete felmérést készítettem Dél-Szlovákia nagy munkanélküliséggel sújtott területein
J E G Y ZİKÖNYV. Készült: Vasmegyer Önkormányzat Képviselıtestületének 2010. február 24-én 17 00 órai kezdettel megtartott ülésérıl
J E G Y ZİKÖNYV Készült: Vasmegyer Önkormányzat Képviselıtestületének 2010. február 24-én 17 00 órai kezdettel megtartott ülésérıl Jelen vannak: Vass Imre polgármester Dr. Márton László alpolgármester,
Az Aegon Magyarország Általános Biztosító Zrt. Társasház és Lakásszövetkezet Komplex Biztosítása
Az Aegon Magyarország Általános Biztosító Zrt. Társasház és Lakásszövetkezet Komplex Biztosítása A Társasház és Lakásszövetkezet Komplex Biztosítás (továbbiakban TLK), mint csoportos biztosítás a jelen
www.tantaki.hu Oldal 1
www.tantaki.hu Oldal 1 Hogyan befolyásolják a családi veszekedések az iskolai teljesítményt? Nagy Erika, 2012 Minden jog fenntartva! Jelen kiadványban közölt írások a szerzői jogról szóló 1999. évi LXXVI.
Orvosi ké szü lé kékbén haszna lhato modérn féjlészté si téchnolo gia k léhéto sé géinék vizsga lata
Orvosi ké szü lé kékbén haszna lhato modérn féjlészté si téchnolo gia k léhéto sé géinék vizsga lata Önellenőrző funkciók továbbfejlesztési lehetőségei Kutatói beszámoló Boros Dávid Budapesti Műszaki és
TÖRÖK MÁTYÁS PÁLYÁZAT KOMMUNIKÁCIÓS ELNÖKHELYETTESI TISZTSÉGRE ELTE TTK HÖK 2015.09.12.
TÖRÖK MÁTYÁS PÁLYÁZAT KOMMUNIKÁCIÓS ELNÖKHELYETTESI TISZTSÉGRE Túl sokat beszélünk azért, hogy csak vitatkozzunk, és túl keveset azért, hogy egyezségre is jussunk - Cullen Hightower ELTE TTK HÖK 2015.09.12.
Bocz János Jéghegyek. Tévhitek, avagy a magyar nonprofit szektor mélyrétegei
Bocz János Jéghegyek. Tévhitek, avagy a magyar nonprofit szektor mélyrétegei Az újkori magyar civil, nonprofit szektor az idei évben ünnepli 20 éves születésnapját. Ilyen alkalmakkor a témával foglalkozó
MAKROÖKONÓMIA. Készítette: Horváth Áron, Pete Péter. Szakmai felelős: Pete Péter február
MAKROÖKONÓMIA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék az MTA Közgazdaságtudományi
ELTE TáTK Közgazdaságtudományi Tanszék ÖKONOMETRIA. Készítette: Elek Péter, Bíró Anikó. Szakmai felelős: Elek Péter. 2010. június
ÖKONOMETRIA ÖKONOMETRIA Készült a TÁMOP-4.1.2-08/2/A/KMR-2009-0041pályázati projekt keretében Tartalomfejlesztés az ELTE TátK Közgazdaságtudományi Tanszékén az ELTE Közgazdaságtudományi Tanszék, az MTA
Tőzsdepszichológia December 6. 17:30. A webinárium hamarosan kezdődik. Kérjük, ellenőrizze, hogy számítógépe hangszórója be van-e kapcsolva.
Tőzsdepszichológia 2016. December 6. 17:30 A webinárium hamarosan kezdődik. Kérjük, ellenőrizze, hogy számítógépe hangszórója be van-e kapcsolva. További technikai információk: https://www.kbcequitas.hu/menu/tamogatas/tudastar/oktatas
Talán az egyik legősibb panasz, amely az embereket orvoshoz vezette. területe. A pszichogén fájdalom sem csak szubjektív
Afájdl fájdalom pszichológiai ihlóii vonatkozásai Talán az egyik legősibb panasz, amely az embereket orvoshoz vezette A mindennapi orvosi tevékenység egyik fő területe A pszichogén fájdalom sem csak szubjektív
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.
A fizika kétszintű érettségire felkészítés legújabb lépései Összeállította: Bánkuti Zsuzsa, OFI
A fizika kétszintű érettségire felkészítés legújabb lépései Összeállította: Bánkuti Zsuzsa, OFI (fizika munkaközösségi foglalkozás fóliaanyaga, 2009. április 21.) A KÉTSZINTŰ FIZIKAÉRETTSÉGI VIZSGAMODELLJE
Bowen technika a babák és gyerekek szemszögéből 2.
2. Bowen technika a babák és gyerekek szemszögéből 2. Mikor forduljunk Bowen alkalmazóhoz? Az élet kezdetét fizikális értelemben a fogantatástól számítjuk. Ha már itt akadállyal szembesülünk, a holisztikus
Bevezetés, tudnivalók, ökonometriai alapok
Orlovits Zsanett orlovits@kgt.bme.hu BME GTK Közgazdaságtan Tanszék 2019. február 6. Adminisztratív ügyek BMEGT30A107, BMEGT35A016 - Ökonometria kurzusok Honlap: http://kgt.bme.hu/tantargyak/bsc oldalon
GL700 sorozat Nem csak egy lézeradó
GL700 sorozat Nem csak egy lézeradó Az Ön versenyképessége érdekében készítettünk egy forradalmian új megoldást az építőipar számára Az új Spectra Precision Laser GL700 sorozatú lézeradót. A GL700 biztosítja
Döntési fák. (Klasszifikációs és regressziós fák: (Classification And Regression Trees: CART ))
Döntési fák (Klasszifikációs és regressziós fák: (Classification And Regression Trees: CART )) Rekurzív osztályozó módszer, Klasszifikációs és regressziós fák folytonos, kategóriás, illetve túlélés adatok
Példa a report dokumentumosztály használatára
Példa a report dokumentumosztály használatára Szerző neve évszám Tartalomjegyzék 1. Valószínűségszámítás 5 1.1. Események matematikai modellezése.............. 5 1.2. A valószínűség matematikai modellezése............
Ittfoglalomösszea legfontosabbtudnivalókat, részleteka honlapon, illetvea gyakorlatvezetőtől is kaptok információkat.
1 Ittfoglalomösszea legfontosabbtudnivalókat, részleteka honlapon, illetvea gyakorlatvezetőtől is kaptok információkat. A statisztika tanulásához a legtöbb infomrációkat az előadásokon és számítógépes
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS
BIOMATEMATIKA ELŐADÁS 7. Bevezetés a valószínűségszámításba Debreceni Egyetem, 2015 Dr. Bérczes Attila, Bertók Csanád A diasor tartalma 1 Bevezetés 2 Definíciók, tulajdonságok Példák Valószínűségi mező
Környezeti hatások a tetőre telepített gépészeti berendezésekre
2013 Környezeti hatások a tetőre telepített gépészeti berendezésekre Napkollektorok, égéstermék elvezetések hatásvizsgálata szélsőséges éghajla8 viszonyok (szél- terhelés) melle> Előadó: Versits Tamás
Adatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz
Adatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz Csima Judit BME, VIK, Számítástudományi és Információelméleti Tanszék 2015. február 11. Csima Judit Adatbányászati technikák (VISZM185) 2015 tavasz 1 / 27
A napenergia magyarországi hasznosítását támogató új fejlesztések az Országos Meteorológiai Szolgálatnál
A napenergia magyarországi hasznosítását támogató új fejlesztések az Országos Meteorológiai Szolgálatnál Nagy Zoltán, Tóth Zoltán, Morvai Krisztián, Szintai Balázs Országos Meteorológiai Szolgálat A globálsugárzás
Hogyan vegye rá gyermekét a nyári tanulásra, és hogyan teheti élvezhetővé számára?
1. oldal Hogyan vegye rá gyermekét a nyári tanulásra, és hogyan teheti élvezhetővé számára? Nagy Erika, 2013 Minden jog fenntartva! Jelen kiadványban közölt írások a szerzői jogról szóló 1999. évi LXXVI.
A zsebrádiótól Turán tételéig
Jegyzetek egy matekóráról Lejegyezte és kiegészítésekkel ellátta: Meszéna Balázs A katedrán: Pataki János A gráfokat rengeteg életszagú példa megoldásában tudjuk segítségül hívni. Erre nézzünk egy példát:
Agrárinformatikai kutatások helyzetének áttekintése
Agrárinformatikai kutatások helyzetének áttekintése Pitlik László (MAGISZ, SZIE) I. Agrárinformatikai Nyári Egyetem 2004. 08. 25-27. Gödöllő Szervezők: MAGISZ, HUNAGI, SZIE Áttekintés Definíciókísérletek